โดยทั่วไปอุตสาหกรรมการเงินไม่มีวิธีการทดสอบความเค้นมาตรฐานสำหรับ Value at Risk หรือมาตรการ VaR
มีวิธีการ VaR ที่แตกต่างกันเช่นการจำลอง Monte Carlo, การจำลองทางประวัติศาสตร์และ Parametric VaR ที่เราสามารถทดสอบความเครียดได้หลายวิธี แบบจำลอง VaR ส่วนใหญ่สันนิษฐานว่ามีความผันผวนสูงมาก สิ่งนี้ทำให้ VaR ปรับตัวได้ไม่ดีโดยเฉพาะ แต่ยังเหมาะสำหรับการทดสอบความเครียด
วิธีทดสอบความเครียด
การทดสอบความเครียดเกี่ยวข้องกับการจำลองสถานการณ์ภายใต้วิกฤตซึ่งโมเดลไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อปรับ จุดประสงค์ของมันคือการระบุช่องโหว่ที่ซ่อนอยู่โดยเฉพาะอย่างยิ่งสิ่งที่อยู่บนพื้นฐานของการตั้งสมมติฐาน
วรรณกรรมเกี่ยวกับกลยุทธ์ทางธุรกิจและการกำกับดูแลกิจการระบุวิธีการทดสอบความเครียดหลายวิธี ในบรรดาที่นิยมมากที่สุดคือสถานการณ์สมมติสุกใสสมมติฐานสถานการณ์ทางประวัติศาสตร์
ในสถานการณ์ในอดีตธุรกิจหรือระดับสินทรัพย์พอร์ตโฟลิโอหรือการลงทุนรายบุคคลดำเนินการผ่านการจำลองตามวิกฤตก่อนหน้านี้ ตัวอย่างของวิกฤตการณ์ทางประวัติศาสตร์ ได้แก่ การตกต่ำของตลาดหุ้นในเดือนตุลาคม 2530 วิกฤตเอเชียในปี 1997 และฟองสบู่ระเบิดในปี 2542-2543
การทดสอบความเครียดตามสมมุติฐานนั้นปกติจะมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ตัวอย่างเช่น บริษัท ในแคลิฟอร์เนียอาจทดสอบความเครียดจากแผ่นดินไหวหรือ บริษัท น้ำมันอาจทดสอบความเครียดกับการระบาดของสงครามในตะวันออกกลาง
สถานการณ์ที่มีสไตล์เป็นวิทยาศาสตร์มากกว่าเล็กน้อยในแง่ที่ว่ามีเพียงหนึ่งหรือไม่กี่ตัวแปรทดสอบที่ถูกปรับในครั้งเดียว ตัวอย่างเช่นการทดสอบความเครียดอาจเกี่ยวข้องกับดัชนี Dow Jones ที่สูญเสียมูลค่า 10% ในหนึ่งสัปดาห์ หรืออาจเกี่ยวข้องกับการเพิ่มขึ้นของอัตราเงินของรัฐบาลกลางที่ 25 คะแนนพื้นฐาน
การคำนวณ VaRisk และการจำลอง Monte Carlo
ผู้บริหารของ บริษัท หรือนักลงทุนคำนวณ VaR เพื่อประเมินระดับความเสี่ยงทางการเงินต่อ บริษัท หรือพอร์ตการลงทุน โดยทั่วไป VaR จะถูกเปรียบเทียบกับเกณฑ์ความเสี่ยงที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แนวคิดคือการไม่รับความเสี่ยงเกินกว่าเกณฑ์ที่ยอมรับได้
สมการ VaR มาตรฐานมีสามตัวแปร:
- ความน่าจะเป็นของการสูญเสียจำนวนของเฟรมการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นที่ครอบคลุมการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น
แบบจำลองพารามิเตอร์ VaR ใช้ช่วงความมั่นใจเพื่อประเมินความน่าจะเป็นของการสูญเสียกำไรและการสูญเสียที่ยอมรับได้สูงสุด การจำลองของมอนติคาร์โลนั้นคล้ายคลึงกันยกเว้นการทดสอบและความน่าจะเป็นนับพัน
หนึ่งในตัวแปรของตัวแปรในระบบ VaR คือความผันผวน ยิ่งการจำลองมีความผันผวนมากเท่าใดโอกาสการสูญเสียก็จะยิ่งสูงกว่าระดับที่ยอมรับได้สูงสุด วัตถุประสงค์ของการทดสอบความเครียดคือการเพิ่มตัวแปรความผันผวนให้สอดคล้องกับวิกฤต หากความน่าจะเป็นของการสูญเสียที่สูงเกินไปความเสี่ยงอาจไม่คุ้มค่า
ผู้เชี่ยวชาญด้านอุตสาหกรรมการเงินบางคนพิจารณาการทดสอบความเครียดและ VaR เป็นแนวคิดการแข่งขัน พวกเขายังดูการทดสอบความเครียดซึ่งใช้ขอบเขตคงที่และปัจจัยความเสี่ยงเฉพาะซึ่งขัดแย้งกับการจำลองสถานการณ์ของมอนติคาร์โลที่ใช้สถานการณ์จำลองแบบสุ่ม
