Value at Risk (VaR)

El VaR es una medida utilizada para cuantificar el riesgo en carteras de inversión de cualquier activo financiero, la cual nos permite conocer el valor máximo de pérdidas esperadas en dichas carteras, el VaR nos puede dar a conocer su resultado en dos formas tales como son:

• Distribución de pérdidas y ganancias (P/L), en cantidad monetaria ó,
• Distribución de probabilidad de pérdidas

En el entorno financiero, existen algunas funciones respectivas al método VaR las cuales nos permiten:

• Medir el riesgo de un conjunto de posiciones dentro de una misma cartera
• Fijar límites operativos de inversión en los mercados de riesgo
• Calcular rentabilidad relativa de mantenimiento para carteras óptimas
• Estimar recursos necesarios para hacer frente a los riesgos de mercado

Existen tres metodologías comunes de calcular el Valor en Riesgo (VaR) en los mercados financieros

1. Método varianza-covarianza, delta normal o también conocido como VaR paramétrico.
2. Método por simulación histórica
3. Método Monte Carlo

En el caso de los primeros vamos a utilizar información histórica que nos va a permitir conocer el comportamiento de esos activos que integran nuestra cartera, en el caso del Método Monte Carlo, utiliza una simulación algorítmica de precios aleatorios que podrían tomar dichos activos.

Método Delta Normal

Está metodología utiliza la información histórica de los activos para calculas volatilidades y correlaciones dentro del mercado utilizando un cálculo estadístico aplicado a valores actuales asumiendo una distribución probabilística de forma delta normal (motivo de su nombre).

Normalmente el VaR se utiliza para medir carteras grandes, sin embargo, el VaR paramétrico se puede utilizar en cualquier tipo de cartera, para cualquiera de los casos, se establece un proceso que consiste en:

• Especificación de factores de riesgo
• Transforma la exposición lineal de los activos en factores de riesgo
• Estima la matriz de covarianza de los factores de riesgo
• Calcula el riesgo total de la cartera

La ventaja de esta metodología es que es tratable analíticamente, pero se recomienda acompañarse de análisis complementarios como Backtesting y/o Stress testing.

Método por Simulación histórica

Esta metodología se basa bajo el supuesto del comportamiento de futuro de la cartera utilizando la información de retornos históricos de los activos contenidos en la cartera, para así simular cómo será el comportamiento futuro de dicha cartera.

Una desventaja de este método es que necesita una gran cantidad de datos a observar, aunque a su vez los acerca a la distribución de probabilidad, otro detalle importante es que, al utilizar demasiados datos, llegan a tomar datos antiguos los cuales son considerados como “no representativos”, a lo cual se imponen restricciones no muy realistas para el cálculo.

Método Monte Carlo

Está metodología busca la predicción del comportamiento futuro de la cartera, para lo cual hace una simulación de múltiples y diversos escenarios de incurrencia en factores de riesgo, es importante mencionar que está metodología sólo puede aplicarse bajo algoritmos y requiere de un sistema computacional potente.

La gran desventaja de este método es que puede generar errores de simulación y esto podría ser gravoso a la hora de hacer nuestro cálculo VaR.