Más allá del valor en riesgo (VeR): el VeR condicional

Abstract

En los últimos años, el Valor en Riesgo (VeR) se ha convertido en un patrón comúnmente utilizado en la medición del Riesgo de Mercado por los directivos bancarios. El VeR representa la pérdida máxima en la que podría incurrir una cartera en un plazo determinado con un nivel de confianza estadística dado. En otras palabras, el VeR necesita ser definido previamente en términos de ciertos parámetros (plazo, nivel de confianza, moneda de referencia), así como determinadas hipótesis. Una de ellas es la de estabilidad, la cual supone que la estimación VeR se obtiene para condiciones normales del mercado. Este principio excluye la existencia de escenarios extremos, caracterizados por altos niveles de volatilidad, lo que en palabras de Jorion (1997) se traduce en Riesgo de Evento. Además, Artzner et al. (1997, 1999) señalan que el VeR sólo representa un determinado percentil de la distribución de Pérdidas y Ganancias, ignorando pues, lo que sucede más allá (Riesgo de Cola). Por otro lado, el VeR no es una medida coherente del riesgo puesto que no es subaditiva. Para soslayar estos inconvenientes, se propone le utilización de la Deficiencia Medida o VeR Condicional. Esta nueva medida se define como la pérdida esperada media condicionada a que se supere el umbral que marca el VeR. En este trabajo, nos centramos en ambas medidas VeR y CVeR aplicándolas a una cartera de renta variables española.

In recent years, Value-at-Risk (VaR) has become a standard measure of market risk commonly used by financial managers. VaR indicates the maximum amount of money that may be lost on a portfolio over a given period of time, with a given level of confidence. In other words, Value at Risk needs to be previously defined in terms of certain parameters (time horizon, level of confidence and currency in reference), as well as some theoretical hypotheses. One of them has to do with stability which supposes that VaR estimate is obtained under normal market conditions. This principle implies the exclusion of extreme scenarios characterized by high volatility levels that are defined by Jorion (1997) as Event Risk. Moreover, Artzner et al. (1997, 1999) pointed out that VaR only represents a certain percentile of profit-loss distributions without standing any loss beyond VaR level (“tail risk”). But also VaR is not a coherent measure of risk since it is not sub-additive. To overwhelm those problems, the use of Expected Shortfall or Conditional VaR (CVaR) is proposed. This new measure of risk can be defined as the conditional expectation of loss given that the loss is beyond VaR level. In this paper, we focus on both VaR and CVaR concepts by using an empirical example based on a Spanish stock market portfolio.