2. Escenarios y estrés: pensar en lo que no está en los datos

Riesgo 6: Los límites de las herramientas

Si el módulo anterior deja una conclusión, es que toda medida estimada con historia reciente describe el mundo que ya ocurrió. Los escenarios cubren el resto: son la única parte del análisis de riesgo que puede contener sucesos ausentes de la muestra.

Qué es un escenario y en qué se diferencia de una medida estadística

Una medida estadística resume una distribución. Un escenario hace lo contrario: fija un suceso concreto y calcula qué le pasaría a tu cartera si ocurriera. No pondera, no promedia y no necesita que el suceso esté en tus datos. Esa es toda su ventaja.

La diferencia práctica es enorme. Un VaR al 99% te dice que un día malo cuesta el 2,3%. Un escenario te dice que si el índice cae un 35%, el crédito se ensancha 400 puntos básicos y el refugio se vuelve ilíquido a la vez, pierdes el 41% y tu bróker te pide garantías el jueves. La segunda frase es accionable.

Escenarios históricos: repetir el pasado sobre la cartera de hoy

El punto de partida barato y sensato es coger episodios reales y aplicar sus movimientos a la composición actual de la cartera. Los tres imprescindibles:

• 2008. El S&P 500 cayó más de un 55% desde el máximo de octubre de 2007 hasta el mínimo de marzo de 2009, con la deuda pública de calidad subiendo mientras casi todo lo demás caía junto.
• Octubre de 1987. Una caída violentísima concentrada en un solo día, sin recesión previa que la explicara y sin tiempo material para reaccionar.
• Marzo de 2020. El S&P 500 cayó en torno a un tercio en unas veintitrés sesiones, y durante unos días ni siquiera la deuda pública estadounidense se negoció con normalidad.

No son el mismo golpe con distinta intensidad: son formas distintas de perder. En 2008 hubo tiempo, un desplome largo con rebotes intermedios. En 1987 no hubo ninguno. En 2020 el problema no fue solo el precio, sino que la liquidez desapareció justo donde se suponía infinita.

Aplicar esto a una cartera concreta es aritmética elemental y aun así casi nadie la hace. Cartera de 300.000 euros, 70% en acciones globales y 30% en bonos de largo plazo. Escenario 2008, con acciones cayendo un 50% y bonos subiendo un 8%: pierdes un 32,6%, unos 98.000 euros. Escenario 2022, con acciones un 18% abajo y bonos un 15% abajo: pierdes un 17,1%, unos 51.000. El primero duele el doble en euros, pero el segundo enseña algo peor: la pata que estaba ahí para amortiguar puede caer a la vez que la otra, que es lo que el nivel 5 avisaba sobre las dependencias.

Escenarios hipotéticos: lo que no ha pasado nunca

Los históricos tienen un techo evidente: solo contienen lo que ya ocurrió. Y las crisis rara vez se repiten con el mismo disfraz, porque después de cada una se construyen defensas contra esa forma exacta de romperse. Por eso hacen falta escenarios inventados con criterio: un impago parcial de un emisor soberano considerado refugio, una cámara de compensación fallando dos días, una subida de tipos de 300 puntos básicos en seis meses con la bolsa cayendo a la vez.

La objeción habitual es que no hay datos para calibrarlos. Es verdad, y es precisamente el motivo para incluirlos. El escenario hipotético no busca una probabilidad: busca localizar de qué supuesto depende tu cartera sin que tú lo hayas escrito. Si al plantear el impago del refugio descubres que la mitad de tu construcción se apoya en que ese activo suba cuando todo baja, ya has aprendido lo que tenías que aprender, ocurra o no el suceso.

La pregunta útil no es cuál es la probabilidad

Discutir si un escenario tiene un 2% o un 0,5% de probabilidad es una conversación sin ganador posible: nadie sabe estimar esa cifra y todo termina en opiniones enfrentadas. La pregunta operativa es otra: si ocurre, ¿sobrevivo?

Y sobrevivir es un concepto concreto que ya viene de niveles anteriores: que la pérdida no te expulse antes de tiempo, no te obligue a vender en el peor momento, no dispare una llamada de garantías y no te deje tan abajo que la recuperación aritmética sea inalcanzable. Eso no depende de acertar la probabilidad, sino del tamaño de tus posiciones, tu liquidez y tus compromisos de pago.

El error que garantiza quedarse corto

Calibrar el estrés con el peor caso observado en tu muestra parece riguroso y es un fallo lógico. Si tienes veinte años de datos y la peor caída fue del 34%, estresar al 34% equivale a afirmar que el futuro tiene prohibido superar al pasado. Ningún mercado ha respetado nunca esa regla: cada máximo histórico de pérdida fue, el día antes, un valor que no estaba en ninguna muestra.

El remedio no es sofisticado: multiplicar el peor caso de la muestra por un factor, añadir combinaciones que nunca se dieron juntas y, sobre todo, no dejar que el escenario más duro que consideras coincida con el más duro que ya has vivido.

Caso real: 19 de octubre de 1987

Ese lunes el Dow Jones cayó un 22,6% en una sola sesión, la mayor caída porcentual diaria de su historia, sin recesión en curso ni noticia que la justificara. Con la volatilidad típica de aquel mercado, un movimiento así es, bajo la campana de Gauss, un suceso de más de veinte desviaciones típicas: tan improbable que ningún modelo razonable lo habría incluido en su escenario más pesimista.

Ninguna muestra anterior a 1987 contenía nada parecido. Quien hubiera calibrado su estrés con el peor día de las décadas previas habría considerado catastrófico un 12% o un 13%, y se habría quedado a la mitad. Parte de la caída se atribuye a estrategias de cobertura automática que vendían futuros a medida que el mercado bajaba. Es el ejemplo perfecto de las dos ideas de este módulo: el peor caso de la muestra no acota nada, y la siguiente crisis usó otra puerta.