Un equipo de investigadores de la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC) ha desarrollado un modelo matemático que podría cambiar la forma en que las aseguradoras gestionan sus inversiones y controlan el riesgo de quiebra. La propuesta introduce una nueva forma de tomar decisiones financieras que busca maximizar los beneficios sin comprometer la estabilidad del capital a lo largo del tiempo.
En el negocio de los seguros, las compañías enfrentan un equilibrio delicado pues deben invertir sus reservas para generar rentabilidad, al mismo tiempo, necesitan asegurar la liquidez suficiente para cubrir siniestros futuros. Un exceso de riesgo puede aumentar las ganancias en el corto plazo, aunque, eleva la probabilidad de quiebra. Por el contrario, una estrategia demasiado conservadora reduce el rendimiento.
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Decisiones de forma continua
El modelo propuesto por el equipo liderado por el investigador José Cerda-Hernandez aborda este dilema desde un ángulo distinto al habitual. En lugar de enfocarse únicamente en el resultado final —es decir, cuánto capital tiene la empresa al cierre de un periodo—, la investigación plantea optimizar el desempeño financiero en cada momento del proceso. En términos simples, se trata de tomar mejores decisiones de inversión de forma continua, no solo al inicio o al final.
Este enfoque permite a las aseguradoras ajustar dinámicamente cuánto invertir en activos riesgosos y cuánto mantener en instrumentos seguros en función de su nivel de capital, en cada instante. Así, la estrategia se adapta a las condiciones cambiantes del mercado y del propio negocio en lugar de seguir reglas fijas.Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que las estrategias que maximizan este enfoque continuo de beneficios, también, tienden a reducir la probabilidad de quiebra.
En otras palabras, no se trata de elegir entre rentabilidad o seguridad, el modelo sugiere que es posible avanzar en ambos frentes al mismo tiempo si las decisiones se toman de manera óptima.
La validación Para validar sus resultados, los investigadores realizaron simulaciones que comparan escenarios con y sin la aplicación de esta estrategia.
Los resultados muestran que, bajo ciertas condiciones, las empresas que aplican el modelo, logran una mejor relación entre riesgo y retorno, manteniendo niveles de capital más estables frente a eventos adversos.
El aporte es especialmente relevante en un contexto donde las aseguradoras operan en entornos cada vez más volátiles con mercados financieros sujetos a shocks frecuentes y eventos inesperados. En este escenario, contar con herramientas que permitan ajustar las decisiones en tiempo real puede marcar la diferencia entre sostener la operación o enfrentar problemas de solvencia.
Aunque el modelo se desarrolla en un marco teórico, sus implicaciones prácticas son claras. Puede servir como base para el diseño de políticas de inversión más sofisticadas, así como, para sistemas automatizados de gestión de portafolios en compañías de seguros. Además, abre la puerta a nuevas aplicaciones en otros sectores financieros que enfrentan desafíos similares, como por ejemplo, fondos de pensiones o bancos.
Para el mercado peruano, este tipo de desarrollos también representa una señal de madurez en la producción académica aplicada a problemas reales del sector financiero. La conexión entre investigación y toma de decisiones empresariales sigue siendo un desafío, pero trabajos como este muestran que existe potencial para acortar esa brecha.
