Везде
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ РЫНОЧНОГО РИСКА, ОСНОВАННЫХ НА ВЕЛИЧИНЕ VALUE AT RISK
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ РЫНОЧНОГО РИСКА, ОСНОВАННЫХ НА ВЕЛИЧИНЕ VALUE AT RISK
Аннотация
Код статьи
S042473880000616-6-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Дробыш Инна  
Выпуск
Том 52 Выпуск № 4
Страницы
74-93
Аннотация

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.

Ключевые слова
риски, стоимость актива, экономические потери, капитал для покрытия рыночных рисков, Value at Risk, квантиль функции распределения, программы
Классификатор
Дата публикации
01.10.2016
Всего подписок
1
Всего просмотров
838
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf
1

Библиография



Дополнительные источники и материалы

Баранова О.В. (2006). Применение методологии VaR на нефтяном рынке // Труды ИСА РАН. Т. 24. С. 157-180.


Боголов Я.В. (2013). Оценка риска кредитного портфеля с использованием копула-функций // Прикладная эконометрика. № 29. С. 45-66.


Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. (2015). Оценка эффективности инвестиционных проектов. М.: Поли Принт Сервис.


Дробыш И.И. (2015а). Учет риска методом VaR. В кн.: "Оценка эффективности инвестиционных проектов". М.: Поли Принт Сервис.


Дробыш И.И. (20156). Модели Value at Risk в оценке рыночных рисков // Аудит и финансовый анализ. № 4. С. 101-112.


Качалов Р. М. (2012). Управление экономическим риском: теоретические основы и приложения. М., СПб.: Нестор-История.   


Лобанов А.А., Чугунов А.В. (2003). Энциклопедия финансового риск-менеджмента. М.: Альпина Паблишер.


Меньшиков И.С., Шелагин Д.А. (2000). Рыночные риски: модели и методы. М.: Вычислительный центр РАН.


О методических рекомендациях по организации кредитными организациями внутренних процедур оценки достаточности капитала (2011). Письмо Банка России № 96-Т от 26.06.2011 // Вестник Банка России. № 37. С. 17-18.


Фаррахов И.Т. (2005). Оценка показателя VaR и стресс-тестирования банковских портфелей // Банки и технологии. № 2. С. 4-18.


Шевченко Е. С., Поморина М. А. (2013). Базельский комитет об агрегации рисков и управлении экономическим капиталом банка // Банковское дело. № 3. С. 25-31.   


Group of Thirty Global Derivatives Study Group (1993). Derivatives: Practices and Principles. [G-30 report]. Washington: J.P Morgan & Co.


Holton G.A. (2015). Value-at-Risk Theory and Practice [Электронный ресурс] Режим доступа: http://value-at- risk.net, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: май 2016 г.).


Hull J. C. (2015). Risk Management and Financial Institutions. N.Y.: John Wiley & Sons.


Lopez J. (1998). Methods for Evaluating Value-at-Risk Estimates // Economic Policy Review. October. Р 119-124.


Nieppola O. (2009). Backtesting Value-at-Risk Models. Master’s Thesis. Helsinki School of Economics.

RiskMetrics (1994). RiskMetrics™ Technical Document. New York.: J.P. Morgan & Co.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести