Medición del Riesgo

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Evolución de la Medición del Riesgo

Pre-1200: la Era de los Números

Los griegos tenían un inmenso interés en los juegos de azar y, por lo tanto, la teoría de la probabilidad era lo más natural que podían asumir y explorar.

Puntualización

Sin embargo, los griegos nunca aceptaron la probabilidad y trabajaron en ella. Una de las razones por las que el autor conjetura es el hecho de que los griegos creían que el mundo estaba controlado por Dios y que cualquier estudio para controlar el universo de cualquier manera solo resultaría en un ejercicio inútil.

El período anterior a 1200 fue un período que se caracterizó por la gente que intentaba comprender y formular números.

Leonardo Pisano (Fibonacci) escribió un libro llamado Liber Aabaci que fue el primer tratamiento sobre la teoría y aplicación de varios aspectos de los números. Este fue también un período en el que el desarrollo de 0 tuvo un impacto significativo en la forma en que se utilizaron los números.

Período 1200 – 1700: La Era de los Hechos destacados

Lucal Pacioli fue el primero en dar un tratamiento exhaustivo a la contabilidad en su libro summa y el primer contador en la historia de la humanidad. En su libro summa, dio tablas para 60*60 operaciones de multiplicación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Era un hombre de números y planteó el problema más famoso de todos los tiempos, el de la balla.
A y B están jugando un juego limpio de balla. Ellos acuerdan continuar hasta que uno haya ganado 6 rondas. El juego termina cuando A ha ganado 5 y B ha ganado 3. ¿Cómo deben dividirse las apuestas?

Un médico llamado Cardano era un eterno jugador. Apostaba todos los días de su vida y había visto tantos juegos de azar en su vida que quería un conjunto de reglas para jugar el juego basado en las probabilidades de varios resultados. Escribió un libro de respiración sobre matemáticas Ars Magna (“El gran arte”) al que siguió Liber de Ludo Algae (“Libro de juegos de azar”). Este parece haber sido el primer esfuerzo serio para desarrollar principios estadísticos de probabilidad. La probabilidad siempre tuvo dos significados: uno mirando hacia el futuro, el otro interpretando el pasado, el primero se centró en nuestras opiniones y el segundo en lo que realmente sabemos.

Puntualización

Sin embargo, la idea de medir la probabilidad llegó más tarde, lo que significa: “¿Cuánto podemos aceptar de lo que sabemos? .Entre las Líneas En cierto sentido, el libro Liber de Ludo Algae fue una introducción a la gestión de riesgos… Véase también:

• Riesgo Legal
• Riesgo País
• Aversión al Riesgo
• Riesgo Subjetivo
• Riesgo Percibido
• Riesgo Objetivo
• Riesgo Funcional
• Riesgo Comparativo
• Conductas de Riesgo
• Caracteres del Riesgo
• Riesgo Moral

Cardano es el crédito para traer una nueva terminología como dados justos, circuitos, combinaciones, odds ratio, etc. Curiosamente, la palabra “dados justos” surgió porque había pasado años en la mesa de juego y podía ver cómo varios jugadores hacían trampas. Sin embargo, su libro no era accesible para muchos matemáticos en la época del renacimiento por varias razones

Hay tres personalidades francesas importantes que desempeñaron un papel importante en el desarrollo de la teoría de la probabilidad.Entre las Líneas En primer lugar, Blaise Pascal, un destacado matemático cuyo trabajo con los conos a la edad de 16 años fue un gran elogio para sus facultades intelectuales. El otro fue Fermat, cuyo trabajo sobre la teoría de los números es, con mucho, el más completo realizado por un individuo. Es más popularmente conocido por su último teorema que los matemáticos han luchado por resolver durante unos 350 años.

Estos dos matemáticos eran grandes en sus respectivos campos, pero era Chevalier De mere, un hombre noble, una persona con gran interés en los juegos de azar y las matemáticas, planteó el viejo problema de balla.Entre las Líneas En una serie de comunicaciones entre Pascal y Fermat, Pascal inventó un triángulo, popularmente conocido como el triángulo de Pascal, para calcular las probabilidades de resolver el problema de la balla. Esta fue la primera vez que se utilizó una herramienta matemática para pronosticar, en este caso, el dinero del premio en el juego. El triángulo de Pascal fue una manera ingeniosa de resumir los eventos que podrían ocurrir en un sentido probabilístico. Por ejemplo, si hay 5 juegos que deben jugarse entre 2 personas, entonces la potencia de 2 5 = 32 corresponde a la quinta fila en el triángulo desde la cual uno puede leer los diferentes tipos de eventos que suceden.

John Graunt, un comerciante y William Petty eran personas que usaban técnicas de inferencia estadística. Graunt era un hombre que estaba obsesionado con verificar las nociones comunes de todos los días. Con la ayuda de Petty, desarrolló un método para hacer inferencias a partir de una pequeña muestra… Ambos estaban extremadamente interesados en la organización de la sociedad humana más que en la ciencia de la naturaleza…

Puntualización

Sin embargo, nunca usaron la palabra probabilidad… La estimación de las probabilidades de eventos inciertos tuvo que esperar hasta 1700-1900, un período apropiadamente titulado “Medición Ilimitada”.

Período 1700 – 1900: la Era de la Medición Ilimitada

La familia Bernoulli es considerada como una familia que tuvo un enjambre de descendientes matemáticos que han hecho inmensas contribuciones a la comprensión de la incertidumbre.

A Daniel Bernoulli se le atribuye el mérito de haber introducido el elemento de la asunción de riesgos en todo el juego del riesgo. Hizo la hipótesis de que la importancia de la riqueza para un individuo es inversamente proporcional a la cantidad de riqueza acumulada. Desde el mundo de los dados simples, las ruedas de la ruleta, la inclusión del jugador trajo una nueva dimensión al desarrollo de la gestión de riesgos… Véase también:

• Riesgo Legal
• Riesgo País
• Aversión al Riesgo
• Riesgo Subjetivo
• Riesgo Percibido
• Riesgo Objetivo
• Riesgo Funcional
• Riesgo Comparativo
• Conductas de Riesgo
• Caracteres del Riesgo
• Riesgo Moral

La utilidad como concepto tuvo una enorme influencia en la forma en que se desarrollaron los principios de la gestión de riesgos en los últimos años.La paradoja de Petersburgo es un ejemplo clásico del concepto de utilidad explicado por Bernoulli,

Bernoulli estaba interesado en las probabilidades a-posteriori, es decir, en calcular probabilidades de algo después de un hecho: su ejemplo de un frasco de vidrio con 3.000 guijarros blancos y 2.000 negros se cita a menudo en la literatura. El problema es algo como esto:

Se dibuja un guijarro, se nota su color y luego se vuelve a poner en su sitio. Cuántos guijarros hay que dibujar para que podamos estar razonablemente seguros de la verdadera ración, el resultado debe ser con un 2% de la proporción real. La respuesta resulta ser 25.550

Experimentando en las mismas líneas él formuló la Ley de los Grandes números que dice que :Promedio de un gran número de tiros será más probable que el promedio de un pequeño número de tiros difiera del promedio verdadero por menos de alguna cantidad establecida…

La tercera persona que perteneció a la misma época y contribuyó a la formulación de probabilidades posteriores es Bayes. Aunque ninguna de sus obras fue publicada cuando estaba vivo, su obra tuvo una gran influencia más tarde. Posiblemente, la contribución más importante de los bayes fue la formulación precisa del problema:

Dado el número de veces que un evento desconocido ha ocurrido y ha fallado, se requiere, la posibilidad de que la probabilidad de que ocurra en un solo juicio se encuentre en algún lugar entre dos grados de probabilidad cualesquiera que puedan ser nombrados.
Luego vino Gauss, quien formuló el teorema más importante de la estadística, el teorema del límite central.

Gauss estaba llevando a cabo una investigación sobre mediciones geodésicas, es decir, la distancia entre dos puntos cualesquiera en la tierra y la distancia directa entre los dos puntos. Como la tierra tiene una curvatura, las 2 métricas van a ser diferentes y van a ser diferentes en diferentes lugares.Si, Pero: Pero lo que Guass encontró un patrón asombroso. El valor medio de los errores entre reales y observados, aunque diferentes en varios lugares, la media de los errores medios siguió la curva de campana de De moivres.

Una Conclusión

Por lo tanto, el teorema del límite central trata con el promedio de los promedios.

En palabras sencillas, este teorema dice, si usted escoge una muestra grande, toma su promedio, lo hace varias veces, y grafica los promedios de toda la muestra, la distribución de frecuencia es una distribución normal… Este es un patrón asombroso porque la distribución real de las variables aleatorias puede ser cualquier cosa, pero los promedios de la muestra tienden a ser normales.

Galton era un científico aficionado con un gran interés en la herencia pero sin interés en los negocios o la economía. Se supone que el tratado sobre la herencia ha evocado grandes elogios de Charles Darwin (Charles Robert Darwin, 1809-1882; véase “darwinismo social” y “selección natural”). Su contribución a la estadística es “Regresión para significar”. A largo plazo, los valores altos y bajos de una variable se estabilizan en un valor medio. También planteó la hipótesis de que las influencias sobre una variable en sí tenían que ser distribuidas normalmente para que la variable dependiente se distribuyera normalmente. Esto no es más que el popular teorema de que la suma de N variables aleatorias normales es otra variable aleatoria normal.

Período 1900 – 1960: Nubes de vaguedad y la demanda de precisión

La esencia de la gestión de riesgos radica en maximizar las áreas en las que tenemos cierto control sobre el resultado, mientras que minimizamos las áreas en las que no tenemos absolutamente ningún control sobre el resultado y en las que se nos oculta la relación entre efecto y causa.dos personas de esta época querían atribuir la causalidad a los acontecimientos cotidianos. Uno era Laplace y el otro Henri Poincare.

Puntualización

Sin embargo, ambos estuvieron de acuerdo en que no siempre hay información completa para atribuir la causalidad.

De ahí el desarrollo de la hipótesis de rechazo o no rechazo. Sólo uno puede rechazar o no rechazar una hipótesis con cierto nivel de confianza. Así florecieron la inferencia estadística y los conceptos de prueba de hipótesis.
Pronto, los vientos en el desarrollo de la gestión de riesgos comenzaron a cambiar después de la guerra mundial. El llamado estado de felicidad que estaba en la imaginación de la mayoría de la gente fue destrozado por la destrucción de todo lo que lo rodeaba. Francis Galton murió en 1911 y Henri Poincare en el año siguiente, y su muerte marcó el final de la gran edad de la medición. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto).

Secuencia

Posteriormente, las ideas de Keynes se difundieron ampliamente, donde alabó la incertidumbre y criticó todas las formas clásicas de tratar la incertidumbre utilizando la ley de los grandes números…

Al mismo tiempo, un graduado de Chicago, Markowitz, aplicó las matemáticas a la selección de carteras y elaboró un modelo para la selección de acciones. A pesar de muchas suposiciones, esto fue ampliamente adoptado por la calle. Durante bastante tiempo, la noción de que los inversionistas son racionales estuvo de moda, cuando un profesor de Chicago abogó por el aspecto conductual de la inversión, lo que abrió una nueva rama de la economía llamada economía/finanzas conductuales. De esta manera se preparó el escenario para comprender los grados de creencia y explorar la incertidumbre.

Después de 1960: Grados de incredulidad y exploración de la incertidumbre

La última parte se centra en la teoría del prospecto, los derivados como los futuros y las opciones para domar la incertidumbre.

Autor: Black

Medición y modelización del riesgo utilizando datos de alta frecuencia

La modelización de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) es la clave de la teoría y la práctica de la fijación de precios de los productos financieros. La asignación de activos y la cartera, así como la gestión de riesgos, dependen en gran medida de una correcta modelización de los subyacentes. Este conocimiento ha estimulado una amplia investigación en la econometría financiera y las finanzas matemáticas. Los modelos de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) estocástica con una estructura dinámica separada para el proceso de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) han sido el centro de atención de la literatura de finanzas matemáticas, mientras que los modelos paramétricos de tipo GARCH para los rendimientos (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) de los subyacentes han sido analizados intensamente en la econometría financiera.

Sin embargo, la validez de estos modelos en la práctica depende de las propiedades distributivas específicas o del conocimiento de la forma exacta (paramétrica) de la dinámica de la volatilidad.

Otros Elementos

Además, la evaluación de la capacidad de predicción de los modelos de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) es bastante importante en las aplicaciones empíricas.

Puntualización

Sin embargo, el carácter latente de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) plantea un problema. ¿Con qué medida deben compararse las previsiones de la volatilidad? Convencionalmente, las previsiones de los modelos de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) diaria, como los modelos de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) de tipo GARCH o los modelos de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) estocástica, se han evaluado con respecto a los rendimientos (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) diarios absolutos o cuadrados.

Puntualización

Sin embargo, en vista de los excelentes resultados de estos modelos en la muestra, los resultados de las previsiones parecen ser decepcionantes.

La disponibilidad de datos de frecuencia ultra alta abre la puerta a una medición refinada de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) y a la evaluación de los modelos. Un modelo a menudo utilizado y muy flexible para los precios logarítmicos de los activos especulativos es el modelo de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) estocástica (tiempo continuo).

La volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) realizada resulta muy útil en la evaluación de la validez de los modelos de volatilidad. Por ejemplo, se observan pruebas de conciliación a favor de la exactitud de las previsiones de los modelos de tipo GARCH cuando se utiliza la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) realizada como referencia en lugar de los rendimientos (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) diarios al cuadrado.

Otros Elementos

Además, la disponibilidad de la medida de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) realizada inició el desarrollo de una nueva y bastante precisa clase de modelos de volatilidad.Entre las Líneas En particular, sobre la base de la observabilidad ex-post de la medida de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) realizada, la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) se trata ahora como una variable observada en lugar de una variable latente a la que se pueden aplicar procedimientos estándar de series temporales.

Efectos de la microestructura del mercado

La consistencia del estimador de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) realizada se basa en la noción de que los precios se observan en tiempo continuo y sin error de medición. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto).

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Sin embargo, en la práctica, la frecuencia de muestreo (véase más detalles) está inevitablemente limitada por la frecuencia real de la cotización o de la transacción. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Dado que los precios de alta frecuencia están sujetos al ruido de la microestructura del mercado, como la discreción de los precios, los efectos de rebote de la oferta y la demanda, los costos (o costes, como se emplea mayoritariamente en España) de transacción, etc., el precio real es inobservable. Los efectos de la microestructura del mercado inducen un sesgo en la medida de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) realizada, lo que puede ilustrarse directamente en la siguiente configuración simple de tiempo discreto.

Los efectos de la microestructura del mercado inducen un sesgo a la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) realizada y discutimos varios enfoques para el alivio de este problema. La volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) realizada es un estimador más preciso de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) real que los rendimientos (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) cuadrados diarios utilizados convencionalmente, y por lo tanto proporciona información más precisa sobre las propiedades distributivas y dinámicas de la volatilidad. Esto es importante para muchas aplicaciones financieras, como la valoración de activos, la asignación de carteras o la gestión de riesgos.Entre las Líneas En consecuencia, existen varios enfoques de modelización para la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) realizada y se ha demostrado que, por lo general, superan a los modelos tradicionales de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) de GARCH o estocástica, tanto en términos de rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) dentro de la muestra como fuera de ella.

Betas que varían con el tiempo

Hasta ahora, nuestro debate se ha centrado en la medición y la modelización de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) de un activo financiero utilizando datos de transacciones de alta frecuencia.

Puntualización

Sin embargo, desde la perspectiva de los precios, el riesgo sistemático es lo más importante.

Una Conclusión

Por lo tanto, en esta sección discutiremos cómo se puede utilizar la información de alta frecuencia para la evaluación y modelización del riesgo sistemático. Una medida común del riesgo sistemático viene dada por el denominado beta (de mercado), que representa la sensibilidad de un activo financiero a los movimientos del mercado general. Dado que la beta desempeña un papel crucial en la fijación del precio de los activos, las decisiones de inversión y la evaluación del rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) de los administradores de activos, es indispensable una estimación y previsión precisas de las betas. Si bien el modelo incondicional de fijación de precios de los activos de capital implica una relación lineal y estable entre el rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) del activo y el factor de riesgo sistemático, es decir, el rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) del mercado, los resultados empíricos sugieren que la beta varía con el tiempo. Se han encontrado pruebas similares para los modelos de fijación de precios de activos multifactoriales, en los que las cargas de los factores parecen variar en el tiempo en lugar de ser constantes.

Una Conclusión

Por consiguiente, se ha dedicado una gran cantidad de investigaciones a los modelos CAPM y APT condicionales, que permiten cargas de factores variables en el tiempo.

Datos verificados por: LI

Perspectivas

La Historia

El concepto de riesgo y probabilidad no se desarrolló en la antigüedad, aunque la necesidad existía.

Cuando la actividad económica consiste en la agricultura, la caza y la pesca, lo desconocido es el clima. Se puede asegurar contra las inclemencias del tiempo; por lo que sabemos, los barcos estaban asegurados desde hace tiempo. Los cultivos agrícolas estaban hasta cierto punto asegurados por el reparto. (Te ayudaremos si tienes una sequía si nos ayudas cuando tenemos una sequía.) Existían formas crudas de seguro, pero aún hoy en día entendemos muy poco sobre el clima.

En el siglo XVII, el comercio tomó una forma más sofisticada y las incógnitas se volvieron diferentes.Entre las Líneas En cierto modo, el clima se volvió secundario en relación con otros riesgos… Véase también:

• Riesgo Legal
• Riesgo País
• Aversión al Riesgo
• Riesgo Subjetivo
• Riesgo Percibido
• Riesgo Objetivo
• Riesgo Funcional
• Riesgo Comparativo
• Conductas de Riesgo
• Caracteres del Riesgo
• Riesgo Moral

(Piense en los riesgos de la máquina de vapor y de la fábrica de algodón temprana, por ejemplo.)

Es sorprendente que gran parte de la teoría se haya desarrollado en tan poco tiempo. Aparentemente las condiciones eran las correctas, tanto intelectual como comercialmente.

Esa puede ser una de las razones por las que los seguros no pudieron desarrollarse eficazmente en la antigüedad: las oportunidades de diversificación no existían. O tuviste la inundación o no la tuviste. Si usted tuviera la inundación, acabaría con la propiedad en su área. Usted no ha tenido la oportunidad de equilibrar los riesgos que tenemos hoy. Una forma de mejorar la diversificación es ser más globales, y los mercados de inversión se están globalizando.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

El riesgo al alcance de la mano

La vida siempre ha implicado riesgo.

Puntualización

Sin embargo, no existía un método sistemático para gestionarlo hasta el siglo XVII. Sin las ideas revolucionarias de científicos y matemáticos brillantes, nuestra sociedad no tendría dominio de la teoría de la probabilidad y otros instrumentos de gestión de riesgos que se encuentran en el centro de nuestra economía de mercado moderna.

El riesgo está en el centro de todas las decisiones, pero ¿con qué frecuencia contemplamos sus orígenes, su significado y cómo sería la vida sin aquellos que ponen orden en torno a él?

Una vez que surgió la idea de la varianza media -la idea de que existe una relación sistemática entre el riesgo y la rentabilidad-, la esencia de la gestión de riesgos y de la gestión de inversiones se hizo evidente.Si, Pero: Pero primero teníamos que ver que hay una relación sistemática. La sensación de que la inflación estaba en el sistema y fuera de control era muy aterradora. La gente comenzó a buscar maneras de lidiar con el riesgo. Ese fue el punto de inflexión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto).

Cuantas más personas aprendan a lidiar con los riesgos, más riesgos asumirán. Y cuantos más riesgos asumamos, más vital será nuestra economía.

Sin embargo, todos estos instrumentos de gestión del riesgo requieren en última instancia estrategias de salida. Depende de que alguien en el otro extremo haga algo para rescatarte – riesgo de contraparte. Entre lo que puede ocurrir con el riesgo de contraparte y lo que puede ocurrir con las co-varianzas, puede haber muchas sorpresas en la gestión de riesgos… Véase también:

• Riesgo Legal
• Riesgo País
• Aversión al Riesgo
• Riesgo Subjetivo
• Riesgo Percibido
• Riesgo Objetivo
• Riesgo Funcional
• Riesgo Comparativo
• Conductas de Riesgo
• Caracteres del Riesgo
• Riesgo Moral

Cuando hay sorpresas, las respuestas son impredecibles.

Si podemos seguir viviendo en un mundo de inflación moderada, las cosas van mucho mejor. Cuando el nivel de precios es incierto, muchas cosas se salen de control.
Transición al seguro
Creo que uno de los ‘pensamientos’ más interesantes ue la apuesta de Pascal, que pregunta: “Dios es o no es”. ¿En qué dirección debemos inclinarnos? La razón no puede responder”.

Si actúas como si Dios es y llevas una vida virtuosa y no hay Dios, entonces renunciaste a algunos bienes en tu vida.Si, Pero: Pero si actúas como si no hubiera un Dios y llevas una vida pecaminosa y hay un Dios, vas a tener la condenación eterna. Cuando piensas en un problema en esos términos, las probabilidades casi no importan. El riesgo de apostar que Dios no lo es es es demasiado grande. Así que al tomar decisiones y decisiones, son las consecuencias al final las que son el factor determinante. La probabilidad puede ser baja; tal vez es una probabilidad muy pequeña de que haya un Dios.Si, Pero: Pero si lo hay, las consecuencias son tan grandes que no me importan las probabilidades, tengo que llevar una vida virtuosa.

Aplique ese pensamiento a la consideración de si el mercado de valores es o no eficiente. Si actúas como si fuera eficiente y, por lo tanto, indexado y no es eficiente, todavía lo vas a hacer bien; no te vas a sentir como un tonto.Si, Pero: Pero si actúas como si el mercado no fuera eficiente y haces grandes apuestas activas y es eficiente, vas a sufrir una “condena eterna”.

Esta es la razón por la que la gente compra un seguro. La probabilidad de que vaya a morir prematuramente es muy pequeña, así que ¿por qué debería comprar una póliza de seguro? Pero si no compro la póliza de seguro y me equivoco y muero prematuramente…. Es una estructura maravillosa cuando ni siquiera sabes cuáles son las probabilidades y estás tratando de tomar una decisión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto).

Hay personas que no tienen seguro porque dicen que la probabilidad es tan pequeña que pueden autoasegurarse. No entienden que si están equivocados, las consecuencias pueden ser mucho mayores de lo que creen.

La imaginación humana no es ilimitada: Si siempre entendiéramos lo que nos depara el futuro, no necesitaríamos un seguro. El seguro es una expresión que no conocemos. Incluso la gente de seguros no puede conocer todos los riesgos que se desarrollarán.

La seguridad del seguro

No se puede pensar en el riesgo sin pensar en el seguro.
Después de leer el libro me di cuenta de la antigüedad de la idea del seguro y de lo urgente que era su necesidad. El hecho de que comenzara en el siglo XVII me interesaba; no lo había pensado antes.

Por primera vez, la riqueza se acumulaba. Antes de eso, la mayoría de la gente se enriquecía tomando de otra persona. Ahora la gente podía enriquecerse creando algo nuevo, encontrando algo nuevo o llevándose algo de algún país al otro lado de los mares. El número de cosas por las que había que preocuparse por perder era cada vez más variado. La gente comenzó a pensar en compartir el riesgo para evitar catástrofes. Ha habido que protegerse contra el riesgo para hacer frente a un futuro desconocido y a las peores consecuencias.

Los productos de seguros que protegen contra los peores resultados permiten que las personas se sientan más libres, dispuestas a asumir más riesgos, lo que resulta en una sociedad mejor.

Transición a los mercados

Una de las muchas áreas en las que el mundo de los seguros y el mundo de las finanzas se solapan es con los mercados. [rtbs name=”mercados”] Es razonable modelar eventos que ocurren con frecuencia, pero cuando se llega a eventos de baja probabilidad no hay un modelo al que recurrir. ¿Cuál es la probabilidad de un terremoto importante en California? ¿Quién sabe? Se puede abordar estadísticamente, pero no hay mucho a lo que recurrir. Usted puede abordarlo desde un estudio científico, lo cual también es útil, pero todavía hay una gran cantidad de juicio involucrado.

Análisis de mercado

La verdadera pesadilla es el mercado de divisas, en parte porque los jugadores no están bajo el mismo techo y no es un mercado que responda bien a los valores intrínsecos. El movimiento de divisas cambia el valor de cada contrato. Es una variable omnipresente y abrumadoramente importante en el sistema.

Si alguien mirara racionalmente a este país, podríamos ser considerados en bancarrota, o insolvencia, en derecho (véase qué es, su concepto jurídico; y también su definición como “insolvency” o su significado como “bankruptcy”, en inglés) porque las obligaciones pendientes con los extranjeros (referido a las personas, los migrantes, personas que se desplazan fuera de su lugar de residencia habitual, ya sea dentro de un país o a través de una frontera internacional, de forma temporal o permanente, y por diversas razones) son tan enormes y esencialmente en forma de demanda. Los ingredientes para una gran crisis están ahí todo el tiempo. Si ocurre algo que desencadene una crisis, probablemente será en esos mercados extranjeros. Aún más importante es el mercado de valores: Los cambios en el tipo de cambio (véase más en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) alteran el valor de cada contrato.

Lo peor sucede (considerando los mercados de valores) porque la gente no sabe cómo se va a comportar cuando las noticias son malas: cuanto menos conocidas son las malas noticias, menos entendemos cómo vamos a actuar.

Los mercados han estado colapsando desde que se inventaron. Lo que necesitas es que las expectativas se vean conmocionadas. Los choques que han persistido se desarrollaron a partir de desajustes en el sistema financiero en alguna parte.

Informaciones

Los desajustes no tienen que comenzar en el mercado; pueden comenzar en el sistema bancario. Pueden comenzar en los mercados de divisas. Pueden comenzar en los pasillos de la Reserva Federal.

Algo fuera de los mercados de valores tiende a ser el detonante.

Autor: Henry

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