¿Por qué "dice" que la diversificación de la cartera no es adecuada durante las turbulencias del mercado?

Question

Actualmente estoy intentando hacerme con la MPT, la asignación de activos y las aplicaciones relacionadas.

Al leer un recurso concreto, dice que la diversificación funciona mejor para los mercados financieros "normales" y proporciona una menor reducción del riesgo durante las turbulencias del mercado.

1. ¿Puede alguien explicar cómo y por qué menos amortiguación del riesgo durante la crisis?
2. ¿Cómo o por qué aumenta la correlación entre los activos de la cartera durante la misma?
3. ¿No podemos tener una cartera diversificada, como el enfoque 7-12, que podría resistir la crisis financiera y seguir obteniendo mejores resultados?
4. Si no se puede, ¿cuál es el enfoque para la crisis en términos de gestión de las inversiones?
5. ¿Cómo encontrar activos poco correlacionados para blindar y actuar frente a la crisis?

Answer 1

Expresado con exactitud: La diversificación ayuda durante las turbulencias, pero ayuda menos de lo que cabría esperar utilizando $w^T \Omega w$ como la varianza de la cartera, donde las covarianzas no diagonales se estiman durante los períodos de calma.

Esto se debe a que las correlaciones y covarianzas cambian durante las turbulencias, normalmente aumentando . Esto reduce el beneficio de la diversificación ya que los elementos no diagonales, $\sigma_{i,j}(t)$ tienden ahora a ser mayores cuando $t$ pertenece a un régimen de turbulencia.

Esto es cierto sólo hasta el punto de los activos que sufren el contagio. De hecho, ocurre exactamente lo contrario con los activos considerados como refugio, como el oro, algunas divisas (USD,JPY,CHF,quizás GBP) y algunos instrumentos de renta fija gubernamental. En este caso, la diversificación funciona mejor durante las turbulencias del mercado, ya que en la mayoría de los casos se puede confiar en que estos activos aumenten de valor en tales condiciones. Por lo tanto, la afirmación sólo es cierta si se invierte en activos que sufren el contagio.

Además, la medida en que existe el contagio (definido técnicamente como un aumento del comovimiento general -que a su vez no está técnicamente definido- entre los precios de los activos durante las crisis) no es una cuestión resuelta. Les remito a Forbes y Rigobon (2001) y a los trabajos posteriores. Esto se debe a que el hecho de que $\sigma(t)$ tiende a aumentar durante las crisis provoca un sesgo en $E[(\rho(t))]$ donde $\rho$ es el estimador de Pearson y $E$ es la expectativa. Obsérvese que este era el estado a mediados de la década de 2000, y la literatura podría haber resuelto la cuestión desde entonces. Tanto las ondículas como las cópulas lo han demostrado en al menos un trabajo que no es susceptible de tales sesgos de una manera que yo conozca; el resultado de FB (2001) es para la correlación de Pearson.

Desde el punto de vista de la gestión de carteras, recomiendo que se busquen cópulas multivariantes que varíen en el tiempo del tipo de la cópula simetrizada de Joe-Clayton y sus derivados posteriores, como el SCAR, para calibrar el comovimiento de la cola izquierda durante los períodos de turbulencia. Sólo conozco una pequeña literatura sobre el contagio que adopta este enfoque, pero creo que es el mejor para esta cuestión.

Sin embargo, muchos profesionales adoptan un enfoque cualitativo y no cuantitativo. De hecho, muchos profesionales se niegan a confiar en cualquier tipo de optimización matemática debido al error de estimación que supone $E[R(t)]$ y $\hat{\rho(t)}$ (así como la pura ignorancia de la literatura académica desde Markowitz), y en su lugar tratarán de diversificar utilizando una mezcla subjetiva de exposición a sectores, exposición a estilos, exposición a factores, exposición a países, exposición a clases de activos, etc. No estoy en contra de este enfoque. Esto sólo es posible en la optimización a nivel de clase de activos (aunque esto todavía puede aplicarse a nivel de acciones, por ejemplo, utilizando Black-Litterman).

Answer 2

Este es un punto muy sutil. Lo que generalmente se quiere decir con esta afirmación es que la correlación está subiendo en los mercados bajistas, por lo que no es tanto la parte de "agitación" (es decir, la volatilidad en sí), sino la parte de "tendencia" (es decir, negativa en este caso). Dicho de otro modo, cuando se controla la volatilidad, no es la correlación, sino la covarianza (que es la parte que entra en el algoritmo de optimización de MPT) la que sube en los regímenes de mercado bajista.

Hay varias formas de abordar esta cuestión:

Una forma es imponer una gestión dinámica del riesgo, es decir, tratar de identificar en qué régimen se está en ese momento (con cualquier método, por ejemplo, indicadores de estrés, modelos ocultos de Markov, etc.) y abandonar el mercado (por ejemplo, parcialmente) en momentos de agitación.

Otra forma es echar un vistazo a la estructura de correlación temporal de los diferentes mercados, activos, etc., para tratar de encontrar cuáles conservan o desarrollan un conjunto más beneficioso en tiempos de crisis (hay un buen artículo de Kritzman, que ahora mismo no encuentro).

Una tercera forma sería intentar modelar la estructura de dependencia con métodos más sofisticados, como las cópulas o la teoría de las matrices aleatorias.

Por supuesto, también puede intentar combinar todos o algunos de los métodos anteriores.