Expected Shortfall (ES)

```mediawiki

Expected Shortfall (ES): Uelewa Kamili kwa Wachanga

Expected Shortfall (ES) ni kipimo cha hatari kinatumika katika Usimamizi wa Hatari na Uwekezaji. Kinajulikana pia kama Conditional Value at Risk (CVaR) na hutoa habari zaidi kuliko kipimo kingine maarufu, Value at Risk (VaR). Makala hii itatoa uelewa wa kina wa ES kwa wanaoanza, ikieleza dhana, jinsi ya kukokotoa, faida na hasara zake, na matumizi yake katika ulimwengu halisi.

1. Kuanzisha ES: Kwa Nini Tunahitaji Kipimo Hiki?

Katika ulimwengu wa fedha, hatari ni jambo la lazima. Waguzi na wawekezaji wanahitaji zana za kuelewa na kupunguza hatari zinazowakabili. Value at Risk (VaR) imekuwa kipimo cha kawaida kwa miaka mingi. VaR inajaribu kujibu swali: "Kiasi cha pesa gani naweza kupoteza kwa kiwango fulani cha uaminifu?" Kwa mfano, VaR ya 95% inaonyesha kuwa kuna uwezekano wa 5% wa kupoteza kiasi kikubwa kuliko ile iliyohesabiwa.

Lakini VaR ina mapungufu. Inatupa habari tu juu ya kiasi cha juu cha hasara inayoWEZEKANA, lakini haituambii kiasi cha hasara tunachoweza kutarajia KAMA tutapita kikomo cha VaR. Hapa ndipo Expected Shortfall (ES) inakuja kuchukua nafasi.

ES inajibu swali: "Kwa kuzingatia kwamba tumepoteza zaidi ya VaR, kiasi cha hasara cha wastani tunachoweza kutarajia?" Hivyo, ES ni kipimo cha hasara za mkia mrefu (tail losses) – hasara kubwa ambazo zinaweza kutokea mara chache lakini zinaweza kuwa na madhara makubwa.

2. Uelewa wa Dhana ya ES

Fikiria mgawanyo wa uwezekano wa kurudi kwa uwekezaji. VaR inabainisha thamani ambayo kurudi hupita chini ya kiwango fulani cha uaminifu (mfumo wa uaminifu). ES, kwa upande mwingine, inachukua hatua zaidi. Inakokotoa wastani wa hasara zote ambazo ziko zaidi ya kikomo cha VaR.

VaR (α%): Thamani ambayo kurudi kwa uwekezaji haupiti chini ya asilimia α kwa kipindi fulani cha wakati.
ES (α%): Wastani wa hasara zote zinazozidi VaR (α%).

Mfano: Ikiwa VaR ya 95% ya mali ni $100,000, na ES yake ya 95% ni $150,000, hii inamaanisha kwamba, katika 5% ya matukio mabaya zaidi, hasara ya wastani itakuwa $150,000. Hii ni habari muhimu kwa Mchambaji wa Hatari na Msimamizi wa Hatari.

3. Jinsi ya Kukokotoa ES: Mbinu Mbalimbali

Kuna mbinu kadhaa za kukokotoa ES:

Mbinu ya Historia (Historical Simulation): Hii ndio njia rahisi zaidi. Inatumia data ya kihistoria ya kurudi ili kuchambua usambazaji wa hasara. ES inakokotolewa kwa kuchukua wastani wa hasara zote ambazo ziko zaidi ya kikomo cha VaR kilichokokotolewa kutokana na data ya kihistoria.
Mbinu ya Parametric (Parametric Approach): Hii inahusisha kudhani kwamba kurudi kwa uwekezaji hufuata usambazaji fulani (kwa mfano, usambazaji wa kawaida). ES inakokotolewa kwa kutumia vigezo vya usambazaji huu (wastani na Sanidi (Standard Deviation)).
Mbinu ya Monte Carlo Simulation (Monte Carlo Simulation): Njia hii inatumia simulations nyingi za nasibu ili kuiga kurudi kwa uwekezaji. ES inakokotolewa kwa kuchukua wastani wa hasara zote ambazo ziko zaidi ya kikomo cha VaR kilichokokotolewa kutokana na simulations.

| Njia ya Kukokotoa | Faida | Hasara | |---|---|---| | Historia | Rahisi, haitaji kudhani | Inategemea data ya kihistoria, haizingatii mabadiliko ya soko | | Parametric | Haraka, rahisi kutekeleza | Inategemea kudhani usambazaji sahihi | | Monte Carlo | Inafanya kazi kwa usambazaji wa ngumu | Inaweza kuwa ghali kwa kompyuta, inahitaji uwezo wa kuunda mfumo sahihi |

4. ES dhidi ya VaR: Tofauti Muhimu

| Kipengele | Value at Risk (VaR) | Expected Shortfall (ES) | |---|---|---| | Maelezo | Kiasi cha juu cha hasara inayoWEZEKANA | Wastani wa hasara KAMA tunapita kikomo cha VaR | | Uendeshaji | Inafikiri hasara moja kubwa | Inafikiri hasara nyingi za mkia mrefu | | Habari | Inatoa habari ndogo | Inatoa habari nyingi zaidi | | Uendeshaji wa Hisabati | Mara nyingi hutegemea percentile | Huhesabiwa kama wastani wa hasara za ziada | | Uendeshaji wa Udhibiti | Inaweza kuwa haifai kwa hasara kubwa (subadditivity) | Inabaki kuwa subadditive |

VaR inakabiliwa na suala la "subadditivity" katika baadhi ya hali, ambayo inamaanisha kwamba hatari ya kwingineko inaweza kuwa chini ya jumla ya hatari ya vifaa vya mtu binafsi. ES, kwa upande mwingine, ni subadditive, ambayo inamaanisha kwamba inatoa kipimo sahihi zaidi ya hatari ya kwingineko. Hii inafanya ES kuwa kipimo kinachofaa zaidi kwa taasisi za kifedha na wawekezaji wenye hatari kubwa.

5. Matumizi ya ES katika Ulimwengu Halisi

ES hutumika katika maeneo mengi ya fedha:

Usimamizi wa Hatari ya Benki (Bank Risk Management): Benki hutumia ES ili kupima na kudhibiti hatari za soko, hatari ya mkopo, na hatari ya uendeshaji.
Usimamizi wa Hatari ya Bima (Insurance Risk Management): Makampuni ya bima hutumia ES ili kupima na kudhibiti hatari zinazohusiana na malalamiko ya bima.
Uwekezaji wa Kifedha (Financial Investment): Wawekezaji hutumia ES ili kutathmini hatari ya uwekezaji na kujenga kwingineko zinazofaa.
Usimamizi wa Hatari ya Shirika (Corporate Risk Management): Mashirika hutumia ES ili kupima na kudhibiti hatari zinazohusiana na shughuli zao za biashara.
Mazingira ya Udhibiti (Regulatory Environment): Mamlaka ya udhibiti hutumia ES kama kiwango cha hatari kwa taasisi za kifedha.

6. Faida na Hasara za ES

Faida:

Habari Kamili: ES hutoa habari zaidi kuliko VaR, ikitathmini hasara za mkia mrefu.
Subadditivity: ES inabaki kuwa subadditive, ambayo inamaanisha inatoa kipimo sahihi zaidi ya hatari ya kwingineko.
Inafaa kwa Hatari Kubwa: ES inafaa sana kwa wawekezaji na taasisi zinazokabili hatari kubwa.

Hasara:

Upeo wa Uhesabuji: Kukokotoa ES inaweza kuwa ngumu zaidi kuliko kukokotoa VaR, hasa kwa mbinu za Monte Carlo.
Utegemezi wa Data: Usahihi wa ES unategemea ubora na upatikanaji wa data.
Ufaswishi wa Mfumo: Mbinu za Monte Carlo zinahitaji uwezo wa kuunda mfumo sahihi, ambayo inaweza kuwa changamoto.

7. Masomo Yanayohusiana

8. Mbinu Zinazohusiana na Uchambuzi wa Kiasi

Backtesting: Mchakato wa kuthibitisha usahihi wa mfumo wa hatari kwa kulinganisha matokeo yaliyotabiriwa na matokeo halisi.
Stress Testing: Mchakato wa kuangalia jinsi kwingineko itavyofanya katika hali mbaya.
Scenario Analysis: Mchakato wa kutathmini hatari zinazohusiana na matukio fulani.
Sensitivity Analysis: Mchakato wa kuamua jinsi mabadiliko katika vigezo vingine vinaathiri matokeo.
Time Series Analysis: Mchakato wa kuchambua data ya wakati ili kutabiri matukio ya baadaye.
Regression Analysis: Mchakato wa kuamua uhusiano kati ya vigezo viwili au zaidi.
Volatility Modeling: Mchakato wa kutathmini mabadiliko ya bei ya mali.
Copula Functions: Mbinu ya kuunda usambazaji wa pamoja kutoka usambazaji wa mtu binafsi.
Extreme Value Theory (EVT): Tawi la takwimu linalohusika na uwezekano wa matukio ya uliokithiri.
Principal Component Analysis (PCA): Mbinu ya kupunguza vigezo vingi vya data hadi vigezo vichache muhimu.
Factor Analysis: Mbinu ya kubaini vigezo vya msingi vinavyoathiri vigezo vingine vingi.
Bayesian Statistics: Mbinu ya kutathmini uwezekano wa hypothesis kwa kuzingatia ushahidi unaopatikana.
Machine Learning: Mchakato wa kuunda mfumo ambao unaweza kujifunza kutoka data.
Data Mining: Mchakato wa kuchunguza data ili kupata mambo muhimu.
Optimization Techniques: Mbinu za kupata suluhisho bora kwa shida fulani.

9. Hitimisho

Expected Shortfall (ES) ni kipimo muhimu cha hatari ambacho hutoa habari nyingi zaidi kuliko Value at Risk (VaR). Inaweza kutumika na benki, makampuni ya bima, wawekezaji, na mashirika ili kupima na kudhibiti hatari zao. Ingawa kukokotoa ES inaweza kuwa ngumu zaidi kuliko kukokotoa VaR, faida zake zinazidi hasara zake, hasa kwa wale wanaokabili hatari kubwa. Kuelewa ES ni muhimu kwa mtu yeyote anayehusika na ulimwengu wa fedha na Usimamizi wa Hatari. ```

Anza kuharibu sasa

Jiandikishe kwenye IQ Option (Akaunti ya chini $10) Fungua akaunti kwenye Pocket Option (Akaunti ya chini $5)

Jiunge na kijamii chetu

Jiandikishe kwa saraka yetu ya Telegram @strategybin na upate: ✓ Ishara za biashara kila siku ✓ Uchambuzi wa mbinu maalum ✓ Arifa za mwelekeo wa soko ✓ Vyombo vya elimu kwa wachanga

Expected Shortfall (ES)

Contents