By this author

COMPARATIVE ANALYSIS OF MARKET RISK ESTIMATION METHODS BASED ON ‘VALUE AT RISK’

Issue 4 from 01.10.2016

В статье анализируются возможности использования различных методов расчета величины Value at Risk (VaR) при оценке рыночных рисков в условиях российской экономики. Автором проведен анализ временных рядов, показывающих динамику дневных логарифмических доходностей одного из крупных российских паевых инвестиционных фондов (ПИФ), размещающего средства в акциях российских компаний, за 2000-2014 гг. Проверено предположение о нормальном распределении логарифмических доходностей ПИФа. Показано, что в отдельные периоды ряд логарифмических доходностей хорошо аппроксимируется функцией нормального распределения, но на всем диапазоне данных гипотезу о нормальном распределении следует отклонить. Для расчета величины VaR рассмотрены: дельта-нормальный метод и его вариации, метод исторического моделирования и гибридный метод Халла-Вайта. Проверка точности методов расчета величины VaR и их сравнение выполнено посредством верификации методов на основе ретроспективных данных. При этом проверяется число превышений, которые показывает метод расчета величины VaR (событий, когда фактическая абсолютная величина потерь превышает оценочную величину VaR), независимость наступления событий превышения между собой, а также средняя величина превышений фактическими убытками уровня VaR. Дельта-нормальный метод проявляет нестабильность результатов в условиях нестационарной российской экономики. Метод исторического моделирования и метод Халла-Вайта продемонстрировали хорошие стабильные результаты на всем временном интервале тестирования при проверке методом Базельского комитета и тестом Купика (анализ числа событий превышения). Все методы расчета VaR имеют признаки кластеризации (скопления) наступления событий превышения (тест Кристоферсена показал отрицательные результаты). Метод Халла-Вайта показал наименьшую среднюю величину превышений фактическими убытками уровня VaR, что при относительном сравнении методов характеризует его как наиболее точный.

888 1