VaR (มูลค่าความเสี่ยง)

VaR (มูลค่าความเสี่ยง) คืออะไร

มูลค่าความเสี่ยง (value at risk) หรือ VaR คือตัวเลขเดียวที่ประมาณว่าพอร์ตการลงทุนอาจขาดทุนได้มากเพียงใดในช่วงเวลาที่กำหนด ที่ระดับความเชื่อมั่นที่ระบุไว้ ตัวอย่างข้อความทั่วไปคือ พอร์ตมี VaR หนึ่งวันที่ความเชื่อมั่น 95% เท่ากับ 10,000 EUR พูดอย่างเข้าใจง่าย หมายความว่าใน 95 วันจาก 100 วัน คาดว่าพอร์ตจะขาดทุนไม่เกิน 10,000 EUR และใน 5 วันที่เหลืออาจขาดทุนเท่านั้นหรือมากกว่า

ประโยคสุดท้ายคือประเด็นสำคัญ VaR กำหนดเกณฑ์ ไม่ใช่กรณีเลวร้ายที่สุด มันบอกว่าส่วนหางด้านเลวร้ายของการแจกแจงเริ่มต้นที่ใด แต่ไม่ได้บอกว่าลึกเพียงใด VaR หนึ่งวันที่ 95% เท่ากับ 10,000 EUR สอดคล้องได้ทั้งกับวันแย่ที่ขาดทุน 11,000 EUR และวันแย่ที่ขาดทุน 200,000 EUR

ธนาคาร กองทุน และฝ่ายบริหารความเสี่ยงใช้ VaR เพื่อกำหนดวงเงิน รายงานการรับความเสี่ยง และในสถาบันที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล ใช้คำนวณเงินกองทุน นักเทรดรายย่อยพบมันในเครื่องมือวิเคราะห์พอร์ต ในแดชบอร์ดความเสี่ยงของโบรกเกอร์บางแห่ง และในสื่อการเรียนรู้ มันบีบอัดข้อมูลจำนวนมากให้เป็นตัวเลขเดียวที่เปรียบเทียบข้ามสถานะได้ง่าย ซึ่งเป็นทั้งจุดดึงดูดและจุดอ่อนของมัน

หลักการทำงาน

ตัวเลข VaR ทุกตัวต้องมีปัจจัยนำเข้าสามอย่างและวิธีการหนึ่งวิธี

• ระยะเวลา (horizon) คือระยะเวลาที่ถือสถานะ มักเป็นหนึ่งวันหรือสิบวัน
• ระดับความเชื่อมั่น โดยปกติคือ 95% หรือ 99%
• พอร์ตและปัจจัยเสี่ยงของพอร์ต ได้แก่ สถานะ ราคา สหสัมพันธ์ และความผันผวน

สามวิธีที่ใช้กันทั่วไปมีดังนี้

1. การจำลองจากข้อมูลในอดีต (historical simulation) นำการเปลี่ยนแปลงรายวันที่เกิดขึ้นจริงของราคาตลาดในช่วงอดีต เช่น 500 วันทำการ มาใช้กับพอร์ตปัจจุบันเพื่อให้ได้ตัวเลขกำไรขาดทุนสมมติ 500 ค่า จากนั้นเรียงลำดับ สำหรับ VaR 95% ให้อ่านค่าขาดทุนที่เปอร์เซ็นไทล์ที่ 5 ซึ่งคือค่าที่แย่เป็นอันดับที่ 25 จาก 500
2. วิธีพารามิเตอร์ (ความแปรปรวนร่วม) สมมติว่าผลตอบแทนเป็นไปตามการแจกแจงรูประฆัง VaR จึงอยู่ที่ประมาณมูลค่าพอร์ตคูณความผันผวนคูณตัวคูณของระดับความเชื่อมั่น ซึ่งประมาณ 1.65 สำหรับ 95% และ 2.33 สำหรับ 99% แบบด้านเดียว ระยะเวลาที่ยาวขึ้นปรับตามรากที่สองของเวลา
3. การจำลองมอนติคาร์โล (Monte Carlo simulation) สร้างสถานการณ์สุ่มหลายพันแบบจากแบบจำลองการเคลื่อนไหวของราคา ประเมินมูลค่าพอร์ตใหม่ในแต่ละแบบ แล้วอ่านค่าเปอร์เซ็นไทล์

แต่ละวิธีตั้งอยู่บนสมมติฐาน การจำลองจากข้อมูลในอดีตสมมติว่าช่วงอดีตที่เลือกคล้ายกับอนาคต วิธีพารามิเตอร์สมมติการแจกแจงแบบหนึ่งและความสัมพันธ์ที่คงที่ระหว่างสินทรัพย์ มอนติคาร์โลขึ้นอยู่กับแบบจำลองที่เลือก

ตัวอย่างการคำนวณ

ตัวเลขเหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างประกอบ เทรดเดอร์ถือสถานะมูลค่า 100,000 EUR ใน ETF ดัชนีหุ้น ความผันผวนรายวันของดัชนีประมาณการไว้ที่ 1.2%

VaR หนึ่งวันที่ 95% แบบพารามิเตอร์

1. ตัวคูณสำหรับ 95% แบบด้านเดียว = 1.65
2. VaR = 100,000 x 1.2% x 1.65 = 1,980 EUR

ดังนั้น ใน 95 วันจาก 100 วัน แบบจำลองบอกว่าการขาดทุนไม่ควรเกินประมาณ 1,980 EUR

ปรับเป็นสิบวัน

1. รากที่สองของ 10 = ประมาณ 3.16
2. VaR สิบวัน = 1,980 x 3.16 = ประมาณ 6,260 EUR

ทีนี้ลองพิจารณาส่วนหาง หากเกิดแรงกระแทกในตลาดที่หาได้ยากและดัชนีลดลง 8% ในวันเดียว การขาดทุนจะเป็น 8,000 EUR ซึ่งประมาณสี่เท่าของ VaR หนึ่งวัน VaR ไม่ได้บอกว่าสิ่งนี้จะเกิดขึ้นหรือจะเกินเกณฑ์ไปเท่าใด บอกเพียงว่าวันเช่นนี้คาดว่าจะเกิดน้อยกว่า 5% ของโอกาสภายใต้สมมติฐานของแบบจำลอง ตลาดจริงมักสร้างการเคลื่อนไหวที่ใหญ่กว่าที่เส้นโค้งรูประฆังบ่งชี้

ทำไมจึงสำคัญ

VaR ช่วยให้สรุปความเสี่ยงเป็นจำนวนเงินได้ แทนที่จะเป็นเปอร์เซ็นต์หรือตัวอักษรกรีก ทำให้เปรียบเทียบสถานะต่าง ๆ ได้ง่ายขึ้น และเห็นว่าความเสี่ยงของพอร์ตตรงกับจำนวนเงินที่คุณพร้อมจะสูญเสียหรือไม่ ผู้บริหารความเสี่ยงใช้เพื่อกำหนดวงเงิน เช่น VaR รายวันสูงสุดสำหรับโต๊ะเทรด

สำหรับบุคคลทั่วไป มันใช้เป็นการตรวจสอบความสมเหตุสมผลของการกำหนดขนาดสถานะ (position sizing) การรู้ว่าสถานะ CFD ที่ใช้เลเวอเรจมี VaR หนึ่งวันเท่ากับสัดส่วนมากของยอดเงินในบัญชีให้ข้อมูลมากกว่าการดูมูลค่าตามสัญญา (notional) เพียงอย่างเดียว เพราะเลเวอเรจคูณขยายการรับความเสี่ยง VaR ของมูลค่าตามสัญญาจึงเพิ่มขึ้นได้อย่างรวดเร็ว แม้มาร์จินจะเล็กก็ตาม

VaR ยังแสดงว่าสินทรัพย์ที่เคลื่อนไหวสัมพันธ์กันรวมกันอย่างไร พอร์ตหุ้นสิบตัวที่คล้ายกันมี VaR สูงกว่าสถานะสิบตัวที่ไม่สัมพันธ์กัน ทั้งที่จำนวนสินทรัพย์เท่ากัน ซึ่งเชื่อมโยงกับการกระจายความเสี่ยง (diversification)

วิธีใช้ในทางปฏิบัติ

• ระบุพารามิเตอร์ทั้งสามเสมอเมื่ออ้างตัวเลข VaR ได้แก่ ความเชื่อมั่น ระยะเวลา และวิธีการ ตัวเลขที่ไม่มีสิ่งเหล่านี้ไม่มีความหมาย
• เปรียบเทียบกับส่วนของเจ้าของในบัญชีและจำนวนเงินที่คุณรับความสูญเสียได้ ไม่ใช่เทียบกับขนาดสถานะตามสัญญาเพียงอย่างเดียว
• ใช้ระดับความเชื่อมั่นมากกว่าหนึ่งระดับ เช่น 95% และ 99% เพื่อดูว่าค่าประมาณเพิ่มขึ้นเร็วเพียงใดเมื่อเข้าใกล้ส่วนหาง
• จับคู่กับการทดสอบภาวะวิกฤต (stress test) ที่สมมติการเคลื่อนไหวรุนแรง และการวิเคราะห์สถานการณ์ เช่น การเกิดซ้ำของวิกฤตในอดีต
• ตรวจสอบช่วงข้อมูล ช่วงที่ตลาดนิ่งให้ VaR ต่ำ ซึ่งอาจทำให้เข้าใจผิดก่อนที่ความผันผวนจะเพิ่มขึ้น
• ดูค่าขาดทุนที่คาดไว้ (expected shortfall) หรือที่เรียกว่า conditional VaR ซึ่งเฉลี่ยการขาดทุนที่เกินระดับ VaR และแสดงว่าส่วนหางแย่เพียงใดโดยเฉลี่ย
• คำนวณใหม่เป็นประจำ เพราะความผันผวนและสหสัมพันธ์เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

ข้อผิดพลาดและความเข้าใจผิดที่พบบ่อย

• อ่านค่า VaR 95% ว่าเป็นการขาดทุนสูงสุดที่เป็นไปได้ จริง ๆ แล้วเป็นเกณฑ์ที่ถูกเกินในประมาณ 5% ของวัน
• ไม่ตระหนักว่าเหตุการณ์ 1 ใน 20 ไม่ใช่เรื่องหายาก ด้วย 250 วันทำการต่อปี VaR รายวัน 95% คาดว่าจะถูกเกินประมาณ 12 ครั้ง
• ใช้ช่วงข้อมูลในอดีตที่ตลาดนิ่งและสมมติว่าเป็นตัวแทนที่ดี
• ใช้สมมติฐานเส้นโค้งรูประฆังกับสินทรัพย์ที่มีหางหนา เช่น ผลิตภัณฑ์ที่ใช้เลเวอเรจหรือคริปโต
• บวกตัวเลข VaR ของแต่ละสถานะเข้าด้วยกัน ผลของการกระจายความเสี่ยงทำให้ยอดรวมไม่ใช่ผลบวกธรรมดา
• มอง VaR เป็นการพยากรณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้น แทนที่จะเป็นค่าประมาณจากแบบจำลอง

ความเสี่ยงและข้อจำกัด

VaR ดีได้เท่ากับสมมติฐานและข้อมูลของมัน มันอาจประเมินความเสี่ยงต่ำเกินไปในตลาดที่ตึงเครียด เมื่อสหสัมพันธ์พุ่งสูงและสภาพคล่องหายไป และไม่สามารถจับการขาดทุนจากช่องว่างราคา การหยุดซื้อขาย หรือความล้มเหลวของคู่สัญญาได้ นอกจากนี้ยังไม่ได้บอกขนาดของการขาดทุนที่เกินเกณฑ์ ซึ่งเป็นเหตุผลที่ผู้ปฏิบัติหลายคนนิยมค่าขาดทุนที่คาดไว้มากกว่า สำหรับผลิตภัณฑ์รายย่อยที่ใช้เลเวอเรจ การขาดทุนอาจมากและรวดเร็ว จึงไม่ควรอ่านตัวเลข VaR เป็นเพดานของสิ่งที่คุณอาจสูญเสีย

มุมมองของ Brokeli

VaR เป็นแนวคิดการวัดความเสี่ยง ไม่ใช่ฟีเจอร์ของโบรกเกอร์ เราจึงกล่าวถึงเฉพาะที่แพลตฟอร์มโบรกเกอร์มีการวิเคราะห์ความเสี่ยงหรือรายงานพอร์ต ในงานวิจัยของเรา เรามุ่งเน้นสิ่งที่แพลตฟอร์มแสดงเกี่ยวกับมาร์จิน การรับความเสี่ยง และวงเงินความเสี่ยง และเครื่องมือเหล่านั้นอธิบายไว้ชัดเจนเพียงใด เราถือว่า VaR เป็นข้อมูลนำเข้าหนึ่งสำหรับการทำความเข้าใจความเสี่ยง พร้อมข้อจำกัดทั้งหมดของมัน ไม่ใช่สิ่งที่สร้างความมั่นใจ