Volatilidad y Rentabilidad de una cartera

Siguiendo un tema que se inició el post de @DanGates +D51 Global Teforras Portfolio, quería comentar sobre volatilidad y rentabilidad de la cartera.

Lo que normalmente se piensa es que las acciones más arriesgadas suelen tener retornos más elevados, y es lógico que sea así: a mayor riesgo, mayor recompensa.
En los estudios académicos se suele usar a menudo la volatilidad como medida de riesgo, y aunque en realidad el riesgo real, para un inversor, no es tanto la volatilidad sino la perdida permanente del capital invertido, podemos considerar aceptable, en línea de principio, la relación a mayor volatilidad, mayor recompensa.

Pero, en realidad, no hay que dar esta relación por descontada; de hecho algunos estudios como por ejemplo el de Malcolm Baker, Brendan Bradley and Jeffrey Wurgler, con el título "Benchmarks as Limits to Arbitrage: Understanding the Low-Volatility Anomaly” hecho sobre todas las acciones americanas, durante 40 años (1968- 2008) demuestran que el 20% de las acciones clasificadas por menor nivel de volatilidad y Beta, consiguen rentabilidad significativamente mas elevadas del grupo de acciones con volatilidad más elevadas.

Y el gráfico siguiente es lo mismo pero limitado solo a las primeras 1000 empresas más importantes del mercado.

Volatility and return graph top 1000

La explicación reside principalmente en la matemática del interés compuesto, como demostrado en el estudio de J. Trainor Jr William, VOLATILITY AND COMPOUNDING EFFECTS ON BETA AND RETURNS donde la conclusión es que en teoría en el largo plazo no tendría que haber diferencia de rentabilidad en función de la Beta o la volatilidad, pero todo depende de la estructura de mercado (con mucha o escasa volatilidad) en el cual se mueven las carteras, en su trayectoria hacia el largo plazo.

Copiando el ejemplo que ponen en el estudio, pensamos a un indice que tiene una rentabilidad del -10% el primer año y del +12% el segundo, en los dos años consigue una rentabilidad cumulativa del + 0,8%.

Si pensamos a una cartera con una Beta 2 conseguirá la rentabilidad del indice x2 es decir -20% el primer año y + 24% el segundo, y la rentabilidad cumulativa en los dos años será esta vez negativa (-0,8 %).

En el caso de una cartera con Beta inferior al mercado (0,8), la rentabilidad cumulativa de los dos años será de + 0,83%.
Si pensamos que estos efectos del interés compuesto se repiten año tras año, se explican la diferencias que se generan en las carteras con diferentes Betas.

En la conclusión del estudio, se puede observar que, en un ambiente poco volátil, una cartera de elevada Beta puede tener resultados mejores de un 0,42% mensual respecto a una cartera de baja Beta, mientras que si el mercado es muy volátil el resultado es opuesto y las carteras de baja Beta pueden tener una rentabilidad superior a las carteras de alta Beta por un 0,51% mensual.

Estos efectos en el largo plazo, en teoría, se compensarían, pero puede pasar que el largo plazo sea un plazo demasiado largo para que el equilibrio se alcance en la vida de un inversor, como hemos visto en el primer estudio donde después de 40 años la diferencia seguía siendo muy significativa a favor de las carteras con menos Beta y volatilidad.

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teniendo en cuenta que los 20 años anteriores al estudio fueron tremendamente rentables no se hasta que punto aparecería un comportamiento más similar en las carteras que cogiendo el periodo del mismo.

No obstante el riesgo tiene sus contraprestaciones evidentes, incluso con frecuencia una serie de casos peores que quedan enmascarados en estadísticas de largo plazo, que caso de sufrirlos pueden llegar a poner en riesgo la misma supervivencia de largo plazo de la misma.

A veces parece que los “vendedores forzados” lo son simplemente por cuestiones emocionales, pero no hay que olvidar aquellos que lo son por no haber calculado bien las consecuencias de según que escenarios y el nivel de riesgo que podían asumir para mantener su solvencia.

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Se agradece el aporte. Pero … qué resultados se obtendrían si el estudio se centrara entre los años 1975 y 2000?

También hay que tener en cuenta que la última década del test 1998 - 2008 ha sido extraordinariamente volátil. Supongo que si el test hubiera acabado por estas fechas, con la baja volatilidad que hemos tenido últimamente, el diferencial de resultado entre la cartera de más Beta y menos Beta hubiese sido inferior.

Estos estudios van bien para sacar conclusiones generales. Si queremos estudiar una posible estrategia operativa con la ayuda de un backtest, hay que ir muy en detalle y ver que ha pasado, mes tras mes y año tras año. Solo de esta forma podemos tener una sensación de si lo que ha pasado hubiese sido aguantable o no, imaginándose de tener nuestro dinero real en el mercado.

La lógica matemática del interés compuesto es muy clara: en los años muy volátiles, con grandes oscilaciones tantos positivas como negativas, las carteras de Beta inferior al mercado tienden a hacerlo mejor que las carteras de Beta superior al mercado.
En los años tranquilos, como estos ultimos que hemos vivido, las carteras de Beta alta tienden a tener resultados mejores.

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Gracias por el interesante artículo.
Creo que a estas alturas está bastante claro que el CAPM es un modelo muy deficiente. Pero independientemente de que usemos el CAPM u otro modelo como el de Fama & French, los principios teóricos suponen que el inversor que toma más riesgo debe verse recompensado con mayor rentabilidad. Y el problema es que se comprueba empíricamente que esto no es así. Esta violación de lo que se supone un principio racional no puede tener una base matemática, sino de otra índole. Los autores del artículo ya apuntan en este sentido cuando dicen que tiene que haber algo más que justifique que las carteras de mayor beta no tengan mayor rentabilidad. Ese algo más tiene probablemente un origen psicológico.
Si las acciones más volátiles no ofrecen mayor rentabilidad es porque los inversores están dispuestos a pagar un sobreprecio por tenerlas en sus carteras. Esas acciones más “chicharreras” y que se mueven mucho al parecer resultan más estimulantes para los inversores que las acciones aburridas que no son capaces de subir (o bajar) un 20% en una semana.
Pero dejando aparte posibles explicaciones a conductas irracionales, lo que como inversores nos importa es si conseguimos sacar provecho de todo esto. El autor trata de hacerlo con un modelo simple que confiesa que no da buenos resultados. Es de agradecer que publique un resultado negativo, algo tan raro en la literatura académica.
La dualidad del comportamiento de las acciones de beta elevada según el regimen de volatilidad elevada/reducida me lleva a pensar si en realidad estamos hablando de alta volatilidad como variable relacionada con mercados bajistas y viceversa, lo cual a final de cuentas sería como aconsejar: apalánquese en mercados alcistas y desapalánquese en mercados bajistas. Y por tanto al final todo acabaría reduciéndose al viejo problema de saber cuando el mercado va a subir y cuando va a bajar.

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Pero ,riesgo=volatilidad…lo dudo.
Volatilidad bien gestionada= oportunidad…ahí le has dado!!

Riesgo es la PÉRDIDA PERMANENTE DE CAPITAL , punto.

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Riesgo es no saber lo que estás haciendo…, ya saben: Binomio probabilidades y consecuencias

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Comparto la idea de Robert Novy-Marx de que más que una anomalía por baja volatilidad o beta, sería más correcto (los gráficos que se muestran en este artículo son una pequeña muestra de ello) hablar de una anomalía concerniente a las acciones con mayor volatilidad o beta. Moraleja: dentro de tu universo de acciones, evita el quintil con mayor volatilidad. Richard Pzena realizó un experimento llegando a la conclusión de que si hubiera evitado las acciones en las que invirtió que se situaban en el primer quintil por volatilidad hubiera obtenido cerca de 250 puntos básicos adicionales por año.

No tengo tan claro eso de que se haya refutado la relación riesgo-rentabilidad. Una cosa es refutar el CAPM y otra refutar, en base al CAPM, la relación riesgo-rentabilidad. Precisamente, una de las conclusiones de la refutación del CAPM es que riesgo no es igual a beta o volatilidad, lo que hace de dicha medida inapropiada para valorar si la rentabilidad-riesgo existe.

Por poner un ejemplo, Stephen Penman sostiene que basándose en la naturaleza de la contabilidad, la mayor rentabilidad histórica obtenida por las acciones con bajas ratios P/E o P/B se debe a su alto contenido en “crecimiento arriesgado”, lo que indica una relación directa entre rentabilidad y riesgo.

Conclusión: me quedo en el campo del no lo sé

Saludos y feliz navidad

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¿Podría explicar un poco en qué consiste el “crecimiento arriesgado”? He visto a Fama defender que el P/BV es un proxy del riesgo, pero siempre me ha parecido una afirmación elaborada a posteriori, después de haber hallado esa supuesta anomalía. Quisiera saber si Penman tiene alguna explicación más convincente.

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Un artículo de Morningstar sobre la gran diferencia de “recompensa” del riesgo en bonos en dos etapas distintas, aunque cortas.

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Extracto de su paper “The Value Trap: Value Buys Risky Growth”:


[…](for a given positive E/P) ranking on B/P is a reverse ranking on ROE […] Earnings add to book value so, for a given price that is based on life-long expected earnings, earnings deferral means lower earnings added to book value in the short term and thus a lower ROE and higher earnings to be added in the future, that is, earnings growth. If the associated growth is risky, requiring a higher return, the stock is priced lower, yielding a higher B/P, that is, a lower pricing of the book value that generates the ROE and subsequent growth. Correspondingly, a stock with a higher ROE and lower expected growth can have the same E/P = r – g, but with lower risk such that the lower risk results in a higher price and a lower B/P. The ranking on B/P sorts out, for a given E/P, growth that adds to price from growth that does not (because that growth is risky). Of course, the accounting that allocates earnings to the short term versus the long term could be pure noise (it’s just accounting!), but the accounting principle that connects the allocation to risk suggests not […]

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Riesgo es perderlo todo…

Feliz Año!!

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Se puede considerar el riesgo desde dos puntos de vista:

  1. Cientifico.

Riesgo = P x I
donde P = Probabilidad;
I = Impacto o consecuencia

  1. Inversor Particular.

Riesgo = O+D+M
donde O = Oh
D = Dios
M= Mio

:stuck_out_tongue_winking_eye:

Feliz Año :balloon::tada:

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Empiezo por pedir perdón por reactivar un tema que quizás ya no interese tanto, pues hace más de 4 años que no se ha utilizado.

El caso es que hace un par de días les indiqué en otro hilo una distribución global de mi cartera en base a la ßeta obtenida en la WEB de DEGIRO. Ayer, con el fin de contrastar la validez de la información, obtuve los valores en “https://www.infrontanalytics.com/” y los resultados fueron muy distintos:

DEGIRO: Agresivas 16%; Defensivas 63%; Neutras 21%
Infront analytics: Agresivas 9%; Defensivas 81%; Neutras 10%

Comoquiera que veo que maneja Vd., con soltura éste y otros muchos temas, me gustaría saber su opinión sobre qué plataforma le parece más adecuada para obtener una información fiable y, adicionalmente, sabiendo que los conceptos más admitidos son: Agresivas - ßeta >1; Defensivas - ßeta <1; Neutras - ßeta cercana a 1, ¿en qué guarismos situaría los límites para clasificar las empresas en una de las tres casillas?

Un cordial saludo.

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No se disculpe; a mi me ha venido bien para acordarme de lo que escribí :wink:

No se como construyan la información ambas entidades; supongo que la diferencia puede depender de los input que utilizan; período de análisis diferente, mercado de referencia diferente.
Al final la Beta es la relación entre la rentabilidad de un activo respecto al mercado, descontando en ambos casos la tasa libre de riesgo, pero claro se puede construir de diferente formas, como por ejemplo puede ver en esta web

Al final, si le interesa profundizar el tema lo mejor diría que es meterse uno mismo, y construir directamente la beta de su cartera, utilizando estos tutoriales, y así sabe como lo está calculando.
La alternativa es encontrar alguna web que publique esos datos con la leyenda de como se construyen, pero no he mirado donde se podría conseguir, o preguntar directamente a las fuentes que ha mencionado.

Si quiere algo más que agresivas/defensivas y incluir las Neutras, tendrá que definir Ud. cuando considera neutra una acción.
Si pide mi opinión, yo haría el grupo de las neutras bastante estrecho, pero otra vez la definición de estrecho puede ser diferente por cada inversor, desde un más o menos 5% hasta, no se, más o menos 20%, por decir algo.
Siento no haber podido ayudar mucho.

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Gracias amigo @Fabala por sus explicaciones, siempre instructivas. No obstante tanto en el anterior hilo de “Preguntas y peticiones” como en éste, me pone Vd., unos deberes para los que posiblemente no estoy preparado :blush:

De momento creo que seguiré con los ratios de DEGIRO hasta que encuentre, como Vd., bien dice, una web donde indiquen cómo se construyen las ßetas.

En cuanto a los límites que estoy utilizando para clasificar, son los siguientes:

Agresivas = ßeta superior a 1,05
Neutras = ßeta superior a 0,90 e inferior a 1,06
Defensivas = ßeta de 0,90 o inferior

No sé si le parecerán rangos sensatos para crear/mantener una cartera más defensiva que otra cosa.

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Me parecían consejos adecuados al nivel de sus inquietudes :sweat_smile:

En mi opinión tienen perfectamente sentido a parte el pequeño detalle que el limite superior de la Beta Neutra se superpone al limite inferior de la Beta Agresiva

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Gracias @Fabala, quise decir que las agresivas serán las que tengan una ßeta de 1,06 en adelante y las neutras de 0,91 a 1,05.

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