- •2.Неоклассическая теория риска: представители и содержание концепции. (Рахматуллина л.И.)
- •3.Сущность , цели и задачи комплексного риск-менеджмента.(Исрафилова д.М.)
- •4.Зарубежные стандарты риск-менеджмента.(Тюрин а.В.)
- •5.Отечественные стандарты риск-менеджмента.(Венкова в.И.)
- •7.Идентификация рисков предприятия.( Сахабиева э.Р.)
- •3) Анализ контрольных списков
- •10.Экспертные технологии в определении и измерении рисков. (Павлова к.В.)
- •11.Риск-профиль предприятия.(Латыпова г.И.)
- •12.Матрица. Карта рисков предприятия.(Листратова а.В.)
- •13.Количественные и качественные методы оценки рисков.(Галиакберова л.А.)
- •14. Интервальный (балансовый) метод оценки рискового потенциала предприятия. (Касюк и.А)
- •15.Математические методы и модели в оценке рисков деятельности компании(Мусина г.М.)
- •16.Cтратегии поведения предприятия в рисковой ситуации(Орлова а. )
- •18. Пути снижения частоты наступления ущерба или предотвращения убытка. (Гумарова э.)
- •19.Способы уменьшения размера убытков предприятия.(Розанова а.)
- •20. Инструменты разделения риска: дифференциация и дублирование.(Сафаргалиева д.Р.)
- •24.Распределение рисков как способ снижения рисков предприятия: преимущества и недостатки, особенности применения.(Кашапова л.С.)
- •25. Мониторинг рисков: назначение и место процедуры в сур, технологии проведения, эффективность. ( Николаева Алёна 14-371)
- •26.Финансирование рисков предприятия.(Салихов а.)
- •27.Внутренние источники покрытия убытков от рисков.(Якимова а.В.)
- •28.Внешние источники покрытия убытков от рисков.(Мирзоянова а.З.)
- •29. Полезность риска: сущность, измерение, использование при принятии рисковых решений.(Гарипов р.З.)
- •2. Игры с противником: формальное представление, выбор оптимальной стратегии
- •3. Игры с «неживой» природой
- •VaR в управлении рисками
- •VaR в портфельной оптимизации
VaR в управлении рисками
Филипп Джорион писал : «Наибольшая польза VAR заключается в наложении структурированной методологии для критического мышления о риске. Учреждения, которые проходят через процесс вычисления VAR, вынуждены встать перед фактом их подверженности финансовым рискам и создать надлежащие функции управления риском. Таким образом, процесс получения VAR может быть столь же важен, как и само число VAR». Существуют рекомендации по применению
Убытки от одно- до трёхкратной величины VaR являются нормальным явлением. Распределение потерь обычно имеет высокие коэффициенты асимметрии и эксцесса, и можно получить больше, чем одно превышение в течение короткого периода времени. Кроме того, рынки могут быть анормальными и торговля может увеличить потери. Таким образом, учреждение, которое не может справиться с 3-хкратными VaR потерями в качестве рутинного события, вероятно, не будет существовать достаточно долго для внедрения VaR-системы.
Убытки от трёх- до десятикратной величины VaR являются диапазоном для стресс-тестирования. Учреждения должны быть уверены, что они изучили все известные события, которые вызывают потери в этом диапазоне, и готовы пережить их. Эти события слишком редки, чтобы оценить их вероятность надежно, поэтому расчеты риск / доходность бесполезны.
Прогнозируемые события не должны вызывать потери в десять раз большие, чем VaR. Если есть такие события, они должны быть хеджированы или застрахованы, или бизнес-план должен быть изменен, чтобы избежать их, или VaR должно быть увеличено. Есть, конечно, и непредвиденные убытки более чем в десять раз превышающие VaR, но вы не можете знать много о них, и их учёт приводит к ненужным беспокойствам. Лучше надеяться, что дисциплина подготовки для всех известных VaR потерь (от трехкратных до десятикратных) повысит шансы на выживание в случае непредвиденных и больших потерь, которые неизбежно возникают.
VaR в портфельной оптимизации
При решении задачи построения оптимального портфеля часто используются различные меры рисков, такие как дисперсия, VaR, CVaR, DaR, CDaR. Существуют различные постановки задач оптимизации, где меры рисков используются как при построении целевых функций, так и для определения множества допустимых решений (ограничения). Для решения подобных задач на практике используются специализированные пакеты численной оптимизации, например, PSG.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Value_At_Risk
НОРМ!