Stress testing techniques and value-at-risk measures: A unified approach

Umberto Cherubini () and Giovanni Lunga

Decisions in Economics and Finance, 1999, vol. 22, issue 1, 77-99

Abstract: Viene proposta una metodologia per costruire scenari coerenti per analisi distress testing nel controllo dei rischi finanziari. Il metodo, basato sull'approccio bayesiano di Black e Litterman per l'ottimizzazione del portafoglio, consente di anire informazione storica e implicita, pubblica e privata, in modo da tenere conto della struttura di dipendenza tra i mercati. Aggiustando i valori medi di ciascuno scenario ed il grado di precisione attribuito a ciascuno di essi siano in grado di generare un insieme di misure di perdita media o di massima perdita probabile, come il Value-at-Risk. In particolare, se lo scenario è molto preciso la perdita media e la massima perdita probabile tendono a convergere, mentre se il grado di confidenza nello scenario è molto basso la perdita media converge verso zero e la massima perdita probabile coincide con la nota misura di Value-at-Risk basata sull'informazione storica. L'analisi è applicabile anche a prodotti non lineari come le opzioni, per le quali mostriamo che l'aggiustamento della precisione degli scenari corrisponde all'analisi di sensitività rispetto a cambiamenti di volatilità. Infine, per posizioni complesse, come quelle che riguardano l'esposizione al rischio di credito, o posizioni di segno diverso su mercati diversi, suggeriamo un modello a “alberi” per la determinazione degli scenari rilevanti e l'identificazione delle fonti di rischio maggiori della posizione. Copyright Associazione per la Matematica Applicata alle Scienze Economiche e Sociali (AMASES) 1999

Date: 1999
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DOI: 10.1007/BF02912351

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