05 octubre 2009

En relación al Quiz #1: Teoría de riesgo

Basándome estrictamente en las respuestas expuestas por ustedes, llego a detectar una aparente contradicción, que de ser confirmada, le estaría dando un rudo golpe a los fundamentos de toda la Teoría Financiera y particularmente a Teoría Moderna de Portafolio.


Veamos:



Por una parte y dada las respuestas de la gran mayoría, ustedes definen riesgo por medio de una proposición ex-ante: es una posibilidad de sufrir un daño. Esa posibilidad se encuentra en el futuro y además, desprovista de certeza. La definición se basa pues, en la noción de incertidumbre (no sé lo que pueda ocurrir) y por tanto es anterior a los hechos (ex-ante).



Por la otra parte, ustedes para medir esa posibilidad se basan en una proposición ex–post -posterior a los hechos- la cual se fundamenta en una volatilidad histórica.



Veo una falla metodológica gigantesca, tan inmensa que hemos tardado en verla delante de nuestros ojos: defino una cosa pero calculo otra.



¿Hay o no hay contradicción? ¿Hay o no hay falla metodológica?



Declaro abierto el debate.



¿No será que por esta mínima falla metodológica la cual ha pasado desapercibida por la mayoría, es la razón por la cual prodigiosas instituciones financieras se evaporaron casi de la noche a la mañana, recientemente?



Uh?

4 comentarios:

  1. Creo que el gran problema esta en una erronea interpretacion de la probabilidad. Me explico...
    En mi opinion es cierto que el retorno mas probable de los mercados esta cerca de 10% basado en lo vivido en el pasado, y los eventos de años por venir podria variar esta afirmacion, pero no lo hara de una manera rapida o violenta, es decir, si medimos el retorno promedio de los proximos 50 años es probable que este cerca a ese 10%, quizas un poco menor debido a lo maduro de la economia estadounidense. En resumen, si creo que el histograma de retorno se asemeja y asemejara a una distribucion normal.
    El error esta en asumir una regularidad en ese retorno, es decir el hecho de que tengamos dos, tres o 5 años con retornos (perdidas) de -15%, nunca NUNCA implica que es mas probable que la proxima medicion sea el promedio 10%. Me explico con el caso del lanzamiento de moneda. Si ejecuto el estudio de 100 lanzamientos de un BsF, es posible que los primeros 5 lanzamientos sean cara, de hecho podemos calcular la probabilidad de que ese evento (el que salga 5 veces cara seguidas) como 0,5^5. Pese a que ese evento sea muy improbable, no afecta la probabilidad (50%) de que vuelva a salir cara. Claro, es "sensato" suponer que en algun momento los siguientes resultados nos lleven a que el promedio de sellos se eleve a 50%, pero es imposible determinar como y cuando esto ocurrira..
    El error de Wall Street fue crear modelos que sobreponderaron los eventos probables y menospreciaron los eventos con mas de dos desviaciones standard, este error fue descrito y advertido genialmente por Taleb en su libro Black Swan...
    Todo esto me recuerda a Jesse Chacon que aseguraba que un sismo con el del año pasado no ocurriria en 100 años, y despues trato de enmendar diciendo que sus modelos decian que la frecuencia de ese tipo de eventos es de 230 años. Lo que no entiende es que de hecho, la distribucion probabilistica dice que esa frecuencia es la mas probable, pero aunque sea mucho, muchisimo menos probable que ocurra en dos años, igual es posible que ocurre... Menos probable pero posible...

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  2. Seguimos sin resolver el dilema metodológico: definimos un concepto ex-ante y salimos ha demostrarlo ex-post. Estoy seguro que si me acompañas como jurado de una defensa de tesis y te presentan esa discrepancia (ex / post) con respecto a alguna definición y su prueba, entonces la mandas a corregir, o no ?

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  3. Me parece un poco radical el afirmar que las metodologías no pueden ser predictivas del mercado, que no las estresemos lo suficiente es posible. Estoy de acuerdo que el mercado posee más riesgos de los predichos por las T.E, pero la opción es realizar escenarios realmente catastróficos (No debemos pensar “Esto nunca Sucederá”) y medir su impacto en los modelos, pienso que a lo largo de la historia existen eventos claves los cuales han influido en los mercados y porque no podemos influir en los modelos incluyendo eventos artificiales similares no cíclicos, los cuales nos puedan acercar a una idea de la volatilidad del mercado frente a estos eventos. Pienso que debe existir una mayor adhesión entre el análisis experto y el análisis cuantitativo.

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  4. Totalmente de acuerdo con esta apreciación: El error de Wall Street fue crear modelos que sobreponderaron los eventos probables y menospreciaron los eventos con mas de dos desviaciones standard, este error fue descrito y advertido genialmente por Taleb en su libro Black Swan...

    El problema es que en Wall Street hay mucho tío con el sueldo demasiado alto.

    Gabriel Abraham Rojas García

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