На кубке мира по футболу-2022 впервые используют технологию var: что это такое?
В отличие от других мер риска, таких как стандартное отклонение или 
Ограничения VaR.Полагают, что использование методов VaR может привести к ошибочным результатам, которые будут вызваны следующими обстоятельствами:
· Распределение доходностей. Для каждого показателя VaR предполагается наличие определенного распределения доходностей;
· История – не очень хорошая база для реальных прогнозов. Во всех прогнозах VaR в той или иной степени используются исторические данные. Если период, за который взяты исторические данные был стабильным, VaR будет небольшим, если нестабильным, то – будет принимать большие значения.
Однако, в рыночной экономике, отклонения, любые отклонения приводят к появлению механизмов, которые восстанавливают нарушенное равновесия. Тогда, достаточно ненадежной смотрится идея строить суждения о будущей рисках исходя из бывших отклонениях, учтенных экономикой.
· Нестационарные корреляции. Оценки VaR зависят от корреляционных связей источников риска. Корреляционные связи обычно основываются на исторических данных и являются волонтильными. Поскольку всякий раз , в расчетах, используется только одна корреляционная матрица, качество оценок зависят от того, насколько правильная матрица корреляций была использована.
Достоинства методологии VaR.Несмотря на известную критику, метод VaR успешно используется в практике многих финансовых институтов. Среди достоинств этого метода выделяют следующие:
· Использование портфельного подхода к рассмотрению структуры активов;
· Расчет ожидаемой прибыли определяется реальными рыночными ставками финансовых инструментов, а не базовыми рыночными ставками, имеющими аналитическую природу;
· За счет использования корреляционных матриц получается более надежная оценка активов и портфелей активов, чем при помощи стохастического моделирования;
Существуют две группы методик VaR: а) аналитическими или дисперсионно-ковариационными модели; б) непараметрические модели.
Различные модели VaR
Параметрическая модель VaR
Модель называется параметрической, если нам известна функция распределения и параметры распределения случайной величины. В параметрической модели VaR предполагается, что доходности финансовых активов следуют определенному закону распределения, как правило, нормальному.
где 
Выделяют понятия абсолютного и относительного VaR. Абсолютный VaR определяет размер максимально возможной суммы которую инвестор может потерять в течение определенного периода времени с заданной вероятностью. Относительный VaR в отличие от абсолютного определяется относительно ожидаемой доходности портфеля.
В случае, когда инвестору известны VaR активов, входящих в его портфель, VaR портфеля определяется по формуле:
где 
Если, при определении VaR портфеля, учитываются корреляции между активами, то речь идет о диверсифицированном VaR, если корреляции не учитываются, то говорят о недиверсифицированном VaR. Он представляет собой простую сумму индивидуальных VaR активов портфеля.
Поскольку корреляции могут изменяться со временем, то наряду с показателем диверсифицированный VaR, целесообразно определять недиверсифицированный VaR, который покажет максимальные потери для данного уровня доверительной вероятности при неустойчивых корреляциях или ошибках в их определении.
Предположение о нормальном распределении активов, входящих в портфель, позволяет переводить значение VaR из одного уровня доверительно вероятности в другой. Покажем на примере. Возьмем 
Аналогичным образом можно пересчитать VaR для разных периодов времени.
Возьмем 
Поскольку VaR определяется на основе статистических данных за определенный период времени, существует возможность получения оценок VaR, не соответствующих генеральной совокупности. В связи с этим, существует реальная необходимость оценки доверительного интервала для стандартного отклонения доходности портфеля активов.
Нижнюю ( 
В случае, когда убытки могут превысить значение VaR инвестору необходимо знать, какие размер убытков он должен ожидать. В этом случае, используют следующее соотношение:
где 
Противоположным понятием, по отношению к VaR, является понятие EaR(Earnings at Risk), который показывает, какой максимальный доход может принести владение определенным портфелем финансовых активов в течение определенного периода времени с заданной доверительной вероятностью.
При выборе портфеля можно опираться на соотношение EaR к VaR. Чем больше это соотношение при определенном уровне доверительной вероятности, тем предпочтительнее портфель.
Предыдущая11121314151617181920212223242526Следующая
Как измерить var
Хотя величина VaR стала отраслевым стандартом, она может быть реализована в нескольких видах. Для установления соответствующей формулы VaR необходимо принять ряд решений относительно структуры расчёта. Тремя важными факторами являются:
- выбор уровня вероятности,
- выбор периода времени, то есть VaR за день, за неделю или за год.
- выбор конкретного подхода к моделированию распределения потерь.
Выбранная вероятность обычно равна 0,05 или 0,01 (что соответствует доверительным уровням 95% или 99%). Использование значения 0,01 приводит к более консервативной оценке VaR.
Стоимость под риском
VaR – это основанная на вероятности мера потенциального убытка по позиции или портфелю. Обычно она выражается в процентах от стоимости портфеля и используется для измерения убытков из-за изменения биржевых цен, но при должном умении может применяться и для измерения убытков из-за кредитного и других видов рисков.
В течение 1990-х годов вычисление величины VaR (стоимости под риском) стало основой процесса управления рисками в сфере финансовых услуг. Разработанная холдингом JPMorgan, эта оригинальная концепция поначалу использовалась лишь внутри компании, однако спустя некоторое время была опубликована в открытых источниках.
Выводы
Сегодня мы рассказали о новой риск-метрике при инвестициях в фонды. Коэффициенты Шарпа и Сортино, которые мы разобрали в прошлой статье, дают возможность оценить рискованность портфеля в обычных условиях. VaR же позволяет оценить вероятность реальных потерь в экстремальных случаях и быть готовым к ним.
