Act. Gerardo McQuade
Gerente Senior de la práctica de riesgos financieros
KPMG
gmcquade@kpmg.com.mx

Dentro de los requisitos que deben cumplir las relaciones de cobertura con Instrumentos Financieros Derivados (IFD) está su demostración de efectividad, que se entiende como el grado en que los cambios en el valor razonable o flujos de efectivo del IFD contratado, compensan los cambios (igual en valor razonable o flujos de efectivo) de la posición expuesta a uno o más riesgos financieros (conocida también como posición primaria)

El Boletín C-10 Instrumentos financieros derivados y operaciones de cobertura, en su párrafo 63, establece que al inicio de toda relación de cobertura se debe especificar el método a utilizar para medir la efectividad. Asimismo, se establece que una relación de cobertura es “altamente efectiva” cuando el método indica que la compensación entre cambios en valor razonable o flujos de efectivo se encuentra en el rango de 80 a 125%.
Debido a que cada entidad es libre de escoger el método que mejor se adapte a sus necesidades y estrategia de administración de riesgos, el presente artículo tiene por objeto presentar diferentes métodos que se pueden utilizar en la práctica, junto con comentarios y consideraciones sobre su uso.
Primero, es importante mencionar que las pruebas de efectividad se deben realizar de forma prospectiva (a priori) y retrospectiva (a posteriori). Lo anterior significa que la evaluación sobre el grado de cumplimiento de la relación de cobertura se hace con una visión a futuro, con el fin de decidir si se espera que la relación sea efectiva; pero también observando lo que ocurrió en el pasado a fin de comprobar la efectividad con datos reales y calcular el monto de inefectividad en caso de presentarse. El siguiente diagrama ilustra los momentos de las pruebas prospectiva y retrospectiva:

Los métodos de medición de efectividad son variados y es un tema de investigación de académicos y practicantes; los principales son los siguientes:

Método de términos críticos
Se trata del método prospectivo más simple, el cual consiste en observar los términos contractuales del IFD y la posición primaria. Este método indica que si los términos coinciden y hacen que los cambios en valor razonable o flujo de efectivo se cancelen perfectamente, se puede concluir una expectativa de que la relación de cobertura sea altamente efectiva.
Entre los términos críticos que deben coincidir están el monto nocional, el plazo y el subyacente. Asimismo, el valor razonable del IFD debe ser igual a cero al momento de contratarse.
Muchas relaciones de cobertura pueden ser evaluadas prospectivamente con este método, pues su simplicidad tiene relación con el grado de complejidad de éstas. Su aplicación no excluye la realización de la prueba retrospectiva.

Método de cancelación monetaria o dollar-offset
Este es un método ampliamente utilizado para pruebas retrospectivas y tiene como objeto cuantificar los cambios entre el derivado y posición primaria. Estos cambios toman lugar en el siguiente cociente:

El resultado obtenido se compara con el criterio establecido en él [0.80, 1.25] y se concluye que la relación probada es altamente eficaz si se encuentra dentro de ese rango.
Ya que el Boletín C-10 permite calcular los cambios en valor razonable de forma periódica (por ejemplo, mes a mes) o acumulada desde la designación de la relación de cobertura, se ha probado empíricamente que los cambios acumulados dan el mejor resultado de efectividad con este método en la mayoría de los casos, por esta razón algunas referencias a este método se hacen como el método cumulative dollar offset.
Sin embargo, el método muestra una falla conocida como el “problema de los números pequeños”, que se presenta cuando, a pesar de que el numerador y el denominador sean pequeños en términos nominales, el cociente da un porcentaje desproporcionado. Por ejemplo, si una relación de cobertura por $100 millones de pesos da cambios en el valor del derivado y la posición primaria de $1 y -$0.20, respectivamente, el cociente sería de 500% (fuera del rango establecido). Algunos investigadores han planteado soluciones a este problema1 y lo discuten con mayor amplitud.
La principal razón por la cual este método es útil es que da el monto de inefectividad a partir de los datos calculados en el numerador y denominador, facilitando su registro contable.

Método de regresión
Este método se considera bueno para medir la efectividad prospectiva cuando el riesgo en la posición primaria se cubre con un IFD sobre otro subyacente. Por ejemplo, ante la inexistencia de derivados suficientemente líquidos en los mercados financieros que cubran una posición primaria, se pueden diseñar relaciones de cobertura con derivados sobre otro activo o pasivo que mantenga una correlación estadística aceptable (además de otros criterios) con el original. Lo anterior se aplica en casos de coberturas de gasolina con crudo, maíz con trigo o tasa de interés Cetes con TIIE.
El método de regresión consiste en obtener series de datos con los cambios históricos entre el IFD y la posición primaria y aplicar un análisis de regresión lineal. El método tiene un supuesto central de que la historia pasada se repetirá en el futuro.
Los resultados estadísticos que se obtienen con este método requieren de un entendimiento adecuado de la teoría en el tema. En resumen son:

• Nivel de correlación (R2) entre las variables analizadas, mayor a 80%.
• Valor de la pendiente (constante) entre 0.80 y 1.25 (en concordancia con el criterio contable).
• Robustez (estadístico-t) de la prueba mayor a 95%.

Algunas consideraciones para regresiones incluyen el tamaño de la muestra (al menos 30 datos), mantener estandarizadas las unidades (por ejemplo, galones o litros, onzas o kilogramos, etc.), y analizar los cambios y no los niveles de precios.
El análisis de regresión es propenso a exhibir problemas inherentes a las series de datos utilizadas, por lo que temas de auto-correlación2 pueden presentarse debido a la naturaleza de los datos.

Método de escenarios
En el análisis de escenarios se diseñan condiciones hipotéticas de incrementos o decrementos en precios, tasas de interés o cualquier otra variable que represente el riesgo en una posición primaria. Con tales condiciones (por ejemplo, devaluación del peso de 10%, incremento de tasa LIBOR de 1%, etc.), se simulan los cambios que se presentarían en el valor derivado y la posición primaria, con lo cual se puede analizar si la relación es robusta ante esas variaciones.
Este método se considera útil cuando se desea analizar condiciones de mercados, de forma prospectiva, aunque puede ser cuestionable en ciertas relaciones de cobertura la subjetividad con la que se diseñan los escenarios. Una forma de lidiar con este aspecto es llevar a cabo una técnica matemática conocida como simulación Monte Carlo.

Método del reductor de riesgo de volatilidad o volatility risk reduction
Este método3 (abreviado como VRR) consiste en medir el riesgo asociado con la posición primaria y compararlo con el riesgo de la posición primaria junto con el IFD. Si la relación de cobertura es efectiva, el riesgo total (incluido el derivado) debe ser menor que sin éste.
El método tiene cierta aceptación entre instituciones financieras, pues para medir el riesgo se puede usar una técnica como la de valor en riesgo (o VaR por sus siglas en inglés), la cual es de uso común en este medio.
Aunque es un método que aprovecha las cualidades económicas de la relación de cobertura, tiene algunas dificultades en su implementación, como la aplicación del criterio contable [0.80, 1.25].

Conclusión
Los métodos presentados dan una idea de la diversidad de técnicas que pueden aplicarse para medir la efectividad de coberturas. La elección no necesariamente es trivial y debe estar sustentada con la finalidad de poder auditarse. Finalmente, el método o los métodos que se elijan deben ser aplicados de forma consistente para relaciones de cobertura de características similares.