Después de haber vivido la dolorosa crisis sistémica norteamericana de 2007/2009, y que todavía se hace sentir, estamos asistiendo a una nueva instancia en Europa que aparece como una peligrosa situación para la economía mundial.
Sabemos que los efectos desbastadores de las crisis sistémicas afecta a la economía como un todo, siendo la principal víctima el sistema financiero y producto de sus vínculos con el resto de los sectores de la economía no tenemos forma de salvar nuestros recursos invertidos.
Los norteamericanos hablan que la tragedia que comienza en Wall Street de derrama hacia Main Street.
Desde la Argentina conocemos en profundidad como suceden estas cosas, puede comenzar con una corrida cambiaria o bancaria y termina con cesación de pagos y la ruina para muchos agentes económicos.
No podemos diversificar, entonces, el riesgo que asumimos en nuestras inversiones en una crisis sistémica pero deberíamos saber cómo medirlo para estar enterados del riesgo que podemos correr y de esa manera decidir si estamos dispuestos a asumirlo.
La idea que quiero compartir es un simple ejemplo de cómo aproximarnos al riesgo en crisis duras utilizando una metodología del Análisis Multivariado denominada Factor Principal que aplicaríamos a un grupo de ETFs.
Vamos a medir los retornos de varios ETFs del grupo de SPDR . Tomamos al que representa al S&P 500 el muy operativo SPY y a otros 17 más de diversos sectores de la economía.
Los ETFs tienen la característica de ser representativos de su sector ya que responden a índices de S&P armados para analizar áreas determinadas de la economía.
Se trata de ver cuánto de “riesgo común” al resto tiene cada activo a analizar y cuánto de “riesgo propio” .
Se supone que a mayor riesgo compartido una crisis sistémica golpeará mucho más que si tienen un alto riesgo propio.
Obviamente el SPY debería tener un muy alto riesgo común por ser un referente del mercado ya que abarca casi la totalidad de los sectores de la economía.
En cambio sectores como Utilities o Pharmaceutical s deberían tener mayor riesgo específico que sistémico por llamarlos de alguna manera.
No pretendo dar una fórmula general pero sí una manera sencilla y accesible para aproximar el riesgo de mi cartera a los volátiles momentos que nos tocan vivir.
Recordemos que una cartera compuesta con activos vinculados al sector energético y financiero habría sido literalmente destrozada entre 2008 y 2009.
En cambio si hubiéramos tenido activos vinculados al consumo o a las empresas de medicamentos también habríamos sufrido en la crisis pero inmediatamente se produjera el rebote de marzo de 2009 estaríamos gananciosos y probablemente fuertemente gananciosos.
Es decir que saber de antemano el riesgo común como una aproximación al sistémico me advierte acerca del posible quebranto a soportar.
Veamos cómo se puede ver el cuadro de riesgo común y específico en los 18 activos tomados como ejemplo:
En este grupo de activos el de mayor riesgo común es, como debe ser, el SPY ya que resume a la economía norteamericana toda por ende es el que más lazos tiene con los otros sectores.
También se puede apreciar que el sector de energía tiene alta comunalidad, también aparece el industrial y sorprendentemente el de retail.
En cambio en el fondo de la tabla tenemos a las utilities, stapples y biotech como los sectores más independientes de las crisis severas y más dependientes de su propia gestión.
Este no pretende ser un trabajo orientado a definir un modelo de riesgo sistémico ni mucho menos pero me parece una interesante alternativa de medir el riesgo de nuestra cartera simplemente teniendo conocimientos de cómo se funciona el Factor Principal y utilizando planillas de Excel y funciones de Matlab.
Para confeccionar la tabla he tomado 500 ruedas de cada ETF y a partir de sus datos diarios calculé los retornos diarios para luego volcarlos en la función factoran de Matlab.
