Hva er Value at Risk (VaR)? Kjennetegn og måter å beregne det på

Uttrykket Value at Risk refererer til akronymet VaR (Value at Risk) til en statistisk teknikk som måler finansiell risikoav en investering. Det vil indikere sannsynligheten for å lide tap av en investering i løpet av en bestemt tidsperiode (vanligvis 1 dag, 1 uke eller 1 måned). Når det gjelder verdiene som det vanligvis tar, er det vanligvis mellom 1% eller 5%).

Med andre ord vil VaR informere oss om det maksimale tapet som en investering kan lide i en bestemt tidshorisont, for et konfidensnivå som er enten 95 eller 99%. Variablene som er nødvendige for å kunne beregne denne parameteren er tapets størrelse, sannsynligheten for tapet og tiden.

Hvordan beregner jeg Value at Risk (VaR)?

Det er tre måter å beregne Value at Risk (VaR) på:

  1. Parametrisk VaR: tar data fra lønnsomhet estimerer og antar en normal fordeling av lønnsomhet.
  2. Historisk VaR: bruker historiske data.
  3. VaR av Monte Carlo: Det beregnes av et dataprogram som genererer hundrevis eller tusenvis av mulige resultater basert på dataene som ble skrevet inn av en bruker i begynnelsen.

Hovedfordeler og ulemper med VaR

VaR har evnen til å måle den økonomiske risikoen ved en investering, med en av hovedapplikasjonene i finansverdenen, slik at beregningen av tap for en finansiell eiendel eller en portefølje kan beregnes. Takket være VaR kan selskaper estimere fordelene de vil ha på investeringene hvis de sammenlignes med VaR, for å investere mer penger i de som er verdt det.

Når det gjelder fordelene med VaR, fremhever vi:

  • Det lar oss kjenne risikoen ved en investering gjennom et enkelt nummer, og vurdere forskjellige risikomuligheter
  • Standardisert risikomål
  • Hvis sammenhengen mellom forskjellige investeringer er mindre enn 1, vil settet til VaR være mindre enn summen av VaR

På den annen side har vi en rekke ulemper når vi bruker VaR:

  • Hvis de oppgitte dataene er feil, vil også resultatet av VaR være feil
  • VaR vurderer ikke alle verste mulige scenarier
  • Noen metoder for å beregne det kan være dyrt, vanskelig å bruke og resultatene kan være forskjellige