Cómo se cuantifica el riesgo de inversión

Tabla de contenido

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• MPT y Efficient Frontier
• Relaciones alfa y beta
• Modelo de valoración de activos de capital
• R-cuadrado
• Desviación Estándar
• La relación de Sharpe
• Fronteras eficientes
• Valor en riesgo
• La línea de fondo

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, incluido el valor en riesgo (VaR) y el modelo de valoración 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.

Cartera moderna y frontera eficiente

Invertir en los mercados financieros puede conllevar riesgos importantes. La teoría de cartera moderna (MPT) evalúa el rendimiento máximo esperado de la cartera para una determinada cantidad de riesgo de cartera. En el marco de MPT, una cartera óptima se construye 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.

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. Ambos son ratios de riesgo utilizados en MPT y ayudan a determinar el perfil de riesgo / beneficio 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 denomina alfa. Un alfa positivo de uno significa que la cartera ha superado al índice de referencia en un 1%. Asimismo, 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 de los precios de los activos. Una beta mayor que uno indica mayor volatilidad, mientras que una beta menor a uno significa que el valor será más estable.

Por ejemplo, Amazon ( AMZN ), con un coeficiente beta de 0,4664 a abril de 2020, representa una inversión menos riesgosa que Carnival Corp ( CCL ), que tiene una beta de 2,4483. Un asesor financiero o un administrador de fondos inteligente probablemente evitaría inversiones alfa y beta altas para los clientes reacios al riesgo.

Modelo de valoración 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 valorar el activo de forma 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 obtienen una prima sobre la tasa de referencia. Siguiendo un marco de riesgo-recompensa, el rendimiento esperado (bajo un modelo CAPM) será mayor cuando el inversor asuma 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 valor en relación con un índice de referencia. Un R cuadrado alto muestra que el rendimiento de una cartera está en línea con el índice. Los asesores financieros pueden utilizar R-cuadrado junto con la versión beta para proporcionar a los inversores una imagen completa del rendimiento de los activos.

Desviación Estándar

Por definición, la desviación estándar es una estadística que se utiliza 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 del valor 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 tener activos más riesgosos. Se considera que una relación de Sharpe de uno o más tiene una mejor compensación entre riesgo y 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 variación. La frontera eficiente se construye en consecuencia mediante el uso de un conjunto de carteras óptimas que ofrecen el rendimiento esperado más alto para un nivel de riesgo específico.