มาตรการทางเลือกของความเสี่ยงคืออะไร?

7

ในทางการเงินความแปรปรวนของผลตอบแทนของการรักษาความปลอดภัยจะใช้เป็นตัวแทนสำหรับความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องของการรักษาความปลอดภัย ฉันเคยเห็นหนังสือบางเล่มมีประโยคเช่น "ถ้าคุณใช้ความแปรปรวนเป็นตัวชี้วัดความเสี่ยง ... " การแปรปรวนอาจเป็นวิธีการวัดความเสี่ยงที่ไม่สมบูรณ์อย่างไร เรามีทางเลือกอะไรบ้าง?

— jmbejara
แหล่งที่มา

มันจะมีประโยชน์ถ้าคุณรวมคำจำกัดความของ "ความเสี่ยงของการรักษาความปลอดภัย" เพื่อให้สามารถพิจารณามาตรการของความเสี่ยงที่จะสอดคล้องกับคำจำกัดความของมัน

— Alecos Papadopoulos

@Alcos นั่นคือจุดของคำถาม อะไรคือสิ่งที่เราเรียกว่า "ความเสี่ยง" ฉันจะหาปริมาณได้อย่างไร เราสมมติว่าหุ้น (ตัวอย่าง) มีความเสี่ยงมากกว่าพันธบัตร วิธีมาตรฐานในการวัดความเสี่ยงคือความแปรปรวนของผลตอบแทน ภายใต้คำนิยามนี้ใช่หุ้นโดยเฉลี่ยมีความแปรปรวนของผลตอบแทนที่สูงขึ้น แต่ความแปรปรวนจริง ๆ แล้วจับความคิดของ "ความเสี่ยง" ที่เรามีในใจ? มีมากไปไหม ทำไมหรือทำไมไม่?

— jmbejara

1

นี่เป็นคำถามที่กว้าง แต่ดีคำถาม - มีความลึกที่ซ่อนอยู่ ทำไม? เพราะ "ความเสี่ยง" หมายถึงสิ่งต่าง ๆ กับคนต่างเวลาต่างกันเมื่อนำไปใช้กับสถานการณ์ต่าง ๆ ในช่วงปี 2550-2551 ../20XX คน ๆ หนึ่งสามารถอ่านสิ่งต่าง ๆ เช่น "ความเสี่ยงของกรีซที่ต้องจากยูโร" ตัวอย่างอื่น ๆ คือ "ความเสี่ยงของน้ำมันลดลงต่ำกว่า $ 50" คืออะไร (ช่องว่าง) ความเสี่ยงของการป้องกันความเสี่ยงอัตราดอกเบี้ยของฉันในหนี้สินบำนาญ "และ" ความเสี่ยงของพอร์ตการลงทุนของฉัน "คืออะไร ในแง่หนึ่งมีมาตรการความเสี่ยงทางเลือกมากมายเช่นเดียวกับที่มี "ทางเลือก" สำหรับดอกเบี้ยดูที่: ความไม่แน่นอนของอัศวินและทาเลบ

— Rusan Kax

4

ความแปรปรวนคือการวัดความเสี่ยงที่ไม่สมบูรณ์ในแง่หนึ่งซึ่งเป็นการวัดความไม่แน่นอนในการจ่ายค่าตอบแทนด้านความปลอดภัยมากกว่าความไม่แน่นอนด้านสวัสดิการของผู้ถือครอง ด้วยวิธีที่ง่ายที่สุดเราสามารถแสดงจุดนี้ได้ดังนี้

สมมติว่าตัวแทนต้องการเพิ่มการถือครองสินทรัพย์โดยเพียงเล็กน้อยและหน่วยสินทรัพย์ให้ผลตอบแทนซึ่งเป็นตัวแปรสุ่ม ตอนนี้เราเป็นตัวแทนให้ความสำคัญกับความผันผวนในการบริโภคของเธอซึ่งมีความสมเหตุสมผลมากกว่าที่คิดว่าเธอใส่ใจกับความผันผวนของผลตอบแทนโดยตรง แล้ว $\xi$ $x$ $c$ และระยะเวลาที่ผ่านมาเป็นเล็กน้อยเป็นคือการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย

V a R (ค + ξ x) = V a R (ค) + 2 ξ \cdot ค โอ โวลต์ (ค, x) + ξ^{2} V a R (x)

$Var(c+\xi x) = Var(c) + 2\xi\cdot cov(c,x) + \xi^2Var(x)$

ξ

$\xi$

ดังนั้นเมื่อการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยถูกพิจารณาในความสมดุลจึงมีเหตุผลที่จะพิจารณาความแปรปรวนระหว่างการบริโภคและผลตอบแทนเป็นมาตรการที่มีความเสี่ยงต่อความปลอดภัยมากกว่าการแปรปรวนของผลตอบแทน ในทางปฏิบัติปริมาณการใช้รวมมักถูกใช้เป็นพร็อกซีสำหรับการบริโภคส่วนบุคคล

อีกมาตรการที่มีความเสี่ยงที่แม่นยำยิ่งขึ้นสามารถนำมาใช้ได้ถ้าเราเชื่อว่าจะไม่ได้รับการดูแลโดยตรงจากความผันผวนของการบริโภค แต่ให้พิจารณาตัวแทนที่มียูทิลิตี้ขึ้นอยู่กับกระแสการบริโภคของเขา มันเป็นแบบฝึกหัดทางเทคนิคที่ค่อนข้างยาวและผู้ที่สนใจควรดูในตำราเรียนที่ยอดเยี่ยม "การกำหนดราคาสินทรัพย์" โดย John Cochrane ฉันจะ จำกัด ตัวเองด้วยการนำเสนอผลลัพธ์สำหรับตัวแบบเวลาไม่ต่อเนื่องแบบหลายไพเพอรีโอเดที่นี่

ถ้าเราต้องนิยามตัวแปรสุ่ม $m_t = \beta\frac{u'(c_{t+1})}{u'(c_t)}$ $\beta$ $cov(m_t,x_t)$

เห็นได้ชัดว่าการเปลี่ยนแปลงที่ไม่มีการสุ่มใด ๆ ข้างต้นอาจได้รับการพิจารณาว่าเป็นตัวชี้วัดความเสี่ยง ได้แก่ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและสหสัมพันธ์แทนความแปรปรวนและความแปรปรวนร่วม นอกจากนี้ยังสามารถใช้การปรับมาตรฐานที่ไม่ใช่แบบสุ่มที่แตกต่างกันได้เช่นกันทียกตัวอย่างเช่นอาจจะถูกใช้เป็นเป็น nonrandom และเป็นที่รู้จักกันในเวลา $m_t$ $u'(c)$ $\beta$ $c_t$ $t$

— Nikita Toropov
แหล่งที่มา

3

สำหรับการวัดทางเลือกของความเสี่ยงให้พิจารณา: 1. Excursion Excursion สูงสุด [MAE] - การสูญเสียครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ที่ได้รับความเดือดร้อนจากระบบการค้าหรือการลงทุนไม่ว่าจะเป็นของจริงหรือทดสอบกลับ 2. ค่าเฉลี่ยของช่วง True [ATR] การวัดการเปลี่ยนแปลงของราคาจับสูง / ต่ำ / ปิดและช่องว่าง: http://stockcharts.com/school/doku.phpd=chart_school:technical_indicators:average_true_range_atr

— Michael.H
แหล่งที่มา

ยินดีต้อนรับสู่ Econ.SE Michael.H. และขอบคุณสำหรับคำตอบนี้ - ฉันไม่รู้เกี่ยวกับมาตรการเหล่านี้ ฉันมีปัญหาในการเข้าถึงลิงค์ที่คุณโพสต์ คุณคิดว่าคุณควรตรวจสอบและอาจเป็นทางเลือกเพื่อประโยชน์ของผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ในอนาคตหรือไม่?

— แพร่หลาย

2

สำหรับแนวทางอื่น:

สมมติว่าเรามีความมั่งคั่ง $W_0$ $A$

W_{R} = W_{โอ} - A + A (1 + R) = W_{0} + A R, R \geq - 1

$W_r = W_o -A + A(1+r) = W_0 + Ar, \;\;\; r \geq -1$

$r$ $-1$ $r$

ตอนนี้มุมมอง "อนุรักษ์นิยม" จะมองข้ามค่าใช้จ่ายโอกาสและคิดดังนี้: "ฉันเข้าใจว่า" ความเสี่ยง "ที่ฉันกำลังทำคือการลดความมั่งคั่งที่เป็นไปได้ จากคำจำกัดความนี้มันเป็นไปตามธรรมชาติที่การวัดความเสี่ยงควรขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงของความมั่งคั่ง การเปลี่ยนแปลงความมั่งคั่งคือ (โดยวิธี "ก่อนและหลัง")

Δ W = W_{R} - W_{โอ} = A R

$\Delta W = W_r - W_o = Ar$

นี่คือตัวแปรสุ่ม การยอมรับค่าที่คาดหวังในฐานะอะนาล็อกสุ่มที่สมเหตุสมผลของระดับของตัวแปรที่กำหนดขึ้น (ไม่ใช่เพียงหนึ่งเดียวของหลักสูตร แต่นั่นเป็นการอภิปรายอื่น) เราสามารถพูดได้อย่างสมเหตุสมผล $r<0$

อันตราย = E (Δ W | R < 0) \cdot P (R < 0) = A \cdot E (R | R < 0) \cdot P (R < 0) = A \cdot E (R; R < 0)

$\text {Risk} = E(\Delta W \mid r< 0) \cdot P(r< 0) = A\cdot E(r \mid r< 0) \cdot P(r< 0) = A\cdot E(r \,; r< 0)$

\Rightarrow อันตราย = A \cdot \int_{- 1}^{0} R ฉ_{R} (R) d R

$\Rightarrow \text {Risk} = A\cdot \int_{-1}^0rf_r(r)dr$

$f_r(r)$ $r$

— Alecos Papadopoulos
แหล่งที่มา

r \geq - 1

$r \geq -1$

@ AdamBailey ใช่คุณพูดถูกฉันต้องรับผิดชอบโดยปริยาย จำกัด จำนวนเงินลงทุนเนื่องจากโดยหลักแล้วนี่คือ "รสชาติ" ที่ฉันได้จากคำถาม (การไม่มีตัวตน "การลงทุนในพันธบัตรหุ้น ฯลฯ ) ฉันจะอัปเดตให้ทราบว่า

— Alecos Papadopoulos

0

การแปรปรวนไปข้างหน้าเป็นการวัดความเสี่ยงที่ถูกต้องสำหรับคูปองแบบคงที่และการออกพันธบัตรแบบศูนย์ แต่มันไม่ได้เป็นการวัดความเสี่ยงสำหรับหุ้นหรือของเก่าในทุกเรื่อง

Variance เป็นคุณสมบัติของการแจกแจงเช่นเดียวกับจมูกเป็นคุณสมบัติของสัตว์มีกระดูกสันหลังส่วนใหญ่ คุณจะไม่คาดหวังว่าจะเห็นจมูกบนต้นไม้ การแจกแจงทั้งหมดไม่ได้มีความแปรปรวนเช่นเดียวกับสิ่งมีชีวิตทั้งหมดที่มีจมูก ผลตอบแทนสำหรับตราสารทุนไม่สามารถมีความแปรปรวนได้ สำหรับการสนทนาเพิ่มเติมดูhttps://ssrn.com/abstract=2828744

เพื่อให้เข้าใจว่าทำไมจึงเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรกที่ต้องทราบว่าผลตอบแทนต่อหุ้นไม่ใช่ข้อมูล ราคาเกี่ยวข้องกับข้อมูล แต่ผลตอบแทนไม่ใช่ข้อมูล แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลโดยเฉพาะอย่างยิ่งและซื้อและราคาขาย เพื่อให้เข้าใจการกระจายตัวของผลตอบแทนก่อนอื่นเราต้องเข้าใจการกระจายตัวของราคาซึ่งผลตอบแทนคือการเปลี่ยนแปลงของ

การกระจายของราคาจะถูกกำหนดโดยกฎที่ควบคุมวิธีการสร้างราคาเหล่านั้น ดูกระดาษข้างต้นสำหรับการอภิปรายของกฎที่แตกต่างกัน รับมุมมองของ Markowitzian โลกสักครู่ด้วยสภาพคล่องที่ไม่มีที่สิ้นสุดและด้วยเหตุนี้จึงไม่มีการเสนอราคาหรือขอราคาไม่มีการล้มละลายและไม่มีการควบรวมที่ถูกบังคับกับผู้ซื้อจำนวนมากและผู้ขายจำนวนมากในภาวะสมดุล

เหตุผลก็คือหุ้นจะขายในการประมูลสองครั้งโดยผู้ซื้อแข่งขันกับผู้ซื้อที่มีศักยภาพรายอื่นและเหมือนกับผู้ขายที่มีศักยภาพ เนื่องจากเราสมมติว่าตลาดอยู่ในภาวะสมดุลไม่ใช่ข้อสมมติที่จำเป็นจริง ๆ จึงไม่มีคำสาปของผู้ชนะและด้วยเหตุนี้พฤติกรรมเชิงเหตุผลเพียงอย่างเดียวก็คือการเสนอราคาความคาดหวังของคุณ หนังสือคำสั่งซื้อจะเป็นหนังสือแห่งความคาดหวังและในขณะที่เราสมมุติว่า "หลายคน" การแจกแจงจะมาบรรจบกันเป็นปกติ นี่ก็หมายความว่า "แรงกระแทก" เป็นข้อผิดพลาดในการประเมินราคาในโลกของ Markowitz โดยคู่สัญญาเพราะเราเป็นผู้กำหนดราคา

\tilde{W} = R \bar{W} + ε .

$\tilde{w}=R\bar{w}+\epsilon.$

W_{เสื้อ + 1} = R W_{เสื้อ} + ε_{เสื้อ + 1} .

$w_{t+1}=Rw_t+\epsilon_{t+1}.$

w e a l t h = p r i c e \times q u a n t i t y

$wealth=price\times{quantity}$

q u a n t i t y = 1

$quantity=1$

{พี}_{เสื้อ + 1} = R {พี}_{เสื้อ} + ε_{เสื้อ + 1},

$p_{t+1}=Rp_t+\varepsilon_{t+1},$

ϵ

$\epsilon$

$R$

$t$

R_{เสื้อ} = \frac{{พี}_{เสื้อ + 1}}{{พี}_{เสื้อ}}

$r_t=\frac{p_{t+1}}{p_t}$

\frac{1}{π} \frac{σ}{σ^{2} + (R_{เสื้อ} - R)^{2}} .

$\frac{1}{\pi}\frac{\sigma}{\sigma^2+(r_t-R)^2}.$

$R>1$

s^{2} = \frac{Σ_{ผม = 1}^{n} (x_{ผม} - \bar{x})^{2}}{n - 1}

$s^2=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}{n-1}$

\bar{x} ⊥ μ

$\bar{x}\perp\mu$

ทางออกบ่อยที่สุดที่ใกล้เคียงที่สุดคือกึ่งควอไทล์กึ่ง แต่เนื่องจากการตัดทอนโดยไม่อนุญาตให้ราคาติดลบประเมินความแปรปรวนโดยสี่เปอร์เซ็นต์มากกว่าประชากรของผลตอบแทนประจำปีในจักรวาล CRSP เป็นเวลาหนึ่งปีผลตอบแทนจาก 1925-2013

$\tan^{-1}(x)$ $x$

มาตรการทางเลือกของคุณของความเสี่ยงคือการแพร่กระจายในคชกรรมทำนายกระจาย นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติที่ดีของการเชื่อมโยงดังนั้นการเดิมพันที่เป็นธรรมสามารถวางไว้บนมัน

— เดฟแฮร์ริส
แหล่งที่มา

0

การวัดความเสี่ยงใด ๆ ที่มีความหมายควรเป็นแบบอัตนัยและการมองไปข้างหน้าไม่ใช่การวัดผลตอบแทนในอดีต ความเสี่ยงเชิงวัตถุประสงค์จะขจัดคนออกจากสมการในขณะที่ความเสี่ยงที่สำคัญคือเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้คน (การกระทำและตอบสนอง) ในตลาดการเงิน ไม่มีความแน่นอนในสังคมศาสตร์ซึ่งแตกต่างจากวิทยาศาสตร์ทางกายภาพที่อาจมีวิธีการที่ใช้บ่อย

— จางไป
แหล่งที่มา

0

ฉันคิดว่าสิ่งที่คุณกำลังหมายถึง betas การถดถอย สิ่งเหล่านี้มักถูกใช้เพื่อดูความเสี่ยง แต่เนื่องจากความผิดพลาดมาตรฐานสูงในการถดถอยจำนวนมากหรือ betas การถดถอยแบบดั้งเดิมที่สูง r ^ 2 ค่อนข้างล้าสมัย

อย่างไรก็ตามถ้าคุณใช้ค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมของ betas การถดถอยทั้งหมดเนื่องจาก "กฎของจำนวนมาก" (ประมาณ 9+ betas แต่ยิ่งดียิ่งขึ้น) ข้อผิดพลาดมาตรฐานของคุณจะเล็กกว่ามาก หากคุณปล่อยเบต้าเฉลี่ยอุตสาหกรรมนี้โดย: AvgBeta / (1+ (1-NominalTaxRate) * (AvgD / E_Ratio) คุณจะมีเบต้าอุตสาหกรรมที่บริสุทธิ์

นอกจากนี้คุณสามารถปรับค่าเบต้านี้สำหรับการใช้ประโยชน์จากการดำเนินงานของ บริษัท โดย: PureBeta * (1+ (1-NominalTaxRate) * (Company_Specific_D / E_Ratio)

หากคุณคำนวณ betas เหล่านี้สำหรับทุกอุตสาหกรรมที่ บริษัท ของคุณดำเนินการอยู่แล้วใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักคุณจะมีทางเลือกเบต้าที่ดีกว่าสำหรับ Betas การถดถอยแบบดั้งเดิม

— BL_7
แหล่งที่มา