Kos risiko. Kaedah untuk menilai risiko pasaran Intipati kaedah var adalah untuk menentukan

Nilai Berisiko- salah satu bentuk yang paling biasa untuk mengukur risiko kewangan. Lazimnya dirujuk sebagai "VaR".

Ia juga sering dipanggil "16:15", ia menerima nama ini kerana 16:15 adalah masa di mana ia sepatutnya terletak di atas meja ketua lembaga bank JPMorgan. (Di bank ini, penunjuk ini diperkenalkan buat kali pertama untuk meningkatkan kecekapan bekerja dengan risiko.)

Pada asasnya, VaR menggambarkan jumlah kemungkinan kerugian yang tidak akan dilampaui dalam tempoh masa tertentu dengan beberapa kebarangkalian ( yang juga dipanggil "tahap risiko yang boleh diterima""). Itu. kerugian jangkaan terbesar yang boleh diterima pelabur dalam masa n hari dengan kebarangkalian yang diberikan

Parameter VaR utama ialah:

Horizon masa - tempoh masa di mana risiko dikira. (Mengikut dokumen Basel - 10 hari, mengikut kaedah Metrik Risiko - 1 hari. Pengiraan dengan ufuk masa 1 hari adalah lebih biasa. 10 hari digunakan untuk mengira jumlah modal yang meliputi kemungkinan kerugian.)
Tahap risiko yang boleh diterima ialah kebarangkalian bahawa kerugian tidak akan melebihi nilai tertentu (Menurut dokumen Basel, nilainya ialah 99%, dalam sistem RiskMetrics - 95%).
Mata wang asas - mata wang di mana VaR dikira

Itu. VaR bersamaan dengan X dengan ufuk masa n hari, tahap toleransi risiko 95% dan mata wang asas dolar AS bermakna bahawa terdapat 95% kemungkinan bahawa kerugian tidak akan melebihi $X dalam masa n hari.

Piawaian untuk broker-dealer melaporkan transaksi derivatif OTC kepada Suruhanjaya Sekuriti dan Bursa AS ialah tempoh 2 minggu dan tahap keyakinan 99%.
Bank Penyelesaian Antarabangsa Untuk menilai kecukupan modal bank, saya menetapkan kebarangkalian pada 99% dan tempoh 10 hari.
JP Morgan menerbitkan nilai VaR hariannya pada tahap keyakinan 95%.
Menurut kajian oleh New York University Stern School of Business, kira-kira 60% daripada dana pencen AS menggunakan VaR dalam kerja mereka

Contoh pengiraan VaR dalam Excel:

Mari kita ambil sejarah harga aset yang kita minati, sebagai contoh, saham biasa SberBank. Dalam contoh, saya mengambil harga EOD (EndOfDay) untuk 2010.

Mari kita hitung sisihan piawai pulangan yang diperolehi (formula untuk mengira sisihan piawai untuk sampel untuk Microsoft Excel akan kelihatan seperti =STDEV.B(C3:C249)):

Dengan mengandaikan tahap risiko yang boleh diterima sebanyak 99%, kami mengira taburan normal songsang (kuantil) untuk kebarangkalian 1% (formula untuk Excel dalam kes kami akan kelihatan seperti =NORM.REV(1%, PURATA(C3:C249), C250)):

Nah, sekarang mari kita mengira secara langsung nilai VaR itu sendiri. Untuk melakukan ini, tolak nilai anggaran yang diperoleh dengan mendarab dengan kuantiti daripada nilai semasa aset. Oleh itu, untuk Excel formula akan kelihatan seperti: =B249-(B249*(C251+1))

Secara keseluruhan, kami menerima nilai pengiraan VaR = 5.25 rubel. Dengan mengambil kira ufuk masa kami dan tahap risiko yang boleh diterima, ini bermakna saham SberBank tidak akan jatuh harga lebih daripada 5.25 rubel pada hari berikutnya, dengan kebarangkalian 99%!

Dalam beberapa dekad kebelakangan ini, ekonomi dunia kerap terjerumus ke dalam pusaran krisis kewangan. 1987, 1997, 2008 hampir membawa kepada keruntuhan sistem kewangan sedia ada, sebab itu pakar terkemuka mula membangunkan kaedah yang boleh digunakan untuk mengawal ketidaktentuan yang menguasai dunia kewangan. Dalam Hadiah Nobel beberapa tahun kebelakangan ini (diterima untuk model Black-Scholes, VaR, dll.) terdapat kecenderungan yang jelas ke arah pemodelan matematik proses ekonomi, percubaan untuk meramalkan tingkah laku pasaran dan menilai kestabilannya.

Hari ini saya akan cuba bercakap tentang kaedah yang paling banyak digunakan untuk meramal kerugian - Nilai pada Risiko (VaR).

Konsep VaR

Pemahaman seorang ahli ekonomi tentang VaR adalah seperti berikut: "Anggaran, dinyatakan dalam unit kewangan, amaun kerugian yang dijangkakan dalam tempoh masa tertentu tidak akan melebihi dengan kebarangkalian tertentu." Pada asasnya, VaR ialah amaun kerugian pada portfolio pelaburan dalam tempoh masa yang tetap, jika beberapa kejadian yang tidak diingini berlaku. “Peristiwa yang tidak menguntungkan” boleh difahami sebagai pelbagai krisis, faktor yang tidak dapat diramal (perubahan dalam perundangan, bencana alam, ...) yang boleh menjejaskan pasaran. Satu, lima atau sepuluh hari biasanya dipilih sebagai ufuk masa, kerana fakta bahawa sangat sukar untuk meramalkan gelagat pasaran dalam tempoh yang lebih lama. Tahap risiko yang boleh diterima (pada asasnya selang keyakinan) diambil sebagai 95% atau 99%. Juga, sudah tentu, mata wang di mana kita akan mengukur kerugian adalah tetap.
Apabila mengira nilai, diandaikan bahawa pasaran akan berkelakuan dengan cara "biasa". Secara grafik nilai ini boleh digambarkan seperti berikut:

Kaedah pengiraan VaR

Mari kita pertimbangkan kaedah yang paling biasa digunakan untuk mengira VaR, serta kelebihan dan kekurangannya.

Pemodelan sejarah

Dalam pemodelan sejarah, kami mengambil nilai turun naik kewangan untuk portfolio yang telah diketahui daripada pengukuran lalu. Sebagai contoh, kami mempunyai prestasi portfolio sepanjang 200 hari sebelumnya, berdasarkan yang kami memutuskan untuk mengira VaR. Mari kita anggap bahawa pada hari berikutnya portfolio kewangan akan berkelakuan sama seperti pada salah satu hari sebelumnya. Dengan cara ini kita akan mendapat 200 hasil untuk hari berikutnya. Selanjutnya, kami mengandaikan bahawa pembolehubah rawak diedarkan mengikut hukum normal, berdasarkan fakta ini, kami memahami bahawa VaR ialah salah satu persentil bagi taburan normal. Bergantung pada tahap risiko yang boleh diterima yang telah kami ambil, kami memilih persentil yang sesuai dan, sebagai hasilnya, kami memperoleh nilai yang menarik minat kami.

Kelemahan kaedah ini ialah ketidakmungkinan membuat ramalan untuk portfolio yang kami tidak mempunyai maklumat. Masalah juga mungkin timbul jika komponen portfolio berubah dengan ketara dalam tempoh masa yang singkat.

Contoh pengiraan yang baik boleh didapati di pautan berikut.

Kaedah komponen utama

Untuk setiap portfolio kewangan, anda boleh mengira satu set ciri yang membantu menilai potensi aset. Ciri-ciri ini dipanggil komponen utama dan biasanya merupakan satu set derivatif separa harga portfolio. Untuk mengira nilai portfolio, model Black-Scholes biasanya digunakan, yang akan saya cuba bincangkan pada masa akan datang. Secara ringkasnya, model tersebut mewakili pergantungan penilaian pilihan Eropah pada masa dan nilai semasanya. Berdasarkan tingkah laku model, kita boleh menilai potensi pilihan dengan menganalisis fungsi menggunakan kaedah klasik analisis matematik (convexity/concavity, selang peningkatan/penurunan, dll.). Berdasarkan data analisis, VaR dikira untuk setiap komponen dan nilai yang terhasil dibina sebagai gabungan (biasanya jumlah wajaran) bagi setiap anggaran.

Sememangnya, ini bukan satu-satunya kaedah untuk mengira VaR. Terdapat kedua-dua model ramalan harga linear dan kuadratik yang mudah, serta kaedah variasi-kovarian yang agak kompleks, yang tidak saya bincangkan, tetapi mereka yang berminat boleh mencari penerangan kaedah dalam buku di bawah.

Kritikan terhadap teknik

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa apabila mengira VaR, hipotesis tingkah laku pasaran biasa diterima, bagaimanapun, jika andaian ini betul, krisis akan berlaku sekali setiap tujuh ribu tahun, tetapi, seperti yang kita lihat, ini sama sekali tidak benar. Nassim Taleb, seorang peniaga dan ahli matematik terkenal, dalam bukunya "Fooled by Randomness" dan "The Black Swan" mengkritik teruk sistem penilaian risiko sedia ada, dan juga mencadangkan penyelesaiannya dalam bentuk menggunakan sistem pengiraan risiko lain berdasarkan pengagihan lognormal .

Walaupun mendapat kritikan, VaR agak berjaya digunakan di semua institusi kewangan utama. Perlu diingat bahawa pendekatan ini tidak selalu terpakai, itulah sebabnya kaedah lain telah dicipta dengan idea yang sama, tetapi dengan kaedah pengiraan yang berbeza (contohnya, SVA).

Sebagai tindak balas kepada kritikan, pengubahsuaian VaR telah dibangunkan, berdasarkan sama ada pada pengagihan lain atau kaedah pengiraan lain pada puncak keluk Gaussian. Tetapi saya akan cuba bercakap tentang perkara ini lain kali.

Mari kita pertimbangkan kaedah untuk menilai risiko, khususnya risiko pasaran, menggunakan ukuran risiko VaR (Nilai Berisiko). Untuk melakukan ini, mari kita lihat contoh praktikal penilaian risiko untuk saham dalam syarikat OJSC Gazprom.

Risiko pasaran. Definisi

Risiko pasaran (InggerisPasaranrisiko) ialah kebarangkalian perubahan yang tidak menguntungkan dalam nilai aset. Perubahan dalam nilai dipengaruhi oleh banyak faktor makro, meso, mikroekonomi, yang termasuk harga untuk bahan mentah (minyak, keluli, platinum, dll.); harga untuk logam berharga (emas, perak); perubahan dalam indeks pengeluaran sektor, penunjuk negara (KDNK, pengangguran, kadar faedah utama, inflasi), tahap penawaran dan permintaan, dsb.

Risiko pasaran termasuk dalam sistem risiko kewangan dan jenis berikut boleh dibezakan:

Risiko ekuiti ialah kebarangkalian kerugian sekiranya berlaku perubahan yang tidak menguntungkan dalam nilai sekuriti di pasaran saham.
Risiko kadar faedah – kebarangkalian kerugian apabila kadar faedah bank berubah.
Risiko komoditi ialah kebarangkalian kerugian yang tidak dijangka sekiranya berlaku perubahan dalam nilai barang.
Risiko mata wang – kebarangkalian kerugian akibat perubahan dalam kadar pertukaran.

Risiko pasaran dinilai oleh pelbagai syarikat pelaburan, pelaburan dan dana lindung nilai, pelabur swasta, bank, perusahaan, ejen kewangan, pembekal, dsb. untuk meminimumkan kemungkinan kerugian dan mencipta rizab. Seperti yang kita lihat, risiko pasaran mempengaruhi pelbagai peserta pasaran kewangan.

Kaedah penilaian risiko

Untuk mengurus kemungkinan kerugian dan menentukan rizab untuk insurans kerugian, penilaian risiko kuantitatif adalah perlu. Aksiom asas mana-mana pengurusan ialah anda hanya boleh mengurus perkara yang boleh diukur secara kuantitatif. Semua kaedah untuk menilai risiko pasaran boleh dibahagikan kepada dua kumpulan:

Kaedah statistik untuk penilaian risiko
1. Sisihan piawai pulangan (σ)
2. Kaedah Nilai Berisiko (Var).
3. kaedah CVaR
Kaedah penilaian risiko pakar
1. Kaedah penilaian
2. Kaedah ballroom
3. kaedah Delphi

Kelebihan kaedah statistik termasuk keupayaan untuk menilai secara objektif kebarangkalian kerugian yang tidak dijangka dan saiz mutlaknya. Kaedah penilaian pakar memungkinkan untuk mengambil kira faktor risiko yang kurang formal dan membangunkan pelbagai senario untuk pengurangannya.

G. Markowitz pada awal 60-an mencadangkan menilai risiko sebagai turun naik nilai sekuriti di pasaran saham. Iaitu, semakin banyak harga aset berubah, semakin tinggi risiko untuk melabur di dalamnya. Kelemahan kaedah ini adalah ketidakupayaan untuk meramalkan saiz dan kemungkinan kerugian masa hadapan.

Kaedah untuk menilai risiko pasaran. Ukuran risiko VaR (Nilai Berisiko). Apa itu VaR?

Pada tahun 80-an yang baru kriteria risiko – VaR (Nilai Berisiko), yang memungkinkan untuk menilai secara menyeluruh kemungkinan kerugian pada masa hadapan dengan kebarangkalian terpilih dan dalam tempoh masa tertentu. Untuk mengira ukuran risiko VaR, beberapa kaedah digunakan dalam amalan:

Kaedah pemodelan sejarah ("delta normal", "kaedah manual").
Kaedah model parametrik.
Pemodelan statistik (simulasi) menggunakan kaedah Monte Carlo.

Penilaian risiko VaR berdasarkan pemodelan sejarah dalam Excel

Mari kita pertimbangkan contoh menilai risiko aset dalam pasaran saham menggunakan model VaR berdasarkan pemodelan normal delta kebarangkalian dan saiz kerugian. Mari kita ambil sebut harga saham OJSC Gazprom dan kira kemungkinan kerugian untuk jenis aset ini. Untuk melakukan ini, anda perlu memuat turun sebut harga daripada perkhidmatan finam.ru (“Eksport Data”) atau daripada laman web finance.yahoo.com jika anda menilai risiko pasaran untuk syarikat asing. Menurut cadangan Bank of International Settlements, sekurang-kurangnya 250 data mengenai harga saham mesti digunakan untuk mengira VaR. Sebut harga harian untuk OJSC Gazprom diambil untuk tempoh 01/31/2014 – 01/31/2015.

Penilaian risiko pasaran menggunakan kaedah Nilai pada Risiko (VaR).

Pulangan atas saham OJSC Gazprom=LN(B6/B5)

Pengiraan keuntungan saham OJSC Gazprom

Perlu diingatkan bahawa ketepatan penggunaan kaedah delta normal penilaian risiko dicapai hanya apabila faktor risiko (keuntungan) tertakluk kepada undang-undang pengedaran normal (Gaussian). Untuk menentukan sama ada pengagihan keuntungan tergolong dalam pengagihan Gaussian, anda boleh menggunakan kriteria statistik klasik - Kolomogorov-Smirnov atau Pearson.

Nilai yang dijangkakan=PURATA(C5:C255)

Sisihan piawai=STDEV(C5:C255)

Pengiraan parameter fungsi pengagihan pulangan saham

Langkah seterusnya dalam mengira ukuran risiko VaR adalah untuk menentukan kuantiti taburan normal ini. Dalam statistik, kuantil difahami sebagai nilai fungsi taburan (Gaussian) mengikut parameter yang diberikan (jangkaan matematik dan sisihan piawai) yang mana fungsi itu tidak melebihi nilai tertentu dengan kebarangkalian tertentu. Dalam contoh kami, tahap kebarangkalian diambil pada 99%.

Marilah kita mengira dalam Excel nilai kuantiti untuk pengagihan keuntungan saham OJSC Gazprom.

Kuantil=NORMBR(1%,E5,F5)

Anggaran Kuantil dalam Excel

Meramalkan nilai masa hadapan sesuatu saham berdasarkan kaedah VaR

di mana:

P t +1 – harga saham minimum dalam tempoh masa berikutnya t dengan tahap kuantiti tertentu.

Untuk meramalkan nilai masa depan sesuatu saham (aset) untuk beberapa tempoh lebih awal, anda harus menggunakan pengubahsuaian formula:

di mana:

q – kuantiti pengagihan pulangan stok;

P t – harga saham pada masa t;

P t +1 – harga saham minimum dalam tempoh masa berikutnya t pada tahap kuantiti tertentu;

n – kedalaman ramalan harga saham minimum yang mungkin.

Formula untuk mengira nilai masa depan stok dalam Excel akan kelihatan seperti:

Harga saham minimum OJSC Gazprom pada hari berikutnya=(1+G5)*B255

Harga saham minimum OJSC Gazprom dalam 5 hari=B255*(1+G5*SQRT(5))

Meramalkan harga saham minimum dengan kebarangkalian tertentu

Nilai P t +1 menunjukkan bahawa dengan kebarangkalian 99% saham OJSC Gazprom tidak akan jatuh di bawah harga 137.38 rubel, dan nilai P t +5 menunjukkan kemungkinan harga minimum saham dengan kebarangkalian 99% untuk 5 hari akan datang. Untuk mengira nilai mutlak kemungkinan kerugian, anda mesti menentukan peratusan perubahan dalam nilai saham. Formula pengiraan dalam Excel adalah seperti berikut:

Perubahan relatif dalam harga saham

Penurunan relatif dalam harga saham pada hari berikutnya=LN(F9/B255)

Penurunan relatif dalam harga saham selama lima hari=LN(F10/B255)

Perubahan mutlak dalam harga saham

Penurunan mutlak dalam harga saham pada hari berikutnya = F9-B255

Penurunan mutlak dalam harga saham dalam tempoh lima hari=F10-B255

Oleh itu, makna ekonomi penunjuk VaR adalah seperti berikut: pada hari berikutnya, harga saham OAO Gazprom, dengan kebarangkalian 99%, tidak akan lebih rendah daripada 137.38 rubel. dan kerugian mutlak tidak akan melebihi RUB 6.44 (5%) sesaham. Begitu juga untuk menganggarkan VaR selama lima hari lebih awal: dalam tempoh lima hari, harga saham Gazprom dengan kebarangkalian 99% tidak akan jatuh di bawah 129.42 rubel, dan kehilangan modal tidak akan melebihi 11% (14.4 rubel sesaham).

Penilaian risiko VaR berdasarkan "kaedah manual" dalam Excel

Kaedah kedua untuk mengira ukuran risiko VaR dipanggil "kaedah manual", kerana ia membolehkan anda tidak terikat dengan pengagihan di mana nilai aset berubah. Ini adalah salah satu kelebihan utamanya berbanding kaedah delta normal. Untuk menilai risiko pasaran, kami akan menggunakan data input yang sama - petikan daripada OJSC Gazprom. Langkah-langkah untuk mengira VaR adalah seperti berikut:

Pengiraan pulangan maksimum dan minimum bagi saham OAO Gazprom

Berdasarkan keuntungan dikira saham OJSC Gazprom, kami menentukan keuntungan maksimum dan minimum. Untuk melakukan ini, kami menggunakan formula:

Pulangan saham maksimum=MAX(C5:C255)

Pulangan stok minimum=MIN(C5:C255)

Memilih bilangan selang untuk mengumpulkan pulangan/kerugian saham

Untuk kaedah manual penilaian risiko, adalah perlu untuk mengambil bilangan selang untuk membahagikan kumpulan pulangan. Kuantiti boleh menjadi apa-apa, dalam contoh kita, kita akan mengambil N=100.

Menentukan lebar selang kumpulan kembali

Lebar selang atau langkah perubahan kumpulan adalah perlu untuk membina histogram dan dikira sebagai membahagikan sebaran maksimum pulangan dengan bilangan selang. Formula untuk mengira selang adalah seperti berikut:

Saiz selang hasil stok=(E5-F5)/H5

Menilai ukuran risiko VaR "secara manual"

Pada peringkat seterusnya, adalah perlu untuk membina histogram taburan pulangan sepanjang selang yang dipilih. Untuk melakukan ini, kami mengira sempadan semua kumpulan keuntungan (terdapat 100 secara keseluruhan). Formula pengiraan adalah seperti berikut:

Had pulangan stok=H5+$E$11

Pengiraan sempadan hasil dalam Excel untuk saham OJSC Gazprom

Selepas menentukan sempadan kumpulan keuntungan, kami membina histogram terkumpul. Untuk melakukan ini, pergi ke "Data" → "Analisis Data" → "Histogram" add-in.

Dalam tetingkap yang terbuka, isikan "Selang input", "Selang poket", dan juga pilih pilihan "Peratusan bersepadu" dan "Keluaran graf".

Contoh membina histogram keuntungan OJSC Gazprom

Akibatnya, lembaran kerja baharu akan dijana dengan graf dan kekerapan untung/rugi jatuh ke dalam selang waktu tertentu. Graf kumulatif kelihatan seperti ini:

Histogram pulangan kumulatif dalam Excel

Jadi, lajur pertama jadual yang terhasil ialah kuantiti data untuk pengagihan pulangan/kerugian, yang kedua ialah kekerapan pulangan yang jatuh ke dalam selang tertentu, yang ketiga mencerminkan kebarangkalian kerugian berlaku. Dalam jadual dengan kebarangkalian kumulatif jatuh ke dalam selang tertentu, adalah perlu untuk mencari tahap ~1%.

Menentukan kuantiti pulangan stok "secara manual"

Nilai kuantil sepadan dengan -0.039, manakala dengan kaedah delta normal penilaian risiko, kuantil adalah -0.045. Untuk menilai risiko, kami akan menggunakan formula penilaian yang telah diperolehi dan mengira jumlah kerugian. Rajah di bawah menunjukkan anggaran kemungkinan kerugian untuk hari berikutnya dan dalam tempoh lima hari dengan kebarangkalian 1% masing-masing 4 dan 9%.

Hasil daripada menilai ukuran risiko VaR secara manual dalam Excel

Kesukaran menggunakan kaedah penilaian risiko VaR

Pasaran saham domestik mempunyai tahap turun naik yang agak tinggi; pasaran mengalami "ekor berat" - iaitu, berlakunya krisis yang kerap dengan kerugian besar. Akibatnya, model VaR tidak dapat meramalkan dengan tepat kemungkinan kerugian masa depan pelabur. Perlu diingatkan bahawa model ini sesuai digunakan untuk pasaran komoditi yang tidak menentu rendah dan bukannya pasaran saham.

Ringkasan

Dalam artikel ini, kami mengkaji kaedah penilaian risiko menggunakan contoh saham Gazprom OJSC; untuk tujuan ini, kami meneliti langkah demi langkah bagaimana penilaian risiko moden Value at Risk (VaR) dibina dalam Excel dalam dua cara: delta menggunakan pemodelan biasa dan "kaedah manual".

Risiko harga(risiko harga) - kemungkinan kerugian kewangan yang tidak dijangka daripada perubahan dalam tahap harga untuk produk atau produk individu dalam tempoh akan datang atau transaksi pembelian dan penjualan. Risiko harga boleh diinsuranskan oleh perusahaan dengan menjalankan operasi.

Jenis utama risiko harga termasuk:

kenaikan harga pembelian bahan mentah, bahan, komponen;
kemungkinan pesaing menetapkan harga di bawah harga pasaran (untuk produk yang dijual oleh perusahaan);
perubahan dalam peraturan penetapan harga kerajaan;
kemungkinan memperkenalkan cukai baharu dan pembayaran lain yang termasuk dalam harga produk;
pengurangan tahap barangan di pasaran;
kenaikan harga dan tarif untuk perkhidmatan organisasi lain (elektrik, perkhidmatan pengangkutan, dll.).

Risiko harga dikaitkan dengan penentuan harga produk dan perkhidmatan yang dijual oleh perusahaan, dan juga termasuk risiko dalam menentukan harga cara pengeluaran yang diperlukan, bahan mentah yang digunakan, bahan, bahan api, tenaga, buruh dan modal (dalam bentuk kadar faedah atas pinjaman). Mengikut beberapa pengiraan, ralat 1% dalam harga produk yang dijual membawa kepada kerugian berjumlah sekurang-kurangnya 1% daripada hasil jualan. Jika permintaan untuk produk tertentu adalah anjal, maka kerugian mungkin berjumlah 2-3%. Dengan keuntungan produk 10-12%, ralat 1% dalam harga boleh bermakna kerugian 5-10% dalam keuntungan. Risiko harga meningkat dengan ketara dalam keadaan.

Risiko harga adalah salah satu jenis risiko yang paling berbahaya, kerana ia secara langsung dan ketara memberi kesan kepada kemungkinan kehilangan pendapatan dan keuntungan perusahaan komersial. Risiko harga sentiasa mengiringi aktiviti ekonomi sesebuah perusahaan.

Risiko harga ialah risiko kerugian akibat perubahan masa depan dalam komoditi atau instrumen kewangan. Terdapat tiga jenis risiko harga: , dan . Secara tradisinya, istilah "risiko harga" merangkumi bukan sahaja kemungkinan, tetapi juga kemungkinan untuk mendapatkan.

Risiko harga ialah risiko perubahan dalam harga obligasi hutang disebabkan oleh peningkatan atau penurunan dalam tahap semasa. Risiko harga ialah risiko bahawa nilai (atau portfolio) akan menurun pada masa hadapan. Juga sejenis risiko tempoh gadai janji yang timbul dalam segmen pengeluaran apabila menetapkan syarat pembayaran balik pinjaman untuk peminjam sebelum menetapkan syarat untuk menjual sekuriti di pasaran sekunder. Dengan peningkatan umum dalam tahap kadar faedah pinjaman semasa kitaran pengeluaran, pemberi pinjaman mungkin terpaksa menjual pinjaman yang dikeluarkan pada .

Risiko harga kawal selia ialah risiko yang timbul apabila pengawal selia mengehadkan apa yang boleh mereka caj.