The practice of assessing market risk based on the value at risk approach

Адабиётлар таҳлили
Дастлаб рискли қиймат концепцияси 1980 йиллар охири ва 1990 йиллар бошларида йирик банклар умумий рискларни баҳолаш учун фойдаланишни бошлашди. Value at Risk ғояси J.P. Morgan банкининг Директорлар кенгаши раиси Деннис Везерстоунга тегишли ҳисобланади [3]. Value at Risk ибораси биринчи бор 1993 йилда АҚШнинг 30 та йирик молиявий ташкилотларидан иборат «Ўттизлар Гуруҳи» (G30) буюртмасига кўра J.P. Morgan томонидан тайёрланган “Derivatives: practices and principles Ҳисоботи”да ишлатилади [4]. Value at Risk рискни баҳолаш усули сифатида 1994 йилдан бери J.P. Morgan томонидан RiskMetrics™ методологиясида қўлланилиб келинади [5].
VaR усули оддийлигига қарамасдан унинг калькуляцияси мураккаб ҳисобланади. Айниқса, портфел VaRининг ҳисобланиши қийинлиги унинг таркибида юзлаб активлар мужассамланган, маълум давр оралиғида таркиби ўзгариб боришини моделлаштириш мушкил ҳисобланади [6]. VaRнинг амалиётга жорий қилиш нафақат саноатга, балки тадқиқотчилар учун ҳам долзарблиги юқори ҳисобланади [7]. Портфел VaRини ҳисоблаш учун ишлаб чиқилган дастлабки услубиёт қуйидаги учта ёндашувлардан иборат бўлган: 1) вариация-ковариация ёндашуви (параметрик усул); 2) ретроспектив симуляция (нопараметрик усул); 3) Монте Карло симуляцияси (яримпараметрик усул) [8].
Параметрик ёндашувда рискни эҳтимолликнинг эгри чизиқларини маълумотга мослаштириш (келтириш) орқали ҳисобланади. Сўнгра мазкур келтирилган эгри чизиқлардан VaR чиқариб олинади (ҳисоблаб чиқарилади) [9]. RiskMetrics VaR ҳисобланишининг параметрик усули бўйича биринчи модел бўлиб, даромадлилик нормал тақсимот қонуниятига кўра ёйилади деган фараз орқали VaRни ҳисоблайди [10]. RiskMetricsда асосан учта камчилик кузатилган. Биринчиси – эмпирик кузатувлар даромадлилик нормал тақсимотга бўйсинмаслигини кўрсатди [11]. Иккинчиси – вариатив волатиллик ва кластер волатиллик каби волатилликнинг баъзи ночизиқли хусусиятларини қамраб олади, лекин асимметрия ва левередж самарасини ҳисобга олмайди [12]. Учинчиси – даромадлилик мустақил ва бир хил (идентик) тақсимотга эга бўлиши керак шартидир [13].
Нопараметрик ёндашув, ретроспектив симуляция (Historical Simulation) усулида даромадлилик тақсимоти бўйича кескин чеклов (шарт)ларсиз VaRни ҳисоблашга интилади. Яъни яқин келажак яқин ўтмиш сингари бўлади деган шарт (фараз)га асосланади. Нопараметрик усулларга тарихий симуляция ва зичликнинг нопараметрик баҳолаш усуллари киради [14]. Бу ёндашувни тадбиқ қилиш қулай ҳисобланиб, статистик усуллар ёрдамида такомиллаштириш мумкин [15]. Тарихий симуляция модели кенг қўлланилишига қарамасдан аниқлайдиган натижаси статистик маълумотларга буткул таяниб қолгани унинг камчилиги ҳисобланади. Агар маълумотлар давр оралиғидаги динамикаси сокин (паст тебранишда) бўлса, риск даражасини камайтириб кўрсатади ва агар маълумотлар юқори волатилликка эга бўлса, модел риск даражасини ҳаддан ташқари юқори деб аниқлайди [16].
Яримпараметрик ёндашув, Монте Карло симуляцияси усули. Монте Карло – дастлаб 1949 йилда Н.Метрополис ва С.Улам «Монте-Карло усули» номли мақоласида ишлатилган. Монте-Карло усули – тасодифий жараёнларни ўрганиш учун рақамли усуллар гуруҳидир. Мазмунан жараён тасодифий миқдорлар генератори ёрдамида математик модел билан тавсифланади. Модел кўплаб маротаба қайта ҳисобланади ва ҳосил бўлган маълумотлар асосида ўрганилаётган жараённинг эҳтимолий жиҳат (характеритика)лари ҳисоблаб чиқилади. Монте Карло симуляцияси активлар ёки портфелни ўзида акс эттирадиган бирор бир тасодифий жараённи симуляция қилиш учун умумий усул ҳисобланади. Етарли симуляциялар сонидан кейин йўқотишлар тақсимотини ва турли эҳтимолликлар учун VaRни ҳисоблайди [17].