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Notas técnicas sobre el cálculo de la volatilidad
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Calcular la volatilidad de los activos financieros es algo fundamental para poder hacer una gestión de riesgos adecuada, la volatilidad se suele definir como la variación en las rentabilidades. Así, a mayor volatilidad, mayor es el riesgo de que la rentabilidad sea distinta de la esperada, hasta aquí el concepto es bastante simple de seguir, la dificultad radica en que la volatilidad no es constate en el tiempo y los cambios de volatilidad pueden afectar el funcionamiento de nuestros sistemas de inversión. Además el cálculo de la volatilidad tiene algunos aspectos importantes que hay que tener en cuenta, sobre estos temas técnicos sobre el cálculo de la volatilidad es de lo que vamos a tratar hoy, calcular la volatilidad de forma estadística: La desviación estándar, la desviación estándar (también llamada desviación típica) es la medida de riesgo más utilizada cuando se trabaja con modelos de inversión, la desviación estándar mide qué tan dispersos están los datos con respecto a su media, ya puede ser la dispersión de los retornos de un activo o las variaciones en la rentabilidad de una cartera, la volatilidad se calcula como la desviación estándar de los rendimientos logarítmicos, los rendimientos logarítmicos se suelen calcular sobre los precios de cierre.
Probabilidades: Por qué se piensa que a mayor volatilidad, mayor riesgo
Cuando estamos en una distribución normal, la probabilidad de que una variable tome un cierto valor está relacionada con su distancia respecto a la media (distancia medida en términos de desviaciones estándar), cuando mayor sea la volatilidad histórica (la volatilidad calculada sobre las rentabilidades pasadas), mayor puede ser la probabilidad de que la rentabilidad futura esté más alejada de la rentabilidad esperada (entendida como a rentabilidad media calculada a partir de los datos de una distribución de rentabilidades pasadas del activo).
A una unidad de desviación se la suele llamar sigma ( σ ) .
En los modelos de teoría de carteras (basados en una distribución normal de datos), una desviación estándar de la media representa un intervalo de confianza del 68% de todas las observaciones dentro de la distribución media. Dos desviaciones representan el 95% de los casos, tres desviaciones típicas representan el 99% de los datos, este es el marco teórico, a la hora de analizar los rendimientos reales, las desviaciones a más de 3 sigmas se dan con mayor frecuencia de lo que la teoría sugiere.
Probabilidades: Por qué se piensa que a mayor volatilidad, mayor riesgo
Cuando estamos en una distribución normal, la probabilidad de que una variable tome un cierto valor está relacionada con su distancia respecto a la media (distancia medida en términos de desviaciones estándar), cuando mayor sea la volatilidad histórica (la volatilidad calculada sobre las rentabilidades pasadas), mayor puede ser la probabilidad de que la rentabilidad futura esté más alejada de la rentabilidad esperada (entendida como a rentabilidad media calculada a partir de los datos de una distribución de rentabilidades pasadas del activo).
A una unidad de desviación se la suele llamar sigma ( σ ) .
En los modelos de teoría de carteras (basados en una distribución normal de datos), una desviación estándar de la media representa un intervalo de confianza del 68% de todas las observaciones dentro de la distribución media. Dos desviaciones representan el 95% de los casos, tres desviaciones típicas representan el 99% de los datos, este es el marco teórico, a la hora de analizar los rendimientos reales, las desviaciones a más de 3 sigmas se dan con mayor frecuencia de lo que la teoría sugiere.
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