EXPLICACIÓN DEL RIESGO A LA BAJA: POR QUÉ LA VOLATILIDAD POR SÍ SOLA NO SIRVE PARA NADA

En el mundo de las inversiones, la evaluación de riesgos desempeña un papel fundamental en la construcción de carteras, la formulación de estrategias y la planificación financiera. Si bien la volatilidad se cita con frecuencia como una métrica clave para evaluar el riesgo de inversión, no distingue entre movimientos alcistas y bajistas. Esto puede ser engañoso para los inversores cuya principal preocupación es la preservación del capital en lugar de las fluctuaciones simétricas. Aquí entra en juego el riesgo a la baja: un indicador más matizado del potencial de pérdida de la inversión que se centra en las desviaciones negativas de la rentabilidad esperada.El riesgo a la baja se refiere a la probabilidad y el alcance de que el valor de un activo caiga por debajo de un determinado umbral, generalmente la rentabilidad mínima aceptable (MAR) o la rentabilidad histórica media. A diferencia de la desviación estándar, que trata por igual las variaciones al alza y a la baja, el riesgo a la baja se centra únicamente en el potencial de pérdidas. Subraya lo que la mayoría de los inversores realmente temen: perder dinero, no simplemente experimentar fluctuaciones.Esta métrica es especialmente relevante para inversores conservadores, gestores de cartera e instituciones que priorizan la rentabilidad ajustada al riesgo sobre el mero crecimiento. Permite tomar decisiones más informadas al aislar y cuantificar las amenazas al capital, en lugar de priorizar la volatilidad en ambas direcciones. Como resultado, el riesgo a la baja ofrece una visión más protectora y realista del rendimiento en mercados inciertos. Las métricas derivadas del riesgo a la baja, como el Ratio de Sortino y el Valor en Riesgo (VaR), han cobrado relevancia como herramientas más eficaces para evaluar el rendimiento y la exposición. A medida que profundizamos en el concepto, examinaremos la mecánica del riesgo a la baja, cómo se mide y por qué puede servir como un punto de referencia más adecuado para inversores cautelosos o con objetivos definidos.

La volatilidad, comúnmente medida por la desviación estándar, ha servido durante mucho tiempo como referencia para el riesgo en modelos financieros tradicionales como la Teoría Moderna de Carteras. Esta calcula cuánto se desvía la rentabilidad de un activo de su rentabilidad media, asignando la misma importancia a las fluctuaciones en ambos lados de la media. Sin embargo, esta visión simétrica puede ocultar la verdadera naturaleza de las amenazas a las que se enfrentan los inversores.Aunque una alta volatilidad sugiere incertidumbre, no distingue entre movimientos favorables y desfavorables. Por ejemplo, una acción con fluctuaciones bruscas pero con tendencia alcista presentaría una alta volatilidad. Bajo el modelo de desviación estándar, este comportamiento se trata de forma similar a una tendencia bajista similar, a pesar de que esta última conlleva implicaciones drásticamente diferentes para la preservación del patrimonio.Este tratamiento indiscriminado de todas las desviaciones convierte a la volatilidad en un instrumento poco fiable. Los inversores suelen preocuparse más por las consecuencias negativas (aquellas que erosionan el capital y comprometen los objetivos financieros a largo plazo) que por la variabilidad alcista. Por lo tanto, basarse únicamente en la volatilidad puede llevar a estrategias desalineadas, a una valoración incorrecta de los activos y a una subestimación de los riesgos reales.

Considere dos carteras con una volatilidad similar. Si una presenta desviaciones positivas constantes mientras que la otra incurre en desviaciones negativas frecuentes, sus perfiles de riesgo son fundamentalmente diferentes, aunque sus desviaciones estándar coincidan. Esto plantea la necesidad de mirar más allá de la volatilidad y centrarse más en métricas que ilustren la gravedad y la frecuencia de los resultados adversos.

Además, durante las crisis del mercado, como la crisis financiera de 2008 o la ola de ventas inducida por la COVID-19 en 2020, los indicadores de volatilidad tienden a dispararse de forma generalizada, pero no ofrecen información específica sobre el potencial de caída. Los inversores necesitan herramientas que les permitan anticipar y cuantificar las pérdidas probables, no simplemente medir las fluctuaciones. En resumen, si bien la volatilidad sigue siendo una métrica ampliamente utilizada y práctica, carece de la granularidad y relevancia que ofrecen las evaluaciones de riesgo centradas en la caída. Al incorporar métricas de riesgo a la baja, los inversores pueden obtener una evaluación más específica y práctica de las amenazas al capital, lo que permite opciones de inversión y coberturas más resilientes.

El riesgo a la baja se cuantifica mediante diversas metodologías que priorizan la probabilidad y la magnitud de las rentabilidades negativas. A diferencia de las métricas integrales de volatilidad, estos enfoques están diseñados para aislar el rendimiento adverso, a menudo comparándolo con el objetivo del inversor o la tasa libre de riesgo. A continuación, se presentan algunos de los métodos más comunes e instructivos:1. Desviación a la bajaLa desviación a la baja mide la dispersión de las rentabilidades que caen por debajo de un umbral definido, normalmente la rentabilidad mínima aceptable (MAR). A diferencia de la desviación estándar, descuenta cualquier rentabilidad superior a la MAR. Evalúa, mediante fórmulas, la raíz cuadrada del déficit cuadrático medio respecto a la MAR. Esto proporciona una visión pura de la volatilidad negativa.2. Ratio de SortinoUna variante del ratio de Sharpe, el ratio de Sortino perfecciona la medición del rendimiento considerando únicamente la desviación a la baja. Divide el exceso de rentabilidad sobre la MAR entre la desviación a la baja, destacando así la rentabilidad por unidad de riesgo a la baja. Un Ratio de Sortino más alto sugiere un mejor rendimiento ajustado al riesgo desde la perspectiva de preservación del capital.

3. Valor en Riesgo (VaR)

El Valor en Riesgo estima la pérdida máxima potencial que una inversión podría sufrir con un intervalo de confianza dado durante un período específico. Por ejemplo, un VaR diario del 1% de 100.000 £ con un 95% de confianza implica que hay un 5% de probabilidad de que las pérdidas superen esa cantidad en un día determinado. Aunque a veces se critica por sus supuestos sobre la normalidad de la distribución, sigue siendo una herramienta destacada en la gestión de riesgos institucionales.

4. VaR Condicional (CVaR)

Más allá del VaR básico, el VaR Condicional estima la pérdida promedio más allá del umbral del VaR. También conocido como Déficit Esperado, el CVaR profundiza en la comprensión del riesgo al ofrecer una estimación basada en la probabilidad de las pérdidas en el peor de los casos.

5. Análisis de la Caída

La caída se refiere a la caída del valor de un activo o cartera, desde su máximo hasta su mínimo, y representa cuánto ha caído antes de recuperarse. La caída máxima, en particular, es un indicador útil de la pérdida más grave experimentada, crucial para comprender los puntos de tensión a lo largo del tiempo.

Al combinar estas técnicas, los inversores pueden obtener una visión sólida y multidimensional de la exposición a la baja, mitigando la dependencia excesiva de instrumentos imprecisos como la desviación estándar. En definitiva, estas mediciones permiten una toma de decisiones más informada en entornos sensibles al riesgo.