Herramienta gratuita mide valor del riesgo corporativo en distintos sectores empresariales

Cuando se habla de riesgos de mercado, se hace referencia a factores o situaciones que podrían afectar a una empresa desde el punto de vista económico.

La magíster Carolina Loaiza Salazar explica que, el valor en riesgo permite a las entidades identificar, cuantificar y gestionar el mismo, en un horizonte de tiempo y a cierto nivel de confianza.

“Esto se hace con el fin de conocer cuáles pueden ser los efectos e identificar decisiones o qué estrategias a implementar, entrega información para analizar y planificar y así estar preparados en la medida de lo posible y evitar que la empresa pierda dinero o se afecte su rentabilidad”.

Para calcular el valor del riesgo, la herramienta creada por ella se basa en los estados financieros de la empresa y la información de distintas variables macroeconómicas como la Tasa Interbancaria (TIB), el PIB o el Índice de Precios del Consumidor (IPC), lo anterior, teniendo en cuenta el sector económico al que pertenece y los datos que se desean obtener.

En este caso, el método desarrollado durante la investigación, permite medir el valor en riesgo corporativo en el sector de la construcción, a partir de las utilidades en riesgo.

El Valor en Riesgo, conocido como VaR, por sus siglas en inglés (Value at Risk), calcula a través de probabilidades, el riesgo que asume una empresa al estar expuesta a un mercado. Este se puede medir en unidades de precio o en porcentaje. Se mide a partir del cálculo de distintas variables macroeconómicas, entre ellas, las utilidades en riesgo (EaR).

Las bondades del desarrollo

Aunque actualmente existen programas como Crystal Ball®, Risk Simulator® y @Risk®, usados en el ámbito empresarial para realizar las simulaciones, estos requieren de pagos para la adquisición de las licencias, lo que implica un incremento de costos para desarrollar cálculos y obtener información útil para la toma de decisiones.

Si bien este desarrollo se realizó con datos del sector de la construcción, teniendo en cuenta las utilidades en riesgo, esta metodología se puede flexibilizar y escalar a otros sectores como el turismo y el textil.

“Uno de los futuros trabajos a partir de esta investigación, es volver el algoritmo más genérico o flexible y poder aplicarlo a otras entidades, pues este se desarrolló inicialmente para el sector construcción. En ese caso lo hice para el análisis de utilidades en riesgo, pero podría hacerse también con el flujo de caja en riesgo y otros indicadores financieros”, explica la magíster.

Existen otros softwares de programación de licencia gratuita como R y Python, donde es posible desarrollar esta metodología y dar la oportunidad a más empresas que no tienen presupuesto, para que puedan hacer uso de estas herramientas y desarrollar este tipo de metodologías.

Detalles de la herramienta

La investigadora señala que esta forma de medir el riesgo, es más aplicable para el riesgo del mercado corporativo, en este caso, para los negocios. Su trabajo incluyó la caracterización del procedimiento para medir el valor en riesgo corporativo a partir de la utilidad en riesgo; la identificación de las variables del sector de la construcción para la medición del valor; la implementación del algoritmo, y la validación para su implementación.

Para ello se usaron datos de la Superintendencia de Sociedades, con información pública de una empresa. En la tesis se describe el paso a paso de cómo se implementó la metodología, la revisión de la literatura para identificar otros estudios, cuáles de esas variables macroeconómicas tenían efectos en el sector construcción.

“En el caso de la construcción de vivienda, por ejemplo, muchos insumos se ven afectados por cambios del dólar, el precio del hierro, entre otros; luego los asociamos a las cuentas del balance de la empresa, es decir, a los ingresos, los gastos y el efecto de estas variables macroeconómicas”, señala.

También destaca la colaboración de su director de tesis, el profesor Fernán Alonso Villa Garzón, de la Facultad de Minas, para realizar el planteamiento de la metodología e implementar el algoritmo. Para ello, se basó en un modelo de volatilidad desarrollado anteriormente por el docente.

“El nivel de confianza es de un 95 %, para ajustar las distribuciones de probabilidad a las variables macroeconómicas, pero no se trata de medir la efectividad del modelo; sino de la creación de todo el algoritmo, que, aunque sí se basa en niveles de confianza, nos permite conocer los efectos de tales aspectos en la utilidad en riesgo, por ejemplo, cuánto será mi utilidad por cambios”, indica.

Actualmente, la magister en Ingeniería Analítica trabaja en la implementación de esta herramienta en la caja de compensación familiar Comfenalco Antioquia para la que labora, lo que demuestra la versatilidad del algoritmo y las posibilidades de uso del mismo.