Comprender el análisis cuantitativo para entender el rendimiento y el riesgo de los fondos de cobertura

Aunque los fondos de inversión y los fondos de cobertura pueden ser analizados utilizando métricas y procesos muy similares, los fondos de cobertura requieren un nivel adicional de profundidad para abordar su nivel de complejidad y sus rendimientos esperados asimétricos. Los fondos de cobertura son generalmente accesibles sólo para los inversores acreditados, ya que requieren el cumplimiento de menos regulaciones de la SEC que otros fondos.

Este artículo abordará algunas de las métricas críticas que hay que entender cuando se analizan los fondos de cobertura, y aunque hay muchas otras que hay que considerar, las que se incluyen aquí son un buen punto de partida para un análisis riguroso del rendimiento de los fondos de cobertura.

Conclusiones clave

  • La comprensión de las características de rendimiento y riesgo de los fondos de cobertura puede ser a menudo bastante más compleja que la de un fondo de inversión o una cartera estándar de acciones y bonos.
  • Muchos fondos de cobertura buscan rendimientos absolutos en lugar de intentar batir un índice como el S&P 500, por lo que el rendimiento debe juzgarse en consecuencia y en función de la estrategia concreta.
  • El riesgo, asimismo, debe medirse de forma compatible con los objetivos de inversión, y puede incluir el valor en riesgo (VaR), así como el análisis de las colas gruesas.

Rendimientos absolutos y relativos

Al igual que el análisis del rendimiento de los fondos de inversión, los fondos de cobertura deben ser evaluados tanto por su rendimiento absoluto como por su rendimiento relativo. Sin embargo, debido a la variedad de estrategias de los fondos de cobertura y a la singularidad de cada fondo de cobertura, es necesario comprender bien los diferentes tipos de rendimientos para poder identificarlos.

Los rendimientos absolutos dan al inversor una idea de dónde clasificar el fondo en comparación con los tipos de inversión más tradicionales. También denominada rentabilidad total, la rentabilidad absoluta mide la ganancia o la pérdida experimentada por un fondo.

Por ejemplo, un fondo de cobertura con rendimientos bajos y estables es probablemente un mejor sustituto de las inversiones en renta fija de lo que sería para la renta variable de los mercados emergentes, que podría ser sustituido por un fondo macro global de alto rendimiento.

Por otra parte, los rendimientos relativos permiten al inversor determinar el atractivo de un fondo en comparación con otras inversiones. Los comparables pueden ser otros fondos de cobertura, fondos de inversión o incluso ciertos índices que un inversor está tratando de imitar. La clave para evaluar los rendimientos relativos es determinar el rendimiento a lo largo de varios períodos de tiempo, como los rendimientos anualizados a uno, tres y cinco años. Además, estos rendimientos también deben considerarse en relación con el riesgo inherente a cada inversión.

El mejor método para evaluar el rendimiento relativo es definir una lista de pares, que podría incluir una sección transversal de fondos de inversión tradicionales, índices de renta variable o de renta fija y otros fondos de cobertura con estrategias similares. Un buen fondo debe tener un rendimiento que se sitúe en los cuartiles superiores para cada periodo analizado, con el fin de demostrar efectivamente su capacidad de generación de alfa.

Medición del riesgo

Hacer un análisis cuantitativo sin tener en cuenta el riesgo es como cruzar una calle con mucho tráfico con los ojos vendados. La teoría financiera básica indica que sólo se pueden generar rendimientos extraordinarios asumiendo riesgos, por lo que, aunque un fondo pueda presentar excelentes rendimientos, el inversor debe incorporar el riesgo al análisis para determinar el rendimiento ajustado al riesgo del fondo y su comparación con otras inversiones.

Hay varias métricas utilizadas para medir el riesgo:

Desviación estándar

Entre las ventajas de utilizar la desviación estándar como medida del riesgo están su facilidad de cálculo y la simplicidad del concepto de una distribución normal de los rendimientos. Desgraciadamente, esa es también la razón de su debilidad para describir los riesgos inherentes a los fondos de cobertura. La mayoría de los fondos de cobertura no tienen rendimientos simétricos, y la métrica de la desviación estándar también puede enmascarar la probabilidad más alta de lo esperado de grandes pérdidas.

Valor en riesgo (VaR)

El valor en riesgo es una métrica de riesgo que se basa en una combinación de media y desviación estándar. Sin embargo, a diferencia de la desviación estándar, no describe el riesgo en términos de volatilidad, sino como la cantidad más alta que se puede perder con una probabilidad del cinco por ciento. En una distribución normal, está representada por el cinco por ciento más a la izquierda de los resultados probables. El inconveniente es que tanto la cantidad como la probabilidad pueden subestimarse debido a la suposición de que los rendimientos se distribuyen normalmente. Debe seguir evaluándose cuando se realiza un análisis cuantitativo, pero un inversor también debe tener en cuenta otras métricas al evaluar el riesgo.

Asimetría

La asimetría es una medida de la asimetría de los rendimientos, y el análisis de esta métrica puede arrojar luz adicional sobre el riesgo de un fondo.

La figura siguiente muestra dos gráficos con medias y desviaciones estándar idénticas. El gráfico de la izquierda tiene un sesgo positivo. Esto significa que la media > mediana > modo. Observe cómo la cola derecha es más larga y los resultados de la izquierda están agrupados hacia el centro. Aunque estos resultados indican una mayor probabilidad de un resultado inferior a la media, también indica la probabilidad, aunque baja, de un resultado extremadamente positivo, como indica la larga cola del lado derecho.


Figura 1: Asimetría positiva y asimetría negativa.
Imagen de Julie Bang © Nuestro equipo 2020

Una asimetría de aproximadamente cero indica una distribución normal. Cualquier medida de asimetría que sea positiva se asemeja más a la distribución de la izquierda, mientras que la asimetría negativa se asemeja a la distribución de la derecha. Como se puede ver en los gráficos, el peligro de una distribución sesgada negativamente es la probabilidad de un resultado muy negativo, aunque la probabilidad sea baja.

Kurtosis

La curtosis es una medida del peso combinado de las colas de una distribución en relación con el resto de la distribución.

En la figura 2, la distribución de la izquierda presenta una curtosis negativa, lo que indica una menor probabilidad de resultados en torno a la media y una menor probabilidad de valores extremos. Una curtosis positiva, la distribución de la derecha, indica una mayor probabilidad de resultados cercanos a la media, pero también una mayor probabilidad de valores extremos. En este caso, ambas distribuciones también tienen la misma media y desviación estándar, por lo que un inversor puede empezar a hacerse una idea de la importancia de analizar las métricas de riesgo adicionales más allá de la desviación estándar y el VAR.


Figura 2: Curtosis negativa y curtosis positiva.
Imagen de Julie Bang © Nuestro equipo 2020

Ratio de Sharpe

Una de las medidas más populares de los rendimientos ajustados al riesgo utilizados por los fondos de cobertura es el ratio de Sharpe. El ratio de Sharpe indica la cantidad de rentabilidad adicional obtenida por cada nivel de riesgo asumido. Un ratio de Sharpe superior a 1 es bueno, mientras que los ratios inferiores a 1 pueden juzgarse en función de la clase de activos o la estrategia de inversión utilizada. En cualquier caso, los datos para el cálculo del ratio de Sharpe son la media, la desviación estándar y el tipo sin riesgo, por lo que los ratios de Sharpe pueden ser más atractivos durante los periodos de tipos de interés bajos y menos atractivos durante los periodos de tipos de interés más altos.

Medición del rendimiento con ratios de referencia

Para medir con precisión el rendimiento de los fondos, es necesario tener un punto de comparación con el que evaluar los rendimientos. Estos puntos de comparación se conocen como puntos de referencia.

Hay varias medidas que pueden aplicarse para medir la rentabilidad en relación con un índice de referencia. Se trata de tres medidas comunes:

Beta

La beta se denomina riesgo sistemático y es una medida de los rendimientos de un fondo en relación con los rendimientos de un índice. A un mercado o índice comparado se le asigna una beta de 1. Un fondo con una beta de 1.5, por lo tanto, tenderá a tener una rentabilidad de 1.5 por ciento por cada movimiento del 1 por ciento en el mercado/índice. Un fondo con una beta de 0.5, por el contrario, tendrá una media de 0.5 por ciento de rendimiento por cada 1 por ciento de rendimiento del mercado.

La beta es una excelente medida para determinar el grado de exposición a la renta variable -a una clase de activos concreta- que tiene un fondo y permite al inversor determinar si está justificada la asignación a un fondo y/o su cuantía. La beta puede medirse en relación con cualquier índice de referencia, incluidos los índices de renta variable, de renta fija o de fondos de cobertura, para revelar la sensibilidad de un fondo a los movimientos del índice concreto. La mayoría de los fondos de cobertura calculan la beta en relación con la S&El índice P 500, ya que venden sus rendimientos en función de su relativa insensibilidad/correlación con el mercado de renta variable en general.

Correlación

La correlación es muy similar a la beta, ya que mide los cambios relativos en los rendimientos. Sin embargo, a diferencia de la beta, que supone que el mercado impulsa en cierta medida la rentabilidad de un fondo, la correlación mide la relación que puede existir entre las rentabilidades de dos fondos. La diversificación, por ejemplo, se basa en el hecho de que las distintas clases de activos y estrategias de inversión reaccionan de forma diferente a los factores sistemáticos.

La correlación se mide en una escala de -1 a +1, donde -1 indica una correlación negativa perfecta, cero indica que no hay ninguna correlación aparente y +1 indica una correlación positiva perfecta. Se puede conseguir una correlación negativa perfecta comparando los rendimientos de un S&Posición en P 500 con una S corta&Posición P 500. Obviamente, por cada porcentaje de aumento en una posición, habrá un porcentaje igual de disminución en la otra.

El mejor uso de la correlación es comparar la correlación de cada fondo de una cartera con cada uno de los otros fondos de esa cartera. Cuanto menor sea la correlación que tienen estos fondos entre sí, más probable es que la cartera esté bien diversificada. Sin embargo, un inversor debe tener cuidado con una diversificación excesiva, ya que los rendimientos pueden reducirse drásticamente.

Alpha

Muchos inversores asumen que el alfa es la diferencia entre el rendimiento del fondo y el rendimiento del índice de referencia, pero el alfa realmente considera la diferencia en los rendimientos en relación con la cantidad de riesgo asumido. En otras palabras, si los rendimientos son un 25 por ciento mejores que el índice de referencia, pero el riesgo asumido fue un 40 por ciento mayor que el índice de referencia, el alfa sería en realidad negativo.

Dado que esto es lo que la mayoría de los gestores de fondos de cobertura afirman que añade rentabilidad, es importante entender cómo analizarlo.

El alfa se calcula mediante el modelo CAPM:
















ER


i



=



R


f



+



β


i



×


(



ER


m







R


f



)
















donde:

















ER


i



=


Rendimiento esperado de la inversión

















R


f



=


Tasa libre de riesgo

















β


i



=


Beta de la inversión

















ER


m



=


Rendimiento esperado del mercado








\N – Inicio {alineado} &\text{ER}_i = \text{R}_f + \beta_i \times ( \text{ER}_m – \text{R}_f ) \\ &\textbf{donde:} \\ &\text{ER}_i = \text{Rentabilidad esperada de la inversión} \\text &\text{R}_f = \text{Tasa libre de riesgo} \text &\text{Beta}_i = \text{Beta de la inversión} \text{Beta de la inversión} \text{Beta de la inversión} &\text{ER}_m = \text{Rentabilidad esperada del mercado} \end{alineado}


ERi=Rf+βi×(ERm-Rf)donde:ERi=Rentabilidad esperada de la inversiónRf=Tasa libre de riesgoβi=Beta de la inversiónERm=Rentabilidad esperada del mercado

Para calcular si el gestor de un fondo de cobertura añadió alfa sobre la base del riesgo asumido, un inversor puede simplemente sustituir la beta del fondo de cobertura en la ecuación anterior, lo que daría como resultado un rendimiento esperado sobre el rendimiento del fondo de cobertura. Si los rendimientos reales superan el rendimiento esperado, entonces el gestor del fondo de cobertura añadió alfa en función del riesgo asumido. Si el rendimiento real es inferior al rendimiento esperado, entonces el gestor del fondo de cobertura no añadió alfa sobre la base del riesgo asumido, aunque los rendimientos reales puedan haber sido superiores al índice de referencia correspondiente. Los inversores deberían querer gestores de fondos de cobertura que añadan alfa a los rendimientos con el riesgo que asumen, y que no generen rendimientos simplemente asumiendo un riesgo adicional.

El resultado final

Realizar un análisis cuantitativo de los fondos de cobertura puede ser complejo, llevar mucho tiempo y, a menudo, suponer un reto. Sin embargo, en este artículo se ha proporcionado una breve descripción de métricas adicionales que añaden información valiosa al análisis. También hay una variedad de otras métricas que se pueden utilizar, e incluso las discutidas en este artículo pueden ser más relevantes para algunos fondos de cobertura y menos relevantes para otros.

Un inversor debería ser capaz de comprender mejor los riesgos inherentes a un fondo concreto haciendo el esfuerzo de realizar algunos cálculos adicionales, muchos de los cuales son calculados automáticamente por el software de análisis, incluidos los sistemas de proveedores como Morningstar, PerTrac y Zephyr.

Fuentes del artículo

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  1. U.S. Comisión de Valores y Bolsa. "Fondos de cobertura." Acceso en enero. 10, 2021.

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