Es beneficioso innovar los modelos financieros y las técnicas utilizadas en el análisis cuantitativo para mejorar el rendimiento y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado. El análisis cuantitativo utiliza modelos estadísticos y matemáticos complejos para una variedad de propósitos, tales como la evaluación del desempeño financiero de un activo, para la gestión del riesgo o para la valoración de derivados financieros.
Los bancos y otras compañías de seguros a menudo usan modelos cuantitativos en su gestión de riesgos. Sin embargo, los eventos de la crisis financiera de 2008 mostraron cómo los procesos y procedimientos de gestión de riesgos se rompieron durante los períodos de alta volatilidad. Los bancos y las compañías de seguros intercambiaban cantidades en dólares extremadamente grandes de valores respaldados por hipotecas (MBS), incluidas las obligaciones de deuda garantizadas (CDO). Los bancos y las compañías de seguros no captaron la cantidad de riesgo que estaban asumiendo mediante la negociación de estos derivados altamente apalancados y complejos. Sus modelos de riesgo eran inadecuados para lidiar con la posterior crisis masiva del mercado. Este es un ejemplo concreto de cómo la innovación en modelos cuantitativos es crucial para mejorar el rendimiento y gestionar el riesgo de forma adecuada.
Hay muchos tipos diferentes de modelos utilizados en el análisis cuantitativo. El análisis de Monte Carlo realiza simulaciones múltiples de resultados posibles usando variables aleatorias para determinar la probabilidad de esos resultados. Inicialmente se utilizó en la construcción de la primera bomba atómica. Un análisis de Monte Carlo proporciona una distribución de probabilidad final para ciertos resultados. Por ejemplo, las variables en las simulaciones pueden ser el precio de los activos o derivados. Un análisis de Monte Carlo puede ejecutar cientos o miles de simulaciones para crear una distribución de probabilidad final. Este tipo de análisis es fácil con los avances en el poder de cómputo. El análisis de Monte Carlo se utilizó para gestionar el riesgo de CDO, y algunos culpan a esos modelos por no destacar el riesgo de una movida extrema del mercado, como lo que sucedió en 2008.
¿Cuál es la diferencia entre los pronósticos financieros y los modelos financieros?
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