martes, 21 octubre 2014

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Los análisis de CFA

Teorías dominantes: la virtud está en el término medio

Mark Harrison / Guendalina Bolis

26-12-2012 18:27

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La confianza en la industria de la gestión ha caído en parte por un desplome de la renta variable y por la volatilidad continua de los mercados. Aparentemente modelos cuantitativos inadecuados y estrategias de gestión naive han sido señalados como los culpables. A fin de encontrar algunas explicaciones, examinamos varias teorías actualmente en uso en el mercado.

En una conferencia en 1959, el psicólogo y novelista ingles CP Snow, describió dos disciplinas que poco tienen en común y entras las cuales hay un abismo de incomprensión: el arte y la ciencia. Esta división, según él, pone serios obstáculos en la resolución de los problemas humanos.

Cualquier intento de simplificar algo merece ser analizado con cautela pero, dentro de la cultura de la gestión, podemos decir que persiste la polarización. En particular, la gestión cuantitativa de carteras sigue estando muy alejada de la subjetiva y cualitativa forma de gestionar, como puede ser la gestión basada en el análisis fundamental o las finanzas del comportamiento (behavioural finance o psicología aplicada a los mercados financieros).

A día de hoy, desafortunadamente ninguna de las dos ha generado una solución definitiva para los inversores que sufren las turbulencias de mercado. Muchos atribuyen las culpas a las dos principales teorías financieras: la teoría del comportamiento (Behavioural Finance, BF) y la Modern Portfolio Theory (MPT); aunque en la realidad la MPT hace referencia a múltiples teorías. En 1952, la Capital Asset Pricing Model fue la primera teoría implementada, que explicaba matemáticamente cómo la diversificación entre activos reduce el riesgo de una cartera. Esta metodología es eficaz para construir una cartera con un nivel de riesgo en línea con la expectativa del cliente y su tolerancia al riesgo, pero es muy criticada porque define aquel simplemente como la volatilidad de la cartera.

A principios de los 70, una segunda oleada de teorías cuantitativas, entre las cuales están la Random walk theory, Efficient market teory (EMT) y Arbitraje pricing theory, han reforzado la MPT. Las tres se basan en el principio de eficiencia de los mercados y de la imposibilidad de batir a los mismos, pero, sin embargo, algunos inversores lo han logrado. El paradigma ha sido también criticado debido a la existencia de anomalías en el mundo real, como burbujas, eventos no lineales o, por último, la crisis financiera. Quizá lo más interesante y útil que todavía no ha sido explicado es el persistente resultado por encima de mercado de compañías de pequeña capitalización, y los denominados activos de valor y momentum.

Aunque los defensores de la EMT aducen que las ineficiencias son temporales y pueden ser eliminadas, algunos ya han encontrado cómo sacarle provecho. Defensores destacados de las dos teorías permanecen enfrentados, tanto es así que recientemente Eugene Fama (teórico de la EMT) ha definido la BF como un cuento. La Teoría del Comportamiento, que busca explicaciones a las decisiones económicas en el campo cognitivo, después de un comienzo prometedor parece haberse adentrado en un callejón teórico sin salida. Hay ejemplos de cómo acciones sugeridas por EMT tienen implicaciones más de comportamiento que cuantitativas, por ejemplo, el hecho de que el inversor sea más arriesgado cuando ha obtenido una pérdida y lo sea menos cuando ha conseguido una ganancia. Los modelos cuantitativos intentan incorporar disciplina a través de variables que midan y ofrezcan señales claras en el proceso de inversión. La forma de actuar del inversor cuantitativo es esencialmente la de un matemático, de una persona que identifica elementos críticos y que deliberadamente los simplifica (de forma imperfecta) en descripciones o ecuaciones.

Recientes fracasos han llamado la atención sobre la forma de interpretar los resultados de los modelos cuantitativos y de la importancia de especificar correctamente los inputs, como por ejemplo eventos extraordinarios. La lección aprendida ha servido para entender que es más importante la flexibilidad que la simplicidad de los modelos. Pero lamentablemente ninguna teoría funciona. Por ejemplo, la teoría adaptiva de Andrew Lo intenta reconciliar la eficiencia de mercado con los comportamientos de los inversores aplicando los principios de la evolución del universo a los mercados financieros -competición, adaptación y selección natural-. Su idea es que la irracionalidad de los inversores es parte de un proceso continuo de adaptación a los cambios.

La Teoría sobre la Volatilidad de Robert Shiller duda de la eficiencia de los mercados, destacando el rol que tienen los rumores, las opiniones de la gente en la determinación de los precios y su consecuente volatilidad, extendiendo el análisis desde los mercados especulativos hasta un más genérico y amplio contexto macroeconómico.

En la ausencia de una teoría dominante, invertir es una combinación de arte y de ciencia. En cada proceso hay un momento de evaluación -debido al hecho de que en un momento hay que seleccionar o especificar un modelo, y definir la validez de sus resultados- y las decisiones finales siempre implican un factor humano imprevisible e irracional. Es impensable efectuar una inversión sin tener en cuenta un análisis matemático, pero los números no pueden ser todo -al fin y al cabo, todos los gestores de carteras son en parte cuantitativos, porque utilizan modelos como soporte de su actividad, aún sean solo simples indicadores-.

Fondos de inversiones que se basan exclusivamente en sus modelos de análisis cuantitativo son muchos y eran muy típicos al principio de este siglo. Con los años han demostrado la escasa capacidad de garantizar resultados positivos, tanto que han ido adaptándose, incluyendo una parte de superposición (overlay) cualitativo.

Mark Harrison. Director de publicaciones de CFA Institute

Guendalina Bolis. Miembro de CFA Spain

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