Value at risk là gì

      44

Lợi nhuận và khủng hoảng rủi ro là 2 vấn đề mà ngành tài chính, especially banking thân thiện hàng đầu. Lợi nhuận thì ta hoàn toàn có thể xác xác định rõ ràng. Còn rủi ro khủng hoảng là định nghĩa mơ hồ về định nghĩa đề nghị càng rất nặng nề để định lượng. Dịp còn sinh viên, mình đi ngang qua khoa Tài bao gồm FTU, thì nghe giảng viên dạy dỗ rằng khủng hoảng là nút độ xấp xỉ quanh quý giá dự kiến. Lấy ví dụ như khi bạn đặt hàng 1 cp VNM giá bán 140.000 VND, chúng ta dự loài kiến ngày hôm sau giá bán là 150.000 VND, rất có thể dao đụng từ 130.000 VND mang lại 160.000 VND, thì đó là rủi ro. Tăng cao hơn nữa dự con kiến hoặc thấp hơn dự kiến đầy đủ được coi là rủi ro. Nghe dường như ổn, tuy vậy vẫn thấy ko vừa lòng? giá bán tăng thì càng tốt, thì làm thế nào mà xem như là rủi ro được????

Kể từ bỏ đó, mình học tập ké các môn tài thiết yếu để phát âm thêm. Cơ hội đó giảng viên bước đầu đưa ra cách làm để đo khủng hoảng (Risk) bằng phương pháp đo volatility (mức độ phát triển thành động): standard deviation. Sau thời điểm tính ra Standard Deviation, ta vẫn so sánh công dụng các hạng mục đầu tư bằng cách so sánh thông số Sharp = (Expected Return – Risk-free Return)/ Standard deviation.

Bạn đang xem: Value at risk là gì

Mình thấy rằng, nhà đầu tư chi tiêu họ cân nhắc rủi ro, tức là họ sợ hãi downturn risk (lo sợ ưu đãi giảm giá cổ phiếu), nghĩa là tình huống xấu, real return (hoặc loss) đang lệch đối với Expected Return là bao nhiêu, trong 1 khoảng thời gian xác định. Chứ chúng ta chả sợ là real return rất cao so với Expected Return haha. Khái niệm, khoảng tầm return (hoặc mức thảm bại lổ) trong x% trường hợp xấu nhất, trong 1 khoảng thời hạn gọi là Value at Risk (VaR).

Nghe qua, thì tính rủi ro khủng hoảng theo VaR với tính khủng hoảng rủi ro bằng mức độ dịch chuyển (Volatility: Standard Deviation) là 2 phe phái khác nhau. Nhưng thực tiễn là 1 khi ta mang định bày bán của Real Return là trưng bày chuẩn, thì 2 phương pháp tiếp cận này là 1. Tại sao là vì chưng nếu triển lẵm của Real Return là cung cấp chuẩn, trường đoản cú Standard Deviation ta có thể tính ra VaR cùng ngược lại. Bắt lại, trong trường hợp lý tưởng, cả 2 cái này là 1, nhưng thực tiễn thì không lý tưởng.Ví dụ minh họa:Tôi mua cp Vinamilk ngày hôm nay giá 140.000 VND. Tôi kỳ vọng giá bán là 158.000 VND vào thời điểm năm sau.1. Mong muốn 158.000 VND, ở chỗ nào tui ra số này?Kỳ vọng này tính ra bằng cách lấy giá trị tăng trưởng vừa phải (average compound growth rate) của Vinamilk trong 10 năm qua. Tôi giả định năm nay sẽ đội giá gần với vận tốc tăng trung bình trong 10 năm qua. Ví dụ tui tính ra 10 năm qua, trung bình hàng năm VNM tăng giá 10%/ 1 năm.Expected Value = 140.000 + 140.000 x 10% = 158.000 VND.2. Khủng hoảng rủi ro tui thất bại lỗ là bao nhiêu?Câu hỏi này đúng là :”Sau một năm, xác xuất giá cổ phiếu thấp hơn 140.000 VND là bao nhiêu?”Ví dụ, tui tính ra Standard Deviation của Vinamilk trong thời hạn qua là 15.000 VND. Giả định 1: Phân phối thực tế của cp VNM là triển lẵm chuẩn. Nghĩa là giá bán VNM follow theo 1 đồ thị theo như hình bên dưới: những giá trị sẽ tập trung tối đa quanh cực hiếm 158.000 VND. Càng về phía 2 bên (giá cao hơn nữa hoặc thấp hơn 158.000 VND), xác xuất nhỏ dần (2 mặt đều nhau).

Trong lấy một ví dụ này, ta tra bảng phân phối chuẩn chỉnh và tính ra được xác xuất giá chỉ sau một năm thấp hơn 140.000 VND là 0.11507 (11.507%). Đó là VaR. Source.

*

Đo Risk bằng cách đo Volatility trải qua Standard Deviation cũng tương tự đo Risk bởi VaR, với điều kiện Real Return gồm phân phối chuẩn (normal distribution) hay nói một cách khác là Gaussian distribution. Normal Distribution là assumption của bài toán dùng Standard Deviation để xác định Risk. Nhưng thực tế là mang định này failed.

*
Normal distribution diagram (Source: Wikipedia)

Đặt điểm của trưng bày chuẩn:Tính đối xứng qua trục MeanMean = Mode = DedianĐịnh lý số lượng giới hạn trung tâmTính ổn định của bày bán xác suất: trường hợp là bày bán chuẩn, thì ta hoàn toàn có thể suy luận từ Standard Deviation quý phái VaR với xác xuất mang đến trước và ngược lại.

Trong thực tế, trưng bày của tỷ suất sinh lợi thực tế sẽ không tuân theo triển lẵm chuẩn. Phân phối thực tế sẽ bị thay đổi thể theo 2 loại: Skewness và Kurtosis.

Skewness tức thị bị lệch: Medium > Mean > Mode hoặc Medium

*
Xác xuất xảy ra trường hợp xấu to hơn dự kiến với Positive Skewness.

Xem thêm: Rốt Cuộc Vì Sao Phải Lấy Vợ, Đáp Án Này Khiến Nhiều Người

Kurtosis là độ nhọn của phân phối. Excess kurtosis là sự việc chênh lệch duy trì kurtosis của triển lẵm trừ đi kurtosis của bày bán chuẩn. Positive kurtosis (Leptokurtosis) là nguy hiểm, bởi vì nó có phần trăm giá trị extreme cao hơn xác xuất cực hiếm extreme của triển lẵm chuẩn.

*
Xác xuất xảy ra trường hợp xấu cao cùng với Positive Kurtosis (Leptokutorsis) với xác xuất nhỏ.
*
“Fat tail” distribution – Positive excess kurtosis – Leptokurtosis

Các nhóm phương thức tính VaR – Value at Risk:Nhóm 1: ParametricGiả định của các cách thức này là Real return vẫn tuân theo 1 quy luật bày bán nhất định, thường xuyên là chọn trưng bày chuẩn.Variance-covariance VaR or delta-gamma VaRMục đích của bài toán đẻ ra Value at Risk là thay thế cho biện pháp đo khủng hoảng bằng volatility. Nhưng phương pháp Parametric về bản chất lại không không giống gì volatility, đều dựa trên giả định là trưng bày chuẩn. đề xuất trong thực tế hầu như không có bank nào sử dụng cách thức này.Nhóm 2: Non-parametricHistorical simulation VaRPhương pháp này còn có giả định là toàn bộ tác dụng quá khứ sẽ lặp lại. Phương pháp này rất 1-1 giản, đưa sử chúng ta có 100 công dụng lịch sử. Bạn có nhu cầu tìm VaR với confidence là 98%. Các bạn xếp những giá trị lịch sử dân tộc từ thấp cho cao, giá bán trị thứ 2 (100-98) chính là giá trị đề xuất tìm. VaR = quý giá trung bình (Mean) – giá trị thứ 2.Ví dụ khác, giả sử các bạn có 160 hiệu quả lịch sử. Các bạn tìm VaR với Confidence là 99%. Số vật dụng tự các bạn tính ra được là (1 – 99%)x160 = 1.6.Lúc này quý giá của số bạn phải tìm: Value = cực hiếm số lần thứ nhất + 0.6x(Giá trị số thứ 2-Giá trị số máy 1).Monte Carlo method VaRPhương pháp này thải trừ hạn chế của Parametric Methods cùng Histrorical. Theo estimate của chúng ta The McKinsey, 85% ngân hàng dùng historical simulation VaR với 15% những ngân hàng dùng Monte Carlo method.

Mình đang tính và chạy thử thử phương thức Monte Carlo Simulation. Trưng bày của kết quả chạy 20.000 lần là cung cấp Highly Positive Excess Skewness và Leptokurtosis. Vậy là cụ thể Monte Carlo đang khắc phục được những nhược điểm của Historical Simulation và các phương pháp Parametric truyền thống lịch sử (Varian-Covarian VaR). Tác dụng là các giá trị Var cùng với confidence là 99%; 98%; 90%; 20% siêu ổn định, không nên biệt giữa những lần reset là dưới 1%.Với mốc giới hạn lặp là 20.000 lần thì tác dụng tuân theo quy điều khoản số béo mạnh. Giá trị trung bình tiệm cận quý giá kì vọng, sai lệch 0.3% giữa các lần reset.

*

Expected Shotfall (ES) – Conditional VaR (CVaR)Sau khi tính VaR xong, bọn họ còn góc cạnh hơn nhằm tính giá bán trị khủng hoảng bằng Expected Shotfall (ES) hay có cách gọi khác là Conditional Value at Risk (CVaR).Giả sử danh mục của chúng ta có 1.000 biến hóa cố xảy ra, chúng ta xếp các giá trị của danh mục từ thấp mang lại cao. Lúc tính VaR với màn chơi of confidence là 99%, giá tri sản phẩm 10 chính là giá trị các bạn lấy. Mặc dù nhiên, với CVaR, các bạn sẽ tính vừa phải cộng của những giá trị theo số đồ vật tự từ một đến 10, sau đó dùng hiệu quả này so sánh với mean của 1.000 phát triển thành cố để tính CVaR. Ý nghĩa của Expected Shotfall Khi xảy ra các biến núm nằm kế bên khoảng tin yêu (level of confidence), thì quý giá dự kiến của các biến gắng này sẽ quy tụ về quý giá trung bình theo quy phương pháp số lớn. Cụ thể ở lấy một ví dụ trên, với condition là vươn lên là cố nằm ngoài 99%, nghĩa là khi xảy ra 1% xấu nhất, thì quý giá trung bình của các biến nạm xấu nhất vẫn có tỷ lệ xảy ra cao nhất.Expected Shotfall (ES) hay còn gọi là CVaR góp khắc phục 2 hạn chế của Value at Risk (VaR).i. Tổng mức vốn VaR yếu tắc không kiên cố là bằng giá trị VaR của Portfolio. Tuy nhiên, CVaR lại khắc phục tiêu giảm này. Tức là CVaR của Portfolio bởi tổng những giá trị riệng lẻ của những CVaR của gia tài thành phần.ii. VaR chưa tính mang lại chuyện lúc xảy ra tình huống xấu nhất, thì quý hiếm của hạng mục sẽ lâm vào hoàn cảnh đâu. CVaR thì hoàn toàn giải quyết được vấn đề này theo quy khí cụ số mập – The Law of Large Numer (LLN).

Từ phương pháp tính Expected Shotfall, mình thấy rằng, với cấp độ of confidence càng lớn, thì khi xẩy ra biến thay ngoài hy vọng đợi, tổn thất đã càng lớn.