El papel de los activos sin riesgo en finanzas
Explora la importancia de los activos sin riesgo y su impacto en las inversiones.
Davide Lauria, JiHo Park, Yuan Hu, W. Brent Lindquist, Svetlozar T. Rachev, Frank J. Fabozzi
― 10 minilectura
Tabla de contenidos
- El papel de los activos seguros
- La crisis financiera de 2008
- El concepto de tasa de riesgo sin sombra
- De la teoría a la práctica
- Trabajando con la volatilidad
- El proceso de cálculo
- Aplicando la tasa de riesgo sin sombra
- La inmersión en datos
- El impacto del tamaño del grupo
- Observando el comportamiento del deflactor de precios
- Los desafíos por delante
- Conclusión
- Fuente original
En el mundo de las finanzas, a menudo escuchamos sobre "activos sin riesgo". Suenan como unicornios financieros, demasiado buenos para ser verdad, ¿verdad? Sin embargo, tienen un papel importante en cómo funcionan los mercados financieros. Entonces, ¿qué son estos seres misteriosos y cómo afectan nuestras inversiones?
Primero, desglosamos lo que queremos decir con "activos sin riesgo". Imagina que tienes una alcancía. Metes un dólar, y sigue valiendo un dólar cuando lo sacas. No se necesitan trucos contables ni explicaciones largas, solo efectivo frío y duro. Eso es un poco como un activo sin riesgo, donde el valor se mantiene estable sin necesidad de un escrutinio intenso o un consultor financiero que explique qué está pasando.
El papel de los activos seguros
Los activos seguros ocupan un lugar crucial en las finanzas. Los bancos, los gobiernos e incluso tu vecino que siempre guarda efectivo debajo del colchón dependen de estos activos. Se utilizan para cumplir regulaciones, sirven como puntos de referencia de precios e incluso actúan como garantía en acuerdos financieros.
Con los años, la cantidad de activos financieros en los EE. UU. ha aumentado enormemente. ¡De hecho, ha saltado alrededor del 250% desde 1952! Sin embargo, sorprendentemente, la parte de deuda segura en la economía ha permanecido estable en alrededor del 32%. Esto podría compararse con una tienda que agrega más y más productos pero mantiene el mismo número de cajas. Frustrante, ¿verdad?
Mientras la cantidad total de activos crece, la naturaleza de los activos seguros ha cambiado. Lo que antes consistía principalmente en bonos del gobierno y efectivo ahora está siendo reemplazado por productos financieros innovadores, gracias a la aparición de la banca en la sombra. Estos bancos en la sombra no tienen que seguir las mismas reglas que los bancos tradicionales, lo que les permite apalancar sus activos más y potencialmente asumir más riesgos.
La crisis financiera de 2008
La importancia de los activos seguros se hizo dolorosamente clara durante la crisis financiera de 2008. Todos recordamos ese tiempo: las casas valían menos que un donut, ¡y los bancos se comportaban como el salvaje oeste! Después de este descontento, se implementaron regulaciones como la Ley Dodd-Frank para ayudar a estabilizar las cosas, pero también redujeron la disponibilidad de activos seguros.
Numerosos estudios han señalado los desafíos de tener menos activos seguros. La falta de opciones seguras puede crear inestabilidad y dificultar que los sistemas financieros operen sin problemas. Esta situación puede llevar a pánicos más frecuentes e incluso empeorar las recesiones económicas.
El concepto de tasa de riesgo sin sombra
Ahora, pasemos a la idea de una tasa de riesgo sin sombra. Este término suena como algo sacado de una novela de ciencia ficción sobre economía. Se refiere a una especie de tasa de interés teórica para un mundo sin activos sin riesgo tradicionales. El concepto surgió de la realización de que incluso sin estos activos tradicionales, podemos derivar una especie de tasa "sin riesgo" del comportamiento de los activos arriesgados.
¿Cómo averiguamos esta tasa de riesgo sin sombra? Se basa en la deriva de lo que llamamos un deflactor de precios de estado. Piénsalo como una forma elegante de entender cómo podemos fijar precios en activos arriesgados mientras imaginamos que hay una opción libre de riesgo flotando en el fondo.
Para calcular esta tasa de riesgo sin sombra, podemos observar patrones en los precios de los activos a lo largo del tiempo. Si todos estos precios estuvieran en una montaña rusa suave, ¡no tendríamos que escribir sobre nada interesante hoy! Los precios de los activos son influenciados por muchos factores, incluyendo la Volatilidad del mercado y los retornos basados en las condiciones económicas.
De la teoría a la práctica
Aunque esto suena como una teoría divertida e interesante, no es algo que podamos mantener solo en nuestra cabeza. Para llevar esta teoría a la práctica y aplicarla en situaciones de la vida real, la gente ha desarrollado metodologías prácticas. Un enfoque implica usar datos históricos para estimar esta tasa de riesgo sin sombra.
Imagina intentar encontrar un mapa del tesoro basado en pistas del pasado. Los expertos financieros hacen algo similar con el análisis de datos. Al usar técnicas como el análisis de componentes principales, podemos modelar cómo se comportan varios activos arriesgados en relación entre sí. Este método nos ayuda a entender cómo diferentes factores han influido en el rendimiento de los activos a lo largo del tiempo.
Trabajando con la volatilidad
¡Pero no se detiene ahí! También necesitamos evaluar la volatilidad. La volatilidad es como un emocionante paseo en montaña rusa de los precios de los activos: puede subir, bajar y girarte sin previo aviso. Entender cuánto fluctúan los precios nos ayuda a tener una imagen más clara de las inversiones con las que estamos tratando.
Para mantener nuestras cálculos estables, podemos aplicar algunas técnicas de regularización. Piensa en la regularización como un cinturón de seguridad financiero. Ayuda a mantener nuestras estimaciones en buen camino cuando las condiciones cambian rápidamente. De esta manera, podemos disfrutar el paseo sin ser lanzados demasiado.
El proceso de cálculo
Entonces, ¿cómo calculamos esta tasa de riesgo sin sombra? Primero, recopilamos datos históricos sobre los precios de los activos. Con estos datos, observamos los retornos y cómo cambian, lo que nos da información sobre la volatilidad. Usando el análisis de componentes principales, podemos identificar los factores más influyentes en el rendimiento de los activos.
Luego, creamos una matriz que captura estas relaciones. Esta matriz es como un rompecabezas, donde cada pieza encaja para revelar una imagen más grande. Necesitamos asegurarnos de que las piezas del rompecabezas no se desordenen demasiado, ahí es donde entra la regularización. Se asegura de que nuestras estimaciones se mantengan confiables incluso cuando algunas piezas son un poco ásperas.
Una vez que tenemos todos nuestros datos y herramientas listos, podemos calcular la tasa de riesgo sin sombra. Es un poco como el chef que prepara un platillo complicado: necesitas los ingredientes correctos y el método de cocción adecuado para lograr algo delicioso.
Aplicando la tasa de riesgo sin sombra
Ahora que hemos preparado nuestra tasa de riesgo sin sombra, ¿qué podemos hacer con ella? Esta tasa puede ayudar a distinguir entre varias clases de activos. Si una clase de activos tiene una tasa de riesgo sin sombra más alta, puede ser vista como una opción de inversión más deseable en comparación con otras con tasas más bajas.
Digamos que tienes una opción entre dos tipos de inversiones. Una tiene una tasa de riesgo sin sombra más alta, mientras que la otra no. Si buscas minimizar riesgos pero aún así obtener algunos retornos, podrías inclinarte por la inversión con la tasa más alta. Es similar a elegir entre dos sabores de helado: uno es un clásico de vainilla, y el otro es de menta con chispas de chocolate, pero la menta se beneficia de un espolvoreado de polvo de hada que promete un sabor más emocionante.
La inmersión en datos
Para ver la aplicación práctica de este concepto, los investigadores han examinado varios conjuntos de datos de acciones y fondos cotizados (ETFs). Analizan cómo se desempeñan diferentes grupos de activos a lo largo del tiempo, comparando sus tasas de riesgo sin sombra para ver cuáles tienen un mejor rendimiento.
Usando métodos como ventanas móviles, pueden calcular tasas de riesgo sin sombra a lo largo de diferentes períodos y observar los cambios. Este proceso es un poco como examinar un diario del rendimiento de los activos: mirando las entradas de diferentes momentos para detectar patrones y cambios en el comportamiento.
El impacto del tamaño del grupo
Al examinar grupos más grandes de activos, los investigadores encontraron que el rendimiento puede variar drásticamente. Al observar una colección de 1252 acciones en lugar de solo 28, notaron que el comportamiento de la tasa sin riesgo cambiaba. Es como comparar una reunión familiar pequeña con un gran festival: ¡diferentes dinámicas en juego!
Los hallazgos indican que los grupos más grandes tienden a tener mayor volatilidad y cambios en las condiciones, lo que significa que la tasa de riesgo sin sombra puede comportarse de manera bastante diferente. Esta información es importante para los inversores que quieren ser conscientes de los riesgos que enfrentan.
Observando el comportamiento del deflactor de precios
Uno de los resultados emocionantes de esta investigación es la capacidad de observar cómo se comporta el deflactor de precios de estado a lo largo del tiempo. Podemos observar su deriva y volatilidad total para ver cómo cambian estos elementos y qué podrían implicar sobre las condiciones del mercado.
A medida que ocurren fluctuaciones, rastrear estos comportamientos puede revelar información crítica sobre el entorno económico en general. Así como chequear el clima antes de salir, puede ayudar a los inversores a decidir cómo posicionarse en el mercado.
Los desafíos por delante
Aunque todo esto suena genial, hay desafíos. La suposición de que los precios de los activos siempre siguen un patrón predecible puede ser defectuosa. A veces, el comportamiento de la vida real no se ajusta de manera ordenada en el papel. A medida que cambian los mercados, también lo hará la necesidad de ajustar cálculos y modelos.
La tarea de crear una tasa de riesgo sin sombra para varios tipos de activos y diferentes mercados requerirá más investigación y perfeccionamiento. Los mercados financieros son complejos y, a medida que evolucionan, también deben hacerlo nuestras herramientas para entenderlos.
Conclusión
Al final, el concepto de la tasa de riesgo sin sombra es una mirada fascinante a cómo las finanzas pueden adaptarse a una nueva realidad. Al reconocer que los activos sin riesgo tradicionales no siempre están disponibles, podemos desarrollar enfoques innovadores para fijar precios del riesgo y tomar decisiones de inversión informadas.
Mientras navegamos por el paisaje en constante cambio de las finanzas, estas metodologías pueden ayudarnos a allanar el camino hacia mejores decisiones. Así como tener un mapa confiable al salir de la ruta marcada, la tasa de riesgo sin sombra proporciona una luz guía en el complejo mundo de las inversiones.
Así que la próxima vez que alguien mencione activos sin riesgo, puedes asentir con conocimiento y tal vez incluso hacer una broma sobre la naturaleza mística de esos tesoros elusivos. Después de todo, ya sea que estemos hablando de dinero o helado, ¡siempre es bueno mantenerlo divertido!
Título: An Empirical Implementation of the Shadow Riskless Rate
Resumen: We address the problem of asset pricing in a market where there is no risky asset. Previous work developed a theoretical model for a shadow riskless rate (SRR) for such a market in terms of the drift component of the state-price deflator for that asset universe. Assuming asset prices are modeled by correlated geometric Brownian motion, in this work we develop a computational approach to estimate the SRR from empirical datasets. The approach employs: principal component analysis to model the effects of the individual Brownian motions; singular value decomposition to capture the abrupt changes in condition number of the linear system whose solution provides the SRR values; and a regularization to control the rate of change of the condition number. Among other uses (e.g., for option pricing, developing a term structure of interest rate), the SRR can be employed as an investment discriminator between asset classes. We apply the computational procedure to markets consisting of groups of stocks, varying asset type and number. The theoretical and computational analysis provides not only the drift, but also the total volatility of the state-price deflator. We investigate the time trajectory of these two descriptive components of the state-price deflator for the empirical datasets.
Autores: Davide Lauria, JiHo Park, Yuan Hu, W. Brent Lindquist, Svetlozar T. Rachev, Frank J. Fabozzi
Última actualización: 2024-11-11 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.07421
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.07421
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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