En este momento estás viendo Ex post

¿Qué es Ex-Post?

Ex-post es otra palabra para retorno real y el latín es «tras la verdad». El enfoque más famoso suele ser utilizar resultados históricos para predecir la probabilidad de incurrir en una pérdida en la inversión en un día determinado. Ex-post es lo opuesto a ex-ante, que significa «antes del evento».

Conclusiones clave

  • Ex-post es una palabra para retorno real y se traduce del latín como «después del hecho».
  • El análisis ex post analiza los resultados financieros después de que se hayan producido y se utiliza para predecir la probabilidad de resultados futuros.
  • El valor ex-post se obtiene teniendo en cuenta el valor inicial y presente de un activo, el crecimiento y la disminución del activo y cualquier ingreso devengado.
  • Ex-post contrasta con ex-ante, que utiliza estimaciones para medir el desempeño futuro. Ex-post es una práctica estándar ya que depende de resultados probados.

Entendiendo Ex-Post

Las empresas reciben información ex post para predecir ganancias futuras. La información ex-post se utiliza en estudios como el de valor en riesgo (VaR), un estudio de probabilidad que hace la máxima pérdida en la que incurre un portafolio de inversiones un día. El VaR se define para una cartera de inversiones, una probabilidad y un período de tiempo específicos.

Una rentabilidad ex post difiere de una rentabilidad ex ante en que refleja los valores reales, esencialmente lo que ganan los inversores en lugar de los valores estimados. Los inversores basan sus decisiones en los rendimientos esperados frente a los rendimientos reales, que es un elemento importante del análisis de riesgo de inversión. Ex-post es el precio actual del mercado, menos el precio pagado por el inversor. Muestra el rendimiento de los activos; sin embargo, no incluye proyecciones y probabilidades.

1:15

Ex post

Calcular ex post

Ex-post se calcula utilizando los valores de los activos de apertura y cierre de un período específico, cualquier crecimiento o disminución en el valor del activo, más cualquier ingreso devengado generado por el activo durante el período. Los analistas utilizan datos ex post sobre las fluctuaciones en los precios de inversión, las ganancias y otras métricas para predecir los resultados esperados. Se compara con el resultado esperado para confirmar la precisión de los métodos de evaluación de riesgos.

Ex-post se utiliza mejor para períodos inferiores a un año y mide el rendimiento obtenido durante un año de inversión hasta la fecha. Por ejemplo, para el informe trimestral del 31 de marzo, el rendimiento real mide la cantidad en la que el porcentaje de la cartera de un inversor aumentó desde el 1 de enero hasta el 31 de marzo. Si el número es del 5%, la cartera ha ganado un 5% desde el 1 de enero.

Análisis ex post

El análisis de asignación de rendimiento ex-post, o análisis de referencia, mide el rendimiento de una cartera de inversiones en función del rendimiento de la cartera y su correlación con muchos factores o referencias. El análisis ex post es el enfoque tradicional para el análisis del rendimiento de los fondos de larga distancia.

El análisis de desempeño ex post generalmente se centra en el análisis de regresión. Los analistas ejecutan una regresión de los rendimientos de la cartera contra los resultados del índice de mercado para determinar qué parte de las ganancias y pérdidas de una cartera podrían resultar de la exposición al mercado. La regresión beta proporciona la cartera para el índice de mercado y la cantidad de alfa que el fondo estaba ganando o perdiendo en relación con el índice de mercado.

Pronóstico ex post

La fórmula de cálculo es ex post (valor final – valor inicial) / valor inicial. El valor inicial es el valor de mercado al que se compró un activo. El valor final es el valor de mercado actual de un activo. Un ex-post es un pronóstico elaborado en un momento determinado que utiliza los datos disponibles después de ese momento. Los pronósticos se crean cuando se identifican observaciones futuras durante el período de pronóstico. Se utiliza para observar datos conocidos para evaluar el modelo de pronóstico.