Là gì Commodity Portfolio VaR?
▾
Giá trị rủi ro (VaR) là thước đo thống kê về khoản lỗ dự kiến tối đa đối với danh mục đầu tư trong một khoảng thời gian xác định và ở mức độ tin cậy nhất định. VaR của danh mục hàng hóa định lượng khoản lỗ đô la tiềm năng do biến động giá bất lợi trong sổ vị thế hàng hóa - bao gồm các rủi ro về năng lượng, kim loại, nông nghiệp và hàng hóa khác cùng một lúc. Ví dụ: VaR 99% 1 ngày là 5 triệu USD nghĩa là chỉ có 1% xác suất mất hơn 5 triệu USD trong một ngày giao dịch trong điều kiện thị trường bình thường. VaR là nền tảng của quản lý rủi ro thị trường tại các công ty kinh doanh hàng hóa, ngân hàng đầu tư, quỹ phòng hộ và công ty năng lượng. Khuôn khổ ngân hàng Basel III yêu cầu các ngân hàng duy trì vốn dựa trên VaR trong sổ giao dịch và các công ty hàng hóa được quản lý theo EMIR ở Châu Âu và Dodd-Frank ở Hoa Kỳ sử dụng VaR cho mục đích ký quỹ và thế chấp. Danh mục đầu tư hàng hóa đặt ra những thách thức VaR đặc biệt so với danh mục đầu tư vốn cổ phần hoặc thu nhập cố định: phân bổ giá hàng hóa có độ lệch và độ lệch lớn, mối tương quan giữa các mặt hàng thay đổi đáng kể giữa các chế độ thị trường, vị thế vật chất và tài chính có hồ sơ rủi ro khác nhau và rủi ro cấu trúc kỳ hạn (cơ sở giữa các tháng hợp đồng) cũng quan trọng như rủi ro về giá hoàn toàn. Ba phương pháp VaR chính được sử dụng: VaR tham số (phương sai-hiệp phương sai) giả định lợi nhuận phân phối chuẩn và sử dụng ma trận tương quan; mô phỏng lịch sử VaR phản ánh những thay đổi giá lịch sử thực tế so với danh mục đầu tư hiện tại mà không có giả định phân bổ; và Monte Carlo VaR tạo ra hàng nghìn kịch bản mô phỏng bằng cách sử dụng các quy trình giá ước tính, nắm bắt các rủi ro phi tuyến tính từ các quyền chọn. Các công ty hàng hóa thường bổ sung VaR bằng thử nghiệm sức chịu đựng đối với các kịch bản cực đoan cụ thể (ví dụ: lặp lại đợt giảm giá do dịch bệnh COVID năm 2020, siêu chu kỳ hàng hóa đảo chiều năm 2008) vì VaR đánh giá thấp rủi ro đuôi một cách có hệ thống trong quá trình biến động thị trường.
DigiCalcs delivers precision-engineered tools for engineers and STEM professionals.
Công thức
▾
Xem giao diện máy tính để biết các công thức và đầu vào áp dụng. Công thức này tính toán var calc hàng hóa bằng cách liên hệ các biến đầu vào thông qua mối quan hệ toán học của chúng. Mỗi thành phần đại diện cho một đại lượng có thể đo lường được và có thể được xác minh độc lập.Chú giải biến
▾
| Ký hiệu | Tên | Đơn vị | Mô tả |
|---|---|---|---|
| VaR | Giá trị có nguy cơ | USD | Tổn thất dự kiến tối đa ở mức độ tin cậy nhất định (ví dụ: 99%) trong một khoảng thời gian xác định (ví dụ: 1 ngày). |
| σ_p | Biến động danh mục đầu tư | percent per period | Độ lệch chuẩn của lợi nhuận hàng ngày hoặc định kỳ của danh mục đầu tư, tính đến mối tương quan giữa các vị thế. |
| z | Điểm Z (Mức độ tin cậy) | dimensionless | Điểm z bình thường tiêu chuẩn cho mức độ tin cậy; z=2,326 cho 99%, z=1,645 cho 95%. |
| W | Giá trị danh mục đầu tư | USD | Tổng giá trị thị trường của các vị thế hàng hóa trong danh mục đầu tư. Đây là thông số chính trong tính toán var calc hàng hóa ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả tính toán cuối cùng |
| ρ_ij | Ma trận tương quan | dimensionless (-1 to +1) | Mối tương quan theo cặp giữa lợi nhuận của giá hàng hóa; quan trọng cho việc tính toán lợi ích đa dạng hóa. |
| CVaR | VaR có điều kiện (Thiếu hụt dự kiến) | USD | Khoản lỗ dự kiến khi khoản lỗ vượt quá ngưỡng VaR; nắm bắt rủi ro đuôi vượt quá VaR. |
Cách Commodity Portfolio VaR
▾
- 1Xác định tất cả các vị thế hàng hóa trong danh mục đầu tư với giá trị thị trường và độ nhạy cảm về giá của chúng (delta cho các vị thế tuyến tính, delta + gamma cho các quyền chọn).
- 2Thu thập lợi nhuận lịch sử hàng ngày cho từng mặt hàng trong một khoảng thời gian lịch sử đại diện (thường là 1-3 năm).
- 3Xây dựng ma trận phương sai-hiệp phương sai của lợi nhuận hàng hóa hoặc thu thập các kịch bản lợi nhuận lịch sử đầy đủ.
- 4Đối với VaR tham số: tính toán phương sai danh mục đầu tư bằng cách sử dụng trọng số và ma trận tương quan; σ_p = sqrt(w' Σ w).
- 5Áp dụng điểm z: VaR = z × σ_p × Portfolio_Value × sqrt(holding_ Period_days).
- 6Đối với mô phỏng lịch sử: áp dụng từng vectơ lợi nhuận lịch sử hàng ngày cho danh mục đầu tư hiện tại và sắp xếp các khoản lỗ.
- 7Đọc tổn thất ở phân vị thứ 99 dưới dạng VaR 99% trong 1 ngày; tính CVaR là tổn thất trung bình trong 1% trường hợp xấu nhất.
Ví dụ có lời giải
▾
Tương quan nghịch mang lại lợi ích đa dạng hóa khiêm tốn
Vị thế WTI chiếm ưu thế trong rủi ro danh mục đầu tư ở mức 10 triệu USD × 2,5% = 250.000 USD độ lệch chuẩn hàng ngày. Vị thế vàng tăng thêm độ lệch chuẩn 45.000 USD nhưng mối tương quan -0,10 làm giảm rủi ro danh mục đầu tư kết hợp xuống dưới tổng đơn giản một chút. VaR 99% 1 ngày là 580.691 USD có nghĩa là có 1% xác suất mất nhiều hơn số tiền này trong một ngày giao dịch trong điều kiện thị trường bình thường.
Mô phỏng lịch sử nắm bắt các phân phối không chuẩn và đuôi béo tốt hơn so với tham số
Việc áp dụng 500 vectơ lợi nhuận hàng ngày trong lịch sử vào danh mục đầu tư hiện tại sẽ tạo ra 500 kết quả P&L giả định. Sắp xếp những điều này từ tệ nhất đến tốt nhất, 5 kịch bản tồi tệ nhất (1% trên 500) đại diện cho sự phân bổ tổn thất đuôi. Kết quả tồi tệ thứ 5 với 2,1 triệu USD là mô phỏng lịch sử 99% VaR. Lưu ý rằng giá trị này cao hơn VaR tham số có thể đề xuất nếu phân bổ giá hàng hóa không đều (thường là như vậy), bởi vì mô phỏng lịch sử nắm bắt được phân bổ thực tế bao gồm cả các sự kiện cực đoan.
Khoản lỗ căng thẳng trước đây là 16,55 triệu USD vượt xa VaR 1D - minh họa những hạn chế của VaR
Kịch bản sự cố COVID áp dụng cho danh mục đầu tư hiện tại gây ra khoản lỗ 16,55 triệu USD (33,1% giá trị danh mục đầu tư). Khoản lỗ trong kịch bản này vượt xa con số VaR hàng ngày điển hình có lẽ là 1-2 triệu USD, minh họa lý do tại sao các nhà quản lý rủi ro hàng hóa bổ sung VaR bằng thử nghiệm sức chịu đựng. VaR được hiệu chỉnh theo điều kiện thị trường bình thường; sự cố COVID là một sự kiện đuôi mà VaR đã đánh giá thấp một cách có hệ thống. Kiểm tra sức chịu đựng đảm bảo dự trữ vốn và thanh khoản đủ cho các tình huống cực đoan nhưng hợp lý.
CVaR ở mức 1,86 triệu USD được ưu tiên hơn VaR cho mục đích vốn pháp định theo Basel III SA-CCR
VaR có điều kiện (Thiếu hụt dự kiến) tính trung bình các khoản lỗ trong 1% tình huống xấu nhất, mang lại 1,86 triệu USD so với ngưỡng VaR là 1,2 triệu USD. Tỷ lệ CVaR/VaR là 1,55 cho thấy rủi ro đuôi đáng kể vượt quá ngưỡng VaR - điển hình cho phân phối hàng hóa đuôi béo. Đánh giá cơ bản về sổ giao dịch (FRTB) của Basel III đã chuyển từ VaR sang mức thiếu hụt dự kiến làm thước đo rủi ro pháp lý chính một cách chính xác vì CVaR nắm bắt tốt hơn hình dạng của đuôi thua lỗ.
Ứng dụng thực tế
▾
Quản lý rủi ro tại bàn giao dịch tại các công ty kinh doanh hàng hóa và ngân hàng. Ứng dụng này thường được sử dụng bởi các chuyên gia cần phân tích định lượng chính xác để hỗ trợ việc ra quyết định, lập ngân sách và lập kế hoạch chiến lược trong các lĩnh vực tương ứng của họ
Tính toán vốn yêu cầu Basel III cho sổ sách kinh doanh hàng hóa. Những người thực hành trong ngành dựa vào tính toán này để đánh giá hiệu suất, so sánh các lựa chọn thay thế và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn và yêu cầu quy định đã được thiết lập, giúp các nhà phân tích tạo ra kết quả chính xác hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược, phân bổ nguồn lực và đánh giá hiệu suất giữa các tổ chức
Yêu cầu ký quỹ CME/ICE sử dụng phương pháp SPAN VaR — Các nhà nghiên cứu học thuật và sinh viên sử dụng phép tính này để xác thực các mô hình lý thuyết, hoàn thành bài tập môn học và phát triển sự hiểu biết sâu hơn về các nguyên tắc toán học cơ bản
Báo cáo rủi ro của quỹ phòng hộ hàng hóa cho các nhà đầu tư và nhà môi giới chính. Các nhà phân tích và lập kế hoạch tài chính kết hợp tính toán này vào quy trình làm việc của họ để đưa ra dự báo chính xác, đánh giá các kịch bản rủi ro và đưa ra các đề xuất dựa trên dữ liệu cho các bên liên quan
Định lượng rủi ro hàng hóa kho bạc doanh nghiệp để báo cáo cho hội đồng quản trị. Ứng dụng này thường được sử dụng bởi các chuyên gia cần phân tích định lượng chính xác để hỗ trợ việc ra quyết định, lập ngân sách và lập kế hoạch chiến lược trong các lĩnh vực tương ứng của họ
Trường hợp đặc biệt
▾
Trong thực tế, trường hợp đặc biệt này đòi hỏi phải xem xét cẩn thận vì các giả định tiêu chuẩn có thể không đúng. Khi gặp kịch bản này trong tính toán var danh mục hàng hóa, người thực hành nên xác minh các điều kiện biên, kiểm tra rủi ro chia cho 0 và xem xét liệu các giả định của mô hình có còn hiệu lực trong các điều kiện khắc nghiệt này hay không.
Trong thực tế, trường hợp đặc biệt này đòi hỏi phải xem xét cẩn thận vì các giả định tiêu chuẩn có thể không đúng. Khi gặp kịch bản này trong tính toán var danh mục hàng hóa, người thực hành nên xác minh các điều kiện biên, kiểm tra rủi ro chia cho 0 và xem xét liệu các giả định của mô hình có còn hiệu lực trong các điều kiện khắc nghiệt này hay không.
Trong thực tế, trường hợp đặc biệt này đòi hỏi phải xem xét cẩn thận vì các giả định tiêu chuẩn có thể không đúng. Khi gặp kịch bản này trong tính toán var danh mục hàng hóa, người thực hành nên xác minh các điều kiện biên, kiểm tra rủi ro chia cho 0 và xem xét liệu các giả định của mô hình có còn hiệu lực trong các điều kiện khắc nghiệt này hay không.
Biến động giá hàng ngày điển hình (Trung bình hàng năm, 2022-2024)
▾
| hàng hóa | Tập hàng năm | Số lượng hàng ngày xấp xỉ | 1D 99% VaR trên mỗi 1 triệu USD | Trình điều khiển rủi ro chính |
|---|---|---|---|---|
| Dầu thô WTI | 35-45% | 2,2-2,8% | 51.000-65.000 USD | Các quyết định của OPEC+, dữ liệu EIA |
| Khí tự nhiên (HH) | 60-100% | 3,8-6,3% | 88.000-147.000 USD | Thời tiết, xuất khẩu LNG |
| Xăng RBOB | 35-50% | 2,2-3,1% | 51.000-72.000 USD | Vết nứt lan rộng, hoạt động của nhà máy lọc dầu |
| Vàng | 12-18% | 0,75-1,1% | 17.500-26.000 USD | Chính sách của Fed, USD, tâm lý rủi ro |
| Bạc | 25-40% | 1,6-2,5% | 37.000-58.000 USD | Tương quan vàng + công nghiệp |
| Đồng LME | 20-30% | 1,3-1,9% | 30.000-44.000 USD | Cung, cầu Trung Quốc |
Câu hỏi thường gặp
▾
Những hạn chế của VaR đối với danh mục hàng hóa là gì?
VaR có một số hạn chế đáng kể trong các ứng dụng hàng hóa: (1) nó giả định phân phối lợi nhuận bình thường (hoặc gần bình thường) nhưng lợi nhuận hàng hóa có độ lệch và đuôi lớn; (2) các mối tương quan được sử dụng trong VaR tham số được ước tính từ dữ liệu lịch sử và có thể thay đổi đáng kể trong quá trình thị trường biến động; (3) VaR không nắm bắt được rủi ro thanh khoản - chi phí để bán lại các vị thế lớn trong thị trường kém thanh khoản; (4) nó bỏ qua độ lồi (rủi ro gamma) đối với các vị thế quyền chọn nếu chỉ sử dụng độ nhạy delta bậc nhất; và (5) nó mang tính lạc hậu và có thể không nắm bắt được các loại rủi ro mới (ví dụ: rủi ro về giá carbon) không có trong dữ liệu lịch sử.
Sự khác biệt giữa VaR và mức thiếu hụt dự kiến là gì?
VaR ở mức độ tin cậy 99% cho bạn biết khoản lỗ tối đa mà bạn mong đợi sẽ thấy trong 99% số ngày giao dịch - nó không cho bạn biết điều gì sẽ xảy ra tồi tệ như thế nào trong 1% số ngày tồi tệ nhất. Mức thiếu hụt dự kiến (CVaR) trả lời câu hỏi: nếu bạn nằm trong 1% kết quả tồi tệ nhất, tổn thất trung bình là bao nhiêu? Đối với các phân phối đuôi béo như lợi nhuận hàng hóa, ES thường bằng 1,5-2,5 lần VaR, cho thấy mức độ nghiêm trọng của các khoản lỗ đuôi mà VaR bỏ qua. Đánh giá cơ bản của Basel III về Sổ giao dịch yêu cầu ES thay vì VaR đối với vốn sổ sách giao dịch theo quy định.
VaR được sử dụng như thế nào cho các yêu cầu ký quỹ hàng hóa?
Các cơ quan thanh toán bù trừ của sàn giao dịch (CME Clearing, LME Clear) sử dụng các biến thể của mô phỏng lịch sử VaR (SPAN - Phân tích rủi ro danh mục đầu tư tiêu chuẩn, do CME phát triển) để tính toán yêu cầu ký quỹ ban đầu cho các vị thế hợp đồng tương lai. SPAN mô phỏng các khoản lãi và lỗ của danh mục đầu tư theo ma trận các kịch bản giá và biến động, đặt mức ký quỹ ở mức bù đắp các khoản lỗ dự kiến trong các điều kiện bất lợi nhưng hợp lý. VaR cao hơn = yêu cầu ký quỹ cao hơn = có nhiều vốn hơn trong hoạt động giao dịch. Các nhà giao dịch tích cực tìm kiếm sự bù đắp cho danh mục đầu tư (mua và bán làm giảm VaR ròng) để giảm thiểu yêu cầu ký quỹ.
Rủi ro tương quan trong danh mục hàng hóa là gì?
Mối tương quan hàng hóa rất không ổn định và phụ thuộc vào chế độ. Trên thị trường bình thường, dầu và đồng có thể có mối tương quan là 0,4; trong một cú sốc về cầu, chúng có thể đạt tới 0,9 khi tất cả các mặt hàng mang tính chu kỳ đều giảm giá cùng nhau. Ngược lại, những cú sốc về nguồn cung thường tác động đến từng mặt hàng riêng lẻ, phá vỡ các mối tương quan điển hình. Vàng thường có mối tương quan nghịch với tài sản rủi ro trong thời kỳ khủng hoảng nhưng có thể mất đi đặc tính này khi căng thẳng tài chính buộc phải thanh lý tất cả tài sản. Các mô hình VaR sử dụng ma trận tương quan cố định được ước tính từ các thị trường bình lặng sẽ đánh giá thấp rủi ro một cách có hệ thống trong các cuộc khủng hoảng.
Quyền chọn hàng hóa ảnh hưởng đến tính toán VaR như thế nào?
Quyền chọn tạo ra các cấu hình hoàn trả phi tuyến tính mà các phương pháp VaR dựa trên delta đơn giản đánh giá thấp. Quyền chọn mua dầu thô WTI có đồng bằng dương (tăng khi dầu tăng) nhưng cũng có gamma dương (đồng bằng tăng tốc khi dầu tăng). VaR delta tiêu chuẩn chỉ tính toán rủi ro từ độ nhạy giá tuyến tính; delta-gamma VaR thêm hiệu chỉnh lồi bậc hai. Đối với các sổ quyền chọn lớn, việc đánh giá lại toàn bộ theo từng kịch bản lịch sử (định giá lại toàn bộ lưới) là cần thiết để có VaR chính xác, vì các phép tính gần đúng phân tích là không đủ cho các quyền chọn đang có lãi hoặc sắp hết hạn.
Backtesting là gì và tại sao nó lại cần thiết cho mô hình VaR?
Backtesting so sánh các dự đoán của mô hình VaR với kết quả P&L hàng ngày thực tế tiếp theo để đánh giá độ chính xác của mô hình. Nếu VaR 1 ngày 99% được hiệu chỉnh chính xác, bạn sẽ thấy tổn thất thực tế vượt quá dự báo VaR trong khoảng 1% thời gian (khoảng 2-3 lần mỗi năm đối với dữ liệu hàng ngày). Hệ thống đèn giao thông của Basel III phân loại các mô hình VaR theo số lượng ngoại lệ kiểm tra lại mỗi năm: ít hơn 5 ngoại lệ = vùng xanh (mô hình có thể chấp nhận được); 5-9 = vùng màu vàng (áp dụng vốn bổ sung); 10+ = vùng màu đỏ (mô hình bị từ chối, bắt buộc phải hiệu chỉnh lại). Các cơ quan quản lý sử dụng kết quả kiểm tra ngược để đánh giá tính đúng đắn của các mô hình VaR nội bộ của ngân hàng.
Rủi ro cấu trúc kỳ hạn phù hợp với VaR hàng hóa như thế nào?
Một danh mục đầu tư hàng hóa hiếm khi có rủi ro giao ngay duy nhất - nó thường bao gồm các vị thế trong nhiều tháng hợp đồng (ví dụ: dầu thô dài hạn tháng 6, dầu thô tháng 9 ngắn hạn) với mức độ tiếp xúc với cả biến động giá hoàn toàn và chênh lệch giữa các tháng. Rủi ro cấu trúc kỳ hạn (còn gọi là rủi ro đường cong hoặc rủi ro cơ bản) yêu cầu đưa cấu trúc tương quan trên toàn bộ đường cong tương lai vào tính toán VaR. Một danh mục đầu tư với các vị thế gần và xa bù đắp có thể có VaR giá hoàn toàn thấp nhưng VaR cấu trúc kỳ hạn đáng kể nếu chênh lệch giữa các tháng không ổn định. Các hệ thống rủi ro hàng hóa phức tạp mô hình hóa toàn bộ đường cong kỳ hạn như một yếu tố rủi ro tương quan.
Lỗi thường gặp cần tránh
▾
- !Sử dụng VaR làm thước đo rủi ro duy nhất — luôn bổ sung thêm kiểm tra sức chịu đựng, phân tích kịch bản và Thiếu hụt dự kiến để đánh giá rủi ro đầy đủ.
- !Ước tính mối tương quan từ các cửa sổ lịch sử ngắn có thể không bao gồm các giai đoạn căng thẳng - sử dụng các mối tương quan căng thẳng cùng với các mối tương quan trong giai đoạn bình thường.
- !Tổng hợp VaR trên các danh mục phụ hàng hóa bằng phép cộng đơn giản - điều này phóng đại tổng VaR của danh mục đầu tư bằng cách bỏ qua lợi ích đa dạng hóa.
- !Không tính đến rủi ro cấu trúc kỳ hạn - coi mỗi vị thế hàng hóa là một rủi ro giao ngay duy nhất sẽ bỏ lỡ rủi ro cơ bản giữa các tháng hợp đồng.
- !Coi các vi phạm VaR là lỗi mô hình - dự đoán các vi phạm VaR thường xuyên ở độ tin cậy 99% (khoảng 2-3 mỗi năm) và sẽ không tự động kích hoạt các thay đổi mô hình.
Mẹo Chuyên Nghiệp
Bổ sung cho báo cáo VaR hàng ngày của bạn bằng phân bổ 'độ nhạy P&L' — chia nhỏ số lượng VaR của danh mục đầu tư đến từ mỗi mặt hàng và từng yếu tố rủi ro (giá chung, hình dạng đường cong, độ biến động). Sự phân bổ này xác định các rủi ro tập trung tổng hợp mặt nạ VaR và hướng sự chú ý phòng ngừa rủi ro đến những người đóng góp biên lớn nhất cho rủi ro danh mục đầu tư.
Bạn có biết?
Việc J.P. Morgan giới thiệu RiskMetrics vào năm 1994 - khuôn khổ VaR được tiêu chuẩn hóa đầu tiên - đã dân chủ hóa việc đo lường rủi ro thị trường và cuối cùng đưa VaR trở thành ngôn ngữ chung của quản lý rủi ro tài chính trên toàn thế giới. Tài liệu kỹ thuật RiskMetrics ban đầu được xuất bản miễn phí trên internet, một ví dụ ban đầu về phương pháp đo lường rủi ro nguồn mở đã làm thay đổi toàn bộ ngành tài chính.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
Tài liệu tham khảo
Nhận Mẹo Toán Hàng Tuần
Tham gia cùng 12.000+ người đăng ký để nhận mẹo về máy tính mỗi tuần.