RESUMEN BKM 11 - Kevin Ibarra Flores

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Resumen BKM 11 
11.1 Random walks y la hipótesis de Mercados Eficientes (HME) 
 
 Kendall descubrió que le precio de las acciones era predecible. Con esto, laos 
inversionistas podían obtener beneficios simplemente comprando las acciones que se 
esperaran que subieran y vendiendo aquellas que bajaran. Pero esta situación no podría 
persistir mucho tiempo. 
 Cualquier información que pueda ser usada para predecir el rendimiento de las 
acciones será reflejada en el precio de éstas. Tan pronto como alguna información indique 
que una acción está subvalorada y que luego ofrecerá beneficios, los inversionistas 
comprarán la acción haciendo que ésta alcance un precio justo. 
 La nueva información será impredecible. Esta es la esencia del random walk, en que 
el cambio en el precio debiera ser random e impredecible. Si el precio esta determinado 
racionalmente, sólo la nueva información hará que éste cambie. Luego el random walk 
sería el resultado natural de los precios que siempre reflejan toda la nueva información. 
 La idea de que las acciones reflejan toda la información disponible se refiere a la 
hipótesis de mercados eficiente (HME). 
 
Competencia como fuente de eficiencia 
 
 Cuando la información es costosa de conseguir y analizar, uno podría esperar 
análisis de inversiones hechas para entregar como resultado un incremento en el retorno 
esperado. 
Grossman y Stglitz argumentaron que los inversionistas van a tener incentivos a gastar 
tiempo y recursos para analizar y buscar nueva información sólo si esto genera mayores 
retornos en sus inversiones. 
 No es raro encontrar que el grado de eficiencia difiere entre distintos mercados. Por 
ejemplo, las empresas más chicas que reciben relativamente menor cobertura por parte de 
los analistas del Wall Street pueden tener un precio menos eficiente que las empresas 
grandes. 
 
Versiones de la HME 
 
 Es común distinguir 3 versiones de la HME: 
 
1) Forma débil: El precio de las acciones refleja toda la información que puede obtenerse 
al examinar los datos de las transacciones de mercado como la historia de los precios 
pasados, el volumen de las transacciones o el interés de corto plazo. Esta versión 
implica que los análisis de tendencia son infructuosos. 
 
2) Forma semi-fuerte: Establece que toda la información pública referente a las 
expectativas de una firma está reflejada en el precio de la acción. Esta información 
incluye, además de los precios pasados, datos fundamentales de la línea de producción 
de la empresa, calidad de los gerentes, balance, patentes, ganancias externas y prácticas 
bancarias. 
 
3) Forma fuerte: Establece que los precios de las acciones reflejan toda la información 
relevante a la firma, incluso la información disponible sólo al interior de la empresa. 
 
11.2 Implicancias de la HME en la política de inversión 
 
Análisis técnico 
 
 Es esencialmente la búsqueda de un modelo recurrente y predecible para el precio 
de las acciones. Aunque los técnicos reconocen el valor de la información referente a las 
expectativas económicas futuras de la empresa, ellos creen que dicha información no es 
necesaria para una estrategia de negocio exitosa. Esta es la causa de la principal razón para 
el cambio en el precio de las acciones, si éstos responden lo suficientemente lento, para que 
los analistas sean capaces de identificar una tendencia que puede ser explotada durante el 
período de ajuste. 
Los analistas técnicos a veces son llamados graficantes (chartists) porque estudian registros 
de gráficos de los precios pasados de las acciones, esperando encontrar patrones que 
puedan explotar para obtener beneficios. 
 La teoría Dow es el “abuelo” de la mayoría de los análisis técnicos. Posee 3 fuerzas 
que afectan simultáneamente el precio de las acciones: 
1. La tendencia primaria es el movimiento de largo plazo de los precios. 
2. Tendencia secundaria o intermedia es causada por las desviaciones de los 
precios de corto plazo. 
3. Tendencia terciaria o menor son fluctuaciones diarias o de poca importancia. 
Esta basada en la idea de modelos de precios recurrentemente predecibles. 
 
 Otras técnicas gráficas incluyen movimientos promedios. En una versión de esta 
aproximación de los precios promedios, a partir de varios meses anteriores se toma un 
indicador del “verdadero valor” de la acción. Si el precio de la acción esta sobre ese valor, 
se podría esperar que caiga. 
 
 Otra técnica es llamada relative strength aproximación. Compara el rendimiento de 
una acción en un período reciente con el rendimiento del mercado o de otra acción de la 
misma industria. 
 
 Uno de los análisis técnicos más comunes es la idea de los niveles de resistencia o 
niveles soportables. Son valores del precio a partir de los cuales es muy difícil que el 
precio suba o baje; se cree que son valores determinados por el mercado psicológico. 
 
 También hay técnicas que se focalizan en el volumen transado. La idea es que si el 
precio cae acompañado por grandes volúmenes transados es signo de un mercado más 
hosco que si el volumen fuera pequeño. 
 Trin = Volumen disminución / Número disminución 
 Volumen aumento / Número aumento 
El trin es la razón entre el promedio de acciones en disminución y el promedio de acciones 
en aumento 
 
 La HME implica que los análisis técnicos no tienen mérito. La historia de precios o 
el volumen de transacción esta disponible a bajo costo. Por lo tanto, cualquier información 
que este disponible a partir de los precios pasados está reflejada en el precio de las 
acciones. 
 
Análisis Fundamental 
 
 Usa las utilidades y los dividendos esperados de la firma, las expectativas de tasas 
de interés futuras y la evaluación del riesgo de la empresa para determinar el precio. 
Finalmente, representa un intento por determinar el valor presente de todos los pagos que 
recibirán los accionistas por cada acción. Si ese valor excede el precio de la acción, el 
analista fundamental recomienda comprar la acción. 
 Los analistas fundamentales generalmente comienzan con el estudio de las 
utilidades pasadas y la examinación de los balances. Ellos esperan predecir el 
comportamiento futuro de la empresa que aún no es reconocido por el resto del mercado 
 La HME predice que la mayoría de los análisis fundamentales fracasaran. Si los 
analistas se basan en la información pública de utilidades y de las industrias, su evaluación 
acerca de las expectativas de la empresa no será significativamente distinta a la de sus 
rivales (otros analistas). 
 Descubrir firmas buenas no entrega ningún beneficio si el resto del mercado sabe 
que son firmas buenas. Si el conocimiento es rápidamente publicado, los inversionistas se 
verán obligados a pagar precios altos por dichas firmas y no obtendrán retornos superiores. 
 La clave no está en identificar empresas que sean buenas sino en encontrar que son 
“mejores” de lo que el resto estima. 
 No es suficiente con hacer buenos análisis de las empresas, se puede ganar plata 
sólo si nuestro análisis es mejor que el de nuestros competidores porque el precio de 
mercado reflejará toda la información comúnmente disponible. 
 
Administración del portafolio activa versus pasiva 
 
 Sólo análisis serios y técnicas poco comunes podrán generar la intuición diferencial 
necesaria para obtener beneficios. Esas técnicas son económicamente factibles sólo para 
inversionistas de grandes portafolios. 
 Si los pequeños inversionistas no tienen una posición favorable para tener una 
conducta activa en la administración del portafolio ¿cuáles son sus opciones? 
Probablemente será mejor que inviertan en fondos mutuos. Poniendo sus recursos en ellos, 
podrán obtener economías de escala. 
 Quienes proponen la HME creen que la administración activa es un gran esfuerzo 
innecesario e improbable de justificar los gastos incurridos. Luego, ellos recomiendan una 
estrategia pasiva de inversiónque no atenta contra la ineficiencia de mercado una estrategia 
pasiva se refiere sólo a establecer un portafolio bien diversificado sin intentar encontrar 
acciones sobre o subvaloradas. La administración pasiva es usualmente caracterizada por 
una estrategia de comprar y esperar. 
 Una estrategia común para la administración pasiva es crear un index fund, que es 
un fondo diseñado para reproducir el rendimiento de la base de un índice de acciones ( por 
ejemplo, el Index 500 portafolio, esta formado por acciones en la misma proporción en 
cuanto a su peso que el S&P 500) 
 Una estrategia híbrida también es común, en la que el fondo mantiene una estrategia 
pasiva central, que es una posición indexada e incrementan esa posición con uno o más 
portafolios administrados activamente. 
 
El papel de la administración del portafolio en un mercado eficiente 
 
 El principio básico en la selección de un portafolio es la diversificación. Aún 
cuando las acciones tienen un precio justo, cada una posee un riesgo específico, el cual 
puede ser eliminado a través de la diversificación. 
 Una política de inversión racional también requiere que las consideraciones de 
impuesto se vean reflejadas en la elección de activos. 
 Un tercer argumento para la administración racional del portafolio se refiere a la 
característica particular del riesgo de cada inversionista ( por ejemplo, los ejecutivos de 
General Motors generalmente no invertirán en acciones de dicha empresa) 
 Inversionistas de distintas edades también querrán diferentes políticas de portafolio 
para resguardarse del riesgo. 
 En conclusión, la posición óptima de los inversionistas variará dependiendo de 
factores como la edad, los impuestos, la aversión al riesgo y el empleo. 
 
11.3 Estudios de Eventos 
 
 Si el precio de las acciones refleja todo la información disponible hasta un 
determinado momento, el cambio en los precios reflejará nueva información. Por lo tanto, 
uno podría medir la importancia de un evento de interés examinando el cambio en el precio 
de las acciones durante el período en que ocurre el evento. 
 El estudio de un evento describe la técnica de recursos financiero empíricos que 
consiste en observar el impacto de un evento particular en el precio de la acción de una 
empresa. Por ejemplo, un analista del mercado de las acciones querría estudiar el impacto 
del cambio de los dividendos en el precio de la acción. El estudio del evento podría 
cuantificar la relación entre cambios de dividendos y retornos de la acción. 
 Queremos medir el retorno inesperado que resulta de un evento. Este es la 
diferencia entre el retorno actual de la acción y el retorno que se esperaría dada la actuación 
del mercado. Este retorno esperado podría calcularse de la siguiente forma: 
 
rt = a + b rmt + et rmt: tasa de retorno del mercado durante el periodo 
et : Parte del retorno del activo resultante del evento especifico de la 
empresa 
b: mide la sensibilidad del retorno de mercado 
a: es la tasa promedio del retorno de la acción que podría tener en un 
período con 0 retorno de mercado 
 
 Muchas veces nos referimos al término et como el retorno anormal, el retorno que 
podría predecirse a partir de los movimientos de mercado aislados. 
 La estrategia general en el estudio de eventos es estimar el retorno anormal 
alrededor de la fecha en que la nueva información acerca de la acción es anunciada al 
mercado y atribuir el desarrollo anormal de la acción a la nueva información. 
 Un concepto que complica el estudio de eventos es la filtración de información. La 
filtración ocurre cuando la información referente a un evento relevante es entregada a un 
pequeño grupo de inversionistas antes de hacer pública la información. En ese caso, el 
precio de la acción empezará a cambiar (subir o bajar) días o semanas antes de la fecha 
oficial del anuncio. Cualquier retorno anormal en el día del anuncio es, por lo tanto, un 
indicador pobre del impacto total de la información entregada. Un mejor indicador sería el 
retorno anormal acumulado, que es la suma de todos los retornos anormales del período de 
interés. El retorno anormal acumulado captura el movimiento total de la acción del período 
entero, desde que el mercado comienza a responder a la nueva información. 
 Cuando las firmas anuncian incremento en los dividendos muestran retornos 
anormales positivos y viceversa. 
 Si el mercado es completamente eficiente, los precios de las acciones no debieran 
mostrar un retorno anormal en los días previos a la publicación de la nueva información 
relevante, es decir, se debiera observar un salto en el precio de la acción sólo en el 
momento del anuncio. 
 Si el precio de una acción comienza a subir, por ejemplo, 30 días antes del anuncio, 
podría tener 2 posibles interpretaciones: 1) la información se filtró a algunos participantes 
del mercado quienes compraron las acciones antes de la fecha del anuncio o 2) en los días 
anteriores al anuncio la gente comenzó a sospechar al observar alguna compra de grandes 
cantidades de acciones. 
 
11.4 ¿Son los mercados eficientes? 
 
Las emisiones 
 
La HME implica que el gran logro de la actividad de los administradores de portafolio, 
buscar acciones subvaloradas, es un gran esfuerzo perdido y probablemente dañino para los 
clientes porque cuesta plata y conduce a portafolios imperfectamente diversificados. Por 
esto la HME nunca ha sido bien aceptada en Wall Street. 3 factores implican que el debate 
probablemente nunca terminará: 
 
1) La magnitud de la emisión: la mayoría esta de acuerdo en que el precio de las acciones 
esta muy cercano a los niveles justos y que sólo los administradores de grandes 
portafolios pueden ganar suficientes beneficios del comercio como para hacer la 
evaluación del más mínimo precio distinto al que merece una acción. De acuerdo con 
esto, las acciones de los administradores de inversiones inteligentes conducen a una 
constante evolución de los precios de mercado a los niveles justos. 
 
2) El sesgo (tendencia) de selección de la emisión (the selection bias issue) : Suponga que 
descubre un esquema de inversión que realmente podría generar plata. Hay 2 opciones: 
publicarlo u ocultarlo y usarlo para ganar mucha plata. La mayoría elegiría la última 
opción. Sólo los inversionistas que encuentren un esquema de inversión que no puede 
generar retornos anormales estarán dispuestos a entregárselo al resto del mundo. 
El problema de selection bias es que los resultados que están disponibles para observar 
han sido preseleccionados en favor de los intentos fallidos. 
 
3) The Lucky event issue: si muchos inversionistas usan una variedad de esquemas para 
hacer apuestas justas, estadísticamente hablando, algunos de esos inversionistas tendrán 
suerte y ganarán la mayoría de las apuestas. Por cada gran ganador, deben haber 
muchos perdedores pero nunca escuchamos hablar de ellos. 
 
Test de predicción del retorno de las acciones de mercado 
 
Retornos sobre horizontes cortos: Una vía de discernimiento de tendencias en el precio de 
las acciones es a través de la medición de la correlación serial del retorno de las acciones de 
mercado. La correlación serial se refiere a la tendencia de los retornos de la acción que son 
explicados por los retornos pasado. Correlación positiva significa que retornos positivos 
tienden a conducir a retornos positivos. Correlación negativa significa que retornos 
positivos tienden a ser seguidos por retornos negativos. 
 Una versión mas sofisticada del análisis de tendencia es la filter rule. Da la regla de 
comprar o vender acciones dependiendo del movimiento de los precios pasados. Una regla 
es, por ejemplo, “comprar si las últimas dos transacciones resultaron en un incremento del 
precio de la acción”. Se ha encontrado que esto generalmente no genera beneficios. 
 
Retornos sobre horizontes largos: Han encontrado correlaciónserial pronunciadamente 
negativa. Mientras la sobrereacción conduce a una correlación serial positiva, la 
subsecuente corrección de la sobrereacción conduce a un rendimiento pobre siguiendo a un 
buen rendimiento y viceversa. Las correcciones significan que retornos positivos 
eventualmente tenderán a ser seguidos por retornos negativos, conduciendo a una 
correlación serial negativa en los horizontes de largo plazo. 
Estos resultados se pueden interpretar como: 
1) Los resultados de los estudios no necesitan ser interpretados como evidencia para una 
moda pasajera en el mercado de acciones. Una interpretación alternativa es que sólo 
indican que el premio por riesgo de mercado cambia todo el tiempo. 
2) Estos estudios sufren problemas estadísticos. Porque ellos confían en retornos medidos 
sobre largos períodos de tiempo, estos tests necesariamente están basados en pocas 
observaciones de retornos de horizontes largos. 
 
Predictores de amplios retornos de mercado: Muchos estudios han documentado la 
capacidad de observar fácilmente variables que predicen los retornos de mercado. Por 
ejemplo, Famma y French mostraron que el retorno en el mercado accionario agregado 
tiende a ser más alto cuando la razón Dividendo/Precio, el dividend yield, es alto. 
 
Estrategias de portafolio y anomalías de mercado 
 
 Las anomalías es evidencia que parece inconsistente con la HME. 
 Una de los mayores problemas con estos tests es que la mayoría requiere ajuste por 
riesgo para el rendimiento del portafolio y muchos utilizan el CAPM para hacerlo. A pesar 
de que el beta parece un descriptor relevante del riesgo de la acción, la medición empírica 
muestra un trade – off entre riesgo medido por el beta y el retorno esperado que difiere de 
la predicción del CAPM. Si usamos el CAPM para ajustar los retornos del portafolio por 
riesgo, inapropiadamente el ajuste podría conducir a la conclusión de que varias estrategias 
de portafolio pueden generar retornos superiores cuando, de hecho, es simplemente que el 
ajuste por riesgo hecho ha fallado. 
 Basu descubre que los portafolios con baja razón Precio/Utilidad tienen mayores 
retornos que los portafolios con alta P/U. 
 
El efecto enero en las empresas pequeñas: Es una de las más importantes anomalías con 
respecto a la HME. 
Las empresas pequeñas tienden a ser más riesgosas. Pero cuando los retornos son ajustados 
por riesgo usando el CAPM, esto todavía es un premio consistente para los portafolios de 
menor tamaño. 
Estudios posteriores mostraron que el efecto de firmas pequeñas ocurría en las 2 primeras 
semanas de Enero. Algunos creían que el efecto enero se entendía por una pérdida de 
impuestos vendiendo al final del año. La hipótesis es que mucha gente vende acciones que 
hacen disminuir el precio durante los meses previos a realizar sus pérdidas de capital antes 
del final del año tributario. 
 
El efecto de la firma abandonada (neglected – firm) y el efecto liquidez: Otra interpretación 
al efecto enero en las empresas pequeñas es que, dado que estas empresas tienden a ser 
abandonadas por los grandes inversionistas, la información acerca de este tipo de empresas 
esta menos disponible. Esta información deficiente hace más riesgosas las empresas 
pequeñas lo que conduce a mayores retornos. 
Los inversionistas van a demandar un premio en la tasa de retorno para invertir en las 
empresas menos líquidas que conllevan mayores costos de transacción. Estas acciones 
muestran una fuerte tendencia a entregar tasas de retornos ajustadas por riesgo anormales. 
Sin embargo esta teoría no explica por qué los retornos anormales de las empresas 
pequeñas se concentran en enero. 
 
Book-to-market ratios: Un poderoso predictor de los retornos de los activos es la razón 
entre el valor libro de la acción de la empresa y el valor de mercado de la acción. 
La dramática dependencia de los retornos en la razón book – to – market es independiente 
del beta, sugiriendo además que las empresas con alta razón book – to – market están 
relativamente subvaloradas o que dicha razón sirve como una aproximación del factor de 
riesgo que afecta los retornos esperados de equilibrio. 
De hecho, se encontró que después de controlar el tamaño y los efectos del book – to – 
market, el beta no tiene poder para explicar los retornos promedios. 
 
Reversals: Las acciones que han tenido mejores rendimientos en los períodos recientes se 
ven como bajo rendimiento que el resto del mercado en los períodos siguientes, mientras 
que los peores rendimientos pasados tienden a ofrecer un rendimiento futuro sobre el 
promedio. El efecto reversivo, en que los perdedores avanzan y los ganadores retroceden, 
sugiere que el mercado accionario sobrereacciona ante las noticias relevantes. Después de 
que la sobrereacción es reconocida, las inversiones con rendimiento extremo son revertidas. 
Este fenómeno podría implicar que una estrategia de inversión contraria, invertir en los 
recientes perdedores y evitar a los recientes ganadores, podría ser beneficiosa. 
El efecto reversivo también parece ser dependiente del horizonte de la inversión. 
 
 
¿Premio por riesgo o Anomalías? 
 
 Famma y french argumentan que los efectos anteriores pueden ser explicados como 
manifestaciones de premio por riesgo. Proponen un modelo de 3 factores, en el espíritu de 
la teoría de los precios de arbitraje. El riesgo es determinado por la sensibilidad de la acción 
a estos 3 factores: 
1) El portafolio de mercado 
2) El portafolio que refleja el retorno relativo de empresas chicas versus grandes 
3) El portafolio que refleja los retornos relativos de empresas con razones valor libro a 
valor de mercado altos versus bajos. 
Una interpretación opuesta argumenta que ese fenómeno es evidencia de un mercado 
ineficiente, más específicamente, un error sistemático en los informes de los analistas de 
acciones. En este caso se cree que los analistas extrapolan rendimientos pasados a 
rendimientos futuros, luego las empresas con un buen rendimiento reciente están 
sobrevaloradas y subvaloradas las con un bajo rendimiento. Cuando los participantes del 
mercado reconocen estos errores, los precios cambian. 
La Porta encontró que las acciones de las firmas a las cuales los analistas predecían un 
bajo crecimiento en las tasas de utilidad tenían un mejor rendimiento que aquellas con alto 
crecimiento esperado de las utilidades. 
Daniel y Titman intentaron mostrar como el tamaño y el efecto book – to – market 
podían explicarse como un premio por riesgo. Concluyeron que las características per se y 
no los betas en el tamaño o en el book – to market influían en los retornos. Este resultado es 
inconsistente con Famma y French. Además no necesariamente implican mercados 
irracionales. 
 
Información interna: Las personas que están dentro de una empresa podrían obtener 
retornos superiores comerciando acciones de su propia firma. Esto está regulado, todos 
quienes están dentro de una empresa deben registrar sus transacciones. 
 
Después del anuncio de utilidades el precio “flota” (drift): Un principio fundamental 
de los mercados eficientes es que la nueva información debe verse reflejada en los precios 
rápidamente. Cuando buenas noticias son publicadas, el precio de la acción debiera saltar 
inmediatamente. Resultados de estudios muestran que el precio de la acción se mueve 
después de la fecha de anuncio. El retorno anormal acumulado de sorpresas- positivas 
continúa creciendo aún después de que la información se hace pública. El mercado aparece 
como si se ajustara gradualmente. 
Uno podría tener utilidades anormales sólo esperando anuncios de utilidad y vendiendo 
las acciones de las empresas con sorpresas de utilidades positivas. 
 
Interpretación Conductual 
 
Los sicólogos han identificado grandes “irracionalidades” que aparecen como 
características individuales creando complejas decisiones: 
 
1) Errores de pronóstico:la gente le da mucha importancia a la experiencia reciente 
comparando sus creencias previas cuando realizan pronósticos y tiende a crear 
pronósticos que son demasiado extremos entregando la incertidumbre inherente en su 
informaión. 
 
2) Overconfidence: La gente tiende a desestimar la imprecisión de sus creencias o 
pronósticos y tiende a subestimar sus habilidades. La overconfidence podría ser la 
responsable de que prevalezca una dirección de inversiones activa en vez de pasiva. 
 
3) Regret avoidance: Los sicólogos han encontrado que los individuos que toman 
decisiones que se tornan malas tienen más arrepentimiento cuando las decisiones fueron 
menos convencionales. 
 
4) Framming and mental accounting: Las decisiones tienden a ser afectadas por cómo son 
estructuradas las opciones. Mental accounting es otra forma de estructuración en la cual 
la gente segrega las decisiones ciertas. 
 
 
Rendimiento de los fondos mutuos: Como primer paso se debe examinar el retorno ajustado 
por riesgo de una larga muestra de fondos mutuos. 
Luego, un buen benchmark para el rendimiento de los fondos será un índice que incorpore 
el rendimiento de las acciones de empresas pequeñas. 
La evidencia en el rendimiento de los administradores profesionales del riesgo ajustado 
combina lo mejor, podemos concluir que su rendimiento es bastante consistente con el 
mercado eficiente. 
 
Entonces ¿son los mercados eficientes? 
 
 Una creencia doctrinaria en los mercados eficientes puede paralizar al inversionista 
y hacer cree que ningún esfuerzo pueda ser justificado. 
 Hay suficientes anomalías en la evidencia empírica que justifican la búsqueda de 
activos subvalorados. 
 El mercado es lo suficientemente competitivo como para que una información 
diferencialmente superior haga ganar plata. 
 Concluimos que los mercados son muy eficientes pero la recompensa a la 
diligencia, inteligencia o creatividad especial está esperando. 
 
 FALTA 11.5, LEER DEL LIBRO