VaR는 일정한 신뢰수준 하에서 일정 보유기간 동안 초과하지 않을 것으로 예상되는 최대 손실액을 의미한다. 예를 들어 99% 1일 VaR가 3억 원이면 정상적으로는 하루 손실이 3억 원을 넘지 않을 확률이 99%이고, 1% 확률로는 초과할 수 있다. VaR의 핵심 구성요소는 신뢰수준, 보유기간, 손실금액이다. 위험을 숫자로 단일화해 포트폴리오 전체 위험을 한눈에 파악하는 것이 큰 장점이다.
VaR 계산방법은 세 가지가 대표적이다. 분산-공분산법은 수익률의 정규분포 가정을 전제로 하며 빠르고 구현이 용이하나 현실시장 반영이 제한적이다. 역사적 시뮬레이션법은 과거 데이터로 실제 손실분포를 반영하지만 미래에 대한 가정은 여전히 필요하다. 몬테카를로 시뮬레이션법은 무수한 가상시나리오를 생성해 비선형 구조까지 반영 가능하나 계산비용이 크고 모형설정에 민감하다.
변동성은 VaR의 주된 변수로, 상관관계와 분산효과도 포트폴리오 위험에 영향을 준다. 금융기관은 VaR를 기준으로 위험한도나 자본적정성의 판단을 수행하며, 트레이딩 부문과 내부모형, 백테스팅, 스트레스 테스트, 시나리오 분석 등과 함께 운용한다. 바젤 규제 하에서는 내부모형 기반의 VaR 활용이 가능하지만 2008년 위기 이후 꼬리위험의 한계가 지적되었고, 이에 보완되는 Expected Shortfall(ES)과 스트레스 테스트가 중요해졌다.
ES는 VaR를 초과한 손실의 평균을 측정하는 보수적 지표로 부상했고, FRTB 도입으로 VaR에서 ES 중심으로 위험측정 체계가 전환되는 흐름이 마련되었다. 실무에서는 여전히 VaR가 직관성, 계산용이성, 보고체계 용이성 때문에 널리 사용되며 ES와 상호보완적으로 적용된다. 또한 신용위험의 Credit VaR, 운영위험의 Operational VaR, 유동성위험을 반영한 Liquidity-Adjusted VaR 등 다양한 확장도 존재한다. 미래에는 AI·빅데이터·기후위험 분석 등이 더해져 위험측정의 정확성과 적응성이 높아질 가능성이 크다.
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