VALÈNCIA. El size factor se refiere al exceso de rentabilidad que a largo plazo obtienen las compañías de pequeña capitalización sobre las compañías de elevada capitalización, incluso ajustado por betas u otros factores como value. La prima de size fue descubierta por Banz (1981) cuando demostró que las pequeñas compañías del New York Stock Exchange fueron las que mejor resultado habían desempeñado a largo plazo (desde 1936 hasta finales de los 70), no solo desde el punto de vista de rentabilidad absoluta sino también ajustada al riesgo.
El mundo académico habla de los factores como la construcción de carteras en la que se toman posiciones largas (long) y cortas (short). Por tanto, el size factor es calculado como la diferencia de rentabilidad media anual de una cartera de compañías de baja capitalización vs. una cartera de compañías de elevada capitalización.
Al 'factor tamaño' se le conoce como SMB (Small Minus Big), tal y como es definido por F&F y reconocido en el mundo académico. El size factor ha ofrecido un risk premium positivo, de un 3,3% en el mercado americano (1926-2016). Igualmente es un factor persistente en el tiempo y aunque el ratio Sharpe es más bajo que el resto de factores, sus resultados varían dependiendo de como se defina el universo.
A diferencia del resto de factores que suelen tomar como muestra el 30/30 del universo, en el caso de SMB se toma el 50/50 del universo por capitalización, pero cuando agrupamos carteras por deciles -eligiendo el primer (Low 10) y último decil (High 10) por tamaño o los tres primeros (Low 30) y tres últimos deciles (High 30) para construir las carteras long/short-, nos encontramos que la prima es notablemente más elevada (7,6% anual para Low 10 / High 10 y 5,3% para Low 30/High 30) y sobre todo, este factor es muy efectivo cuando se combina con otros factores small cap-value (F&F modelo 3 factores) y small cap–quality.
Que este factor añada una prima de riesgo del 3,3% y hasta del 7,6% anual es fantástico, y muchos se sentirían atraídos por decantarse hacia el Low Size visto lo visto. Si bien, todo esto hay que cogerlo con pinzas... Muchos inversores se dejan guiar por este tipo de estudio, pero les recomiendo que adapten los casos de estudio académicos a sus particulares situaciones porque de lo contrario...
Voy ahora a hacer algunas variaciones y estudiar de nuevo este factor y para ello utilizaré la herramienta gratuita de backtesting de Zonavalue.com.
Si tenemos en cuenta que nosotros no vamos a poder comprar -como inversores- 700 ni mucho menos 2.100 acciones en nuestras carteras, las conclusiones antes descritas son bastante débiles. Fijaos que hablaba el anterior estudio del primer decil o los tres primeros deciles, es decir, el primer y último 10% o el primer y último 30%. Si contamos con que en EE UU hay unas 7.000 acciones salen portfolios con ese amplio número de acciones que antes comentaba; y si ampliamos el universo de acciones a Europa ya son portfolios más grandes que muchos mercados enteros. Eso no significa que estuviera mal el estudio, sólo significa que sus conclusiones no son aplicables en tu caso si de hacerlo de forma sistemática es de lo que hablamos.
Por ejemplo, si estudio el Low Top 30 frente al High Top 30-SMB, será mucho más realista. Esto parece mucho más lógico pues estoy estudiando las 30 acciones más pequeñas frente a las 30 acciones más grandes, pero no estoy teniendo en cuenta que muchas de ellas, las más pequeñas, no tendrán liquidez, no estarán listadas en brókers y otros impedimentos; además de que serán la mayoría cotizadas por debajo de 1 dólar o equivalente, y sabemos que estas acciones son las que aportan premium. En el estudio anterior también formaban parte del universo de acciones y de las carteras en particular, pero como se diluyen entre muchas acciones, el resultado 'parece' incluso razonable.
Además al usar el primer 10% o 30% en los rankings, listan las acciones ordenadas por tamaño, pero estas van de pequeño a grande, y en el primer 10% muchas de ellas, las últimas especialmente, ya son realmente grandes. Lo mismo pasa al contrario cuando estudian la posición short o corta. Pero, ¿qué pasa si descartamos las empresas que cotizan por debajo de 1 dólar o equivalente y limitamos la capitalización a 100 millones? El resultado será mucho más realista, y estará cerca de lo que tú como inversor podrías llevar a la práctica.
En este caso, usando el Top 30 de los rankings usando el universo de acciones de EE UU, Canadá y Europa -sin contar Suiza-, la prima de riesgo bajaría al -2,93%, es decir, la diferencia entre las pequeñas y las grandes del universo de acciones. Es un portfolio concentrado de 30-30 acciones y, como podéis ver, la prima de riesgo de buscar empresas pequeñas es negativa. Dicho de otro modo, el modelo tienen un alpha negativa.
Como veis no todo es lo que parece porque lo que en un principio nos decía que debíamos invertir en pequeñas empresas si queríamos añadir una prima de riesgo de entre un 3,3% a un 7,6% al año sobre la rentabilidad media, va y resulta que en la práctica te hubiera restado cerca de un -3% anual. Esto mismo sucede con muchos otros factores, cuando el inversor cautivado por ciertos ratios que ha leído de sus autores favoritos los pone en práctica “a pelo”. Los resultados suelen ser frustrantes y aquí tenéis la razón.
Mi recomendación es el uso de herramientas de backtest para testar, con sentido, lo que queráis poner en práctica. Una alternativa, como decía al principio, es usar con cabeza el tamaño. Si buscamos empresa infravaloradas (value factor) y de calidad (quality factor) en combinación con el low size encontramos entonces cosas interesantes, pero no debemos de olvidar las bases de la inversión.
Por ejemplo, un estudio que compre el Top 30 del ranking de empresas con más bajos EV/FCF y más altos ROIC, que a su vez tengan un cash flow operativo positivo y tamaño entre 300 millones y 2.000 millones, nos dará una rentabilidad media anual del 19,34% CAGR en los últimos 15 años de estudio (2004-2018), para el universo de acciones de EE UU, Canadá y Europa -sin contar Suiza- y descartando las penny stocks; así tendría sentido.
Espero que os haya gustado.
José Iván García es cofundador de Kau Markets EAFI