According to this Fundspeople article as you will find summarised below, volatility as a moderately reliable tool for managing investment portfolios is fading in the face of the new financial normal in which we live. Inaccurate interval averaging and uncontrolled shifting correlations (or controlled by political decisions and central bank interventionism as never seen before) mean that much greater errors are being made in calculating portfolio volatility today than just 5 or 10 years ago. The term that defines this financial unpredictability is heteroscedasticity, and it is here to stay. Let's look at it:
The traditional approach to portfolio volatility is inherently limited. It is common for investors to measure historical volatility by looking at the standard deviation of interval returns over a defined period. By combining this information with historical levels of correlation between different asset classes or securities, investors seek to diversify while distancing their portfolios from irregular risk (diversifiable risk). Typically, investors do this by diversifying their exposures across multiple asset classes, sectors and regions. The modern portfolio theory approach is only effective if certain conditions are met.
Según un estudio realizado por la gestora Pioneers, el primero hace referencia a la desviación típica/curtosis. Para que la desviación típica de la rentabilidad sea una medida exacta de la volatilidad, debe cumplirse que los intervalos de rentabilidad se distribuyan normalmente y sean independientes. En la mayoría de los casos no puede determinarse la validez de estas afirmaciones y, pese a que la desviación típica de los intervalos de rentabilidad es relativamente fácil de calcular, únicamente proporcionará una representación aproximada del nivel de riesgo (sic), indican desde la entidad. A modo de ilustración, considérense las distribuciones de las rentabilidades diarias del índice MSCI World correspondientes a los últimos 5 años (ver gráfico 1).
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En la ilustración se pueden observar dos diferencias principales entre la distribución normal (curva naranja) y las rentabilidades reales (barras azules). En primer lugar, las rentabilidades reales muestran un mayor número de sucesos en torno a la rentabilidad media o mediana y sus picos son mayores. En segundo, las rentabilidades reales muestran ‘colas más anchas’ que las rentabilidades con una distribución normal. El exceso de curtosis hace referencia a la probabilidad de que vayan a producirse ‘sucesos extremos’ con una frecuencia mayor a la prevista —lo cual tiene importantes implicaciones—. Por ejemplo, durante los últimos cinco años la rentabilidad diaria del índice MSCI World ha caído un -3% o más en cuatro ocasiones, lo cual implica que ha sucedido con una frecuencia 25 veces mayor a la prevista por la distribución normal de la rentabilidad; es decir, los sucesos extremos se producen con una frecuencia superior a la prevista.
La segunda razón hace referencia a la dinámica de correlación. Para optimizar una cartera de forma que realmente experimente un menor nivel de volatilidad, las correlaciones entre activos deben mantener su estabilidad en el tiempo. No obstante, en Pioneer recuerdan que los recientes episodios de agitación en los mercados financieros han planteado dificultades a las estrategias tradicionales de asignación de activos. En los últimos ocho años, durante períodos de fuerte tensión en los mercados, las carteras diversificadas según las líneas tradicionales (por clase de activo) experimentaron cuantiosas pérdidas, ya que fueron muchas las clases de activos que cayeron a la vez, pese a que su historial mostraba escasas correlaciones. Estas pérdidas no estuvieron únicamente provocadas por una mayor volatilidad en todas las clases de activos, sino también por cambios en la dinámica de correlación, señalan desde la firma.
En este sentido, las correlaciones entre los activos de distintas clases han aumentado de forma considerable desde 2007. El gráfico 2 representa la evolución de la correlación media entre las distintas clases de activos en los últimos veinte años y el índice de volatilidad CBOE (VIX). Las correlaciones no han mostrado una tendencia de reducción hasta los últimos años, dado el contexto de escasa volatilidad creado a consecuencia de las políticas monetarias flexibles de los bancos centrales de todo el mundo. Esta tendencia parece haber cambiado durante el cuarto trimestre de 2014, pese a que el índice VIX se mantiene en niveles bajos. “Creemos que, en caso de subida del índice de volatilidad, existe un verdadero riesgo de que las correlaciones entre clases de activos aumenten aún más”, aseguran.
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Existe volatilidad en la volatilidad de las rentabilidades de la cartera. Cuando se basan en la volatilidad histórica como medida del riesgo, puede que los inversores no se den cuenta de que el nivel actual de volatilidad de la cartera se desvía de su nivel histórico, lo que implica que puede que no sean conscientes de la verdadera cantidad de riesgo que están asumiendo. Sabemos que las correlaciones no son estables en el tiempo y que la varianza de los intervalos de rentabilidad no es constante en el tiempo —se dice que muestran heteroscedasticidad—. La heteroscedasticidad hace referencia a la circunstancia en la que la variabilidad de una variable es desigual a lo largo del rango de valores de una segunda variable que la predice. “Es un concepto importante porque la desviación típica de la rentabilidad no es constante, sino que tiende a fluctuar en función del período de tiempo analizado. Esto implica que los inversores corren peligro de infravalorar los niveles de riesgo reales que presentan sus carteras”, señalan.
Fuente: FundsPeople