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Valor em risco - VaR.
O que é 'Value At Risk - VaR'
O valor em risco (VaR) é uma técnica estatística utilizada para medir e quantificar o nível de risco financeiro dentro de uma empresa ou carteira de investimentos ao longo de um período de tempo específico. Esta métrica é mais comumente usada pelos bancos de investimento e comercial para determinar a extensão e relação de ocorrências de perdas potenciais em suas carteiras institucionais. Os cálculos VaR podem ser aplicados em posições ou carteiras específicas como um todo ou para medir a exposição ao risco em toda a empresa.
BREAKING Down 'Valor em risco - VaR'
Aplicando VaR.
Os bancos de investimento geralmente aplicam modelos de VaR para risco de toda a empresa devido ao potencial de mesas de negociação independente para expor a empresa a ativos altamente correlacionados sem intenção. O uso de uma avaliação de VaR em toda a empresa permite a determinação dos riscos acumulados de posições agregadas ocupadas por diferentes mesas de negociação e departamentos dentro da instituição. Com base nos dados fornecidos pela modelagem de VaR, as instituições financeiras podem determinar se eles possuem reservas de capital suficientes para cobrir perdas ou se os riscos maiores do que aceitáveis ​​exigem que as explorações concentradas sejam reduzidas.
Problemas com Cálculos VaR.
Não existe um protocolo padrão para as estatísticas utilizadas para determinar o risco de ativos, portfólio ou em toda a empresa. Por exemplo, as estatísticas tiradas arbitrariamente de um período de baixa volatilidade podem subestimar o potencial de ocorrência de eventos de risco, bem como a magnitude potencial. O risco pode ser ainda mais discreto usando probabilidades de distribuição normais, que geralmente não são responsáveis ​​por eventos de cisnes extremos ou negros.
A avaliação da perda potencial representa a menor quantidade de risco em uma série de resultados. Por exemplo, uma determinação de VaR de 95% com 20% de risco de ativos representa uma expectativa de perder pelo menos 20% em média cada 20 dias. Neste cálculo, uma perda de 50% ainda valida a avaliação de risco.
Esses problemas foram expostos na crise financeira de 2008, já que cálculos VaR relativamente benignos subestimaram a ocorrência potencial de eventos de risco colocados por carteiras de hipotecas de alto risco. A magnitude do risco também foi subestimada, o que resultou em índices extremos de alavancagem dentro das carteiras subprime. Como resultado, as subestimações da ocorrência e da magnitude do risco deixaram as instituições incapazes de cobrir bilhões de dólares em perdas à medida que os valores das hipotecas subprime colapsaram.

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VaR para FX para frente.
Estou tentando descobrir algumas das abordagens comumente usadas para lidar com os encaminhamentos do FX (em um portfólio de moeda contendo manchas, encaminhamentos e swaps) que me permitiriam calcular o VaR de um dia para o portfólio. Eu atualmente só tenho preços spot no meu conjunto de dados histórico. Qualquer dúvida sobre este assunto será muito apreciada.
Você precisa isolar os fatores de risco que afetam seu contrato a termo, qual é a sua taxa de fx spot e as duas taxas de cada moeda que está subjacente ao contrato a prazo. Você precisa, portanto, estimar os VaRs de cada um desses fatores de risco. Você também precisa das correlações entre os fatores de risco subjacentes.
Por exemplo, um adiantamento para comprar USD em troca de iene japonês divide-se nos seguintes fatores de risco:
O VaR de cada um dos fatores de risco acima. A correlação entre os fatores de risco acima mencionados.
Dê uma olhada no seguinte, o que explica em termos muito simples o conceito básico: VaR do Contrato de Moeda Estrangeira à Direita.
Tenha cuidado, considero o VaR um conceito muito falho, porque isso obriga você a fazer toneladas de pressupostos muito obscuros, começando com as taxas de juros cambiais (no passado, basearam-se em taxas de empréstimos interbancárias que todos sabemos que foram manipuladas).
Editar: Além disso, o VaR não capta o risco de contraparte que decorre de entrar em um acordo com outra parte que exiba risco de inadimplência. Manter uma imagem grande em mente nunca dói: se você entrou em acordos de forward para proteger a exposição ao subjacente, então depende da forma como seu departamento de risco está configurado: a maioria das contas valorizam os contratos futuros como qualquer outro ativo diariamente, algumas empresas não faça isso porque o único motivo dos encaminhadores é bloquear os preços para a entrega futura e, portanto, não interpretam as flutuações diárias nos avançados como um componente de risco.

Calculadora de VaR Forex (Value At Risk).
* Nem todos os instrumentos (metais e CFDs em particular) estão disponíveis em todas as regiões.
O Valor em Risco (VaR) é uma medida de gerenciamento de risco amplamente utilizada em finanças. Ele fornece uma estimativa da perda potencial de uma carteira de ativos com base no desempenho histórico. Existem três elementos na definição de VaR:
quantidade de perda em período de tempo de valor em que o risco é avaliado nível de confiança ou probabilidade de risco estimado.
O cálculo VaR pode ser aplicado a qualquer mercado financeiro, incluindo o Forex, conforme mostrado na calculadora experimental nesta página. É importante notar que o VaR mostrado por esta calculadora não implica a direção do movimento do mercado. Isso permite uma avaliação do risco para posições curtas e longas (ou seja, existe risco em qualquer direção).
Existem vários métodos para calcular VaR e cada um pode gerar um resultado diferente. A calculadora VaR aqui usa a distribuição histórica dos movimentos de preços (alto-baixo) para o par de moedas e a janela de tempo selecionados. A distribuição é usada para aproximar o nível de movimento em várias probabilidades (nível de confiança) *. Embora esta seja uma abordagem simplificada, ela ainda pode ser usada para ter uma idéia de quantidade de movimento para diferentes pares de moedas e janelas de horário.
Nota: O VaR não leva em consideração todos os tipos de riscos (por exemplo, risco de liquidez, risco regulatório, risco soberano, etc.) e existe sempre a possibilidade de o mercado ultrapassar o valor estimado mostrado pela calculadora acima. No mercado Forex especificamente, grandes eventos econômicos podem causar um aumento acentuado ou queda dos preços em um curto período de tempo. Portanto, é altamente recomendável tomar medidas adicionais em consideração ao avaliar o risco associado à negociação Forex.
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Value at Risk & # 8211; Métodos e planilhas grátis.
Este artigo resume vários métodos de cálculo de Valor em Risco e fornece planilhas de preços. O valor em risco é uma ferramenta importante para estimar requisitos de capital e agora é uma ferramenta padrão de gerenciamento de risco.
Método de variância-covariância.
Essa abordagem para calcular o valor em risco também é conhecida como o método delta-normal. Ele precisa de retornos médios, variâncias e coeficientes de correlação (derivados de dados históricos). O método de variância-covariância assume que os retornos históricos são normalmente distribuídos e que o futuro refletirá o passado.
O cálculo é direto, e para uma carteira de um único ativo é dada por esta equação.
x α é o percentil α de uma distribuição normal, e P é o valor da carteira. x α é calculado com a função NORM. S.INV () do Excel # 8217. As equações para uma carteira de dois ativos são dadas aqui.
Simulação histórica.
Este método emprega dados de retorno históricos para montar a função de distribuição cumulativa e não coloca quaisquer pressupostos na forma da distribuição.
Uma simulação histórica simplesmente classifica os retornos por tamanho. Se a amostra incluir 100 retornos, o valor em risco com uma confiança de 95% é a quinta maior perda.
Muitas críticas são muitas vezes feitas desta abordagem.
A simulação histórica assume que os retornos são independentes e distribuídos de forma idêntica. Este não é necessariamente o caso; Os dados do mundo real geralmente apresentam aglomeração de volatilidade. Os retornos no passado recente e distante recebem a mesma ponderação. No entanto, os retornos recentes têm maior influência sobre o comportamento futuro do que os retornos mais antigos. Este método requer um grande conjunto de dados históricos para a precisão; isso, no entanto, nem sempre está disponível. Como o método é totalmente dependente de dados históricos, o resultado não pode ser influenciado por informações subjetivas (como na simulação de Monte-Carlo). Isso pode ser significativo se um gerente de fundos prevê grandes mudanças no ambiente de negócios.
Método Quadrático ou Delta-Gamma.
A abordagem variação-covariância só pode ser utilizada para carteiras com uma relação linear entre pesos de investimento e risco. No entanto, as opções têm retornos não-lineares, o que torna-se significativo próximo ao prazo de validade. Os métodos padrão de variância-covariância não podem ser necessariamente aplicados.
Métodos quadraticos (também conhecidos como métodos delta-gama) foram desenvolvidos para estimar o Valor em Risco para carteiras com opções.
Método de Monte-Carlo.
O Método de Monte-Carlo envolve a execução de múltiplos testes para calcular os retornos do portfólio. Geralmente, esse método envolve as seguintes etapas.
Gerar retornos simulados por amostragem de uma distribuição de probabilidade. Ordene os retornos por tamanho. Calcule o VaR no nível de confiança requerido. Para uma simulação de 1000 retornos, o percentil 95% corresponderia ao 50º valor mais baixo.
A simulação de Monte-Carlo é um método extremamente flexível para calcular o Valor em Risco. Isso ocorre porque qualquer distribuição de probabilidade pode ser selecionada para todos os fatores de risco significativos. No entanto, para um grande universo de investimentos, a simulação de Monte-Carlo pode ser computacionalmente intensiva.
Esta planilha usa VBA para a simulação Monte-Carlo do VaR. Ele assume uma distribuição normal, mas pode ser adaptado a qualquer outra distribuição.
4 pensamentos sobre & ldquo; Value at Risk & # 8211; Métodos e planilhas grátis & rdquo;
Oi! Eu achei o conteúdo desta página muito muito informativo e as planilhas são excelentes. No entanto, a planilha de simulação histórica não está disponível, mas entendi a metodologia.
Suponha que meu portfólio inclua 4 ações, 3 títulos, 4 operações de divisas e diga 2 instrumentos derivados (digamos, 2 opções). Como faço para encontrar o valor em risco usando a simulação Var covar ou Monte carlo. Eu entendo que esta é uma questão muito geral e eu só preciso de metodologia geral. Muito agradecer-lhe-ei se você me guiar. Eu tentei pesquisar muito sobre o portfólio de var, mas até agora ainda estou encontrando alguma metodologia. Talvez eu seja culpado por isso.
Muito útil. Obrigado. Sua fórmula para chegar à volatilidade da carteira anual de US $ 7033,82 usa a volatilidade diária de cada estoque. Então, perguntando se a computação é & # 8216; Daily & # 8217; PF volatilidade em vez de & # 8216; Annual & # 8217; PF volatilidade. Corrija-me se eu estiver errado.
Era difícil entender todos os tipos de VaR, mas sua explicação foi muito útil! Obrigado!
Obrigado pela atenção.
Oi! Eu achei o conteúdo desta página muito muito informativo e as planilhas são excelentes. No entanto, eu preciso de ajuda com o seguinte:
Suponha que meu portfólio inclua 4 ações, 3 títulos, 4 operações de divisas e diga 2 instrumentos derivativos & # 8211; 2 OPÇÕES). Posso usar a Volatilidade SMA e o método Histórico para encontrar o VAR? Por favor, você pode me guiar ou me informar onde posso obter um modelo de planilha eletrônica.

Risco Forex: Medição e avaliação usando Value-in-Risk.
(University College Dublin)
(Universidade de Manchester)
Ao longo da última década, o crescimento da atividade de negociação nos mercados financeiros, inúmeros casos de instabilidade financeira e uma série de perdas amplamente divulgadas nos livros de negociação dos bancos resultaram em uma reanalisação dos riscos enfrentados e como eles são medidos. A abordagem mais amplamente defendida para surgir para medir o risco de mercado é a do Valor-em-Risco (VaR). Esta metodologia foi projetada em J. P. Morgan para dar ao seu executivo-chefe uma figura única que forneceria um resumo diário do risco crescente do portfólio de investimentos dos Bancos. Os métodos VaR estimam a distribuição de perdas / ganhos em uma carteira de ativos / passivos em um determinado horizonte. A partir da distribuição estimada, pode-se encontrar, para a perda no portfólio, um limite que só será excedido raramente. Este limite é o VaR. O termo "raramente" é freqüentemente tomado para se referir a um evento que ocorre uma ou cinco vezes por cem períodos. Nos aplicativos reais, os usuários são livres para definir "raramente" para atender às suas próprias necessidades. O VaR pode ser calculado de várias maneiras e seu valor depende dos pressupostos feitos e dos modelos utilizados. Este artigo analisa seis medidas diferentes do VaR de um investidor irlandês que detém uma carteira de posições cambiais igualmente ponderada nas moedas dos principais parceiros comerciais da Irlanda. Os dados básicos utilizados são taxas de câmbio diárias cobrindo o período de 1990 a 1998. Os VaRs diários para quatro períodos de espera diferentes são calculados, utilizando seis abordagens alternativas para estimar a distribuição do risco subjacente. Os VaRs medidos são comparados graficamente e estatisticamente com perdas / ganhos reais ao longo do período. Técnicas desenvolvidas recentemente são usadas para medir o desempenho e a precisão das estimativas das estimativas VaR. Para as carteiras consideradas aqui, o método baseado em médias móveis ponderadas exponencialmente é superior aos demais. Isso pode, naturalmente, ser devido às propriedades estatísticas dos retornos FOREX que estão sendo considerados. O artigo fornece uma estrutura para a comparação de diferentes medidas do VaR. Estes podem ser adaptados para a avaliação de modelos de VaR alternativos para controle de risco dentro de uma organização. Este quadro também pode servir como contribuição para a validação de modelos internos propostos para o cálculo da adequação de capital de acordo com a Diretiva de Adequação de Capital.
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Pesquisa relacionada [Outra versão (s) disponível (s)]
Outras versões deste item:
Don Bredin & Stuart Hyde, 2004. "Risco FOREX: Medição e avaliação usando Value-at-Risk", Journal of Business Finance & Accounting, Wiley Blackwell, vol. 31 (9-10), páginas 1389-1417.
Referências.
Referências listadas em IDEAS.
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Tim Bollerslev, 1986. "Heterosqueticidade condicional autoregressiva generalizada", EERI Research Paper Series EERI RP 1986/01, Instituto de Pesquisa em Economia e Econometria (EERI), Bruxelas. Christoffersen, Peter F, 1998. "Avaliando Previsões de Intervalo," Revista Econômica Internacional, Departamento de Economia, Universidade da Pensilvânia e Instituto de Associação de Pesquisas Sociais e Econômicas da Universidade de Osaka, vol. 39 (4), páginas 841-862, novembro. Engle, Robert F, 2000. "Correlação Condicional Dinâmica - Uma Classe Simples de Modelos GARCH Multivariados", Universidade da Califórnia em San Diego, Série de Documentos de Trabalho de Economia qt56j4143f, Departamento de Economia, UC San Diego. Referências completas (incluindo as que não correspondem a itens no IDEAS)
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Uma Introdução ao Valor em Risco (VAR)
O valor em risco (VAR ou às vezes o VaR) foi chamado de "nova ciência do gerenciamento de riscos", mas você não precisa ser um cientista para usar o VAR. Aqui, na parte 1 desta série, observamos a idéia por trás do VAR e os três métodos básicos de cálculo. Na Parte 2, aplicamos esses métodos para calcular VAR para um estoque ou investimento individual.
A Idéia Atrás do VAR.
A medida mais popular e tradicional de risco é a volatilidade. O principal problema com a volatilidade, no entanto, é que não se preocupa com a direção do movimento de um investimento: um estoque pode ser volátil porque subitamente salta mais alto. Claro, os investidores não estão angustiados por ganhos! (Veja Os Limites e Usos da Volatilidade.)
Para os investidores, o risco é sobre as chances de perder dinheiro, e a VAR é baseada nesse fato de senso comum. Ao assumir que os investidores se preocupam com as chances de uma grande perda, o VAR responde a pergunta: "Qual é o meu pior cenário?" ou "Quanto eu poderia perder em um mês realmente ruim?"
Agora vamos entender. Uma estatística VAR tem três componentes: um período de tempo, um nível de confiança e um montante de perda (ou porcentagem de perdas). Mantenha estas três partes em mente ao dar alguns exemplos de variações da questão que VAR responde:
O que é o máximo que posso - com um nível de confiança de 95% ou 99% - espera perder em dólares no próximo mês? Qual é a porcentagem máxima que posso - com 95% ou 99% de confiança - espera perder ao longo do próximo ano?
Você pode ver como a "questão VAR" tem três elementos: um nível de confiança relativamente alto (geralmente 95% ou 99%), um período de tempo (um dia, um mês ou um ano) e uma estimativa da perda de investimento (expressa em dólares ou em porcentagem).
Métodos de cálculo de VAR.
Os investidores institucionais usam o VAR para avaliar o risco do portfólio, mas nesta introdução o usaremos para avaliar o risco de um único índice que se negocia como um estoque: o Nasdaq 100 Index, que se processa sob o ticker QQQQ. O QQQQ é um índice muito popular das maiores ações não financeiras que negociam na bolsa Nasdaq.
Existem três métodos de cálculo de VAR: o método histórico, o método de variância-covariância e a simulação de Monte Carlo.
1. Método histórico.
O método histórico simplesmente reorganiza os retornos históricos reais, colocando-os na ordem do pior ao melhor. Em seguida, assume que a história se repetirá, a partir de uma perspectiva de risco.
O QQQ começou a operar em março de 1999, e se calculamos cada retorno diário, produzimos um conjunto de dados ricos de quase 1.400 pontos. Vamos colocá-los em um histograma que compara a freqüência de "baldes" de retorno. Por exemplo, no ponto mais alto do histograma (a barra mais alta), houve mais de 250 dias quando o retorno diário estava entre 0% e 1%. Na extrema direita, você mal consegue ver uma pequena barra em 13%; representa um único dia (em janeiro de 2000) dentro de um período de mais de cinco anos, quando o retorno diário do QQQ foi um impressionante 12,4%!
Observe as barras vermelhas que compõem a "cauda esquerda" do histograma. Estes são os 5% mais baixos dos rendimentos diários (uma vez que os retornos são encomendados da esquerda para a direita, o pior é sempre a "cauda esquerda"). As barras vermelhas correm de perdas diárias de 4% para 8%. Porque estes são os piores 5% de todos os rendimentos diários, podemos dizer com 95% de confiança que a pior perda diária não excederá 4%. Dito de outra forma, esperamos com 95% de confiança que nosso ganho excederá -4%. Isso é VAR em poucas palavras. Vamos re-frasear a estatística em termos percentuais e em dólares:
Com 95% de confiança, esperamos que nossa pior perda diária não exceda 4%. Se investimos US $ 100, estamos confiantes de que a nossa pior perda diária não excederá $ 4 ($ 100 x -4%).
Você pode ver que o VAR realmente permite um resultado pior do que um retorno de -4%. Não expressa certeza absoluta, mas sim faz uma estimativa probabilística. Se queremos aumentar nossa confiança, precisamos apenas "mover para a esquerda" no mesmo histograma, para onde as duas primeiras barras vermelhas, a -8% e -7% representam o pior 1% dos retornos diários:
Com 99% de confiança, esperamos que a pior perda diária não exceda 7%. Ou, se investimos US $ 100, temos 99% de confiança de que nossa pior perda diária não excederá $ 7.
2. O método Variance-Covariance.
Este método pressupõe que os retornos de estoque normalmente são distribuídos. Em outras palavras, exige que estimemos apenas dois fatores - um retorno esperado (ou médio) e um desvio padrão - o que nos permite plotar uma curva de distribuição normal. Aqui traçamos a curva normal contra os mesmos dados de retorno reais:
A idéia por trás da variância - covariância é semelhante às idéias por trás do método histórico - exceto que usamos a curva familiar em vez de dados reais. A vantagem da curva normal é que sabemos automaticamente onde os piores 5% e 1% ficam na curva. Eles são uma função da nossa confiança desejada e o desvio padrão ():
A curva azul acima é baseada no desvio padrão diário real do QQQ, que é 2,64%. O retorno diário médio passou a ser bastante próximo de zero, então assumiremos um retorno médio de zero para fins ilustrativos. Aqui estão os resultados de conectar o desvio padrão atual às fórmulas acima:
3. Simulação de Monte Carlo.
O terceiro método envolve o desenvolvimento de um modelo para o retorno futuro dos preços das ações e a execução de vários testes hipotéticos através do modelo. Uma simulação Monte Carlo refere-se a qualquer método que gere aleatoriamente ensaios, mas por si só não nos diz nada sobre a metodologia subjacente.
Para a maioria dos usuários, uma simulação Monte Carlo equivale a um gerador de "caixa preta" de resultados aleatórios. Sem entrar em mais detalhes, realizamos uma simulação de Monte Carlo no QQQ com base em seu padrão histórico de negociação. Na nossa simulação, realizaram-se 100 ensaios. Se corremos novamente, obteríamos um resultado diferente - embora seja altamente provável que as diferenças sejam estreitas. Aqui está o resultado organizado em um histograma (observe que enquanto os gráficos anteriores mostraram retornos diários, este gráfico exibe os retornos mensais):
Para resumir, realizamos 100 testes hipotéticos de retornos mensais para o QQQ. Entre eles, dois desfechos foram entre -15% e -20%; e três estavam entre -20% e 25%. Isso significa que os piores cinco resultados (ou seja, os piores 5%) foram inferiores a -15%. A simulação de Monte Carlo, portanto, leva à seguinte conclusão do tipo VAR: com 95% de confiança, não esperamos perder mais de 15% durante um determinado mês.
The Bottom Line.
O valor em risco (VAR) calcula a perda máxima esperada (ou pior cenário) em um investimento, durante um determinado período de tempo e dado um grau de confiança especificado. Examinamos três métodos comumente usados ​​para calcular o VAR. Mas tenha em mente que dois de nossos métodos calcularam uma VAR diária e o terceiro método calculado VAR mensal. Na Parte 2 desta série, mostramos como comparar esses diferentes horários de tempo.