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VaR y CVaR: Midiendo el riesgo nuestra operativa

Como traders debemos aprender a medir el riesgo en nuestro trabajo.Por ello, utilizar VaR y CVaR nos ayudará a evaluar los posibles escenarios a los que nos podríamos enfrentar.

VaR y CVaR: Midiendo el riesgo nuestra operativa

Así como nos valemos de indicadores para saber cuando entrar o salir, utilizar métricas para evaluar los riesgos nos ayudará muchísimo para enfrentarnos al riesgo. Estas conocidas como Valor en Riesgo (VaR) y Valor en Riesgo Condicional (CVaR) nos ayudarán a enfrentarnos al mercado con mayor seguridad ante el miedo al riesgo que a veces nos puede invadir antes de abrir una operación.

El riesgo es un componente clave en la vida de todo trader y no se trata de evitarlo sino de saber convivir con el. Estará ahí siempre y la posibilidad del éxito o el fracaso siempre será de un 50% y 50%.

VaR:

El Valor en Riesgo es una métrica utilizada para evaluar el riesgo de una determinada posición o cartera de activos. Es la pérdida máxima esperada bajo condiciones normales de mercado en un portfolio o sistema de trading con una probabilidad (1% o 5%) y un intervalo de tiempo conocido (un día, una semana o un mes).

Se mide a través de tres variables: cuantía de la pérdida, probabilidad de que ocurra (nivel de confianza) y el intervalo de tiempo de ocurrencia.

Es importante destacar que el VaR no busca describir o predecir los peores escenarios, sino que busca proveer un estimado del rango de posibles ganancias o pérdidas.

Existen tres metodologías o enfoques principales:

  • Método paramétrico: cuando calculamos mediante este método, asumimos que la rentabilidad tiene una distribución normal y el portafolio es una función lineal de los factores. Es necesario disponer de los principales parámetros estadísticos (media, varianzas, covarianza, desviaciones estándar, etc.) del activo financiero o portafolio que estamos analizando.

La fórmula para el cálculo del VaR usando el método paramétrico es la siguiente:

VaR = F * S * σ *

Donde:

F = Valor determinado por el nivel de confianza (también conocido como valor Z).

S = Monto del portafolio o activo financiero a precios actuales del mercado.

σ = Desviación estándar de los rendimientos del activo.

t = Horizonte de tiempo en que se desea calcular el VaR.

  • Método de simulación histórica: utiliza una gran cantidad de datos históricos para estimar el VaR, pero no hace ningún supuesto acerca de la distribución de probabilidad. Una de las mayores limitaciones de este método es que supone que todas las variaciones futuras posibles en los precios de los activos ya se han observado en el pasado. El valor del VaR dependerá del origen de los datos y del tamaño de la serie (marco temporal de los datos).
  • Modelo VaR de Monte Carlo: el cálculo del VaR por medio del método de Montecarlo se basa en generar cientos o miles de escenarios hipotéticos partiendo de la serie de datos iniciales introducidos por el usuario. La precisión del VaR dependerá del número de escenarios hipotéticos que simulemos, mientras más elevado más preciso será. La validación del modelo es fundamental, para ello se recomienda realizar pruebas de backtest para comprobar que el VaR estimado se verifica con las series históricas.

Ventajas:

  • El VaR es una medida de riesgo estandarizada y muy reconocida entre los traders y reguladores.
  • Agrega todo el riesgo de una inversión en un solo número.
  • Es probabilístico y nos proporciona información útil sobre las probabilidades asociadas (nivel de confianza) con un monto específico de pérdidas (pérdida máxima).
  • Se puede aplicar a cualquier tipo de gestión y además permite comparar riesgos de diferentes portfolios sin importar su composición.
  • El VaR permite agregar riesgos de diferentes posiciones teniendo en cuenta la forma en la cual se correlacionan entre sí, los diferentes factores de riesgo.
  • Tiene en cuenta múltiples factores de riesgo, pudiendo enfocarse no solo sobre componentes individuales, sino también en el riesgo global del portfolio completo.
  • Dado que se expresa en pérdida de dinero (moneda base; dólar, euro, etc.) es más simple y fácil de entender que otros indicadores que miden el riesgo financiero.

Desventajas:

  • Depende en gran medida de la calidad de los datos históricos usados para su cálculo.
  • Aunque la interpretación es muy sencilla, algunos métodos para calcular pueden ser complicados y costosos, por ejemplo: el método Montecarlo.
  • Puede llegar a generar una falsa sensación de seguridad en los operadores o traders. Cualquier medida de probabilidad no debes interpretarla como una certeza de lo que ocurrirá.
  • No calcula la cuantía de la pérdida esperada que se queda en el porcentaje de probabilidad.

CVaR:

Es la media de las observaciones en la cola de la distribución, es decir, por debajo del VaR al nivel de confianza especificado. Por ello se conoce como déficit esperado (Expected Shortfall, ES), AVaR (Average Value at Risk) o ETL (Expected Tail Loss).

Es el resultado de tomar el promedio ponderado de las observaciones de las cuales la pérdida excede el VaR. Por lo tanto, el CVaR supera la estimación del VaR, ya que puede cuantificar situaciones más arriesgadas, complementando así la información que brinda el VaR.

El CVaR se utiliza para la optimización de los portfolios porque cuantifica las pérdidas que exceden el VaR y actúa como una cota superior para el VaR.

El CVaR destaca por tener mejores propiedades matemáticas que el VaR, siendo una medida coherente del riesgo porque cumple los criterios de:

  • Monotonicidad: Si un activo financiero tiene mejor rendimiento que otro en cualquier horizonte temporal su riesgo también es menor.
  • Homogeneidad positiva: Se refiere a proporcionalidad entre tamaño de la posición y el riesgo.
  • Invariancia a translaciones: Al añadir capital a una posición su riesgo disminuye en proporción directa al capital añadido.
  • Subaditividad: La diversificación en activos disminuye el riesgo de la posición global.

Lo que nos indica el CVaR es que el riesgo de dos o más activos que conforman un portfolio es menor que la suma de los riesgos individuales.

 

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