डाउनसाइड रिस्क (मतलब, उदाहरण) - डाउनसाइड रिस्क क्या है?

डाउनसाइड रिस्क अर्थ

नकारात्मक पक्ष एक सांख्यिकीय उपाय है जो बाजार की स्थितियों में परिवर्तन के कारण सुरक्षा के मूल्य में होने वाले नुकसान की गणना करता है और इसे अनिश्चितता भी कहा जाता है कि प्रतीक्षित प्रतिफल अनुमानित परिणामों की तुलना में बहुत कम हो सकता है। रखो यह सबसे खराब स्थिति नुकसान की मात्रा निर्धारित करने में मदद करता है जो एक निवेश के कारण बाजार में दिशा बदल सकता है।

नकारात्मक जोखिम के घटक

निम्नलिखित एक नकारात्मक जोखिम मीट्रिक के आवश्यक घटक हैं

• समय क्षितिज - किसी भी जोखिम मीट्रिक का विश्लेषण करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण पैरामीटर समय क्षितिज है। यह कारक नकारात्मक जोखिम के लिए और भी महत्वपूर्ण हो जाता है। समय क्षितिज एक विशेष अवधि के लिए हमारे विश्लेषण को सीमित करने में मदद करता है, जिससे हमारी गणना अधिक सटीक होती है और मॉडल अधिक मजबूत होते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए उचित नमूना स्थान शामिल करना आवश्यक है कि आपके द्वारा चयनित समय क्षितिज निष्पक्ष है और चक्रीय विचलन से मुक्त है।
• आत्मविश्वास अंतराल - नकारात्मक जोखिम सांख्यिकीय उपायों पर आधारित एक अध्ययन है। इसलिए यह आवश्यक हो जाता है कि एक उचित और निश्चित आत्मविश्वास का फॉर्मूला चुना जाए क्योंकि आगे की सभी गणनाएँ इसी पर आधारित होंगी। इस पैरामीटर को निवेशक के आराम स्तर या विश्लेषण करने वाले संस्थान के आधार पर परिभाषित किया जाना चाहिए। कोई निश्चित संख्या नहीं है जो सही या गलत है, लेकिन एक बेंचमार्क है जिसके आधार पर आप अपनी जोखिम लेने की क्षमता तय करते हैं।

डाउनसाइड रिस्क फॉर्मूला

नकारात्मक जोखिम की गणना करने के कई तरीके हो सकते हैं। आप मानक विचलन, अपेक्षित कमी या जोखिम पर मूल्य का उपयोग कर सकते हैं, जिसमें कई तरीके हैं जैसे कि ऐतिहासिक सिमुलेशन, विचरण-सहसंयोजक, आदि। इसका उद्देश्य यह है कि आप किसी विशेष के लिए नमूना स्थान (अंतर्निहित डेटा) के आधार पर अधिकतम खो सकते हैं। समय क्षितिज और आत्मविश्वास अंतराल।

विचरण-सहसंयोजक विधि के लिए, निम्न जोखिम (VAR) की गणना इस प्रकार की जाती है:

VAR = - Z (z- मान विश्वास अंतराल के आधार पर) X Std। विचलन

डाउनसाइड रिस्क का उदाहरण

इसे बेहतर तरीके से समझने के लिए सरल उदाहरण देखें।

एक कंपनी एबीसी के उदाहरण पर विचार करें, जिसका शेयर $ 1000 पर कारोबार कर रहा है। निम्नलिखित तालिका में एक वर्ष के लिए मासिक रिटर्न की सूची है।

महीना	लौटता है
जन	-12%
फ़रवरी	-5%
मार	6%
अप्रैल	7%
मे	3%
जून	-2%
जुल	15%
अगस्त	-%
सिपाही	10%
अक्टूबर	-4%
नवम्बर	9%
दिसंबर	-3%

आइए, पिछले रिटर्न के आधार पर, और मामलों को सरल रखने के लिए इस शेयर के नकारात्मक जोखिम की गणना करें; हम ऐतिहासिक पद्धति के तंत्र का उपयोग करके गणना करेंगे। चलो विश्वास अंतराल और समय क्षितिज का फैसला करते हैं।

• आत्मविश्वास अंतराल: 75%
• समय क्षितिज: 1 वर्ष

क्रमबद्ध क्रम में लौटता है

मैक्स लॉस की गणना

• अधिकतम हानि = 3

क्रमबद्ध क्रम में रिटर्न की व्यवस्था करते हुए, हम नीचे 25% रिटर्न (अधिकतम हानि), 3 (12 का 75%) पर ध्यान केंद्रित करेंगे। इसलिए कटऑफ 4 ^वीं रिटर्न होगी। सरल शब्दों में, 75% आत्मविश्वास अंतराल के साथ, हमने नकारात्मक जोखिम की गणना -5% की है।

विस्तृत गणना के लिए ऊपर दी गई एक्सेल शीट का संदर्भ लें।

लाभ

• वर्स्ट-केस के लिए योजना बनाने में मदद करता है: यदि आप योजना बनाने में विफल रहते हैं, तो आप असफल होने की योजना बना रहे हैं। डाउनसाइड जोखिम आपको सबसे खराब स्थिति के लिए तैयार करने में सक्षम बनाता है, यह समझकर कि यदि अनुमानित दृश्य गलत निकला तो कितना निवेश नुकसान हो सकता है। यह कोई सामान्य तथ्य नहीं है कि निवेश रिटर्न के लिए किए जाते हैं और बाजार की मुफ्त दरों को पूरा करते हैं, जिन्हें अक्सर अमेरिकी ट्रेजरी बिल द्वारा परिभाषित किया जाता है। लेकिन ऐसे परिदृश्य हो सकते हैं जब समाचार के कारण चीजें अपेक्षित नहीं होती हैं या कोई घटना बाजार में नहीं दिखाई देती है। याहू के उदाहरण पर विचार करें, 90 के दशक की शुरुआत में बिना किसी प्रतियोगी के एक सर्च इंजन दिग्गज। हर कोई उम्मीद कर रहा था कि यह स्टॉक एक मल्टी-बैगर होगा लेकिन बहुत कम ही लोग जानते थे कि एक नया मार्केट लीडर (Google) बनाने में था, और याहू को विस्थापित किया जाएगा। अगर सिस्टम में डाउनसाइड रिस्क कंट्रोल होता तो नुकसान बहुत कम होता।
• DecidingHedging Strategies : जैसा कि ऊपर बताया गया है, जब घटनाओं की अपेक्षा के अनुरूप नहीं होता है, तो नकारात्मक पक्ष जोखिम की तैयारी के बारे में अधिक होता है। इस तरह के अनुमान से निवेश से बाहर आने में मदद मिलती है। जैसा कि वे कहते हैं, अपना लाभ रखें लेकिन अपने घाटे को बुक करें।

सीमाएं / नुकसान

• सुरक्षा का गलत अर्थ : डाउनसाइड जोखिम एक सांख्यिकीय तकनीक है जो पिछले डेटा पैटर्न के आधार पर भविष्यवाणी करने की कोशिश करता है। इसकी जटिलता परिसंपत्ति वर्ग से परिसंपत्ति वर्ग में भिन्न होती है। इक्विटी जैसे साधारण वित्तीय उत्पाद के लिए, यह व्यापार की कीमतों के समान सरल हो सकता है। क्रेडिट डिफ़ॉल्ट स्वैप जैसे जटिल काम के लिए, यह कई मापदंडों पर निर्भर करता है जैसे अंतर्निहित वित्तीय बांड की कीमतें, परिपक्वता का समय, वर्तमान ब्याज दरें, आदि। आप जिस मॉडल का उपयोग कर रहे हैं वह 99 बार काम कर सकता है लेकिन एक बार भी विफल हो सकता है, और सबसे अधिक बार, यह होगा जब अस्थिरता अधिक होती है, या बाजार दुर्घटनाग्रस्त होते हैं। संक्षेप में, यह असफल हो जाएगा जब आपको इसकी सबसे अधिक आवश्यकता होगी। इसलिए मॉडल जोखिम के कारण, नकारात्मक जोखिम आपको सुरक्षा की झूठी भावना प्रदान कर सकता है
• मॉडलों में असंगत परिणाम: डाउनसाइड जोखिम उतना ही अच्छा है जितना कि उपयोग किया गया मॉडल। उपयोग की जाने वाली अंतर्निहित प्रक्रिया के आधार पर, कार्य में भिन्नताएं हो सकती हैं, भले ही अंतर्निहित धारणाएं और नमूना समान हों। ऐसा इसलिए है क्योंकि प्रत्येक डाउनसाइड रिस्क मेट्रिक मैकेनिज्म की अपनी अंतर्निहित धारणाएं हैं, जिससे एक अलग आउटपुट प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, जोखिम सिमुलेशन में ऐतिहासिक सिमुलेशन और मोंटे कार्लो सिमुलेशन मूल्य दोनों हैं, लेकिन एक ही अंतर्निहित डेटा के आधार पर उनके माध्यम से प्राप्त परिणाम भिन्न हो सकते हैं।

नोट करने के लिए महत्वपूर्ण बिंदु

• जोखिम में कमी की रणनीति: नकारात्मक जोखिम की गणना करने से सही हेजिंग रणनीति की पहचान करने में मदद मिलती है। निवेशकों और संस्थानों को उस वित्तीय उत्पाद को समझना चाहिए, जिसके साथ वे व्यवहार कर रहे हैं और फिर अपनी सुविधा और क्षमता के अनुसार एक उपयुक्त नकारात्मक जोखिम मीट्रिक का चयन करें।
• प्रत्येक परिसंपत्ति वर्ग में एक अलग नकारात्मक पहलू होता है। वेनिला वित्तीय उत्पादों जैसे इक्विटी और निश्चित आय के लिए, नकारात्मक जोखिम अपेक्षाकृत आसान है जो गणना और सीमित है। हालांकि, विकल्प या क्रेडिट डिफॉल्ट स्वैप जैसे वित्तीय डेरिवेटिव के लिए, नकारात्मक पक्ष यह आंकड़ा और असीमित करने के लिए चुनौतीपूर्ण है।

निष्कर्ष

किसी को भी नुकसान पसंद नहीं है, लेकिन अतीत के सबक ने हमें सिखाया है कि वित्तीय उत्पाद 2008 के आर्थिक मंदी या 2001 डॉट कॉम बबल जैसे संकट के समय में अप्रत्याशित हैं, परिसंपत्ति वर्गों के बीच अस्थिरता और सहसंबंध बढ़ता है। सबसे अधिक बार नहीं, यह निवेशकों को बंद-रक्षक को पकड़ता है, जिससे भारी नुकसान और विनाशकारी घटनाएं होती हैं। निवारक उपाय के रूप में नकारात्मक जोखिम, ऐसे परिदृश्यों के लिए बेहतर तरीके से समाप्त करने या तैयार करने में मदद करता है।