Ang halaga sa panganib (VaR) ay isang diskarte sa pamamahala ng peligro ng istatistika na tumutukoy sa dami ng panganib sa pananalapi na nauugnay sa isang portfolio. Sa pangkalahatan ay may dalawang uri ng mga exposure ng panganib sa isang portfolio: linear o nonlinear. Ang isang portfolio na naglalaman ng isang makabuluhang halaga ng mga nonlinear derivatives ay nakalantad sa mga nonlinear exposures na panganib.
Sinusukat ng VaR ng isang portfolio ang dami ng potensyal na pagkawala sa loob ng isang tinukoy na tagal ng panahon na may isang antas ng kumpiyansa. Halimbawa, isaalang-alang ang isang portfolio na mayroong 1% isang araw na halaga na may panganib na $ 5 milyon. Sa pagtitiwala ng 99%, ang inaasahang pinakamasama pang araw-araw na pagkawala ay hindi lalampas sa $ 5 milyon. Mayroong isang 1% na pagkakataon na ang portfolio ay maaaring mawalan ng higit sa $ 5 milyon sa anumang naibigay na araw.
Mga pagsasaalang-alang sa Hindi Linya
Ang nonlinear na pagkakalantad sa panganib ay lumitaw sa pagkalkula ng VaR ng isang portfolio ng mga derivatibo. Ang mga nonlinear derivatives, tulad ng mga pagpipilian, ay nakasalalay sa iba't ibang mga katangian, kabilang ang ipinahiwatig na pagkasumpungin, oras sa kapanahunan, pinagbabatayan ng presyo ng pag-aari, at kasalukuyang rate ng interes. Mahirap makolekta ang makasaysayang data sa mga pagbabalik dahil ang pagpipilian sa pagbabalik ay kailangang makondisyon sa lahat ng mga katangian upang magamit ang karaniwang pamamaraan ng VaR. Ang pag-input ng lahat ng mga katangian na nauugnay sa mga pagpipilian sa modelo ng Black-Scholes o isa pang modelo ng pagpepresyo ng pagpipilian ay nagiging sanhi ng mga modelo na hindi linya.
Samakatuwid, ang mga kurbada ng payoff, o ang premium ng opsyon bilang isang function ng pinagbabatayan na mga presyo ng pag-aari, ay hindi linya. Halimbawa, ipagpalagay na may pagbabago sa presyo ng stock, at ito ay pagpasok sa modelo ng Black-Scholes. Ang kaukulang halaga ay hindi proporsyonal sa pag-input dahil sa oras at pagkasunod na bahagi ng modelo dahil ang mga pagpipilian ay pag-aaksaya ng mga ari-arian.
Ang hindi pagkakapareho ng mga derivatives ay humahantong sa mga nonlinear na expose ng peligro sa VaR ng isang portfolio na may mga nonlinear derivatives. Ang kawalan ng pagkakaisa ay madaling makita sa payoff diagram ng payak na opsyon na tawag sa banilya. Ang diagram ng payoff ay may isang malakas na profile ng convex payoff bago mag-expire ang petsa ng pagpipilian, na may paggalang sa presyo ng stock. Kung ang opsyon ng tawag ay umabot sa isang punto kung saan ang pagpipilian ay nasa pera, naabot nito ang isang punto kung saan ang payoff ay nagiging linear. Sa kabaligtaran, bilang isang pagpipilian sa pagtawag ay nagiging lalong wala sa pera, ang rate kung saan ang pagpipilian ay nawawalan ng pera ay bumababa hanggang sa ang premium ng pagpipilian ay zero.
Ang Bottom Line
Kung ang isang portfolio ay may kasamang nonlinear derivatives, tulad ng mga pagpipilian, ang pagbabalik ng portfolio ay magbabalik ay may positibo o negatibong skew o mataas o mababang kurtosis. Sinusukat ng skewness ang kawalaan ng simetrya ng isang probabilidad na pamamahagi sa paligid ng kahulugan nito. Sinusukat ng Kurtosis ang pamamahagi sa paligid ng ibig sabihin; ang isang mataas na kurtosis ay may fatter na dulo ng pamamahagi, at ang isang mababang kurtosis ay may mga payat na dulo ng pamamahagi. Samakatuwid, mahirap gamitin ang pamamaraan ng VaR na ipinapalagay na ang mga pagbabalik ay normal na ipinamamahagi. Sa halip, ang pagkalkula ng VaR ng isang portfolio na naglalaman ng mga nonlinear exposures ay karaniwang kinakalkula gamit ang Monte Carlo simulation ng mga pagpipilian sa mga modelo ng pagpepresyo upang matantya ang VaR ng portfolio.
