Teoría de la Inversión

Varios desarrollos en la Teoría de la Inversión han influido en la forma en que especificamos y medimos el riesgo en el proceso de valoración.

En esta página, discutiremos las últimas ideas de consenso de mercado sobre mercados eficientes. Probablemente se presentará la innovación más importante de los últimos años, la Teoría Moderna de la Cartera. Por último, hablaremos de las últimas ideas sobre modelos de precios de activos.

Mercados perfectos

Comenzaremos esta sección con una descripción de la Hipótesis de mercado eficiente. Luego, lo desglosaremos en los diversos grados de eficiencia. Luego se discute la prueba de la HEM. Finalmente, hablaremos sobre cómo usar los resultados.

Un mercado de capitales eficiente es aquel en el que los precios de los activos se ajustan rápidamente a la llegada de nueva información. Por lo tanto, los precios actuales de los activos reflejan toda la información sobre el activo.

Los mercados eficientes han sido el concepto más estudiado en las últimas cuatro décadas debido a su importancia en el mundo real. Al mismo tiempo, los mercados eficientes han sido los más controvertidos debido a la gran variedad de opiniones.

Hipótesis de mercado eficiente

Suposiciones de Mercado eficientes

• Un gran número de jugadores de beneficio máximo competidores analizan y valoran activos
• Nueva información sobre activos llega al mercado de forma aleatoria
• Los jugadores competidores intentan ajustar los precios de los activos rápidamente para reflejar el efecto de la nueva información

La hipótesis de caminata aleatoria, precursora de la Hipótesis de Mercado Eficiente (EMH), sostiene cambios aleatorios en los precios de las acciones. Esto se debe a la forma no estructurada e impredecible en que se da a conocer la información a los jugadores.

A diferencia de random walk, que trata sobre los precios a lo largo del tiempo, el modelo de juego justo de EMH de Eugene Fama (padre de EMH) trata sobre el precio en un punto único en el tiempo.

Formas alternativas

Usando hechos, Fama dividió a EMH en sub-hipótesis dependiendo de su conjunto de información.

EMH de forma débil

Asume que los precios actuales de las acciones reflejan completamente toda la información del mercado, incluida la secuencia de precios, las tasas de rendimiento, los datos de volumen de negociación y otra información del mercado. Implica que las tasas de rendimiento pasadas no deben estar vinculadas con las tasas futuras. Tiene poco que ganar al crear reglas de trading basadas en datos de mercado anteriores.

EMH de forma semitrongada

Afirma que los precios se ajustan rápidamente a la publicación de toda la información pública. Incluye la HME de forma débil, pero también incluye toda la información no relacionada con el mercado, como anuncios de ganancias/dividendos y noticias económicas/políticas. Implica que si basas tus decisiones en información importante después de que se haga pública, no obtendrás rendimientos por encima de la media porque la información se refleja en el precio.

EMH de formato fuerte

Afirma que los precios reflejan completamente toda la información de fuentes públicas y privadas. Ningún grupo tiene acceso exclusivo a información relevante a su precio. Incluye formas débiles y semitrongadas. Supone mercados perfectos donde toda la información es gratuita y abierta a todos al mismo tiempo.

Pruebas y resultados

Análisis técnico

La mayoría de las pruebas de la forma débil sugieren que las reglas de negociación generalmente no superarían a una política de compra y retención sobre una base ajustada al riesgo después de tener en cuenta los costos.Los resultados apoyan la hipótesis de la forma débil.

Ganar sorpresas

Para probar el formulario semitrong, debe ajustar el retorno de mercado para ver si hay retorno agregado. Los resultados muestran un éxito limitado en la predicción de retornos de horizonte corto. Sin embargo, la prueba de los retornos a largo plazo es bastante sólida.

Los resultados sugieren que la información contenida en los informes de ganancias trimestrales no se refleja rápidamente en los precios de las acciones. Por lo tanto, existe un puente clave entre el tamaño de la sorpresa de ganancias y el cambio de precio de las acciones posteriores.

Estudios de calendario

Los estudios de calendario encontraron el efecto de enero debido a tácticas de evasión de impuestos. Los inversores tienden a participar en la venta de impuestos al final del año para asumir pérdidas en acciones que han disminuido. Después del año nuevo, compran de nuevo estas acciones o para comprar otras que se ven bien.

Otro estudio encontró un gran efecto mensual en el que todo el avance del mercado ocurrió durante la primera mitad del mes de negociación. Además, French descubrió que, con el tiempo, el rendimiento medio del lunes estaba muy bajo, mientras que los otros cuatro días se habían acabado.

Predicciones transversales

Se encontraron una serie de peculiaridades que refutaban la forma semitrongada de la HME y ofrecían áreas para explotar. Se encontró que los rendimientos de las poblaciones en el quintil P/E más bajo eran mejores que los de los quintiles P/E más altos.

Los rendimientos para períodos a largo plazo muestran que las pequeñas empresas reciben sistemáticamente rendimientos más altos que las grandes empresas. Se produce una peculiaridad estrechamente relacionada llamada el efecto de Empresa descuidado, donde la falta de información y el interés limitado de las grandes empresas producen rendimientos más altos.

En un famoso estudio Fama y French descubrieron que existe un gran vínculo entre el valor de libro y el valor de mercado y las futuras devoluciones de acciones. Además, encontraron que este vínculo persiste cuando se incluyeron otros factores.

Estudios de eventos

Los estudios encontraron que las divisiones de existencias no dan lugar a tasas de rendimiento más altas después de la división. Los inversores que están en una salida a bolsa obtienen un rápido retorno positivo debido a la falta de precios, pero aquellos que luego compran no obtienen mayores rendimientos.

La mayoría de los estudios apuntan a rendimientos más altos cuando una acción solicita una cotización en una bolsa nacional, pero no se han demostrado efectos a largo plazo.

Implicaciones

El resultado de la prueba de hechos de la HME en sus formas ofrece oportunidades y áreas a evitar.

Análisis técnico

Una premisa básica de este análisis es que los precios de las acciones se mueven en tendencias que persisten. Si los mercados están en una forma débil, ningún sistema de negociación que dependa solo de datos comerciales pasados debería tener valor.

Análisis fundamental

Este enfoque dice que hay un valor intrínseco básico para todo el mercado de valores, sectores o acciones individuales. Existe una oportunidad cuando el valor intrínseco se desvía de su valor de mercado.

Si bien no puede hacer una predicción basada en el pasado, puede obtener rendimientos más altos si hace un buen trabajo estimando los datos del mercado futuro. Si puede hacer un buen trabajo proyectando ganancias y sus proyecciones difieren del consenso, tendrá un buen historial de selección de acciones.

Por lo tanto, debe usar las peculiaridades como las proporciones de tamaño y valor contable al elegir un conjunto de acciones o una sola acción para analizar.

Gestión de cartera

Está ampliamente extendida, los pros no superan a una cuenta de compra y retención sobre una base ajustada al riesgo. Cualquier éxito se debe al acceso a excelentes recolectores.

Si tiene acceso a estos excelentes recolectores, debe administrar activamente la cuenta si no tiene costos altos. Estos recolectores deben centrar sus esfuerzos en el área de capitalización media donde el mercado se negocia menos.

Administrar sin Grandes Seleccionadores

• Seleccionar y definir el perfil de riesgo
• Construir el nivel de riesgo correcto Dividiendo las participaciones entre activos libres de riesgo y activos de riesgo
• Repartir a nivel global para reducir el riesgo no sistemático
• Mantener el nivel de riesgo correcto reequilibrando cuando sea necesario
• Reducir impuestos y costos comerciales totales

Teoría de cartera

Uno de los principales avances en el campo ha sido la noción de que una cartera óptima no es simplemente una cuestión de mezclar una gran cantidad de activos únicos con buenos rasgos de riesgo y rendimiento. Debe considerar el empate entre las propiedades.

En esta sección, describiremos MPT. Hablaremos sobre cómo se mide y cómo se alinean las carteras óptimas para formar una frontera eficiente.

Suposiciones

Suposiciones teóricas de cartera

• Los inversores desean maximizar los rendimientos de sus inversiones para un nivel de riesgo dado
• Los inversores son básicamente expertos en riesgo, lo que significa que, al elegir entre activos con tasas de rendimiento iguales, seleccionarán el activo con el nivel de riesgo más bajo
• No todos son reacios al riesgo

Teoría moderna de carteras

Harry Markowitz fue el primero en medir el riesgo. Mostró que la varianza de la tasa de rendimiento era una medida significativa del riesgo de cartera

Supuestos del modelo de Markowitz

• Los inversores consideran cada alternativa representada por una distribución de probabilidad de los rendimientos esperados
• Maximizan la utilidad esperada de un período
• estiman el riesgo en la cartera sobre la base de la variabilidad de los rendimientos esperados
• Basan las decisiones únicamente en el rendimiento y el riesgo esperados
• preferir rendimientos más altos a rendimientos más bajos a un nivel de riesgo determinado

Un solo activo o cartera de activos es eficiente si no otro conjunto de activos o tenencias ofrece mayores rendimientos con el mismo riesgo o menor riesgo con el mismo rendimiento.

Medidas de Riesgo y Rendimiento

La medida más conocida es la varianza o desviación estándar (DE) de los rendimientos esperados. Es una medida fácil de entender, correcta y ampliamente utilizada, y se encuentra en muchos modelos de precios de activos. Además, otra medida de riesgo es el rango de rendimientos.

La covarianza de retornos es una medida del grado en que dos factores se mueven juntos. Implica dirección y grado. Este concepto se refiere a la relación de activos en una cuenta y apunta hacia una medida de reducción del riesgo.

Frontera eficiente

La frontera eficiente representa el conjunto de explotaciones que tienen la tasa máxima de rendimiento para cada nivel de riesgo dado o el riesgo mínimo para cada nivel de rendimiento.

Su elección de riesgo y rendimiento tiene su propio rango de límites que son únicos. Llamadas sus curvas de utilidad, no todas estarán de acuerdo con sus elecciones.

La frontera eficiente son todas las opciones conocidas. Por lo tanto, donde su función de utilidad se encuentra con la frontera eficiente se encuentra su cartera óptima. Ninguna otra combinación de riesgo y retorno te hará más feliz.

Modelos de precios de activos

Después de que Markowitz creara MPT, se han propuesto otras dos teorías principales para derivar un modelo para el valor de los activos de riesgo. En esta sección, discutiremos las suposiciones para ellos, describiremos sus modelos y repasaremos las pruebas.

En esta sección aplicaremos algunos principios de MPT a la fijación de precios de activos individuales con CAPM. Luego discutiremos una teoría alternativa, APT. Finalmente, hablaremos sobre la prueba de las teorías.

Teoría del Mercado de Capitales

Esta teoría extiende el MPT y crea un modelo para fijar el precio de todos los activos de riesgo. El producto final, el Modelo de Precios de Activos de Capital (CAPM), le permitirá encontrar la tasa de rendimiento requerida para cualquier activo de riesgo.

Supuestos de la Teoría del Mercado de Capitales

• Su cartera óptima depende de su conjunto único de riesgo y rendimiento
• Puede pedir prestado o prestar cualquier cantidad de dinero a la tasa libre de riesgo (RFR)
• Los inversores tienen los mismos pensamientos sobre el futuro
• Los inversores tienen el mismo conjunto de tiempo de un período
• Todos los activos son finitamente divisibles
• Sin impuestos ni costos comerciales
• Sin inflación ni cambios en las tasas
• Los mercados están en equilibrio

Algunos de estos factores pueden parecer falsos. Aliviar muchos de ellos solo tendría un pequeño bache. La teoría no debe juzgarse por sus suposiciones, sino por lo bien que explica y nos ayuda a predecir el mundo real.

El ancla de CAPM es el tipo libre de riesgo que, como cero, se vincula con todos los demás activos de riesgo. En la vida real, el activo libre de riesgo es el Tesoro de los Estados Unidos con un término que cubre el tiempo que estamos estudiando.

Agrupar todos los activos de riesgo nos da el conjunto de activos posibles o la cartera de mercado. Este conjunto disperso no tiene ningún riesgo no sistemático porque todo el riesgo exclusivo de los activos individuales se diversifica.

Solo permanece el riesgo sistemático, medido en DE. Puede cambiar con el tiempo a medida que cambian factores macroeconómicos como el crecimiento de la oferta monetaria o la producción.

La combinación de riesgo y rentabilidad de la cartera de mercado sin riesgo no sistemático forma la línea del mercado de capitales. Las decisiones de financiación de los inversores solo deben diferir en lo que quieren estar. Si tiene aversión al riesgo, prestará parte de sus participaciones comprando el activo libre de riesgo.

CAPM indica las tasas de rendimiento esperadas o requeridas de los activos de riesgo. Beta es una medida fija del riesgo sistemático. Se refiere a la variación relativa de un activo con respecto al mercado. Por lo tanto, cuanto más arriesgado sea el activo, más querrá que se le pague por mantenerlo.

Un analista estima el rendimiento esperado del activo. Si el rendimiento esperado supera su prima de riesgo más la tasa libre de riesgo, entonces sugiere una compra. Si el retorno esperado no cubre la prima de riesgo más RFR, entonces el activo debe omitirse.

Teoría de precios de arbitraje

Uno de los inconvenientes de CAPM es que beta no es estable en el tiempo. Otros inconvenientes incluyen la falta de acceso a la cartera de mercado y no es útil encontrar un medio para medir el historial. La teoría de precios de arbitraje (APT) es fácil de entender y tiene pocos factores.

Suposiciones APT

• Los mercados son perfectos
• El inversor siempre prefiere más riqueza a menos riqueza sin riesgo
• El proceso estocástico que da rendimientos de activos es un modelo de factores

Un evento o sistema estocástico es uno que no es seguro debido a un factor aleatorio. En teoría de la probabilidad, un proceso estocástico es una secuencia temporal que muestra el movimiento de un sistema marcado por un factor cuyo cambio está sujeto a un acto aleatorio.

APT sostiene que muchos factores tienen un impacto en el rendimiento de todos los activos. CAPM sostiene que el único factor clave es beta.

El modelo APT escupe sus rendimientos esperados. Si los precios de los activos no reflejan estos rendimientos, esperaríamos que los inversores negociaran. Por lo tanto, venderían activos caros en corto y usarían los ingresos para comprar el activo barato hasta que los precios sean correctos.

Pruebas empíricas

Muchas pruebas encontraron resultados contradictorios. APT pudo explicar a CAPM otras tasas de rendimiento con mejores resultados. Por otro lado, el modelo no pudo explicar el efecto de las pequeñas empresas ni encontrar los muchos factores detrás de los resultados.

APT es algo nuevo y necesita más pruebas. Vale la pena el esfuerzo por ser simple.

En esta página, discutiremos las últimas ideas de consenso de mercado sobre mercados eficientes. Probablemente se presentó la innovación más importante de los últimos años, la Teoría Moderna de la Cartera. Finalmente, hablaremos sobre las últimas ideas sobre los modelos de precios de activos.

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• Análisis y Gestión de Bonos
• Carteras, Pros y rendimiento