Risk'te Değer (VaR)
Value at Risk (Historical, Parametric, Monte Carlo) · Ayrıca şöyle bilinir: VaR, value-at-risk, delta-normal VaR, historical simulation VaR, Riske Maruz Değer (VaR — Historical, Parametric, MC)
Risk'te Değer (VaR), belirli bir güven düzeyinde ve sabit bir elde tutma süresi boyunca bir pozisyonun veya portföyün uğrayabileceği azami zararı tahmin eden finansal bir risk ölçüsüdür. Jorion (2007) ders kitabı geleneği ve Basel piyasa riski çerçevesi kapsamında geliştirilen risk yönetiminde ve düzenleyici sermaye hesaplamalarında standart bir ölçüttür.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Zaman içinde sürekli değerli bir finansal pozisyona sahip olduğunuzda ve risk yönetimi veya sermaye gereksinimleri için yorumlanabilir tek bir aşağı yönlü risk özeti gerektiğinde VaR'ı kullanın. Makul bir getiri geçmişi gerektirir — en az yaklaşık 100 gözlem ve tercihen 250 veya daha fazla — ve serinin durağan olması gerekir. Parametrik form hızlıdır ancak normalliği varsayar ve bu nedenle kuyruk riskini hafife alır; tarihsel ve Monte Carlo formları bunu gevşetir. VaR, kısa veri geçmişlerinde ve durağan olmayan serilerde güvenilmezdir, bu durumlarda fark alma veya daha basit bir volatilite ölçüsü tercih edilir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Yöneticilerin ve düzenleyicilerin kolayca anladığı, belirtilen bir güven düzeyinde ve ufukta eşik zarar olan tek, sezgisel bir sayı üretir.
- Varsayımların veriye uyum sağlayabilmesi için üç tamamlayıcı tahmin yolu (tarihsel, parametrik delta-normal, Monte Carlo) sunar.
- Piyasa riski yönetiminde ve Basel düzenleyici sermaye hesaplamalarında yerleşik standarttır.
- VaR alt-toplamsal değildir: birleşik portföyün VaR'ı parçaların toplamını aşabilir, bu nedenle tutarlı bir risk ölçüsü değildir — CVaR (beklenen açık) tutarlı alternatiftir.
- Eşik ötesindeki zararların büyüklüğü hakkında hiçbir şey söylemez, kuyruk şiddetini gizler.
- Parametrik (normal) form sistematik olarak kuyruk riskini hafife alır; tahminler kısa geçmişlerde (n < 250) ve durağan olmayan serilerde güvenilmezdir.
SSS
Tarihsel, parametrik ve Monte Carlo VaR arasındaki fark nedir?
Tarihsel simülasyon, zarar niceleğini doğrudan geçmiş getirilerden okur ve dağılımsal bir varsayım yapmaz. Parametrik (delta-normal) VaR, getirilerin normal olduğunu varsayar ve ortalama ile standart sapmayı kullanır, bu hızlıdır ancak kalın kuyrukları hafife alır. Monte Carlo, bir modelden birçok getiri yolu simüle eder ve kuyruk niceleğini alır, bu da karmaşık pozisyonları daha yüksek hesaplama maliyetiyle esnek bir şekilde ele alır.
VaR neden tutarlı bir risk ölçüsü değildir?
Tutarlı bir ölçü alt-toplamsal olmalıdır — çeşitlendirme ölçülen riski asla artırmamalıdır. VaR bunu ihlal edebilir: birleşik portföyün VaR'ı bireysel VaR'ların toplamını aşabilir. Koşullu Risk'te Değer (CVaR / beklenen açık) alt-toplamsaldır ve bu nedenle tutarlıdır.
VaR'ı tahmin etmek için ne kadar veriye ihtiyacım var?
En az yaklaşık 100 getiri gözlemi ve tercihen 250 veya daha fazla. Daha kısa geçmişlerde kuyruk nicelemi kararsızdır ve daha basit bir gerçekleşmiş volatilite ölçüsü tercih edilir.
Geriye dönük test nedir ve neden önemlidir?
Geriye dönük test, gerçekleşen zararların zaman içinde tahmin edilen VaR'ı ne sıklıkla aştığını kontrol eder. Eğer ihlaller güven düzeyinin ima ettiğinden çok daha sık veya çok daha az sıklıkta meydana gelirse, model yanlış kalibre edilmiştir. Geriye dönük test, bir VaR modeline güvenilmeden önce onu doğrulayan şeydir.
Kaynaklar
- Jorion, P. (2007). Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk (3rd ed.). McGraw-Hill. ISBN: 978-0071464956
- Basel Committee on Banking Supervision (2019). Minimum Capital Requirements for Market Risk. Bank for International Settlements. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Value at Risk (Historical, Parametric, Monte Carlo). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/finance/value-at-risk
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Koşullu Risk (Beklenen Kayıp)Finans↔ karşılaştır
- Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite (GARCH)Ekonometri↔ karşılaştır
- Monte Carlo SimülasyonuKarar verme↔ karşılaştır
- Gerçekleşen Volatilite ve HAR ModeliFinans↔ karşılaştır