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Consultoría en modelos de Value at Risk

Value at Risk (VaR) o Valor en Riesgo es una metodología de medición de riesgos, que permite cuantificar la cantidad de dinero que podría llegar a perder en una situación de riesgo con un determinado nivel de probabilidad en un período de tiempo.

Muchas empresas adoptan los modelos VaR debido a la simplicidad en la interpretación de los resultados (por ejemplo, una sociedad tiene un 5% de probabilidad, de perder al menos USD 1 millón en 10 días). Al mismo tiempo, dependiendo de los tipos de instrumentos de inversión (bonos, derivados) y la calidad de la bases de datos (sobre todo en mercados ilíquidos), los modelos VaR suelen arrojar errores utilizándose en reemplazo medidas como el Conditional Value at Risk (CVaR). Asimismo, el VaR no da información sobre los riesgos catastróficos (es decir, grandes pérdidas con muy pequeñas probabilidades), de manera que el depender únicamente del VaR puede hacer que no se esté bien preparado ante fenómenos extremos. Pero la riqueza de los modelos VaR reside en la posibilidad de administrar los riesgos con medidas como el Contribution VaR, el Marginal VaR o el Component VaR, que permiten identificar las fuentes de riesgo de una cartera y tomar decisiones de inversión basadas en riesgo.

En LIFIEN, nos esmeramos por ayudar a los clientes a evaluar sus riesgos a través de nuestro servicio de análisis de riesgo global, usando una variedad de técnicas de evaluación del riesgo. Colaboramos con los clientes en la implementación de modelos para medición de riesgo de mercado utilizando el VaR histórico, VaR paramétrico y simulaciones de Monte-Carlo. Ayudamos a las empresas a construir sus propios modelos financieros y formar a sus propios analistas para dirigirlos.

Nuestros consultores son expertos en:

  • Implementación de Modelos VaR
  • Administración utilizando Conditional Value at Risk
  • Desarrollo de Contribution VaR y Marginal VaR
  • Implementación de Earnings at Risk
  • Formación y capacitación en modelos de administración de riesgos

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