Value at Risk (VaR)
Was ist Value-at-Risk (VaR)?
Der Value-at-Risk (VaR) ist eine Statistik, die das finanzielle Risiko innerhalb eines Unternehmens, Portfolios oder einer Position über einen bestimmten Zeitraum misst und quantifiziert. Diese Metrik wird am häufigsten von Investment- und Geschäftsbanken verwendet, um das Ausmaß und die Auftrittsquote potenzieller Verluste in ihren institutionellen Portfolios zu bestimmen.
Risikomanager verwenden den VaR, um das Risiko zu messen und zu steuern. Man kann VaR- Berechnungen auf bestimmte Positionen oder ganze Portfolios anwenden oder das unternehmensweite Risikoexposure messen.
Value-at-Risk (VaR) verstehen
Die VaR-Modellierung ermittelt das Verlustpotenzial des zu beurteilenden Unternehmens und die Eintrittswahrscheinlichkeit des definierten Verlusts. Einer misst den VaR, indem er die Höhe des potenziellen Schadens, die Eintrittswahrscheinlichkeit für die Schadenshöhe und den Zeitrahmen bewertet.
Beispielsweise kann ein Finanzunternehmen feststellen, dass ein Vermögenswert einen Einmonats-VaR von 2 % von 3 % hat, was einer Wahrscheinlichkeit von 3 % entspricht, dass der Vermögenswert während des einmonatigen Zeitraums um 2 % an Wert verliert. Die Umrechnung der Eintrittswahrscheinlichkeit von 3 % in ein tägliches Verhältnis setzt die Wahrscheinlichkeit eines Verlusts von 2 % auf einen Tag pro Monat.
Investmentbanken wenden in der Regel VaR-Modelle auf unternehmensweite Risiken an, da unabhängige Handelsabteilungen das Unternehmen unbeabsichtigt stark korrelierten Vermögenswerten aussetzen können.
Die Verwendung einer unternehmensweiten VaR-Beurteilung ermöglicht die Ermittlung der kumulierten Risiken aus aggregierten Positionen, die von verschiedenen Handelsabteilungen und Abteilungen innerhalb des Instituts gehalten werden. Anhand der Daten aus der VaR-Modellierung können Finanzinstitute feststellen, ob sie über ausreichende Kapitalreserven zur Deckung von Verlusten verfügen oder ob überhöhte Risiken eine Reduzierung der Bestände erfordern.
Beispiel für Probleme mit Value-at-Risk-Berechnungen (VaR)
Es gibt kein Standardprotokoll für die Statistiken, die zur Bestimmung des Vermögens, Portfolio- oder unternehmensweiten Risikos verwendet werden. Beispielsweise können Statistiken, die willkürlich aus einer Zeit geringer Volatilität gezogen werden, das Potenzial für das Auftreten von Risikoereignissen und das Ausmaß dieser Ereignisse unterschätzen. Das Risiko kann unter Verwendung von Normalverteilungswahrscheinlichkeiten, die selten für extreme Ereignisse oder Ereignisse mit schwarzen Schwänen verantwortlich sind, weiter unterschätzt werden.
Die Bewertung des potenziellen Verlusts stellt das geringste Risiko in einer Reihe von Ergebnissen dar. Beispielsweise bedeutet eine VaR-Bestimmung von 95 % bei 20 % Vermögensrisiko die Erwartung, im Durchschnitt mindestens 20 % an einem von 20 Tagen zu verlieren. Bei dieser Berechnung bestätigt noch ein Verlust von 50 % die Risikobewertung.
DieFinanzkrise von 2008 , die diese Probleme als relativ harmlose VaR-Berechnungen entlarvt hat, hat das potenzielle Auftreten von Risikoereignissen durch Portfolios von Subprime-Hypotheken unterschätzt. Auch das Risikoausmaß wurde unterschätzt, was zu extremen Leverage Ratios in Subprime-Portfolios führte. Infolgedessen waren die Institute aufgrund der Unterschätzung des Auftretens und der Risikogröße nicht in der Lage, Verluste in Milliardenhöhe zu decken, da die Subprime-Hypothekenwerte zusammenbrachen.
Die zentralen Thesen
- Value at Risk (VaR) ist eine Statistik, die das Ausmaß des finanziellen Risikos innerhalb eines Unternehmens, Portfolios oder einer Position über einen bestimmten Zeitraum misst und quantifiziert.
- Diese Kennzahl wird am häufigsten von Investment- und Geschäftsbanken verwendet, um das Ausmaß und die Häufigkeit potenzieller Verluste in ihren institutionellen Portfolios zu bestimmen.
- Investmentbanken wenden in der Regel VaR-Modelle auf unternehmensweite Risiken an, da unabhängige Handelsabteilungen das Unternehmen unbeabsichtigt stark korrelierten Vermögenswerten aussetzen können.