Ni el retorno ni el riesgo son predecibles. Este es quizás el secreto mejor guardado de una industria de intermediarios que sobrevive asegurando lo contrario
http://economiaynegocios.uahurtado.cl/observatorio/html/numero29.html
Es el tema de artículo publicado en Observatorio Económico, Universidad Alberto Hurtado. Abril-Mayo 2009
Complementariamente puede verse
Las muñecas rusas de la crisis financiera
http://www.economiaynegocios.uahurtado.cl/observatorio/pdf/pdf%20observatorio%20n25.pdf
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April 22, 2009
April 21, 2009
Las finanzas a revisión técnica
Cursos enteros de finanzas y hasta ciertas recomendaciones de Basilea descansan en la distribución normal de Gauss para determinar la probabilidad de pérdida o la pérdida mayor esperada.
Este enfoque es del todo apropiado para eventos y variables que ocurren en un mundo estable y acotado (juegos azar, estatura media, las tasas de mortalidad, etc.) pero es inapropiado para variables financieras u otras de alto impacto como catástrofes naturales.
Una analogía: Si un estadio nacional lleno contiene a personas que en promedio miden 1.70 mts., casi nada pasa con el promedio si entra a la tribuna un enano. La pregunta más interesante en cambio podría ser ¿qué pasa con el promedio de riqueza si entra o sale de las tribunas, digamos un adinerado candidato presidencial? Por cierto el efecto es que el promedio saltará ostensiblemente.
Detrás de las preguntas anteriores está la limitación esencial de los modelos financieros modernos que se basan en campanas de Gauss para estimar pérdidas máximas (tales como el enfoque VaR). Los grandes descalabros financieros, si bien improbables, son mucho más probables de lo que nos podría anticipar una distribución normal (o log-normal) con media y desviación estándar estimada según observaciones históricas.
Ejemplos crudos: la caída de las acciones de EEUU el 19 de octubre de 1987 era tan improbable (¡más de 20 desviaciones estándar!) que un modelo convencional no habría anticipado que ocurriera antes de 20.000 millones de años. (Sí. Leyó bien). Si hablamos de los 60 días de caídas que siguen al 19 de septiembre de 2008, también nos cansamos de contar ceros en los billonésimos de probabilidad que ocurriera lo que ocurrió.
Los modelos más asentados tratan las crisis como rarezas (outliers) pero ocurre que es entonces y no en la “normalidad” cuando se juegan todo quienes no pueden esperar recuperaciones. Fíjese usted que solo 10 días extremadamente “raros” explican la mitad de los retornos en la bolsa de los EEUU durante los últimos 50 años.
Tienen razón entonces, aunque por razones completamente distintas a las que se piensa, quienes proclaman el fin de la economía de casino. Un modelo probabilístico que gobierne los resultados de un juego de azar es enteramente válido para sucesos o experimentos controlados (la ruleta, el cachipún). En finanzas, dicho modelo no sirve para eventos como los precios de las acciones, commodities u otras de alto impacto. Consecuentemente, los entusiastas del VaR (reguladores bancarios incluídos) o del beta, estarían subestimando los riesgos.
¿Qué existe a cambio del modelo tradicional?
La verdad no mucho. Una excepción notable son los modelos de Mandelbrot que intentan lidiar con lo que él mismo llama “la aleatoriedad salvaje”. Así, se postula que los retornos de inversiones exhiben valores que no pueden conformar una distribución “normal” y que por tanto, la desviación estándar deja de ser un indicador confiable para evaluar riesgo.
Mandelbrot ofrece las “leyes de potencia” según las cuales, la probabilidad de pérdidas más y más grandes, declina linealmente (mucho más lento que) la que supone la popular distribución “normal” .
En resúmen, el hecho empírico es que ni el retorno ni el riesgo son fácilmente predecibles. El retorno no es predecible porque los mercados son a la larga eficientes y por extensión, el mero trading oportunista no permite a nadie rentar de manera persistente.
Este enfoque es del todo apropiado para eventos y variables que ocurren en un mundo estable y acotado (juegos azar, estatura media, las tasas de mortalidad, etc.) pero es inapropiado para variables financieras u otras de alto impacto como catástrofes naturales.
Una analogía: Si un estadio nacional lleno contiene a personas que en promedio miden 1.70 mts., casi nada pasa con el promedio si entra a la tribuna un enano. La pregunta más interesante en cambio podría ser ¿qué pasa con el promedio de riqueza si entra o sale de las tribunas, digamos un adinerado candidato presidencial? Por cierto el efecto es que el promedio saltará ostensiblemente.
Detrás de las preguntas anteriores está la limitación esencial de los modelos financieros modernos que se basan en campanas de Gauss para estimar pérdidas máximas (tales como el enfoque VaR). Los grandes descalabros financieros, si bien improbables, son mucho más probables de lo que nos podría anticipar una distribución normal (o log-normal) con media y desviación estándar estimada según observaciones históricas.
Ejemplos crudos: la caída de las acciones de EEUU el 19 de octubre de 1987 era tan improbable (¡más de 20 desviaciones estándar!) que un modelo convencional no habría anticipado que ocurriera antes de 20.000 millones de años. (Sí. Leyó bien). Si hablamos de los 60 días de caídas que siguen al 19 de septiembre de 2008, también nos cansamos de contar ceros en los billonésimos de probabilidad que ocurriera lo que ocurrió.
Los modelos más asentados tratan las crisis como rarezas (outliers) pero ocurre que es entonces y no en la “normalidad” cuando se juegan todo quienes no pueden esperar recuperaciones. Fíjese usted que solo 10 días extremadamente “raros” explican la mitad de los retornos en la bolsa de los EEUU durante los últimos 50 años.
Tienen razón entonces, aunque por razones completamente distintas a las que se piensa, quienes proclaman el fin de la economía de casino. Un modelo probabilístico que gobierne los resultados de un juego de azar es enteramente válido para sucesos o experimentos controlados (la ruleta, el cachipún). En finanzas, dicho modelo no sirve para eventos como los precios de las acciones, commodities u otras de alto impacto. Consecuentemente, los entusiastas del VaR (reguladores bancarios incluídos) o del beta, estarían subestimando los riesgos.
¿Qué existe a cambio del modelo tradicional?
La verdad no mucho. Una excepción notable son los modelos de Mandelbrot que intentan lidiar con lo que él mismo llama “la aleatoriedad salvaje”. Así, se postula que los retornos de inversiones exhiben valores que no pueden conformar una distribución “normal” y que por tanto, la desviación estándar deja de ser un indicador confiable para evaluar riesgo.
Mandelbrot ofrece las “leyes de potencia” según las cuales, la probabilidad de pérdidas más y más grandes, declina linealmente (mucho más lento que) la que supone la popular distribución “normal” .
En resúmen, el hecho empírico es que ni el retorno ni el riesgo son fácilmente predecibles. El retorno no es predecible porque los mercados son a la larga eficientes y por extensión, el mero trading oportunista no permite a nadie rentar de manera persistente.
August 03, 2008
Analistas bursátiles bajo conflictos de interés
El caso de los analistas bursátiles y clasificadores de riesgo es uno donde los servicios de intermediación de valores sufren cuestionamientos.
En el caso chileno llama la atención la profusión de predicciones fallidas sobre resultados de empresas, junto con cierto hábito de hacer apuestas sobre el rendimiento futuro de acciones individuales. Del primero ha dado cuenta la prensa financiera en distintas ocasiones, errándose las proyecciones de manera ostensible dentro de períodos relativamente cortos (Ver por ejemplo, El Mercurio 7 de Mayo, 2007, refiriéndose a errores de predicción entre menos 69 y más 84 por ciento en los resultados trimestrales de las empresas, realizados por los analistas de las mayores Corredoras de Bolsa).
Aparte, no deja de ser curioso que especialmente en tiempos de mayor volatilidad, la mayoría de los analistas insista en la necesidad de ser selectivo.
Como señalamos en otro artículo (Revista Capital, Nov. 15-30, 2007) los analistas deberían mejorar su aproximación profesional a ciertos temas. Una forma de hacerlo es entender bien por qué la respuesta es NO, para las tres preguntas siguientes
• ¿Tienen los expertos más y mejor información que la que ya contienen los precios?
• ¿Podrían los lectores de informes beneficiarse del uso de las recomendaciones?
• ¿Es mejor apostar dos o tres fichas en base al dato que diversificar?
Por cierto, es difícil que la supuesta habilidad de los analistas para detectar una acción subvalorada beneficie a los clientes. Por definición, ninguna ganga se puede sostener como tal cuando los estudios de empresas se hacen para ser publicados: un inversionista normal nunca transará antes que quienes están más próximos a la producción de informes.
Por lo demás, la recomendación de selectividad suele encerrar un grueso error conceptual. ¿Quién dijo que cuando existe mayor volatilidad hay que concentrarse en un puñado de promesas ganadoras? Todo lo contrario. Desde hace 45 años, la literatura básica en finanzas nos enseña que la diversificación entre papeles independientes, y no la concentración selectiva, es la principal herramienta de mitigación de riesgo. Justo en el día en que entregábamos este borrador la prensa especializada destacaba una vez más sorprendentes – aunque no infrecuentes- declaraciones de un analista que recomendaba ser selectivo en tiempos de incertidumbre (Diario Financiero, 10 de Marzo 2008 “La volatilidad llegó para quedarse y hay que ser muy selectivo”)
Por otra parte, es importante observar que la labor de los analistas, así como puede contribuir positivamente al desarrollo del mercado, como se señaló al comienzo de este artículo, puede también ser fuente de peligrosos conflictos de interés.
En el caso de EE.UU., el conflicto de interés entre recomendar acciones y transarlas para beneficio propio fue resuelto drásticamente a partir de la demanda interpuesta por un ex Fiscal de Nueva York en defensa de cientos de inversionistas bursátiles. El acuerdo que resultó de la demanda interpuesta en 2002, obligó a diez grandes bancos de inversión a separarse totalmente de sus departamentos de estudios pero además, los obligó a pagar un total de USD 1.400 millones en multas y compensaciones a los afectados por comprar de acciones a precios previamente inflados por los analistas.
Siempre en el ámbito de los conflictos de interés en la producción de recomendaciones bursátiles, otro estudio reveló la falta de independencia de los analistas respecto de los ejecutivos de las compañías analizadas (Westphal, James and Clement M. “Cosy Relations between Chiefs and Analysts”. Citado en Financial Times, July 26, 2007). Dicho estudio, basado en un sondeo realizado a 1.800 a analistas y cientos de ejecutivos entre los años 2001 y 2003, reveló que un 63 por ciento de quienes producían los informes, recibía favores de los ejecutivos a un promedio de tres favores por persona en periodos que van entre un mes a un año (Los favores detectados incluyen establecer el contacto entre el analista con un ejecutivo de una compañía rival, ofrecer consejos para sus carreras profesionales, aceptar reunirse con un cliente del analista, ofrecer consejo en asuntos personales, retransmitir información de la industria, recomendar a un analista para un empleo y ayudar al analista a acceder a un club privado) Los analistas que reciben dos favores mostraron un 50 por ciento menos posibilidades de degradar una compañía tras bajos resultados en el mercado.
Hoy día, en el mismo Estado el Fiscal Cuomo persigue compensaciones análogas por los supuestos daños ocasionados a partir de las clasificaciones de riesgo emitidas por las agencias Standard and Poor´s y Moody´s. Estas últimas correspondieron a la producción y publicación de ratings, usualmente pagada por los mismos emisores de instrumentos, y que ha mostrado riesgos de crédito sustancialmente mayores a los determinados por dichas agencias, todo dentro del contexto de lo que hoy se llama crisis de las hipotecas sub-prime.
La trampa de la autorregulación
En materia de conflictos de interés se han observado reacciones paliativas de los propios intermediarios.
Así en EEUU , aparte de las señaladas más arriba, las propias agencias clasificadoras han dispuesto medidas que persiguen recuperar la confianza del mercado a través de fortalecer la supervisión interna de los analistas. Por ejemplo, los ratings hechos por un analista que deje una clasificadora para trabajar en una compañía emisora de un bono, serán objeto de revisión adicional. En el caso de S&P se estableció el cargo de ombudsman para resolver conflictos de interés, comparable de cierta manera al reciente anuncio de la Bolsa Electrónica de Chile respecto de crear un Defensor del Inversionista y, en una dirección similar, a las nuevas normas de autorregulación dispuestas por la Bolsa de Comercio de Santiago ( Ver, Bolsa Electrònica de Chile (2007) “Reglamento Defensor del Inversionista”; Bolsa de Comercio de Santiago (2007) “Recomendación sobre normas de conductas para los Corredores de Bolsa”. Dic. 2007)
No obstante, los paliativos señalados, es importante tener presente que la autorregulación de nada sirve si no se fiscaliza y sanciona el incumplimiento, cuestiones que en ninguno de los casos es explícito.
En esta materia, resulta pertinente mencionar como posible ejemplo a seguir el de la FINRA –(Financial Industry Regulatory Authority)- el poderoso regulador no-gubernamental de la industria financiera de los EEUU.
La FINRA, aparte de la US Securities and Exchange Commission, supervisa desde 2007 a más de 5000 intermediarios de valores y es el principal auto regulador de la industria. Destacable aquí es que utiliza variadas posibilidades de coerción- desde multas con valores graduados y pre-establecidos, hasta la expulsión de la industria- todo con miras a la protección del inversionista, la mantención de la fe pública y por cierto, el cuidado de su propia reputación.
En cambio, la autorregulación basada en meros códigos de conducta parece destinada a la misma suerte de los monos vestidos de seda.
Así lo demostró por ejemplo, un interesante trabajo sobre uso de información privilegiada(Bhattacharya y Daouk, 2006) al establecer que las normas no sirven al desarrollo del mercado si, por buenas que sean, no se fiscalizan y sancionan.
La lógica del estudio descansa en el principio de teoría de juegos según el cual la anticipación de la conducta ajena condiciona la propia, pudiendo así resultar racional para algunos jugadores el burlar las reglas si se espera que el resto las cumpla.
Por cierto, una solución de este tipo no tiene que ver con la ética sino con incentivos concretos. De ser éstos inadecuados- (como en el caso no fiscalización o letra muerta de las normas)- el resultado final es que todos terminan peor. De allí la importante conclusión que da título al trabajo mencionado: “Cuando no tener ley es mejor que una buena ley”
En su aplicación empírica, el trabajo utiliza datos para un panel de 55 países, encontrando que el costo de capital empeora (sube) cuando se introducen regulaciones de protección al inversionista que quedan en letra muerta, sea por insuficiente fiscalización, vista gorda u otros motivos.
En el caso chileno llama la atención la profusión de predicciones fallidas sobre resultados de empresas, junto con cierto hábito de hacer apuestas sobre el rendimiento futuro de acciones individuales. Del primero ha dado cuenta la prensa financiera en distintas ocasiones, errándose las proyecciones de manera ostensible dentro de períodos relativamente cortos (Ver por ejemplo, El Mercurio 7 de Mayo, 2007, refiriéndose a errores de predicción entre menos 69 y más 84 por ciento en los resultados trimestrales de las empresas, realizados por los analistas de las mayores Corredoras de Bolsa).
Aparte, no deja de ser curioso que especialmente en tiempos de mayor volatilidad, la mayoría de los analistas insista en la necesidad de ser selectivo.
Como señalamos en otro artículo (Revista Capital, Nov. 15-30, 2007) los analistas deberían mejorar su aproximación profesional a ciertos temas. Una forma de hacerlo es entender bien por qué la respuesta es NO, para las tres preguntas siguientes
• ¿Tienen los expertos más y mejor información que la que ya contienen los precios?
• ¿Podrían los lectores de informes beneficiarse del uso de las recomendaciones?
• ¿Es mejor apostar dos o tres fichas en base al dato que diversificar?
Por cierto, es difícil que la supuesta habilidad de los analistas para detectar una acción subvalorada beneficie a los clientes. Por definición, ninguna ganga se puede sostener como tal cuando los estudios de empresas se hacen para ser publicados: un inversionista normal nunca transará antes que quienes están más próximos a la producción de informes.
Por lo demás, la recomendación de selectividad suele encerrar un grueso error conceptual. ¿Quién dijo que cuando existe mayor volatilidad hay que concentrarse en un puñado de promesas ganadoras? Todo lo contrario. Desde hace 45 años, la literatura básica en finanzas nos enseña que la diversificación entre papeles independientes, y no la concentración selectiva, es la principal herramienta de mitigación de riesgo. Justo en el día en que entregábamos este borrador la prensa especializada destacaba una vez más sorprendentes – aunque no infrecuentes- declaraciones de un analista que recomendaba ser selectivo en tiempos de incertidumbre (Diario Financiero, 10 de Marzo 2008 “La volatilidad llegó para quedarse y hay que ser muy selectivo”)
Por otra parte, es importante observar que la labor de los analistas, así como puede contribuir positivamente al desarrollo del mercado, como se señaló al comienzo de este artículo, puede también ser fuente de peligrosos conflictos de interés.
En el caso de EE.UU., el conflicto de interés entre recomendar acciones y transarlas para beneficio propio fue resuelto drásticamente a partir de la demanda interpuesta por un ex Fiscal de Nueva York en defensa de cientos de inversionistas bursátiles. El acuerdo que resultó de la demanda interpuesta en 2002, obligó a diez grandes bancos de inversión a separarse totalmente de sus departamentos de estudios pero además, los obligó a pagar un total de USD 1.400 millones en multas y compensaciones a los afectados por comprar de acciones a precios previamente inflados por los analistas.
Siempre en el ámbito de los conflictos de interés en la producción de recomendaciones bursátiles, otro estudio reveló la falta de independencia de los analistas respecto de los ejecutivos de las compañías analizadas (Westphal, James and Clement M. “Cosy Relations between Chiefs and Analysts”. Citado en Financial Times, July 26, 2007). Dicho estudio, basado en un sondeo realizado a 1.800 a analistas y cientos de ejecutivos entre los años 2001 y 2003, reveló que un 63 por ciento de quienes producían los informes, recibía favores de los ejecutivos a un promedio de tres favores por persona en periodos que van entre un mes a un año (Los favores detectados incluyen establecer el contacto entre el analista con un ejecutivo de una compañía rival, ofrecer consejos para sus carreras profesionales, aceptar reunirse con un cliente del analista, ofrecer consejo en asuntos personales, retransmitir información de la industria, recomendar a un analista para un empleo y ayudar al analista a acceder a un club privado) Los analistas que reciben dos favores mostraron un 50 por ciento menos posibilidades de degradar una compañía tras bajos resultados en el mercado.
Hoy día, en el mismo Estado el Fiscal Cuomo persigue compensaciones análogas por los supuestos daños ocasionados a partir de las clasificaciones de riesgo emitidas por las agencias Standard and Poor´s y Moody´s. Estas últimas correspondieron a la producción y publicación de ratings, usualmente pagada por los mismos emisores de instrumentos, y que ha mostrado riesgos de crédito sustancialmente mayores a los determinados por dichas agencias, todo dentro del contexto de lo que hoy se llama crisis de las hipotecas sub-prime.
La trampa de la autorregulación
En materia de conflictos de interés se han observado reacciones paliativas de los propios intermediarios.
Así en EEUU , aparte de las señaladas más arriba, las propias agencias clasificadoras han dispuesto medidas que persiguen recuperar la confianza del mercado a través de fortalecer la supervisión interna de los analistas. Por ejemplo, los ratings hechos por un analista que deje una clasificadora para trabajar en una compañía emisora de un bono, serán objeto de revisión adicional. En el caso de S&P se estableció el cargo de ombudsman para resolver conflictos de interés, comparable de cierta manera al reciente anuncio de la Bolsa Electrónica de Chile respecto de crear un Defensor del Inversionista y, en una dirección similar, a las nuevas normas de autorregulación dispuestas por la Bolsa de Comercio de Santiago ( Ver, Bolsa Electrònica de Chile (2007) “Reglamento Defensor del Inversionista”; Bolsa de Comercio de Santiago (2007) “Recomendación sobre normas de conductas para los Corredores de Bolsa”. Dic. 2007)
No obstante, los paliativos señalados, es importante tener presente que la autorregulación de nada sirve si no se fiscaliza y sanciona el incumplimiento, cuestiones que en ninguno de los casos es explícito.
En esta materia, resulta pertinente mencionar como posible ejemplo a seguir el de la FINRA –(Financial Industry Regulatory Authority)- el poderoso regulador no-gubernamental de la industria financiera de los EEUU.
La FINRA, aparte de la US Securities and Exchange Commission, supervisa desde 2007 a más de 5000 intermediarios de valores y es el principal auto regulador de la industria. Destacable aquí es que utiliza variadas posibilidades de coerción- desde multas con valores graduados y pre-establecidos, hasta la expulsión de la industria- todo con miras a la protección del inversionista, la mantención de la fe pública y por cierto, el cuidado de su propia reputación.
En cambio, la autorregulación basada en meros códigos de conducta parece destinada a la misma suerte de los monos vestidos de seda.
Así lo demostró por ejemplo, un interesante trabajo sobre uso de información privilegiada(Bhattacharya y Daouk, 2006) al establecer que las normas no sirven al desarrollo del mercado si, por buenas que sean, no se fiscalizan y sancionan.
La lógica del estudio descansa en el principio de teoría de juegos según el cual la anticipación de la conducta ajena condiciona la propia, pudiendo así resultar racional para algunos jugadores el burlar las reglas si se espera que el resto las cumpla.
Por cierto, una solución de este tipo no tiene que ver con la ética sino con incentivos concretos. De ser éstos inadecuados- (como en el caso no fiscalización o letra muerta de las normas)- el resultado final es que todos terminan peor. De allí la importante conclusión que da título al trabajo mencionado: “Cuando no tener ley es mejor que una buena ley”
En su aplicación empírica, el trabajo utiliza datos para un panel de 55 países, encontrando que el costo de capital empeora (sube) cuando se introducen regulaciones de protección al inversionista que quedan en letra muerta, sea por insuficiente fiscalización, vista gorda u otros motivos.
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