बैकटेस्टिंग वैल्यू-एट-रिस्क (वीएआर): मूल बातें

किसी चुनौती के आधार पर उसकी कीमत (वीएआर) एक निवेश या निवेश के पोर्टफोलियो के लिए नकारात्मक निवेश जोखिम का व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला उपाय है। वीएआर एक निश्चित स्तर के आत्मविश्वास के लिए एक विशिष्ट समय अवधि में पोर्टफोलियो पर अधिकतम-डॉलर का नुकसान देता है। अक्सर आत्मविश्वास के स्तर को चुना जाता है ताकि पूंछ जोखिम का संकेत दिया जा सके; यानी, दुर्लभ, चरम बाजार की घटनाओं का जोखिम।

उदाहरण के लिए, वीएआर गणना के आधार पर, एक निवेशक ९५% आश्वस्त हो सकता है कि $१०० इक्विटी निवेश पर एक दिन में अधिकतम नुकसान $३ से अधिक नहीं होगा। वीएआर (इस उदाहरण में $३) को तीन अलग-अलग तरीकों का उपयोग करके मापा जा सकता है। प्रत्येक पद्धति निवेश रिटर्न का वितरण बनाने पर निर्भर करती है; दूसरे शब्दों में कहें तो सभी संभावित निवेश प्रतिफलों को एक निर्दिष्ट समयावधि में घटित होने की प्रायिकता दी जाती है। (यह सभी देखें जोखिम पर मूल्य का परिचय (वीएआर).)

वीएआर कितना सटीक है?

एक बार एक वीएआर पद्धति का चयन करने के बाद, पोर्टफोलियो के वीएआर की गणना करना काफी सरल अभ्यास है। चुनौती माप की सटीकता और इस प्रकार, रिटर्न के वितरण की सटीकता का आकलन करने में निहित है। उपाय की सटीकता जानना वित्तीय संस्थानों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि वे वीएआर का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए करते हैं कि संभावित नुकसान को कवर करने के लिए उन्हें कितनी नकदी आरक्षित करने की आवश्यकता है। वीएआर मॉडल में किसी भी प्रकार की अशुद्धि का मतलब यह हो सकता है कि संस्थान के पास पर्याप्त भंडार नहीं है और इससे हो सकता है न केवल संस्थान के लिए बल्कि संभावित रूप से इसके जमाकर्ताओं, व्यक्तिगत निवेशकों और कॉर्पोरेट के लिए महत्वपूर्ण नुकसान ग्राहक। चरम बाजार स्थितियों में जैसे कि वीएआर कब्जा करने का प्रयास करता है, नुकसान काफी बड़ा हो सकता है

दिवालियापन. (यह सभी देखें आपको दिवालियापन के बारे में क्या पता होना चाहिये.)

सटीकता के लिए वीएआर मॉडल का बैकटेस्ट कैसे करें

जोखिम प्रबंधक एक तकनीक का उपयोग करते हैं जिसे के रूप में जाना जाता है बैकटेस्टिंग वीएआर मॉडल की सटीकता निर्धारित करने के लिए। बैकटेस्टिंग में पोर्टफोलियो पर प्राप्त वास्तविक नुकसान (या लाभ) के लिए गणना किए गए वीएआर माप की तुलना शामिल है। एक बैकटेस्ट विश्वास के स्तर पर निर्भर करता है जिसे गणना में माना जाता है। उदाहरण के लिए, जिस निवेशक ने ९५% विश्वास के साथ १०० डॉलर के निवेश पर ३ डॉलर के एक दिवसीय वीएआर की गणना की है, वह अपने पोर्टफोलियो पर एक दिन के नुकसान की अपेक्षा केवल ५% समय के लिए ३ डॉलर से अधिक होगा। यदि निवेशक ने 100 दिनों में वास्तविक नुकसान दर्ज किया है, तो नुकसान उन दिनों के ठीक पांच दिनों में $ 3 से अधिक होगा यदि वीएआर मॉडल सटीक है। एक साधारण बैकटेस्ट मॉडल रिटर्न वितरण के खिलाफ वास्तविक रिटर्न वितरण को वास्तविक नुकसान अपवादों के अनुपात की तुलना अपवादों की अपेक्षित संख्या से करता है। बैकटेस्ट पर्याप्त लंबी अवधि में किया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वास्तविक रिटर्न वितरण बनाने के लिए पर्याप्त वास्तविक रिटर्न अवलोकन हैं। एक दिवसीय वीएआर उपाय के लिए, जोखिम प्रबंधक आमतौर पर बैकटेस्टिंग के लिए एक वर्ष की न्यूनतम अवधि का उपयोग करते हैं।

साधारण बैकटेस्ट में एक बड़ी खामी है: यह के नमूने पर निर्भर है वास्तविक रिटर्न उपयोग किया गया। फिर से उस निवेशक पर विचार करें जिसने ९५% विश्वास के साथ $3 एक दिवसीय वीएआर की गणना की। मान लीजिए कि निवेशक ने 100 दिनों में बैकटेस्ट किया और ठीक पांच अपवाद पाए। यदि निवेशक एक अलग 100-दिन की अवधि का उपयोग करता है, तो कम या अधिक संख्या में अपवाद हो सकते हैं। यह नमूना निर्भरता मॉडल की सटीकता का पता लगाना मुश्किल बनाती है। इस कमजोरी को दूर करने के लिए, सांख्यिकीय परीक्षणों को लागू किया जा सकता है ताकि इस बात पर अधिक प्रकाश डाला जा सके कि कोई बैकटेस्ट विफल हो गया है या पास हो गया है।

बैकटेस्ट फेल होने पर क्या करें

जब कोई बैकटेस्ट विफल हो जाता है, तो ऐसे कई संभावित कारण हैं जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है:

गलत रिटर्न वितरण

यदि वीएआर पद्धति एक वापसी वितरण मानती है (उदाहरण के लिए, रिटर्न का सामान्य वितरण), यह संभव है कि मॉडल वितरण वास्तविक वितरण के लिए उपयुक्त नहीं है। सांख्यिकीय स्वस्थ रहने के फायदे परीक्षणों का उपयोग यह जांचने के लिए किया जा सकता है कि मॉडल वितरण वास्तविक देखे गए डेटा में फिट बैठता है। वैकल्पिक रूप से, एक वीएआर पद्धति जिसमें वितरण धारणा की आवश्यकता नहीं होती है, का उपयोग किया जा सकता है।

एक गलत निर्दिष्ट वीएआर मॉडल

यदि वीएआर मॉडल केवल इक्विटी बाजार जोखिम को पकड़ता है, जबकि निवेश पोर्टफोलियो अन्य जोखिमों जैसे कि ब्याज दर जोखिम या विदेशी मुद्रा जोखिम के संपर्क में है, तो मॉडल गलत है। इसके अलावा, यदि वीएआर मॉडल जोखिमों के बीच सहसंबंधों को पकड़ने में विफल रहता है, तो इसे गलत निर्दिष्ट माना जाता है। मॉडल में सभी लागू जोखिमों और संबद्ध सहसंबंधों को शामिल करके इसे ठीक किया जा सकता है। जब भी नए जोखिम जोड़े जाते हैं तो वीएआर मॉडल का पुनर्मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण होता है विभाग.

वास्तविक नुकसान का मापन

वास्तविक पोर्टफोलियो नुकसान उन जोखिमों का प्रतिनिधि होना चाहिए जिन्हें मॉडलिंग किया जा सकता है। अधिक विशेष रूप से, वास्तविक नुकसान में कोई शुल्क या ऐसी अन्य लागत या आय शामिल नहीं होनी चाहिए। नुकसान जो केवल उन जोखिमों का प्रतिनिधित्व करते हैं जिन्हें मॉडलिंग किया जा सकता है उन्हें "स्वच्छ नुकसान" कहा जाता है। जिनमें फीस और अन्य शामिल हैं ऐसी वस्तुओं को "गंदे नुकसान" के रूप में जाना जाता है। बैकटेस्टिंग हमेशा साफ नुकसान का उपयोग करके किया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि पसंद के लिए समान तुलना।

अन्य बातें

यह महत्वपूर्ण है कि वीएआर मॉडल पर केवल इसलिए भरोसा न करें क्योंकि यह एक बैकटेस्ट पास करता है। हालांकि वीएआर सबसे खराब स्थिति जोखिम जोखिम के बारे में उपयोगी जानकारी प्रदान करता है, यह नियोजित रिटर्न वितरण पर बहुत अधिक निर्भर है, विशेष रूप से वितरण की पूंछ। चूंकि पूंछ की घटनाएं इतनी कम होती हैं, कुछ चिकित्सकों का तर्क है कि ऐतिहासिक अवलोकन के आधार पर पूंछ की संभावनाओं को मापने का कोई भी प्रयास स्वाभाविक रूप से त्रुटिपूर्ण है। के अनुसार रॉयटर्स, "वित्तीय संकट के बाद वीएआर की तीखी आलोचना हुई क्योंकि कई मॉडल 2007 और 2008 में कई बड़े बैंकों को हुए नुकसान की सीमा का अनुमान लगाने में विफल रहे।"

कारण? बाजारों ने एक समान घटना का अनुभव नहीं किया था, इसलिए इसे उपयोग किए गए वितरण की पूंछ में कब्जा नहीं किया गया था। 2007 के वित्तीय संकट के बाद, यह भी स्पष्ट हो गया कि वीएआर मॉडल सभी जोखिमों को पकड़ने में असमर्थ हैं; उदाहरण के लिए, आधार जोखिम.इन अतिरिक्त जोखिमों को "जोखिम वीएआर में नहीं" या आरएनआईवी के रूप में संदर्भित किया जाता है।

इन अपर्याप्तताओं को दूर करने के प्रयास में, जोखिम प्रबंधक अन्य जोखिम उपायों और तनाव परीक्षण जैसी अन्य तकनीकों के साथ वीएआर उपाय को पूरक करते हैं।

तल - रेखा

मूल्य-पर-जोखिम (वीएआर) एक निश्चित समय अवधि में एक निश्चित स्तर के विश्वास के साथ सबसे खराब स्थिति के नुकसान का एक उपाय है। वीएआर का मापन निवेश रिटर्न के वितरण पर निर्भर करता है। यह परीक्षण करने के लिए कि मॉडल यथार्थ रूप से वास्तविकता का प्रतिनिधित्व करता है या नहीं, बैकटेस्टिंग की जा सकती है। एक असफल बैकटेस्ट का मतलब है कि वीएआर मॉडल का पुनर्मूल्यांकन किया जाना चाहिए। हालांकि, एक वीएआर मॉडल जो बैकटेस्ट पास करता है उसे अभी भी वीएआर मॉडलिंग की कमियों के कारण अन्य जोखिम उपायों के साथ पूरक होना चाहिए। (यह सभी देखें अपने निवेश रिटर्न की गणना कैसे करें.)