VAR (Value-at-Risk)은 단일 투자 또는 투자 포트폴리오에 대해 널리 사용되는 다운 사이드 투자 위험 척도입니다. VaR은 특정 기간 동안 특정 신뢰 수준에 대해 포트폴리오에서 최대 달러 손실을 제공합니다. 신뢰 수준은 종종 꼬리 위험을 나타 내기 위해 선택됩니다. 즉, 드문 극단적 인 시장 사건의 위험이 있습니다.
예를 들어, VaR 계산에 따르면 투자자는 100 % 주식 투자로 하루에 최대 손실이 3 달러를 초과하지 않을 것이라고 95 % 확신 할 수 있습니다. VaR (이 예에서는 $ 3)은 세 가지 방법으로 측정 할 수 있습니다. 각 방법론은 투자 수익 분배를 만드는 데 의존합니다. 달리 말하면, 모든 가능한 투자 수익은 지정된 기간 동안 발생할 확률이 할당됩니다. ( VaR (Value at Risk ) 참조)
VaR은 얼마나 정확한가요?
VaR 방법론이 선택되면 포트폴리오의 VaR을 계산하는 것은 매우 간단한 연습입니다. 문제는 측정의 정확성과 수익 분포의 정확성을 평가하는 데 있습니다. 금융 기관은 VaR을 사용하여 잠재적 손실을 충당하기 위해 예약해야하는 현금의 양을 추정하기 때문에 측정의 정확성을 아는 것이 특히 중요합니다. VaR 모델에 부정확 한 내용이있을 경우, 기관이 충분한 준비금을 보유하고 있지 않으며 기관뿐만 아니라 예금자, 개인 투자자 및 기업 고객에게 상당한 손실을 초래할 수 있습니다. VaR이 포착하려는 상황과 같은 극한 시장 상황에서 손실은 파산을 야기 할만큼 충분히 클 수 있습니다. ( 파산에 대해 알아야 할 사항 도 참조하십시오 . )
정확성을 위해 VaR 모델을 백 테스트하는 방법
리스크 관리자는 백 테스팅이라는 기술을 사용하여 VaR 모델의 정확성을 결정합니다. 백 테스팅에는 계산 된 VaR 측정 값을 포트폴리오에서 달성 된 실제 손실 (또는 이득)과 비교합니다. 백 테스트는 계산에서 가정 된 신뢰 수준에 의존합니다. 예를 들어, 95 %의 신뢰도를 가진 100 달러 투자에 대해 1 일 VaR 3 달러를 계산 한 투자자는 포트폴리오의 1 일 손실이 5 %에 불과한 3 달러를 초과 할 것으로 예상합니다. 투자자가 100 일 동안 실제 손실을 기록한 경우 VaR 모델이 정확하면 해당 날짜의 정확히 5 일에 손실이 $ 3를 초과합니다. 간단한 백 테스트는 실제 손실 예외 비율을 예상되는 예외 수와 비교하여 모델 수익 분포에 대한 실제 수익 분포를 누적합니다. 백 테스트는 실제 수익 분포를 만들기에 충분한 실제 수익 관측치가 확보 될 수 있도록 충분히 오랜 기간 동안 수행되어야합니다. 1 일 VaR 측정의 경우 위험 관리자는 일반적으로 백 테스팅에 최소 1 년의 기간을 사용합니다.
간단한 백 테스트에는 큰 단점이 있습니다. 실제 사용 된 샘플의 샘플에 따라 다릅니다. 95 %의 신뢰를 가지고 3 달러의 1 일 VaR을 계산 한 투자자를 다시 생각해보십시오. 투자자가 100 일 동안 백 테스트를 수행하고 정확히 5 개의 예외를 발견했다고 가정합니다. 투자자가 다른 100 일 기간을 사용하는 경우 예외가 더 적거나 많을 수 있습니다. 이 샘플 의존성으로 인해 모델의 정확성을 확인하기가 어렵습니다. 이 취약점을 해결하기 위해 백 테스트가 실패했는지 또는 통과했는지에 대한 통계적 테스트를 구현할 수 있습니다.
백 테스트 실패시해야 할 일
백 테스트가 실패하면 고려해야 할 여러 가지 원인이 있습니다.
잘못된 반품 분배
VaR 방법론에서 수익률 분포 (예: 정규 수익률 분포)를 가정하면 모형 분포가 실제 분포에 적합하지 않을 수 있습니다. 통계적 적합도 검정을 사용하여 모형 분포가 실제 관측 된 데이터에 맞는지 확인할 수 있습니다. 대안 적으로, 분포 가정이 필요하지 않은 VaR 방법이 사용될 수있다.
잘못 지정된 VaR 모델
VaR 모델이 주식 시장 리스크 만 포착하고 투자 포트폴리오가 이자율 리스크 또는 외환 리스크와 같은 다른 리스크에 노출되는 경우 모델이 잘못 지정됩니다. 또한 VaR 모델이 위험 간의 상관 관계를 파악하지 못하면 잘못 지정되어있는 것으로 간주됩니다. 모델에 적용 가능한 모든 위험과 관련 상관 관계를 포함하여이를 해결할 수 있습니다. 새로운 위험이 포트폴리오에 추가 될 때마다 VaR 모델을 재평가하는 것이 중요합니다.
실제 손실 측정
실제 포트폴리오 손실은 모델링 할 수있는 위험을 대표해야합니다. 보다 구체적으로, 실제 손실은 수수료 나 기타 비용 또는 수입을 배제해야합니다. 모델링 할 수있는 위험 만 나타내는 손실을 "청정 손실"이라고합니다. 수수료 및 기타 품목을 포함하는 것을 "더티 손실"이라고합니다. 백 테스트는 항상 유사한 손실을 피하기 위해 깨끗한 손실을 사용하여 수행해야합니다.
다른 고려 사항
단순히 백 테스트를 통과하기 때문에 VaR 모델에 의존하지 않는 것이 중요합니다. VaR은 최악의 위험 노출에 대한 유용한 정보를 제공하지만 사용 된 수익률 분포, 특히 분포의 꼬리에 크게 의존합니다. 꼬리 사건이 드물기 때문에 일부 실무자들은 역사적 관찰에 근거하여 꼬리 확률을 측정하려는 시도는 본질적으로 결함이 있다고 주장합니다. 로이터 통신에 따르면, 2007 년과 2008 년에 많은 대형 은행을 황폐화 한 손실의 정도를 예측하는 데 실패한 모델이 많기 때문에 VaaR은 금융 위기에 대한 격렬한 비판을 받았다.
이유? 시장은 비슷한 사건을 경험하지 않았기 때문에 사용 된 분포의 꼬리에서 포착되지 않았습니다. 2007 년 금융 위기 이후, VaR 모델이 모든 위험을 감수 할 수 없다는 것이 분명 해졌다. 예를 들어, 기초 위험. 이러한 추가 위험을 "VaR에 위험이 없음"또는 RNiV라고합니다.
이러한 부적합을 해결하기 위해 위험 관리자는 다른 위험 측정 및 스트레스 테스트와 같은 다른 기술로 VaR 측정을 보완합니다.
결론
VaR (Value-at-Risk)은 특정 신뢰 수준으로 지정된 기간 동안 최악의 손실을 측정 한 것입니다. VaR의 측정은 투자 수익의 분포에 달려 있습니다. 모델이 현실을 정확하게 나타내는 지 여부를 테스트하기 위해 백 테스팅을 수행 할 수 있습니다. 백 테스트 실패는 VaR 모델을 재평가해야 함을 의미합니다. 그러나 백 테스트를 통과 한 VaR 모델에는 VaR 모델링의 단점으로 인해 다른 위험 조치가 여전히 보완되어야합니다. 투자 수익 계산 방법 도 참조하십시오 .
