Kosten van risico. Methoden voor het beoordelen van marktrisico De essentie van de var-methode is het bepalen

Waarde in gevaar- een van de meest voorkomende vormen van het meten van financiële risico's. Meestal aangeduid als “VaR”.

Het wordt ook vaak genoemd "16:15", het kreeg deze naam omdat 16:15 het tijdstip is waarop het zogenaamd op de tafel van het hoofd van het bestuur van de bank zou moeten liggen JPMorgan. (Bij deze bank is deze indicator voor het eerst geïntroduceerd om de efficiëntie van het werken met risico's te verbeteren.)

In wezen weerspiegelt de VaR de hoeveelheid mogelijk verlies die met enige waarschijnlijkheid over een bepaalde periode niet zal worden overschreden ( dat ook wel het “aanvaardbare risiconiveau” wordt genoemd"). Die. het grootste verwachte verlies dat een belegger binnen n dagen kan lijden met een gegeven waarschijnlijkheid

De belangrijkste VaR-parameters zijn:

  1. Tijdshorizon - de tijdsperiode waarvoor het risico wordt berekend. (Volgens de Basel-documenten - 10 dagen, volgens de Risk Metrics-methode - 1 dag. Berekeningen met een tijdshorizon van 1 dag komen vaker voor. 10 dagen worden gebruikt om de hoeveelheid kapitaal te berekenen die mogelijke verliezen dekt.)
  2. Het niveau van aanvaardbaar risico is de waarschijnlijkheid dat verliezen een bepaalde waarde niet zullen overschrijden (volgens de Bazel-documenten is de waarde 99%, in het RiskMetrics-systeem - 95%).
  3. Basisvaluta - de valuta waarin VaR wordt berekend

Die. Een VaR gelijk aan X met een tijdshorizon van n dagen, een risicotolerantieniveau van 95% en de basisvaluta van de Amerikaanse dollar zouden betekenen dat er is een kans van 95% dat het verlies binnen n dagen niet groter zal zijn dan €X.

  • De standaard voor de rapportage tussen makelaars en dealers van OTC-derivatentransacties aan de Amerikaanse Securities and Exchange Commission is een periode van twee weken en een betrouwbaarheidsniveau van 99%.
  • De Bank voor Internationale Betalingen Om de toereikendheid van het bankkapitaal te beoordelen, heb ik de waarschijnlijkheid op 99% en een periode van 10 dagen gesteld.
  • JPMorgan publiceert zijn dagelijkse VaR-waarden met een betrouwbaarheidsniveau van 95%.
  • Volgens een onderzoek van de Stern School of Business van de New York University gebruikt ongeveer 60% van de Amerikaanse pensioenfondsen VaR in hun werk

Voorbeeld van VaR-berekening in Excel:

Laten we de prijsgeschiedenis nemen van het actief waarin we geïnteresseerd zijn, bijvoorbeeld gewone aandelen van SberBank. In het voorbeeld heb ik EOD-prijzen (EndOfDay) voor 2010 genomen.

Laten we de standaardafwijking van het verkregen rendement berekenen (de formule voor het berekenen van de standaardafwijking voor een voorbeeld voor Microsoft Excel ziet er als volgt uit: =STDEV.B(C3:C249)):

Uitgaande van een aanvaardbaar risiconiveau van 99%, berekenen we de inverse normale verdeling (kwantiel) voor een waarschijnlijkheid van 1% (de formule voor Excel zal er in ons geval als volgt uitzien: =NORM.REV(1%, GEMIDDELDE(C3:C249), C250)):

Laten we nu direct de waarde van de VaR zelf berekenen. Om dit te doen, trekt u de geschatte waarde, verkregen door vermenigvuldiging met het kwantiel, af van de huidige waarde van het actief. Daarom ziet de formule er voor Excel als volgt uit: =B249-(B249*(C251+1))

In totaal ontvingen we de berekende waarde van VaR = 5,25 roebel. Rekening houdend met onze tijdshorizon en de mate van aanvaardbaar risico, betekent dit dat de aandelen van SberBank de volgende dag niet meer dan 5,25 roebel in prijs zullen dalen, met een waarschijnlijkheid van 99%!

De afgelopen decennia is de wereldeconomie regelmatig in een draaikolk van financiële crises terechtgekomen. 1987, 1997, 2008 leidden bijna tot de ineenstorting van het bestaande financiële systeem. Daarom begonnen vooraanstaande experts methoden te ontwikkelen die kunnen worden gebruikt om de onzekerheid die de financiële wereld domineert, te beheersen. In de Nobelprijzen van de afgelopen jaren (ontvangen voor het Black-Scholes-model, VaR, enz.) is er een duidelijke tendens naar wiskundige modellering van economische processen, pogingen om marktgedrag te voorspellen en de stabiliteit ervan te beoordelen.

Vandaag zal ik proberen te praten over de meest gebruikte methode voor het voorspellen van verliezen: Value at Risk (VaR).

Concept van VaR

Het begrip van een econoom over VaR is als volgt: “Een schatting, uitgedrukt in monetaire eenheden, van het bedrag dat de verwachte verliezen gedurende een bepaalde periode met een bepaalde waarschijnlijkheid niet zullen overschrijden.” In wezen is VaR het verliesbedrag op een beleggingsportefeuille over een vaste periode als zich een ongunstige gebeurtenis voordoet. “Ongunstige gebeurtenissen” kunnen worden opgevat als verschillende crises, slecht voorspelbare factoren (veranderingen in de wetgeving, natuurrampen, ...) die de markt kunnen beïnvloeden. Als tijdshorizon wordt doorgaans één, vijf of tien dagen gekozen, omdat het uiterst moeilijk is om het marktgedrag over een langere periode te voorspellen. Het aanvaardbare risiconiveau (in wezen een betrouwbaarheidsinterval) wordt gesteld op 95% of 99%. Ook staat de valuta waarin we de verliezen zullen meten uiteraard vast.
Bij het berekenen van de waarde wordt ervan uitgegaan dat de markt zich ‘normaal’ zal gedragen. Grafisch kan deze waarde als volgt worden geïllustreerd:

VaR-berekeningsmethoden

Laten we eens kijken naar de meest gebruikte methoden voor het berekenen van VaR, evenals hun voor- en nadelen.
Historische modellering
Bij historische modellering nemen we de waarden van financiële schommelingen voor de portefeuille die al bekend zijn uit eerdere metingen. We hebben bijvoorbeeld de prestaties van een portefeuille over de afgelopen 200 dagen, op basis waarvan we besluiten de VaR te berekenen. Laten we aannemen dat de financiële portefeuille zich de volgende dag hetzelfde zal gedragen als op een van de voorgaande dagen. Op deze manier krijgen we 200 resultaten voor de volgende dag. Verder gaan we ervan uit dat de willekeurige variabele wordt verdeeld volgens de normale wet. Op basis van dit feit begrijpen we dat VaR een van de percentielen van de normale verdeling is. Afhankelijk van het aanvaardbare risiconiveau dat we hebben genomen, selecteren we het juiste percentiel en als resultaat verkrijgen we de waarden die ons interesseren.

Het nadeel van deze methode is de onmogelijkheid om voorspellingen te doen voor portefeuilles waarover we geen informatie hebben. Er kan ook een probleem ontstaan ​​als de componenten van de portefeuille in korte tijd aanzienlijk veranderen.

Een goed voorbeeld van berekeningen vindt u via de volgende link.

Toonaangevende componentenmethode
Voor elke financiële portefeuille kunt u een reeks kenmerken berekenen die helpen bij het beoordelen van het potentieel van activa. Deze kenmerken worden leidende componenten genoemd en zijn meestal een reeks gedeeltelijke afgeleiden van de portefeuilleprijs. Om de waarde van een portefeuille te berekenen wordt meestal het Black-Scholes-model gebruikt, waar ik de volgende keer over zal proberen te praten. In een notendop vertegenwoordigt het model de afhankelijkheid van de waardering van een Europese optie op tijd en van de huidige waarde ervan. Op basis van het gedrag van het model kunnen we het potentieel van de optie evalueren door de functie te analyseren met behulp van klassieke methoden van wiskundige analyse (convexiteit/concaviteit, intervallen van toenemen/afnemen, enz.). Op basis van de analysegegevens wordt voor elk van de componenten de VaR berekend en de resulterende waarde wordt geconstrueerd als een combinatie (meestal een gewogen som) van elk van de schattingen.

Uiteraard zijn dit niet de enige methoden om de VaR te berekenen. Er zijn zowel eenvoudige lineaire als kwadratische prijsvoorspellingsmodellen, evenals een nogal complexe variatie-covariantiemethode, waar ik het niet over heb gehad, maar geïnteresseerden kunnen een beschrijving van de methoden vinden in de onderstaande boeken.

Kritiek op de techniek

Het is belangrijk op te merken dat bij het berekenen van de VaR de hypothese van normaal marktgedrag wordt aanvaard. Als deze veronderstelling echter juist zou zijn, zouden crises zich eens in de zevenduizend jaar voordoen, maar zoals we zien is dit absoluut niet waar. Nassim Taleb, een beroemde handelaar en wiskundige, bekritiseert in zijn boeken “Fooled by Randomness” en “The Black Swan” ernstige kritiek op het bestaande risicobeoordelingssysteem, en stelt ook zijn oplossing voor in de vorm van het gebruik van een ander risicoberekeningssysteem gebaseerd op de lognormale verdeling .

Ondanks kritiek wordt VaR met succes gebruikt bij alle grote financiële instellingen. Het is vermeldenswaard dat deze aanpak niet altijd toepasbaar is. Daarom zijn er andere methoden gemaakt met een soortgelijk idee, maar met een andere berekeningsmethode (bijvoorbeeld SVA).

Als reactie op de kritiek zijn wijzigingen in de VaR ontwikkeld, gebaseerd op andere verdelingen of op andere berekeningsmethoden op de top van de Gauss-curve. Maar ik zal proberen er een andere keer over te praten.

Laten we eens kijken naar methoden voor het beoordelen van risico's, in het bijzonder marktrisico, met behulp van de VaR-risicomaatstaf (Value at Risk). Laten we, om dit te doen, eens kijken naar een praktisch voorbeeld van risicobeoordeling voor een aandeel in het bedrijf OJSC Gazprom.

Marktrisico. Definitie

Marktrisico (EngelsMarktrisico) is de waarschijnlijkheid van een ongunstige verandering in de waarde van activa. Waardeveranderingen worden beïnvloed door vele macro-, meso- en micro-economische factoren, waaronder prijzen voor grondstoffen (olie, staal, platina, enz.); prijzen voor edele metalen (goud, zilver); veranderingen in sectorale productie-indices, nationale indicatoren (bbp, werkloosheid, beleidsrente, inflatie), niveaus van vraag en aanbod, enz.

In het stelsel van financiële risico’s zijn marktrisico’s opgenomen en kunnen de volgende typen worden onderscheiden:

  • Het aandelenrisico is de kans op verlies bij een ongunstige verandering in de waarde van effecten op de aandelenmarkt.
  • Renterisico – de kans op verliezen als de rentetarieven van banken veranderen.
  • Het grondstoffenrisico is de kans op onverwachte verliezen bij waardeveranderingen van goederen.
  • Valutarisico – de kans op verliezen als gevolg van veranderingen in wisselkoersen.

Marktrisico's worden beoordeeld door verschillende investeringsmaatschappijen, investerings- en hedgefondsen, particuliere investeerders, banken, ondernemingen, financiële agenten, leveranciers, enz. om mogelijke verliezen te minimaliseren en reserves te creëren. Zoals we zien, zijn marktrisico's van invloed op een grote verscheidenheid aan financiëlemarktdeelnemers.

Methoden voor risicobeoordeling

Om mogelijke verliezen te beheersen en de reserves voor schadeverzekeringen te bepalen, is een kwantitatieve risicobeoordeling noodzakelijk. Het basisaxioma van elk management is dat je alleen kunt managen wat kwantitatief kan worden gemeten. Alle methoden voor het beoordelen van marktrisico's kunnen in twee groepen worden verdeeld:

  1. Statistische methoden voor risicobeoordeling
    1. Standaardafwijking van rendementen (σ)
    2. Value at Risk (Var)-methode
    3. CVaR-methode
  2. Deskundige methoden voor risicobeoordeling
    1. Beoordelingsmethoden
    2. Ballroom-methoden
    3. Delphi-methode

De voordelen van statistische methoden zijn onder meer het vermogen om de waarschijnlijkheid van onverwachte verliezen en hun absolute omvang objectief te beoordelen. Deskundige beoordelingsmethoden maken het mogelijk om rekening te houden met slecht geformaliseerde risicofactoren en verschillende scenario's te ontwikkelen voor de vermindering ervan.

G. Markowitz stelde begin jaren zestig voor om risico te beoordelen als de volatiliteit van de waarde van effecten op de aandelenmarkt. Dat wil zeggen: hoe meer de prijs van een actief verandert, hoe groter het risico om erin te beleggen. De nadelen van deze methode waren het onvermogen om de omvang en waarschijnlijkheid van toekomstige verliezen te voorspellen.

Methode voor het beoordelen van marktrisico. VaR-risicomaatstaf (Value at Risk). Wat is VaR?

In de jaren 80 een nieuwe risicocriterium – VaR (Waarde in gevaar), die het mogelijk maakte om mogelijke verliezen in de toekomst met een geselecteerde waarschijnlijkheid en over een bepaalde periode uitgebreid te beoordelen. Om de VaR-risicomaatstaf te berekenen, worden in de praktijk verschillende methoden gebruikt:

  • Historische modelleringsmethode (“delta normaal”, “handmatige methode”).
  • Parametrische modelmethode.
  • Statistische (simulatie)modellering met behulp van de Monte Carlo-methode.

VaR-risicobeoordeling op basis van historische modellen in Excel

Laten we een voorbeeld bekijken van het beoordelen van het risico van een actief op de aandelenmarkt met behulp van het VaR-model op basis van delta-normale modellering van de waarschijnlijkheid en omvang van een verlies. Laten we de aandelenkoersen van OJSC Gazprom nemen en de mogelijke verliezen voor dit soort activa berekenen. Om dit te doen, moet u offertes downloaden van de dienst finam.ru (“Gegevensexport”) of van de website financiën.yahoo.com als u het marktrisico voor buitenlandse bedrijven beoordeelt. Volgens de aanbeveling van de Bank of International Settlements moeten ten minste 250 gegevens over de aandelenkoers worden gebruikt om de VaR te berekenen. Dagelijkse koersen voor OJSC Gazprom zijn genomen voor de periode 31-01-2014 – 31-01-2015.

Marktrisicobeoordeling met behulp van de Value at Risk (VaR)-methode

Rendement op aandelen van OJSC Gazprom=LN(B6/B5)

Berekening van de winstgevendheid van de aandelen van OJSC Gazprom

Opgemerkt moet worden dat de juistheid van het gebruik van de delta-normale methode voor risicobeoordeling alleen wordt bereikt wanneer risicofactoren (winstgevendheid) onderworpen zijn aan de normale verdelingswet (Gaussiaans). Om te bepalen of de winstgevendheidsverdeling tot de Gaussiaanse verdeling behoort, kunt u klassieke statistische criteria gebruiken: Kolomogorov-Smirnov of Pearson.

Verwachte waarde=GEMIDDELD(C5:C255)

Standaardafwijking=STDEV(C5:C255)

Berekening van parameters van de

De volgende stap bij het berekenen van de VaR-risicomaatstaf is het bepalen van het kwantiel van deze normale verdeling. In de statistiek wordt een kwantiel opgevat als de waarde van een verdelingsfunctie (Gaussiaans) volgens gegeven parameters (wiskundige verwachting en standaarddeviatie) waarvoor de functie een gegeven waarde met een gegeven waarschijnlijkheid niet overschrijdt. In ons voorbeeld werd het waarschijnlijkheidsniveau op 99% genomen.

Laten we in Excel de kwantielwaarde berekenen voor de verdeling van de winstgevendheid van de aandelen van OJSC Gazprom.

Kwantiel=NORMBR(1%,E5,F5)

Kwantielschatting in Excel

Het voorspellen van de toekomstige waarde van een aandeel op basis van de VaR-methode

Waar:

P t +1 – minimum aandelenkoers in de volgende tijdsperiode t met een bepaald kwantielniveau.

Om de toekomstige waarde van een aandeel (actief) voor meerdere perioden vooraf te voorspellen, moet u een wijziging van de formule gebruiken:

Waar:

q – kwantiel van de verdeling van aandelenrendementen;

P t – aandelenkoers op tijdstip t;

P t +1 – minimum aandelenkoers in de volgende tijdsperiode t op een bepaald kwantielniveau;

n – diepte van de voorspelling van de mogelijke minimale aandelenkoers.

De formule voor het berekenen van de toekomstige waarde van een aandeel in Excel ziet er als volgt uit:

Minimale aandelenkoers van OJSC Gazprom op de volgende dag=(1+G5)*B255

Minimale aandelenkoers van OJSC Gazprom over 5 dagen=B255*(1+G5*SQRT(5))

Het voorspellen van de minimale aandelenkoers met een bepaalde waarschijnlijkheid

De waarde van P t +1 laat zien dat met een waarschijnlijkheid van 99% de aandelen van OJSC Gazprom niet onder de prijs van 137,38 roebel zullen dalen, en de waarde van P t +5 toont de mogelijke minimumprijs van het aandeel met een waarschijnlijkheid van 99% voor de komende 5 dagen. Om de absolute waarde van een mogelijk verlies te berekenen, moet u de procentuele verandering in de waarde van het aandeel bepalen. De berekeningsformules in Excel zijn als volgt:

Relatieve verandering in aandelenkoers

Relatieve daling van de aandelenkoers de volgende dag=LN(F9/B255)

Relatieve daling van de aandelenkoers gedurende vijf dagen=LN(F10/B255)

Absolute koerswijziging

Absolute daling van de aandelenkoers de volgende dag = F9-B255

Absolute daling van de aandelenkoers in vijf dagen=F10-B255

De economische betekenis van de VaR-indicator is dus als volgt: de volgende dag zal de prijs van een aandeel van OAO Gazprom, met een waarschijnlijkheid van 99%, niet lager zijn dan 137,38 roebel. en de absolute verliezen zullen niet meer bedragen dan RUB 6,44 (5%) per aandeel. En hetzelfde geldt voor het schatten van de VaR voor vijf dagen op voorhand: binnen vijf dagen zal de prijs van het Gazprom-aandeel met een waarschijnlijkheid van 99% niet onder de 129,42 roebel dalen, en zal het kapitaalverlies niet hoger zijn dan 11% (14,4 roebel per aandeel).

VaR-risicobeoordeling op basis van de “handmatige methode” in Excel

De tweede methode voor het berekenen van de VaR-risicomaatstaf wordt de “handmatige methode” genoemd, omdat u hierdoor niet gebonden bent aan de verdeling waarlangs de waarde van het actief verandert. Dit is een van de belangrijkste voordelen ten opzichte van de delta-normale methode. Om de marktrisico's te beoordelen, zullen we dezelfde inputgegevens gebruiken: citaten van OJSC Gazprom. De stappen voor het berekenen van de VaR zijn als volgt:

Berekening van het maximale en minimale rendement op aandelen van OAO Gazprom

Op basis van de berekende winstgevendheid van de aandelen OJSC Gazprom bepalen we de maximale en minimale winstgevendheid. Om dit te doen gebruiken we de formules:

Maximaal voorraadrendement=MAX(C5:C255)

Minimaal voorraadrendement=MIN(C5:C255)

Het aantal intervallen selecteren voor het groeperen van aandelenrendementen/-verliezen

Voor de handmatige methode van risicobeoordeling is het noodzakelijk om het aantal intervallen te nemen voor het verdelen van de groepering van rendementen. De hoeveelheid kan willekeurig zijn, in ons voorbeeld nemen we N=100.

Bepalen van de breedte van het retourgroeperingsinterval

De breedte van het interval of de groepsveranderingsstap is nodig voor het construeren van een histogram en wordt berekend door de maximale spreiding van de retouren te delen door het aantal intervallen. De formule voor het berekenen van het interval is als volgt:

Intervalgrootte opbrengsten voorraad=(E5-F5)/H5

De VaR-risicomaatstaf “handmatig” beoordelen

In de volgende fase is het noodzakelijk om een ​​histogram te construeren van de verdeling van de rendementen over geselecteerde intervallen. Om dit te doen, berekenen we de grenzen van alle winstgevendheidsgroepen (er zijn er in totaal 100). De berekeningsformule is als volgt:

Limiet voor voorraadretour=H5+$E$11

Berekening van de rendementsgrens in Excel voor de aandelen van OJSC Gazprom

Nadat we de grenzen van de winstgevendheidsgroepen hebben bepaald, bouwen we een cumulatief histogram. Ga hiervoor naar de invoegtoepassing “Gegevens” → “Gegevensanalyse” → “Histogram”.

In het geopende venster vult u de “Invoerintervallen”, “Pocketintervallen” in en selecteert u ook de optie “Integraal percentage” en “Grafiekuitvoer”.

Een voorbeeld van het construeren van een histogram van de winstgevendheid van OJSC Gazprom

Als gevolg hiervan wordt een nieuw werkblad gegenereerd met een grafiek en de frequentie van winst/verlies die in een bepaald interval valt. De cumulatieve grafiek ziet er als volgt uit:

Cumulatief retourhistogram in Excel

De eerste kolom van de resulterende tabel is dus het kwantiel van de gegevens voor de verdeling van rendementen/verliezen, de tweede is de frequentie van rendementen die binnen een bepaald interval vallen, de derde weerspiegelt de waarschijnlijkheid dat verliezen optreden. In de tabel met de cumulatieve waarschijnlijkheid om in een bepaald interval te vallen, is het noodzakelijk om een ​​niveau van ~1% te vinden.

Het kwantiel van aandelenrendementen “handmatig” bepalen

De kwantielwaarde komt overeen met -0,039, terwijl bij de delta-normale risicobeoordelingsmethode het kwantiel -0,045 was. Om de risico's te beoordelen, zullen we de reeds verkregen beoordelingsformules gebruiken en het bedrag van de verliezen berekenen. Onderstaande figuur toont een schatting van mogelijke verliezen voor de volgende dag en binnen vijf dagen met een waarschijnlijkheid van 1% van respectievelijk 4 en 9%.

Het resultaat van het handmatig beoordelen van de VaR-risicomaatstaf in Excel

Moeilijkheid bij het gebruik van de VaR-risicobeoordelingsmethode

De binnenlandse aandelenmarkt kent een vrij hoge mate van volatiliteit; de markt ervaart ‘heavy tails’ – dat wil zeggen het voorkomen van frequente crises met grote verliezen. Als gevolg hiervan kan het VaR-model de mogelijke toekomstige verliezen van een belegger niet nauwkeurig voorspellen. Opgemerkt moet worden dat dit model goed toepasbaar is op weinig volatiele grondstoffenmarkten en niet op aandelenmarkten.

Samenvatting

In dit artikel hebben we methoden voor risicobeoordeling onderzocht aan de hand van het voorbeeld van de Gazprom OJSC-aandelen; voor dit doel hebben we stap voor stap onderzocht hoe een moderne risicobeoordeling Value at Risk (VaR) op twee manieren in Excel wordt opgebouwd: delta met behulp van normale modellering en de “handmatige methode”.

Prijsrisico(prijsrisico) - de waarschijnlijkheid van onverwachte financiële verliezen als gevolg van veranderingen in het prijsniveau voor producten of individuele producten in de komende periode of aan- en verkooptransacties. Prijsrisico kan door een onderneming worden verzekerd door het uitvoeren van een handeling.

De belangrijkste soorten prijsrisico’s zijn onder meer:

  • stijging van de inkoopprijzen voor grondstoffen, materialen, componenten;
  • de waarschijnlijkheid dat concurrenten prijzen onder de marktprijzen vaststellen (voor producten die door de onderneming worden verkocht);
  • veranderingen in de prijsregulering door de overheid;
  • de waarschijnlijkheid van de introductie van nieuwe belastingen en andere betalingen die zijn inbegrepen in de prijs van producten;
  • vermindering van het goederenniveau op de markt;
  • stijging van prijzen en tarieven voor diensten van andere organisaties (elektriciteit, transportdiensten, enz.).

Prijsrisico houdt verband met het bepalen van de prijs van producten en diensten die door een onderneming worden verkocht, en omvat tevens het risico bij het bepalen van de prijs van noodzakelijke productiemiddelen, gebruikte grondstoffen, materialen, brandstof, energie, arbeid en kapitaal (in de vorm van rentetarieven op leningen). Volgens sommige berekeningen leidt een fout van 1% in de prijs van verkochte producten tot verliezen die minstens 1% van de verkoopopbrengst bedragen. Als de vraag naar een bepaald product elastisch is, kunnen de verliezen 2-3% bedragen. Bij een productwinstgevendheid van 10-12% kan een prijsfout van 1% een winstverlies van 5-10% betekenen. Het prijsrisico neemt aanzienlijk toe onder de omstandigheden.

Prijsrisico is een van de gevaarlijkste soorten risico's, omdat het de mogelijkheid van inkomens- en winstverlies van een commerciële onderneming rechtstreeks en aanzienlijk beïnvloedt. Prijsrisico gaat voortdurend gepaard met de economische activiteiten van een onderneming.

Prijsrisico is het risico op verlies als gevolg van toekomstige veranderingen in een grondstof of financieel instrument. Er zijn drie soorten prijsrisico's: , en . Traditioneel dekt de term ‘prijsrisico’ niet alleen de mogelijkheid, maar ook de mogelijkheid om te verkrijgen.

Prijsrisico is het risico van veranderingen in de prijs van een schuldverplichting als gevolg van een stijging of daling van het huidige niveau. Prijsrisico is het risico dat de waarde (of portefeuille) in de toekomst zal dalen. Ook een soort hypotheekperioderisico dat ontstaat in het productiesegment bij het vaststellen van de terugbetalingsvoorwaarden voor de kredietnemer voordat de voorwaarden voor de verkoop van het effect op de secundaire markt worden vastgesteld. Bij een algemene stijging van het renteniveau op leningen tijdens de productiecyclus kan de kredietverstrekker gedwongen worden de uitgegeven lening te verkopen tegen .

Prijsrisico van toezichthouders is het risico dat ontstaat wanneer toezichthouders beperken wat zij in rekening kunnen brengen.