Ulemper risiko (betydning, eksempel) - Hva er ulemperisiko?

Downside Risk Betydning

Ulemperisikoen er et statistisk mål som beregner verditapet på verdipapiret på grunn av endringer i markedsforholdene og blir også referert til som usikkerheten om at den realiserte avkastningen kan være mye mindre enn forventet resultat. Sagt, det hjelper med å kvantifisere det verste tapet som en investering kan føre til hvis markedet endrer retning.

Komponenter av nedsiden risiko

Følgende er de viktigste komponentene i en nedsatt risikomåling

• Time Horizon - Den mest kritiske parameteren for å analysere risikomåling er tidshorisonten. Denne faktoren blir enda mer kritisk for ulemperisikoen. Tidshorisonten hjelper oss med å begrense analysen vår for en bestemt tidsperiode, noe som gjør beregningen mer presis og er modeller mer robuste. Det bør være viktig å ta med riktig prøveplass for å sikre at tidshorisonten du valgte er upartisk og er fri for sykliske avvik.
• Confidence Interval - Downside risk er en studie basert på statistiske tiltak. Derfor blir det viktig at en riktig og klar tillitsformel velges ettersom alle videre beregninger vil være basert på den. Denne parameteren bør defineres basert på komfortnivået til investoren eller institusjonen som utfører analysen. Det er ikke noe bestemt tall som er riktig eller galt, men et referanseindeks basert på hvilken du bestemmer deg for å ta risikoen.

Formel for nedsiden risiko

Det kan være mange måter å beregne ulemperisikoen på. Du kan bruke standardavvik, forventet mangel eller risiko ved risiko, som har flere metoder som historisk simulering, varians-kovarians, etc. Målet er å beregne det maksimale du kan miste basert på prøveområdet (underliggende data) for en bestemt tidshorisont og konfidensintervall.

For varians-covariance-metoden beregnes nedadgående risiko (VAR) som:

VAR = - Z (z- verdi basert på konfidensintervall) X Std. avvik

Eksempel på ulemperisiko

La oss se det enkle eksemplet for å forstå det på en bedre måte.

Tenk på eksemplet på et selskap ABC hvis aksjen handles til $ 1000. Tabellen nedenfor viser den månedlige avkastningen i ett år.

Måned	Returnerer
Jan.	-12%
Feb	-5%
Mar	6%
Apr	7%
Kan	3%
Jun	-2%
Jul	15%
Aug	-8%
Sep	10%
Okt	-4%
Nov	9%
Des	-3%

La oss beregne ulemperisikoen for denne aksjen basert på tidligere avkastning, og for å holde forholdene enkle; vi vil beregne ved hjelp av mekanismen til historisk metode. La oss bestemme konfidensintervallet og tidshorisonten.

• Konfidensintervall: 75%
• Tidshorisont: 1 år

Returnerer i sortert rekkefølge

Beregning av maksimalt tap

• Maks tap = 3

Når vi ordner avkastningen i sortert rekkefølge, vil vi fokusere på de nederste 25% avkastningene (maks. Tap), 3 (75% av 12). Derav cutoff vil være 4 ^th retur. Enkelt sagt, med et konfidensintervall på 75%, har vi beregnet ulemperisikoen til -5%.

Se Excel-arket gitt ovenfor for detaljert beregning.

Fordeler

• Hjelper med å planlegge i verste fall: Hvis du ikke planlegger, planlegger du å mislykkes. Ulemperrisiko gjør at du kan forberede deg på det verste tilfellet ved å forstå hvor mye investering som kan føre til tap hvis det anslåtte synet viser seg å være feil. Det er ikke vanlig at investeringer gjøres for avkastning og oppfyllelse av markedsfrie renter, ofte definert av amerikanske statspapirer. Men det kan være scenarier når ting ikke går som forventet på grunn av nyheter eller en hendelse som ikke gjenspeiles i markedet. Tenk på eksemplet med Yahoo, en søkemotorgigant på begynnelsen av 90-tallet uten noen konkurrent. Alle var håpefulle om at denne aksjen ville være en multi-bagger, men lite visste alle at en ny markedsleder (Google) var i ferd, og Yahoo vil bli fordrevet. Hadde det vært nedsatt risikokontroll i systemene, ville tapene vært mye mindre.
• DecidingHedging Strategies : Som forklart ovenfor handler ulemperisikoen mer om å forberede seg når hendelsene ikke blir som forventet. Slik estimering hjelper deg med å identifisere når du skal komme ut av en investering. Som de sier, hold fortjenesten din, men bokfør tapene dine.

Begrensninger / ulemper

• En falsk følelse av sikkerhet : Ulemperisiko er en statistisk teknikk som prøver å forutsi basert på tidligere datamønstre. Kompleksiteten varierer fra aktivaklasse til aktivaklasse. For et enkelt finansielt produkt som egenkapital kan det være så enkelt som handelspriser. For intrikat arbeid som credit default swapp, avhenger det av mange parametere som underliggende finansielle obligasjonspriser, tid til forfall, nåværende renter osv. Modellen du bruker kan fungere 99 ganger, men kan mislykkes en gang, og oftest vil dette skje når volatiliteten er høy, eller når markedene krasjer. Kort sagt, det vil mislykkes når du trenger det mest. Derfor på grunn av modellrisiko kan ulemperisiko gi deg en falsk følelse av sikkerhet
• Inkonsekvente resultater på tvers av modeller: Risikoen ved nedsiden er like god som modellen som brukes. Basert på den underliggende prosessen som brukes, kan det være variasjoner i arbeidet, selv om de underliggende forutsetningene og utvalget er de samme. Dette er fordi hver nedsatte risikometiske mekanisme har sine implisitte antagelser, noe som fører til en annen produksjon. For eksempel kan både historisk simulering og Monte Carlo-simuleringsverdi ved risikomekanismer, men resultatet avledet gjennom dem basert på de samme underliggende dataene, variere.

Viktige punkter å merke seg

• Risikoreduksjonsstrategier: Beregning av ulemperisiko hjelper en med å identifisere riktig sikringsstrategi. Investorer og institusjoner bør forstå det økonomiske produktet de har å gjøre med, og deretter velge en passende nedsatt risikomåling i henhold til deres komfort og evne.
• Hver aktivaklasse har en annen ulemperisiko. For vaniljefinansielle produkter som egenkapital og rentebinding er ulemperisikoen relativt enkel å beregne og begrenset. Imidlertid, for finansielle derivater som opsjoner eller credit default swaps, er ulempen utfordrende å beregne og ubegrenset.

Konklusjon

Ingen liker tap, men leksjonene fra fortiden har lært oss at finansielle produkter er uforutsigbare i nødstider som den økonomiske lavkonjunkturen i 2008 eller dot-boblen i 2001, volatiliteten og korrelasjonen mellom aktivaklassene øker. Som oftest fanger det investorer utenom det vakre, noe som fører til store tap og katastrofale hendelser. Ulemper, som et forebyggende tiltak, hjelper til med å eliminere eller forberede bedre på slike scenarier.