Investigadores españoles estudian cómo evaluar los modelos utilizados por las
instituciones financieras para predecir el riesgo en los mercados de valores.
Esa medida, conocida como volatilidad, tiene una gran repercusión sobre la
economía en general, y su cálculo cada vez es más utilizado por instituciones
privadas para formar con un mínimo riesgo carteras de valores como de los fondos
de inversión y de pensiones. Por ello la fiabilidad de esas predicciones es hoy
por hoy una de las cuestiones clave en la investigación económica, y 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
Nóbel de Economía de 2003 reconoció al Estadounidense Robert Engle por el
impulso que dio a este campo de la i nvestigación 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.
Predicciones imposibles de comprobar 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 Nóbel de
Economía.
Y 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. |