Desde la Gran Depresión, el mercado de valores ha tenido una de sus carreras alcistas más largas en la historia con el índice S&P 500 generando más del 550% en rendimientos. Luego vino la manía masiva de criptomonedas que infló a Bitcoin a alturas aún mayores. El año pasado, los inversores minoristas estuvieron en el centro de atención, ocupando los titulares al resucitar compañías agonizantes y de venta corta como GameStop y AMC, las llamadas acciones de memes. Pero con cada aumento incrédulo en las acciones y Bitcoin, los expertos no se quedaron atrás gritando que estamos en una burbuja que colapsará inminentemente.
Este tipo de profecías aún no han dado fruto, pero la ausencia de evidencia no es evidencia de ausencia. En otras palabras, es muy posible que estemos en una burbuja, pero ¿hay alguna forma objetiva de saberlo? Un equipo internacional de investigadores ahora afirma haber sentado las bases matemáticas para caracterizar las métricas más frágiles de los mercados financieros. A su vez, esto podría permitir a los analistas identificar vulnerabilidades reales y riesgos sistémicos.
“Las teorías económicas tradicionales no pueden prever eventos como el colapso de las hipotecas de alto riesgo de EE. UU. en 2007”, dijo el autor del estudio Areejit Samal, profesor de biología computacional en el Instituto de Ciencias Matemáticas en Chennai, India.
Samal y sus colegas analizaron las redes bursátiles de los índices S&P500 de EE. UU. y Nikkei-225 de Japón durante un período de 32 años, de 1985 a 2016. Su análisis arroja nueva luz sobre la arquitectura de orden superior de los sistemas financieros, y revela que ciertas curvaturas discretas son confiables indicadores de inestabilidad del mercado. Eso es algo que definitivamente preocupa a todos los inversores, ya sea que jueguen de forma segura comprando fondos cotizados en bolsa para índices o participando en operaciones de CFD de alto riesgo y alta recompensa o apuestas a margen.
Anteriormente, un equipo del Instituto Max Planck de Matemáticas en las Ciencias dirigido por Jürgen Jost desarrolló cuatro curvaturas discretas para estudiar los cambios en la estructura de las redes del mercado de valores a lo largo del tiempo. Una de esas curvaturas es la curvatura Forman-Ricci (FRE), que el nuevo estudio mostró que tiene una alta correlación con los indicadores financieros tradicionales. Según Samal, la FRE captura perfectamente el miedo del mercado, reflejado en la volatilidad de los precios de las acciones, y la fragilidad del mercado, que se refiere al riesgo relativo.
El análisis de los mercados bursátiles estadounidense y japonés durante el período de estudio mostró que durante los períodos de negociación normales, el mercado está muy fragmentado, lo que significa que las acciones individuales no están tan correlacionadas entre sí. Sin embargo, en tiempos de burbujas y posibles caídas del mercado, las correlaciones entre acciones son más uniformes e interconectadas.
La FRE tiene una serie de ventajas sobre los indicadores tradicionales. La curva es sensible tanto a las fluctuaciones del mercado mundial como a las impulsadas por el sector. También es más adecuado para capturar las interdependencias dentro y entre los sectores del mercado que pueden aumentar el riesgo de caídas del mercado.
“No existen definiciones sencillas de un desplome o burbuja del mercado y simplemente monitorear los índices de mercado establecidos o los retornos de registro no es suficiente, pero nuestra metodología ofrece una herramienta poderosa para escanear continuamente el riesgo del mercado y, por lo tanto, la salud del sistema financiero”, dijo Jost en un comunicado.
Los hallazgos se informaron en la revista Royal Society Open Science.
Fuente: ZME Science.
