Burada, bir zaman dilimindeki risk değerinin (VAR) farklı bir zaman dilimi için eşdeğer VAR'a nasıl dönüştürüleceğini açıklıyoruz ve tek bir hisse senedi yatırımının aşağı yönlü riskini tahmin etmek için VAR'ın nasıl kullanılacağını göstereceğiz.
Bir Dönemi Bir Başka Döneme Dönüştürme
Bölüm 1'de, Nasdaq 100 endeksi (ticker: QQQ) için VAR değerini hesaplıyoruz ve VAR'ın üç bölümlü bir soruyu yanıtladığını tespit ediyoruz: "Belirli bir süre boyunca belirli bir güven düzeyinde bekleyebileceğim en kötü kayıp nedir?"
Zaman periyodu bir değişken olduğundan, farklı hesaplamalar farklı zaman periyotları belirtebilir - "doğru" zaman periyodu yoktur. Örneğin, ticari bankalar tipik olarak günlük bir VAR hesaplar ve kendilerine bir günde ne kadar kaybedebileceklerini sorar; emeklilik fonları ise, genellikle aylık bir VAR hesaplar.
Kısaca özetlemek gerekirse, aynı "QQQ" yatırımı için üç farklı yöntem kullanarak bölüm 1'deki üç VAR hesaplamalarımıza tekrar bakalım:
* Ne tarihsel yöntem için standart sapmaya ihtiyacımız yok (çünkü sadece en düşükten en yükseğe geri dönüyor), hem de Monte Carlo simülasyonu (bizim için nihai sonuçları ürettiği için).
Zaman değişkeni nedeniyle, VAR kullanıcılarının bir zaman periyodunu diğerine nasıl dönüştüreceklerini bilmeleri gerekir ve bunu finansta klasik bir fikre güvenerek yapabilirler: hisse senedi getirilerinin standart sapması zamanın karekökü ile artar.. Günlük getirilerin standart sapması% 2.64 ise ve bir ayda 20 işlem günü (T = 20) ise, aylık standart sapma aşağıdakilerle temsil edilir:
σAylık ≅ σGünlük × T ≅% 2, 64 × 20
Günlük standart sapmayı aylık standart sapmaya "ölçeklendirmek" için, 20 ile değil, 20'nin karekökü ile çarpıyoruz. Benzer şekilde, günlük standart sapmayı yıllık standart sapmaya ölçeklemek istiyorsak, günlük standardı çarparız 250'nin karekökü ile sapma (bir yılda 250 işlem günü olduğu varsayılır). Aylık standart sapmayı (aydan aya dönüşler kullanılarak yapılacak) hesaplasaydık, aylık standart sapmayı 12'nin karekökü ile çarparak yıllık standart sapmaya dönüşebiliriz.
Tek Bir Stoka VAR Yöntemi Uygulama
Hem tarihsel hem de Monte Carlo simülasyon yöntemlerinin savunucuları vardır, ancak tarihsel yöntem tarihsel verilerin ezilmesini gerektirir ve Monte Carlo simülasyon yöntemi karmaşıktır. En kolay yöntem varyans-kovaryanstır.
Aşağıda, zaman dönüştürme öğesini tek bir hisse senedi (veya tek yatırım) için varyans-kovaryans yöntemine dahil ediyoruz:
Şimdi bu formülleri QQQ'ya uygulayalım. QQQ için günlük standart sapmanın% 2.64 olduğunu hatırlayın. Ancak aylık bir VAR hesaplamak istiyoruz ve bir ayda 20 işlem günü olduğunu varsayarak, 20'nin karekökü ile çarpıyoruz:
* Önemli Not: Bu en kötü kayıplar (% -19, 5 ve% -27, 5) beklenen veya ortalama getirinin altındaki kayıplardır. Bu durumda, günlük beklenen getirinin sıfır olduğunu varsayarak basit tutuyoruz. Yuvarladık, en kötü kayıp da net kayıp.
Bu nedenle, varyans-kovaryans yöntemi ile, % 95 güvenle, herhangi bir ayda% 19, 5'ten fazla kaybetmeyeceğimizi söyleyebiliriz. QQQ açıkça en muhafazakar yatırım değil! Bununla birlikte, yukarıdaki sonucun, maksimum aylık kaybımızın% 15 (aynı% 95 güven seviyesinin altında) olacağını söyleyen Monte Carlo simülasyonu altında elde ettiğimiz sonuçtan farklı olduğunu unutmayın.
Sonuç
Risk altındaki değer, özel bir aşağı yönlü risk önlemidir. Tek bir istatistik üretmek veya mutlak kesinliği ifade etmek yerine, olasılıklı bir tahmin yapar. Belirli bir güven düzeyi ile, "Belirli bir zaman dilimi içinde beklenen maksimum kaybımız nedir?" VAR'ın hesaplanabileceği üç yöntem vardır: tarihsel simülasyon, varyans-kovaryans yöntemi ve Monte Carlo simülasyonu.
Varyans-kovaryans yöntemi en kolaydır, çünkü yalnızca iki faktörü tahmin etmeniz gerekir: ortalama getiri ve standart sapma. Bununla birlikte, getirilerin simetrik normal eğriye göre iyi davrandığını ve tarihsel kalıpların geleceğe tekrarlanacağını varsayar.
Geçmiş simülasyon, VAR hesaplamasının doğruluğunu geliştirir, ancak daha fazla hesaplama verisi gerektirir; aynı zamanda “geçmişin prolog olduğunu” varsayar. Monte Carlo simülasyonu karmaşıktır, ancak kullanıcıların tarihsel kalıplardan ayrılan gelecekteki kalıplar hakkında fikirleri uyarlamalarına izin verme avantajına sahiptir.
Bu konuda, bkz. Sürekli Bileşik Faiz .
![Risk altındaki değeri farklı zaman aralıklarına dönüştürme Risk altındaki değeri farklı zaman aralıklarına dönüştürme](https://img.icotokenfund.com/img/stock-trading-strategy-education/958/how-convert-value-risk-different-time-periods.jpg)