Análisis de riesgo
El análisis de riesgos es el proceso de evaluar la probabilidad de que ocurra un evento adverso dentro del sector corporativo, gubernamental o ambiental. El análisis de riesgos es el estudio de la incertidumbre subyacente de un curso de acción determinado y se refiere a la incertidumbre de los flujos de flujo de efectivo previstos, la variación de los rendimientos de la cartera / acciones, la probabilidad de éxito o fracaso de un proyecto y los posibles estados económicos futuros. Los analistas de riesgos a menudo trabajan en conjunto con los profesionales de pronósticos para minimizar futuros efectos imprevistos negativos.
Comprensión del análisis de riesgos
Un analista de riesgos comienza identificando qué podría salir mal. Los eventos negativos que podrían ocurrir se comparan con una métrica de probabilidad para medir la probabilidad de que ocurra el evento. Finalmente, el análisis de riesgos intenta estimar el alcance del impacto que se producirá si ocurre el evento.
Análisis cuantitativo de riesgos
El análisis de riesgos puede ser cuantitativo o cualitativo. Bajo el análisis de riesgo cuantitativo, se construye un modelo de riesgo utilizando simulación o estadísticas deterministas para asignar valores numéricos al riesgo. Las entradas que son principalmente suposiciones y variables aleatorias se introducen en un modelo de riesgo.
Para cualquier rango de entrada, el modelo genera un rango de salida o resultado. Los gestores de riesgos analizan el modelo mediante gráficos, análisis de escenarios y / o análisis de sensibilidad para tomar decisiones para mitigar y tratar los riesgos.
Una simulación de Monte Carlo se puede utilizar para generar una gama de posibles resultados de una decisión tomada o una acción tomada. La simulación es una técnica cuantitativa que calcula los resultados de las variables de entrada aleatoria repetidamente, utilizando un conjunto diferente de valores de entrada cada vez. Se registra el resultado resultante de cada entrada y el resultado final del modelo es una distribución de probabilidad de todos los resultados posibles. Los resultados se pueden resumir en un gráfico de distribución que muestra algunas medidas de tendencia central, como la media y la mediana, y evaluar la variabilidad de los datos a través de la desviación estándar y la varianza.
Los resultados también se pueden evaluar utilizando herramientas de gestión de riesgos como el análisis de escenarios y las tablas de sensibilidad. Un análisis de escenarios muestra el mejor, el medio y el peor resultado de cualquier evento. La separación de los diferentes resultados de mejor a peor proporciona una difusión razonable de información para un administrador de riesgos.
Por ejemplo, una compañía estadounidense que opera a escala global podría querer saber cómo le iría a su resultado final si el tipo de cambio de países seleccionados se fortalece. Una tabla de sensibilidad muestra cómo varían los resultados cuando se cambian una o más variables o supuestos aleatorios. Un administrador de cartera puede usar una tabla de sensibilidad para evaluar cómo los cambios en los diferentes valores de cada valor en una cartera afectarán la variación de la cartera. Otros tipos de herramientas de gestión de riesgos incluyen árboles de decisión y análisis de equilibrio.
Análisis cualitativo de riesgos
El análisis cualitativo de riesgos es un método analítico que no identifica ni evalúa los riesgos con calificaciones numéricas y cuantitativas. El análisis cualitativo implica una definición escrita de las incertidumbres, una evaluación del alcance del impacto si se produce el riesgo y planes de contramedidas en caso de que ocurra un evento negativo.
Los ejemplos de herramientas de riesgo cualitativas incluyen análisis FODA, diagramas de causa y efecto, matriz de decisiones, teoría de juegos, etc. Una empresa que quiera medir el impacto de una violación de seguridad en sus servidores puede usar una técnica de riesgo cualitativa para ayudar a prepararse para cualquier pérdida ingresos que pueden ocurrir por una violación de datos.
Si bien la mayoría de los inversores están preocupados por el riesgo a la baja, matemáticamente, el riesgo es la variación tanto a la baja como al alza.
Casi todo tipo de grandes empresas requieren un tipo mínimo de análisis de riesgos. Por ejemplo, los bancos comerciales deben cubrir adecuadamente la exposición cambiaria de los préstamos en el extranjero, mientras que los grandes almacenes deben tener en cuenta la posibilidad de reducir los ingresos debido a una recesión global. Es importante saber que el análisis de riesgos permite a los profesionales identificar y mitigar los riesgos, pero no evitarlos por completo.
Ejemplo de análisis de riesgos: valor en riesgo (VaR)
El valor en riesgo (VaR) es una estadística que mide y cuantifica el nivel de riesgo financiero dentro de una empresa, cartera o posición durante un período de tiempo específico. Esta métrica es utilizada más comúnmente por los bancos comerciales y de inversión para determinar el alcance y la relación de ocurrencia de pérdidas potenciales en sus carteras institucionales. Los gestores de riesgos utilizan VaR para medir y controlar el nivel de exposición al riesgo. Se pueden aplicar cálculos de VaR a posiciones específicas o carteras completas o para medir la exposición al riesgo de toda la empresa.
El VaR se calcula cambiando los rendimientos históricos de peor a mejor con la suposición de que los rendimientos se repetirán, especialmente cuando se trata de riesgos. Como ejemplo histórico, echemos un vistazo al Nasdaq 100 ETF, que se comercializa bajo el símbolo QQQ (a veces llamado "cubos") y que comenzó a operar en marzo de 1999. Si calculamos cada rendimiento diario, producimos un conjunto de datos enriquecido de Más de 1.400 puntos. Los peores generalmente se visualizan a la izquierda, mientras que los mejores retornos se colocan a la derecha.
Durante más de 250 días, el rendimiento diario del ETF se calculó entre 0% y 1%. En enero de 2000, el ETF devolvió el 12, 4%. Pero hay puntos en los que el ETF también resultó en pérdidas. En el peor de los casos, el ETF corrió pérdidas diarias del 4% al 8%. Este período se conoce como el peor 5% del ETF. En base a estos rendimientos históricos, podemos suponer con un 95% de certeza que las mayores pérdidas del ETF no irán más allá del 4%. Entonces, si invertimos $ 100, podemos decir con un 95% de certeza que nuestras pérdidas no irán más allá de $ 4.
Una cosa importante a tener en cuenta. VaR no proporciona a los analistas una certeza absoluta. En cambio, es una estimación basada en probabilidades. La probabilidad aumenta si considera los rendimientos más altos y solo considera el peor 1% de los retornos. Las pérdidas del Nasdaq 100 ETF del 7% al 8% representan el peor 1% de su rendimiento. Por lo tanto, podemos suponer con un 99% de certeza que nuestro peor rendimiento no nos perderá $ 7 en nuestra inversión. También podemos decir con un 99% de certeza que una inversión de $ 100 solo nos perderá un máximo de $ 7.
Para llevar clave
- El análisis de riesgos es el proceso de evaluar la probabilidad de que ocurra un evento adverso dentro del sector corporativo, gubernamental o ambiental.
- El riesgo puede analizarse utilizando varios enfoques, incluidos los que se incluyen en las categorías de cuantitativo y cualitativo.
- El análisis de riesgos sigue siendo más un arte que una ciencia.
Limitaciones del análisis de riesgos
El riesgo es una medida probabilística y, por lo tanto, nunca puede decirle con certeza cuál es su exposición precisa al riesgo en un momento dado, solo cuál es la distribución de las posibles pérdidas en caso de que ocurran. Tampoco existen métodos estándar para calcular y analizar el riesgo, e incluso VaR puede tener varias formas diferentes de abordar la tarea. A menudo se asume que el riesgo ocurre usando probabilidades de distribución normales, que en realidad rara vez ocurren y no pueden explicar eventos extremos o 'cisne negro'.
La crisis financiera de 2008 que expuso estos problemas como cálculos de VaR relativamente benignos subestimó la posible ocurrencia de eventos de riesgo planteados por las carteras de hipotecas de alto riesgo. La magnitud del riesgo también se subestimó, lo que resultó en índices de apalancamiento extremos dentro de las carteras de alto riesgo. Como resultado, las subestimaciones de la ocurrencia y la magnitud del riesgo dejaron a las instituciones incapaces de cubrir miles de millones de dólares en pérdidas a medida que colapsaron los valores de las hipotecas de alto riesgo.
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