O value at risk na avaliação de risco do índice Bovespa

Abstract

O Value at Risk (VaR) é, hoje, uma das principais ferramentas para a gestão de risco no mercado financeiro. Sua aceitação decorre de fatores como a sua polivalência (pode ser usado, virtualmente, para medir o risco de qualquer ativo), a simplicidade do seu conceito e a sua capacidade de expressar, com um único valor, o risco existente em várias posições. Existem diversas metodologias para se calcular o VaR, sendo algumas mais conhecidas, seja pela simplicidade, seja pela precisão. O objetivo deste trabalho é apresentar três dessas metodologias (ou modelos) e, através da aplicação prática dos mesmos, demonstrar, dentro de um ambiente controlado, a sua eficácia ou não, na capacidade de antever os riscos. Os modelos utilizados foram: Modelo de Simulação Histórica; Simulação de Monte Carlo e um modelo alternativo apresentado pelo Banco JP Morgan Chase & Co. O teste prático foi realizado com um índice de ações conhecido com IBovespa, que abrange as principais ações em negociação no mercado de títulos brasileiro. O teste foi aplicado entre 02/01/2001 e 17/09/2009, totalizando 2160 (dois mil cento e sessenta) dias de negociação. Os resultados indicam que, para o ambiente analisado e dentro dos parâmetros estabelecidos, os três modelos utilizados para calcular o VaR obtiveram resultados satisfatórios.

The Value at Risk (VaR) is, today, one of the main tools for risk managing in the financial markets. Its acceptance comes from factors such as its versatility (it can be used to measure the risk of virtually any asset), its concept, very easy to understand, and its ability to express, with a single number, the risk existing in a large portfolio. There are several methods to calculate the VaR, with some being known by its simplicity and, other, by its accuracy. The aim of this paper is to present three of these methods (or models) and through the practical application of them, to show, within a controlled environment, their effectiveness or not, regarding the ability to anticipate risks. The models used were: Historical Simulation Model, Monte Carlo simulation and an alternative model presented by JP Morgan Chase & Co. The tests was performed using a stock index known as the Bovespa index, an index of about 50 stocks that accounted for 80% of the volume traded in the last 12 months on the São Paulo Stock, Mercantile & Futures Exchange (BOVESPA).The tests were applied between 02/01/2001 and 17/09/2009, representing a total of 2160 (two thousand two hundred and sixty) days of trading. The results indicate that, for the analyzed environment and within the parameters set, the three models used to calculate the VaR obtained satisfactory results.