Esta creo que es una pregunta que se podría generalizar no solamente a las regresiones lineales en la exposición factorial, si no en otras métricas utilizadas habitualmente, como las métricas sobre correlación. Al final son herramientas, las herramientas tienen una utilidad en un contexto concreto pero siempre tienen limitaciones y hay que ser consciente de las mismas y como pueden afectar a los datos o si no, estamos cayendo un error mayor, que es la confianza basada en datos erróneos. Personalmente creo que las herramientas igual que los modelos, aunque no sean exactos pueden ser útiles si sabemos diferenciar cuales son las preguntas que pueden responder y cuales no.
Yo creo que esta herramienta es útil, pero no se puede aplicar a todos los fondos y necesitan cierta elaboración para interpretarlos. Además de las limitaciones que menciona el artículo sobre los outliers y la dificultad de captar relaciones no estacionarias resumidas en una media, la inspección visual siempre es necesaria. Por ejemplo, un error que yo cometía era que no tenía en cuenta la volatilidad de los fondos a la hora de equiparar la exposición factorial ni tampoco la cantidad de acciones en el fondo, cuanto menor el número de acciones en el fondo mucho mayor ruido podemos encontrarnos y seguramente debemos subir el nivel de confianza.
En el artículo entiendo que están haciendo un mal uso ( o exagerándolo a drede para apoyar un argumento ) de las regresiones lineales con factores, dando lugar a resultados espúreos. El fondo es obviamente de alternativas y trata de no estar relacionado con los mercados de bonos/acciones usando otras clases de activo, lo cual ya es indicativo de que va a ser difícil obtener nada útil de este tipo de análisis.
En el artículo se dice:
The AQR Alternative Style Premia Fund offers an informative case study. The fund purports to invest in pure, market neutral value, momentum, carry, and “defensive” factor strategies applied to individual stocks and bonds, as well as stock and bond indexes and other asset classes around the world.
Y en la descripción del fondo tenemos:
The Fund aims to deliver attractive risk-adjusted returns with low correlation to traditional stock/bond portfolios by investing in a broad and diversified range of alternative risk premia. The Fund invests long and short across five different asset groups (stocks & industries, equity indices, fixed income, currencies and commodities) and four investment styles (Value, Momentum, Carry and Defensive), and aims to be market neutral.
Por lo que no es de extrañar el bajo R^2 y los bajos t-stat obtenidos, ya que los factores aplicados en portfoliovisualizer son referentes a la RV y no a otros activos, lo cual es ya una bandera roja para coger los resultados con pinzas.
Entonces, en resumen, ¿tiene sentido utilizar las regresiones lineales con factores para analizar los fondos? Yo creo que sí, aunque no deberían ser el input principal de una decisión, al menos creo que es mejor que la clasificación típica de cuadros de Morningstar, pero nunca debe ser “a ciegas” ni a “rajatabla” intentando aumentar artificialmente la exposición a un factor en la cartera, el ruido es demasiado grande, si no probando varios modelos que tengan sentido y examinar su coherencia y analizar también su línea temporal y como han variado estas exposiciones, no solamente quedarnos con la media.