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Matemáticas

Predicción del riesgo en mercados financieros

(NC&T/INE) La fiabilidad de esas predicciones es hoy por hoy una de las cuestiones clave en la investigación económica, de modo que dos científicos de la Universidad de Las Palmas han puesto su granito de arena con un artículo publicado en la Revista Estadística Española, editada por el INE (Instituto Nacional de Estadística).

"Pese a que la volatilidad es fundamental para determinar la rentabilidad relativa de los activos financieros y da una medida de la capacidad de las instituciones para asumir riesgos, su estudio es relativamente reciente", explica Eduardo Acosta, uno de los autores del estudio. De hecho, el premio Nobel de Economía de 2003 reconoció al estadounidense Robert Engle por el impulso que dio a este campo de la investigación a comienzos de los años 80, con sus modelos para calcular la volatilidad.

Rápidamente, las entidades que intervienen en los mercados de valores se interesaron por esas innovadoras técnicas estadísticas, nacidas para estudiar el IPC, y las empezaron a aplicar durante los años 90 para diversificar mejor sus carteras de inversión. "Para ello es fundamental medir el riesgo de los diferentes títulos en los que se pretende invertir, así como su variabilidad conjunta", señala Acosta. Aparte de las entidades privadas, "también las instituciones gubernamentales tienden a considerar la volatilidad de los mercados a la hora de tomar decisiones, sobre todo en lo que se refiere a las políticas monetarias", añade el investigador.

Además, saber valorar la volatilidad de los mercados permite prevenir situaciones de quiebra o de falta de solvencia. Sin embargo, el gran problema para los investigadores es cómo comprobar si sus modelos de predicción son buenos o malos, porque la volatilidad se puede predecir, pero no se puede medir directamente en los mercados.

"No tiene un valor observable, que salga en los periódicos, como el valor de los activos, ni se puede calcular en base a esos datos, como ocurre con la rentabilidad", afirma Eduardo Acosta. Se sabe que si hay inestabilidad en los mercados, el riesgo y la volatilidad son grandes; y que si hay calma financiera, la volatilidad tiene un valor bajo, pero es imposible darle un valor concreto que permita saber con exactitud si las predicciones fueron buenas. Por eso se han desarrollado instrumentos matemáticos para poder valorar los modelos de predicción como el GARCH, basado en los trabajos de Engle, el penúltimo Nobel de Economía.

El equipo de Eduardo Acosta ha encontrado un error en una de las técnicas utilizadas para evaluar esos modelos. Sin valores reales de la volatilidad para comparar, es muy complicado determinar qué modelo es mejor para predecirla. Pero el granito de arena aportado por estos investigadores puede ayudar a que en el futuro, a la hora de invertir, cualquier persona confíe tanto en la baja volatilidad como en la alta rentabilidad.
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