Risk Management


Finanzas II
Universidad Católica Argentina
Abril 2010




Lic. Alejandro Salevsky
Lic. Pablo Ylarri
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Anoticiándonos




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Qué entendemos por riesgo
  02           Y cómo lo identificamos en la crisis subprime …




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From 1992, Leeson made unauthorized speculative trades that at first
made large profits for Barings; £10 million which acc...
Sus superiores descubrieron que los descalabros financieros se
relacionaban con su persona el 19 de enero de 2008 y esto c...
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Algunos Ejemplos
02
                 De cómo su mala gestión puede llevar a la quiebra


              • Inglaterra, febre...
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                Riesgo y retorno de un activo y un portfolio
  Existen dos actividades a...
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                Riesgo: key Issues


                           1. Portfolio combinado d...
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                01          Noticias

                02          Conceptos Generales

                03       ...
03            Medidas de riesgo
                Probabilidad de ocurrencia. Análisis histórico

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03            Medidas de riesgo
                Riesgo y retorno en un activo y en un portfolio

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Caso: Riesgo y Retorno de un Portafolio
  03
       • Dados los siguientes datos


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Ejemplo

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        Rendimiento
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                01          Noticias

                02          Conceptos Generales

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04         Markowitz. Teoría de porfolios eficientes
                 Determinación de la cartera óptima


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                  Capital Market Line (CML) - Generalidades

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                  Capital Market Line (CML) – Takeaways


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Rentabilidad vs. riesgo




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CAPM
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                01          Noticias

                02          Conceptos Generales

                03       ...
05            Sensibilidad y Escenarios
                Business Risks – Enterprise Risk Management

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               Hoy hay que...
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Riesgo 1C2010

  1. 1. Risk Management Finanzas II Universidad Católica Argentina Abril 2010 Lic. Alejandro Salevsky Lic. Pablo Ylarri Lic. Juan Manuel Cascone Lic. Clara Llerena Lic. Santiago de Lavallaz
  2. 2. Índice 01 Noticias 02 Conceptos Generales 03 Medición del riesgo en activos y portfolios. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes 05 Sensibilidad y Escenarios http://condensadordeflujo.wordpress.com
  3. 3. Anoticiándonos http://condensadordeflujo.wordpress.com
  4. 4. Índice 01 Noticias 02 Conceptos Generales 03 Medición del riesgo en activos y portfolios. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes 05 Sensibilidad y Escenarios http://condensadordeflujo.wordpress.com
  5. 5. http://condensadordeflujo.wordpress.com
  6. 6. Qué entendemos por riesgo 02 Y cómo lo identificamos en la crisis subprime … http://condensadordeflujo.wordpress.com
  7. 7. Qué entendemos por riesgo Y cómo lo identificamos en nuestro país… http://condensadordeflujo.wordpress.com
  8. 8. 02 Conceptos Generales Riesgo •Está dado por la variabilidad de los retornos de un activo determinado •Es la posibilidad que los flujos de fondos reales sean diferentes a los Concepto flujos de fondos pronosticados •Si el retorno es conocido con certeza, es una inversión libre de riesgo •La diferencia entre el retorno de un activo riesgoso y el retorno de un activo libre de riesgo es la prima de riesgo. Prima de riesgo •Los datos históricos sobre retornos de los activos son una de las posibles fuentes de información sobre primas de riesgo y desviaciones estándar. •El riesgo de un activo no puede ser evaluado aisladamente. A veces al agregar un activo riesgoso a un portfolio se reduce el riesgo total Hedging del portfolio. •Se denomina hedging a la acción de invertir en un activo riesgoso con el objetivo de reducir el riesgo total del portfolio. •¿Qué retorno nos asegura una inversión libre de riesgo? ? http://condensadordeflujo.wordpress.com
  9. 9. Qué entendemos por riesgo Análisis de riesgos http://condensadordeflujo.wordpress.com
  10. 10. 02 Conceptos Generales Riesgos que se deben considerar a la hora de invertir 1 Riesgo País Riesgo Externo 2 Riesgo Soberano 1 Riesgo Macroeconómico 2 Riesgo de Empresa u operativo Riesgo Interno 3 Riesgo financiero 4 Riesgo empresario o de negociabilidad http://condensadordeflujo.wordpress.com
  11. 11. From 1992, Leeson made unauthorized speculative trades that at first made large profits for Barings; £10 million which accounted for 10% of Barings' annual income. He earned a bonus of £130,000 on his salary of £50,000 for that year. However, his luck soon went sour, and he used one of Barings' error accounts (accounts used to correct mistakes made in trading) to hide his losses. The account was numbered 88888 -- a number considered very lucky in Chinese numerology. Leeson claims that this account was first used to hide an error made by one of his colleagues; rather than buy 20 contracts as the customer had ordered, she had sold them, costing Barings £20,000. However, Leeson used this account to cover further bad trades. He insists that he never used the account for his own gain, but in 1996 the New York Times quoted "British press reports" as claiming that investigators had located approximately $35 million in various bank accounts tied to him. By the end of 1992, the account's losses exceeded £2 million, which ballooned to £208 million by the end of 1994 http://condensadordeflujo.wordpress.com
  12. 12. Sus superiores descubrieron que los descalabros financieros se relacionaban con su persona el 19 de enero de 2008 y esto coincidió con la "Crisis bursátil de enero 2008". Según Daniel Bouton, presidente del banco, el fraude Kerviel es en realidad bastante sofisticado. En práctica, Kerviel apostó una suma extraordinaria a que ciertas acciones subirían o bajarían y "perdió la apuesta". Cuando el banco se dio cuenta de las operaciones e intentó deshacerlas, ya estaba en medio de la crisis financiera que afectaba la globalidad de los mercados internacionales y perdió 4900 millones de euros. Según explicó Burton, Kerviel utilizó un complejo sistema para ocultar sus operaciones bajo falsas transacciones y gracias a su conocimiento del sistema del banco el cual lo consideraba uno de sus mejores empleados. http://condensadordeflujo.wordpress.com
  13. 13. New! Fabrice Tourre Acá toy! http://condensadordeflujo.wordpress.com
  14. 14. Algunos Ejemplos 02 De cómo su mala gestión puede llevar a la quiebra • Inglaterra, febrero de 1995: el banco inglés Baring quiebra como resultado de tremendas pérdidas en sus posiciones de futuro del índice de acciones japonesas. El ejecutivo Nick Leeson había comprado ocho mil millones de dólares en futuros, apostando al alza del índice Nikkei de la bolsa de Tokio. Pero el índice se desplomó, en parte por el terremoto de Kobe. En sólo un mes, Baring perdió 1.200 millones de dólares y terminó en la quiebra. • Septiembre de 1995: un incidente similar ocurrió en la sucursal neoyorkina del banco japonés Daiwa. El responsable fue Toshihide Iguchi quien perdió 1.100 millones de dólares especulando con bonos. Si bien el banco Daiwa (décimo de Japón) no quebró, perdió los beneficios de todo un año. •¿Qué tipos de riesgos podemos identificar en ambos eventos? ? Fuente: Materia Biz http://condensadordeflujo.wordpress.com
  15. 15. 02 Conceptos Generales Riesgo y retorno de un activo y un portfolio Existen dos actividades a la hora de invertir 1 2 Research sobre el activo y el mercado con el objetivo de determinar Formación de un portfolio el riesgo y el retorno óptimo de activos de cada activo en particular. http://condensadordeflujo.wordpress.com
  16. 16. 02 Conceptos Generales Riesgo: key Issues 1. Portfolio combinado de activos con y sin riesgo 2. Frontera eficiente 3. Capital Asset Pricing Model 4. Capital Market Line 5. Security Market Line 6. Análisis de sensibilidad y escenarios http://condensadordeflujo.wordpress.com
  17. 17. Índice 01 Noticias 02 Conceptos Generales 03 Medición del riesgo en activos y portfolios. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes 05 Sensibilidad y Escenarios http://condensadordeflujo.wordpress.com
  18. 18. 03 Medidas de riesgo Probabilidad de ocurrencia. Análisis histórico •Una inversión es riesgosa pues el emisor puede no pagar intereses o capital del bono o puede no cumplirse los pagos esperados en cualquier otro tipo de activo. Probabilidad de ocurrencia •Los posibles retornos son variables y puede asignarse una probabilidad a cada resultado •La probabilidad de ocurrencia es la probabilidad de que un determinado resultado se produzca. • El rendimiento esperado de una inversión se obtiene a través de la sumatoria del producto entre el retorno de cada escenario y su probabilidad de ocurrencia. n r = ∑r i pi i =1 http://condensadordeflujo.wordpress.com
  19. 19. 03 Medidas de riesgo Riesgo y retorno en un activo y en un portfolio •Es la suma ponderada de los rendimientos de cada uno de los activos por la participación en dinero sobre el valor total del portfolio Retorno r p = w a r a + w b r b + ... + w n r n esperado de un •Donde: portfolio •Rp = retorno esperado del portfolio •Wx = porcentaje en $ que representa la inversión del activo x sobre el valor total del portfolio •Rx = retorno esperado del activo x. •Se mide con el desvío estándar de los retornos pasados del activo. No se trata de una medida 100% objetiva ya que entre otros factores dependerá del horizonte hacia atrás en el que se consideren las observaciones. Riesgo absoluto n •Donde: •Ri = retorno del activo con de un activo σ= ∑ (ri − r )2 pi probabilidad de ocurrencia i •R = promedio simple del i =1 retorno. •pi = probabilidad de ocurrencia del retorno i http://condensadordeflujo.wordpress.com
  20. 20. 03 Medidas de riesgo Riesgo y retorno en un activo y en un portfolio •Es la relación entre el riesgo (desvío estándar) y el retorno (retorno promedio). Se denomina genéricamente coeficiente de variación. σ Riesgo relativo CV = •Donde: de un activo •σ=desvío estándar •R= retorno promedio r •A diferencia del retorno, para la determinación del riesgo de un portfolio jamás se deben promediar los riesgos de los activos debido a la presencia de correlaciones entre ellos. Riesgo σ p = w a σ a + w bσ b + 2w aw bCOVa,b 2 2 2 2 absoluto de un portfolio COVa,b = σ aσ b ρ a,b de 2 activos •Donde: •Wx = porcentaje en $ que representa la inversión del activo x sobre el valor total del portfolio •σx = desvío estándar del activo x •COVa,b=covarianza entre el activo A y el activo B •Ρa,b=coeficiente de correlación entre el activo A y el activo B http://condensadordeflujo.wordpress.com
  21. 21. Caso: Riesgo y Retorno de un Portafolio 03 • Dados los siguientes datos Concepto Empresa A Empresa B Rendimiento 12% 18% Desvío estándar 20% 40% Composición del portafolio 30% 70% Calcule: a) Retorno esperado del portafolio b) Desvío estándar del portafolio, si el coeficiente de correlación entre los activos es 0,42. ? ¿Si dos flujos de fondos tienen el mismo riesgo absoluto, tendrán también el mismo riesgo relativo? http://condensadordeflujo.wordpress.com
  22. 22. Ejemplo PROYECTO “A” PROYECTO “B” Rendimiento esperado $ 2000 $ 2450 Desvío estándar $ 774,60 $ 1.781,15 Coeficiente de variación 0,39 0,73 Intervalo de confianza $450.80 / $3549,20 -$1.112,30 / $6012,30 ? ¿Ud. cuál elige? http://condensadordeflujo.wordpress.com
  23. 23. Índice 01 Noticias 02 Conceptos Generales 03 Medición del riesgo en activos y portfolios. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes 05 Sensibilidad y Escenarios http://condensadordeflujo.wordpress.com
  24. 24. Anoticiándonos http://condensadordeflujo.wordpress.com
  25. 25. 04 Markowitz. Teoría de porfolios eficientes Determinación de la cartera óptima Frontera Eficiente r I2 •La cartera óptima del inversionista estará dada por I1 el punto de tangencia entre la curva de indiferencia del inversor y la frontera eficiente. C •La curva de indiferencia del inversor responde a A su propensión al riesgo. Conjunto de •Elección de una cartera por parte del inversionista – Portfolios B invertir todo su dinero en ella. •Aún no hay mecanismos que le permitan endeudarse o prestar dinero – sólo activos riesgosos. σ •¿Por qué el inversor no elige un punto distinto al de tangencia sobre ? la frontera eficiente ? http://condensadordeflujo.wordpress.com
  26. 26. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes Capital Market Line (CML) - Generalidades a. Portfolio A compuesto por wxX, wyY, wzZ. Retorno A @ riesgo A r b. Portfolio B compuesto por wmM, wnN, wqQ. Retorno B CML da + @ riesgo B Deu Asset ky Ris c. Porfolio C. Máximo retorno a riesgo C G + nds Rf Bo Asset d. Portfolio D. Máximo retorno a riesgo D. ky D Ris H e. Portfolio E. Retorno E @ riesgo E. Ineficiente ya que Conjunto B C tiene mismo riesgo y más retorno. C de F A Portfolios f. Portfolio F = porfolio de mercado + inversión en activo libre de riesgo. g. Portfolio G = portfolio de mercado + endeudamiento a E tasa libre de riesgo σ h. Portfolio H: portfolio puro de mercado •¿Cuál es la mejor inversión? ? •¿Es posible en la realidad pasar de F a G? •¿Qué efecto tiene en el mercado una suba de tasas? http://condensadordeflujo.wordpress.com
  27. 27. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes Capital Market Line (CML) – Caso I r CML da + Deu Asset a) ¿Cuál será el retorno esperado y el desvío ky Ris G de un portfolio formado por un 110% de + nds colocación en un activo riesgoso, cuya Rf Bo Asset ky D Ris esperanza de retorno es del 16% y un desvio H B estándar del 30%? Conjunto C de La tasa libre de riesgo activa es del 8% y la F A Portfolios pasiva del 5%. b) ¿En qué proporciones debe armarse el portfolio para que tenga una esperanza de E retorno del 9%? σ http://condensadordeflujo.wordpress.com
  28. 28. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes Capital Market Line (CML) – Takeaways r CML •Los inversores obtienen portfolios eficientes al da + combinar activos libres de riesgo con Deu Asset ky Ris activos riesgosos G + nds Rf Bo Asset Ris ky D •Todos los portfolios ideales están sobre la H CML y tienen una base de rendimiento mínimo Conjunto B igual a rf. C de F A Portfolios •Es necesario separar la decisión de inversión de la de financiamiento. La aversión al riesgo determina el monto de deuda a tomar/prestar E •La pendiente de la CML es el trade-off riesgo- retorno y es lineal σ http://condensadordeflujo.wordpress.com
  29. 29. Rentabilidad vs. riesgo Avg. Annual Rate of Return Avg. Risk Premium Portfolio Nominal Real (Extra vs. T.Bills) Performance histórica Treasury Bills 3.9 0.8 0 de distintas Goverment Bonds 5.7 2.7 1.8 Inversiones Corporate Bonds 6.0 3.0 2.1 Common stocks (S&P 500) 13.0 9.7 9.1 (1926-2000) Small-firm common stocks 17.3 13.8 13.4 Source: Ibbotson Associates, Inc., 2001 Yearbook http://condensadordeflujo.wordpress.com
  30. 30. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes Security Market Line (SML) - Deducción r Considerando que la beta del mercado es 1 y Rm su rentabilidad… ¿la rentabilidad de un activo Rm con Beta = 0 es 0 ? 0 1 β 0 ¿por qué? ¿cuál sería ese activo? http://condensadordeflujo.wordpress.com
  31. 31. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes Security Market Line (SML) - Deducción r Precisamente, estaríamos hablando de los bonos del tesoro de EEUU Ahora bien… Rm Rf 0 1 β 0 ¿cómo hacemos para saber la relación entre las betas del resto de los activos? http://condensadordeflujo.wordpress.com
  32. 32. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes Security Market Line (SML) - Deducción William Sharpe ¡En Wikipedia hasta tengo foto! (los otros… nada) John Lintner the paper describing CAPM to the Journal ofJack in Sharpe submitted Finance Treynor 1962. However, ironically, the paper, which would become one of the foundations of financial economics was initially considered irrelevant and rejected from publication. Sharpe had to wait for the editorial staff to change until finally getting the paper published in 1964. At the same time, the CAPM was independently developed by John Lintner and Jack Treynor. http://condensadordeflujo.wordpress.com
  33. 33. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes Security Market Line (SML) - Deducción CAPM SML Re- Rf = (Rm - Rf) β r La prima de riesgo de un activo es la prima de riesgo histórica del mercado y depende linealmente de la variabilidad histórica de dicho activo frente al mercado. Re = (Rm - Rf) β + Rf ) El retorno esperado de un activo es como mínimo el retorno – Rf (R m de un activo libre de riesgo y puede ser mayor o menor que la prima de mercado dependiendo de la variabilidad del activo frente al mercado Y = ax + b El retorno esperado depende de la variabilidad histórica del activo frente al mercado β •¿Dónde ubicaría un activo de igual riesgo-retorno al de mercado en ? la SML? ¿Qué beta tendrá? •¿Dónde ubicaría un activo sub-valuado? ¿Y uno sobre-valuado? http://condensadordeflujo.wordpress.com
  34. 34. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes Security Market Line (SML) - Deducción Highlights SML r a. Tasa libre de riesgo (Rf) b. Tasa de rendimiento del mercado (Rm) E c. Activo C con relación riesgo-retorno adecuada y por ) – Rf ende con cotización eficiente. (R m C d. Activo D sin relación riesgo-retorno adecuada y por B ende con cotización ineficiente. e. Activo E sin relación riesgo-retorno adecuada y por A D ende con cotización ineficiente 1 β •¿El activo D se encuentra sobre o sub valuado? •¿Y el activo E? ? •¿Puede subisistir dicha condición en el tiempo? •¿Mediante que proceso se corregiría? Describirlo. http://condensadordeflujo.wordpress.com
  35. 35. CAPM 04 Riesgo sistemático vs. No sistemático Las inversiones diversificadas con eficiencia Assumptions σ pueden eliminar la mayoría del riesgo no sistemático • Inversores tienen mismo horizonte temporal Riesgo no sistemático • Las inversiones se limitan a activos financieros con cotización – Ej. Bonos, Acciones. Riesgo total • No hay costos de transacción ni impuestos • Inversores racionales – portafolios eficientes (expectativas homogéneas) Riesgo sistemático • Inversores analizan posibilidades de inversión con el mismo criterio económico (expectativas sobre rentabilidad futura de los activos) Q de títulos • Inversores tienen aversión al riesgo • Inversores pueden invertir y tomar prestado a Rf En equilibrio de mercado, se espera que un activo brinde un rendimiento adecuado a su riesgo inevitable (riesgo que no puede diversificarse) http://condensadordeflujo.wordpress.com
  36. 36. Índice 01 Noticias 02 Conceptos Generales 03 Medición del riesgo en activos y portfolios. 04 Markowitz. Teoría de portfolios eficientes 05 Sensibilidad y Escenarios http://condensadordeflujo.wordpress.com
  37. 37. 05 Sensibilidad y Escenarios Business Risks – Enterprise Risk Management MARKET RISKS BUSINESS RISKS •Tipo de cambio •Economicos •Tasas de interés •Reputación •Equity Prices •Supply Chain •Precios commodities •Tecnológicos •Etc •Legales y regulatorios •Medio ambiente •Etc Enterprise Risks OPERATIONAL RIESGO RISKS CREDITICIO •RRHH •Créditos por cobrar •Procesos •Financiamiento de •Sistemas proveedores •Procedimientos •Cash Management •Políticas •etc http://condensadordeflujo.wordpress.com
  38. 38. 05 Sensibilidad y Escenarios Manejo de incertidumbre con escenarios Hoy hay que Es necesario decidir Hay una realidad Ninguna proyectar para responder Futura pero proyección el futuro a una realidad Infinitas será como la para poder futura proyecciones realidad decidir hoy incierta Ninguna decisión será perfecta Una decisión puede sentenciar al fracaso o al triunfo http://condensadordeflujo.wordpress.com
  39. 39. 05 Sensibilidad y Escenarios Proceso de modelización de escenarios Construcción Construccíón Determinación Definición Elección de Construcción Análisis de relación de escenario de variables de variables Key drivers de escenarios resultados de variables base sensibles 1 2 3 4 5 6 7 1. ¿Qué variables son las que generan el output (VAN, TIR, EBITDA) del modelo? 2. ¿Cómo se relacionan entre si las variables? El Excel sólo permite relaciones lineales o iteraciones mediante macros. De necesitarse relaciones complejas y/o dinámicas se debe recurrir a herramientas específicas 3. Determinar los valores básicos de inicio para el modelo mediante research y criterio. 4. Análisis de Sensibilidad: En forma individiual por cada variable investigar la variación porcencual qie existe en el output frente a la variación porcentual del input. 5. Elegir las variables que son sensibles y críticas para el output. No deben ser ni menos de tres ni más de 7 u 8. 6. Imaginar escenarios futuros con el correspondiente impacto que tendrán en cada una de las variables sensibles. Consejo: trabajar con variaciones porcentuales sobre los valores del escenario base y no con valores absolutos. (Ej: en un escenario de boom turistico los precios serán un 20% por encima del esceanrio base) 7. Cargar en el modelo cada uno de los escenarios y ver las variaciones del output. La clave de la simulación exitosa es la iteración. http://condensadordeflujo.wordpress.com
  40. 40. 05 Sensibilidad y Escenarios Nociones genéricas - TIPS 40% Color azul para todas los valores inputs 469.682 Color negro para los valores con fórmulas Cuando se trabaja con proyecciones, marcar en fondo gris el año base Guardar al menos los valores del 1,50x escenario base Cuando se arma un modelo con proyecciones, cada hoja debe tener en la misma columna los mismos años Delimitar claramente con bordes y negritas los subtotales y totales 267.273 Siempre poner puntos para separar cifras 4.586K De ser posible, trabajar con números con 65,30M pocas cifras y siempre formatearlos para indicar la cuantía. (K=miles; M=millones; 1,25x x=veces; cualquier magnitud que sea 3,33ARS/USD necesaria http://condensadordeflujo.wordpress.com

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