a:

Die Mindestanzahl der Simulationen, die für eine einigermaßen genaue Value at Risk (VaR) -Bewertung durchgeführt werden sollten, wird im Allgemeinen als 1 000 angesehen, aber der Industriestandard ist ein Minimum von 10 000 Simulationen.

Die Monte-Carlo-Methode zur Bewertung des VaR ist eine Variation der historischen Ertragsmethode, die auf der Zufallszahlengenerierung beruht. Der Hauptvorteil dieser Methode liegt darin, dass sie typischerweise eine viel breitere Palette möglicher Ergebnisse in Betracht zieht als die historische Methode, was eine genauere Bewertung des Gesamtrisikos ermöglicht. Befürworter der historischen Methode argumentieren, dass tatsächliche historische Ergebnisse eine realistischere Einschätzung der wahrscheinlichen Risikoniveaus liefern, auch wenn sie möglicherweise nicht alle möglichen Szenarien umfassen.

VaR ist ein Risikomanagement-Bewertungsinstrument, das entwickelt wurde, um das traditionelle Risikomaß der Volatilität zu erhöhen. Das identifizierte Problem bei Volatilitätsmessungen besteht darin, dass sie gewöhnlich nicht zwischen guter Volatilität und schlechter Volatilität unterscheiden. Volatilität ist nicht wirklich ein Risiko, wenn sie den Wert einer Investition erhöht. Der VaR basiert auf der Fokussierung der Risikobewertung auf die Beantwortung der Frage nach dem maximalen potenziellen Verlust - genauer gesagt nach dem maximalen potenziellen Verlust oder temporären Drawdown-Level, das vernünftigerweise erwartet werden kann. Während es theoretisch möglich ist, einen Verlust von 100% bei einem Kauf von Aktienanteilen an General Motors zu erleben, ist dies keine realistische Möglichkeit. Der VaR ist eine weit verbreitete Methode zur Risikobewertung bei großen Finanzdienstleistungs- und Wertpapierfirmen geworden.

Der VaR misst potenzielle Verluste eines einzelnen Vermögenswerts oder eines gesamten Portfolios von Anlagen über einen bestimmten Zeitraum und mit einem bestimmten Vertrauensniveau. Das Vertrauensniveau ist im Wesentlichen ein Wahrscheinlichkeitsmaß. Zum Beispiel, wenn die VaR-Berechnung eines Anlagevermögens für einen Zeitraum von einem Monat $ 1, 000 mit einem Vertrauensniveau von 95% ist, bedeutet dies, dass es nur eine Wahrscheinlichkeit von 5% gibt, einen Verlust von mehr als $ 1 000 innerhalb der Zeitrahmen von einem Monat. VaR-Berechnungen können ein beliebiges Konfidenzniveau angeben, am häufigsten werden sie jedoch für Konfidenzniveaus von 90%, 95% oder 99% verwendet.

Die drei primären Methoden zur Berechnung des VaR sind die historische Methode, die Varianz-Kovarianz-Methode und die Monte-Carlo-Simulationsmethode. Die historische Methode verwendet die Eingabe von tatsächlichen historischen Renditen auf einem Anlagevermögen, wobei diese so reorganisiert werden, dass sie in Reihenfolge von den schlechtesten Verlustergebnissen bis zum besten Gewinn erscheinen. Das Ergebnis ähnelt normalerweise einer typischen statistischen Glockenkurve, die eine höhere Wahrscheinlichkeit für die häufiger auftretenden Renditen und eine niedrigere Wahrscheinlichkeit für die geringsten gemeinsamen Anlagerenditen zeigt.

Anstelle von tatsächlichen historischen Renditen verwendet die Monte-Carlo-Methode einen Zufallszahlengenerator, um eine Reihe möglicher Anlagerenditen zu erzielen. Eine potentielle Schwäche der Methode liegt in dem Effekt, den die anfänglich zufällig generierte Zahl auf die Gesamtergebnisse haben kann, weshalb es empfohlen wird, mindestens 1 000 Simulationen durchzuführen. Jede Simulation erzeugt unterschiedliche Ergebnisse, aber eine höhere Anzahl von Simulationen führt zu einer kleineren durchschnittlichen Abweichung zwischen den Simulationen.