Migliorare la gestione del rischio del portafoglio con l'analisi di mercato attuale

#Stress Testing del Portfolio e Value at Risk (VaR) con le Condizioni di Mercato Attuali

Il Value at Risk (VaR) e lo stress testing sono due metodi comuni usati per gestire i rischi nei portafogli di investimento. Aiutano a stimare quanto valore un portafoglio potrebbe perdere in condizioni di mercato sfavorevoli. Il VaR fornisce un numero specifico che rappresenta la potenziale perdita di valore in un periodo stabilito, come un giorno o dieci giorni, a un certo livello di confidenza. Per esempio, se il VaR per un periodo di dieci giorni a un livello di confidenza del 95% è di 1 milione di dollari, significa che c'è una probabilità del 5% che il portafoglio perda più di 1 milione di dollari.

Lo stress testing analizza situazioni di mercato estreme, come una grave crisi economica o eventi imprevisti, e cerca di stimare come queste situazioni potrebbero influenzare il valore del portafoglio. Sono stati suggeriti diversi approcci per calcolare il VaR e svolgere stress test, alcuni dei quali si basano su Dati Storici mentre altri utilizzano vari metodi statistici.

Questa discussione si concentra su un metodo che incorpora le condizioni di mercato attuali sia nel VaR che nello stress testing. Facendo così, si propone di fornire informazioni più accurate sui rischi che un portafoglio potrebbe affrontare nel prossimo futuro. Questo metodo utilizza dati storici ma dà più peso ai periodi della storia che sono simili all'attuale ambiente di mercato.

Per identificare i cluster delle condizioni di mercato, viene utilizzata una tecnica di machine learning chiamata Inferenza Variazionale (VI). Questa tecnica aiuta a raggruppare periodi con cambiamenti di mercato simili, semplificando la valutazione di come potrebbero comportarsi i futuri cambiamenti nel valore del portafoglio. L'efficacia di questo metodo è illustrata usando esempi delle condizioni di mercato volatili vissute durante la pandemia di COVID-19 nel 2020.

#Comprendere il Value at Risk (VaR)

Il VaR è una misura chiave nella gestione del rischio perché fornisce una chiara stima della potenziale perdita nel tempo. Ad esempio, se il VaR di dieci giorni per un portafoglio è di 1 milione di dollari a un livello di confidenza del 95%, significa che c'è una probabilità del 5% di perdere più di 1 milione di dollari nei prossimi dieci giorni. Tuttavia, il VaR ha alcune limitazioni. Non sempre riflette con precisione il rischio, specialmente nei portafogli diversificati, in quanto potrebbe indicare un rischio maggiore con una maggiore diversificazione, cosa non comune.

Nonostante i suoi difetti, il VaR è cruciale per banche e istituzioni finanziarie nel calcolare il capitale di rischio di mercato che devono detenere. Sono diversi i metodi che possono calcolare il VaR, che vanno da modelli statistici semplici a complessi. Una delle principali sfide nel calcolare il VaR è rappresentare accuratamente la distribuzione dei rendimenti, specialmente poiché i rendimenti finanziari mostrano spesso code pesanti, il che significa che eventi estremi sono più probabili di quanto i modelli tradizionali suggeriscano.

I metodi tradizionali di simulazione storica potrebbero non catturare completamente la volatilità futura del portafoglio. Ad esempio, questi metodi potrebbero sottovalutare il rischio quando la volatilità di mercato aumenta improvvisamente e sovrastimarla quando le condizioni si stabilizzano. È importante considerare le condizioni di mercato attuali per migliorare l'accuratezza dei calcoli del VaR.

#Includere le Condizioni di Mercato Attuali nel Calcolo del VaR

Per includere le condizioni di mercato attuali nelle stime del VaR, le condizioni di mercato vengono raggruppate in cluster, dove ogni cluster ha i propri modelli unici di cambiamento. Questo approccio differenzia tra come i mercati si comportano durante varie condizioni, siano esse rialziste, ribassiste o stabili.

Negli stress test, che analizzano situazioni di mercato più gravi rispetto al VaR, l'obiettivo cambia leggermente. Invece di stimare solo le perdite potenziali, ci si concentra su quali condizioni di mercato siano plausibili e quali fattori di rischio potrebbero portare a quelle perdite. Gli scenari di stress possono essere legati a cambiamenti macroeconomici, rischi geopolitici o eventi imprevisti come disastri naturali.

Sebbene i periodi storici di stress-come la crisi finanziaria del 2008-siano spesso utilizzati per creare scenari di stress, potrebbero non essere sempre applicabili se condizioni simili non si prevedono a breve. Una delle sfide significative è progettare stress test che tengano conto di migliaia di fattori di rischio, specialmente quando i dati storici potrebbero essere limitati.

L'approccio discusso qui cerca di collegare gli scenari di stress con le condizioni di mercato attuali. Sfrutta i cluster identificati dai dati storici per sintetizzare i periodi di stress, permettendo una comprensione più sfumata di come vari cambiamenti di mercato possano influenzare le prestazioni del portafoglio.

#Progettazione degli Scenari di Stress

La progettazione degli scenari di stress va oltre la semplice stima delle perdite potenziali. Si concentra anche su quali cambiamenti specifici nei fattori di rischio potrebbero portare a quelle perdite. A differenza del VaR, che di solito opera all'interno di un intervallo di tempo definito, gli stress test potrebbero non avere specifiche temporali rigorose. L'obiettivo principale è valutare come i portafogli potrebbero reagire a cambiamenti estremi ma plausibili nel mercato.

Ad esempio, gli scenari di stress potrebbero analizzare gli effetti di una recessione o di significativi cambiamenti nei tassi d'interesse su un portafoglio. La sfida sta nel creare scenari di stress coerenti che tengano conto di più fattori di rischio mentre utilizzano efficacemente i dati storici.

Il metodo proposto per progettare scenari di stress si basa su dati storici ma si adatta per riflettere le condizioni attuali. Creando cluster che rappresentano diversi regimi di mercato, questo metodo può identificare quali scenari di stress sono più probabili accadere in base al comportamento di mercato recente.

#Inferenza Variazionale e Clusterizzazione delle Condizioni di Mercato

L'Inferenza Variazionale è una tecnica usata per approssimare distribuzioni di probabilità complesse. In questo contesto, aiuta a classificare le condizioni di mercato in cluster in base ai cambiamenti recenti. Ogni cluster fornisce informazioni sulle prestazioni future del portafoglio, rendendo possibile valutare i rischi in modo più accurato.

Quando si applica l'Inferenza Variazionale nella gestione del rischio del portafoglio, i cluster sono derivati dai dati di mercato, noti al momento dell'analisi. L'obiettivo è usare questi dati per prevedere i risultati futuri del portafoglio sulla base dei cambiamenti passati.

I cluster non solo rappresentano i potenziali rendimenti, ma considerano anche vari cambiamenti di mercato, come variazioni nei tassi d'interesse o nella volatilità. Usando questi cluster, gli analisti finanziari possono comprendere meglio quanto siano probabili determinati risultati in base alle condizioni di mercato.

#Sfide nella Progettazione degli Scenari

Quando si progettano scenari di stress, emergono varie sfide, incluso classificare accuratamente i cambiamenti di mercato e determinare il potenziale di perdite sotto diverse condizioni. Un metodo per affrontare questo è utilizzare dati storici per stabilire delle basi per i cambiamenti nei fattori di rischio, permettendo un approccio più strutturato nella previsione delle potenziali perdite.

Il processo di progettazione inizia analizzando i registri storici per determinare come i portafogli hanno reagito in passato in condizioni simili. Correlando queste reazioni storiche con le tendenze di mercato attuali, gli analisti possono costruire scenari che riflettono sia le prestazioni passate che i rischi presenti.

#Applicazione Pratica del Metodo Proposto

Per illustrare questo metodo, consideriamo un portafoglio composto da azioni e obbligazioni. In questo caso, gli scenari di stress potrebbero mirare a soglie di perdita specifiche nel tempo, come quindici giorni o un mese. L'obiettivo è identificare i rischi potenziali e determinare come le prestazioni del portafoglio potrebbero cambiare sotto varie condizioni di mercato.

Ad esempio, se un evento di mercato suggerisce una potenziale volatilità, i dati storici possono aiutare a stimare come eventi simili abbiano influenzato il valore del portafoglio. I risultati offrirebbero indicazioni su se sia il caso di modificare le strategie di investimento o le valutazioni di rischio in base ai movimenti previsti del mercato.

#Conclusione

L'integrazione delle condizioni di mercato attuali nello stress testing del portafoglio e nella stima del VaR può migliorare l'accuratezza e la rilevanza delle valutazioni dei rischi. Raggruppando i dati storici con tecniche di machine learning, i professionisti finanziari possono ottenere prospettive più realistiche sulle potenziali perdite in vari stati di mercato. Questo approccio non solo informa migliori strategie di gestione del rischio, ma incoraggia anche un atteggiamento proattivo nell'affrontare ambienti di mercato imprevedibili.

In un panorama finanziario in rapido cambiamento, comprendere le dinamiche del rischio attraverso sia il contesto storico che i segnali di mercato attuali è essenziale. Adattando continuamente gli stress test e i modelli di VaR per riflettere le condizioni di mercato in tempo reale, le istituzioni finanziarie possono meglio proteggere i loro investimenti contro sfide impreviste.