En este momento estás viendo Cómo convertir el valor en riesgo a diferentes períodos de tiempo

Aquí explicamos cómo convertir el valor en riesgo (VAR) de un período de tiempo en un VAR equivalente para un período de tiempo diferente y le mostramos cómo usar VAR para estimar el riesgo a la baja de una inversión en acciones individual.

Conversión de un período de tiempo en otro período

En la Parte 1, el VAR se calcula para el índice Nasdaq 100 (ticker: QQQ) y establecemos que el VAR responde a una pregunta de tres partes: «¿Cuál es la peor pérdida que puedo esperar durante un período de tiempo específico con un cierto nivel de confianza? »

Dado que el tiempo es una variable, diferentes cálculos pueden especificar diferentes períodos de tiempo; no hay un período de tiempo «correcto». Los bancos comerciales, por ejemplo, suelen calcular un VAR diario, preguntándose cuánto pueden perder por día; por el contrario, los fondos de pensiones VAR mensuales suelen calcular.

Para resumir, veamos nuevamente nuestros cálculos de tres VAR en la parte 1 usando tres métodos diferentes para la misma inversión «QQQ»:

ImageImagen de Sabrina Jiang © Investopedia 2021

«data-caption =» * No necesitamos una desviación estándar para el método histórico (porque solo reordena los rendimientos más bajos al nivel más alto) o la simulación de Monte Carlo (porque nos da los resultados finales). «data-expansion =» 300 «id =» mntl-sc-block-image_1-0-9 «data-trace-container =» true «>


* No necesitamos una desviación estándar para el método histórico (porque solo devuelve el nivel más bajo al más alto) o reordenar la simulación Monte Carlo (porque nos da los resultados finales).

Imagen de Sabrina Jiang © Investopedia 2021


Debido a la variable de tiempo, los usuarios de VAR necesitan saber cómo convertir un período de tiempo a otro, y pueden hacerlo confiando en una idea financiera clásica: la desviación generalmente aumenta el rendimiento estándar de las acciones con una raíz cuadrada del tiempo. . Si la desviación estándar de los rendimientos diarios es del 2,64% y hay 20 días de negociación por mes (T = 20), la desviación estándar mensual se indica mediante:




σ

Mensual







σ

Cada día



×



T.






2,64

%


×



20



sigma _ { text {Mensual}} cong sigma _ { text {Diaria}} times sqrt {T} cong 2.64 % times sqrt {20}


σMensual σCada día × T. 2.64% × 20

Para «escalar» la desviación estándar diaria a una desviación estándar mensual, la multiplicamos no por 20 sino por una raíz cuadrada de 20. De manera similar, si queremos escalar la desviación estándar diaria a una desviación estándar anual, multiplicamos el estándar diario . desviación por 250 raíz cuadrada (suponiendo 250 días de negociación en un año). Si calculamos una desviación estándar mensual (hecha usando retornos de mes a mes), podríamos convertir a una desviación estándar anual multiplicando la desviación estándar mensual por la raíz del cuadrado 12.

Implementar el método VAR en stock único

Tanto el método de simulación histórico como el de Monte Carlo tienen sus defensores, pero el método histórico requiere la agudización de los datos históricos y el método de simulación de Monte Carlo es complejo. El método más sencillo es la varianza-covarianza.

A continuación, incorporamos el elemento de conversión de tiempo en el método de llamada de variación para una acción individual (o inversión individual):

ImageImagen de Sabrina Jiang © Investopedia 2021

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Imagen de Sabrina Jiang © Investopedia 2021


Ahora apliquemos estas fórmulas al QQQ. Recuerde que la desviación estándar diaria para QQQ desde sus inicios fue de 2.64%. Pero queremos calcular un VAR mensual, y asumiendo 20 días de negociación en un mes, multiplicamos por 20 raíz cuadrada:

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Imagen de Sabrina Jiang © Investopedia 2021


* Nota IMPORTANTE: Estas pérdidas en el peor de los casos (-19,5% y -27,5%) están por debajo del rendimiento esperado o promedio. En este caso, lo mantenemos simple asumiendo que el resultado diario esperado es cero. Lo anotamos, por lo que la peor pérdida es también la pérdida neta.

Entonces, con el método de llamada de varianza, podemos decir con un 95% de confianza que no perderemos más del 19,5% en un mes determinado. ¡Claramente QQQ no es la inversión más conservadora! Sin embargo, puede notar que el resultado anterior es diferente del que encontramos en la simulación de Monte Carlo, que indicó que nuestra pérdida mensual máxima sería del 15% (por debajo del mismo nivel de confianza del 95%).

Conclusión

El valor en riesgo es un tipo especial de medida de riesgo de desventaja. En lugar de producir una única estadística o expresar certeza absoluta, hace una estimación de probabilidad. Con cierto nivel de confianza, pregunta: «¿Cuál es la pérdida máxima que podemos esperar durante un período de tiempo específico?» Hay tres métodos mediante los cuales se puede calcular el VAR: la simulación histórica, el método de invocación de varianza y la simulación de Monte Carlo.

El método sumativo de varianza es el más fácil porque solo necesita considerar dos factores: rendimiento medio y desviación estándar. Sin embargo, se acepta que el comportamiento cortés está en línea con la curva simétrica normal y repetirá patrones históricos futuros.

La simulación histórica mejora la precisión del cálculo del VAR, pero requiere más datos informáticos; también asume que «el pasado es un prólogo». La simulación de Monte Carlo es compleja pero tiene la ventaja de permitir a los usuarios adaptar ideas sobre patrones futuros que desaparecen de los patrones históricos.