Value-at-risk (VaR) este o măsură pe scară largă a riscului de dezavantaj al investițiilor pentru o singură investiție sau un portofoliu de investiții. VaR oferă pierderea maximă în dolari a unui portofoliu pe o anumită perioadă de timp pentru un anumit nivel de încredere. Adesea, nivelul de încredere este ales astfel încât să se indice riscul de coadă; adică riscul de evenimente rare și extreme de 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 USD. VaR (3 dolari în acest exemplu) poate fi măsurat folosind trei metodologii diferite. Fiecare metodologie se bazează pe crearea unei distribuții a rentabilităților investițiilor; cu alte cuvinte, toate randamentele posibile ale investițiilor li se atribuie o probabilitate de apariție într-o perioadă de timp specificată. (A se vedea, de asemenea, o introducere a valorii la risc (VaR) .)
Cât de exact este VaR?
Odată ce a fost aleasă o metodologie VaR, calcularea VaR a unui portofoliu este un exercițiu destul de simplu. Provocarea constă în evaluarea exactității măsurii și, prin urmare, exactitatea distribuției rentabilităților. Cunoașterea exactității măsurii este deosebit de importantă pentru instituțiile financiare, deoarece folosesc VaR pentru a estima cât de mult numerar trebuie să rezerve pentru a acoperi pierderile potențiale. Orice inexactități în modelul VaR pot însemna că instituția nu deține rezerve suficiente și ar putea duce la pierderi semnificative, nu numai pentru instituție, ci potențial pentru deponenții săi, investitorii individuali și clienții corporativi. În condiții extreme de piață, precum cele pe care VaR încearcă să le surprindă, pierderile pot fi suficient de mari pentru a provoca faliment. (Vedeți și ce trebuie să știți despre faliment. )
Cum să testați un model VaR pentru acuratețe
Managerii de risc folosesc o tehnică cunoscută sub numele de testare pentru a determina exactitatea unui model VaR. Testarea de fond implică compararea măsurii VaR calculate cu pierderile (sau câștigurile) reale obținute în portofoliu. Un test de fundal se bazează pe nivelul de încredere care se presupune în calcul. De exemplu, investitorul care a calculat un VaR de o zi de 3 USD pe o investiție de 100 USD cu încredere de 95% se va aștepta ca pierderea de o zi a portofoliului său să depășească 3 dolari doar 5% din timp. Dacă investitorul ar înregistra pierderile reale peste 100 de zile, pierderea ar depăși 3 USD pe exact cinci din acele zile dacă modelul VaR este exact. Un simplu test de rezervă stabilizează distribuția rentabilității efective față de distribuția modelului de returnare prin compararea proporției excepțiilor pierderii reale cu numărul prevăzut de excepții. Testul de fundal trebuie să fie efectuat pe o perioadă suficient de lungă pentru a se asigura că există suficiente observații efective de retur pentru a crea o distribuție efectivă a returului. Pentru o măsură VaR de o zi, managerii de risc utilizează de obicei o perioadă minimă de un an pentru testarea înapoi.
Testul de fundal simplu are un dezavantaj major: depinde de eșantionul de randamente efective utilizate. Luați în considerare din nou investitorul care a calculat un VaR de 3 dolari pe o zi cu încredere de 95%. Să presupunem că investitorul a efectuat un test de întoarcere peste 100 de zile și a găsit exact cinci excepții. Dacă investitorul folosește o perioadă diferită de 100 de zile, pot exista mai puține sau un număr mai mare de excepții. Această dependență de eșantion face dificilă constatarea exactității modelului. Pentru a rezolva această slăbiciune, testele statistice pot fi implementate pentru a arunca o mai mare lumină dacă un test de fundal a eșuat sau a trecut.
Ce trebuie să faceți dacă Backtest nu reușește
Când un test de fundal eșuează, există o serie de cauze posibile care trebuie luate în considerare:
Distribuția greșită a retururilor
Dacă metodologia VaR presupune o distribuție de retur (de exemplu, o distribuție normală a profiturilor), este posibil ca distribuția modelului să nu fie potrivită pentru distribuția efectivă. Testele de bunăstare statistică pot fi utilizate pentru a verifica dacă distribuția modelului se potrivește cu datele observate. În mod alternativ, se poate utiliza o metodologie VaR care nu necesită o presupunere de distribuție.
Un model VaR specificat greșit
Dacă modelul VaR surprinde, să spunem, doar riscul pieței de capitaluri proprii, în timp ce portofoliul de investiții este expus altor riscuri, cum ar fi riscul ratei dobânzii sau riscul de schimb valutar, modelul este specificat greșit. În plus, dacă modelul VaR nu reușește să surprindă corelațiile dintre riscuri, se consideră că este specificat greșit. Acest lucru poate fi rectificat prin includerea tuturor modelelor de risc și a corelațiilor asociate. Este important să reevaluăm modelul VaR de fiecare dată când se adaugă noi riscuri la un portofoliu.
Măsurarea pierderilor reale
Pierderile reale de portofoliu trebuie să fie reprezentative pentru riscurile care pot fi modelate. Mai exact, pierderile efective trebuie să excludă orice taxe sau alte astfel de costuri sau venituri. Pierderile care reprezintă doar riscuri care pot fi modelate sunt denumite „pierderi curate”. Cele care includ taxe și alte astfel de articole sunt cunoscute sub numele de „pierderi murdare”. Testarea înapoi trebuie făcută întotdeauna folosind pierderi curate pentru a asigura o comparație similară.
Alte considerente
Este important să nu te bazezi pe un model VaR pur și simplu pentru că trece un backtest. Deși VaR oferă informații utile cu privire la expunerea la riscurile cele mai grave, aceasta depinde în mare măsură de distribuția de rentabilitate folosită, în special de coada distribuției. Deoarece evenimentele de coadă sunt atât de rare, unii practicieni susțin că orice încercări de a măsura probabilitățile de coadă bazate pe observație istorică sunt în mod defectuos. Potrivit Reuters, "VaR a venit pentru critici aprinse în urma crizei financiare, deoarece multe modele nu au reușit să prezinte amploarea pierderilor care au devastat multe bănci mari în 2007 și 2008."
Motivul? Piețele nu au cunoscut un eveniment similar, deci nu a fost capturat în cozile distribuțiilor care au fost utilizate. După criza financiară din 2007, a devenit clar că modelele VaR sunt incapabile să accepte toate riscurile; de exemplu, riscul de bază. Aceste riscuri suplimentare sunt denumite „riscul care nu este în VaR” sau RNiV.
În încercarea de a aborda aceste inadecvări, managerii de risc completează măsura VaR cu alte măsuri de risc și alte tehnici, cum ar fi testarea stresului.
Linia de jos
Value-at-Risk (VaR) este o măsură a pierderilor dintre cele mai grave situații într-o perioadă de timp specificată, cu un anumit nivel de încredere. Măsurarea VaR depinde de distribuția profiturilor investiționale. Pentru a testa dacă modelul reprezintă sau nu realitatea reală, testarea poate fi efectuată. Un test de fundal eșuat înseamnă că modelul VaR trebuie reevaluat. Cu toate acestea, un model VaR care trece un test de fundal ar trebui să fie în continuare completat cu alte măsuri de risc din cauza deficiențelor modelării VaR. (Consultați, de asemenea, Cum să calculați rentabilitatea investiției. )
