La gestión del Riesgo está fuertemente ligada a la medición y análisis de este. Ahora bien, dada la incertidumbre asociada a la naturaleza del riesgo, la medición de este implicará el uso de herramientas que permitan el manejo y la medición de la incertidumbre. Estas herramientas se derivan de la estadística, pues según algunos autores, la estadística es la ciencia que dota a los científicos de herramientas para probar sus hipótesis. Un ejemplo de dichos autores es Mood (1950), quien plantea que “En general, la estadística es definida como el conjunto de métodos para efectuar decisiones adecuadas frente a la incertidumbre a partir de datos observados.”
En finanzas, el concepto de riesgo se asocia al concepto de “Volatilidad Financiera”, lo que hace referencia a la variación del precio o de la rentabilidad de una acción u otro activo financiero a lo largo de un periodo de tiempo. La “Volatilidad” es un concepto de suma importancia en la gestión del riesgo de una empresa, ya que a mayor volatilidad de un activo, mayor es el riesgo de que la rentabilidad sea distinta a la esperada (Valor Esperado).
Un indicador que puede servir para medir la volatilidad de un activo es la Varianza, ya que a mayor varianza tenga un activo, mayor es us volatilidad. Si hablamos en términos más precisos, se hace uso de la Desviación Típica, ya que corresponde a la raíz cuadrada de la varianza y otorga datos más precisos que esta última.
Así como la Varianza y la Desviación Típica son buenos indicadores para determinar el nivel de rentabilidad de un activo, y por ende, el nivel de riesgo que existe al invertir en ellos, también hay que considerar, a la hora de comparar los activos, el nivel de relación que tienen estos entre sí y para ello se utiliza la Correlación y el Coeficiente de Correlación.
A continuación se mostrarán las definiciones de los conceptos utilizados en este artículo.
Varianza.
Usamos la varianza cuando queremos cuantificar qué tan dispersos están los valores en un conjunto de datos. Cuanto mayor sea la varianza, más dispersos serán los valores. El valor de la varianza puede oscilar entre cero (sin dispersión) y cualquier número mayor que cero.
Desviacion Tipica.
La desviación típica o estándar (raíz cuadrada de la varianza) es una medida de la dispersión de los datos, cuanto mayor sea la dispersión mayor es la desviación estándar. Así, si no hubiera ninguna variación en los datos, es decir, si todos fueran iguales, entonces la desviación estándar sería cero.
Valor esperado.
El valor esperado suele denominarse media o promedio "a largo plazo". Esto significa que a largo plazo de hacer un experimento una y otra vez, se esperaría este promedio.
El valor esperado de una variable aleatoria (que sigue un modelo probabilístico determinado) es el promedio que esta variable toma dentro del modelo.
Correlación.
El concepto de correlación implica contar con un par de observaciones (X y Y), es decir, el valor que toma Y para determinado valor de X; la correlación permite examinar la tendencia de dos variables a ir juntas, por ejemplo, sabemos que al incrementar el riesgo también aumentan las cifras de rendimiento, por lo tanto, si queremos responder una pregunta de investigación como ¿cuál es la relación entre riesgo y rendimiento? la prueba estadística pertinente es una prueba de correlación.
Esta prueba permite cuantificar la magnitud de la correlación entre dos variables y ayuda a predecir valores. Si estas variables tuvieran una correlación perfecta se podría inferir el valor de la variable Y conociendo el valor de X. Debido a estas ventajas, la correlación es una de las pruebas más usadas.
Coeficiente de Correlación.
Se representa con una “r” y puede tomar valores que van entre −1 y + 1. Un resultado de 0 significa que no hay correlación, es decir, el comportamiento de una variable no se relaciona con el comportamiento de la otra variable. Una correlación perfecta implica un valor de −1 o + 1, lo cual indicaría que al conocer el valor de una variable sería posible determinarse el valor de la otra variable. Entre más cercano a 1 sea el coeficiente de correlación, mayor la fuerza de asociación
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