Persistencia en la rentabilidad de los fondos

Los rendimientos son buenos predictores del comportamiento futuro a corto plazo, pero a largo pierden esa capacidad predictiva

Morningstar 22/09/2016
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*** Artículo basado en el estudio “Performance Persistence Among U.S. Mutual Funds” realizado por Alex Bryan y James Li, analistas de Morningstar

 

No es un secreto que los inversores a menudo interpretan el rendimiento pasado como evidencia de la habilidad de un gestor y que, en consecuencia, el dinero suele afluir a los fondos con un buen pasado.

Muchos estudios han analizado la relación entre el rendimiento pasado y futuro y, en general, han encontrado evidencia de una persistencia del comportamiento pasado en horizontes cortos. Hay menos evidencia de que los rendimientos pasados puedan predecir los rendimientos futuros en periodos más largos.

Uno de los estudios más relevantes, “On Persistence in Mutual Funds”, de Mark Carhart, puso en evidencia que los fondos que habían tenido un mejor comportamiento en un año, tendían a mantenerlo en el año siguiente. Sin embargo, esa ventaja tendía a desaparecer con el paso del tiempo. Carhart atribuyó este fenómeno al momentum, al mostar que los fondos que mejor se habían comportado tenían en cartera valores con más momentum, aunque no fuera su estrategia.

Diseño del estudio

Aunque se ha escrito mucho sobre la persistencia de los fondos de inversión, la mayoría de los estudios se publicaron hace más de una década y se centraban en el corto plazo y no tenían en cuenta los retornos relativos respecto a fondos con estrategias similares.

En nuestro estudio hemos considerado el retorno de cada fondo respecto al de los fondos de su categoría, clasificándolos en quintiles en función de su rendimiento pasado a uno, tres, cuatro, cinco y diez años desde la fecha de corte y, luego, hemos seguido la evolución de los fondos de cada quintil en los mismos periodos a partir de la fecha de corte. Luego consideramos la media de las cohortes que se superponen en algún periodo para reducir la sensibilidad a distintas fechas de inicio y final. Para conocer la probabilidad de que los fondos en cada quintil superen a sus pares en los siguientes periodos, calculamos el porcentaje de fondos en cada quintil que terminaron en la primera mitad de su categoría en cada periodo rolling y calculamos la media.

La muestra para la mayoría de las categorías incluidas en el estudio va desde diciembre de 1996 (el año en el que Morningstar introdujo el sistema actual de categorías) que también es la primera fecha de corte, hasta diciembre de 2014. Cada categoría tiene que tener al menos 15 fondos (3 por quintil) para ser considerada. Se consideran 14 categorías.

De acuerdo con lo anticipado por Carhart, nuestro estudio ofrece evidencia de que el mejor comportamiento relativo de los fondos del primer quintil tiende a persistir en el corto plazo, y así los fondos del primer quintil siguieron superando a los del último quintil en el siguiente año en todas las categorías, aunque la diferencia sólo fue estadísticamente significativa al 95% en cinco de las 14 categorías.

Esa diferencia relativa se va acortando en los análisis a dos años, ya que la ventaja sólo se mantiene en 10 de las 14 categorías, y sólo es significativa en una, y se difumina mucho más a tres, cuatro y cinco años. En estos periodos los fondos que previamente mostraban un mejor comportamiento relativo sólo la mantuvieron en 6 de las 14 categorías, una probabilidad semejante a la de cara y cruz. La persistencia se recupera algo en los análisis a 10 años, pero no con la fortaleza del análisis a un año.

 

Persistencia 1

 

Resultados

Hay que señalar que no hay evidencia clara que permita afirmar que las diferencias entre los retornos de los distintos grupos de fondos puedan atribuirse a la habilidad del gestor, sino que más bien podría deberse a las diferencias de estilo aunque los grupos sean homogéneos. Esas diferencias de estilo parecen materializarse en la tenencia en cartera de más valores momentum, o al menos eso resulta de las regresiones realizadas controlando por la beta, el tamaño, el estilo y el momentum. Ahora bien, el r cuadrado ajustado de los modelos no es muy elevada, por lo que la capacidad explicativa de los mismos puede estar viéndose mermada por la ausencia de otras variables que puedan ser más relevantes. En el caso de las categorías de renta fija, para las que el modelo controla por duración, inversión en crédito o en high yield, los r cuadrados son aún menores.

En cuanto a la tasa de éxito o porcentaje de fondos en el primer quintil de una categoría que por sus resultados se sitúan en la primera mitad de la misma en el periodo siguiente, de forma consistente con lo ya expuesto, esta fue mayor en los periodos de análisis de un año. La tasa de éxito a un año fue mayor en las categorías de bonos mundiales y de bonos de alto rendimiento (60%) y menor en las de pequeñas compañías crecimiento y pequeñas compañías valor, en las que casi no hay diferencia entre el primer y el último quintil. Las diferencias se van difuminando conforme se alarga el plazo de análisis.

Parece por tanto que los rendimientos pasados sólo son buenos predictores del comportamiento futuro en periodos cortos, sobre todo debido a la inversión momentum más que a la habilidad del gestor, mientras que a largo plazo pierden esa capacidad predictiva. Es por tanto necesario tener en cuenta otros factores a la hora de seleccionar fondos, entre los que destacamos los aspectos cualitativos de la gestión y la importancia de las comisiones de gestión.

Artículo publicado en Funds People Nº 89 Septiembre 2016

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