Valor en Riesgo (VaR)
Entregable 1 de Administracion de riedgos
1. Concepto Central de la Medida de riesgo financiero
1.1. Importancia del VaR
1.1.1. Es ampliamente usado por instituciones financieras para controlar y limitar riesgos en portafolios de inversión.
2. Métodos
2.1. Histórico
2.1.1. Este enfoque utiliza datos históricos de precios y retornos de activos para calcular el VaR
2.1.1.1. Ventajas: No requiere suposiciones sobre la distribución de los retornos y refleja la realidad de las condiciones de mercado pasadas.
2.1.1.2. Desventajas: Puede no ser representativo en condiciones de mercado cambiantes o extremas.
2.2. Paramétrico
2.2.1. Este método asume que los retornos de los activos siguen una distribución normal (o log-normal) y utiliza parámetros estadísticos para calcular el VaR.
2.2.1.1. Ventajas: Es rápido y fácil de calcular, especialmente para carteras grandes.
2.2.1.2. Desventajas: La suposición de normalidad puede ser inapropiada en mercados con colas pesadas
2.3. Simulación de Monte Carlo
2.3.1. Este método utiliza simulaciones estocásticas para generar múltiples escenarios posibles de precios o retornos futuros
2.3.1.1. Ventajas: Permite capturar la complejidad de las distribuciones de retorno y la interacción entre activos, y no se basa en supuestos rígidos.
2.3.1.2. Desventajas: Puede ser computacionalmente intensivo y requiere un modelado cuidadoso de las variables involucradas.
3. Medida estadística que estima la máxima pérdida esperada de un portafolio de inversiones durante un período específico, bajo condiciones normales de mercado y con un nivel de confianza dado.
3.1. Período de Tiempo Generalmente se establece en un horizonte de 1 día, 10 días, o más, dependiendo del análisis
3.2. Nivel de Confianza Comúnmente se utilizan niveles de confianza del 95% o 99%, lo que implica que hay un 5% o 1% de probabilidad de que las pérdidas excedan el VaR en el período especificado.
3.3. Condiciones de Mercado Asume que las condiciones del mercado se comportan de manera normal y no considera eventos extremos o crisis.
4. Otras Características
4.1. Limitaciones
4.1.1. No considera pérdidas extremas o eventos fuera de lo normal No mide el riesgo en caso de eventos extremos
4.2. Complementariedad
4.2.1. Suele complementarse con otras medidas de riesgo como el Expected Shortfall (ES) para cubrir eventos de cola.
4.2.1.1. Mide el riesgo promedio en los peores escenarios, generalmente los que superan el VaR
4.3. Horizonte Temporal
4.3.1. Generalmente se calcula para horizontes de corto plazo, aunque puede adaptarse a diferentes períodos de tiempo.
5. Procedimiento de Cálculo
5.1. Definir el horizonte temporal
5.1.1. Determinar el período sobre el cual se calculará el VaR
5.2. Determinar el nivel de confianza
5.2.1. Elegir el porcentaje que refleja el nivel de seguridad en la estimación.
5.3. Recopilar datos históricos
5.3.1. Obtener el historial de precios o rendimientos de los activos en la cartera.
5.4. Interpretar el VaR
5.4.1. Explicar el resultado, es decir, la pérdida máxima esperada con la probabilidad correspondiente.
6. Citas Bbliogrtafiacas 1.- Arias, A. S. (2022, 24 noviembre). Valor en riesgo (VaR) - Definición, qué es y concepto | Economipedia. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/valor-en-riesgo-var.html 2.-Alburquenque, P. (2023, 8 enero). ¿Qué es el valor en riesgo (VaR) y cómo se calcula? | Ejemplos. Rankia. https://www.rankia.co/blog/analisis-colcap/3606512-valor-riesgo-var-calculo-ejemplos 3.-C, M. I. R. (2024, 6 septiembre). Valor en Riesgo (VaR): Definición, Qué es y Ejemplos | 2024. Economía360. https://www.economia360.org/valor-en-riesgo-var/ 4.-Valor en Riesgo (VaR) - Search Videos. (s. f.). https://www.bing.com/videos/riverview/relatedvideo?q=Valor+en+Riesgo+(VaR)&mid=67616E1E9968AC410B5767616E1E9968AC410B57&FORM=VIRE 5.-Communications. (2024, 3 febrero). ¿Qué es el Valor en Riesgo –VaR? BBVA NOTICIAS. https://www.bbva.com/es/economia-y-finanzas/que-es-el-valor-en-riesgo-var/
7. Conclusión El Valor en Riesgo (VaR) es una herramienta fundamental en la gestión de riesgos financieros, ya que permite a las instituciones y a los inversores estimar la posible pérdida en el valor de sus inversiones bajo condiciones normales del mercado. A través de diferentes métodos de cálculo, como el histórico, paramétrico y la simulación de Monte Carlo, el VaR proporciona una medida cuantitativa del riesgo, lo que facilita la toma de decisiones informadas y el cumplimiento de regulaciones financieras. Sin embargo, es crucial tener en cuenta sus limitaciones, ya que el VaR no captura adecuadamente los riesgos de eventos extremos o las colas de distribución, lo que puede llevar a una subestimación del riesgo real. Por lo tanto, es recomendable utilizar el VaR en combinación con otras métricas, como el Expected Shortfall , para obtener una visión más completa del riesgo. El VaR no es solo una métrica cuantitativa, sino un espejo que refleja la incertidumbre inherente al mundo financiero. Al estimar las posibles pérdidas en un entorno volátil, el VaR invita a los inversores y gestores de riesgo a confrontar la realidad de que, a pesar de los avances en modelos y tecnologías, el futuro sigue siendo incierto y lleno de variables impredecibles. En un mundo donde las decisiones financieras pueden tener repercusiones significativas, el VaR se convierte en una herramienta crucial para navegar por el océano de riesgos. esto me lleva a considerar la necesidad de un enfoque holístico en la gestión de riesgos, que no solo incluya medidas estadísticas como el VaR, sino también una profunda comprensión de los factores económicos, políticos y sociales que pueden influir en el mercado. El VaR nos enseña que, aunque es esencial cuantificar el riesgo, la verdadera sabiduría radica en saber que la incertidumbre es una constante en nuestras decisiones. Así, la gestión del riesgo se convierte en un ejercicio de balance entre la confianza en nuestros modelos y la apertura a lo inesperado, cultivando una mentalidad que busca no solo proteger el capital, sino también aprender y adaptarse en un mundo en constante cambio
8. Herramientas
8.1. Software
8.1.1. 1. MATLAB 2. R 3. Python 4. SAS
8.2. Modelos
8.2.1. 1. GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity 2. Monte Carlo 3. Modelo de Varianza-Covarianza 4. Histórico
8.3. Datos Históricos
8.3.1. 1. Retornos de Activos 2. Índices Financieros 3. Datos Macroeconómicos
8.4. Simulaciones
8.4.1. 1. Simulación de Monte Carlo 2. Simulación de Estrés 3. Simulaciones Bootstrap