VaR de Renta Fija: Mapa de Vol de Rendimiento vs Flujo de Caja

Question

Hasta ahora he encontrado dos formas de medir el VaR para instrumentos de renta fija:

• Exprese la volatilidad en puntos básicos y la posición en términos de sensibilidad a un movimiento de 1 punto básico en los rendimientos y luego multiplíquelo por el mayor movimiento posible deseado (95% o 99%); Este método se describe en la página 17 de este documento.

• Mapear los flujos de caja de un instrumento (un bono con cupón) en cubos, obtener los tipos cero (interpolar si es necesario), encontrar el PV01, la volatilidad de estos tipos cero, obtener la matriz de correlación para los tipos cero, encontrar la varianza total y calcular el VaR.

La primera parece relativamente sencilla. Sin embargo, ¿qué ocurre si hay muchos bonos en la cartera? ¿Está bien encontrar los VaR individuales para cada bono y luego simplemente sumarlos?

En cambio, el segundo enfoque sí se ocupa de la covarianza de los tipos en diferentes horizontes temporales. Pero podría haber un pequeño error debido a la especificación de los cubos. En teoría, podríamos obtener un número infinito de cubos. Pero esto es obviamente muy complicado.

¿Alguna idea?

Answer 1

Según el método de asignación de flujos de caja de RiskMetrics para la cartera de bonos, la matriz de correlación (no la matriz de covarianza) incluye los tipos de cupón cero (o tipos al contado) en el tiempo clave (1m, 3m, 6m, 1y ...50y etc.). Dado que todos los flujos de caja reales pueden asignarse a 2 flujos de caja en los 2 puntos de tiempo clave más cercanos, sólo se necesita la matriz de correlación de tiempo clave.

Answer 2

El primer enfoque, como has dicho, es simplista, y el segundo es sólo una generalización a múltiples factores/activos. Tenga en cuenta que la sensibilidad y el PV01 representan el mismo concepto. Si utilizas 1 para múltiples activos/factores, y luego sumas su VaR, estás asumiendo esencialmente que todos los índices están perfectamente correlacionados (llamado VaR no diversificado ya que no estás contabilizando la diversificación.

Como has dicho, el segundo enfoque tiene en cuenta esta diversificación al introducir la covarianza, por lo que no es más que una generalización de 1.

Puedes tener tantos factores como quieras, pero normalmente estás limitado por la disponibilidad de datos líquidos del mercado y los recursos computacionales.