Monte Carlo VaR je metoda za oceno VaR (Value at Risk), ki z računalniško programsko opremo ustvari na stotine ali tisoče možnih rezultatov na podlagi začetnih podatkov, ki jih vnese uporabnik.
Dobljeni rezultati so razvrščeni od najvišje do najmanjše donosnosti, kot pri izračunu VaR po zgodovinski metodi. Nato identificiramo 5% podatkov z najnižjimi donosi in najvišji od teh 5% najnižjih donosov bo VaR. Podatki so običajno predstavljeni grafično, da imajo boljšo vizualizacijo rezultatov in njihovo pogostost.
Glavna prednost ocene VaR z metodo Monte Carlo je njegova glavna pomanjkljivost, saj bo glede na vnesene začetne podatke ustvarjena vrsta predpostavk, ki bodo vodile rezultate (odvisnost poti ali odvisnost od izbrane poti). Glede na kompleksnost Monte Carla imate lahko lažen občutek zanesljivosti, vendar če vneseni podatki (vnosi) niso pravilni, podatki ne bodo zanesljivi. Kljub temu je ponavadi natančnejša od parametrične metode VaR.
Monte Carlo simulacijaPrimer VaR po metodi Monte Carlo
Predstavljajte si, da po tem, ko je računalniški program ustvaril 100 različnih rezultatov (običajno se jih uporablja več, za lažji primer pa bomo uporabili 100), in po razvrščanju dobljenih vrednosti od najvišje do najnižje ugotovimo, da je pet najslabših naslednjih :
-15,25%, -12,75%, -10,85%, -10,05%, -8,75%
Če želimo izračunati VaR s 95-odstotno zanesljivostjo, moramo izbrati 5% z najslabšimi rezultati. Nato izberemo peti najslabši rezultat (5% od 100) v celotnem obdobju, to je -8,75%. Če predpostavimo, da je naložba v to sredstvo milijon evrov, bo 5-odstotni VaR 87.500 evrov, torej obstaja petodstotna verjetnost izgube vsaj 87.500 evrov in 95-odstotna verjetnost, da je ta izguba manjša. Zato bo moralo podjetje upoštevati, da bo pet od 100 mesecev izgubilo najmanj 87.500 evrov oziroma da bo eden od 20 mesecev izgubil najmanj 87.500 evrov.
