Halaga sa Panganib (VaR)
factor.formula
Sa isang ibinigay na antas ng kumpiyansa na α, ang probabilidad na ang pagkalugi ng portfolio ay lumampas sa VaR ay (1 - α):
Sa pormula:
- :
Kinakatawan ang pagbabago (kita o pagkalugi) sa halaga ng isang pinansiyal na ari-arian o portfolio sa isang tiyak na panahon ng paghawak (\Delta t). Ang isang negatibong halaga ng (\Delta P) ay nagpapahiwatig ng pagkalugi, habang ang isang positibong halaga ay nagpapahiwatig ng kita.
- :
Kinakatawan nito ang pinakamataas na halaga ng pagkalugi na maaaring maranasan ng portfolio sa panahon ng paghawak (\Delta t) sa ilalim ng isang ibinigay na antas ng kumpiyansa (\alpha). Ito ay isang absolute value na kumakatawan sa itaas na limitasyon ng pagkalugi.
- :
Kinakatawan ang antas ng kumpiyansa, na nagpapahiwatig ng ating kumpiyansa sa kawastuhan ng pagtataya ng VaR. Karaniwan, ang halaga ng ( \alpha ) ay mula 90% hanggang 99%, na may karaniwang mga halaga na 95% o 99%. Halimbawa, kung ( \alpha = 95% ), nangangahulugan ito na sa 100 panahon ng paghawak, inaasahan lamang natin ang 5 panahon ng paghawak na may mga pagkalugi na lumalampas sa halaga ng VaR.
factor.explanation
Ang Halaga sa Panganib (VaR) ay isang kasangkapan upang sukatin ang panganib sa merkado. Tinutukoy nito ang pinakamataas na posibleng pagkalugi ng isang pinansiyal na ari-arian o portfolio sa isang tiyak na panahon ng paghawak (( \Delta t) ) sa isang ibinigay na antas ng kumpiyansa (( \alpha ) ). Higit pa rito, sinasagot ng VaR ang tanong: Ano ang probabilidad (1 - α) na tayo ay malulugi ng higit sa isang tiyak na halaga sa hinaharap? Halimbawa, ang isang VaR na 1 milyong yuan sa 95% antas ng kumpiyansa ay nangangahulugan na sa hinaharap, 95% tayong sigurado na hindi tayo malulugi ng higit sa 1 milyong yuan, ngunit nangangahulugan din ito na may 5% probabilidad na tayo ay malulugi ng higit sa 1 milyong yuan. Ang pagkalkula ng modelong VaR ay karaniwang nangangailangan ng pagsasaalang-alang sa distribusyon ng mga kita ng ari-arian, halimbawa, maaari itong tantyahin sa pamamagitan ng makasaysayang data simulation, Monte Carlo simulation o parametric na mga pamamaraan (tulad ng normal na pag-aakalang distribusyon). Mahalagang tandaan na ang VaR ay isang panukat ng panganib sa buntot na nakatuon sa buntot ng distribusyon ng pagkalugi nang hindi inilalarawan ang laki ng pagkalugi na higit sa VaR.