Valoarea la risc (VaR) este o măsură utilizată pe scară largă a riscului de investiții pentru o investiție unică sau un portofoliu de investiții. VaR dă pierderea maximă a unui dolar pe un portofoliu pe o anumită perioadă de timp pentru un anumit nivel de încredere. Deseori, nivelul de încredere este ales astfel încât să ofere o indicație a riscului de coadă; adică riscul evenimentelor rare de pe piață.

De exemplu, pe baza unui calcul VaR, un investitor poate avea 95% încredere că pierderea maximă într-o zi într-o investiție de capital de 100 USD nu va depăși 3 $. Valoarea VaR ($ 3 în acest exemplu) poate fi măsurată folosind trei metodologii diferite. Fiecare metodologie se bazează pe crearea unei distribuții a profitului investițiilor; într-un alt mod, tuturor veniturilor posibile din investiții li se atribuie o probabilitate de apariție într-o anumită perioadă de timp. (Vezi și Introducere în valoare la risc (VaR) .)

Cât de precis este VaR?

După alegerea metodologiei VaR, calculul VaR al unui portofoliu este un exercițiu destul de simplu. Provocarea constă în evaluarea corectitudinii măsurii și, astfel, a acurateței distribuției randamentelor. Cunoașterea corectitudinii măsurii este deosebit de importantă pentru instituțiile financiare, deoarece acestea utilizează metoda VaR pentru a estima cantitatea de numerar pe care trebuie să o păstreze pentru a acoperi pierderile potențiale. Orice inexactitate în modelul VaR poate însemna că instituția nu deține rezerve suficiente și ar putea duce la pierderi semnificative, nu numai pentru instituție, ci și pentru deponenți, investitori individuali și clienți corporativi. În condiții de piață extreme, cum ar fi cele pe care VaR încearcă să le captureze, pierderile pot fi suficient de mari pentru a provoca falimentul. (Vezi și Ce trebuie să știți despre faliment. )

Cum să Backtest un model VaR pentru acuratețe

Managerii de risc utilizează o tehnică cunoscută ca backtesting pentru a determina corectitudinea modelului VaR. Backtesting-ul implică compararea măsurii VaR calculate cu pierderile efective (sau câștigurile) reale înregistrate în portofoliu. Un backtest se bazează pe nivelul de încredere asumat în calcul. De exemplu, investitorul care a calculat un VaR de o zi de 3 USD pe o investiție de 100 USD, cu o încredere de 95%, se așteaptă ca pierderea de o zi din portofoliul său să depășească 3% doar 5% din timp. Dacă investitorul a înregistrat pierderile efective în decurs de 100 de zile, pierderile ar depăși 3 dolari pe exact cinci din acele zile dacă modelul VaR este corect. Un backtest simplu stochează distribuția efectivă a returnării în raport cu distribuția modelului de returnare prin compararea procentului excepțiilor de pierdere efectivă cu numărul estimat de excepții. Testul de backtest trebuie să fie efectuat pe o perioadă suficient de lungă pentru a se asigura că există suficiente observații privind întoarcerea efectivă pentru a crea o distribuție efectivă a returnării. Pentru o măsură VaR de o zi, administratorii de risc utilizează în mod obișnuit o perioadă minimă de un an pentru backtesting.

Backtestul simplu are un dezavantaj major: este dependent de proba de returnări efective utilizate. Luați din nou în considerare investitorul care a calculat un VaR de 3 zile pe zi cu o încredere de 95%. Să presupunem că investitorul a efectuat un backtest de peste 100 de zile și a găsit exact cinci excepții. Dacă investitorul folosește o perioadă diferită de 100 de zile, este posibil să existe mai puține sau mai multe excepții. Această dependență de eșantion face dificilă stabilirea corectitudinii modelului. Pentru a rezolva această slăbiciune, pot fi puse în aplicare teste statistice pentru a scoate mai multă lumină asupra faptului dacă un backtest a eșuat sau a trecut.

Ce să faci dacă Backtest-ul nu reușește

Când un backtest eșuează, există o serie de cauze posibile care trebuie luate în considerare:

Distribuția greșită a returnării

Dacă metodologia VaR presupune o întoarcere (de exemplu, o distribuție normală a randamentelor), este posibil ca distribuția modelului să nu fie potrivită pentru distribuția efectivă. Pot fi folosite teste statistice de bună calitate pentru a verifica dacă distribuția modelului se potrivește cu datele efective observate. Alternativ, poate fi utilizată o metodologie VaR care nu necesită o ipoteză de distribuție.

Dacă modelul VaR surprinde, să zicem, doar riscul pieței de capital, în timp ce portofoliul de investiții este expus altor riscuri, cum ar fi riscul de rată a dobânzii sau riscul valutar, modelul este ratat. În plus, dacă modelul VaR nu reușește să surprindă corelațiile dintre riscuri, se consideră că nu este specificat. Aceasta poate fi rectificată prin includerea în model a tuturor riscurilor aplicabile și corelațiilor asociate. Este important să reevaluăm modelul VaR ori de câte ori se adaugă riscuri noi unui portofoliu.

Măsurarea pierderilor efective

Pierderile efective ale portofoliului trebuie să fie reprezentative pentru riscurile care pot fi modelate. Mai precis, pierderile efective trebuie să excludă orice taxe sau alte astfel de costuri sau venituri. Pierderile care reprezintă doar riscurile care pot fi modelate sunt denumite "pierderi curate". Cele care includ taxe și alte astfel de elemente sunt cunoscute sub numele de "pierderi murdare". Backtesting-ul trebuie întotdeauna efectuat folosind pierderi curate pentru a asigura o comparație asemănătoare.

Alte considerente

Este important să nu se bazeze pe un model VaR pur și simplu pentru că trece un backtest. Cu toate că VaR oferă informații utile despre expunerea la riscul celui mai rău caz, se bazează foarte mult pe distribuția de returnare utilizată, în special pe coada distribuției. Întrucât evenimentele din coadă sunt atât de rare, unii practicanți susțin că orice încercare de a măsura probabilitățile coșului pe baza observațiilor istorice este inerent eronată. Potrivit Reuters, "VaR a venit pentru critici în urma crizei financiare, deoarece multe modele nu au putut prezice amploarea pierderilor care au devastat multe mari bănci în 2007 și 2008."

Motivul? Piețele nu au avut parte de un eveniment similar, așa că nu a fost capturat în cozile distribuțiilor care au fost folosite. După criza financiară din 2007, a devenit clar că modelele VaR nu sunt capabile să surprindă toate riscurile; de exemplu, riscul de bază.Aceste riscuri suplimentare sunt denumite "risc nu în VaR" sau RNiV.

În încercarea de a aborda aceste neajunsuri, managerii de risc completează măsura VaR cu alte măsuri de risc și alte tehnici, cum ar fi testarea de stres.

Linia de fund

Value-at-Risk (VaR) este o măsură a pierderilor celui mai rău caz într-o perioadă de timp specificată, cu un anumit nivel de încredere. Măsurarea VaR se bazează pe distribuirea randamentelor investiției. Pentru a testa dacă modelul reprezintă sau nu realitatea reală, se poate efectua o backtesting. Un backtest nereușit înseamnă că modelul VaR trebuie reevaluat. Cu toate acestea, un model VaR care trece printr-un backtest ar trebui să fie suplimentat cu alte măsuri de risc din cauza deficiențelor modelării VaR. (Vezi și

Cum să calculați rentabilitatea investiției dvs. )