Noticias

Proyecto Fondecyt analiza eventos extremos en mercados financieros

Crear modelos capaces de predecir el impacto y la intensidad de eventos extremos dentro de un mercado financiero —para tratar de mejorar las ganancias y reducir las pérdidas—, es el objetivo del Proyecto Fondecyt regular a cargo del académico Rodrigo Herrera, de la Facultad de Economía y Negocios (FEN) de nuestra Universidad.

La característica principal que posee el desarrollo de esta propuesta, es que la metodología se basa solamente en comportamientos bursátiles extremos, sin ser sesgada la muestra hacia el centro de la distribución.

Según el profesor Herrera, director del Centro de Investigación en Economía Aplicada (CIEA) de la FEN, debido a la crisis global que ha afectado al mundo financiero surge la necesidad de investigar el comportamiento dinámico multivariado de tales eventos. Esto, ante la complejidad cada vez mayor de los instrumentos de mercado, haciéndose necesario el desarrollo de nuevas metodologías para describir estos efectos.

“En el proyecto la teoría de valores extremos es considerada la base para proveer el modelamiento estadístico, mostrando ser la de mayor influencia para la administración del riesgo, con el fin de capturar el tamaño y la probabilidad de ocurrencia de dichas pérdidas financieras”, explicó.

Asimismo, el docente expuso que esta investigación no se basa en la hipótesis tradicional de la teoría económica que trabaja con la volatilidad como medida de riesgo, sino que en la intensidad de cómo estos comportamientos ocurren.

“La fuerza de dichos eventos tiene que ver con la distancia que existe entre ellos, y en lugar de trabajar con la varianza, lo hacemos con la intensidad. Por lo tanto, no analizamos con toda la serie de tiempo, sino que solamente los eventos que se encuentran en la cola de la distribución de probabilidades de las pérdidas, o sea, los más extremos”, señaló.

La utilidad del proyecto se basa en crear modelos que sean capaces de predecir el impacto y la intensidad de cómo estos sucesos puedan registrarse, los que son valiosos dentro de un mercado financiero, en lo que tiene relación con mejorar las ganancias y reducir las pérdidas.

En cuanto a los beneficiados más directos serían la banca a nivel mundial y todos los sistemas bursátiles. Pero también este modelo se puede emplear para datos de contaminación atmosférica, crecidas de ríos, velocidades de vientos, eventos catastróficos —como terremotos e inundaciones— y a la demanda en mercados de materias primas, como por ejemplo los relacionados con la energía.

“Esta teoría ha sido aplicada en diferentes áreas de administración, como el riesgo crediticio, riesgo operacional y últimamente en mercados con datos de alta frecuencia. Se puede usar también en el sector eléctrico de demanda —que es lo que estamos haciendo actualmente con colegas del National Centre for Econometric Research (NCER) en Australia—, en mercado del petróleo y para tratar de predecir eventos extremos en diferentes tipos de commodities, como el café, la soya y el azúcar”, comentó el académico.

Es por lo anterior, que surge la idea de utilizar un modelo multivariado para tratar de predecirlos, basándose en material histórico de datos de alta frecuencia y obteniendo miles de eventos por segundo, con una cantidad de información casi en tiempo continuo. Por este motivo, se hacen necesarias las matemáticas y las técnicas econométricas.

Herrera aseguró que la investigación muestra un punto de vista diferente al que ha sido utilizado en la estadística financiera tradicional, debido a que se concentra sólo en una parte de la distribución, sin apartar los resultados de lo que sucede en períodos tranquilos o normales. “Lo que planteamos es que para modelar crisis tenemos que solamente enfocarnos en datos de crisis y así podremos extrapolar hacia el futuro”, aseveró.

Actualmente este proyecto se encuentra en una etapa de flexibilización de la forma funcional que toman estos modelos, las cuales son muy rígidas. “Estamos trabajando en las técnicas estadísticas y en su dinámica, de tal manera que puedan representar mejor la sinergia que ocurre en este tipo de sistemas complejos a medida que van variando a través del tiempo”, dijo.

Como uno de los objetivos finales de este Fondecyt, está la creación de un software de ingreso libre y en tiempo real que capture este tipo de dinámicas en los mercados financieros, lo cual se está haciendo más factible gracias al convenio con el NCER, mediante el cual el Centro de Investigación en Economía Aplicada de la FEN tiene disponibilidad de datos de alta frecuencia y acceso a supercomputadoras; constituyendo un convenio clave para poder desarrollar este proyecto.