O Value at Risk (VAR) analítico, frequentemente abreviado como VAR, trata de uma métrica de risco amplamente utilizada no mundo financeiro para avaliar o potencial de perda. Seja em um portfólio de investimentos ou em uma instituição financeira em um determinado período de tempo e nível de confiança. Assim, o VAR analítico é calculado com base em modelos estatísticos e matemáticos.
Como funciona o Value at Risk (VAR) analítico
Basicamente, o processo inicial passa pela definição do período de tempo. Podendo ser um dia, uma semana, um mês ou qualquer outro período relevante para a avaliação de riscos. Junto a isso, define-se o nível de confiança, por exemplo: de 95% significa que você está calculando o VAR de forma que, em 95% das vezes, as perdas não devem exceder esse valor no período de tempo especificado.
A partir disso, é necessário coletar dados. Ou seja, dados históricos ou de mercado usados para ativos ou portfólio em questão. Podendo incluir preços de mercado, taxas de juros, taxas de câmbio e outras informações relevantes.
Dessa forma, é possível construir a modelagem estatística no qual representa a representa a distribuição de probabilidades de retornos. Os modelos comuns incluem o Modelo Normal, Modelo Lognormal e outros modelos de distribuição.
Portanto, o Value at Risk (VAR) analítico é calculado com base na distribuição de probabilidades do modelo estatístico. Geralmente, no intuito de identificar o pior cenário possível (pior perda) dentro do nível de confiança especificado. Por exemplo, se você escolher um nível de confiança de 95%, o VAR representará a perda máxima esperada para os 5% piores cenários.
Vantagens e desvantagens
Entre as vantagens podemos citar que o modelo é útil para tomadores de decisões. Pois utilizam de uma medida quantitativa e estatisticamente fundamentado do risco. Além disso, o modelo pode ser adaptável para a realidade do negócio e permite comparar com outras estratégias.
Por outro lado, a desvantagem envolve a própria criação do modelo na questão do “viés do criador”. Bem como, as distribuições de retornos não pode encontrar casos extremos. Ou seja, subestima eventos raros que causam impactos desproporcionais nas carteiras.
Portanto, a precisão do VAR depende da qualidade do modelo estatístico e dos dados utilizados. Modelos inadequados fornecem resultados enganosos. Assim, mesmo que seja uma ferramenta poderosa, deve ser usada em conjunto com outras analises e indicadores.
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