• Author / Uploaded
• Lourdes Alabi

Citation preview

La importancia de los métodos cuantitativos en las finanzas moderna Introducción El método cuantitativo es aquella que se vale de los números para examinar datos o información. Es uno de los métodos utilizados por la ciencia. La matemática, la informática y las estadísticas son las principales herramientas. Podemos decir que es el proceso de toma de medidas central en la investigación cuantitativa ya que aporta la conexión fundamental entre la observación empírica, y la expresión matemática, es decir, mostrar en números y gráficos lo que hemos observado. El método cuantitativo en la finanza moderna son aquellos que son mostrados de forma numérica, como por ejemplo estadísticas, porcentajes, etc. Esto implica que la investigación cuantitativa realiza preguntas específicas y de las respuestas de los participantes (encuestas), obtiene muestras numéricas. Los investigadores analizan esta información con la ayuda de la estadística, de la informática y de la matemática. El investigador busca obtener un resultado que luego pueda generalizarse a una población mayor que a la muestra acotada que ha utilizado en sus observaciones. Donde vemos desde el punto de vista financiero sirve para conocer los avances de la empresa económicamente donde diagnostica los ingresos y egresos que tuvieron durante los meses de trabajos, trimestral o anual dependiendo de la organización de la empresa, mediante este ensayo se buscara mostrar cuales son los métodos cuantitativos conocido, cuales son los usos que tienen y cuál es la importancia de aplicar estos tipos de métodos en los medios financieros modernos.

Desarrollo Hablando un poco de la historia podemos decir que las finanzas cuantitativas comenzaron en Estados Unidos en los años setenta, cuando algunos inversores comenzaron a utilizar fórmulas matemáticas para la asignación de precios de acciones y bonos. Harry Markowitz, en su tesis de doctorado "Portfolio Selection" publicada en 1952, fue uno de los primeros en adaptar formalmente conceptos matemáticos a las finanzas. Markowitz formalizó una noción de rentabilidad media y de con varianzas para acciones que le permitió cuantificar el concepto de "diversificación" en un mercado. Mostró cómo procesar el retorno medio y la varianza para una cartera dada, y argumentó que los inversores deberían mantener solo aquellas carteras cuya varianza fuera mínima entre todas las carteras para un retorno medio dado. En 1969, Robert Merton introdujo el cálculo estocástico en el estudio de las finanzas. Merton estaba motivado por el deseo de comprender cómo los precios son fijados en los mercados financieros, que es la cuestión económica clásica del "equilibrio". En paralelo al trabajo de Merton y con su ayuda, Fischer Black y Myron Scholes desarrollaron el modelo Black–Scholes, que fue galardonado en 1997 con el Premio Nobel de Economía. Ahora podemos decir que las finanzas, es un análisis cuantitativo que se utiliza en las matemáticas financieras, con frecuencia derivadas de la física y de la estadística, para llevar a cabo análisis financiero. De modo similar, este tipo de análisis tiene lugar en la mayor parte de sectores industriales modernos, si bien en muchas ocasiones este análisis no se conoce en esos sectores como análisis cuantitativo. En la industria de inversión, los analistas que desarrollan análisis cuantitativo son conocidos normalmente como quants.

Habitualmente un análisis de este tipo de técnicas es originalmente para la gestión de activos, la gestión de riesgos y la fijación de precios de derivados financieros, el significado del término se ha expandido con el tiempo hasta incluir a aquellos individuos dedicados a casi cualquier aplicación de las matemáticas en finanzas. Entre los ejemplos se incluyen el arbitraje estadístico, el ''trading'' algorítmico y la realización de operaciones electrónicas en los mercados. Tomando como referencia lo anterior podemos decir que el análisis cuantitativo suele basarse en tres tipos de matemáticas: la estadística y la probabilidad, el cálculo centrado en ecuaciones en derivadas parciales y la econometría. La mayoría de los analistas cuantitativos tienen escasa formación en economía, y suelen aplicar un conjunto de herramientas tomadas de la física. Los físicos suelen tener menos experiencia en técnicas estadísticas, por lo que suelen basarse en aproximaciones basadas en ecuaciones en derivadas parciales, y sus soluciones suelen basarse en el análisis numérico. Los métodos numéricos más utilizados son:  Método de las diferencias finitas, utilizado para resolver ecuaciones en derivadas parciales, y  Método de Montecarlo, también utilizado para resolver ecuaciones en derivadas parciales, pero siendo también común la utilización de la simulación de Monte Carlo en la gestión de riesgos. Los métodos cuantitativos durante la historia fue muy importante como también fue algo que revoluciono en cuanto a gestiones empresariales dándonos perspectivas importantes sobre la evoluciones de nuestras empresas, también se puede tomar desde el punto de vista administrativo donde evidenciamos que la organización de alguna empresa es de suma importancia dado que es necesario para poder tomar decisiones o conocer el estado de la idea aplicada en la empresa. En estos tiempos modernos se ha podido evidenciar que se ha presentado el análisis cuantitativo como un medio lógico y sistemático de enfrentar problemas de

toma de decisiones. Aun cuando estos pasos se sigan con cuidado, existen muchas dificultades que podrían dañar las posibilidades de implementar las soluciones a los problemas en el mundo real. Veremos qué sucede durante cada uno de los pasos.

Unos de los puntos de vista de quienes toman decisiones en una organización es que se sienten en su escritorio todo el día, esperando hasta que surja un problema, y se paren y ataquen el problema hasta que lo resuelvan. Una vez resuelto, se sientan nuevamente, se relajan y esperan el siguiente gran problema. En los mundos de negocios, gobierno y educación, por desgracia no es sencillo identificar los problemas. Existen cuatro obstáculos potenciales que enfrenta el análisis cuantitativo para definir un problema. Como ejemplo, en esta sección se usará una aplicación: el análisis de inventarios, dado que es un aspecto muy amplio dependiendo de las características organizacionales o capacidad productiva de la organización. Pero el mayor problema que se presenta en la mayoría de los datos generados en una empresa viene de los reportes básicos de contabilidad. El departamento de contabilidad recolecta sus datos de inventarios, por ejemplo, en términos de flujos de efectivo y rotación. No obstante, el analista que enfrenta un problema de inventarios necesita recolectar datos de costos de mantener inventario y costos por ordenar. Si solicitan esos datos, tal vez se asombre cuando descubran que nunca se recabaron datos de esos costos específicos, y no son los que ellos pensaban por eso no lo consideraban importante. Conclusión En conclusión este método es importante desde tanto para las finanzas como para la organización de una institución, podemos interpretar que el general en las finanzas modernas nos ayuda a hacer más organización donde los números influyen mucho, para definir este tema podemos decir que las ventajas que tienen los modelos cuantitativos en las finanzas puedes ser varias ventajas como ser:

1.

Los modelos pueden representar la realidad con precisión. Si se formula de

manera adecuada, un modelo podría ser preciso en extremo. Un modelo válido es preciso y representa correcta- mente el problema o sistema que se investiga. El modelo de ganancia en el ejemplo es exacto y válido para muchos problemas de negocios. 2.

Los modelos ayudan a quien toma decisiones a formular problemas. En el

modelo de la ganancia, por ejemplo, un tomador de decisiones determina los factores importantes o qué contribuye a los ingresos y a los gastos, como ventas, rendimientos, gastos de venta, costos de producción, costos de transporte, etcétera. 3.

Los modelos brindan conocimiento e información. Por ejemplo, al usar el

modelo de la ganancia de la sección anterior, se observa qué impacto tienen los cambios en ingresos y en gastos sobre las ganancias. Como se analizó en la sección anterior, el estudio del impacto de los cambios en un modelo, como un modelo de ganancias, se denomina análisis de sensibilidad. 4.

Los modelos podrían ahorrar tiempo y dinero en la toma de decisiones y en

la solución de problemas. Es usual que tome menos tiempo, esfuerzo y gasto analizar un modelo. Un modelo de ganancias sirve para analizar la influencia de una nueva campaña de marketing sobre la ganancia, los ingresos y los gastos. En la mayoría de los casos, es más rápido y menos costoso usar modelos que, de hecho, intentar una nueva campaña de marketing en un negocio real estableciendo y observando los resultados. 5.

Un modelo quizá sea la única forma de resolver oportunamente algunos

problemas grandes o complejos. Una compañía grande, por ejemplo, fabricaría literalmente miles de tamaños de tuercas, tornillos y sujetadores. Tal vez la compañía desee obtener las mayores ganancias posibles dadas sus restricciones de manufactura. Un modelo matemático sería el único medio para determinar las mayores ganancias que podría lograr la compañía en tales circunstancias.

6.

Un modelo sirve para comunicar problemas y soluciones a otros. Una

analista de decisiones comparte su trabajo con otros analistas de decisiones. Las soluciones de un modelo cuantitativo en las finanzas modernas pueden entregarse a los gerentes y a los ejecutivos para ayudarlos a tomar las decisiones finales.