Trong thực tế ta có thể tìm được E-VaR từ bất kỳ phân phối tham số hay không tham số nào, bằng cách lấy giá trị bình quân của tất cả các thay đổi tiêu cực của p & L hàng ngày. Giả sử ta có n giá trị của thua lỗ thấp hơn thua lỗ ứng với VaR tại 99%, mỗi giá trị với tần suất theo phân trăm bằng p và E-VaR. Hình 36.2 cho thấy đuôi của phân phối VaR lịch sử của hợp đồng giao sau. Toàn bộ phân phối của các giá trị thua lỗ được tính từ 1000 mô phỏng các nhân tố rủi ro. Những thua lỗ ở đuôi và số đêm tần suất của chúng được thể hiện trong bảng 36.3. VaR tại 1% là 11.000.000. lấn suất cho thấy số lần quan sát một giá trị thua lỗ. Giá trị thua lỗ nằm ở cột tiếp theo. Cột tiếp theo là giá trị thua lỗ gia trọng theo số đếm tần suất. Cột cuối cùng là tần suất tích lũy theo phân trăm. Bách phân vị thua lỗ 1%, 11.000.000 có thế được tính bằng cách tính tống tất cả các số đêm tần suất cùa các dòng, là 10 hay 1% của 1000 mô phỏng. Dòng đầu tiên là thua lỗ ứng với bách phân vị 1%.
E-VaR là bình quân của những thua lỗ vượt quá VaR. Thua lỗ như vậy có thể xảy ra nhiều lẩn, như trong cột đầu tiên của bảng 36.3. E-VaR là trung bình của những thua lỗ gia trọng bời số lần xảy ra của mỗi giá trị thua lỗ. Nói cách khác, ta quar sát những giá trị thua lỗ vượt VaR và ta lấy bình quân gia trọng, bỏ qua các giá trị trông. Những ô trônngs là những giá trị thua lỗ không xuất hiện trong phân phối. E-VaR là 19.800.000. Trong phép tính, chi có những thua lỗ vượt qua VaR được sử dụng, bỏ qua đòng đầu tiên.
E-VaR cao hơn VaR vì nó là bình quân gia trọng của các giá trị thua lỗ với trọng số là số lẩn xảy ra.Những tình huống giả định, thử nghiệm stress và VaR hy hữu. Chú ý những mô phỏng giả định cho phép thử nghiệm stres những nhân tố mà danh mục đầu tư đặc biệt nhạy cảm. Những phép đo VaR ngoại lệ đòi hỏi những tình huống ngoại lệ. Những tình huống đó có thể do phán xét hoặc lựa chọn, được giải thích ở chương 38 về stress test.
Ví dụ, nêu ban quản lý lo ngại những thay đổi lớn trong các nhân tố mà danh mục đầu tư có độ nhạy cao, những cú shock trong những nhân tố này sẽ tạo ra những độ lệch lớn của p & L. Điều đầu tiên phải làm trong phương pháp này là xác định những nhân tố mà danh mục đầu tư có độ nhạy cao. Độ lớn của những tác động tiêu cực sẽ được thể hiện trong những phản ứng khi thay đổi một hoặc nhiều nhân tố hơn. Sử dụng nhũng điều kiện ngoại lệ là một cách thông thường để thử nghiệm sữess danh mục đầu tư.
Từ khóa tìm kiếm nhiều: quan
tri rui ro
