Partiendo del trabajo realizado por Harry Markovitz cuando desarrolló el concepto de frontera eficiente en los años 60, el trío formado por Lintner, Sharpe y Treynor introdujeron el CAPM, lo que sería el primer modelo para explicar los retornos de las acciones y que sirvió de cimiento para la teoría moderna de gestión de carteras. Para el CAPM hay dos riesgos: el riesgo específico o idiosincrático de cada valor que se reduce mediante la diversificación y, el riesgo sistemático, que es fruto de la exposición al mercado y medido por la beta (la sensibilidad de la acción al retorno del mercado). Como el riesgo sistemático no es diversificable, los inversores son compensados con rentabilidad por soportar ese riesgo.
El CAPM aportó la primera definición precisa de riesgo y como éste nos lleva a los retornos esperados. A su vez, nos permitió entender si un gestor activo que batía al mercado había generado alfa o si el exceso de rentabilidad podía ser explicado por la exposición a un factor común como la beta al mercado. Es decir, si antes se decía que un gestor había generado un 2% del alfa porque había conseguido un retorno del 12% y el del mercado era de un 10%, el CAPM nos vino a explicar que si el gestor tenía una beta de 1,10, el alfa generado se reducía a la mitad y era de un 1% (12% - 1,10 x 10%). Evidentemente, si la capacidad de batir el mercado se debía a cargar la cartera a base de mayor beta, los inversores estaban pagando una elevada comisión por la promesa de alfa, cuando en realidad lo que recibían era beta, una exposición que se puede conseguir de forma bastante más barata.
En la teoría del CAPM solo existe un factor, la beta de mercado y, por tanto, el retorno esperado es una función lineal positiva de su beta. Más adelante, Ross (1976) propuso otra teoría diferente que explica el retorno de las acciones, llamada arbitrage pricing theory (APT), en la que el retorno esperado de un activo puede ser modelizado como una función de varios factores macroeconómicos y el riesgo sistemático (beta) no puede ser capturado solo por el riesgo de mercado. A partir de entonces, se empezó a hablar de factores y modelos multifactoriales. No obstante, la APT no aclaró cuáles serían esos factores, sino que era probable que cambiasen en el tiempo y variasen por mercados.
Sin embargo, el CAPM empezó a tener detractores que mostraban que había contradicciones empíricas en su formulación. A lo largo del tiempo, se observaba que el CAPM era capaz de explicar dos tercios de las diferencias en los retornos de carteras diversificadas. Es decir, si la cartera A subía un 13% y la cartera B, un 10%, la diferencia en betas de las dos carteras solo sería capaz de explicar un 2% de ese 3% de diferencia.
Diferentes estudios encontraron que la beta en el mercado no explicaba el mayor retorno de las pequeñas compañías o de compañías con bajo PER o cuando se media por su valor contable. Finalmente, en 1992/93 Fama and French (F&F) publicaron The Cross Sectional of Expected Stock Returns, en el que se demostró que el CAPM explicaba dos tercios de las diferencias en los retornos de carteras diversificadas en EEUU, y que había un nuevo modelo mucho más explicativo que se basaba en tres factores: además del factor market beta (modelo CAPM), se incorporaba el factor size (pequeñas vs. grandes compañías) y el factor value (mayor valor contable).
El modelo de 3 factores de Fama-French mejoró sustancialmente el poder explicativo del CAPM, ahora se podía explicar un 90% de las diferencias de retornos entre carteras diversificadas. Volviendo al ejemplo anterior, la incorporación de los valores value y size sería capaz de explicar 2,7% sobre el 3% de diferencia en rentabilidad. El restante 0,3% podría ser explicado por la habilidad en la selección de acciones, la elección del momento oportuno, la suerte u otro factor no identificado. Posteriormente, Carhart (1997) incorporó el factor momentum y se empezó a hablar del modelo 4 factores Fama-French (market, value, size y momentum).
La principal pregunta que nos hacemos una vez que conocemos que hay una serie de factores que generan un exceso de rentabilidad sobre el mercado en el largo plazo es: ¿A qué se debe? ¿Qué explicación hay detrás de ellos? ¿Seguirá dándose en el futuro? Para encontrar respuestas, hay dos vertientes en el mundo académico acerca de su explicación. Por un lado, tenemos los que apoyan que los mercados son eficientes y los inversores racionales. Los factores reflejan fuentes sistemáticas de riesgo y por ello los inversores son compensados por soportar un determinado riesgo sistemático.
Por ejemplo, la exposición a pequeñas compañías (size factor) nos ofrece una prima porque son menos líquidas, menos transparentes y es más probable que lleguen a una situación comprometida. La otra vertiente, es la escuela de finanzas conductuales (behavioral finance) que abogan en que estos retornos de los factores son el resultado de errores sistemáticos que se dan por los sesgos conductuales o debilidades emocionales que tienen los inversores cuando invierten. Por ejemplo, seleccionar las compañías con mejor comportamiento, sobre como reaccionan a noticias, con exceso de confianza o con preferencia por compañías que les son familiares.
Si hay bastantes inversores con estos sesgos, pero sin embargo es muy costoso de explotar por inversores más racionales, se seguirán produciendo estas anomalías. Adicionalmente se podría clasificar dentro de esta vertiente de finanzas conductuales, otra explicación importante y es el impacto que tiene la estructura de mercado, por las determinadas restricciones que tienen los agentes (horizonte temporal, habilidad de usar apalancamiento, etc.), la regulación, los impuestos o el desequilibrio sistemático de oferta y demanda que no puede ser corregido sin un cambio fundamental en la estructura del mercado o sus participantes.
Este artículo ha sido escrito por César Muro, responsable de Distribución Pasiva en Iberia para DWS, y realizado para el Instituto de Estudios Financieros. Puede acceder al estudio completo a través del siguiente link.