Fx Options Var

Sie müssen die Risikofaktoren, die Auswirkungen auf Ihren Terminkontrakt, die Ihre Spot fx Rate ist zu isolieren, und die beiden Raten der einzelnen Währungen, die zugrunde liegt der Terminkontrakt zu isolieren. Sie müssen daher die VaRs der einzelnen Risikofaktoren abschätzen. Sie benötigen auch die Korrelationen zwischen den zugrunde liegenden Risikofaktoren. Beispielsweise bricht ein Forward-to-USD im Austausch für japanische Yen auf folgende Risikofaktoren: Der VaR von jedem der oben genannten Risikofaktoren Der Zusammenhang zwischen den oben genannten Risikofaktoren Werfen Sie einen Blick auf die folgenden, die in sehr einfachen Worten erklärt die Grundkonzept: VaR des Devisentermingeschäfts Vorsichtig sein, finde ich VaR ein sehr fehlerhaftes Konzept, weil es Sie zwingt, Tonnen von sehr schattigen Annahmen zu machen, beginnend mit den Währungszinssätzen (in der Vergangenheit basieren die auf Interbankkreditzinsen, die wir Alle wissen wurden getakelt). Edit: Das VaR erfasst auch nicht das Gegenparteirisiko, das aus dem Abschluss einer Vereinbarung mit einer anderen Partei resultiert, die ein Ausfallrisiko aufweist. Halten Sie ein großes Bild im Kopf schadet nie: Wenn Sie in den Abschluss Vereinbarungen zur Absicherung der Exposition gegenüber dem zugrunde liegenden, dann hängt es davon ab, wie Ihre Risikoabteilung eingerichtet wird: Die meisten Schreibtische Value-Forward-Vereinbarungen wie alle anderen Vermögenswerte auf einer täglichen Basis, einige Unternehmen nicht Tun dies, weil der einzige Grund für die Forwards ist, die Preise für die künftige Lieferung zu sperren und daher interpretieren sie nicht tägliche Schwankungen in den Forwards als Risikokomponente. (VAR oder manchmal VaR) wurde die neue Wissenschaft des Risikomanagements genannt, aber Sie müssen nicht ein Wissenschaftler sein, um VAR zu verwenden. Hier, im Teil 1 dieser Serie, betrachten wir die Idee hinter VAR und die drei grundlegenden Methoden der Berechnung. Im zweiten Teil. Verwenden wir diese Methoden für die Berechnung von VAR für eine einzelne Aktie oder Anlage. Die Idee hinter VAR Das populärste und traditionellste Risiko ist die Volatilität. Das Hauptproblem der Volatilität ist jedoch, dass es nicht um die Richtung einer Investitionsbewegung kümmert: eine Aktie kann volatil sein, weil sie plötzlich höher springt. Natürlich sind die Anleger nicht durch Gewinne (siehe Die Grenzen und Verwendungen der Volatilität). Für Investoren ist das Risiko über die Chancen, Geld zu verlieren, und VAR basiert auf diesem gesunden Menschenverstand Tatsache. Durch die Annahme Investoren Pflege über die Chancen eines wirklich großen Verlust, beantwortet VAR die Frage, Was ist mein Worst-Case-Szenario oder Wie viel konnte ich in einem wirklich schlechten Monat verlieren Jetzt können wir spezifisch. Eine VAR-Statistik besteht aus drei Komponenten: einem Zeitraum, einem Konfidenzniveau und einem Verlustbetrag (oder Verlustanteil). Behalten Sie diese drei Teile im Hinterkopf, denn wir geben einige Beispiele für Variationen der Frage, die VAR beantwortet: Was ist die meisten kann ich - mit einem 95 oder 99 Vertrauensniveau - erwarten, in Dollar über den nächsten Monat zu verlieren Was ist der maximale Prozentsatz Ich kann - mit 95 oder 99 Vertrauen - erwarten, über das folgende Jahr zu verlieren Sie können sehen, wie die VAR Frage drei Elemente hat: ein relativ hohes Vertrauensniveau (normalerweise 95 oder 99), eine Zeitspanne (ein Tag, ein Monat Oder ein Jahr) und eine Schätzung des Investitionsverlusts (ausgedrückt in Dollar oder Prozent). Methoden zur Berechnung des VAR Institutionelle Anleger verwenden die VAR zur Bewertung des Portfolio-Risikos, aber in dieser Einleitung werden wir das Risiko eines einzelnen Index, der wie eine Aktie abläuft, bewerten: den Nasdaq 100 Index. Die unter dem Ticker QQQQ abläuft. Der QQQQ ist ein sehr populärer Index der größten nicht-finanziellen Aktien, die an der Nasdaq Börse handeln. Es gibt drei Methoden zur Berechnung von VAR: die historische Methode, die Varianz-Kovarianz-Methode und die Monte-Carlo-Simulation. 1. Historische Methode Die historische Methode re-organisiert reale historische Rückkehr. Setzen sie in der Reihenfolge vom schlechtesten zum besten. Sie geht davon aus, dass sich die Geschichte aus einer Risikoperspektive wiederholt. Die QQQ begann im März 1999, und wenn wir jede tägliche Rendite berechnen, produzieren wir einen reichen Datensatz von fast 1.400 Punkten. Lets setzen sie in ein Histogramm, das die Häufigkeit der zurückkehren Buckets vergleicht. Zum Beispiel, am höchsten Punkt des Histogramms (der höchste Balken), gab es mehr als 250 Tage, wenn die tägliche Rendite war zwischen 0 und 1. Ganz rechts können Sie kaum sehen, eine winzige Bar bei 13 es stellt die eine (Im Januar 2000) innerhalb eines Zeitraums von fünf Jahren, wenn die tägliche Rendite für die QQQ war eine atemberaubende 12.4 Beachten Sie die roten Balken, die den linken Schwanz des Histogramms zu komponieren. Dies sind die niedrigsten 5 der täglichen Renditen (da die Renditen von links nach rechts geordnet sind, sind die schlimmsten immer der linke Schwanz). Die roten Balken laufen von den täglichen Verlusten von 4 bis 8. Weil diese die schlechtesten 5 aller täglichen Renditen sind, können wir mit 95 Vertrauen sagen, dass der schlimmste tägliche Verlust nicht mehr als 4 ist. Anders ausgedrückt, erwarten wir mit 95 Vertrauen, dass unsere Gewinn wird -4 übersteigen. Das ist VAR in Kürze. Wir können die Statistik sowohl in Prozent als auch in Dollar umrechnen: Mit 95 Vertrauen erwarten wir, dass unser schlimmster Tagesverlust 4 nicht übersteigt. Wenn wir 100 investieren, sind wir zuversichtlich, dass unser schlimmster Tagesverlust 4 nicht übersteigt (100 x -4). Sie können sehen, dass VAR in der Tat für ein Ergebnis, das schlechter als eine Rückkehr von -4 erlaubt. Es gibt keine absolute Sicherheit, sondern eine probabilistische Schätzung. Wenn wir unser Vertrauen steigern wollen, brauchen wir nur auf demselben Histogramm nach links zu gehen, wo die ersten beiden roten Balken bei -8 und -7 die schlimmste tägliche Rendite darstellen: Mit 99 Vertrauen erwarten wir das Der schlechteste tägliche Verlust wird 7 nicht überschreiten. Wenn wir 100 investieren, sind wir zuversichtlich, dass unser schlimmster Tagesverlust 7 nicht übersteigt. 2. Die Varianz-Kovarianz-Methode Diese Methode geht davon aus, dass die Aktienrenditen normal verteilt sind. Mit anderen Worten, es erfordert, dass wir nur zwei Faktoren - eine erwartete (oder durchschnittliche) Rückkehr und eine Standardabweichung - abschätzen, die es uns erlauben, eine normale Verteilungskurve darzustellen. Hier zeichnen wir die Normalkurve gegen die gleichen tatsächlichen Rückgabedaten auf: Die Idee hinter der Varianz-Kovarianz ist ähnlich den Ideen hinter der historischen Methode - mit der Ausnahme, dass wir die vertraute Kurve statt der tatsächlichen Daten verwenden. Der Vorteil der Normalkurve ist, dass wir automatisch wissen, wo die schlechtesten 5 und 1 auf der Kurve liegen. Sie sind eine Funktion unseres erwünschten Vertrauens und der Standardabweichung (): 3. Monte-Carlo-Simulation Die dritte Methode besteht darin, ein Modell für zukünftige Aktienkursrenditen zu entwickeln und mehrere hypothetische Versuche durch das Modell auszuführen. Eine Monte-Carlo-Simulation bezieht sich auf jede Methode, die nach dem Zufallsprinzip Versuchsprogramme erzeugt, aber an sich nichts über die zugrundeliegende Methodik sagt. Für die meisten Benutzer, eine Monte-Carlo-Simulation ist ein Black-Box-Generator von zufälligen Ergebnissen. Ohne auf weitere Details hinzuweisen, liefen wir eine Monte-Carlo-Simulation auf der QQQ basierend auf ihrem historischen Handelsmuster. In unserer Simulation wurden 100 Versuche durchgeführt. Wenn wir es erneut liefen, würden wir ein anderes Ergebnis erhalten - obwohl es sehr wahrscheinlich ist, dass die Unterschiede eng sein würden. Hier ist das Ergebnis in ein Histogramm gegliedert (Beachten Sie bitte, dass während der vorherigen Kurven tägliche Renditen gezeigt wurden, zeigt diese Grafik monatliche Renditen): Zusammenfassend ließen wir 100 hypothetische Versuche der monatlichen Renditen für die QQQ. Unter ihnen waren zwei Ergebnisse zwischen -15 und -20 und drei zwischen -20 und 25. Das bedeutet, dass die schlechtesten fünf Ergebnisse (das heißt, die schlechtesten 5) waren weniger als -15. Die Monte-Carlo-Simulation führt daher zu der folgenden VAR-Typ-Schlussfolgerung: Mit 95 Vertrauen, erwarten wir nicht zu verlieren mehr als 15 während eines bestimmten Monats. Der Bottom-Line-Value-at-Risk (VAR) berechnet den erwarteten maximalen Verlust (oder das Worst-Case-Szenario) für eine Anlage über einen bestimmten Zeitraum und erhält einen bestimmten Grad an Vertrauen. Wir betrachteten drei Methoden, die gewöhnlich verwendet wurden, um VAR zu berechnen. Aber bedenken Sie, dass zwei unserer Methoden berechnet eine tägliche VAR und die dritte Methode berechnet monatlich VAR. Im zweiten Teil dieser Serie zeigen wir Ihnen, wie Sie diese unterschiedlichen Zeithorizonte vergleichen können. Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter Continuous Compound Interest.