Una conurbación es una medida estadística de cómo se mueven dos activos entre sí. Proporciona diversificación y reduce la volatilidad general de su cartera. Una correlación positiva sugiere que dos activos se mueven juntos. Un conglomerado negativo sugiere que dos activos se mueven en direcciones diferentes.
Al crear una cartera, es importante tratar de reducir el riesgo y la volatilidad generales y tratar de obtener una tasa de rendimiento positiva. Los analistas utilizan datos de precios históricos para determinar qué activos incluir en una cartera. Al incluir activos que muestran un swap negativo, se reducirá la volatilidad general de la cartera.
La correlación de dos activos separados se calcula con una fórmula que incluye los rendimientos históricos de un activo como variables independientes y dependientes, así como el promedio histórico del precio de cada activo individual durante un número similar de períodos de negociación para cada activo. La fórmula toma el rendimiento diario menos el rendimiento promedio de cada activo, multiplicado por cada uno y luego dividido por el número de períodos de negociación para los respectivos períodos de tiempo medidos. La fórmula de covarianza es:
text {Covarianza} = frac { sum ( text {Retorno} _ { text {ABC}} – text {Media} _ { text {ABC}}) veces ( text {Retorno} _ { text {XYZ}} – text {Medium} _ { text {XYZ}})} { text {Tamaño de muestra} -1} Conurbación=Tamaño de la muestra –1D(RegresoA B C–SignificarA B C) × (RegresoXYZ–SignificarXYZ)
La conurbación como herramienta de diversificación
Las relaciones pueden maximizar la diversificación en una cartera de activos. Agregar activos intercambiados negativamente a una cartera reduce el riesgo general. Primero, este riesgo disminuye rápidamente; a medida que se agregan activos adicionales, disminuye lentamente. El riesgo variable solo se puede reducir significativamente al incluir 25 acciones diferentes en una cartera. Sin embargo, si se incluyen más activos con un coeficiente negativo, el riesgo cae más rápido.
La conurbación tiene algunos límites. Si bien el conglomerado puede mostrar la dirección entre dos activos, no se puede utilizar para calcular la fuerza de la relación de precios. Una mejor manera de medir la fuerza de la relación es determinar el coeficiente de correlación entre los activos.
Una desventaja adicional del uso de la simultaneidad es que la medición está sujeta a sesgos por la presencia de un flujo de salida en los datos subyacentes. Por lo tanto, los grandes movimientos de precios de un solo período pueden filtrar la volatilidad general de la serie de precios y proporcionar una medida estadística poco confiable de la naturaleza de la dirección entre los activos.
Uso de la teoría moderna de carteras en conurbaciones
La teoría moderna de carteras (MPT) utiliza la concurrencia como un elemento importante en la creación de carteras. MPT asume que los inversores son reacios al riesgo, pero aún buscan el mejor rendimiento posible. Por lo tanto, MPT busca determinar un límite efectivo para una combinación de activos en una cartera, o el mejor punto para beneficiarse de la relación entre riesgo y rendimiento. El límite efectivo calcula el rendimiento máximo de una cartera frente a la cantidad de riesgo de la combinación de activos subyacentes. El objetivo es crear un grupo de activos con una desviación estándar general menor que el tamaño de los valores individuales. El gráfico de límite de eficiencia es una curva, que muestra cómo los activos de mayor volatilidad se pueden combinar con los activos de menor volatilidad para maximizar el rendimiento pero reducir el impacto de las grandes fluctuaciones de precios. Al diversificar los activos de una cartera, los inversores pueden reducir el riesgo y obtener beneficios de sus inversiones.
