RİSKE MARUZ DEĞER

Belirsizliğe karşı korunmanın ilk adımı mevcut riski tahmin etmektir. Özellikle, satınalma gücünün zamanlar arası ticaretinin yapıldığı finans piyasalarında riskin ölçülmesi hayati önem taşımaktadır.

Sermayenin serbest dolaşımı üzerindeki engeller günümüz dünyasında giderek azalmakta, finansal hareketlilik ise artmaktadır. Finans sektöründe rekabet artışı aracılık maliyetlerini dünya çapında düşürürken, finansal aracılık yapan kuruluşların karşı karşıya olduğu riskler de artmaktadır. Finansal kuruluşlar eskiden beri karşı karşıya oldukları risklere günümüzde uluslararası piyasalarda faaliyet göstermekten kaynaklanan riskleri de ilave etmek durumundadırlar.

Son yıllarda uluslararası finans piyasalarında meydana gelen krizlerin pekçoğunda etkin bir risk yönetim sisteminin bulunmayışı neden olarak ortaya çıkmaktadır. Bu ortamda uluslararası düzenlemeciler de; hem bilanço hem de bilanço dışı faaliyetlerden kaynaklanan risklerin etkin olarak, bir sistem dahilinde ölçülmesi ve buna yönelik tedbirlerin alınması konusunda daha yoğun çalışmaya başlamışlardır.

Ülkemizde konu hem Türk ve dünya ekonomilerindeki son yıllardaki gelişmeler hem de yeni Bankalar Kanunu ile ayrı bir önem kazanmıştır. Sermaye hareketlerinde serbestleşmenin 1989 yılında gerçekleştiği ülkemizde, 90’lı yıllarda kamu açıklarının finansmanı amacıyla yoğunluk kazanan devlet iç borçlanması, bankacılık sektörüne riski düşük, getirisi yüksek bir plasman imkanı sağlamıştır. Risk yönetimini pek de gerektirmeyen bu ortam, 2000 yılı başından itibaren uygulanmaya başlanan dezenflasyon programı ile değişikliğe uğramıştır.

Bu gelişmeler doğrultusunda, bir kurumun belli bir zaman aralığı içinde, belli bir olasılıkla karşılaşabileceği en yüksek zararın ne olabileceğine ilişkin bir rakam ortaya koyan “riske maruz değer” gün geçtikçe istatistiki bir model olarak önem kazanmaktadır.

RMD’nin çekiciliği, muhtemel kayıp için tek bir rakam tahmini vermesinde yatmaktadır. Günümüzde RMD riskle ilgili aşağı-yukarı bütün ihtiyaçları karşılamak için kullanılmaktadır; risk raporları, riskin sınırları, sermaye yeterliliği, sermayenin tahsisi ve performans ölçümleri gibi.

2. RİSK YÖNETİMİ ve RİSKE MARUZ DEĞER

2.1. RİSK YÖNETİMİNDE YÖNTEMLER

Risk yönetimi finansın gelişimine paralel olarak muhtelif değişikliklere uğrayarak bir gelişim göstermiştir. Dowd (1998) risk yönetimini gelişimine göre dört başlıkta toplamıştır:

2.1.1. Geleneksel Risk Yönetimi

Riskin miktarsal olarak ifade edilebilmesi için boşluk (gap), süre (duration), istatistiki yada senaryo analizi gibi yöntemler kullanılmıştır.

Boşluk analizi uygulanması kolay olmakla beraber, sadece bilanço içi faiz riskini dikkate almakta ve inceleme dönemi tercihinden etkilenebilmektedir.

Süre analizi sadece net gelirdeki değişime değil aktif ya da pasiflerin fiyatlarındaki değişimi dikkate aldığından boşluk analizine göre daha kullanışlı bir analizdir. Ancak onun da (boşluk analizindekine benzer) kısıtlı olduğu noktalar mevcuttur: faiz riski dışındaki riskleri ihmal etmektedir, (bono fiyatlarındaki değişimler için sadece birinci dereceden tahminleri dikkate aldıkları ve getiri eğrisindeki değişiklikleri sadece paralel kaymalar olarak varsaymaları nedenleriyle) pek detaya girmeden kaba olarak incelemeler yapmaktadır ve finansal kesim dışındaki firmalar için uygun değildir. Gösterdiği gelişime rağmen sabit getiri analizleri için süre analizinden daha etkili yeni yöntemler geliştirilmiştir.

İstatistiki analiz verilere ulaşabilme noktasında bir kısıta sahiptir. Normalde piyasada alım-satımı yapılan menkul kıymetlerin fiyat verileri mevcut olduğundan analiz de piyasa fiyat riski ile sınırlı kalmaktadır.

Senaryo analizleri ise olasılıkların oluşturulması ve değerlendirilmesinde fazlasıyla bireysel yeteneklere dayanmaktadır.

2.1.2. Portföy Teorisi

Çoklu risklerin birarada ve birbirleri üzerindeki etkilerlerle ele alınmasına olanak vermektedir ancak veri sorunu yine gündeme gelebilmektedir. Risksiz getirinin yada beklenen piyasa değerinin hesaplanması kolay olmakla beraber bir menkul kıymetin risk priminin hesabında kullanılacak risk faktörünün (portföy getirisi ile menkul kıymetin getirisi arasındaki kovaryansın portföy getirisinin varyansına oranı) hesaplanması sorunlu olabilmektedir. Bu risk faktörünün hesaplanabilmesi için yeni aktiflerin getirileri bilinmeli, mevcut tüm aktiflerin getirileri bilinmeli ve kullanılacak risk tekniklerinin güvenilir olabilmesi için yeterince uzun dönemi kapsayan bir veri seti bulunmalıdır. Beta değerlerinin portföy her değiştiğinde yeniden hesaplanması gerektiği de dikkate alındığında, portföy analizi yönteminin düzenli olarak çok miktarda işlem yapılmasını ve önemli miktarda veriyi gerektirdiği görülmektedir.

2.1.3. Türev Modellerle Risk Yönetimi

Türev ürünler söz konusu olduğunda riskler türev modeller kullanılarak yönetilebilir. Modellerle pozisyon değerleri belirlenerek alım-satım yapılabilecek fiyatlar belirlenir, hedge pozisyonları ve pozisyon için pozisyon miktarları tespit edilebilir. Her biri ayrı tür türeve yönelik olmak üzere oluşturulmuş çok sayıda model mevcuttur. Ancak miktara dayalı bu modellerin sonuçlarının piyasa işlemleri sırasında kullanılmasında dikkatli olunması gerekir: yaklaşım mekanik bir şekilde uygulandığı takdirde işlem yapanlar spekülasyon karşısında elleri bağlı kalabilirler. Ayrıca, dinamik bir ortamda hedge olanakları kullanılırken bu tedbirlerin ancak risk faktörlerindeki küçük değişikliklere karşı ve yeterince sık değiştirildikleri takdirde etkili olacağı unutulmamalıdır.

2.1.4. Riske Maruz Değer (RMD)

Firmaların kendi kurumları içindeki tüm riskleri bir bütün olarak ölçme yolundaki çalışmaları 1970’ler, 1980’lerde başlamıştır. Sonradan bu çalışmalar danışmanlık firmalarına ve kendisi bir model geliştirebilecek durumda olmayan ancak böyle sistemlere ihtiyaç duyan finansal kurum ve şirketlere satılmıştır. Bu sistemlerden en ünlüsü JP Morgan tarafından geliştirilen, RMD ölçütünü kullanan RiskMetrics’dir.

Geliştirilen RMD sistemlerinin tamamı portföy teorisine dayalı olmamış, bazıları tarihi kar ve zarar rakamlarını kullanmış, bazıları ise Monte Carlo simülasyon tekniğine dayalı olarak geliştirilmiştir. JP Morgan RiskMetrics’i ve onun için gerekli veri setini Kasım 1994’te ücretsiz olarak yaygın kullanıma sunmuştur. Bunun ardından RMD daha yaygın bir kabul ve kullanım bulmuş, sadece menkul kıymet işlemleri ile uğraşanlar değil bankalar, emeklilik fonları, diğer finansal kurumlar ve mali olmayan şirketler tarafından da uygulanır hale gelmiştir.

RMD sistemleri yaygınlaştıkça, ilk geliştirilme amacı olan piyasa riskinin ölçülmesi dışında kredi, likidite, nakit akım (özel firmalar için) risklerini de içine alacak şekilde geliştirilmeye çalışılmaktadır. Bu yönde çalışmalara örnek olarak JP Morgan’ın kredi riskinin ölçülmesine yönelik olarak geliştirmekte olduğu CreditMetrics verilebilir.

2.2. RİSKE MARUZ DEĞER

Riske Maruz Değer, finansal piyasalarda belli bir güven aralığında, belli bir dönem içinde meydana gelebilecek en yüksek zararı geleceğe dönük bir bakışla, herkesin anlayabileceği bir cinsten (para değeri olarak) ifade eden bir yöntemdir.

RMD farklı pozisyonlar ve risk faktörlerinden kaynaklanan riski biraraya getirebilme, tek bir değerde ifade edebilme şansı vermektedir. Ayrıca RMD risk faktörleri arasındaki korelasyonu da dikkate almakta, birbirini yok eden/azaltan riskler varsa toplam risk daha az olarak bulunmaktadır.

2.2.1. Kullanım Alanları ve Hesaplanması

RMD sonuçları karar vericilere pek çok konuda yardımcı olmaktadır:

Yatırım, hedge, portföy yönetimi ve benzer kararlarda riskli seçenekler arasında karar vermede kullanılabilmekte,
Riskler arası bağlantıları da dikkate aldığından genel olduğu kadar net olarak da risk hesabı yapılabilmesine olanak tanımakta ,
Yönetici ve işlemci kararlarının performansının değerlendirilmesine olanak vermekte,
Bir kurumun gerek duyduğu sermaye miktarının belirlenmesinde yardımcı olmakta,
Kurum risklerinin açıklanmasında raporlama amaçlı kullanılmaktadır.
Ayrıca RMD tüm kurum bazında risk ölçümü yapabilecek EWRM (enterprise-wide risk management) için zemin oluşturmaktadır.

Güven aralığı pek çok durumda %99 ya da %95’tir. Tanımda ifade edilen “belli bir dönem” riske maruz değerlerin elde tutulma süresini ifade etmektedir.

Basel komite kararınca güven aralığı %99’dur. Komite elde tutma süresinin 10 gün ya da daha uzun olmasını istemektedir.

-Örnek

Muhtelif sayıda hisse senedinden oluşan 1.000.000$’lık bir portföy için RMD değeri en basit haliyle aşağıdaki gibi hesaplanacaktır. Portföy volatilitesi %4 varsayıldığında, %99 güven aralığında, 10 işgünü üzerinden 250 günlük veri kullanılarak hesaplama yapılırsa:

RMD= portföy değeri x portföy volatilitesi x elde tutma süresi x güven aralığı

RMD= 1 milyon $ x %4 x √(10/250) x 2.33

RMD= 18640 $ olacaktır.

Portföy volatilitesi portföy risk faktörlerinin değişkenliğini ölçmektedir. Elde tutma süresi Basle komite tarafından öngörüldüğü şekilde en az 10 gün, veri seti (en az) 250 günlüktür. 2.33, %99’luk güven aralığında, standart normal dağılım tablosunda yer alan normal dağılım değerini göstermektedir. %99 Basle Komite’nin öngördüğü güven aralığıdır.

Rakam yorumlanırsa, işlem yapılacak ilk on gün içinde yüzde 99 ihtimalle portföyün uğrayabileceği en yüksek kayıp 18.640 $’dır.

Örnekte risk faktörleri arasındaki korelasyonun sıfır olduğu varsayılmıştır. RMD, portföyde çok sayıda ürün bulunması nedeniyle ortaya çıkan faktörler arasındaki korelasyonun da dikkate alınarak, toplamdan düşülmesine olanak vermektedir (portföy çeşitliği arttıkça risk azalmaktadır). Böylece portföy riskinin olduğundan daha yüksek hesaplanmasının önüne geçilebilmektedir.

Seçilen güven aralığı %99’dan daha düşük bir aralık olsaydı, RMD rakamı da daha düşük bir değer olarak ortaya çıkacak idi. İlerideki bölümlerde, yapılan çalışmalarda da görüleceği gibi güven aralığının seçimi sonucu önemli ölçüde etkileyebilmektedir.

2.2.2. Hesaplama Yöntemleri

Value at Risk hesaplanmasında pek çok yöntem ve bu yöntemlerin her birinin güçlü ve zayıf yanları vardır.

1) Parametrik (lineer, varyans-kovaryans, delta-normal, closed) RMD

RiskMetrics’i geliştirirken JP Morgan’ın da kullandığı parametrik modelde, portföy karlılığının normal dağıldığı varsayılmaktadır. Portföy karlılığı (uygulanabilir) risk faktörlerine lineer olarak bağımlıdır.

Bu varsayımlarla portföy RMD değeri doğrudan ilgili risk faktörlerinin volatile ve korelasyonlarından hesaplanabilmektedir. Her iki varsayımı da sağlayan portföyler için doğru RMD tahminleri hesaplanabilmektedir. Bu portföyler, hisse senetleri, spot ya da forward döviz ya da ürün pozisyonları ve kısa vadeli borçlanma araçları içeren portföylerdir. İçeriğinde opsiyonlar, faize dayalı başka türev ürünler (örneğin structured notes) ve mortgage’a dayalı menkul kıymetlerin bulunduğu portföylerde ise parametrik RMD hatalı sonuçlar verecektir.

Geniş çaplı portföylere ve zaman içinde değişen riske de uygulanabilirliği, ve kolay açıklanabilir olması nedenleriyle delta normal bankaların en fazla kullandıkları yöntem durumundadır.

2) Monte-Carlo RMD

Monte-Carlo, gamma ve konveksitenin bulunduğu karmaşık portföylerde doğru tahminler verebilen tek value at risk modelidir. Model belli bir dönem için portföyün olası kar ve zararlarını gösterecek olan histogramın tesadüfi olarak belirlenebilmesi için Monte-Carlo simülasyon tekniğini kullanmaktadır. Teknik diğer metodlarda ortaya çıkan model riskini hemen hemen tamamen ortadan kaldırmaktadır. Ancak uygulanması güç ve zaman alıcı olabilmektedir.

3) Tarihi RMD

Tarihi value at risk Monte-Carlo’nun basitleştirilmiş halidir. Burada, tesadüfi olarak senaryolar yaratılması yerine tarihi piyasa verilerinden senaryolar çıkarılmaktadır. Risk faktörlerindeki tarihi değişimler kullanılarak simülasyonu yapılan faktörle portföy değerlendirilmekte, portföy değişimlerinin dağılımı hesaplanmaktadır. Getirilerin normal dağılması gibi bir varsayım içermemekte, volatilite, korelasyon ya da başka parametrelerin hesaplanmasına gerek kalmamakta, modelden kaynaklanan risk ihtimali azalmaktadır. Tarihi simülasyon metodunda sıkıntı veri setinde ortaya çıkabilmektedir. Veri seti içine yansıtılamayan durumların tamamen göz ardı edilmesi söz konusu olabilmektedir.

4) Delta-Gamma RMD

Parametrik modeldeki lineerlik varsayımı modeli, gamma ya da konveksite riskine sahip portföylere uygulanamaz hale getirmektedir. Delta-Gamma metodolojisi modele ikinci dereceden hassasiyetleri dahil ederek bu varsayımı ortadan kaldırmakta, quadratik varsayımı kabul etmektedir. Yöntemin uygulaması ileri matematik gerektirmekte, ancak portföyün tesadüfi gelecek değer değişkeni, tesadüfi değişkenlerin chi-square değerleri ile normal tesadüfi değişken ya da sabit bir terimin toplanması yoluyla elde edilebilmektedir. Yukarıda bahsedilen yöntemlerden biri ile hesaplanan RMD değeri riske maruz kalınan değeri belirler. Ancak Basle Komite bu miktara eşit olarak tutulacak sermayeyi yeterli bulmamakta, hesaplanan RMD değerinin belli bir çarpım faktörü ile çarpılarak (ki Komite bu değeri 3 olarak belirlemiştir) tutulması gereken minimum sermaye miktarının belirlenmesini öngörmektedir. Komite ayrıca ülke düzenleyicilerinin o ülkeye özel şartlar nedeniyle gerek gördükleri takdirde bu çarpım faktörünü kendi ülkelerinde daha yüksek bir rakam üzerinden uygulamalarını da desteklemektedir. Bu çarpım faktörü Basle Komite’nin sermaye yeterliliği düzenlemelerinde yüksek bulunması nedeniyle en çok eleştri aldığı noktalardan birini oluşturmaktadır.

Ayrıca modelin doğru şekilde işleyip işlemediğinin test edilmesi gereklidir: her üç ayda bir son 250 işgünü içinde hesaplanan RMD rakamı ile gerçekleşen rakamlar karşılaştırılarak, RMD rakamının daha düşük kaldığı gün sayısı tespit edilir. Böyle sapmaların oluştuğu günlerin her biri bir istisnadır ve bu istisnaların sayısının 5’in üzerine çıkması halinde, bu istisnaların neden ortaya çıktığına ilişkin yapılacak açıklamanın niteliğine göre bankaya ceza uygulanabilmektedir (faiz oranları ya da döviz kurlarındaki ani değişiklerin, ya da önemli politik olaylar veya doğal felaketlerin sonucunda ortaya çıkan sapmalar hesaplama dışında tutulabilmektedir.). Bu sapmaların sayısının 5-9 arasında olması halinde değeri 3 olan ve sermaye gereğinin hesaplanmasında kullanılan çarpım faktörüne eklemeler yapılabilmekte (5 sapma için 0.40, 6 tanesi için 0.50, 7 tanesi için 0.65, 8 tanesi için 0.75, 9 tanesi için 0.85), sapma sayısı 10 ya da üzerine çıktığında çarpım faktörü otomatik olarak 4’e yükseltilmektedir.

2.3. RİSKE MARUZ DEĞER KONUSUNDA YAPILMIŞ ÇALIŞMALAR

Hendricks (1996) tesadüfi olarak seçilmiş 1.000 adet döviz portföyünü kullanarak RMD modellerinin etkinliğini tartıştığı çalışmasında, modelle hesaplanmış risk ölçümlerinin gerçekte ortaya çıkanla ne derecede benzerlik gösterdiğini araştırmıştır. Sadece piyasa riskinin göz önüne alındığı çalışmada üç temel yöntem kullanılmıştır:

(i) Eşit ağırlıklandırılmış hareketli ortalamalar yaklaşımı

(ii) Üssel (exponentially) ağırlıklandırılmış hareketli ortalamalar yaklaşımı

(iii) Tarihi simülasyon yaklaşımı

Çok sayıda farklı performans kriteri kullanılmış, her bir kritere göre yapılan RMD yaklaşımında farklılıklar ortaya çıkmakla beraber bu 12 yöntemden hiçbirinin diğerine üstün olduğuna dair bir veri elde edilememiştir. Güven aralığının %95 ya da %99 seçilmesinin ise sonucu önemli oranda etkilediği görülmüştür.

Jackson, Maude ve Perraudin (1998) Basle sermaye gereklerinden bahsetmişler, simülasyona dayalı RMD ile parametrik RMD’i karşılaştırmışlardır. Finansal getirilerin normal dağılmıyor olmalarına bağlı olarak simülasyona dayalı RMD’de parametrik RMD’e göre daha doğru olasılık ölçümleri yapılabilmektedir. Ayrıca yazarlar Basle Komite’ce öngörülen çarpım faktörünü (3) yüksek bulmakta, böyle yüksek bir faktörle ancak aşırı yüksek riske sahip olan portföylerin yeterli sermaye bulundurmaz durumda kalabileceklerini belirtmektedir.

Vlaar (1998) çalışmasında 12 yıllık ve 8 farklı vadedeki, sabit faizli Hollanda hükümet bonolarından oluşan 25 varsayımsal portföy üzerinde 3 değişik RMD modellemesini (tarihi simülasyon, Monte Carlo ve varyans-kovaryans) ve onların bir kombinasyonunu %99 güven aralığında ve 10 günlük elde tutma süresine göre karşılaştırmıştır.

Çalışmasında bulduğu sonuçlara göre:

(i) Belli bir dönem için tarihi simülasyon ancak geriye dönük olarak uzun bir zaman söz konusu ise başarılı olabilmektedir.

(ii) Monte-Carlo metodunda teorik olarak doğru düzeyde olabilmek için çok sayıda veriye ihtiyaç duyulmaktadır.

(iii) Normal dağılımlı, varyansın zamana göre değişiklik gösterdiği modellerde Monte-Carlo ve varyans-kovaryansın ortak uygulandığı, Monte-Carlo simülasyonu ile ortaya çıkarıldığı ve ardından varyans-kovaryans metoduna göre hesaplandığı modeller iyi sonuç vermektedir.

Hendricks ve Hirtle (1997)’ın çalışmalarının konusunu sermaye gereği hesaplamalarında içsel modeller oluşturmuştur. Genel eleştiri alan elde tutma süresi, veri seti için belirlenmiş olan minimum dönem, çarpım faktörü, modelin test edilmesi gibi noktalara değinmişler, bunların aldıkları eleştirilerle beraber ortaya konma nedenlerini açıklamışlar, genelde bu düzenlemelerin gerekliliğini dile getirmişlerdir.

Simons (1996) risk tanımları ve value at risk’in örnekli tanıtımını yapmış, RMD’nin iki önemli kısıtı olduğunu belirtmiştir:

(i) RMD kar ve zararın dağılımında herhangi bir noktaya odaklanmaktadır. Oysa bütün dağılımı temsil eden bir gösterge daha faydalı olabilecektir,

(ii) RMD uç piyasa koşullarında risklerin nasıl ölçüleceği noktasında zayıf kalmaktadır.

“RMD piyasa verilerinin mevcut olduğu sık sık alınıp satılan araçlarda daha iyi sonuçlar vermektedir. Artık bu ürünlerin ötesinde banka aktif ve pasiflerine (özellikle mevduat ve kredilere) uygulanmakta ise de bunların aktif olarak alım-satımı olmadığından global bir risk ölçüm yöntemi olarak diğer metodlar RMD’a göre daha etkili olabileceklerdir” Simons (1996) .

RMD yöntemi pek çok banka, kuruluş, akademisyen tarafından çok yararlı bulunmakla beraber yöntemi eleştirenler de yok değildir. Hem yöntemi eleştiren hem de savunanlar RMD yönteminin muhtelif kısıtları olduğu konusunda hemfikirdirler:

Dowd (1998) RMD’ın sıkıntılı kaldığı noktaları üç başlıkta toplamıştır:

*Geçmiş data kullanılarak gelecek görülmeye çalışılır.

*Her koşulda geçerli olmayan varsayımlar üzerine kurulmuştur. Modelin kısıtlarının farkında olunarak ona göre davranılması gerekmektedir.

*RMD tahminleri onları kullananların yetenekleri ile de ilgilidir: iyi bir RMD tahmini ne yaptığını iyi bilmeyen birinin elinde hiçbir işe yaramazken, zayıf bir RMD tahmini deneyimli bir yöneticinin elinde oldukça yararlı sonuçlar ortaya çıkarabilir.

Jorion (2000) en kötü zararın ne olabileceğini vermemesi, dönem boyunca pozisyonların değişmediğinin varsayılması ve nereye yatırım yapabileceğinizi söylememesini RMD’nin kısıtları arasında saymaktadır. RMD’ye yönelik eleştirilere cevaben yazdığı bir yazısında (1997) ise RMD’nin kusursuz olmadığını belirtmekte, RMD’yi finansal piyasalarda türev ürünler aracılığıyla risk alanında yapılan hızı ölçmeye yarayan, hız konusunda fikir veren sallantılı bir hız göstergesine benzetmektedir. Ancak kazalara neden olabilecek, RMD’ın doğrudan bir koruma sağlamadığı, operasyonel ya da başka riskler söz konusudur. Sallantılı da olsa bir gösterge hiç bir şey olmamasından iyidir.

3. SONUÇ

Son 20-30 yıl içerisinde meydana gelen büyük finansal krizlerin pek çoğunun kaynağını yetersiz risk yönetiminden yararlanan kurumların, karşılayabileceklerinden fazla risk üstlenmeleri oluşturmuştur. Bu krizleri takiben uluslararası düzenlemeciler, konuya daha ihtiyatlı yaklaşmışlar ancak düzenlemelerin yine de yetersiz kaldığı görülmüştür. Düzenleyiciler artık uluslararası alanda faaliyet gösteren bankaların hem rekabet eşitliğini koruyabilmek hem de aşırı risk üstlenimi nedeniyle ortaya çıkabilecek krizlerin ülke ekonomilerini etkilemesini önleyebilmek için çalışmaktadırlar. Bu amaçla yapılan düzenlemelerde kurumların içsel risk ölçüm yöntemi olarak RMD’ı kullanmalarına olanak tanınmıştır.

RMD riskin ölçülmesi için kullanılabilecek araçlardan biridir ve aldığı pek çok eleştiriye rağmen dünya çapında yaygın kullanım görmektedir. Belli bir yüzde olasılıkla, belli bir dönem için riske maruz kalan değeri hesaplamakta, (risk) yöneticilerin önlerini görmelerine, karar alma süreçlerine katkıda bulunmaktadır.

Ancak RMD’ın da kısıtları olduğu ve tek başına tam bir risk yönetimi sağlamadığı, risk ölçümünde bir araç olduğu unutulmamalıdır. Model kullanılıp eksik kaldığı noktalar ortaya çıktıkça, bu eksikleri gidererek yerine geçebilecek yeni yöntemler geliştirilebilecektir.

KAYNAKÇA

· Riske Maruz Değer (VAR) ve Uç Değerler Yaklaşımı / Vügar SELİMOV

· Sermaye Yeterliliği ve VAR (Value At Risk) / Aydan Aydın / Türkiye Bankalar Birliği ve Araştırma Grubu