これは次のように簡単に計算できます。99% の信頼度レベルでは、VaR=2.326 * 標準偏差です (95% および 99% レベルの z 値を覚えておいてください。PRMIA 試験ではこれらの値は提供されない場合があります)。したがって、1 日の標準偏差は $250m/2.326 で、250 日の標準偏差は #250 * ($250m/2.326) = $1,699.4m です。
覚えておいてください: VaR がわかれば、標準偏差もわかります。任意の期間の標準偏差がわかれば、時間の平方根のルールを使用して、別の期間の標準偏差に変換できます。また、異なる信頼レベルで VaR を計算することもできます。

ボラティリティ加重 VaR を計算する場合、リターンは、現在のボラティリティを過去のボラティリティ、つまりリターンが得られた期間中に存在したボラティリティで割った値に等しい係数で調整されます。
現在のボラティリティが過去のボラティリティ（現在のボラティリティとも呼ばれる）よりも大きい場合、過去のリターン（プラスかマイナスかに関係なく）の大きさが増加する効果があります。これにより、VaR が増加します。
例を考えてみましょう。現在のボラティリティが 2% で、ボラティリティが 0.8% のときに -5% のリターンが得られた場合、ボラティリティ加重リターンは 12.5% (= -5% x 2%/0.8%) になります。明らかに、これは VaR を増加させる効果があります。
したがって、選択肢「d」が正解です。

ストレス テストは、バリュー アット リスクや経済資本などの他のリスク管理ツールとは独立した補完的な視点を提供します。どちらも同様の目的を果たすツールですが、互換性はありません。
ストレス テストは、どれほど徹底的に実行しても、分析モデルや履歴モデルに基づくツールなどの他のツールに取って代わることはできません。モデルや仮定を検証するための有用なセンス チェックを提供できますが、従来の手法に代わるものではありません。したがって、ステートメント I は誤りです。
ストレス テストは、過去のデータが限られており、分析モデルが多くの証明されていない仮定に基づいている可能性がある新製品のリスクを特定するのに確かに役立ちます。ストレス テストは、過去にストレス状況が観察されていない新製品のリスク特性を検証するのに役立ちます。したがって、ステートメント II は正しいです。
ICAAP は、銀行が実施する「内部資本適正性評価プロセス」の略です (頭字語とその展開を覚えておいてください)。ストレス テストは、企業の ICAAP の不可欠な部分であり、別個のものではありません。内部プロセスの要素の 1 つです。したがって、ステートメント III は誤りです。
ステートメント IV は正しいです。ストレス テストは、難解な統計モデルよりもストレス シナリオの方が理解しやすいため、組織全体にリスクを伝えることができる強力なツールです。また、規制当局への説明も容易で、強力なコミュニケーション ツールです。
したがって、選択肢「c」が正解です。