Qué es el análisis de riesgos?
El análisis de riesgos es el proceso de evaluación de la probabilidad de que se produzca un acontecimiento adverso en el sector empresarial, gubernamental o medioambiental. El análisis de riesgos es el estudio de la incertidumbre subyacente a una acción determinada y se refiere a la incertidumbre de los flujos de caja previstos, la varianza de los rendimientos de la cartera o las acciones, la probabilidad de éxito o fracaso de un proyecto y los posibles estados económicos futuros.
Los analistas de riesgos suelen trabajar en colaboración con profesionales de la previsión para minimizar los futuros efectos negativos imprevistos. Todas las empresas y personas se enfrentan a ciertos riesgos; sin riesgo, las recompensas son menos probables. El problema es que un riesgo excesivo puede llevar al fracaso. El análisis de riesgos permite encontrar un equilibrio entre la asunción de riesgos y su reducción.
Datos clave
- El análisis de riesgos trata de identificar, medir y mitigar los distintos riesgos o peligros a los que se enfrenta una empresa, una inversión o un proyecto.
- El análisis cuantitativo del riesgo utiliza modelos matemáticos y simulaciones para asignar valores numéricos al riesgo.
- El análisis de riesgos cualitativo se basa en el juicio subjetivo de una persona para construir un modelo teórico de riesgo para un escenario determinado.
- El análisis de riesgos suele ser tanto un arte como una ciencia.
Comprender el análisis de riesgos
La evaluación del riesgo permite a las empresas, los gobiernos y los inversores valorar la probabilidad de que un acontecimiento adverso pueda afectar negativamente a una empresa, economía, proyecto o inversión. La evaluación del riesgo es esencial para determinar hasta qué punto merece la pena un proyecto o una inversión concreta y cuál es el mejor proceso para mitigar esos riesgos. El análisis de riesgos ofrece diferentes enfoques que pueden utilizarse para evaluar el equilibrio entre el riesgo y la recompensa de una posible oportunidad de inversión.
Un analista de riesgos comienza por identificar lo que podría salir mal. Estos negativos deben sopesarse con una métrica de probabilidad que mida la posibilidad de que se produzca el evento.
Por último, el análisis de riesgos trata de estimar el alcance del impacto que se producirá si se produce el evento. Muchos de los riesgos identificados, como el riesgo de mercado, el riesgo de crédito, el riesgo de divisas, etc., pueden reducirse mediante la cobertura o la contratación de seguros.
Casi todos los tipos de grandes empresas requieren un tipo mínimo de análisis de riesgos. Por ejemplo, los bancos comerciales necesitan cubrir adecuadamente la exposición al cambio de divisas de los préstamos en el extranjero, mientras que los grandes almacenes deben tener en cuenta la posibilidad de que se reduzcan los ingresos debido a una recesión mundial. Es importante saber que el análisis de riesgos permite a los profesionales identificar y mitigar los riesgos, pero no evitarlos por completo.
Tipos de análisis de riesgos
El análisis de riesgos puede ser cuantitativo o cualitativo.
Análisis cuantitativo del riesgo
En el análisis cuantitativo del riesgo, se construye un modelo de riesgo utilizando la simulación o la estadística determinista para asignar valores numéricos al riesgo. En un modelo de riesgo se introducen datos que son en su mayoría suposiciones y variables aleatorias.
Para cualquier rango de entrada, el modelo genera un rango de salida o resultado. Los resultados del modelo se analizan mediante gráficos, análisis de escenarios y/o análisis de sensibilidad por parte de los gestores de riesgos para tomar decisiones que mitiguen y traten los riesgos.
Una simulación de Montecarlo puede utilizarse para generar una gama de posibles resultados de una decisión o acción tomada. La simulación es una técnica cuantitativa que calcula repetidamente los resultados de las variables de entrada aleatorias, utilizando cada vez un conjunto diferente de valores de entrada. El resultado resultante de cada entrada se registra, y el resultado final del modelo es una distribución de probabilidad de todos los resultados posibles.
Los resultados pueden resumirse en un gráfico de distribución que muestre algunas medidas de tendencia central, como la media y la mediana, y evaluar la variabilidad de los datos mediante la desviación estándar y la varianza. Los resultados también pueden evaluarse mediante herramientas de gestión de riesgos como el análisis de escenarios y las tablas de sensibilidad. Un análisis de escenarios muestra el mejor, el medio y el peor resultado de cualquier evento. Separar los diferentes resultados de mejor a peor proporciona un margen razonable de conocimiento para un gestor de riesgos.
Por ejemplo, una empresa estadounidense que opera a escala mundial podría querer saber cómo le iría a su cuenta de resultados si el tipo de cambio de determinados países se fortaleciera. Una tabla de sensibilidad muestra cómo varían los resultados cuando se modifican una o varias variables aleatorias o supuestos.
Por otra parte, un gestor de carteras puede utilizar una tabla de sensibilidad para evaluar cómo los cambios en los diferentes valores de una cartera afectarán a la varianza de la misma. Otros tipos de herramientas de gestión del riesgo son los árboles de decisión y el análisis del punto de equilibrio.
Análisis cualitativo del riesgo
El análisis de riesgos cualitativo es un método analítico que no identifica ni evalúa los riesgos con calificaciones numéricas y cuantitativas. El análisis cualitativo implica una definición por escrito de las incertidumbres, una evaluación del alcance del impacto (si el riesgo se produce) y planes de contramedidas en caso de que se produzca un evento negativo.
Algunos ejemplos de herramientas de riesgo cualitativo son el análisis DAFO, los diagramas de causa y efecto, la matriz de decisión, la teoría de juegos, etc. Una empresa que quiera medir el impacto de una brecha de seguridad en sus servidores puede utilizar una técnica de riesgo cualitativo para ayudar a prepararse para cualquier pérdida de ingresos que pueda producirse por una brecha de datos.
Aunque a la mayoría de los inversores les preocupa el riesgo a la baja, matemáticamente el riesgo es la varianza tanto a la baja como al alza.
Ejemplo de análisis de riesgos: Valor en riesgo (VaR)
El valor en riesgo (VaR) es una estadística que mide y cuantifica el nivel de riesgo financiero de una empresa, una cartera o una posición en un plazo determinado. Esta métrica es la más utilizada por los bancos de inversión y comerciales para determinar el alcance y el índice de ocurrencia de posibles pérdidas en sus carteras institucionales. Los gestores de riesgos utilizan el VaR para medir y controlar el nivel de exposición al riesgo. Se pueden aplicar los cálculos del VaR a posiciones específicas o a carteras enteras, o para medir la exposición al riesgo de toda la empresa.
El VaR se calcula desplazando las rentabilidades históricas de la peor a la mejor con la suposición de que las rentabilidades se repetirán, especialmente en lo que se refiere al riesgo. Como ejemplo histórico, veamos el ETF Nasdaq 100, que cotiza bajo el símbolo QQQ (a veces llamado „cubos”) y que empezó a cotizar en marzo de 1999. Si calculamos cada rentabilidad diaria, obtenemos un rico conjunto de datos de más de 1.400 puntos. Los peores se visualizan generalmente a la izquierda, mientras que los mejores rendimientos se colocan a la derecha.
Durante más de 250 días, la rentabilidad diaria del ETF se calculó entre el 0% y el 1%. En enero de 2000, el ETF devolvió el 12.4%. Pero también hay momentos en los que el ETF arrojó pérdidas. En el peor de los casos, el ETF tuvo pérdidas diarias del 4% al 8%. Este periodo se denomina el peor 5% del ETF. Sobre la base de estos rendimientos históricos, podemos suponer con un 95% de certeza que las mayores pérdidas del ETF no superarán el 4%. Así, si invertimos 100 dólares, podemos decir con un 95% de certeza que nuestras pérdidas no superarán los 4 dólares.
Una cosa importante a tener en cuenta es que el VaR no proporciona a los analistas una certeza absoluta. En cambio, es una estimación basada en probabilidades. La probabilidad aumenta si se tienen en cuenta los rendimientos más altos, y sólo se considera el peor 1% de los rendimientos. Las pérdidas del ETF del Nasdaq 100 del 7% al 8% representan el peor 1% de su rendimiento. Por lo tanto, podemos suponer con un 99% de certeza que nuestro peor rendimiento no nos hará perder 7 dólares de nuestra inversión. También podemos decir con un 99% de certeza que una inversión de 100 dólares sólo nos hará perder un máximo de 7 dólares.
Limitaciones del análisis del riesgo
El riesgo es una medida probabilística y, por lo tanto, nunca puede decirle con seguridad cuál es su exposición precisa al riesgo en un momento dado, sino sólo cuál es la distribución de las posibles pérdidas, si es que se producen. Tampoco hay métodos estándar para calcular y analizar el riesgo, e incluso el VaR puede tener varias formas diferentes de enfocar la tarea. A menudo se supone que el riesgo se produce utilizando probabilidades de distribución normal, que en realidad rara vez se producen y no pueden dar cuenta de los acontecimientos extremos o „cisnes negros”.
La crisis financiera de 2008, por ejemplo, puso de manifiesto estos problemas, ya que los cálculos del VaR, relativamente benignos, infravaloraron en gran medida la posible aparición de eventos de riesgo en las carteras de hipotecas de alto riesgo.
También se subestimó la magnitud del riesgo, lo que dio lugar a unos ratios de apalancamiento extremos en las carteras de hipotecas de alto riesgo. Como resultado, las subestimaciones de la ocurrencia y la magnitud del riesgo dejaron a las instituciones incapaces de cubrir miles de millones de dólares en pérdidas cuando los valores de las hipotecas subprime se desplomaron.