Backtesting Value-at-Risk (VaR): Noțiuni de bază

Valoarea la risc (VaR) este o măsură utilizată pe scară largă a riscului de investiție negativ pentru o singură investiție sau un portofoliu de investiții. VaR oferă pierderea maximă în dolari pe un portofoliu pe o anumită perioadă de timp pentru un anumit nivel de încredere. Adesea, nivelul de încredere este ales astfel încât să ofere o indicație a riscului de coadă; adică riscul unor evenimente de piață rare, extreme. 

De exemplu, pe baza unui calcul VaR, un investitor poate avea încredere de 95% că pierderea maximă într-o zi a unei investiții de 100 USD nu va depăși 3 USD. VaR (3 dolari în acest exemplu) poate fi măsurat folosind trei metodologii diferite. Fiecare metodologie se bazează pe crearea unei distribuții a rentabilității investițiilor; altfel spus, tuturor rentabilităților investiționale posibile li se atribuie o probabilitate de apariție pe o perioadă de timp specificată. (A se vedea, de asemenea,  Introducere în valoarea la risc (VaR).)

Cât de precis este VaR?

Odată aleasă o metodologie VaR, calcularea VaR a unui portofoliu este un exercițiu destul de simplu. Provocarea constă în evaluarea acurateței măsurii și, astfel, a acurateței distribuției randamentelor. Cunoașterea acurateței măsurii este deosebit de importantă pentru instituțiile financiare, deoarece acestea utilizează VaR pentru a estima câți bani trebuie să rezerve pentru a acoperi pierderile potențiale. Orice inexactități în modelul VaR poate însemna că instituția nu deține rezerve suficiente și ar putea duce la pierderi semnificative, nu numai pentru instituție, ci și pentru deponenții săi, investitorii individuali și clienții corporativi. În condiții de piață extreme, cum ar fi cele pe care VaR încearcă să le capteze, pierderile pot fi suficient de mari pentru a provoca falimentul. (Vezi și  Ce trebuie să știi despre faliment. )

Cum să testați înapoi un model VaR pentru precizie

Managerii de risc utilizează o tehnică cunoscută sub numele de backtesting pentru a determina acuratețea unui model VaR. Backtesting-ul implică compararea măsurii VaR calculate cu pierderile (sau câștigurile) reale realizate pe portofoliu. Un backtest se bazează pe nivelul de încredere asumat în calcul. De exemplu, investitorul care a calculat un VaR de o zi de 3 USD pe o investiție de 100 USD cu încredere de 95% se va aștepta ca pierderea de o zi din portofoliul său să depășească 3 USD doar 5% din timp. Dacă investitorul ar înregistra pierderile efective pe parcursul a 100 de zile, pierderea ar depăși 3 USD în exact cinci din acele zile dacă modelul VaR este corect. Un simplu backtest stabilește distribuția efectivă a rentabilității comparativ cu distribuția model a rentabilității prin compararea proporției excepțiilor de pierdere reală cu numărul așteptat de excepții. Backtest-ul trebuie efectuat pe o perioadă suficient de lungă pentru a se asigura că există suficiente observații reale de returnare pentru a crea o distribuție efectivă de returnare. Pentru o măsură VaR de o zi, managerii de risc utilizează de obicei o perioadă minimă de un an pentru testarea înapoi.

Testul înapoi simplu are un dezavantaj major: depinde de eșantionul de returnări reale utilizate. Luați în considerare din nou investitorul care a calculat un VaR de 3 USD pe zi, cu încredere de 95%. Să presupunem că investitorul a efectuat un backtest peste 100 de zile și a găsit exact cinci excepții. Dacă investitorul folosește o perioadă diferită de 100 de zile, poate exista un număr mai mic sau mai mare de excepții. Această dependență de eșantion face dificilă constatarea acurateței modelului. Pentru a remedia această slăbiciune, pot fi implementate teste statistice pentru a arunca o lumină mai mare asupra faptului dacă un test de testare a eșuat sau a trecut.

Ce trebuie să faceți dacă Backtest nu reușește

Atunci când un backtest eșuează, există o serie de cauze posibile care trebuie luate în considerare:

Distribuția de returnare greșită

Dacă metodologia VaR presupune o distribuție de returnare (de exemplu, o distribuție normală a returnărilor), este posibil ca distribuția modelului să nu se potrivească cu distribuția efectivă. Testele statistice de bună-potrivire pot fi utilizate pentru a verifica dacă distribuția modelului se potrivește cu datele observate. Alternativ, poate fi utilizată o metodologie VaR care nu necesită o presupunere de distribuție.

Un model VaR greșit specificat

Dacă modelul VaR surprinde, să zicem, doar riscul pieței de capitaluri proprii, în timp ce portofoliul de investiții este expus la alte riscuri, cum ar fi riscul ratei dobânzii sau riscul valutar, modelul este greșit de specificat. În plus, dacă modelul VaR nu reușește să capteze corelațiile dintre riscuri, este considerat a fi greșit specificat. Acest lucru poate fi corectat prin includerea tuturor riscurilor aplicabile și a corelațiilor asociate în model. Este important să reevaluăm modelul VaR ori de câte ori se adaugă noi riscuri unui portofoliu.

Măsurarea pierderilor efective

Pierderile reale de portofoliu trebuie să fie reprezentative pentru riscurile care pot fi modelate. Mai precis, pierderile efective trebuie să excludă orice taxe sau alte astfel de costuri sau venituri. Pierderile care reprezintă doar riscuri care pot fi modelate sunt denumite „pierderi curate”. Cele care includ taxe și alte astfel de articole sunt cunoscute sub numele de „pierderi murdare”. Testarea înapoi trebuie să se facă întotdeauna folosind pierderi curate pentru a asigura o comparație de tipul pentru-cum.

Alte considerente

Este important să nu te bazezi pe un model VaR pur și simplu pentru că trece printr-un backtest. Deși VaR oferă informații utile despre expunerea la cel mai rău caz de risc, depinde în mare măsură de distribuția de rentabilitate utilizată, în special de coada distribuției. Deoarece evenimentele din coadă sunt atât de rare, unii practicanți susțin că orice încercare de a măsura probabilitățile cozii pe baza observației istorice este inerent defectuoasă. PotrivitReuters, „VaR a venit pentru critici aprinse în urma crizei financiare, deoarece multe modele nu au reușit să prezică amploarea pierderilor care au devastat multe bănci mari în 2007 și 2008.”

Motivul? Piețele nu au experimentat un eveniment similar, așa că nu a fost surprins în cozile distribuțiilor care au fost utilizate. După criza financiară din 2007, a devenit de asemenea clar că modelele VaR sunt incapabile să preia toate riscurile;de exemplu,  riscul de bază.  Aceste riscuri suplimentare sunt denumite „risc nu în VaR” sau RNiV.

În încercarea de a remedia aceste insuficiențe, managerii de risc suplimentează măsura VaR cu alte măsuri de risc și alte tehnici, cum ar fi testarea stresului.

Linia de fund

Valoarea la risc (VaR) este o măsură a pierderilor în cel mai rău caz pe o perioadă de timp specificată, cu un anumit nivel de încredere. Măsurarea VaR depinde de distribuția rentabilității investițiilor. Pentru a testa dacă modelul reprezintă sau nu realitatea cu exactitate, se poate efectua backtesting. Un backtest eșuat înseamnă că modelul VaR trebuie reevaluat. Cu toate acestea, un model VaR care trece printr-un backtest ar trebui să fie în continuare completat cu alte măsuri de risc din cauza deficiențelor modelării VaR. (A se vedea, de asemenea,  Cum să vă calculați rentabilitatea investiției. )