バリュー・アット・リスク（VaR）計算機
選んだ信頼水準でポートフォリオの最大想定損失を推定します——パラメトリック（分散共分散）法、または自分自身の過去のリターン系列（ヒストリカル法）のどちらかを使用します。
計算結果
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バリュー・アット・リスクの読み方
バリュー・アット・リスクは「この信頼水準で、この時間軸においてどれくらい損失を出す可能性があるか」という問いに答えます。10万ドルのポートフォリオで95%・1日のVaRが3,000ドルというのは、1日でポートフォリオが3,000ドルを超える損失を出さない確率が95%であること——つまり、超える確率が5%であることを意味します。パラメトリックVaRはボラティリティと正規分布の仮定から計算するため速いですが、テールが厚い、あるいは歪んだリターン分布を持つ資産（暗号資産で一般的）ではリスクを過小評価する可能性があります。ヒストリカルVaRは代わりに実際の過去のリターンから最悪ケースのパーセンタイルを直接読み取るため、実際に発生した分布の形をそのまま反映しますが、その分実際のリターン系列が必要で、持っている履歴データの量に制約されます。どちらの手法も損失に上限を設けるものではありません——定義上、信頼水準の補数（95%VaRなら5%）が、実際の損失がVaRの数値を超える頻度そのものです。
よくある質問
95%のVaRが5,000ドルというのは実際どういう意味ですか？
使用したモデルとデータに基づき、選んだ時間軸でのポートフォリオの損失が5,000ドルを超えない確率が95%であり、したがって超える確率が5%であることを意味します。VaRはしきい値と信頼水準を表すものであり、絶対的な最悪ケースの上限ではありません。
パラメトリックVaRとヒストリカルVaR、どちらを使うべきですか？
パラメトリックVaRは素早く、ボラティリティの推定値だけで済みますが、リターンが正規分布に従うと仮定します——この仮定は、暗号資産のように大きな値動きが頻繁に起こる資産ではリスクを過小評価する傾向があります。ヒストリカルVaRは分布の仮定なしに実際の過去のリターンを使うため、実際のファットテールや歪みを捉えられますが、その精度は十分な代表的な過去データがあるかどうかに依存します。
なぜVaRの割合は時間の平方根でスケールするのですか？
リターンが期間ごとに独立しているという一般的な仮定の下では、ボラティリティ（標準偏差）は時間の平方根に応じて増加し、平均リターンは時間に比例して線形に増加します——そのため、パラメトリックVaRのボラティリティ項は時間軸そのものではなく√(時間軸)で乗じられます。