logo
VAR-аналіз валютних ризиків

Розвязання

  • Зкопіюємо з веб-сайту Національного банку України www.bank.gov.ua курси євро до гривні з 17.12.2009 по 29.04.2010.
  • Начало формы

    Національний банк України з 17.12.2009 по 29.04.2010 встановлює такі офіційні курси гривні до іноземної валюти євро

    Дата

    Кількість одиниць

    Офіційний курс

    17.12.2009

    100

    1160

    18.12.2009

    100

    1143

    21.12.2009

    100

    1143

    22.12.2009

    100

    1145

    23.12.2009

    100

    1138

    24.12.2009

    100

    1138

    25.12.2009

    100

    1147

    28.12.2009

    100

    1147

    29.12.2009

    100

    1147

    30.12.2009

    100

    1150

    31.12.2009

    100

    1145

    06.01.2010

    100

    1153

    11.01.2010

    100

    1146

    12.01.2010

    100

    1161

    13.01.2010

    100

    1158

    14.01.2010

    100

    1166

    15.01.2010

    100

    1159

    18.01.2010

    100

    1150

    19.01.2010

    100

    1150

    20.01.2010

    100

    1143

    21.01.2010

    100

    1131

    22.01.2010

    100

    1127

    25.01.2010

    100

    1132

    26.01.2010

    100

    1133

    27.01.2010

    100

    1127

    28.01.2010

    100

    1126

    29.01.2010

    100

    1120

    01.02.2010

    100

    1117

    02.02.2010

    100

    1113

    03.02.2010

    100

    1115

    04.02.2010

    100

    1119

    05.02.2010

    100

    1108

    08.02.2010

    100

    1095

    09.02.2010

    100

    1095

    10.02.2010

    100

    1102

    11.02.2010

    100

    1101

    12.02.2010

    100

    1099

    15.02.2010

    100

    1086

    16.02.2010

    100

    1089

    17.02.2010

    100

    1092

    18.02.2010

    100

    1098

    19.02.2010

    100

    1085

    22.02.2010

    100

    1081

    23.02.2010

    100

    1089

    24.02.2010

    100

    1085

    25.02.2010

    100

    1082

    26.02.2010

    100

    1078

    01.03.2010

    100

    1084

    02.03.2010

    100

    1081

    03.03.2010

    100

    1082

    04.03.2010

    100

    1089

    05.03.2010

    100

    1091

    09.03.2010

    100

    1084

    10.03.2010

    100

    1082

    11.03.2010

    100

    1086

    12.03.2010

    100

    1090

    13.03.2010

    100

    1098

    15.03.2010

    100

    1098

    16.03.2010

    100

    1093

    17.03.2010

    100

    1095

    18.03.2010

    100

    1097

    19.03.2010

    100

    1090

    22.03.2010

    100

    1078

    23.03.2010

    100

    1072

    24.03.2010

    100

    1075

    25.03.2010

    100

    1058

    26.03.2010

    100

    1059

    29.03.2010

    100

    1059

    30.03.2010

    100

    1068

    31.03.2010

    100

    1068

    01.04.2010

    100

    1068

    02.04.2010

    100

    1067

    06.04.2010

    100

    1067

    07.04.2010

    100

    1061

    08.04.2010

    100

    1057

    09.04.2010

    100

    1053

    12.04.2010

    100

    1061

    13.04.2010

    100

    1077

    14.04.2010

    100

    1077

    15.04.2010

    100

    1079

    16.04.2010

    100

    1073

    19.04.2010

    100

    1073

    20.04.2010

    100

    1065

    21.04.2010

    100

    1069

    22.04.2010

    100

    1060

    23.04.2010

    100

    1057

    26.04.2010

    100

    1055

    27.04.2010

    100

    1056

    28.04.2010

    100

    1053

    29.04.2010

    100

    1050

    На аркуші MS Excel з розробленою моделлю введемо до комірки F3 формулу

    у вигляді =ABS((E3-$E$2)*A3/(A3-1)+ 2,33*КВАДРОТКЛ (E2:E3)*КОРЕНЬ(A3)) за принципом ковзного середнього. Простягнемо її до комірки F91 - 90-й день спостередження.

    Спрогнозуємо курс ЄВРО на 25 днів - по 24.05.2010 за допомогою функції РОСТ (=РОСТ(E2:E91;A2:A91;A92;). Знову простягнемо формулу VAR тепер до комірки F116 - 115-й день спостереження.

    Можна перевірити правильність розрахунку. У першому наближенні VAR, якщо довірчий інтервал заданий на рівні 95% - 99%, може дорівнювати 1,65 - 1,9 стандартного відхилення портфеля.

    Таким чином, розрахунок здійснений вірно.

    Взагалі, VAR. (Value-at-Risk) або «вартість у зоні ризику» як методика була розроблена однією з найбільших інвестиційних компаній США - JP Morgan у рамках їх внутрішньо-корпоративної системи Riskmetrics™. Дані, отримані із застосуванням даної системи, дотепер є еталоном для оцінок VAR, а сама методологія опублікована на спеціалізованому сайті www.riskmetrics.com, де зібраний значний обсяг інформації про саму методику, практику її застосування, принади і недоліки.

    Спочатку дана методика призначалася для оцінки ризиків роботи з похідними фінансовими інструментами, але надалі вона була адаптована для оцінки великого числа фінансових і ринкових ризиків.

    Показник VAR визначається як спрогнозований найгірший можливий збиток для заданого довірчого інтервалу (наприклад, 95%) протягом певного періоду часу (наприклад, 1 день або 1 місяць).

    Методології обчислення VAR присвячено багато досліджень. В основному дана методологія використовується при роботі з фінансовими активами, особливо в банківському секторі. Дана методологія також використовується не тільки трейдерами і портфельними менеджерами, але й регулювальними органами. Так у США регулювальні органи вимагають від банків резервувати трикратний 10-денний 99% VAR під ринкові ризики.

    В цілях управління ризиками промислової компанії методологія VAR, a також її модифікація Cash Flow-at-Risk (C-FAR), може використовуватися для аналізу ряду фінансових і ринкових ризиків, таких як процентний ризик, валютний ризик, ризики, повязані зі зміною біржових цін на сировину або продукцію тощо. На відміну від фінансових інститутів, які також використовують методологію VAR для оцінки сукупного ризику компанії, на нашу думку, для промислових компаній даний показник не може бути застосований для оцінки сукупного ризику компанії внаслідок більшої варіації активів і ризиків, у порівнянні з фінансовими інститутами.