a:

Số mô phỏng tối thiểu phải được tính cho một đánh giá rủi ro có giá trị chính xác hợp lý (VaR) thường được coi là 1, 000, nhưng tiêu chuẩn ngành phải chạy tối thiểu là 10, 000 mô phỏng.

Phương pháp Monte Carlo để đánh giá VaR là một biến thể của phương pháp trả về lịch sử, một phương pháp dựa vào sự hình thành số ngẫu nhiên. Ưu điểm chính của phương pháp này là nó thường xem xét một phạm vi rộng hơn các kết quả có thể so với phương pháp lịch sử, cung cấp đánh giá chính xác hơn về tổng số rủi ro. Những người ủng hộ phương pháp lịch sử lập luận rằng các kết quả lịch sử thực tế cung cấp một đánh giá thực tế hơn về mức độ rủi ro có thể xảy ra, mặc dù chúng không bao gồm tất cả các kịch bản có thể xảy ra.

VaR là một công cụ đánh giá rủi ro quản lý đã được phát triển để tăng cường các biện pháp rủi ro truyền thống của sự biến động. Các vấn đề được xác định với các biện pháp biến động là họ thường không phân biệt giữa sự biến động tốt và sự biến động xấu. Sự biến động không thực sự là một rủi ro nếu nó làm tăng giá trị của một khoản đầu tư. VaR dựa trên việc tập trung đánh giá rủi ro để trả lời câu hỏi về tổn thất tiềm năng tối đa - hay chính xác hơn, mức giảm tiềm năng tối đa hoặc mức độ rút gọn tạm thời mà có thể xảy ra. Ví dụ, mặc dù về mặt lý thuyết có thể bị mất 100% số tiền mua cổ phiếu của General Motors, nhưng đó không phải là khả năng thực tế. VaR đã trở thành một phương pháp được sử dụng rộng rãi để đánh giá rủi ro trong các công ty dịch vụ tài chính và đầu tư lớn.

VaR đo lường những tổn thất tiềm tàng của một tài sản cá nhân hoặc toàn bộ danh mục đầu tư của các khoản đầu tư trong một khoảng thời gian nhất định và với một mức độ tin cậy nhất định. Mức độ tự tin chủ yếu là một biện pháp xác suất. Ví dụ, nếu tính toán VaR của tài sản đầu tư là $ 1, 000 trong khoảng thời gian một tháng với mức độ tự tin 95%, có nghĩa là chỉ có 5% xác suất bị tổn thất lớn hơn $ 1, 000 trong khung thời gian của một tháng. Tính toán VaR có thể xác định bất kỳ mức độ tự tin nào, nhưng chúng thường chạy với mức độ tin cậy là 90%, 95% hoặc 99%.

Ba phương pháp chính được sử dụng để tính VaR là phương pháp lịch sử, phương pháp phương sai và phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Phương pháp lịch sử sử dụng đầu vào của lợi nhuận thực tế lịch sử trên một tài sản đầu tư, tổ chức lại chúng xuất hiện theo thứ tự từ kết quả tổn thất tồi tệ nhất đến lợi nhuận tốt nhất đến. Kết quả thường giống với đường cong chu kỳ thống kê điển hình, cho thấy xác suất cao hơn đối với lợi nhuận xuất hiện thường xuyên hơn và xác suất thấp nhất cho lợi nhuận đầu tư ít nhất thông thường.

Thay vì lợi tức lịch sử thực tế, phương pháp Monte Carlo sử dụng một bộ tạo số ngẫu nhiên để tạo ra một loạt các kết quả đầu tư có thể có. Điểm yếu tiềm tàng của phương pháp nằm ở hiệu quả mà số liệu ban đầu được tạo ngẫu nhiên có thể có đối với kết quả tổng thể, đó là lý do tại sao nên chạy ít nhất 1 000 mô phỏng. Mỗi mô phỏng tạo ra các kết quả khác nhau, nhưng một số lượng mô phỏng cao hơn dẫn đến sự biến đổi trung bình nhỏ hơn giữa các mô phỏng.