Ở đây chúng tôi giải thích cách chuyển đổi giá trị rủi ro (VAR) của một khoảng thời gian thành VAR tương đương trong một khoảng thời gian khác và chỉ cho bạn cách sử dụng VAR để ước tính rủi ro giảm giá của một khoản đầu tư chứng khoán.
Chuyển đổi thời gian một lần sang thời gian khác
Trong Phần 1, chúng tôi tính toán VAR cho chỉ số Nasdaq 100 (mã đánh dấu: QQQ) và thiết lập rằng VAR trả lời một câu hỏi gồm ba phần: "Mất mát tồi tệ nhất mà tôi có thể mong đợi trong khoảng thời gian xác định với mức độ tin cậy nhất định là gì?"
Vì khoảng thời gian là một biến, các tính toán khác nhau có thể chỉ định các khoảng thời gian khác nhau - không có khoảng thời gian "chính xác". Các ngân hàng thương mại, ví dụ, thường tính toán VAR hàng ngày, tự hỏi họ có thể mất bao nhiêu trong một ngày; mặt khác, quỹ hưu trí, thường tính VAR hàng tháng.
Để tóm tắt ngắn gọn, chúng ta hãy xem lại các tính toán của chúng tôi về ba VAR trong phần 1 bằng ba phương pháp khác nhau cho cùng một khoản đầu tư "QQQ":
* Chúng tôi không cần độ lệch chuẩn cho cả phương pháp lịch sử (vì nó chỉ đặt hàng lại trả về mức thấp nhất đến cao nhất) hoặc mô phỏng Monte Carlo (vì nó tạo ra kết quả cuối cùng cho chúng tôi).
Do biến thời gian, người dùng VAR cần biết cách chuyển đổi khoảng thời gian này sang khoảng thời gian khác và họ có thể làm như vậy bằng cách dựa vào một ý tưởng cổ điển trong tài chính: độ lệch chuẩn của lợi nhuận chứng khoán có xu hướng tăng theo căn bậc hai của thời gian. Nếu độ lệch chuẩn của lợi nhuận hàng ngày là 2, 64% và có 20 ngày giao dịch trong một tháng (T = 20), thì độ lệch chuẩn hàng tháng được thể hiện bằng cách sau:
Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một tài khác, qua giữ, qua một tài khác Hàng tháng Hàng ngày × T ≅ 2, 64% × 20
Để "chia tỷ lệ" độ lệch chuẩn hàng ngày thành độ lệch chuẩn hàng tháng, chúng ta nhân nó không phải bằng 20 mà bằng căn bậc hai của 20. Tương tự, nếu chúng ta muốn chia tỷ lệ độ lệch chuẩn hàng ngày thành độ lệch chuẩn hàng năm, chúng ta nhân hệ số chuẩn hàng ngày sai lệch bởi căn bậc 250 (giả sử 250 ngày giao dịch trong một năm). Nếu chúng tôi tính toán độ lệch chuẩn hàng tháng (sẽ được thực hiện bằng cách sử dụng lợi nhuận hàng tháng), chúng tôi có thể chuyển đổi thành độ lệch chuẩn hàng năm bằng cách nhân độ lệch chuẩn hàng tháng với căn bậc hai của 12.
Áp dụng phương pháp VAR cho một cổ phiếu
Cả hai phương pháp mô phỏng lịch sử và Monte Carlo đều có những người ủng hộ, nhưng phương pháp lịch sử đòi hỏi dữ liệu lịch sử giòn và phương pháp mô phỏng Monte Carlo rất phức tạp. Phương pháp đơn giản nhất là phương sai-hiệp phương sai.
Dưới đây chúng tôi kết hợp yếu tố chuyển đổi thời gian vào phương pháp hiệp phương sai cho một cổ phiếu (hoặc đầu tư đơn lẻ):
Bây giờ hãy áp dụng các công thức này cho QQQ. Hãy nhớ lại rằng độ lệch chuẩn hàng ngày cho QQQ kể từ khi thành lập là 2, 64%. Nhưng chúng tôi muốn tính VAR hàng tháng và giả sử 20 ngày giao dịch trong một tháng, chúng tôi nhân với căn bậc hai của 20:
* Lưu ý quan trọng: Những tổn thất tồi tệ nhất (-19, 5% và -27, 5%) là những tổn thất dưới mức lợi nhuận dự kiến hoặc trung bình. Trong trường hợp này, chúng tôi giữ cho nó đơn giản bằng cách giả sử lợi nhuận dự kiến hàng ngày bằng không. Chúng tôi làm tròn xuống, vì vậy tổn thất nặng nhất cũng là tổn thất ròng.
Vì vậy, với phương pháp hiệp phương sai, chúng tôi có thể nói với độ tin cậy 95% rằng chúng tôi sẽ không mất hơn 19, 5% trong bất kỳ tháng nào. QQQ rõ ràng không phải là khoản đầu tư bảo thủ nhất! Tuy nhiên, bạn có thể lưu ý rằng kết quả trên khác với kết quả chúng tôi nhận được theo mô phỏng Monte Carlo, cho biết mức lỗ tối đa hàng tháng của chúng tôi sẽ là 15% (dưới cùng mức tin cậy 95%).
Phần kết luận
Giá trị rủi ro là một loại biện pháp rủi ro giảm giá đặc biệt. Thay vì tạo ra một thống kê duy nhất hoặc thể hiện sự chắc chắn tuyệt đối, nó đưa ra ước tính xác suất. Với mức độ tin cậy nhất định, nó hỏi, "Mất mát dự kiến tối đa của chúng tôi trong một khoảng thời gian xác định là gì?" Có ba phương pháp có thể tính toán VAR: mô phỏng lịch sử, phương pháp hiệp phương sai và mô phỏng Monte Carlo.
Phương pháp phương sai hiệp phương sai là dễ nhất vì bạn chỉ cần ước tính hai yếu tố: lợi nhuận trung bình và độ lệch chuẩn. Tuy nhiên, nó giả định lợi nhuận được xử lý tốt theo đường cong thông thường đối xứng và các mô hình lịch sử sẽ lặp lại trong tương lai.
Mô phỏng lịch sử cải thiện tính chính xác của tính toán VAR, nhưng đòi hỏi dữ liệu tính toán nhiều hơn; nó cũng cho rằng "quá khứ là mở đầu." Mô phỏng Monte Carlo rất phức tạp nhưng có lợi thế là cho phép người dùng điều chỉnh các ý tưởng về các mẫu trong tương lai khởi hành từ các mẫu lịch sử.
Để về chủ đề này, xem Lãi suất hợp chất liên tục .
