En efecto, para el inversor el riesgo es la probabilidad de perder dinero. Pues eso es lo que mide el VaR. Más exactamente responde a la siguiente pre
gunta: ¿cuál es lo máximo que puedo perder, con un determinado nivel de confianza, en un determinado periodo de tiempo? Por lo tanto, el VaR se caracteriza por tres elementos: una pérdida máxima, un nivel de confianza y un horizonte temporal.
Por otra parte, el VaR no depende de ningún benchmark (recuerde que el dato de volatilidad de un fondo, por ejemplo, siempre se debe interpretar en relación con la volatilidad de los demás fondos de su misma categoría). Es una medida de riesgo en términos absolutos. Nos indica la pérdida máxima, bien en porcentaje, bien en euros, que podemos sufrir con nuestra inversión en un determinado horizonte temporal y con un determinado nivel de confianza.
Un VaR 2 a un año con un nivel de confianza del 95% se interpreta de la siguiente manera: significa que en un plazo de un año existe un 95% de probabilidad de que un inversor no pierda más de un 2% o, alternativamente, que existe un 5% de probabilidad de que sufra una pérdida superior al 2% en ese periodo de tiempo.
¿Cómo se calcula?
Hay varias maneras de calcular un VaR: el método histórico, el método de varianza – covarianza y el método de la simulación de Montecarlo.
El método histórico asume que el pasado se repetirá en el futuro. Por lo tanto, para medir el VaR a un mes, por ejemplo, del S&P 500 con un nivel de confianza del 95%, lo que podemos hacer es coger la serie histórica de este índice y calcular cuál es el nivel de rentabilidad mensual por encima del cual se han situado el 95% de las observaciones (el percentil 5 dentro de un histograma de rentabilidad). En el caso del S&P el VaR a un mes calculado con esta metodología se situaría en trono al -8%.
Fuente: Morningstar Ibbotson
El modelo de varianza – covarianza asume que las rentabilidades (del fondo, de la cartera, etc) siguen una distribución normal. Una distribución normal se define, en realidad, por dos de sus parámetros: su media y su volatilidad. Pero la ventaja de suponer que la distribución es normal es que, conociendo esos dos parámetros, podemos fácilmente calcular la rentabilidad por encima de la cual se sitúa el 95% de las observaciones. Matemáticamente corresponde al cálculo siguiente:
Media – 1,645 x Volatilidad
En el caso del S&P 500, utilizando esta fórmula llegamos a un VaR mensual con un nivel de confianza del 95 de -8,1% (no demasiado alejado de nuestra estimación histórica).
Fuente: Morningstar Ibbotson
El último método (que es el que se utiliza en la práctica) es el de la simulación de Montecarlo. Con una simulación de Montecarlo no se toma únicamente en cuenta los resultados obtenidos en el pasado sino que se genera una serie de rentabilidades de forma aleatoria.
