バリュー・アット・リスク（VaR）
バリュー・アット・リスク（VaR）は、明示したモデルで、選んだ期間と信頼水準について推定する損失の分位点です。最悪損失でも、閾値を超える損失の平均でもありません。一日95% VaRが$1,000なら、モデルはそれを超える日次損失に約5%の確率を与えるのであって、そのような損失が不可能という意味ではありません。
例では英語式の数値表記を使います。カンマは千ごとの桁区切り、ピリオドは小数点です。1,000は千、1.25は一と四分の一を意味します。
例。 モデル例として、一日95% VaRが$1,000なら、その損失閾値を超えるモデル上の確率は約5%です。$3,000の損失も起こり得ます。この値は、$1,000を超えた損失がどれほど大きくなるかを示しません。
モデルを指定する
期間、信頼水準、ポートフォリオ、データ期間、推定方法を示します。変動性、依存関係、流動性の変化で過去の推定が誤解を招く場合があります。超過回数をバックテストしますが、期待頻度を任意の短い系列での保証として扱ってはいけません。
閾値の先
期待ショートフォールは所定の定義で損失の裾の平均を示し、ストレステストは指定したシナリオを調べます。VaRとは異なる問いに答えるものです。どれもモデル外の事象の不確実性をなくしません。
信頼水準と繰り返す観測
モデルの95%分位点は、どの100日間にも必ず五回の超過があるという意味ではありません。標本変動、依存関係、モデル誤差が重要です。連続な正規損失モデルなら99%には別の分位点を使います。信頼水準の変更は問いの変更であり、裾を完全に網羅する保証ではありません。
よくある質問
VaRは最大限起こり得る損失ですか？
いいえ。モデルで求めた分位点です。閾値を超える損失は起こり得て、はるかに大きくなる場合もあります。
95%の日次VaRを十倍すれば十日VaRになりますか？
一般にはできません。期間換算にはリターン、依存関係、モデルについて明示的な仮定が必要で、平方根による換算も条件付きです。
