风险价值(VaR)是否是有史以来最蠢的衡量指标?

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Adrian WANG   2018-10-21 05:26   15209   7
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芒格:风险价值(Value at Risk)是有史以来最蠢的衡量指标。
2012年伯克希尔股东大会直播
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7 个回复

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7#
zhaoyqiu  2级吧友 | 2018-7-3 16:42:03 发帖IP地址来自
VaR蠢不蠢我不知道,不过我知道依旧有很多人还在和它打交道,最近死磕VaR,看了很久不知道自己懂没懂,下面写下自己在看的Kevin Dowd里的VaR优缺点,PS:结合自己理解写的,如有不足或不妥之处还望指正一下,
书中对VaR的定义引用了Linsmeier and Pearson(1996)对VaR的简单定义,大白话就是VaR就是一个描述损失的数,什么损失呢?就是遭受比在小概率情况下发生的损失还大的那个损失。也因为它是一个数,所以大boss看你的报告就会很快就会明白他回遭受的最大损失是多少了。
kevin是相比于传统风险测度(duration and convexity approaches;Greek risk measures;portfolio theory approaches)来说明VaR的优缺点的。
优点:
  • VaR适用于任意类型的组合,并利用其来进行比较。
It enables us to measure the risk associated with a fixed-income position,say,in a way that is comparable to the risk associated with an equity position.
  • VaR用一个数值就代替该组合可能遭受的所有风险。
  • VaR是整体性的,它考虑到所有的driving risk factors,所以它的关注点往往是资产组合,而不仅仅是单一资产。
  • VaR考虑到了概率问题,给我们说了可能性,发生最大损失的可能性,而其他传统风险测度都未涉及这点。
  • VaR简单,它就是告诉你你可能损失多少,告诉你可能亏多少钱。----emmm,这一点是不是和第二点有点类似了。。。。
缺点:emmm或者说criticisms
  • 有效性。因为VaR会有一些假设,emm这个假设我没整明白它书上说的意思,,,容我后期再来给它加上。。
  • 不精确。因为不同的VaR估计模型会产生不同的VaR值,这就算每个方法算出的VaR值相差不大,也挺关键的,所以这是个问题
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  • VaR可能会破坏财政系统的稳定。
写到这里我觉得我是没懂。。。但还是发出来,多交流才会有进步哇



6#
露露缇耶  3级会员 | 2018-2-16 20:14:08 发帖IP地址来自
98年VaR的失败在于一开始的假设是factor是遵循正态分布和没考虑fat tail性。

但是现在各种改良 E-VaR C-VaR 还有算法也可以大量模拟预测。精度高了不少。

VaR的思想中心并没有错 要关注下方风险。 只是以前的BS公式 random walk之类的都假设的是正态分布。
5#
pink明  3级会员 | 2017-9-22 10:34:57 发帖IP地址来自
4#
Captain Jack  4级常客 | 2017-1-11 16:35:00 发帖IP地址来自
看了这么多回答,对VaR这个指标,褒贬不一,让人又爱又恨。
我本身的工作几乎不会用到这个指标,今天研究企业风险管理的课题的时候,看到这个指标,然后就知乎上搜一下,来学习一下。
至于VaR是不是有史以来最蠢的衡量指标,不好说,但我想说的是,指标永远只是个工具,工具本身会有缺陷,不完善,这个毋庸置疑。但是不能把出现的问题都推给工具,说工具不好。举个例子,某人拿刀杀了人,难道说这是刀的原因?
我的观点是,指标本身没有错,也不愚蠢,而是使用指标的人有问题,愚蠢
可能这句话要被人骂,没关系,听我讲完。
指标是用来分析问题的对吧,但是决不能指望对任何问题的分析,只看一个指标。刚才说了,单个指标是有缺陷的。
所以,对一个问题,要多个指标综合在一起看,相互验证。如果就根据一个指标的结果,就大胆做判断,出了问题后,那你说是指标的原因还是你的原因?是指标愚蠢还是人愚蠢?
另外,指标一般都是能量化的,给出一个数。大家可能觉得,能够量化的、能给出数据的,才有说服力,才能让人放心。
确实如此。但是量化分析有个致命的缺陷,这个致命缺陷不在于使用什么指标,而在于使用什么数据
数据是分析的原材料,指标是工具,结果是产品。想想,如果原材料有瑕疵,质量差,就算使用再完善的工具进行加工,能得出好的产品吗?
如果采集一些很粗糙的数据,使用VaR进行分析,然后用这个分析结果进行投资,最后带来灾难性的后果,就把责任说是VaR的原因,这样显然不合理。
所以,量化分析,首先要考虑的不是用什么指标,而是考虑用来分析的数据是不是可靠的。
我觉得,只要不是第一手采集的数据,只要是不知道来源的数据,都不可靠。比如你看到的企业年报数据,因为是对外公布的年报,所以这里面的数据就是专门做给大家看的,肯定是加工过的。还有,量化分析经常使用的各类统计数据,那么你知道数据的统计口径吗?数据来源是怎样的?数据样本是怎么分布的?如果这些问题不清楚就贸然使用这些数据,那真的很危险。
怎么解决这个问题呢?
有两个方法,一个是上面说的,采用多个指标一起分析,而不是只看一个;第二个方法,也是我很推崇的,就是定性分析,采集那些非数字的信息去分析。
数据可能会人为修饰,但是这个公司最近发生了什么事件,有哪些活动,这个国家发生了什么事情等等,这些很难作假,把这些事件串联以来,结合量化指标一起分析。
这就是大数据的思维,这个数据不光是数字,还有那些非数字的信息。
个人观点。
3#
小萌  4级常客 | 2017-1-3 17:10:05 发帖IP地址来自
谢邀~
VaR应该是我研究生课程里出现最多的词汇了。
VaR方法(Value at Risk,简称VaR),称为风险价值模型。在市场正常波动下,某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切的是指,在一定概率水平(置信度 confidence interval)下,某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。

VaR方法为什么应用广泛?

可以用来简单明了表示市场风险的大小,没有任何技术色彩,没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判;可以事前计算风险,不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小;不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险,这是传统金融风险管理所不能做到的。
VaR的置信区间

一般来说对置信区间的选择在一定程度上反映了金融机构对风险的不同偏好。选择较大的置信水平意味着其对风险比较厌恶,希望能得到把握性较大的预测结果,希望模型对于极端事件的预测准确性较高。根据各自的风险偏好不同,选择的置信区间也各不相同。作为金融监管部门的巴塞尔委员会则要求采用99%的置信区间,这与其稳健的风格是一致的。


VaR方法的应用


1.用于风险控制。利用VaR方法进行风险控制,可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易,并可以为每个交易员或交易单位设置VaR限额,以防止过度投机行为的出现。
2.用于业绩评估。在金融投资中,高收益总是伴随着高风险,交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司出于稳健经营的需要,必须对交易员可能的过度投机行为进行限制。所以,有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。
3.估算风险性资本(Risk-based capital)。以VaR来估算投资者面临市场风险时所需的适量资本,风险资本的要求是BIS对于金融监管的基本要求。
2#
gumzanyi  2级吧友 | 2016-11-2 10:46:43 发帖IP地址来自
看来监管总是慢于前台人员~2013年,巴塞尔已经意识到类似问题,再次提高 标准法,ES指标。 任何指标都有问题,不断改进吧
1#
金师杞  1级新秀 | 2016-3-3 20:09:20 发帖IP地址来自
VAR的广泛应用代表着监管机构正式开始运用概率性思维衡量金融机构的风险,而不是用单纯地采用静态的会计数据。
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