Los tres modelos más importantes

para medir el riesgo financiero de

sus inversiones

Las inversiones bursátiles, si se toman con seriedad y con un análisis certero de qué, cómo y cuándo invertir se pueden convertir en una alternativa de ingresos bastante interesante. Pero como toda in-versión, tiene riesgo de pérdida, contante y sonante que se puede traducir en peque-ños tropiezos o en grandes quiebras. Por eso, medir el riesgo de su portafolio es

esencial para lograr una gestión efectiva de sus inversiones.

El riesgo, comúnmente llamado VeR (Valor en Riesgo) o VaR en inglés (Value at Risk), es la máxima pérdida esperada sobre el total de inversiones, en un periodo de tiempo (generalmente un año), en las condiciones normales del mercado, con un nivel de confianza dado.

Tener un VaR de 10 millones sobre un portafolio de 100 mil millo-nes con un nivel de confianza del 99% es equivalente a decir que

se espera que sólo en 1 de cada 100 días la máxima perdida su-perará 10 millones, y en los 99 días restantes la pérdida máxima será 10 millones o menos, lo que representa el 0.01% del porta-folio.

Las correlaciones entre las inversiones de su portafolio son un elemento importante para el riesgo, ya que pueden impactar po-sitiva o negativamente su valor a mercado. Este hecho resalta la importancia de diversificar sus inversiones. A menor diversifica-ción, más correlaciones entre sus inversiones y por ende mayor riesgo; es decir, como consecuencia de un efecto dominó que afecte una inversión, se puede afectar al resto del portafolio.

Para calcular el VaR existen varias metodologías, todas con sus pros y contras. Las más conocidas para calcular el riesgo de portafolios de inversión son el VaR paramétrico, el VaR histó-rico y el VaR Montecarlo.

El VaR paramétrico supone una distribución del histórico de datos que por lo general es normal, a diferencia de los modelos

que más adelante detallaremos en los que los datos toman su distribución real. Con esto claro, el VaR paramétrico se calcula con base en parámetros (valor esperado, varianza y desviación estándar) de la distribución de pérdidas y ganancias supuesta-mente normal.

Este método tiene la ventaja de ser fácil de calcular y no se afecta generalmente con cambios abruptos en las tendencias del mercado. Su desventaja es que asume una distribución normal del PyG (pérdidas y ganancias) que no se ajusta a la realidad.

El VaR histórico se calcula con base en la volatilidad real resul-tante de la valoración histórica del portafolio (generalmente 200 días hábiles atrás, correspondiente a un año) pero conservando sus condiciones actuales.

La ventaja de este método es que no asume normalidad del mer-cado, es decir que tiene en cuenta sus cambios reales en la muestra histórica del año, pero es más frágil a los cambios de

tendencias o impactos en el mercado, lo que quiere decir que si venia una tendencia a la baja que cambia al alza o viceversa, este método tarda un tiempo en reflejar este cambio.

El VaR Montecarlo consiste en simular muchos escenarios de pérdidas y ganancias (generalmente 10.000) pero conservando las mismas condiciones estadísticas de media, desviación están-dar y correlación de la distribución de PyG real.

La ventaja es que se pueden analizar muchas situaciones que podrían presentarse en el futuro y que no se presentaron en la historia, que cuenta con solo 200 datos. Pero su desventaja es que el cálculo de las simulaciones es muy pesado técnicamente.

Independientemente del método usado, siempre es necesario validar que los resultados del VaR son consistentes con la realidad. Por lo tanto, dado que las tres metodologías son váli-das y aceptadas mundialmente, lo ideal es contar con las tres y según las condiciones del mercado y los resultados del Backtes-

ting (análisis de resultados cotejados con la realidad), decidir cuál es la más conveniente en cada caso.

Las inversiones bursátiles, si se toman con seriedad y con un análisis certero de qué, cómo y cuándo invertir se pueden convertir en una alternativa de ingresos bastante interesante. Pero como toda in-versión, tiene riesgo de pérdida, contante y sonante que se puede traducir en peque-ños tropiezos o en grandes quiebras. Por eso, medir el riesgo de su portafolio es

esencial para lograr una gestión efectiva de sus inversiones.

El riesgo, comúnmente llamado VeR (Valor en Riesgo) o VaR en inglés (Value at Risk), es la máxima pérdida esperada sobre el total de inversiones, en un periodo de tiempo (generalmente un año), en las condiciones normales del mercado, con un nivel de confianza dado.

Tener un VaR de 10 millones sobre un portafolio de 100 mil millo-nes con un nivel de confianza del 99% es equivalente a decir que

se espera que sólo en 1 de cada 100 días la máxima perdida su-perará 10 millones, y en los 99 días restantes la pérdida máxima será 10 millones o menos, lo que representa el 0.01% del porta-folio.

Las correlaciones entre las inversiones de su portafolio son un elemento importante para el riesgo, ya que pueden impactar po-sitiva o negativamente su valor a mercado. Este hecho resalta la importancia de diversificar sus inversiones. A menor diversifica-ción, más correlaciones entre sus inversiones y por ende mayor riesgo; es decir, como consecuencia de un efecto dominó que afecte una inversión, se puede afectar al resto del portafolio.

Para calcular el VaR existen varias metodologías, todas con sus pros y contras. Las más conocidas para calcular el riesgo de portafolios de inversión son el VaR paramétrico, el VaR histó-rico y el VaR Montecarlo.

El VaR paramétrico supone una distribución del histórico de datos que por lo general es normal, a diferencia de los modelos

que más adelante detallaremos en los que los datos toman su distribución real. Con esto claro, el VaR paramétrico se calcula con base en parámetros (valor esperado, varianza y desviación estándar) de la distribución de pérdidas y ganancias supuesta-mente normal.

Este método tiene la ventaja de ser fácil de calcular y no se afecta generalmente con cambios abruptos en las tendencias del mercado. Su desventaja es que asume una distribución normal del PyG (pérdidas y ganancias) que no se ajusta a la realidad.

El VaR histórico se calcula con base en la volatilidad real resul-tante de la valoración histórica del portafolio (generalmente 200 días hábiles atrás, correspondiente a un año) pero conservando sus condiciones actuales.

La ventaja de este método es que no asume normalidad del mer-cado, es decir que tiene en cuenta sus cambios reales en la muestra histórica del año, pero es más frágil a los cambios de

tendencias o impactos en el mercado, lo que quiere decir que si venia una tendencia a la baja que cambia al alza o viceversa, este método tarda un tiempo en reflejar este cambio.

El VaR Montecarlo consiste en simular muchos escenarios de pérdidas y ganancias (generalmente 10.000) pero conservando las mismas condiciones estadísticas de media, desviación están-dar y correlación de la distribución de PyG real.

La ventaja es que se pueden analizar muchas situaciones que podrían presentarse en el futuro y que no se presentaron en la historia, que cuenta con solo 200 datos. Pero su desventaja es que el cálculo de las simulaciones es muy pesado técnicamente.

Independientemente del método usado, siempre es necesario validar que los resultados del VaR son consistentes con la realidad. Por lo tanto, dado que las tres metodologías son váli-das y aceptadas mundialmente, lo ideal es contar con las tres y según las condiciones del mercado y los resultados del Backtes-

ting (análisis de resultados cotejados con la realidad), decidir cuál es la más conveniente en cada caso.

Las inversiones bursátiles, si se toman con seriedad y con un análisis certero de qué, cómo y cuándo invertir se pueden convertir en una alternativa de ingresos bastante interesante. Pero como toda in-versión, tiene riesgo de pérdida, contante y sonante que se puede traducir en peque-ños tropiezos o en grandes quiebras. Por eso, medir el riesgo de su portafolio es

esencial para lograr una gestión efectiva de sus inversiones.

El riesgo, comúnmente llamado VeR (Valor en Riesgo) o VaR en inglés (Value at Risk), es la máxima pérdida esperada sobre el total de inversiones, en un periodo de tiempo (generalmente un año), en las condiciones normales del mercado, con un nivel de confianza dado.

Tener un VaR de 10 millones sobre un portafolio de 100 mil millo-nes con un nivel de confianza del 99% es equivalente a decir que

se espera que sólo en 1 de cada 100 días la máxima perdida su-perará 10 millones, y en los 99 días restantes la pérdida máxima será 10 millones o menos, lo que representa el 0.01% del porta-folio.

Las correlaciones entre las inversiones de su portafolio son un elemento importante para el riesgo, ya que pueden impactar po-sitiva o negativamente su valor a mercado. Este hecho resalta la importancia de diversificar sus inversiones. A menor diversifica-ción, más correlaciones entre sus inversiones y por ende mayor riesgo; es decir, como consecuencia de un efecto dominó que afecte una inversión, se puede afectar al resto del portafolio.

Para calcular el VaR existen varias metodologías, todas con sus pros y contras. Las más conocidas para calcular el riesgo de portafolios de inversión son el VaR paramétrico, el VaR histó-rico y el VaR Montecarlo.

El VaR paramétrico supone una distribución del histórico de datos que por lo general es normal, a diferencia de los modelos

que más adelante detallaremos en los que los datos toman su distribución real. Con esto claro, el VaR paramétrico se calcula con base en parámetros (valor esperado, varianza y desviación estándar) de la distribución de pérdidas y ganancias supuesta-mente normal.

Este método tiene la ventaja de ser fácil de calcular y no se afecta generalmente con cambios abruptos en las tendencias del mercado. Su desventaja es que asume una distribución normal del PyG (pérdidas y ganancias) que no se ajusta a la realidad.

El VaR histórico se calcula con base en la volatilidad real resul-tante de la valoración histórica del portafolio (generalmente 200 días hábiles atrás, correspondiente a un año) pero conservando sus condiciones actuales.

La ventaja de este método es que no asume normalidad del mer-cado, es decir que tiene en cuenta sus cambios reales en la muestra histórica del año, pero es más frágil a los cambios de

tendencias o impactos en el mercado, lo que quiere decir que si venia una tendencia a la baja que cambia al alza o viceversa, este método tarda un tiempo en reflejar este cambio.

El VaR Montecarlo consiste en simular muchos escenarios de pérdidas y ganancias (generalmente 10.000) pero conservando las mismas condiciones estadísticas de media, desviación están-dar y correlación de la distribución de PyG real.

La ventaja es que se pueden analizar muchas situaciones que podrían presentarse en el futuro y que no se presentaron en la historia, que cuenta con solo 200 datos. Pero su desventaja es que el cálculo de las simulaciones es muy pesado técnicamente.

Independientemente del método usado, siempre es necesario validar que los resultados del VaR son consistentes con la realidad. Por lo tanto, dado que las tres metodologías son váli-das y aceptadas mundialmente, lo ideal es contar con las tres y según las condiciones del mercado y los resultados del Backtes-

ting (análisis de resultados cotejados con la realidad), decidir cuál es la más conveniente en cada caso.

Las inversiones bursátiles, si se toman con seriedad y con un análisis certero de qué, cómo y cuándo invertir se pueden convertir en una alternativa de ingresos bastante interesante. Pero como toda in-versión, tiene riesgo de pérdida, contante y sonante que se puede traducir en peque-ños tropiezos o en grandes quiebras. Por eso, medir el riesgo de su portafolio es

esencial para lograr una gestión efectiva de sus inversiones.

El riesgo, comúnmente llamado VeR (Valor en Riesgo) o VaR en inglés (Value at Risk), es la máxima pérdida esperada sobre el total de inversiones, en un periodo de tiempo (generalmente un año), en las condiciones normales del mercado, con un nivel de confianza dado.

Tener un VaR de 10 millones sobre un portafolio de 100 mil millo-nes con un nivel de confianza del 99% es equivalente a decir que

se espera que sólo en 1 de cada 100 días la máxima perdida su-perará 10 millones, y en los 99 días restantes la pérdida máxima será 10 millones o menos, lo que representa el 0.01% del porta-folio.

Las correlaciones entre las inversiones de su portafolio son un elemento importante para el riesgo, ya que pueden impactar po-sitiva o negativamente su valor a mercado. Este hecho resalta la importancia de diversificar sus inversiones. A menor diversifica-ción, más correlaciones entre sus inversiones y por ende mayor riesgo; es decir, como consecuencia de un efecto dominó que afecte una inversión, se puede afectar al resto del portafolio.

Para calcular el VaR existen varias metodologías, todas con sus pros y contras. Las más conocidas para calcular el riesgo de portafolios de inversión son el VaR paramétrico, el VaR histó-rico y el VaR Montecarlo.

El VaR paramétrico supone una distribución del histórico de datos que por lo general es normal, a diferencia de los modelos

que más adelante detallaremos en los que los datos toman su distribución real. Con esto claro, el VaR paramétrico se calcula con base en parámetros (valor esperado, varianza y desviación estándar) de la distribución de pérdidas y ganancias supuesta-mente normal.

Este método tiene la ventaja de ser fácil de calcular y no se afecta generalmente con cambios abruptos en las tendencias del mercado. Su desventaja es que asume una distribución normal del PyG (pérdidas y ganancias) que no se ajusta a la realidad.

El VaR histórico se calcula con base en la volatilidad real resul-tante de la valoración histórica del portafolio (generalmente 200 días hábiles atrás, correspondiente a un año) pero conservando sus condiciones actuales.

La ventaja de este método es que no asume normalidad del mer-cado, es decir que tiene en cuenta sus cambios reales en la muestra histórica del año, pero es más frágil a los cambios de

tendencias o impactos en el mercado, lo que quiere decir que si venia una tendencia a la baja que cambia al alza o viceversa, este método tarda un tiempo en reflejar este cambio.

El VaR Montecarlo consiste en simular muchos escenarios de pérdidas y ganancias (generalmente 10.000) pero conservando las mismas condiciones estadísticas de media, desviación están-dar y correlación de la distribución de PyG real.

La ventaja es que se pueden analizar muchas situaciones que podrían presentarse en el futuro y que no se presentaron en la historia, que cuenta con solo 200 datos. Pero su desventaja es que el cálculo de las simulaciones es muy pesado técnicamente.

Independientemente del método usado, siempre es necesario validar que los resultados del VaR son consistentes con la realidad. Por lo tanto, dado que las tres metodologías son váli-das y aceptadas mundialmente, lo ideal es contar con las tres y según las condiciones del mercado y los resultados del Backtes-

ting (análisis de resultados cotejados con la realidad), decidir cuál es la más conveniente en cada caso.

Las inversiones bursátiles, si se toman con seriedad y con un análisis certero de qué, cómo y cuándo invertir se pueden convertir en una alternativa de ingresos bastante interesante. Pero como toda in-versión, tiene riesgo de pérdida, contante y sonante que se puede traducir en peque-ños tropiezos o en grandes quiebras. Por eso, medir el riesgo de su portafolio es

esencial para lograr una gestión efectiva de sus inversiones.

El riesgo, comúnmente llamado VeR (Valor en Riesgo) o VaR en inglés (Value at Risk), es la máxima pérdida esperada sobre el total de inversiones, en un periodo de tiempo (generalmente un año), en las condiciones normales del mercado, con un nivel de confianza dado.

Tener un VaR de 10 millones sobre un portafolio de 100 mil millo-nes con un nivel de confianza del 99% es equivalente a decir que

se espera que sólo en 1 de cada 100 días la máxima perdida su-perará 10 millones, y en los 99 días restantes la pérdida máxima será 10 millones o menos, lo que representa el 0.01% del porta-folio.

Las correlaciones entre las inversiones de su portafolio son un elemento importante para el riesgo, ya que pueden impactar po-sitiva o negativamente su valor a mercado. Este hecho resalta la importancia de diversificar sus inversiones. A menor diversifica-ción, más correlaciones entre sus inversiones y por ende mayor riesgo; es decir, como consecuencia de un efecto dominó que afecte una inversión, se puede afectar al resto del portafolio.

Para calcular el VaR existen varias metodologías, todas con sus pros y contras. Las más conocidas para calcular el riesgo de portafolios de inversión son el VaR paramétrico, el VaR histó-rico y el VaR Montecarlo.

El VaR paramétrico supone una distribución del histórico de datos que por lo general es normal, a diferencia de los modelos

que más adelante detallaremos en los que los datos toman su distribución real. Con esto claro, el VaR paramétrico se calcula con base en parámetros (valor esperado, varianza y desviación estándar) de la distribución de pérdidas y ganancias supuesta-mente normal.

Este método tiene la ventaja de ser fácil de calcular y no se afecta generalmente con cambios abruptos en las tendencias del mercado. Su desventaja es que asume una distribución normal del PyG (pérdidas y ganancias) que no se ajusta a la realidad.

El VaR histórico se calcula con base en la volatilidad real resul-tante de la valoración histórica del portafolio (generalmente 200 días hábiles atrás, correspondiente a un año) pero conservando sus condiciones actuales.

La ventaja de este método es que no asume normalidad del mer-cado, es decir que tiene en cuenta sus cambios reales en la muestra histórica del año, pero es más frágil a los cambios de

tendencias o impactos en el mercado, lo que quiere decir que si venia una tendencia a la baja que cambia al alza o viceversa, este método tarda un tiempo en reflejar este cambio.

El VaR Montecarlo consiste en simular muchos escenarios de pérdidas y ganancias (generalmente 10.000) pero conservando las mismas condiciones estadísticas de media, desviación están-dar y correlación de la distribución de PyG real.

La ventaja es que se pueden analizar muchas situaciones que podrían presentarse en el futuro y que no se presentaron en la historia, que cuenta con solo 200 datos. Pero su desventaja es que el cálculo de las simulaciones es muy pesado técnicamente.

Independientemente del método usado, siempre es necesario validar que los resultados del VaR son consistentes con la realidad. Por lo tanto, dado que las tres metodologías son váli-das y aceptadas mundialmente, lo ideal es contar con las tres y según las condiciones del mercado y los resultados del Backtes-

ting (análisis de resultados cotejados con la realidad), decidir cuál es la más conveniente en cada caso.

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