Проверка точности VaR

Модели расчета VaR, как мы обсудим вкратце, с точки зрения их математической конструкции отличаются друг от друга, но все они, как мы уже выяснили, предназначены для того, чтобы предсказывать волатильность показателей, связанную с определенным доверительным интервалом. В частности, все модели приведут к результатам, в которых имеется вероятностный компонент, каждый из которых порождает некое число, выступающее в качестве того порога, который волатильность портфеля должна нарушать с определенной долей вероятности. В принципе, точность и адекватность модели может быть проверена с помощью тестирования на основе исторических данных – надо просто проверить, сколько наблюдений значений прибылей/убытков действительно превысили значение VaR за данный промежуток времени, а затем привязать получившуюся долю в процентах к доверительному интервалу. Если эти две цифры не противоречат друг другу, значит, можно сказать, что модель вполне адекватна; если противоречат – тогда исходные данные и предположения, лежащие в основе такой модели, следует проверить, чтобы определить источник противоречий (об этом последнем мы более подробно поговорим чуть позже).

Такой тип исторического тестирования является одним из простейших математических упражнений, которые будут описаны в этой книге, и я очень советую вам периодически проверять, согласуется ли ваша фактическая волатильность прибылей/убытков с той моделью и теми параметрами, которые вы используете. Некоторые пуристы возразят, что сравнение фактической волатильности портфеля с результатами расчета VaR не является эффективным историческим тестированием, поскольку, если расчет VaR основан на текущем состоянии портфеля, которое измеряется по отношению к историческому поведению цен, то этот тест измеряет точность этого расчета по отношению к будущему колебанию цен. Однако я бы этому различию значения не придавал – по той простой причине, что если ваша фактическая волатильность прибылей/убытков существенно отличается от результатов, подразумеваемых в расчете VaR, то эти данные вам в любом случае мало чем помогут.

Содержание

Далее