Monte Carlo VaR on meetod VaR (riskiväärtus) hindamiseks, mis kasutab arvutitarkvara abil sadu või tuhandeid võimalikke tulemusi kasutaja sisestatud algandmete põhjal.
Saadud tulemused järjestatakse kõrgeimast väikseima kasumlikkuseni, nagu arvutati VaR ajaloolise meetodi järgi. Järgmisena tuvastame madalaima tootlusega 5% andmetest ja kõrgeim neist 5% madalaima tootlusega on VaR. Andmed esitatakse tavaliselt graafiliselt, et tulemusi ja nende sagedust paremini visualiseerida.
Monte Carlo meetodil VaR-i hindamise peamine eelis on omakorda selle peamine puudus, kuna sõltuvalt sisestatud algandmetest luuakse rida eeldusi, mis suunavad tulemusi (sõltuvus teest või valitud teest sõltuvus). Arvestades Monte Carlo keerukust, võib teil olla vale usaldusväärsuse tunne, kuid kui sisestatud andmed (sisendid) pole õiged, ei ole teave usaldusväärne. Vaatamata sellele on see tavaliselt täpsem kui parameetriline VaR-meetod.
Monte Carlo simulatsioonVaR näide Monte Carlo meetodil
Kujutage ette, et pärast arvutiprogrammi abil 100 erineva tulemuse loomist (tavaliselt kasutatakse rohkem, kuid näite hõlbustamiseks kasutame 100) ja saadud väärtuste järjestamisel suurimatest madalamateni saame, et viis halvimat on järgmised :
-15,25%, -12,75%, -10,85%, -10,05%, -8,75%
Kui tahame arvutada VaR-i 95% usaldusväärsusega, peame valima kõige halvemate tulemustega 5%. Seejärel valime kogu perioodi halvima viienda tulemuse (5% 100-st), mis on -8,75%. Kui eeldame, et investeering sellesse varasse on 1 miljon eurot, on 5% VaR 87 500 eurot, see tähendab, et on 5% tõenäosus kaotada vähemalt 87 500 eurot ja 95% tõenäosus, et see kahju on väiksem. Seetõttu peab ettevõte arvestama, et iga 100 kuu jooksul kaotab viis vähemalt 87 500 eurot või üks 20 kuu tagant vähemalt 87 500 eurot.
