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Dr. Ambrosio Ortiz Ramírez Act . Héctor Alonso Olivares Aguayo

ANÁLISIS DE ESCENARIOS MONTE CARLO PARA DECISIONES DE COBERTURA DE RIESGOS MEDIANTE OPCIONES EUROPEAS DE COMPRA. Dr. Ambrosio Ortiz Ramírez Act . Héctor Alonso Olivares Aguayo. Contenido. Introducción Procedimiento Análisis de Resultados Conclusiones. Introducción.

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Dr. Ambrosio Ortiz Ramírez Act . Héctor Alonso Olivares Aguayo

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  1. ANÁLISIS DE ESCENARIOS MONTE CARLO PARA DECISIONES DE COBERTURA DE RIESGOS MEDIANTE OPCIONES EUROPEAS DE COMPRA Dr. Ambrosio Ortiz Ramírez Act. Héctor Alonso Olivares Aguayo

  2. Contenido • Introducción • Procedimiento • Análisis de Resultados • Conclusiones

  3. Introducción • Obtener ganancias considerando el riesgo al que está expuesto. • Las pérdidas pueden ser ocasionadas por la incertidumbre de los activos que se comercializan en los mercados financieros.

  4. Propuesta • Invertir en opciones sobre componentes del IPC o en opciones sobre el IPC, generando diversos escenarios mediante la simulación Monte Carlo. • Conformar estrategias de cobertura de riesgos. • Determinar la tendencia del mercado en el corto plazo, lo cual conlleva a una mejora en la toma de decisión del inversionista.

  5. Notación de los contratos de opciones

  6. Comportamiento gráfico de las opciones de compra (Call)

  7. Comportamiento gráfico de las opciones de venta (Put)

  8. Estrategias de cobertura de riesgos (Bull)

  9. Estrategias de cobertura de riesgos (Bear)

  10. Procedimiento • Se extrajo información de Bloombergpara obtener datos históricos diarios de las cotizaciones de veinitúncomponentes del IPC y del mismo IPC a partir del primero de Febrero de 2008 hasta el veintidós de Marzo de 2013 (1294 observaciones). • Se obtuvieron los rendimientos de los datos históricos anteriormente descritos, bajo el supuesto de volatilidad no constante mediante un proceso GARCH. • Se realizaron 100,000 simulaciones por el método Monte Carlo para valuar cada opción europea de compra sobre el subyacente respectivo a 45, 60 y 90 días. • Construcción de 792 estrategias Bull y Bear.

  11. Distribución por sector económico Alimentos y bebidas (5), Comercio (2), Construcción (3), Finanzas y seguros (2), Minerales no metálicos (1), Minería (1), Papel y celulosa (1), Química (1), Servicios de transporte (2), Siderurgia y metalurgia (2), Telecomunicación (1).

  12. Simulaciones

  13. Simulaciones

  14. Simulaciones

  15. Simulaciones

  16. Estrategias de cobertura de riesgos A B C A B C

  17. Análisis de resultados a 45 días BULL BEAR

  18. Distribución de los resultados a 45 días

  19. Estrategia Bull a 45 días (BIMBOA) 36.6

  20. Estrategia Bear a 45 días (URBI)

  21. Estrategia Bear a 45 días (IPC)

  22. Análisis de resultados a 60 días BULL BEAR

  23. Distribución de los resultados a 60 días

  24. Estrategia Bull a 60 días (GRUMAB)

  25. Estrategia Bear a 60 días (HOMEX)

  26. Estrategia Bear a 60 días (IPC)

  27. Análisis de resultados a 90 días BULL BEAR

  28. Distribución de los resultados a 90 días

  29. Estrategia Bull a 90 días (KOFL) 194.42

  30. Estrategia Bear a 90 días (GEOB) 7.02

  31. Estrategia Bear a 90 días (IPC)

  32. Conclusiones • La generación de escenarios mediante el método Monte Carlo, conlleva a mejorar la toma de decisión del inversionista, al crear estrategias de cobertura de riesgos. • Se comprobó que la tendencia del mercado es a la baja en el corto plazo. • Los sectores económicos a invertir en el corto plazo, cuando se tiene expectativa a la alza (Bull), es el de alimentos y bebidas, y cuando la expectativa es a la baja (Bear) es el de construcción. • Relación directa entre el plazo y la estrategia Bear, lo anterior es consistente con las ganancias obtenidas con el IPC.

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