Value-at-risk (VaR) è una misura ampiamente utilizzata del rischio di investimento al ribasso per un singolo investimento o un portafoglio di investimenti. Il VaR offre la perdita massima in dollari di un portafoglio in un determinato periodo di tempo per un certo livello di fiducia. Spesso viene scelto il livello di confidenza in modo da fornire un'indicazione del rischio di coda; cioè il rischio di eventi di mercato rari ed estremi.
Ad esempio, sulla base di un calcolo del VaR, un investitore può essere sicuro del 95% che la perdita massima in un giorno su un investimento azionario di $ 100 non supererà i $ 3. Il VaR ($ 3 in questo esempio) può essere misurato usando tre diverse metodologie. Ogni metodologia si basa sulla creazione di una distribuzione dei rendimenti degli investimenti; in altre parole, a tutti i possibili rendimenti degli investimenti viene assegnata una probabilità di occorrenza in un periodo di tempo specificato. (Vedi anche Introduzione al valore a rischio (VaR) .)
Quanto è preciso il VaR?
Una volta scelta una metodologia VaR, il calcolo del VaR di un portafoglio è un esercizio abbastanza semplice. La sfida sta nel valutare l'accuratezza della misura e, quindi, l'accuratezza della distribuzione dei rendimenti. Conoscere l'accuratezza della misura è particolarmente importante per gli istituti finanziari perché utilizzano il VaR per stimare la quantità di denaro che devono prenotare per coprire potenziali perdite. Eventuali inesattezze nel modello VaR possono significare che l'ente non detiene riserve sufficienti e potrebbe comportare perdite significative, non solo per l'ente 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 fallimento. (Vedi anche quello che devi sapere sul fallimento. )
Come eseguire il backtest di un modello VaR per la precisione
I gestori del rischio utilizzano una tecnica nota come backtesting per determinare l'accuratezza di un modello VaR. Il backtesting prevede il confronto della misura del VaR calcolata con le perdite (o gli utili) effettivi raggiunti sul portafoglio. Un backtest si basa sul livello di confidenza assunto nel calcolo. Ad esempio, l'investitore che ha calcolato un VaR di un giorno di $ 3 su un investimento di $ 100 con una sicurezza del 95% si aspetterà che la perdita di un giorno sul suo portafoglio superi $ 3 solo il 5% delle volte. Se l'investitore registrasse le perdite effettive nell'arco di 100 giorni, la perdita supererebbe i $ 3 in esattamente cinque di quei giorni se il modello VaR fosse accurato. Un semplice backtest impila la distribuzione del rendimento effettiva rispetto alla distribuzione del rendimento del modello confrontando la proporzione delle eccezioni di perdita effettiva con il numero previsto di eccezioni. Il backtest deve essere eseguito per un periodo sufficientemente lungo per garantire che vi siano abbastanza osservazioni sul rendimento effettivo per creare una distribuzione del rendimento effettiva. Per una misura VaR di un giorno, i gestori del rischio utilizzano in genere un periodo minimo di un anno per il backtesting.
Il backtest semplice presenta un grave svantaggio: dipende dal campione di rendimenti effettivi utilizzato. Considera di nuovo l'investitore che ha calcolato un VaR di un giorno di $ 3 con una sicurezza del 95%. Supponiamo che l'investitore abbia eseguito un backtest per oltre 100 giorni e abbia riscontrato esattamente cinque eccezioni. Se l'investitore utilizza un periodo di 100 giorni diverso, potrebbero esserci un numero minore o maggiore di eccezioni. Questa dipendenza del campione rende difficile accertare l'accuratezza del modello. Per ovviare a questa debolezza, è possibile implementare test statistici per chiarire meglio se un backtest è fallito o superato.
Cosa fare se il Backtest non riesce
Quando un backtest fallisce, ci sono una serie di possibili cause che devono essere prese in considerazione:
La distribuzione del reso errata
Se la metodologia VaR presuppone una distribuzione dei rendimenti (ad es. Una normale distribuzione dei rendimenti), è possibile che la distribuzione del modello non si adatti alla distribuzione effettiva. I test statistici di bontà di adattamento possono essere utilizzati per verificare che la distribuzione del modello si adatti ai dati effettivamente osservati. In alternativa, è possibile utilizzare una metodologia VaR che non richiede un'ipotesi di distribuzione.
Un modello VaR non specificato
Se il modello VaR cattura, per esempio, solo il rischio del 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 non viene specificato correttamente. Inoltre, se il modello VaR non riesce a catturare le correlazioni tra i rischi, viene considerato errato. Ciò può essere corretto includendo tutti i rischi applicabili e le correlazioni associate nel modello. È importante rivalutare il modello VaR ogni volta che si aggiungono nuovi rischi a un portafoglio.
Misurazione delle perdite effettive
Le perdite effettive del portafoglio devono essere rappresentative dei rischi che possono essere modellati. Più specificamente, le perdite effettive devono escludere eventuali commissioni o altri costi o entrate. Le perdite che rappresentano solo i rischi che possono essere modellati sono denominate "perdite pulite". Quelli che includono commissioni e altri elementi simili sono noti come "perdite sporche". Il backtesting deve sempre essere eseguito utilizzando perdite nette per garantire un confronto omogeneo.
altre considerazioni
È importante non fare affidamento su un modello VaR semplicemente perché supera un backtest. Sebbene il VaR offra informazioni utili sull'esposizione al rischio peggiore, dipende fortemente dalla distribuzione del rendimento impiegata, in particolare dalla coda della distribuzione. Poiché gli eventi di coda sono così rari, alcuni praticanti sostengono che qualsiasi tentativo di misurare le probabilità di coda in base all'osservazione storica è intrinsecamente imperfetto. Secondo Reuters, "il VaR è stato oggetto di accese critiche a seguito della crisi finanziaria poiché molti modelli non sono stati in grado di prevedere l'entità delle perdite che hanno devastato molte grandi banche nel 2007 e nel 2008".
La ragione? I mercati non avevano vissuto un evento simile, quindi non è stato catturato nelle code delle distribuzioni utilizzate. Dopo la crisi finanziaria del 2007, è anche emerso che i modelli VaR non sono in grado di cogliere tutti i rischi; ad esempio, rischio di base. Questi rischi aggiuntivi sono indicati come "rischio non in VaR" o RNiV.
Nel tentativo di affrontare queste inadeguatezze, i gestori del rischio integrano la misura del VaR con altre misure del rischio e altre tecniche come le prove di stress.
La linea di fondo
Value-at-Risk (VaR) è una misura delle perdite nel caso peggiore in un determinato periodo di tempo con un certo livello di confidenza. La misurazione dei VaR dipende dalla distribuzione dei rendimenti degli investimenti. Al fine di verificare se il modello rappresenti in modo accurato la realtà, è possibile eseguire backtesting. Un backtest fallito significa che il modello VaR deve essere rivalutato. Tuttavia, un modello VaR che supera un backtest dovrebbe essere integrato con altre misure di rischio a causa delle carenze della modellazione VaR. (Vedi anche Come calcolare il rendimento dell'investimento. )
