La crisis mundial de 2007-09 convirtió el riesgo sistémico en un foco de investigación y política pública, y estableció al sector financiero como centro de análisis. La vertiente empírica de la literatura se centra en medir las dificultades en los mercados financieros. Esto ha producido una variedad asombrosa de indicadores indirectos del riesgo sistémico, muchos de ellos con la esperanza de servir como señal de alerta temprana de dislocaciones del mercado como las observadas durante la Crisis. Bisias et al. (2012) ofrecen un importante análisis cualitativo de más de treinta de esas medidas. Esta variedad refleja una «falta de especificidad» que, según el premio Nobel Lars Hansen, «podría socavar la evaluación de políticas alternativas».
Utilidad del riesgo sistemático para los responsables de políticas públicas
Por tanto, una pregunta inicial sencilla es: ¿contiene alguna de las medidas información predictiva útil para los responsables de políticas públicas? Investigamos esta cuestión en nuestro artículo reciente (Giglio et al. 2015). Si los responsables de políticas públicas o los reguladores planean vigilar el riesgo sistémico, deben hacerlo porque les preocupa que este afecte al bienestar. Es decir, si el riesgo sistémico fuera únicamente una característica que afecta a los mercados de activos sin propagarse al consumo o la producción de los hogares, no habría una razón evidente para regularlo.1
Así pues, nuestro punto de partida es sostener que la pertinencia de un indicador de riesgo sistémico para las políticas depende de la información que aporte sobre cómo las dificultades financieras se traducen en resultados macroeconómicos reales. De hecho, el BCE (2010) define el riesgo sistémico como un riesgo de dificultades financieras «tan extendidas que perjudican el funcionamiento de un sistema financiero hasta el punto de que el crecimiento económico y el bienestar se resienten sustancialmente». Ofrecemos un primer intento de cuantificar en términos generales hasta qué punto la literatura sobre riesgo sistémico en su conjunto puede utilizarse para predecir períodos macroeconómicos adversos en el horizonte.
Riesgo sistémico y shocks macroeconómicos
Encontramos que muy pocas medidas de riesgo sistémico ayudan a pronosticar períodos adversos. Sin embargo, también constatamos que resulta útil combinar las medidas en un índice, y proponemos una nueva forma de hacerlo. Nuestro índice de riesgo sistémico muestra una capacidad predictiva muy significativa para las recesiones. En tiempos normales, estimamos que hay una probabilidad de 1 entre 5 de que el crecimiento trimestral de IP llegue a ser tan bajo como -1,4 puntos porcentuales (anualizados). Pero durante varios episodios históricos (incluida la reciente crisis mundial), el índice de riesgo sistémico predijo una probabilidad de 1 entre 5 de que el crecimiento trimestral de IP cayera al menos tres puntos porcentuales (anualizados).
Curiosamente, la relación entre el riesgo sistémico y los futuros shocks macroeconómicos no es simétrica. La mediana de los shocks de IP, e incluso la probabilidad de que sean ampliamente positivos, apenas se ve afectada por el riesgo sistémico. La relación fuerte se da entre el riesgo sistémico y la probabilidad de shocks macroeconómicos adversos.
De hecho, este hallazgo empírico concuerda bastante con la literatura teórica, como Bernanke y Gertler (1989), Kiyotaki y Moore (1997), Bernanke et al. (1999), Brunnermeier y Sannikov (2010), Gertler y Kiyotaki (2010), Mendoza (2010), y He y Krishnamurthy (2012). Estas teorías predicen que las dificultades del sistema financiero pueden amplificar los shocks fundamentales adversos y provocar recesiones graves o crisis. Sin embargo, también implican que la ausencia de tensiones no es necesariamente un factor desencadenante de buenos tiempos macroeconómicos en el futuro. Ese patrón general es exactamente lo que encontramos en los datos.
De nuestra investigación surge un conjunto de nuevos hechos estilizados.
En primer lugar, encontramos que unas pocas medidas selectas de riesgo sistémico nos informan sobre futuros shocks macroeconómicos.
Las medidas de volatilidad de las acciones del sector financiero funcionan bien en diversas especificaciones. Este resultado es alentador respecto de la viabilidad de construir medidas de riesgo sistémico para diversos mercados, porque los precios de las acciones quizá sean los datos de mercados financieros más ampliamente disponibles en todo el mundo.
En segundo lugar, aunque la volatilidad de las acciones del sector financiero aporta bastante información sobre futuros períodos adversos, la volatilidad de las acciones del sector no financiero parece tener poca o ninguna capacidad predictiva.
Supongamos que, siguiendo una literatura que incluye a Bloom (2009), interpretamos la volatilidad como incertidumbre. Esto sugiere una distinción importante entre la incertidumbre en el sector financiero y la incertidumbre en otras industrias. La incertidumbre en el sector financiero predice un aumento de la probabilidad de que se avecinen períodos macroeconómicos adversos. Quizá esta distinción entre la volatilidad de los precios de las acciones financieras y no financieras podría aportar perspectivas económicas sobre la naturaleza del riesgo sistémico.
Por último, encontramos que un aumento del riesgo sistémico predice una mayor probabilidad de una gran caída del tipo de los fondos federales.
Esto sugiere que la Reserva Federal toma medidas preventivas cuando los niveles de riesgo son elevados. Sin embargo, históricamente parece que esas medidas preventivas no lograron contrarrestar por completo el riesgo de recesión económica.
Observaciones finales
Nuestro análisis indica que la creciente literatura sobre la medición del riesgo sistémico ha aportado un valor notable. En particular, varias medidas nos ofrecen información importante sobre la probabilidad de futuros shocks macroeconómicos, y combinarlas resulta útil. No obstante, los resultados distinguen las vías más prometedoras para futuras investigaciones, de las cuales destacamos dos.
En primer lugar, los modelos que vinculan el riesgo sistémico con los resultados macroeconómicos requerirán métodos de solución que permitan respuestas asimétricas.
Este punto, planteado teóricamente por Brunnermeier y Sannikov (2012), encuentra un sólido respaldo en los datos que analizamos.
En segundo lugar, será importante comprender mejor las distintas fuerzas que impulsan las valoraciones de las empresas financieras frente a las no financieras.
Como mínimo, esto dirigirá la atención de los responsables de políticas públicas hacia las fluctuaciones de precios pertinentes y, potencialmente, podría sugerir políticas óptimas destinadas a frenar desde el principio el aumento del riesgo sistémico.
Referencias
Bernanke, B, y M Gertler (1989), «Agency Costs, Net Worth, and Business Fluctuations», The American Economic Review, 79(1), 14–31.
Bernanke, B S, M Gertler, y S Gilchrist (1999), «The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework», Handbook of Macroeconomics, 1.
Bisias, D, M Flood, A W Lo, y S Valavanis (2012), «A Survey of Systemic Risk Analytics», documento de trabajo, Office of Financial Research.
Bloom, N (2009), «The impact of uncertainty shocks», Econometrica, 77, 623–685.
Brunnermeier, M K, y Y Sannikov (de próxima publicación), «A Macroeconomic Model with a Financial Sector», The American Economic Review,
Banco Central Europeo (BCE), 2010, «Financial networks and financial stability», Financial Stability Review, 2010, 155–160.
Gertler, M, y N Kiyotaki (2010), «Financial intermediation and credit policy in business cycle analysis», Handbook of Monetary Economics, 3, 547.
Giglio, S, B Kelly y S Pruitt (2015), «Systemic Risk and the Macroeconomy: An Empirical Evaluation», documento de trabajo, Chicago Booth.
Hansen, L (2013), «Challenges in Identifying and Measuring Systemic Risk», documento de trabajo, Chicago Booth.
He, Z, y A Krishnamurthy (2012), «A Macroeconomic Framework for Quantifying Systemic Risk», documento de trabajo, Chicago Booth.
Kiyotaki, N, y J Moore (1997), «Credit Cycles», Journal of Political Economy, 105(2), 211–248.
Mendoza, E (2010), «Sudden stops, financial crises, and leverage», The American Economic Review, 100(5), 1941–1966.
Nota al pie
[1] Una medida del riesgo sistémico puede aportar información sobre muchas cosas, como la valoración de los derivados u otros activos de riesgo. Pero, a menos que esto se traduzca en última instancia en el bienestar de los hogares, el argumento a favor de la regulación no está claro.
Este artículo se publica en colaboración con VoxEU. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autor: Stefano Giglio es profesor adjunto de Finanzas en la Universidad de Chicago. Bryan T. Kelly es profesor asociado de Finanzas en la Universidad de Chicago. Seth Pruitt es profesor adjunto de Finanzas en WP Carey.
Imagen: Un hombre observa un panel de cotizaciones bursátiles frente a una casa de bolsa en Tokio el 11 de mayo de 2012. REUTERS/Toru Hanai.
