أضعافا مضاعفة المرجحة الحركة من المتوسط القيمة المعرضة للخطر

الدرجة املتوسطة: احتساب القيمة املعرضة للمخاطر) فار (: اخلطوات النهائية نهج القيمة املعرشة للمخاطر) فار (املقاربة خطوات حمددة حساب القيمة املتباينة للتغاير) فف (يفترض هذا الأسلوب أن العوائد اليومية تتبع التوزيع الطبيعي. من توزيع العوائد اليومية نقدر الانحراف المعياري (). القيمة اليومية للمخاطر (فار) هي دالة على الانحراف المعياري ومستوى الثقة المطلوب. وفي طريقة التباين - التباين (فكف) يمكن حساب التقلب الأساسي إما باستخدام متوسط ​​متحرك بسيط (سما) أو متوسط ​​متحرك مرجح أسي (إوما). رياضيا، الفرق يكمن في الطريقة المستخدمة لحساب الانحراف المعياري (). وهذه المنهجية موضحة بمزيد من التفصيل أدناه. تحديد تقلبات سما وفقا لنهج القيمة المعرضة للخطر للمخاطر فف-سما فإن العائدات المحسوبة بالخطوات P4 ampP5 أعلاه تعطى وزنا متساويا عند حساب التذبذب الأساسي على النحو المعطى بالمعادلة التالية: 8216n8217 يمثل عدد ملاحظات العودة المستخدمة في العمليات الحسابية . في فترة نظرنا إلى الوراء كانت هناك 5 معدلات لوحظ. وأسفر ذلك عن 4 مراقبة للعودة، أي 4 في الصيغ أعلاه. وفيما يلي خطوات تفصيلية لتقلبات سما: الخطوة A1: حساب متوسط ​​التوزيع قم بجمع العوائد عبر السلسلة وقسمها بعدد العوائد في السلسلة. بالنسبة لسلسلة عودة المحفظة يتم حساب ذلك على النحو التالي: بدلا من ذلك يمكن التوصل إلى ذلك من خلال تطبيق Excel8217s 8220AVERAGE8221 لسلسلة الإرجاع الخطوة A2: حساب التباين للتوزيع عند كل نقطة في سلسلة الإرجاع يحسب الفرق في العائد من يعني المحسوبة في الخطوة A1 أعلاه. مربع النتيجة ثم جمع على جميع الاختلافات التربيعية. تقسيم المبلغ الناتج عن عدد من العائدات في سلسلة أقل واحد. وفيما يتعلق بسلسلة عودة المحفظة، يكون ذلك على النحو التالي: بدلا من ذلك يمكن التوصل إلى ذلك من خلال تطبيق الدالة إكسيل 8220VAR8221 على سلسلة العودة الخطوة A3: حساب تقلبات سما يتساوى تقلب سما اليومي مع الجذر التربيعي للتباين المحسوب في الخطوة A2 أعلاه، أي هو الانحراف المعياري أو. بالنسبة لسلسلة عودة المحفظة، يكون هذا على النحو التالي: بدلا من ذلك يمكن التوصل إلى ذلك من خلال تطبيق الدالة إكسيل 8220STDEV8221 على سلسلة العودة تحديد تقلب إوما يعطي نهج سما أهمية متساوية لجميع الملاحظات المستخدمة في فترة الرجوع إلى الوراء ولا يمثل حقيقة أن المعلومات تميل إلى الاضمحلال أو تصبح أقل أهمية مع مرور الوقت. ومن ناحية أخرى، فإن طريقة إوما تعطي أهمية أكبر للمعلومات الحديثة، ومن ثم تعطي وزنا أكبر للعائدات الأخيرة. ويتحقق ذلك عن طريق تحديد معلمة. (0lt lt1) ووضع الأوزان الهبوطية أضعافا مضاعفة على البيانات التاريخية. صيغة التباين إوما هي: بشكل عام، تضع منهجية إوما المزيد من التركيز على البيانات الحديثة حيث يتم تعيين أوزان أعلى من خلال الصيغة إلى بيانات أحدث. ومع ذلك. القيمة تحدد عمر الوزن للبيانات في الصيغة وحجم العينة الذي تم النظر فيه بالفعل. أصغر قيمة. وكلما أسرع تسوس الوزن. وإذا كنا نتوقع أن يكون التقلب غير مستقر إلى حد كبير، فسوف نطبق عامل انحلال منخفض (يعطي الكثير من الوزن للملاحظات الأخيرة وننظر بشكل فعال في عينة أصغر حيث أن الأوزان تنخفض إلى الصفر بسرعة أكبر). إذا كنا نتوقع أن يكون التقلب ثابتا، فإننا سنطبق عامل انحلال عالي (إعطاء أوزان متساوية أكثر للملاحظات القديمة). لأننا نستخدم حجم عينة صغيرة في التوضيح لدينا لقد استخدمنا. من 0.5. ولكن معيار الصناعة هو تعيين. إلى 0.94. الخطوة B2: تحديد الأوزان كما هو مبين في الصيغة أعلاه الأوزان تحسب عند كل نقطة بيانات على النحو التالي: خاصية واحدة من الأوزان المستخدمة في صيغة إوما هي أن مجموعها إلى ما لا نهاية سوف يساوي دائما 1. ومع ذلك، فإنه ليس من الممكن أن يكون لها مجموعة لا حصر لها من البيانات التاريخية. لذلك إذا كان مجموع الأوزان ليست قريبة من واحد ثم تحتاج إلى تعديلات. وتشمل هذه التعديلات إما توسيع مجموعة البيانات أو فترة النظر إلى الوراء للتأكد من أنها كبيرة بما فيه الكفاية بحيث يكون هذا المبلغ من الأوزان على مقربة من 1 أو بدلا من الأوزان لابد من إعادة تنظيمها بحيث مجموع يساوي 1. يتم تحقيق هذا ريسكالينغ عن طريق تقسيم يتم حساب الأوزان في الخطوة B2 حسب 1- n. حيث n هو عدد ملاحظات العودة. ويتضح ذلك في مثالنا على النحو التالي: أوزان الأوزان المقاسة (1- n) الخطوة B4: حساب التباين إوما الخطوة الأولى في حساب التباين هي حساب مربعات العوائد عند كل نقطة بيانات. التالي مضاعفة سلسلة التربيعية مع الأوزان تنطبق على تلك النقطة البيانات ومن ثم جمع الناتجة مربع التربيعي المرجح. ويوضح ذلك لسلسلة عودة الحافظة أدناه: الخطوة B5: حساب تقلب إوما يتم الحصول على تقلب إوما اليومي عن طريق أخذ الجذر التربيعي للنتيجة في الخطوة B4 أعلاه. تحديد القيمة المعرضة للمخاطر يوميا و إوما القيمة المعرضة للمخاطر اليومية هي مجرد دالة على الانحراف المعياري أو التقلب ومستوى الثقة المطلوب. على وجه التحديد: القيمة المعرضة للخطر (فار). قيمة z للتوزيع التراكمي العادي المعياري المقابل لمستوى ثقة محدد على سبيل المثال بالنسبة لمستوى ثقة قدره 99 قيمة z هي 2.326 (يمكن استخدام الدالة Excel8217s 8216NORMSINV (.99) لتحديد قيمة z) و القيمة المعرضة للخطر اليومية) 233 (. بالنسبة لمحفظة نموذجنا فإن القيمة المعرضة للخطر عند القيمة عند مستوى الثقة 99 تعمل على: تحديد القيمة التاريخية المعرضة للخطر المحاكاة التاريخية المحاكاة التاريخية هي طريقة غير معلمية لتقدير القيمة المعرضة للخطر، أي فإن العائدات لا تخضع لأي توزيع وظيفي. يتم تقدير القيمة المعرضة للمخاطر مباشرة من البيانات دون استنباط معلمات أو وضع افتراضات حول توزيع البيانات بالكامل. وتستند هذه المنهجية إلى فرضية أن نمط العائدات التاريخية يدل على العوائد المستقبلية. S تيب H1: سلسلة العودة المطلوبة المستمدة من الخطوات P4 أمب P5 الخطوة الأولى هي ترتيب هذه العوائد اليومية بترتيب تصاعدي. كل عودة أمر يقابل رقم الفهرس. في مثالنا يتم توضيح ذلك على النحو التالي لسلسلة عودة المحفظة: R (مرتبة بترتيب تصاعدي) الخطوة H2: تحديد قيمة الفهرس المقابلة لمستوى الثقة 1- ويعطى ذلك بعدد ملاحظات العودة (مستوى الثقة 1). يتم اقتطاع الرقم الناتج أو تقريبه إلى عدد صحيح، أي إذا كان العدد الناتج 1.6 سيكون قيمة الفهرس مساوية ل 1. في مثالنا، ولكن بسبب حجم البيانات الصغيرة يعمل العدد الناتج إلى 4 (1- 0.99) 0.04. بعد المنهجية هذا يؤدي إلى رقم فهرس 0. ومع ذلك، لأن هذا ليس رقما صحيحا العدد التالي التالي، أي 1 سيتم استخدامها كقيمة فهرس في مثالنا. الخطوة H3: تحديد القيمة التاريخية المعرضة للخطر (فار) القيمة التاريخية المعرضة للخطر (فار) هي القيمة المطلقة للعائد في السلسلة المطلوبة في الخطوة H1 التي تتوافق مع قيمة المؤشر المشتقة في الخطوة H2. بالنسبة لسلسلة عودة المحفظة هذه هي القيمة المطلقة للعائد عند الرقم القياسي 1، أي 0.5002 تحجيم القيمة المعرضة للخطر يوميا الخطوة S1: تحديد فترة االحتفاظ فترة االحتفاظ هي الوقت الذي تستغرقه تصفية محفظة األصول في السوق. في بازل 2 في معظم الحالات تكون فترة الاحتفاظ لمدة عشرة أيام شرطا أساسيا. الخطوة S2: ​​تحجيم القيمة اليومية المعرضة للخطر لتحديد القيمة المعرضة للخطر (فار) لفترة االحتفاظ باليوم J سيتم تطبيق قاعدة الجذر التربيعي، أي القيمة المعرضة للخطر J J) القيمة اليومية للمخاطر (. بالنسبة للمحفظة، فإن القيمة المعرضة للمخاطر لكل طريقة هي كما يلي: الحد األقصى للخسارة التي يمكن أن نتعرض لها في محفظتنا على مدى فترة االحتفاظ البالغة 10 أيام مع 99 احتمال هو 3،675.36 يير باستخدام طريقة القيمة المعرضة للخطر للمخاطر. وبعبارة أخرى هناك فرصة واحدة أن تتجاوز الخسائر هذا المبلغ في فترة الاحتفاظ لمدة 10 أيام. (إذا كنت ترغب في شراء النسخة بدف من القيمة في خطر بالطبع جنبا إلى جنب مع ملف إكسيل دعم، يرجى الاطلاع على القيمة على الانترنت في خطر (فار) ومخزن التسعير إرس) الوظائف ذات الصلة: نبذة عن الكاتب جوواد فريد جواد فريد وقد تم بناء وتنفيذ نماذج المخاطر ونظم المكاتب الخلفية منذ أغسطس 1998. العمل مع العملاء في أربع قارات انه يساعد المصرفيين وأعضاء مجلس الإدارة والمنظمين اتخاذ نهج السوق ذات الصلة لإدارة المخاطر. وهو مؤلف نماذج في العمل والخيار التمهيدي الإغريق، على حد سواء التي نشرتها بالغريف Macmillan. Jawwad هو زميل جمعية الاكتواريين، (فسا، ششومبورغ، إيل)، وقال انه يحمل ماجستير في إدارة الأعمال من كلية إدارة الأعمال كولومبيا وهو خريج علوم الكمبيوتر من (نيوسز فاست). وهو عضو هيئة التدريس المساعد في مدرسة سب جاين العالمية للإدارة في دبي وسنغافورة حيث يعلم إدارة المخاطر، التسعير المشتقة وريادة الأعمال. بوبولار بوستس إكسبلورينغ يعد معدل التذبذب المتوسط ​​المرجح أضعافا مضاعفة هو المقياس الأكثر شيوعا للمخاطر، لكنه يأتي في العديد من النكهات. في مقال سابق، أظهرنا كيفية حساب التقلبات التاريخية البسيطة. (لقراءة هذه المقالة، راجع استخدام التقلب لقياس المخاطر المستقبلية.) استخدمنا بيانات سعر السهم الفعلي من غوغل من أجل احتساب التقلبات اليومية استنادا إلى بيانات 30 يوما من بيانات المخزون. في هذه المقالة، سوف نحسن التقلبات البسيطة ونناقش المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما). تاريخي مقابل التقلب الضمني أولا، يتيح وضع هذا المقياس في القليل من المنظور. هناك نهجان واسعان: التقلب التاريخي والضمني (أو الضمني). يفترض النهج التاريخي أن الماضي هو مقدمة نقيس التاريخ على أمل أن يكون التنبؤي. ومن ناحية أخرى، يتجاهل التقلب الضمني التاريخ الذي يحل فيه التقلبات التي تنطوي عليها أسعار السوق. وهي تأمل أن يعرف السوق أفضل وأن سعر السوق يتضمن، حتى ولو ضمنا، تقديرا للآراء بشأن التقلب. (للاطلاع على القراءة ذات الصلة، انظر استخدامات وحدود التقلب). إذا ركزنا على النهج التاريخية الثلاثة فقط (على اليسار أعلاه)، فإن لديهم خطوتين مشتركتين: حساب سلسلة العوائد الدورية تطبيق مخطط الترجيح أولا، نحن حساب العائد الدوري. ثاتس عادة سلسلة من العوائد اليومية حيث يتم التعبير عن كل عودة في مصطلحات معقدة باستمرار. لكل يوم، ونحن نأخذ السجل الطبيعي لنسبة أسعار الأسهم (أي السعر اليوم مقسوما على السعر أمس، وهلم جرا). هذا ينتج سلسلة من العوائد اليومية، من ش أنا ش أنا م. اعتمادا على عدد الأيام (م أيام) نحن قياس. وهذا يقودنا إلى الخطوة الثانية: هذا هو المكان الذي تختلف فيه النهج الثلاثة. في المقالة السابقة (باستخدام التقلب لقياس المخاطر المستقبلية)، أظهرنا أنه في ظل اثنين من التبسيط المقبول، التباين البسيط هو متوسط ​​العوائد التربيعية: لاحظ أن هذا المبلغ كل من الإرجاع الدوري، ثم يقسم المجموع بواسطة عدد الأيام أو الملاحظات (م). لذلك، في الواقع مجرد متوسط ​​من المربعات الدورية المربعة. وبعبارة أخرى، يعطى كل مربع مربعة وزن متساو. لذلك إذا كان ألفا (a) عامل ترجيح (على وجه التحديد، 1m)، فإن التباين البسيط يبدو شبيها بهذا: إوما يحسن على التباين البسيط ضعف هذا النهج هو أن جميع العوائد تكسب نفس الوزن. يوم أمس (الأخيرة جدا) عودة ليس لها تأثير أكثر على الفرق من الأشهر الماضية العودة. يتم إصلاح هذه المشكلة باستخدام المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما)، حيث يكون لعوائد أكثر حداثة وزنا أكبر على التباين. المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما) يدخل لامدا. والتي تسمى المعلمة تمهيد. يجب أن يكون لامبدا أقل من واحد. وبموجب هذا الشرط، بدلا من الأوزان المتساوية، يتم ترجيح كل عائد مربعة بمضاعف على النحو التالي: على سبيل المثال، ريسكمتريكس تم، وهي شركة لإدارة المخاطر المالية، تميل إلى استخدام لامدا 0.94، أو 94. في هذه الحالة، (0-1.94) (.94) 0 6. العائد التربيعي التالي هو ببساطة مضاعف لامدا للوزن السابق في هذه الحالة 6 مضروبا في 94 5.64. والثالث أيام السابقة الوزن يساوي (1-0.94) (0.94) 2 5.30. ثاتس معنى الأسي في إوما: كل وزن هو مضاعف ثابت (أي لامدا، التي يجب أن تكون أقل من واحد) من وزن الأيام السابقة. وهذا يضمن التباين المرجح أو المنحاز نحو المزيد من البيانات الحديثة. (لمعرفة المزيد، راجع ورقة عمل إكسيل لتقلب غوغل.) يظهر أدناه الفرق بين تقلب ببساطة و إوما ل غوغل. التقلب البسيط يزن بشكل فعال كل عائد دوري بمقدار 0.196 كما هو مبين في العمود O (كان لدينا عامين من بيانات أسعار الأسهم اليومية، أي 509 عائد يومي و 1509 0.196). ولكن لاحظ أن العمود P تعيين وزن 6، ثم 5.64، ثم 5.3 وهلم جرا. هذا الفرق الوحيد بين التباين البسيط و إوما. تذكر: بعد أن نجمع السلسلة بأكملها (في العمود س) لدينا التباين، وهو مربع الانحراف المعياري. إذا أردنا التقلب، علينا أن نتذكر أن تأخذ الجذر التربيعي لهذا التباين. ما هو الفرق في التقلب اليومي بين التباين و إوما في حالة غوغل لها أهمية: التباين البسيط أعطانا تقلب يومي من 2.4 ولكن إوما أعطى تقلب يومي فقط 1.4 (انظر جدول البيانات لمزيد من التفاصيل). على ما يبدو، استقرت تقلبات غوغل في الآونة الأخيرة وبالتالي، قد يكون التباين البسيط مرتفع بشكل مصطنع. فارق اليوم هو وظيفة من بيور تباين أيام ستلاحظ أننا بحاجة إلى حساب سلسلة طويلة من الأثقال الهبوط أضعافا مضاعفة. لن نفعل الرياضيات هنا، ولكن واحدة من أفضل ملامح إوما هو أن السلسلة بأكملها يقلل بسهولة إلى صيغة عودية: ريكورسيف يعني أن المراجع التباين اليوم (أي وظيفة من التباين أيام سابقة). يمكنك أن تجد هذه الصيغة في جدول البيانات أيضا، وتنتج نفس النتيجة بالضبط كما حساب لونغاند يقول: التباين اليوم (تحت إوما) يساوي التباين الأمس (مرجحة من لامدا) بالإضافة إلى الأمتار مربعة العودة (وزنه من قبل ناقص لامدا). لاحظ كيف نحن مجرد إضافة فترتين معا: يوم أمس التباين المرجح والأمثلة المرجحة، مربعا العودة. ومع ذلك، لامدا هو لدينا تمهيد المعلمة. يشير ارتفاع اللامدا (مثل ريسكمتريكس 94) إلى انحطاط بطيء في السلسلة - من الناحية النسبية، سيكون لدينا المزيد من نقاط البيانات في السلسلة، وسوف تسقط ببطء أكثر. من ناحية أخرى، إذا قلنا من لامدا، فإننا نشير إلى انحلال أعلى: الأوزان تسقط بسرعة أكبر، ونتيجة مباشرة للتسوس السريع، يتم استخدام نقاط بيانات أقل. (في جدول البيانات، لامدا هو المدخلات، حتى تتمكن من تجربة مع حساسية لها). سوماري التقلب هو الانحراف المعياري لحظية من الأسهم ومقياس المخاطر الأكثر شيوعا. وهو أيضا الجذر التربيعي للتباين. يمكننا قياس التباين تاريخيا أو ضمنيا (التقلب الضمني). عند قياس تاريخيا، وأسهل طريقة هو التباين البسيط. ولكن الضعف مع التباين بسيط هو كل عوائد الحصول على نفس الوزن. لذلك نحن نواجه مفاضلة الكلاسيكية: نحن نريد دائما المزيد من البيانات ولكن المزيد من البيانات لدينا أكثر يتم تخفيف الحساب لدينا عن بعد (أقل أهمية) البيانات. ويحسن المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما) على التباين البسيط بتخصيص أوزان للعائدات الدورية. من خلال القيام بذلك، يمكننا على حد سواء استخدام حجم عينة كبيرة ولكن أيضا إعطاء المزيد من الوزن لعوائد أكثر حداثة. (لعرض فيلم تعليمي حول هذا الموضوع، قم بزيارة بيونيك تورتل.) بيتا هو مقياس لتقلب، أو المخاطر المنهجية، لأمن أو محفظة بالمقارنة مع السوق ككل. نوع من الضرائب المفروضة على الأرباح الرأسمالية التي يتكبدها الأفراد والشركات. أرباح رأس المال هي الأرباح التي المستثمر. أمر لشراء ضمان بسعر أو أقل من سعر محدد. يسمح أمر حد الشراء للمتداولين والمستثمرين بتحديده. قاعدة دائرة الإيرادات الداخلية (إرس) تسمح بسحب الأموال بدون رسوم من حساب حساب الاستجابة العاجلة. القاعدة تتطلب ذلك. أول بيع الأسهم من قبل شركة خاصة للجمهور. وكثيرا ما تصدر مكاتب الملكية الفكرية من قبل الشركات الأصغر سنا التي تسعى. نسبة الدين هي نسبة الدين المستخدمة لقياس الرافعة المالية للشركة أو نسبة الدين المستخدمة لقياس الفرد. المتوسطات المتحركة المرجحة بأحجام مضاعفة وتوقعات القيمة في خطر أندري لوكاس أ. شين تشانغ ب ،. جامعة فو أمستردام ومعهد تينبرجين، هولندا ب سفيريجيس البنك المركزي السويسري، السويد متاح على الانترنت 21 يناير 2016. نقدم منهجية بسيطة لنمذجة الاختلاف الزمني في التقلبات وغيرها من اللحظات ذات الترتيب الأعلى باستخدام مخطط تحديث العودية التي تشبه إلى مألوفة ريسكمتريكس. يتم تحديث المعلمات باستخدام درجة توزيع التنبؤات، مما يسمح لديناميكيات المعلمة أن تتكيف تلقائيا مع أي ميزات البيانات غير العادية، ويزيد من متانة التقديرات اللاحقة. ويتبع النهج الجديد عدة تمديدات سابقة لنظام المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما). وبالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تمتد بسهولة إلى أبعاد أعلى والتوزيعات التنبؤ البديلة. يتم تطبيق هذه الطريقة على التنبؤ القيمة في خطر مع (منحرف) توزيعات الطلاب ودرجات متفاوتة الوقت من الحرية والانحراف المعلمة. وتبين لنا أن الطريقة الجديدة جيدة أو أفضل من الأساليب السابقة للتنبؤ بتقلب عوائد الأسهم الفردية وعائدات أسعار الصرف. التقلبات الديناميكية ديناميكية اللحظات الأعلى ترتيب نماذج درجات الانحدار الذاتي المعمم المتكاملة الأسي المتحرك المتوسط ​​المرجح (إوما) القيمة المعرضة للمخاطر (فار) أندر لوكاس هو أستاذ في جامعة فو في أمستردام. حصل على درجة الدكتوراه. في الاقتصاد القياسي من جامعة ايراسموس روتردام ونشرت على الاقتصاد والوقت سلسلة الاقتصاد القياسي وكذلك إدارة المخاطر في المجلات مثل مجلة الإحصاءات التجارية والاقتصادية. مجلة الاقتصاد القياسي. واستعراض الاقتصاد والإحصاء. جنبا إلى جنب مع كريال وكوبمان، وقال انه نشر استخدام ديناميات درجات الانحدار الذاتي المعمم لنماذج المعلمة الوقت متفاوتة. حصل على منحة بحثية مرموقة فيسي من خمس سنوات لهذا المشروع من مجلس البحوث الوطني الهولندي (نو). تلقى شين تشانغ درجة الدكتوراه. درجة من جامعة فو أمستردام ومعهد تينبرجين. كما أنه يحمل ماجستير. في الاقتصاد القياسي والمالية من معهد تينبرجين. وكان مستشارا خارجيا للبنك المركزي الأوروبي في عام 2011. في خريف عام 2012، التحق سفيريجيس ريكسبانك كاقتصادي في قسم البحوث. وتشمل مجالات بحثه سلسلة زمنية الاقتصاد القياسي والاقتصاد المالي ومخاطر الائتمان. وقد تم نشر أعمال الزين في مجلة الإحصاءات التجارية والاقتصادية. 2015 المعهد الدولي للتنبؤات. نشرت بواسطة إلزيفير B. V. جميع الحقوق محفوظة. نقلا عن المقالات () تقدير القيمة المعرضة للمخاطر والاختبار المسبق يوضح هذا المثال كيفية تقدير القيمة المعرضة للخطر باستخدام ثلاث طرق، وكيفية إجراء تحليل للمراجعة الخلفية للمخاطر. الأساليب الثلاث هي: التوزيع العادي المحاكاة التاريخية المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الأسي (إوما) القيمة المعرضة للمخاطر هي طريقة إحصائية تحدد مستوى المخاطر المرتبطة بالمحفظة. تقيس القيمة المعرضة للمخاطر أقصى مبلغ للخسارة على مدى فترة زمنية محددة وعلى مستوى ثقة معين. يقيس التدقيق املرجعي دقة حسابات القيمة املعرضة للمخاطر. باستخدام طرق القيمة المعرضة للمخاطر، يتم احتساب توقعات الخسارة ومن ثم مقارنتها بالخسائر الفعلية في نهاية اليوم التالي. وتدل درجة الفرق بين الخسائر المتوقعة والفعلية على ما إذا كان نموذج القيمة المعرضة للمخاطر يقلل من تقدير المخاطر أو يبالغ في تقديرها. وعلى هذا النحو، فإن االختبار األولي يتطلع بأثر رجعي إلى البيانات ويساعد على تقييم نموذج القيمة المعرضة للمخاطر. وتقدر طرق التقدير الثلاث المستخدمة في هذا المثال القيمة المعرضة للمخاطر عند مستويات الثقة 95 و 99. تحميل البيانات وتحديد إطار الاختبار تحميل البيانات. البيانات المستخدمة في هذا المثال هي من سلسلة زمنية من العوائد على مؤشر سامب بين عامي 1993 و 2003. تحديد نافذة التقدير كما 250 أيام التداول. وتبدأ نافذة الاختبار في اليوم الأول من عام 1996 وتنتهي في نهاية العينة. بالنسبة لمستوى ثقة القيمة المعرضة للمخاطر البالغ 95 و 99، يتم تحديد مستوى القيمة المعرضة للمخاطر. وتعني هذه القيم أن هناك احتمالية 5 و 1 على األقل، على أن تكون الخسارة المتكبدة أكبر من الحد األقصى) أي أكبر من القيمة المعرضة للمخاطر (. حساب القيمة المعرضة للمخاطر باستخدام طريقة التوزيع العادية لطريقة التوزيع العادية، افترض أن أرباح وخسائر المحفظة توزع عادة. وباستخدام هذا الافتراض، يحسب القيمة المعرضة للمخاطر عن طريق ضرب z - score، عند كل مستوى ثقة من الانحراف المعياري للعائدات. ونظرا لأن التقييم المسبق للقيمة المعرضة للمخاطر ينظر بأثر رجعي في البيانات، يتم احتساب القيمة المعرضة للمخاطر اليوم استنادا إلى قيم العوائد في آخر 250 يوما من اليوم، مما يؤدي إلى، ولكن ليس بما في ذلك اليوم. وتعرف طريقة التوزيع العادية أيضا بالمعيار فار للمعلمات لأن تقديرها ينطوي على حساب معلمة للانحراف المعياري للعائدات. وميزة طريقة التوزيع العادية هي بساطتها. ومع ذلك، فإن ضعف طريقة التوزيع العادية هو الافتراض بأن العوائد توزع عادة. اسم آخر لطريقة التوزيع الطبيعي هو نهج التباين-التباين. حساب القيمة المعرضة للمخاطر باستخدام طريقة المحاكاة التاريخية على عكس طريقة التوزيع العادية، فإن المحاكاة التاريخية (هس) هي طريقة غير قياسية. وهي لا تفترض توزيعا خاصا لعائدات الأصول. تتنبأ المحاكاة التاريخية بالمخاطر بافتراض أن الأرباح والخسائر السابقة يمكن أن تستخدم كتوزيع الأرباح والخسائر للفترة القادمة من العوائد. يتم احتساب القيمة المعرضة للخطر اليوم ك p-كوانتيلي من آخر N يعود قبل اليوم. ويوضح الشكل السابق أن منحنى المحاكاة التاريخي له صورة ثابتة ثابتة. والسبب في ذلك هو أن الكميات لا تتغير لعدة أيام حتى تحدث الأحداث المتطرفة. وهكذا، فإن طريقة المحاكاة التاريخية بطيئة في الاستجابة للتغيرات في التقلبات. حساب القيمة المعرضة للمخاطر باستخدام طريقة المتوسط ​​المتحرك لألسنان الموزون (إوما) تفترض الطریقتین الأولی من طرق القیمة المعرضة للخطر أن جمیع العوائد السابقة تحمل نفس الوزن. وتحدد طريقة المتوسط ​​المتحرك الأسي (إوما) الأوزان المعيارية، ولا سيما الأوزان المتناقصة أضعافا مضاعفة. وتتمتع أحدث العائدات بأوزان أعلى لأنها تؤثر في عائد اليوم أكثر من العائدات في الماضي. صيغة التباين إوما على نافذة تقدير الحجم هي: للراحة، ونحن نفترض نافذة تقدير كبيرة بلا حدود لتقريب التباين: قيمة عامل الاضمحلال المستخدمة في كثير من الأحيان في الممارسة هو 0.94. هذه هي القيمة المستخدمة في هذا المثال. لمزيد من المعلومات، راجع المراجع. بدء إوما باستخدام مرحلة الاحماء لانشاء الانحراف المعياري. استخدم إوما في نافذة الاختبار لتقدير القيمة المعرضة للخطر. في الشكل السابق، إوما يتفاعل بسرعة كبيرة لفترات كبيرة (أو صغيرة) العوائد. التقییم المسبق للمخاطر في الجزء الأول من ھذا المثال، تم تقدیر القیمة المعرضة للمخاطر علی نافذة الاختبار بثلاثة طرق مختلفة وعلی مستویین مختلفین من مستویات ثقة القیمة المعرضة للمخاطر. إن الهدف من إعادة تقييم القيمة المعرضة للمخاطر هو تقييم أداء نماذج القيمة المعرضة للمخاطر. لا يتم انتهاك تقدير القيمة المعرضة للمخاطر عند مستوى 95 من الثقة إلا في حوالي 5 من الوقت، ولا تتعطل الفوارق في القيمة المعرضة للمخاطر. ويشير تجميع إخفاقات القيمة المعرضة للمخاطر إلى عدم االستقاللية عبر الزمن ألن نماذج القيمة المعرضة للمخاطر بطيئة في االستجابة لظروف السوق المتغيرة. وتتمثل الخطوة األولى الشائعة في تحليل المخاطر في إعادة تقييم القيمة المعرضة للمخاطر في تحديد العائدات وتقديرات القيمة المعرضة للمخاطر معا. رسم كل الطرق الثلاث على مستوى الثقة 95 ومقارنتها مع العوائد. لتسليط الضوء على كيفية تفاعل النهج المختلفة بشكل مختلف مع ظروف السوق المتغيرة، يمكنك تكبير السلاسل الزمنية حيث يوجد تغيير كبير ومفاجئ في قيمة العوائد. على سبيل املثال، حوالي أغسطس / آب 1998: يحدث فشل أو انتهاك للمخاطر املعرضة للمخاطر عندما تكون للعائدات املعرضة للخطر قيمة سلبية. نظرة عن قرب حول 27 أغسطس إلى 31 أغسطس يظهر انخفاضا كبيرا في العائدات. في التواريخ التي تبدأ من 27 أغسطس فصاعدا، إوما يتبع اتجاه العائدات عن كثب وبدقة أكبر. ونتيجة لذلك، فإن إوما لديها عدد أقل من انتهاكات القيمة المعرضة للمخاطر) اثنان (مقارنة بنهج التوزيع العادي) سبعة انتهاكات (أو طريقة المحاكاة التاريخية) ثمانية انتهاكات (. وباإلضافة إلى األدوات البصرية، ميكنك استخدام االختبارات اإلحصائية للتقييم املراجع للمخاطر. في صندوق أدوات إدارة المخاطر، يدعم كائن فربستيست اختبارات إحصائية متعددة لتحليل المخاطر المسببة للمخاطر. في هذا المثال، ابدأ بمقارنة نتائج الاختبار المختلفة لنهج التوزيع الطبيعي عند مستويات 95 و 99 فار. ويبين التقرير الموجز أن المستوى الملحوظ قريب بما فيه الكفاية إلى مستوى القيمة المعرضة للخطر. مستويات 95 و 99 فار على الأكثر (1-فارليفيل) x N المتوقع الفشل، حيث N هو عدد من الملاحظات. وتبين نسبة الفشل أن مستوى القيمة المعرضة للمخاطر (نورث نورث نورث كارولينا) 95 هو ضمن النطاق، في حين أن مستوى القيمة المعرضة للخطر (نور) 99 غير دقيق ويخفي التوقعات. لتشغيل جميع الاختبارات المعتمدة في فاربتيست. استخدام رونتيستس. إن القيمة المعرضة للخطر البالغ عددها 95 تمر باختبارات التردد، مثل إشارات المرور، وذات الحدين، ونسبة إخفاقات الفشل (عمود تل، وأعمدة بوف، ولا تتجاوز القيمة المعرضة للمخاطر 99 الاختبارات نفسها، كما هو مبين في النتائج الصفراء والرفضية، ورفضت في استقلالية التغطية المشروطة، والوقت بين استقلالية الفشل (أعمدة تسي و تبفي، وتشير هذه النتيجة إلى أن انتهاكات القيمة المعرضة للمخاطر ليست مستقلة، وربما هناك فترات ذات إخفاقات متعددة في فترة قصيرة، كما أن الفشل قد يجعلها على الأرجح أن الإخفاقات الأخرى سوف تتبع في الأيام التالية لمزيد من المعلومات عن منهجيات الاختبارات وتفسير النتائج، انظر دوسيد: riskug. bvaa3t4 والاختبارات الفردية. استخدام كائن فاربتيست، تشغيل نفس الاختبارات على محفظة للثلاثة على غرار كل من مستويات الثقة في القيمة المعرضة للمخاطر، وتكون النتائج مشابهة للنتائج السابقة، وعلى مستوى 95، تكون نتائج التردد مقبولة عموما، t 99 مستوى عموما رفض. وفيما يتعلق بالاستقلالية، تجتاز معظم الاختبارات اختبار استقلالية التغطية المشروطة (دوسيد: riskug. bvabiyt-1)، الذي يختبر الاستقلال في الأيام المتتالية. لاحظ أن جميع الاختبارات تفشل في الوقت بين إخفاق اختبار الاستقلال (دوسيد: riskug. bvabi29-1)، الذي يأخذ في الاعتبار الأوقات بين كل الفشل. وتشير هذه النتيجة إلى أن جميع الطرق لها مشاكل مع افتراض الاستقلال. ولتحقيق فهم أفضل لكيفية تغير هذه النتائج بالنظر إلى ظروف السوق، انظر إلى عامي 2000 و 2002 بالنسبة لمستوى ثقة القيمة المعرضة للخطر البالغ 95. وفي عام 2000، تجتاز جميع الطرق الثلاثة جميع الاختبارات. ومع ذلك، بالنسبة لعام 2002، نتائج الاختبار هي في معظمها رفض لجميع الطرق. يبدو أن طريقة إوما أداء أفضل في عام 2002، ولكن جميع الطرق تفشل في اختبارات الاستقلال. للحصول على مزيد من التبصر في اختبارات الاستقلال، والنظر في الاستقلال التغطية المشروطة (دوسيد: riskug. bvabiyt-1) والوقت بين استقلال الفشل (دوسيد: riskug. bvabi29-1) تفاصيل الاختبار عن عام 2002. للوصول إلى الاختبار تفاصيل عن جميع الاختبارات، تشغيل وظائف الاختبار الفردية. في اختبار تسي، احتمال p 01 من وجود فشل في الوقت t. مع العلم أنه لم يكن هناك فشل في الوقت t -1 يعطى الاحتمال p 11 من وجود فشل في الوقت t. مع العلم أن هناك فشل في الوقت ر -1 تعطى من قبل N00. N10. N01. N11 في نتائج الاختبار، تكون قيمة p 01 عند حوالي 5 للطرق الثلاث، ومع ذلك فإن قيم p 11 فوق 20. لأن هناك دلائل على أن الفشل يعقبه فشل آخر أكثر بكثير من 5 من الوقت، فشل هذا الاختبار تسي. في الفترة بين إخفاق اختبار الاستقلال، والنظر في الحد الأدنى، والحد الأقصى، و كوارتيلز من توزيع الأوقات بين الفشل، في الأعمدة تبفمين. TBFQ1. TBFQ2. TBFQ3. تبفماكس. بالنسبة لمستوى القيمة المعرضة للخطر البالغ 95، تتوقع متوسط ​​الوقت بين إخفاقات 20 يوما أو فشل واحد كل 20 يوما. بيد أن متوسط ​​الفترة الفاصلة بين الفشل في عام 2002 يتراوح بين 5 و 7.5 بالنسبة للطرق الثلاث. هذه النتيجة تشير إلى أن نصف الوقت، يحدث فشلين متتاليين في غضون 5 إلى 7 أيام، أكثر من ذلك بكثير في كثير من الأحيان من 20 يوما متوقعا. ونتيجة لذلك، يحدث المزيد من إخفاقات الاختبار. بالنسبة للطريقة العادية، فإن الربع الأول هو 1، بمعنى أن 25 من حالات الفشل تحدث على أيام متتالية. المراجع نيبولا، O. نماذج اختبار القيمة المعرضة للخطر. هلسنكي مدرسة الاقتصاد. 2009. دانييلسون، J. التنبؤ بالمخاطر المالية: النظرية والتنفيذ العملي لمخاطر السوق، مع التنفيذ في R و ماتلاب. وايلي فينانس، 2012. ماتلاب و سيمولينك هي علامات تجارية مسجلة ل ذي ماثوركس، Inc. يرجى الاطلاع على ماثووركستراديماركس للحصول على قائمة من العلامات التجارية الأخرى المملوكة من قبل ماثوركس، Inc. غيرها من المنتجات أو أسماء العلامات التجارية هي علامات تجارية أو علامات تجارية مسجلة لأصحابها. اختر بلدك