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El número mínimo de simulaciones que se deben ejecutar para una evaluación razonablemente precisa del valor en riesgo (VaR) generalmente se considera 1 000, pero el estándar de la industria es ejecutar un mínimo de 10, 000 simulaciones.

El método de Monte Carlo para evaluar VaR es una variación del método de devoluciones históricas, que se basa en la generación de números aleatorios. La principal ventaja de este método es que normalmente considera un rango mucho más amplio de resultados posibles que el método histórico, proporcionando una evaluación más precisa del riesgo total. Los defensores del método histórico argumentan que los resultados históricos reales proporcionan una evaluación más realista de los niveles de riesgo probables, a pesar de que pueden no abarcar todos los escenarios posibles.

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VaR es una herramienta de evaluación de administración de riesgos que fue desarrollada para aumentar la medida de riesgo tradicional de la volatilidad. El problema identificado con las medidas de volatilidad es que generalmente no distinguen entre buena volatilidad y mala volatilidad. La volatilidad no es realmente un riesgo si actúa para aumentar el valor de una inversión. El VaR se basa en la evaluación de riesgos centrada en la respuesta a la pregunta de la pérdida potencial máxima, o más precisamente, la pérdida potencial máxima o el nivel de reducción temporal que razonablemente se puede esperar que ocurra. Por ejemplo, aunque es teóricamente posible experimentar una pérdida del 100% en una compra de acciones en General Motors, esa no es una posibilidad realista. El VaR se ha convertido en un método ampliamente utilizado para la evaluación de riesgos en los principales servicios financieros y empresas de inversión.

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El VaR mide las pérdidas potenciales de un activo individual o de una cartera completa de inversiones en un período de tiempo determinado y con un nivel de confianza específico. El nivel de confianza es esencialmente una medida de probabilidad. Por ejemplo, si el cálculo del VaR de un activo de inversión es de $ 1 000 durante un período de un mes con un nivel de confianza del 95%, eso significa que solo hay un 5% de probabilidad de experimentar una pérdida mayor a $ 1 000 en el marco de tiempo de un mes. Los cálculos de VaR pueden especificar cualquier nivel de confianza, pero generalmente se ejecutan para niveles de confianza del 90%, 95% o 99%.

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Los tres métodos principales utilizados para calcular el VaR son el método histórico, el método de varianza-covarianza y el método de simulación de Monte Carlo. El método histórico utiliza la entrada de los rendimientos históricos reales de un activo de inversión, reorganizándolos para que aparezcan en orden de los peores resultados de pérdidas a los mejores beneficios. El resultado generalmente se asemeja a una curva de campana estadística típica, que muestra una mayor probabilidad de rendimientos más frecuentes y la menor probabilidad de rendimientos de inversión menos comunes.

En lugar de rendimientos históricos reales, el método de Monte Carlo usa un generador de números aleatorios para producir un rango de posibles resultados de rendimiento de la inversión. Una posible debilidad del método radica en el efecto que el número inicialmente generado al azar puede tener en los resultados generales, por lo que se recomienda ejecutar al menos 1, 000 simulaciones. Cada simulación produce resultados diferentes, pero un mayor número de simulaciones da como resultado una variación promedio menor entre las simulaciones.