¿Es el riesgo Basilea normal?
Sergio Álvarez ha trabajado como trader de renta fija híbrida e índices a medida en Londres, donde ahora investiga sobre Sistemas Inteligentes de Trading.
Resulta curioso que precisamente en la década en la que más de moda se puso la gestión de riesgos mayor haya sido la crisis financiera. ¿Acaso no se estaba exigiendo una prudencia razonable para evitar esta situación? No lo tengo claro. Es más, a mi juicio, Basilea no sabe qué nivel de prudencia real está exigiendo al mercado y probablemente haya sido más laxa de lo que tenía planeado.
No voy a discutir aquí cómo la economía ha llegado a esta situación (estimaciones de impago apalancadas en el ciclo de bonanza, productos más sofisticados que compradores y vendedores, burbuja inmobiliaria, exceso de endeudamiento, liquidez, pánico…). No. Simplemente me dedicaré a asumirlo y a teorizar acerca de por qué lo habíamos subestimado.
Y es que, ¿por qué lo hicimos? Bien, según parece, porque las colas son gruesas. Cada vez que no entendemos por qué un suceso muy poco probable se ha materializado decimos que es por culpa de la existencia de Colas Gruesas: “la distribución estadística utilizada en los modelos no tiene la forma adecuada para aproximar la distribución poblacional”. Y tanto que no, pero ¿qué se puede esconder detrás de ese “grosor”? Para entender este fenómeno hay que tener en cuenta dos cosas: que poco probable no significa imposible (si cuando comenzaste a invertir habías asumido que en un 95% de los días no se iba saltar a la cola inferior, ¿por qué años después te sorprendes de que finalmente haya habido ese salto?); y, el que más me gusta, que los supuestos teóricos caducan. Ambos, por cierto, basados en el hecho de que en el marco financiero no lanzas una moneda 100 veces y cuentas aquéllas en que ha salido cara. Más bien dejas 100 veces que un grupo de individuos decida consecutivamente entre cara o cruz habiendo observado los resultados anteriores a cada decisión. Es más, les pagas si aciertan. Es luego cuando cuentas las veces que ha salido cara. Probablemente la proporción de caras diste de la obtenida en el primer juego porque los individuos no solo no serían asépticos al pasado sino porque además definirían patrones de comportamiento cada vez más similares.
Señoras y señores, dejemos el Movimiento Browniano y demás teoría medianamente avanzada a un lado y bajemos a Estadística 1, no sea que los árboles no nos dejen ver el bosque. En finanzas se asume que los movimientos de los productos financieros son variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas (v.a.i.i.d.). Este tipo de variables tienen una serie de propiedades que nos permiten desarrollar el resto de la teoría financiera (Black-Scholes inclusive). La lógica tras este supuesto es que el hecho de que una acción suba hoy, por ejemplo, un 4% no nos invita a pensar que sea una señal de que mañana vaya a seguir subiendo o vaya a bajar para ajustarse (es independiente) ni nos incita a pensar que movimientos por encima del nivel actual tendrán más probabilidad que movimientos por debajo o viceversa (están idénticamente distribuidos). Luego, a primera vista, parece lógico considerar el movimiento financiero como v.a.i.i.d. Pero, ¿lo es?
Lo era. Y es que los supuestos de partida han caducado. La popularidad de ciertas estrategias de inversión ha puesto su validez en entredicho. Si me olvido de aquéllas tipo Momentum (cuando se cree que un valor “está caliente” y va a seguir subiendo, por ejemplo) puedo llegar a creerme la primera i (independiente). Pero no puedo negar la popularidad de las señales más sencillas derivadas del Análisis Técnico – Soportes y Barreras, principalmente. Esta filosofía de análisis de patrones de comportamiento sobre gráficos se desarrolló de la mano de John Murphy, entre otros, y ha gozado de gran popularidad entre analistas e inversores. Tanto es así que su interpretación masiva llega a crear verdaderos valores psicológicos en el mercado alrededor de los cuáles se localizan los precios durante más tiempo. Estas zonas, que dependen de comportamientos pasados, tienden de este modo a ser más probables que las que tienen a su alrededor – cuanto más popular sea esta técnica, más asimétricamente afectará el pasado al futuro. Un hecho que nos hace perder la i.d. y con ella la simetría de los movimientos, la precisión de Black-Scholes, la potencia del VaR y la fe ciega en Basilea y su gestión del Riesgo de Mercado – que no la esperanza.
La diferencia entre la distribución poblacional (la no idénticamente distribuida) y la distribución estadística asumida por Basilea (la Normal) es, pues, aleatoria. Por tanto, Basilea realmente no fija niveles de prudencia: apuesta por ellos - y luego cruza los dedos para que la diferencia (aleatoria) sea lo más pequeña posible. Un proceso tan complejo y mimado como es Basilea ha sio burlado una vez más por la aleatoriedad. Y es que admitir la existencia de Colas Gruesas no es más que admitir la existencia de Riesgo Basilea en la economía. El peligro de quedarnos cortos en la prudencia real exigida – digno quizá de un VaRsilea para su adecuada gestión con el que… ah, no, que ése también pivotaría sobre una Normal.



Comentarios
sobre la gestion de riesgos
Sergio, creo que has sacado a la luz un tema clave, la nueva metodologia para la Gestion de Riesgos. El Basilea III que debe estar gestándose. Espero que gente intelectualmente tan válida e influyente com tu ayude a evitar que la siguiente tendencia sea la de una gestión puramente cuantitativa de los riesgos. Seria un problema equivalente al que mencionas "productos demasiado complejos para ser entendidos por los compradores/ vendedores". Mi preocupación es que aparezca una gestión de riesgos para ser demasiado "complicada" para los gestores/ directivos. Me gusta la idea de modelizar los mercados, pero creo que debemos respetarlos mucho más. Un buen "truco" me parece la provisión genérica, que se lleva implementando por BdE desde hace tiempo, y que tanto nos ha ayudado. El concepto no deja de ser "un truco" para gestionar la incertidumbre (temporal) de un evento negativo cierto (de consecuencias también inciertas). Eso sí, el concepto lo modelamos, y lo medimos estadísticamente. La idea es bien sencilla: como sé que existen ciclos de crédito, me cargaré de recursos en "vacas gordas" para disponerlo "en vacas flacas". Y funciona. De hecho, opino que debería ponderarse mucho más en la composición del "coeficiente" (distribución) de solvencia. Con esto conseguimos una gestión dinámica de los beneficios y tamaños de los bancos. Podemos limitar el crecimiento de los bancos, obligados a disponer progresivamente de más reservas de forma progresiva con el crecimiento del crédito (independientemente de que el nivel de morosidad pueda ser bajo con crecimientos altos del crédito). Por favor Sergio, ayuda a diseñar esa "distribución de solvencia" objetivo ;) que se mueva con el ciclo de crédito, que elimine las referencias a los rating como eje principal de la gestion de riesgos en Basilea.
Andres Alonso.
bottom line
menos cuantitativos "inteligentes" y mas financieros/ psicologos/ sociologos que traten de entender a esos 100 individuos que son preguntados sobre qué va a salir en la siguiente tirada de moneda ... (los que van a mover el mercado en definitiva). Es decir, que entiendan que esto de las finanzas es como la vida misma: "sorpresas te da la vida..."
PS: muy buena esa ilustracion del juego de la moneda Sergio... :)
Andres Alonso