Value at Risk (VaR) ni nini katika biashara?

Kwa ufupi. Value at Risk (VaR) ni makadirio ya hasara ambayo nafasi au akaunti haipaswi kuzidi katika kipindi kilichowekwa kwa kiwango cha uhakika kilichochaguliwa. VaR ya siku moja ya 95% ya $650 inamaanisha kwamba katika takriban siku 95 kati ya 100 hasara inapaswa kubaki chini ya $650, na katika takriban siku 1 kati ya 20 inatarajiwa kuwa kubwa zaidi. VaR inaelezea kizingiti, si hali mbaya zaidi, kwa hivyo ni ya manufaa zaidi kando ya kipimo cha jinsi siku za mkia zinavyokuwa mbaya.

Benki na mifuko ya uwekezaji zimetumia VaR kwa miongo kuweka hatari ya soko ya portfolio nzima kwenye nambari moja ya dola. Wazo lilelile hufanya kazi kwa kipimo kidogo zaidi: mfanyabiashara mwenye miezi michache ya matokeo ya kila siku kwenye journal anaweza kukokotoa VaR yake binafsi na kuilinganisha na daily loss limit, ukubwa wa akaunti, au sheria ya prop firm. Hesabu ni rahisi. Kuisoma ipasavyo ndiko thamani kubwa ilipo.

Jinsi VaR inavyofafanuliwa

Kila nambari ya VaR ina sehemu tatu, na nambari isiyo na zote tatu haijakamilika:

• Kiasi: kizingiti cha hasara, kwa pesa au kama asilimia ya akaunti.
• Upeo wa muda: siku moja, wiki moja, au kipindi kingine cha kushikilia.
• Kiwango cha uhakika: kwa kawaida 95% au 99%.

Karatasi ya utafiti kutoka Federal Reserve Bank of New York inaeleza modeli ya value-at-risk kama kipimo cha kiasi portfolio inaweza kushuka katika kipindi fulani kwa uwezekano fulani. Katika kiwango cha 99%, VaR ni hasara ambayo portfolio inatarajiwa kuizidi kwa 1% tu ya wakati. Karatasi hiyo hiyo inabainisha kwamba kipindi cha kushikilia ni chaguo, kwamba modeli za VaR zinadhania portfolio haibadiliki katika kipindi hicho, na kwamba masafa ya percentile ya 95 hadi 99 ndiyo yanayotumika mara nyingi zaidi.

Kwa mfanyabiashara hai, upeo wa siku moja kwa kawaida ndio wa vitendo. Nafasi hubadilika wakati wa wiki, kwa hivyo nambari ya wiki iliyojengwa kutoka seti moja thabiti ya nafasi inaelezea portfolio ambayo mara chache ipo.

Njia tatu za kukokotoa VaR

Hakuna fomula moja ya VaR. Njia hubadilisha matokeo, wakati mwingine kwa kiasi kikubwa, kwa hivyo inapaswa kutajwa daima kando ya nambari.

Karatasi ya New York Fed inaeleza mbinu ya kihistoria kwa kisa halisi: kukiwa na siku 500 za data, historical VaR ya percentile ya 99 ni hasara ya sita kwa ukubwa, kwa sababu 1% ya sampuli, siku tano, inatarajiwa kuangukia nje yake. Mbinu ya parametric ni rahisi zaidi lakini inategemea dhana ya normal distribution, ambayo matokeo ya kila siku ya biashara mara nyingi hayafuati.

Mfano uliofanyiwa kazi kutoka trading journal

Chukua akaunti ya mfano ya $25,000 yenye siku 100 za biashara zilizorekodiwa. Siku ya wastani ni faida ya takriban $57, na standard deviation ya matokeo ya kila siku ni takriban $390. Siku kumi mbaya zaidi kwenye sampuli, kuanzia mbaya zaidi, ni −$1,240, −$980, −$860, −$790, −$720, −$650, −$610, −$580, −$560, na −$540.

Kwa siku 100 na kiwango cha uhakika cha 95%, siku tano zinatarajiwa kuangukia nje ya kizingiti. Historical VaR kwa hivyo ni siku ya sita mbaya zaidi: $650.

Mambo mawili yanaonekana. Kwanza, nambari ya parametric ni ndogo kuliko ya kihistoria, ambayo ni mwelekeo wa kawaida wa kosa mkakati unapokuwa na siku kubwa za hasara mara kwa mara. Pili, siku zilizo nje ya VaR si mbaya zaidi kidogo tu. Wastani wa siku hizo tano uko takriban 41% juu ya nambari ya VaR, na mbaya zaidi ni karibu mara mbili yake.

Ili kupanua nambari ya siku moja hadi siku kadhaa, mbinu ya parametric huzidisha kwa mzizi wa mraba wa idadi ya siku. VaR ya siku tano katika mfano huu ni takriban $585 × √5, karibu $1,310. Karatasi ya New York Fed inabainisha kwamba njia hii ya mkato inategemea dhana za normality na uhuru kati ya siku, na kwamba historical simulation haibadilishi kati ya upeo wa muda kwa njia thabiti kama hiyo.

Kile VaR haikuambii

VaR hujibu swali moja: hasara ya ukubwa gani inapaswa kuwa nadra katika kiwango hiki cha uhakika. Haisemi hasara hizo nadra ni kubwa kiasi gani. Pengo hilo ndilo sababu wasimamizi walisonga mbele. Katika mfumo uliorekebishwa wa hatari ya soko wa Basel Committee, expected shortfall inachukua nafasi ya VaR katika internal models approach. Muhtasari wa Kamati unafafanua expected shortfall kama wastani wa hasara zote zinazowezekana zaidi ya VaR kwa kiwango fulani cha uhakika, na kuorodhesha upimaji usiotosha wa hatari ya mkia kama moja ya masuala ya mbinu ya zamani inayotegemea VaR.

Kwa mfanyabiashara mmoja mmoja, mipaka ya vitendo ya VaR ni:

• Inaangalia nyuma: miezi mitatu tulivu hutoa VaR ya chini kabla tu ya tete kurudi.
• Inahitaji data ya kutosha: kwa siku 30, nambari ya 95% inategemea uchunguzi mmoja au miwili.
• Inapuuza gaps na mabadiliko ya leverage: gap ya wikendi au ukubwa mkubwa wa nafasi hauko kwenye sampuli ya kihistoria.
• Si kipimo cha drawdown: VaR inashughulikia kipindi kimoja, huku drawdown ikifuatilia jinsi hasara zinavyojilimbikiza kutoka kilele katika vipindi vingi.

Jinsi wafanyabiashara wanavyotumia VaR kivitendo

Matumizi ya moja kwa moja zaidi ni ulinganisho na kikomo kigumu. Ikiwa akaunti ina daily loss limit ya $1,000 na VaR ya siku moja ya 95% ni $650, kikomo kiko juu ya kizingiti, lakini sampuli katika mfano huu bado ilikivunja mara moja katika siku 100. VaR ingekuwa karibu na kikomo, uvunjaji takriban mara moja kila siku 20 za biashara ungekuwa matokeo yanayotarajiwa ya mkakati kama unavyofanyiwa biashara, si bahati mbaya.

VaR pia husaidia kukagua kama position sizing imehama. Ikiwa hatari kwa kila trade inapaswa kuwa thabiti, VaR inayoendelea kupanda kwa miezi kadhaa inaashiria kwamba ukubwa au mfiduo umekua bila uamuzi wa makusudi. Kuikokotoa upya kwenye dirisha linalosonga, kwa mfano siku 100 za mwisho za biashara, hufanya mteremko huo uonekane.

Hatimaye, VaR inafaa katika seti pana ya vipimo vya hatari badala ya kuvibadilisha. Sharpe ratio huhusisha return na tete ya jumla, VaR inalenga upande mbaya wa usambazaji, na expected shortfall inaelezea kinachotokea baada ya hatua hiyo. Pamoja zinatoa picha ya uaminifu zaidi kuliko yoyote peke yake, ambayo pia ni wazo kuu nyuma ya sheria za usimamizi wa hatari zinazodumu.

Makala hii ni kwa madhumuni ya kielimu tu na si ushauri wa kifedha au uwekezaji. Nambari zote zilizo hapo juu ni mfano wa kielelezo, si kigezo wala mpangilio unaopendekezwa. Biashara, hasa kwa leverage, ina hatari kubwa ya kupoteza sehemu au mtaji wako wote, na hakuna kipimo cha hatari kinachoweza kutabiri au kuzuia hasara.

Dashibodi ya utendaji iliyojengwa juu ya matokeo ya kila siku kutoka kwenye journal yako hurahisisha kuona ukubwa wa siku zako mbaya zaidi, jinsi zinavyotokea mara ngapi, na kama zinakua baada ya muda.