Szimulációs eredmények a magkompatibilitás ellenőrzésére

Jelen fejezetben három-kilenc alegységet tartalmazó, véletlenszerűen generált tőkeallokációs szituációkat vizsgálunk olyan szempontból, hogy milyen arányban eredményeznek magbeli elosztást az egyéni kockázattal arányos, a béta, a növekményi, a költségrés és a Shapley-módszer alkalmazása esetén. A marginális kockázati hozzájárulást (iránymenti deriváltként értelmezve) nem vizsgáljuk, mivel a gyakorlatban három-kilenc véletlen szám összege soha nem lesz egyenlő, így nem várható a 2.2.16. példában szereplőhöz hasonló eset előfordulása. A kétféleképp értelmezett marginális kockázati hozzájárulás egybeesik, és a szimulált környezetben teljesítik az M feltételt.

A vizsgálat során 3-9 alegységből álló pénzügyi egységek napi hozamait (veszteségeit) szimuláltuk²⁴, 10 000 tőkeallokációs szituációt generálva, különböző verziókban. A verziók felénél minden alegység megegyező értékű, 100 millió $ értékű kezdeti portfólióval rendelkezett. A verziók másik felében az alegységek befektetései különböző értékűek voltak, a kezdeti befektetések 10 millió $ és 1 000 millió $ között változtak exponenciálisan, pontosabban az i egység befektetésének értéke 10 × (¹⁰⁰⁰

10 )^𝑖/𝑛 volt.

24A használt MATLAB kódok itt elérhetők:

https://sites.google.com/site/batyitamaslaszlo/risksharing_code.zip.

Minden egyes szituációban, hogy megkapjuk a profitot (veszteséget) leíró valószínűségi változót, napi hozamokat szimuláltunk, és ezek segítségével számítottuk a nominális nyereséget (veszteséget). Hogy megkapjuk a hozamokból álló idősorokat, első lépésben egy korrelációs mátrixot és az eszközök szórásait állítottuk elő. Lewandrowski et al. (2009) ún.

Vine-C módszerét használtuk a korrelációs mátrixok generálásához (egyenletes eloszlású véletlen korrelációs együtthatókkal). A hozamok szórását a verziók egyik felében egyenletes eloszlással választottuk véletlenül a (0, 1) intervallumból (nagy szórás), a verziók másik felében pedig a (0, 0,1) intervallumból (kis szórás). A hozamok idősorának generálásához a verziók felében normális, a másik felében pedig Student-t eloszlást használtunk, 3 szabadságfokkal (pénzügyi alkalmazásokban ez egy tipikus érték), hogy lássuk, a hozamok eloszlásának vastagszélűsége hogyan befolyásolja az eredményeket (Cont, 2001;

Mandelbrot, 1963).

1 000 elemből álló hozam idősorokat generáltunk, amely hozzávetőlegesen 4 évnyi adatnak felel meg. Ha strukturális törésekkel nem kell számolnunk, akkor ez igen hosszú adatsornak tekinthető. Mindkét esetben független, 0 várható értékű eloszlásokkal kezdtünk, és a véletlenszerűen generált korrelációs mátrixok Cholesky dekompozíciója segítségével kaptuk a többváltozós normál és Student-t eloszlásokat. Az alkalmazott kockázatmérték a 90%-, 95%- és a 99,9%-Expected Shortfall volt (ez utóbbi a maximális veszteség esetünkben). Így összesen 10 000 tőkeallokációs szituációt generáltunk, 3-9 alegység mellett, mindegyiket 2 × 2 × 2 × 3 = 24 verzióban.

A vizsgált hét módszerből a nukleolusz és a marginális kockázati hozzájárulás (parciális deriváltként) eleget tesznek M követelménynek. Ugyanakkor nem szükséges vizsgálnunk a marginális kockázati hozzájárulást iránymenti deriváltként sem, mivel annak valószínűsége 0, hogy a szimuláció során kétszer ugyanazt az értéket kapjuk egy pénzügyi egység portfóliójára. Azaz a szimuláció során soha nem jutnánk a 2.2.16. példában szereplőhöz

hasonló esethez, a kétféleképpen értelmezett marginális kockázati hozzájárulás megegyezik és mindkettő M. Így a szimulációk során az egyéni kockázattal arányos, a béta, a növekményi, a költségrés és a Shapley-módszerrel²⁵ kellett számolunk, minden egyes tőkeallokációs szituációban. A becsült M-arány a magbeli allokációk arányát jelenti: a vizsgált 10 000 szituáció átlagaként számoltunk, ezek mindegyikének értéke 0 (nem magbeli allokáció) vagy 1 (magbeli allokáció), a standard hibát pedig bootstrap módszerrel számítottuk, 1 000 ismétléssel. Az eredményül kapott standard hibák igen alacsonyak, így biztosak lehetünk abban, hogy az 10 000 szimuláció elegendő az M-arány pontos becsléséhez.

A 24 verzióból 7 kiválasztottat fogunk bemutatni 3-9 alegység mellett. A normálisról vastagszélű Student-t, majd eltérő portfólió nagyságokra való áttérés eredményeit a 20.

táblázat-22. táblázatok tartalmazzák. A kis szórás, illetve a maximális veszteség alkalmazásának eredményeit a 28. táblázat-30. táblázatokban mutatjuk be, a 2. mellékletben.

25 A Shapley érték számításához egy publikus, a Matlab Central File Exchange webhelyen elérhető kódot használunk. A kódot Czupy Gergely (BCE) írta, 2016 június 18-i állapot szerint a következő linken elérhető:

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/57735-shapley-value--fast-.

20. táblázat: M-arányok és standard hibák azonos portfólió méret, nagy szórás, normális eloszlás és 95%-Expected Shortfall mellett

Tőkeallokációs módszer N Egyéni kock.

arányos Béta Növekményi Költségrés Shapley 3 60,65%

21. táblázat: M-arányok és standard hibák azonos portfólió méret, nagy szórás, t-eloszlás és 95%-Expected Shortfall mellett

Tőkeallokációs módszer N Egyéni kock.

Arányos Béta Növekményi Költségrés Shapley 3 61,34%

22. táblázat: M-arányok és standard hibák különböző portfólió méret, nagy szórás, t-eloszlás és 95%-Expected Shortfall mellett

Tőkeallokációs módszer N Egyéni kock.

Arányos Béta Növekményi Költségrés Shapley 3 56,25%

Homburg és Scherpereel (2008) hasonló vizsgálatot végzett, de kizárólag normális eloszlás mellett és az 𝛼-VaR (kockáztatott érték) kockázatmérték mellett, ami az nyereség/veszteség eloszlás (1 − 𝛼) percentilisének ellentettje, ami általános esetben nem koherens kockázatmérték. A szimulációs módszerünk első tesztjeként reprodukáltuk a szerzők eredményeit (84,14%-os szignifikancia szint mellett számított VaR-ral), és jó közelítést kaptunk, ld. a 2. mellékletben található 31. táblázatban. Az eredmények közötti kisebb eltérésnek két oka van. Egyrészt, különböző módszereket használtunk a korrelációs mátrixok generálására. Másrészt, Homburg és Scherpereel nem generált hozam idősorokat, hanem

analitikus számították ki a kockázatot, a portfólió értékek kovariancia mátrixa alapján. Ezt vagy a mögöttes eloszlás ismereteként, vagy végtelenül hosszú idősorok alkalmazásaként értelmezhetjük. Mi ezzel szemben a realizációs vektorok használatával és korlátos hosszúságú idősorok alkalmazásával kis zajt hoztunk a rendszerbe, ami a pénzügyi piacok fontos velejárója (ld. pl. Kondor et al., 2007). Homburg és Scherpereel (2008) munkájával összevetve szintén különbség, hogy mi az eltérő portfóliónagyságok, a kisebb és nagyobb szórás, valamint vastagszélű eloszlás alkalmazásának a hatását is vizsgáltuk. A normális eloszlású esetben az Expected Shortfall kockázatmérték alkalmazásának nincsen hozzáadott értéke a VaR-hoz képest, hiszen közismert, hogy az csak konstans-szorosa a VaR-nak, és ebben az esetben a VaR is koherens. Ugyanakkor vastagszélű eloszlás alkalmazása mellett az Expected Shortfall jobb, mint a VaR, hiszen az a VaR-t meghaladó veszteségeket is figyelembe veszi. Ennek eredményeképp a szimulációnkban, szemben Homburg és Scherpereel (2008) eredményeivel, a béta módszer nem mindig eredményez magbeli elosztást, az M-aránya akár 1% alatti is lehet (ld. 20. táblázat).

Az egyes verziók összehasonlítása során, amikor csak egy-egy paramétert változtattunk, a következő eredményeket kaptuk. Általánosságban elmondható, hogy minden allokációs módszer esetében az M-arány csökken az alegységek számának növelésével, valamint az Expected Shortfall számítása során alkalmazott szignifikancia szint (𝛼) növelésével.

Az azonos értékű portfóliókról különböző értékűekre való áttérés általában csökkentette az M-arányt az egyéni kockázattal arányos, a növekményi, a költségrés és a Shapley-módszer esetében; a béta módszernél viszont csökkenésre és növekedésre is láttunk példát.

Kicsiről nagy szórásra való áttérés eredményeképp az M-arány általában nőtt az egyéni kockázattal arányos és a költségrés módszernél, miközben a többi módszer esetében csökkent.

A vastagszélű, Student-t eloszlásra való váltás hatására a béta módszernél csökkent az M-arány, még a többi módszer esetében a változás iránya a szimuláció egyéb paramétereinek függvényében változott.

Minden vizsgált verzióban a legmagasabb M-arányt a költségrés módszer esetében kaptuk, ami azzal magyarázható, hogy a költségréseken keresztül a módszer figyelembe veszi az egyes alegységek alkupozícióját. Általában az egyéni kockázattal arányos módszer jobban teljesített a növekményi módszernél, de a 2. mellékletben található 29. táblázatban ellenpéldát is találunk. Ugyanakkor egyik szimulációs verzióról a másikra való áttérés, vagy akár csak az alegységek számának megváltoztatása is könnyen módosítja az egyes módszerek közötti sorrendet.

A gyakorlatban való alkalmazásra vonatkozó következtetésünk, hogy a vizsgált módszerek közül a költségrés módszer teljesít legjobban, de ennek az M-aránya is lemehet akár 30%

alá. A többi vizsgált módszer közötti választáshoz érdemes figyelembe venni, hogy az alkalmazás leginkább melyik szimulációs verziónak felel meg, és az alapján választani.