Finanzas

Me reconozco entusiasta de la heterodoxia. Allá donde hay comunión de pensamiento, siento la necesidad imperativa de abrir las ventanas y orear el ambiente. Y en pocos ámbitos la hay menos que en el de las estadísticas oficiales, que se toman como trasunto mismo de la realidad que aspiran a medir.

Por eso traigo a estas páginas la mención a Shadow Government Statistics, un portal que proporciona medidas alternativas de las principales magnitudes macroeconómicas (de los EE.UU.). Su autor, Walter J. Williams, ilustra así de descriptivamente su desencanto con las cifras oficiales:

Quiero representar hoy la evolución del Ibex 35 a lo largo del año pasado al estilo GapMinder. En concreto, usando un MotionChart de Google.

Primero, bajo los símbolos de los activos del Ibex de Yahoo! Finance:

library(XML)
simbolos <- readHTMLTable(htmlParse("http://finance.yahoo.com/q/cp?s=%5EIBEX+Components"))
simbolos <- as.character(simbolos[[9]]$Symbol)
simbolos <- gsub("-P", "", simbolos)

Luego, creo una pequeña función y se la aplico a cada símbolo:

library(tseries)

foo  <- function( simbolo, final = Sys.time(), profundidad = 365 * 24 * 3600 ){

    tmp <- get.hist.quote(
        instrument= simbolo, start = final - profundidad,
        end= final, quote="AdjClose",
        provider="yahoo", origin="1970-01-01",
        compression="d", retclass="zoo")

    precios <- as.data.frame(tmp)
    precios$fecha <- index(tmp)
    rownames(precios) <- NULL
    precios$simbolo <- simbolo

    precios$AdjClose <- 100 * precios$AdjClose / precios$AdjClose[1]
    precios$x <- as.numeric(precios$fecha)
    precios$x <- 1 + precios$x - precios$x[1]
    colnames(precios) <- c("precio", "fecha", "simbolo", "dias")

    precios
}

res <- sapply(simbolos, foo, simplify = F)
res <- do.call(rbind, res)

Finalmente, creo el gráfico:

Hojeando la prensa francesa di con este pequeño artículo en Les Echos, Pourquoi les particuliers sont perdants sur les devises. Remite a un artículo reciente, Is Technical Analysis Profitable for Individual Currency Traders? inasequible para quienes creemos que los 45 dólares que cuesta descargarlo tienen mejor empleo en otra parte (es curioso: en muchos otros ámbitos académicos es fácil conseguir los artículos gratis; en finanzas, casi imposible).

¿El resumen? Que prácticamente nadie gana dinero usando el llamado análisis técnico. E incluso podría argumentarse que ese 5% podrían no ser sino el sesgo de supervivencia.

Hoy voy a presentar algunos gráficos de información bursátil adaptados a partir de código de Eric Zivot, el instructor del curso Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics que estoy siguiendo (un poco como puta por rastrojo: siempre me las arreglo para resolver los ejercicios en el último minuto y antes de haber revisado la teoría) en Coursera.

Por si pueden servir de algo a otros, los reproduzco y comento aquí. Primero, hay que importar las librerías necesarias:

Dudo al escribir sobre el asunto porque el contexto del artículo que traigo a colación es ajeno al interés de esta bitácora. Pero me ha parecido un ejercicio inigualable de lo que debería ser el periodismo de datos.

El título es sugerente: ¿Cisne negro o pollo del montón? El déficit fiscal catalán en perspectiva. El tema del cisne negro ya ya sido mencionado aquí previamente, aunque mencionarlo en este contexto sólo es posible sometiendo el término a una cierta violencia léxica.

Muchos portales financieros incluyen información sobre uno de los llamados múltiplos (asociados a empresas que cotizan en bolsa), el PER. Es fácil de calcular a partir de información pública más o menos fiable y se usa en la práctica para estimar muy a groso modo si determinadas empresas (o mercados) están o no sobrepreciadas.

El PER es el cociente entre la capitalización bursátil de una empresa (que es público y se actualiza segundo a segundo) y su beneficio, que se conoce con cierta regularidad. Tiene sus ventajas —como la señalada más arriba— y desventajas —por ejemplo, que está influido por el desempeño pasado, los beneficios de ejercicios anteriores, cuando a un inversor le interesa más el desempeño futuro—.

David Cabo me hizo llegar el otro día este artículo, To what degree is the ECB flying blind? Y con buen criterio, porque, como veremos, toca temas ya conocidos de los lectores de estas páginas.

El artículo se resume en lo siguiente: si un día el Banco Central Europeo va a sumar a sus funciones la de la supervisión bancaria, va a encontrarse los dos problemas siguientes:

• La confidencialidad de los datos
• Sus niveles de desglose (y agregación)

Son dos problemas, además, interrelacionados. Por un lado, la supervisión bancaria exige un conocimiento íntimo de la cartera crediticia de las entidades. De hecho, son lo que el columnista llama tail risks, riesgos grandes que afectan a un número pequeño de préstamos, los que pueden tumbar al banco más pintado (véase esto y esto otro). Y estos riesgos en la cola quedan opacados tras las agregaciones.

Hoy me han preguntado una cosa algo rara. Era alguien del departamento de riesgos de una conocida entidad financiera que quería saber cómo calcular (con SAS) la media del LTV. El LTV, aunque tiene otras acepciones, significa en este contexto loan to value, el cociente entre el valor de un préstamo y valor del colateral que lo respalda.

(Este LTV tiene que ver con el famoso le financiamos el 80% del valor de la inversión de otras épocas. Un préstamo con un LTV bajo es seguro: el banco puede con más o menos facilidad recuperar el 100% del capital prestado; un préstamo con un LTV alto es mucho más problemático.)

Últimamente he tenido bastantes visitas del extranjero. Las llevo a pasear por el centro de Madrid, ¡qué remedio! Y siempre surge el mismo comentario: habiendo crisis que nos cuentan los periódicos, ¿cómo es que están las terrazas a rebosar? Y mi respuesta es siempre la misma: lo que se ve no es la crisis; lo que se ve, en el fondo, es la desigualdad.

Otros han escrito, y mucho mejor de lo que lo haría yo, sobre lo pernicioso de la desigualdad en la economía e incluso, sobre la misma democracia. Yo me limitaré a exponer algunos problemas que produce su cuantificación.

Después de la entrada de ayer y de

he decidido mirar a ver qué impacto puede haber tenido el fraude de Barclays, uno de los 16 bancos que aportan datos para calcular el índice, sobre su valor diario.

El procedimiento por el que se calcula el Libor lo describí ayer. Y también indiqué de dónde descargar los datos históricos que proporciona The Guardian. Así que puedo comenzar cargando los datos en R,