El valor en riesgo (VaR) es una medida ampliamente utilizada del riesgo de inversión explícito para una inversión individual o cartera de inversiones. El VaR proporciona la pérdida máxima en dólares de una cartera durante un período de tiempo determinado para un cierto nivel de confianza. El nivel de confianza se elige a menudo para reflejar el riesgo de cola; es decir, el riesgo de que ocurran eventos de mercado inusuales.
Por ejemplo, según un cálculo de VaR, un inversor podría tener una confianza del 95% en que la pérdida máxima de un día en una inversión de capital de $ 100 no superará los $ 3. El VaR ($ 3 en este ejemplo) se puede medir utilizando tres diferentes metodologías. Cada metodología se basa en crear una distribución de los rendimientos de la inversión; de lo contrario, a todos los posibles rendimientos de las inversiones se les asigna una probabilidad de ocurrencia durante un período de tiempo específico. (Ver también Introducción al valor en riesgo (VaR).)
¿Qué precisión tiene el VaR?
Una vez seleccionada la metodología VaR, calcular el VaR de la cartera es un ejercicio relativamente sencillo. El desafío es evaluar la precisión de la medida y, por tanto, la precisión de la distribución de las devoluciones. Es de suma importancia que las instituciones financieras conozcan la precisión de la medida porque utilizan el VaR para estimar la cantidad de dinero que tienen que reservar para cubrir posibles pérdidas. Cualquier inexactitud en el modelo VaR podría significar que la institución no tiene reservas suficientes y podría generar pérdidas significativas, no solo para la institución sino también para sus depositantes, inversionistas individuales y clientes corporativos. En mercados extremos como los que VaR intenta capturar, las pérdidas pueden ser lo suficientemente grandes como para provocar la quiebra. (Ver también Cosas que necesita saber sobre la quiebra.)
Cómo hacer una copia de seguridad del modelo VaR para mayor precisión
Los gestores de riesgos utilizan una técnica denominada posprueba para determinar la precisión de un modelo de VaR. Las pruebas posteriores implican comparar la medida calculada de VaR con las pérdidas (o ganancias) reales logradas en la cartera. El papel tapiz depende del nivel de confianza asumido en el cálculo. Por ejemplo, el inversor calculará un VaR de un día de $ 3 sobre una inversión de $ 100 con un 95% de confianza esperando que la pérdida de un día en su cartera de $ 3 solo supere el 5% del tiempo. Si el inversionista registró las pérdidas reales durante 100 días, la pérdida excedería los $ 3 en cinco de esos días exactamente si el modelo VaR es exacto. Una copia de seguridad simple aumenta la distribución de rendimiento real frente a la distribución del modelo de retorno al comparar la proporción de excepciones de pérdidas reales con el número esperado de excepciones. La prueba posterior debe realizarse durante un período suficientemente largo para garantizar que haya suficientes observaciones del rendimiento real para crear una distribución real de los resultados. Para una medida de VaR de un día, los gestores de riesgos suelen utilizar un mínimo de un año para volver a realizar la prueba.
La reserva simple tiene una gran desventaja: depende de la muestra de rendimientos reales utilizada. Piense de nuevo en el inversor que calcula un VaR diario de $ 3 con un 95% de confianza. Suponga que el inversor realizó copias de seguridad durante 100 días y encontró cinco excepciones directas. Si el inversor utiliza un período diferente de 100 días, puede haber menos o más excepciones. La dependencia de esta muestra dificulta la determinación de la precisión del modelo. Para abordar esta debilidad, se pueden aplicar pruebas estadísticas para arrojar más luz sobre si un reservista ha fallado o fallado.
Qué hacer si la Pregunta falla
Cuando una copia de seguridad falla, hay varias razones posibles que deben tenerse en cuenta:
Distribución de devolución incorrecta
Si la metodología VaR asume una distribución de retorno (por ejemplo, una distribución de retorno normal), la distribución del modelo puede no ser adecuada para la distribución real. Se pueden utilizar pruebas estadísticas de bienestar para comprobar que la distribución del modelo coincide con los datos reales observados. Alternativamente, se puede utilizar una metodología de VaR que no requiera un supuesto de distribución.
Modelo de VaR mal especificado
Si el modelo VaR captura, digamos, solo el riesgo del mercado de valores mientras que la cartera de inversiones está expuesta a otros riesgos, como el riesgo de tasa de interés o el riesgo de tipo de cambio, el modelo está tergiversado. Además, si el modelo VaR no captura las correlaciones entre los riesgos, se considera desinformación. Esto puede corregirse incluyendo en el modelo todos los riesgos aplicables y las correlaciones asociadas. Es importante revalorizar el modelo VaR cada vez que se agregan nuevos riesgos a una cartera.
Medición de pérdidas reales
Las pérdidas reales de la cartera deben ser representativas de los riesgos modelables. Específicamente, las pérdidas reales deben excluir dichos honorarios o gastos u otros ingresos. Las pérdidas que representan únicamente riesgos que pueden modelarse se denominan «pérdidas netas». Aquellos que incluyen tarifas y otros bienes similares se denominan «pérdidas sucias». La repetición de la prueba siempre debe realizarse utilizando pérdidas netas para garantizar una comparación similar.
Otras Consideraciones
Es importante no confiar en el modelo VaR simplemente porque va al revés. Si bien el VaR proporciona información útil sobre la exposición al riesgo en el peor de los casos, depende en gran medida de la distribución de rendimiento utilizada, especialmente la cola de la distribución. Debido a que los eventos de cola son menos frecuentes, algunos profesionales argumentan que cualquier intento de medir las probabilidades de cola basado en la observación histórica es fundamentalmente defectuoso. De acuerdo a Reuters, «El VaR fue objeto de fuertes críticas después de la crisis financiera porque muchos modelos no lograron destruir el tamaño de las pérdidas de muchos grandes bancos en 2007 y 2008».
¿La razón? Los mercados no tuvieron incidentes similares, por lo que no quedaron atrapados en las colas de las distribuciones utilizadas. Tras la crisis financiera de 2007, también quedó claro que los modelos VaR no pueden capturar todos los riesgos; por ejemplo, riesgo base.Estos riesgos adicionales se denominan “riesgo sin VaR” o RNiV.
En un esfuerzo por abordar estas deficiencias, los gestores de riesgos complementan la medida de VaR con otras medidas y técnicas de riesgo, como las pruebas de resistencia.
La línea de base
El valor en riesgo (VaR) es una medida de las pérdidas en el peor de los casos durante un período de tiempo específico con un cierto nivel de confianza. Las bisagras del VaR miden la distribución de los retornos de la inversión. Para probar si el modelo refleja con precisión la realidad, es posible realizar una nueva prueba. Una copia de seguridad fallida significa que el modelo VaR debe revalorizarse. Sin embargo, un modelo de VaR que va más allá del respaldo debe complementarse con otras medidas de riesgo debido a las deficiencias del modelo de VaR. (Ver también Cómo calcular el rendimiento de su inversión.)
