Stanovení Value at Risk komplexního portfolia finančních aktiv

Abstract

Předložená práce se zabývá stanovením ukazatele Value at Risk. Cílem práce bylo určit tuto hodnotu v riziku pro komplexní portfolio finančních aktiv. Využita byla metodika RiskMetrics, její postupy a předpoklady. V první kapitole jsou představeny obecné přístupy k měření rizika. Popsány jsou statistické ukazatele, míry rizika opcí, míry úrokového rizika zejména obligace, obecné faktorové modely, význam stresového testování či pravidel BASEL. Druhá část je věnovaná popisu postupu stanovení VaR dle obecných přístupů a dle Risk Metrics. V poslední části je pak tento postup aplikován. Je stanoveno portfolio složené ze dvou druhů akcií, měnového kurzu a obligace. Je použit postup RiskMetrics pro stanovení budoucích cash flow, naplánován budoucí rozptyl a kovariance aktiv pomocí modelu EWMA a s využitím Brownova geometrického pohybu s pomocí simulace Monte Carlo je zjištěna budoucí cena akcie. Po úpravách vstupních hodnot je pomocí metody směrodatné odchylky a korelace zjištěna velikost ukazatele VaR v českých korunách na hladině významnosti 0,05 a v horizontu jednoho dne. Na závěr jsou provedeny modifikace výpočtu a stanoveno doporučení pro změnu struktury portfolia.

The submitted thesis deals with determination of the indicator of value at risk. The aim of this thesis was to determine the Value at Risk for a complex portfolio of financial assets. RiskMetrics methodology was used, its procedures and assumptions. The first part presents general approaches to risk measurement. Statistical indicators of the risk of options, interest rate risk especially for bonds, common factor models, importance of stress testing or Basel regulations are described. The second part includes description of VaR establishment using general approaches and then according to RiskMetrics. In the last part the described process is applied. A portfolio composed of two types of shares, bond and exchange rate is established. RiskMetrics procedure is used for the determination of future cash flow, future variance and covariance of assets are planned using EWMA model and future stock price is found using the geometric Brownian motion with Monte Carlo simulation. After adjustments of the input values, the VaR at significance level of 0.05 and a one-day horizon is computed by using the standard deviations and correlations. In conclusion, modifications are made to the calculation and recommendations for change in the structure of the portfolio are established.