القيمة المعرضة للخطر (VaR) هي مقياس يستخدم على نطاق واسع لمخاطر الاستثمار السلبي لاستثمار واحد أو محفظة استثمارات. يعطي VaR الحد الأقصى لخسارة الدولار في محفظة خلال فترة زمنية محددة لمستوى معين من الثقة. في كثير من الأحيان يتم اختيار مستوى الثقة لإعطاء إشارة إلى خطر الذيل ؛ أي خطر حدوث أحداث سوق نادرة.
على سبيل المثال ، استنادًا إلى حساب VaR ، قد يكون المستثمر واثقًا بنسبة 95٪ من أن الحد الأقصى للخسارة في يوم واحد على استثمار بقيمة 100 دولار لن يتجاوز 3 دولارات. يمكن قياس VaR (3 دولارات في هذا المثال) باستخدام ثلاث منهجيات مختلفة. تعتمد كل منهجية على إنشاء توزيع لعوائد الاستثمار ؛ بعبارة أخرى ، يتم تعيين احتمال حدوث جميع عائدات الاستثمار المحتملة خلال فترة زمنية محددة. (انظر أيضًا مقدمة إلى القيمة المعرضة للخطر (VaR) .)
ما مدى دقة VaR؟
بمجرد اختيار منهجية VaR ، فإن حساب VaR للمحفظة يعد ممارسة واضحة إلى حد ما. يكمن التحدي في تقييم دقة المقياس ، وبالتالي دقة توزيع العائدات. من المهم بشكل خاص معرفة دقة الإجراء للمؤسسات المالية لأنها تستخدم VaR لتقدير مقدار النقد الذي تحتاجه للاحتفاظ به لتغطية الخسائر المحتملة. أي عدم دقة في نموذج VaR قد يعني أن المؤسسة لا تحتفظ باحتياطيات كافية ويمكن أن تؤدي إلى خسائر كبيرة ، ليس فقط للمؤسسة ولكن من المحتمل للمودعين والمستثمرين الأفراد وعملاء الشركات. في ظروف السوق القاسية مثل تلك التي تحاول VaR التقاطها ، قد تكون الخسائر كبيرة بما يكفي لإحداث إفلاس. (انظر أيضا ما تحتاج لمعرفته حول الإفلاس. )
كيفية Backtest نموذج VaR عن الدقة
يستخدم مديرو المخاطر تقنية تُعرف باسم الاختبار الخلفي لتحديد دقة نموذج VaR. يتضمن Backtesting مقارنة قياس VaR المحسوب بالخسائر الفعلية (أو المكاسب) التي تحققت في المحفظة. يعتمد الاختبار الخلفي على مستوى الثقة المفترض في الحساب. على سبيل المثال ، يتوقع المستثمر الذي قام بحساب قيمة VaR ليوم واحد بقيمة 3 دولارات على استثمار 100 دولار مع ثقة 95 ٪ أن تتجاوز خسارة يوم واحد في محفظته 3 دولارات فقط 5 ٪ من الوقت. إذا سجل المستثمر الخسائر الفعلية على مدى 100 يوم ، فستتجاوز الخسارة 3 دولارات في خمسة من تلك الأيام بالضبط إذا كان نموذج VaR دقيقًا. يقوم backtest البسيط بتكديس توزيع العائد الفعلي مقابل توزيع العائد النموذجي من خلال مقارنة نسبة استثناءات الخسارة الفعلية مع العدد المتوقع من الاستثناءات. يجب إجراء الاختبار الخلفي على فترة طويلة بما يكفي لضمان وجود ملاحظات عودة فعلية كافية لإنشاء توزيع إرجاع فعلي. بالنسبة لمقياس VaR ليوم واحد ، يستخدم مديرو المخاطر عادةً فترة لا تقل عن سنة واحدة لإجراء الاختبارات الخلفية.
يحتوي backtest البسيط على عيب كبير: يعتمد على نموذج العوائد الفعلية المستخدمة. فكر مرة أخرى في المستثمر الذي قام بحساب قيمة VaR مدتها 3 دولارات لليوم الواحد بثقة 95٪. لنفترض أن المستثمر قام بإجراء اختبار خلفي لأكثر من 100 يوم ووجد بالضبط خمسة استثناءات. إذا كان المستثمر يستخدم فترة 100 يوم مختلفة ، فقد يكون هناك عدد أقل أو أكبر من الاستثناءات. هذا الاعتماد على عينة يجعل من الصعب التأكد من دقة النموذج. ولمعالجة هذا الضعف ، يمكن تنفيذ الاختبارات الإحصائية لإلقاء مزيد من الضوء على ما إذا كان الاختبار الخلفي قد فشل أو نجح.
ماذا تفعل إذا فشل باكتيست
عند فشل الاختبار الخلفي ، هناك عدد من الأسباب المحتملة التي يجب أخذها في الاعتبار:
توزيع عائد خاطئ
إذا افترضت منهجية VaR توزيع المرتجعات (على سبيل المثال ، التوزيع الطبيعي للعائدات) ، فمن المحتمل أن يكون توزيع النموذج غير مناسب للتوزيع الفعلي. يمكن استخدام اختبارات الجودة الإحصائية للتأكد من أن توزيع النموذج يناسب البيانات المرصودة الفعلية. بدلاً من ذلك ، يمكن استخدام منهجية VaR التي لا تتطلب افتراض توزيع.
نموذج VaR غير صحيح
إذا استحوذ نموذج VaR ، على سبيل المثال ، على مخاطر سوق الأسهم فقط بينما تتعرض محفظة الاستثمار لمخاطر أخرى مثل مخاطر أسعار الفائدة أو مخاطر صرف العملات الأجنبية ، فإن هذا النموذج غير صحيح. بالإضافة إلى ذلك ، إذا فشل نموذج VaR في التقاط الارتباطات بين المخاطر ، فسيتم اعتباره غير صحيح. يمكن تصحيح ذلك عن طريق تضمين جميع المخاطر السارية والارتباطات المرتبطة بها في النموذج. من المهم إعادة تقييم نموذج VaR كلما أضيفت مخاطر جديدة إلى المحفظة.
قياس الخسائر الفعلية
يجب أن تمثل خسائر الحافظة الفعلية المخاطر التي يمكن صياغتها. وبشكل أكثر تحديدًا ، يجب أن تستثني الخسائر الفعلية أي رسوم أو تكاليف أو دخل آخر. ويشار إلى الخسائر التي تمثل فقط المخاطر التي يمكن أن تكون على غرار "الخسائر النظيفة". وتُعرف العناصر التي تشمل الرسوم وغيرها من العناصر باسم "الخسائر القذرة". يجب أن يتم اختبار Backtesting دائمًا باستخدام الخسائر النظيفة لضمان مقارنة متشابهة.
اعتبارات أخرى
من المهم عدم الاعتماد على نموذج VaR ببساطة لأنه يجتاز اختبارًا خلفيًا. على الرغم من أن VaR تقدم معلومات مفيدة حول التعرض للمخاطر في أسوأ الحالات ، إلا أنها تعتمد اعتمادًا كبيرًا على توزيع العائد المستخدم ، لا سيما ذيل التوزيع. نظرًا لأن أحداث الذيل نادرة جدًا ، يزعم بعض الممارسين أن أي محاولات لقياس احتمالات الذيل بناءً على الملاحظة التاريخية تكون معيبة بطبيعتها. وفقًا لرويترز ، "لقد جاء VaR للنقد الشديد في أعقاب الأزمة المالية حيث فشلت العديد من النماذج في التنبؤ بحجم الخسائر التي دمرت العديد من البنوك الكبيرة في عامي 2007 و 2008."
السبب؟ لم تشهد الأسواق حدثًا مشابهًا ، لذلك لم يتم التقاطه في ذيول التوزيعات المستخدمة. بعد الأزمة المالية لعام 2007 ، أصبح من الواضح أيضًا أن نماذج VaR غير قادرة على اجتياز جميع المخاطر ؛ على سبيل المثال ، خطر الأساس. ويشار إلى هذه المخاطر الإضافية باسم "المخاطر غير الموجودة في VaR" أو RNiV.
في محاولة لمعالجة أوجه القصور هذه ، يستكمل مدراء المخاطر مقياس VaR بتدابير أخرى للمخاطر وتقنيات أخرى مثل اختبار الإجهاد.
الخط السفلي
القيمة المعرضة للخطر (VaR) هي مقياس لخسائر أسوأ الحالات خلال فترة زمنية محددة مع مستوى معين من الثقة. يتوقف VaR على توزيع عوائد الاستثمار. من أجل اختبار ما إذا كان النموذج يمثل حقيقة أم لا بدقة ، يمكن إجراء الاختبار الخلفي. اختبار backtest يعني أنه يجب إعادة تقييم نموذج VaR. ومع ذلك ، لا يزال ينبغي استكمال نموذج VaR الذي يجتاز الاختبار الخلفي بتدابير أخرى للمخاطر بسبب أوجه القصور في نمذجة VaR. (راجع أيضًا كيفية حساب عائد الاستثمار الخاص بك. )
