La diversificación ingenua se describe mejor como una división aproximada y, más o menos, instintiva del sentido común de una cartera, sin molestarse con modelos matemáticos sofisticados. En el peor de los casos, dicen algunos expertos, este enfoque puede hacer que las carteras sean muy arriesgadas. Por otra parte, algunas investigaciones recientes indican que este tipo de división informada, pero informalmente lógica, es tan eficaz como esas lujosas fórmulas de optimización.
Ingenuo Vs. Sofisticado
No es de extrañar que los inversores particulares rara vez utilicen metodologías complejas de asignación de activos. Estos modelos tienen nombres intimidantes, como la optimización de la varianza media, la simulación de Montecarlo o el modelo de Treynor-Black, y todos ellos están diseñados para producir una cartera óptima, que produzca el máximo rendimiento con el mínimo riesgo, que es, de hecho, el sueño del inversor.
De hecho, un par de investigaciones sobre la teoría de la optimización, como „Optimal Versus Naive Diversification: How Efficient is the 1/N Portfolio Strategy”, llevada a cabo por el Dr. Victor DeMiguel y otros., han argumentado contra la eficacia de los modelos sofisticados. La diferencia entre ellos y el enfoque ingenuo no es estadísticamente significativa; señalan que los modelos realmente básicos funcionan bastante bien.
¿Es realmente menos viable la forma en que el inversor privado medio se limita a tener un poco de esto y un poco de aquello?? Se trata de una cuestión muy importante y está en el centro de la inversión. Un rabino, Issac bar Aha, parece haber sido el abuelo de todo esto, al proponer, alrededor del siglo IV, que uno debería "poner un tercio en tierra, un tercio en mercancías y un tercio en efectivo." Es un consejo bastante bueno que sigue siendo bastante sólido, 1600 años después!
Para algunos cínicos y científicos, parece demasiado simple para ser cierto, que uno puede lograr algo cercano a un óptimo simplemente poniendo un tercio de su dinero en bienes raíces, un tercio en valores (el equivalente moderno de las mercancías) y el resto en efectivo. Por otra parte, los clásicos gráficos circulares que se dividen en carteras de alto, medio y bajo riesgo son muy sencillos, y puede que no haya nada malo en ellos.
Incluso Harry Markowitz, que ganó el Premio Nobel de Economía por sus modelos de optimización, evidentemente dividía su dinero a partes iguales entre bonos y acciones, por razones psicológicas. Era simple y transparente; en la práctica, se contentaba con dejar atrás sus propias teorías premiadas cuando se trataba de sus propios fondos.
Sombras de ingenuidad y el propio término
Sin embargo, hay más cosas en juego. El catedrático alemán de banca y finanzas Martin Weber, explica que hay diferentes tipos de modelos ingenuos, algunos de los cuales son mucho mejores que otros. El profesor Shlomo Benartzi, de la UCLA, también confirma que los inversores ingenuos están muy influidos por lo que se les ofrece. Por esta razón, si acuden a un agente de bolsa, pueden terminar con demasiada renta variable, o estar sobreponderados en instrumentos de deuda si acuden a un especialista en bonos. Además, hay muchos tipos diferentes de acciones, como las de pequeña y gran capitalización, las extranjeras y las locales, etc., por lo que cualquier sesgo podría llevar a una cartera desastrosa, o al menos, subóptima e ingenua.
En la misma línea, el concepto de ingenuidad puede ser en sí mismo simplista y algo injusto. La ingenuidad, en el sentido de credulidad y falta de información, puede conducir al desastre. Sin embargo, si se toma el significado original de ingenuo, es decir, natural y no afectado, lo que se traduce en un enfoque sensato y lógico, aunque poco sofisticado (ignorante de las técnicas de modelado), no hay ninguna razón real para que fracase. En otras palabras, podría decirse que las connotaciones negativas de la palabra "ingenuidad" son el verdadero problema aquí: el uso de una etiqueta despectiva.
La complejidad no siempre ayuda
Desde el otro lado, la complejidad metodológica y los modelos sofisticados no conducen necesariamente a la optimización de la inversión, en la práctica. La literatura es bastante clara al respecto y, dada la complejidad de los mercados financieros, no es de extrañar. Su mezcla de factores económicos, políticos y humanos es desalentadora, de modo que los modelos son siempre vulnerables a algún tipo de choque imprevisible, o a una combinación de factores que no pueden integrarse eficazmente en un modelo.
Dr. Victor DeMiguel y sus co-investigadores reconocen que los enfoques complejos están seriamente limitados por problemas de estimación. Para los estadísticos, se desconocen los „verdaderos momentos de los rendimientos de los activos”, lo que puede dar lugar a grandes errores de estimación.
En consecuencia, una cartera construida con sensatez, que se supervisa y reequilibra periódicamente en función de lo que ocurre en ese momento, no sólo tiene un atractivo intuitivo, sino que puede funcionar tan bien como algunos enfoques mucho más sofisticados que se ven limitados por su propia complejidad y opacidad. Es decir, el modelo puede no integrar todos los factores necesarios, o no responder suficientemente a los cambios del entorno a medida que se producen.
Asimismo, además de la diversificación por clases de activos, todos sabemos que una cartera de renta variable también debe estar diversificada en sí misma. También en este contexto, los defensores de la asignación ingenua han demostrado que tener más de unas 15 acciones no añade ninguna ventaja de diversificación. Por tanto, una combinación de acciones realmente complicada es probablemente contraproducente. (Véase también: Lograr una distribución óptima de los activos.)
El resultado final
Lo único en lo que todo el mundo está de acuerdo es en que la diversificación es absolutamente esencial. Pero los beneficios de los modelos matemáticos avanzados no están claros; para la mayoría de los inversores, su funcionamiento está aún menos claro. Aunque los modelos informatizados pueden parecer impresionantes, existe el peligro de dejarse cegar por la ciencia. Algunos de estos modelos pueden funcionar bien, pero otros no son mejores que ser simplemente sensatos. El viejo adagio „quédese con lo que conoce y entiende” puede aplicarse tanto a las asignaciones de activos directas y transparentes como a las diversas formas de productos de inversión estructurados.
Fuentes del artículo
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