Yo diría que Game Stop no es una acción similar a la lotería. O, si lo prefieres, todas las acciones son similares a la lotería.
El término técnico para los pagos y las probabilidades asociadas para cualquier activo es lotería. Desde un punto de vista técnico, un certificado de depósito es una lotería porque, aunque la FDIC garantiza el principal, no garantiza los intereses.
Por otro lado, existe una tendencia a utilizar como la lotería o especulativo cuando los precios no reflejan la a largo plazo valor actual de los flujos de caja futuros.
Yo diría que el tamaño del término de dispersión en el valor no es, por sí mismo, suficiente para hacer que un valor sea especulativo. Permítanme darles un ejemplo, aunque sería un mal ejemplo para comparar Game Stop.
Imagina que dos hermanos se casan con dos hermanas. Ambos compran casas al mismo tiempo. Compraron lotes de esquina uno al lado del otro. Las casas fueron construidas por el mismo constructor con materiales idénticos. Son iguales en todos los aspectos. Trataremos las escrituras de las casas como valores.
Las dos familias tuvieron un hijo cada una. Crecieron y se mudaron. Las parejas, a las que siempre les había gustado hacer cosas juntas, murieron en un trágico accidente. Ambos dejaron sus hogares a su único hijo.
Aunque sus hogares eran idénticos, el resto de sus vidas no lo eran. Los padres de Gerald eran muy frugales y cuidadosos. Construyeron un imperio inmobiliario local. Los padres de Agatha vivían el momento. Aunque tenían una pequeña renta vitalicia que pasó a Agatha, la casa era todo lo que tenían.
Los dos primos coincidieron en que querían poner sus casas a la venta. Ambos se habían construido una vida en sus respectivas ciudades y, aunque tristes, contrataron a un agente inmobiliario para deshacerse de las viviendas.
El agente inmobiliario aconsejó a Gerald que poner en el mercado muchas de las propiedades de alquiler que quedaban a la vez deprimiría rápidamente el mercado. Habría que venderlas poco a poco.
Ambas viviendas se vendieron casi inmediatamente por 100.000 dólares. Sin embargo, una semana antes del cierre, la familia que compraba la casa de Gerald falleció en un terrible accidente automovilístico sin dejar bienes, lo que provocó que la venta se frustrara.
Gerald, que había llegado a la ciudad para firmar algún documento y echar un último vistazo, estaba sentado en un bar. Hablaba de sus problemas de dinero y de que necesitaba dinero rápido y de que tenía que deshacerse de la casa inmediatamente. Un cliente del bar, llamado Patrick, le dijo que compraría la casa pero que sólo podía pagar 70.000 dólares porque eso era todo lo que tenía en su cuenta bancaria.
Gerald necesitaba dinero para los impuestos del patrimonio, para reparar las propiedades y para pagar otras obligaciones, así que aceptó la oferta. Patrick tenía en realidad 100.000 dólares en su cuenta bancaria.
Agatha vendió su casa a Lily. Lily había estado ahorrando y también pagó totalmente en efectivo. Agatha recibió \$100,000 at closing while Gerald received \$ 70,000. Por casualidad, las viviendas se cerraron el mismo día y a la misma hora al otro lado del pasillo en los mismos despachos de abogados. Así comienza nuestra serie temporal de activos idénticos.
Patrick pagó \$70,000 at time zero while Lily paid \$ 100.000 en el momento cero.
El destino quiso que tanto Patrick como Lily trabajaran en la misma fábrica. Al darse cuenta de que las casas eran idénticas, se repartieron todos los gastos de reparaciones, cambios y demás.
Al cabo de unos nueve meses, la fábrica en la que trabajaban anunció un proyecto de ampliación. Eso hizo subir los precios de la vivienda en la zona. Por curiosidad, los dos propietarios se repartieron el coste de la visita de un tasador a su casa en su primer aniversario. Las casas se tasaron en 110.000 dólares.
La serie temporal de Patrick es ahora $\{\\\$ 70,000;\\ \$110,000\}$ mientras que la de Lily es $\{\\\$ 100,000;\\ \$110,000\}.$ Ambos deciden conservar sus viviendas, aunque un comprador especulativo se acerca y les ofrece el importe de la tasación. En cambio, una tercera vivienda idéntica en la calle se vendió por esa cantidad de dinero.
Pasan nueve meses más y la fábrica anuncia un desfalco que le hace reducir su plantilla. Tanto Patrick como Lily fueron despedidos y los precios de los inmuebles cayeron.
Los dos propietarios pusieron sus casas en el mercado porque ambos tenían ofertas de trabajo fuera de la ciudad. Ambos recibieron 90.000 dólares por sus casas, casualmente, el cierre fue en su segundo aniversario.
La serie temporal de Patrick es ahora $\{\\\$ 70,000;\\ \$110,000,\\\$ 90,000\}$ mientras que la de Lily es $\{\\\$ 100,000;\\ \$110,000,\\\$ 90,000\}.$ Además, Patrick todavía tiene otros 30.000 dólares que no ha utilizado y que están en una cuenta bancaria. Había ganado un 3% anual por cada año compuesto.
Si sólo nos fijamos en la volatilidad, los precios de las viviendas de Patrick fueron cuatro veces más volátiles, con una varianza de precios de \$400,000,000 and a corresponding standard deviation of \$ 20.000 comparado con el de Lily \$100,000,000 variance with a standard deviation of \$ 10.000; dos veces más volátil en un espacio de desviación estándar.
Incluso cuando se mira desde la perspectiva de los flujos de caja y se ignora el precio de oferta no realizado, hay una mayor volatilidad en la casa de Patrick. Desde la perspectiva de la varianza, la casa de Patrick es la más arriesgada. Sin embargo, las viviendas son físicamente idénticas y tienen idénticos costes de reposición.
Ahora veamos esto desde la perspectiva de la cartera.
Con la cuenta de ahorros, la serie temporal de Patrick es $\{100,000;140,900;121,827\}$ . La desviación estándar de su cartera es \$20,465.45 and variance is \$ 418,834,543.00. Cuando se incluye su activo libre de riesgo, su varianza y desviación estándar medidas fueron arriba ¡!
Ahora pensemos de nuevo en el riesgo. Si definimos el riesgo como la exposición a la pérdida, Patrick puso menos dinero en riesgo y tuvo una mayor probabilidad binomial de alcanzar cualquier estado de meta con una varianza binomial menor. Cualquier reducción en el denominador de una ecuación de rentabilidad reduce el riesgo de fracaso en la meta, porque al dividir el numerador por un número cada vez más pequeño, el cociente sube y la masa porcentual al otro lado del estado de meta aumenta. Si su función de utilidad fuera triunfar o no tienen éxito entonces cualquier reducción del precio por igual valor reduce el riesgo y aumenta la probabilidad de estar en el estado de meta.
La varianza sólo es válida cuando un activo está en equilibrio y sólo si la distribución tiene un segundo momento definido.
Antes de volver a Game Stop, añadamos una observación más sobre el riesgo.
Supongamos que mi mujer y yo acabamos de comprar un billete de Power Ball y definimos el riesgo como la exposición a la incertidumbre. ¿Fue esa entrada de Power Ball una compra arriesgada?
Claramente, la respuesta es "no". No hay casi ninguna incertidumbre. Estoy casi perfectamente seguro de que voy a perder. Si hubiera mucha incertidumbre, contrataría a un contable, a un abogado, a un agente fiduciario y a un secretario social. Estoy seguro de perder; el Estado está seguro de ganar, bueno, casi seguro.
La varianza es aproximadamente $300,000,000^{-2}\approx{10^{-17}}$ . Esto es, básicamente, cero.
Asimismo, es un activo sin riesgo para el Estado que lo emite. Ambas partes no corren ningún riesgo de pérdida. Yo casi seguro que pierdo y el Estado casi seguro que gana. Los Estados adoran este tipo de activos.
Ahora volvamos a Game Stop. A la larga, no vale tanto. Como pagaría menos que el valor en libros antes de considerarla, es una reducción de más de 20 veces su precio actual. Eso haría que mi riesgo de pérdida disminuyera. Si la única preocupación fuera el valor a largo plazo, entonces mi certeza de pérdida es muy muy alta.
A la inversa, si si mi única preocupación fuera el valor a largo plazo, entonces sería prudente ponerse en corto. Por supuesto, necesitaría bolsillos muy profundos para evitar ser destruido por tal acción. El largo plazo puede ser mucho más largo que mi vida.
Este valor está cortocircuitado aproximadamente 4:1 en este momento. Su precio es muy frágil porque podría ser fácilmente objeto de llamadas de margen. A corto plazo, puede valer mucho más que esto o mucho menos. No me interesa lo suficiente como para valorarlo sobre esa base, ya que es mucho trabajo para algo que no me interesa.
Sin embargo, utilizando los dos ejemplos anteriores, puede empezar a preguntarse cómo de elástico es el precio de este valor. Se pueden examinar los factores que lo impulsan, como los costes de liquidez y los medios de comunicación social. Es posible, aunque excesivamente difícil, modelar este valor.
A partir de ahí, puede determinar si paga cien mil por la casa, setenta mil por la casa o doscientos mil por la casa.
El riesgo no depende únicamente de la volatilidad histórica. Su el riesgo depende de su precio, así como las garantías que respaldan sus elecciones, los plazos, etc. También depende de la posibilidad de que la casa se queme. En nuestro ejemplo, no ocurrió, pero podría haber ocurrido. No se puede ignorar la posibilidad de que Game Stop deje de existir.
Para el estado que emite una multa de Power Ball, no hay casi ningún riesgo. Es lotería ¿el término correcto?
