Volatilidad financiera e incertidumbre política: ¿quién dijo miedo?

Uno de los temas que ha acaparado una mayor atención en el ámbito macrofinanciero en estos últimos meses ha sido la cohabitación de una volatilidad financiera en mínimos históricos y una elevada incertidumbre política. Pero, ¿debe sorprendernos esta aparente paradoja? ¿Hasta qué punto la volatilidad financiera y el riesgo político están relacionados?

El indicador más utilizado para medir la volatilidad financiera de la bolsa americana es el índice VIX, popularmente conocido como el «índice del miedo», que calcula la volatilidad implícita de las opciones sobre las acciones que componen el índice S&P 500. Como se puede observar en el primer gráfico, la brecha entre el índice de incertidumbre de política económica estadounidense y el VIX alcanzó su máximo histórico en enero, coincidiendo con la toma de posesión de Donald Trump, y, desde entonces, ha bajado sensiblemente. De hecho, dicha brecha se emplaza actualmente por debajo del nivel alcanzado en dos episodios no muy lejanos: el llamado «abismo fiscal»1 a finales de 2012 y el cierre del Gobierno de EE. UU. en 2013 tras la falta de acuerdo para aprobar los presupuestos. El reciente descenso de la brecha se explica principalmente por una caída del índice de incertidumbre política en EE. UU. del 39% entre enero y junio. Con todo, aunque la incertidumbre política ha bajado, esta se mantiene relativamente elevada.

Una forma un poco más rigurosa y sofisticada de medir hasta qué punto el VIX es anormalmente bajo dada la incertidumbre política consiste en comparar el VIX observado con el VIX predicho a partir de los índices de incertidumbre política americana y global. Cuando se realiza este ejercicio, el resultado es que, desde julio de 2016, el VIX predicho por los factores políticos sobreestima ampliamente la volatilidad observada.

Los otros dos candidatos naturales para explicar el descenso del VIX son las condiciones macroeconómicas y las financieras. Así, si realizamos el mismo ejercicio y comparamos el VIX observado con el VIX predicho a partir de las condiciones macrofinancieras,2 obtenemos que el VIX predicho se aproxima más al VIX observado estos últimos meses. Así, por ejemplo, el VIX predicho por la incertidumbre política cometía un error de predicción de 5,90 puntos en el mes de junio frente a un error de tan solo 2,86 puntos en la predicción realizada a partir de las condiciones macrofinancieras.

Si se analiza con atención la evolución del VIX observado y de los VIX predichos en el segundo gráfico adjunto, parece que entre 2003 y 2007 el VIX predicho por la incertidumbre política se asemejaba bastante al VIX observado, pero desde 2012 las condiciones macrofinancieras dibujan una trayectoria mucho más parecida a la del VIX. Para comprobar si esto es así, separamos la muestra en tres periodos, esto es, de 2003 a 2007, de 2008 a 2011 y de 2012 a 2017, y estudiamos el peso de los factores políticos, macroeconómicos y financieros para explicar la volatilidad financiera.3 Pues bien, los resultados no dejan lugar a dudas: los factores políticos representaban un 74% de la varianza explicada del VIX entre 2003 y 2007, pero solamente el 12,5% entre 2012 y 2017, a la par que el peso relativo de los factores macroeconómicos y, especialmente, financieros ha sido más elevado entre 2008 y 2017 que entre 2003 y 2007. También cabe destacar el descenso de la varianza explicada del VIX en estos últimos años: el poder explicativo de los factores políticos y macrofinancieros sobre el total era del 76% entre 2003 y 2007, y del 89% entre 2008 y 2011, pero solamente del 47% entre 2012 y 2017, lo que indica que actualmente factores ajenos a la incertidumbre política, a las variables macroeconómicas y al índice de condiciones financieras explican un mayor porcentaje de la variación del VIX.

Estos resultados pueden parecer sorprendentes, pero no lo son tanto si se tienen en cuenta algunos elementos. Por una parte, la incertidumbre política ha podido perder peso a la hora de explicar la volatilidad financiera debido a que, tal y como documentan los economistas de la Universidad de Chicago Pastor y Veronesi,4 ha disminuido la fiabilidad de la información política y se ha producido un aumento de la dispersión de los mensajes políticos. Así, la dificultad de interpretar la información política de forma nítida habría llevado a los inversores a reaccionar en menor medida a los eventos políticos a pesar del aumento de la incertidumbre.

Por otra parte, las variables financieras habrían podido ganar peso en relación con los factores políticos en el periodo 2008-2017 respecto al periodo 2003-2007 debido a las políticas monetarias no convencionales (recordemos que el primer programa de quantitative easing en EE. UU., el QE1, arrancó a finales de 2008). Y es que los programas de compra masiva de bonos de la Fed han aumentado la liquidez del sistema financiero, lo que ha apoyado el aumento del precio de algunos activos financieros a la vez que ha ayudado a disminuir los temores a que se puedan producir descensos bruscos de dichos precios, provocando así una caída de la volatilidad.5

A la hora de explicar la menor varianza del VIX entre 2012 y 2017, parece que también subyacen elementos macrofinancieros, amén del mayor ruido de la información política. En particular, el reciente auge de fondos de gestión pasiva6 puede haber sido un factor relevante, ya que dichos fondos se limitan a replicar la evolución de un determinado índice y, por tanto, reducen el capital que se compra y se vende a diario en los mercados financieros, lo que podría estar mitigando la sensibilidad de la volatilidad financiera a determinados vaivenes macroeconómicos y financieros.

1. Se trata de la combinación de aumentos automáticos en los impuestos y recortes masivos en los gastos del Gobierno de EE. UU. para reducir el déficit federal.

2. Las variables macroeconómicas que incluimos son el índice de sentimiento empresarial americano (ISM) y una medida de volatilidad macroeconómica global construida a partir del índice de sorpresas económicas del G-10. Medimos las condiciones financieras con el índice de la Reserva Federal de Chicago.

3. Formalmente se plantea la regresión lineal:

\(VIX_t=\beta\ast IPE_t+\gamma\ast CM_t\ast+\alpha\ast ICF_t+\varepsilon_t\). Donde \(IPE_t\) es el vector de los índices de incertidumbre de política económica de Baker, Bloom y Davis para EE. UU. y el mundo, \(CM_t\)es el vector de variables macroeconómicas detalladas en la nota 2, e \(ICF_t\) es el índice de condiciones financieras. Por último, \(\varepsilon_t\) es un término de error aleatorio.

4. Véase Pastor, L. y Veronesi, P. (2017), «Explaining the puzzle of high policy uncertainty and low market volatility», VOX Column.

5. Para más detalles, véase Mallick, S., Mohanty, M. S. y Zampolli, F. (2017), «Market volatility, monetary policy and the term premium», BIS Working Papers.

6. La gestión pasiva de carteras de inversión es una estrategia de inversión, en renta fija o renta variable, cuyo objetivo es replicar la evolución de un determinado índice. En EE. UU. representan cerca de la mitad del capital gestionado por los fondos de inversión y el 14% del valor del mercado bursátil.