VaR multi-horizonte
- Criado por
- Renato Passos, Eng. de Software
- Revisado por
- Renato Passos, Eng. de Software
Última atualização: 18 de abr. de 2026
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.