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    Value at Risk (VaR): uma ferramenta para gerenciar o risco em investimentos

    Value at Risk (VaR): uma ferramenta para gerenciar o risco em investimentos

    Analisar os riscos de um investimento é primordial para qualquer investidor que deseja ter sucesso em suas operações. Nesse sentido, uma das ferramentas mais utilizadas no mercado para mensurar o nível de exposição ao risco de um ativo ou de uma carteira em um fundo de investimentos é o Value at Risk.

    Com o cálculo do Value at Risk, é possível saber quantitativamente os melhores e os piores cenários que um investimento pode alcançar. Logo, esse indicador permite que o gestor gerencie o risco envolvido e invista da forma mais adequada.

    O que é Value at Risk?

    VaR, ou Value at Risk, é um indicador de risco que estima a perda potencial máxima de um investimento para um período de tempo, com um determinado intervalo de confiança. Ou seja, através de um cálculo estatístico, o VaR mostra a exposição ao risco financeiro que um ou mais ativos possuem em determinado dia, semana ou mês.

    Para ser calculado, o VaR é baseado em três 3 elementos:

    • Estimativa de perda máxima: representa o valor monetário total da carteira que pode ser perdida;
    • Horizonte de tempo: diz respeito ao intervalo de tempo a ser analisado. Como esse indicador é utilizado para avaliar ativos voláteis, recomenda-se que o período seja de no máximo um mês.
    • Nível de confiança: mostra o grau de cobertura estatística que o indicador alcança. Para o indicador ser confiável, recomenda-se a utilização de pelo menos 95% de confiança – o que significa, estatisticamente, 2 desvios-padrão.

    Para compreender melhor esse conceito, suponha a seguinte situação:

    Uma gestora de investimento anuncia que sua carteira possui um VaR de R$ 10 milhões para 1 dia. O grau de confiança dessa informação é de 95%. Logo, com esse exemplo, conclui-se que a perda potencial dessa carteira, de um dia para outro, seria de no máximo de R$ 10 milhões.

    Mas como a confiança é de 95%, a chance da gestora perder mais do que R$ 10 milhões de um dia para o outro é de 5%.

    Técnicas para estimar o Value at Risk de um investimento

    Normalmente, são utilizados duas técnicas principais para estimar o Value at Risk: o VaR Paramétrico e o VaR Histórico (Não Paramétrico).

    VaR Paramétrico

    VaR Paramétrico, também chamado de método analítico ou método variância-covariância, é um cálculo que utiliza rentabilidades estimadas e pressupõe que esses dados seguem uma distribuição normal.

    Logo, ao ter saber a rentabilidade esperada e o risco histórico (mesurado pelo desvio padrão), o cálculo do VaR paramétrico é dado pela seguinte fórmula:

    • VaR = | R – zδ | V

    Onde:

    R = retorno esperado;
    z = valor relacionado a um determinado nível de significância;
    δ = desvio padrão de rentabilidade;
    V = valor do investimento.

    VaR Histórico (Não Paramétrico)

    Já o Value at Risk Não Paramétrico é um cálculo que exclui as hipóteses e estimativas sobre a distribuição do retorno dos ativos. Nesse caso, para calcular as possíveis perdas financeiras que um investimento pode ter, é utilizado como base o rendimento histórico dos próprios retornos.

    Limitações e críticas ao uso do VaR

    Apesar de ser amplamente utilizado pelos gestores de risco do mercado, o VaR sofre de várias limitações. Por quantificar apenas a perda potencial dentro de um nível de confiança, por exemplo, o VaR não dá nenhuma indicação do tamanho da perda que está fora desse espectro. Por isso, muitos consideram que o VaR é um indicador incompleto.

    Além disso, o VaR não é cumulativo. Logo, a soma do VaR de cada ativo não é igual ao VaR da carteira global. Por último, como existem diferentes métodos de cálculo para o VaR, cada um deles podem resultados completamente diferentes.

    Por isso, vários especialistas sempre ressaltam que o VaR não pode ser utilizado como um indicador independente. Por isso, o seu uso só é recomendado se associado a outros cálculos e informações.

    Tiago Reis
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    1 comentário

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    • Antonio Alencar 7 de setembro de 2019

      Neste artigo, faltam exemplos. !!!

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