قيمة الفوركس المعرضة للخطر

القيمة المعرضة للمخاطر) فار

إن احتساب القيمة المعرضة للمخاطر يوفر احتمالية أن يتجاوز األصل) زوج عملة، حصة، محفظة، إلخ (خسارة معينة خالل فترة زمنية معينة. في أداة لدينا، يتم حساب هذا الاحتمال على أساس التطور الماضي. على سبيل المثال، إذا وجدنا أن 3 مرات من أصل 10 زوج اليورو / الدولار ينخفض ​​40 نقطة في 10 ساعات أو أكثر خلال ال 100 يوم الماضية، يمكننا القول أن احتمال أن يتم التوصل إلى وقف عند -40 نقطة على مدى 10 ساعات من 30٪.

وكانت طريقة الحساب هذه محدودة. ولكي يكون توزيع الاختلافات صحيحا تماما، من المفترض أن يتبع التوزيع الطبيعي، وهو ما لا يحدث في الممارسة العملية. لذلك، فإنه من المستحسن تفسير النتائج بحذر وعدم استخدامها كأي شيء آخر غير أداة تكميلية.

في الأداة أدناه، تحتاج إلى إدخال الزوج ليتم دراستها، والإطار الزمني، وكمية البيانات التاريخية لاستخدامها في الدراسة، فضلا عن مدة التداول في وحدات الوقت. سنقدم لك توزيع الاختلافات.

تتم الحسابات في الوقت الحقيقي.

أدوات التداول.

اختبار خدمات شريكنا ومنصة التداول مع حساب تجريبي مجاني خلال 30 يوما.

القيمة المعرضة للخطر. فار الخيارات الآجلة فكس فورواردز.

في هذه الدورة نقدم منهجية لحساب القيمة المعرضة للخطر (فار) لقياس العقود الآجلة والخيارات. المنهجية التي استخدمناها تستخدم مونتي كارلو محاكي لأول مرة توليد سلسلة أسعار المحطة، ثم يحسب العوائد ذات الصلة وسلسلة الأسعار. يتم استخدام سلسلة األسعار لتحديد سلسلة العائد التي تستخدم في حسابات التقلبات وحساب القيمة المعرضة للمخاطر.

كشرط مسبق لهذه الدورة قد يرغب المستخدم في مراجعة الدورتين التاليتين:

الخطوة 1: بناء محاكي مونت كارلو لأسعار الكامنة.

وتتضمن الخطوة الأولى من العملية إنشاء محاكي مونت كارلو لتحديد السعر النهائي للطرف الأساسي. كما نحن مهتمون في الأسعار اليومية للخيارات، يجب أن يكون طول الفاصل الزمني أو الوقت خطوة ليوم واحد. في الرسم التوضيحي لدينا افترضنا أن عقد الخيار سوف تنتهي بعد 10 يوما لذلك استخدمنا عشر خطوات وسيطة لمحاكاة تطور أسعار الأمن الكامن لهذه الفترة.

يتم إنشاء الأسعار المحاكاة بناء على صيغة السعر النهائي لمحطة بلاك سكول:

حيث S 0 هو السعر الفوري في الوقت صفر،

r هو المعدل الخالي من المخاطر.

ف هو العائد الراحة.

سيغما هو التقلب السنوي في سعر السلعة.

t هي المدة منذ الوقت صفر، و.

z t هي عينة عشوائية من التوزيع العادي مع متوسط ​​الصفر والانحراف المعياري لل 1. z t تم الحصول عليها في هذه النماذج عن طريق تقليص الأرقام العشوائية الناتجة باستخدام دالة إكسيل راند ()، أي نورمينف (راند ()).

الخطوة 2: توسيع محاكي مونت كارلو.

ومن أجل حساب قياس القيمة المعرضة للمخاطر، نحتاج إلى سلسلة من العائدات التي تتطلب بدورها بيانات أسعار السلاسل الزمنية. لمحاكاة هذه البيئة بالتحديد نفترض أن لدينا سلسلة من عقود الخيارات المماثلة التي تبدأ وتنتهي على أساس يوم واحد إلى الأمام. لنفترض أنه بالنسبة للخيار الأصلي كان البدء في الوقت 0 وكان انتهاء الصلاحية في الوقت 10 الخطوة، فإن الخيار التالي يبدأ في الوقت 1 وتنتهي في الوقت الخطوة 11، وسوف تبدأ المقبل في الوقت 2 وتنتهي في الوقت الخطوة 12، وما إلى ذلك وهلم جرا. وبناء على هذه الفرضية سوف نحصل على سلسلة زمنية من أسعار الطرفية اليومية. في التوضيح لدينا كررنا هذه العملية من أجل توليد بيانات سلسلة زمنية لأسعار المحطة الطرفية لمدة 365 يوما.

الخطوة 3: تشغيل السيناريوهات.

الخطوة 2 أعلاه يولد سلسلة السعر المحطة الطرفية 365 يوما تحت سيناريو واحد. تحتاج العملية الآن إلى تكرار عدة مرات (في التوضيح لدينا استخدمنا 1000 تشغيل المحاكاة) من أجل توليد مجموعة بيانات من البيانات سلسلة مرات مع المعونة من وظيفة جدول البيانات إكسيل. وبمجرد الانتهاء من هذه العملية، سيتم حساب متوسط ​​السلاسل الزمنية لسعر المحطة الطرفية، عن طريق الأخذ بمتوسط ​​بسيط لأسعار الطرفية في كل تاريخ مستقبلي عبر جميع عمليات المحاكاة. يوضح الشكل أدناه هذه العملية لمثالنا.

متوسط ​​سعر المحطة الطرفية للتاريخ 1 هو متوسط ​​جميع أسعار الطرفية التي تم إنشاؤها لهذا التاريخ عبر 1000 عملية محاكاة. متوسط ​​سعر المحطة النهائية 363 هو متوسط ​​جميع أسعار المحطات الطرفية التي تم إنشاؤها لهذا التاريخ عبر 1000 من عمليات المحاكاة.

الخطوة 4: حساب القيمة الجوهرية أو المكافآت.

الفوائد الفردية في كل نقطة بيانات.

لكل نقطة بيانات معينة في مجموعة بيانات سعر المحطة الطرفية المذكورة في الخطوة 3 أعلاه علينا الآن حساب المكافآت أو القيم الجوهرية لعقد المشتقات. في رسمنا التوضيحي، افترضنا أن لدينا عقد الآجلة، خيار الدعوة الأوروبية وخيار وضع الأوروبي كل وجود ضربة أو ممارسة سعر 1300. يتم حساب المكافآت لهذه العقود على النحو التالي:

العائد على العقود الآجلة طويلة = سعر المحطة الطرفية - سترايك.

مردود لخيار مكالمة طويلة = الحد الأقصى من (سعر المحطة الطرفية - Strike، 0)

مردود لخيار وضع طويلة = الحد الأقصى من (0، سترايك الطرفية السعر)

ويوضح ذلك لمجموعة فرعية من عوائد العقود الآجلة أدناه:

على سبيل المثال، بالنسبة للسيناريو 3 (صف البيانات الثالث) بتاريخ 2 (عمود البيانات الثاني) يكون سعر المحطة الطرفية 1333.04. سعر الإضراب كما ذكر سابقا هو 1300. وبالتالي فإن العائد الآجل يعمل إلى سعر المحطة الطرفية - سعر الإضراب = 1333.04 & # 8211؛ 1300 = 33.04.

متوسط ​​السلاسل الزمنية للمردودات.

مرة واحدة وقد تم حساب جميع المكافآت نحدد متوسط ​​الوقت المردود الأجر عن طريق اتخاذ متوسط ​​بسيط من المردودات في كل تاريخ في المستقبل عبر جميع عمليات محاكاة.

الخطوة 5: حساب قيم الخصم للمردودات، أي الأسعار.

الأسعار الفردية في كل نقطة بيانات.

بالنسبة لكل نقطة بيانات محددة في مجموعة بيانات سعر المحطة الطرفية المذكورة في الخطوة 3 أعلاه التي حددنا فيها المردودات أو القيم الجوهرية لعقد المشتقات كما هو مذكور في الخطوة 4 أعلاه، سنحسب الآن قيمها المخفضة على النحو التالي:

حيث r هو المعدل الخالي من المخاطر و.

T هو تينور للخيار، أي 10 أيام.

والقيم المخفضة المستمدة هي قيم / أسعار العقود الآجلة والدعوة ووضع الخيارات على التوالي. ويوضح ذلك لمجموعة فرعية من أسعار العقود الآجلة أدناه:

على سبيل المثال، بالنسبة للسيناريو 3 (صف البيانات الثالث) في التاريخ 2 (عمود البيانات الثاني)، يكون العائد 33.04. معدل الفائدة الخالية من المخاطر هو 0.15٪ وكما ذكر سابقا فإن مدة العقد 10 أيام. وبالتالي فإن سعر العقود الآجلة يعمل إلى العائد * e-رت = 33.04 * إكس (-0.15٪ * (10/365)) = 33.03.

متوسط ​​السلاسل الزمنية للسعر.

حالما يتم حساب جميع الأسعار، نحدد متوسط ​​السلاسل الزمنية للسعر من خلال اتخاذ متوسط ​​بسيط للأسعار في كل تاريخ مستقبلي عبر جميع عمليات المحاكاة.

الخطوة 6: حساب سلسلة العودة.

الآن لدينا سلسلة المشتقات متوسط ​​السعر سوف نقوم بتحديد سلسلة العودة عن طريق أخذ اللوغاريتم الطبيعي للأسعار المتعاقبة. ويوضح ذلك لمجموعة فرعية من العقود الآجلة وخيار الاتصال ووضع عقود الخيارات أدناه:

ويبلغ متوسط ​​أسعار المكالمة في التاريخين 1 و 2 12.31 و 12.65 على التوالي. وبالتالي فإن العائد على التاريخ 2 سيكون لن (12.65 / 12.31) = 2.71٪.

الخطوة 7: حساب قياس القيمة المعرضة للمخاطر.

بعد ذلك قمنا بحساب قياس القيمة المعرضة للمخاطر باستخدام مخطط التقنيات في مسارنا حساب القيمة المعرضة للخطر، وعلى وجه الخصوص استخدمنا المتوسط ​​المتحرك المتغير (سما) نهج التباين (فكف) ونهج المحاكاة التاريخية.

من أجل التوضیح، تم احتساب القیمة المعرضة للخطر لفترة 10 أیام علی مستویات ثقة مختلفة، باستخدام منھج القیمة العادلة کما یلي:

وفيما يلي عرض بياني لنتائج العقود الآجلة:

إن القيمة المعرضة للمخاطر لفترة 10 أيام عند مستوى الثقة 95٪، باستخدام طريقة المحاكاة التاريخية موضحة أدناه:

طريقة فار البديلة ل فكس فورواردز: دلتا فار.

إذا احتجت إلى احتساب القيمة المعرضة للمخاطر لعقود صرف العمالت األجنبية اآلجلة، هناك نهج بديل أقصر يجمع بين تقدير القيمة المعرضة للمخاطر للزوج األساسي مع تقدير دلتا العقد اآلجل.

ولأخذ أثر فرق أسعار الفائدة بين أسعار الفائدة الأجنبية والخالية من المخاطر المحلية في الاعتبار، يؤخذ في الاعتبار عامل مخاطر أسعار الصرف الآجلة. إن القيمة المعرضة للمخاطر للعقد اآلجل سوف تساوي تقريبا القيمة المعرضة للمخاطر لهذا العامل ترتفع حساسية سعر السهم إلى التقلبات في العامل األساسي. يتم قياس حساسية كما دلتا إلى الأمام [1]. وبصفة خاصة فإن القيمة المعرضة للمخاطر للمركز األمامي ستكون كما يلي:

فار إلى الأمام موقف = دلتا * فار أسعار الصرف الآجلة.

حيث دلتا = e - rfT.

r f هو المعدل الخالي من المخاطر الخارجية اعتبارا من تاريخ التقرير.

T هي أيام االستحقاق) دتم () = نقطة منتصف دتم دتم، انظر أدناه (، معبر عنها بالسنوات.

فكس فوروارد فار & # 8211؛ متطلبات البيانات.

فكس فوروارد أسعار صرف العملات الأجنبية لفترة النظر إلى الوراء (الأسعار اليومية & غ؛ منحنيات العائد & غ؛ فوريكس) معدل خالي من المخاطر الخارجية لتاريخ التقرير لكل عملة حيث يوجد موقف (الأسعار اليومية & غ؛ منحنيات العائد & غ؛

وفيما يلي خطوات حساب القيمة المعرضة للمخاطر للمقايضات اآلجلة والمبادالت.

الخطوة 1: تحديد العملات (العملات الأجنبية (فسي) والعملة المحلية (دسي)) لكل صفقة إلى الأمام. علاج الساقين القريبة والبعيدة من صفقة تبادل كما صفقتين إلى الأمام منفصلة.

الخطوة 2: تحديد المراكز الطويلة والقصيرة لكل صفقة إلى الأمام.

الخطوة 3: حساب الأيام إلى النضج (دتم) لكل موقف وتخصيص دلاء موحدة دتم موحدة مسبقا لكل موقف. وقد استخدمنا دلاء دتم التالية مع نقطة الوسط لكل مجموعة محددة أدناه. سيتم استخدام هذا الوسط لتحديد دلاء سعر الصرف الآجل ذات الصلة لاستخدام:

الخطوة 4: اجمع كل المراكز الطويلة حسب العملة و دتم دلو. اجمع كل المراكز القصيرة حسب العملة و دتم دلو.

الخطوة 5: حساب إجمالي الوضع حسب العملة و دتم دلو. وهذا هو مجموع القيمة المطلقة للقيمة الطويلة والمطلقة للمراكز القصيرة.

الخطوة 6: حساب صافي الموقف حسب العملة و دتم دلو. هذا هو مجموع مواقف طويلة وقصيرة للدلو.

الخطوة 7: باستخدام سعر صرف العملات الأجنبية الآجل المحرف [2] لحساب تاريخ الحساب يحسب متوسط ​​القيمة السوقية للمركز على أساس إجمالي وصافي (إجمالي)، أي:

متو (غروس) = الوضع الإجمالي * سعر صرف العملات الأجنبية الآجلة * دلتا؛ متم (صافي) = صافي الوضع * سعر صرف العملات الأجنبية الآجلة * دلتا.

الخطوة 8: حساب تقلب عقد & أمبير؛ القيمة املعرضة للمخاطر٪ 1 لوحدة واحدة من أسعار صرف العمالت األجنبية اآلجلة بالعملة املعطاة:

الحصول على أسعار صرف العملات الأجنبية الآجلة لفترة الاسترداد المحددة حساب سلسلة العودة لهذه المعدلات حساب التقلب اليومي للعائدات & أمب؛ تقلبات الحتفاظ بناء على فرتة احليازة املختارة احتشاب القيمة املعرضة للمخاطر املحتفظ بها بناء على مشتوى الثقة املختارة.

الخطوة 9: مضاعفة نسبة القيمة المعرضة للمخاطر المحتفظ بها مع القيمة المضافة للمخاطر (غروس) & أمب؛ (صافي) المبالغ على التوالي لتحديد القيمة المعرضة للخطر (غروس) & أمب؛ (القيمة العادلة لكل عملة) دتم دلو.

الخطوة 10: حساب القيمة المعرضة للمخاطر للمحفظة (الإجمالي (الإجمالي) والمجموع (الصافي)) عبر جميع الأدوات & أمب؛ العملات.

حساب الأوزان لكل عملة و دتم دلو باستخدام القيمة المطلقة لل متم (غروس) & أمب؛ متم (صافي) على التوالي باستخدام سلسلة عودة أسعار العملات الأجنبية فوركس لكل عملة و دتم دلو، والأوزان المحسوبة أعلاه، حدد متوسط ​​العائد سلسلة العائد للمحفظة حساب التقلبات اليومية للعائدات & أمبير؛ التقلبات في الحيازات استنادا إلى فترة االحتفاظ المحددة حساب القيمة المعرضة للمخاطر المحتفظ بها بناء على مستوى الثقة المحدد مضاعفة القيمة المعرضة للمخاطر للمحفظة الناتجة مع إجمالي المبالغ) إجمالي (ومتم) صافي (لتحديد القيمة المعرضة للمخاطر) اإلجمالي (، حيازة القيمة المعرضة للمخاطر) صافي (للمحفظة.

[1] فهم السوق والائتمان والمخاطر التشغيلية - نهج القيمة المعرضة للخطر - ليندا ألين، وآخرون.

[2] مستقيمة استنادا إلى نقطة منتصف دتم ذات الصلة.

خيارات التسعير الغريبة باستخدام محاكاة مونت كارلو في إكسيل & # 8211؛ الآن في المخزن.

الوظائف ذات الصلة:

نبذة عن الكاتب جوواد فريد.

يقوم جواد فريد ببناء وتنفيذ نماذج المخاطر ونظم المكاتب الخلفية منذ أغسطس 1998. العمل مع العملاء في أربع قارات انه يساعد المصرفيين وأعضاء مجلس الإدارة والمنظمين اتخاذ نهج السوق ذات الصلة لإدارة المخاطر. وهو مؤلف نماذج في العمل والخيار التمهيدي الإغريق، على حد سواء التي نشرها بالغريف ماكميلان.

جواد هو زميل جمعية الاكتواريين، (فسا، ششومبورغ، إيل)، وحصل على ماجستير في إدارة الأعمال من كلية إدارة الأعمال كولومبيا وهو خريج علوم الكمبيوتر من (نيوسز فاست). وهو عضو هيئة التدريس المساعد في مدرسة سب جاين العالمية للإدارة في دبي وسنغافورة حيث يعلم إدارة المخاطر، التسعير المشتقة وريادة الأعمال.

مقدمة إلى القيمة المعرضة للخطر (فار)

فالقيمة المعرضة للمخاطر) القيمة المعرضة للخطر أو أحيانا القيمة المعرضة للمخاطر (قد سميت ب "العلوم الجديدة إلدارة المخاطر"، ولكنك ال تحتاج إلى أن تكون عالما لاستخدام القيمة المعرضة للمخاطر. هنا، في الجزء الأول من هذه السلسلة، ونحن ننظر إلى فكرة وراء فار والأساليب الثلاثة الأساسية لحساب ذلك. في الجزء 2، نطبق هذه الطرق لحساب القيمة المعرضة للمخاطر لمخزون واحد أو استثمار واحد.

فكرة وراء فار.

إن المقياس الأكثر شعبية والتقليدية للمخاطر هو التقلب. ومع ذلك، فإن المشكلة الرئيسية مع تقلب هو أنه لا يهتم اتجاه حركة الاستثمار: الأسهم يمكن أن تكون متقلبة لأنه يقفز فجأة أعلى. بطبيعة الحال، لا يشعر المستثمرون بالأسى من المكاسب! (انظر حدود واستخدامات التقلب).

وبالنسبة للمستثمرين، فإن المخاطر تتعلق باحتمالات فقدان المال، وتستند القيمة المعرضة للمخاطر إلى تلك الحقيقة المنطقية. من خلال افتراض المستثمرين يهتمون باحتمالات خسارة كبيرة حقا، فار يجيب على السؤال: "ما هو أسوأ سيناريو الحالة؟" أو "كم يمكن أن أخسر في شهر سيء حقا؟"

الآن دعونا الحصول على محددة. تتضمن إحصائية القيمة المعرضة للمخاطر ثالثة مكونات: فترة زمنية، ومستوى ثقة، ومبلغ خسارة) أو نسبة خسارة (. ضع هذه األجزاء الثالثة في االعتبار حيث نقدم بعض األمثلة عن االختالفات في السؤال الذي تجيبه القيمة المعرضة للمخاطر:

ما هو أكثر ما يمكنني - مع مستوى ثقة 95٪ أو 99٪ - نتوقع أن يخسر بالدولار خلال الشهر المقبل؟ ما هي النسبة المئوية القصوى التي يمكنني تحقيقها - مع ثقة بنسبة 95٪ أو 99٪ - يتوقع أن تخسر خلال العام المقبل؟

يمكنك أن ترى كيف أن "سؤال فار" له ثلاثة عناصر: مستوى ثقة مرتفع نسبيا (عادة 95٪ أو 99٪)، أو فترة زمنية (يوم أو شهر أو سنة) وتقدير لخسارة الاستثمار إما بالدولار أو بالنسب المئوية).

طرق حساب القيمة المعرضة للمخاطر.

يستخدم المستثمرون المؤسسيون القيمة المعرضة للمخاطر لتقييم مخاطر المحفظة، ولكن في هذه المقدمة سوف نستخدمها لتقييم مخاطر مؤشر واحد يتداول مثل الأسهم: مؤشر ناسداك 100 الذي يتداول تحت مؤشر ق. ويعد مؤشر كيو كيو هو مؤشر شعبي جدا لأكبر الأسهم غير المالية التي تتداول في بورصة ناسداك.

هناك ثلاث طرق لحساب فار: الطريقة التاريخية، طريقة التباين-التغاير و محاكاة مونتي كارلو.

1. الطريقة التاريخية.

الطريقة التاريخية ببساطة إعادة تنظيم العودة التاريخية الفعلية، ووضعها في النظام من الأسوأ إلى الأفضل. ثم يفترض أن التاريخ سوف يكرر نفسه، من منظور المخاطر.

وبدأت الشركة في مارس 1999، وإذا قمنا بحساب كل عائد يومي، فإننا ننتج مجموعة بيانات غنية من 1،400 نقطة تقريبا. دعونا وضعها في الرسم البياني الذي يقارن تكرار "دلاء" العودة. على سبيل المثال، في أعلى نقطة من الرسم البياني (أعلى شريط)، كان هناك أكثر من 250 يوما عندما كان العائد اليومي بين 0٪ و 1٪. في أقصى اليمين، يمكنك بالكاد رؤية شريط صغير في 13٪. فإنه يمثل يوم واحد واحد (في يناير 2000) في غضون فترة من خمس سنوات زائد عندما كانت العودة اليومية لل كق مذهلة 12.4٪!

لاحظ أشرطة حمراء التي تشكل "الذيل الأيسر" من الرسم البياني. هذه هي أدنى 5٪ من العوائد اليومية (منذ يتم ترتيب العائدات من اليسار إلى اليمين، والأسوأ هي دائما "الذيل الأيسر"). أشرطة حمراء تشغيل من الخسائر اليومية من 4٪ إلى 8٪. لأن هذه هي أسوأ 5٪ من جميع العائدات اليومية، يمكننا أن نقول مع ثقة 95٪ أن أسوأ خسارة يومية لن تتجاوز 4٪. وبطريقة أخرى، نتوقع مع ثقة 95٪ أن مكاسبنا سوف تتجاوز -4٪. هذا هو فار باختصار. دعونا إعادة عبارة الإحصائيات إلى كل من النسبة المئوية والدولار:

مع ثقة 95٪، نتوقع أن أسوأ خسارة يومية لدينا لن تتجاوز 4٪. إذا استثمرنا 100 دولار، نحن 95٪ واثقون من أن أسوأ خسارة يومية لن تتجاوز 4 دولارات ($ 100 × -4٪).

يمكنك أن ترى أن فار تسمح في الواقع لنتيجة أسوأ من عودة -4٪. وهو لا يعبر عن اليقين المطلق، بل يجعل تقديرا احتماليا. إذا أردنا أن نزيد من ثقتنا، فإننا نحتاج فقط إلى "الانتقال إلى اليسار" على نفس الرسم البياني، حيث يمثل أول شريطين أحمرين عند -8٪ و -7٪ أسوأ٪ 1 من العوائد اليومية:

مع ثقة 99٪، ونحن نتوقع أن أسوأ خسارة يومية لن تتجاوز 7٪. أو، إذا استثمرنا 100 دولار، نحن 99٪ واثقون من أن أسوأ خسارة يومية لن تتجاوز 7 دولارات.

2. طريقة التباين - التباين.

وتفترض هذه الطريقة أن عوائد الأسهم توزع عادة. وبعبارة أخرى، فإنه يتطلب أن نقدر عاملين فقط - عائد متوقع (أو متوسط) وانحراف معياري - مما يسمح لنا برسم منحنى توزيع عادي. نحن هنا رسم المنحنى العادي ضد نفس البيانات الفعلية العودة:

الفكرة وراء التباين-التغايرية هي مماثلة للأفكار وراء الطريقة التاريخية - إلا أننا نستخدم منحنى مألوف بدلا من البيانات الفعلية. ميزة المنحنى الطبيعي هو أننا نعرف تلقائيا حيث أسوأ 5٪ و 1٪ تقع على منحنى. وهي وظيفة من ثقتنا المطلوبة والانحراف المعياري ():

ويستند منحنى الأزرق أعلاه على الانحراف المعياري اليومي الفعلي لل ق، وهو 2.64٪. كان متوسط ​​العائد اليومي قريبا إلى حد ما من الصفر، لذلك سوف نفترض أن متوسط ​​العائد من الصفر لأغراض التوضيح. في ما يلي نتائج توصيل الانحراف المعياري الفعلي في الصيغ أعلاه:

3. مونتي كارلو المحاكاة.

أما الطريقة الثالثة فتتضمن تطوير نموذج لعوائد أسعار الأسهم المستقبلية وإجراء تجارب افتراضية متعددة من خلال النموذج. تشير محاكاة مونتي كارلو إلى أي طريقة تولد التجارب بشكل عشوائي، ولكنها في حد ذاتها لا تخبرنا بأي شيء عن المنهجية الأساسية.

بالنسبة لمعظم المستخدمين، محاكاة مونتي كارلو تصل إلى مولد "الصندوق الأسود" من النتائج العشوائية. دون الدخول في مزيد من التفاصيل، أجرينا محاكاة مونتي كارلو على ف ف على أساس نمط التداول التاريخي. في محاكاة لدينا، أجريت 100 تجربة. إذا قمنا بتشغيلها مرة أخرى، فإننا سوف تحصل على نتيجة مختلفة - على الرغم من أنه من المرجح جدا أن الاختلافات ستكون ضيقة. هنا هي النتيجة مرتبة في رسم بياني (يرجى ملاحظة أنه في حين أظهرت الرسوم البيانية السابقة عوائد يومية، يعرض هذا الرسم البياني عوائد شهرية):

لتلخيص، ركضنا 100 تجارب افتراضية من العائدات الشهرية لل ق. ومن بين هذه النتائج، كانت النتيجة بين -15٪ و -20٪. وثلاثة كانت بين -20٪ و 25٪. وهذا يعني أن أسوأ خمس نتائج (أي أسوأ 5٪) كانت أقل من -15٪. وبالتالي فإن محاكاة مونتي كارلو تؤدي إلى الاستنتاج التالي من نوع فار: مع الثقة 95٪، ونحن لا نتوقع أن تفقد أكثر من 15٪ خلال أي شهر معين.

الخط السفلي.

تحتسب القيمة المعرضة للمخاطر (فار) الحد الأقصى للخسارة المتوقعة (أو أسوأ سيناريوهات) على الاستثمار، على مدى فترة زمنية معينة مع إعطاء درجة معينة من الثقة. نظرنا إلى ثلاث طرق تستخدم عادة لحساب فار. ولكن ضع في اعتبارك أن اثنين من طرقنا تحسب القيمة المعرضة للخطر اليومي والطريقة الثالثة محسوبة القيمة الشهرية. في الجزء 2 من هذه السلسلة نعرض لك كيفية مقارنة هذه الآفاق الزمنية المختلفة.

القيمة المعرضة للخطر: كيفية حساب مخاطر الفوركس.

لإدارة هذه المخاطر، ما يفعله البعض هو تخمين تقريبي لتقدير الخسارة المحتملة المعنية.

على سبيل المثال، لنفترض أن المتداول طويل 1000 ور / أوسد ويكون لديهم وقف الخسارة عند 1000 نقطة. ثم كانوا يأخذون ذلك على أنه خطر 10 دولار أمريكي، لأن هذا هو الحد الأقصى النظري الذي يمكن أن يخسره.

على الرغم من أنه يعطي قيمة الدولار المطلق، فإنه لا يجيب على بعض الأسئلة التي هي ضرورية لإدارة المخاطر المناسبة. وهو لا يقول تحت الظروف التي يمكن أن تحدث الخسارة. اعتمادا على السوق يمكن أن يكون خطر منخفض جدا أو مخاطر عالية جدا. يمكن أن يحدث مع احتمال كبير بعد 5 دقائق أو ربما بعد ثلاثة أشهر. ليس لدينا حقا أي فكرة.

وبعبارة أخرى، معرفة الخسارة المطلقة من مستويات وقف وحدها هو القليل من الاستخدام. وذلك لأن المتداول لا يستطيع وضع إطار ضد أي فترة زمنية أو فهم المستوى الذي قد تتأثر به المواقف الأخرى.

القيمة المعرضة للخطر.

القيمة المعرضة للمخاطر أو القيمة المعرضة للمخاطر كما هو معروف للقصيرة هو حساب يساعدك على الحكم على التعرض لمخاطر السوق. من المفيد لأنه يمكن الإجابة عن أسئلة من هذا القبيل:

إذا كنت أحمل المواقف A و B و C، ما هي احتمالية فقدان I دولار خلال الأيام السبعة القادمة؟ ما هي فرصة فقدان حسابي X في المئة من قيمته في الأيام الثلاثة القادمة؟ إذا انخفض في القيمة، ماذا سيحدث ل B و C؟ إذا قمت بإغلاق الموقف C، كيف سيغير ذلك من مخاطري الشاملة؟ ما هو الموضع الذي يمكنني إضافته إلى سلتي لتخفيض خطري الإجمالي؟ أين يجب أن أضع وقف الخسارة ليحتمل نسبة٪ Y من الضربة؟

ومن الواضح أن الإجابات على ما سبق سوف تعطي نظرة أكثر بكثير من مجرد القول بأن وقف الخسارة في 1000 نقطة، لذلك يجب أن يكون الخطر الكلي. هذا هو السبب فار هي أداة هامة في إدارة المخاطر. يصف الجزء المتبقي من هذه المقالة استخدام القيمة المعرضة للمخاطر البسيطة لتحليل المخاطر. لمزيد من التفاصيل حول إعدادات إيقاف الخسارة انظر هنا.

فار بسيطة لزوج العملات واحد.

يتم تقدير القيمة المعرضة للمخاطر األساسي على النحو التالي.

لنفترض أنني قمت بتداول بقعة في 1000 ور / أوسد والثمن هو 1.10. أنا أحسب تقلب 1 يوم من ور / أوسد ليكون 0.5٪. في المتوسط ​​أتوقع أن تتغير قيمة الموضع بمقدار 1.2 × 1000 × 0.5٪ & # 8211؛ وهذا هو ± 6 دولار أمريكي خلال أي يوم معين. أكثر من 7 أيام، متوسط ​​التغير في المواقف سيكون: ± √7 × 6 أوسد.

إذا كانت التغيرات اليومية موزعة عادة، فإن فترة الثقة 99٪ تكمن في 2.33 انحراف معياري. وذلك باستخدام هذا يعطي:

يوم واحد فار = 6 x 2.33 = 13.96 دولار أمريكي.

7 يوم فار = √7 × 6 × 2.33 = 36.93 دولار أمريكي.

هذا يقول لي أنني يمكن أن يكون 99٪ واثق من أنني لن تخسر أكثر من 13.96 دولار في يوم واحد. ويمكنني أن أثق بنسبة 99٪ بأنني لن أخسر أكثر من 36.93 دولار أمريكي خلال 7 أيام.

فار لأزواج العملات متعددة.

ما سبق هو لحالة بسيطة حيث المتداول لديه واحد ور / أوسد موقف الفور. ماذا عن سيناريو أكثر واقعية عندما يتم عقد مواقف متعددة & # 8211؛ على سبيل المثال طويل 1000 ور / أوسد وطويلة 2000 غبب / أوسد؟

لا يمكننا فقط إضافة فار مع بعضها البعض لسبب بسيط أن معظم أزواج العملات ترتبط ببعضها البعض. عندما ينخفض ​​زوج يورو / دولار ور / أوسد، قد يكون ذلك بسبب تعزيز الدولار الأمريكي.

لذا، إذا كنت أمسك طويلا 1000 ور / أوسد وطويلة 2000 غبب / أوسد هناك احتمال كبير أن كلا من هذه المراكز سوف تنخفض في القيمة إذا كان الدولار في الارتفاع.

هنا هو فار الأساسية مرة أخرى، والآن لسلة من عملتين:

والمركز الثاني في الحساب طويل 2000 جنيه استرليني / دولار أمريكي والسعر الفوري هو 1.30. وتقلب سعر الجنيه الاسترليني / الدولار الأمريكي ليوم واحد هو 0.6٪. في المتوسط، فإننا نتوقع أن تتغير قيمة الموضع بمقدار 1.3 × 2000 × 0.6٪ أو ± 15.60 دولار أمريكي كل يوم. وأكثر من 7 أيام، فإن متوسط ​​تغير الموقف سيكون: ± √7 × 15.60 أوسد. هذا يعنى.

يوم واحد فار = 15.60 x 2.33 = 36.29 دولار أمريكي.

7 أيام فار = √7 × 15.60 × 2.33 = 96.02 دولار أمريكي.

وهذا يعطي اآلن القيمة املعرضة للخطر بشكل منفصل عن املوقفني. ولكن هذا ليس مفيدا للغاية لأنه كما ذكر أعلاه ور / أوسد و غبب / أوسد ليست مستقلة عن بعضها البعض بسبب تعرضها للدولار الأمريكي من بين أمور أخرى.

في الوقت الحالي، متوسط ​​الارتباط بين اليورو / الدولار الأمريكي و غبب / أوسد على مدى أسبوع هو + 70٪. ولهذا السبب، نحتاج إلى أخذ القيمة المعرضة للخطر للموقفين على افتراض أن هذه المواقف ليست مستقلة عن بعضها البعض:

وهذا يعطي الآن التباين المتغير فار:

يوم واحد فار هو √ (36.29 ^ 2 + 13.96 ^ 2 + 2 × 36.29 × 13.96 × 0.7) = 47.12 دولار أمريكي.

7 يوم فار هو √ (96.02 ^ 2 + 36.93 ^ 2 + 2 × 96.02 × 36.93 × 0.7) = 124.69 أوسد.

هذا يخبرني أنه إذا كان لدي كل من ور / أوسد و غبب / أوسد، هناك فرصة 99٪ أن بلدي الخسارة الإجمالية في يوم واحد لن تكون أكبر من 47.12 دولار أمريكي. وهناك احتمال بنسبة 99٪ أن الخسارة الإجمالية في 7 أيام لن تكون فوق 124.69 دولار أمريكي.

لاحظ أن غبب / أوسد قدمت كمية صغيرة من الحد من المخاطر ولكن بالكاد جدا. وإذا كانت الوظيفتان مرتبطتان تماما مع r = 1، فإن قيم فار تكون ببساطة مضافة. وهذا يعني أن قيمة 7 أيام في خطر سيكون 132.95 (من 96.02 + 36.93) وليس 124.69. ستكون القيمة المعرضة للخطر يوم واحد 50.25 وليس 47.12.

وهذا يعني كما تنويع المركز الثاني فقط خفض المخاطر النسبية بنحو 6٪.

استخدام فار للحد من المخاطر.

إضافة 2000 غبب / أوسد طويلة، لم توفر كثيرا في طريق الحد من المخاطر لأن أزواج العملات تعتمد بقوة على بعضها البعض. ما هي النتيجة إذا استخدمنا زوج عمل آخر له علاقة أقل، مثل أود / كاد؟

الارتباط بين أود / كاد و ور / أوسد هو 0.5. السعر الفوري ل أود / كاد هو 1.01 وتقلب 1 يوم هو 0.6٪. وهذا يعني بإضافة 2000 دولار أسترالي / دولار كندي، فإن القيمة المعرضة للخطر المجمعة للحساب ستكون الآن:

1 يوم فار = 37.19 أوسد.

7 يوم فار = 98.40 أوسد.

على الرغم من أن موقف أود / كاد له قيمة دولار أقل من غبب / أوسد فإنه يوفر المزيد من التنويع.

باستخدام طريقة القيمة المعرضة للخطر من السهل القيام به & # 8220؛ ماذا لو & # 8221؛ التجارب عن طريق إضافة أو إزالة المواقف لمعرفة ما هي مخاطر الحساب ستكون بالدولار الفعلي. هذه حاسبة فار يفعل كل من العمليات الحسابية، وسوف تسريع كثيرا هذه المهمة.

كيفية تقدير خسارة الحساب.

السؤال الآخر فار يمكن الإجابة عليه: ما هي فرصة حسابي فقدان X في المئة خلال فترة زمنية معينة؟

لنفترض أن حساب المتداول لديه قيمة أسهم بقيمة 500 دولار، ويرغب في معرفة فرصة خسارة 10٪ من القيمة خلال الأيام السبعة القادمة. المواقف اثنين عقد طويل 1000 ور / أوسد وطويلة 2000 غبب / أوسد.

وهذا يعني أننا بحاجة إلى معرفة ما هو احتمال فقدان هذا الحساب 10٪ × 500 أو 50 دولارا أمريكيا في الأيام السبعة القادمة؟

و فار اليوم 7 هو معروف بالفعل من أعلاه و هذا هو 124.69 دولار أمريكي.

هذا يخبرنا هناك احتمال 1٪ من فقدان هذا المبلغ. نحن ثم العمل إلى الوراء وتجد أن القيمة المعرضة للخطر 82٪ أكثر من 7 أيام هو 50 دولار. وهذا يعني أن هناك احتمالا بنسبة 18٪ يفقد هذا الحساب 50 دولارا أمريكيا (10٪ من قيمته) أو أكثر خلال الأيام السبعة التالية.

استخدام فار في الممارسة.

في حين فار بسيطة ليست مثالية بأي وسيلة بل هو تقنية مفيدة للغاية لأنه من السهل لحساب ويتيح لنا فهم المخاطر في شروط النقدية العملية.

قيود القيمة المعرضة للمخاطر.

عند استخدام فار انها دائما تستحق أن تضع في الاعتبار القيود كذلك. إن أحد أهم الانتقادات الموجهة إلى القيمة المعرضة للمخاطر هو أنها لا تزن مخاطر السوق غير الطبيعية. من خلال مخاطر السوق غير الطبيعية هذا يعني:

الكوارث النادرة مثل أحداث البجعة السوداء مخاطر الطرف اآلخر مخاطر السيولة.

والقيود الأخرى هي أن القيمة المعرضة للمخاطر البسيطة تفترض أن المتوسطات مثل التقلب والارتباط وما إلى ذلك ثابتة خلال الفترة الزمنية التي تم تحليلها. بينما في حالات السوق الحقيقية هذه المتغيرات تتغير في كل وقت ولها نتائج أكثر تعقيدا أن المنحنيات العادية البسيطة. بالطبع هناك الكثير من ملحقات فار التي تعمل حول هذه المشاكل.

عطلات نهاية الأسبوع والعطلات.

غالبا ما يفترض أنه عندما يتم إغلاق السوق هناك صفر تقلب. ولكن في الواقع هذا ليس صحيحا تماما.

مارتينجال.

دورة كاملة.

دورة كاملة لأي شخص باستخدام نظام مارتينغال أو التخطيط لبناء استراتيجية التداول الخاصة بهم من الصفر. انها مكتوبة من وجهة نظر المتداول مع شرح المثال. وتستخدم استراتيجياتنا من قبل بعض من كبار مقدمي إشارة والتجار.

ولكن المعلومات التي تصل خلال عطلة نهاية الأسبوع تؤثر على الأسواق على الرغم من أن السعر لا يتفاعل في حين أن الأسواق مغلقة. وهذا يعني أن التقلبات تحدث خلال عطلة نهاية الأسبوع على الرغم من أننا لا نستطيع أن نرى ذلك.

من المهم أن ندرس ذلك عند استخدام تقديرات التقلبات في حسابات القيمة المعرضة للمخاطر.

على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم تقلبات لمدة يوم واحد، فسيكون هناك فرق بين ما إذا كانت المتوسطات على مدار الشهر بأكمله بما في ذلك عطلة نهاية الأسبوع والأعياد أو إذا كانت تغطي فقط الفترات التي يكون فيها السوق مفتوحا.

فار هو أداة بسيطة، لكنها قوية في إدارة المخاطر وقدمت الافتراضات مفهومة أنه يمكن استخدامها لتحقيق تأثير جيد. فار & # 8217؛ s أكبر ميزة هو أنه يعطي رقم نقدي واحد أن يخبرك كم يمكن أن تفقد في أسوأ الحالات.

هنا هو حاسبة فار:

هل تريد أن تبقى على اطلاع؟

في أوائل 1980 تم إجراء تجربة لمعرفة ما إذا كان من الممكن أو لا تأخذ حفنة. كيفية استرداد التجارة الخاسرة ويخرج مع الربح.

كيف يمكن أن يبدو سيئا من أي وقت مضى، في كل حالة تقريبا يمكن استرداد التجارة الخاسرة وحتى تحولت. هل يمكنك التداول بشكل أكثر ربحية دون وقف الخسائر؟

التداول دون توقف الخسائر قد يبدو وكأنه أخطر شيء هناك. قليلا مثل تسلق الجبال. كيفية الاستفادة القصوى من أنواع طلب الفوركس.

وغالبا ما ينظر إلى الأوامر على أنها لا أكثر من عرض جانبي على العمل الحقيقي للتجارة. ولكن النطاق. 5 طرق بسيطة للسيطرة على المشاعر الخاصة بك عند التداول.

واحدة من أكبر التحديات في التداول المالي هو الحفاظ على الحالة العاطفية للعقل في الاختيار و. 7 طرق لتقليل المخاطر في تجارة الفوركس.

هنا 7 نصائح سهلة من شأنها أن تساعد على خفض المخاطر عند تداول العملات الأجنبية وأي سوق أخرى. كيفية استخدام الرافعة المالية في الفوركس بأمان.

عندما تستخدم بشكل صحيح، الرافعة المالية يمكن أن تساعدك على تحقيق عوائد أكبر بكثير مما كنت عادة تكون قادرة.

ترك الرد إلغاء الرد.

المخاطر.

وقد قضى ستيف كونيل أكثر من 17 عاما في العمل في قطاع التمويل كمتداول / صانع السوق والاستراتيجي. وخلال ذلك الوقت عمل لعدة بنوك عالمية وصناديق تحوط. ستيف لديه نظرة فريدة من نوعها في مجموعة من الأسواق المالية من العملات الأجنبية والسلع إلى الخيارات والعقود الآجلة.

مخاطر الفوركس: القياس والتقييم باستخدام القيمة المعرضة للخطر.

(كلية دبلن الجامعية)

(جامعة مانشستر)

وعلى مدى العقد الماضي، أدى نمو النشاط التجاري في الأسواق المالية، والعديد من حالات عدم الاستقرار المالي، وعدد من الخسائر التي تم الإعلان عنها على نطاق واسع في دفاتر المصارف التجارية، إلى إعادة تحليل المخاطر التي تواجهها وكيفية قياسها. إن النهج الذي نادى به على نطاق واسع لقياس مخاطر السوق هو نهج القيمة المعرضة للخطر. وقد تم تصميم هذه المنهجية في جيه بي مورغان لمنح رئيسها التنفيذي رقما واحدا من شأنه أن يقدم ملخصا يوميا للمخاطر المتطورة لمحفظة استثمارات البنك. وتقدر طرق القيمة المعرضة للمخاطر توزيع الخسائر / المكاسب على محفظة الموجودات / المطلوبات على أفق معين. من التوزيع التقديري يمكن للمرء أن يجد بعد ذلك، للخسارة على المحفظة، ملزمة التي سيتم تجاوزها فقط نادرا. هذا هو القيمة المعرضة للخطر. وكثيرا ما يؤخذ مصطلح "نادرا" للإشارة إلى حدث يحدث مرة واحدة أو خمس مرات لكل مائة فترة. في التطبيقات الفعلية للمستخدمين حرية تعريف "نادرا" لتلائم احتياجاتهم الخاصة. يمكن احتساب القيمة المعرضة للمخاطر بطرق مختلفة وتعتمد قيمتها على االفتراضات التي تم وضعها والنماذج المستخدمة. وتنظر هذه الورقة يف ستة مقاييس خمتلفة للقيمة املعرضة للمخاطر ملستثمر أيرلندي يحمل حافظة ذات وزن متساو من مراكز صرف العمالت األجنبية بعملات الشركاء التجاريين الرئيسيني لأيرلندا. إن البيانات األساسية املستخدمة هي أسعار الصرف اليومية التي تغطي الفترة من 1990 إلى 1998. ويتم احتساب القيمة املعرضة للمخاطر ألربع فترات حيازة مختلفة باستخدام ستة مناهج بديلة لتقدير توزيع اخملاطر األساسية. تتم مقارنة القيمة المعرضة للمخاطر المقاسة بيانيا وإحصائيا مع الخسائر / المكاسب الفعلية خلال الفترة. وتستخدم التقنيات املطورة حديثا لقياس أداء ودقة تقديرات تقديرات القيمة املعرضة للمخاطر. بالنسبة للمحافظ التي تم النظر فيها هنا، فإن الطريقة التي تعتمد على المتوسطات المتحركة الموزون أضعافا أعلى من غيرها. وقد يكون هذا بالطبع بسبب الخصائص الإحصائية لعوائد فوريكس التي يتم النظر فيها. وتوفر هذه المادة إطارا للمقارنة بين مختلف مقاييس القيمة المعرضة للمخاطر. ويمكن تكييفها لتقييم نماذج القيمة المعرضة للخطر البديلة لمراقبة المخاطر داخل المنظمة. وميكن أن يكون هذا اإلطار أيضا مدخالت للتحقق من النماذج الداخلية املقرتحة حلساب كفاية رأس املال وفقا لتوجيه كفاية رأس املال.

تحميل المعلومات.

إذا واجهتك مشاكل في تنزيل ملف، تحقق مما إذا كان لديك التطبيق المناسب لمشاهدته أولا. في حالة وجود المزيد من المشاكل قراءة صفحة المساعدة إيدياس. لاحظ أن هذه الملفات ليست على موقع إيدياس. يرجى التحلي بالصبر لأن الملفات قد تكون كبيرة.

معلومات المراجع.

هاتف: (01) 671 6666.

فاكس: (01) 671 6561.

أبحاث ذات صلة [نسخة أخرى متوفرة]

إصدارات أخرى من هذا العنصر:

دون بريدين & ستيوارت هايد، 2004. "فوريكس ريسك: ماسوريمنت أند إيفالواتيون أوسينغ فالو أت-ريسك"، جورنال أوف بوسينيس فينانس & أكونتينغ، وايلي بلاكويل، فول. 31 (9-10)، باجيس 1389-1417.

المراجع.

المراجع المدرجة في إيدياس.

يرجى الإبلاغ عن أخطاء الاقتباس أو المرجع إلى، أو، إذا كنت المؤلف المسجل للعمل المذكور، قم بتسجيل الدخول إلى الملف الشخصي الخاص بك خدمة المؤلف ريبيك، انقر على "الاستشهادات" وإجراء التعديلات المناسبة:

تيم بوليرسليف، 1986. "التباين الذاتي المعمم غير المتغاير المشروط،" إيري ورقة بحثية سلسلة إيري رب 1986/01، معهد بحوث الاقتصاد والاقتصاد القياسي (إيري)، بروكسل. كريستوفرسن، بيتر F، 1998. "تقييم توقعات الفاصل الزمني"، المراجعة الاقتصادية الدولية، قسم الاقتصاد، جامعة بنسلفانيا وجامعة أوساكا معهد البحوث الاجتماعية والاقتصادية جمعية، المجلد. 39 (4)، باجيس 841-862، نوفيمبر. إنغل، روبرت F، 2000. "ديناميك كونديتيونال كوريلاتيون - A سيمبل كلاس أوف مولتيفاريت غارتش موديلز،" ونيفرزيتي أوف كاليفورنيا أت سان ديجو، إكونوميكس وركينغ بابر سيريز qt56j4143f، ديبارتمنت أوف إكونوميكس، أوك سان ديجو. مراجع كاملة (بما في ذلك تلك التي لا تتطابق مع البنود على إيدياس)

يتم استخراج اقتباسات من قبل مشروع سيتيك، الاشتراك في تغذية رسس لهذا البند.

هذا البند غير مدرج في ويكيبيديا، على قائمة القراءة أو بين أهم العناصر على إيدياس.

الإحصاء.

التصحيحات.

عند طلب التصحيح، يرجى ذكر هذا العنصر: ريبيك: سبي: وبابر: 6 / رت / 02. انظر معلومات عامة حول كيفية تصحيح المواد في ريبيك.

بالنسبة للأسئلة التقنية المتعلقة بهذا البند، أو لتصحيح مؤلفيها أو عنوانها أو معلوماتها المجردة أو الببليوغرافية أو التنزيلية، يرجى الاتصال ب: (فيونا فاريلي)

إذا كنت قد قمت بتأليف هذا العنصر ولم تسجل بعد مع ريبيك، فإننا نشجعك على القيام بذلك هنا. يسمح هذا بربط ملفك الشخصي بهذا العنصر. كما أنه يسمح لك لقبول الاستشهادات المحتملة لهذا البند الذي نحن غير مؤكد.

إذا كانت المراجع مفقودة تماما، يمكنك إضافتها باستخدام هذا النموذج.

إذا كانت المراجع الكاملة تشير إلى عنصر موجود في ريبيك، ولكن النظام لم يرتبط به، يمكنك المساعدة في هذا النموذج.

إذا كنت تعرف العناصر المفقودة نقلا عن هذا واحد، يمكنك مساعدتنا في إنشاء تلك الروابط عن طريق إضافة المراجع ذات الصلة في نفس الطريقة المذكورة أعلاه، لكل بند الرجوع. إذا كنت مؤلفا مسجلا لهذا العنصر، فقد تحتاج أيضا إلى التحقق من علامة التبويب "الاستشهادات" في ملفك الشخصي، حيث قد تكون هناك بعض الاقتباسات في انتظار التأكيد.

يرجى ملاحظة أن التصحيحات قد تستغرق بضعة أسابيع للتصفية من خلال خدمات ريبيك المختلفة.

المزيد من الخدمات.

متابعة سلسلة، والمجلات، والمؤلفين & أمب؛ أكثر من.

أوراق جديدة عن طريق البريد الإلكتروني.

الاشتراك في إضافات جديدة إلى ريبيك.

تسجيل المؤلف.

الملامح العامة للباحثين الاقتصاد.

تصنيفات مختلفة من البحوث في الاقتصاد & أمبير؛ حقول ذات صله.

الذي كان طالبا منهم، وذلك باستخدام ريبيك.

ريبيك بيبليو.

المقالات المنسقة & أمب؛ أوراق حول مواضيع الاقتصاد المختلفة.

تحميل الورق الخاص بك لتكون مدرجة على ريبيك و إيدياس.

EconAcademics.

بلوق مجمع للبحوث الاقتصاد.

سرقة أدبية.

حالات الانتحال في الاقتصاد.

أوراق سوق العمل.

ريبيك ورقة عمل سلسلة مخصصة لسوق العمل.

الخيال الدوري.

التظاهر كنت على رأس قسم الاقتصاد.

الخدمات من ستل فيد.

البيانات، والبحوث، وتطبيقات & أمب؛ أكثر من سانت لويس الاحتياطي الفدرالي.