回測價危險價值（VAR）：基礎知識

價值風險（VAR）是單一投資或投資組合的下行投資風險的廣泛使用量度。 VAR在特定時間段內給出了投資組合或資產的最小價值損失或百分比，以獲得一定水平的置信度。通常選擇信心水平，以表明尾巴風險是罕見，極端市場事件的風險。

例如，VAR計算這表明資產在一天中損失3％的機會有5％的機會告訴投資者向該資產投資100美元的投資者，他們應該期望他們的投資組合在任何一天的任何一天都會下降至少3美元。可以使用三種不同的方法來測量VAR（在此示例中$ 3）。每種方法都依賴於創建投資回報的分佈；換句話說，所有可能的投資回報都被指定在指定的時間段中發生髮生的概率。

一旦選擇了VAR方法，計算投資組合的VAR就是一個相當簡單的練習。挑戰在於評估度量的準確性，從而評估回報分佈的準確性。了解該措施的準確性對於金融機構尤其重要，因為他們使用VAR來估計需要保留多少現金來彌補潛在損失。 VAR模型中的任何不准確性都可能意味著該機構沒有持有足夠的儲備，並且可能導致巨大的損失，不僅對該機構，而且可能對其存款人，個人投資者和公司客戶可能造成巨大損失。在極端的市場條件下，例如VAR試圖捕獲的條件，損失可能足夠大，以造成破產。

如何進行var模型的準確性

風險經理使用一種稱為進行回測確定VAR模型的準確性。進行回測的涉及將計算出的VAR度量與投資組合上實現的實際損失（或收益）的比較。回測依賴於計算中假定的置信度。

例如，在100美元的投資中計算出一日額度為3美元的投資者，其95％的信心將預計他的投資組合的一日虧損僅超過5％。如果投資者在100天內記錄了實際損失，則如果VAR模型準確，那幾天的損失將超過$ 3。一個簡單的回測，通過將實際損失異常的比例與預期的異常數進行比較，將實際返回分佈堆疊起來。必須在足夠長的時間內進行回測，以確保有足夠的實際回報觀測值來創建實際的回報分佈。對於一日VAR措施，風險管理人員通常使用最短一年的時間進行回測。

簡單的回測具有主要缺點：它取決於樣本實際回報用過的。再次考慮以95％的信心計算出3美元的一日VAR的投資者。假設投資者在100天內進行了回測，並發現了五個例外。如果投資者使用不同的100天期間，則可能會有更少或更多的例外。該樣本依賴性使得難以確定模型的準確性。為了解決這一弱點，可以實施統計測試，以更大的啟示，以了解回歸測試是否失敗還是通過。

回測方法的類型

有幾種方法可以進行反測試；這是一些更常見方法的亮點：

• 對歷史模擬進行了重新測試：歷史模擬對模型的VAR估計值與過去市場數據的實際收益進行了比較。該方法假設歷史價格變動為未來提供了可靠的基礎風險評估。這是最簡單的方法，但有很多假設是可能不是真的。
• 蒙特卡洛模擬回測：蒙特卡洛方法使用隨機抽樣技術生成數千個（或數百萬）假設的市場場景。通過運行這些模擬，風險經理可以評估模型的預測損失超過實際損失的頻率。
• 參數（方差 - 協方差）進行回測：
  參數回測試假設資產返回遵循正態分佈，依靠資產平均值和標準偏差來估計VAR。不幸的是，金融市場有時會表現出長尾分配。
• 極端價值理論（EVT）進行回測：EVT專注於建模超出標準VAR閾值以外的極端損失。通過將統計分佈擬合到尾部事件中，它估計了罕見但嚴重損失的可能性和幅度。

如果返回測試失敗該怎麼辦

當回驗失敗時，需要考慮許多可能的原因：

錯誤的回報分佈

如果VAR方法假設返回分佈（例如，回報的正態分佈），則模型分佈可能不太適合實際分佈。統計擬合優度測試可用於檢查模型分佈是否適合實際觀察到的數據。另外，可以使用不需要分配假設的VAR方法。

錯誤指定的VAR模型

例如，如果VAR模型僅捕獲股票市場風險，而投資組合則暴露於其他風險（例如利率風險或外匯風險），則該模型被弄清楚了。另外，如果VAR模型無法捕獲風險之間的相關性，則被認為是誤指定的。可以通過在模型中包括所有適用的風險和相關的相關性來糾正這一點。每當將新風險添加到一個文件夾。

測量實際損失

實際的投資組合損失必須代表可以建模的風險。更具體地說，實際損失必須排除任何費用或其他此類費用或收入。僅代表可以建模的風險的損失稱為“乾淨損失”。那些包括費用和其他此類物品的人被稱為“骯髒的損失”。必須始終使用乾淨的損失來進行回測，以確保類似類似的比較。

其他考慮因素

重要的是不要僅僅因為它傳遞回測而依靠VAR模型。儘管VAR提供了有關最壞情況下風險曝光的有用信息，但它在很大程度上依賴於所採用的回報分佈，尤其是分配的尾巴。由於尾巴事件很少，因此一些從業人員認為，基於歷史觀察的基於歷史觀察的任何試圖固有缺陷。 路透社說：“由於許多模型未能預測2007年和2008年許多大型銀行的損失的程度，因此VAR在金融危機之後引起了激烈的批評。”

原因？市場也沒有經歷過類似的事件，因此沒有在使用的分佈的尾巴中捕獲。在2007年的金融危機之後，也很明顯VAR模型無法捕獲所有風險。例如，基礎風險。這些額外的風險被稱為“不在VAR中的風險”或RNIV。

為了解決這些不足之處，風險經理通過其他風險措施和其他技術（例如壓力測試。

壓力測試

儘管VAR在正常市場條件下提供了潛在損失的概率估計，但它常常低估了尾巴風險，但有少量的財務低迷。壓力測試有助於彌合這一差距。

壓力測試的主要優點之一是它在可能由結構性假設或有限的歷史數據引起的VAR模型中發現弱點的能力。傳統的回測方法根據過去的市場行為評估了模型的預測精度，但它們不能總是解釋前所未有的市場轉變。通過應用壓力情景（例如急劇的利率息，貨幣貶值或突然的市場崩潰）嚴重特殊傳染性肺炎大流行- 風險經理可以在其VAR模型中識別潛在的盲點。

關於壓力測試，還有一些監管問題要記住。監管機構可能會強調壓力測試，特別是對於金融風險管理等框架。例如，銀行和金融機構必須與VAR計算一起進行壓力測試，以滿足資本充足性要求。這樣可以確保這些銀行對單個風險度量指標沒有過度依賴，但不僅對模型，而且對結果都有更廣泛的看法。

底線

價值風險（VAR）是在指定的時間段中具有一定水平的置信度的最壞情況損失的量度。對投資回報分配的VAR鉸鏈的測量。為了測試模型是否準確代表現實，可以進行回測。失敗的反測試意味著必須對VAR模型進行重新評估。但是，由於VAR建模的缺點，通過回試的VAR模型仍應補充其他風險度量。