VaR (valor en riesgo)

Qué significa el VaR (valor en riesgo)

El valor en riesgo, o VaR, es una cifra única que estima cuánto podría perder una cartera durante un periodo determinado, con un nivel de confianza establecido. Un enunciado típico es que una cartera tiene un VaR a un día al 95% de 10.000 EUR. En palabras sencillas, esto significa que en 95 de cada 100 días se espera que la cartera no pierda más de 10.000 EUR, y que en los 5 días restantes puede perder esa cantidad o más.

La última frase es el punto clave. El VaR define un umbral, no el peor caso. Indica dónde empieza la cola mala de la distribución, pero nada sobre cuán profunda es. Un VaR a un día al 95% de 10.000 EUR es compatible con un mal día de 11.000 EUR y también con un mal día de 200.000 EUR.

El VaR lo utilizan bancos, fondos y departamentos de riesgos para fijar límites, informar de la exposición y, en las entidades reguladas, calcular el capital. Los operadores minoristas lo encuentran en herramientas de análisis de carteras, en algunos paneles de riesgo de los brókeres y en material educativo. Condensa una gran cantidad de información en una sola cifra fácil de comparar entre posiciones, lo que es a la vez su atractivo y su debilidad.

Cómo funciona

Toda cifra de VaR necesita tres datos de partida y un método.

• El horizonte. Cuánto tiempo se mantiene la posición, a menudo un día o diez días.
• El nivel de confianza. Normalmente el 95% o el 99%.
• La cartera y sus factores de riesgo. Posiciones, precios, correlaciones y volatilidades.

Los tres métodos habituales son los siguientes.

1. Simulación histórica. Se toman las variaciones diarias reales de los precios de mercado durante una ventana pasada, por ejemplo 500 días de negociación. Se aplican las variaciones de cada día a la cartera de hoy para obtener 500 cifras hipotéticas de pérdidas y ganancias. Se ordenan. Para el VaR al 95%, se lee la pérdida en el percentil 5, que es la 25.ª peor de 500.
2. Paramétrico (varianza-covarianza). Se supone que las rentabilidades siguen una distribución en forma de campana. El VaR es entonces, aproximadamente, el valor de la cartera multiplicado por su volatilidad y por un multiplicador del nivel de confianza, alrededor de 1,65 para el 95% y 2,33 para el 99% en un solo lado. Los horizontes más largos se escalan con la raíz cuadrada del tiempo.
3. Simulación de Monte Carlo. Se generan miles de escenarios aleatorios a partir de un modelo de cómo se mueven los precios, se revalora la cartera en cada uno y se lee el percentil.

Cada método descansa en supuestos. La simulación histórica supone que la ventana pasada se parece al futuro. Los métodos paramétricos suponen una distribución concreta y relaciones estables entre activos. Monte Carlo depende del modelo elegido.

Un ejemplo práctico

Estas cifras son ilustrativas. Un operador mantiene una posición de 100.000 EUR en un ETF sobre un índice bursátil. La volatilidad diaria del índice se estima en el 1,2%.

VaR paramétrico a un día al 95%:

1. Multiplicador para el 95% a una cola = 1,65.
2. VaR = 100.000 x 1,2% x 1,65 = 1.980 EUR.

Así, en 95 de cada 100 días, el modelo indica que la pérdida no debería superar unos 1.980 EUR.

Escalado a diez días:

1. Raíz cuadrada de 10 = alrededor de 3,16.
2. VaR a diez días = 1.980 x 3,16 = alrededor de 6.260 EUR.

Consideremos ahora la cola. Si un shock de mercado poco frecuente hace caer el índice un 8% en un día, la pérdida es de 8.000 EUR. Es unas cuatro veces el VaR a un día. El VaR no dice que esto vaya a ocurrir ni en cuánto podría superar el umbral; solo dice que se esperan esos días en menos del 5% de las ocasiones bajo los supuestos del modelo. Los mercados reales producen a menudo movimientos mayores de lo que implica una curva de campana.

Por qué importa

El VaR permite resumir el riesgo en términos de moneda en lugar de porcentajes o letras griegas. Eso facilita comparar posiciones distintas y comprobar si el riesgo de una cartera se corresponde con el importe que se está dispuesto a perder. Los gestores de riesgos lo usan para fijar límites, por ejemplo un VaR diario máximo para una mesa de operaciones.

Para los particulares, puede servir como comprobación de sentido común del dimensionamiento de la posición (position sizing). Saber que una posición apalancada en CFD tiene un VaR a un día equivalente a una gran parte del saldo de la cuenta es más informativo que mirar solo el valor nocional. Como el apalancamiento multiplica la exposición, el VaR sobre el importe nocional puede aumentar rápidamente aunque el margen sea pequeño.

El VaR también muestra cómo se combinan las posiciones correlacionadas. Una cartera de diez acciones similares tiene un VaR mayor que diez posiciones no correlacionadas, aunque el número de posiciones sea el mismo. Esto lo conecta con la diversificación.

Cómo usarlo en la práctica

• Indicar los tres parámetros, confianza, horizonte y método, siempre que se cite una cifra de VaR. Una cifra sin ellos carece de significado.
• Compararlo con el capital de la cuenta y con el importe que se puede permitir perder, y no solo con el tamaño nocional de la posición.
• Usar más de un nivel de confianza, por ejemplo el 95% y el 99%, para ver con qué rapidez crece la estimación hacia la cola.
• Combinarlo con pruebas de estrés que supongan movimientos extremos, y con análisis de escenarios, como la repetición de una crisis pasada.
• Revisar la ventana de datos. Una ventana tranquila da un VaR bajo, lo que puede inducir a error justo antes de que suba la volatilidad.
• Observar el déficit esperado (expected shortfall), también llamado VaR condicional, que promedia las pérdidas que superan el nivel del VaR y muestra cuán mala es la cola en promedio.
• Recalcularlo con regularidad, porque las volatilidades y las correlaciones cambian.

Errores habituales y ideas equivocadas

• Leer el VaR al 95% como la pérdida máxima posible. Es el umbral que se supera en alrededor del 5% de los días.
• Ignorar que un suceso de 1 entre 20 no es raro. Con 250 días de negociación al año, se espera que un VaR diario al 95% se supere unas 12 veces.
• Usar una ventana histórica tranquila y suponer que es representativa.
• Aplicar un supuesto de curva de campana a activos con colas gruesas, como los productos apalancados o las criptomonedas.
• Sumar las cifras de VaR de posiciones separadas. Por los efectos de diversificación, el total no es una simple suma.
• Tratar el VaR como un pronóstico de lo que ocurrirá y no como una estimación basada en un modelo.

Riesgos y limitaciones

El VaR es tan bueno como sus supuestos y sus datos. Puede subestimar el riesgo en mercados bajo estrés, cuando las correlaciones se disparan y la liquidez desaparece, y no puede captar las pérdidas por saltos de precio (gaps), suspensiones de negociación o quiebra de la contraparte. Tampoco dice nada sobre el tamaño de las pérdidas más allá del umbral, y por eso muchos profesionales prefieren el déficit esperado. En los productos minoristas apalancados las pérdidas pueden ser grandes y rápidas, así que una cifra de VaR nunca debe interpretarse como un tope de lo que se podría perder.

Cómo lo ve Brokeli

El VaR es un concepto de medición del riesgo y no una función de los brókeres, por lo que lo mencionamos cuando las plataformas de los brókeres ofrecen analítica de riesgos o informes de cartera. En nuestra investigación nos centramos en lo que una plataforma muestra sobre el margen, la exposición y los límites de riesgo, y en cuán claramente se explican esas herramientas. Tratamos el VaR como un elemento más para entender el riesgo, con todas sus limitaciones, y no como una garantía tranquilizadora.