Desde la Gran Depresi\u00f3n, el mercado de valores ha tenido una de sus carreras alcistas m\u00e1s largas en la historia con el \u00edndice S&P 500 generando m\u00e1s del 550% en rendimientos. Luego vino la man\u00eda masiva de criptomonedas que infl\u00f3 a Bitcoin a alturas a\u00fan mayores. El a\u00f1o pasado, los inversores minoristas estuvieron en el centro de atenci\u00f3n, ocupando los titulares al resucitar compa\u00f1\u00edas agonizantes y de venta corta como GameStop y AMC, las llamadas acciones de memes. Pero con cada aumento incr\u00e9dulo en las acciones y Bitcoin, los expertos no se quedaron atr\u00e1s gritando que estamos en una burbuja que colapsar\u00e1 inminentemente.<\/p>\n\n\n\n
Este tipo de profec\u00edas a\u00fan 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 \u00bfhay alguna forma objetiva de saberlo? Un equipo internacional de investigadores ahora afirma haber sentado las bases matem\u00e1ticas para caracterizar las m\u00e9tricas m\u00e1s fr\u00e1giles de los mercados financieros. A su vez, esto podr\u00eda permitir a los analistas identificar vulnerabilidades reales y riesgos sist\u00e9micos.<\/p>\n\n\n\n
\u201cLas teor\u00edas econ\u00f3micas tradicionales no pueden prever eventos como el colapso de las hipotecas de alto riesgo de EE. UU. en 2007\u201d, dijo el autor del estudio Areejit Samal, profesor de biolog\u00eda computacional en el Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas en Chennai, India.<\/p>\n\n\n\n
Samal y sus colegas analizaron las redes burs\u00e1tiles de los \u00edndices S&P500 de EE. UU. y Nikkei-225 de Jap\u00f3n durante un per\u00edodo de 32 a\u00f1os, de 1985 a 2016. Su an\u00e1lisis 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 \u00edndices o participando en operaciones de CFD de alto riesgo y alta recompensa o apuestas a margen.<\/p>\n\n\n\n
Anteriormente, un equipo del Instituto Max Planck de Matem\u00e1ticas en las Ciencias dirigido por J\u00fcrgen Jost desarroll\u00f3 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 mostr\u00f3 que tiene una alta correlaci\u00f3n con los indicadores financieros tradicionales. Seg\u00fan 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.<\/p>\n\n\n\n
El an\u00e1lisis de los mercados burs\u00e1tiles estadounidense y japon\u00e9s durante el per\u00edodo de estudio mostr\u00f3 que durante los per\u00edodos de negociaci\u00f3n normales, el mercado est\u00e1 muy fragmentado, lo que significa que las acciones individuales no est\u00e1n tan correlacionadas entre s\u00ed. Sin embargo, en tiempos de burbujas y posibles ca\u00eddas del mercado, las correlaciones entre acciones son m\u00e1s uniformes e interconectadas.<\/p>\n\n\n\n
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. Tambi\u00e9n es m\u00e1s adecuado para capturar las interdependencias dentro y entre los sectores del mercado que pueden aumentar el riesgo de ca\u00eddas del mercado.<\/p>\n\n\n\n
\u201cNo existen definiciones sencillas de un desplome o burbuja del mercado y simplemente monitorear los \u00edndices de mercado establecidos o los retornos de registro no es suficiente, pero nuestra metodolog\u00eda ofrece una herramienta poderosa para escanear continuamente el riesgo del mercado y, por lo tanto, la salud del sistema financiero\u201d, dijo Jost en un comunicado.<\/p>\n\n\n\n
Los hallazgos se informaron en la revista Royal Society Open Science<\/a>.<\/p>\n\n\n\n