Más allá del VaR, CVaR y EVT: medidas de riesgo entrópicas para la gestión del riesgo extremo de portafolios

De qué trata

Dany Cajas, consultor independiente y creador de la biblioteca de código abierto Riskfolio-Lib, presentó en la IV Jornada Anual de Riesgos (17 de septiembre de 2026) una familia de medidas de riesgo entrópicas para gestionar el riesgo extremo de una cartera.

Las 34 diapositivas revisan el valor en riesgo (VaR) y el valor en riesgo condicional (CVaR), la teoría de valores extremos y el modelo dinámico GARCH-EVT, y luego presentan el valor en riesgo entrópico (EVaR) y el valor en riesgo relativista (RLVaR), con una comparación de sus propiedades. Aplican las medidas en pruebas retrospectivas de pérdidas y de carteras con activos del índice Dow Jones, y cierran con el método Entropy Pooling para incorporar vistas del analista sobre las medidas de riesgo.

Objetivos

• Comparar el VaR, el CVaR, los modelos de valores extremos, el EVaR y el RLVaR según sus propiedades matemáticas y su complejidad de cálculo.
• Mostrar cómo se evalúan estas medidas en pruebas retrospectivas de pérdidas y en la optimización de carteras.
• Presentar el método Entropy Pooling para incorporar vistas sobre el riesgo de una cartera.

Ideas clave

1. El VaR no es una medida de riesgo coherente porque no cumple la subaditividad y no es convexo; el CVaR sí lo es.
2. El EVaR (Ahmadi-Javid, 2012) y el RLVaR (Cajas, 2023) son medidas coherentes y convexas que diversifican el riesgo, son robustas y tienen modelo de cartera óptima.
3. En las pruebas de pérdidas con inversiones de USD 1 millón en los activos CMG y TSLA, el EVaR y el RLVaR mostraron las menores tasas de fallos (entre 0.7 % y 1.2 %), todas en la zona verde del semáforo.
4. En la prueba de carteras con activos del Dow Jones entre abril de 2015 y julio de 2026, la cartera de máximo ratio retorno/riesgo con RLVaR tuvo un retorno total de 795.21 %, frente a 500.65 % con varianza y 191.62 % del índice.
5. Con Entropy Pooling (Meucci, 2007) el analista fija vistas, por ejemplo un VaR de al menos 3 %, y se obtiene una distribución posterior que las cumple con el menor cambio de información.