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Modelización del riesgo financiero

La modelización del riesgo financiero consiste en el uso de técnicas matemáticas y econométricas formales para medir, monitorear y controlar el riesgo de mercado , el riesgo cre...

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La modelización del riesgo financiero consiste en el uso de técnicas matemáticas y econométricas formales para medir, monitorear y controlar el riesgo de mercado , el riesgo crediticio y el riesgo operativo en el balance de una empresa , en el libro mayor de activos financieros negociables de un banco o en el valor de la cartera de un gestor de fondos ; véase Gestión del riesgo financiero . La modelización del riesgo es una de las muchas subtareas dentro del ámbito más amplio de la modelización financiera .

Solicitud

La modelización de riesgos utiliza diversas técnicas, como el riesgo de mercado , el valor en riesgo (VaR), la simulación histórica (SH) o la teoría de valores extremos (TVE), para analizar una cartera y predecir las pérdidas probables derivadas de distintos riesgos. Como se mencionó anteriormente, estos riesgos suelen agruparse en las categorías de riesgo de crédito , riesgo de mercado , riesgo de modelo , riesgo de liquidez y riesgo operativo .

Muchas grandes empresas intermediarias financieras utilizan modelos de riesgo para ayudar a los gestores de cartera a evaluar la cantidad de reservas de capital que deben mantener y para orientar sus compras y ventas de diversas clases de activos financieros .

La propuesta de Basilea II exige que los distintos reguladores nacionales de instituciones de depósito elaboren modelos formales de riesgo para todas las principales entidades bancarias internacionales. Anteriormente, el análisis de riesgos se realizaba de forma cualitativa, pero ahora, gracias al desarrollo de potentes programas informáticos, el análisis cuantitativo de riesgos puede llevarse a cabo de forma rápida y sencilla.

Crítica

Actualmente se sabe que modelar los cambios mediante distribuciones con varianza finita es inapropiado. Benoît Mandelbrot descubrió en la década de 1960 que los cambios en los precios de los mercados financieros no siguen una distribución gaussiana , sino que se modelan mejor mediante distribuciones estables de Lévy . La magnitud del cambio, o volatilidad, depende de la duración del intervalo de tiempo elevada a una potencia ligeramente superior a 1/2. Los grandes cambios al alza o a la baja, también llamados colas pesadas , son más probables que los que se calcularían utilizando una distribución gaussiana con una desviación estándar estimada . [ 1 ] [ 2 ]

El análisis cuantitativo de riesgos y su modelización han sido cuestionados a la luz de los escándalos corporativos de los últimos años (en particular, Enron ), Basilea II , la versión revisada de la FAS 123R y la Ley Sarbanes-Oxley , y por su incapacidad para predecir la crisis financiera de 2008. [ 1 ] [ 3 ] [ 4 ]

El rápido desarrollo de las innovaciones financieras da lugar a modelos sofisticados basados ​​en un conjunto de supuestos. Estos modelos suelen ser propensos al riesgo de modelo . Existen diversos enfoques para abordar la incertidumbre del modelo. Jokhadze y Schmidt (2018) proponen un marco práctico para la medición del riesgo de modelo basado en el cálculo bayesiano. [ 5 ] Introducen medidas de riesgo superpuestas que permiten una medición coherente del riesgo de mercado y del riesgo de modelo.

Jon Danielsson sostiene que las previsiones de riesgo son muy imprecisas, especialmente con tamaños de muestra típicos, y le preocupa su uso en las regulaciones .

Véase también

Bibliografía

  • Crockford, Neil (1986). Introducción a la gestión de riesgos (2.ª ed.) . Woodhead-Faulkner. ISBN 0-85941-332-2.
  • Machina, Mark J., y Michael Rothschild (1987). "Riesgo", The New Palgrave: A Dictionary of Economics , vol. 4, págs.  201–206.
  • George Soros (2009). El desplome de 2008 y sus implicaciones: El nuevo paradigma para los mercados financieros . PublicAffairs. ISBN 978-1-58648-699-0.

Referencias

  1. 1 2 Nassim Nicholas Taleb (2007). El cisne negro: El impacto de lo altamente improbable . Random House . ISBN 978-1-4000-6351-2.
  2. ↑ Benoît Mandelbrot y Richard L. Hudson (2006). El comportamiento errático de los mercados: una visión fractal de la turbulencia financiera . Basic Books. ISBN 978-0-465-04357-6.
  3. ↑ Alan Greenspan (17 de marzo de 2008). "Nunca tendremos un modelo de riesgo perfecto" . Financial Times . Consultado el 18 de julio de 2009 .
  4. ↑ "Economía financiera: eficiencia y más allá" . The Economist . 16 de julio de 2009. Consultado el 18 de julio de 2009 .De la edición impresa de The Economist.
  5. ↑ Jokhadze, Valeriane; Schmidt, Wolfgang M. (2018). "Medición del riesgo del modelo en la gestión y fijación de precios del riesgo financiero". International Journal of Theoretical and Applied Finance . SSRN. doi : 10.2139/ssrn.3113139 . S2CID 169594252 . 
  • Risk World es un sitio web dedicado al riesgo, que cuenta con una colección de libros.
  • El documento "A Stochastic Processes toolkit for Risk Management" (Kit de herramientas de procesos estocásticos para la gestión de riesgos) disponible en SSNR.com es un tutorial de Damiano Brigo , Antonio Dalessandro, Matthias Neugebauer y Fares Triki, que explica cómo utilizar diferentes procesos estocásticos para la medición de riesgos.