VaR y Expected Shortfall: Cómo Interpretar las Pérdidas Extremas
Gestionar el riesgo no es solo preguntar cuánto puede perder una inversión. También importa qué ocurre cuando un escenario adverso supera lo que parecía improbable.
El VaR establece un umbral de pérdida asociado con un horizonte temporal y un nivel de confianza. Un VaR de 100.000 euros a 10 días con 99% de confianza indica que, según el modelo, existe un 1% de probabilidad de que la pérdida supere esa cifra durante ese periodo — no que sea la peor pérdida posible.
El Expected Shortfall (ES) se concentra en la cola de la distribución: calcula la pérdida media cuando ya se ha superado el umbral del VaR. En lugar de preguntar “¿dónde está el límite?”, responde “¿qué pérdida podemos esperar si el límite se rompe?”.
La diferencia clave entre VaR y Expected Shortfall
Imaginemos una cartera cuyo VaR al 95% es de 50.000 euros: el 5% de los resultados más adversos queda por encima de ese nivel, pero no sabemos si esas pérdidas rondan los 55.000 euros o alcanzan varios cientos de miles. Si las pérdidas que superan el VaR fueran estas cuatro cifras, el ES sería su promedio:
El ejercicio muestra por qué dos carteras pueden compartir un VaR parecido y presentar una exposición muy diferente en situaciones extremas.
Comparación rápida
Por qué el nivel de confianza cambia la lectura
No existe un VaR o un ES aislado del contexto: hay que indicar el horizonte y el nivel de confianza. Un VaR diario al 95% no describe el mismo riesgo que uno a diez días al 99%. El resultado también depende de cómo se construya la distribución de pérdidas — si el pasado no representa bien futuros episodios extremos, la cifra puede transmitir una precisión mayor de la real.
Dibujo conceptual de la cola
El VaR marca una frontera; el ES mira qué sucede después de ella.
El problema de mirar solo el VaR
Una limitación importante es que puede asignar el mismo valor a carteras con comportamientos muy distintos después del percentil elegido. Si dos distribuciones coinciden en su punto de corte, el VaR puede ser idéntico aunque una tenga pérdidas extremas mucho mayores.
Cuestión matemática: el VaR no siempre cumple la propiedad de subaditividad — en determinadas situaciones, el riesgo de una cartera combinada puede ser superior a la suma de los riesgos medidos por separado. El Expected Shortfall sí satisface esta propiedad como medida de riesgo coherente.
¿Significa esto que el VaR deja de ser útil?
No. El VaR sigue siendo una referencia para establecer límites, comunicar exposiciones y resumir escenarios de pérdida. El problema aparece cuando se interpreta como una descripción completa del riesgo — un solo percentil no cuenta toda la historia de la distribución. El ES tampoco elimina las incertidumbres: depende de los datos, del horizonte, del nivel de confianza y del modelo.
VaR y ES: cómo utilizarlos conjuntamente
Una gestión del riesgo más completa puede usar el VaR para identificar un umbral y el ES para estudiar la gravedad de los resultados que quedan fuera de él. La diferencia cobra especial importancia durante episodios de alta volatilidad: las pérdidas de cola pueden aumentar considerablemente y ampliar la distancia entre ambas medidas, mientras que en etapas más tranquilas suelen acercarse.
Dos preguntas distintas, una lectura más completa
El VaR ayuda a localizar un umbral de pérdida y el ES permite examinar la severidad media de las pérdidas que lo superan. Utilizados con datos adecuados, modelos revisados y otras métricas de riesgo, ambos aportan perspectivas diferentes para entender la exposición financiera.