Resúmenes Lecturas Prueba 2 Finanzas I

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Resúmenes	Lecturas	Prueba	2	Finanzas	I	
	
“The	Capital	Asset	Pricing	Model:	Theory	and	Evidence.”	(Fama	y	French)	
	
El	CAPM	marca	el	nacimiento	de	la	“Asset	Pricing	Theory”.	Cuatro	décadas	más	tarde,	el	CAPM	continúa	siendo	
ampliamente	utilizado	en	aplicaciones;	su	atracción	es	que	ofrece	predicciones	sobre	cómo	medir	el	 riesgo	y	 la	
relación	entre	éste	y	el	retorno	esperado.	Lamentablemente,	existen	problemas	empíricos	para	el	CAPM,	los	que	
reflejan	fallas	teóricas	y	la	dificultad	de	implementar	los	tests	válidos	del	modelo.	Estas	fallas	del	CAPM	implican	
que	las	aplicaciones	del	modelo	sean	inválidas.			
	
LA	LÓGICA	DEL	CAPM	
El	CAPM	se	construye	a	partir	del	modelo	de	portafolio	de	Markowitz.	En	su	modelo,	un	inversionista	selecciona	
un	portafolio	en	el	tiempo	(t-1),	que	genera	un	retorno	de	t.	El	modelo	supone	que	los	inversionistas	son	aversos	
al	 riesgo,	 y	 cuando	eligen	entre	 los	portafolios,	 ellos	 solo	 se	 enfocan	en	 la	media	 y	 varianza	del	 retorno	de	 su	
inversión.	Los	inversionistas	eligen	los	portafolios	eficientes	de	media-varianza,	de	la	siguiente	manera:	
1. Minimizando	la	varianza	del	retorno	del	portafolio,	sujeto	al	retorno	esperado.	
2. Maximizando	el	retorno	esperado,	sujeto	a	la	varianza.	
Entonces,	el	enfoque	de	Markowitz	es	usualmente	llamado	“Modelo	de	media-varianza”.	
El	 modelo	 de	 portafolio	 provee	 una	 condición	 algebraica	 para	 los	 portafolios	 de	 media-varianza.	 El	 CAPM	 la	
transforma	 en	 una	 predicción	 testeable	 sobre	 la	 relación	 entre	 riesgo	 y	 retorno	 esperado	 identificando	 un	
portafolio	que	debe	ser	eficiente	si	 los	precios	de	 los	activos	son	para	aclarar/despejar	el	mercado	de	todos	 los	
activos.	
Sharpe	y	Lintner	agregaron	dos	supuestos	claves	al	modelo	de	Markowitz	para	identificar	un	portafolio	que	debe	
ser	eficiente	en	el	sentido	de	media-varianza.	
1. Acuerdo	completoà	los	inversionistas	están	de	acuerdo	en	la	distribución	de	retornos	de	activos	desde	t-
1	a	t,	y	esta	será	la	distribución	con	que	los	retornos	del	modelo	se	especifican.	
2. Pedir	prestado	y	prestar	a	una	tasa	de	libre	de	riesgoàmisma	para	todos	los	inversionistas.	
						
Oportunidades	de	inversión:	
																																		E(R	)	
	
	
	
	
	
	
																														Rf	
	
	
	
	
	
	
En	la	figura	anterior,	el	eje	horizontal	(desviación	estándar),	representa	el	riesgo	del	portafolio.	Al	añadir	Rf	(tasa	
libre	 de	 riesgo),	 se	 forma	 una	 línea	 recta.	 En	 la	 otra	 línea	 recta,	 en	 el	 tramo	 entre	 Rf	 y	 g,	 se	 representan	
combinaciones	de	préstamos	sin	riesgo	e	inversión	positiva.		
Los	 puntos	 a	 la	 derecha	 de	 g	 en	 la	 línea	 representan	 préstamos	 a	 la	 tasa	 libre	 de	 riesgo,	 con	 los	 ingresos	 del	
endeudamiento	utilizados	para	aumentar	la	inversión	en	la	cartera	g.		
En	 resumen,	 los	portafolios	que	combinan	préstamos	sin	 riesgo	con	algún	portafolio	de	 riesgo	g	se	 trazan	a	 lo	
largo	de	una	línea	recta	desde	Rf	hasta	g.	
Para	obtener	las	carteras/portafolios	de	media-varianza-eficientes	disponibles	con	préstamos	libres	de	riesgo,	se	
pasa	 una	 línea	 desde	 Rf	 hacia	 la	 cartera	 de	 tangencia	 T.	 Entonces	 podemos	 ver	 que	 todos	 los	 portafolios	
Frontera	eficiente		de	
media-	varianza	con	
activos	libres	de	riesgo	
	
a	
1
	
	
	 	
	
	
2
eficientes	 son	 combinaciones	 del	 activo	 libre	 de	 riesgo	 (préstamos	 sin	 riesgo)	 y	 una	 sola	 cartera	 de	 tangencia	
riesgosa,	T.	Este	resultado	clave	es	el	"teorema	de	separación"	de	Tobin.	
La	línea	de	golpe	del	CAPM	ahora	es	recta.	Con	un	acuerdo	total	sobre	la	distribución	de	los	retornos,	todos	los	
inversionistas	ven	el	mismo	conjunto	de	oportunidades	y	combinan	el	mismo	portafolio	riesgoso	T	con	préstamos	
sin	riesgo.	Dado	que	todos	poseen	el	mismo	portafolio	de	activos	riesgosos,	este	será	el	de	valor	de	mercado	de	
activos	riesgosos.		
Al	 valor	 de	 cada	 activo	 riesgoso	 en	 el	 portafolio	 tangente	 lo	 llamamos	 M	 ("mercado").	 Además,	 se	 debe	
establecer	 la	 tasa	 libre	 de	 riesgo	 (junto	 con	 los	 precios	 de	 los	 activos	 de	 riesgo)	 para	 despejar	 el	mercado	 de	
préstamos	sin	riesgo.	
En	 resumen,	 las	 suposiciones	 de	 CAPM	 implican	 que	 el	 portafolio	 de	mercado	M	debe	 estar	 en	 la	 frontera	 de	
mínima	 varianza	 si	 el	 mercado	 de	 activos	 se	 despeja.	 Esto	 significa	 que	 la	 relación	 algebraica	 para	 cualquier	
portafolio	de	mínima	varianza	debe	mantenerse	para	el	portafolio	de	mercado.		
N	activos	riesgososà	E(Ri)	=	E(RZM)+	[E(RM)	—	E(RZM)]β iM		(Condición	de	mín.	varianza	para	M)	
	
E(RZM	)àretorno	esperado	de	activos	que	tienen	β=0	(retorno	no	correlacionado	al	retorno	de	mercado).		
βàmide	la	sensibilidad	del	retorno	de	los	activos	a	la	variación	al	retorno	de	Mercado.	
Es	el	 riesgo	de	 la	covarianza	del	activo	 i	en	M	medido	en	 relación	con	el	 riesgo	de	covarianza	promedio	de	 los	
activos,	que	es	solo	la	varianza	del	rendimiento	del	mercado.		
En	 términos	 económicos,	 þiM	 es	 proporcional	 al	 riesgo	 que	 cada	 dólar	 invertido	 en	 el	 activo	 i	 contribuye	 al	
portafolio	de	mercado.	
(Beta	de	mercado)	β iM	=	cov(Ri,	RM)	/	o2(RM)	
Utilizaremos	 el	 supuesto	 de	 préstamos	 libres	 de	 riesgo	para	 encontrar	 el	 E(RZM).	 El	 rendimiento	 de	 un	 activo	
riesgoso	no	está	correlacionado	con	el	 rendimiento	del	mercado	(su	beta	es	cero).	Tal	activo	riesgoso	no	tiene	
riesgos	en	el	portafolio	de	mercado	en	el	sentido	de	que	no	contribuye	en	nada	a	la	varianza	del	rendimiento	del	
mercado.	
Cuando	hay	préstamos	 sin	 riesgo,	 el	 rendimiento	 esperado	de	 los	 activos	que	no	están	 correlacionados	 con	el	
rendimiento	 del	 mercado,	 E	 (RZM),	 debe	 ser	 igual	 a	 la	 tasa	 libre	 de	 riesgo,	 Rf.	 La	 relación	 entre	 el	 retorno	
esperado	y	beta	se	convierte	en	la	conocida	ecuación	de	CAPM	de	Sharpe-Lintner.	
(Sharpe-Lintner	CAPM)	E(Ri)	=	Rf	+	[E(RM)	—	Rf)]þiM	
Los	préstamos	libres	de	riesgo	son	una	suposición	irreal.	Fisher	Black	desarrolla	una	versión	del	CAPM	sin	estos,	si	
no	que	con	activos	riesgosos.	Entonces,	en	la	figura,	el	inversionista	(sin	activos	Rf)	selecciona	portafolios	entre	el	
tramo	a-b	de	la	frontera	eficiente	de	media-varianza.	El	portafolio	resultante	será	el	de	mercado.		
La	diferencia	del	retorno	esperado	y	el	beta	de	mercado	entre	la	versión	de	CAPM	de	Black	y	la	de	Sharpe-Lintner	
es	lo	que	dicen	de	E(RZM).La	de	Black	dice	que	éste	debe	ser	menor	al	retorno	esperado	de	mercado,	entonces	el	
beta	es	positivo.	En	la	otra	versión,	E(RZM)	debe	ser	la	tasa	de	interés	libre	de	riesgoà	Rf.		
El	portafolio	de	mercado,	que	es	parte	de	 los	portafolios	eficientes	elegidos	por	 los	 inversionistas,	no	suele	ser	
eficiente.		
La	 ecuación	 de	 CAPM	que	 relaciona	 los	 retornos	 de	 activos	 esperados	 con	 sus	 betas	 de	mercado	 es	 solo	 una	
aplicación	al	portafolio	de	mercado	de	la	relación	entre	el	retorno	esperado	y	el	portafolio	beta	que	se	mantiene	
en	cualquiera	de	media-varianza-eficiente.	La	eficiencia	del	portafolio	del	mercado	se	basa	en	muchos	supuestos	
poco	 realistas,	 incluido	 el	 acuerdo	 completo	 y	 el	 préstamo	 sin	 riesgo	 sin	 restricciones	 o	 las	 ventas	 cortas	 de	
activos	riesgosos.	Pero	todos	los	modelos	interesantes	implican	simplificaciones	poco	realistas,	por	lo	que	deben	
probarse	contra	los	datos.	
	
PRIMERAS	PRUEBAS	EMPÍRICAS	
Las	pruebas	del	CAPM	se	basan	en	tres	 implicaciones	de	 la	 relación	entre	el	 rendimiento	esperado	y	el	beta	de	
mercado.	Primero,	 los	 retornos	esperados	de	todos	 los	activos	están	 linealmente	relacionados	con	sus	betas,	y	
ninguna	 otra	 variable	 tiene	 un	 poder	 explicativo.	 En	 segundo	 lugar,	 beta	 es	 positivo,	 lo	 que	 significa	 que	 el	
rendimiento	 esperado	 del	 portafolio	 del	 mercado	 excede	 el	 rendimiento	 esperado	 de	 los	 activos	 cuyos	
rendimientos	no	están	correlacionados	con	el	rendimiento	del	mercado.	Tercero,	en	la	versión	Sharpe-Lintner	del	
modelo,	los	activos	no	correlacionados	con	el	mercado	tienen	rendimientos	esperados	iguales	a	la	tasa	de	interés	
libre	de	riesgo,y	el	beta	es	la	rentabilidad	esperada	del	mercado	menos	la	tasa	libre	de	riesgo.	La	mayoría	de	las	
pruebas	de	estas	predicciones	usan	regresiones	de	corte	transversal	o	series	de	tiempo.		
	
Tests	Sobre	Las	Primas	De	Riesgo	
Las	 primeras	 pruebas	 de	 regresión	 de	 corte	 transversal	 se	 centran	 en	 las	 predicciones	 del	modelo	 de	 Sharpe-
Lintner,	específicamente	en	 la	relación	entre	el	rendimiento	esperado	y	el	beta	del	mercado.	El	modelo	predice	
que	 la	 intersección	 en	 estas	 regresiones	 es	 la	 tasa	 de	 interés	 libre	 de	 riesgo,	 Rf,	 y	 el	 coeficiente	 en	 beta	 es	 el	
rendimiento	esperado	en	el	mercado	que	excede	la	tasa	libre	de	riesgo,	E	(RM)	-	Rf.	
Se	producen	errores	de	medición	y	un	sesgo	a	la	baja	en	las	estimaciones	de	mínimos	cuadrados	ordinarios.	
Para	mejorar	la	precisión	de	los	betas	estimados,	los	investigadores	trabajan	con	portafolios,	en	lugar	de	valores	
individuales.	Dado	que	los	rendimientos	esperados	y	las	beta	del	mercado	se	combinan	de	la	misma	manera	en	las	
carteras,	 si	 el	 CAPM	 explica	 los	 rendimientos	 individuales,	 también	 explica	 los	 retornos	 de	 portafolios.	 Las	
estimaciones	 de	 beta	 para	 portafolios	 diversificados	 son	 más	 precisas	 que	 las	 estimaciones	 para	 valores	
individuales.	Por	 lo	tanto,	el	uso	de	portafolios	en	 las	 regresiones	de	 la	sección	transversal	de	 los	 rendimientos	
promedio	en	las	betas	reduce	los	errores.	Sin	embargo,	la	agrupación	reduce	el	rango	de	betas	y	reduce	el	poder	
estadístico.	Para	mitigar	este	problema,	 los	 investigadores	clasifican	valores	en	beta	al	 formar	portafolios.	Este	
procedimiento	de	clasificación	ahora	es	estándar	en	las	pruebas	empíricas.		
Fama	y	MacBeth	proponen	un	método	para	abordar	el	problema	de	inferencia	causado	por	la	correlación	de	los	
residuos	 en	 las	 regresiones	 de	 corte	 transversal.	 En	 lugar	 de	 estimar	 una	 regresión	 transversal	 única	 de	 los	
rendimientos	 mensuales	 promedio	 de	 las	 betas,	 estiman	 regresiones	 de	 mes	 a	 mes	 de	 los	 rendimientos	
mensuales	de	 las	betas.	Los	medios	de	series	de	tiempo,	 junto	con	 los	errores	estándar	de	 los	medios,	se	usan	
para	evaluar	si	el	beta	es	positivo	y	si	el	retorno	promedio	de	 los	activos	no	correlacionados	con	el	mercado	es	
igual	al	promedio	de	la	tasa	de	interés	libre	de	riesgo.	En	este	enfoque,	los	errores	estándar	de	la	intersección	y	
pendiente	promedio	están	determinados	por	la	variación	mes	a	mes	en	los	coeficientes	de	regresión,	que	capta	
completamente	los	efectos	de	la	correlación	residual	en	la	variación	de	los	coeficientes	de	regresión,	pero	elude	
el	 problema	 de	 estimar	 las	 correlaciones.	 Las	 correlaciones	 residuales	 son,	 en	 efecto,	 captadas	 mediante	 el	
muestreo	 repetido	 de	 los	 coeficientes	 de	 regresión.	 Este	 enfoque	 también	 se	 convierte	 en	 estándar	 en	 la	
literatura.	
Jensen	fue	el	primero	en	notar	que	la	versión	de	Sharpe-Lintner	de	la	relación	entre	el	retorno	esperado	y	la	beta	
del	mercado	también	 implica	una	prueba	de	regresión	de	series	de	tiempo.	El	CAPM	Sharpe-Lintner	dice	que	el	
valor	 esperado	del	 exceso	de	 rendimiento	de	un	activo	 (el	 rendimiento	del	 activo	menos	 la	 tasa	de	 interés	 sin	
riesgo,	Rit	 -	Rft)	se	explica	completamente	por	su	prima	de	riesgo	CAPM	esperada	(su	beta	multiplicado	por	el	
valor	esperado	de	RMt	-	Rft).		
Esto	implica	que	"el	alfa	de	Jensen",	el	término	intercepto	en	la	regresión	de	series	de	tiempo	será	0	para	cada	
activo.	
Rit	—	Rft	=	ai	+	þiM(RMt	—	Rft)	+	sit						
Las	 primeras	 pruebas	 rechazan	 la	 versión	 de	 Sharpe-Lintner	 del	 CAPM.	 Hay	 una	 relación	 positiva	 entre	 beta	 y	
retorno	promedio,	pero	es	demasiado	"plana".	Las	regresiones	constantemente	encuentran	que	 la	 intersección	
es	mayor	que	 la	 tasa	 libre	de	 riesgo	promedio	 y	 el	 beta	 es	menor	que	el	 retorno	promedio	del	mercado.	 Esto	
también	ocurre	en	pruebas	recientes	de	regresión	de	corte	transversal,	como	Fama	y	French.		
	
Probando	Si	Los	Betas	De	Mercado	Explican	Los	Retornos	Esperados	
Las	 versiones	 Sharpe-Lintner	 y	 Black	 del	 CAPM	 comparten	 la	 predicción	 de	 que	 el	 portafolio	 de	 mercado	 es	
eficiente	 en	 media-varianza.	 Esto	 implica	 que	 las	 diferencias	 en	 el	 rendimiento	 esperado	 entre	 valores	 y	
portafolios	se	explican	por	completo	por	 las	diferencias	en	el	beta	del	mercado.	Esta	predicción	 juega	un	papel	
destacado	en	 las	pruebas	del	CAPM.	En	 los	primeros	trabajos,	el	arma	de	elección	son	 las	 regresiones	de	corte	
transversal.	
En	el	marco	de	Fama	y	MacBeth,	uno	simplemente	agrega	variables	explicativas	a	 las	regresiones	mensuales	de	
retornos	en	beta.	Si	todas	las	diferencias	en	el	retorno	esperado	se	explican	por	beta,	las	pendientes	promedio	en	
las	variables	adicionales	no	deben	ser	confiablemente	diferentes	de	cero.	Claramente,	el	truco	en	el	enfoque	de	
regresión	 transversal	 es	 elegir	 variables	 adicionales	 específicas	 que	 puedan	 exponer	 cualquier	 problema	 de	 la	
predicción	 del	 CAPM	 de	 que,	 debido	 a	 que	 la	 cartera	 del	 mercado	 es	 eficiente,	 los	 valores	 del	 mercado	 son	
suficientes	para	explicar	los	rendimientos	esperados	de	los	activos.	
Entonces,	 los	 resultados	de	Fama	y	MacBeth	son	consistentes	con	 la	hipótesis	de	que	su	proxy	de	mercado	se	
encuentra	en	la	frontera	de	mínima	varianza	
La	hipótesis	de	que	las	betas	del	mercado	explican	por	completo	los	retornos	esperados	también	puede	probarse	
utilizando	 regresiones	 de	 series	 de	 tiempo.	 Si	 el	modelo	 se	mantiene,	 no	 hay	 forma	de	 agrupar	 los	 activos	 en	
carteras	cuyas	intersecciones	sean	diferentes	de	cero.	Por	lo	tanto,	para	probar	la	hipótesis	de	que	los	valores	de	
mercado	son	suficientes	para	explicar	los	rendimientos	esperados,	se	estima	la	regresión	de	series	de	tiempo	para	
un	conjunto	de	activos	(o	portafolios)	y	luego	se	prueba	conjuntamente	el	vector	de	intercepciones	de	regresión	
contra	 cero.	 El	 truco	 en	 este	 enfoque	 es	 elegir	 los	 activos	 (o	 carteras/portafolios)	 del	 lado	 izquierdo	 de	 una	
manera	que	pueda	exponer	cualquier	deficiencia	de	la	predicción	del	CAPM	de	que	las	apuestas	del	mercado	son	
suficientes	para	explicar	el	rendimiento	esperado	de	los	activos.	
	Gibbons,	Ross	y	Shanken	prueban	si	el	proxy	de	mercado	es	el	portafolio	tangente	en	el	conjunto	de	portafolios	
que	 se	 pueden	 construir	 combinando	 el	 de	mercado	 con	 los	 activos	 individuales	 usados	 como	 variables	 en	 las	
regresiones	de	series	de	tiempo.		
	
PRUEBAS	RECIENTES	
Trabajos	recientes	han	cuestionado	incluso	la	versión	de	Black	del	CAPM,	diciendo	incluso	que	la	variación	de	los	
retornos	esperados	no	tiene	relación	con	beta.	
Existe	 diferentes	 estudios	 que	 dan	 conclusiones	 distintas	 al	 CAPM,	 pero	 todos	 en	 el	 mismo	 tema:	 existe	
información	con	respecto	al	ratio	Precio/Retorno	que	el	beta	no	capta.	Esto	no	es	tan	sorpresivo,	ya	que	el	precio	
de	un	 stock	no	depende	 solamente	del	 retorno	que	 va	 a	dar,	 sino	que	 también	del	 retorno	esperado	en	 valor	
presente	que	va	a	dar.	En	resumen,	las	contradicciones	del	CAPM	incluyen	“earning-price,	debt-equity	and	book-
to-market	ratios”	juegan	su	rol	también.	(no	supe	como	traducirlo	para	que	quede	bien).	
Existen	autores	que	dicen	que,	como	el	beta	no	logra	explicar	los	retornos	esperados,	entonces	el	portafolio	de	
mercado	no	es	eficiente	y	el	modelo	del	CAPM	queda	obsoleto.		
	
EXPLICACIONES:	PRECIOS	O	RIESGOS	IRRACIONALES	
Los	que	dicen	que	los	fallos	del	CAPM	son	fatales	se	pueden	dividir	en	dos	grupos:	
Los	primeros	son	 los	“behavioralists”,	dicen	que	stocks	con	altos	precios	“book-to-market”	se	explican	porque	
son	firmas	que	han	caído	en	un	mal	período.	Esto	se	da	porque	los	 inversionistas	tienden	a	sobre-reaccionar	en	
buenos	o	malos	tiempos.		
Los	 segundos	 son	 los	 que	 argumentan	 que	 se	 necesita	 un	 modelo	 más	 complicado,	 ya	 que	 el	 CAPM	 tiene	
demasiados	supuestos	no	realistas.	Por	ejemplo,	el	modelo	de	Merton:	el	ICAPM.	En	este	modelo	las	personas	no	
solo	les	interesa	el	productode	sus	portafolios	al	final	del	período,	sino	que	también	las	oportunidades	que	les	da	
este	portafolio	para	invertir	en	el	futuro.	Al	final,	es	una	extensión	del	CAPM	con	múltiples	factores	de	eficiencia.		
Fama	y	French	proponen	un	modelo	de	tres	factores	para	retornos	esperados,	el	que	depende	especialmente	de	
la	diferencia	entre	diversificar	o	no	portafolios.		(Para	un	mayor	detalle,	pagina	38-39)	
En	este	modelo,	el	alfa	es	siempre	cero.	Este	modelo	actualmente	es	utilizado	bastante	para	buscar	 resultados	
empíricos	que	necesitan	un	modelo	de	retornos	esperados.		
El	principal	problema	de	este	modelo	es	que	fue	creado	para	obtener	resultados	empíricos	solamente,	lo	que	no	
es	realmente	un	problema	fatal.	
Una	 gran	 gracia	 de	 este	modelo	 es	 que,	 para	 algunas	 aplicaciones,	 no	 le	 importa	 la	 razón	 del	 porqué	 falla	 el	
modelo	CAPM,	por	lo	que	se	puede	adaptar	a	ambos	grupos.	
Otro	problema	de	este	modelo	es	que	no	explica	el	“Momentum	Factor”	(si	vas	ganando	en	los	últimos	meses,	
tiendes	a	seguir	ganando	por	un	tiempo).		
Cuando	 uno	 ve	 una	 relación	 positiva	 entre	 movimientos	 de	 dinero	 y	 retornos	 esperados	 que	 no	 puede	 ser	
explicado	por	el	CAPM	o	el	modelo	de	tres	factores,	entonces	no	se	sabe	si	esto	se	da	por	precios	irracionales	o	
un	modelo	que	esta	derechamente	erróneo.		
	
	
	
THE	MARKET	PROXY	PROBLEM	
Roll	dice	que	el	CAPM	nunca	va	a	ser	probado,	ya	que	para	utilizarlo	usamos	proxys,	no	verdaderos	portafolios	de	
mercado,	entonces	el	CAPM	nunca	nos	va	a	decir	nada.	
Los	autores	son	mas	pragmáticos:	si	se	puede	encontrar	un	proxy	en	que	está	en	la	frontera	de	mínima	varianza	
podemos	usar	CAPM.	El	problema	es	que	no	se	ha	podido	encontrar	esta	proxy,	y	los	autores	creen	que	nunca	se	
podrá	encontrar	(basado	en	estudios).	
El	problema	es	que	el	CAPM	es	que	se	crea	una	frontera	con	respecto	a	 los	retornos	promedios,	pero	estos	no	
tienen	realmente	una	relación	con	los	betas.	(mirar	gráfico)	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
CONCLUSIONES		
La	versión	del	CAPM	desarrollada	por	Sharpe	(1964)	y	Lintner	(1965)	nunca	ha	sido	un	éxito	empírico.	En	el	trabajo	
empírico	 inicial,	 la	 versión	 de	 Black	 (1972)	 del	modelo,	 que	 puede	 acomodar	 una	 compensación	más	 plana	 de	
rendimiento	 promedio	 para	 el	 mercado	 beta,	 tiene	 cierto	 éxito.	 Pero	 a	 finales	 de	 la	 década	 de	 1970,	 la	
investigación	 comienza	 a	 descubrir	 variables	 como	 el	 tamaño,	 diversos	 índices	 de	 precios	 y	 el	 impulso	 que	 se	
suman	 a	 la	 explicación	 de	 los	 retornos	 promedio	 proporcionados	 por	 la	 versión	 beta.	 Los	 problemas	 son	 lo	
suficientemente	graves	como	para	invalidar	la	mayoría	de	las	aplicaciones	del	CAPM.	
Por	ejemplo,	los	libros	de	texto	de	finanzas	a	menudo	recomiendan	usar	la	relación	riesgo-rendimiento	CAPM	de	
Sharpe-Lintner	para	estimar	el	costo	del	capital	social.	La	receta	es	para	estimar	una	beta	del	mercado	de	acciones	
y	combinarla	con	la	tasa	de	interés	 libre	de	riesgo	y	 la	prima	de	riesgo	de	mercado	promedio	para	producir	una	
estimación	del	costo	del	capital.	La	cartera	de	mercado	típica	en	estos	ejercicios	incluye	solo	acciones	comunes	de	
los	Estados	Unidos.	Pero	el	trabajo	empírico,	antiguo	y	nuevo,	nos	dice	que	la	relación	entre	el	retorno	beta	y	el	
promedio	es	más	plana	de	lo	que	predice	la	versión	Sharpe-Lintner	del	CAPM.	Como	resultado,	las	estimaciones	
de	CAPM	del	costo	del	capital	para	las	acciones	beta	altas	son	demasiado	altas	(en	relación	con	los	rendimientos	
promedio	 históricos)	 y	 las	 estimaciones	 para	 las	 existencias	 beta	 bajas	 son	 demasiado	 bajas	 (Friend	 y	 Blume,	
1970).	De	manera	similar,	si	el	alto	rendimiento	promedio	de	las	acciones	de	valor	(con	altas	ratios	libro-mercado)	
implica	altas	rentabilidades	esperadas,	las	estimaciones	del	costo	de	capital	de	la	CAPM	para	dichas	acciones	son	
demasiado	bajas.7	
El	CAPM	también	se	usa	a	menudo	para	medir	el	rendimiento	de	fondos	mutuos	y	otras	carteras	administradas.	El	
enfoque,	que	data	de	Jensen	(1968),	es	estimar	la	regresión	de	la	serie	temporal	CAPM	para	una	cartera	y	usar	la	
intercepción	(alfa	de	Jensen)	para	medir	el	rendimiento	anormal.	El	problema	es	que,	debido	a	las	fallas	empíricas	
del	 CAPM,	 incluso	 las	 carteras	 de	 acciones	 administradas	 pasivamente	 producen	 retornos	 anormales	 si	 sus	
estrategias	de	 inversión	 involucran	 inclinaciones	hacia	problemas	de	CAPM	(Elton,	Gruber,	Das	y	Hlavka,	 1993).	
Por	 ejemplo,	 los	 fondos	 que	 se	 concentran	 en	 acciones	 beta	 bajas,	 acciones	 pequeñas	 o	 acciones	 de	 valor	
tenderán	 a	 producir	 rendimientos	 anormales	 positivos	 en	 relación	 con	 las	 predicciones	 del	 CAPM	 de	 Sharpe-
Lintner,	incluso	cuando	los	administradores	del	fondo	no	tienen	talento	especial	para	elegir	ganadores.	
El	CAPM,	al	igual	que	el	modelo	de	cartera	de	Markowitz	(1952,	1959)	en	el	que	está	construido,	es	sin	embargo	un	
tour	de	force	teórico.	Continuamos	enseñando	el	CAPM	como	una	 introducción	a	 los	conceptos	fundamentales	
de	la	teoría	de	carteras	y	fijación	de	precios	de	los	activos,	que	serán	construidos	por	modelos	más	complicados	
como	 el	 ICAPM	 de	 Merton	 (1973).	 Pero	 también	 advertimos	 a	 los	 estudiantes	 que	 a	 pesar	 de	 su	 seductora	
simplicidad,	los	problemas	empíricos	del	CAPM	probablemente	invaliden	su	uso	en	las	aplicaciones.		
“Investor	Sentiment	in	the	Stock	Market.”	(Baker	y	Wurgler)	
	
El	paper	comienza	hablando	de	hechos	que	han	ocurrido	en	el	mercado	de	valores	y	como	cada	uno	de	estos	se	
refiere	a	un	nivel	dramático	o	cambio	en	los	precios	de	las	acciones	que	parece	desafiar	la	explicación	del	modelo	
estándar	de	finanzas.	Según	varias	investigaciones	se	llegó	a	dos	suposiciones:	
1) Los	 inversionistas	están	sujetos	a	sentimientos,	generalmente	son	creencias	sobre	 los	 flujos	de	efectivo	
futuros	y	los	riesgos	de	inversión	que	no	están	justificados	por	los	hechos	en	cuestión.		
2) Apostar	 contra	 inversionistas	 sentimentales	es	 costoso	y	 arriesgado.	Como	 resultado,	 los	 inversionistas	
racionales	(que	arbitran)	no	son	tan	agresivos	al	forzar	 los	precios	a	 los	fundamentos,	como	sugeriría	el	
modelo	estándar.	Por	lo	tanto,	existen	límites	al	arbitraje.	
Este	paper	se	tratará	de	cómo	medir	el	sentimiento	del	inversor	y	cuantificar	sus	efectos.		
Un	enfoque	es	"de	abajo	hacia	arriba",	utilizando	sesgos	en	la	psicología	de	los	inversionistas	individuales,	como	
el	exceso	de	confianza,	la	representatividad	y	el	conservadurismo,	para	explicar	cómo	los	inversores	individuales	
reaccionan	 de	 forma	 insuficiente	 o	 reaccionan	 de	 forma	 exagerada	 ante	 los	 rendimientos	 o	 fundamentos	
anteriores.	 Cuando	 se	 agregan,	 estos	modelos	hacen	predicciones	 sobre	 los	patrones	 en	 el	 sentimiento	de	 los	
inversores	en	todo	el	mercado,	los	precios	de	las	acciones	y	el	volumen.	
Sin	 embargo,	 este	 paper	 se	 enfoca	 en	 el	 sentimiento	 de	 los	 inversionistas	 "de	 arriba	 hacia	 abajo"	 y	 a	 nivel	
macroeconómico.	Los	inversionistas	y	los	mercados	reales	son	demasiado	complicados	como	para	ser	resumidos	
por	 algunos	 sesgos	 seleccionados	 y	 fricciones	 comerciales.	 El	 enfoque	 de	 arriba	 hacia	 abajo	 se	 enfoca	 en	 la	
medición	del	sentimiento	agregado	de	forma	reducida	y	rastrea	sus	efectos	sobre	los	rendimientos	del	mercado	y	
las	 acciones	 individuales	 para	 explicar	 qué	 acciones	 son	 las	 más	 afectadas	 por	 el	 sentimiento,	 en	 lugar	 de	
simplemente	señalar	que	el	nivel	de	precios	de	las	acciones	en	el	agregado	depende	del	sentimiento.	
En	particular,	es	probable	que	las	acciones	de	empresas	de	baja	capitalización,	más	jóvenes,	no	rentables,	de	alta	
volatilidad,	que	no	pagan	dividendos,	o	 las	 acciones	de	empresas	en	dificultades	 financieras	 sean	mayormente	
sensibles	a	la	confianza	de	los	inversionistas	dado	que:	
1)	Estas	categorías	de	acciones	tienden	a	ser	más	difíciles	de	arbitrar	
2)	Son	más	difíciles	de	valorar,	lo	que	hace	crecer	los	prejuicios	y	provoca	que	los	errores	de	valoración	sean	más	
probables.	
- La	 ventajadel	 enfoque	 descendente	 es	 su	 potencial	 para	 incluir	 burbujas,	 bloqueos	 y	 más	 patrones	
cotidianos	en	los	precios	de	las	acciones	de	una	manera	simple,	intuitiva	e	integral.		
- La	ventaja	del	modelo	ascendente	es	proporcionar	microfundamentos	para	la	variación	en	el	sentimiento	
del	inversor	que	el	modelo	de	arriba	hacia	abajo	toma	como	exógena.	
	
EFECTOS	TEÓRICOS	DEL	SENTIMIENTO	DEL	INVERSIONISTA	EN	LAS	ACCIONES	
En	 la	 década	 de	 1980	 apareció	 un	 conjunto	 de	 estudios	 sobre	 el	 sentimiento	 y	 los	 retornos	 de	 las	 acciones	
globales	que	 trataban	de	probar	de	diversas	maneras	 si	 el	mercado	de	valores	en	 su	 conjunto	podría	 tener	un	
precio	 incorrecto.	En	estos	estudios,	el	papel	del	sentimiento	se	dejó	 implícito,	y	 la	evidencia	estadística	no	fue	
por	lo	general	muy	fuerte.	La	previsibilidad	de	los	retornos	de	las	acciones	podría	reflejar	la	corrección	de	errores	
erróneos	 inducidos	por	el	sentimiento	o,	discutiblemente,	el	 riesgo	variable	en	el	 tiempo	o	 la	aversión	al	 riesgo	
que	causa	la	variación	en	el	tiempo	de	los	rendimientos	esperados	de	las	acciones.	
Los	 estudios	más	 recientes	 proponen	 que	 los	 inversionistas	 son	 de	 dos	 tipos:	 arbitrajistas	 racionales	 que	 son	
libres	de	sentimientos	y	comerciantes	irracionales	propensos	al	sentimiento	exógeno,	en	donde	ambos	compiten	
en	el	mercado	y	fijan	los	precios	y	los	rendimientos	esperados.	Pero	los	arbitrajistas	racionales	están	limitados	de	
varias	maneras.	Estos	límites	provienen	de	horizontes	temporales	cortos	o	de	los	costos	y	riesgos	del	comercio	y	
las	ventas	en	corto.	Como	resultado,	los	precios	no	siempre	están	en	sus	valores	fundamentales.	
Las	predicciones	clave	de	este	marco	provienen	de	sus	dos	partes	móviles.	Se	debe	considerar	 la	posibilidad	de	
que	 los	 shocks	 de	 demanda	 basados	 en	 el	 sentimiento	 varían	 entre	 las	 empresas,	mientras	 que	 el	 arbitraje	 es	
igualmente	difícil	en	todas	las	empresas.	
¿Qué	hace	que	algunas	 acciones	 sean	más	especulativas	que	otras?	 La	 característica	 crucial	 es	 la	dificultad	 y	 la	
subjetividad	 de	 determinar	 sus	 verdaderos	 valores.	 La	 incertidumbre	 significa	 que	 el	 efecto	 de	 exceso	 de	
confianza,	representatividad	y	conservadurismo	es	más	pronunciado.	Además,	las	diferencias	de	opinión,	incluso	
cuando	los	inversores	tienen	la	misma	información	básica,	pueden	ser	grandes.	Los	cambios	a	lo	largo	del	tiempo	
en	estos	sesgos	son	lo	que	llamaríamos	cambios	en	la	propensión	a	especular.	
El	punto	clave	es	que,	en	la	práctica,	los	mismos	valores	que	son	difíciles	de	valorar	también	tienden	a	ser	difíciles	
de	 arbitrar.	 Por	 lo	 tanto,	 como	 conclusión:	 las	 acciones	más	 sensibles	 al	 sentimiento	 del	 inversor	 serán	 las	 de	
empresas	más	jóvenes,	más	pequeñas,	más	volátiles,	no	rentables,	sin	dividendos,	angustiadas	o	con	un	potencial	
de	 crecimiento	 extremo	 (o	 empresas	 que	 tienen	 características	 análogas).	 Por	 el	 contrario,	 las	 acciones	 "tipo	
bonos"	estarán	menos	impulsadas	por	el	sentimiento.	
	
El	“balancín”	del	sentimiento	
	
El	eje	x	ordena	acciones	de	acuerdo	a	lo	difícil	que	son	para	valorar	y	arbitrar.		
El	eje	y	mide	los	precios,	con	P	*	que	denota	valores	fundamentales.	
Luego,	las	líneas	ilustran	las	hipótesis	básicas	sobre	cómo	las	valoraciones	de	las	acciones	se	ven	afectadas	por	los	
cambios	 en	 el	 sentimiento.	 El	 alto	 sentimiento	 debería	 estar	 asociado	 con	 altas	 valoraciones	 de	 acciones,	
particularmente	para	las	acciones	que	son	más	difíciles	de	valorar	y	para	el	arbitraje.	El	sentimiento	bajo	funciona	
en	la	dirección	inversa.	En	ausencia	de	sentimiento,	se	supone	que	las	existencias	tienen	un	precio	correcto	en	P*.	
Una	pregunta	que	surge	es	dónde	ubicar	el	punto	de	cruce	de	este	balancín.	Un	caso	es	que	no	existe	punto	de	
cruce	 (la	 línea	 de	 alto	 sentimiento	 se	 encuentra	 completamente	 por	 encima	 o	 por	 debajo	 de	 la	 línea	 P	 *	 sin	
sentimiento).	Y	otro	caso	(Figura	1)	donde	los	precios	de	acciones	particularmente	seguras	y	fáciles	de	arbitrar	en	
realidad	están	inversamente	relacionados	con	el	sentimiento.	Aquí	el	efecto	del	sentimiento	en	las	rentabilidades	
agregadas	se	silenciará	porque	las	acciones	no	se	mueven	todas	en	la	misma	dirección.	
El	resto	del	artículo	revisa	algunas	pruebas	empíricas	con	respecto	a	tres	aspectos	críticos	de	la	Figura	1.	
- Primero,	se	discute	cómo	se	puede	medir	empíricamente	el	sentimiento	de	los	inversionistas.	
- En	 segundo	 lugar,	 se	 preguntan	 si	 las	 acciones	 más	 especulativas	 y	 más	 difíciles	 de	 arbitrar	 son	 más	
sensibles	 al	 sentimiento,	 en	 el	 sentido	 de	 que	 sus	 precios	 cotizan	 más	 con	 un	 índice	 de	 cambios	 de	
opinión.	
- En	 tercer	 lugar,	 se	 investiga	 si	 los	 niveles	 actuales	 de	 confianza	 de	 los	 inversores	 predicen	 los	
rendimientos	futuros	a	medida	que	disminuye	el	sentimiento	o	cuando	las	fuerzas	de	arbitraje	finalmente	
se	acumulan	para	corregir	las	fallas.	
	
Eliminando	otras	explicaciones	
Los	modelos	clásicos	de	desacuerdo	basado	en	el	riesgo	y	el	comportamiento	hacen	predicciones	distintas	sobre	
la	pendiente	de	la	línea	de	valoración	global.	En	los	modelos	de	fijación	de	precios	basados	en	el	riesgo	depende	
de	su	exposición	al	 riesgo	y	del	 rendimiento	esperado	en	el	mercado	de	valores	en	su	conjunto.	 ¿Qué	 implican	
estos	modelos	para	 las	pruebas	de	predictibilidad	de	 retorno?	 Incluso	 si	 los	 valores	 especulativos	 y	 difíciles	 de	
arbitraje	 tienen	 valores	 de	 mercado	 más	 altos,	 como	 es	 probable,	 los	 modelos	 clásicos	 predicen	 que	 tales	
acciones	siempre	tienen	mayores	retornos	esperados	que	las	acciones	similares	a	bonos.		
En	un	modelo	de	comportamiento	de	desacuerdo	entre	inversionistas	regulares	combinado	con	restricciones	de	
ventas	 cortas	 por	 parte	 de	 los	 arbitrajistas	 (límites	 al	 arbitraje),	 por	 otro	 lado,	 las	 acciones	 difíciles	 de	 corto	
pueden	sobreestimarse.	
	
	
	
MIDIENDO	DEL	SENTIMIENTO	DEL	INVERSIONISTA	
Se	discute	algunos	problemas	genéricos	que	 intervienen	en	 la	medición	del	sentimiento	y	describen	 los	proxies	
para	el	sentimiento	que	se	han	puesto	en	uso.	
	
Posibles	proxies	de	sentimiento	
Un	shock	exógeno	en	el	sentimiento	del	inversor	puede	conducir	a	una	cadena	de	eventos,	y	el	shock	en	sí	podría	
observarse	 en	 principio	 en	 cualquier	 parte	 de	 esta	 cadena.	 La	mala	 noticia	 es	 que	 cada	 parte	 de	 esta	 cadena	
también	 está	 sujeta	 a	 influencias	 confusas,	 por	 ejemplo,	 en	 las	 encuestas	puede	haber	 diferencias	 entre	 cómo	
responden	las	personas	a	una	encuesta	y	cómo	se	comportan	realmente.	Tales	consideraciones	sugieren	que	el	
enfoque	práctico	es	combinar	varias	medidas	imperfectas.	
1) Encuestas	a	 los	 inversionistas:	Tan	solo	preguntando	a	 los	 inversionistas	cuán	optimistas	son,	podemos	
obtener	una	idea	del	inversionista	irracional	marginal.	
2) Estado	de	ánimo	del	inversor:	Algunos	documentos	han	intentado	creativamente	conectar	los	precios	de	
las	 acciones	 con	 los	 cambios	 exógenos	 en	 las	 emociones	 humanas	 (se	 han	 analizado	 emociones	
provocadas	 por	 desorden	 afectivo	 estacional,	 diferentes	 latitudes	 y	 ambos	 hemisferios,	 resultados	 de	
fútbol,	etc.)	
3) Comercio	de	inversores	minoristas:	Por	lo	general,		los	inversores	minoristas	compran	y	venden	acciones	
en	concierto,	lo	que	es	coherente	con	el	sentimiento	sistemático.	El	inversionista	minorista	o	individual	sin	
experiencia	 tiene	más	probabilidades	que	el	profesional	de	estar	 sujeto	a	 la	confianza.	Por	 lo	 tanto,	 los	
nuevos	tienen	más	probabilidades	que	los	más	antiguos	de	comprar	acciones	en	el	peak	de	la	burbuja	de	
Internet	por	ejemplo.	
4) Flujos	de	fondos	mutuo:	Los	inversores	de	fondos	mutuos	asignan	a	través	de	categorías	de	fondos	y	son	
conocidos	por	perseguir	las	inversiones	con	altos	rendimientos	recientes	y	se	encuentra	evidencia	a	favor	
de	 que	 cuando	 los	 fondos	 que	 tienen	 una	 acción	 en	 particular	 experimentan	 fuertes	 entradas,	 el	
rendimiento	posteriorde	esa	acción	es	relativamente	pobre.	
5) Volumen	de	comercio:	El	volumen	de	negociación	o	la	liquidez,	se	puede	ver	como	un	índice	de	confianza	
del	inversor.	Por	ejemplo,	si	la	venta	en	corto	es	más	costosa	que	abrir	y	cerrar	posiciones	largas	(como	lo	
es,	 en	 la	 práctica),	 los	 inversores	 irracionales	 tienen	mayor	 probabilidad	 de	 comerciar	 y,	 por	 lo	 tanto,	
agregar	 liquidez,	cuando	son	optimistas	y	apuestan	por	el	aumento	de	 las	acciones	en	 lugar	de	cuando	
están	pesimista	y	apostando	por	la	caída	de	las	acciones.	
6) Dividendo	 Premium:	 Las	 acciones	 que	 pagan	 dividendos	 se	 parecen	 a	 los	 bonos	 ya	 que	 su	 flujo	 de	
ingresos	 predecible	 que	 representa	 seguridad.	 Las	 empresas	 parecen	 responder	 al	 sentimiento	
prevaleciente	a	favor	o	en	contra	de	la	"seguridad"	cuando	deciden	si	pagar	dividendos.	
7) Descuento	del	fondo	de	cierre	cerrado.	Los	fondos	cerrados	son	compañías	de	inversión	que	emiten	un	
número	fijo	de	acciones,	que	luego	cotizan	en	bolsas	de	valores.	El	"descuento"	del	fondo	cerrado	es	la	
diferencia	 entre	 el	 valor	 liquidativo	 de	 las	 tenencias	 de	 seguridad	 reales	 de	 un	 fondo	 y	 el	 precio	 de	
mercado	 del	 fondo.	 El	 descuento	 promedio	 en	 fondos	 de	 capital	 cerrados	 puede	 ser	 un	 índice	 de	
sentimiento,	y	el	descuento	aumenta	cuando	los	inversores	minoristas	son	bajistas.	
8) Opción	de	volatilidad	implícita:	Los	precios	de	opciones	aumentan	cuando	el	valor	del	activo	subyacente	
tiene	una	mayor	volatilidad	esperada,	esta	puede	actuar	como	un	indicador	de	miedo	del	inversionista.	
9) IPO	retornos	del	primer	día:	Las	ofertas	públicas	 iniciales	a	veces	obtienen	rendimientos	notables	en	su	
primer	día	de	negociación,	la	explicación	involucra	el	entusiasmo	de	los	inversionistas.	
10) Volumen	 de	 IPO:	 La	 demanda	 subyacente	 de	 ofertas	 públicas	 iniciales	 a	 menudo	 se	 dice	 que	 es	
extremadamente	sensible	al	sentimiento	del	inversor.	
11) Problemas	de	equidad	 sobre	el	 total	 de	nuevos	problemas:	Una	medida	más	amplia	de	 la	actividad	de	
financiación	de	capital	es	la	participación	accionaria	del	capital	total	y	los	problemas	de	deuda	de	todas	las	
empresas.	 Los	 errores	 de	 impresión	 correlacionados	 en	 las	 empresas	 pueden	 dar	 lugar	 a	 acciones	
gerenciales	 correlacionadas,	 que	 luego	 pueden	 pronosticar	 correcciones	 correlacionadas	 de	 errores	
imprevistos,	es	decir,	rendimientos	previstos	del	mercado.	
12) Información	privilegiada:	Los	ejecutivos	corporativos	tienen	mejor	información	sobre	el	verdadero	valor	
de	sus	empresas	que	los	inversores	externos.	Por	lo	tanto,	dejando	de	lado	la	legalidad,	las	decisiones	de	
las	 carteras	 personales	 de	 los	 ejecutivos	 también	 pueden	 revelar	 sus	 puntos	 de	 vista	 sobre	 la	 mala	
valoración	de	su	empresa.	
	
El	índice	del	sentimiento	
Se	eligen	6	proxys	para	medir	 cómo	el	 sentimiento	varía,	 las	 cuáles	 son:	el	 volumen	de	comercio,	 el	dividendo	
Premium,	el	descuento	del	 fondo	de	cierre	cerrado,	el	número	y	 los	 retornos	de	 los	primeros	días	de	 IPO	y	 los	
problemas	de	equidad	sobre	el	total	de	nuevos	problemas.	
Graficando	se	obtiene	lo	esperado.	Es	decir,	que	las	variables	que	están	relacionadas	de	manera	positiva	con	los	
niveles	 de	 sentimiento	 son	 el	 volumen	 de	 comercio,	 el	 descuento	 del	 fondo	 de	 cierre	 cerrado	 y	 las	 que	 están	
correlacionadas	negativamente	son	el	dividendo	Premium	y	 los	problemas	de	equidad	sobre	el	 total	de	nuevos	
problemas.	
Aquí	también	mencionan	que,	dado	que	las	variables	están	tan	correlacionadas	entre	sí,	éstas	incluso	podrían	ser	
estudiadas	de	manera	independiente	y	los	resultados	obtenidos	serían	los	mismos.	
Empíricamente	 hablando,	 la	 mejor	 evidencia	 de	 que	 estos	 índices	 son	 exitosos	 al	 minuto	 de	 capturar	 el	
sentimiento	 es	 que	 calzan	 bastante	 bien	 con	 lo	 que	 ha	 ocurrido	 con	 las	 burbujas	 especulativas	 que	 se	 han	
producido	en	años	anteriores.	
	
Flujos	de	fondos	mutuos:	también	analizan	los	principales	componentes	de	los	cambios	en	los	flujos	de	los	fondos	
mutuos,	dado	que	por	lo	general	son	las	personas	menos	sofisticadas	las	que	invierten	en	ellos.	De	aquí	obtienen	
que	 los	 principales	 componentes	 de	 ello	 son	 la	 demanda	 general	 (los	 inversionistas	 se	mueven	 en	masa)	 y	 la	
demanda	especulativa.	
	
USANDO	EL	SENTIMIENTO	PARA	EXPLICAR	LOS	RETORNOS	ACTUALES	
Para	 medir	 esto,	 ellos	 ordenan	 los	 capitales	 según	 la	 volatilidad	 de	 los	 retornos	 más	 recientes	 utilizando	 la	
desviación	estándar	de	éstos	mismos.	Nuevamente	se	obtienen	los	resultados	que	habían	predicho	previamente.	
Es	decir,	que	el	efecto	de	la	demanda	general	por	fondos	de	acciones	en	los	retornos	mensuales	es	mayor	para	los	
portafolios	con	mayores	volatilidades,	probablemente	porque	son	más	difíciles	de	arbitrar.	
En	el	mercado	agregado	existirá	una	correlación	positiva	entre	los	retornos	y	los	cambios	en	los	sentimientos	si	es	
que	el	capital	promedio	está	afectado	por	sentimientos	también.	
	
USANDO	EL	SENTIMIENTO	PARA	PREDECIR	LOS	RETORNOS	(STOCK)	
Cuando	el	sentimiento	es	bajo,	el	promedio	de	los	retornos	futuros	de	las	acciones	especulativas	excede	a	los	de	
las	 acciones	 tipo	 bono.	 Cuando	 el	 sentimiento	 es	 alto,	 el	 promedio	 de	 los	 retornos	 futuros	 de	 las	 acciones	
especulativas	son	en	promedio	más	bajos	que	los	retornos	de	las	acciones	tipo	bono.	
En	el	 agregado,	 se	demuestra	que	 cuando	el	 sentimiento	es	 alto,	 los	 rendimientos	posteriores	 al	mercado	 son	
bajos	y	que	el	impacto	del	sentimiento	es	más	fuerte	en	las	acciones	más	pequeñas.	
Visto	 de	 otra	 manera,	 ellos	 observan	 que	 las	 grandes	 caídas	 del	 mercado	 tienden	 a	 ocurrir	 en	 periodos	 de	
sentimiento	alto,	sin	embargo,	el	momento	en	el	cual	esto	ocurre	resulta	ser	sumamente	difícil	de	predecir.	
	
CONCLUSIÓN	
Este	paper	demuestra	que	es	posible	medir	el	sentimiento	de	un	 inversionista	y	que	 los	cambios	que	éste	tiene	
resultan	tener	efectos	muy	importantes	tanto	sobre	pequeñas	firmas	y	en	todo	el	mercado.	
Sin	 embargo,	 aún	 quedan	 muchos	 desafíos	 por	 delante	 en	 este	 tema	 en	 cuánto	 a	 la	 caracterización	 del	
sentimiento	del	inversionista,	la	comprensión	sobre	las	fundaciones	de	estos	sentimientos	y	la	determinación	de	
ver	cuáles	son	las	acciones	que	atraen	a	los	especuladores	o	que	tienen	un	arbitraje	potencial	limitado.	
	
	
“Fire	Sales	in	Finance	and	Macroeconomics”	(Shleifer	y	Vishny)	
	
INTRODUCCIÓN:	
Analistas	han	descubierto	que	el	efecto	de	una	venta	de	fuego	de	activos	(venderlo	 lo	antes	posibles,	al	precio	
que	sea	necesario)	puede	ocasionar	grandes	pérdidas	en	el	 sistema	 financiero.	Por	ejemplo	un	banco	que	está	
sufriendo	muchas	 pérdidas	 tendría	 que	 hacer	 esto,	 pero	 los	 efectos	 desestabilizan	 el	 sistema.	 Luego	 si	 otros	
bancos	 deben	 revaluar	 sus	 activos	 a	 estos	 valores	 de	mercado	 temporalmente	 bajos,	 la	 primera	 venta	 puede	
desencadenar	una	cascada	de	ventas	de	fuego	que	infligen	pérdidas	en	muchas	instituciones.	
Las	 ventas	 de	 fuego	 se	 han	 visto	 como	 parte	 de	 muchas	 crisis	 ocurridas	 a	 lo	 largo	 de	 la	 historia.	 Primero	
definiremos	que	es;	la	venta	de	bienes	a	precios	extremadamente	reducidos,	generalmente	cuando	el	vendedor	
se	enfrenta	a	la	bancarrota.	
Se	pueden	dar	por	muchas	razones.	(ej.	tiene	una	enfermedad	y	debe	vender	su	auto	para	pagarla).	
El	mecanismo	más	común	que	precipita	las	ventas	forzadas	de	tanto	los	activos	reales	como	los	financieros	son	
préstamos	garantizados(colaterales).	En	 tales	acuerdos	de	préstamos,	 la	garantía	es	una	parte	de	“bienes”	del	
prestatario	 de	 propiedad	 específica	 a	 un	 prestamista	 para	 garantizar	 el	 reembolso	 de	 un	 préstamo.	 Si	 el	
prestatario	deja	de	pagar	un	préstamo,	el	prestatario	le	confisca	al	prestamista	propiedad	que	estaba	fijada	como	
garantía,	y	este,	lo	más	probable	y	por	justas	razones	lo	va	a	desea	vender	rápidamente.	
Hay	muchas	teorías	distintas	de	lo	que	realmente	es	un	préstamo	garantizado.		
Lo	más	 probablees	 que	 siempre	 se	 busque	 evitar	 una	 venta	 de	 fuego,	 entonces	 ¿por	 qué	 no	 se	 renegocia	 la	
deuda?	 ¿O	 se	espera	 a	que	mejoren	 las	 condiciones	de	mercado?	A	 veces	el	 prestador	no	 se	puede	permitir	 lo	
anterior,	y	no	queda	otra	que		liquidar	los	activos	o	la	garantía.	
	
EVIDENCIA	SOBRE	LAS	VENTAS	DE	FUEGO	DE	ACTIVOS	REALES:	
Se	buscó	evidencia	empírica	para	ver	los	efectos	reales	de	las	ventas	de	fuego.	Se	usó	el	ejemplo	de	los	aviones,	
donde	se	encontró	que	los	aviones	usados	que	venden	las	aerolíneas	en	dificultades	financieras	cuestan	de	10	a	
20	por	ciento	menos	que	aviones	vendidos	por	líneas	aéreas	no	estresadas.	
Otra	 investigación	 muestra	 que	 las	 empresas	 intentan	 evitar	 tales	 ventas	 de	 activos	 en	 mercados	 ilíquidos.	
También	se	encuentra	que,	cuando	 las	condiciones	de	 la	 industria	son	malas,	es	más	probable	que	se	solucione	
una	deuda	que	una	liquidación.	
La	evidencia	sugiere	que	los	prestamistas	y		las	empresas	son	conscientes	de	los	costos	de	ventas	de	fuego	y	de	
tomar	en	cuenta	reestructurar	contratos	de	deuda.	
Las	 consideraciones	 de	 venta	 de	 fuego	 también	 juegan	 un	 papel	 en	 el	 debate	 sobre	 la	 optimalidad	 de	 las	 dos	
opciones	principales	en	bancarrota	corporativa:	reorganización	o	liquidación.		
Muchos	economistas	y	 legales	 favorecen	 la	 liquidación,	utilizando	el	argumento	de	que	 las	ventas	de	 fuego	en	
general	 asignan	 recursos	 a	 quienes	más	 los	 valoran.	 En	 nuestro	 Documento	 de	 1992,	 argumentamos	 que	 esta	
lógica	 no	 se	 cumple	 cuando	 los	 postores	 de	 alta	 valoración	 en	 subastas	 (ventas	 de	 fuego)	 tienen	 problemas	
financieros.	 De	 hecho,	 el	 caso	 estándar	 para	 	 la	 reorganización,	 aunque	 no	 se	 centra	 específicamente	 en	 las	
ventas	de	fuego,	advierte	sobre	el	riesgo	del	valor	perdido	que	surge	a	través	de	la	liquidación	por	partes	de	las	
empresas	a	precios	sustancialmente	debajo	del	valor	en	el	mejor	uso.	
En	 los	 países	 desarrollados,	 en	 particular,	 la	 liquidación	 conduce	 a	 menores	 tasas	 de	 recuperación	 para	 los	
acreedores	de	la	reorganización.	
La	línea	principal	de	la	investigación	de	las	finanzas	corporativas	es	que	las	ventas	de	activos	reales	existen,	que	
conducen	a	 importantes	descuentos	de	precios,	y	que	 las	empresas	y	 los	prestamistas	son	consciente	de	estos	
descuentos	y	 los	 tienen	en	cuenta	 tanto	antes	como	después	del	 inicio	de	dificultades	 financieras.	Pero	hay	un	
drama	 limitado	en	 las	ventas	de	activos	 reales	en	 las	empresas,	a	diferencia	de	 las	 instituciones	 financieras,	no	
exacerban	las	crisis	cuando	venden	activos	en	ventas	de	fuego.	
	
VENTAS	DE	FUEGO	DE	ACTIVOS	FINANCIEROS:	
La	vulnerabilidad	extrema	de	los	 inversores	financieros	a	 las	paradas	repentinas	a	corto	plazo	puede	conducir	a	
cascadas	 de	 liquidación.	 Cuando	 los	 inversores	 financieros	 son	 obligados	 a	 liquidar	 sus	 tenencias,	 los	 precios	
disminuyen.	Estas	disminuciones,	a	su	vez,	hacen	que	se	solicite	nuevos	retiros	de	fondos	y	garantías	para	estos	
inversionistas	y	 sus	competidores.	Tales	ventas	de	 fuego	auto-reforzado	 fueron	centrales	en	el	 crisis	 financiera	
reciente.		
Comenzamos	 describiendo	 los	 mecanismos	 relevantes,	 y	 luego	 pasamos	 a	 los	 hechos	 de	 crisis.	 En	 economía	
financiera,	la	discusión	de	las	ventas	de	activos	financieros	en	fuego	está	íntimamente	relacionado	con	una	idea	
de	 arbitraje	 limitado,	 que	 es	 el	 componente	 central	 de	 modelos	 de	 ineficiencia	 del	 mercado	 y	 finanzas	 del	
comportamiento.	
En	 Shleifer	 y	 Vishny	 (1997),	 conectamos	 las	 ideas	 de	 arbitraje	 limitado	 y	 ventas	 de	 fuego	 en	 un	 modelo	 de	
arbitrajistas,	 como	 fondos	 de	 cobertura,	 que	 experimentan	 retiro	 de	 capital	 cuando	 su	 rendimiento	 es	
pobre(malo).		
Explicación	de	cómo	se	llega	al	colapso,	relacionando	venta	de	fuego	y	límite	de	arbitraje:		
1. Considera	 un	 arbitrajista	 que	 plantea	 fondos	 de	 inversores	 externos	 y	 apuesta	 contra	 una	 fijación	 de	
precios	 errónea	 de	 una	 seguridad	 que	 el	 árbitro	 sabe	 con	 certeza	 que	 desaparecerá	 después	 de	 un	
tiempo.	 Supongamos,	 sin	 embargo,	 que	 esta	 manipulación	 de	 precios	 temporalmente	 se	 vuelve	 más	
extrema,	y	entonces	el	árbitro	pierde	dinero.	
2. Desafortunadamente	 para	 este	 árbitro,	 los	 inversores	 externos	 no	 saben	 si	 las	 pérdidas	 en	 estas	
posiciones	 se	 deben	 a	 una	 profundización	 temporal	 de	 la	 manipulación	 de	 precios,	 o	 más	 bien	 a	 los	
errores	en	 las	estrategias	de	este	arbitraje.	Ausente	tal	conocimiento,	 los	 inversionistas	externos	puede	
optar	 por	 retirar	 capital.	 Si	 lo	 hacen,	 el	 árbitro	 que	 está	 completamente	 invertido	 tiene	 que	 reducir	 su	
posición	y	devolver	capital	a	los	inversores.	
3. Pero	aquí	viene	el	problema.	Es	probable	que	el	árbitro	no	sea	único		siguiendo	una	estrategia	particular.	
Cuando	 este	 árbitro	 y	 varios	 de	 los	 arbitrajistas	 competidores	 que	 están	 haciendo	 lo	mismo	 enfrentan	
retiradas	de	fondos,	todos	comienzan	a	liquidar	sus	posiciones,	lo	que	solo	hace	que	los	precios	erróneos	
aumenten	aún	más.	
Esta	es	una	venta	de	activos	financieros,	pero	con	un	problema	aún	más	profundo:	como	los	arbitrajistas	
liquidan	 sus	posiciones	 y	 la	 fijación	de	precios	 se	 amplía,	 sus	pérdidas	 crecen,	 por	 lo	 que	 las	 ventas	de	
fuego	y	los	retiros	de	fondos	del	arbitraje	se	auto-refuerzan.	Esta	retroalimentación,	efecto	de	la	creciente	
fijación	 de	 precios	 erróneos	 a	 las	 pérdidas	 de	 arbitraje	 causa	 una	 cascada	 muy	 lejana	 de	 los	 valores	
fundamentales.	Este	proceso	puede	llevar	a	un	colapso	completo	del	mercado,	o	puede	ser	detenido	por	
la	entrada	de	personas	externas	para	apoyar	el	mercado	cuando	los	precios	caen	lo	suficiente.	
	
LAS	VENTAS	DE	FUEGO	Y	LA	CRISIS	FINANCIERA:		
La	crisis	financiera	estuvo	relacionada	con	la	burbuja	en	el	mercado	inmobiliario	y	con	el	financiamiento	de	esta	
burbuja	con	valores	respaldados	por	hipotecas.	
Estos	 valores	 respaldados	 por	 hipotecas	 se	 crearon	 agrupando	 carteras	 de	 hipotecas	 y	 luego	 separarlas	 en	
tramos	 tales	 que	 los	 tramos	 fueron	 percibidos	 como	 virtualmente	 seguros	 y	 calificados	 AAA	 por	 agencias	 de	
calificación	crediticia.		
Debido	a	esta	alta	calificación,	tramos	senior	de	los	valores	respaldados	por	hipotecas	terminaron	en	no	solo	las	
carteras	de	inversionistas	institucionales	tales	como	fondos	de	pensiones	y	compañías	de	seguros,	sino	también	
como	 inversiones	altamente	apalancadas	en	 los	balances	de	 los	 fondos	de	cobertura,	bancos	de	comerciantes,	
bancos	comerciales	y	vehículos	de	inversión	garantizados	por	estos	bancos.	
Sigue	 existiendo	 una	 controversia	 sobre	 por	 qué	 los	 bancos	 concesionarios	 estaban	 tan	 expuestos	 a	 valores	
respaldados	por	hipotecas.	Muchos	participantes	en	el	mercado,	incluidas	las	propias	agencias	de	calificación,	no	
comprenden	los	riesgos	de	los	valores	respaldados	por	hipotecas.	
Cualesquiera	que	sean	 las	razones	de	 la	confianza	de	 los	 inversores	en	 los	préstamos	hipotecarios,	el	 resultado	
fue	 que	 los	 compradores	 de	 alta	 valuación	 respaldados	 por	 hipotecas	 (y	 valores	 similares	 respaldados	 por	
activos),financiaron	algunas	de	sus	tenencias	con	deuda	colateral	a	corto	plazo.	
A	medida	que	las	sombrías	noticias	sobre	el	mercado	de	la	vivienda	y	la	seguridad	de	los	valores	calificados	AAA	
comenzaron	a	conocerse	en	2007,	los	inversores	en	valores	respaldados	por	hipotecas	con	calificación	AAA,	como	
muchos	otros,	fueron	tomados	por	sorpresa.		
La	 reserva	 federal	 intervino	 a	partir	 del	 verano	de	 2007	 al	 facilitar	 las	 fusiones	de	 instituciones	 financieras	 con	
problemas	y	el	préstamo	a	otros	contra	garantías	 riesgosas.	Esta	serie	de	 intervenciones	 retrasó	con	éxito	una	
gran	crisis	en	más	de	un	año.	
En	septiembre	de	2008,	 sin	embargo,	como	malas	noticias	 sobre	el	mercado	de	 la	vivienda	y	 los	valores	de	 los	
valores	respaldados	por	hipotecas	continuaron	llegando,	los	mercadoscolapsaron.		A	medida	que	estos	eventos	
se	desarrollaban	en	rápida	sucesión,	se	agotaron	muchas	formas	de	financiamiento	a	corto	plazo,	como	el	papel	
comercial	 y	 los	 acuerdos	 de	 recompra,	 lo	 que	 obligó	 a	 los	 bancos	 a	 reducir	 sus	 balances.	 Los	 bancos	 también	
tuvieron	 que	 mejorar	 la	 calidad	 de	 sus	 activos	 para	 fines	 regulatorios,	 forzándolos	 a	 abandonar	 valores	
anteriormente	 seguros	 pero	 ahora	 riesgosos.	 Para	 lograr	 esto,	 los	 bancos	 vendieron	 activos	 en	 un	 mercado	
donde	 otros	 bancos	 e	 instituciones	 financieras	 se	 estaban	 liquidando,	 lo	 que	 resulta	 en	 descensos	masivos	 de	
precios	y	dislocaciones.	
Vimos	 un	 ciclo	 clásico	 de	 colapso	 de	 precios	 y	 des	 apalancamiento,	 impulsado	 tanto	 por	 los	 retiros	 de	 capital	
debido	a	la	disminución	de	los	valores	colaterales	y	el	crecimiento	de	los	recortes	a	causa	del	aumento	del	riesgo.	
La	 Reserva	 Federal	 comenzó	 a	 intervenir	 en	 los	 mercados	 casi	 inmediatamente	 después	 de	 2007,	 inyectando	
capital	 en	 los	 bancos	 comerciales,	 expandiendo	 los	 préstamos	 a	 los	 bancos	 instituciones	 contra	 garantías	
riesgosas,	 garantizando	 los	 mercados	 de	 papel	 comercial,	 y	 eventualmente	 comprando	 cientos	 de	 miles	 de	
millones	de	dólares	de	valores	riesgosos,	en	su	mayoría	vínculos	de	Fannie	Mae	y	Freddie	Mac.	Esencialmente,	la	
Reserva	Federal	se	convirtió	el	tenedor	de	alta	valoración	de	valores	riesgosos.	Entre	aceptar	colateral	riesgoso	
como	una	garantía	para	préstamos	en	términos	ventajosos,	y	la	eliminación	de	cantidades	masivas	de	valores	del	
mercado,	la	Reserva	Federal	estabilizó	los	bancos	y	los	sistema	antes	de	la	primavera	de	2009.	El	precio	del	riesgo	
cayó.		
La	economía	se	mantuvo	lenta,	pero	una	depresión	fue	evitada	Es	importante	destacar	que	los	fundamentos	de	la	
economía	eran	probablemente	peor	en	la	primavera	de	2009	que	antes;	el	hecho	de	que	los	mercados	financieros	
se	 estabilizaron	 sugiere	 rápidamente	 que	 los	 problemas	 de	 liquidez	 causados	 por	 las	 ventas	 de	 fuego	 fueron	
realmente	graves,	 y	 tuvieron	que	 ser	abordadas	a	 través	de	 intervenciones	públicas.	 La	 crisis	 financiera	parece	
haber	sido	una	crisis	de	liquidez,	no	solo	una	crisis	de	solvencia.	
El	mecanismo	de	venta	de	fuegos	unifica	varios	aspectos	de	la	propagación	de	crisis.	Explica	cómo	los	fondos	de	
cobertura,	 los	bancos	concesionarios	y	 los	bancos	comerciales	 sufrieron	enormes	pérdidas	 financieras,	en	gran	
medida	por	las	reducciones	en	el	valor	de	sus	tenencias	de	seguridad.	Arroja	luz	sobre	violaciones	masivas	de	las	
condiciones	de	arbitraje	a	medida	que	los	fondos	de	cobertura		pierden	su	financiamiento.	
Y	 explica	 por	 qué	 los	 inversores	 que	 dependen	 	 mas	 de	 la	 financiación	 a	 corto	 plazo	 fueron	 particularmente	
expuestos,	y	retrocedieron	más.	El	tema	común	en	todos	estos	fenómenos	son	la	alineación	de	los	compradores	
naturales	de	valores	en	dificultades,	contribuyendo	hasta	el	cierre	casi	total	de	partes	clave	del	sistema	financiero.	
	
VENTAS	DE	FUEGO	EN	MODELOS	MACROECONÓMICOS	
¿Cómo	las	ventas	de	fuego	y	el	deterioro	de	los	balances	de	los	bancos	llevan	a	una	crisis	económica	más	amplia?	
¿Cómo	estabilizó	la	política	del	gobierno	el	mercado?		
La	idea	de	que	las	liquidaciones	de	activos	pueden	tener	consecuencias	adversas	para	la	actividad	real	ha	estado	
presente	en	la	literatura	macroeconómica	por	lo	menos	desde	la	década	de	1930.		la	mayor	parte	de	la	atención	
en	el	análisis	de	la	crisis	se	ha	centrado	en	las	disminuciones	en	los	balances	de	los	bancos.	Tales	disminuciones	
reducirían	 la	 inversión	 financiada	 por	 los	 bancos	 a	 través	 del	 llamado	 canal	 de	 préstamos.	 Stein	 (2010)	 explica	
cómo	el	préstamo	bancario	puede	dar	cuenta	de	las	reducciones	de	inversión	durante	la	crisis.	
Dislocaciones	 de	 precios	 como	 resultado	 de	 las	 ventas	 de	 fuego	 influyen	 en	 las	 decisiones	 del	 banco	 sobre	 si	
prestar	 a	 proyectos	 de	 inversión,	 para	 mantener	 efectivo	 o	 para	 buscar	 otras	 inversiones	 financieras.	 Una	
alternativa	 clave	 es	 que	 un	 banco	 mantenga	 efectivo	 y	 "mantenga	 su	 pólvora	 seca"	 porque	 podría	 necesitar	
dinero	en	efectivo	en	el	futuro.	La	 idea	de	que	los	bancos	podrían	querer	acumular	 liquidez	ha	estado	presente	
por	un	tiempo,	como	una	alternativa	a	la	inversión	real.		
De	 acuerdo	 con	 estudios,	 hay	 es	 evidencia	 convincente	 de	 que	 los	 bancos	 aumentaron	 drásticamente	 sus	
tenencias	de	efectivo	y	depósitos	en	la	Reserva	Federal	en	2009,	presumiblemente	a	expensas	de	los	préstamos,	
alternativamente	sostenemos	que	la	inversión	real	debe	competir	con	la	inversión	en	activos	financieros	cuando	
el	capital	bancario	es	escaso.	Nosotros	comenzamos	con	la	observación	de	que	las	ventas	de	activos	se	disparan	
mediante	el	desapalancamiento	de	 las	 instituciones	 financieras,	 como	 los	bancos,	 impulsan	 los	precios	de	esos	
activos	por	debajo	de	 los	valores	 fundamentales.	Si	 la	dislocación	del	precio	es	 lo	suficientemente	extrema,	 los	
bancos	optarán	por	invertir	en	precios	inferiores	a	los	reales	activos	en	lugar	de	prestar	dinero	a	las	empresas,	y	la	
inversión	real	sufrirá.	La	evidencia	presentada	por	He,	Kang	y	Krishnamurthy	(2010)	e	Ivashina	y	Scharfstein	(2010)	
es	consistente	con	la	predicción	de	que	los	bancos	han	utilizado	el	balance	de	reserva	de	capacidad,	incluidas	las	
inyecciones	de	capital	del	gobierno,	para	comprar	valores	en	lugar	que	prestar	después	de	la	crisis	financiera.	El	
miedo	 a	 las	 futuras	 ventas	 de	 incendios	 alienta	 instituciones	 financieras	 para	 acumular	 efectivo	 en	 lugar	 de	
financiar	inversiones.	Las	ventas	de	fuego	implican	consecuencias	reales,	y	no	solo	financieras.	
	
	
IMPLICANCIAS	POLÍTICAS	
La	 teoría	 económica	 sugiere	 que	 las	 ventas	 de	 incendios	 conllevan	 a	 un	 riesgo	 sistémico	 e	 importantes	
externalidades.	Las	políticas	gubernamentales	bien	diseñadas	destinadas	a	limitar	las	ventas	de	incendios	pueden,	
por	lo	tanto,	mejorar	el	bienestar.	
Aquí,	nos	centramos	en	las	políticas	que	buscan	contener	y	limitar	los	efectos	de	las	ventas	de	incendios	que	ya	
están	en	marcha.	
Cuando	el	gobierno	reacciona	ante	una	venta	en	curso,	¿Qué	debería	buscar	lograr	y	qué	tipo	de	intervención	es	
más	 probable	 que	 sea	 beneficiosa?	 Durante	 las	 ventas	 de	 emergencia,	 muchas	 instituciones	 financieras	 clave,	
como	 los	bancos,	se	ven	marginados	debido	a	su	 incapacidad	para	acceder	al	capital.	En	esta	configuración,	se	
han	propuesto	dos	formas	distintas	de	aumentar	los	préstamos	bancarios	y	la	inversión:	
1) El	gobierno	puede	prestar	a	los	bancos	contra	garantías	riesgosas.	
2) El	gobierno	puede	comprar	activos	directamente	o	proporcionar	subsidios	dirigidos	a	los	compradores	de	
ciertos	activos.	
La	idea	de	que	el	gobierno	compre	activos	financieros	puede	parecer	sospechosa	a	ojos	de	economistas.	Después	
de	 todo,	 la	mayoría	 de	 los	 economistas	 no	 pensarían	 en	 el	 gobierno	 comprando	 aviones,	 incluso	 durante	 una	
venta	de	fuego.	Pero	comprar	activos	financieros	durante	una	crisis	de	venta	ilegal	es	muy	diferente	a	la	compra	
de	aviones.	
Políticas	gubernamentales	de	los	Estados	Unidos	en	respuesta	a	la	crisis	financiera	y	para	despedir	a	las	ventas	en	
particular	 tomaron	 varias	 formas.	 El	 gobierno	 rescató	 algunas	 instituciones	 financieras,	 pero	 también	 prestó	
dinero	contra	garantías	riesgosas	y	compró	algunos	activos.	Anterior	a	la	bancarrota	de	Lehman	en	septiembre	de	
2008,	la	provisión	de	liquidez	a	las	instituciones	era	la	estrategia	dominante;	en	2009,	las	compras	de	la	deuda	de	
la	 agencia	 se	 convirtieron	 en	 importantes.	 No	 sabemos	 cuál	 de	 estas	 estrategias	 fue	 finalmente	 efectiva	 en	
detener	 la	crisis	en	 la	primavera	de	2009,	aunque	parece	que	 las	 inyecciones	de	 liquidez	pura	y	 los	 rescates	de	
instituciones	en	2008	fueron	insuficientes	para	detener	la	caída.			
Lo	que	emerge	más	claramente	de	los	modelos	de	venta	de	fuego	es	la	complementariedadentre	duras	políticas	
preventivas	para	reducir	el	riesgo	de	ventas	de	fuego	y	políticas	blandas	cuando	una	venta	de	liquidación	y	una	
crisis	 financiera	 están	 en	 marcha.	 La	 prescripción	 básica	 para	 el	 gobierno	 es	 intervenir	 en	 los	 mercados	 para	
detener	las	ventas	de	fuego	rápidamente,	porque	no	se	puede	hacer,	por	lo	tanto,	y	puede	dañar	gravemente	el	
sistema	financiero	y	la	economía	en	su	conjunto.	Aunque	la	elección	es	controvertida,	creemos	que	hay	razones	
para	 que	 el	 gobierno	 apoye	 la	 compra	 de	 valores	 dislocados	 por	 los	 participantes	 en	 el	 mercado,	 o	 incluso	
comprándolos	directamente,	en	lugar	de	apoyar	instituciones	financieras	débiles	o	mal	administradas.	Pero	este	
tipo	de	suavidad	frente	a	una	crisis	real	debe	combinarse	con	salvaguardias	que	minimizan	la	posibilidad	de	que	el	
sistema	bancario	se	vea	envuelto	en	las	ventas	de	fuego.	
	
	
“From	Efficient	Markets	Theory	to	Behavioral	Finance.”	(Shiller)		
	
En	 los	 años	 70	 predominaba	 la	 teoría	 de	 los	 mercados	 eficientes,	 con	 las	 ideas	 de	 que	 todos	 actuaban	
racionalmente	 y	 que	 los	 precios	 de	 los	 activos	 variaban	 ante	 toda	 nueva	 y	 buena	 información.	 Los	 modelos	
financieros	 de	 esa	 época	 relacionaban	 los	 precios	 de	 los	 activos	 a	 los	 fundamentos	 económicos	 usando	 las	
expectativas	 racionales.	 (Ej:	 CAPM)	 Se	 crearon	muchos	modelos	 que	 explicaban	 la	 economía	 bajo	 esta	 visión,	
pero	al	final	de	la	década	comenzaron	a	estudiarse	las	anomalías	que	se	producían	en	el	mercado.	
	
LOS	AÑOS	80	Y	EL	EXCESO	DE	VOLATILIDAD	
En	esta	década	se	generó	discusión	sobre	la	consistencia	del	modelo	de	mercados	eficientes	para	el	mercado	de	
valores	y	como	la	bolsa	de	valores	muestra	más	volatilidad	de	la	esperada	por	la	HME.	
Las	anomalías	que	ya	se	habían	descubierto	eran	una	pequeña	desviación	de	la	eficiencia	de	mercado,	pero	si	 la	
mayoría	de	la	volatilidad	de	mercado	de	valores	no	se	podía	explicar,	se	pondrían	en	duda	las	bases	de	la	HME.	La	
anomalía	de	 la	 volatilidad	era	más	grave	que	 las	demás	porque	quiere	decir	que	 los	precios	 cambian	 sin	 razón	
aparente.	
Los	mercados	eficientes	dicen	que	el	precio	se	debe	calcular	en	base	a	toda	la	información	disponible	acerca	del	
valor	de	los	dividendos	y	flujos	que	entregará	la	acción.	El	precio	de	be	ser	igual	a	su	mejor	pronóstico.		
El	 principio	 fundamental	 de	 una	 predicción	 óptima	 de	 los	 precios,	 es	 que	 el	 precio	 estimado	 debe	 ser	menos	
volátil	 que	 la	 variable	 estimada,	 ya	 que	 las	 volatilidades	 de	 ambos	 serán	 iguales	 solo	 en	 el	 caso	 de	 que	 la	
estimación	sea	perfecta.	
Viendo	el	S&P500,	los	precios	de	las	acciones	varían	mucho	más	que	el	valor	presente	de	los	dividendos	(que	se	
supone	que	son	la	información	objetiva	que	los	hace	variar).	Si	esto	pasa	siempre,	¿cómo	podemos	decir	que	los	
precios	son	la	predicción	óptima	de	este	VP?	El	autor	relaciona	los	dividendos	con	los	precios	de	las	acciones	para	
estudiar	los	excesos	de	volatilidad	y	se	hacen	tests	que	confirman	que	los	precios	del	mercado	de	valores	varían	
más	de	lo	que	la	HME	puede	explicar.	Se	trata	de	explicar	con	otras	variables	como	las	tasas	de	descuento,	tasa	
marginal	de	sustitución	y	el	consumo,	pero	nunca	hay	explicación	suficiente.	Solo	se	podía	explicar	en	parte	si	los	
niveles	de	aversión	al	riesgo	se	llevaban	a	un	extremo	imposible.	
Sin	embargo,	al	estudiar	los	precios	de	acciones	individuales,	se	encuentra	una	mayor	correlación	con	la	HME,	por	
lo	 que	 los	movimientos	 de	 las	 acciones	 individuales	 tienen	más	 sentido	que	 el	mercado	 como	un	 todo.	 (Stock	
market	“is	micro	efficient	but	macro	inefficient”).	
En	2002	otro	estudio	ve	que	el	book-to-market-value	explica	gran	parte	de	las	ganacias	de	las	empresas	y	otro	ve	
que	la	relación	precio-dividendo	es	un	buen	predictor	de	los	futuros	cambios	en	los	dividendos,	parecido	a	lo	que	
dicen	 los	 mercados	 eficientes.	 Pero	 esto	 no	 quiere	 decir	 que	 no	 haya	 excepciones,	 como	 empresas	 que	 por	
mucho	tiempo	no	pagan	dividendos	pero	que	los	accionistas	saben	que	algún	día	llegarán.	
En	resumen,	pese	a	los	esfuerzos	por	defender	a	la	HME,	igual	hay	una	gran	parte	de	la	volatilidad	que	aún	no	se	
logra	explicar,	por	lo	que	se	buscan	otras	teorías.	
	
EL	SURGIMIENTO	DEL	BEHAVIORAL	FINANCE	
Se	relaciona	la	psicología	con	los	mercados	financieros	para	tratar	de	explicar	las	anomalías.	Hay	muchos	estudios	
de	este	tema,	pero	aquí	se	habla	de	dos	ejemplos	para	explicar	el	progreso	de	estas	teorías:	“feedback	models”	y	
“obstacles	to	smart	money”.	
	
Feedback	Models	
Antigua	 teoría	 que	 dice	 que	 cuando	 los	 precios	 especulativos	 suben	 y	 hay	 inversionistas	 que	 ganan,	 llaman	 la	
atención	de	otros	inversionistas	que	esperan	que	sigan	subiendo	(Word	of	mouth),	lo	que	aumenta	la	demanda	y	
hace	que	efectivamente	 suban,	 y	 si	 el	 feedback	no	 se	 interrumpe,	expectativas	de	precios	altos	mantienen	 los	
precios	 altos	 y	 esto	 sigue	 así	 hasta	 que	 la	 “burbuja	 especulativa”	 ya	 no	 es	 sostenible	 y	 los	 precios	 caen.	 Las	
burbujas	se	pueden	dar	al	revés	y	hacer	bajar	los	precios.	
Hay	 registros	 muy	 antiguos	 de	 lo	 que	 hace	 el	 feedback	 a	 través	 del	 word	 of	 mouth.		
(burbuja	de	los	tulipanes	en	Holanda	1630´s).	
Se	puede	pensar	que	el	mismo	feedback	que	 logra	grandes	burbujas	también	puede	 lograr	movimientos	en	 los	
precios	 en	 menor	 escala.	 	 El	 feedback	 puede	 ser	 una	 fuente	 esencial	 de	 la	 aleatoriedad	 aparentemente	
inexplicable	que	vemos	en	los	precios	del	mercado	financiero.	
Las	 personas	 tienden	 a	 predecir	 los	 precios	 de	 mercado	 buscando	 coincidencias	 cercanas	 en	 los	 patrones	 de	
precios	del	pasado.	
Existe	 el	 principio	 psicológico	 de	 “autoatribución	 sesgada”,	 el	 cual	 promueve	 el	 feedback;	 es	 un	 patrón	 de	
comportamiento	por	el	cual	los	individuos	atribuyen	eventos	que	confirman	la	validez	de	sus	acciones	a	su	propia	
capacidad	y	eventos	que	no	confirman	sus	acciones	a	mala	suerte	o	sabotaje.	
El	camino	aleatorio	que	toman	los	precios	de	las	acciones	no	es	evidencia	suficiente	para	rechazar	el	feedback.		
	
Smart	money	vs	ordinary	investors	
La	 teoría	 de	mercados	 eficientes	 afirma	que	 cuando	 los	 optimistas	 irracionales	 compran	una	 acción,	 los	 Smart	
money	venden	y	cuando	los	pesimistas	irracionales	venden	acciones,	los	Smart	money	compran,	eliminando	así	el	
efecto	de	los	comerciantes	irracionales	en	los	precios	de	mercado.	
Goetzmann	y	Massa	entregan	evidencia	de	que	es	razonable	suponer	que	hay	dos	clases	de	inversores:	feedback	
traders	 (siguen	 tendencias)	 y	 los	 Smart	money	 (se	mueven	 en	 la	 dirección	 contraria),	 estos	 se	 diferencian	 en	
como	reaccionan	a	los	cambios	de	precios	diarios.	
El	valor	fundamental	de	las	acciones	es	difícil	de	medir,	y	más	incluso	si	 las	burbujas	especulativas	duran	mucho	
tiempo.	
“The	Economic	Importance	of	Financial	Literacy:	Theory	and	Evidence”	(Lusardi	y	S.	Mitchell)	
	
INTRODUCCIÓN:	
A	 lo	 largo	 de	 los	 últimos	 años,	 el	 mercado	 financiero	 ha	 sido	 cada	 vez	 más	 accesible	 para	 los	 “pequeños	
inversionistas”.	 Sin	 embargo,	 esto	 también	 implica	 que	 una	 persona	 debe	 enfrentar	 distintas	 decisiones	
financieras,	 las	cuales	son	cada	vez	más	complejas;	por	ejemplo,	debe	decidir	cómo	 invertir	 sus	 fondos	para	su	
pensión,	 cuánto	 destinar	 y	 otro	 tipo	 de	 decisiones,	 sobre	 endeudamiento,	 a	 que	 tasas	 endeudarse,	 	 qué	
instrumentos	 usar,	 etc.	 Por	 lo	 que	 tiene	 una	 gran	 responsabilidad.	 A	 pesar	 de	 esta	 responsabilidad,	 se	 ha	
demostrado	que	esta	misma	gente	sabe	muy	poco	sobre	el	mundo	financiero	en	general.		
Un	 objetivo	 de	 este	 paper	 es	 determinar	 qué	 tan	 preparados	 están	 los	 hogares	 para	 tomar	 este	 tipo	 de	
decisiones,	y	cuánta	 información	tienen	sobre	finanzas.	Se	utiliza	un	modelo	que	 incluye	esta	 información	en	 la	
formación	de	capital	humano.	Se	estudia	después	el	efecto	que	tiene	para	políticas	públicas.		
	
MARCO	TEÓRICO:La	 mirada	 microeconómica	 típica	 es	 que	 los	 individuos	 están	 informados	 y	 son	 racionales	 y	 buscan	 suavizar	
consumo	 a	 lo	 largo	 de	 su	 ciclo	 de	 vida.	 Eligen	 un	 óptimo	 de	 ahorro	 o	 deuda.	 Estos	modelos	 asumen	 que	 los	
individuos	toman	decisiones	complejas	óptimas	sabiendo	mucho	sobre	el	tema.	
Sin	embargo,	esto	exige	un	amplio	conocimiento	financiero,	el	cual	en	la	realidad	la	mayoría	de	los	inversionistas	
no	poseen,	y	el	cual	además	tiene	un	costo.	
Recién	se	ha	comenzado	a	estudiar	cómo	las	personas	adquieren	la	información	financiera.		
Para	los	efectos	de	este	artículo,	consideraremos	que	los	individuos	tienen	una	función	de	utilidad:	
Vd	(st)	=	MAX	ne,tu(ct	/ne,t)	+	β	pe,t	∫ε	∫ηy	∫ηo	V(st+1)	dFe	×	(ηo)	dFe	(ηy)	dF(ε).	
Algunas	predicciones	que	surgen	del	modelo:	
1-	La	trayectoria	óptima	del	conocimiento	financiero	para	cada	persona	es	endógena	al	modelo	
2.-	 El	 óptimo	 será	 tal	 que	 en	 dicho	 punto	 el	 beneficio	 marginal	 sea	 igual	 al	 costo	 marginal	 de	 obtener	 dicho	
conocimiento.	
3.-	La	trayectoria	óptima	de	conocimiento	depende	del	nivel	de	educación	del	individuo,	debido	a	las	diferencias	
en	los	perfiles	de	ingresos	
4.-	La	desigualdad	en	riqueza	y	conocimiento	financiero	surgirán	endógenamente.	
5.-	Programas	de	educación	financiera	no	deberían	tener	grandes	impactos	en	el	comportamiento	de	los	grupos	
menos	educados.	
6.-	 A	 pesar	 de	 que	muchos	 decidan	 racionalmente	 no	 invertir	 en	 su	 educación	 financiera,	 puede	 ser	 deseable	
socialmente	de	todas	maneras	aumentar	el	conocimiento	financiero	para	todos	a	temprana	edad.	
	
MIDIENDO	EL	CONOCIMIENTO	FINANCIERO:	
Para	poder	tomar	buenas	decisiones	financieras,	se	debe	poder	manejar	3	conceptos	clave:	
1.-	Capacidad	de	hacer	cálculos	relativos	a	las	tasas	de	interés.	
2.-	Entendimiento	acerca	de	la	inflación.	
3.-	Entendimiento	acerca	del	riesgo	y	diversificación.	
Por	lo	tanto,	para	medir	cuánto	sabe	la	gente	se	les	desarrolló	una	encuesta	con	3	preguntas	que	intentan	medir	
el	conocimiento	acerca	de	estos	3	temas	respectivamente.		
	
Evidencia	Empírica	sobre	Conocimiento	Financiero:	La	muestra	era	representativa	de	un	grupo	de	adultos	mayor	a	
50	 años	 en	 USA.	 Los	 resultados	 indican	 que	 la	 población	 en	 general	 sabe	 muy	 poco.	 Solo	 un	 tercio	 de	 los	
encuestados	tuvo	las	3	preguntas	buenas.		
	
	 Correct		 Incorrect		 DK		 Refuse	
Compound	
interest	
67.1%	 22.2%	 9.4%	 1.3%	
Compound	
interest	
75.2%	 13.4%	 9.9%	 1.5%	
Stock	risk	 52.3%	 13.2%	 33.7%	 0.9%	
	
La	encuesta	se	realizó	también	a	grupos	de	distintas	edades	y	se	llegó	a	las	mismas	conclusiones.	Lo	mismo	para	
grupos	de	edades	jóvenes.	La	encuesta	incluso	se	hizo	en	distintos	países	y	se	reportaron	resultados	similares.		
Por	otro	lado,	cuando	se	les	hizo	la	encuesta	se	les	preguntó	a	las	personas	cuánto	creían	que	sabían	sobre	temas	
financieros	 del	 1-10.	 La	 gente	 reportó	 en	 general	 que	 sabía	 más	 de	 lo	 que	 en	 realidad	 sabía	 (sesgo	 de	
overconfidence).	
Se	vió	también	que	cómo	se	presentaban	las	preguntas	también	incidía	(sesgo	de	framing).	
	
DESAGREGANDO	EL	CONOCIMIENTO	FINANCIERO:	
Para	poder	detectar	quienes	son	los	grupos	que	más	carecen	de	educación	financiera,	se	analizaron	los	patrones	
encontrados	en	el	estudio	anterior	controlando	por	distintas	variables:	
Edad:	
- El	patrón	de	conocimiento	financiero	tiene	forma	de	U	invertida	según	la	edad,	es	decir,	quienes	menos	
conocimiento	tienen	son	los	más	jóvenes	y	los	más	ancianos.	
- La	gente	de	mayor	edad	tiende	a	ser	más	confiada	sobre	cuánto	sabe,	a	pesar	de	lo	poco	que	saben.	
Sexo:	
- Los	hombres	suelen	tener	un	mayor	conocimiento	financiero	que	las	mujeres	en	todos	los	grupos	etarios.	
- Sin	embargo,	 los	hombres	 tienden	a	 tener	un	mayor	 sesgo	de	 sobreconfianza	que	 las	mujeres.	Aún	no	
está	claro	el	porqué	de	estas	diferencias.	
Nivel	de	Educación	y	Habilidades	
- Existen	 grandes	 diferencias	 entre	 los	 menos	 educados	 y	 los	 más	 educados	 (sobre	 todo	 cuando	 se	
compara	 el	 grupo	 de	 personas	 con	 educación	 universitaria	 versus	 sin).	 Se	 plantea	 que	 una	 posible	
explicación	 podrían	 ser	 las	 diferencias	 en	 habilidades	 cognitivas;	 sin	 embargo,	 al	 controlar	 por	 esta	
variable	observan	los	mismos	resultados.		
Otras	Variables:	
- Hay	otras	variables	que	inciden,	como	por	ejemplo	tipo	de	empleo,	grupo	étnico,	residencia	en	la	ciudad	o	
campo,	educación	de	los	padres,	etc.		
De	esta	 información	se	puede	concluir	que	existe	mucha	heterogeneidad	entre	 los	grupos	y	que	hay	que	poner	
especial	énfasis	a	los	grupos	más	vulnerables.		
	
¿POR	QUÉ	IMPORTA	LA	EDUCACIÓN	FINANCIERA?	
A	continuación	 se	 analizan	 las	 consecuencias	de	 la	 falta	de	educación	 financiera	 a	 la	 hora	de	 tomar	decisiones	
económicas.	
Por	un	lado,	la	literatura	ha	demostrado	que	los	grupos	que	menos	saben	son	los	que	tienden	a	cometer	mayores	
errores	financieros,	y	que	en	la	práctica	se	endeudan	a	mayores	tasas.	Otro	punto	que	levanta	preocupación	es	
que	como	consecuencia	de	su	menor	conocimiento	financiero,	los	grupos	de	personas	de	mayor	edad	tienden	a	
“caer	más	fácil”	en	estafas	financieras.	
Debido	a	estas	causas	y	otras	más,	las	diferencias	en	conocimiento	financiero	podrían	explicar	más	de	la	mitad	de	
la	desigualdad	de	la	riqueza,	dado	que	los	grupos	con	mayor	conocimiento	tienden	a	invertir	mejor.		
	
Costo	de	la	Ignorancia	Financiera	Pre-Retiro:	
El	conocimiento	financiero	lleva	a	que	las	personas	tomen	mejores	decisiones	en	cuanto	a	ahorro	e	inversión.	
Por	 otro	 lado,	 también	 favorece	 a	 que	 las	 personas	mantengan	 ahorros	precautorios	 y	 a	 que	 realicen	mejores	
planes	de	retiro.	
Además,	 la	 ignorancia	 financiera	 lleva	 a	 cometer	 errores	 en	 cuanto	 al	 comportamiento	 crediticio	 que	 luego	
conduce	a	un	aumento	en	las	tasas.	
Por	 último,	 los	 grupos	 con	menor	 conocimiento	 financiero	 tienden	 a	 endeudarse	 demasiado	 caro	 para	 poder	
pagar	por	otros	servicios	financieros.	
	
Costo	de	la	Ignorancia	Financiera	durante	el	Retiro:	
La	alfabetización	financiera	ayuda	a	 las	personas	en	su	etapa	de	retiro	a	pagar	menores	honorarios,	diversificar	
mejor	 sus	 pensiones…	Por	 otro	 lado,	 les	 permite	 prepararse	mejor	 para	 enfrentar	 el	 riesgo	 de	 longevidad	 en	
jubilación	(vivir	más	años	de	los	esperado,	por	ejemplo).	
	
Endogeneidad	y	Errores	de	Medición:	
A	pesar	de	que	existen	un	sinnúmero	de	estudios	acerca	de	educación	financiera,	relativamente	pocos	han	dado	
cuenta	 de	 la	 potencial	 endogeneidad	 que	 existe	 y	 de	 los	 distintos	 problemas	 que	 pueden	 existir	 acerca	 de	 la	
medición	de	 la	 educación	 financiera.	 Sin	embargo,	 en	 los	últimos	años,	 varios	 autores	han	propuesto	variables	
instrumentales	para	medir	el	 impacto	de	 la	educación	financiera	sobre	el	comportamiento,	y	 los	resultados	son	
convincentes.	 En	 general,	 los	 resultados	 muestran	 que	 el	 alfabetismo	 y	 el	 asistir	 a	 un	 colegio	 se	 relacionan	
positiva	y	significativamente	con	los	niveles	de	riqueza.	
	
EFECTOS	DE	LOS	PROGRAMAS	DE	EDUCACIÓN	FINANCIERA	
Otra	forma	de	medir	las	consecuencias	de	la	ignorancia	financiera	es	observar	la	evidencia	acerca	de	los	efectos	
de	programas	cuyo	propósito	es	mejorar	el	conocimiento	financiero.	
A	 pesar	 de	 que	 existen	 mucho	 estudios	 sobre	 el	 tema,	 pocos	 analizan	 correctamente	 el	 impacto	 de	 dichos	
programas.	Por	lo	mismo,	a	continuación	se	nombran	algunos	elementos	claves	que	se	deberían	tomar	en	cuenta	
en	futuros	estudios	que	evalúen	la	eficiencia	de	estos	programas.	
En	primer	lugar,	estos	estudios	no	están	comprendiendo	de	manera	correcta	el	cómo	se	forma	el	conocimiento	
financiero,	 el	 cual,	 como	ya	mencionamos,	 se	debe	 tratar	 como	una	 forma	de	 capital	 humano,	 en	 el	 cual	 cada	
individuo	invertirá	hasta	que	llegue	al	nivel	que	él	estima	óptimo,	y	por	 lo	tanto,	es	una	decisión	que	 incluye	un	
análisis	costo-beneficio.	
En	segundo	lugar,	hay	que	tener	en	cuenta	la	heterogeneidad	en	el	conocimiento	y	comportamientofinanciero	de	
las	personas.	En	consecuencia,	estos	programas	no	tendrán	el	mismo	efecto	sobre	todos	los	individuos.		
En	consecuencia,	estos	programas	casi	no	tendrán	efecto	cuando	se	use	el	método	de	“one	size	fits	all”,	mientras	
que	si	se	realizan	a	grupos	más	homogéneos	o	a	nivel	personal,	rendirán	mejores	resultados,	tanto	en	mejoras	en	
conocimiento	del	grupo	al	cual	se	le	aplicó	el	programa,	como	en	cuanto	a	cambios	en	su	conducta	con	respecto	a	
sus	decisiones	financieras.	
Por	 otro	 lado,	 hay	 que	 ser	 cuidadosos	 al	 establecer	 causalidad	 cuando	 no	 la	 hay,	 por	 lo	 cual	 es	 fundamental	
establecer	grupos	de	control	a	la	hora	de	realizar	los	estudios.	Además	de	cuidar	los	problemas	de	autoselección	
que	puedan	existir.	
Otro	punto	importante	es	cuidar	el	contenido	y	la	calidad	de	los	programas.	
	
IMPLICANCIAS	Y	DISCUSIÓN	
Existe	un	amplio	debate	que	aún	no	ha	llegado	a	una	conclusión	acerca	del	rol	que	tiene	la	regulación	financiera	
versus	 la	 educación	 financiera.	 Según	 los	 autores,	 es	 importante	 por	 un	 lado	 usar	 el	 conocimiento	 que	 la	
economía	del	comportamiento	nos	ha	entregado;	y	por	otro	lado,	que	dejemos	de	ver	la	regulación	y	la	educación	
financiera	como	sustitutos.	
Por	último,	teniendo	en	cuenta	los	resultados	ya	expuestos,	una	muy	buena	forma	de	ayudar	a	quienes	tienen	una	
menor	educación	financiera	a	tomar	mejores	decisiones,	tanto	en	países	desarrollados	como	subdesarrollados,	es	
simplificar	 dichas	 decisiones.	 Otra	 solución	 podría	 ser	 ofrecer	 consejos	 financieros;	 sin	 embargo,	 existe	 poca	
evidencia	acerca	de	la	efectividad	de	esta	medida.	
	
CONCLUSIÓN	
1.-	Los	modelos	teóricos	de	ahorro	y	toma	de	decisiones	financieras	deberían	incorporar	la	idea	de	conocimiento	
financiero	como	un	tipo	de	capital	humano.	
2.-	 Los	 esfuerzos	 para	 mejorar	 las	 medidas	 de	 educación	 financiera	 rendirán	 frutos	 si	 se	 incluye	 información	
acerca	de	los	maestros,	los	programas	de	capacitación	y	el	material	cubierto.		
3.-	Posibles	nuevos	resultados	pueden	ser	de	interés,	incluyendo	préstamos	para	estudiantes,	inversión	en	salud,	
patrones	 de	 hipoteca	 y	 cuándo	 reclamar	 los	 beneficios	 de	 la	 Seguridad	 Social,	 es	 decir,	 decisiones	 que	 tienen	
consecuencias	económicas	de	largo	alcance.		
4.-	 La	 investigación	 experimental	 adicional	 podría	 ser	 útil,	 para	 aprender	más	 sobre	 la	 dirección	 de	 causalidad	
entre	 el	 conocimiento	 financiero	 y	 el	 bienestar	 económico,	 aunque	 los	 primeros	 resultados	 ofrecidos	 en	 este	
estudio	son	prometedores.	
	
	
“How	Does	Household	Portfolio	Diversification	Vary	with	Financial	Literacy	and	Advice?”	(Von	Gaudecker)	
	
ABSTRACT	
La	teoría	económica	predice	que	los	hogares	mantienen	sus	activos	riesgosos	en	un	portafolio	bien	diversificado.	
Esto	tiene	implicancias	para	la	regulación	del	consumo	de	productos	financieros,	para	el	diseño	del	plan	de	ahorro	
para	el	retiro	y	para	la	distribución	del	bienestar	del	consumidor	en	general.	La	estrategia	regulatoria	depende	del	
conocimiento	del	hogar	en	materias	financieras	y	si	el	hogar	recibe	consejos	profesionales	sobre	dichas	materias	
financieras.	
Existen	pocos	estudios	sobre	este	tema,	y	estos	se	pueden	dividir	en	dos	enfoques.	Por	una	parte,	se	estudia	la	
diversificación	 detallada	 usando	datos	 de	 países	 escandinavos,	 el	 cual	muestra	 que,	 si	 una	 persona	 invierte	 en	
fondos	mutuos	por	sobre	un	portafolio	de	acciones,	se	alcanzan	resultados	razonables,	pero	se	espera	un	retorno	
bajo	 debido	 al	 riesgo.	 Y,	 por	 otra	 parte,	 el	 segundo	 enfoque	 usa	 muestras	 simples	 de	 la	 diversificación	 de	
portafolio	a	través	de	encuestas.	En	este	estudio	los	problemas	se	invierten,	las	covariables	son	abundantes,	pero	
las	propiedades	de	diversificación	no	permiten	un	análisis	cuantitativo.	
En	el	paper	 se	combinan	 los	dos	enfoques	y	 se	calculan	mediadas	de	diversificación,	agregando	 la	 información	
sobre	 la	 educación	 financiera	 y	 la	 fuente	más	 importante	de	 asesoramiento	 financiero.	 En	 el	 análisis,	 se	 usa	 la	
perdida	 de	 retorno	 como	 la	medida	 de	 diversificación	 (diferencia	 entre	 el	 retorno	máximo	 esperado	dada	 una	
desviación	estándar	menos	el	rendimiento	esperado	de	un	portafolio	particular).		
El	análisis	descubre	una	importante	interacción	entre	la	educación	financiera	y	el	asesoramiento	financiero	en	el	
proceso	 de	 tomar	 una	 decisión.	 La	 pérdida	 de	 retorno	 para	 aquellas	 personas	 que	 buscan	 asesoramiento	
financiero	no	varía	con	educación	financiera.	Mientras	que	los	hogares	que	no	reciben	asesoramiento,	su	pérdida	
de	retorno	es	muy	parecida	a	aquellos	con	la	máxima	educación	financiera	posible	y	a	medida	que	disminuye	el	
conocimiento	financiero	(en	una	desviación	estándar),	aumenta	la	perdida	de	retorno	en	un	0.7%.		
	
THE	PROPERTIES	OF	HOUSEHOLDS’	PORTFOLIO:	
Los	datos	son	sacados	de	tres	fuentes:	
1. Impuestos	de	países	escandinavos	
2. Datos	de	corredores	de	bolsa	online	
	
3. Encuestas	a	hogares	à	Disponibles	en	todo	el	mundo,	hay	mucha	información	sobre	los	portafolios	de	los	
hogares	
En	 este	 estudio	 se	 combinan	 diversos	 enfoques,	mediante	 la	 construcción	 de	 portafolios	 con	 datos	 del	 Dutch	
Central	Bank	Household	Survey	(DHS).	
	
A. The	DHS	Data	on	Household	Portfolios:	
Se	 utilizaron	 datos	 de	 CentERpanel,	 una	 encuesta	 de	 hogares	 holandesa	 que	 se	 administra	 a	 través	 de	
Internet.	 Para	 evitar	 problemas	 de	 selección	 debido	 a	 la	 falta	 de	 acceso	 a	 Internet,	 los	 encuestados	 sin	 un	
computador	están	equipados	con	un	decodificador	para	su	televisor	(y	con	un	televisor	si	no	tienen	uno).	Los	
encuestados	son	reembolsado	por	el	costo	de	usar	Internet.	El	CentERpanel	es	representativo	de	la	población	
holandesa	en	términos	de	características	observables,	en	donde	el	DHS,	contiene	información	particularmente	
detallada	sobre	asuntos	financieros.	
Durante	 el	 análisis,	 se	 excluyen	 los	 hogares	 con	 menos	 de	 1.000	 euros	 en	 activos	 financieros	 (8.6%	 de	 la	
muestra),	 lo	 que	 arroja	 una	muestra	 inicial	 de	 1.604	 hogares.	 Acerca	 de	 un	 tercio	 de	 estos	 poseen	 activos	
financieros	riesgosos,	definidos	como	acciones,	varios	tipos	de	fondos,	bonos	y	opciones.		
Datos	detallados,	pero	solo	de	un	seleccionado	país	y	
personas.	Y	la	disponibilidad	de	covariables	es	difícil.	
Una	 característica	 única	 del	 conjunto	 de	 datos	 es	 que	 a	 los	 individuos	 se	 les	 pide	 que	 informen	 no	 solo	 el	
número	de	acciones	y	fondos	mutuos	que	poseen,	sino	también	el	nombre	del	activo	y	cantidad	guardada,	por	
lo	 que	 se	 conecta	 cada	 activo	 a	 su	 serie	 temporal	 de	 rendimientos	 obtenidos.	 Esto	 permite	 estimar	 las	
características	del	riesgo-retorno	de	las	carteras	de	los	hogares.	
La	muestra	 final	de	hogares	 consta	de	381	observaciones.	 Estos	hogares	poseen	269	activos	diferentes	que	
consisten	en	99	acciones	y	170	fondos.	Se	observan	estos	activos	por	más	de	11	años.	Las	longitudes	de	estas	
series	de	resultados	varían	ampliamente,	van	desde	menos	de	6	años	en	el	quinto	percentil	a	casi	20	años	en	el	
percentil	95.		
De	los	170	fondos,	106	son	fondos	de	capital.	Hay	alrededor	de	una	docena	de	fondos	cada	uno	invertidos	en	
bonos	soberanos,	bonos	corporativos	y	bienes	raíces,	y	28	fondos	siguen	una	estrategia	mixta.	
	
B. The	Mean-Variance	Characteristics	of	Households’	Portafolios:	
Se	asume	que	los	precios	de	los	activos	están	acordes	al	CAPM	internacional.	Estimar	directamente	el	retorno	
esperado	de	cada	portafolio	sería	problemático	por	la	historia	de	retornos	cortos	de	algunos	activos	y	porque	
la	serie	de	tiempo	cubre	diferentes	lapsos	de	tiempo.	
Se	usa	el	índice	europeo	MSCI	como	proxy	del	portafolio	eficiente	de	mercado,	en	donde	todos	los	retornos	se	
marcan	como	retornos	excesivos	sobre	la	tasa	libre	de	riesgo.	Antes	de	aplicar	el	CAPM,	se	resta	la	tarifa	del	
índice	de	fondos	que	replican	puntos	de	referencia,	esto	es	aproximadamente	el	costo	cargado	por	los	índices	
indexados.