Financial Risk Management - Comparison of Value at Risk Methods on Stock Portfolios

Díky nejnovějšímu vývoji ve finančním sektoru a globalizaci je omezení portfoliových investic nejnižší v historii. Toto zlepšení přispívá k usnadnění převodu prostředků mezi zeměmi, což způsobuje vysokou rozmanitost a míru rizika. Tato situace se projevila například v nečekaných bankrotech významných mezinárodních finančních institucí, jako je například banka Barings Bank. V důsledku toho, mezinárodní investoři a akademičtí pracovníci byli nuceni objevovat jednoduché a efektivní techniky měření rizik. V důsledku těchto požadavků vznikla metoda Value at Risk. Value at Risk je maximální ztráta, kterou může hodnota aktiva dosáhnout s danou úrovní spolehlivosti v určitém časovém období. Cílem této práce je porovnání metod výpočtů Value at Risk, konkrétně metody variace-kovariance, metoda historické simulace a Monte Carlo simulace. Nejprve je z Istanbulské burzy pro analýzu náhodně vybráno deset akcií. Za účelem dosažení konečných výsledků se vypočte popisná statistika těchto akcií. Zadruhé jsou provedeny testy normality pro určení rozložení návratových řad. V dalším kroku je dosaženo optimálního portfolia podle modelu Markowitz. Nakonec jsou hodnoty Value at Risk optimálního portfolia vypočítané třemi různými metodami.Recent developments in the financial sector and with the effects of globalization, restrictions on portfolio investments are in lowest in its history. These improvements help to facilitate fund transfer between countries, which causes high diversity and degree of risk. Also, this situation remarked itself in unexpected bankruptcies of major international financial institutions such as Barings Bank. As a result, international investors and academics forced to discover easy and efficient risk measurement techniques. Value at Risk method has emerged as a result of these requirements. Value at Risk is the maximum loss that value of an asset can experience with a given confidence level over a specific time frame. The purpose of this study compares the calculations of Value at Risk Methods, namely Variance- Covariance Method, Historical Simulation Method, and Monte Carlo Simulation Method. Firstly, ten stocks are chosen randomly from Istanbul Stock Exchange for the analysis. Descriptive statistics of these shares are calculated, to achieve final results. Secondly, normality tests are made to determine the distribution of return series. In the next step, optimal portfolio obtained according to Markowitz model. Finally, Value at Risk values of the optimal portfolio calculated with three different methods