--- title: "Value at Risk (VaR): o guia definitivo para gestoras de fundos" description: "Guia completo de Value at Risk (VaR) para fundos de investimento: os três métodos de cálculo, fórmula com exemplo numérico, backtesting, zonas de Basileia, Expected Shortfall e por que o VaR falha em FIDCs." url: "https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo" site: "Fundsys, plataforma de controle, inteligência e automação para a operação de fundos" category: "Risco" tags: "value at risk, var, expected shortfall, backtesting, basileia, fidc, gestão de risco, fundos de investimento" authors: "Bruno Haas e Pablo Brenner" published: "2026-08-26" language: "pt-BR" reading_minutes: 22 --- [Blog Fundsys](https://fundsys.com.br/blog) · Risco · Leitura de 21 min # Value at Risk (VaR): o guia definitivo para gestoras de fundos O que o VaR mede, como calcular pelos três métodos, como validar o modelo com backtesting — e por que, em FIDCs, o VaR calculado do jeito padrão devolve um número perigosamente baixo. Por Bruno Haas e Pablo Brenner · 26 de agosto de 2026 · 22 min de leitura > **Resposta rápida** > > **O Value at Risk (VaR) estima a perda máxima esperada de uma carteira em um horizonte definido, sob condições normais de mercado, a um dado nível de confiança.** Um VaR de R$ 500 mil a 99% em 1 dia significa: em 99 de cada 100 dias, a perda não deve superar R$ 500 mil. Sobre o dia restante, o VaR não diz nada. > > Há três métodos de cálculo — **paramétrico, histórico e Monte Carlo** — e nenhum deles vale muito sem **backtesting**, o processo que compara a perda realizada com a estimada e conta as exceções. Pelo critério de Basileia, até 4 exceções em 250 dias mantêm o modelo na zona verde; 10 ou mais o invalidam. > > Para saber _quanto_ se perde quando o limite é rompido, existe o **Expected Shortfall (ES)**, hoje a métrica recomendada pelo FRTB. E em **FIDCs**, o VaR calculado sobre a série da cota tende a subestimar o risco de forma grave — porque perda de crédito não segue distribuição normal. **Neste guia** 1. [O que é o VaR — e qual pergunta ele responde](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#o-que-e) 2. [Os três métodos de cálculo](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#metodos) 3. [A fórmula do VaR paramétrico, na prática](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#formula) 4. [Nível de confiança e horizonte: escolhas que mudam o número](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#confianca) 5. [Backtesting: o teste de realidade do modelo](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#backtesting) 6. [Zonas de Basileia e o fator de escala](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#basileia) 7. [Do VaR ao Expected Shortfall](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#es) 8. [VaR em FIDCs: por que o número dá quase zero](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#fidc) 9. [As 6 limitações do VaR — e como contorná-las](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#limitacoes) 10. [VaR e conformidade: o que CVM e ANBIMA esperam](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#conformidade) 11. [Como operacionalizar tudo isso](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#fundsys) 12. [Perguntas frequentes](https://fundsys.com.br/blog/value-at-risk-var-guia-completo#faq) ## O que é o VaR — e qual pergunta ele responde > **Definição** > > **Value at Risk (VaR)** é a perda máxima esperada de uma carteira, em um horizonte de tempo definido, sob condições normais de mercado, a um determinado nível de confiança. Repare que a definição tem três parâmetros presos a ela: **horizonte**, **nível de confiança** e **moeda**. Um VaR sem os três é um número sem significado. "O VaR do fundo é R$ 500 mil" não quer dizer nada. "O VaR do fundo é R$ 500 mil a 99% em 1 dia" quer dizer algo bem específico: - Em **99 de cada 100 dias**, espera-se que a perda não ultrapasse R$ 500 mil. - Em **1 de cada 100 dias**, espera-se que ultrapasse. Esse dia tem nome: é uma **exceção**. - Sobre _quanto_ se perde nesse dia, o VaR é silencioso. Ele marca a fronteira, não o que existe além dela. Esse silêncio não é um defeito escondido — é o desenho da métrica. O problema aparece quando a equipe de risco esquece disso e passa a tratar o VaR como se fosse a perda máxima possível. Não é. É a perda máxima _provável_, e apenas dentro do regime de mercado que os dados usados no cálculo conseguiram enxergar. **Figura 1 · Onde o VaR corta a distribuição de resultados** _\[Figura: Curva de distribuição de retornos com a cauda de 5% destacada e o ponto de corte do VaR marcado\]_ _A curva representa a distribuição dos resultados diários da carteira. O VaR é o ponto que separa os 95% de dias “normais” dos 5% piores — nada mais que isso._ ## Os três métodos de cálculo Os três métodos respondem à mesma pergunta e chegam a números diferentes. A diferença está em como cada um constrói a distribuição de perdas a partir da qual o percentil é lido. **Figura 2 · Como cada método constrói a distribuição de perdas** _\[Figura: Comparação visual entre os três métodos de cálculo do VaR: paramétrico, histórico e Monte Carlo\]_ _O paramétrico _impõe_ a curva normal. O histórico _lê_ a distribuição que os dados observados formaram, irregularidades inclusive. O Monte Carlo _gera_ milhares de trajetórias e monta a distribuição a partir delas._ | Método | Como funciona | Melhor para | Ponto fraco | | -------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | | Paramétrico (delta-normal) | Assume que os retornos seguem distribuição normal e deriva o VaR da volatilidade e das correlações. | Carteiras lineares e líquidas, sem derivativos. Cálculo rápido e auditável. | Subestima eventos extremos: o mercado real tem caudas mais gordas que a normal. | | Histórico | Reordena os retornos efetivamente observados na janela e lê o percentil desejado. | Carteiras com histórico relevante. Não impõe nenhuma forma de distribuição. | Refém da janela: se o período não contém crise, o VaR não contém crise. | | Monte Carlo | Simula milhares de cenários a partir de um modelo estatístico e monta a distribuição resultante. | Payoffs não lineares — opções, estruturas com barreiras, derivativos. | Custo computacional e risco de modelo: o resultado só é tão bom quanto as premissas. | > **Boa prática: rode os três e compare** > > Divergência grande entre os métodos raramente é ruído. Costuma indicar assimetria relevante na carteira, janela de dados mal escolhida ou algum ativo com preço mal formado. O desacordo entre os modelos é, ele mesmo, uma informação de risco. ## A fórmula do VaR paramétrico, na prática É o método mais usado no dia a dia porque cabe em uma linha e pode ser reproduzido por qualquer pessoa que tenha os dados: > VaR = _Zα_ × _σ_ × √_t_ × _P_ > > Z = valor crítico da normal · σ = volatilidade · t = horizonte em dias · P = valor da posição - **Zα** — o valor crítico da distribuição normal para o nível de confiança escolhido. - **σ** — o desvio-padrão dos retornos da carteira, na mesma periodicidade dos dados (normalmente diária). - **√t** — o fator de escala temporal. Para levar um VaR de 1 dia a 10 dias, multiplica-se por √10. - **P** — o valor da carteira ou da posição. ### Valores críticos por nível de confiança | Confiança | Zα | Exceções esperadas em 250 dias | | --------- | ----- | ------------------------------ | | 90% | 1,282 | 25,0 | | 95% | 1,645 | 12,5 | | 97,5% | 1,960 | 6,3 | | 99% | 2,326 | 2,5 | | 99,9% | 3,090 | 0,3 | ### Exemplo numérico completo Carteira de **R$ 1.000.000** com volatilidade diária de **2%**. Veja como o mesmo portfólio produz quatro números bem distintos dependendo dos parâmetros escolhidos: | Parâmetros | Cálculo | VaR | | ------------ | ----------------------------- | ---------- | | 95%, 1 dia | 1,645 × 0,02 × √1 × 1.000.000 | R$ 32.900 | | 99%, 1 dia | 2,326 × 0,02 × √1 × 1.000.000 | R$ 46.520 | | 95%, 10 dias | 32.900 × √10 | R$ 104.039 | | 99%, 21 dias | 46.520 × √21 | R$ 213.181 | Do primeiro ao último há um fator de **6,5×**, com a mesma carteira e a mesma volatilidade. É por isso que comparar o VaR de dois fundos sem checar os parâmetros de cada um não produz comparação nenhuma. > **Cuidado com a regra da raiz do tempo** > > Multiplicar por √t pressupõe retornos independentes e identicamente distribuídos. Em mercados com autocorrelação ou agrupamento de volatilidade — o que é a norma, não a exceção, em períodos de estresse — essa conta **subestima** o risco de horizontes longos. É uma aproximação aceita pelo mercado, não uma verdade matemática. ## Nível de confiança e horizonte: escolhas que mudam o número | Nível | Interpretação | Uso típico | | ----- | ------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | | 95% | Em 95% dos dias a perda não supera o VaR. Há 5% de chance de exceção. | Mais sensível. Controle interno, acompanhamento tático, limites de mesa. | | 99% | Em 99% dos dias a perda não supera o VaR. Apenas 1% de chance de exceção. | Mais conservador. Exigências regulatórias e backtesting no padrão Basileia. | Quanto maior o nível de confiança, maior o VaR — porque a métrica passa a incorporar eventos mais raros. Já o horizonte deve refletir **o tempo que a carteira levaria para ser desmontada** em condições de estresse. Um fundo de ações líquidas comporta horizonte de 1 dia; um fundo de crédito privado, não. Nada disso é uma decisão técnica. É uma decisão de política. E o que separa uma gestora bem estruturada de outra improvisada é ter esse par (confiança, horizonte) **escrito na política de gestão de risco, com justificativa** — porque é exatamente isso que o administrador fiduciário, o alocador institucional e o auditor vão pedir para ver. ## Backtesting: o teste de realidade do modelo Calcular VaR é a parte fácil. A pergunta que importa é outra: _esse número está certo?_ O backtesting responde comparando, dia a dia, a perda que de fato ocorreu com o VaR que havia sido estimado para aquele dia. Cada vez que a perda real supera a estimativa, registra-se uma **exceção**. **Figura 3 · Backtesting: contando as exceções pregão a pregão** _\[Figura: Gráfico de barras do resultado diário da carteira com a linha do VaR e as barras que a romperam destacadas\]_ _Recorte ilustrativo, comprimido para caber na tela. O que importa não é o desenho, e sim a contagem acumulada em 250 pregões — é ela que define a zona do modelo._ A lógica é estatística. Com 99% de confiança, espera-se que a perda ultrapasse o VaR em 1% dos dias — cerca de **2,5 exceções em 250 dias úteis**. Muito acima disso, o modelo subestima o risco. > **Zero exceção não é boa notícia** > > É o erro de leitura mais comum. Um modelo que nunca é rompido está superestimando o risco — e isso tem custo real: limites operacionais mais apertados do que o necessário, alocação sub-ótima e, em instituições sujeitas a capital regulatório, capital imobilizado à toa. O alvo do backtesting é **calibração**, não ausência de exceções. ### P&L limpo ou P&L sujo? Detalhe técnico que muda o resultado e costuma passar despercebido. Existem duas formas de medir a perda realizada: - **P&L limpo (hipotético)** — reavalia a carteira _congelada_ do dia anterior com os preços de hoje. Isola o efeito puro de mercado. - **P&L sujo (real)** — inclui tudo: movimentações do dia, taxas, aportes e resgates. Para **validar o modelo**, use o P&L limpo. O P&L sujo mistura decisão de gestão com erro de modelo, e você acaba punindo o modelo por uma operação que o gestor fez no meio do dia. Guardar as duas séries é a prática correta: uma valida o modelo, a outra explica o resultado. ## Zonas de Basileia e o fator de escala O Comitê de Basileia padronizou a leitura do backtesting em três zonas, conforme o número de exceções em 250 dias úteis a 99% de confiança. A cada zona corresponde um **fator de escala**, multiplicador aplicado sobre o capital regulatório exigido. **Figura 4 · As zonas de backtesting de Basileia e o fator de escala** _\[Figura: Faixa horizontal dividida em zona verde, amarela e vermelha conforme o número de exceções, com os fatores de escala correspondentes\]_ _Contagem sobre 250 pregões, ao nível de confiança de 99%. Gestoras não calculam capital regulatório, mas a régua virou a linguagem comum para responder se um modelo de risco é confiável._ | Exceções | Zona | Interpretação | Fator | | -------- | -------- | -------------------------------------- | ----- | | 0 a 4 | Verde | Modelo válido e estável | 3,00 | | 5 | Amarela | Risco subestimado; revisão recomendada | 3,40 | | 6 | Amarela | Modelo deve ser ajustado | 3,50 | | 7 | Amarela | Falha significativa na estimação | 3,65 | | 8 | Amarela | Exposição mal representada | 3,75 | | 9 | Amarela | Limite de tolerância do modelo | 3,85 | | ≥ 10 | Vermelha | Modelo inválido; exige substituição | 4,00 | ### Por que isso importa para uma gestora que não está sujeita a Basileia Gestoras de recursos não calculam capital regulatório. Ainda assim, a régua de Basileia virou a linguagem franca do risco de mercado no Brasil — e é usada por quem avalia você. Um exemplo torna concreto: um fundo com **7 exceções** no ano entra na zona amarela, fator 3,65. Se a exigência associada era de R$ 1,5 milhão (R$ 500 mil × 3,00), passa a ser de R$ 1,825 milhão (R$ 500 mil × 3,65). Mesmo sem exigência de capital, a mensagem é a mesma: **o modelo está subestimando o risco em grau mensurável**. Administradores fiduciários, bancos custodiantes e alocadores institucionais leem exatamente esse indicador nas suas diligências. Reportar a zona de backtesting é o jeito mais rápido de responder "seu modelo é confiável?" com um número em vez de uma opinião. > Backtesting contínuo, sem planilha > > [Conhecer o Fundsys](https://fundsys.com.br/#demo) ## Do VaR ao Expected Shortfall Volte à limitação estrutural do VaR: ele marca a fronteira da perda, mas não diz o que há do outro lado. Dois fundos podem ter exatamente o mesmo VaR de R$ 500 mil e comportamentos completamente distintos quando esse limite é rompido — um perde R$ 520 mil, o outro perde R$ 4 milhões. O **Expected Shortfall** existe para separar esses dois casos. > **Definição** > > **Expected Shortfall (ES)**, também chamado de CVaR ou VaR condicional, é a _média das perdas que superam o VaR_. Se o VaR responde "quanto posso perder com 99% de confiança?", o ES responde "quando eu passar disso, quanto devo perder em média?". **Figura 5 · VaR marca a fronteira; Expected Shortfall descreve a cauda** _\[Figura: Curva de distribuição com a cauda de 1% destacada, mostrando o ponto do VaR a 99% e a posição do Expected Shortfall dentro da cauda\]_ _Valores em desvios-padrão sob distribuição normal. Em carteiras com caudas gordas, a distância entre o VaR e o ES aumenta — e é exatamente essa distância que o VaR sozinho deixa invisível._ Sob distribuição normal, os dois se relacionam de forma previsível: | Métrica | Em desvios-padrão | Leitura | | -------- | ----------------- | ------------------------------------- | | VaR 95% | 1,645 σ | Fronteira da perda em 95% dos dias | | VaR 99% | 2,326 σ | Fronteira da perda em 99% dos dias | | ES 97,5% | 2,338 σ | Média das perdas nos 2,5% piores dias | | ES 99% | 2,667 σ | Média das perdas nos 1% piores dias | Sob normalidade, ES 97,5% ≈ VaR 99%. Em distribuições com caudas gordas, o ES se descola para cima — e é justamente essa diferença que ele existe para capturar. ### Por que Basileia trocou uma pela outra O _Fundamental Review of the Trading Book_ (FRTB) substituiu o VaR a 99% pelo **ES a 97,5%** como métrica de risco de mercado. A tabela acima mostra que a troca não foi feita para aumentar o número — sob normalidade os dois praticamente coincidem. Foi feita para mudar a _natureza_ da métrica: o ES enxerga a cauda inteira, e o VaR não. Há ainda uma razão técnica mais profunda. O ES é uma **medida coerente de risco**; o VaR não é, porque falha na propriedade da subaditividade. Em carteiras com perdas assimétricas — crédito estruturado é o caso clássico —, o VaR do conjunto pode aparecer _maior_ que a soma dos VaRs individuais. Ou seja: a métrica passa a punir a diversificação, que é o oposto do que deveria fazer. O ES não tem esse defeito. ## VaR em FIDCs: por que o número dá quase zero Aqui mora o erro mais caro que vemos na prática. A rotina é conhecida: pega-se a série histórica da cota do FIDC, calcula-se o desvio-padrão dos retornos, aplica-se a fórmula paramétrica. O resultado é um VaR próximo de zero. E então alguém conclui que o fundo é pouco arriscado. **Não é uma boa notícia — é um artefato.** **Figura 6 · Duas formas de risco que não cabem na mesma fórmula** _\[Figura: Comparação entre a distribuição simétrica de retornos de mercado e a distribuição assimétrica de perdas de crédito\]_ _No crédito, quase todos os recebíveis pagam o combinado (massa concentrada perto de zero) e poucos geram perda severa (a cauda longa). Não há ganho extraordinário do outro lado para equilibrar a curva._ ### As três razões pelas quais o número sai errado > **Razão 1 · A cota é apropriada por competência, não marcada a mercado** > > Direitos creditórios são reconhecidos por curva de apropriação. A série de retornos da cota é, por construção, artificialmente suave — ela reflete a metodologia contábil, não a oscilação econômica dos ativos. Volatilidade baixa por construção produz VaR baixo por construção. > **Razão 2 · Perda de crédito não tem forma de sino** > > O retorno de um recebível é assimétrico e truncado: no melhor cenário você recebe exatamente o combinado — não há ganho extraordinário. No pior, perde o principal. A distribuição resultante concentra massa perto de zero e estende uma cauda longa e rara de perdas severas. A curva normal não descreve isso nem de longe. > **Razão 3 · Não existe saída no horizonte do VaR** > > Um VaR de 1 ou 10 dias carrega implícita a premissa de que a posição poderia ser desmontada nesse prazo. Direitos creditórios não têm mercado secundário líquido. O horizonte economicamente relevante é o do fluxo dos recebíveis e do cronograma de amortização das cotas — não o do pregão. ### O que monitorar no lugar Em um FIDC, o risco não está na volatilidade do preço. Está na qualidade do crédito, na concentração e na capacidade da estrutura de absorver perdas. As métricas que respondem a isso são outras: - **PDD e evolução por faixa de atraso** — a deterioração aparece na migração entre faixas antes de aparecer na cota. - **Inadimplência por safra (vintage) e por cedente** — separa piora de mercado de piora de originação. - **Concentração por cedente, sacado e grupo econômico** — em FIDC multicedente, é a concentração que mata, não a oscilação. - **Índice de subordinação frente à perda esperada** — a pergunta real é se a subordinação cobre o cenário de estresse, não qual é o VaR. - **Stress test sobre a taxa de inadimplência** — estressa-se o _default_, não o preço. - **Fluxo projetado dos recebíveis contra o cronograma de amortização** — o descasamento é o risco de liquidez real do veículo. > **Quando o VaR faz sentido em um FIDC** > > Na **parcela líquida** da carteira: caixa, títulos públicos e privados que compõem a reserva de liquidez. Ali existe preço de mercado observável e o VaR mede exatamente o que se propõe a medir. A prática correta é calcular o VaR da parcela líquida e tratar o crédito com métricas de crédito. Comprimir as duas coisas em um único número é precisamente o que produz o falso conforto. > VaR, stress e liquidez precisam conversar na mesma rotina de risco. > > [Conhecer o Fundsys](https://fundsys.com.br/#demo) ## As 6 limitações do VaR — e como contorná-las > **Limitação 1 · Não diz o tamanho da perda além do corte** > > O VaR informa a fronteira e para por ali. Duas carteiras com VaR idêntico podem ter caudas radicalmente diferentes. > > **Como contornar:** Calcular Expected Shortfall junto com o VaR, sempre. São duas linhas do mesmo relatório, não uma escolha entre métricas. > **Limitação 2 · Assume normalidade quando é paramétrico** > > Retornos de mercado têm caudas mais gordas que a normal. Em crises, o que o modelo classifica como evento de mil anos acontece em semanas seguidas. > > **Como contornar:** Usar VaR histórico ou Monte Carlo com distribuição t-Student; em carteiras com cauda relevante, aplicar teoria de valores extremos (EVT). > **Limitação 3 · Não é uma medida coerente de risco** > > O VaR pode violar a subaditividade: o VaR da carteira consolidada pode superar a soma dos VaRs individuais, sugerindo que diversificar aumentou o risco. > > **Como contornar:** Usar ES para decisões de alocação e limites agregados; reservar o VaR para comunicação e comparabilidade. > **Limitação 4 · Ignora o risco de liquidez** > > O cálculo pressupõe que a posição pode ser desmontada no horizonte escolhido, ao preço de tela. Em estresse, spread abre e profundidade some. > > **Como contornar:** Ajustar o horizonte ao prazo real de desmontagem por classe de ativo e manter controle de liquidez separado, com projeção de resgates. > **Limitação 5 · Olha para trás** > > Todo VaR é estimado sobre o passado. Ele não antecipa mudança de regime, choque regulatório ou evento sem precedente na série. > > **Como contornar:** Complementar com stress test prospectivo, usando cenários hipotéticos construídos à mão — não apenas replays históricos. > **Limitação 6 · É refém da janela de dados** > > Janela curta reage rápido e oscila demais; janela longa é estável e lenta para reconhecer o aumento de risco. Nenhuma escolha é neutra. > > **Como contornar:** Rodar janelas múltiplas em paralelo e usar volatilidade condicional (EWMA ou GARCH), garantindo que ao menos uma janela contenha período de crise. ## VaR e conformidade: o que CVM e ANBIMA esperam Convém ser preciso aqui, porque circula muita imprecisão sobre o tema: **nenhuma norma da CVM obriga o uso do VaR em fundos de investimento.** O que a regulação exige é _estrutura de gestão de risco_ — política formal, métricas compatíveis com a estratégia do fundo, monitoramento efetivo e registro do que foi observado. - **Resolução CVM 175** — consolidou o marco regulatório dos fundos e reforçou a exigência de gestão de risco compatível com a natureza e a complexidade de cada veículo. - **Resolução CVM 21** — aplica-se aos gestores de recursos, exigindo regras, procedimentos e controles de risco formalizados por escrito. - **Códigos ANBIMA** — os códigos de administração e gestão de recursos de terceiros exigem monitoramento e reporte de risco, com atenção específica ao risco de liquidez. Na prática, o VaR se tornou a métrica padrão para demonstrar esse controle em fundos com risco de mercado relevante — porque é comparável entre fundos, replicável a partir dos dados e auditável. Não porque alguma norma o determine nominalmente. ### O que realmente é cobrado numa diligência - A política escrita especifica **qual métrica, qual nível de confiança, qual horizonte e qual método**? - O cálculo é **reproduzível** a partir dos dados que a gestora efetivamente arquiva? - Existe **backtesting documentado**, com histórico de exceções ao longo do tempo? - Existe **registro do que foi feito** quando um limite foi rompido — quem foi avisado, o que se decidiu, em quanto tempo? O quarto item é o que mais falha. Calcular VaR é trivial. Provar, seis meses depois, o que a equipe fez no dia em que o limite estourou — isso exige trilha de auditoria, e trilha não se produz retroativamente. ## Como operacionalizar tudo isso O conteúdo acima descreve o que uma estrutura madura de risco de mercado precisa ter. Montar isso em planilha é possível; sustentar mês após mês, com trilha auditável e sem depender de uma pessoa específica, é outra história. No módulo de **Risco e Performance** do Fundsys, esse fluxo já vem montado: - VaR nos três métodos — paramétrico, histórico e Monte Carlo — com múltiplos níveis de confiança e horizontes. - Expected Shortfall calculado em paralelo ao VaR, no mesmo relatório. - Backtesting contínuo, com contagem de exceções e classificação automática na zona de Basileia e respectivo fator de escala. - Exposição a Fatores Primitivos de Risco (FPR), volatilidade, drawdown e Sharpe na mesma visão. - Stress test com cenários configuráveis e comparação com benchmarks de mercado. - Para FIDCs: PDD, faixas de atraso, concentração por cedente e sacado, subordinação e inadimplência — as métricas que o VaR não cobre. - Histórico auditável e relatórios prontos para comitê de risco, administrador fiduciário e diligência de alocador. ## Perguntas frequentes sobre VaR #### O que é VaR em fundos de investimento? É a estimativa da perda máxima esperada da carteira em um horizonte definido, sob condições normais de mercado, a um dado nível de confiança. Um VaR de R$ 500 mil a 99% em 1 dia indica que, em 99 de cada 100 dias, a perda não deve superar esse valor. O VaR não informa o tamanho da perda quando esse limite é rompido. #### Qual a diferença entre VaR e Expected Shortfall? O VaR marca a fronteira da perda em determinado nível de confiança. O Expected Shortfall calcula a média das perdas que superam essa fronteira — ou seja, descreve o que acontece na cauda. O ES é uma medida coerente de risco (respeita a subaditividade), o que o VaR não garante, e por isso foi adotado pelo FRTB do Comitê de Basileia como métrica de risco de mercado a 97,5% de confiança. #### Devo usar 95% ou 99% de confiança? Depende do uso. O nível de 95% é mais sensível e serve bem para controle interno e limites operacionais do dia a dia. O de 99% é mais conservador e é o padrão para backtesting no critério de Basileia e para comunicação com reguladores e alocadores. Muitas gestoras calculam ambos. O essencial é que a escolha esteja formalizada na política de gestão de risco, com justificativa. #### Como fazer backtesting de VaR? Compare diariamente a perda efetivamente realizada com o VaR estimado para aquele dia e conte as vezes em que a perda superou a estimativa — as exceções. Para validar o modelo, use o P&L limpo (carteira congelada do dia anterior reavaliada com os preços de hoje), que isola o efeito de mercado. O P&L sujo, que inclui movimentações e taxas, mistura decisão de gestão com erro de modelo. #### Quantas exceções são aceitáveis? Com 99% de confiança em 250 dias úteis, esperam-se cerca de 2,5 exceções. Pelo critério de Basileia, de 0 a 4 exceções mantêm o modelo na zona verde; de 5 a 9 na zona amarela, com fator de escala crescente de 3,40 a 3,85; e 10 ou mais na zona vermelha, indicando modelo inválido. Vale notar que zero exceção também é sinal de problema — indica modelo excessivamente conservador. #### O VaR é obrigatório pela CVM? Não. Nenhuma norma da CVM impõe nominalmente o uso do VaR em fundos de investimento. O que a Resolução CVM 175, a Resolução CVM 21 e os códigos ANBIMA exigem é uma estrutura formal de gestão de risco, com métricas compatíveis com a estratégia do fundo, monitoramento e registro. O VaR se consolidou como métrica padrão para demonstrar esse controle por ser comparável, replicável e auditável. #### O VaR funciona em FIDC? Apenas parcialmente. Aplicado sobre a série da cota, tende a subestimar gravemente o risco: a cota é apropriada por competência (série artificialmente suave), a perda de crédito é assimétrica e não segue distribuição normal, e não há mercado secundário que permita desmontar a posição no horizonte do cálculo. O VaR faz sentido sobre a parcela líquida da carteira. O risco de crédito deve ser monitorado por PDD, faixas de atraso, concentração por cedente e sacado, subordinação e stress sobre a taxa de inadimplência. #### Qual método de cálculo escolher? Carteiras lineares e líquidas, sem derivativos, são bem atendidas pelo método paramétrico, que é rápido e auditável. Carteiras com histórico relevante e caudas gordas se beneficiam do VaR histórico, que não impõe forma de distribuição. Estruturas com payoff não linear — opções e derivativos — exigem Monte Carlo. A boa prática é rodar os três e comparar: divergência grande entre eles costuma sinalizar assimetria na carteira ou problema nos dados. _Publicado em 26 de agosto de 2026. Este guia consolida e substitui três artigos anteriores do blog sobre VaR, backtesting e VaR em FIDCs. Conteúdo técnico e referências regulatórias são revisados trimestralmente._ > ### Risco de mercado com trilha auditável, não com planilha > > Apresente seus fundos, dados e controles prioritários. Montamos uma demonstração do Fundsys orientada ao seu cenário — inclusive com VaR, ES e backtesting rodando sobre a sua carteira. > > [Conhecer o Fundsys](https://fundsys.com.br/#demo) [← Voltar para o blog](https://fundsys.com.br/blog)