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¿Cuáles son las razones para no invertir en los mercados de renta variable?

La inversión por factores en los mercados de renta variable es uno de los temas más candentes de estos días. Muchos fabricantes de productos de inversión ofrecen exposición a valores de pequeña capitalización, momentum, minvol, value y otros factores puros o mezclas de factores. Muchos de ellos superan el índice ponderado por capitalización a un coste relativamente bajo.

Se me ocurren varias razones, pero me gustaría discutirlas: ¿Cuáles son las razones por las que no todo el mundo invierte en carteras de factores? ¿Cuáles podrían ser las limitaciones, regulaciones, temores u otras razones para no invertir en carteras de factores?

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YviDe Puntos 18

Esta pregunta se refiere a si los rendimientos históricos de los factores representan:

  1. Resultados espurios, sobreajuste, minería de datos...
  2. Precio erróneo
  3. Efectos no explotables
  4. Compensación del riesgo

Caso 1: Resultados espurios, etc.

Si alguien construye un factor de "valores que empiezan por AAP o GOO", los rendimientos muy superiores a la media reflejarían casi con toda seguridad una expedición de pesca (o un condicionamiento a la información futura) y no serían reproducibles en el futuro.

Si no hay rendimientos por encima de la media, se obtendrán carteras con rendimientos históricos por encima de la media con estadísticas t superiores a 2. Cuidado.

Para algo como el factor Fama-French $\mathit{HML}$ Pero esto parece mucho menos probable, ya que ha seguido manteniéndose décadas y décadas después de su descubrimiento inicial. Y si un factor funciona en otros mercados y clases de activos, también puede aumentar la confianza en que el efecto está realmente ahí. Por ejemplo, Asness et. al. (2013) encuentran efectos de valor y de impulso en una amplia variedad de clases de activos.

Caso 2: Malos precios

Si un factor refleja una valoración errónea por parte de los inversores, algún tipo de sesgo o error psicológico, existe la posibilidad de que los inversores se espabilen y los mayores rendimientos desaparezcan.

Por ejemplo, ¿es probable que veamos más violaciones atroces de la ley de un solo precio, como en los carveouts de acciones tecnológicas de Lamont y Thaler (2003)? Tal vez, pero si los inversores se vuelven más inteligentes, este tipo de anomalías deberían desaparecer.

Caso 3: Efectos no aprovechables

Una idea relacionada es que pueden existir varias anomalías si no son explotables. Hay una amplia literatura sobre la fijación de precios erróneos y las limitaciones de las ventas en corto.

Una cuestión común para las estrategias de mayor rotación (por ejemplo, el impulso) es hasta qué punto los costes de negociación afectan a los rendimientos estimados. Por ejemplo, Novy-Marx y Velikov (2016) examinan los costes de transacción y las anomalías.

Otra cuestión es cuál es el precio que realmente puede comercio ¿en? En esta entrada del blog, Ernie Chan repasa algunos ejemplos en los que una estrategia parece generar rendimientos positivos, pero en realidad no lo hace. .

Caso 4: Compensación del riesgo

Si los factores representan una compensación por el riesgo, un riesgo que los inversores no desean mantener, entonces hay una razón racional para que el efecto continúe. No viola las leyes económicas de la racionalidad que haya primas de seguro positivas y que los titulares de un riesgo desagradable y agregado ganen primas por soportar ese riesgo. La hipótesis del mercado eficiente de Eugene Fama no implican que los rendimientos esperados son constantes.

Esto nos lleva a preguntarnos si los clientes son capaces de asumir un riesgo. ¿Cuándo van a querer dinero en efectivo? Por ejemplo, varias dotaciones universitarias intentaron seguir el David Swensen, modelo de Yale e intentan obtener primas por mantener inversiones muy ilíquidas. Cuando se produjo la crisis financiera de 2008, todos estos tipos de inversiones ilíquidas en capital privado, capital riesgo, etc., se volvieron aún más ilíquidos y dejaron de pagar dividendos. Algunas de las principales dotaciones universitarias acabaron emitiendo grandes bonos para conseguir efectivo...

Si el plan de una universidad en una crisis financiera es evitar recortes en los programas recurriendo a una dotación, entonces invertir una gran parte de la dotación en valores ilíquidos puede ser problemático. Si se desciende al nivel de las pequeñas organizaciones sin ánimo de lucro, sus ingresos (procedentes de las contribuciones) pueden estar muy correlacionados con el ciclo económico. Poner su efectivo en inversiones correlacionadas con sus ingresos podría ponerlas en riesgo de desintegración en una crisis.

La disminución de los rendimientos por encima de la media...

Mclean y Pontiff (2016) descubren que muchas anomalías de precios de activos en la literatura disminuyen en la magnitud estimada después del descubrimiento y la publicación. ¿Reflejan sus resultados el aprendizaje de los inversores (y la reducción de los precios erróneos)? ¿Que algunas anomalías anteriores en la fijación de precios de los activos eran espurias o estaban sobrevaloradas? ¿Que la compensación por el riesgo ha disminuido? ¿Una combinación de las tres?

La disminución de la magnitud estimada de un efecto en los estudios que intentan replicar los resultados es un problema generalizado en la ciencia.

Referencias

Asness, Clifford S., Tobias J. Moskowitz y Lasse Heje Pedersen, 2013, "Value and Momentum Everywhere". Revista de Finanzas

Lamont, Owen A., y Richard H. Thaler, 2003, "Can the Market Add and Subtract? Mispricing in Tech Stock Carve-outs," Revista de Economía Política

Mclean, David R. y Jeffrey Pontiff, 2016, "¿Destruye la investigación académica la previsibilidad del rendimiento de las acciones?" Revista de Finanzas

Novy-Marx, Robert, y Mihail Velikov, 2016, "Una taxonomía de las anomalías y sus costes comerciales". Revisión de los estudios financieros `

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penti Puntos 93

Para añadir otra perspectiva, véase este artículo actual y muy relevante con muchas ideas únicas y originales (Kritzman es uno de mis autores favoritos de todos modos):

Cocoma, Paula y Czasonis, Megan y Kritzman, Mark y Turkington, David, Facts About Factors (6 de abril de 2015). Documento de investigación del MIT Sloan nº 5128-15. Disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=2594485 o http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2594485

Resumen

Se ha puesto de moda asignar las carteras a factores en lugar de que a los activos. La motivación que a menudo se aduce para este enfoque es que los factores están menos correlacionados entre sí que los activos; por tanto los factores ofrecen una mayor oportunidad de diversificación. Este argumento Este argumento es engañoso, por supuesto, porque en última instancia la cartera debe ser invertir en activos. Por lo tanto, es imposible producir una cartera mejor cartera dentro de la muestra describiendo la cartera como un conjunto de factores que de activos. Hay varios argumentos potencialmente legítimos, sin embargo, para favorecer la estratificación por factores frente a la estratificación por activos. Podría ser que los factores sean más fáciles de predecir que los activos, porque los inversores son más capaces de relacionar la información actual con el comportamiento futuro de los factores que con el de los activos. comportamiento de los factores que con el comportamiento futuro de los activos. Lamentablemente, no tenemos Por desgracia, no tenemos forma de comprobar esta conjetura de forma genérica. Pero hay varias conjeturas comprobables. Quizás el riesgo estimado a partir de los rendimientos de alta frecuencia de alta frecuencia prediga el riesgo en horizontes más largos de forma más fiable para los factores que para los activos. O las propiedades estadísticas de las muestras grandes pueden predecir las propiedades estadísticas de las muestras pequeñas de forma más fiable para factores que para los activos. O, para el mismo tamaño de muestra, las propiedades estadísticas de los factores pueden ser más estacionarias de una muestra a otra de una muestra a la siguiente que en el caso de los activos. Por último, es posible que la reducción de la de un gran conjunto de activos a un conjunto más pequeño de factores reduce el ruido más eficazmente que la reducción de la dimensionalidad a un conjunto más pequeño de activos. Ofrecemos pruebas empíricas de la validez, o de estas conjeturas comprobables.

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