Análisis de los determinantes del Spread bid-ask e influencia en la medición del riesgo de mercado de cartera de acciones : aplicación a fondos de pensiones peruanas y chilenas - Cisneros Prado, Jimson (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018)
Actualmente, la herramienta más usada para medir las pérdidas esperadas de carteras de inversión (acciones) ante cambios adversos del mercado es el Value at Risk (VaR), el cual supone para su aplicación una alta liquidez de los activos que conforman el portafolio, sin embargo, gran parte de los activos negociados en economías emergentes, como el peruano, presentan determinados problemas de liquidez, por lo que, el VaR viene sesgando la medición de las pérdidas potenciales que sufrirían los inversionistas. Asimismo, la crisis del 2008 trajo como consecuencia, por parte de autoridades normativas, mayores exigencias para mejorar la gestión del riesgo financiero, sugiriendo así, contemplar los efectos del riesgo de liquidez en la gestión de portafolios. Acorde a ello, la teoría de la microestructura de los mercados financieros señala que los Spreads bid-ask son considerados como un indicador de liquidez del mercado de acciones y como una medida estándar de los costos de negociación bursátil, por lo que, Bangia et al. (1998) sugieren su uso como una herramienta fundamental en la gestión del riesgo de mercado y liquidez de carteras de acciones. En este sentido, el objetivo del presente trabajo es encontrar cómo y en qué forma los costos de negociación (Spreads) son afectados por las variables del mercado bursátil, y luego, evaluar los posibles efectos de la volatilidad de los Spreads en la medición del riesgo de mercado de carteras de acciones (VaR). Con este fin, el presente trabajo de investigación usa la metodología ARDL y el Modelo de Corrección de Errores (MCE) para testear la existencia de relación de largo plazo del Spread con el volumen de negociación, precio y volatilidad de los retornos de las acciones de la BVL; así como también, para estimar la relación dinámica de corto plazo y entender su mecanismo de transmisión de los efectos. Por último, aplica la metodología del Value at Risk ajustado por riesgo de liquidez (L-VaR) propuesto por Bangia et al. (1998) a carteras de acciones administradas por AFP’s peruanas y chilenas a fin de medir el costo de liquidez y evaluar su efecto en la medición del riesgo de mercado de estas carteras. Como primeros resultados, el modelo ARDL encuentra evidencia empírica para el mercado bursátil peruano de la existencia de una relación de corto y largo plazo (cointegración) entre el Spreads bidask de las acciones y las variables del mercado bursátil (precio, volumen, volatilidad y formadores de mercado (market maker)). Asimismo, el MCE muestra que los Spreads de las acciones menos líquidas de la BVL, tienen un periodo promedio de ajuste lento de casi 4 días de negociación para su restablecimiento debido a choques bursátiles temporales de los mercados; ajuste lento explicado, en parte, por la escasa presencia de market makers en el mercado bursátil peruano al no garantizar flujos de transacción mucho más continua de los valores. Finalmente, en la evaluación de los efectos de los Spreads sobre la medición del riesgo de mercado, se encuentra que, en mercados con poca presencia de market makers, la volatilidad de los Spreads bid-ask genera un componente adicional mayor de Costo de Liquidez Exógena (CLE) que conlleva a subestimar la medición del riesgo de mercado del VaR tradicional. En este sentido, la metodología L-VaR, el cual contempla el ajuste para capturar las volatilidades de los Spreads, evidencia que las inversiones en carteras de acciones locales peruanas exhiben una exposición de riesgo de liquidez (CLE) promedio de 5.5% (2.8 veces el CLE chileno), riesgo asociado, en general, a problemas de eficiencia de mercados bursátiles, los cuales no serán contemplados mientras se ignoren los Spreads en los análisis. Asimismo, se encuentra que la metodología ajustada L-VaR mejora la capacidad predictiva del riesgo total que podrían sufrir los fondos, en términos de Backtesting.
Keywords: Sistema Privado de Pensiones (Perú); Sistema Privado de Pensiones (Chile); Administración de riesgo financiero; Mercado de capitales; Valores bursátiles; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01