Aunque la diversificación y la asignación de activos pueden mejorar la rentabilidad, los riesgos sistemáticos y no sistemáticos son inherentes a la inversión. Sin embargo, junto con la frontera eficiente, las medidas y los métodos estadísticos, incluidos 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 al 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 moderna de la cartera (MPT) evalúa el máximo rendimiento esperado de la cartera para una cantidad determinada de riesgo de la cartera. En el marco de la MPT, se construye una cartera óptima 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.
Puntos clave
- Los inversores pueden utilizar modelos que les ayuden a diferenciar las inversiones arriesgadas de las estables.
- La teoría moderna de la cartera se utiliza para comprender el riesgo de una cartera en relación con su rentabilidad.
- La diversificación puede reducir el riesgo y la diversificación óptima se consigue construyendo una cartera de activos no correlacionados.
- La frontera eficiente es un conjunto de carteras optimizadas en términos de asignación de activos y diversificación.
- La beta, las desviaciones estándar y el VaR miden el riesgo, pero de forma diferente.
Ratios Alfa y Beta
A la hora 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 el MPT y ayudan a determinar el perfil de riesgo/recompensa de los valores de inversión.
El alfa mide el rendimiento de una cartera de inversión y lo compara con un índice de referencia, como el S&P 500. La diferencia entre los rendimientos de una cartera y el índice de referencia se denomina alfa. Un alfa positivo de uno significa que la cartera ha superado al índice de referencia en un 1%. Del mismo modo, un alfa negativo indica el bajo rendimiento de una inversión.
La 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 la rentabilidad para fijar el precio de un activo. A diferencia del alfa, la beta capta los movimientos y las oscilaciones de los precios de los activos. Una beta superior a uno indica una mayor volatilidad, mientras que una beta inferior a uno significa que el valor será más estable.
Por ejemplo, Amazon (AMZN), con un coeficiente beta (5Y mensual) de 1.15 en julio de 2021, representa una inversión menos arriesgada que Carnival Corp (CCL), que tiene una beta de 2.32. Un asesor financiero o gestor de fondos inteligente probablemente evitaría las inversiones de alta alfa y beta para los clientes con aversión al riesgo.
Modelo de valoración de activos de capital
El CAPM es una teoría de equilibrio basada en la relación entre el riesgo y la rentabilidad esperada. La teoría ayuda a los inversores a medir el riesgo y el rendimiento esperado de una inversión para fijar el precio del 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 debería estar relacionado linealmente con su coeficiente beta, lo que demuestra que las inversiones más arriesgadas obtienen una prima sobre el índice de referencia. Siguiendo un marco de riesgo-recompensa, la rentabilidad esperada (según un modelo CAPM) será mayor cuando el inversor asuma mayores riesgos.
R-Cuadrado
En estadística, el R-cuadrado representa un componente notable del análisis de regresión. El coeficiente R representa la correlación entre dos variables; a efectos de inversión, el 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 el R-cuadrado junto con la beta para ofrecer a los inversores una imagen completa del rendimiento de los activos.
Desviación estándar
Por definición, la desviación estándar es una estadística utilizada para cuantificar cualquier variación de la rentabilidad media de un conjunto de datos. En finanzas, la desviación estándar utiliza el rendimiento de una inversión para medir la volatilidad de la misma. 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 elevadas son indicativas de volatilidad, mientras que las desviaciones estándar más bajas se asocian a activos estables.
El ratio de Sharpe
El coeficiente de Sharpe, una de las herramientas más populares del análisis financiero, mide el exceso de rendimiento esperado de una inversión en relación con su volatilidad. El ratio de Sharpe mide la rentabilidad media por encima del tipo sin riesgo por unidad de incertidumbre para determinar la rentabilidad adicional que puede recibir un inversor con la volatilidad añadida de mantener activos de mayor riesgo. Se considera que un ratio de Sharpe de uno o más tiene una mejor relación riesgo-recompensa.
Fronteras eficientes
La frontera eficiente, que es un conjunto de carteras ideales, hace todo lo posible por minimizar la exposición del inversor a ese 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 la varianza media, que intenta crear opciones de inversión más eficientes. El inversor típico prefiere rendimientos esperados altos con una varianza baja. La frontera eficiente se construye en consecuencia utilizando un conjunto de carteras óptimas que ofrecen el mayor rendimiento esperado para un nivel de riesgo específico.
El riesgo y la volatilidad no son lo mismo. La volatilidad se refiere a la velocidad de movimiento del precio de la inversión y el riesgo es la cantidad de dinero que se puede perder en una inversión.
Valor en riesgo
El enfoque del valor en riesgo (VaR) para la gestión de carteras es una forma sencilla de medir el riesgo. El VaR mide la pérdida máxima que no se puede superar con un nivel de confianza determinado. Las estadísticas del VaR, que se calculan en función del periodo de tiempo, el nivel de confianza y la cantidad de pérdidas predeterminada, proporcionan a los inversores un análisis del peor escenario posible.
Si una inversión tiene un VaR del 5%, el inversor se enfrenta a un 5% de posibilidades de perder toda la inversión en un mes determinado. La metodología del VaR no es la medida más completa del riesgo, pero sigue siendo una de las más populares en la gestión de carteras debido a su enfoque simplista.
El resultado final
Invertir en los mercados financieros es intrínsecamente arriesgado. Muchos particulares recurren a asesores financieros y gestores de patrimonio para aumentar la rentabilidad y reducir el riesgo de las inversiones. Estos profesionales financieros utilizan medidas estadísticas y modelos de riesgo/recompensa para diferenciar los activos volátiles de los estables. La teoría moderna de la cartera utiliza cinco indicadores estadísticos -alfa, beta, desviación estándar, R-cuadrado y el ratio de Sharpe- para hacerlo. Asimismo, el modelo de fijación de precios de los activos de capital y el valor en riesgo se emplean ampliamente para medir la relación riesgo-recompensa con los activos y las carteras.
Fuentes del artículo
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