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Value at Risk (VaR) ist eine der bekanntesten Messgrößen im Risikomanagementprozess. Ziel des Risikomanagements ist es, Risikopositionen zu identifizieren und zu verstehen, dieses Risiko zu messen und dann anhand dieser Messungen zu entscheiden, wie diese Risiken angegangen werden sollen. Topisch erreicht VaR alle drei; Sie zeigt eine normale Verteilung früherer Verluste - etwa eines Anlageportfolios - und berechnet ein Konfidenzintervall über die Wahrscheinlichkeit, eine bestimmte Verlustschwelle zu überschreiten; Die daraus resultierenden Informationen können dann verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen und Strategien festzulegen.

Vereinfacht ausgedrückt, ist der VaR eine wahrscheinlichkeitsbasierte Schätzung des minimalen Verlustes in Dollar, den wir über einen gewissen Zeitraum erwarten können.

Vor-und Nachteile zu Value at Risk

Es gibt ein paar Vorteile und einige erhebliche Nachteile bei der Verwendung von VaR in der Risikomessung. Auf der positiven Seite wird die Messung von Fachleuten der Finanzindustrie allgemein verstanden und ist als Maßnahme leicht verständlich. Kommunikation und Klarheit sind wichtig, und wenn eine VaR-Bewertung dazu führte, dass wir "zu 99% zuversichtlich sind, dass unsere Verluste an einem Handelstag 5 Millionen Dollar nicht überschreiten werden", haben wir eine klare Grenze gesetzt, die die meisten verstehen könnten.

Der VaR hat jedoch einige Nachteile. Am kritischsten ist, dass das "99% ige Vertrauen" in diesem Beispiel die Mindestzahl von Dollar ist. In den 1% der Fälle, in denen unser Mindestverlust diese Zahl übersteigt, gibt es keine Angabe darüber, um wie viel. Das 1% könnte ein $ 100 Millionen Verlust sein, oder viele Größenordnungen größer als die VaR-Schwelle. Überraschenderweise ist das Modell so ausgelegt, dass die Wahrscheinlichkeiten im VaR auf einer normalen Renditeverteilung basieren. Es ist jedoch bekannt, dass Finanzmärkte nicht-normale Verteilungen aufweisen, was bedeutet, dass sie regelmäßig extreme Ausreißerereignisse aufweisen - weitaus mehr, als die normale Verteilung vorhersagen würde. Schließlich erfordert die VaR-Berechnung mehrere statistische Messungen wie Varianz, Kovarianz und Standardabweichung. Mit einem Zwei-Asset-Portfolio ist dies nicht allzu schwer, wird aber für ein stark diversifiziertes Portfolio zu extrem . Mehr dazu weiter unten.

Was ist die Formel für den VaR?

VaR ist definiert als:

VaR = [erwartete gewichtete Rendite des Portfolios - (z-Score des Konfidenzintervalls * Standardabweichung des Portfolios)] * Portfoliowert

Normalerweise wird ein Zeitrahmen in Jahre. Aber wenn es anders gemessen wird (d. H. Um Wochen oder Tage), dividieren wir die erwartete Rendite durch das Intervall und die Standardabweichung durch die Quadratwurzel des Intervalls. Wenn der Zeitrahmen beispielsweise wöchentlich ist, werden die entsprechenden Eingaben auf (erwartete Rückkehr ÷ 52) und (Portfolio-Standardabweichung ÷ √52) eingestellt.Wenn Sie täglich arbeiten, verwenden Sie 252 bzw. 252.

Wie viele Finanzanwendungen klingt die Formel einfach - sie hat nur wenige Eingaben - aber die Berechnung der Eingaben für ein großes Portfolio ist rechenintensiv. Sie müssen die erwartete Rendite für das Portfolio schätzen, die fehleranfällig sein kann. Sie müssen die Portfolio-Korrelationen und die Varianz berechnen. und dann muss man alles einstecken. Mit anderen Worten, es ist nicht so einfach, wie es aussieht.

Suche nach VaR in Excel

Nachstehend ist die Varianz-Kovarianz-Methode zur Suche nach VaR beschrieben. [Bitte klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Bild in neuem Tab öffnen , um die volle Auflösung der Tabelle zu erhalten]: