Riesgo sistemático

No debe confundirse con riesgo sistémico.

En Finanzas y economía, riesgo sistemático (en la economía a menudo llamado riesgo agregado o riesgo undiversifiable) es la vulnerabilidad a los eventos que afectan los resultados agregados como amplio mercado devoluciones, explotaciones total de toda la economía de recursos o ingresos agregados. En muchos contextos, eventos como los terremotos y catástrofes climáticas importantes riesgos globales — que afectan no sólo a la distribución, sino también a la cantidad total de recursos. Si todos los resultados posibles de un estocástico proceso económico se caracteriza por el mismo resultado agregado (pero los resultados distributivos potencialmente diferentes), entonces el proceso no tiene ningún riesgo agregado.

Propiedades del riesgo sistemático

Riesgo sistemático o agregado surge a partir de la estructura del mercado o dinámicas que producen choques o incertidumbre que enfrentan todos los agentes en el mercado; tales choques podrían surgir de la política del gobierno, las fuerzas económicas internacionales o actos de la naturaleza. En contraste, riesgo idiosincrásico (a veces llamado riesgo específicoriesgo asistemático, riesgo residual o riesgos diversificables) es riesgo para que sólo determinados agentes o industrias son vulnerables (y no correlacionados con amplio mercado vuelve). Debido a la naturaleza idiosincrática del riesgo asistemático, puede ser reducido o eliminado a través de diversificación; Pero puesto que todos los actores de mercado son vulnerables al riesgo sistemático, no puede ser limitada mediante la diversificación (pero puede ser asegurable). Como resultado, los activos cuyas ganancias esperadas se correlacionan negativamente con el mercado más amplio devuelve precios más altos de comando que activos no poseer esta propiedad.

En algunos casos, existe un riesgo agregado debido a las limitaciones institucionales u otras en integridad de mercado. Para países o regiones que carecen de acceso a la amplia cobertura de los mercados, eventos como terremotos y malas condiciones climáticas también pueden actuar como costosos agregan los riesgos. Robert Shiller ha encontrado que, a pesar de la globalización avances de los últimos décadas, nivel nacional ingreso agregado riesgos son todavía importantes y potencialmente podrían reducirse mediante la creación de mejor cobertura los mercados globales (tal modo potencialmente convertirse en riesgos idiosincrásicos, en lugar de agregada,). Específicamente, Shiller abogado por la creación de macro mercados de futuros. Las ventajas de este mecanismo depende del grado al que las condiciones macro están correlacionadas a través de países.

Riesgo sistemático en las finanzas

Riesgo sistemático desempeña un papel importante asignación de cartera. Riesgo que no puede ser eliminada a través de comandos de diversificación retornos en exceso de la tasa libre de riesgo (mientras que el riesgo idiosincrásico no ordena tales declaraciones ya que se puede ser diversificado). En el largo plazo, una cartera bien diversificada proporciona retornos que se corresponden con su exposición al riesgo sistemático; los inversores enfrentan a un equilibrio entre rentabilidad y riesgo sistemático. Por lo tanto, devuelve deseada de un inversor se corresponde con su exposición deseada al riesgo sistemático y selección activo correspondiente. Los inversores sólo pueden reducir la exposición de una cartera de riesgo sistemático sacrificando devuelve.

Es un concepto importante para evaluar la exposición de un activo al riesgo sistemático Beta. Desde Beta indica el grado al que espera retorno de un activo se correlaciona con los resultados más amplios del mercado, es simplemente un indicador de la vulnerabilidad de un activo al riesgo sistemático. Por lo tanto, la capital asset pricing modelo (CAPM) lazos directamente precio de equilibrio de un activo a su exposición al riesgo sistemático.

Un ejemplo simple

Considere un inversor que compra acciones de muchas empresas de las industrias más globales. Este inversor es vulnerable al riesgo sistemático pero ha diversificado a los efectos de los riesgos idiosincrásicos en el valor de su cartera; más que adquirir activos libres de riesgo con una menor rentabilidad (tales como requeriría reducción en el riesgo Valores del tesoro de Estados Unidos). Por otro lado, un inversor que invierte todo su dinero en una industria cuyos retornos no están típicamente correlacionados con los resultados del amplio mercado (Beta cercana a cero) ha limitado su exposición al riesgo sistemático pero, debido a la falta de diversificación, es altamente vulnerable a riesgos idiosincrásicos.

Riesgo agregado en economía

Riesgo agregado puede ser generada por una variedad de fuentes. Fiscal, monetaria, y regulador política puede ser todas las fuentes de riesgo agregado. En algunos casos, los choques de fenómenos como el clima y los desastres naturales pueden presentar riesgos globales. Las economías pequeñas también pueden ser sujetos a riesgos globales generados por las condiciones internacionales tales como términos de intercambio choques.

Riesgo agregado tiene implicaciones potencialmente amplia para el crecimiento económico. Por ejemplo, en presencia de racionamiento del crédito, riesgo agregado puede causar quiebras bancarias y obstaculizar la acumulación de capital. Los bancos pueden responder a incrementos de riesgo agregado peligrosa para la rentabilidad por elevar el nivel de calidad y cantidad racionamiento del crédito para reducir los costos de monitoreo; Pero la práctica de préstamos a una pequeña cantidad de prestatarios reduce la diversificación de carteras (de bancoriesgo de concentración) y también le negó crédito a algunas industrias o empresas potencialmente productivas. Como resultado, pueden disminuir la acumulación de capital y el nivel de productividad de la economía.

En modelos económicos, los resultados del modelo dependen mucho de la naturaleza del riesgo. Los modeladores incorporan a menudo riesgo agregado a través de los choques a dotaciones (restricciones presupuestarias), productividad, política monetaria, o factores externos como la relación de intercambio. Los riesgos idiosincrásicos pueden introducirse a través de mecanismos como los choques de productividad laboral individual; Si los agentes poseen la capacidad para el comercio de activos y la falta de restricciones de préstamos, los efectos del bienestar de los riesgos idiosincrásicos son menores. Los gastos de bienestar de riesgo agregado, sin embargo, pueden ser significativos.

Bajo ciertas condiciones, puede surgir riesgo agregado de la agregación de los choques micro hacia agentes individuales. Esto puede ser el caso en los modelos con muchos agentes y complementariedad estratégica; las situaciones con tales características incluyen: innovación, búsqueda y comercialización, producción en presencia de entrada las complementariedades y compartir información. Estas situaciones pueden generar datos agregados que son empíricamente indistinguibles de un proceso de generación de datos con choques agregados.

Ejemplo: Equilibrio Arrow-Debreu

El siguiente ejemplo es de Mas-Colell, Whinston y Green (1995). Considere una economía de intercambio simple con dos agentes idénticos, uno bueno (divisible) y dos posibles estados del mundo (que ocurren con una cierta probabilidad). Cada agente tiene una función de utilidad de la forma $\pi_1*u_i(x_{1i})+\pi_2*u_i(x_{2i})$ donde $\pi_1$ y $\pi_2$ se producen las probabilidades de los Estados 1 y 2, respectivamente. En el estado 1, agente 1 está dotado con una unidad de la mercancía mientras agente 2 está dotado con nada. En el estado 2, agente 2 está dotado con una unidad de la mercancía mientras agente 1 está dotado con nada. Es decir $\omega_1=(1,0)$, $\omega_2=(0,1)$. La dotación global de esta economía es una buena independientemente de que el estado se realiza; es decir, la economía no tiene ningún riesgo agregado. Puede demostrarse que, si los agentes se les permite hacer intercambios, la relación entre el precio de un reclamo sobre el bien en estado 1 al precio de un reclamo sobre el bien en el estado 2 es igual a las proporciones de sus respectivas probabilidades de ocurrencia de (y, por lo tanto, la tasa marginal de sustitución de cada agente también es igual a este cociente). Es decir $p_1/p_2=\pi_1/\pi_2$. Si puede hacerlo, los agentes hacen oficios tal que su consumo es igual en cualquier estado del mundo.

Ahora consideremos un ejemplo con riesgo agregado. La economía es igual a la descrita anteriormente excepto dotaciones: en estado 1, agente 1 está dotado de dos unidades del bien mientras agente 2 todavía recibe cero unidades; y en el estado 2, agente 2 todavía recibe una unidad de la mercancía mientras agente 1 recibe nada. Es decir $\omega_1=(2,0)$, $\omega_2=(0,1)$. Ahora, si se observa el estado 1, la dotación total es 2 unidades; Pero si se observa el estado 2, la dotación global es sólo 1 unidad; esta economía está sujeta a riesgo agregado. Agentes totalmente no pueden asegurar y garantizar el consumo mismo en cualquier estado. Puede ser demostrado que, en este caso, el precio será menor que el cociente de las probabilidades de los dos Estados: $p_1/p_2<\pi_1/\pi_2$, así $p_1/\pi_1<p_2/\pi_2$. Así, por ejemplo, si los dos Estados se producen con igual probabilidad, entonces $p_1<p_2$. Este es el resultado de finanzas bien conocido que la afirmación de contingente que ofrece más recursos en el estado del mercado baja devuelve tiene un precio más alto.

Riesgo agregado en modelos de agente heterogéneos

Mientras que la inclusión del riesgo agregado es común en modelos macroeconómicos, retos considerables ocurren cuando los investigadores intentan incorporar agregado incertidumbre en modelos con agentes heterogéneos. En este caso, toda la distribución de los resultados de asignación es un variable de estado que debe ser llevada a través de períodos. Esto da lugar a la conocida Maldición de dimensionalidad. Una aproximación al dilema es dejar que los agentes ignoran los atributos de la distribución agregada, justificando esta suposición al referirse al racionalidad limitada. Den Haan (2010) evalúa varios algoritmos que se han aplicado para resolver el modelo Krusell y Smith (1998), mostrando que la exactitud de la solución puede dependen mucho de método de la solución. Los investigadores cuidadosamente deben considerar los resultados de las pruebas de exactitud mientras selecciona métodos de la solución y prestar especial atención a la selección de la red.

Véase también

• Teoría moderna de portafolio
• Modelo de precios de activos de capital
• Modelado de riesgos
• Distribución de Taleb

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