- Ước lượng VaR
5. BACK-TESTING.
5.1.1. Mô hình đo lường rủi ro có nên chính xác hay không?
Các công ty sử dụng VaR như là một thước đo rủi ro đang đối mặt với việc tăng lên của các áp lực từ bên trong và bên ngoài như là các nhà quản trị, các nhà đầu tư, công chúng, kiểm toán, các nhà tín dụng và những công ty xếp hạng tín dụng cung cấp các ước lượng chính xác về mô hình đang được sử dụng.
Những người sử dụng VaR sớm nhận ra rằng họ phải phân tích chi phí và lợi nhuận bằng việc thực hiện VaR. Một loạt các giả định được sử dụng trong các mô hình VaR (phân phối doanh thu, dữ liệu quá khứ xác định doanh thu tương lai, v.v...) và một loạt các giả định khác nữa, tính chính xác của các ước lượng chỉ ra xu hướng.
Vì việc sử dụng VaR để kiểm soát rủi ro như là VaR-based Stress testing, phân phối vốn, các định lượng rủi ro rất cần thiết để cung cấp các thông tin chính xác. Các mô hình VaR cung cấp một cơ chế để đo lương rủi ro, và nếu như một mô hình đặc biệt không thực hiện các dự báo một cách hoàn hảo, và nên tiếp tục đo lường rủi ro. Một số cách quản trị rủi ro như là “mô hình VaR chỉ đo lường rủi ro
trong điều kiện thị trường chuẩn” hoặc “mô hình VaR tạo ra quá nhiều các giả định sai lầm về hành vi thị trường hay danh mục” hoặc “một mô hình VaR vô bổ” rất khó thực hiện.
"VaR is only as good as its backtest. When someone shows me a VaR number, I don't ask how it is computed, I ask to see the backtest."
–Brown, 2008, p.20 –.
Ngày nay, các quy tắc đảm bảo an toàn quy định trong khuôn khổ của hiệp ước Basel cho phép các tổ chức tài chính phát triển mô hình nội bộ của họ về quản lý rủi ro và tính toán các giá trị rủi ro (VaR). Vấn đề sẽ không cấp bách nếu các phương pháp tính toán VaR có thể sẽ rất khác nhau dẫn đến đánh giá rủi ro tương tự cho một danh mục đầu tư và một danh mục giống nó. Trên thực tế, ta có thể tìm thấy vô số phương pháp có thể sử dụng để tính toán VaR, và đối với mỗi cách tính toán khác nhau có thể dẫn đến mức độ VaR rất khác nhau cho cùng một danh mục đầu tư. Vì vậy, Beder (1995) bằng cách sử dụng 8 thước đo VaR khá phổ biến dựa trên sự kết hợp của 3 tiêu chuẩn (loại mô hình được sử dụng cho lợi nhuận danh mục đầu tư, cụ thể là mô phỏng lịch sử hoặc mô phỏng Monte Carlo; giả thiết liên quan đến mối tương quan giữa các tài sản danh mục đầu tư; giả thiết về thời gian nắm giữ) cho thấy rằng có một sự khác biệt lớn trong giá trị dự báo VaR. Vậy làm thế nào chúng ta có thể đánh giá độ chính xác của một tính toán VaR và lựa chọn mô hình tốt nhất để tính toán? Các mô hình VaR là hữu ích nếu nó dự đoán rủi ro trong tương lai chính xác (một cách khá hợp lý). Để đánh giá chất lượng của dự đoán, các mô hình nên được Back-test với các phương pháp thích hợp.