VaR multi-horizonte

VaR_d·√T.
Criado por
Renato Passos, Eng. de Software
Revisado por
Renato Passos, Eng. de Software

Última atualização: 18 de abr. de 2026

VaR_T
3.162,28 R$

Sobre esta calculadora

A calculadora de VaR multi-horizonte estima o Valor em Risco (VaR) para diferentes horizontes temporais, utilizando a fórmula VaR_d · √T. Ela ajusta o risco de um ativo ou carteira assumindo que as retornos são normalmente distribuídos e independentes. Ideal para gestores de portfólio e analistas de risco que precisam projetar exposições em janelas temporais variadas.

Funciona multiplicando o VaR diário (VaR_d) pela raiz quadrada do número de períodos (T). Por exemplo, para projetar risco mensal a partir de dados diários, T = 22 (dias úteis). A fórmula √T pressupõe que o risco cresce proporcionalmente à volatilidade acumulada, válido em cenários estáveis de mercado.

Use esta ferramenta quando precisar comparar riscos em horizontes distintos, como diário, semanal ou anual. É comum em relatórios regulatórios, alocação de capital e simulações de pressão. Cuidado: resultados são teóricos e podem subestimar riscos em mercados com eventos extremos ou dependência de retornos.

Requer dados históricos de alta qualidade e validação de hipóteses (normalidade, ausência de autocorrelação). Em mercados voláteis ou crises, recomenda-se complementar com métodos estress-test ou Value at Risk condicional. Sempre revise resultados com análise de sensibilidade.

Perguntas frequentes

O que é VaR e por que ele é importante?

VaR mede a perda máxima esperada em um ativo em um período, com um nível de confiança. É crucial para quantificar risco financeiro e tomar decisões de alocação.

Como a raiz quadrada do tempo afeta os cálculos?

A fórmula √T assume que o risco cresce com a volatilidade acumulada, válido para retornos independentes e normalmente distribuídos.

Posso usar a calculadora para horizontes não-dias?

Sim. Para horizontes em semanas ou meses, ajuste T para o número de dias úteis correspondentes (ex: 5 dias para uma semana).

O que fazer se meus dados não forem normalmente distribuídos?

Resultados podem ser imprecisos. Considere métodos não-lineares como Value at Risk condicional ou simulações históricas.

A ferramenta é adequada para carteiras complexas?

Recomenda-se validar resultados com métodos complementares em carteiras com ativos correlacionados ou derivativos.

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