क्या है Commodity Portfolio VaR?
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जोखिम पर मूल्य (वीएआर) एक निर्दिष्ट समय क्षितिज और दिए गए आत्मविश्वास स्तर पर पोर्टफोलियो पर अधिकतम अपेक्षित हानि का एक सांख्यिकीय माप है। कमोडिटी पोर्टफोलियो वीएआर कमोडिटी पोजीशन बुक में प्रतिकूल मूल्य आंदोलनों से संभावित डॉलर के नुकसान की मात्रा निर्धारित करता है - जिसमें ऊर्जा, धातु, कृषि और अन्य कमोडिटी एक्सपोजर एक साथ शामिल होते हैं। उदाहरण के लिए, $5 मिलियन के 1-दिन के 99% वीएआर का मतलब है कि सामान्य बाज़ार परिस्थितियों में एक कारोबारी दिन में $5 मिलियन से अधिक खोने की केवल 1% संभावना है। वीएआर कमोडिटी ट्रेडिंग फर्मों, निवेश बैंकों, हेज फंड और ऊर्जा कंपनियों में बाजार जोखिम प्रबंधन की आधारशिला है। बेसल III बैंकिंग ढांचे के लिए बैंकों को ट्रेडिंग बुक वीएआर के विरुद्ध पूंजी बनाए रखने की आवश्यकता होती है, और यूरोप में ईएमआईआर के तहत विनियमित कमोडिटी फर्म और अमेरिका में डोड-फ्रैंक मार्जिन और संपार्श्विक उद्देश्यों के लिए वीएआर का उपयोग करते हैं। कमोडिटी पोर्टफोलियो इक्विटी या निश्चित आय पोर्टफोलियो की तुलना में अद्वितीय वीएआर चुनौतियां पेश करते हैं: कमोडिटी मूल्य वितरण वसा पूंछ और तिरछापन प्रदर्शित करता है, वस्तुओं के बीच संबंध बाजार शासन में नाटकीय रूप से बदलते हैं, भौतिक बनाम वित्तीय स्थितियों में अलग-अलग जोखिम प्रोफाइल होते हैं, और टर्म संरचना जोखिम (अनुबंध महीनों के बीच का आधार) एकमुश्त मूल्य जोखिम जितना ही महत्वपूर्ण है। तीन मुख्य वीएआर पद्धतियों का उपयोग किया जाता है: पैरामीट्रिक (विचरण-सहप्रसरण) वीएआर सामान्य रूप से वितरित रिटर्न मानता है और सहसंबंध मैट्रिक्स का उपयोग करता है; ऐतिहासिक सिमुलेशन वीएआर वितरण संबंधी धारणाओं के बिना वर्तमान पोर्टफोलियो के विरुद्ध वास्तविक ऐतिहासिक मूल्य परिवर्तनों को दोहराता है; और मोंटे कार्लो वीएआर अनुमानित मूल्य प्रक्रियाओं का उपयोग करके हजारों अनुरूपित परिदृश्य उत्पन्न करता है, विकल्पों से गैर-रेखीय जोखिमों को पकड़ता है। कमोडिटी कंपनियां आम तौर पर विशिष्ट चरम परिदृश्यों (उदाहरण के लिए, 2020 के सीओवीआईडी मूल्य दुर्घटना की पुनरावृत्ति, 2008 कमोडिटी सुपरसाइकिल रिवर्सल) के खिलाफ तनाव परीक्षण के साथ वीएआर को पूरक करती हैं क्योंकि वीएआर व्यवस्थित रूप से बाजार अव्यवस्था के दौरान पूंछ जोखिम को कम करता है।
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सूत्र
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लागू सूत्रों और इनपुट के लिए कैलकुलेटर इंटरफ़ेस देखेंचर विवरण
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| प्रतीक | नाम | इकाई | विवरण |
|---|---|---|---|
| VaR | जोखिम में मूल्य | USD | किसी निर्दिष्ट समय सीमा (उदाहरण के लिए, 1 दिन) में किसी दिए गए आत्मविश्वास स्तर (उदाहरण के लिए, 99%) पर अधिकतम अपेक्षित हानि। |
| σ_p | पोर्टफोलियो अस्थिरता | percent per period | पोर्टफोलियो के दैनिक या आवधिक रिटर्न का मानक विचलन, पदों के बीच सहसंबंधों के लिए लेखांकन। |
| z | Z-स्कोर (आत्मविश्वास स्तर) | dimensionless | आत्मविश्वास के स्तर के लिए मानक सामान्य z-स्कोर; 99% के लिए z=2.326, 95% के लिए z=1.645। |
| W | पोर्टफोलियो मूल्य | USD | पोर्टफोलियो में कमोडिटी पोजीशन का कुल मार्क-टू-मार्केट मूल्य, जो कमोडिटी वैर कैल्क गणना में एक प्रमुख पैरामीटर है जो सीधे अंतिम गणना परिणाम को प्रभावित करता है |
| ρ_ij | सहसंबंध मैट्रिक्स | dimensionless (-1 to +1) | वस्तु मूल्य रिटर्न के बीच जोड़ीवार सहसंबंध; विविधीकरण लाभ गणना के लिए महत्वपूर्ण। |
| CVaR | सशर्त वीएआर (अपेक्षित कमी) | USD | अपेक्षित हानि यह देखते हुए कि हानि वीएआर सीमा से अधिक है; वीएआर से परे पूंछ जोखिम को पकड़ लेता है। |
कैसे Commodity Portfolio VaR
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- 1पोर्टफोलियो में सभी कमोडिटी स्थितियों को उनके मार्क-टू-मार्केट मूल्यों और मूल्य संवेदनशीलता (रैखिक स्थितियों के लिए डेल्टा, विकल्पों के लिए डेल्टा + गामा) के साथ पहचानें।
- 2एक प्रतिनिधि ऐतिहासिक अवधि (आमतौर पर 1-3 वर्ष) में प्रत्येक वस्तु के लिए ऐतिहासिक दैनिक मूल्य रिटर्न एकत्र करें।
- 3कमोडिटी रिटर्न के विचरण-सहप्रसरण मैट्रिक्स का निर्माण करें या पूर्ण ऐतिहासिक रिटर्न परिदृश्य एकत्र करें।
- 4पैरामीट्रिक वीएआर के लिए: वजन और सहसंबंध मैट्रिक्स का उपयोग करके पोर्टफोलियो भिन्नता की गणना करें; σ_p = sqrt(w' Σ w).
- 5z-स्कोर लागू करें: VaR = z × σ_p × पोर्टफोलियो_वैल्यू × sqrt(होल्डिंग_अवधि_दिन)।
- 6ऐतिहासिक अनुकरण के लिए: प्रत्येक ऐतिहासिक दैनिक रिटर्न वेक्टर को वर्तमान पोर्टफोलियो पर लागू करें और घाटे को क्रमबद्ध करें।
- 799वें प्रतिशतक हानि को 1-दिन 99% वीएआर के रूप में पढ़ें; सबसे खराब 1% परिदृश्यों में औसत हानि के रूप में सीवीएआर की गणना करें।
हल किए गए उदाहरण
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नकारात्मक सहसंबंध मामूली विविधीकरण लाभ प्रदान करता है
WTI स्थिति $10M × 2.5% = $250,000 दैनिक मानक विचलन पर पोर्टफोलियो जोखिम पर हावी है। सोने की स्थिति $45,000 का मानक विचलन जोड़ती है लेकिन -0.10 सहसंबंध संयुक्त पोर्टफोलियो जोखिम को साधारण योग से थोड़ा कम कर देता है। $580,691 के 1-दिन के 99% वीएआर का मतलब है कि सामान्य बाजार स्थितियों के तहत एक कारोबारी दिन में इस राशि से अधिक खोने की 1% संभावना है।
ऐतिहासिक सिमुलेशन पैरामीट्रिक की तुलना में गैर-सामान्य वितरण और वसा पूंछ को बेहतर ढंग से पकड़ता है
मौजूदा पोर्टफोलियो में 500 ऐतिहासिक दैनिक रिटर्न वैक्टर लागू करने से 500 काल्पनिक P&L परिणाम उत्पन्न होते हैं। इन्हें सबसे खराब से सबसे अच्छे में क्रमबद्ध करने पर, सबसे खराब 5 परिदृश्य (500 में से 1%) टेल लॉस वितरण का प्रतिनिधित्व करते हैं। $2.1M का 5वां सबसे खराब परिणाम ऐतिहासिक सिमुलेशन 99% VaR है। ध्यान दें कि यह पैरामीट्रिक वीएआर से अधिक है जो सुझाव दे सकता है कि कमोडिटी मूल्य वितरण वसा-पूंछ वाले हैं (जो वे आम तौर पर होते हैं), क्योंकि ऐतिहासिक सिमुलेशन चरम घटनाओं सहित वास्तविक वितरण को कैप्चर करता है।
16.55 मिलियन डॉलर का ऐतिहासिक तनाव नुकसान 1डी वीएआर से कहीं अधिक है - वीएआर सीमाओं को दर्शाता है
वर्तमान पोर्टफोलियो पर लागू होने वाले COVID क्रैश परिदृश्य से $16.55 मिलियन (पोर्टफोलियो मूल्य का 33.1%) का नुकसान होता है। यह परिदृश्य हानि संभवतः $1-2 मिलियन के सामान्य दैनिक वीएआर आंकड़े से कहीं अधिक है, यह दर्शाता है कि क्यों कमोडिटी जोखिम प्रबंधक तनाव परीक्षण के साथ वीएआर को पूरक करते हैं। वीएआर को सामान्य बाज़ार स्थितियों के अनुरूप अंशांकित किया गया है; कोविड दुर्घटना एक पिछली घटना थी जिसे वीएआर ने व्यवस्थित रूप से कम करके आंका था। तनाव परीक्षण यह सुनिश्चित करते हैं कि पूंजी और तरलता भंडार चरम लेकिन प्रशंसनीय परिदृश्यों के लिए पर्याप्त हैं।
बेसल III एसए-सीसीआर के तहत नियामक पूंजी उद्देश्यों के लिए $1.86M के सीवीएआर को वीएआर से अधिक प्राथमिकता दी गई
सशर्त वीएआर (अपेक्षित कमी) सबसे खराब 1% परिदृश्यों में नुकसान का औसत देता है, जो $1.2M की वीएआर सीमा के मुकाबले $1.86M देता है। 1.55 का सीवीएआर/वीएआर अनुपात, वीएआर सीमा से परे महत्वपूर्ण टेल जोखिम को इंगित करता है - जो फैट-टेल्ड कमोडिटी वितरण के लिए विशिष्ट है। बेसल III की ट्रेडिंग बुक की मौलिक समीक्षा (एफआरटीबी) प्राथमिक नियामक जोखिम मीट्रिक के रूप में वीएआर से अपेक्षित कमी में स्थानांतरित हो गई क्योंकि सीवीएआर हानि पूंछ के आकार को बेहतर ढंग से पकड़ लेता है।
वास्तविक अनुप्रयोग
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कमोडिटी ट्रेडिंग फर्मों और बैंकों में ट्रेडिंग डेस्क जोखिम प्रबंधन। यह एप्लिकेशन आमतौर पर उन पेशेवरों द्वारा उपयोग किया जाता है जिन्हें अपने संबंधित क्षेत्रों में निर्णय लेने, बजट बनाने और रणनीतिक योजना का समर्थन करने के लिए सटीक मात्रात्मक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
कमोडिटी ट्रेडिंग पुस्तकों के लिए बेसल III विनियामक पूंजी गणना। उद्योग व्यवसायी प्रदर्शन को बेंचमार्क करने, विकल्पों की तुलना करने और स्थापित मानकों और नियामक आवश्यकताओं के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए इस गणना पर भरोसा करते हैं, जिससे विश्लेषकों को सटीक परिणाम देने में मदद मिलती है जो रणनीतिक योजना, संसाधन आवंटन और संगठनों में प्रदर्शन बेंचमार्किंग का समर्थन करते हैं।
स्पैन वीएआर पद्धति का उपयोग करते हुए सीएमई/आईसीई मार्जिन आवश्यकताएं - शैक्षणिक शोधकर्ता और छात्र इस गणना का उपयोग सैद्धांतिक मॉडल को मान्य करने, पाठ्यक्रम असाइनमेंट को पूरा करने और अंतर्निहित गणितीय सिद्धांतों की गहरी समझ विकसित करने के लिए करते हैं।
निवेशकों और प्रमुख दलालों को कमोडिटी हेज फंड जोखिम रिपोर्टिंग। वित्तीय विश्लेषक और योजनाकार सटीक पूर्वानुमान तैयार करने, जोखिम परिदृश्यों का मूल्यांकन करने और हितधारकों को डेटा-संचालित सिफारिशें प्रस्तुत करने के लिए इस गणना को अपने वर्कफ़्लो में शामिल करते हैं।
बोर्ड रिपोर्टिंग के लिए कॉर्पोरेट ट्रेजरी कमोडिटी जोखिम मात्रा का ठहराव। यह एप्लिकेशन आमतौर पर उन पेशेवरों द्वारा उपयोग किया जाता है जिन्हें अपने संबंधित क्षेत्रों में निर्णय लेने, बजट बनाने और रणनीतिक योजना का समर्थन करने के लिए सटीक मात्रात्मक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
विशेष मामले
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व्यवहार में, इस किनारे वाले मामले पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि मानक धारणाएँ मान्य नहीं हो सकती हैं। कमोडिटी पोर्टफोलियो संस्करण कैलकुलेटर गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, चिकित्सकों को सीमा स्थितियों को सत्यापित करना चाहिए, विभाजन-दर-शून्य जोखिमों की जांच करनी चाहिए, और विचार करना चाहिए कि क्या मॉडल की धारणाएं इन चरम स्थितियों के तहत वैध रहती हैं।
व्यवहार में, इस किनारे वाले मामले पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि मानक धारणाएँ मान्य नहीं हो सकती हैं। कमोडिटी पोर्टफोलियो संस्करण कैलकुलेटर गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, चिकित्सकों को सीमा स्थितियों को सत्यापित करना चाहिए, विभाजन-दर-शून्य जोखिमों की जांच करनी चाहिए, और विचार करना चाहिए कि क्या मॉडल की धारणाएं इन चरम स्थितियों के तहत वैध रहती हैं।
व्यवहार में, इस किनारे वाले मामले पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि मानक धारणाएँ मान्य नहीं हो सकती हैं। कमोडिटी पोर्टफोलियो संस्करण कैलकुलेटर गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, चिकित्सकों को सीमा स्थितियों को सत्यापित करना चाहिए, विभाजन-दर-शून्य जोखिमों की जांच करनी चाहिए, और विचार करना चाहिए कि क्या मॉडल की धारणाएं इन चरम स्थितियों के तहत वैध रहती हैं।
विशिष्ट वस्तु दैनिक मूल्य अस्थिरता (वार्षिक, 2022-2024 औसत)
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| माल | वार्षिकीकृत खंड | दैनिक वॉल्यूम लगभग। | 1D 99% VaR प्रति $1M | मुख्य जोखिम चालक |
|---|---|---|---|---|
| डब्ल्यूटीआई कच्चा तेल | 35-45% | 2.2-2.8% | $51,000-65,000 | ओपेक+ निर्णय, ईआईए डेटा |
| प्राकृतिक गैस (एचएच) | 60-100% | 3.8-6.3% | $88,000-147,000 | मौसम, एलएनजी निर्यात |
| आरबीओबी गैसोलीन | 35-50% | 2.2-3.1% | $51,000-72,000 | दरार फैलना, रिफाइनरी ऑप्स |
| सोना | 12-18% | 0.75-1.1% | $17,500-26,000 | फेड नीति, यूएसडी, जोखिम भावना |
| चाँदी | 25-40% | 1.6-2.5% | $37,000-58,000 | सोने का सहसंबंध + औद्योगिक |
| एलएमई कॉपर | 20-30% | 1.3-1.9% | $30,000-44,000 | चीन की मांग, आपूर्ति |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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कमोडिटी पोर्टफोलियो के लिए वीएआर की सीमाएँ क्या हैं?
कमोडिटी अनुप्रयोगों में वीएआर की कई महत्वपूर्ण सीमाएँ हैं: (1) यह सामान्य (या लगभग सामान्य) रिटर्न वितरण मानता है लेकिन कमोडिटी रिटर्न मजबूत वसा पूंछ और तिरछापन प्रदर्शित करता है; (2) पैरामीट्रिक वीएआर में उपयोग किए गए सहसंबंधों का अनुमान ऐतिहासिक डेटा से लगाया जाता है और बाजार अव्यवस्था के दौरान नाटकीय रूप से बदल सकता है; (3) वीएआर तरलता जोखिम को कवर नहीं करता है - अतरल बाजारों में बड़े पदों को खोलने की लागत; (4) यदि केवल प्रथम-क्रम डेल्टा संवेदनशीलता का उपयोग किया जाता है तो यह विकल्प स्थितियों के लिए उत्तलता (गामा जोखिम) को अनदेखा करता है; और (5) यह पीछे की ओर देखने वाला है और ऐतिहासिक डेटा में मौजूद नहीं होने वाले नए जोखिम प्रकारों (उदाहरण के लिए, कार्बन मूल्य जोखिम) को पकड़ नहीं सकता है।
वीएआर और अपेक्षित कमी के बीच क्या अंतर है?
99% विश्वास स्तर पर वीएआर आपको बताता है कि आप 99% व्यापारिक दिनों में अधिकतम नुकसान देखने की उम्मीद करेंगे - यह आपको इस बारे में कुछ भी नहीं बताता है कि सबसे खराब 1% दिनों में चीजें कितनी खराब हो जाती हैं। अपेक्षित कमी (सीवीएआर) इस प्रश्न का उत्तर देती है: यह देखते हुए कि आप सबसे खराब 1% परिणामों में हैं, औसत हानि क्या है? कमोडिटी रिटर्न जैसे मोटे-पूंछ वाले वितरणों के लिए, ईएस आमतौर पर 1.5-2.5x वीएआर होता है, जिससे टेल लॉस की गंभीरता का पता चलता है जिसे वीएआर नजरअंदाज कर देता है। ट्रेडिंग बुक की बेसल III मौलिक समीक्षा नियामक ट्रेडिंग बुक पूंजी के लिए वीएआर के बजाय ईएस को अनिवार्य करती है।
कमोडिटी मार्जिन आवश्यकताओं के लिए वीएआर का उपयोग कैसे किया जाता है?
एक्सचेंज क्लियरिंगहाउस (सीएमई क्लियरिंग, एलएमई क्लियर) वायदा स्थितियों के लिए प्रारंभिक मार्जिन आवश्यकताओं की गणना करने के लिए ऐतिहासिक सिमुलेशन वीएआर (स्पैन - जोखिम का मानक पोर्टफोलियो विश्लेषण, सीएमई द्वारा विकसित) के वेरिएंट का उपयोग करते हैं। स्पैन मूल्य और अस्थिरता परिदृश्यों के मैट्रिक्स के तहत पोर्टफोलियो लाभ और हानि का अनुकरण करता है, प्रतिकूल लेकिन प्रशंसनीय परिस्थितियों में अपेक्षित नुकसान को कवर करने वाले स्तर पर मार्जिन निर्धारित करता है। उच्च वीएआर = उच्च मार्जिन आवश्यकताएं = ट्रेडिंग ऑपरेशन में अधिक पूंजी बंधी हुई। मार्जिन आवश्यकताओं को कम करने के लिए व्यापारी सक्रिय रूप से पोर्टफोलियो ऑफसेट (लॉन्ग और शॉर्ट्स जो नेट वीएआर को कम करते हैं) की तलाश करते हैं।
कमोडिटी पोर्टफोलियो में सहसंबंध जोखिम क्या है?
कमोडिटी सहसंबंध अत्यधिक अस्थिर और शासन-निर्भर हैं। सामान्य बाज़ारों में, तेल और तांबे का सहसंबंध 0.4 हो सकता है; मांग के झटके के दौरान वे 0.9 तक पहुंच सकते हैं क्योंकि सभी चक्रीय वस्तुएं एक साथ गिरती हैं। इसके विपरीत, आपूर्ति के झटके अक्सर व्यक्तिगत वस्तुओं को प्रभावित करते हैं, जिससे सामान्य सहसंबंध टूट जाते हैं। संकट काल में सोना आमतौर पर जोखिम वाली परिसंपत्तियों के साथ नकारात्मक सहसंबंध रखता है, लेकिन जब वित्तीय तनाव सभी परिसंपत्तियों के परिसमापन को मजबूर करता है तो यह इस संपत्ति को खो सकता है। वीएआर मॉडल जो शांत बाजारों से अनुमानित एक निश्चित सहसंबंध मैट्रिक्स का उपयोग करते हैं, संकट के दौरान व्यवस्थित रूप से जोखिम को कम कर देंगे।
कमोडिटी विकल्प वीएआर गणना को कैसे प्रभावित करते हैं?
विकल्प गैर-रेखीय भुगतान प्रोफ़ाइल बनाते हैं जिन्हें सरल डेल्टा-आधारित वीएआर विधियां कम आंकती हैं। डब्ल्यूटीआई क्रूड पर एक लॉन्ग कॉल ऑप्शन में सकारात्मक डेल्टा (तेल बढ़ने पर लाभ) लेकिन सकारात्मक गामा (तेल बढ़ने पर डेल्टा तेज होता है) भी होता है। मानक डेल्टा वीएआर केवल रैखिक मूल्य संवेदनशीलता से जोखिम की गणना करता है; डेल्टा-गामा वीएआर दूसरे क्रम का उत्तलता सुधार जोड़ता है। बड़े विकल्प वाली पुस्तकों के लिए, सटीक वीएआर के लिए प्रत्येक ऐतिहासिक परिदृश्य (पूर्ण-ग्रिड पुनर्मूल्यांकन) के तहत पूर्ण पुनर्मूल्यांकन आवश्यक है, क्योंकि विश्लेषणात्मक अनुमान गहरे-पैसे या निकट-समाप्ति विकल्पों के लिए अपर्याप्त हैं।
बैकटेस्टिंग क्या है और वीएआर मॉडल के लिए इसकी आवश्यकता क्यों है?
बैकटेस्टिंग मॉडल सटीकता का आकलन करने के लिए वीएआर मॉडल भविष्यवाणियों की तुलना वास्तविक बाद के दैनिक पी एंड एल परिणामों से करता है। यदि 99% 1-दिवसीय वीएआर को सही ढंग से कैलिब्रेट किया गया है, तो आपको वास्तविक नुकसान लगभग 1% समय (दैनिक डेटा के लिए प्रति वर्ष लगभग 2-3 बार) वीएआर पूर्वानुमान से अधिक देखना चाहिए। बेसल III की ट्रैफिक लाइट प्रणाली प्रति वर्ष बैकटेस्टिंग अपवादों की संख्या के आधार पर वीएआर मॉडल को वर्गीकृत करती है: 5 से कम अपवाद = ग्रीन जोन (मॉडल स्वीकार्य); 5-9 = पीला क्षेत्र (अतिरिक्त पूंजी लागू); 10+ = लाल क्षेत्र (मॉडल अस्वीकृत, अनिवार्य पुनर्अंशांकन)। नियामक बैंकों के आंतरिक वीएआर मॉडल की सुदृढ़ता का आकलन करने के लिए बैकटेस्टिंग परिणामों का उपयोग करते हैं।
टर्म स्ट्रक्चर जोखिम कमोडिटी वीएआर में कैसे फिट बैठता है?
एक कमोडिटी पोर्टफोलियो शायद ही कभी एकल स्पॉट एक्सपोज़र होता है - इसमें आम तौर पर कई अनुबंध महीनों (उदाहरण के लिए, लॉन्ग जून क्रूड, शॉर्ट सितंबर क्रूड) की स्थिति शामिल होती है, जिसमें एकमुश्त मूल्य आंदोलनों और महीनों के बीच प्रसार दोनों का एक्सपोज़र होता है। टर्म संरचना जोखिम (जिसे वक्र जोखिम या आधार जोखिम भी कहा जाता है) के लिए वीएआर गणना में संपूर्ण वायदा वक्र में सहसंबंध संरचना को शामिल करने की आवश्यकता होती है। निकट और दूर की स्थिति को ऑफसेट करने वाले पोर्टफोलियो में कम एकमुश्त मूल्य वीएआर हो सकता है लेकिन महत्वपूर्ण अवधि संरचना वीएआर हो सकती है यदि महीनों के बीच का प्रसार अस्थिर है। परिष्कृत कमोडिटी जोखिम प्रणालियाँ संपूर्ण फॉरवर्ड कर्व को एक सहसंबद्ध जोखिम कारक के रूप में मॉडल करती हैं।
सामान्य गलतियां जिनसे बचना है
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- !वीएआर को एकमात्र जोखिम उपाय के रूप में उपयोग करना - पूर्ण जोखिम मूल्यांकन के लिए हमेशा तनाव परीक्षण, परिदृश्य विश्लेषण और अपेक्षित कमी के साथ पूरक।
- !छोटी ऐतिहासिक खिड़कियों से सहसंबंधों का अनुमान लगाना जिसमें तनाव अवधि शामिल नहीं हो सकती है - सामान्य अवधि के सहसंबंधों के साथ तनाव सहसंबंधों का उपयोग करें।
- !साधारण जोड़ द्वारा कमोडिटी उप-पोर्टफोलियो में वीएआर को एकत्रित करना - यह विविधीकरण लाभों को नजरअंदाज करके कुल पोर्टफोलियो वीएआर को बढ़ा देता है।
- !टर्म स्ट्रक्चर जोखिम को ध्यान में रखने में विफलता - प्रत्येक कमोडिटी स्थिति को एकल स्पॉट एक्सपोजर के रूप में मानने से अनुबंध महीनों के बीच आधार जोखिम कम हो जाता है।
- !वीएआर उल्लंघनों को मॉडल विफलताओं के रूप में मानना - 99% विश्वास पर नियमित वीएआर उल्लंघन अपेक्षित हैं (लगभग 2-3 प्रति वर्ष) और स्वचालित रूप से मॉडल परिवर्तनों को ट्रिगर नहीं करना चाहिए।
विशेष टिप
अपनी दैनिक वीएआर रिपोर्ट को 'संवेदनशीलता पी एंड एल' एट्रिब्यूशन के साथ लागू करें - प्रत्येक वस्तु और प्रत्येक जोखिम कारक (एकमुश्त मूल्य, वक्र आकार, अस्थिरता) से पोर्टफोलियो वीएआर का कितना हिस्सा आता है, इसका विश्लेषण करें। यह एट्रिब्यूशन एकाग्रता जोखिमों की पहचान करता है जो वीएआर मास्क को एकत्रित करता है और पोर्टफोलियो जोखिम के सबसे बड़े सीमांत योगदानकर्ताओं पर ध्यान केंद्रित करने का निर्देश देता है।
क्या आप जानते हैं?
जेपी मॉर्गन की 1994 में रिस्कमेट्रिक्स की शुरूआत - पहला मानकीकृत वीएआर ढांचा - लोकतांत्रिक बाजार जोखिम माप और अंततः वीएआर दुनिया भर में वित्तीय जोखिम प्रबंधन की सार्वभौमिक भाषा बन गई। मूल रिस्कमेट्रिक्स तकनीकी दस्तावेज़ इंटरनेट पर स्वतंत्र रूप से प्रकाशित किया गया था, जो ओपन-सोर्स जोखिम पद्धति का एक प्रारंभिक उदाहरण है जिसने पूरे वित्तीय उद्योग को बदल दिया।
संदर्भ
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