La 'nueva normalidad': el problema de la medición de la volatilidad
Hace tiempo que expertos y académicos sugieren que estamos entrando en una nueva era denominada la nueva normalidad (caracterizada por unas expectativas de bajos retornos de los activos y altas volatilidades en los mercados). Cualquiera que sea el futuro que se nos avecina, la crisis financiera ha motivado una nueva forma de entender el comportamiento de los mercados en situaciones anormales y cómo podemos medir y valorarlas.
En este entorno, el análisis de la volatilidad tiene importantes implicaciones en el comportamiento de los mercados financieros. Las investigaciones muestran que movimientos drásticos en precios, que podrían considerarse anormales, tienden a ser seguidos por altos retornos. Este fenómeno se debe a que los inversores recuperan su confianza más rápidamente a medida que se resuelven las incertidumbres que instigaron estos shocks anormales.
Las recientes caídas de los mercados de renta variable vaticinan el mantenimiento de los niveles de incertidumbre y volatilidad. En el argot financiero se denomina volatility clustering; la volatilidad, en lugar de mantenerse más o menos constante en el tiempo, se concentra en determinados periodos. Aunque un inversor no sea capaz de anticipar el inicio de un periodo de alta volatilidad, sí puede anticipar su permanencia durante un periodo de tiempo.
La manera de calcular la volatilidad de un activo es a través de la desviación estándar de sus retornos históricos, la denominada volatilidad ex post. No obstante, para estimar la volatilidad ex ante, las opciones cotizadas nos dan una panorámica de la volatilidad que el mercado subyacente espera que vaya a darse durante la vida de la opción.
Observando el índice Euro Stoxx 50 Volatility Index, que mide la volatilidad implícita esperada que se deriva del precio de las opciones sobre el índice Euro Stoxx 50, vemos que ha alcanzado mínimos del último año, lo que sugiere que los participantes del mercado anticipan un futuro tranquilo en el corto plazo para la renta variable europea. Pero, por otro lado, también podríamos decir que estamos en una era de volatilidad ab normalmente baja, lo que implicaría esperar retornos no muy positivos cuando la volatilidad vuelva a su normalidad.
Existen otras maneras de medir la volatilidad de los mercados de renta variable. Igual que analizamos la volatilidad del Euro Stoxx podríamos analizar la volatilidad de sus componentes, para así evaluar cómo puede comportarse la volatilidad del índice. Esto también tiene implicaciones para la gestión de activos: cuanto más dispersos sean los retornos entre los componentes de un mercado, más oportunidades surgen para la selección de valores y más importancia cobra la gestión activa frente a la pasiva. Otra manera más ecléctica de medir la volatilidad cuando los mercados de opciones no existen es analizar la variación de volumen, la tendencia y la variabilidad del sentimiento de la información que llega al mercado. Un enfoque más innovador consiste en medirla en términos de cómo se comportan las clases de activos entre ellos, lo que se denomina market turbulence. Por ejemplo, en mercados tranquilos los retornos de los activos de renta fija corporativa y los retornos de las acciones de alta capitalización tienden a ser relativamente independientes. Pero esta falta de correlación en mercados estables tiende a romperse en momentos de crisis.
Aunque la variabilidad de los bonos corporativos y las acciones de compañías de alta capitalización no sea particularmente anormal basada en su comportamiento individual, los mercados pueden ser turbulentos debido a una anormal correlación entre esas dos clases de activos. En un reciente artículo del Financial Analysts Journal, Mark Kritzman y Yuanzhen Li proponen un original método para medir esa turbulencia que se produce por una correlación poco usual entre clases de activos.
Este concepto va más allá del hecho de que las correlaciones aumentan en mercados en crisis. Podemos observar el caso contrario en los retornos de la deuda high yield y la de los bonos del Tesoro. Estos tienden a presentar una alta correlación cuando los mercados están tranquilos, porque los retornos de ambas clases de activos están directamente afectados por los movimientos de los tipos de interés. Sin embargo, en situación de estrés de mercado, los aumentos de los diferenciales de crédito tienen más peso que los movimientos de los tipos de interés, reduciendo la rentabilidad de los bonos high yield e incrementando la de los bonos del Tesoro, que actúan como activo refugio. En este entorno, el concepto de turbulencia se define tanto como volatilidad anormal de los activos considerados individualmente, como correlación anormal de retornos.
La aplicabilidad de este análisis en la gestión de las carteras es dual: los gestores pueden usar la variabilidad de retornos como el momento apropiado para llevar a cabo estrategias más activas en la selección de valores. De otra parte, se podría dedicar más tiempo a construir escenarios basados en situaciones de crisis. Centrarse en aquellas variables que históricamente han sido inestables e incorporar en el análisis la medición de covarianzas y otros parámetros en momentos turbulentos de mercado, en lugar de los tranquilos, para construir carteras más eficientes para entornos hostiles.
Stephen M. Horan / Juan José Tenorio. 'Head of Professional Education Content and Private Wealth Management' en CFA Institute / Miembro de CFA Spain