Cos’è il VaR (Value at Risk)?

Il VaR (Value at Risk) è un concetto molto importante per gli investitori e per la corretta selezione dei fondi comuni di investimmento. Ma che cos’è? Quali sono le sue caratteristiche? Come interpretare correttamente tali dati?

Cos’è il VaR?

Il VaR è un valore utilizzato per calcolare il rischio finanziario di un prodotto finanziario o di un portafoglio. Indica, essenzialmente, la probabilità di perdita massima potenziale in condizioni di mercato normali, tnendo conto di un orizzonte temporale di riferimento.

Insomma, con tali prerogative il VaR è una misura del rischio complessivo, nato per poter permettere una sintetica valutazione del rischio.

Quali elementi compongono il VaR

Come dovrebbe essere già intuibile a questo punto della nostra trattazione, il VaR è calcolato in funzione di due elementi principali come:

  • la probabilità di perdita, con un intervallo di confidenza tra il 95% ei l 99%;
  • il time frame, ovvero l’orizzonte temporale entro cui verificare la probabilità di perdita.

Si noti che il parametro più importante per poter procedere al calcolo del VaR è la volatilità.

I limiti del VaR

Sebbene il VaR sia un valore utile per poter avere subito una prima misurazione dell’effettivo rischio di uno strumento finanziario, è anche vero che si tratta di un indicatore non certo privo di limiti.

In particolar modo, il primo limite è quello proprio della costruzione dell’indicatore. Il VaR informa infatti l’investitore della perdita massima che il suo portafoglio potrebbe subire, ma non fornisce alcuna certezza matematica che all’interno di questo intervallo si vada oltre tale perdita.

Insomma, sebbene il VaR più accurato è pari ad una percentuale di confidenza del 99%, anche in quella occasione esiste l’1% di probabilità che le cose vadano diversamente. Il VaR non fornisce alcuna indicazione su cosa potrebbe succedere al proprio portafoglio in quella occasione.

Il secondo principale limite del VaR è il fatto che l’indicatore si regge sull’ipotesi che nella sua stima la distribuzione dei rendimenti sia “normale”. In realtà, non sempre i rendimenti sono distribuiti in maniera gaussiana e, anzi, sarebbe sorprendente che lo fosse.

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