Il Value at Riske la sua importanza nelle decisioni finanziarie
Nel panorama finanziario, il “Value at Risk” (VaR) si erge come un faro per gli investitori, fornendo una stima della perdita massima potenziale che un portafoglio potrebbe subire in un dato orizzonte temporale, entro un livello di confidenza predeterminato. Immaginiamo il VaR come una sorta di airbag per il portafoglio d’investimento: non è in grado di prevenire gli impatti, ma può decisamente attutire le sorprese inaspettate e migliorare il risk management.
Concretamente, dire che un portafoglio presenta un VaR del 5% su base mensile con un livello di confidenza del 95%, significa che ci aspettiamo che, nel 95% dei casi in un mese, le perdite non superino il 5% del valore del portafoglio. Questo indicatore è cruciale perché consente agli investitori di calibrare la loro esposizione al rischio in maniera informata, pianificando strategie di mitigazione e di diversificazione degli investimenti in risposta a potenziali cambiamenti di mercato.
Calcolo del Value at Risk
Per calcolare il Value at Risk, è essenziale considerare una serie di fattori chiave. Il valore della posizione iniziale è il punto di partenza, rappresentando la quantità di capitale a rischio. L’orizzonte temporale determina il periodo su cui il VaR viene stimato, solitamente giornaliero, settimanale o mensile, influenzando la rilevanza dei dati storici utilizzati. La volatilità dei fattori di rischio, la loro probabilità di occorrenza e la correlazione tra essi sono variabili fondamentali che incidono sulla stima del rischio in ogni strategia di trading quantitativo.
Ci sono tre metodi principali per il calcolo del VaR: la simulazione storica, il metodo varianza-covarianza e la simulazione Monte Carlo.
La simulazione storica calcola il VaR rivedendo i rendimenti storici di un portafoglio e poi applicando la stessa percentuale di perdita peggiorativa al valore attuale del portafoglio. Per esempio, se il 95% delle peggiori perdite storiche è del 3%, e il valore del portafoglio è di 1 milione di euro, il VaR al 95% sarebbe di 30.000 euro.
Il metodo varianza-covarianza assume che i rendimenti siano normalmente distribuiti. Se il rendimento medio di un asset è del 5% con una volatilità del 10%, e vogliamo un VaR al 95% per un portafoglio di 1 milione di euro, calcoliamo un valore Z (fattore di deviazione standard per il nostro livello di confidenza) e moltiplichiamo per la volatilità e il valore del portafoglio. Per il 95%, Z è 1.65, quindi il VaR è 1.65 * 10% * 1.000.000 = 165.000 euro.
La simulazione Monte Carlo (che può essere adattata a modelli di trading con machine learning) utilizza modelli stocastici per generare migliaia di scenari possibili di rendimento futuro, basandosi sulle caratteristiche attuali del mercato e delle previsioni. Ad esempio, possiamo generare 10.000 scenari di rendimento per un portafoglio e trovare il 5% peggiore. Se il 5% peggiore mostra una perdita del 7%, per un portafoglio di 1 milione di euro, il VaR al 95% sarebbe di 70.000 euro.
Per un’analisi più approfondita e numeri specifici, si dovrebbero utilizzare i dati storici di mercato e modelli finanziari dettagliati, che vanno oltre la portata di questo articolo.
Il calcolo del VaR è quindi un processo che richiede un’attenta valutazione dei dati e delle metodologie, ciascuna con i propri punti di forza e limitazioni in relazione al tipo di asset e alla strategia d’investimento in questione.
Limitazioni del Value at Risk
Il Value at Risk è una misura che, nonostante la sua diffusione nelle stanze dei bottoni della finanza mondiale, porta con sé delle limitazioni non trascurabili. La più evidente è la sua dipendenza dalla distribuzione normale dei rendimenti: il VaR presume che i movimenti di prezzo di un asset seguano un campana di Gauss, quando in realtà i mercati finanziari dimostrano spesso di avere code più grasse, con eventi estremi più frequenti di quanto la normale suggerirebbe.
Inoltre, il VaR può peccare di miopia: tende a non considerare adeguatamente l’impatto di eventi esterni e di scossoni improvvisi, come un picco di volatilità dei prezzi, che possono sconvolgere i mercati. Questi eventi, che tipicamente possono essere affrontati meglio nel trading discezionale, sono noti come “cigni neri”, e sono per definizione rari e imprevedibili, e possono causare distorsioni finanziarie di portata ben superiore alle stime del Value at Risk. Anche durante i periodi di bassa volatilità, il VaR può dare un falso senso di sicurezza, sottovalutando il potenziale di perdite improvvise e severe.
Strategie per Superare le Limitazioni del VaR
Per superare le limitazioni intrinseche del Value at Risk, gli investitori e le istituzioni finanziarie possono adottare misure di rischio alternative e tecniche più sofisticate. I test di stress si concentrano su scenari specifici e particolarmente sfavorevoli per valutare l’impatto su un portafoglio di eventi estremi, anche quelli che esulano dalle normali aspettative di mercato. L’analisi degli scenari va oltre, esplorando una serie di eventi possibili e le loro conseguenze, consentendo agli investitori di prepararsi a un’ampia gamma di possibilità.
Un altro approccio è l’utilizzo di Expected Shortfall (ES) o Conditional Value at Risk (CVaR), che quantificano la perdita attesa in caso di superamento del VaR, fornendo così una visione più completa del rischio in coda. Inoltre, la diversificazione del portafoglio e l’adozione di tecniche di hedging possono contribuire a mitigare i rischi non catturati dal solo utilizzo del VaR.