Che cos'è il Conditional Value at Risk (CVaR)?
Il Conditional Value at Risk (CVaR), detto anche expected shortfall, misura la perdita media nei casi peggiori. Dove il Value at Risk (VaR) dice «le perdite dovrebbero superare 1.645 € solo nel 5% dei giorni», il CVaR risponde alla domanda che segue naturalmente: quando accade, quanto sono gravi in media?
Poiché guarda dentro la coda della distribuzione, il CVaR coglie il rischio di perdite severe che il VaR ignora. Per questo motivo le autorità di vigilanza bancaria sono passate dal VaR all'expected shortfall per misurare il rischio di mercato.
La formula
Per un livello di confidenza come il 95%, il CVaR è la perdita attesa condizionata al fatto che sia almeno pari al VaR:
Con dati storici è semplicemente la media degli esiti peggiori: al 95%, la perdita media nel 5% di giorni peggiori.
Sotto una distribuzione normale ha una forma chiusa:
dove è il valore del portafoglio, la sua volatilità sull'orizzonte considerato la densità normale standard. Al 95%, il fattore vale circa 2,06, contro 1,645 del VaR.
Un esempio semplice
Nell'arco di 100 sedute, un portafoglio da 100.000 € registra queste cinque peggiori perdite giornaliere: 1.700 €, 1.900 €, 2.200 €, 3.000 € e 5.200 €.
- Il VaR al 95% è la soglia del 5% peggiore: circa 1.700 €.
- Il CVaR al 95% è la media di quei cinque giorni:
Un secondo portafoglio potrebbe avere esattamente lo stesso VaR ma giorni peggiori compresi tra 1.700 € e 2.000 €: la stessa soglia, e una coda assai meno pericolosa.
Perché conta
- Vede la coda. Sono i crolli, non le giornate negative ordinarie, a fare la maggior parte del danno duraturo a un portafoglio. Il CVaR è sensibile a essi; il VaR no.
- Premia la diversificazione in modo coerente. Unire due portafogli non dà mai un CVaR superiore alla somma dei rispettivi CVaR, una proprietà che il VaR non sempre possiede.
- È più vicino al modo in cui le perdite vengono vissute: in un periodo negativo, quanto può costare questo in media?
Limiti
- Poche osservazioni. Al 95% solo un giorno su venti alimenta la media, e al 99% uno su cento. Le stime basate su storici brevi sono instabili.
- Guarda comunque all'indietro. Un evento di coda assente dai dati non può comparire nella stima, ed è per questo che gli stress test con scenari ipotetici la completano.
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