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La gestión de carteras y el riesgo asimétrico

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Esta semana voy a dedicar unas palabras a la gestión de carteras, una actividad clave dentro de los mercados, ya que cualquier tipo de inversión requiere de mecanismos de optimización de retornos y dilución del riesgo. Este artículo está pensado para aquellos que ya poseen un conocimiento amplio en la gestión de carteras, y con el objetivo de darles alguna pista de como continuar mejorando su gestión, dando pie para futura investigación y formación.

El primer modelo de gestión de carteras moderno se desarrolló en los años 50, por Harry Markowitz, con su “Modern Portfolio Theory” (MPT), consistente en un modelo matemático de optimización media-varianza. Este modelo, para simplificar, defendía:

  1. No poner todo tu dinero en un solo activo
  2. El riesgo de la cartera se ve afectado por las covarianzas (la relación de los beneficios o pérdidas de los activos entre ellos).

Sin embargo, este modelo ha sido mejorado en muchas ocasiones desde su creación, y hoy en día se ha estudiado como solucionar uno de sus problemas de creación, su concepto simétrico del riesgo.

Los modelos MPT y sus evoluciones como CAPM (Capital Asset Pricing Model), basan sus mediciones de riesgo en la varianza, una medición que recoge la volatilidad del activo a ambos lados de la media. Y si bien es cierto que los inversores se preocupan por la parte izquierda de la distribución (las pérdidas), no se preocupan, en absoluto, por movimientos anormales en la parte derecha de la distribución. Adicionalmente, los modelos iniciales de MPT y CAPM, asumen que la distribución de retornos de los activos es una distribución normal, cuando en el mundo real los activos no son “normales” sino que están más agrupados en torno a la media y poseen “colas gordas”.

Las técnicas modernas de gestión de carteras ha ido desarrollando nuevas mediciones de riesgo para paliar los efectos de los planteamientos erróneos de los modelos, y hace unos años pudimos ver el nacimiento de una herramienta hoy en día muy extendida. El VAR o “Value at Risk”, que no es más que calcular la pérdida máxima esperada dados los movimientos históricos de un activo. El VAR, permitió mostrar, de una manera sencilla e intuitiva, cual era el nivel de riesgo que se asumía al adquirir un activo. Sin embargo pese a su reciente creación (se popularizó en la primera década del siglo XXI), no recogía las diferencias entre las colas izquierda y derecha de la distribución, y seguía asumiendo la normalidad de ésta.

Así pues, siendo cada día más común, se empiezan a utilizar herramientas “asimétricas” para medir el riesgo, herramientas que consideran como negativa la parte izquierda de la distribución y que por tanto son más sensibles a la realidad de los activos.  Entre estas mediciones podemos encontrar las Semivarianzas y los “Lower Partial Moments” (LPM). Estas técnicas, suponen un incremento importante en la calidad de medición del riesgo, y por tanto pueden ayudarnos a controlar y reducir dicho riesgo. Por tanto a la hora de gestionar una cartera a nivel profesional, es importante minimizar el LPM, para que nuestra cartera posea la cola izquierda más reducida posible.

Dada la complejidad de dichas técnicas, los mejores sistemas de optimización se basan en mecanismos igualmente novedosos, como los algoritmos genéticos, de los cuales hablaremos más adelante.

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