Kraštutinių įvykių rizika: kas lieka už VaR slenksčio
Atskirkite nuostolio kvantilį nuo blogesnių rezultatų sunkumo ir patikrinkite abiejų prielaidas nepalankiomis sąlygomis.
Slenkstis nėra didžiausia riba
Rizikos vertė, arba VaR, apibendrina nuostolio kvantilį nurodytam laikotarpiui ir pasikliovimo lygiui. Vienos dienos 95% VaR yra riba, susijusi su modeliuojamo vienos dienos nuostolių pasiskirstymo viršutine uodega. Tai nėra didžiausias galimas nuostolis, pažadėtas stop lygis ar teiginys, kad rytojaus nuostolis apribotas.
Vien pasikliovimo lygio nepakanka. Suma doleriais priklauso nuo portfelio dydžio, pozicijų, vertinimo metodo ir naudojamo pasiskirstymo. Istorinis, parametrinis ir modeliavimo metodai gali duoti skirtingus atsakymus, nes remiasi skirtingomis prielaidomis. Visada nurodykite ženklų taisyklę: kai kurios sistemos rodo teigiamą nuostolio sumą, o kitos – neigiamą grąžos ribą.
Klauskite, kokie sunkūs blogesni rezultatai
Tikėtinas nuostolis už ribos nagrinėja vidutinį nuostolį pasirinktoje blogiausių rezultatų dalyje, tinkamai atsižvelgiant į diskretaus kvantilio ribą. Todėl jis apibūdina uodegos nuostolių sunkumą, kurį vien kvantilis gali paslėpti. Du portfeliai gali turėti panašią VaR, bet labai skirtingus nuostolius už tos ribos.
Ši papildoma informacija nepadaro mato neklystančio. Uodegos stebėjimų mažai, todėl įverčiai gali būti nestabilūs. Trumpoje imtyje gali nebūti jokios krizės, panašios į būsimąją. Reguliacinės rinkos rizikos sistemos nustatytuose modeliuose naudoja tikėtiną nuostolį už ribos, tačiau mokomasis skaičiavimas nėra reguliacinio kapitalo vertinimas ir neturėtų skolintis autoriteto iš šių terminų.
Diskrečiame skirstinyje tikėtinas uodegos nuostolis ne visada yra tik nuostolių, griežtai viršijančių VaR, vidurkis. Jei nuostolis nulis su 97 % tikimybe, šimtas su 2 %, tūkstantis su 1 %, blogiausi 5 % apima ir du procentinius punktus nulinių baigčių. Vidurkis yra (0,02 × 100 + 0,01 × 1 000) / 0,05 = 240.
Tai, ko nebuvo istorijoje, nėra neįmanoma
Istorinis modeliavimas perkainoja arba apytikriai įvertina dabartinį portfelį pagal ankstesnius pokyčius. Jo skaidrumas naudingas, tačiau jis negali automatiškai atspindėti įvykių už imties ribų. Struktūriniai sverto, prekybos vietų ar pačių priemonių pokyčiai gali lemti, kad pažįstamas istorinis sukrėtimas šiandien veiktų kitaip.
Parametrinius modelius taip pat reikia tikrinti. Normaliojo grąžos pasiskirstymo prielaida gali nuvertinti kai kurias ekstremalias baigtis ir priklausomybes. Vienos dienos rizikos perskaičiavimas pagal laiko kvadratinę šaknį remiasi griežtomis priklausomumo ir pasiskirstymo prielaidomis; tai nėra universali taisyklė nelikvidžioms pozicijoms ar netiesiniams produktams. Parodykite jautrumą alternatyvioms prielaidoms, o ne pateikite vieną modelį kaip objektyvią portfelio savybę.
Kraštutinė priklausomybė ir likvidumas vertinami kartu
Ekstremalus bendras judėjimas gali skirtis nuo įprastomis dienomis išmatuotos koreliacijos. Sugriežtėjus finansavimui, kelias tariamai diversifikuojančias pozicijas gali tapti sunku parduoti vienu metu. Nuostoliai tada gali padidinti užstato reikalavimus, kurie verčia parduoti ir sukuria papildomą spaudimą kainoms. Statinis grąžos pasiskirstymas gali neapimti šio grįžtamojo ryšio.
Įtraukite kainų skirtumų išplatėjimo, uždelsto vykdymo ir neprieinamų apsidraudimo priemonių scenarijus. Pasirinkimo sandorių ar svertinių produktų pozicijas perkainokite pagal kintančius jautrumus, o ne ekstrapoliuokite vieną mažo pokyčio įvertį. Veiklos sutrikimai taip pat gali paversti valdomą nepalankų kainos pokytį didesniu realizuotu nuostoliu. Rizikos matavimas nepilnas, jei numato nepriekaištingai veikiantį pasitraukimo procesą kiekvieno ekstremalaus įvykio metu.
Naudokite kelis požiūrius ir nagrinėkite išimtis
Kiekybinius uodegos rizikos matus derinkite su scenarijų nuostoliais, koncentracijos ataskaitomis ir pinigų srautų testais nepalankiomis sąlygomis. Kiekvienas išryškina skirtingą aspektą. Kai realizuoti nuostoliai viršija modeliuojamą VaR ribą, ištirkite, ar įvykis atitinka numatytą viršijimo dažnį, ar modelis įgyvendintas teisingai ir ar nepasikeitė pagrindinis pasiskirstymas.
Nekalibruokite iš naujo vien tam, kad išnyktų naujausi ribos viršijimai. Išsaugokite ankstesnes prognozes, kad modelį būtų galima sąžiningai įvertinti. Naudinga uodegos rizikos ataskaita paaiškina, kas įtraukta, kas ne, kiek neapibrėžtas įvertis ir kurie sprendimai nuo jo priklauso. Didžiausias pavojus dažnai kyla tada, kai glaustas statistinis rodiklis laikomas leidimu ignoruoti jį sukūrusias prielaidas.
Vertinkite viršijimų dažnį ir nuostolių sunkumą
Prognozė ir tikrinamas rezultatas turi matuoti tą patį portfelį. Vakarykščių pozicijų rizika tiesiogiai nelyginama su rezultatu, apimančiu naujus sandorius ir išėmimus. Pastovios pozicijos tikrina modelį, faktinė sąskaita visą procesą. Sumaišius paslepiama viršijimo priežastis.
Idealiai kalibruotame tolydžių nuostolių modelyje vienos dienos 99 % VaR viršijamas 1 % dienų. Per 250 dienų tikėtinas skaičius yra 2,5. Esant nepriklausomybei ir pastoviai tikimybei bent vieno viršijimo galimybė yra 1 − 0,99²⁵⁰ ≈ 91,9 %. Vienas viršijimas neįrodo modelio gedimo.
Vos slenkstį viršijantis ir dešimteriopai didesnis nuostolis skaičiuojami kaip vienas viršijimas, bet pasekmės skirtingos. Tikrinkite sumas, aplinkybes ir iš anksto pateiktą prognozę. Modelis gali pataikyti dažnį ir nepastebėti didelių finansavimo sukeltų nuostolių.
Aukštesnis pasikliovimo lygmuo palieka mažiau uodegos stebėjimų. Iš tūkstančio vienodai svertų scenarijų blogiausias procentas turi dešimt rezultatų. Pakeitus vieną, vidurkis gali smarkiai pasislinkti. Pateikite skaičių, svorius ir jautrumą; daugiau skaitmenų neprideda duomenų.