Valor en riesgo histórico - Ratios y diferencias

Question

Resumen rápido sobre el VaR histórico
Dejemos que $S_0,...,S_n$ sean los valores diarios de algunas acciones (donde $S_0$ es el valor actual). Entonces para $i=1,\ldots,n$ dejamos que $$\hat r_i:=S_{i-1}/S_i \quad \text{and}\quad \hat S_i := S_0\cdot \hat r_i$$ Ahora podemos estimar, por ejemplo, el 95% del VaR de un día, observando el $(0.95n)$ -el menor número entre todos los escenarios $\hat S_1,...,\hat S_n$ y luego restar $S_0$ .

El enfoque anterior funciona bien cuando miramos las acciones ya que $S_i>0$ para todos $i$ . Pero si consideramos un tipo de interés potencialmente cercano a cero, y peor aún, que puede llegar a ser negativo (que es el caso de las letras del tesoro alemanas a corto plazo en este momento), entonces tenemos que el $\hat r_i$ se vuelven muy grandes y potencialmente negativos, lo que hace que los escenarios $\hat S_i$ completamente inútil.

Preguntas
Una solución podría ser observar las diferencias, es decir $\overline r_i := S_{i-1}-S_i$ y $\overline S_i = S_0+\overline r_i$ . Pero esto ignora completamente el orden de magnitud de un activo. Así que mis preguntas son:

1) ¿Alguien tiene idea de qué enfoque se suele utilizar en la práctica

2) ¿Son las diferencias un enfoque sensato en absoluto?

3) ¿Existen potencialmente otros métodos para evitar este problema?

Answer 1

Como breve resumen y adaptación de la pregunta: Será mejor que redefina $\hat{r}_i= \frac{S_{i-1}}{S_1}-1$ y $\hat{S}_i = (1+\hat{r}_i)S_0$ .

La definición anterior de $\hat{S}_i$ produce una muestra de valores potenciales para $S$ para el día futuro. Este enfoque suele aplicarse en la simulación histórica. El objetivo es utilizar la información del pasado sobre la distribución de invariante cantidades. El precio de las acciones en sí no es invariable, pero se puede suponer que los rendimientos son invariables. Entonces tiene sentido formar una muestra utilizando estos. Lo bueno es que si suponemos que $\hat{r}_i$ se distribuye normalmente, por ejemplo, entonces $\hat{S}_i$ también lo es. Se podría reformular la configuración a un mundo log-normal.

Para los tipos de interés pensamos más bien en una evolución aditiva. Cambian en puntos básicos y los participantes en el mercado añaden puntos básicos a la curva de rendimiento cuando piensan en la evolución futura. Según mi experiencia, esto es lo que se hace en la simulación histórica de los tipos de interés. Se forman muestras de la forma $$ \hat{r}_i = r_0 + (r_{i-1}-r_i). $$ Para ello, volvemos a utilizar cantidades invariables del pasado y las aplicamos a la situación actual. Esto se suele hacer para toda la curva de tipos de interés y luego se utiliza para fijar el precio de los bonos o los derivados.

El término invariante en este contexto se toma prestado de Attilio Meucci .

Answer 2

Dos factores que positivamente su puntuación de crédito son el número de cuentas abiertas que tiene al día y el antigüedad media de las cuentas . Cuantas más cuentas tenga en buen estado, más probable parecerá que devuelve lo que pide prestado a los nuevos acreedores. Cuanto mayor sea la edad media de las cuentas, más parecerá usted un prestatario experimentado que ha tenido muchos años de actividad crediticia satisfactoria.

Cerrarlas reduciría el número total de cuentas al corriente de pago que tiene, y probablemente también reduciría la edad media de las cuentas (a menos que las haya abierto recientemente).

Para "simplificar el número de tarjetas que tienes", escoge una o dos que consideres cancelar (peores recompensas/beneficios, cuota anual más alta, etc.) y simplemente no las tengas más en tu cartera. No tienes que preocuparte de pagarlas cada mes (porque no compras nada con ellas) y sigues obteniendo los beneficios de la puntuación de crédito por tener las cuentas abiertas.