वैल्यू इन रिस्क (वीएआर) में विचरण / सह-मैट्रिक्स मैट्रिक्स या पैरामीट्रिक पद्धति क्या है? | इन्व्हेस्टॉपियाडा

विचरण सहप्रसरण मैट्रिक्स का उपयोग कर एक बहु परिसंपत्ति पोर्टफोलियो के लिए वीएआर (सितंबर 2024)

विचरण सहप्रसरण मैट्रिक्स का उपयोग कर एक बहु परिसंपत्ति पोर्टफोलियो के लिए वीएआर (सितंबर 2024)
वैल्यू इन रिस्क (वीएआर) में विचरण / सह-मैट्रिक्स मैट्रिक्स या पैरामीट्रिक पद्धति क्या है? | इन्व्हेस्टॉपियाडा
Anonim
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पैरामीट्रिक विधि, जिसे विचरण-सहकारिता पद्धति के रूप में भी जाना जाता है, संपत्तियों के पोर्टफोलियो के जोखिम पर मूल्य की गणना करने के लिए एक जोखिम प्रबंधन तकनीक है। जोखिम में मान एक सांख्यिकीय जोखिम प्रबंधन तकनीक है, जो एक अधिकतम निवेश के पोर्टफोलियो को एक निश्चित समय सीमा के भीतर सामना करने की संभावना है जो एक निश्चित स्तर के आत्मविश्वास के साथ होती है। जोखिम में मान की गणना करने के लिए विचरण-संप्रदाय विधि, निवेश पोर्टफोलियो का मतलब, या अपेक्षित मूल्य और मानक विचलन की गणना करता है।

विचरण-संप्रदाय पीछे-पीछे की अवधि में निवेश के मूल्य आंदोलनों को देखता है और पोर्टफोलियो के अधिकतम नुकसान की गणना करने के लिए संभावना सिद्धांत का उपयोग करता है। जोखिम में मूल्य के लिए विचरण-संप्रदाय विधि एक निवेश या सुरक्षा के मूल्य आंदोलनों के मानक विचलन की गणना करता है मान लें कि शेयर की कीमतों में वापसी और उतार-चढ़ाव सामान्य वितरण का पालन करते हैं, निर्दिष्ट आत्मविश्वास स्तर के भीतर अधिकतम नुकसान की गणना की जाती है।

उदाहरण के लिए, एक पोर्टफोलियो पर विचार करें जिसमें केवल एक सुरक्षा, स्टॉक एबीसी शामिल है। मान लीजिए $ 500, 000 शेयर एबीसी में निवेश किया गया है। स्टॉक एबीसी की 252 दिन या एक ट्रेडिंग वर्ष पर मानक विचलन 7% है। सामान्य वितरण के बाद, 95% आत्मविश्वास स्तर में 1 का z-score है। 645. इस पोर्टफोलियो में जोखिम का मूल्य $ 57, 575 ($ 500000 * 1। 645 * 07) है। इसलिए, 95% विश्वास के साथ, किसी दिए गए व्यापारिक वर्ष में अधिकतम हानि $ 57, 575 से अधिक नहीं होगा।

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दो प्रतिभूतियों के साथ पोर्टफोलियो के जोखिम पर मूल्य पहले पोर्टफोलियो की अस्थिरता की गणना से निर्धारित किया जा सकता है पहली परिसंपत्ति के मानक विचलन के वर्ग के पहले संपत्ति के वजन का वर्ग गुणा करें और दूसरे संपत्ति के मानक विचलन के वर्ग के गुणा करके दूसरे परिसंपत्ति के वजन के वर्ग में जोड़ें। उस संपत्ति को दो संपत्तियों में जोड़ना, दो संपत्तियों के बीच सहसंबंध गुणांक द्वारा पहली और दूसरी परिसंपत्तियों के वजन से गुणा किया जाता है, संपत्ति के मानक विचलन और परिसंपत्ति दो के मानक विचलन द्वारा गुणा किया जाता है। फिर उस मान का वर्गमूल z-score और पोर्टफोलियो मान से गुणा करें।

उदाहरण के लिए, मान लें कि एक जोखिम प्रबंधक एक दिन के क्षितिज के लिए पैरामीट्रिक पद्धति का उपयोग करके जोखिम पर मूल्य की गणना करना चाहता है। पहली संपत्ति का वजन 40% है, और दूसरी परिसंपत्ति का वजन 60% है। पहली संपत्ति के लिए मानक विचलन 4% है और दूसरा परिसंपत्ति के लिए 7% है। दोनों के बीच सहसंबंध गुणांक 25% है। पोर्टफोलियो मूल्य 50 मिलियन डॉलर है। 95% आत्मविश्वास स्तर के साथ, एक-दिवसीय अवधि के जोखिम पर पैरामीट्रिक मान, $ 3 है। 99 मिलियन
($ 50000000 * (- 1. 645) * √ (0.4 ^ 2 * 004 ^ 2 + 0। 6 ^ 2 * 0। 07 ^ 2 + 2 * 0। 4 * 0। 6 * 0। 04 * 0। 07 * 0। 25))।

यदि एक पोर्टफोलियो में कई संपत्तियां हैं, तो उसकी अस्थिरता एक मैट्रिक्स का उपयोग करके गणना की जाती है। सभी संपत्तियों के लिए एक विचरण-सह-मैट्रिक्स गणना की जाती है पोर्टफोलियो में परिसंपत्तियों के वजन के वेक्टर को सभी परिसंपत्तियों के संप्रभु मैट्रिक्स द्वारा गुणा की गई संपत्तियों के वजन के वेक्टर के स्थानांतरण से गुणा किया जाता है।