Valore a rischio (VaR) è una misura ampiamente utilizzata per il rischio di investimenti negativi per un singolo investimento o un portafoglio di investimenti. VaR dà la perdita del dollaro massimo su un portafoglio per un determinato periodo di tempo per un certo livello di fiducia. Spesso il livello di confidenza viene scelto in modo da dare un'indicazione del rischio di coda; ovvero il rischio di eventi di mercato rari e estremi.

Ad esempio, basandosi su un calcolo del VaR, un investitore può essere al 95% sicuro che la perdita massima in un giorno su una partecipazione di $ 100 non sarà superiore a 3 dollari. Il VaR ($ 3 in questo esempio) può essere misurato utilizzando tre diverse metodologie. Ogni metodologia si basa sulla creazione di una distribuzione dei rendimenti d'investimento; in un altro modo, tutti i rendimenti di investimento possibili sono assegnati una probabilità di verificarsi durante un periodo di tempo specificato. (Vedi anche Introduzione al valore a rischio (VaR) .)

Quanto è esatto il VaR?

Una volta scelto una metodologia VaR, il calcolo del VaR di un portafoglio è un esercizio abbastanza semplice. La sfida consiste nel valutare l'accuratezza della misura e, quindi, l'accuratezza della distribuzione dei rendimenti. Conoscere l'accuratezza della misura è particolarmente importante per le istituzioni finanziarie perché utilizzano VaR per stimare quanti soldi hanno bisogno di riservare per coprire eventuali perdite. Qualsiasi imprecisione del modello VaR può significare che l'istituzione non detiene riserve sufficienti e potrebbe portare a perdite significative, non solo per l'istituzione, ma potenzialmente per i suoi depositanti, singoli investitori e clienti aziendali. In condizioni di mercato estreme come quelle che VaR tenta di catturare, le perdite possono essere abbastanza grandi da causare il fallimento. (Vedi anche Che cosa dovete sapere sul fallimento. )

Come Backtest di un modello VaR per l'accuratezza

I responsabili dei rischi utilizzano una tecnica nota come backtesting per determinare l'esattezza di un modello VaR. Il backtesting comporta il confronto della misura VaR calcolata con le perdite effettive (oi guadagni) realizzati sul portafoglio. Un backtest si basa sul livello di fiducia assunto nel calcolo. Ad esempio, l'investitore che ha calcolato un VaR di un giorno di $ 3 su un investimento di 100 dollari con fiducia del 95% si aspetta che la perdita di un giorno sul suo portafoglio superi i 3 dollari solo il 5% del tempo. Se l'investitore ha registrato le perdite effettive per più di 100 giorni, la perdita supererebbe 3 dollari in esattamente quinquennio se il modello VaR è accurato. Un semplice backtest pila l'effettiva distribuzione di ritorno contro la distribuzione del modello di distribuzione confrontando la proporzione delle eccezioni di perdita effettiva al numero previsto di eccezioni. Il backtest deve essere eseguito per un periodo sufficientemente lungo per assicurare che ci siano abbastanza osservazioni reali di ritorno per creare una reale distribuzione di ritorno. Per una misura di VaR di un giorno, i responsabili dei rischi utilizzano tipicamente un periodo minimo di un anno per il backtest.

Il semplice backtest ha un grave inconveniente: dipende dal campione dei rendimenti reali utilizzati. Ricorda nuovamente l'investitore che ha calcolato un VaR di un giorno di 3 dollari con una fiducia del 95%. Supponiamo che l'investitore ha eseguito un backtest per più di 100 giorni e ha trovato esattamente cinque eccezioni. Se l'investitore utilizza un diverso periodo di 100 giorni, può essere inferiore o un numero maggiore di eccezioni. Questa dipendenza dal campione rende difficile accertare l'esattezza del modello. Per affrontare questa debolezza, test statistici possono essere implementati per far luce su se un backtest è fallito o passato.

Cosa fare se la Backtest non riesce

Quando un backtest non riesce, ci sono una serie di possibili cause che devono essere prese in considerazione:

La distribuzione errata di ritorno

Se la metodologia VaR assume un rendimento distribuzione (ad esempio, una distribuzione normale dei rendimenti), è possibile che la distribuzione del modello non sia una buona misura alla distribuzione effettiva. I test statistici di buona qualità possono essere utilizzati per verificare che la distribuzione del modello sia conforme ai dati effettivi osservati. In alternativa, può essere utilizzata una metodologia VaR che non richiede un'ipotesi di distribuzione.

Un modello VaR Misspecified

Se il modello VaR blocca, per esempio, solo il rischio di mercato azionario, mentre il portafoglio di investimenti è esposto ad altri rischi, come il rischio di tasso di interesse o il rischio di cambio, il modello è errato. Inoltre, se il modello VaR non riesce a catturare le correlazioni tra i rischi, viene considerato erroneo. Ciò può essere rettificato includendo tutti i rischi applicabili e le relative correlazioni nel modello. È importante rivalutare il modello VaR quando nuovi rischi vengono aggiunti a un portafoglio.

Misurazione delle perdite effettive

Le perdite di portafoglio effettivo devono essere rappresentative dei rischi che possono essere modellati. Più in particolare, le perdite effettive devono escludere qualsiasi commissione o altri costi o proventi. Le perdite che rappresentano solo i rischi che possono essere modellate sono denominate "perdite pulite". Quelle che includono tasse e altri simili sono noti come "perdite sporche". Il backtest deve sempre essere fatto usando perdite pulite per garantire un confronto simile a quello.

Altre considerazioni

È importante non contare su un modello VaR semplicemente perché passa un backtest. Anche se VaR offre informazioni utili sull'esposizione a rischio peggiore, è fortemente dipendente dalla distribuzione di ritorno impiegata, in particolare nella coda della distribuzione. Poiché gli eventi della coda sono così rari, alcuni praticanti sostengono che ogni tentativo di misurare le probabilità di coda basate sull'osservazione storica è ininfluente difettoso. Secondo Reuters, "VaR è venuto per critiche riscaldate dopo la crisi finanziaria, poiché molti modelli non sono riusciti a prevedere la portata delle perdite che hanno devastato molte grandi banche nel 2007 e nel 2008."

Il motivo? I mercati non avevano sperimentato un evento simile, quindi non sono stati catturati nelle code delle distribuzioni utilizzate. Dopo la crisi finanziaria 2007, è emerso anche che i modelli VaR non sono in grado di catturare tutti i rischi; per esempio, rischio di base.Questi rischi aggiuntivi sono indicati come "rischio non in VaR" o RNiV.

Nel tentativo di affrontare queste inadeguatezza, i gestori dei rischi completano la misura VaR con altre misure di rischio e altre tecniche come il test di stress.

La linea inferiore

Value-at-Risk (VaR) è una misura delle perdite peggiori in un determinato periodo di tempo con un certo livello di fiducia. La misurazione delle cerniere VaR sulla distribuzione dei rendimenti d'investimento. Per verificare se il modello rappresenta o meno la realtà, può essere eseguito il backtest. Un backtest fallito significa che il modello VaR deve essere rivalutato. Tuttavia, un modello VaR che passa un backtest dovrebbe ancora essere integrato con altre misure di rischio a causa delle carenze di modellazione VaR. (Vedi anche Come calcolare il rendimento degli investimenti. )