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El VaR, la técnica que hundió a Wall Street

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Olvídese del VAN (Valor Actual Neto) y la TIR (Tasa Interna de Retorno) el VaR (Valor en Riesgo) es la nueva metodología para el análisis de riesgo.

Así rezaban las campañas promocionales de esta nueva metodología que cundió en Wall Street y que la arrastró al precipicio. En términos simples, el VaR cuantifica la exposición al riesgo de mercado, utilizando las técnicas estadísticas tradicionales, pero en análisis de tiempo demasiado corto. El VaR mide la pérdida que se podría sufrir en condiciones normales de mercado con un nivel de confianza del 95%. Por ejemplo, un inversionista que tiene un portafolio de activos por un valor de 10 millones de euros, puede establecer que su VaR diario es de 250.000 euros (al 95% de confianza). Es decir que sólo un día de cada 20 de operaciones del mercado (1/20 = 5%) puede tener una pérdida igual a 250 mil euros.

Esto, que en la teoría funciona perfectamente, fue adoptado y popularizado a principios de los 90 por un puñado de matemáticos que lo aplicaron en JP Morgan. El gran atractivo del VaR era su simplicidad de cálculos, lo que lo diferenciaba del modelo CAPM (capital asset pricing model), ideado por Markowitz en los años 50 y uno de los más difundidos en la cuantificación del riesgo. Los éxitos primerizos del VaR en JP Morgan marcaron una rápida escalada a la masificación de su uso, pese al excesivo y temerario riesgo que ya, a fines de los 90, amenazaba con derribar a todo el sistema.

En su forma más común, el VaR mide los límites de riesgo de una cartera en un período de corta duración bajo el supuesto de un mercado “normal”. Por ejemplo, la probabilidad de que pierda los 10 millones de euros es del 1%. La sencillez de su razonamiento lo llevó a adquirir gran popularidad además de que podía aplicarse a todo tipo de activos. Hasta el Comité de Basilea de Supervisión Bancaria validó esta nueva herramienta autorizando a las empresas y bancos a recurrir a sus propios cálculos de VaR para fijar sus requisitos de capital. Con esta autorización explícita, muchas empresas y bancos hicieron uso del apalancamiento del 1%.

Lo que nadie advirtió fue lo que podía ocurrir en el caso de que se diera ese 1% fatídico, es decir, que se encontrara un cisne negro. Por lo general, gran parte de las teorías científicas (positivismo de Popper) se conforman con explicar el 99% y el estudio de ese 1% lo consideran irrelevante, un “error” o mera “falla” del sistema; de ahí que Popper (padre intelectual de Friedman) valide tan rápidamente la autorregulación de los mercados.

Si bien lo que puede ocurrir en ese 1% es sencillamente catastrófico, además hay que reconocer que la medición del 99% es bastante imprecisa. Como en todo, las teorías de las probabilidades apelan a escenarios más normales que complejos, por tanto, cuando se rompe toda normalidad, es decir, cuando no tenemos sólo un cisne negro sino toda una manada, toda esa operatoria debería apelar a los máximos resguardos, como un barco en medio de la tormenta. No obstante, se permite que siga el juego pese a los varios knock-out técnicos que acumula el sistema.

Al comparar los resultados del Dow Jones durante el mes de octubre, llegamos a dos cambios diarios con más del 10%. La desviación estándar para los cambios diarios del período 1971-2008 fue del 1,032%, lo que indica que los movimientos de la magnitud de los ocurridos en octubre sólo pueden ocurrir una vez cada 73 a 603 billones de años. Si recordamos que nuestro universo tiene 20 mil millones de años (según el cálculo de la mayoría de los físicos), los teóricos de las finanzas habrían tenido que esperar otro billón de universos para observar uno de estos cambios. Pero ocurrió dos veces en el mismo mes. Todo un milagro.

Esto fue lo que llevó a Alan Greenspan a pedir excusas cuando hizo su mea culpa hace unos meses. Tras señalar que había varios Premios Nobel detrás de estas teorías, declaró:

“Todo el edificio intelectual se ha derrumbado debido a que la introducción de datos en los modelos de gestión de los riesgos cubiertos ha tenido en las últimas décadas un período de euforia. Si los modelos hubiesen incorporado tiempos más largos, las exigencias habrían sido mayores y hoy el mundo financiero estaría en mucho mejor pie.”

¿Se comprende por qué estamos en un gran atolladero, y de difícil solución? Y como el sistema no tenía botes salvavidas; no hay nada que pueda sacarnos de este remolino (más bien círculo de acreción) que crece día a día.

Imagen | epicharmus

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