¿La existencia de anomalías desmiente las hipótesis de los mercados eficientes?

Question

¿La existencia de anomalías en el HEM es suficiente para refutar el HEM, o necesitamos una anomalía persistente que los mercados financieros no pueden corregir para refutar el HEM?

Esta pregunta es para las versiones débiles, semifuertes y fuertes de la HEM.

Answer 1

Si se encuentra una anomalía en relación con algún modelo de valoración de activos, hay tres posibilidades:

1. La anomalía que has "encontrado" en realidad no está ahí: estás sobreajustando los datos, has encontrado un resultado espurio.
2. La hipótesis del mercado eficiente es errónea.
3. El modelo de fijación de precios de los activos que estás utilizando es erróneo.

Cualquier prueba de la eficiencia del mercado es una prueba conjunta de la eficiencia del mercado y de un modelo de valoración de activos. La hipótesis del mercado eficiente por sí sola no genera predicciones comprobables.

Algunas definiciones:

La hipótesis del mercado eficiente (HME) del profesor Eugene Fama es que los precios del mercado reflejan toda la información disponible.

• Forma fuerte: los precios reflejan literalmente todo información, pública o privada.
• Forma semifuerte: los precios reflejan toda la información disponible públicamente.
• Forma débil: los precios reflejan todos los movimientos de precios pasados.

Repasemos también algunas cosas que hace la HME por sí misma NO digamos:

• La HME hace NO decir que los rendimientos esperados son constantes.
• La HME hace NO decir que los rendimientos esperados son los mismos para todos los valores.
• La HME hace NO decir que los rendimientos son totalmente imprevisibles.
• La HME hace NO decir que los precios de las acciones siguen un movimiento browniano geométrico, etc...

La hipótesis del mercado eficiente, por sí sola, dice FAR menos de lo que mucha gente cree.

Comprobación de la eficiencia del mercado y el problema de la hipótesis conjunta

Al principio de la historia de las finanzas académicas, Fama señaló que cualquier prueba de eficiencia del mercado es una conjunta prueba de eficiencia del mercado y un modelo de fijación de precios de los activos. Para decir que los precios son erróneos, hay que decir algo ¡sobre lo que deberían ser!

Ejemplo: Prueba conjunta de los mercados eficientes y el modelo de valoración de activos de capital (CAPM)

Por ejemplo, el modelo de fijación de precios de los activos CAPM es que los rendimientos esperados son lineales en las betas del mercado: $$ \operatorname{E}[R_{it} - R^f_{t}] = \beta_i \operatorname{E}[R^m_t - R^f_t]$$

Utilizando varios proxies de la cartera de mercado, las pruebas conjuntas de este modelo y la eficiencia del mercado se rechazan de forma contundente: desde la década de 1980, los rendimientos medios realmente disminuyen en la beta del mercado en lugar de aumentar.

También se han dado las anomalías de tamaño y valor. ¿La existencia de estas anomalías en relación con el CAPM implica que se viola la hipótesis del mercado eficiente? No. El CAPM podría ser simplemente el modelo de valoración de activos equivocado.

Esto nos lleva a preguntarnos cuál es un modelo de valoración de activos admisible. ¿Se podría probar la eficiencia del mercado de forma más directa haciendo menos suposiciones sobre el modelo de fijación de precios de los activos?

Hacia pruebas más limpias de la eficiencia del mercado

Un elemento común básico de cualquier modelo de fijación de precios de activos basado en el riesgo es la ley de un precio: una función de precios lineal. Si se puede demostrar que dos valores tienen los mismos beneficios y se negocian a precios diferentes, es difícil de conciliar con la eficiencia del mercado y cualquier modelo de valoración de activos basado en el riesgo.

En esta línea, está el artículo de Richard Thaler "Can the market add and subtract?" sobre las salidas de valores tecnológicos. Thaler argumenta que en el caso de Palm y 3-Com se violó la linealidad de la función de precios.

En términos más generales, se puede argumentar en contra de la eficiencia del mercado y de los modelos de valoración de activos basados en el riesgo demostrando:

• Alguna estrategia obtiene rendimientos esperados significativos
• Una historia basada en el riesgo no tiene sentido, y que es mucho más plausible que los rendimientos positivos reflejen que el mercado no incorpora información.

Por ejemplo, la rentabilidad anormal de las sorpresas de beneficios es una prueba bastante convincente en contra de la hipótesis de la forma fuerte del mercado eficiente. Sugiere que el mercado no estaba al tanto de la información sobre los beneficios hasta que se anunció.

Fama y French no han querido añadir un factor de impulso a sus modelos de valoración de activos. No están dispuestos a llamarlo factor de riesgo. ¿Es el momentum una anomalía que falsifica la hipótesis conjunta de los mercados eficientes y los modelos de valoración de activos basados en el riesgo? ¿Quizás?

¿Anomalías inexplotables?

Una línea de investigación en la literatura más amplia sobre la eficiencia del mercado es que se pueden tener anomalías no explotables debido a los costes de las transacciones y otras fricciones diversas. Debido a las limitaciones de las ventas en corto, los costes de las transacciones, los precios obsoletos, etc., es posible que una estrategia no obtenga realmente los rendimientos que un backtest ingenuo dice que tendría.

Answer 2

Tengo un artículo que argumenta que la distribución de los rendimientos no puede tener una media. Argumento que los precios son datos y que los rendimientos no son datos. Más bien, los rendimientos son transformaciones de los datos. Por lo tanto, es la distribución estadística de los precios la que debe determinar la distribución de los rendimientos. Dado que los rendimientos son $$\frac{p_{t+1}}{p_t}-1,$$ se deduce que los rendimientos son una distribución de ratio. En el caso más sencillo, el de Markowitz, con muchos compradores y vendedores y liquidez infinita, se puede demostrar mediante el teorema del límite central que los precios se distribuirían normalmente. Dependiendo ligeramente de cómo se construya el proceso, esto implica que la distribución no tendrá media ni varianza. Como los precios negativos no existen, la distribución de los rendimientos de las empresas en funcionamiento debe serlo: $$\left[\frac{\pi}{2}+\tan^{-1}\left(\frac{\mu}{\gamma}\right)\right]^{-1}\frac{\gamma}{\gamma^2+(r-\mu)^2},$$ si se acepta la suposición Markowitziana. Esto también supone que la distribución está condicionada a los precios de equilibrio de manera que: $$\mu=\frac{p^*_{t+1}}{p_t^*}.$$

Si no existe en un mundo Markowitziano, entonces la distribución variará, pero tendrá la distribución de Cauchy enterrada. Puedes ver esto transformando el proceso en coordenadas polares. Al hacerlo, usted encontrará que los límites de integración de los ángulos que la densidad acumulativa de la distribución de Cauchy debe estar presente, independientemente de cualquier suposición que usted puede hacer de otra manera. Usted terminará con algún tipo de integral similar a: $$\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\tan^{-1}(r)}.$$ Dependerá un poco de cómo oriente su problema. No obstante, la arctangente estará presente porque la arctangente es opuesta sobre adyacente y si el precio actual es la longitud del adyacente y el precio futuro es la longitud del lado opuesto, entonces puedes ver el enlace.

También he sustituido las reglas de las matemáticas en otros documentos para acomodarlas. La hipótesis del mercado eficiente no es válida porque depende de una matemática que no puede ser correcta. Sin embargo, esto no significa que los mercados sean ineficientes, sólo significa que hemos estado discutiendo lo que significa la eficiencia de manera equivocada. Después de examinar los datos con bastante profundidad, yo diría que los precios, condicionados a los dividendos, son bastante eficientes, pero en un sentido mucho más débil que cualquier versión de la hipótesis del mercado eficiente.

Este debilitamiento proviene de la naturaleza de las funciones de coste permitidas y de las reglas de regresión. La función de coste implícita para la distribución a encontrar $\mu$ es la función de coste "todo o nada". Es $$C(\hat{\mu},\mu)=\begin{matrix}c_1&\hat{\mu}<\mu\\0&\hat{\mu}=\mu\\ c_2&\hat{\mu}>\mu\end{matrix},c_1,c_2>0$$

Una apuesta de esta forma significa que cualquier error es un mal error, aunque puede darse el caso de que un error a la izquierda tenga un coste diferente al de un error a la derecha. Sobrevaloración de $\mu$ hace que se compre demasiado a un precio demasiado alto mientras se infravalora $\mu$ hace que se compre demasiado poco y se sufra una pérdida de oportunidad de beneficios. Se puede hacer una apuesta más fuerte haciendo una regresión del precio sobre los dividendos. Esto conduce a la función de pérdida lineal absoluta, todavía más débil que una expectativa, pero aproximadamente el cincuenta por ciento de las veces deberías ganar demasiado dinero y aproximadamente el cincuenta por ciento de las veces deberías ganar demasiado poco. Como es lineal, la pérdida media debería ser cero, aunque la pérdida media podría ser cualquier valor en la línea de números reales.

Las anomalías se están creando por la diferencia en las matemáticas. La gente está midiendo el comportamiento bajo la suposición de alguna forma de normalidad o lognormalidad y viendo el comportamiento bajo distribuciones sin media, varianza o covarianza. Hay toneladas de anomalías persistentes. Hasta que la gente deje de utilizar las herramientas de las finanzas de la media-varianza, las ideas detrás de la HME persistirán.

La gente está recibiendo una compensación basada en la HME. Por ejemplo, la Ley Uniforme del Inversor Prudente presupone la validez de la HME y declara imprudente y, por tanto, ilícito, un comportamiento alternativo, a menos que se pueda documentar por qué se ha actuado de forma diferente a la que recomendaría la hipótesis. Todo el mundo sabe que no está respaldada empíricamente. De hecho, ha sido una bonanza en el marco de "publicar o perecer", porque no hay que descubrir nada para descubrir algo porque siempre se puede encontrar una nueva forma de convertir una predicción en una anomalía.

Hay tantas carreras que dependen implícitamente de la HME que, aunque se diga de boquilla que es empíricamente incorrecta, la gente no es tonta. No quieren pleitos. He encontrado 3.800 artículos sobre una sola anomalía en una búsqueda en EconLit. La refutación empírica existe desde 1963 con el artículo de Mandelbrot "Sobre la variación de ciertos precios especulativos". Cuatrocientos ochenta y dos billones de dólares en opciones tienen como precio la HME o una variante, según el Banco de Pagos Internacionales. Eso es mucho dinero para decir "oops". La HME persistirá hasta que algo obligue a un cambio radical.

Si te interesan las matemáticas, eso te servirá. Compre una copia del libro de Parmigiani llamado "Teoría de la Decisión". Su ISBN-10: 047149657X es una forma de buscarlo. Si no tiene ningún tipo de experiencia en métodos bayesianos, primero debería coger "Introduction to Bayesian Statistics", de William Bolstad. Tiene el ISBN-10: 1118091566.

Editar Sólo una nota, esto probablemente debería haber sido preguntado y respondido en el foro de Economía y probablemente debería ser migrado allí.

Answer 3

Estoy de acuerdo con la mayoría de las respuestas publicadas. Pero la investigación sobre este tema ha sido muy contradictoria, y la respuesta a tu pregunta depende en gran medida de la hipótesis que estés tratando de probar. Si su hipótesis es buscar eventos de 6 sigmas dentro de un mercado "eficiente", entonces las anomalías son lo que necesita para llegar, y refutarán su hipótesis si no se encuentran.

Por otro lado, si se trata de probar oportunidades de arbitraje sobre la base de que los mercados no son tan libres de fricción como se ha teorizado, entonces las anomalías no son tan normales y no deberían ser tan evidentes en sus hallazgos, a menos que la acción/empresa/gobierno haya sufrido un evento sorprendente que haya llevado a esa anomalía.

Si usted sigue la lógica de Martingala para los precios de las acciones, entonces el precio de una acción debería ser la suma de todos los eventos pasados y debería reflejar dichos eventos "conocidos". Por otro lado, si se es partidario del paseo aleatorio, se puede suponer con bastante seguridad que los precios se mueven aleatoriamente siguiendo una distribución logarítmica normal, lo que a su vez obliga a que sus rendimientos tengan una distribución normal. La predictibilidad de las acciones en ese sentido ha sido muy insignificante, pero se pueden ejecutar millones de movimientos brownianos geométricos o de Monte Carlo y afirmar que se ha predicho un precio futuro, cuando en realidad eso sólo sería una suposición que depende del conjunto de entradas que se han especificado. En ese sentido, si crees que los precios siguen un paseo aleatorio, entonces el cambio de precios en sí mismo sigue un paseo aleatorio y no los precios en sí mismos. Esto lleva a la suposición de que, en este caso, los mercados son de la forma débil en la que los precios reflejan toda la información pasada, pero esto también lleva al hecho de que el precio de hoy es una martingala de todos los puntos de datos de eventos previamente conocidos de ese activo. Por otra parte, también hay que comprobar si hay autocorrelación en las variables, ya que esa puede ser la razón por la que las anomalías son evidentes. Esto definitivamente no funciona para los activos con altos costes de almacenamiento, como las materias primas, o las clases de activos ilíquidos.

En resumen, su interpretación debería depender en gran medida de los supuestos que introduzca para empezar. A medida que se manipulan los datos de entrada, los resultados pueden variar mucho, por lo que conocer el conjunto de datos con el que se trabaja permitiría saber mejor si las anomalías son verdaderas anomalías, o simplemente el resultado de la autocorrelación o la multicolinealidad entre las variables que se intentan probar.

Answer 4

El argumento me parece binario. Mientras haya interés propio en el comportamiento humano, la HME es un cuento de hadas.