Mejorando la Predicción de Riesgo Financiero con Medidas Realizadas

En finanzas, entender y predecir riesgos es clave para manejar inversiones. Un método común para evaluar el riesgo es el Valor en Riesgo (VaR), que estima la posible pérdida en valor de un activo o portafolio durante un periodo determinado. Aunque el VaR se usa mucho, tiene sus limitaciones. Por ejemplo, no toma en cuenta la severidad de las pérdidas que superan el VaR predicho. Aquí es donde entra otro medida, llamada Pérdida Esperada (ES), que ofrece información sobre la pérdida promedio en los peores escenarios, haciéndola una medida más completa del riesgo.

#La Importancia de las Medidas Realizadas

Tradicionalmente, la previsión de riesgos se basaba en datos de retornos diarios. Sin embargo, con la llegada del trading de alta frecuencia, se han desarrollado medidas más refinadas usando datos intradía. Estas medidas, conocidas como medidas realizadas, incluyen herramientas como la Varianza Realizada, el rango realizado y el núcleo realizado. Proporcionan información más precisa sobre la volatilidad del mercado, mejorando las previsiones de riesgo.

#Un Nuevo Enfoque para la Previsión de Riesgos

El objetivo aquí es mejorar la previsión del VaR y ES usando múltiples medidas realizadas. El nuevo marco combina estas medidas realizadas dentro de un modelo semi-paramétrico. Esto significa que aunque usa ciertas suposiciones, también es flexible al no requerir una distribución de errores específica, que a menudo es un punto débil en muchos modelos.

Usar múltiples medidas realizadas puede captar los cambios en las condiciones del mercado de manera más efectiva. Este modelo va más allá de los enfoques estándar al considerar cómo el VaR y ES podrían relacionarse entre sí a lo largo del tiempo, llevando a una previsión más precisa.

#Cómo Funciona el Modelo

El modelo propuesto empieza con un marco matemático que incorpora las relaciones entre las medidas realizadas y las volatilidades de los retornos. Usando una técnica estadística avanzada llamada inferencia bayesiana, el modelo estima los parámetros necesarios para la previsión de riesgos. Este proceso ajusta las estimaciones basándose en nuevos datos, mejorando continuamente la precisión.

La sección empírica de esta investigación evalúa la efectividad del modelo usando datos de varios mercados bursátiles durante un periodo largo. Este extenso conjunto de datos incluye los tiempos tumultuosos durante la pandemia de COVID-19, proporcionando una prueba robusta para el rendimiento del modelo.

#Recolección y Análisis de Datos

El análisis usa datos históricos de varios mercados bursátiles importantes, incluyendo el S&P 500 y el FTSE 100, abarcando diferentes períodos económicos desde enero de 2000 hasta junio de 2022. Esta investigación divide los datos en dos partes: una fase inicial de entrenamiento y una fase posterior de prueba. Esta división permite una prueba efectiva de la precisión de la previsión.

El estudio se centra en tres medidas realizadas comunes: varianza realizada, núcleo realizado y variación bi-potencial. Estas herramientas capturan la volatilidad de diferentes maneras, y el modelo evalúa su impacto colectivo en la previsión de riesgos.

#Comparaciones de Modelos

Para validar la efectividad de este nuevo enfoque, se compara con varios modelos existentes. Estos incluyen modelos paramétricos tradicionales y otros modelos semi-paramétricos que también utilizan medidas realizadas. Al comparar la precisión de las previsiones, se puede resaltar el rendimiento del nuevo modelo.

Las evaluaciones analizan con qué frecuencia se supera el VaR predicho (conocida como la tasa de violación) y cuán cerca están las predicciones de los valores observados reales. Cada modelo se evalúa en diversas métricas para proporcionar una visión completa de sus capacidades de previsión.

#Resultados y Hallazgos

Los resultados del estudio muestran que los modelos que utilizan múltiples medidas realizadas, como el marco propuesto, generalmente superan a aquellos que utilizan solo una medida realizada. El nuevo enfoque lleva a predicciones más precisas tanto del VaR como del ES.

El rendimiento del modelo en la predicción del riesgo es particularmente notable durante períodos de estrés en el mercado, como la pandemia de COVID-19. Al usar eficazmente múltiples medidas realizadas, el modelo fue mejor para estimar el riesgo de pérdidas extremas, lo cual es crucial para la gestión del riesgo en tiempos inciertos.

#Implicaciones para las Instituciones Financieras

Entender y manejar el riesgo es vital para las instituciones financieras. Este nuevo modelo de previsión semi-paramétrico ofrece una herramienta más robusta para evaluar pérdidas potenciales. Puede ayudar a analistas financieros y gerentes de riesgo a tomar decisiones informadas, especialmente durante condiciones de mercado volátiles.

Al utilizar métodos estadísticos avanzados e incorporar múltiples medidas realizadas, las instituciones pueden mejorar sus estrategias de gestión de riesgos. Esto lleva a una mejor preparación para posibles caídas del mercado y mejora las estrategias de inversión en general.

#Direcciones Futuras

Aunque los resultados iniciales son prometedores, hay espacio para más mejoras. La investigación futura podría explorar la incorporación de medidas realizadas adicionales y variar la frecuencia de los datos utilizados. El modelo actualmente examina rezagos individuales, pero expandirse a considerar múltiples rezagos podría mejorar su efectividad.

Además, considerar relaciones alternativas entre VaR y ES podría proporcionar ideas más profundas. Esto podría implicar examinar cómo estas medidas interactúan bajo diferentes condiciones de mercado, refinando aún más la previsión del riesgo.

En conclusión, esta investigación presenta un enfoque novedoso para la previsión de riesgos financieros que combina métodos tradicionales con técnicas estadísticas modernas y fuentes de datos. Al mejorar la comprensión de la volatilidad del mercado a través de múltiples medidas realizadas, este nuevo modelo ofrece un potencial significativo para mejorar la precisión de las evaluaciones de riesgo en el sector financiero. A medida que los mercados continúan evolucionando, también deben hacerlo las herramientas y modelos que guían las decisiones de inversión. Con los avances continuos en la disponibilidad de datos y métodos analíticos, el futuro de la gestión del riesgo financiero se ve prometedor.