Consideraciones prácticas de la asignación de activos basada en factores de riesgo ·...

*Xiaowei Kang trabajó como Director Senior de Investigación y Diseño de Índices hasta abril de 2014 Junio 2014

RESEARCH

COLABORADORES

Xiaowei Kang, CFA*

Daniel Ung, CFA, CAIA, FRM

Investigación y Diseño de Índices [email protected]

Consideraciones prácticas de la asignación de activos basada en factores de riesgo Mucho se ha escrito acerca de las deficiencias del enfoque tradicional de la asignación de activos. Las políticas tradicionales de asignación de activos pueden caracterizarse habitualmente por una asignación de activos relativamente estática y por la diversificación en todos los componentes de la clase de activos. Como los retornos de las clases de activos están impulsados en gran medida por factores de riesgo comunes como el crecimiento y la inflación, las carteras equilibradas tradicionales pueden estar diversificadas de manera deficiente, con un sesgo de crecimiento procíclico que puede llevar a declinaciones y pérdidas significativas en caso de turbulencia en el mercado. Con estos antecedentes, ha habido un cambio emergente, especialmente entre inversionistas institucionales, hacia una asignación de activos más dinámica, que gira sobre la diversificación a través de factores de riesgo.

Dicho esto, la mayoría de las carteras de inversión todavía están construidas sobre la base de una exposición directa a clases de activos y, hasta ahora, puede que no sea posible para los inversionistas aplicar un marco de asignación de activos basado en factores para implementar sus decisiones a nivel de la política. Por este motivo, se necesitaban soluciones más prácticas con el fin de permitir a los inversionistas incorporar potencialmente factores de riesgo en el proceso de construcción de la cartera mientras se adecuaban a las restricciones y procesos de inversión existentes.

Exactamente cómo deberían incluirse los factores de riesgo en el proceso de construcción de la cartera es aún un área de investigación incipiente y se está debatiendo intensamente entre los profesionales. Si bien existen numerosos documentos de investigación que exploran este tema, tienen la tendencia a ser teóricos, y es por este motivo que este documento tiene un foco más fuerte sobre los aspectos prácticos de la implementación. Más que proporcionar respuestas definitivas, aquí apuntamos a compartir nuestras reflexiones sobre este tema, siguiendo los comentarios aportados por los profesionales y los debates que tuvieron lugar en eventos de mesa redonda de clientes que organizó S&P Dow Jones Indices para promover el diálogo con expertos de la industria.

En este documento, revisamos tres enfoques, de construcción, de cartera basada en factores de riesgo, y, utilizando estudios de caso simplificados, analizamos el fundamento de inversión del enfoque, y comentamos las cuestiones a las que debería darse consideración. En primer lugar, este documento analiza el uso de la paridad de riesgo sobre el nivel de clase de activo como un enfoque para reducir potencialmente la concentración de riesgos de acciones en una cartera tradicional, equilibrada. A continuación, examinamos cómo los retornos pueden mejorarse potencialmente o cómo el riesgo puede reducirse potencialmente al adoptar estrategias beta alternativas—es decir, las estrategias diseñadas para capturar tanto la exposición beta de las clases de activo individuales y los factores sistemáticos (como el valor). Luego de eso, evaluamos la factibilidad de utilizar carteras de primas de riesgo, que implica tomar posiciones largas/cortas, apuntar a factores sistemáticos—una estrategia usada por algunos inversionistas como una alternativa de bajo costo a otras estrategias de retornos absolutos. Por último, resumimos nuestras reflexiones sobre las tendencias en esta área.

Estrategia de paridad del riesgo basada en clase de activo

El viejo refrán de “la diversificación es el único almuerzo gratuito en las inversiones” no podría ser más verdadero. Esto se demostró claramente durante la crisis financiera. Muchos comentaristas creían que la diversificación fracasó durante la crisis financiera, ya que las carteras de inversión que se consideraban equilibradas resultaron no serlo.

INVESTIGACIÓN

mailto:[email protected]

S&P Dow Jones Indices | Consideraciones prácticas de la asignación de activos basada en factores de riesgo Junio 2014

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Esto se debe a que los enfoques convencionales de diversificación que se basan en dividir el capital en varias clases de activos para alcanzar la diversificación, sin tener en cuenta la composición de los riesgos subyacentes y el hecho de que las acciones, que habitualmente son mucho más volátiles que la renta fija, tienden a dominar y contribuyen más al riesgo total.

Para abordar esta alta concentración del riesgo, algunos profesionales han sugerido aplicar las estrategias de paridad de riesgo a las clases de activos, usando ya sea un enfoque pasivo o activo. Los enfoques activos en general requieren un rebalanceo activo superior de la exposición de la cartera a los factores de riesgo clave, como el crecimiento económico y la inflación, con el fin de alcanzar un rendimiento coherente en toda una diversidad de entornos económicos. Los enfoques pasivos, por el contrario, pueden implementarse al asignar un presupuesto de igual riesgo a cada una de las clases de activos.

Caso de estudio

Para comenzar, construimos una cartera de paridad de riesgo basada en seis clases de activos (como representantes de algunos factores de riesgo clave) que incluían acciones de EE. UU., acciones de mercados emergentes, bonos del Tesoro, bonos de alto rendimiento, commodities y bienes raíces. Como ilustración, optamos por un enfoque ingenuo utilizando mediciones retrospectivas de volatilidad y correlaciones porque la información podía obtenerse con facilidad y también porque algunas de las estrategias populares en el mercado usan datos históricos.

El Gráfico 1 muestra la exposición de clases de activos de esta estrategia a lo largo del tiempo. A medida que cambiaban las volatilidades y correlaciones, la estrategia ajustó su exposición a las diferentes clases de activos en cuestión cada trimestre, con el fin de equilibrar sus respectivas contribuciones al riesgo. Por ejemplo, cuando las volatilidades y correlaciones de los activos riesgosos aumentaron en 2008, la estrategia aumentó en gran medida su asignación a bonos del Tesoro, pero esta tendencia ha sido revertida desde entonces.

A primera vista, la estrategia ingenua de paridad del riesgo funcionaba bien históricamente, especialmente respecto de otras estrategias basadas en riesgo como las estrategias de igual ponderación, ponderación de la volatilidad y varianza mínima (consultar el Gráfico 2). Durante los últimos 18 años, proporcionó retornos más altos y volatilidad más baja que una cartera hipotética equilibrada, que está compuesta por 50% de acciones, 40% de renta fija y 10% de commodities. De manera similar, su máxima declinación fue más modesta (17.8%), quizás implicando su potencial como estrategia defensiva.

Gráfico 1: Exposición histórica de clase de activo de una estrategia de paridad de riesgo ingenua, retrospectiva

Fuente: S&P Dow Jones Indices LLC. Datos desde diciembre 1995 a diciembre 2013. La cartera hipotética está compuesta por el Barclays US Long Treasury Index, el Barclays US Corporate High Yield Index, el S&P GSCI Total Return, el Dow Jones US Select REIT Index, el MSCI Emerging Markets Index y el S&P 500, y se rebalancea trimestralmente. Los gráficos se proporcionan a fines ilustrativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Este gráfico puede reflejar el rendimiento histórico hipotético. Consulte las Divulgaciones de Rendimiento al final de este documento para obtener más información sobre las clases de activos y los índices que se utilizaron para crear esta cartera hipotética, además de obtener más información respecto de las limitaciones inherentes asociadas con el rendimiento “back-tested”.


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Fuente: S&P Dow Jones Indices LLC. Datos desde diciembre 1995 hasta diciembre 2013. Los gráficos se proporcionan con fines ilustrativos. Todas las carteras hipotéticas de inversión mencionadas arriba están representadas por el Barclays US Long Treasury Index, el Barclays US Corporate High Yield Index, el S&P GSCI Total Return, el Dow Jones US Select REIT Index, el MSCI Emerging Markets Index y el S&P 500, y se rebalancean trimestralmente. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Este gráfico puede reflejar el rendimiento histórico hipotético. Consulte las Divulgaciones de Rendimiento al final de este documento para obtener más información sobre las clases de activos y los índices que se utilizaron para crear esta cartera hipotética, además de obtener más información respecto de las limitaciones inherentes asociadas con el rendimiento “back-tested”.

Cuestiones de implementación a considerar

Si bien el concepto de una estrategia de paridad de riesgo es simple, existen desafíos prácticos asociados con su implementación. En particular, a la mayoría de los inversionistas institucionales les puede resultar poco práctico implementar la paridad de riesgo al nivel de la política en general basada en los componentes de clases de activos.

Desajuste entre las clases de activos y los factores de riesgo: Las clases de activos son normalmente representantes deficientes de los verdaderos factores de riesgo como el crecimiento y la inflación. Por lo tanto, las carteras de paridad de riesgo que se construyen usando componentes de clases de activos pueden no alcanzar la verdadera paridad de riesgo en términos de los factores de riesgo subyacentes. Muchos activos de riesgo están expuestos a un conjunto similar de factores macroeconómicos comunes, y es fundamental comprender a qué exposición cada clase de activo contribuye antes de incluirla en la cartera de inversión. Una vez seleccionada, es igualmente importante examinar la exposición resultante de la cartera y determinar si cumple con los objetivos de inversión. Claramente, es improbable que las carteras en las cuales la mayoría de los activos tienen sesgos similares obtengan beneficios de diversificación, especialmente en crisis donde las correlaciones del retorno tienen la tendencia a moverse uno después del otro.

Los supuestos y riesgos subyacentes: El diseño de las estrategias de paridad de riesgo es tal que los activos que contribuyen con un riesgo menor son favorecidos a costa de aquellos que contribuyen con un riesgo más alto. Esto significa que, al aplicarse en todas las clases de activos donde existe una gran dispersión de la volatilidad, tales estrategias tendrán un sesgo hacia los activos con volatilidad estructural más baja, y esto explica por qué existe una fuerte inclinación hacia la renta fija en una cartera con asignaciones tanto de renta variable como de renta fija. Esto puede no ser deseable para algunos inversionistas, ya que aumenta el riesgo de duración de la cartera. Además cabe destacar que, debido a la sobreponderación o posición apalancada en renta fija, el rendimiento histórico de muchas estrategias de paridad de riesgo ha sido impulsado durante dos décadas de un mercado de bonos alcista, impulsado por tasas de interés en declive permanente. Sin embargo, en un entorno récord de tasas de interés bajas, el potencial para aumentar las tasas de interés puede tener un impacto negativo sobre el rendimiento de estas estrategias, como se evidenció en la primera mitad de 2013.

Además, inherente a estas estrategias es el supuesto de que los inversionistas no tienen una opinión firme acerca de los retornos esperados. Si bien este supuesto puede ser más razonable dentro de una clase de activos eficaz, puede no aplicarse tan bien a todas las clases de activos. Por este motivo, es posible que los inversionistas con opiniones firmes sobre los retornos de las clases de activos no estén convencidos por el enfoque único percibido del riesgo al examinar las estrategias de paridad de riesgo.

El uso de apalancamiento puede ser inviable: Habitualmente, las estrategias de paridad de riesgo usan el apalancamiento para aumentar la asignación a renta fija. Cuando estas estrategias se implementan, puede ser poco práctico para algunos inversionistas institucionales emplear el apalancamiento a nivel de la política en general. Nos encontramos con que las asignaciones a tales estrategias multiactivos con frecuencia se hacen como parte de la canasta de inversiones alternativa de los inversionistas.

Beta alternativo como componentes de la cartera

Históricamente, las estrategias de índices de capitalización de mercado se habían utilizado como un medio eficaz para capturar el beta del mercado, mientras los gestores activos se utilizaban para generar alfa. En los años recientes, sin embargo, la frontera entre alfa y beta se ha vuelto mucho más borrosa. En lugar de ver sus opciones de estrategia de inversión como perteneciente a una categoría o a la otra, los inversionistas están considerando un continuo de opciones, desde las estrategias tradicionales ponderadas por capitalización de mercado en un extremo hasta

Gráfico 2: Rendimiento histórico de la estrategia de paridad de riesgo ingenua

Métrica 50% acciones/40% renta fija/10% commodities

Estrategia de igual

ponderación

Estrategia de ponderación de

volatilidad

Estrategia de contribución igual al

riesgo

Estrategia de varianza mínima

Retorno total (%) 7.2 8.8 9.1 9.0 8.0

Volatilidad (%) 8.8 11.5 9.2 7.9 7.1

Ratio de Sharpe 0.51 0.54 0.70 0.80 0.75 Declinación máxima (%) -32.4 -40.7 -28.7 -17.8 -12.5


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estrategias administradas activamente en el otro, con una mezcla de las dos en el medio. Esto en parte surge del reconocimiento de que los factores de riesgo sistemático históricamente han explicado la mayoría de los retornos de largo plazo de la cartera y que una significativa porción del alfa que proporcionan los gestores activos puede ser atribuida a un puñado de factores de riesgo. Este es el motivo por el cual existe tanto interés en los así llamados “beta alternativo” o “beta inteligente”, que se están imponiendo como una elección creíble que se encuentra entre el alfa y el beta (consulte el Gráfico 3).

Esta tendencia se manifiesta claramente en la reciente encuesta elaborada por State Street Global Advisors,1 en la cual 42% de los 300 inversionistas institucionales encuestados dejaron en claro su compromiso con la asignación de parte de sus carteras al beta alternativo, mientras que otro 24% declaró su interés en hacerlo en el corto plazo.

Gráfico 3: Alfa, beta y estrategias beta alternativas en un continuo de opciones de inversión

Fuente: S&P Dow Jones Indices LLC.

Existen muchos motivos por los que las estrategias beta alternativas han crecido en popularidad. Un motivo es que algunos inversionistas perciben que los índices de ponderación por capitalización de mercado son ineficaces y piensan que la manera en que están construidos entra en conflicto con su filosofía de inversión. Sin embargo, encuestas más recientes han implicado que el impulsor más importante proviene de inversionistas que parecen estar disgustados con el rendimiento y costos de sus gestores activos. Estos inversionistas tienen la tendencia de optar por una alternativa más económica en un esfuerzo por alcanzar un rendimiento ajustado según el riesgo más alto sin recurrir a gestores activos.

Desmitificar las estrategias beta alternativas

El aumento de interés en estrategias beta alternativas también ha estado acompañado por una proliferación de estos índices en casi todas las clases de activos principales, que comprende acciones, renta fija y commodities. En acciones y commodities, las estrategias beta alternativas normalmente capturan riesgos sistemáticos. En acciones, estos riesgos sistemáticos incluyen la pequeña capitalización, el valor, la baja volatilidad, el momentum y la calidad. Mientras tanto, en commodities, los riesgos incluyen la curva, el valor y el momentum. Por el contrario, el desarrollo de estrategias beta alternativas de renta fija aún está en su infancia, y los desarrollos hasta ahora se han concentrado en los índices basados en fundamentos que sobreponderan a los emisores soberanos con mejor fortaleza fiscal y emisores corporativos con menor riesgo crediticio, en contraposición a los índices tradicionales de bonos ponderados por capitalización, que otorgan las ponderaciones más altas a los emisores más endeudados.

En términos generales, la mayoría de las estrategias beta alternativas apuntan a lograr una mejora en el retorno o la reducción del riesgo (o ambos) y, en general, la estrategia que los inversionistas eligen depende de sus objetivos de inversión. El Gráfico 4 clasifica las estrategias beta alternativas de acciones bien conocidas en categorías impulsadas por el riesgo y las impulsadas por el retorno. Por un lado, las estrategias impulsadas por el retorno normalmente apuntan a mejorar los retornos a través del sesgo hacia factores fundamentales específicos, mientras que las estrategias impulsadas por el riesgo se concentran en la reducción del riesgo. Mirando las estrategias impulsadas por el riesgo, las estrategias de baja volatilidad y varianza mínima reducen la volatilidad de la cartera ya que mantienen acciones de beta más bajo. Sin embargo, tales carteras en ocasiones pueden estar concentradas e incurrir en riesgos idiosincráticos más altos que el mercado en general. Por comparación, las estrategias como las de igual ponderación,

1 Consulte “Advanced Beta Comes of Age”, 2014.

Beta

Riesgos de mercado

Beta alternativo

Factores de riesgo sistemático

Alfa

Habilidades puras del gestor

Nuevos mercados (Acceso eficiente)

Nuevas estrategias (Exposición transparente)

Bajo costo Escaso

Innovación del Índice


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contribución de igual riesgo y diversificación máxima pueden reducir los riesgos específicos a las acciones y alcanzar potencialmente mejor diversificación.


Caso de estudio

Para demostrar los beneficios potenciales del uso de estrategias beta alternativas como componentes de carteras, construimos una cartera hipotética con una asignación del 40% en acciones de baja volatilidad con el objetivo de reducir el riesgo, y 60% en índices small cap, de valor, momentum y calidad con el fin de mejorar el desempeño. De modo similar, creamos una cartera beta alternativa de commodities con ponderación de 40% en el S&P GSCI Risk Weight, que es un índice basado en contribución de igual riesgo de cinco sectores de estos productos, y ponderación del 60% en curva, valor y momentum de commodities. Todos los componentes aquí están representados por índices de commodities y acciones sólo en posiciones largas.

Gráfico 5: Beta alternativo como componentes en la asignación de activos


Fuente: S&P Dow Jones Indices LLC. Datos de diciembre 1995 a diciembre 2013. Los gráficos se proporcionan con fines ilustrativos. La cartera beta de acciones está representada por el Barclays US Long Treasury Index, el Barclays US corporate High Yield Index, el S&P GSCI Total Return Index, el Dow Jones US Select REIT Index, el MSCI Emerging Markets Index y el S&P 500. La cartera beta alternativa de acciones está representada por el S&P 500 Low Volatility Index, el S&P SmallCap 600, el RAFI US 1000 Index, una estrategia de momentum basada en el S&P 500 y una estrategia de calidad basada en el S&P 500. La cartera beta de commodities está representada por el S&P GSCI Total Return. La cartera beta alternativa de commodities se basa en el S&P GSCI Risk Weight, el S&P GSCI Dynamic Roll Total Return, una estrategia de valor basada en el S&P GSCI y el Barclays Commodity Trend Index. La cartera beta de renta fija está representada por el Barclays US Long Treasury Index. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Estos cuadros y gráficos pueden representar el rendimiento histórico hipotético. Consulte las Divulgaciones de Rendimiento al final de este documento para obtener más información sobre las clases de activos y los índices que se utilizaron para crear esta cartera hipotética, además de obtener más información respecto de las limitaciones inherentes asociadas con el rendimiento “back-tested”.

Gráfico 4: Ejemplos de estrategias beta alternativas de acciones Motivación de la estrategia Estrategias Resultado deseado

Impulsada por el riesgo

Baja volatilidad

Varianza mínima

Diversificación máxima

Igual contribución

al riesgo

Igual ponderación

Reducción de la volatilidad Diversificación

Impulsada por el retorno

Índice fundamental

Índice de valor intrínseco

Alto rendimiento por dividendo

Índice de momentum

Índice de calidad

Mejora en los ingresos por rentabilidad

Exposiciones a factores

Gráfico 6: Beta alternativo como componente de asignación de activos

Métrica Beta de la acción

Beta alternativo

de la acción

Beta de commodities

Beta alternativo de commodities

50% beta de acciones/40% beta de renta fija/10% beta de

commodities

50% acciones alt/40% renta fija alt/ 10%

commodities alt

Retorno total (%) 8.1 11.3 3.4 8.5 7.2 9.0

Volatilidad (%) 15.8 13.2 22.7 14.0 8.8 7.4 Ratio de Sharpe (%) 0.35 0.65 0.03 0.41 0.51 0.8

Declinación máxima (%) -50.9 -43.4 -67.6 -46.0 -32.4 -25.1

Valor de la acción

Momentum de la acción

Momentum de los

commodities

Calidad

Small Cap Acciones de baja

volatilidad

Valor de los commodities

Curva de los commodities

Ponderación del riesgo S&P

GSCI


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Las conclusiones del Gráfico 6 muestran que, en promedio, la cartera beta alternativa de acciones mejoró el retorno en aproximadamente un 3.2% por año y redujo la volatilidad en 2.6% por año durante los últimos 18 años. La cartera beta alternativa de commodities tuvo un comportamiento aún mejor con un alza más significativo del retorno y una disminución de la volatilidad sobre el beta tradicional de commodities. En general, la mezcla de la cartera proporcionó un ratio de Sharpe más alto que las carteras pasivas tradicionales.

Admitimos que este ejemplo puede ser bastante simplista en la manera que se combinan los factores, y el objetivo aquí es simplemente destacar los beneficios potenciales del enfoque. Mediante conversaciones con los profesionales de la industria, comprendemos que los inversionistas están mirando en más detalle el uso de estos componentes en la gestión activa; por ejemplo, pueden examinar cómo estos factores pueden combinarse de la mejor manera si existe una visión táctica en cuanto a qué factor será probablemente el que tendrá un buen rendimiento en el mediano plazo.


En general el desarrollo de las estrategias beta alternativas, proporciona opciones adicionales ya que amplía el repertorio de posibilidades con las que los inversionistas pueden construir sus carteras. Eso es especialmente verdadero en América del Norte y Europa, donde se puede acceder a una diversidad de estilos y estrategias de inversión a través de ETFs, fondos, swaps y mandatos separados de manera transparente y de poco costo.

Para inversionistas institucionales, el proceso de invertir en beta alternativo invariablemente comienza por establecer sus objetivos de inversión, seleccionar los factores objetivo, seleccionar las estrategias de índices y las gestiones para llevar a cabo la implementación, y luego construir la cartera además de medir y monitorear el rendimiento de manera permanente (consulte el Gráfico 7). En cada etapa clave de toma de decisiones e implementación existen muchas cuestiones y desafíos que merecen la consideración de los inversionistas que deseen adoptar tales estrategias.

Gráfico 7: Adoptar beta alternativo—Etapas clave de la toma de decisiones y la implementación


Objetivo de inversión y creencias: La adopción de estrategias beta alternativas con frecuencia se relaciona con la filosofía de inversión de una organización. Por ejemplo, considere dos modelos distintos de inversión institucional: el “Modelo Yale” y el “Modelo Noruego”. El Modelo Yale adopta un modelo de endowment de inversión y es particularmente bien conocido por realizar asignaciones sustanciales a las clases de activos alternativas como capital privado, bienes raíces y fondos de cobertura. Esto surge del punto de vista de que la gestión activa es eficaz para generar retornos en estas clases de activos menos eficaces. Por el contrario, el Modelo Noruego tiene una visión bastante divergente y gira en torno a la creencia de que se pueden aprovechar las primas de riesgo de largo plazo para alcanzar retornos de largo plazo. Los inversionistas que suscriben este modelo son, con frecuencia, fervientes seguidores de las estrategias beta alternativas.

Dejando a un lado la filosofía de inversión, otros inversionistas pueden decidir adoptar estrategias beta alternativas debido a sus objetivos y restricciones de inversión. Por ejemplo, estas estrategias pueden ser adecuadas para instituciones que apuntan a utilizar mejor su presupuesto de riesgo, alcanzar diversificación de riesgo o reducir el riesgo de la cartera en general. De manera similar, los inversionistas con un mayor apetito por el riesgo pueden desear emplear estas estrategias como un medio para generar potencialmente retornos más altos.

A pesar de la utilidad potencial de estas estrategias en la asignación de activos, existen desafíos considerables para los inversionistas institucionales que deseen adoptar estrategias beta alternativas. En particular, la adopción de estas estrategias con frecuencia es una decisión más estratégica que táctica y, como consecuencia, hacerlo requiere un alto nivel de compromiso tanto de los comités de inversión como de la junta de directores. Además, como invertir en estrategias beta alternativas implica tomar decisiones de inversión activas mediante los enfoques de implementación pasiva, el proceso de inversión y gobierno es un tanto diferente de la estructura tradicional de gestión activa y pasiva que es común en la mayoría de las instituciones.

Más aún, la implementación exitosa reside en ser capaz de gestionar el riesgo de estas estrategias de manera interna, porque las decisiones de inversión se transfieren de manera eficaz de los gestores activos al equipo interno.

Selección de factores: Al decidir la combinación correcta de factores para un mandato en particular, en general es fundamental para las instituciones determinar minuciosamente el rol del factor investing, y por lo general implica


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establecer objetivos de inversión (como limitar el riesgo de pérdidas), evaluar la estructura interna de gobierno y establecer limitaciones (como mantener un ratio adecuado de financiamiento). Sólo al finalizar esta evaluación sería adecuado evaluar los factores candidatos potenciales. Los factores deben elegirse sobre la base de cómo pueden ayudar a alcanzar los objetivos de inversión mientras se permanece dentro de los límites de las restricciones, como el apetito por el riesgo, las políticas referidas al medio ambiente, aspectos social, de buen gobierno (ESG, por sus siglas en inglés), etc. Debido a la enorme disparidad de las necesidades y restricciones de los diferentes inversionistas, las asignaciones de factores siempre deben estar personalizadas para cada institución.

Los inversionistas también pueden beneficiarse del examen de los fundamentos económicos y de inversión que sustentan cada una de las primas del factor candidato y determinar si los retornos se derivan de las ineficiencias del mercado, sesgos de la conducta del inversionista o de una prima de rebalanceo que se genera a partir de la sistemática venta de los ganadores y compra de los perdedores. Dependiendo del origen de las primas de riesgo, los inversionistas pueden llegar a una conclusión diferente respecto de si es probable que estas primas de riesgo persistan en el futuro.

Una vez seleccionada la combinación aparentemente correcta de factores, otro factor que probablemente determine el éxito de cualquier asignación basada en factores es la sincronización. Esto no es diferente a los enfoques de inversión basados en clase de activo y, si bien la sincronización en las clases de activos es lo suficientemente complicada, es incluso más difícil sincronizar con precisión los factores. Esto es porque ciertos factores pueden sufrir períodos de bajo rendimiento por largos períodos de tiempo. Un buen ejemplo es el bajo rendimiento sostenido de los factores de valor y baja volatilidad durante la burbuja tecnológica impulsada por el momentum de fines de los años 1990. Si bien el interés en este tema abunda, parece que la mayoría de los propietarios de activos no implementan actualmente estrategias de sincronización de factores. Esto puede explicar en parte por qué algunos inversionistas no incluyen estrategias de momentum en sus carteras, ya que estas estrategias dependen más en la sincronización del mercado que otras estrategias.

Dada la dificultad de sincronizar los factores, una manera posible de atenuar la gravedad de los ciclos de los factores es mediante la combinación de una diversidad de estrategias de factor, ya que algunas de ellas tienen baja correlación y no reaccionan a las fuerzas del mercado de manera idéntica. Este es el motivo por el cual un enfoque multifactorial, basado en soluciones a la inversión que toma en cuenta el factor investing está ganando momentum tanto entre inversionistas como defensores de las estrategias beta alternativas, pero cómo mezclar mejor estos factores en diferentes regímenes económicos y ciclos de los factores aún es un área de investigación floreciente.

Selección de estrategias ygestores: Una vez seleccionada la combinación correcta de factores, la etapa siguiente es la implementación, que implica seleccionar las estrategias y gestores adecuados. En términos generales, los inversionistas pueden optar por la implementación pasiva que usa estrategias puramente basadas en reglas (como las estrategias de índice), o la implementación semiactiva, que es sistemática pero todavía permite a los gestores de cartera tener algo de discreción en la construcción de la cartera real.

En vista de la diversidad de enfoques de implementación que las instituciones pueden elegir, no sorprende que el proceso de diligencia debida sea con frecuencia complejo y consuma tiempo. Con mucha frecuencia, los detalles pueden ser difíciles. Los inversionistas deben ser conscientes de las implicancias asociadas con las diferentes metodologías de construcción de cartera y evaluarlas a la luz de la exposición a factores de riesgo.

De igual importancia es la necesidad de reconocer que habitualmente se debe llegar a un compromiso entre inversión y exposición. En la fase de implementación, los inversionistas pueden optar por estrategias que tienen un alto nivel de exposición. Si bien los niveles más altos de exposición a factores puede con frecuencia traducirse en retornos más altos, en general esto llega a costa de la inversión. Más aún, a medida que las estrategias beta alternativas se alejan de los benchmark de capitalización de mercado, puede existir una concentración de sector o inclinaciones de factores secundarios que no se habían esperado.

Es de fundamental importancia comprender las exposiciones secundarias de las estrategias beta alternativas. Por ejemplo, algunas estrategias basadas en valor pueden tener un sesgo de momentum durante determinados períodos, mientras que las estrategias de baja volatilidad pueden involuntariamente estar expuestas a acciones de valor. Los inversionistas pueden buscar analizar cuidadosamente la exposición resultante de sus carteras de manera permanente y adoptar medidas para que estas exposiciones no deseadas se mantengan en un mínimo.

Para ilustrar la importancia de comprender la exposición resultante de las carteras de inversión, creamos una cartera simplificada basada en el S&P 500® que combinaba un 40% de estrategia de baja volatilidad con un 60% esparcido en partes iguales entre estrategias desmall cap, valor, momentum y calidad. Con la ayuda de los modelos de riesgo de Northfield, desglosamos el retorno activo de la cartera combinada. Los resultados del Gráfico 8 muestran que, en comparación con el benchmark, la cartera beta alternativa combinada tiene más exposición a acciones de small cap, alto rendimiento por dividendo y beta más bajo. En términos de exposición a sectores tiene una ligera inclinación hacia las de servicios públicos y se aleja de las compañías tecnológicas.


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Además, también tiene un sesgo hacia la ampliación de la prima de riesgo crediticio, lo que significa que la estrategia hubiera tenido históricamente buenos rendimientos en una economía que tenía rendimientos inferiores o estaba creciendo por debajo de la tendencia. Estas exposiciones podrían no haber sido lo que los inversionistas habían esperado al comienzo, y destaca la necesidad de comprender por completo las características de sus inversiones—en particular, las inclinaciones de factor/industria que tienen sus carteras, el retorno de factores/industrias a lo largo del tiempo y el factor macroeconómico al que están más expuestos.

El análisis mencionado anteriormente puede extenderse a todas las clases de activos y llevarse a cabo a nivel de la cartera total, ya que permite a los inversionistas evaluar la eficacia de sus carteras en general a lo largo del tiempo, con respecto a sus objetivos y restricciones de inversión.

Por último, es importante comprender que no existe una frecuencia óptima a la cual se deba rebalancear la cartera y esta elección es un equilibrio entre la voluntad del inversionista de asumir riesgo y el retorno esperado de la cartera, neto de costos de rebalanceo. En general, según Jaconetti et al (2010), los retornos ajustados por riesgo no son significativamente diferentes si una cartera se rebalancea en forma mensual, trimestral o anual. Sin embargo, los eventos de rebalanceo y los costos de transacción resultantes suben significativamente. En general, los inversionistas pueden querer enfatizar la simplicidad, transparencia y bajos costos de implementación al seleccionar estrategias beta alternativas.

Gráfico 8: Desglose del retorno activo de las estrategias beta alternativas Métrica Benchmark Cartera simplificada

Retorno anualizado (%) 10.9 12.3

Riesgo anualizado (%) 15.6 12.9

Error de seguimiento (%) NA 3.2

Exposiciones activas (respecto del benchmark)

Exposición activa a industrias

Exposición ligeramente más alta a servicios públicos

Exposición ligeramente más baja a tecnología

Exposición macroeconómica activa Exposición a ampliación de prima crediticia

Fuente: S&P Dow Jones Indices LLC y Northfield U.S. Fundamental Equity Model. Las cifras se basan en retornos totales mensuales en USD entre diciembre 1994 y diciembre 2013 del S&P SmallCap 600, una estrategia de momentum aplicada al S&P 500, una estrategia de calidad aplicada al S&P 500, S&P 500 Value Index. Las tablas y gráficos se proporcionan con fines ilustrativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Estos cuadros y gráficos pueden reflejar el rendimiento histórico hipotético. Consulte las Divulgaciones de Rendimiento al final de este documento que se utilizaron para crear esta cartera hipotética, además de obtener más información respecto de las limitaciones inherentes asociadas con el rendimiento “back-tested”.

Construcción de la cartera: Los costos de implementación son consideraciones clave en la etapa de construcción de cartera, y pueden variar significativamente de un inversionista a otro, ya que dependen del tamaño de la inversión en cuestión y cómo se ejecuta la estrategia. En general, más allá de los honorarios por custodia, las comisiones de los gerentes y los costos potenciales de la licencia del índice, es necesario considerar dos tipos de costos de transacción, tanto directos como indirectos. Los costos directos pueden incluir comisiones, aranceles e impuestos, mientras los costos indirectos pueden incluir el diferencial bid/ask, el impacto de mercado y el costo de oportunidad de la negociación bursátil. La mayoría de los inversionistas usan la deficiencia de implementación para medir los costos de transacción totales y tienen en cuenta tanto los costos directos como indirectos.

Para fondos más grandes, si bien los costos directos (especialmente comisiones)2 no son insignificantes, palidecen en importancia al compararlos con los costos indirectos, como los costos de impacto de mercado en los que pueden incurrir los operadores como resultado de deslizamiento que surge de la capacidad de inversión insuficiente. Lamentablemente, estos costos son difíciles de estimar y es probable que cambien de un mes al otro. Comprendemos que algunos participantes del mercado han estudiado estos costos para ver si pueden estimarse

2 En EE. UU., la comisión promedio que se cobra se estimó en 5,5 bps para acciones de gran capitalización y 16,5 bps para acciones de small cap. Esto es muy similar a Europa, donde la comisión promedio era aproximadamente 9,4 bps para acciones de gran capitalización y 11,7 bps para acciones de small cap. (Global Cost Review Q3/2013, ITG Peer Analysis).


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con anticipación, pero han llegado a la conclusión de que es difícil, ya que los costos de impacto del mercado de un período no están relacionados con los de otro período. Esto puede sugerir por qué los inversionistas más grandes en estrategias beta alternativas tienen la tendencia a preferir esquemas de ponderación que retienen alguna clase de vínculo con la capitalización de mercado de las acciones individuales. En general, existe una compensación entre la capacidad de inversión y el grado de exposición a factores. Un esquema de ponderación que está diseñado para obtener tanta exposición como sea posible a un factor determinado, es improbable que tenga una alta capacidad de inversión. Precisamente qué esquema de ponderación deberían elegir los inversionistas dependerá del objetivo de la asignación; una asignación táctica que implique una pequeña cantidad de dinero puede requerir un esquema de ponderación diferente a una asignación estratégica/principal.

Debido a la importancia de los costos de transacción, los inversionistas pueden querer prestar especial atención a la rotación de las estrategias beta alternativas. En pocas palabras, una cartera que sigue a un índice es probable que incurra en altos costos de transacción3 si los integrantes del índice cambian con frecuencia. Por cierto, la rotación anual unilateral de una cartera puede ser 5 a 10 veces más alta que su contraparte ponderada por capitalización de mercado, y esto puede afectar significativamente el costo de replicar las estrategias de índice. En una cartera multifactorial, algunos de estos costos pueden reducirse a través de cruces internos de negociaciones bursátiles; es decir, donde algunas de las órdenes de compra y de venta para estrategias de factor se compensan entre sí. De esta manera, los costos de ejecución totales pueden reducirse. Para beneficiarse de los ahorros de costos asociados con los cruces internos, sería necesario o bien estructurar las diferentes inversiones como un único mandato o sincronizar las fechas de rebalanceo de las diferentes estrategias.

A medida que la adopción de estrategias beta alternativas sigue ganando impulso, se están haciendo preguntas acerca de si la capacidad de inversión de algunas estrategias puede verse afectada negativamente en el futuro. Algunos comentaristas piensan que tal situación sería improbable porque las estrategias beta alternativas representan una porción relativamente pequeña de los activos bajo administración en la industria. Por cierto, las estimaciones de BlackRock de activos bajo administración de los ETF beta alternativos de EE. UU. eran aproximadamente de 175 mil millones de dólares.

Medición del rendimiento y monitoreo: El monitoreo permanente del rendimiento es indispensable para asegurar que las estrategias beta alternativas elegidas cumplen con las expectativas y objetivos del inversionista y, como se observó anteriormente, esto implicaría examinar la exposición total a factores de la cartera, los sesgos de sector y si tiene alguna exposición secundaria a factores macroeconómicos.

Primas de riesgo como componentes de la cartera

Durante los próximos años, la adopción de estrategias beta alternativas debería continuar acelerándose. Junto con este momentum, también parece haber un creciente interés en invertir en primas de riesgo directamente. La diferencia entre estrategias beta alternativas y las de primas de riesgo principalmente tiene que ver con la exposición a la beta del mercado. En esencia, las estrategias beta alternativas sólo tienen posiciones largas con exposición tanto al mercado como a factores, pero el riesgo de las carteras basadas en estas estrategias aún parece estar dominado básicamente por la beta del mercado. Por el contrario, las estrategias de primas de riesgo a las que nos referimos en este documento son estrategias largas/cortas que apuntan a separar los factores de riesgo sistemático del riesgo de mercado en general. Según Bender et al (2010), las correlaciones entre muchas primas de riesgo han sido históricamente bajas, y una cartera de primas de riesgo puede representar un nuevo enfoque a la diversificación de cartera.

Caso de estudio

Para demostrar esto, construimos una cartera que consiste en 10 primas de riesgo de liquidez tomando posiciones largas sobre diferentes estrategias beta alternativas y compensándolas respecto de su correspondiente benchmark con el fin de intentar aislar el factor tanto como sea posible. Obviamente, una cartera larga-corta construida de esta manera, no captura las exposiciones neutrales a la beta4, pero podría ser más fácil y más económico de implementar. Para las acciones, tomamos posiciones largas en índices desmall cap, baja volatilidad, valor, momentum y calidad y, simultáneamente, tomamos una posición corta en el benchmark. De manera similar, paralos commodity, tomamos posiciones largas en tres primas de riesgo—curva, valor y momentum—a través de índices largos-cortos decommodity. Por último, para renta fija, representamos la prima de riesgo crediticia tomando posiciones largas en bonos corporativos de alto rendimiento de EE. UU. y tomando posiciones cortas en letras del Tesoro de EE. UU., y representamos la prima de plazo tomando una posición larga en bonos del Tesoro de EE. UU. de larga duración y una posición corta en letras del Tesoro de EE. UU. Seleccionamos estas primas de riesgo en particular porque son bien comprendidas y relativamente fáciles de implementar.

3 El costo directo de replicación depende del mercado y las estrategias en cuestión, y pueden variar entre 10 bps y 50 bps en cada lado. 4 A efectos de este debate, hemos optado por no debatir la construcción de carteras que apuntan a “factores puros” mediante el uso de técnicas de optimización porque, si bien los inversionistas obtienen una alta exposición a los factores, es improbable que haya suficiente capacidad para cualquier inversión significativa.


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Gráfico 9: Rendimiento histórico de primas de riesgo seleccionadas

Clase de activo Prima de riesgo Prima anual (%) Volatilidad (%) Ratio de información Declinación máxima (%)

Acciones

Small cap 2.7 11.2 0.24 -42.4

Baja volatilidad 1.5 11.0 0.14 -44.8

Valor 2.6 5.7 0.46 -18.4

Momentum 4.1 9.2 0.45 -23.9

Calidad 4.1 5.5 0.75 -14.5

Commodity

Curva 8.4 7.9 1.06 -18.3

Valor 6.9 12.6 0.55 -29.3

Momentum 9.0 10.7 0.84 -16.8

Renta fija Prima crediticia 2.2 11.1 0.20 -43.8

Prima de plazo 2.6 11.2 0.24 -22.4 Fuente: S&P Dow Jones Indices LLC, Barclays. Datos de diciembre 1995 a diciembre 2013. La prima de small cap se basa en una posición larga en el S&P SmallCap 600 y una posición corta en el S&P 500, la prima de baja volatilidad se basa en una posición larga en el S&P 500 Low Volatility Index y una posición corta en el S&P 500, la prima de riesgo de valor se basa en una posición larga en el FTSE RAFI US 1000 Index y una posición corta en el FTSE USA All Cap Index, la prima de riesgo de momentum se basa en tomar una posición larga en una estrategia de momentum basada en el S&P 500 y una posición corta en el S&P 500. La prima de riesgo de calidad se basa en tomar una posición larga en una estrategia de calidad basada en el S&P 500 y una posición corta en el S&P 500. La prima de la curva de commodities se basa en tomar una posición larga en el S&P GSCI Dynamic Roll y una posición corta en el S&P GSCI Total Return. La prima de valor de commodities se basa en tomar una posición larga en una estrategia de valor en el S&P GSCI y una posición corta en el S&P GSCI. La prima de riesgo de momentum de commodities se basa en tomar una posición larga en el Barclays Commodities Trend Index Total Return y una posición corta en el S&P GSCI Total Return. La prima de crédito se basa en tomar una posición larga en el Barclays US Corporate High Yield Bond Index y una posición corta en el Barclays US Treasury 1-3 Years Index y la prima de plazo se basa en una posición larga en el Barclays US Treasury 20+ Years Index y una posición corta en el Barclays US Treasury 1-3 Years Index. Los gráficos se proporcionan con fines ilustrativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Consulte las Divulgaciones de Rendimiento al final de este documento para obtener más información respecto de las limitaciones inherentes asociadas con el rendimiento “back-tested”.

Los resultados del Gráfico 9 indican que, en promedio, si bien estas primas de riesgo rindieron retornos sustanciales históricamente, sus volatilidades y declinación máxima también fueron notablemente altas y fueron susceptibles a largos períodos de bajo rendimiento. Como ejemplo, las máximas declinaciones de los factores de small capy baja volatilidad fueron altas, alcanzando 42.4% y 44.8%, respectivamente, durante el período examinado.

Un aspecto más positivo es que la correlación entre las primas de riesgo tuvo la tendencia de ser históricamente baja, como se muestra en el Gráfico 10, y la correlación por pares promedio entre primas de riesgo fue casi cero. Todavía más destacable fue que permaneció baja incluso durante la crisis financiera. Esto está en claro contraste con la correlación por pares promedio entre clases de activos, que fue aproximadamente 0.25 para el período completo, pero aumentó a 0.35 durante la crisis financiera.

Gráfico 10: Correlación histórica de las primas de riesgo seleccionadas

Correlación por pares entre primas de riesgo Correlación por pares entre clases de activo

Período completo 0.02 0.25

Junio 2007-Junio 2012 -0.01 0.36 Peores pérdidas mensuales del S&P 500 0.01 -

Fuente: S&P Dow Jones Indices LLC, Barclays. Datos desde diciembre 1995 a diciembre 2013. Los gráficos se proporcionan con fines ilustrativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.

Del debate anterior se desprende que el concepto de una cartera de primas de riesgo es acerca de la diversificación de factores de riesgo de baja correlación. Para ilustrar esto, reunimos una cartera hipotética que consiste de estas 10 primas de riesgo de liquidez basadas en una metodología de paridad de riesgo y la comparamos con una cartera equilibrada tradicional que comprende 50% de acciones, 40% de renta fija y 10% de commodities. Los resultados del Gráfico 12 muestran que la volatilidad de la cartera de primas de riesgo fue relativamente baja durante el período completo, con una declinación máxima del 2.9%. Esto se compara favorablemente con la cartera equilibrada, que fue 3.5 veces más volátil y tuvo una declinación de más del 32%. Si la volatilidad de la cartera de primas de riesgo fuera escalada al mismo nivel que la de la cartera equilibrada, la cartera de primas de riesgo apalancada hubiera alcanzado un excedente de rentabilidad mucho más alto (15.1% por año en comparación con 4.5% por año).

Aparte del retorno generado por la cartera (consulte el Gráfico 11), es igualmente interesante observar que la correlación de la cartera de primas de riesgo con las acciones fue -0.1 durante el período completo y esto puede ser consecuencia de tener una baja exposición a riesgos beta de mercado tradicionales. Algunos inversionistas institucionales ya han comenzado a realizar asignaciones en estrategias de primas de riesgo como una alternativa de bajo costo a las estrategias de retorno absoluto.


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Gráfico 11: Rendimiento histórico de una cartera hipotética de primas de riesgo creada basada en la ponderación de paridad de riesgo

Fuente: S&P Dow Jones Indices LLC, Barclays. Datos de diciembre 1995 a diciembre 2013. La cartera de 50% acciones/40% renta fija/10% commodities está representada por el Barclays US Long Treasury Index, el Barclays US corporate High Yield Index, el S&P GSCI Total Return, el Dow Jones US Select REIT Index, el MSCI Emerging Markets Index y el S&P 500. La cartera de primas de riesgo está representada por una posición larga en el S&P SmallCap 600 y una posición corta en el S&P 500; una posición larga en el S&P 500 Low Volatility Index y una posición corta en el S&P 500; una posición larga en el FTSE RAFI US 1000 Index y una posición corta en el FTSE USA All Cap Index; una posición larga en una estrategia de calidad basada en el S&P 500 y una posición corta en el S&P 500, una posición larga en el S&P GSCI Dynamic Roll y una posición corta en el S&P GSCI Total Return; una posición larga en una estrategia de valor en el S&P GSCI y una posición corta en el S&P GSCI, una posición larga en el Barclays Commodities Trend Index Total Return y una posición corta en el S&P GSCI Total Return Index, una posición larga en el Barclays US Corporate High Yield Bond Index y una posición corta en el Barclays US Treasury 1-3 Years Index, una posición larga en el Barclays US Treasury 20+ Years Index y una posición corta en el Barclays US Treasury 1-3 Years Index. Los gráficos se proporcionan con fines ilustrativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Estos cuadros y gráficos pueden reflejar el rendimiento histórico hipotético. Consulte las Divulgaciones de Rendimiento al final de este documento para obtener más información respecto de las limitaciones inherentes asociadas con el rendimiento “back-tested”.

Gráfico 12: Comparación del rendimiento y el riesgo en diferentes estrategias

Métrica 50% acciones/40% renta fija/10% commodities

Estrategia multiactivos de paridad de riesgo

50% acciones alt/40% renta fija alt/10% commodities

alt

Cartera de primas de riesgo

Excedente de rentabilidad (%) 4.5 6.3 6.3 4.2

Volatilidad (%) 8.8 7.9 7.4 2.5

Ratio de Sharpe (%) 0.51 0.80 0.85 1.71 Declinación máxima (%) -32.4 -17.8 -25.1 -2.9

Fuente: S&P Dow Jones Indices, Barclays. Datos de diciembre 1995 a diciembre 2013. Los gráficos se proporcionan con fines ilustrativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Estos cuadros y gráficos pueden reflejar el rendimiento histórico hipotético. Consulte las Divulgaciones de Rendimiento al final de este documento para obtener más información respecto de las limitaciones inherentes asociadas con el rendimiento “back-tested”.


Desde un punto de vista teórico, el concepto puede parecer atractivo y hemos presenciado el lanzamiento de productos de retorno absoluto basados en la combinación de primas de riesgo en diferentes clases de activos. Sin embargo, su rendimiento ha sido hasta ahora variada y puede subrayar los desafíos asociados con la implementación de tales estrategias en la práctica.

Todas las cuestiones identificadas previamente también afectan la implementación de estrategias de primas de riesgo. Además, los siguientes asuntos deben tomarse en cuenta.

Venta en corto: Las estrategias de primas de riesgo larga-corta hacen un uso extensivo de la venta al descubierto y el apalancamiento. Sin embargo, puede convertirse prohibitivo o incluso imposible vender en corto valores en tiempos de crisis, según lo ilustran los diferenciales de préstamo del S&P 500, S&P MidCap 400® y S&P SmallCap 600® como se muestra en el Gráfico 13. En general, los diferenciales de préstamo de los valores reflejan la diferencia entre la tasa de financiamiento y la tasa promedio de préstamo de los valores para el índice accionario de referencia. Se utilizan para aproximar el costo verdadero del préstamo. Evidentemente, cuanto menos líquida


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sea una acción, más alto ha sido el costo potencial del préstamo históricamente. Además, es posible que algunos inversionistas en determinados países no tengan permitido utilizar derivados para tomar posiciones cortas. Sin derivativos, implementar una posición corta puede ser costosa e impráctica.

Gráfico 13: Diferenciales de préstamo de valores para el S&P 500, S&P MidCap 400 y S&P SmallCap 600

Fuente: S&P Dow Jones Indices LLC. Datos desde mayo 2006 hasta agosto 2013 e incluye el S&P 500 Security Lending Spread, el S&P 600 Security Lending Spread y el S&P 400 Security Lending Spread. Las tablas y gráficos se proporcionan con fines ilustrativos y estos índices han sido ahora discontinuados. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.

Altos costos de transacción: El uso extensivo de la venta en corto y el apalancamiento, junto con la necesidad de rebalanceo regular dada la naturaleza volátil de los factores, y la baja capacidad de algunos factores, puede llevar a altos costos de transacción que pueden mermar los retornos de estas estrategias de primas de riesgo.

Correlaciones inestables entre factores: Una de las piedras angulares que subyacen el concepto de estrategias de primas de riesgo es la baja correlación entre factores. Sin embargo, la correlación de factores puede ser volátil e inestable. El Gráfico 14 muestra que las correlaciones de tres años consecutivos de cuatro factores. La correlación entre small cap y valor accionario varió entre -0.13 y 0.66. Además, las correlaciones históricas de retorno pueden no ser tan significativas en el futuro porque las relaciones entre los diferentes factores cambian a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si los inversionistas comienzan a perseguir a los mismos factores con grandes cantidades de activos, como resultado, la correlación entre factores puede cambiar.

Diseño de esquemas de ponderación adecuados: Algunas de las estrategias sistemáticas de primas de riesgo, incluido nuestro caso de estudio, siguen esquemas simples de ponderación, como el de igual ponderación, ponderación de volatilidad o ponderación de paridad de riesgo, porque son generalmente retrospectivos y pueden resultar en la sobreponderación de factores que tienen rendimientos inferiores y la subponderación de factores que tienen rendimientos superiores.


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Gráfico 14: Correlación de tres años consecutivos de cuatro combinaciones diferentes de factores

Fuente: S&P Dow Jones Indices LLC. Datos de diciembre 1995 a diciembre 2013. La prima de small cap se basa en una posición larga en el S&P SmallCap 600 y una posición corta en el S&P 500, la prima de riesgo de valor se basa en una posición larga en el FTSE RAFI US 1000 Index y una posición corta en el FTSE USA All Cap Index, la prima de riesgo de calidad se basa en tomar una posición larga en una estrategia de calidad basada en el S&P 500 y una posición corta en el S&P 500. La prima de valor de commodity se basa en tomar una posición larga en una estrategia de valor en el S&P GSCI y una posición corta en el S&P GSCI. La prima de momentum de commodity se basa en una posición larga en el Barclays Commodity Trend Total Return Index y una posición corta en el S&P GSCI y la prima de plazo se basa en una posición larga en el Barclays US Treasury 20+ Years Index y una posición corta en el Barclays US Treasury 1-3 Years Index. Los gráficos se proporcionan con fines ilustrativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Consulte las Divulgaciones de Rendimiento al final de este documento para obtener más información respecto de las limitaciones inherentes asociadas con el rendimiento “back-tested”.

Conclusión

En este documento, exploramos tres enfoques para incorporar factores de riesgo a la asignación de activos y la construcción de la cartera. El primer enfoque implicaba la construcción de la asignación de paridad de riesgo basada en clases de activos, la segunda implicaba mejorar los retornos y reducir el riesgo utilizando componentes beta alternativos; y el tercero examinaba la construcción de una cartera de “retornos absolutos” utilizando componentes de primas de riesgo.

A los inversionistas institucionales típicos les puede resultar inviable implementar una estrategia de paridad de riesgo basada en clase de activo a nivel de la política en general, debido al desajuste entre las clases de activos y los factores de riesgo, los supuestos subyacentes y los riesgos de la estrategia, el uso de apalancamiento y el requisito de rebalanceo muy periódico, entre otras cuestiones.

Por el contrario, la inversión basada en factores o en beta alternativa se está convirtiendo rápidamente en una manera viable de incorporar factores a las carteras institucionales. Ilustramos los beneficios potenciales de utilizar estrategias beta alternativas para mejorar el retorno o reducir el riesgo, o ambos, pero enfocamos nuestro debate en los desafíos que los inversionistas institucionales podrían enfrentar en el proceso de toma de decisiones y la implementación.

Por último, revisamos el concepto de estrategias de primas de riesgo largo-corto, que algunos inversionistas utilizaban como una alternativa de bajo costo a las estrategias de retorno absoluto. Si bien el concepto puede ser teóricamente atractivo, su naturaleza más compleja y capacidad más baja significa que implementarlas en carteras grandes, institucionales es un desafío significativo. Sin embargo, los profesionales de la industria esperan que haya más interés en este campo en los años venideros.

En resumen, los inversionistas están adoptando cada vez más estrategias beta alternativas y primas de riesgo como componentes en la asignación de activos y la construcción de cartera, pero estas herramientas no eliminan la necesidad de la gestión activa. Es importante tener presente que, si bien la implementación de estas estrategias es pasiva, la selección de la correcta combinación de factores y las estrategias de implementación es un proceso de toma de decisiones activo. Sin embargo, el desarrollo continuo y la adopción de estas herramientas puede ayudar a incrementar la transparencia de los procesos de inversión y reducir costos en la industria de gestión de activos.


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Referencias

Ang, Goetzmann y Schaefer, Evaluation of Active Management of the Norwegian Government Pension Fund – Global (Evaluación de la gestión activa del gobierno noruego del fondo de pensión - Global), 2009 Banerjee y Srivastava, Limiting Risk Exposure with S&P Risk Control Indices (Limitar la exposición al riesgo con los índices de control de riesgo de S&P), 2012 Bhansali et al, The Risk in Risk Parity: A Factor-Based Analysis of Asset-Based Risk Parity (El riesgo en la paridad de riesgo: un análisis basado en factores de la paridad de riesgo basada en activos), 2012 Bender et al., Portfolio of Risk Premia (Cartera de primas de riesgo), 2010 Jaconetti et al, Best practices for Portfolio Rebalancing (Mejores prácticas para el rebalanceo de la cartera), 2010. Kang, Evaluating Alternative Beta Strategies (Evaluación de estrategias beta alternativas), 2012 Ung y Kang, Alternative Beta Strategies in Commodities (Estrategias beta alternativas en commodity), 2013

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Este documento ha sido traducido al español por propósitos de conveniencia únicamente. Si existen diferencias entre las versiones en inglés y español de este documento, la versión en inglés prevalecerá. La versión en inglés está publicada en www.spdji.com.

DIVULGACIÓN DE DESEMPEÑO La fecha de lanzamiento del S&P 500 Low Volatility Index fue el 4 de abril de 2011. La fecha de lanzamiento del S&P SmallCap 600 fue el 28 de octubre de 1994. La fecha de lanzamiento de los S&P Global BMI Indices fue el 31 de diciembre de 1992. La fecha de lanzamiento del S&P GSCI fue el 1 de mayo de 1991. La fecha de lanzamiento del S&P GSCI Dynamic Roll fue el 27 de enero de 2011.

La estrategia de valor de commodity sobre el S&P GSCI se construye al tomar posiciones largas en 18 commodity con el más alto gradiente basado en su curva de futuros y se rebalancea mensualmente.

La estrategia de calidad sobre el S&P 500 se construye al seleccionar el quintil más alto de valores que aparecen en los puestos más altos de la clasificación según su ratio de acumulación, ratio de retorno sobre capital y de apalancamiento financiero.

La estrategia de momentum sobre el S&P 500 se construye al seleccionar el quintil más alto de los valores que están clasificados según el retorno ajustado por riesgo de 6 meses y el retorno ajustado por riesgo de 12 meses.

Las tablas y gráficos se proporcionan con fines ilustrativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Estas tablas y gráficos pueden reflejar el rendimiento histórico hipotético. Toda la información presentada antes de la fecha de lanzamiento del índice está hecha con datos históricos (Back-tested). El rendimiento del “back-test” no es real sino hipotético. Los cálculos del “back-test” se basan en la misma metodología que estaba vigente cuando el índice se lanzó oficialmente. No obstante, debe tenerse en cuenta que los cálculos históricos de un Índice Económico pueden cambiar de un mes al mes siguiente basado en las revisiones de los datos económicos subyacentes utilizados en el cálculo del índice. Los detalles completos de la metodología del índice están disponibles en www.spdji.com. No es posible invertir directamente en un índice.

S&P Dow Jones Indices define diversas fechas para ayudar a nuestros clientes a proporcionar transparencia en sus productos. La fecha del primer valor es el primer día en el cual existe un valor calculado (ya sea en vivo o “back-tested”) para un índice determinado. La fecha base es la fecha en la cual el Índice se establece a un valor fijo para efectos del cálculo. La fecha de lanzamiento designa la fecha en la cual los valores de un índice se consideran por primera vez en vivo: los valores del índice proporcionados para cualquier fecha o período de tiempo antes de la fecha de lanzamiento del índice se consideraran “back-tested”. S&P Dow Jones Indices define la fecha de lanzamiento como la fecha en la cual se hacen conocer los valores del índice al público, por ejemplo mediante el sitio web público de la compañía o su transferencia automática de datos a terceros. Para los índices con la marca Dow Jones introducidos antes del 31 de mayo de 2013, la fecha de lanzamiento (que, antes del 31 de mayo de 2013, era denominada “fecha de introducción”) se fija en una fecha en la cual no se permitieron realizar más cambios a la metodología del índice, pero que puede haber sido anterior a la fecha de divulgación al público.

El rendimiento pasado del Índice no es indicador de resultados futuros. La aplicación prospectiva de la metodología utilizada para construir el Índice puede no resultar en un rendimiento comparable a los mostrados por el “back-test”. El período de “back-test” no corresponde necesariamente con la historia completa disponible del índice. Consulte el documento de metodología disponible en www.spdji.com para obtener más detalles acerca del índice, incluyendo la manera en la cual que se rebalancea, el momento en que se realiza dicho rebalanceo, los criterios para las incorporaciones y eliminaciones, además de todos los cálculos del índice.

Otra limitación de utilizar la información “back-test” es que el cálculo del “back-test” está en generalmente preparado con el beneficio de la retrospección. La información del “back-test” refleja la aplicación de la metodología y la selección de los componentes del índice en retrospectiva. Ningún registro hipotético puede explicar por completo el impacto del riesgo financiero en las operaciones reales. Por ejemplo, existen numerosos factores relacionados con los mercados de renta variable, de renta fija o de commodities en general que no pueden, y no han sido tomados en cuenta en la preparación de la información del índice que se presenta, todo lo cual puede afectar el rendimiento real.

Los retornos del índice mostrados no representan los resultados de las transacciones reales de activos/valores invertibles. S&P Dow Jones Indices LLC mantiene el índice y calcula los niveles y rendimientos mostrados o analizados, pero no gestiona los activos reales. Los retornos del índice no reflejan el pago de ningún costo de transacción ni costo de ventas que un inversionista puede pagar para comprar los valores subyacentes del índice o los fondos de inversión que pretenden seguir el rendimiento del Índice. La imposición de estos costos y cargos ocasionaría que el rendimiento real y del “back-test” de los valores/fondos fueran más bajos que el rendimiento mostrado. Para dar un ejemplo sencillo, si un índice tuvo un retorno del 10% sobre una inversión de US $100,000 por un período de 12 meses (o US $10,000) y un cargo real basado en activos del 1.5% se impuso al final del período sobre la inversión más el interés acumulado (o US $1,650), el retorno neto sería 8.35% (o US $8,350) para el año. Durante un período de tres años, un cargo anual del 1.5% tomado al final del año asumiendo un retorno del 10% por año resultaría en un rendimiento bruto acumulado de 33.10%, un cargo total de US $5,375, y un retorno neto acumulado del 27.2% (o US $27,200).

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Consideraciones prácticas de la asignación de activos basada en factores de riesgo ·...

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