VaR dla Montecarlo – co to jest, definicja i koncepcja

Monte Carlo VaR to metoda szacowania VaR (Value at Risk), która wykorzystuje oprogramowanie komputerowe do generowania setek lub tysięcy możliwych wyników na podstawie wstępnych danych wprowadzonych przez użytkownika.

Otrzymane wyniki są uporządkowane od najwyższej do najmniejszej rentowności jak przy wyliczaniu VaR metodą historyczną. Następnie identyfikujemy 5% danych z najniższymi zwrotami, a najwyższą z tych 5% najniższych zwrotów będzie VaR. Dane są zwykle prezentowane graficznie, aby mieć lepszą wizualizację wyników i ich częstotliwości.

Główną zaletą szacowania VaR metodą Monte Carlo jest z kolei jego główna wada, ponieważ w zależności od wprowadzonych danych wyjściowych zostanie wygenerowany szereg założeń, które będą kierować wynikami (zależność od ścieżki lub zależnie od wybranej ścieżki). Biorąc pod uwagę złożoność Monte Carlo, możesz mieć fałszywe poczucie wiarygodności, ale jeśli wprowadzone dane (dane wejściowe) nie są poprawne, informacje nie będą wiarygodne. Mimo to jest zwykle dokładniejsza niż parametryczna metoda VaR.

Przykład VaR metodą Monte Carlo

Wyobraź sobie, że po wygenerowaniu przez program komputerowy 100 różnych wyników (zwykle używa się ich więcej, ale użyjemy 100, aby ułatwić przykład) i uporządkowaniu uzyskanych wartości od najwyższych do najniższych otrzymujemy, że pięć najgorszych to: :

-15,25%, -12,75%, -10,85%, -10,05%, -8,75%

Jeśli chcemy obliczyć VaR z 95% ufnością, musimy wybrać 5% z najgorszymi wynikami. Następnie wybieramy piąty najgorszy wynik (5% ze 100) całego okresu, czyli -8,75%. Jeśli przyjmiemy, że inwestycja w ten aktyw wynosi 1 milion euro, 5% VaR wyniesie 87 500 euro, czyli istnieje 5% prawdopodobieństwo utraty co najmniej 87 500 euro i 95% prawdopodobieństwo, że ta strata jest mniejsza. Dlatego firma będzie musiała liczyć się z tym, że pięć na 100 miesięcy straci co najmniej 87 500 euro, albo że co 20 miesięcy straci co najmniej 87 500 euro.