Cisnes Negros en la Bolsa

El Cisne Negro es un hecho improbable, impredecible y de consecuencias imprevisibles. Dicho en otros terminos, un Cisne negro es un outlier dado que nada en el pasado apunta que suceda, tiene un impacto extremo, y pese a ser outlier, despues de haber sucedido surgen explicaciones plausibles de su ocurrencia que dan la apariencia de que puede ser explicable y predecible. Es decir, tiene tres características: rareza, extremo impacto y predecibilidad aparente con retrospectiva.

¿Cual es su impacto en el mercado de valores?. En un trabajo reciente, el profesor Estada indaga en las consecuencias de los Cisnes Negros, preguntándose si las rentabilidades obtenidas por los inversores son estables a lo largo del tiempo o fruto de unos pocos valores extremos. Tras investigar mas de 160.000 rentabilidades diarias en 15 mercados de acciones, encuentra que esos "cisnes negros" son los causantes de la mayor parte de la rentabilidad. En concreto, perder los 10 mejores dias origina unos resultados promedio en los 15 mercados, un 50,8% inferiores (en el mercado español, un 44% menores) a las estrategias pasivas. Por el contrario, evitar los 10 peores días genera unos beneficios un 150,4% superiores (en el mercado español, un 103,7% mayores) a las estrategias pasivas.

Teniendo en cuenta que 10 dias es menos del 0,1% de los dias considerados, el autor concluye que realizar Market Timing es un entretimiento como ir a las Vegas, pero no una buena forma de generar dinero, dado que intentar predecir una proporción tan infima de dias que generan enormes creaciones y destrucciones de riqueza se antoja fallido (recordemos las características: rareza, extremo impacto y predecibilidad aparente con retrospectiva).


Fuentes:
- Taleb, Nassim (2008): "El Cisne Negro: El impacto de lo altamente improbable"
- Estrada, Javier (2007), "Black Swans and Market Timing: How Not to Generate Alpha". Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1032962

El PER y una subida de tipos de interés

Muchos inversores se fijan el los ratios para establecer si las acciones están infravaloradas o sobrevaloradas. De entre todos los ratios existentes, Uno de los más empleados es el PER, que relaciona el precio y el beneficio (PER = Precio / Beneficio). La interpretación más común y directa establece que las empresas con PER's bajos están "baratas" y las que tienen PER's altos están caras. Así, atendiendo a esta interpretación, una buena parte de las empresas de nuestro mercado estarían "baratas".

Sin embargo, se debe imponer la cautela. En primer lugar, debemos preguntarnos por los inductores de dichos PERs. El más obvio es el Beneficio y en realidad, tiene más sentido construir el PER en base a los Beneficios esperados en el futuro. El pasado nos importa poco. Lo relevante son las expectativas futuras.

Sin embargo, hay más inductores que afectan de un modo más sutil. Matemáticamente, podemos desglosar el PER en dos componentes:

PER = PER sin crecimiento + PER debido al crecimiento

Centremos nuestra atención en el primer componente:

PER sin crecimiento = 1 / Ke

Donde Ke es la tasa tasa de riesgo, también llamada rentabilidad exigida a las acciones. ke es el riesgo que asumimos por invertir en una empresa en concreto, y debe ser igual a la rentabilidad del activo "sin riesgo" (rf), más un premio por asumir riesgos invirtiendo en esa empresa (es decir, un premio por invertir en renta variable en lugar de renta fija, ajustado por el riesgo que supone esa empresa con respecto al conjunto del mercado). Matemáticamente:

ke = rf + beta (rm - rf)

ke = rf + beta multiplicada por premio por riesgo asumido en renta variable

Por ejemplo, para una hipotética empresa podríamos tener rf = 4.5% (obligación 10 años), que rm-rf = 5% y beta = 1, de modo que ke = 9,5%

Obviamente, un aumento en los tipos de interés incrementa Ke y por tanto hace disminuir el PER sin crecimiento. Los mismos efectos se producen si aumenta el riesgo de invertir en la empresa (beta) o en el conjunto del mercado (rm-rf).

¿Cual es el impacto de una variación del 1% en el PER?. Hagamos números:

ke = 8%, PER sin crecimiento = 1/0,08 = 12,5
ke = 9%, PER sin crecimiento = 1/0,09 = 11,11
ke = 10%, PER sin crecimiento = 1/0,10 = 10
ke = 11%, PER sin crecimiento = 1/0,11 = 9,09
ke = 12%, PER sin crecimiento = 1/0,12 = 8,33

Por tanto, aunque las expectativas de crecimiento de beneficios empresariales permanezcan inalteradas, un aumento en los tipos de interés, en el riesgo de la empresa, o en el riesgo del mercado, hacen disminuir los PERs sin que ello implique infravaloraciones.

La inflación se Globaliza

En las últimas semanas cada vez parece más probable que el Banco Central Europeo suba los tipos de interés, y, al menos en parte, esta circustancia está propiciando presiones bajistas en las bolsas europeas.

Sin embargo, las presiones inflacionistas no se circunscriben a Europa. En un reciente artículo publicado en Business Week queda patente que los precios se están convirtiendo en un problema global que arroja sombras sobre las economías emergentes (sí, justamente esas que se están comportando mejor y, en parte, están sosteniendo las cotizaciones de determinadas empresas como el BSCH).

Según informa el citado artículo, en China la inflación alcanzó registros interanuales del 8,5% en abril y del 7,7% en mayo frente al 3.2% del primer semestre de 2007.

En agosto pasado India tenía una inflación por debajo del 4% y durante el mes pasado ha superado el 8%. La inflación de Rusia casi se ha duplicado desde 7,6% a 14,3%. El problema es aún peor en muchos pequeños mercados emergentes. La inflación supera el 30% en Ucrania y Venezuela, y el 25% en Vietnam. En Arabia Saudita la inflación del 10,5% es la más alto en 27 años. En suma, la inflación se está convirtiendo en un problema global.

Para algunos expertos, esta inflación va a ser duradera en el tiempo, y en parte está propiciada por el exceso de dinero en circulación en todo el planeta. El endurecimiento de las condiciones crediticias en las economías desarrolladas se ve compensada por los mercados emergentes, especialmente China e India. Además, los recortes de tipos en USA han incrementado las tensiones inflacionistas mundiales debido a que muchos países tienen sus monedas vinculadas al dólar.

Además, al igual que en España hemos tenido tipos de interés reales negativos (tipos de interés - inflación), países como China, India y Rusia se encuentran en esa situación (Tipos de interés en China: 7,47%, inflación: 7,7%).

En latinoamérica los BRIC presentan una politica monetaria más restrictiva (especialmente Brasil), pero también están aumentando las preocupaciones por la inflación.

Por todo ello, los Bancos Centrales están comenzando a tomar medias restrictivas. Puede que la situación de muchas economías dependa de la velocidad con que se tomen las decisiones de mover tipos. Veremos si esta vez las economías emergentes van a evolucionar mejor que en las crisis de epocas anteriores.

La medición del Comportamiento de los Fondos de Inversión (II)

En el anterior comentario analizábamos cómo se cuantifican los resultados de los fondos de inversión, y mostrábamos los conceptos "alfa" y "beta". Desde un punto de vista matemático, “Alfa” captura todo aquello que “Beta” es incapaz de reflejar. Si todo el riesgo está recogido en Beta, entonces Alfa es un indicador de la buena o mala gestión del fondo, pero, ¿realmente funcionan las Betas (por tanto, las Alfas)?.

La investigación de los años 90 ha arrojado unos resultados abrumadores sobre la incapacidad de la Beta para medir el riesgo (por tanto, de la inutilidad del alfa para medir la gestión). Destacan especialmente los trabajos de Fama y French, donde demuestran que las Betas no tienen en cuenta todo el riesgo, encontrando que se debería considerar el mayor riesgo asociado a la inversión en empresas pequeñas frente a empresas grandes – factor SMB – y el mayor riesgo asociado a las empresas de “Valor” (bajo ratio Precio/Valor Contable) frente a las de “Crecimiento” (alto Precio/Valor contable) – factor HML –. Por otra parte, diversos investigadores demostraron la existencia de un efecto “Momentum” – factor MOM –, documentado inicialmente por Jegadeesh y Titman (1993), consistente en que las empresas que han tenido un mejor comportamiento en los últimos 6-12 meses (tomadas en su conjunto), continúan con ese mejor comportamiento, y viceversa.

Combinando todos estos factores de riesgo, surge una nueva “alfa”, mejor que el alfa de Jensen, y que trata de aislar la actuación del gestor, una vez que se elimina el efecto del riesgo de mercado, del tamaño de las empresas, del riesgo asociado al valor vs. crecimiento y del asociado al momentum.

Hacia una mejor definición del riesgo: El modelo de Carhart (1997)

En su influyente investigación sobre el mercado americano (1974-1994) Carhart concluye que, en conjunto, los fondos de inversión no tienen una persistencia significativa de buenos resultados.

Obviamente, también se podría argumentar que hay más factores de riesgo no capturados por las respectivas betas, y que quedan recogidos en el alfa. Cierto, y siempre estamos ante la misma cuestión, ¿cómo evaluar el riesgo?.

Por eso, cuando observamos la cifra de “Alfa” positiva en una ficha comercial de un fondo de inversión deberíamos hacernos cuatro preguntas:

1. ¿Cuál es el R²?
2. ¿Cuál es el índice de referencia elegido?
3. ¿Qué alfa han calculado? (CAPM/Jensen, Carhart…)
4. ¿Sirve para medir la buena o mala gestión del fondo?

Lecturas recomendadas:

Carhart, Mark M (1997): "On Persistence in Mutual Fund Performance" Journal of Finance (American Finance Association), vol. 52(1), pages 57-82, March.

Fernández, Pablo, Carabias, Jose Maria and de Miguel, Lucia, "Rentabilidad de los Fondos de Inversion en España: 1991-2006" (May 24, 2007). Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=982821

La medición del Comportamiento de los Fondos de Inversión (I)

“El que busca la verdad corre el riesgo de encontrarla” (Aristóteles)

Uno de los aspectos que durante más tiempo ha ocupado a profesionales, inversores e investigadores es cuantificar los resultados que obtienen los fondos de inversión. La cuestión no es trivial, dado que no tendría mucho sentido pagar jugosas comisiones a gestores incapaces de obtener mejores resultados que la simple inversión pasiva, esto es, inversión replicando a un índice.

Pero obtener mejores resultados que un índice no es suficiente. Además, es necesario obtenerlos con menores riesgos. Sin embargo, ¿cómo cuantificar el riesgo?. He aquí el gran nudo gordiano que enfrenta dos posturas antagónicas en el ámbito científico: los mercados, ¿son o no son eficientes?; los gestores ¿baten al mercado o no lo baten?.

Sin entrar en cuestiones relativas a la eficiencia, si que conviene aclarar algunos aspectos que con frecuencia son malentendidos tanto por inversores como por profesionales.

En muchos informes de fondos aparece el “Alfa” como elemento diferencial y justificador sobre la buena inversión del fondo. Sin embargo, ¿es realmente un indicador fiable?

Aclaremos algunos puntos.

¿Cómo se obtiene el Alfa?. Partiendo de la hipótesis de que un fondo tiene más o menos riesgo si sus oscilaciones son mayores o menores que las de su índice de referencia[1], surge la Beta (es decir, la sensibilidad de los movimientos del fondo con respecto al índice de referencia), y el Alfa, es decir, la rentabilidad del fondo no explicada por la Beta (no relacionada con los movimientos del índice).

Pero en realidad, no estamos teniendo en cuenta un aspecto esencial: el coste de oportunidad. Es decir, lo que nos interesa no es que un fondo obtenga mejores resultados (rentabilidad) que un índice, sino que lo realmente interesante es la diferencia de rentabilidad que se obtiene con respecto al activo libre de riesgo, tanto por parte del fondo como por parte del índice. Surge así el Alfa de Jensen, que es el que, al menos inicialmente, debería utilizarse en la evaluación de los resultados del fondo (aunque cuando observamos un informe comercial no sabemos exactamente cómo están calculando el alfa):

En esta definición es importante tener en cuenta el R² que nos indica lo fiable que son los valores alfa y beta obtenidos. R² oscila entre 0 y 1, donde 1 es el 100% de capacidad explicativa de alfa y beta, y 0 es el 0% (por tanto, en caso de 0, los valores alfa y beta no explican absolutamente nada de la Rentabilidad del fondo o del diferencial de rentabilidad).

Todos los estudios realizados en los últimos 50 años ponen de manifiesto la importancia del índice de referencia elegido. Es decir, ¿con qué estamos comparando el fondo?. Lo lógico seria comparar el fondo con un índice que contenga los activos en los que invierte dicho fondo (por ejemplo, un fondo que invierta en la bolsa española debería compararse con el Ibex 35 o con el IGBM, pero no con el MSCI Europa).

En un próximo comentario profundizaré sobre el concepto "alfa" y su utilidad...

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[1] algunos ponen en cuestión esta definición de riesgo y elaboran medidas asimétricas de riesgo, donde solo se tienen en cuenta las desviaciones negativas, pero son minoritarios y no es la práctica habitual