Academia versus heurística: una solución para el inversor particular

ALICANTE. Durante mucho tiempo, la teoría y práctica de la inversión se ha resumido de la siguiente manera. El modelo de valoración de activos financieros (CAPM) demostró que la cartera de mercado era la cartera óptima. El desarrollo y auge de productos de gestión pasiva fue la consecuencia de esta idea. Durante la misma época, el número de inversores institucionales creció de forma importante. Muchos de estos inversores utilizaban la gestión pasiva para conseguir exposición a acciones y bonos. 

Para realizar la asignación utilizaban programas de optimización media-varianza a sabiendas que estos modelos eran muy sensibles a los parámetros (estimación de rentabilidad esperada y covarianza). La razón para utilizar este enfoque era que no existían alternativas y que el modelo resultaba fácil de explicar a aquellos que tomaban las decisiones a la hora de diseñar la política de inversión. Para estimar las rentabilidades, estos inversores se apoyaban en el análisis de series históricas a largo plazo, manifestando así su convicción que la historia reciente podía ser un guía fiable para el futuro.

Las sorpresas llegaron con la crisis de 2008. La supuesta diversificación no ayudó en evitar los malos resultados, pero la culpa no fue enteramente de la asignación de activos, sino más bien de los parámetros de entrada en los modelos de optimización. Al calibrar las rentabilidades esperadas mediante rentabilidades pasadas, los modelos arrojaban un sesgo a la renta variable. Los modelos también promovían activos que parecían en teoría altamente descorrelacionados. Sin embargo, las correlaciones aumentaron significativamente durante la crisis. Al final, la diversificación prometida y la consecuente inmunización a un evento de cola (crisis) nunca llegó.

Hoy en día se ha mejorado en este aspecto. Por un lado, con el uso de métodos bayesianos para la estimación de los parámetros se consiguen unos inputs más robustos (estimadores contraídos, enfoque con visión subjetiva tipo Black-Litterman). Por otro lado, se puede emplear una optimización sujeta a restricciones alternativas, como por ejemplo el valor en riesgo, pérdida esperada de cola o caída máxima. Para la mayoría de los inversores, utilizar estas técnicas para diseñar sus carteras puede ser demasiado enrevesado. Por suerte existen otros métodos menos complejos para el inversor particular, y que se podrían definir como métodos heurísticos.

La primera solución heurística consiste en utilizar parámetros menos sensibles. Un ejemplo sería asumir que todas las rentabilidades esperadas de los activos son iguales. Con ello obtendríamos la cartera de mínima varianza. Otro ejemplo lo encontramos en la cartera equiponderada, donde cada activo tiene la misma ponderación en la cartera. En este último caso nos hallamos ante una cartera no optimizada, es decir que no se encuentra en la frontera eficiente.

La segunda solución heurística es la llamada paridad de riesgo. Consiste en construir una cartera ponderada de tal forma que la contribución al riesgo sea la misma para todos los activos que componen la cartera. Es decir, resulta una cartera equiponderada en términos de riesgo y no en términos de peso porcentual. Se ha demostrado que las carteras con paridad de riesgo se encuentran entre la cartera de mínima varianza y la cartera equiponderada en el plano riesgo-rentabilidad.

Gestión del riesgo

En la optimización clásica de media-varianza el objetivo consistía en conseguir una rentabilidad esperada o captar una volatilidad exante. El objetivo de carteras con paridad de riesgo consiste en asignar un presupuesto de riesgo para cada activo de la cartera. Al igual que con otros enfoques heurísticos, el objetivo de la rentabilidad se deja de lado en favor de la gestión del riesgo, ya sea riesgo de mercado o riesgo de modelo.

Al final es una decisión personal del inversor optar por una asignación más acorde con la teoría o con métodos heurísticos. Estos últimos se emplean en la actualidad con frecuencia en la industria de gestión de activos. Pero si se opta por la heurística y, en particular la paridad de riesgo, conviene saber que existen múltiples formas de definir el riesgo y que cada cual tendrá que elegir de forma subjetiva la que más se adapta a su estilo personal de inversión. Sobre las formas de definir el riesgo para construir carteras bajo este enfoque, trataremos en un futuro artículo.

Marc Leutscher es responsable de inversión, producto y riesgo de la EAF alicantina gCapital Wealth Management

Nota legal:

La presente publicación no supone una recomendación personalizada. Si fuera necesario, acuda a su asesor financiero para implementar la información recogida en el artículo.