Segun arXiv q-fin, un nuevo enfoque no paramétrico para la estimación de riesgo valor en el punto (VaR+CVaR) garantiza precisión incluso cuando se analizan un número arbitrario de posiciones subyacentes. Este método aborda dos problemas fundamentales en el cálculo de riesgo: la irrelevancia de la historia pasada para el futuro, y la necesidad de modelar una sola esquina en un espacio de dimensiones altas —la situación en la que todas las apuestas pierden simultáneamente. La propuesta se basa en técnicas matemáticas que mantienen su fiabilidad sin degradarse en dimensiones elevadas, evitando manipulaciones artificiales de los datos históricos. Así, la información pasada se integra directamente, conservando las relaciones multivariadas que existen entre distintos activos.
El modelo fue validado mediante una muestra de 500 portafolios, cada uno compuesto por posiciones aleatorias en 49 futuros líquidos de diferentes vencimientos. Estos incluyen índices bursátiles, bonos gubernamentales, tasas de interés, energía, metales, ganadería, agricultura y productos blandos, así como el índice VIX. Las estimaciones de VaR se realizaron de forma estrictamente independiente del futuro, lo que asegura que los resultados no se ven influidos por información posterior. Los resultados muestran que, en términos de pérdida diaria, el 50% de los portafolios registran un déficit superior al nivel de confianza del 99% que oscila entre 1.0% ± 0.1%. Para un grupo más amplio, el 68% de los portafolios superan ese umbral en un rango de 1.0% ± 0.3%, y el 95% lo hacen dentro de una margen de 1.0% ± 0.5%.
Este tipo de algoritmo es especialmente relevante para inversores peruanos que operan en mercados locales y globales con volatilidad variable. Muchas estrategias tradicionales de gestión de riesgo dependen de modelos paramétricos que pierden efectividad al crecer el número de activos o cuando los movimientos de precios son asimétricos. En el contexto peruano, donde las inversiones en bonos, commodities y acciones pueden presentar comportamientos no lineales y altamente sensibles a shocks económicos, este enfoque ofrece una herramienta más robusta. Al evitar ajustes arbitrarios y mantener la integridad de las relaciones de mercado, el modelo permite una evaluación más realista del riesgo diario. Para inversores que no cuentan con equipos especializados en modelación avanzada, este algoritmo sirve como una guía práctica para entender cuánto pueden perder sus portafolios bajo escenarios extremos, sin depender de suposiciones simplificadas.
Es un avance que, aunque aún en fase de validación, puede convertirse en una referencia para estructuras de inversión más resilientes en entornos volátiles como el de América Latina.