Value-at-Risk (VaR)

Was ist Value-at-Risk (VaR)?

Value at Risk (VaR) ist eine Statistik, die das Ausmaß möglicher finanzieller Verluste innerhalb eines Unternehmens, Portfolios oder einer Position über einen bestimmten Zeitraum quantifiziert. Diese Kennzahl wird am häufigsten von Investment- und Geschäftsbanken verwendet,. um das Ausmaß und die Wahrscheinlichkeit potenzieller Verluste in ihren institutionellen Portfolios zu bestimmen.

Risikomanager verwenden den VaR, um die Höhe des Risikos zu messen und zu kontrollieren. Man kann VaR-Berechnungen auf bestimmte Positionen oder ganze Portfolios anwenden oder sie verwenden, um das unternehmensweite Risikoengagement zu messen.

Value at Risk (VaR) verstehen

Die VaR-Modellierung bestimmt das Verlustpotenzial des zu bewertenden Unternehmens und die Wahrscheinlichkeit, dass der definierte Verlust eintritt. Man misst den VaR, indem man die Höhe des potenziellen Verlusts, die Eintrittswahrscheinlichkeit der Verlusthöhe und den Zeitrahmen bewertet.

Ein Finanzunternehmen kann beispielsweise feststellen, dass ein Vermögenswert einen einmonatigen VaR von 3 % von 2 % hat, was einer Wahrscheinlichkeit von 3 % entspricht, dass der Wert des Vermögenswerts während des Zeitraums von einem Monat um 2 % sinkt. Die Umrechnung der Eintrittswahrscheinlichkeit von 3 % in ein tägliches Verhältnis setzt die Wahrscheinlichkeit eines Verlusts von 2 % auf einen Tag pro Monat.

Die Verwendung einer unternehmensweiten VaR-Bewertung ermöglicht die Bestimmung der kumulativen Risiken aus aggregierten Positionen, die von verschiedenen Handelsabteilungen und Abteilungen innerhalb des Instituts gehalten werden. Anhand der von der VaR-Modellierung bereitgestellten Daten können Finanzinstitute feststellen, ob sie über ausreichende Kapitalreserven verfügen, um Verluste zu decken, oder ob Risiken, die höher als akzeptabel sind, sie dazu zwingen, konzentrierte Bestände zu reduzieren.

VaR-Methoden

Es gibt drei Hauptmethoden zur Berechnung des VaR. Die erste ist die historische Methode, die sich die bisherige Renditehistorie ansieht und sie von den schlimmsten Verlusten zu den größten Gewinnen ordnet – ausgehend von der Prämisse, dass frühere Renditeerfahrungen zukünftige Ergebnisse beeinflussen werden.

Die zweite ist die Varianz-Kovarianz-Methode. Anstatt davon auszugehen, dass die Vergangenheit die Zukunft beeinflussen wird, geht diese Methode stattdessen davon aus, dass Gewinne und Verluste normal verteilt sind. Auf diese Weise können potenzielle Verluste in Form von Standardabweichungsereignissen vom Mittelwert eingerahmt werden.

Ein letzter Ansatz für den VaR ist die Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation. Diese Technik verwendet Rechenmodelle, um prognostizierte Renditen über Hunderte oder Tausende möglicher Iterationen zu simulieren. Dann nimmt es die Wahrscheinlichkeit, dass ein Verlust eintritt, sagen wir 5 % der Zeit, und zeigt die Auswirkungen auf.

Beispiel für Probleme mit Value-at-Risk (VaR)-Berechnungen

Es gibt kein Standardprotokoll für die Statistiken, die zur Bestimmung des Vermögens-, Portfolio- oder unternehmensweiten Risikos verwendet werden. Statistiken, die willkürlich aus einer Phase geringer Volatilität gezogen werden,. können beispielsweise das Potenzial für das Eintreten von Risikoereignissen und das Ausmaß dieser Ereignisse unterschätzen. Das Risiko kann unter Verwendung von Normalverteilungswahrscheinlichkeiten weiter unterschätzt werden, die selten extreme oder Black-Swan-Ereignisse berücksichtigen.

Die Bewertung des potenziellen Verlusts stellt das geringste Risiko in einer Reihe von Ergebnissen dar. Beispielsweise stellt eine VaR-Bestimmung von 95 % mit 20 % Vermögensrisiko eine Erwartung dar, durchschnittlich alle 20 Tage einen Verlust von mindestens 20 % zu erleiden. In dieser Berechnung bestätigt ein Verlust von 50 % immer noch die Risikobewertung.

Die Finanzkrise von 2008, die diese Probleme als relativ harmlose VaR-Berechnungen aufdeckte, unterschätzte das potenzielle Auftreten von Risikoereignissen, die von Portfolios von Subprime-Hypotheken ausgehen. Auch das Ausmaß des Risikos wurde unterschätzt, was zu extremen Leverage Ratios innerhalb von Subprime-Portfolios führte. Infolgedessen waren die Institute aufgrund der Unterschätzung des Auftretens und des Risikoausmaßes nicht in der Lage, Verluste in Milliardenhöhe zu decken, als die Werte von Subprime-Hypotheken einbrachen.

Höhepunkte

• Value at Risk (VaR) ist eine Möglichkeit, das Risiko potenzieller Verluste für ein Unternehmen oder eine Investition zu quantifizieren.

• Investmentbanken wenden die VaR-Modellierung üblicherweise auf unternehmensweite Risiken an, da unabhängige Handelsabteilungen das Unternehmen unbeabsichtigt stark korrelierten Vermögenswerten aussetzen könnten.

• Diese Metrik kann auf verschiedene Arten berechnet werden, einschließlich der historischen, der Varianz-Kovarianz- und der Monte-Carlo-Methode.