Las ventajas de que los bancos comerciales utilicen el método de simulación histórica para medir los requisitos de capital por riesgo de mercado

1. Se supone que no hay necesidad de aumentar la rentabilidad de los activos. Utilizando datos históricos, las características de la distribución de probabilidad de diversos factores de riesgo pueden reflejarse con precisión sin suponer rendimientos de los activos. Por ejemplo, la cola gruesa y la asimetría de los rendimientos generales de los activos pueden expresarse mediante simulaciones históricas.

2. Ventajas: No se requieren supuestos de distribución.

El método de simulación histórica es uno de los métodos sin número maestro. No requiere supuestos de distribución estadística sobre la volatilidad y correlación de los rendimientos de los activos, eliminando el problema de los errores de estimación y los datos históricos ya reflejados; Debido a las características de volatilidad y correlación de los rendimientos de los activos, el método de simulación histórica se ve menos afectado por el riesgo del modelo que otros métodos.

3. Método de evaluación completo

No es necesario simplificar la realidad como el método normal de primer orden, y utilizar el concepto de soluciones de aproximación para obtener valores aproximados; ¿Retorno de un activo o cartera normal o normal? Linealidad, si las fluctuaciones cambian con el tiempo, riesgo gamma, etc. , el método de simulación histórica se puede utilizar para medir su valor de riesgo.

Calidad y representatividad de los datos sobre defectos

El almacenamiento, la revisión y la depuración de enormes datos históricos requieren una gran cantidad de mano de obra y fondos para su procesamiento. Si los usuarios no manejan y almacenan correctamente información como el tamaño y el precio de las piezas, habrá consecuencias adversas de entrada y salida de basura.

No es fácil obtener cierta información de inversión objetivo, como precios de empresas que no cotizan en bolsa, datos históricos a corto plazo de empresas recién cotizadas (OTC), falta de precios de negociación diarios de determinadas acciones ilíquidas, etc.

Si no hay datos de mercado para algunos factores de riesgo o hay muy pocos días de datos históricos, los resultados de la simulación pueden no ser representativos y propensos a errores. Desventajas: Las pérdidas derivadas de eventos extremos no son fáciles de simular.