Cómo medir el riesgo en los mercados financieros (VaR, desviación típica, etc.)

La medición del riesgo es un aspecto esencial de las finanzas, ya que ayuda a operadores/inversores, instituciones financieras y empresas a tomar decisiones informadas sobre sus operaciones, inversiones y actividades de financiación en general.

La importancia de la medición del riesgo en las finanzas puede resumirse como sigue:

• El riesgo y la rentabilidad están íntimamente ligados: en términos generales, cualquier inversión implica un intercambio entre riesgo y rentabilidad. Más rentabilidad significa más riesgo. La medición del riesgo ayuda a los inversores y a las empresas a comprender el rendimiento potencial que pueden obtener asumiendo un determinado nivel de riesgo.
• Gestión del riesgo: La medición del riesgo ayuda a identificar los riesgos potenciales y a tomar las medidas adecuadas para gestionarlos y mitigarlos. Así se evitan pérdidas financieras y se garantiza la viabilidad a largo plazo de las inversiones y las empresas.
• Cumplimiento de la normativa: Las instituciones financieras están sujetas a requisitos normativos (y medidas macroprudenciales) que les obligan a medir y gestionar los riesgos para garantizar que mantienen niveles adecuados de capital y minimizar el riesgo de insolvencia.
• Confianza de los inversores: La medición y divulgación precisa de los riesgos ayuda a los operadores/ inversores a tomar decisiones con conocimiento de causa y fomenta la confianza en los mercados financieros. Esto es particularmente importante para las instituciones que desean atraer a nuevos inversores y mantener la confianza de sus inversores actuales.

Formas de medir el riesgo en finanzas

Los principales métodos de medición del riesgo en finanzas son

Desviación típica

En finanzas, la desviación estándar se utiliza ampliamente para referirse a la posibilidad de que el rendimiento real de una inversión difiera del rendimiento esperado.

La desviación típica es una medida estadística utilizada a menudo para evaluar la variación o dispersión de un conjunto de datos.

Puede utilizarse para medir el riesgo asociado a una inversión o a cualquier otro tipo de variable financiera cuyo valor varíe con el tiempo.

Para medir el riesgo utilizando la desviación típica en finanzas, hay que seguir los siguientes pasos:

• Determinar la rentabilidad esperada de la inversión (o variable financiera): Es la rentabilidad que un operador/inversor espera recibir de una inversión. Por ejemplo, si un inversor espera que una acción rinda un 10% a lo largo de un año, ésta es su rentabilidad esperada.
• Recopilación de datos históricos: Deberá recopilar datos sobre los rendimientos de la inversión a lo largo de un periodo de tiempo. Pueden ser datos diarios, semanales, mensuales o incluso anuales. Depende de su horizonte temporal y de cómo intente medirlo.
• Calcule la rentabilidad media: Utilizando datos históricos, calcule la rentabilidad media a lo largo del periodo. Es la media de todas las rentabilidades.
• Calcule la diferencia entre cada rentabilidad y la rentabilidad media: En este paso, tomamos cada rentabilidad individual de los datos históricos y le restamos la rentabilidad media. Se obtiene así un conjunto de valores que representan la desviación de la media.
• Calcular la desviación al cuadrado: Elevar al cuadrado cada una de las desviaciones obtenidas en el paso 4 anterior. Esto se debe a que los valores de desviación pueden ser positivos o negativos, y queremos eliminar este problema elevándolos al cuadrado (para darles un valor positivo).
• Calcule la varianza: sume todas las desviaciones elevadas al cuadrado y divídalas por el número de rendimientos menos uno. Así se obtiene la varianza.
• Calcular la desviación típica: La raíz cuadrada de la varianza da la desviación típica. Es una medida de la variación o dispersión de los rendimientos de la inversión.
• Interpreta la desviación típica: Una desviación típica alta significa que los rendimientos de la inversión son más volátiles y tienen un mayor grado de riesgo (si interpretas el riesgo de esta manera). Una desviación típica baja significa que los rendimientos de la inversión son menos volátiles y tienen un menor grado de riesgo.

Warren Buffett: "La volatilidad no es una medida del riesgo".

Valor en riesgo (VaR)

El valor en riesgo (VaR) es un método estadístico utilizado para estimar la pérdida potencial de valor de una cartera de activos financieros durante un determinado periodo de tiempo, con un nivel de confianza dado.

Por ejemplo, se suele encontrar un VaR del 95% o del 99%.

Por ejemplo, un VaR del 99% en un periodo de un año indica que hay un 99% de posibilidades de que nuestra pérdida no supere los X dólares en un año.

El VaR se utiliza ampliamente en finanzas para medir y gestionar el riesgo. Se calcula estimando las pérdidas potenciales que puede sufrir una cartera en condiciones de mercado adversas.

He aquí un procedimiento paso a paso para medir el riesgo utilizando el VaR:

• Identificar la cartera que se va a analizar : El primer paso consiste en identificar la cartera que se va a analizar. Puede tratarse de un único valor, un grupo de valores o una cartera de inversión completa.
• Seleccionar un horizonte temporal: El siguiente paso consiste en determinar el horizonte temporal sobre el que se calculará el VaR. El horizonte temporal puede ser un día, una semana, un mes o cualquier otro periodo.
• Elija un nivel de confianza: El nivel de confianza es el grado de certeza con el que se estima el VaR. Como ya se ha mencionado, en finanzas se suele utilizar un nivel de confianza del 95% o del 99%. Un nivel de confianza del 95% significa que hay un 5% de posibilidades de que la pérdida real sea mayor que el VaR estimado.
• Elección de un método de cálculo del VaR: Existen varios métodos para calcular el VaR, como la simulación histórica, la varianza-covarianza y la simulación de Montecarlo. Cada método tiene sus propios puntos fuertes y débiles, y la elección del método depende de las circunstancias específicas y de los objetivos del análisis.
• Cálculo del VaR: Una vez seleccionado el método para calcular el VaR, se puede calcular el VaR. Por ejemplo, si se estima que el VaR es de 10 millones de dólares con un nivel de confianza del 95% en un horizonte temporal de un día, esto significa que hay un 5% de posibilidades de que la cartera pierda más de 10 millones de dólares durante el día siguiente.
• Interprete los resultados: El VaR proporciona una medida de la pérdida potencial de valor de una cartera en un periodo de tiempo determinado con un nivel de confianza dado. Es importante interpretar los resultados del VaR según las circunstancias específicas y los objetivos del análisis, y tener en cuenta otros factores como la liquidez, la correlación y el riesgo de cola. El VaR debe utilizarse como una herramienta de gestión del riesgo, más que como una medida definitiva del riesgo.

VaR paramétrico

El VaR paramétrico (valor en riesgo) es un método ampliamente utilizado para medir y gestionar el riesgo financiero.

Se trata de una técnica estadística utilizada para estimar la pérdida potencial máxima en que podría incurrir una cartera de instrumentos financieros, dentro de un nivel de confianza especificado, en un horizonte temporal determinado.

El método asume una determinada distribución de probabilidad para los rendimientos de la cartera, como una distribución normal o lognormal, y luego calcula la pérdida esperada en un determinado nivel de confianza basado en esta distribución.

Para calcular el VaR paramétrico, suelen seguirse los siguientes pasos:

• Definir la cartera: se trata de seleccionar los instrumentos financieros que componen la cartera y determinar su ponderación.
• Definir el horizonte temporal: es el periodo de tiempo sobre el que se calcula el VaR, por ejemplo un día o un mes.
• Elegir un nivel de confianza: es la probabilidad de que la pérdida real no supere la estimación del VaR. Por ejemplo, un nivel de confianza del 95% significa que hay un 5% de posibilidades de que la pérdida real supere el VaR estimado.
• Estimar la rentabilidad y la volatilidad esperadas de la cartera: consiste en utilizar datos históricos u otros métodos para estimar la media y la desviación típica de la rentabilidad de la cartera en el horizonte temporal elegido.
• Calcular el VaR: consiste en utilizar la media y la desviación típica estimadas de los rendimientos de la cartera para calcular el VaR al nivel de confianza elegido. Por ejemplo, una estimación del VaR del 95% sería la pérdida esperada que no se superaría con una probabilidad del 95%.

El VaR paramétrico es un método sencillo y muy utilizado para medir y gestionar el riesgo financiero.

Sin embargo, tiene limitaciones, como la asunción de una distribución de probabilidad específica para los rendimientos de la cartera, que no siempre se cumple en la realidad.

Por ello, es importante utilizar otras técnicas de gestión del riesgo y supervisar continuamente el rendimiento y el riesgo de la cartera.

VaR de Montecarlo

El valor en riesgo (VaR) de Montecarlo es una forma de estimar las pérdidas potenciales en que podría incurrir una cartera de inversión en un horizonte temporal dado, con un nivel de confianza determinado.

Se trata de una técnica no paramétrica (es decir, que no se basa en una distribución estadística predeterminada), basada en la simulación de miles o millones de escenarios posibles con movimientos aleatorios del mercado y en el uso de análisis estadísticos para calcular las pérdidas esperadas.

El método Monte Carlo VaR requiere la modelización de una cartera de inversión, así como de las variables de mercado que influyen en su rendimiento - por ejemplo, los precios de las acciones, los tipos de interés y los tipos de cambio.

El modelo puede ser un modelo simple de un factor o un modelo más complejo de múltiples factores que incorpore correlaciones entre variables.

La simulación suele realizarse a lo largo de un horizonte temporal fijo y consiste en generar aleatoriamente valores para las variables del mercado y, a continuación, utilizar el modelo de cartera para calcular los valores resultantes de la cartera.

Tras realizar la simulación varias veces, los valores resultantes de la cartera se utilizan para estimar la distribución de probabilidad de las pérdidas potenciales de la cartera.

El VaR se calcula entonces como el importe de las pérdidas que podría sufrir la cartera a lo largo del horizonte temporal, con un nivel de confianza especificado, como el 99%, el 95% o el 90%.

Por ejemplo, si el VaR del 99% de una cartera es de 1 millón de dólares, esto significa que existe una probabilidad del 99% de que la cartera no pierda más de 1 millón de dólares en el horizonte temporal dado.

Una de las ventajas del método VaR de Montecarlo es que capta las complejas relaciones entre las variables de mercado y la cartera, y puede utilizarse para estimar el VaR de carteras con instrumentos no lineales o dependientes de la trayectoria, como opciones, derivados y productos estructurados.

Sin embargo, el método es computacionalmente intensivo y requiere un gran número de simulaciones para producir estimaciones precisas del VaR.

También requiere una calibración cuidadosa de los parámetros del modelo, incluida la elección de las variables de mercado, el horizonte temporal y el nivel de confianza.

Valor en riesgo condicional (CVaR)

El Valor en Riesgo Condicional (CVaR) estima las pérdidas potenciales en que podría incurrir una cartera de inversión por encima de un determinado umbral, como el peor escenario.

A diferencia del Valor en Riesgo (VaR), que sólo mide la pérdida esperada en un único escenario, el CVaR tiene en cuenta las pérdidas potenciales en todos los escenarios que superen el umbral del VaR.

El CVaR puede calcularse determinando en primer lugar el VaR de una cartera con un nivel de confianza determinado, por ejemplo el 95% o el 99%.

El VaR es el importe máximo de pérdida potencial que puede esperarse con un determinado nivel de probabilidad.

Una vez calculado el VaR, la cartera se clasifica en función de sus pérdidas potenciales, de mayor a menor.

A continuación, se calcula el CVaR tomando la media de todas las pérdidas que superan el nivel del VaR.

Por ejemplo, supongamos que una cartera tiene un VaR de 1 millón de dólares con un nivel de confianza del 99%.

A continuación, se ordena la cartera por pérdidas potenciales y se observa que las pérdidas que superan el millón de dólares tienen un valor medio de 1,5 millones de dólares.

Esto significa que el CVaR de la cartera es de 1,5 millones de dólares.

El CVaR proporciona una medida del riesgo más completa que el VaR, ya que tiene en cuenta las pérdidas potenciales más allá del peor escenario.

Esto puede ser especialmente útil para los inversores con una baja tolerancia al riesgo o que se centran en la protección frente a las pérdidas.

Sin embargo, el CVaR requiere el uso de datos históricos para estimar las probabilidades de pérdidas potenciales, que pueden estar sujetas a error debido a las cambiantes condiciones del mercado.

También es importante señalar que el CVaR no es una garantía del rendimiento real de la cartera, sino más bien una medida estadística del riesgo potencial.

Pérdida esperada

El expected shortfall (ES) mide la pérdida potencial de una inversión o cartera de inversiones por encima de un determinado umbral.

Es una medida del riesgo más completa que el Valor en Riesgo (VaR), que sólo proporciona una estimación de la pérdida potencial hasta un determinado umbral.

El SE tiene en cuenta el riesgo de cola, es decir, el riesgo de grandes pérdidas más allá de lo previsto por el VaR.

Para medir el riesgo utilizando el Expected Shortfall, se pueden seguir los siguientes pasos:

• Definir un nivel de confianza o umbral. Se trata del nivel de riesgo que el inversor está dispuesto a aceptar. Por ejemplo, si el nivel de confianza es del 95%, el inversor sólo está dispuesto a aceptar una pérdida potencial por encima de este nivel el 5% de las veces.
• Calcule el VaR con el nivel de confianza definido en el paso 1. El VaR es la pérdida máxima que puede producirse con una determinada probabilidad. Por ejemplo, si el nivel de confianza es del 95%, el VaR a este nivel será la pérdida que no se superará con una probabilidad del 95%.
• Estime la pérdida esperada más allá del VaR al nivel de confianza definido en el paso 1. Esto puede hacerse tomando la media de todas las pérdidas que superan el VaR en el nivel de confianza.
• La pérdida esperada es la suma del VaR y la pérdida esperada por encima del VaR. En otras palabras, es la pérdida esperada por encima del umbral definido en el paso 1.

Por ejemplo, supongamos que un inversor tiene una cartera con un VaR de 10.000 dólares con un nivel de confianza del 95%.

El inversor desea estimar la pérdida potencial más allá de este nivel.

Tras analizar los datos históricos, el inversor estima que la pérdida esperada más allá del VaR es de 5.000 $.

Por lo tanto, el expected shortfall con un nivel de confianza del 95% es de 15.000 $, que es la suma del VaR y la pérdida esperada por encima del VaR.

El uso del Expected Shortfall como medida del riesgo puede ayudar a los inversores a estimar mejor las pérdidas potenciales de sus inversiones y a tomar decisiones de gestión del riesgo más informadas.

Sin embargo, es importante señalar que el Expected Shortfall se basa en datos históricos y no tiene en cuenta acontecimientos inesperados o cambios en las condiciones del mercado.

Por lo tanto, debe utilizarse como medida de riesgo complementaria a otras medidas y métodos de análisis.

Beta

En finanzas, el concepto de beta se utiliza para medir el riesgo de un determinado activo o cartera en relación con el mercado en general.

La beta es un valor numérico que indica la volatilidad de un activo en relación con un índice de referencia, como el S&P 500. La beta se calcula comparando los rendimientos de un activo con los rendimientos del índice de referencia a lo largo de un periodo de tiempo.

La beta se calcula comparando los rendimientos de un activo con los rendimientos del índice de referencia durante un periodo de tiempo.

Una beta de 1 indica que el activo tiene el mismo nivel de volatilidad que el mercado, una beta superior a 1 indica que el activo es más volátil que el mercado, y una beta inferior a 1 indica que el activo es menos volátil que el mercado.

Para medir el riesgo mediante la beta, los inversores utilizan la siguiente fórmula:

Riesgo = beta x (rentabilidad del mercado - tipo sin riesgo)

La rentabilidad del mercado es la rentabilidad del índice de referencia y el tipo sin riesgo es la rentabilidad de un activo sin riesgo, como los bonos del Tesoro estadounidense.

Multiplicando la beta por la diferencia entre la rentabilidad del mercado y el tipo sin riesgo, los inversores pueden calcular el exceso de rentabilidad que debería generar un activo en función de su nivel de riesgo. Este exceso de rentabilidad se denomina "prima de riesgo" del activo.

Los inversores pueden utilizar la beta para tomar decisiones de inversión comparando la beta de diferentes activos o carteras.

Los activos con una beta más alta se consideran más arriesgados que los que tienen una beta más baja, y los inversores pueden exigir una mayor rentabilidad esperada para invertir en un activo más arriesgado.

Por el contrario, los activos con una beta más baja se consideran menos arriesgados y pueden tener una rentabilidad esperada menor.

Ratio de Sharpe, Sortino y Treynor

En finanzas, se suelen utilizar varios ratios para medir el riesgo de una inversión.

Entre ellos se encuentran el ratio de Sharpe, el ratio de Sortino y el ratio de Treynor.

A continuación se explica cómo puede utilizarse cada uno de estos ratios para medir el riesgo:

Ratio de Sharpe

El ratio de Sharpe es una medida de la rentabilidad ajustada al riesgo de una inversión.

Compara el exceso de rentabilidad de la inversión sobre el tipo sin riesgo con la desviación típica de la rentabilidad de la inversión.

La fórmula del ratio de Sharpe es la siguiente

Ratio de Sharpe = (Rentabilidad esperada - Tipo sin riesgo) / Desviación típica

Un ratio de Sharpe elevado significa que la inversión tiene un mejor rendimiento por unidad de riesgo asumido (medido por la volatilidad).

Suele utilizarse para comparar la rentabilidad ajustada al riesgo de distintas inversiones.

Ratio de Sortino

El ratio Sortino es similar al ratio Sharpe, pero sólo tiene en cuenta el riesgo a la baja de una inversión.

El ratio de Sortino mide el exceso de rentabilidad de la inversión por encima de la rentabilidad mínima aceptable (MAR) frente al riesgo a la baja de la inversión.

La fórmula del ratio de Sortino es la siguiente:

Ratio de Sortino = (Rentabilidad prevista - MAR) / Diferencia a la baja

Un ratio de Sortino elevado indica que la inversión ha proporcionado una mayor rentabilidad por unidad de riesgo a la baja asumido.

Generalmente se utiliza para evaluar inversiones con alto riesgo a la baja.

Ratio de Treynor

El ratio de Treynor es una medida de la rentabilidad ajustada al riesgo de una inversión en relación con el mercado.

El ratio de Treynor considera el exceso de rentabilidad de la inversión sobre el tipo sin riesgo en relación con la beta de la inversión, que mide la sensibilidad de la inversión a los movimientos del mercado.

La fórmula del coeficiente de Treynor es la siguiente:

Ratio de Treynor = (Rentabilidad prevista - Tipo sin riesgo) / Beta

Un mayor ratio de Treynor indica que la inversión ha proporcionado un mayor rendimiento por unidad de riesgo de mercado asumido.

El ratio de Treynor se utiliza con mayor frecuencia para evaluar el rendimiento de los fondos de inversión gestionados activamente.

En resumen, cada uno de estos ratios puede utilizarse para medir el riesgo de una inversión de diferentes maneras.

El ratio de Sharpe y el ratio de Sortino se utilizan para medir los rendimientos ajustados al riesgo, mientras que el ratio de Treynor se utiliza para medir el rendimiento de un fondo en relación con el mercado.

Los tres ratios pueden proporcionar información sobre el riesgo de una inversión y ayudar a los inversores a tomar decisiones con mayor conocimiento de causa.

Riesgo sistemático y no sistemático

En finanzas y trading, hay dos tipos de riesgo que los inversores y traders deben tener en cuenta a la hora de tomar decisiones de inversión: el riesgo sistemático y el riesgo no sistemático.

Riesgo sistemático

El riesgo sistemático, también conocido como riesgo de mercado o riesgo no diversificable, es el riesgo inherente al mercado o a la economía en su conjunto y afecta a todas las inversiones en ese mercado.

Este tipo de riesgo no puede eliminarse mediante la diversificación porque está presente en todas las inversiones.

Ejemplos de riesgos sistemáticos son las variaciones de los tipos de interés, la inestabilidad política, la inflación, las guerras y las catástrofes naturales.

El riesgo sistemático puede tener un impacto significativo en el rendimiento global de una cartera de inversión.

Riesgo no sistemático

Por el contrario, el riesgo no sistemático, también conocido como riesgo específico o riesgo diversificable, es un riesgo específico de una empresa o sector que puede reducirse mediante la diversificación.

Este tipo de riesgo es específico de una inversión concreta y puede estar causado por factores como la mala gestión de la empresa, la retirada de productos o las interrupciones de la cadena de suministro.

El riesgo no sistemático puede reducirse invirtiendo en una cartera diversificada que incluya una variedad de empresas y sectores, repartiendo así el riesgo y reduciendo el impacto de los resultados de una sola empresa en el conjunto de la cartera.

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FAQ - Cómo medir el riesgo en finanzas

Conclusión - Cómo medir el riesgo en finanzas

En finanzas, el riesgo se refiere a la posibilidad de pérdidas o resultados negativos asociados a una inversión o decisión financiera.

Medir el riesgo es una parte esencial del análisis financiero y existen varios métodos para hacerlo.

Un método habitual es utilizar la desviación típica, que mide la variabilidad de los rendimientos en torno a la media.

Otro método es la beta, que mide la sensibilidad de los rendimientos de un activo al mercado en general.

Otras medidas son el valor en riesgo (VaR), que estima la pérdida potencial de una cartera en condiciones de mercado adversas, y la ratio de Sharpe, que compara la rentabilidad de una inversión con su riesgo.