Estudio de Marius Kleinheyer y Thomas Mayer, profesores del Instituto de Investigación Flossbach von Storch.
Marius Kleinheyer y Thomas Mayer muestran una serie de casos en los que las narrativas existentes fueron repentinamente desbaratadas por otras nuevas (casos 1-2) para, posteriormente, pasar a los casos en los que surgieron nuevas narrativas después de una batalla de narrativas (casos 3-4), y finalmente, los casos en los que las narrativas se desplazaron más gradualmente (casos 5-6).
Caso 1: el efecto diésel
El 22 de septiembre de 2015, la empresa automovilística alemana Volkswagen AG publicó una advertencia de beneficios en la que reconocía que los motores diésel habían sido manipulados para ocultar el verdadero nivel de emisiones de NO2. Como muestra el Gráfico 1, esto atrajo la atención del público y la cobertura de noticias de Volkswagen aumentó.
Gráfico 1: Noticias sobre "Volkswagen", 2014-2019
Fuente: Bloomberg, Google, Flossbach von Storch Research Institute
El precio de las acciones se desplomó y luego avanzó junto con otros precios de las acciones representados por el índice bursátil DAX30 (Gráfico 2). La evolución observada de la cotización de la acción es coherente con la repreciación puntual en respuesta a noticias inesperadas, tal y como postulan las hipótesis de los mercados eficientes. Por supuesto, también es coherente con un cambio radical de la narrativa sobre la rentabilidad de Volkswagen. Del análisis de la evolución de la cotización no se puede deducir qué teoría explica mejor la pauta observada.
Gráfico 2: Acciones VW comparadas con el índice de precios de acciones Dax30, 2015-2019 (100 = 01.06.2015)
Fuente: Bloomberg, Flossbach von Storch Research Institute
Sin embargo, las cosas se aclaran cuando recurrimos a un bono corporativo de la empresa. Hasta la publicación de la noticia, el bono fluctuaba en torno al índice iBOXX (gráfico 3). En respuesta a la publicación, el precio cayó de forma similar al movimiento de la cotización de la acción (aunque algo menos). Ambos mercados parecían seguir la misma narrativa. Posteriormente, sin embargo, el precio del bono se recuperó y volvió al nivel del índice de precios de los bonos. La narrativa de una compañía en problemas profundos fue reemplazada por la narrativa de que la compañía sobreviviría y que los acreedores estaban bastante seguros.
Si el mercado hubiera sido "eficiente", el precio de los bonos debería haber reaccionado con mucha más calma que el de las acciones. Pero los participantes del mercado necesitaban digerir las noticias y diferenciar la nueva narrativa en el mercado de valores de la del mercado de bonos antes de que los precios en ambos mercados se establecieran.
Gráfico 3: Precio del bono perpetuo VW 4,625% e iBOXX, 2015 - 2019
Fuente: Bloomberg, Flossbach von Storch Research Institute
Asimismo, el coste de asegurar la deuda de Volkswagen contra el impago aumentó significativamente (gráfico 4) en septiembre de 2015, pero fluctuó a un nivel inferior tras el estallido de la crisis.
Gráfico 4: Precio de un swap de incumplimiento de crédito para Volkswagen (en puntos básicos), 2015-2018
Fuente: Bloomberg, Flossbach von Storch Research Institute
Caso 2: Brexit
El 23 de junio de 2016, el pueblo británico votó inesperadamente a favor de la salida del país de la Unión Europea. Como era de esperar, la cobertura informativa aumentó (Gráfico 5). El tipo de cambio de la libra esterlina frente al dólar estadounidense se hundió y la volatilidad aumentó (gráfico 6). Tras la caída en picado, el tipo de cambio de la libra esterlina siguió debilitándose como antes de las noticias inesperadas. Sin embargo, después de algún tiempo, la conmoción inicial se desvaneció y el tipo de cambio recuperó parte del terreno perdido. El patrón observado es consistente con un debilitamiento de la nueva narrativa de Brexit con el paso del tiempo. A medida que el debate sobre los términos de Brexit se alargaba y el resultado final se hacía cada vez más oscuro, el tipo de cambio se desplazaba hacia un lado. La confusión impidió que cualquier narrativa dominara el mercado.
Gráfico 5: Noticias sobre el Brexit, 2014-2019
Fuente: Bloomberg, Google, Flossbach von Storch Research Institute
Gráfico 6: Cotización de precios USD/GBP y volatilidad, 2014-2019
Fuente: Bloomberg, Flossbach von Storch Research Institute
Caso 3: Eurocrisis
Tras la reestructuración de la deuda de Grecia a principios de 2012, los mercados se centraron en Italia. Mientras que la crisis de la deuda griega sólo ha supuesto una amenaza limitada para la supervivencia del euro, la crisis de la deuda italiana podría poner fin a la misma. Por lo tanto, los informes de noticias que mencionan una "crisis del euro" aumentaron (gráfico 7). Al mismo tiempo, el rendimiento de los bonos italianos aumentó (gráfico 8). El 26 de julio de 2012, sin embargo, el presidente del BCE, Mario Draghi, dijo que el BCE haría "lo que fuera necesario" para proteger el euro. Como resultado, el rendimiento de los bonos italianos se desplomó.
Sin embargo, la nueva descripción de la garantía de supervivencia del BCE tardó el resto del año en abrirse camino hasta los precios de mercado. El patrón observado aquí es coherente con una nueva narrativa ("lo que sea necesario") que sustituye a una antigua ("crisis del euro") en el mercado.
Gráfico 7: Noticias sobre la crisis del euro, 2004-2018
Fuente: Bloomberg, Google, Flossbach von Storch Research Institute
Gráfico 8: Rendimiento de la deuda pública italiana a 10 años, 2004-2013
Fuente: Bloomberg, Flossbach von Storch Research Institute
Caso 4. Crisis de las hipotecas de alto riesgo
A principios de 2007, los impagos en un segmento del mercado hipotecario estadounidense, denominado subprime, recibieron la atención del público. Inicialmente, los acontecimientos se describieron como problemas causados por la mala venta de hipotecas a deudores financieramente débiles y, por tanto, como un problema limitado en un segmento de mercado relativamente pequeño (gráfico 9). Los mercados monetarios de EE.UU. y Europa se vieron afectados por la pérdida de confianza de los bancos en la solvencia de los demás, pero el mercado de valores se mantuvo en calma (gráfico 10).
La narrativa cambió con la insolvencia de Lehman Brothers, lo que provocó que las noticias sobre el tema volvieran a surgir (Cuadro 9). Durante el resto del año y en 2009 el mercado de valores cayó. Sin embargo, a finales del primer trimestre de 2009 la narrativa de la crisis se había debilitado lo suficiente como para ser sustituida por una narrativa más positiva, primero en la línea de "lo peor ha pasado" y luego de "la recuperación está comenzando". Uno de los autores se dedicó a difundir la nueva narrativa de la época basada en la mejora de los flujos de crédito y recuerda cómo el escepticismo inicial de los inversores institucionales fue dando paso a un nuevo optimismo. El miedo a perderse aferrándose a la vieja narrativa fue una motivación clave para que los escépticos se volvieran optimistas.
Gráfico 9: Noticias relativas a las subprime, 2005-2018
Fuente: Bloomberg, Google, Flossbach von Storch Research Institute
Gráfico 10: Precio y volatilidad histórica del S&P 500, 2006-2009
Fuente: Bloomberg, Google, Flossbach von Storch Research Institute
Caso 5. Bitcoin
El gráfico 11 muestra los precios de cierre semanales del tipo de cambio de Bitcoin en dólares, así como los indicadores de los informes de Bitcoin en la prensa y las consultas de búsqueda en Internet. Mientras que el precio de las acciones de Bitcoin subió constantemente de junio a mediados de octubre de 2017, explotó abruptamente a finales de noviembre y alcanzó su punto máximo a mediados de diciembre de 2017.
El número de informes sobre Bitcoin precedió a la evolución del precio. El primer aumento significativo en el número de informes tuvo lugar en octubre, poco antes de que Bitcoin rompiera por primera vez la barrera de los 5.000 dólares. El número de reportajes aumentó exponencialmente y alcanzó su nivel más alto en la semana del 8 de diciembre (prensa y medios sociales, representados aquí por Bloomberg News y Google Search). Bitcoin alcanzó su nivel más alto 10 días después, el 18 de diciembre.
Así, la difusión de la noticia sobre Bitcoin precedió a la evolución de su precio. Sin embargo, sería un error deducir de esta única manera la causalidad. Más bien, parece que las noticias y la evolución de los precios se alimentan mutuamente. En momentos en que el precio de Bitcoin alcanzó ciertas marcas, como 5.000 dólares o 10.000 dólares, los informes de noticias subieron. Más noticias dieron lugar a un mayor interés en la divisa criptográfica e indujeron más compras, lo que hizo que el precio subiera.
Gráfico 11: Precio de Bitcoin y referencias a Bitcoin en los medios de comunicación, 2017-2019
Fuente: Bloomberg, Google, Flossbach von Storch Research Institute
Caso 6: Recesión
Aunque durante la Gran Crisis Financiera de 2007/08 los mercados monetarios ya experimentaron tensiones graves a mediados de 2007, los temores de recesión en EE.UU. sólo cobraron impulso a partir de agosto de 2007 y alcanzaron su punto máximo en diciembre de 2007 (medido por el número de consultas sobre la palabra "recesión" en Google, gráfico 12). Los temores disminuyeron durante el primer semestre de 2008, pero volvieron a aumentar a partir de agosto de 2008 y alcanzaron su punto máximo en octubre de 2008, un mes después de la quiebra de Lehman Brothers. Los temores a la recesión volvieron a disminuir durante el segundo trimestre de 2009.
El pico absoluto de consultas sobre recesión en Google en diciembre de 2007 se produjo justo al comienzo de la recesión en los EE.UU. en el primer trimestre de 2008. Y el regreso a un nivel más normal de temores de recesión a mediados de 2009 coincidió con el (más tarde proclamado) fin oficial de la recesión en Estados Unidos.
A principios de 2008, el mercado bursátil (medido por el índice de precios S&P 500) se situó por debajo de su rango de negociación de 2007, pero permaneció en su nuevo rango de negociación hasta finales de agosto. Sólo después de la noticia de la quiebra de Lehman el 15 de septiembre los precios de las acciones se desplomaron. Alcanzaron su punto más bajo a principios de marzo de 2009, coincidiendo con el alivio de los temores a la recesión (medido por el número de consultas de Google). Hacia finales de 2018, los temores a la recesión volvieron a aumentar y el mercado de valores se desplomó. Esta evolución se produjo tras un enfriamiento anterior del clima empresarial mundial (gráfico 13).
Gráfico 12: Noticias sobre la "recesión" y la variación interanual del S&P 500 (invertido)
Fuente: Bloomberg, Google, Flossbach von Storch Research Institute
Gráfico 13. Indicador del ciclo económico global y S&P 500
Fuente: Macrobond
Predicción de patrones con el DMH
Después de haber encontrado el DMH para explicar el patrón de los movimientos del mercado como una competencia de diferentes narrativas, ahora discutimos su uso para hacer "predicciones de patrones". Hayek usa el ejemplo de un juego de pelota para ilustrar lo que podemos y lo que no podemos predecir. Si supiéramos con precisión las habilidades y la aptitud de los miembros de los equipos contrarios, además de las reglas del juego, podríamos, en principio, predecir el resultado con un grado relativamente alto de certeza. Sin embargo, cuanto más se acerquen los miembros del equipo en cuanto a habilidades y aptitud física, mayor será el papel del azar en la determinación del resultado.
El legendario entrenador alemán Sepp Herberger dijo una vez: "La gente va a los partidos de fútbol porque no saben cómo termina el partido". En realidad, no disponemos de información precisa sobre las habilidades y la forma física de los jugadores en el momento del partido, por lo que no sólo la pura casualidad, sino también la falta de información, nos impedirá anticiparnos de forma fiable a los resultados del partido. Sin embargo, conocer las reglas del juego nos ayuda a centrar nuestra atención en lo que importa para el resultado. Además, a medida que observamos el juego adquirimos más información sobre la capacidad de los jugadores y podemos mejorar nuestra predicción del resultado. Obviamente, es más fácil predecir correctamente el resultado de un partido de fútbol en el entretiempo que al principio, pero aún así queda mucha incertidumbre.
Todo esto implica que no debemos esperar poder predecir los resultados del mercado. Pero al comprender cómo se mueven los mercados, podemos centrarnos mejor en lo que es importante para el resultado. Las observaciones de los importantes impulsores de la evolución del mercado pueden ayudarnos a reducir la gama de resultados posibles. Específicamente, el DMH sugiere que nos enfoquemos en cómo los nuevos hechos influyen en las narrativas, que dan forma a los precios y son remodelados por ellos. Identificando las narrativas compartidas por un gran número de personas, y averiguando si son ascendentes o descendentes, podemos evaluar la persistencia de los movimientos de los precios de mercado. En algunos casos, podemos incluso identificar narrativas que preceden a los movimientos de precios. Esto se ilustra en la Figura 3.
Figura 3. Formación de precios
Los hechos crean conocimiento subjetivo, que puede inducir a los participantes en los mercados financieros a actuar. Sin embargo, lo más probable es que intercambien este conocimiento con otros participantes en el mercado con el fin de identificar narrativas compartidas, que tienen una influencia más poderosa en los precios que la acción individual.
Resumen y conclusión
Las expectativas de futuro configuran los movimientos de los precios de mercado. Los participantes del mercado forman sus expectativas sobre la base de su capacidad para recopilar información y su capacidad para procesarla. Comunican sus puntos de vista sobre el futuro en forma de narraciones y aprenden escuchando las narraciones de los demás. Las narraciones compiten y los ganadores emergen a través de un knock-out o de la lucha de los competidores. Las narrativas ganadoras dan forma a los precios de mercado, hasta que su victoria es confirmada por los hechos, o son eliminadas por los hechos y reemplazadas por nuevas narrativas. Cuando entendemos cómo se forman los precios de mercado, podemos predecir la forma en que se ajustan a las cambiantes condiciones económicas.
¿Podrían la inteligencia artificial y el aprendizaje automático reemplazar a los actores humanos en los mercados financieros? Aquellos que creen en modelos más mecánicos de expectativas -asumiendo un comportamiento "racional" o "irracional" o "racional/irracional" dependiente del estado- pueden estar inclinados a decir que sí. Sin embargo, si los participantes del mercado actúan subjetivamente de manera racional e interdependiente, basándose en el conocimiento propietario acumulado a través de la experiencia y la información incompleta transmitida a través de narrativas -como se describe en nuestra Hipótesis de Descubrimiento de Mercados-, el obstáculo para que la inteligencia artificial supere a la inteligencia humana parece bastante alto.
