Econometría financiera Retorno y riesgo.

¿Qué es la econometría financiera? La econometría consiste en dar un contenido empírico a un razonamiento económico abstracto. Es aplicar métodos matemáticos a datos financieros. La econometría permite realizar estimaciones y predicciones y, a fin de cuentas, aumentar el rendimiento de un portafolio.

La econometría financiera designa la aplicación de métodos econométricos a las finanzas: es el uso de métodos estadísticos para resolver problemas financieros. Esta disciplina reúne de forma activa las finanzas, la economía, la estadística y las matemáticas para resolver problemas financieros. En finanzas, la incertidumbre y el riesgo tienen un papel central en el análisis. Por lo tanto, una de las características propias de la econometría financiera es el estudio detallado de la naturaleza y origen de la incertidumbre. ¿Qué es la econometría financiera?

“El objetivo de la econometría es expresar las teorías económicas bajo una forma matemática a fin de verificarlas por métodos estadísticos y medir el impacto de una variable sobre otra, así como predecir acontecimientos futuros y dar consejos de política económica ante resultados deseables” (Valavanis, 1959). Objetivo de la econometría financiera?

Tipos de muestras Tipos de variables Corte transversal Series de tiempo Combinaciones de corte transversal Datos de panel Cualitativas Cuantitativas Discretas Continuas Especificaciones de los datos financieros

Son abundantes y de frecuencia elevada. Son volátiles. En ciertos casos existe una distribución de cola gorda. La volatilidad es periódica o irregular. Existen fenómenos de volatilidad clustering: los rendimientos elevados se concentran sobre periodos limitados. La volatilidad es asimétrica: el precio de los activos puede caer de forma brutal mientras que las alzas son usualmente más limitadas. Se presenta una correlación positiva entre el volumen de transacciones y la volatilidad. Características de los datos financieros

1.Tipos de modelo: 1.Económico: es una versión simplificada de una realidad económica o financiera expresada en categorías matemáticas. 2.Econométrico: modelo económico que contiene las especificaciones necesarias para su aplicación empírica. 2.Clasificación de los modelos: 1.Explicativos: tomando como base una muestra de observaciones se trata de capturar cuantitativamente el funcionamiento de la economía. 2.Predictivos: el propósito es realizar pronósticos acerca del comportamiento de las variables a través del tiempo. 3.Decisión: intenta adoptar políticas y evalúa la eficiencia de un proceso. Clasificación de los modelos econométricos

Planteamiento de la pregunta de investigación. Planteamiento de los objetivos. Observación e identificación de los datos. Modelización de los datos. Estimación de los parámetros. Evaluación del modelo. Utilización del modelo para la inferencia. Etapas en el estudio de la econometria

Estimar la interrelación entre diferentes variables financieras. Determinar el precio de una acción en función de variables de mercado. Estimar C.A.P.M (Modelo de fijación de precios de activos de capital) o A.P.T (Modelo de valoración por arbitraje). Medir y prever la volatilidad. –Riesgo e incertidumbre: El riesgo, comúnmente se define como el peligro de pérdida. En las finanzas, el riesgo se define como una situación en la que se conoce la probabilidad de ocurrencia de un evento particular. –EL RIESGO ES LA EXPOSICIÓN A LA INCERTIDUMBRE. La exposición hace referencia a la magnitud de como hechos inciertos afectan las decisiones y la incertidumbre hace referencia a la existencia de eventos inciertos, por desconocimiento, porque no han sucedido. Realizar simulaciones para calcular el precio de un instrumento derivado. Entonces, ¿para que sirve la econometría?

Gráficos. Estadísticos: –Primer momento de la función de distribución alrededor de la media: Media –Segundo momento de la función de distribución alrededor de la media: Varianza Desviación estándar –Medidas de forma y apuntalamiento: Coeficiente de Asimetría Coeficiente de Curtosis –Medidas de asociación lineal: Covarianza Coeficiente de correlación Identificar si la serie se distribuye como una distribución normal. Utilizar la prueba de Jarque Bera, donde la hipótesis nula es que la distribución de los datos sigue una distribución normal. Análisis estadístico de la información

Modelo de retorno y riesgo (Markowitz, 1952)

Modelo de retorno y riesgo

Condición necesaria más no suficiente. Se debe encontrar las participaciones óptimas de inversión. Modelo de retorno y riesgo

Análisis estadístico de la información

Miguel Angel Bello Economista, MBA, CRM.