Investigadores de las universidades de Alicante y Westminster han analizado cómo mejorar la medición del riesgo extremo en los mercados financieros. En un estudio reciente, proponen nuevas fórmulas que ofrecen estimaciones más realistas y ajustadas que las actuales, lo que podría reducir las exigencias de capital que imponen las normativas bancarias. Sus resultados se ilustran con un análisis para las acciones del índice bursátil estadounidense S&P 100.
Los riesgos extremos en los mercados financieros son aquellos que provocan pérdidas muy elevadas en situaciones poco probables, siendo un aspecto clave para quienes regulan o gestionan entidades financieras. Medir correctamente ese tipo de riesgos no solo permite anticiparse a posibles crisis, sino que también determina la reserva de capital que debe mantener un banco para protegerse ante escenarios adversos.
En un estudio publicado recientemente proponemos una nueva forma de calcular esos riesgos extremos, conocidos como riesgos de cola, a través de fórmulas que resultan más precisas que las que actualmente se emplean en los estándares regulatorios internacionales.
Hasta ahora, se han utilizado métodos sencillos para estimar estos riesgos, basándose solo en medidas básicas como la media y la variabilidad de los datos. Estos métodos son fáciles de aplicar, pero suelen ser demasiado conservadores: exageran el riesgo y obligan a las instituciones a mantener más capital del necesario, lo que puede perjudicar su eficiencia.
Técnicas matemáticas avanzadas para estimar riesgos
La novedad del trabajo consiste en introducir una técnica matemática basada en la desigualdad de Bhattacharyya, que incorpora no solo la media y la variabilidad, sino también otros dos aspectos más complejos: la asimetría y la curtosis. Esto permite afinar mucho más el cálculo del riesgo.
Los autores del trabajo hemos aplicado la propuesta al análisis de las 100 acciones del índice bursártil S&P 100, el índice de referencia estadounidense utilizado por la empresa Standard & Poor’s, una de las más destacadas de calificación de crédito. Hemos utilizado datos diarios de pérdidas desde 2017 hasta 2023 y evaluado cómo se comportan las fórmulas propuestas en comparación con las anteriores. El resultado es contundente: las nuevas fórmulas propuestas en nuestra investigación estiman un riesgo menor en la mayoría de los casos, lo cual se traduce en menores exigencias de capital.
Representar mejor el riesgo
Esto no significa ignorar el riesgo, sino representarlo mejor. Por ejemplo, durante períodos de estabilidad financiera, el método tradicional puede imponer requisitos de capital excesivos. En cambio, el nuevo enfoque se adapta mejor a la forma real de los datos, sin comprometer la seguridad del sistema.
El estudio también demuestra que estas fórmulas funcionan bien tanto con modelos estadísticos teóricos como con datos reales. Por ejemplo, se aplican con éxito a modelos econométricos como GJR-GARCH, que explican la evolución de la volatilidad de los mercados financieros a lo largo del tiempo. Estos modelos son útiles porque permiten anticipar aumentos en la incertidumbre, y el hecho de que las nuevas fórmulas funcionen también en este contexto las convierte en herramientas especialmente versátiles.
Además, hemos explorado cómo las nuevas medidas se ajustan a diferentes formas de representar el comportamiento del mercado, como las distribuciones estadísticas asimétricas (que reflejan que las pérdidas extremas pueden ser más probables que las ganancias extremas). En todos los casos, las nuevas estimaciones proporcionan medidas de riesgo máximo menores que las utilizadas hasta ahora, y representan mucho mejor los datos empíricos, lo que las hace más fiables.
Impacto en la normativa internacional
Un aspecto clave de esta investigación es su impacto en la normativa financiera internacional. Actualmente, los estándares de Basilea, que regulan los requisitos de capital de los bancos, utilizan multiplicadores para determinar cuánto capital se debe reservar frente al riesgo extremo. Las nuevas fórmulas permiten calcular multiplicadores más ajustados y realistas, lo que podría traducirse en menores exigencias de capital en épocas de estabilidad, sin dejar de cumplir con los requisitos regulatorios.
Esto podría beneficiar tanto a las instituciones financieras —que tendrían más libertad para invertir o prestar— como a los supervisores, que contarían con herramientas más afinadas para evaluar el riesgo.
En definitiva, este trabajo ofrece una herramienta práctica para reguladores, bancos, gestores de fondos y otros profesionales del ámbito financiero: una forma más precisa de calcular el riesgo extremo. Además, abre la posibilidad de repensar las reglas internacionales para proteger el sistema financiero sin imponer cargas innecesarias. Una propuesta que, desde el rigor académico, tiene un claro potencial de impacto en la práctica.
Referencia
Carnero, M.A., León, A. and Ñíguez, T.M., 2025. New bounds for tail risk measures. Finance Research Letters 75, 106888. https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.106888
Autores del artículo divulgativo:
M. Ángeles Carnero y Ángel León
Departamento de Fundamentos del Análisis Económico (FAE)
Universidad de Alicante
Trino-Manuel Ñíguez
School of Organisations, Economy and Society (WBS)
University of Westminster, Londres (Reino Unido)
Fuente: Scientias
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