Cap 9 y 10 Gonzalo Rubio

9. LA EVIDENCIA EMPjRICA: UNA INTRODUCCI6N

9.1 Una discusi6n ge neral sobre el comportamiento de los prctios de los adi va s financielOs Durante los u]timos veinte anos se ha vivido un profundo cambio en la forma en que los economistas financieros se enfrenlan a los determinantes de los precios de los activos_En los siguientes capitulos se p retende reflejar la importancia que Iii evidencia empirica, cada Ve2: mas rigurosa y con una mayor cantidad de datos financieros de gran calidad, ha lenido en la revoluci6n experimentada en los rnadeJos determinantes de los precios de los KtiVOS. En un a provocativa e interesanle revisi6n de la ii teratura, Cochrane (1999) deja fiUY claro cuaJes han sido los principales ca mbios que se han producido en [a forma de entender el proceso de formaci6n de precios de los activos. rarece evidenle que durante muchos ai'ios las grandes ideas sobre las que descansaba gran parte de la literatura sobre la valoraci6n de aclivos se centraba en los siguientes puntos: EI pasad o • EI (ArM inoorpora la mcdidn apropiada de riesgo ya que los inversorcs s0lo se prcocupan de los rcndimicntos de las carteTas y no del oomportamiento de activos individuales espedfioos. Asi, la con tribuci6n de un activo a la volatilidad de In ca rtera de mercado (ful.'llte exc1usiva de riesgo agregado) medidn, como sabcmos, por la oovarian7.d entre cl rcndim ien to del activo y el rcndimicn lo del mercado es el unico riesgo relevante. Si dieha oovarianza, 0 beta, es la uniea medida de riesgo npropiada, entonccs el CAPM VIllara com'Ctammte las relltabilidades medias de los actives . • Los rendimimtos de los actives jillallcieros SOli imprededbles. As!, en tcrminos generales los movimicntos de los prccios de los aetivos son equivalcntcs al oomportamienlo obscrvado en el lanzamiento de una moncda. Este comporlamienlo ha recibido duran le muehos anos el nombrc de paseo alealario como forma de enlender el comportamiento temporal de los cambios en los precios de los aclivos. En hirminos mas precisos, el rendimiento esperado futuro de un aClivo es siempre el mismo 0, al temativamenle, los wldimielltOS esperados SOil COllstantes . Si exisliese alguna form a de predecir los cambios de los precios de los activos, los cosies de Iransacci6n eliminarian cualquier posibilidad de exp lotarla.

3&J I

ECONOMIA FINANCIERA

• Como un caso particular del punto anterior, los rendimienlos de los /xmos rlOSOIi pmJedbles. La idea que subyace en esla afirmaci6n es la aceplaci6n de la hip6tesis de las expcctiltivas discutida en cl capitulo 3. Dc esta fonna, si la curva de lipos es creciente implica que los ilgcntes espcran una. subida futura de los tipos de inteces a corto plazo. En ninglin caso, lila rurva de tipos credente significa que los agentesespcran un mayor rendimiento invirtiendo en tipos de inteces a Iilrgo plazo en lugar de invertir en tipos a corto plazo. Simplemente, la galklrn:ia por invertir iI tipos a corto y a tipos a largo es la misma sobre cualquier horizonte temporal. La sub ida de los tipos a corto a 10 largo de los mos hace que una estrategia consistente en invertir W1iI y olra vez en inversionesa corto acabe teniendo exactamente la misma rentabilidad que se obtendria por invertir d ircctilmente a tipos a largo plaza. • La volatilidad de los rendimientos de los activos no cambia a 10 largo de! tiempo. ESlo implica que los rendimienlos de los activos no s610 resultan imposibles de prcdecir, sino que esUin identicamente distribuidos a 10 largo del tiempo. Realmente, el comportamiento de un activo finarn:iero se pUede reproducir mediante ellanzamiellto continuado de una moneda. • Los gestores profesionales de carteras son inca paces de superar el comportamiento de estrategias de inversi6n pasivas (est rategias que repliquen cl comportamien to de un indice bursMil) una vez que sus resultados son iljustados por cl riesgo beta. AI menos no son capaces de hacerlo mejor de forma sistema tica, de milnera que en media, y una vez tenidos en cuen ta los cosies de gesti6n que son transferidos a los clientes, los gerentes presentan peores resultados que la cartera de mercado. Incluso, una mayor rotaci6n en las (Mteras implica una peor rentabilidad para los clientes finales del gestor. Estos grandes principios basados ciertamente en la abundante li teratura empirica que apareei6 en los aftos sesenta y setcnta, ha sido rcvisada por nuevas formas te6ricas de enfrentarse al proceso de formaci6n de preeios de los activos y por un profundo cambio en la manera de entender la evidencia empirica que apareee a partir de mediados de los anos ochenta. Los nuevos principios en los que descilnsa Iii cconomia financiera modemil los podemos resumir en los siguientes puntos: EI presente • /..os rendimienlos mcdios de los IIctioos fi"ullcieros no pi/eden exp/imYSe por e/ CAPM y, POI' tmllo, POI' III belli como Ullicil lI1edidll de ri~go. Los modelos de multipl~ fllctores representan Wla forma mas predsa de describir el comportamiento medio de los rcndimientos de los activos inciertos. Estos rnadelos asocian los rendimientos promedio con la tendencia de los rendimientos a moverse con varios factores de riesgo sistematico ilgrcgildo ademas del riesgo proveniente de la carlera de mercado.

' /.Jl roidmda emp;r;",; u"a ;mroducci.m (c. 9) / 365

En definitiva, existe una crcencia absolutamente extendida que acepta que otras Fuentes de riesgo, ademas del riesgo de mercado, son relevantes en el proceso de la elecci6n 6ptima de las carleras y, por tan to, el rendimiento esperado de cualquier activo dependera de algo mas que la simple covarianza de su rendimiento con el mercado. Multiples betas apare y bien definidos. En la pr6ctica resulta util (y tradicional) emplear la c1asificacion que hace Roberts (1967) de los posibles conjuntos de informllci6n:

• /-"orma debil de eficiencia: los prccios reflejan el comportamiento pasado de los mismos y, por tanto, de los rendimientOf> asociados. El conjunto de informacion s610 induye la hisloria de los prccios y rendimientos.

U> roidmciD rmp,ru:a: ulla illlro, las dos ultimas filas. Como ocurre en los mercados intemacionales mas represcnta tivos, el indice equiponderado presenta un mayor rendimiento medio y una mayor volatilidad que el indice ponderado por capitaJizaci6n como es eIIG BM. Esta observaci6n sugiere q ue las empresas de menor tamano (menor capi talizaci6n bursatil) tienden a ob tener rendimientos medios superiores a los de las empresas de mas capilalizaci6n. Vo!veremos sobre este resultado en el capitulo II. La autocorrelaci6n de primer orden de11BEX-35 con rendimientos diarios, Pl' es igua l al 11.7% . Bajo la hip6tesis nub de rcndimientos independientes e identicamente distribuidos, la distribuci6n asint6tica de PI es Normal con media 0 y desviaci6n estandar l/ff. Esto sugiere que, dado el tamano muestral de 1.982 observaciones diarias, la desviaci6n estandar es igual al 2.25%, por 10 que una a utocorrelaci6n del 11.7% es estadfsticamente significativa. Los indices bursMiles con rendimientos mensuales tambicn prescntan una autocorrelaci6n de primer orden significa tiva, aunque conviene senalar que la autocorrelaci6n del indice equiponderado es mayor que la del ICBM. Dado que el R2 de una rcgresi6n del rendimiento de cualquier indice bursMil en una constante y su rendimiento retard ado es cl cuadrado del cocficicntc de au tocorrelaci6n de primer orden, conc1uimos que un 1.4% de la variaci6n en el IBEX diario es predecible usando el rendimiento del dia anterior. Este porcentaje aumenta hasta cl 8,2% que resulta predecible del rendimiento del indice equi· ponderado con datos mensuales. En Estados Unidos, entre juliO de 1962 y diciembre de 1994 (on rendimielltos diarios, estos porccntajes son cl 12,3% y 3.1% de los indices equiponderado y ponderado respeclivamente.

381 / ECONOMfA FINAN(J~Ienil'S predecibles en sus rcndimientos. En cualquier caso, esta evidencia debiI de autocorrelaci6n negativa 'I, simuittineamente, autocorrclaci6n positiva en las carteras de activos implica que e xi sten alilocorrelaciol1CS cmzadas posiliros en los rendimientos de los activos in dividuales a 10 largo dcltiempo. En otras palabras, debe existir evidencia de una corrclaci6n positiva entre cI rendimiento de un activo y los rendimientos de o lms aclivos relardados un periOOo. Campbell, Lo y MacKinley (1997) presentan evidencia favorable a esta hipOtesis con rcndimien tos semanaIes de empresas estadounidenses 'I argumentan que estas autocorrclaciones CTuzadas son la principal fuente de autocorrelaciones positivas en los rendimientos de los indices burs.itiles. Asimismo, sugieren que esta evidencia explica cI aparen te exito de 1.15 estrategias de inversi6n denominadas "contrarias" que implican vender empresas ganadoras y comprar perdedoras. La autocorrclaci6n negativa de los activos individuales hace que aquellos activos que tienen disminuciones en los precios se vuelvan en promedio ganadores en los siguientcs pcriodos 'J viceversa. Ademas, las autocorrelaciones cruzadas tambien contribuycn al exito de cstas estrategias. Si 1'1 mercado sc compone de dos activos PRY y TI'Z 'I si hoy cI rendimien to de PRY es mayor que el rendimicnto del mercado, la estrategia "contraria" consiste en vender PRY y comprar TPZ. Pero si, ademas, hay una autocorrelacion cruzada posi ti va entre ambos, cl mayor rcndimiento positivo hoy de PRY impliea que manana TPZ obtendra un rcnd imiento mas elevado. Asi, la estrategia "contrari~" qucda aun mtis reforz~da. Aunque en €Sta S(.'Cci6n 5010 hemos presentado una pcqucna evidcncia sobre la predecibilid~d de los rendimientos de los activos, result~ apropi~do coneluir que los rendimientos son en cierto grado predecibles. Lo que cs importantc cnfatizar, sin embargo, es que csta potellcial predecibilidad 110 f'S IIccesariamcllle t'VidclIcia de illeftciellcia ill/ormalit'll de los mercados. FricciondL'Cibilidad puede justificarsc como la adecuada compcnsaci6n que exigcn los inversores ante los riesgos de canjcler dbulmico a los que se enfrentan.

/.J>

roid~ncfu

rmpiriCII: u"", inlrodurri6lt (c. 9) I .38J

hip6/t'Sis emljlmla CII los COli/castes de eficicllcia Hemos seiialado que los contrastes de eficiencia necesilan imponer una relaci6n ricsgo-rendimiento especifica, por 10 que resulta imposible conduir inequivoca~ mente que el mcrcado cs eficicn te 0 no rcspccto a un determinado conjunlo de informacion. A modo de e}emplo prcscntamos un contrastc sobre eI comportamienlo de las empresas que realizaron una oferla publica de venia (or y) en el mercado bUfsatil est~dounidense entre 1970 y 1990 Y que se debe a Loughran y Ritter (1995). En particular, se ana1ir..a eI comportamienlo de 4.753 emprcsas que salieron a BoIs.1, utiliz.1ndo los rcndimicntos di.1rios desde eI di.1 siguiente de producirse !a ory hasta 3 0 5 anos despues (756 0 1.260 dias mas larde). La tasa porcentual de rendimiento correspondiente a una estralegia que consisle en comprar y mantener 1.1 empresa j que s., le a Bolsa desde el momento inicial ha sta la fc.:::ha final T, que en los resultados que prcsent.1mos cs 5 .1rios despues de dicha salida, viene dada por:

(ii) l.Ji

[9.201

donde 5 hace referencia a la fecha de salida y Rj/ es el rendimienlo de la empresa j eneldial. Una vez que se ha calculado el rendimiento de la expresi6n [9.20[ para cada una de las emprcsas que cfectUan una OPY, podemos conslruir una ca rlera con todas e!Jas, teniendo en cuenta cviden temcn te que cada una de elIas sale en una {ceha T diferen te, pero que para todas elIas cakulamos el rendimien lo durante los 5 anos posleriores a Ja fecha T [9.21[

donde II es el numero de empresas que salieron a Bolsa en la muestra disponible. Para conocer su comportarniento necesitamos una mues/m de control sobre la cual poder comparar los resul tados del grupo de empresas que ha reaJizado una OPV. En otTas palabras, para dccidir si la inversi6n en la emprcsa media que ha Ilevado a cabo una OI'Y ha obtenido un rendimiento superior 0 inferior a su rendimiento exigible dado su riesgo, necesitamos compararlo con el de un grupo de empresas altemativo que tengan el mismo riesgo que las que efectlian una Ory. Una fonna de hacerloessuponerque el tamano de las empresas, seglinsu capitaliz.lci6n bursfitil, representa una buena medida del riesgo individual. Asi, Loughran y Ritter c1asifican a todas las empresas que 110 realizaron ninguna salida a Bolsa en los ultimos 5 arios segun su capitali7..aci6n burs.itil a 30 de diciembre de cada ano muestral. La cmpresa con la capitalizaci6n burs."\til mas proxima (pcm mas clevada) que la empresa que hace una OrY es escogida como parte de la muestra de control. Para este grupo de empresas se vuelven a ca1cular las expresiones [9.20] y [9211.

Una vez que las dos mucslras cslan fonnadas y los rcndimienlos de lodos s us componenlcs calculados durante los 5 anos siguientcs a la Ory, podemos obtener la denommilda "riqueza relativa" pa ra cada ai'io, defmida como el cociente entre la riqueza del final del pcriodo conseguida poT man lener una cartera de em presas que salcn a Bolsa sobrc las que no 10 hacen pcro tiencn una capitalizad6n similar:

L:" RR '"

(1 + Rjr )

"'~:~'~~~ L: (i + Rhr)

.. ,

[9.22)

donde 111 cs cl niimcro total de cmprcsas que fonnan la mucstra de controL Si esIe codcntc fuese mayor que 1 (menor que I), las empresas que realizan una Or y habrian oblenido una rentabilidad superior (inferior) durante los 5 anos de ana !isis a la lograda por empresas de similar capitalizaci6n , Los resultados a pareccn en cl cuadro 9.3. 9 Cuadro 9.3. Comportamienlo de las empresas del NY SE que efeduaron una oferta publ ica de venta (OPV) entre 1970 y 1990 durante tos 5 alios posteriores a su salida a Bo Lsa. AN-OS

O I'V (en 'Yo)

M UESTRA DE CONTROL (en % )

RIQ UEZA RELATIVA

1970

-2M

0.67

1971

- 46.3 -31.6

0.64

1972

- 18.2

6.1 33.4

1973

0.8

104.4

0.49

1974

234.4

173.0

1.22

1975

117.9

127.3

0.%

1976

259.4

205 .0

1.18

1977

173.8

234.0

0.82

1978

217.9

227.0

0.97

1979

52.6

193.1

052

>980

-2.\

188.0

0-"

1981

14.9

194.7

1982

76.7

137.6

0" 0.74

>983

3.8

67.2

0.62

1984

44.0

82.2

0.79

• Resultad06 similan.'S se enronlraron 3.J\o!; dcspu6 de Ia ",lid •• Eloisa.

0.61

u. euidrncin ''''pir;"", u"a j,.rrod",;,:Wn (c_ 9) I 385 Cuadro 9.3. (Continuadon ) AN OS

OPV (en 'Y. )

MUE STRA DE CONTROL (e n "4)

RIQ UEZA RElATI VA

1'"

9,5

58,6

0,69

198

9,3

33.4

0.82

1987

6,2

14,0

0.93

1988

SQ,8

603

1989

. ".

",

1.13

1990

22,7

42,7

0,8

1970-90

15,7

66,4

0,70

1,15

La conclusi6n de! cuadro 9.3 pareee ev iden te. Las empresas que realizaron una QPV duran te dichos anos presentan unos resultados sorprendentemente inferiores a las empresas de similar tamano que no efele de los re (41.6)

1.431

1,614

9.75

- 0.23

Quimicas Y pelroleos

14.24 (25.3)

7.83 (25.2)

1.052

0.889

4.69

0."

5 1.237 1344

1.58'

1991

0.'" 0.84S 0,861 0,949

1992 1993 1994 1995 1996

0.996 0,915 0.864 0,793 0.774

0,776 1.361 0,848 1.363

0.643 0.68' 0,736 0.'" 0,862

1.196 1,187 1.37' 1979

"130 1981 1982 1983

19" 1985 1986

1987 1988 198'1

19.,

0.856 L3J5 0.'" 1,357 O}" 1.352

1.181 1.320

L380 1.408 1.355

0,829 0,768 0.733

0,n8 0,755 0,677 0,527 0.35<

0,813 1,117

0.2711

1,246 1,181 0.971

L338

2.007 2,189

1.280

L844

1.402 1,542 1581 1.316

1.731 1,467 1,265 1.400

0,939

1.269 1.336 1.191 1,192

1,475 1.277 1.60<

1.220 I .159 1.211 1.1 1.369

"" 1,4~

L06J 1J42 1232

OM1 OMS

0.n4

o.m 1.166 1.206

0,713 0,667

o.m

1,21 2 1,202

0,752 0,751 0,702 0.755

0.875 01142 0.798 0.756

L09S

0,982

1.035 0,926 0.650 0.7115

LOll

0,737 0,693 0,732

O.W 0.920 0.809

o,nz oem

los sectores bursMik-s no him permaJleddo corlstmrles a 10 largo del tiempo. EI nivel del riesgo bela parece habcr lenido un comporta mien to temporal a 10 largo de los diferentes cidos econ6micos que ha vivido la economia espanola que 110 pued.e calificarse como consta nte. 5i, efeclivamente, el ri esgo beta [uera relativamente estable, tendriamos mas confi anza en el significado de dicho estimador y seria mas sencillo proyectar betas y ser capaces, en definitiva, de predecir rendimien-

£1 conoportam;mto del ri£sgc bel~ (c. 10) / 395

los bursa\ilcs. EI cuadro 10.2 sugiere que 1.1 situaci6n real cs muy diferenle y que induso betas de carteras, como son los seclores utilizados en 1.1 estimaci6n, prescntan scrias oscilacioncs en el liempo. Para analizar con mas detalle c6mo cs el comporlamienlo temporal de las betas se ha dividido el periodo mucstral en cuatro subperiodos de siete anos cada uno y se han cstimado las betas de los 11 sectoresen dichos subpcriodos. Los resultados aparecen en el cuadro 10.3. Este analisis nos permite calcular las difercncias entre las betas de los 11 sectores y entre los diferente5 subperiodos. Asf, observamos en el cuadro 10.3 c6mo los cambios que ha experimentado la beta del sector inmobiliario han sido siempre positivos, reflejando el continuo incremento del riesgo beta que ha v ivido el sector. Sin embargo, otTOS sectores como metak'S basicos y banca han experimentado cambios en los nivdes de sus betas que parccen moversc a 1.1 contra de la situaci6n e.::on6mica general. Sus betas experimenlaron una fuerte caida entre 1975-81 y 1982-88, cuando la prima de riesgo del indice de mercado pas6 de seT igual al- 6.13% (anual) entre 1975 y 1981 aI2O,65% (anual) entre 1982 y 1988. Esta cvoluci6n negativa del nivel del ricsgo beta can relaci6n a la situaci6n contcmporanea de la cconomfa resulta sorprenden te y merece una invcstigaci6n mas formal que la que se discute en cJ cuadro 10.3. Cuadra 10.3. Evolu d6n lemporal de la . bela. de los .n un p'. y ror",laciones p.'" diversos ",tardas son invariabJes en el !iempo. , Reo:uen:lese que esle en''''!'''' ~"S ""Ia ((. 10) I 407

para predecir la matriz de correlaciones entre los rendimienlos de los activos. Elton, Gruber y Urich (1999) realizan este cjercicio para la Bolsa esladounidenS(' y muestran que cI peor metoda de prediccion de 1.15 oorrelaciones es precisamenle la matriz de correlaciones hist6rica. Las oonsccuencias de este resultado son muy imporlanles ya que sugieren que una parte relevante de las oorrelaciones observadas entre los rendimien tos de los activos y que no 51' captura por 1'1 modelo de mercado es puro ruido alea torio. Las correlaciones relevantes pareccn proveni r de las correlaciones enlre los rendimienlos de los aclivos y 1'1 mercado y que vienen representadas por las estimaciones de las belas empleadas en la ecuaci6n \10.11J. En o tras palabras, 1'1 modelo de mercado no 5610 representa un considerable ahorro en los iupUI5 neccsarios para ca1cular rendimicnlos esperados y varianzas de carleras, sino tambien representa una forma indirecla de mcjorar las predicciones de las correlaciones enlre los aclivos. Por li!limo, y una vez que 51' reconoce la imporlancia del modelo de mercado, cabe seiialar que dichos aulores muestran que el metodo de Vasicek para prcdecir betas futuras 1'5, a su vez, 1'1 mejor metoda de prediccion ya que obliene las mcjores prediceiones de las correlaciones entre los activos. 10.4 EI efeclo de l inte rvalo d e es timati o n e n las b e tas Es conocido desde hace bastantes ai\os que los mecanismos de! pJ"C>CeSO de contralaci61l de activos financieros afecL.11l a los precios de dichos activos. Sin embargo, los problemas que las imperfea:iones y friceiones causan en los mercados reales no suelen recibir siempre la alcnci6n adecuada por los analistas I' investigadores. En principia, los modelos de valoraci6n de los capitulos 7 y 8 51' centran en un marco le6rico basado en procesos '·ideales" de generaci6n de ren labilidades. Esta secci6n describe c6mo las fricciones en 1'1 proceso de oonlrataci6n de aclivos fuena a los analistas a Irabajar exdusivamen te con lasas de rendimientos observadas y no necesariamente tasas de rendimientos verdadcras. Estos rendimientos observados reflcjan el impacto de unos factores conocidos como ajl/slcs de Tetraw e n los precios. Nonnalmente, los precios presentados en momentos discrelOS en el tiempo, como un dfa, una semana 0 un mes, represen tan una tran sacei6n ocurrida alea toriamente antes del final de dichos periodos. Asimismo, los inversores contra tan en el mercado bursatil sola men te cuando 1a informacion y los costes de transacci6n han sido suficientemenle compensados. En otras palabras, dadas las comisiones y olro tipo de costes que los inversores tienen que pagar cuando oompran 0 venden en los mercados bursatiles, puede resullar 6ptimo acumular informaci6n de forma que la evaluaci6n se produzca peri6dicamente mas que continuamente. ESla acumulaci6n de noticias producira que las nuevas Iransacciones reflejen, en parte, 1'1 impacto de la an tigua informaci6n. Estos lIamados relmsos elf los prccios inlroduciran un comporlamiento de correlaci6n en los rendimien tos a 10 largo del tiempo de un delerminado activo (aulocorrelacion), aSI como una oorrelacion c ruzada entre los valores individuales e

408 / EOONOMIA FINANClhl