Previsiones de primas de riesgo: principales clases de activos – 2 de octubre de 2020


La prima de riesgo esperada para el Índice de mercado global (GMI) cayó a un 4,9% anualizado en septiembre, que está ligeramente por debajo del Estimación del mes anterior. Esta estimación es una previsión de rendimiento a largo plazo por encima de la tasa “libre de riesgo” según un modelo basado en el riesgo (detalles a continuación).

A pesar de la disminución, la actualización de hoy muestra que la perspectiva de la prima de riesgo de GMI para este año está cerca del extremo superior del pronóstico. Las estimaciones para 2020 hasta ahora han estado entre 3.8% y 5.0% el mes pasado.

GMI es una cartera ponderada por valor de mercado no administrada que incluye a todas las partes interesadas Principales clases de activos (excepto efectivo) y representa un punto de referencia teórico de la cartera óptima para el inversor medio con un horizonte temporal infinito, por lo que GMI es útil como punto de partida para la investigación sobre asignación de activos y diseño de carteras.

Ajustada por el impulso a corto plazo y los factores de reversión promedio a mediano plazo (definidos a continuación), la prima de riesgo estimada de GMI se reduce al 4.5%.

Se espera que todas las proyecciones se desvíen de la marca hasta cierto punto, aunque es probable que las proyecciones de GMI sean un poco más confiables en comparación con las estimaciones para cada clase de activo. Los pronósticos para los componentes del mercado están sujetos a una mayor incertidumbre en comparación con los pronósticos agregados. Este proceso puede eliminar algunos de los errores con el tiempo.

Vea los resultados sobre una base anual renovable de 10 años para obtener una visión histórica de cómo ha cambiado la prima de riesgo realizada de GMI. El siguiente gráfico compara las primas de riesgo de GMI con el equivalente de las acciones estadounidenses (Russell 3000) y los bonos estadounidenses (Bloomberg Aggregate Bond) hasta el mes pasado. El rendimiento actual de 10 años de GMI (línea azul) es actualmente del 6,4%. Eso es mediocre en comparación con el rango de los últimos años. También está muy por encima de la previsión actual a largo plazo de que los inversores deberían reducir las expectativas para las carteras de activos múltiples desde el máximo histórico de la última década.

Ahora revisemos la metodología y las razones detrás de las estimaciones anteriores. La idea básica es aplicar ingeniería inversa al rendimiento esperado basándose en supuestos de riesgo. En lugar de intentar predecir el rendimiento directamente, este enfoque se basa en el modelo moderadamente más confiable de utilizar métricas de riesgo para estimar el rendimiento de la clase de activos. El proceso es relativamente sólido en el sentido de que pronosticar el riesgo es algo más simple que pronosticar el rendimiento. Con los datos necesarios, podemos calcular las primas de riesgo implícitas con los siguientes insumos:

● una estimación del precio de riesgo de mercado esperado de GMI, definido como el índice de Sharpe, el índice de primas de riesgo a volatilidad (desviación estándar).
● la volatilidad esperada (desviación estándar) de cada activo
● la correlación esperada para cada activo con la cartera total (GMI)

Las estimaciones provienen de registros históricos desde finales de 1997 y se presentan como una primera aproximación para modelar el futuro. La prima proyectada para cada clase de activo se calcula como el producto de los tres datos anteriores. Las primas de riesgo ex ante de GMI se calculan como la suma ponderada del valor de mercado de los pronósticos individuales para las clases de activos.

El marco para estimar los rendimientos de equilibrio se estableció inicialmente en un 1974 papel por el profesor Bill Sharpe. Para obtener un resumen más práctico, consulte la explicación del proceso de Gary Brinson en el cap. 3 de El MBA portátil en inversión. También reviso el modelo en mi libro. Asignación dinámica de activos. Así es como Robert Litterman explica el concepto de estimaciones de la prima de riesgo de equilibrio en Gestión de inversiones moderna: un enfoque de equilibrio::

No tenemos que suponer que los mercados están siempre en equilibrio para encontrar un enfoque útil al equilibrio. Más bien, vemos el mundo como un sistema complejo y altamente aleatorio en el que los nuevos datos y los choques fluyen constantemente hacia las evaluaciones existentes que no desequilibran el sistema con la mayor frecuencia posible. Si bien asumimos que estos choques provocan constantemente desviaciones del equilibrio en los mercados financieros y reconocemos que la fricción evita que estas desviaciones desaparezcan de inmediato, también asumimos que estas desviaciones representan oportunidades. Los inversores astutos que intentan aprovechar estas oportunidades toman medidas que crean las fuerzas que continuamente empujan al sistema hacia el equilibrio. Por tanto, vemos a los mercados financieros como un foco definido por el equilibrio entre oferta y demanda. Comprender la naturaleza de este equilibrio nos ayuda a comprender los mercados financieros, ya que están constantemente en shock y luego son empujados hacia ese equilibrio.

Las estimaciones de la prima de riesgo ajustada en la tabla anterior reflejan cambios basados ​​en dos factores: dinámica a corto plazo y reversión media a largo plazo. El impulso se define aquí como el precio actual en relación con el promedio móvil de 10 meses. El factor de inversión medio se estima como el precio actual en relación con el promedio móvil de 36 meses. Las estimaciones de la prima de riesgo bruta se ajustan con base en los precios actuales en relación con los promedios móviles de 10 y 36 meses. Cuando los precios actuales están por encima (por debajo) de las medias móviles, las estimaciones no ajustadas de las primas de riesgo disminuyen (aumentan). La fórmula de ajuste es simplemente usar la inversa del promedio del precio actual de los dos promedios móviles como una señal para cambiar las proyecciones. Por ejemplo, si el precio actual de una clase de activos está un 10% por encima de su promedio móvil de 10 meses y un 20% por encima de su promedio móvil de 36 meses, la estimación de la prima de riesgo no ajustada se reduce en un 15% (el promedio de 10% y 20%). .

¿Qué puedes hacer con las predicciones de la tabla anterior? Primero podría considerar si las primas de riesgo esperadas son satisfactorias o no. Si las estimaciones no cumplen con el rendimiento de la inversión requerido, entonces, ¿cómo puede lograr una tasa de rendimiento más alta ajustando las reglas de asignación y equilibrio de activos? Tenga en cuenta que las primas de riesgo implícitas de GMI se basan en una combinación ponderada por valor de mercado no administrada de las principales clases de activos. En teoría, esta es la asignación de activos óptima para un inversor medio con un horizonte temporal infinito. Si no es una fundación o un fondo de pensiones, este supuesto de horizonte temporal no es práctico. Por lo tanto, existe una razón razonable para: a) ajustar la asignación de activos del Sr. Market para satisfacer sus necesidades particulares y su presupuesto de riesgo; yb) agregar un componente de reequilibrio a su estrategia de inversión.

También puede estimar las primas de riesgo utilizando métodos alternativos para obtener información adicional sobre el futuro a corto plazo (un excelente recurso sobre este tema: Antti Ilmanens Rendimiento esperado). Por ejemplo, supongamos que confía en el Modelo de descuento de dividendos (DDM) para predecir el desempeño del mercado de valores durante los próximos 3 a 5 años. Después de juntar los números, encontrará que DDM le está diciendo que el desempeño esperado del mercado de valores a largo plazo será muy diferente de la estimación basada en el equilibrio. En este caso, debe considerar cierta información táctica.

También tenga en cuenta que la combinación de predicciones en varios modelos puede proporcionar un conjunto de predicciones más confiable en comparación con las estimaciones de un modelo. De hecho, varios estudios publicados a lo largo de los años documentan que las proyecciones compuestas tienden a ser más sólidas en comparación con las proyecciones de un solo modelo.

Lo que no puedes hacer es sacar sangre de una piedra. Nadie sabe realmente qué tan altas serán las primas de riesgo en los meses y años venideros, razón por la cual la previsión por sí sola (especialmente para el futuro a corto plazo) causa problemas. En otras palabras, debe desviarse con cuidado, de manera reflexiva, de la asignación de activos del Sr.Mercado por razones distintas a asumir que es más inteligente que los demás (es decir, el mercado).

Publicación original

Nota del editor: Las viñetas de resumen de este artículo fueron seleccionadas por los editores de Seeking Alpha.



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