Trade-off entre Riesgo de Mercado y Riesgo de Inflación

Ajustado por inflación, los T-bills y las acciones tienen el mismo número de años con rentabilidad negativa. Nota: sólo la ganancia neta y realizada se puede gastar.

Medición del Riesgo

Hay varias maneras de medir el impacto del riesgo en la empresa:

• Medir el impacto de un cambio en el precio de un único factor de riesgo (enfoque intuitivo):

  • El efecto de un cambio en el factor de riesgo.
  • La probabilidad de un cambio en el factor de riesgo.

• Modelos de Regresión.

• Modelos de Simulación que permiten incorporar a las proyecciones, la posibilidad de error en la estimación del comportamiento futuro de las variables (por ejemplo, Simulación de Montecarlo).

Medidas Clásicas del Manejo de Riesgo

En mercados considerados como eficientes o «mild markets» donde se asume una distribución normal, el riesgo se puede medir a través de:

1. Desviación Estándar (clásico).
2. Value at Risk (VaR) (a partir del año 1987).
3. Shortfall Risk.

Desviación Estándar

• El riesgo se entiende por el grado en que el retorno se desvía del valor esperado.
• Medir cómo el retorno histórico se desvió de la media da una idea de la dispersión estadística y de la certeza de una inversión.
• Esto es lo que se llama Volatilidad (desviación estándar) y puede ser entendida como la desviación potencial del retorno esperado.
• La desviación estándar histórica es usada como una base para predecir desempeños futuros.
• Para calcular la desviación estándar hay que encontrar la diferencia entre los retornos individuales y la media.
• En una distribución normal, la desviación estándar significa que cerca de 2/3 de los retornos históricos se encontrarán dentro del intervalo dado por la desviación estándar.

La Distribución del Retorno

Para observar la distribución de los retornos se puede hacer un histograma como el que se muestra en la figura. Esta figura muestra que los retornos son distribuidos como una campana que representa la distribución normal (Gaussiana). La mayor frecuencia se observa en el medio y algo a la izquierda en el rango de retornos.

La Distribución Normal

La curva en forma de campana refleja la distribución de los retornos. Mientras más ancha sea la campana, menos certeza habrá.

Value At Risk (VaR)

El VaR es una medida probabilística que nos indica, para un nivel de confianza dado, cuánto es la pérdida máxima de un portafolio en un intervalo de tiempo.

• Nivel de confianza (normalmente 95%).
• Tiempo (los bancos tienen 10 días).
• Valor de la pérdida máxima o porcentaje.

Es la pérdida más grande que un portafolio puede incurrir dado un cierto período temporal y con una cierta probabilidad. Responde a la pregunta tan simple como: ¿qué tan mal pueden ir las cosas?

Aunque es la medida más utilizada y es muy útil, en período de turbulencias (y de forma preventiva también) se sugiere utilizar stress tests y/o análisis de escenarios para complementar el proceso de manejo del riesgo.

Value At Risk (VaR)

«El mayor beneficio del VaR radica en imponer una estructura metodológica estructurada para pensar críticamente sobre el riesgo. Instituciones que pasan por el proceso de cálculo de su VaR se ven obligadas a enfrentarse a su exposición a los riesgos financieros y a establecer un funcionamiento adecuado de gestión de riesgos. Así, el proceso de llegar al VaR puede ser tan importante como el propio número.»

Aunque es la medida más utilizada y es muy útil, en período de turbulencias (y de forma preventiva también) se sugiere utilizar stress tests y/o análisis de escenarios para complementar el proceso de manejo del riesgo.

Value At Risk (VaR) – Ejemplo

Ejemplo: si una cartera de acciones tiene un VaR a un día de 1 millón de USD con un nivel de confianza de 5 %, eso significa que tenemos 0.05 de probabilidad de que la cartera caiga más que este valor en un día específico, asumiendo mercados normales (1 outlier cada mes, 3 cada trimestre).

Una pérdida superior al VaR se define como un «VaR break».

Normalmente, los institucionales definen una política de manejo del riesgo respecto a la cartera consolidada, utilizando pérdidas máximas soportadas. De esta forma, el límite cuantitativo es técnico por un lado y simple de entender por el otro.

Afuera de los parámetros VaR, los riesgos empiezan a ser «timbas» y las previsiones estadísticas/probabilísticas no tienen mucho sentido (from Mild markets to Wild markets). De hecho, el VaR fue desarrollado al final de los años 80 para segregar eventos extremos que necesitan un estudio más cualitativo que cuantitativo. Eventos que necesitan más bien paralelos históricos y eventos amplios desde un punto de vista económico y financiero, y no movimientos diarios y análisis estándar.

VALUE AT RISK (VaR)

VaR is an airbag that works all the time, except when you have a serious car accident.

Críticas al VaR:

• Outliers no están tomados en consideración (Valores atípicos).
• Outliers complican más que eventos ordinarios.
• Crisis de liquidez y riesgo de liquidez no pueden ser integrados en el VaR.

VALUE AT RISK (VaR) – Fórmula

VaR = F * S * Desv. Estándar * √t

Donde:

• F = Valor que determina el valor de confianza.
• S = Monto de la cartera a precios de mercado.
• Desv. Estándar = Riesgo del activo.
• T = tiempo medido en días.