„Monte Carlo VaR“ yra metodas įvertinti VaR (vertės rizika), kuris kompiuterio programine įranga sukuria šimtus ar tūkstančius galimų rezultatų, remiantis pradiniais vartotojo įvestais duomenimis.
Gauti rezultatai yra surikiuoti nuo didžiausio iki mažiausio pelningumo, kaip apskaičiuojant VaR istoriniu metodu. Toliau nustatome 5% duomenų, kurių grąža yra mažiausia, o didžiausia iš tų 5% mažiausių grąžų bus VaR. Duomenys paprastai pateikiami grafiškai, kad būtų geriau vizualizuoti rezultatai ir jų dažnis.
Savo ruožtu pagrindinis VaR įvertinimo Monte Karlo metodu privalumas yra jo pagrindinis trūkumas, nes priklausomai nuo įvestų pradinių duomenų, bus sukurta prielaidų serija, kuri vadovausis rezultatais (priklausomybė nuo kelio arba priklausoma nuo pasirinkto kelio). Atsižvelgiant į Monte Karlo sudėtingumą, jūs galite klaidingai jausti patikimumą, tačiau, jei įvesti duomenys (įvestys) nėra teisingi, informacija nebus patikima. Nepaisant to, jis paprastai yra tikslesnis nei parametrinis VaR metodas.
Monte Karlo modeliavimasVaR pavyzdys Monte Karlo metodu
Įsivaizduokite, kad sugeneravę 100 skirtingų rezultatų kompiuterine programa (paprastai naudojama daugiau, bet mes naudosime 100, kad palengvintume pavyzdį) ir surikiavus gautas reikšmes nuo didžiausios iki mažiausios, gauname, kad penki blogiausi yra šie: :
-15,25%, -12,75%, -10,85%, -10,05%, -8,75%
Jei norime apskaičiuoti VaR esant 95% patikimumui, turime pasirinkti 5%, kurio rezultatai yra blogiausi. Tada mes pasirenkame penktą blogiausią rezultatą (5% iš 100) per visą laikotarpį, kuris yra -8,75%. Jei manysime, kad investicija į šį turtą siekia 1 milijoną eurų, 5% VaR bus 87 500 eurų, tai yra 5% tikimybė prarasti mažiausiai 87 500 eurų ir 95% tikimybė, kad šie nuostoliai bus mažesni. Todėl įmonė turės atsižvelgti į tai, kad penki iš 100 mėnesių neteks mažiausiai 87 500 eurų arba kad vienas iš 20 mėnesių neteks mažiausiai 87 500 eurų.
