ANALISIS DE LA MEDICIÓN DEL RIESGO FINANCIERO

MODELO BACKTESTING APLICADO

ARABIA SAUDITA

Laura Stefanny Chavez Ariza

ANALISIS DE LA MEDICIÓN DEL RIESGO FINANCIERO

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Universidad Colegio Mayor de Cundinamarca

Facultad de administración y economía

Economía

Bogotá D.C/ junio 2019

Resumen

Este trabajo tiene como finalidad la aplicación del modelo backtesting, donde se busca especular que tipo de inversión generara más rentabilidad referente a la acción SABIC, perteneciente a la bolsa saudí, siendo una de las empresas de mayor auge e importancia dentro del país arábico, debido a su liderazgo en el sector petroquímico. Para esto, se tendrán en cuenta dos lapsos de tiempo, uno a largo plazo, que contara con 221 datos históricos y se correrá el modelo con 50 datos; por otro lado, el corto plazo estará conformado por 3 meses, de los cuales se tomaran 30 datos para procesar el sistema. Dichos datos fueron recolectados de la plataforma investing y sistematizados en Excel.

Palabras Clave: SABIC, backtesting, retornos, riesgo, aversión.

Abstract

The purpose of this work is to apply the backtesting model, which seeks to speculate which type of investment will generate the most profitability with respect to the SABIC share, belonging to the Saudi stock exchange, being one of the companies with the greatest boom and importance in the Arabian country, to its leadership in the petrochemical sector. For this, two time lapses will be taken into account, one for the long term, which will have 221 historical data and the model will be run with 50 data; On the other hand, the short term will be made up of 3 months, of which 30 data will be taken to process the system. These data were collected from the investing platform and systematic in Excel.

Keywords: SABIC, back testing, returns, risk, adversion.

Introducción

En el presente escrito se plantea un análisis de la medición del riesgo financiero utilizando el modelo Back Testing para la empresa de SABIC, correspondiente al país de ARABIA SAUDITA, analizando de forma bursátil la acción mediante la volatilidad de su cotización en corto y largo plazo. Sin embargo, es claro denotar la importancia de la compañía en el dinamismo económico de Arabia Saudita, actualmente esta cuenta con una cobertura que aborda una alta producción donde destaca Singapur como uno de los países más lucrativos en relación; del mismo modo su participación en el mercado de Estados Unidos, esencialmente TEXAS a fortalecido su crecimiento y ha reflejado su condición de líder como empresa petroquímica.

Partiendo de esto, se pretende estudiar periodos de corto y largo plazo, para evidenciar el comportamiento de la acción frente al modelo en cuestión que origina: “Si sus variaciones son significativas referente al riesgo estimado, dando como resultado si la rentabilidad está sujeta a un mayor riesgo considerando los retornos de la acción, y así su robustez frente a la situación macroeconómica del país.

Macroeconómicamente hablando, Arabia Saudita plantea una situación de estímulos fiscales en compañía de China, logrando así para el segundo trimestre del año un incremento en el precio del petróleo, sin dejar a un lado las medidas de ampliar su acción de coordinación para el equilibrio de mercados, siendo destacable para el entorno del país, lo cual aborda a la compañía de forma positiva y de tendencia creciente. Así, el siguiente apartado estima el modelo backtesting para la acción en cuestión en el mercado de ARABIA SAUDITA para los periodos comprendidos entre 2018 y 2019.

Objetivos

Objetivo General

Establecer mediante el modelo backtesting el riesgo de la acción SABIC, en el mercado de Arabia Saudita para los periodos comprendidos entre 2019 y 2019 en tiempo de corto y largo plazo.

Objetivos Específicos

1. Presentar la estructura del modelo backtesting para la estimación del riesgo de la acción.
2. Determinar los factores que inciden en la tendencia de la acción a estudiar.
3. Interpretar las estimaciones, para comprender la forma del mercado frente la acción y su riesgo.
4. Evaluar la tasa libre de riesgo, con los resultados del modelo mediante prueba de estrés, permitiendo concluir el estado de esta.

Marco Teórico

El backtesting es un procedimiento estadístico utilizado para validar la calidad y la precisión de un modelo VaR, mediante la comparación de los resultados reales de las posiciones de trading con las medidas de riesgo generadas por los modelos. Dado que el backtesting permite detectar defectos en los modelos de riesgo, aquellos bancos que han desarrollado e introducido modelos VaR usan normalmente técnicas de backtesting. Adicionalmente, el Comité de Basilea, y los reguladores en general, exigen el uso de Una justificación del factor multiplicativo = 3 Stahl (1997) 1 recientemente propuso una interesante justificación teórica al factor multiplicativo del VaR igual a 3, que previamente había sido interpretado como un compromiso político un tanto arbitrario. Usa dos argumentos, uno relacionado a la falta de especificación de las colas de la distribución en el formalismo varianza-covarianza, el otro, relacionado con la potencial variación de la distribución de retornos del portfolio según la ventana temporal de datos que se elijan (en particular debido a incrementos no identificados de la varianza de los retornos). Ambos problemas los ataca, mediante un resultado estadístico muy conocido, la desigualdad de Chebychev: Pr [ μR-kσR < R < μR-kσR ] ≥ 1-1/k² Esta desigualdad implica que las fronteras para un nivel de confianza del 99% (Pr[.]=0.99), nunca estarán a más de 10 desviaciones estándares de la media. Esta desigualdad es cierta, independientemente del carácter de la distribución (siempre que tenga varianza finita). Aplicada a VaR, en cierto sentido nos propone: si no se sabe nada respecto a la estructura de retorno de los mercados financieros, ¿cuál es la frontera extrema que cubriría cualquier error de especificación? Por supuesto, que a este nivel de generalidad la respuesta daría un factor multiplicativo muy conservador (algo entre 3 y 4 según los cálculos de Stahl), para cubrir hasta la más absurda de las distribuciones. 1 Stahl, G. 1997. ìThree Cheersî, Risk Magazine 10 pp.67-69. backtesting en forma rutinaria en los bancos que usan metodologías VaR para determinar capitales mínimos regulatorios. Existen distintas técnicas posibles para hacer backtesting. Estas técnicas continúan evolucionando, al mismo tiempo que siguen desarrollándose los modelos cuya calidad se pretende evaluar. Este documento aplica una técnica de backtesting que sigue los lineamientos del Comité de Basilea, si bien en el ·mito de la administración de riesgo siguen apareciendo enfoques nuevos que están aún bajo estudio. En todos los casos, los esfuerzos están dirigidos a encontrar una forma más refinada y confiable de evaluar la validez de los modelos de medición de riesgo, especialmente dada su amplia difusión. Los bancos más sofisticados usan incluso diferentes tipos de backtesting a la vez. Según las características propias de cada método, surgen también diferentes interpretaciones de los resultados. El proceso de backtesting implica calcular excepciones, entendidas como la cantidad de veces en que las pérdidas reales del periodo subsiguiente superaron a la medida de VaR del modelo usado por el banco. Una vez detectadas las excepciones, se evalúa si se han presentado en un número superior al esperable. Por ejemplo, si se trabaja con una metodología VaR que usa parámetros correspondientes a un nivel de confianza del 99%, es esperable que las pérdidas excedan el VaR calculado 1 de cada 100 períodos. Un aspecto a considerar es el hecho de que el cálculo de VaR no considera la posibilidad de ganancias o pérdidas por un cambio en la composición de cartera, ni tiene en cuenta el pago o cobro de comisiones, factores que podrían ser decisivos en la ocurrencia de excepciones. Para reducir estos efectos normalmente se trabaja, como propone el Comité de Basilea, con una medida de VaR calibrada a un día de tenencia en lugar de usar el periodo mínimo de tenencia de cinco días de la regulación local, minimizando la contaminación como resultado de cambios en la composición de los portafolios. (Banco de la Républica, 2016)

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