Innovación en modelos de inversión y finanzas para tiempos de crisis

Mazin A. M. Al Janabi
Artículo de Divulgación

A raíz de la crisis financiera surgida en el sector inmobiliario de los Estados Unidos de América en 2008-2009, que desencadenó una grave falta de liquidez, y con ello, un efecto dominó que alcanzó otros aspectos de la economía global, y que generó crisis también en el mercado bursátil y a nivel alimentario, los mercados han tenido que aprender y evolucionar.

Por eso hoy es primordial estar prevenidos ante la posibilidad de una nueva crisis financiera o una desaceleración del mercado, por lo que conviene prospectar una modelación adecuada del riesgo de liquidez.

Ante este escenario, las técnicas de Liquidity-Adjusted Value-at-Risk (LVaR) se han convertido en herramientas críticas para monitorear y pronosticar el riesgo de mercado y liquidez de portafolios de inversión.

La principal ventaja de estos modelos LVaR es que su enfoque está basado en el riesgo de los resultados de rentabilidad negativa.

En la investigación titulada “Multivariate dependence and portfolio optimization algorithms under illiquid market scenarios” publicada en el European Journal of Operational Research, junto con mis colegas José Arreola, de la Rennes Business School (Francia), Theo Berger, de la Universidad de Bremen (Alemania) y Duc Khuong Nguyen, del IPAG Business School (Francia), proponemos un modelo que considera patrones de dependencia multivariados en los activos financieros, así como la evaluación de su impacto en el rendimiento y el diseño óptimo de portafolios de inversión.

Nuestra investigación utiliza un modelo propio diseñado para evaluar el riesgo en mercados de baja liquidez (o ilíquidos), teniendo en cuenta la dependencia multivariada de los activos.

Asimismo, también examinamos el impacto de los cambios en el riesgo de liquidez estimado en la asignación óptima del portafolio, combinando algoritmos LVaR para medir el riesgo de liquidez; modelos de cópula dinámica condicional (DCC), para estimar la estructura de dependencia; y algoritmos de optimización no lineal, que ayudan a analizar el diseño óptimo de portafolios de inversión para tiempos de crisis.

El objetivo de nuestra investigación es examinar si los algoritmos de optimización reales basados en cómputo LVaR y modelos de DCC, son capaces de producir una mejor asignación de activos múltiples en escenarios de mercado adversos o en situaciones de crisis, teniendo en cuenta las limitaciones de frontera operacionales y financieras, evidenciadas en gran medida por shocks de iliquidez durante la crisis financiera global.

Este tipo específico de modelado es nuevo en la literatura, y ese es precisamente su valor, ya que con estas estimaciones se pretende dotar a los administradores de portafolios, datos y variables confiables para poder anticiparse ante panoramas futuros de liquidez, y con ello, lograr una asignación de activos robusta y confiable, pero, sobre todo, basada en condiciones de mercado realistas.

Los resultados empíricos obtenidos de este trabajo indican que nuestro enfoque de modelado produce portafolios más eficientes que los propuestos por otros modelos de optimización competitivos, y con esto, hemos logrado innovar para lograr la optimización de los portafolios de inversión.

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Para saber más:

El Prof. Dr. Mazin A.M. Al Janabi (mazin.aljanabi@itesm.mx) es profesor titular de tiempo completo de Finanzas en la EGADE Business School Ciudad de México. Es Doctor por la Universidad de Londres (Reino Unido), y tiene más de 30 años de experiencia en diversas instituciones académicas, mercados financieros e instituciones financieras internacionales y corporaciones bancarias, en las que ha ocupado distintos puestos. El Dr. Al Janabi cuenta con publicaciones en revistas científicas clasificadas de alto impacto y con ranking internacional. Asimismo, ha publicado varios libros y participado como autor de capítulos en libros sobre diversos temas de finanzas. Regularmente es ponente en importantes conferencias y seminarios a nivel mundial y ha sido consultor de instituciones financieras internacionales.