Монте-Карло VaR - это метод оценки VaR (Value at Risk), который использует компьютерное программное обеспечение для генерации сотен или тысяч возможных результатов на основе исходных данных, введенных пользователем.
Полученные результаты упорядочены от наибольшей до наименьшей прибыльности, как при расчете VaR историческим методом. Затем мы определяем 5% данных с наименьшей доходностью, и наивысшим из этих 5% наименьшей доходности будет VaR. Данные обычно представлены в графическом виде, чтобы лучше визуализировать результаты и их частоту.
Основное преимущество оценки VaR методом Монте-Карло, в свою очередь, является его основным недостатком, поскольку в зависимости от введенных исходных данных будет сгенерирован ряд предположений, которые будут определять результаты (зависимость от пути или от выбранного пути). Учитывая сложность метода Монте-Карло, у вас может возникнуть ложное ощущение надежности, но если введенные данные (входные данные) неверны, информация не будет надежной. Несмотря на это, он обычно более точен, чем параметрический метод VaR.
Моделирование Монте-КарлоПример VaR методом Монте-Карло
Представьте, что после создания компьютерной программой 100 различных результатов (обычно используется больше, но мы будем использовать 100 для упрощения примера) и упорядочения полученных значений от наибольшего к наименьшему, мы получаем, что пять худших результатов следующие: :
-15,25%, -12,75%, -10,85%, -10,05%, -8,75%
Если мы хотим рассчитать VaR с доверительной вероятностью 95%, мы должны выбрать 5% с наихудшими результатами. Затем мы выбираем пятый худший результат (5% из 100) за весь период, который составляет -8,75%. Если мы предположим, что вложение в этот актив составляет 1 миллион евро, 5% VaR составит 87 500 евро, то есть вероятность потери не менее 87 500 евро составляет 5%, а вероятность того, что этот убыток меньше, составляет 95%. Таким образом, компания должна будет учитывать, что пять из каждых 100 месяцев теряют не менее 87 500 евро или что один из каждых 20 месяцев теряет не менее 87 500 евро.
