Cómo se cuantifica el riesgo de inversión

Si bien la diversificación y la asignación de activos pueden mejorar los rendimientos, los riesgos sistemáticos y no sistemáticos son inherentes a la inversión. Sin embargo, junto con la frontera eficiente, las medidas y métodos estadísticos, incluidos el valor en riesgo (VaR) y el modelo de fijación de precios de activos de capital (CAPM) son formas útiles de medir el riesgo. Comprender estas herramientas puede ayudar a un inversor a diferenciar las inversiones de alto riesgo de las estables.

Portafolio moderno y frontera eficiente

Invertir en los mercados financieros puede conllevar riesgos importantes. La teoría moderna de la cartera (MPT) evalúa el rendimiento máximo esperado de la cartera para una cantidad dada de riesgo de cartera. Dentro del marco de MPT, se construye una cartera óptima sobre la base de la asignación de activos, la diversificación y el reequilibrio. La asignación de activos, junto con la diversificación, es la estrategia de dividir una cartera entre varias clases de activos. La diversificación óptima implica mantener múltiples instrumentos que no están correlacionados positivamente.

Para llevar clave

• Los inversores pueden usar modelos para ayudar a diferenciar entre inversiones riesgosas y estables.
• La teoría moderna de la cartera se utiliza para comprender el riesgo de una cartera en relación con su rendimiento.
• La diversificación puede reducir el riesgo y la diversificación óptima se logra mediante la construcción de una cartera de activos no correlacionados.
• Frontera eficiente es un conjunto de carteras optimizadas en términos de asignación de activos y diversificación.
• Beta, desviaciones estándar y VaR miden el riesgo, pero de diferentes maneras.

Relaciones alfa y beta

Cuando se trata de cuantificar el valor y el riesgo, dos métricas estadísticas, alfa y beta, son útiles para los inversores. Ambas son razones de riesgo utilizadas en MPT y ayudan a determinar el perfil de riesgo / recompensa de los valores de inversión.

Alpha mide el rendimiento de una cartera de inversiones y lo compara con un índice de referencia, como el S&P 500. La diferencia entre los rendimientos de una cartera y la referencia se conoce como alfa. Un alfa positivo de uno significa que la cartera ha superado el índice de referencia en un 1%. Del mismo modo, un alfa negativo indica el bajo rendimiento de una inversión.

Beta mide la volatilidad de una cartera en comparación con un índice de referencia. La medida estadística beta se utiliza en el CAPM, que utiliza el riesgo y el rendimiento para fijar el precio de un activo. A diferencia de alfa, beta captura los movimientos y oscilaciones en los precios de los activos. Una beta superior a uno indica una mayor volatilidad, mientras que una beta inferior a una significa que la seguridad será más estable.

Por ejemplo, Starbucks (SBUX), con un coeficiente beta de 0.50, representa una inversión menos riesgosa que Nvidia (NVDA), que tiene una beta de 2.47, a partir del 14 de octubre de 2019. Un asesor financiero o administrador de fondos inteligente probablemente evite las altas inversiones alfa y beta para clientes con aversión al riesgo.

Modelo de fijación de precios de activos de capital

CAPM es una teoría de equilibrio construida sobre la relación entre riesgo y rendimiento esperado. La teoría ayuda a los inversores a medir el riesgo y el rendimiento esperado de una inversión para fijar el precio del activo de manera adecuada. En particular, los inversores deben ser compensados ​​por el valor temporal del dinero y el riesgo. La tasa libre de riesgo se utiliza para representar el valor temporal del dinero para colocar dinero en cualquier inversión.

En pocas palabras, el rendimiento medio de un activo debe estar relacionado linealmente con su coeficiente beta; esto muestra que las inversiones más riesgosas ganan una prima sobre la tasa de referencia. Siguiendo un marco de riesgo a recompensa, el rendimiento esperado (bajo un modelo CAPM) será mayor cuando el inversor asume mayores riesgos.

R-cuadrado

En estadística, R cuadrado representa un componente notable del análisis de regresión. El coeficiente R representa la correlación entre dos variables: para fines de inversión, R cuadrado mide el movimiento explicado de un fondo o título en relación con un índice de referencia. Un alto R cuadrado muestra que el rendimiento de una cartera está en línea con el índice. Los asesores financieros pueden usar R-squared junto con la beta para proporcionar a los inversores una imagen completa del rendimiento de los activos.

Desviación Estándar

Por definición, la desviación estándar es una estadística utilizada para cuantificar cualquier variación del rendimiento promedio de un conjunto de datos. En finanzas, la desviación estándar utiliza el rendimiento de una inversión para medir la volatilidad de la inversión. La medida difiere ligeramente de la beta porque compara la volatilidad con los rendimientos históricos de la seguridad en lugar de un índice de referencia. Las desviaciones estándar altas son indicativas de volatilidad, mientras que las desviaciones estándar más bajas están asociadas con activos estables.

La relación de Sharpe

Una de las herramientas más populares en el análisis financiero, el índice de Sharpe es una medida del exceso de rendimiento esperado de una inversión en relación con su volatilidad. El índice de Sharpe mide el rendimiento promedio en exceso de la tasa libre de riesgo por unidad de incertidumbre para determinar cuánto rendimiento adicional puede recibir un inversor con la volatilidad adicional de mantener activos más riesgosos. Se considera que una proporción de Sharpe de uno o más tiene una mejor relación riesgo-recompensa.

Fronteras eficientes

La frontera eficiente, que es un conjunto de carteras ideales, hace todo lo posible para minimizar la exposición de un inversor a dicho riesgo. Introducido por Harry Markowitz en 1952, el concepto identifica un nivel óptimo de diversificación y asignación de activos dados los riesgos intrínsecos de una cartera.

Las fronteras eficientes se derivan del análisis de varianza media, que intenta crear opciones de inversión más eficientes. El inversor típico prefiere altos rendimientos esperados con baja varianza. La frontera eficiente se construye en consecuencia mediante el uso de un conjunto de carteras óptimas que ofrecen el mayor rendimiento esperado para un nivel de riesgo específico.

Riesgo y volatilidad no son lo mismo. La volatilidad se refiere a la velocidad del movimiento de precios de la inversión y el riesgo es la cantidad de dinero que se puede perder en una inversión.

Valor en riesgo

El enfoque del valor en riesgo (VaR) para la gestión de la cartera es una forma sencilla de medir el riesgo. VaR mide la pérdida máxima que no se puede superar en un nivel de confianza dado. Calculadas en función del período de tiempo, el nivel de confianza y la cantidad de pérdida predeterminada, las estadísticas de VaR brindan a los inversores un análisis del peor de los casos.

Si una inversión tiene un VaR del 5%, el inversor enfrenta una probabilidad del 5% de perder toda la inversión en un mes determinado. La metodología VaR no es la medida de riesgo más completa, pero sigue siendo una de las medidas más populares en la gestión de carteras debido a su enfoque simplista.

La línea de fondo

Invertir en los mercados financieros es inherentemente riesgoso. Muchas personas utilizan asesores financieros y gestores de patrimonio para aumentar los rendimientos y reducir el riesgo de inversiones. Estos profesionales financieros utilizan medidas estadísticas y modelos de riesgo / recompensa para diferenciar los activos volátiles de los estables. La teoría de cartera moderna utiliza cinco indicadores estadísticos (alfa, beta, desviación estándar, R cuadrado y la relación de Sharpe) para hacer esto. Del mismo modo, el modelo de fijación de precios de activos de capital y el valor en riesgo se emplean ampliamente para medir el riesgo de recompensar la compensación con activos y carteras.