¿Qué peso darle a la renta variable frente a la renta fija?, ¿cómo incluir activos alternativos dentro de la cartera modelo?, ¿qué rentabilidad podemos esperar para la cartera propuesta?, son algunas de las preguntas a las que se enfrenta todo asesor financiero. Afortunadamente la ciencia financiera ha aportado algunas respuestas a estas cuestiones.
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Gráfico 1: Frontera Eficiente
Fuente: Morningstar EnCorr
Gráfico 2: Cartera con una rentabilidad esperada del 10% anual
Llegar a este resultado es desde luego un paso importante para el asesor financiero ya que su actuación podrá reposar sobre una base fundamentada. Pero es insuficiente. Si uno observa con atención la distribución de cartera propuesta se dará cuenta de que está excesivamente concentrada en determinados tipos de activos. Además, muchos de los tipos de activos que formaban parte de los inputs iniciales no están presentes en la cartera modelo resultante. No hay motivos, a parte del comportamiento histórico, para que activos como la Renta Variable Global o la RV Emergente se queden fuera de la cartera modelo. Una cosa es el comportamiento histórico y otra el comportamiento futuro de cada activo. Es evidente que el proceso de construcción de cartera puede ser mejorado.
Una primera mejora que hemos desarrollado en Morningstar es lo que llamamos el Resampling (o Remuestreo) que consiste en generar una simulación de MonteCarlo a partir de los inputs de partida (rentabilidades esperadas, volatilidades y correlaciones) para obtener múltiples fronteras eficientes y a partir de ellas una frontera eficiente media. La ventaja del Resampling salta a la vista con el gráfico 3: se consigue una cartera mucho más diversificada y, por lo tanto, se disminuye el riesgo global para el inversor.
Gráfico 3: Cartera con resampling
Por supuesto, otra vía para mejorar la construcción de la cartera modelo es utilizar una metodología más elaborada que la simple metodología histórica, como, por ejemplo, el CAPM (Capital Asset Pricing Model) o la metodología de Black-Litterman. Esta última tiene como gran ventaja su facilidad de aplicación ya que los únicos inputs que precisa son las capitalizaciones o los volúmenes de los tipos de activos incluidos en la construcción de la frontera eficiente.
Muy resumidamente, esta metodología parte de la hipótesis de que el mercado es eficiente y que, por lo tanto, el mercado (entendido como la combinación de los tipos de activos elegidos) se encuentra sobre la frontera eficiente. Además, como conocemos los pesos de los distintos tipos activos dentro de ese mercado (es decir, las capitalizaciones bursátiles si se trata de índices de renta variable) podemos inferir las rentabilidades implícitas de cada uno de estos activos.
Pero lo importante, a nivel práctico, es que las carteras eficientes generadas a partir de estas metodologías más sofisticadas suelen ser mucho más diversificadas que la obtenida a partir de la metodología histórica. Es los que muestra el siguiente gráfico en el que, además, hemos aplicado un resampling.
Gráfico 4: Cartera generada utilizando la metodología de Black-Litterman
Llegados a este punto podríamos preguntarnos porqué es mejor generar carteras que sean lo más diversificadas posible. Por dos motivos, diría yo. Primero, porque es fácil demostrar que carteras eficientes y concentradas en el pasado (es fácil construir la cartera que hubiera obtenido la mejor rentabilidad-riesgo en estos últimos diez años) suelen estar muy alejadas de la frontera eficiente en el futuro. Segundo, porque el futuro al ser, por definición, impredecible e imprevisible, la única forma de combatir esa incertidumbre es a través de una diversificación la más amplia posible.