Value-at-risk (VaR) adalah ukuran yang digunakan secara luas untuk risiko investasi sisi bawah untuk investasi tunggal atau portofolio investasi. VaR memberikan kerugian dolar maksimum pada suatu portofolio selama periode waktu tertentu untuk tingkat kepercayaan tertentu. Seringkali tingkat kepercayaan dipilih untuk memberikan indikasi risiko ekor; yaitu, risiko peristiwa pasar ekstrem yang langka dan langka.
Misalnya, berdasarkan perhitungan VaR, seorang investor mungkin 95% yakin bahwa kerugian maksimum dalam satu hari pada investasi ekuitas $ 100 tidak akan melebihi $ 3. VaR ($ 3 dalam contoh ini) dapat diukur menggunakan tiga metodologi berbeda. Setiap metodologi bergantung pada menciptakan distribusi hasil investasi; Dengan kata lain, semua pengembalian investasi yang mungkin diberikan probabilitas terjadinya selama periode waktu tertentu. (Lihat juga Pengantar Nilai pada Risiko (VaR) .)
Seberapa Akurat VaR?
Setelah metodologi VaR dipilih, menghitung VaR portofolio adalah latihan yang cukup mudah. Tantangannya terletak pada menilai keakuratan ukuran dan, dengan demikian, keakuratan distribusi pengembalian. Mengetahui keakuratan ukuran sangat penting bagi lembaga keuangan karena mereka menggunakan VaR untuk memperkirakan berapa banyak uang tunai yang mereka butuhkan untuk menutupi potensi kerugian. Setiap ketidakakuratan dalam model VaR dapat berarti bahwa institusi tersebut tidak memiliki cadangan yang cukup dan dapat menyebabkan kerugian yang signifikan, tidak hanya untuk institusi tetapi juga berpotensi bagi para penabung, investor individu dan klien korporat. Dalam kondisi pasar yang ekstrem seperti yang berusaha ditangkap oleh VaR, kerugiannya mungkin cukup besar untuk menyebabkan kebangkrutan. (Lihat juga Yang Perlu Anda Ketahui Tentang Kebangkrutan. )
Cara Melakukan Backtest Model VaR untuk Akurasi
Manajer risiko menggunakan teknik yang dikenal sebagai backtesting untuk menentukan keakuratan model VaR. Backtesting melibatkan perbandingan ukuran VaR yang dihitung dengan kerugian aktual (atau keuntungan) yang dicapai pada portofolio. Backtest bergantung pada tingkat kepercayaan yang diasumsikan dalam perhitungan. Sebagai contoh, investor yang menghitung VaR satu hari sebesar $ 3 pada investasi $ 100 dengan kepercayaan 95% akan mengharapkan kerugian satu hari pada portofolionya melebihi $ 3 hanya 5% dari waktu. Jika investor mencatat kerugian aktual selama 100 hari, kerugian akan melebihi $ 3 tepat pada lima hari tersebut jika model VaR akurat. Backtest sederhana menumpuk distribusi pengembalian aktual terhadap distribusi pengembalian model dengan membandingkan proporsi pengecualian kerugian aktual dengan jumlah pengecualian yang diharapkan. Backtest harus dilakukan selama periode yang cukup lama untuk memastikan bahwa ada cukup banyak pengamatan pengembalian aktual untuk membuat distribusi pengembalian aktual. Untuk pengukuran VaR satu hari, manajer risiko biasanya menggunakan periode minimum satu tahun untuk pengujian ulang.
Backtest sederhana memiliki kelemahan utama: itu tergantung pada sampel pengembalian aktual yang digunakan. Pertimbangkan lagi investor yang menghitung VaR satu hari $ 3 dengan kepercayaan 95%. Misalkan investor melakukan backtest selama 100 hari dan menemukan tepat lima pengecualian. Jika investor menggunakan periode 100 hari yang berbeda, mungkin ada lebih sedikit atau lebih banyak pengecualian. Ketergantungan sampel ini membuat sulit untuk memastikan keakuratan model. Untuk mengatasi kelemahan ini, uji statistik dapat diimplementasikan untuk menjelaskan apakah backtest telah gagal atau lulus.
Apa yang harus dilakukan jika Backtest gagal
Ketika backtest gagal, ada sejumlah kemungkinan penyebab yang perlu dipertimbangkan:
Distribusi Pengembalian yang Salah
Jika metodologi VaR mengasumsikan distribusi pengembalian (mis., Distribusi pengembalian normal), ada kemungkinan bahwa model distribusi tidak cocok dengan distribusi aktual. Uji good-of-fit statistik dapat digunakan untuk memeriksa apakah distribusi model sesuai dengan data yang diamati sebenarnya. Atau, metodologi VaR yang tidak memerlukan asumsi distribusi dapat digunakan.
Model VaR yang salah ditentukan
Jika model VaR menangkap, katakanlah, hanya risiko pasar ekuitas sementara portofolio investasi terpapar risiko lain seperti risiko tingkat bunga atau risiko nilai tukar mata uang asing, model tersebut salah spesifikasi. Selain itu, jika model VaR gagal menangkap korelasi antara risiko, itu dianggap salah spesifik. Ini dapat diperbaiki dengan memasukkan semua risiko yang berlaku dan korelasi terkait dalam model. Penting untuk mengevaluasi kembali model VaR setiap kali risiko baru ditambahkan ke portofolio.
Pengukuran Kerugian Aktual
Kerugian portofolio aktual harus mewakili risiko yang dapat dimodelkan. Lebih khusus lagi, kerugian aktual harus mengecualikan segala biaya atau biaya atau pendapatan lainnya. Kerugian yang hanya mewakili risiko yang dapat dimodelkan disebut sebagai "kerugian bersih." Barang-barang yang termasuk biaya dan barang-barang lainnya dikenal sebagai "kerugian kotor." Backtesting harus selalu dilakukan dengan menggunakan kerugian bersih untuk memastikan perbandingan suka-untuk-suka.
Pertimbangan Lainnya
Sangat penting untuk tidak bergantung pada model VaR hanya karena melewati backtest. Meskipun VaR menawarkan informasi yang berguna tentang paparan risiko kasus terburuk, sangat bergantung pada distribusi pengembalian yang digunakan, terutama ujung distribusi. Karena kejadian ekor sangat jarang, beberapa praktisi berpendapat bahwa setiap upaya untuk mengukur probabilitas ekor berdasarkan pengamatan historis secara inheren cacat. Menurut Reuters, "VaR datang untuk kritik pedas setelah krisis keuangan karena banyak model gagal memprediksi sejauh mana kerugian yang menghancurkan banyak bank besar pada 2007 dan 2008."
Alasannya? Pasar tidak mengalami peristiwa serupa, jadi itu tidak ditangkap di ekor distribusi yang digunakan. Setelah krisis keuangan 2007, juga menjadi jelas bahwa model VaR tidak mampu menangkap semua risiko; misalnya, risiko dasar. Risiko tambahan ini disebut sebagai "risiko tidak dalam VaR" atau RNiV.
Dalam upaya untuk mengatasi kekurangan ini, manajer risiko melengkapi pengukuran VaR dengan tindakan risiko lainnya dan teknik lain seperti stress testing.
Garis bawah
Value-at-Risk (VaR) adalah ukuran kerugian terburuk yang terjadi selama periode waktu tertentu dengan tingkat kepercayaan tertentu. Pengukuran VaR bergantung pada distribusi hasil investasi. Untuk menguji apakah model tersebut secara akurat mewakili kenyataan, pengujian ulang dapat dilakukan. Backtest yang gagal berarti bahwa model VaR harus dievaluasi kembali. Namun, model VaR yang lulus uji ulang masih harus dilengkapi dengan langkah-langkah risiko lainnya karena kekurangan pemodelan VaR. (Lihat juga Cara Menghitung Pengembalian Investasi Anda. )
