A Monte Carlo VaR egy módszer a VaR (Value at Risk) becslésére, amely számítógépes szoftver segítségével több száz vagy ezer lehetséges eredményt generál a felhasználó által megadott kezdeti adatok alapján.
A kapott eredményeket a legmagasabbtól a legkisebb jövedelmezőségig sorrendbe állítják, ahogyan a VaR-t a korábbi módszerrel számolják. Ezután az adatok 5% -át azonosítjuk a legalacsonyabb hozammal, és a legmagasabb az 5% -os legalacsonyabb hozam a VaR. Az adatokat általában grafikusan mutatjuk be, hogy jobban láthassuk az eredményeket és azok gyakoriságát.
A VaR Monte Carlo módszerrel történő becslésének legfőbb előnye viszont a fő hátránya, mivel a bevitt kezdeti adatoktól függően egy sor feltételezés keletkezik, amely az eredményeket irányítja (útfüggőség vagy a választott úttól függ). Monte Carlo bonyolultsága miatt hamis érzése lehet a megbízhatóságnak, de ha a megadott adatok (bemenetek) nem helyesek, akkor az információk nem lesznek megbízhatóak. Ennek ellenére általában pontosabb, mint a parametrikus VaR módszer.
Monte Carlo szimulációPélda VaR-ra Monte Carlo módszerrel
Képzelje el, hogy miután 100 különböző eredményt generált a számítógépes program (általában többet használunk, de 100-at használunk a példa megkönnyítésére), és a kapott értékeket a legmagasabbról a legalacsonyabbra rendezve kapjuk, hogy az öt legrosszabb a következő :
-15,25%, -12,75%, -10,85%, -10,05%, -8,75%
Ha a VaR-t 95% -os megbízhatósággal akarjuk kiszámítani, akkor a legrosszabb eredménnyel rendelkező 5% -ot kell választanunk. Ezután a teljes időszak ötödik legrosszabb eredményét (100% 5% -a) választjuk, ami -8,75%. Ha azt feltételezzük, hogy az eszközbe történő befektetés 1 millió euró, akkor az 5% -os VaR 87 500 euró lesz, vagyis 5% -os valószínűséggel elveszít legalább 87 500 eurót, és 95% annak a valószínűsége, hogy ez a veszteség kisebb. Ezért a vállalatnak figyelembe kell vennie, hogy minden 100 hónapból öt elveszít legalább 87 500 eurót, vagy hogy minden 20 hónapból egy legalább 87 500 eurót veszít.
