El fallo habitual no está en una mala implementación, sino en el supuesto de partida. Los modelos construidos sobre rendimientos gaussianos tratan como prácticamente imposibles los sucesos para los que existen.
Market Stress Index (MSI)
Time Series Analysis Platform
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¿Por qué los modelos de riesgo que se comportan bien durante casi toda su vida útil se rompen justo durante los sucesos para los que fueron construidos?
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La mayoría de los modelos de riesgo financiero supone que los rendimientos siguen una distribución normal: movimientos pequeños frecuentes, grandes raros y extremos despreciables. El supuesto es cómodo y manejable analíticamente.
Los mercados reales tienen colas pesadas. Los sucesos extremos ocurren mucho más a menudo de lo que la distribución normal permite. Bajo los modelos estándar, la crisis de 2008 quedó caracterizada como tan improbable que debería ocurrir una vez cada 100.000 años, y sin embargo ha habido sucesos de magnitud comparable varias veces en una sola vida.
Cuando un modelo asigna una probabilidad así de baja a algo que después sucede, el fallo está en el supuesto de partida, no en la implementación.
La alternativa es partir de la premisa contraria: tratar los sucesos extremos como un rasgo normal de los sistemas complejos, y medir la tensión estructural que los precede en lugar de parchear una distribución que no encaja.
Ese es el camino que seguimos: una derivación propia en lugar de un ajuste a los datos observados, y un instrumento construido sobre ella, calibrado sobre media historia y comprobado sobre la otra media. Que la literatura coincida respalda la derivación; no la sustituye.
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Límites de este hallazgo
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