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Il test di stress comporta l'esecuzione di simulazioni in crisi per le quali un modello non è stato intrinsecamente progettato per regolare. Lo scopo del test di stress è identificare le vulnerabilità nascoste, in particolare quelle basate su ipotesi metodologiche. Ci sono diversi valori a rischio o VaR, metodi come le simulazioni Monte Carlo, le simulazioni storiche e il VaR parametrico, che possono essere sottoposti a stress o testati in modi diversi. Molti modelli di VaR assumono livelli estremamente elevati di volatilità. Ciò rende il VaR particolarmente adattato, ma ben adatto, per i test di stress.

Le modalità di test di stress

La letteratura sulla strategia aziendale e la corporate governance individua diversi approcci principali al test di stress. Tra i più popolari sono scenari stilizzati, ipotetici e scenari storici.

In uno scenario storico, il business, o la classe di attività, portafoglio o investimento individuale, viene eseguito attraverso una simulazione basata su una precedente crisi. Esempi di crisi storiche includono il crollo del mercato azionario dell'ottobre 1987, la crisi asiatica del 1997 e la bolla tecnologica che esplose nel 1999-2000.

Un test ipotetico di stress è normalmente più specifico. Ad esempio, una ditta in California potrebbe sottolineare la prova di un ipotetico terremoto o un'azienda petrolifera potrebbe sottolineare la prova contro lo scoppio di una guerra in Medio Oriente.

Gli scenari stilizzati sono un po 'più scientifici nel senso che solo una o alcune variabili di prova vengono regolate contemporaneamente. Ad esempio, il test di stress potrebbe comportare l'indice di Dow Jones che perde una percentuale del 10% del suo valore in una settimana. O potrebbe comportare una variazione del tasso di fondi federali di più 25 punti base.

Valore a rischio

La società di gestione o investitore calcola la VaR per valutare il livello di rischio finanziario per l'azienda o il portafoglio di investimenti. Tipicamente, VaR viene confrontato con una soglia di rischio predeterminata. Il concetto è quello di non assumere rischi oltre la soglia accettabile.

Le equazioni standard VaR hanno tre variabili. La prima è la probabilità di perdita. La seconda è la quantità di perdita potenziale. L'ultimo è il tempo che comprende la probabile perdita.

Un modello parametrico VaR impiega intervalli di confidenza per stimare la probabilità di perdita, profitto e perdita massima accettabile. Le simulazioni di Monte Carlo sono simili, tranne che coinvolgono migliaia di prove e probabilità.

Uno dei parametri variabili nel sistema VaR è la volatilità. Più una simulazione è più volatile, maggiore sarà la possibilità di perdere oltre il livello massimo accettabile. Lo scopo di un test di stress è quello di aumentare la variabilità della volatilità in misura coerente con una crisi. Se la probabilità di perdita estrema è troppo elevata, il rischio potrebbe non essere degno di assumere.

In generale, l'industria finanziaria non dispone di un metodo standard di test di stress per le misure a valore a rischio. Infatti, alcuni considerano i test di stress e VaR come concorrenza concorrenziale e test di stress, che utilizza orizzonti fissi e fattori di rischio specifici, come incompatibili con le vere simulazioni di Monte Carlo che utilizzano scenari casuali.