1. Estimación de la rentabilidad, el riesgo y las correlaciones Según indican desde la entidad, sus estimaciones de rentabilidad son una combinación de estimaciones "de equilibrio" y de análisis cualitativos de las clases de activos. "Las estimaciones de equilibrio son coherentes con la teoría financiera, que señala que en varios ciclos de negocio los inversores […]
Dirigentes Digital
| 21 ene 2016
1. Estimación de la rentabilidad, el riesgo y las correlaciones
Según indican desde la entidad, sus estimaciones de rentabilidad son una combinación de estimaciones "de equilibrio" y de análisis cualitativos de las clases de activos. "Las estimaciones de equilibrio son coherentes con la teoría financiera, que señala que en varios ciclos de negocio los inversores deberían recibir la misma rentabilidad por unidad de riesgo, al margen de la clase de activo en la que inviertan", explican.
Sin embargo, los datos empíricos demuestran que esto no siempre se cumple: ciertas clases de activos pueden ser baratos o caros en distintos momentos. Por tanto, "nos aseguramos de que las estimaciones de equilibrio se combinan con un análisis cualitativo de las clases de activos, en el que se tienen en cuenta los fundamentales, como las superficies de rendimientos de los bonos o la valoración de la renta variable".
En un segundo paso, y con el fin de estimar la volatilidad y la correlación entre las clases de activos, en la firma emplean series temporales históricas a largo plazo para cada clase de activo. "Este enfoque nos permite representar periodos en los que las correlaciones y las volatilidades se pueden disparar, como por ejemplo durante la crisis financiera", indican.
2. Combinación de clases de activos
A través de su plataforma cuantitativa, y tras consolidar el primer paso del proceso, se intenta encontrar la combinación óptima de activos. Para la firma, las carteras óptimas son aquellas que presentan un equilibrio entre una serie de atributos. Destacan la mejor combinación de un ratio rentabilidad-riesgo elevado, bajos niveles de reducción de beneficios en escenarios de estrés y una rápida recuperación después de pérdidas.
No obstante, reconocen que "la etapa de formulación de previsiones de nuestro proceso está sujeta a errores", por lo que se se aseguran de que su proceso de optimización no sea meramente cuantitativo "y que el riesgo de la cartera se reparta de forma amplia entre diferentes factores condicionantes, mercados y clases de activos".
3. Personalización de carteras
Tal y como recuerdan desde UBS en su informe de previsiones a largo plazo, los gestores deben tener en cuenta que las carteras están expuestas a las necesidades y exigencias de los inversores. "Por ejemplo, incluso una cartera óptima puede no ofrecer los resultados deseados si su comportamiento incumple las expectativas de un inversor y provoca que dicho inversor realice cambios poco adecuados en su composición", explican.
Bajo este contexto, la firma emula el comportamiento de inversores individuales aplicando la estructura anterior a diversos conceptos de inversión. Entre ellos, enfoques clásicos, como los que defiende la Teoría Moderna de Carteras, "los cuales son para inversores que tratan de lograr un crecimiento del capital o ingresos a largo plazo, y que están dispuestos a invertir en una gama de clases de activos, tolerando posibles reducciones de los beneficios en períodos de debilidad de los mercados".
Tal y como recuerdan, existen otros enfoques adecuados para inversores con bajas necesidades de liquidez, que desean limitar la exposición a renta variable, o que presentan una compleja combinación de objetivos de crecimiento y aversión al riesgo.
