Сравнительный анализ методик оценки Valueat Risk с точки зрения процикличности - Курсовая работа

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования Образовательная программа «Экономика» Сравнительный анализ методик оценки Valueat Risk с точки зрения процикличностиДовольно часто точность оценивания моделей расчета рисков в течение таких периодов снижается изза неожиданных резких изменений. процикличность риск рыночный Выбор доверительного уровня зависит от предпочтений компании к риску и в большинстве случаев используются значения 95%, 97,5% и 99%. Если анализируемая выборка изменений стоимости инструмента имеет нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием, то VAR с горизонтом T дней можно вычислить через однодневное значение показателя следующим образом: где: - VAR с временным горизонтом T дней; - VAR с временным горизонтом 1 день. В отличие от обычного исторического подхода, где за рассматриваемый период T все наблюдения берутся с равными весами, в данном методе относительно недавние наблюдения получают большее значение веса, по той причине, что они оказывают большее влияние на актуальную динамику цен.Начиная с определенного дня t, вес наблюдения дня T-t 1 в раз больше, чем вес T-t. Таким образом, вес значения периода T-i, где i= 1,…, t, рассчитывается по формуле: Другая популярная модификация - метод бутстрап, где модель сначала строит эмпирическое распределение изменений как в обычном подходе и далее генерирует некоторое количество выборок с возвращением с помощью полученных значений.Оценка эффективности используемой модели VAR определяется количеством допущенных превышений (пробоев) VAR за год (250 дней) на основе сигнальных значений метода «светофора» (threezonesapproach), согласно Таблице 3: Зона Количество случаев превышений, шт. В случае с оценками EWMA моделей, 6,4% дней результаты характеризовались как YELLOWZONE, что говорит об относительно низком качестве. Именно поэтому, кроме бэктестирования, компании используют также другие методы для оценки качества моделей. График 7 иллюстрирует суммарные значения показателей за все три периода для каждой модели: График 7 Кумулятивные средние значения оценок процикличности моделей по методу Peak-to-trough Нижеприведенные иллюстрации представляют значимые оценки долей случаев из всего рассматриваемого периода наблюдений, когда процикличность моделированного метода оказалась меньше по сравнению с остальными моделями на основе соответствующего тестирования: Исторический EWMA SMAВ данной работе проведен сравнительный анализ методов оценивания рыночных рисков с выявлением положительных и отрицательных сторон моделей маржирования. На основе проведенного исследования существующих теоретических методологий и изучения актуальной для подходов проблемы завышенной процикличности, предложена собственная модель оценки, которая основывается на историческом подходе расчета VAR с использованием симуляции Монте-Карло и предлагает подход к корректировке с учетом эффектов процикличности.В ее основе лежало предположение о том, что искусственное манипулирование рассматриваемых периодов расчета VAR, а точнее искусственное изменение их волатильности, приведет к решению проблемы завышенного эффекта процикличности. Полученные результаты показали, что при анализе с долгосрочной перспективой, модель обладает наименьшей процикличностью среди остальных, а при исследовании с краткосрочным интервалом, показатель принимает меньшее значение относительно исторического метода и EWMA, но превышает значение, полученное методом SMA.