मूल्य में जोखिम (VaR) में “नॉनलाइनियर” एक्सपोजर क्या है?

निवेश के पोर्टफोलियो का निर्माण करते समय, निवेशक और व्यापारी जोखिम और संभावित नुकसान को कम करना चाहते हैं। पारंपरिक प्रथाओं, जैसे विविधीकरण, एक पोर्टफोलियो के जोखिम को कम करने में मदद करते हैं।

वास्तव में एक पोर्टफोलियो के जोखिम को कम करने और एक ऐसे बिंदु को प्राप्त करने के लिए जिस पर एक व्यापारी एक निश्चित नुकसान के साथ सहज होगा, व्यापारी को पहले यह समझना होगा कि उनके पोर्टफोलियो का संभावित नुकसान क्या है और समायोजन करना है। विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय उपकरण हैं जो व्यापारियों और निवेशकों को पोर्टफोलियो के जोखिम को निर्धारित करने में मदद करते हैं, जो कि जोखिम (VaR) का सबसे आम मूल्य है ।

चाबी छीन लेना

• व्यापारियों और निवेशकों का लक्ष्य अपने व्यापारिक विभागों के जोखिम और संभावित नुकसान को कम करना है।
• जोखिम को निर्धारित करने में मदद करने के लिए सबसे आम सांख्यिकीय उपकरणों में से एक और संभावित नुकसान जोखिम (VaR) पर मूल्य है।
• VaR विश्वास की डिग्री के साथ एक निर्दिष्ट समय सीमा के भीतर एक पोर्टफोलियो के संभावित नुकसान को मापता है।
• जोखिम जोखिम दो प्रकार के होते हैं: रैखिक और गैर-रेखीय।
• नॉनलाइनियर डेरिवेटिव वे होते हैं जिनका भुगतान समय के साथ बदल जाता है और स्ट्राइक प्राइस का स्थान स्पॉट प्राइस होता है।
• नॉनलाइनर डेरिवेटिव्स नॉनलाइनर रिस्क एक्सपोजर के साथ आते हैं जहां रिटर्न का वितरण तिरछा होता है।
• क्योंकि नॉनलाइनियर व्युत्पन्न के रिटर्न को सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है, एक मानक VaR मॉडल काम नहीं करेगा और इसके बजाय, एक अन्य मॉडल, जैसे कि मोंटे कार्लो VaR, का उपयोग करने की आवश्यकता होगी।

जोखिम पर मूल्य (VaR)

मूल्य पर जोखिम (VaR) एक सांख्यिकीय जोखिम प्रबंधन तकनीक है जो एक पोर्टफोलियो से जुड़े वित्तीय जोखिम की मात्रा निर्धारित करती है। एक पोर्टफोलियो का वीआर आत्मविश्वास की डिग्री के साथ एक निर्दिष्ट समय अवधि के भीतर संभावित नुकसान की मात्रा को मापता है। उदाहरण के लिए, एक ऐसे पोर्टफोलियो पर विचार करें, जिसमें $ 5 मिलियन के जोखिम में 1% एक दिन का मूल्य हो। 99% आत्मविश्वास के साथ, सबसे खराब दैनिक नुकसान $ 5 मिलियन से अधिक नहीं होगा। 1% संभावना है कि पोर्टफोलियो किसी भी दिन $ 5 मिलियन से अधिक खो सकता है।

आमतौर पर एक पोर्टफोलियो में दो प्रकार के जोखिम जोखिम होते हैं: रैखिक या गैर-रेखीय। नॉनलाइनर जोखिम नॉनलाइनियर डेरिवेटिव से उत्पन्न होता है; जिनकी अदायगी समय के साथ बदलती है और स्ट्राइक प्राइस का स्थान स्पॉट प्राइस तक पहुंच जाता है ।

डेरिवेटिव के प्रकार

डेरिवेटिव्स या तो रैखिक या गैर-रेखीय हो सकते हैं, जो उनके पेआउट प्रोफाइल पर निर्भर करता है। एक विशिष्ट प्रकार के व्युत्पन्न के लिए सही सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करना महत्वपूर्ण है।

ग़ैर

नॉनलाइनियर पोर्टफोलियो के वैर गणना में नॉनलाइनर जोखिम जोखिम उत्पन्न होता है। नॉनलाइनियर डेरिवेटिव, जैसे कि विकल्प, विभिन्न प्रकार की विशेषताओं पर निर्भर करते हैं, जिसमें निहित अस्थिरता, परिपक्वता का समय, अंतर्निहित परिसंपत्ति मूल्य और वर्तमान ब्याज दर शामिल हैं।

ऐतिहासिक डेटा को रिटर्न पर इकट्ठा करना मुश्किल है क्योंकि मानक वैक्टर दृष्टिकोण का उपयोग करने के लिए विकल्प रिटर्न को सभी विशेषताओं पर वातानुकूलित करना होगा। ब्लैक-स्कोल्स मॉडल या एक अन्य विकल्प मूल्य निर्धारण मॉडल में विकल्पों के साथ जुड़े सभी विशेषताओं को इनपुट करने से व्युत्पन्न की प्रकृति के कारण मॉडल गैर-अस्पष्ट हो जाते हैं। इसलिए, अदायगी घटता है, या अंतर्निहित परिसंपत्ति की कीमतों के एक समारोह के रूप में विकल्प प्रीमियम, बिना तार के हैं, क्योंकि संबंधित मूल्य इनपुट के समय और मॉडल के अस्थिरता वाले हिस्से के कारण आनुपातिक नहीं है क्योंकि विकल्प संपत्ति को बर्बाद कर रहे हैं ।

कुछ डेरिवेटिव की अशुद्धि एक पोर्टफोलियो के VaR में nonlinear जोखिम जोखिम की ओर जाता है। नॉनलाइनरिटी को एक सादे वेनिला कॉल विकल्प के पेऑफ आरेख में देखा जा सकता है । शेयर की कीमत के संबंध में, विकल्प की समाप्ति तिथि से पहले पेऑफ आरेख में एक मजबूत सकारात्मक उत्तल भुगतान प्रोफ़ाइल है।

जब कॉल विकल्प एक बिंदु पर पहुंचता है जहां विकल्प पैसे में होता है, तो यह उस बिंदु तक पहुंचता है जहां पेऑफ रैखिक हो जाता है। इसके विपरीत, एक कॉल विकल्प के रूप में पैसे से बाहर हो जाता है, जिस दर पर विकल्प पैसे खो देता है जब तक कि विकल्प प्रीमियम शून्य नहीं होता है।

कुकुदता

यदि एक पोर्टफोलियो में विकल्प जैसे गैर-रेखीय डेरिवेटिव शामिल हैं, तो पोर्टफोलियो रिटर्न के वितरण में एक सकारात्मक या नकारात्मक तिरछा या उच्च या निम्न कर्टोसिस होगा। तिरछापन उपायों अपने मतलब के चारों ओर एक प्रायिकता वितरण का विषमता। कर्टोसिस माध्य के आसपास वितरण को मापता है; एक उच्च कुर्तोसिस में वितरण की मोटी पूंछ होती है, और एक कम कुर्तोसिस में वितरण की पतली पूंछ होती है।

इसलिए, वीआरआर विधि का उपयोग करना मुश्किल है जो रिटर्न मानता है सामान्य रूप से वितरित किया जाता है। इसके बजाय, नॉनक्लियर एक्सपोज़र वाले पोर्टफोलियो की VaR गणना की गणना आमतौर पर पोर्टफोलियो के VaR का अनुमान लगाने के लिए विकल्प मूल्य निर्धारण मॉडल के मोंटे कार्लो VaR सिमुलेशन का उपयोग करके की जाती है ।

तल – रेखा

मूल्य पर जोखिम (VaR) एक सांख्यिकीय उपकरण है जो एक निश्चित समय के साथ एक निश्चित समय में पोर्टफोलियो के संभावित नुकसान को मापता है। एक मानक वीएआर दृष्टिकोण nonlinear डेरिवेटिव के अनुरूप नहीं है, क्योंकि उनके रिटर्न सामान्य रूप से वितरित नहीं किए जाते हैं। मोंटे कार्लो VaR जैसे अन्य VaR दृष्टिकोण, रिटर्न के अनियमित वितरण के लिए नुकसान की माप की भविष्यवाणी करने के लिए बेहतर अनुकूल हैं।