Los tres tipos de Valor en Riesgo (VaR)

los El modelo Value at Risk (VaR) es un mecanismo para calcular la pérdida máxima probable de un conjunto de datos dado. Debe entenderse que el método utilizado es un método estadístico. A continuación, utiliza los datos proporcionados para calcular la probabilidad y la magnitud de la pérdida. Como todos los demás modelos estadísticos, este modelo también depende de la integridad de los datos introducidos en el modelo para garantizar los resultados generados por el modelo.

El modelo Value at Risk (VaR) es una construcción estadística que se puede utilizar con diferentes tipos de datos. En el mundo moderno se utilizan al menos tres tipos diferentes de modelos de valor en riesgo (VaR). Estos modelos son diferentes entre sí porque utilizan diferentes tipos de datos. En este artículo detallaremos estos tres tipos de plantillas, así como sus ventajas y desventajas.

  1. Modelo paramétrico de valor en riesgo (VaR). El modelo paramétrico de valor en riesgo (VaR) es el tipo de VaR más utilizado en el mundo. Esto se debe a que este modelo es el más cómodo de usar. El modelo no requiere el conjunto de datos completo. En cambio, solo necesita algunos parámetros del conjunto de datos, como la media y la desviación estándar. Ahora, cuando esta información se proporciona en el modelo, se supone que los datos siguen algún tipo de distribución, como la distribución normal. A continuación, el modelo calcula el valor en riesgo (VaR) teniendo en cuenta las características de la distribución y la varianza. Es por esto que este modelo también se conoce como modelo de varianza-covarianza. El modelo paramétrico es el modelo más utilizado por una razón. Puede dar una respuesta bastante precisa sin demasiado alboroto.. El modelo es útil para predecir el riesgo de activos tradicionales como acciones y bonos. También se puede utilizar para predecir los riesgos de derivados simples que tienen un rendimiento lineal. Sin embargo, los resultados proporcionados por este modelo no son precisos cuando los beneficios son de naturaleza no lineal.
  2. Modelo Monte Carlo Value at Risk (VaR). El modelo Monte Carlo Value at Risk (VaR) utiliza datos hipotéticos para calcular el riesgo de pérdida de una cartera determinada. Por lo tanto, en lugar de proporcionar parámetros, se crea la distribución completa y luego se realiza el cálculo del Valor en riesgo (VaR). El método de Monte Carlo se considera extremadamente útil en los casos en que los rendimientos no son lineales y, por lo tanto, el método paramétrico falla. Además, la ventaja del método Monte Carlo es que el analista no tiene que ceñirse a una sola distribución. Este método de Valor en Riesgo (VaR) se puede utilizar para crear diferentes distribuciones como Binomial, Poisson, etc. Además, el método Monte Carlo proporciona muchos más detalles que otros modelos. Este método también es muy útil para instrumentos financieros para los que no se dispone de datos históricos o para los que se espera que el futuro sea significativamente diferente del pasado. En tales casos, no tendría sentido utilizar datos históricos para predecir el valor en riesgo (VaR) futuro. El defecto de este modelo es que es tanto tecnológica como estadísticamente intensivo. Crear e interpretar simulaciones de Monte Carlo no es una tarea fácil. Se necesita mucho tiempo, habilidad y experiencia. Es por eso que este método suele ser más caro que otros métodos.
  3. Modelo histórico de valor en riesgo (VaR). El método histórico para calcular el valor en riesgo (VaR) es algo similar a las simulaciones de Monte Carlo. Al igual que la simulación de Monte Carlo, el método histórico también utiliza la distribución completa de datos. No solo utiliza parámetros para calcular el Valor en Riesgo (VaR). Sin embargo, la diferencia aquí es que la simulación Monte Carlo usa datos hipotéticos, mientras que el modelo histórico usa datos históricos reales. Esto significa que, al igual que las simulaciones de Monte Carlo, no necesitamos hacer suposiciones sobre las distribuciones. Además, los resultados proporcionados son bastante detallados y se pueden utilizar para análisis más detallados que el modelo paramétrico. Ahora, hay un problema obvio asociado con este enfoque. Para utilizar este enfoque, los datos sobre las tarifas diarias deben estar disponibles durante varios años. En muchos casos, los datos históricos pueden ser poco fiables o difíciles de obtener. Es bastante común usar estos modelos juntos. Por ejemplo, el modelo paramétrico se usa a menudo para proporcionar una instantánea del valor probable en riesgo (VaR). Esto es muy útil ya que permite a la organización tomar decisiones rápidas. Si no se necesitan decisiones rápidas, después de algún tiempo se pueden usar modelos no paramétricos, como Monte Carlo y un modelo histórico, para un análisis más detallado. También es común comparar los resultados de diferentes modelos para evaluar la corrección de las suposiciones, así como para comprender cómo cambiarán los números si cambian las suposiciones.
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En última instancia, existen varios métodos para calcular el valor en riesgo (VaR). Es importante que las organizaciones exploren qué método se adapta mejor a sus necesidades. También es importante darse cuenta de que no será prudente comparar los resultados generados por un modelo con los resultados generados por otro modelo.

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