1. Riesgo II
Universidad Católica Argentina
Finanzas II – Abril 2012

2. V@R
Un business case-based outlook sobre como una compañía
gestiona riesgos operativos

3. VAR concepto
VaR (value at risk – valor a riesgo) es
una medida que nos indica cuál es el
riesgo máximo de pérdida de valor
de un portfolio, por el mantenimiento
de una posición en una cartera
3 elementos fundamentales
•Valor
•Período de tiempo determinado
•Intervalo de confianza
Utilizado principalmente por compañías financieras para medir el
riesgo de sus porfolios de inversión
Puede ser utilizado por empresas de otras industrias, para
calcular el riesgo operativo o riesgo crediticio

4. VaR para un nivel de confianza c, un horizonte h y un supuesto de
normalidad de los rendimientos (distribución)
P(VT-
P(VT-V0 < -VaRC)=1-c (nivel de confianza para la distribución)
VaRC)=1-
Fuente:

5. On un 95% de confianza, tomamos el 5% de las ocasiones esperamos
tener pérdidas mayores del VaR
¿Qué tan grandes van a ser? Esto el VaR NO lo dice

6. VAR formas de calcularlo
VARIANZA – COVARIANZA (PARAMÉTRICA)
1° simplificar los instrumentos del portfolio
en productos estandarizados
2° distribuirlos en el tiempo
3° estimar las varianzas de los instrumentos y
calcular las covarianzas entre unos y otros
4° calcular el VaR del portfolio usando las
ponderaciones de los instrumentos y las varianzas
RiskMetrics
Servicio ofrecido por JP Morgan desde ‘95
No es importante el tamaño… sino la medida
relativa (¿a qué concepto les remite?)
Críticas
Distribución normal
Errores de input de la información
Variables estacionales afectan la medición

7. VAR formas de calcularlo
SIMULACIÓN HISTÓRICA
1° se toman series de tiempo históricas
2° cada dato de la serie tiene el mismo peso
3° calcular el VaR del portfolio en base a la
información histórica
Issues
a. La historia no se repite
b. Puede haber tendencias en ciertos
momentos que afecten la evolución de los
datos
c. Cómo incorporar nuevos activos sin historia
Modificaciones al modelo
a. Dar a los valores presentes más valor
b. Combinar simulaciones históricas con series
de tiempo
c. Actualización de las volatilidades

8. VAR formas de calcularlo
SIMULACIÓN DE MONTE CARLO
1° simplificar los instrumentos del portfolio
en productos estandarizados
2° distribuirlos en el tiempo
3° calcular el VaR del portfolio en base a múltiples
simulaciones con los datos obtenidos, obteniendo
por cada una un valor diferente,
El resultado final se obtiene asumiendo una
distribución normal de las variables
Issues
a. Método más sofisticado
b. Se debe estimar las distribuciones para todas
las variables
c. Se deben realizar realizar miles de
simulaciones para un resultado aceptable
Modificaciones al modelo
a. Simular escenarios restringiendo posibilidades
b. Combinar simulaciones con el método de la
varianza-covarianza

9. Var limites
a. Distribución de los retornos: en todos los
cálculos realizan estimaciones de las
distribuciones.
Si fueran incorrectas, darían lugar a un error en
el cálculo.
b. Las series históricas pueden no repetirse
c. Correlaciones no estacionales

10. Haciendo foco . . .
a. Tipo de riesgo: el VaR es medido en término
de pérdidas potenciales, no ganancias
b. Corto plazo: si bien puede calcularse para
períodos superiores, no suele calcularse por
más de semanas o días (compañías de
servicios financieros
- fines regulatorios
- VaR estimates quickly deteriorate as you
go from daily to weekly to monthly to
annual measures
c. VaR
Absolute Value: one more value conventional
scaled measures of risk (such as standard
deviation or betas) that focus on the entire
risk distribution will work better. Value at
Risk is closer to the worst case assessment
in scenario analysis than it is to the fuller
risk assessment approaches

11. Sub-optimal Decisions
Decisiones basadas en VaR no siempre son las
mejores
• Sobreexposición al riesgo: demostración que
los managers tienden a tomar más riesgos
• Problemas de agencia: es peligroso si los
managers pueden manipular los inputs

12. Scenario
Planning
Como lidiar con un futuro incierto para tomar una decisión
de alto impacto.

13. Cuánto va a
ser….?
La necesidad de el proceso de planificación por escenarios
basado en un caso real

16. 1.000
950
Histórico
900
Proyección
850
800
750
700
650
600
550
500
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
2002 2003 2004 2005 2006 2007

18. Cuánto va a ser?
YA!
Aunque la pregunta siempre es un “valor”, el principal
output de un proceso de planificación por escenarios es
ayudar a tomar una decisión con incertidumbre.

19. No hay un solo
resultado!!
El futuro no esta escrito, entonces, no existe un único valor
lógico sobre el cual se deba gestionar.

20. No se lo que va a
pasar.
Interfiero en lo
que va a pasar
Nunca se conocerá el futuro, no hay que pretenderlo. Sólo
reducir la incertidumbre. Además, el cambio de una decisión
afecta al sistema

21. 1. Análisis de
Sensibilidad
En primer lugar, se debe entender cuales son las variables
que tienen alto impacto en el resultado buscado.

22. Detección de variables sensibles
Ejemplo 1: proyección anual de EBITDA

23. Detección de variables sensibles
Ejemplo 2: apertura de proyección anual de EBITDA sobre
los costos

24. Detección de variables sensibles
Ejemplo3: Impacto de las ventas en el VAN

25. Detección de variables sensibles
Ejemplo 4: Impacto de la tasa de descuento en el VAN

26. Matriz de Sensibilidad
Impacto cruzado de dos variables sensibles.

27. Debemos entender
cuales son las
variables que
impactan más en la
decisión
Esto ayudará a acotar la complejidad del proyecto brindando
foco sobre lo que realmente impacta.

28. 2.Análisis de
Escenarios
Las variables sensibles se agrupan de forma lógica para
construir escenarios hipotéticos de gestión.

29. Construcción de tres escenarios básicos y fáciles
Los escenarios tienen que tener una lógica y un nombre que
la describa

30. Construcción de escenarios con series temporales
1.000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
2002 2003 2004 2005 2006 2007
Modificando parámetros de la función se crean los
escenarios. El objetivo es que el cambio de parámetros
tenga lógica.

31. Construcción de escenarios basados en dinámica de sistemas.
Sin computadora Dial Up
Computadora
Competencia Mi marca
Utilizando visión sistémica se puede construir escenarios en
donde la relación causa-consecuencia no sea lineal y en
donde se pueda trabajar en la interrelación de múltiples
factores.

32. Construcción de escenarios de forma disruptiva
A veces es necesario construir escenarios con una lógica
disruptiva

34. Al final del día, la preguntas
siempre son las mismas:
Qué va a pasar mañana?
Cómo se puede anticipar
una decisión?

35. Resumiendo…. 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.

36. 3. Aplicación
de
Escenarios
en un caso
real
Como lidiar con un futuro incierto para tomar una decisión
de alto impacto.

41. 4.
Aprendizajes
Como lidiar con un futuro incierto para tomar una decisión
de alto impacto.

42. La planificación por
escenarios no
descubre el futuro,
sólo ayuda de forma
racional a preparar
cursos de acción…
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…

43. La planificación por
escenarios no
descubre el futuro, en
todo caso, ayuda a
crearlo
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…

44. Siempre focalizarse en
las variables clave!
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…

45. La propensión al riesgo no
tiene nada que ver con la
probabilidad de ocurrencia
de un escenario. Tiene que
ver con el curso de acción
preferido en cada uno.
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…

46. Sin embargo, los
modelos mentales
influyen en el diseño y
elección de escenarios. Y
esta bien!!
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…

47. El éxito se encuentra si
se tomo una mejor
decisión (o al menos si se
la tomo más segura).
No en si se obtuvo el
valor.
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…

48. A veces, pequeñas
variables influyen mucho
en el resultado. (teoría del
caos)
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…

49. SIEMPRE tener en cuenta
la posibilidad de
ocurrencia de factores
disruptivos (más en la
Argentina)
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…

50. Los modelos matemáticos
avanzados sirven poco
porque el valor no esta en el
resultado sino en el proceso
de planificación! (y en las
conclusiones anidadas)
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…

51. Al final del día todo
termina con un:
Y qué te crees??
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…

52. Conclusiones finales…
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

53. Muchas
Gracias!!