Halerisiko: det VaR utelater utenfor terskelen
Skill en tapskvantil fra alvorlighetsgraden av verre utfall, og stresstest forutsetningene bak begge.
En terskel er ikke et maksimum
Value at Risk, eller VaR, oppsummerer en tapskvantil for en angitt tidshorisont og et konfidensnivå. Éndags 95% VaR er en terskel knyttet til den øvre halen i den modellerte fordelingen av éndagstap. Det er ikke et størst mulig tap, et lovet stoppnivå eller en påstand om at morgendagens tap er begrenset.
Konfidensnivået alene er ufullstendig. Et dollarbeløp avhenger av porteføljestørrelse, beholdninger, verdsettelsesmetode og fordelingen som brukes. Historiske, parametriske og simuleringsbaserte metoder kan gi ulike svar fordi de bygger på ulike forutsetninger. Oppgi alltid fortegnskonvensjonen: Noen systemer rapporterer et positivt tapsbeløp, mens andre viser en negativ avkastningsterskel.
Spør hvor alvorlige de verre utfallene er
Forventet haletap undersøker gjennomsnittstapet i den valgte verste delen av utfallene, med passende behandling ved en diskret kvantilgrense. Det beskriver dermed alvorligheten i halen som en kvantil alene kan skjule. To porteføljer kan ha lignende VaR og likevel svært ulike tap utover denne terskelen.
Denne tilleggsinformasjonen gjør ikke målet ufeilbarlig. Haleobservasjoner er få, så estimater kan være ustabile. Et kort utvalg inneholder kanskje ingen krise som ligner den neste. Regulatoriske rammeverk for markedsrisiko bruker forventet haletap i bestemte modeller, men en pedagogisk beregning er ikke en regulatorisk kapitalvurdering og bør ikke låne autoritet fra denne terminologien.
I en diskret fordeling er forventet haletap ikke alltid gjennomsnittet av tap strengt større enn VaR. Hvis tapet er null med 97 prosent sannsynlighet, 100 med to prosent og 1 000 med én prosent, inneholder de verste fem prosentene også to prosentpoeng nullutfall. Gjennomsnittet blir (0,02 × 100 + 0,01 × 1 000) / 0,05 = 240. Bare de positive tapene dekker tre prosent av fordelingen.
Historisk fravær betyr ikke umulighet
En historisk simulering verdsetter den nåværende porteføljen på nytt eller anslår den under tidligere endringer. Åpenheten er nyttig, men den kan ikke automatisk representere hendelser utenfor utvalget. Strukturelle endringer i giring, handelsplasser eller selve instrumentene kan få et kjent historisk sjokk til å virke annerledes i dag.
Parametriske modeller må også granskes. Antakelsen om normalfordelt avkastning kan undervurdere enkelte ekstreme utfall og avhengigheter. Å skalere endagsrisiko med kvadratroten av tid bygger på strenge forutsetninger om avhengighet og fordeling; det er ikke en universell regel for illikvide posisjoner eller ikke-lineære produkter. Vis følsomhet for alternative forutsetninger i stedet for å presentere én modell som en objektiv egenskap ved porteføljen.
Haleavhengighet og likviditet hører sammen
Ekstrem samvariasjon kan avvike fra korrelasjonen målt på vanlige dager. Flere posisjoner som tilsynelatende gir diversifisering, kan bli vanskelige å selge samtidig når finansieringen strammes inn. Tap kan da øke kravene til sikkerhet, noe som tvinger frem salg og skaper ytterligere prispress. En statisk avkastningsfordeling kan utelate denne tilbakekoblingen.
Ta med scenarioer for større spreader, forsinket gjennomføring og utilgjengelige sikringer. For opsjoner eller girede produkter bør posisjonen verdsettes på nytt med endrede følsomheter fremfor å ekstrapolere ett anslag for en liten bevegelse. Driftsavbrudd kan også gjøre en håndterlig ugunstig prisbevegelse til et større realisert tap. Risikomålingen er ufullstendig hvis den forutsetter en perfekt fungerende utgangsprosess i hver ekstremhendelse.
Bruk flere perspektiver og undersøk unntak
Kombiner kvantitative halemål med scenariotap, konsentrasjonsrapporter og stresstester av kontantstrøm. Hver metode fremhever noe forskjellig. Når realiserte tap overstiger en modellert VaR-terskel, undersøk om hendelsen er forenlig med den tiltenkte overskridelsesfrekvensen, om modellen ble implementert riktig og om den underliggende fordelingen endret seg.
Ikke rekalibrer bare for å få nylige avvik til å forsvinne. Bevar tidligere prognoser slik at modellen kan vurderes ærlig. En nyttig rapport om halerisiko forklarer hva som er med, hva som ikke er med, hvor usikkert anslaget er og hvilke beslutninger som avhenger av det. Den største faren er ofte å behandle et kompakt statistisk mål som tillatelse til å overse forutsetningene som skapte det.
Undersøk både hyppighet og størrelse på overskridelsene
Prognosen og kontrollutfallet må gjelde samme objekt. Endagsrisiko for gårsdagens posisjoner kan ikke uten videre sammenlignes med dagens resultat inkludert nye handler, uttak og andre gebyrer. Resultat med faste posisjoner undersøker modellen; faktisk kontoresultat undersøker handelsprosessen. Sammenblanding gjør årsaken til overskridelser uklar.
I en ideelt kalibrert modell med kontinuerlige tap overskrides endags-VaR på 99 prosent på én prosent av dagene. Over 250 dager er forventet antall 2,5, ikke et krav om to eller tre. Ved uavhengige hendelser og fast sannsynlighet er sjansen for minst én 1 − 0,99²⁵⁰ ≈ 91,9 prosent. Én overskridelse beviser ikke automatisk modellsvikt; få beviser heller ikke kvalitet, særlig hvis de kommer samlet.
Et tap like over grensen og et tap ti ganger større teller begge som én overskridelse, men har ulike økonomiske følger. Undersøk beløp, forhold og prognosen som var publisert på forhånd. Omtrent riktig hyppighet kan sameksistere med sterkt undervurderte tap ved finansieringspress.
Høyere konfidensnivå gir færre haleobservasjoner. Blant 1 000 likt vektede scenarioer er den verste prosenten bare ti utfall. Å erstatte ett kan endre gjennomsnittet mye. Vis antall, vektregel og følsomhet for de største tapene. Flere desimaler erstatter ikke manglende informasjon.