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¿DIFIERE LA RENTABILIDAD Y EL RIESGO EN LOS FONDOS DE INVERSIÓN NO
CONVENCIONALES?
RESUMEN
Este artículo analiza el rendimiento y el riesgo de diferentes categorías de fondos de inversión gestionados
bajo criterios alejados de los convencionales para contrastar qué tipo de gerencia obtiene mejor rendimiento
diferenciando tres periodos de análisis, dos alcistas y uno bajista. Para ello distinguimos tres categorías de
fondos de inversión no convencionales: fondos de inversión socialmente responsable, fondos guiados por los
principios del Behavioral Finance y por último el Vice Fund, y aplicamos un análisis de diferencia de
medianas así como un análisis multifactorial junto con el ratio de Sharpe y el ratio de información. Los
resultados muestran que no se pueden establecer diferencias estadísticamente significativas entre las
rentabilidades de las tres categorías de fondos, pero sí con respecto a sus volatilidades. El modelo
multifactorial estimado no detecta diferencias significativas entre las tres categorías de fondos ni con el
índice del mercado en la mayor parte de los casos. El análisis de los ratios permite obtener un ranking de
fondos en el que no se aprecia que una de las formas de gestión sea la más adecuada, a lo largo de los
diferentes periodos.
Códigos JEL:
G11
G31
Palabras clave:
ISR
Finanzas Conductuales
Fondo del Vicio
Rentabilidad
Riesgo
IS IT DIFFERENT THE RETURN AND RISK IN NON-CONVENTIONAL FUNDS?
ABSTRACT
The aim of this paper is to analyze the return and risk of different categories of funds managed under the
criteria away from conventional management to test what gets better performance distinguishing between
three periods of analysis, two bullish phases and another one bearish. We distinguish three categories of non-
conventional investment funds: socially responsible investment funds, funds based on the principles of
Behavioral Finance and finally the Vice Fund to apply a medium-difference analysis and a multivariate
analysis along with the Sharpe ratio and information ratio. The results show that you cannot find significant
differences between the returns of the three categories, but with respect to their volatility. Using the
estimated multivariate model it is not possible to get significant differences between the three categories of
funds or the market index in most cases. Ratio analysis let us to establish a fund ranking, which cannot
appreciate that a management way is the most appropriate, throughout the different periods.
JEL classification:
G11
G31
Keywords:
SRI
Behavioral Finance
Vice Fund
Return
Risk
1. Introducción
El objetivo de este trabajo consiste en comparar la rentabilidad y el riesgo de tres categorías de
fondos de inversión no convencionales
1
, ya que la mayoría de las investigaciones en este ámbito se
han centrado en comparar fondos sociales con convencionales.
La primera de estas categorías se refiere a los fondos de inversión socialmente responsables
(ISR), que persiguen objetivos no exclusivamente de tipo financiero, sino también de carácter
social. Según Spiller (2000) su finalidad consiste en conseguir una triple línea de performance:
social, medioambiental y financiera. Este tipo de fondos se apoyan en los argumentos de la teoría de
los Stakeholders y de la responsabilidad social corporativa (RSC) para justificar que el
comportamiento ético puede mejorar el rendimiento económico, especialmente en el largo plazo. De
esta forma, los fondos cuyas carteras se componen mayoritariamente de acciones de compañías
socialmente responsables deben tener un comportamiento similar.
La siguiente categoría la constituyen los Behavioral Funds (BF), cuya política de inversión tiene
en cuenta aspectos psicológicos y económicos. Se aprovechan de los comportamientos no
racionales de los agentes participantes en los mercados, con la finalidad de obtener un beneficio
(Shefrin y Statman, 2000 y Hirshleifer, 2001). Generalmente la literatura sobre Behavioral Finance
se ha centrado en aspectos teóricos, y en menor medida en la implicación práctica de dichos
planteamientos. Los BF se basan en la Prospect Theory desarrollada por Kahneman y Tversky
(1979). Esta teoría establece que los individuos actúan, en ocasiones, de forma poco racional, lo que
genera oportunidades de inversión en el ámbito económico. Los gestores de los BF aplican estos
argumentos para detectar situaciones en las que se cometen errores de valoración en el mercado,
que permiten identificar esas oportunidades de inversión.
Por último, la tercera categoría está constituida por los Vice Funds o fondos del vicio (VF). Se
trata de instrumentos que invierten en compañías que ofertan productos o servicios poco éticos, que
no respetan el medio ambiente y tampoco benefician a la sociedad. Su finalidad radica en obtener
1
Se consideran fondos de inversión no convencionales aquellos que tienen en cuenta criterios no económicos en sus
objetivos de inversión.
rendimientos únicamente económicos. Desde el punto de vista financiero, muestran un
comportamiento estable y con gran potencial para obtener elevados beneficios, debido
principalmente al neglect effect (Arbel et al., 1983 y Merton, 1987). Este efecto indica que las
normas sociales generan una infravaloración de este tipo de fondos. Los activos del VF no son
recomendables, especialmente, para inversores de tipo institucional y, en general, para todos
aquellos preocupados por actuar con un comportamiento ético y social. Además, la mayoría de las
empresas de su cartera son monopolísticas, lo que les permite conseguir una mayor rentabilidad con
respecto a otros instrumentos (Fabozzi et al., 2008).
Este estudio se centra en tres categorías de fondos de inversión no convencionales, los FISR, los
BF y el VF, y se pretende contrastar cuál de ellas proporciona una mejor performance financiera
teniendo en cuenta el mismo horizonte temporal. Para ello se analizan la rentabilidad y el riesgo de
tres categorías de fondos de inversión
2
no convencionales, y se distinguen tres periodos dentro del
horizonte temporal, dos de ellos alcistas y uno bajista.
En concreto, se presentan las siguientes contribuciones:
1. Contribuir a la literatura existente sobre la performance financiera de los fondos de inversión no
convencionales, distinguiendo tres categorías, que no han sido comparadas anteriormente en la
literatura.
2. Complementar y actualizar la escasez de estudios empíricos sobre el análisis de la performance
financiera de los Behavioral Funds y Vice Fund.
3. Contrastar si el comportamiento de estas categorías de fondos varía en función de la fase
alcista/bajista del ciclo económico, dado que la mayoría de los estudios empíricos consideran un
único horizonte temporal.
El resto del trabajo se estructura en seis secciones. En la segunda sección se revisa la literatura
existente y a continuación se plantean las hipótesis a investigar. La metodología empleada se
expone en la cuarta sección y contiene la descripción de los fondos seleccionados, la justificación
2
Los autores han tenido en cuenta que las tres categorías de fondos inversión no convencionales sean lo más
representativas posible atendiendo a la disponibilidad de datos.
de su elección y las medidas y técnicas utilizadas para el contraste de hipótesis. En la quinta sección
se analizan y discuten los resultados, a partir de los cuales se deducen las conclusiones, que se
presentan en la última sección.
2. Revisión de la literatura
Se distinguen tres apartados relacionados con los tipos de fondos de inversión objeto de estudio:
inversión socialmente responsable, Behavioral Finance y Vice Fund.
2.1. Inversión socialmente responsable
La ISR ha sido objeto de estudio durante los últimos años (Arenas et al., 2006). Este fenómeno
se inició en el ámbito empresarial bajo los supuestos de la RSC, donde las compañías se han
adaptado a esta forma de entender la gestión, basándose en diferentes argumentos económicos
(Fernández Sánchez, 2009). Unos derivan de la pura racionalidad económica y explican que la RSC
puede aprovecharse de fallos en el mercado y mejorar la posición competitiva de la empresa,
aumentando su valor en el largo plazo. Otros, de índole social o ética, argumentan que la empresa
debe tener en cuenta a los principales grupos de interés para no poner en riesgo su supervivencia,
actuando además como un ejemplo para el resto de la sociedad.
Existen tres líneas principales de investigación en este ámbito (Balaguer, 2006). La primera
analiza la relación entre la RSC y el rendimiento financiero (RF) en la empresa (Roman et al., 1999;
Boutin-Dufresne y Savaria, 2004; Mcguire et al., 1988; y Tsoutsoura, 2004). La segunda analiza el
impacto de determinadas noticias relacionadas con la RSC sobre la RF. La última se centra en
investigar la ISR, y más específicamente analizar si existen diferencias significativas entre la
performance financiera de los FISR y fondos convencionales. Se aporta una nueva evidencia en esta
vía de investigación comparando la performance financiera de los FISR con respecto a otros tipos
de fondos no convencionales, los BF y el VF.
Esta última línea de investigación surge porque los inversores evolucionan y desean carteras de
inversión consecuentes con sus valores y creencias. De este modo, el uso de información social en
las decisiones de inversión ha ido creciendo (Anand y Cowton, 1993). Sin embargo, los resultados
no muestran generalmente la existencia de diferencias estadísticamente significativas. Cabe citar
trabajos que utilizan datos de EEUU, como Hamilton et al. (1993), que analizan FISR con respecto
a un benchmark (NYSE). Utilizan rendimientos mensuales de la base de datos Lipper Analytical
Services entre 1981 y 1990, emplean principalmente el alpha de Jensen y no obtienen diferencias
significativas entre los FISR y el benchmark. Goldreyer y Diltz (1999) comparan FISR y
convencionales entre 1981 y 1997, a partir de datos de Lipper Analytical Services. Emplean los
ratios de Treynor y Sharpe, el alpha de Jensen y diferencia de medias, y observan que no existe un
rendimiento superior de unos sobre otros estadísticamente significativo. Statman (2000) compara
los FISR con los índices S&P500 y DSI400 entre 1990 y 1998. Utiliza el alpha de Jensen, y no
obtiene diferencias estadísticamente significativas.
Con respecto a estudios con datos del Reino Unido, Mallin et al. (1995) y Gregory et al. (1997)
analizan, mediante un matched pair analysis, el rendimiento de FISR y no ISR a finales de los 80 y
principios de los 90, y no obtienen diferencias estadísticamente significativas. Kreander et al.
(2005) emplean esta misma metodología en el contexto europeo entre 1995 y 2005 y sus resultados
tampoco muestran la existencia de diferencias. Gregory y Whittaker (2007) analizan una muestra de
FISR con respecto a un grupo de control de fondos convencionales entre 1989 y 2002, e indican que
no existen detrimentos financieros por invertir en FISR. Biehl et al. (2010) analizan FISR y
concluyen que aquellos cuyas carteras contienen valores con las mejores calificaciones sociales y
éticas son los que obtienen mejores resultados. Esta afirmación no es generalizable y, por tanto, no
existen evidencias de que una mayor ISR proporcione un menor rendimiento financiero.
En el ámbito español, Fernández Sánchez y Luna Sotorrio (2006) analizan, entre 2000 y 2004,
FISR y convencionales a partir de datos de Infobolsa. Aplican el análisis de diferencia de medias y
los principales ratios de valoración de activos financieros, y no obtienen diferencias significativas.
También Albareda y Balaguer (2007) analizan FISR y fondos convencionales con una serie de
indicadores financieros. Deducen que la gestión de los fondos, y no su naturaleza, determina su
rentabilidad, y por tanto los FISR presentan una rentabilidad similar a los convencionales.
En definitiva, la controversia está ligada a la posibilidad de invertir de una forma socialmente
responsable sin comprometer la rentabilidad de la inversión. De esta forma ante la pregunta de si es
posible invertir en FISR y obtener mejores rendimientos que con instrumentos de inversión
convencionales, la respuesta, sería: sí, no y depende, de acuerdo a la literatura existente (Biehl et al.,
2010).
2.2. Behavioral Finance
Behavioral Finance es una disciplina que ha adquirido importancia con los trabajos de De Bondt
et al. (1985), Ettredge y Fuller (1991) y Fama (1998), que analizan los posibles efectos de la
psicología humana sobre los mercados. Sin embargo, el marco teórico de Behavioral Finance se
encuentra en la Prospect Theory (Kahneman y Tversky, 1979), en contraposición a la teoría de la
utilidad esperada. La aparición y el estudio de los BF es más reciente y no existe una literatura tan
extensa como en el marco puramente teórico. Uno de los primeros estudios sobre BF (Reinhart y
Brennan, 2007), analiza nueve BF con respecto a fondos tradicionales, entre 1997 y 2003, a través
del análisis de los principales ratios financieros. Sus resultados muestran que los BF mejoran
generalmente los resultados del mercado, especialmente cuando se mide su rendimiento ajustado
por el riesgo. Wright et al. (2008) analizan 16 BF en EEUU, a través de un modelo multifactorial, y
utilizan datos de Morningstar. Sus principales aportaciones reflejan que el rendimiento de estos
fondos puede superar el del mercado, si bien los resultados no son estadísticamente significativos.
Más recientemente, Santoni y Kelshiker (2010) estudian el comportamiento de BF con respecto a
índices de mercado, a lo largo de diferentes periodos de la última década, con datos de Datastream
y Bloomberg. Sus principales conclusiones indican que los BF no tienen la capacidad para batir al
mercado. Además, en los ciclos alcistas, los BF presentan una mayor capacidad para obtener
mejores rendimientos que el mercado, lo que no ocurre en fases bajistas. Por tanto, deducen que los
BF no son capaces de anticiparse a los cambios del mercado.
2.3. Vice Fund
En relación a los VF, cabe destacar que son relativamente nuevos y que apenas se han analizado.
Quizás esto sea debido al auge de la ISR, que eclipsa este tipo de instrumentos. El estudio de esta
temática se ha centrado fundamentalmente en las Sin Stocks, que pueden ser consideradas como el
precedente de los VF. Son acciones de compañías, cuyas actividades se consideran no éticas o
inmorales, como empresas relacionadas con las bebidas alcohólicas, tabaco, armas, contaminantes,
etc. Lobe y Rothmeier (2011) entre otros, concluyen que los rendimientos de las Sin Stocks son
mejores que los de otras empresas porque estas acciones están marginadas, sobre todo por
instituciones sujetas a determinadas normas sociales. Este mejor comportamiento de las Sin Stocks
se debe al neglect effect (Arbel et al., 1983 y Merton 1987) o al social norm effect (Hong y
Kacperczyk, 2009). Estos efectos conducen a una infravaloración de las compañías rechazadas, lo
que las convierte en oportunidades de inversión. Kim y Venkatachalam (2011) analizan el valor de
Sin Stocks en EEUU, entre 1988 y 2003, y usan datos de Compustat. Obtienen que estas acciones
proporcionan una mejor rentabilidad ya que un gran número de inversores se sienten atraídos por la
alta calidad de los informes financieros de estas compañías. Jo et al. (2011) comparan la
performance del único VF que existe, el VICEX, con la de un FISR y con el mercado, entre 1990 y
2009. Concluyen que el VF obtiene un mayor rendimiento que el FISR y el S&P500 a largo plazo,
pero no en el corto plazo.
En general, la literatura se ha centrado en comparar los FISR, y en menor medida los BF y el VF,
con fondos convencionales o índices de mercado. En este artículo se a aporta una nueva evidencia
en esta línea de investigación, comparando la performance financiera de los FISR con respecto a
otros tipos de fondos no convencionales, como son los BF y el VF, teniendo en cuenta distintas
fases alcistas y bajista dentro del horizonte temporal. De este modo, el análisis permite, no sólo
analizar el rendimiento y el riesgo de los fondos con respecto al mercado, sino también entre ellos,
para determinar cuáles proporcionan mejores resultados en función de la fase analizada del ciclo
económico.
3. Planteamiento de hipótesis
A continuación se plantean las hipótesis de este estudio, que contribuyen a explicar la
performance financiera de las categorías de fondos analizadas:
3.1. Rentabilidad de los fondos de inversión no convencionales
Según la proposición de irrelevancia de Modigliani y Miller (1958), consistente con el CAPM, el
valor de una acción depende únicamente de la prima de riesgo del mercado. Por tanto, el
rendimiento de un fondo, cualquiera que sea su naturaleza, es independiente de los factores no
estrictamente económicos. Así, los fondos sociales o éticos, los Behavioral Funds o el Vice Fund no
deberían presentar diferencias anormales entre sí, ni con respecto al mercado.
No existe evidencia que justifique una mayor rentabilidad de los FISR con respecto a los fondos
convencionales, pero tampoco se demuestra lo contrario. Esta controversia puede explicarse por el
hecho de que los fondos convencionales también invierten en empresas socialmente responsables
(Fernández Sánchez, 2009), lo cual justifica que el comportamiento de las inversiones sea similar.
Además, estos resultados se mantienen a lo largo del tiempo, independientemente de la fase del
ciclo económico y de los países analizados. De acuerdo con los argumentos anteriores se propone la
siguiente hipótesis:
H1: No existen diferencias estadísticamente significativas en la rentabilidad de los fondos de
inversión socialmente responsables con el índice del mercado, ni tampoco con respecto a los
Behavioral Funds y al Vice Fund.
Se considera que la naturaleza de los fondos no influye en la rentabilidad de las categorías
analizadas. Además, esta ausencia de diferencias significativas se mantiene a lo largo del horizonte
temporal considerado.
3.2. Rentabilidad de los fondos de inversión socialmente responsables
La teoría de los stakeholders (Freeman, 1984 y Carroll, 1989) supone que la empresa debe actuar
para cumplir los objetivos, incluidos los de carácter social o ético, de sus stakeholders. En
contraposición, Friedman (1970) y la teoría de responsabilidad de la empresa, establecen que la
gestión de la empresa se centra en la maximización del beneficio para sus accionistas. Siguiendo la
primera línea argumental, aquellas empresas que llevan a cabo labores de RSC, aumentan el valor
no sólo para el accionista en el largo plazo (Boutin-Dufresne y Savaria, 2004), sino también para el
conjunto de sus stakeholders, aumentando así el valor global de la organización. Podemos deducir
que los fondos que invierten en ese tipo de compañías obtendrán mejores resultados a largo plazo.
También Bauer et al. (2005) demuestran que los FISR necesitan un periodo de aprendizaje a partir
del cual sus resultados se equiparan a los obtenidos por fondos convencionales. Atendiendo a estas
reflexiones se propone la siguiente hipótesis:
H2: Los fondos de inversión socialmente responsables obtienen mejores resultados que el índice
del mercado en el largo plazo.
De esta forma se espera que, cuanto mayor sea el horizonte temporal, los resultados de esta
categoría de fondos superen al mercado e incluso a las otras dos categorías de fondos analizadas.
Esta línea de pensamiento coincide con Mcguire (1998) y Boutin-Dufresne y Savaria (2004), entre
otros.
3.3. Rentabilidad de los Behavioral Funds
La Prospect Theory, desarrollada por Kahneman y Tversky (1979), se contrapone a la teoría de
la utilidad esperada. Indica que los individuos, lejos de ser racionales, toman sus decisiones
económicas teniendo en cuenta factores psicológicos. Por tanto, si se conocen los factores
determinantes de esos comportamientos irracionales en el ámbito económico, se puede obtener un
rendimiento.
Los defensores de Behavioral Finance y los gestores de los BF deben ser capaces de detectar
esos errores en las decisiones económicas del resto de agentes económicos para poder anticiparse a
la evolución del mercado y obtener mayores rentabilidades. Por este motivo, los fondos gestionados
bajo estos principios deberían superar al mercado, con independencia de la fase alcista/bajista del
ciclo económico.
La literatura aporta un nuevo matiz a esta idea ya que aquellos trabajos (Reinhart y Brennan,
2007 y Wright et al., 2008) que son anteriores a la actual crisis financiera consideran que los BF
mejoran el rendimiento del mercado. Sin embargo, Santoni y Kelshiker (2010), distinguen entre
periodos alcistas y bajistas y obtienen que los BF sólo baten al mercado en los periodos alcistas. En
este sentido, y de acuerdo con la teoría que sustenta este tipo de fondos, se plantea la siguiente
hipótesis:
H3: Los Behavioral Funds superan el rendimiento del índice del mercado.
Según la Prospect Theory, los inversores que actúan bajo los postulados de Behavioral Finance
serán capaces de anticipar los cambios en el mercado. Esto les permitirá detectar posibilidades de
inversión y obtener mayor rentabilidad que sus competidores. Esta capacidad debe ser
independiente de la fase del ciclo económico del horizonte temporal considerado.
3.4. Rentabilidad del Vice Fund
Existen algunas explicaciones sobre el mejor comportamiento del VF con respecto a los FISR
(Fabozzi et al., 2008). Por un lado, las empresas socialmente responsables asumen unos mayores
costes que las compañías asociadas a fondos como el VF. Por otra parte, algunas empresas del VF
pueden estar infravaloradas, proporcionando un mayor potencial de inversión (neglect effect).
Además, la mayor parte de empresas que componen el VF actúan como monopolios, lo cual les
proporciona un rendimiento extra. La combinación de estos elementos conduce a un mayor
rendimiento del VF sobre los FISR, lo cual nos lleva a plantear la siguiente hipótesis:
H4: El Vice Fund supera el rendimiento del índice del mercado y el de otros fondos de inversión
socialmente responsables.
Los inversores institucionales, que están afectados por normas sociales, no invierten en este
fondo. Este es el principal motivo que explica la infravaloración de este fondo (neglect effect)), lo
cual supone una oportunidad de inversión, que permite obtener rentabilidades elevadas a sus
inversores.
3.5. Riesgo de los fondos de inversión no convencionales
La siguiente hipótesis se relaciona con la teoría de selección de carteras (Markowitz, 1952,
Sharpe, 1964 y Lintner, 1965). Los FISR realizan una discriminación de las compañías en las que
invierten, de acuerdo a sus criterios sociales o éticos. La teoría de selección de carteras indica que,
en este supuesto de reducción de las posibilidades de inversión, el rendimiento de los FISR ajustado
por el riesgo, debería ser menor al de otras inversiones. Si los FISR obtienen mejores resultados que
el mercado en el largo plazo (H2,), debe conseguirse a cambio de un mayor riesgo.
La literatura confirma la teoría anterior argumentando que, al emplear los FISR criterios de
inversión más restrictivos, sus posibilidades de diversificar el riesgo están más limitadas. En este
sentido, Gregory et al. (1997) detectan un mayor riesgo en los FISR que en los convencionales. Mill
(2006) analiza un fondo convencional, que se transforma posteriormente en un FISR, y comprueba
que, tras el cambio, se produce un aumento de la volatilidad, si bien tiende a estabilizarse en el
largo plazo.
Con respecto a los BF, el riesgo asumido será mayor al reducirse las posibilidades de inversión.
Estos fondos se centran en oportunidades de inversión para detectar errores en las decisiones de los
agentes participantes en el mercado. Generalmente, seleccionan empresas de baja capitalización e
infravaloradas para obtener un potencial beneficio. De esta forma, asumen un mayor riesgo que el
resto de fondos de inversión convencionales.
El mismo planteamiento se asume para el VF, ya que sus oportunidades de inversión se limitan a
un cierto número de empresas, que realizan actividades basadas en una serie de criterios. Según la
teoría de selección de carteras, esta restricción supone que, la obtención de un mayor rendimiento
del fondo con respecto al mercado, se obtiene a cambio de un mayor riesgo como en los casos
anteriores. Teniendo en cuenta esta argumentación se propone la siguiente hipótesis:
H5: Los fondos de inversión socialmente responsables así como los Behavioral Funds y el Vice
Fund asumen un mayor riesgo que el mercado.
Se asume que en el mercado, las opciones de diversificación son mayores que en el caso de las
categorías de fondos analizadas, lo cual implica un menor riesgo. En cambio, para la gestión de los
fondos de inversión no convencionales, se tienen en cuenta una serie de restricciones, que reducen
sus opciones de inversión. Este comportamiento supone, según la teoría de selección de carteras, la
asunción de un mayor riesgo para obtener una rentabilidad mayor que la del mercado.
4. Metodología
4.1. Base de datos
Los datos utilizados para el estudio son las cotizaciones históricas, concretamente, los
rendimientos mensuales
3
de los fondos de inversión seleccionados, del benchmark del mercado y
del activo libre de riesgo (Treasury Bills a tres meses), los factores Small Minus Big (SMB) y High
Minus Low (HML), y el momentum (Jegadeesh y Titman, 1993). Todos los fondos considerados
para las tres categorías proceden de EEUU. Se han obtenido de Yahoo! Finance (Hill et al., 2007),
de la Federal Reserve y de la Kenneth R. French Data Library. Para su elección, se ha tenido en
cuenta el único fondo del vicio que existe, el VICEX. Por lo que respecta al grupo de BF, se han
utilizado 5 de los 16 reflejados en el análisis de Wright et al. (2008), y se han añadido uno más de
JP Morgan
4
. Por último, se emparejan los BF con seis FISR a partir de la base de datos de fondos
del Social Investment Forum
5
, de acuerdo con la metodología matched pair analysis (Mallin, 1995).
La muestra final está constituida por seis BF, seis FISR y el VF. Además, se considera como
benchmark del mercado el S&P500 porque suele ser utilizado con frecuencia en la literatura (Sauer,
1997; Wright et al., 2008 y Statman, 2000).
3
Se valoró la opción de emplear datos diarios, pero tras consultar con varios analistas expertos en la materia se descartó
esta idea ya que, según su opinión, en la práctica ellos utilizan frecuentemente datos mensuales o anuales, pero nunca
diarios por los problemas que conlleva su comparación.
4
De los 16 BF analizados en Wright et al. (2008), se eliminan 5 de los que no se dispone de datos y aquellos
difícilmente comparables con las otras categorías de fondos, en lo que respecta a volumen de activos, año de creación e
inversión mínima. También se observa que los BF denominados UBVAX, UBVBX y UBVCX tienen unas
características prácticamente idénticas, por lo que sólo se incluye el primero de ellos en la categoría. Tras esta selección,
se obtiene una categoría de BF con 6 fondos.
5
Esta base de datos de FISR contiene 106 fondos a 10 de julio de 2012, pero la metodología matched pair analysis
(Mallin, 1995) obliga a utilizar el mismo número de BF que FISR. En este estudio se han seleccionado 6 FISR que
presentan características comparables en función de los siguientes criterios: fecha de constitución, volumen de activos
gestionados, inversión mayoritaria en renta variable en EEUU, inversión mínima y horizonte temporal.
Tabla 1
El horizonte temporal se extiende desde el 9 de junio de 2004 o fecha de nacimiento del fondo
más reciente hasta el 30 de abril de 2011, ambos inclusive. Se distinguen tres periodos: desde junio
de 2004 hasta octubre de 2007 (primer periodo alcista), desde noviembre de 2007 hasta febrero de
2009 (periodo bajista) y desde marzo de 2009 hasta de abril de 2011 (segundo periodo alcista). Para
justificar la utilización de esos tres subperiodos dentro del horizonte temporal se aplica un análisis
de cambio de tendencia utilizando el algoritmo propuesto por Bry-Boschan
6
(1971) sobre la
evolución del índice del mercado de referencia, el S&P500, para obtener los puntos de la serie en
los que se han producido cambios de tendencia, que son los siguientes: dos máximos en octubre del
2007 y en abril del 2011
7
, donde la tendencia cambia de alcista a bajista, y un mínimo en febrero
del 2009, en el que ocurre lo contrario.
4.2. Técnica de análisis
Para contrastar las hipótesis planteadas se utiliza el análisis de diferencia de medianas de Mann-
Whitney-Wilcoxon (Wilcoxon, 1945; y Mann y Whitney, 1947) ya que es el test más apropiado
para muestras que no siguen una distribución normal. Nos permite analizar la rentabilidad
8
y la
volatilidad de los fondos, así como detectar si existen diferencias significativas.
Previamente se calcula el ratio de Jensen (1968), que proporciona la rentabilidad del fondo
teniendo en cuenta su beta y el rendimiento medio del mercado. Representa la prima media de
riesgo por unidad de riesgo sistemático (Sauer, 1997) y, por lo tanto, es apropiado cuando se
analizan inversiones bien diversificadas. Sin embargo, algunos autores como Bauer et al. (2007),
consideran que los modelos unifactoriales no pueden explicar el comportamiento real del
rendimiento y el riesgo de los fondos de inversión y no permiten establecer diferencias entre los
diferentes criterios de inversión en el análisis. En este sentido, Fama y French (1993) incorporan
6
El algoritmo Bry-Boschan se ha obtenido mediante la utilización del software econométrico WINRATS y es un
método no paramétrico que identifica los cambios de tendencia desarrollado por Bry y Boschan (1971).
7
Nuestra intención era incluir los datos de todo el año 2011, pero el hecho de que se produzca un cambio de tendencia
en abril de este año nos obliga a fijar esta fecha como final del horizonte temporal dado el número reducido de valores
hasta diciembre para analizar un cuarto periodo.
8
Las rentabilidades mensuales se calculan a partir de sus precios liquidativos al final de cada mes.
dos nuevas variables: el SMB y el HML. El primero informa sobre el riesgo adicional del factor
tamaño y es la diferencia en rentabilidad de dos carteras, una de reducida y otra de elevada
capitalización. El segundo advierte sobre el riesgo en función del valor de los activos y es la
diferencia en rentabilidad de dos carteras de activos, una con un elevado y otra con un reducido
book-to-market.
En primer lugar se utiliza el modelo multifactorial de Carhart (1997), que introduce un nuevo
factor, el momentum (MOM), para reflejar la diferencia entre los activos que han obtenido
rentabilidades positivas y negativas en el pasado. Para completar el análisis se introduce una nueva
variable en el modelo (Henriksson y Merton, 1981 y Kreander et al., 2005). Según estos autores, los
valores de beta obtenidos en la regresión son incorrectos si los inversores tienen la habilidad de
timing the market (Draper, 1986) porque consideran que el valor de beta es constante, cuando
realmente varía en el tiempo. Teniendo en cuenta estas consideraciones, se plantea la siguiente
ecuación:
0 1 2 3
( ) ( )
pt ft i i m f i t i t i t j m f it
R R R R SMB HML MOM D R R e
donde: alpha representa la capacidad de los inversores para seleccionar los valores y mide la
rentabilidad ajustada por el riesgo de los fondos sobre el mercado; beta mide el riesgo de la
inversión; SMB informa sobre el riesgo adicional del factor tamaño; HML advierte sobre el riesgo
en función del valor de los activos; MOM refleja la diferencia entre los activos que han obtenido
rentabilidades positivas y negativas en el pasado; y Dj es una variable dummy, cuyo valor es -1
cuando Rf > Rm y 0 cuando Rf < Rm, que permite captar la habilidad del inversor para el timing the
market. Si este valor es positivo, el inversor modifica el riesgo de su cartera ajustándolo a las
condiciones del mercado, bien aumentándolo en periodos alcistas, o bien reduciéndolo en los
bajistas (Kreander et al., 2005). Por el contrario, si es negativo, el inversor no tiene esta habilidad.
Por último, se procede a calcular los ratios que miden la rentabilidad y el riesgo de una
inversión. En este sentido, y de acuerdo a la literatura existente, destacan los ratios de Sharpe
9
y el
ratio de información.
El ratio de Sharpe (1966) mide la rentabilidad de la inversión con respecto al riesgo total del
mercado, ajustándose el rendimiento de la inversión por el rendimiento de un activo libre de riesgo
(Rogers y Van Dyke, 2006).
El ratio de información (Treynor y Black, 1973) muestra la incidencia que ha tenido el gestor
sobre el funcionamiento de un activo financiero en comparación con un mercado de referencia. Se
trata de un ratio similar al de Sharpe, que proporciona una medida más adecuada del valor generado
por el gestor, cuando se compara el rendimiento del fondo con el del mercado.
5. Análisis y discusión de resultados
La tabla 2 muestra las rentabilidades y volatilidades medias, respectivamente, de los diferentes
periodos objeto de estudio.
Tabla 2
En el primer periodo alcista, el VICEX es el que obtiene una mayor rentabilidad media,
superando ampliamente la de las otras dos categorías y la del mercado. En el periodo bajista, los
fondos y el mercado de referencia muestran resultados negativos, siendo la categoría de los BF la
que sufre una mayor pérdida. Este comportamiento contradice la idea de que los gestores del BF
son capaces de predecir el comportamiento del mercado y, por tanto, de anticiparse a los cambios.
Por último, en el segundo periodo alcista y en el periodo total, se obtienen rentabilidades positivas y
los FISR son los que logran los mejores resultados, muy similares a los BF. Se deduce que en
épocas expansivas, la gestión del VF es la que proporciona mejores resultados, incluso en la fase
bajista es la que menos pérdidas soporta. Sin embargo, en el periodo más reciente, son los FISR,
seguidos por los BF, los que consiguen mejores resultados. Además, se obtiene evidencia de que, en
9
La volatilidad de una fecha determinada se calcula como la desviación típica de las rentabilidades mensuales
correspondientes a los 12 meses inmediatamente anteriores (Dunis y Miao, 2006). Por tanto el análisis comienza con un
año de retraso respecto al inicio de la serie temporal considerada.
los periodos alcistas, el comportamiento de los fondos de inversión, independientemente de su
categoría, mejora generalmente el rendimiento del mercado. Sin embargo, en las fases bajistas, los
inversores se deberían posicionar en torno al benchmark para reducir las pérdidas.
También se observa que los BF baten al mercado en las dos etapas alcistas. En el mismo sentido
Santoni y Kelshiker (2010) afirman que los BF funcionan mejor en las fases alcistas del ciclo
económico.
Con respecto al riesgo medido por la volatilidad media, los BF son los que asumen un mayor
riesgo en todos los periodos ya que son fondos más agresivos, que realizan inversiones más
arriesgadas y con una mayor fluctuación en sus resultados. Se aprecia como los FISR y los BF
asumen generalmente un mayor riesgo, confirmando la H5 para estas categorías de fondos. El VF
presenta un riesgo anualizado inferior al del mercado, excepto en el periodo bajista, donde los
resultados son similares. Cabe destacar que, en el primer periodo alcista y en horizonte temporal
completo, el VF muestra una rentabilidad superior a la del mercado y un riesgo inferior. Se obtiene
que este fondo es capaz de batir al mercado, asumiendo un riesgo menor en esos periodos. Por
tanto, no se puede confirmar la H5 para el VF, que a pesar de reducir sus posibilidades de inversión
a un determinado tipo de empresas, no asume un mayor riesgo que el mercado.
Tabla 3
El análisis para determinar si existen diferencias en términos de rentabilidad en los distintos
periodos muestra que no existen diferencias estadísticamente significativas entre sus rentabilidades.
Por tanto, se acepta la hipótesis H1 en todos los periodos (tabla 3).
Si se realiza el mismo estudio en términos de riesgo, tal como se muestra en la tabla anterior, se
obtiene que, en el primer periodo alcista, todas las categorías presentan diferencias estadísticamente
significativas con respecto al benchmark. Además, los BF presentan un comportamiento diferente
al de las otras dos categorías. Estos resultados son coherentes con lo reflejado en la tabla 2, donde
se observa una mayor volatilidad de los BF en ese periodo. En la fase bajista, las diferencias se
mantienen entre los BF y el benchmark, lo que indica que en este periodo la volatilidad es similar,
independientemente del tipo de gestión. También, en el segundo periodo alcista, las tres categorías
muestran diferencias con respecto al benchmark y no se obtienen diferencias significativas entre los
FISR y los BF, ya que sus volatilidades medias son muy similares. Sin embargo, existen diferencias
con respecto al VF, al contrario de lo que ocurre en el primer periodo alcista. Los resultados en el
periodo total son muy similares a los obtenidos en el primer periodo alcista.
De este análisis del riesgo, complementado con el de la tabla 2, se obtiene que, en los periodos
alcistas, los BF son los que asumen un riesgo significativamente mayor. En la fase bajista, esa
diferencia se reduce y el riesgo tiende a ser similar, aunque generalmente mayor que el del mercado.
En la segunda etapa alcista, tanto los FISR como los BF, asumen un riesgo similar.
Los análisis realizados estudian la rentabilidad y el riesgo de manera desagregada. Sin embargo,
no tienen en cuenta la posible relación entre rentabilidad y riesgo (Sauer, 1997) y, por este motivo,
resulta apropiado recurrir a contrastes y medidas alternativas. A continuación se examinan los
resultados obtenidos con el modelo multifactorial de Carhart, la habilidad para el timing the market
y el ratio de Sharpe y de información.
Tabla 4
Los resultados del modelo multifactorial de Carhart se muestran en la tabla 4. Se observa que los
valores de alpha no son estadísticamente significativos para ninguna de las categorías de fondos
analizadas. En este sentido, no se puede afirmar que los fondos presentan un mejor comportamiento
que el mercado, sobre una base ajustada por el riesgo. Según estos resultados, no se cumplen las
hipótesis H2, H3 y H4, ya que no son estadísticamente significativos. Por tanto, no se confirma que
las empresas socialmente responsables generen un mayor valor, que se traduzca en inversiones más
rentables. Tampoco se puede afirmar que los gestores de BF son capaces de detectar los errores de
valoración en el mercado y obtener un mejor rendimiento. Igualmente el VF no garantiza unos
rendimientos superiores a los del mercado.
Esto implica que los criterios no económicos considerados para la selección de una cartera de
inversión, no garantizan un mayor rendimiento que el mercado y, por tanto, esta elección responde
únicamente a consideraciones personales.
Con respecto a los factores del modelo de Carhart, el SMB presenta una relación positiva y
significativa hacia la categoría de los BF a lo largo de todos los periodos. Este resultado es
coherente con los principios de inversión de estos fondos, que buscan oportunidades de inversión,
generalmente en compañías de baja capitalización, tal como deducen Bauer et al. (2007). Con
respecto a los FISR, también se obtiene una relación positiva, excepto en la etapa bajista, lo que
permite afirmar que esta categoría de fondos presenta una inclinación hacia empresas de baja
capitalización en las fases alcistas.
En relación al factor HML, no se observa una relación positiva y significativa hacia los BF, tal
como obtienen Wright et al. (2008). Sin embargo, se muestra una relación negativa con respecto al
VF en la etapa bajista y en el periodo total, indicando una preferencia hacia compañías con un
reducido book-to-market en dichos periodos.
Por lo que se refiere al MOM, se obtiene una relación negativa con respecto a los FISR y los BF
en el segundo periodo alcista y en el periodo total y con respecto al VF en el periodo bajista.
También resulta interesante analizar los valores de beta que miden el riesgo de la inversión para
determinar si asume un mayor riesgo que el mercado. Se observa que, en el primer periodo alcista,
estos valores son inferiores a la unidad, por lo que las diferentes categorías de fondos asumen un
riesgo inferior al del mercado. Esto contrasta con los resultados obtenidos en la tabla 2, donde se
analiza únicamente el riesgo a través de la desviación típica. En el periodo bajista, esos valores
aumentan y son superiores a 1 en el caso de los BF y los FISR, lo que ocurre también en el periodo
total. Cabe resaltar que, en todos los periodos analizados, el VF es el fondo que presenta un valor de
beta inferior.
Con respecto al valor del coeficiente de determinación
10
, se refleja que el VF es el que más
difiere del mercado y, por tanto, es el que realiza una gestión más activa. Este comportamiento
diferente se acentúa en las fases alcistas y es similar al de las otras dos categorías en la fase bajista.
La divergencia con respecto al mercado se puede explicar por la composición de su cartera, que
contiene un menor porcentaje de activos en renta variable de Estados Unidos (véase el Anexo).
De este análisis se obtiene que, tanto los BF como los FISR, presentan muchas más similitudes
que diferencias, ya que los valores de los principales parámetros del modelo de Carhart están muy
próximos. Por tanto, estas dos formas de gestión, a pesar de regirse por criterios de inversión
diferentes, presentan resultados muy similares. Por el contrario, el VF parece tener un
comportamiento distinto al de las otras dos categorías analizadas. Este último presenta una gestión
más activa, asumiendo un riesgo generalmente inferior al de las otras dos categorías de fondos y al
mercado. Proporciona rentabilidades similares considerando el horizonte temporal completo,
netamente superiores en el primer periodo alcista, y genera menores pérdidas en el periodo bajista
(ver tabla 2). En este sentido, parece la alternativa de inversión más recomendable entre las
categorías de fondos analizados.
Tabla 5
Los resultados para el timing the market se muestran en la tabla 5. Ninguna de las categorías de
fondos muestra un coeficiente positivo y significativo, que le proporcione la capacidad para timing
the market. Estos resultados son similares a los obtenidos por Ferson y Schadt (1996), Kreander et
al. (2005) y Fletcher (1995). Se distinguen dos casos en los que el valor del Dj es estadísticamente
significativo, pero con signo negativo y, por lo tanto, los gestores no tienen la habilidad para timing
the market. Con respecto a los coeficientes de alpha, que determinan la capacidad de los gestores
para seleccionar la inversión, se observa que no son estadísticamente significativos, y no se pueden
extraer conclusiones válidas. Se obtiene que ninguna de estas formas de gestión tiene la habilidad
para el timing the market.
10
El coeficiente de determinación muestra la proporción de cambios en el rendimiento del fondo que son explicados por
variaciones en el mercado (Mallin et al, 1995).
Los ratios de Sharpe y de información, correspondientes a los periodos seleccionados, se reflejan
en la tabla 6. A lo largo de la muestra, existen periodos en los que la rentabilidad del activo libre de
riesgo es superior a la del fondo o etapas en las que la rentabilidad de los fondos es negativa, tal y
como se desprende de la tabla 2. Estos resultados conducen a que, en algunos casos, el numerador
sea negativo, lo que genera una falta de coherencia en el ratio ya que no tiene sentido que, ante
aumentos en la volatilidad, se produzcan variaciones del ratio en la misma dirección (Mendizábal et
al., 2002). En estos casos se utiliza el siguiente índice alternativo de Sharpe (Ferruz y Sarto, 1997):
´/
pf
p
RR
Sh
Tabla 6
Según los ratios de Sharpe y de información, en el primer periodo alcista, el VF es el que obtiene
los mejores resultados. De esta forma, se confirma lo reflejado en la tabla 2, que muestra el análisis
de las rentabilidades brutas de las categorías de fondos analizadas. En el segundo periodo alcista,
los FISR son los que presentan los valores más altos en los dos índices, seguidos por los BF. Estos
resultados también coinciden con los mostrados en la tabla 2. En el periodo total, existe
discrepancia en los criterios ya que, según los índices de Sharpe y de información, el VF y los FISR
son los que presentan un comportamiento mejor, respectivamente. Resulta interesante resaltar que,
en ningún caso, los BF son capaces de obtener mejores resultados que las otras dos categorías de
fondos. Por tanto, no se puede afirmar que la aplicación práctica de los argumentos teóricos del
Behavioral Finance en la gestión de fondos sirva para obtener rendimientos superiores.
6. Conclusiones
En el presente trabajo se analiza la performance financiera de tres categorías de fondos de
inversión no convencionales: los fondos de inversión socialmente responsables, los Behavioral
Funds y el Vice Fund. Se proporcionan nuevas evidencias sobre los resultados de estas tres formas
alternativas de inversión, que pueden facilitar la toma de decisiones para la gestión de carteras. Para
ello se han empleado los principales modelos y ratios de valoración de activos financieros.
En un análisis inicial, se concluye que no existen diferencias estadísticamente significativas entre
las rentabilidades de las tres categorías de fondos analizados. Estos resultados son similares a los
obtenidos en la literatura que compara fondos sociales con fondos convencionales (Hamilton et al.,
1993 y Statman, 2000). Dicho argumento concuerda con la proposición de irrelevancia aplicada al
ámbito de la gestión de carteras, según la cual el rendimiento de un fondo es independiente de todas
aquellas características que sean ajenas a lo puramente económico. Se deduce que la adopción de
criterios medioambientales, sociales y éticos (FISR), conductuales (BF) u orientados a obtener
beneficios mediante la inversión en activos poco o nada éticos (VF), no modifica la rentabilidad del
fondo, con independencia del periodo analizado.
A pesar de que no existen diferencias estadísticamente significativas, se pueden extraer
conclusiones en términos de rentabilidad bruta en los tres periodos analizados. Atendiendo al primer
periodo alcista, el Vice Fund es el fondo que proporciona mejores resultados. Este tipo de fondos
asume menores costes, generalmente se encuentra infravalorado (neglect effect) y suele presentar
mayores beneficios porque la mayoría de las empresas que lo constituyen son monopolísticas
(Fabozzi et al., 2008). En cambio, en la fase bajista, y desde el punto de vista de la gestión de
carteras, es recomendable reducir las inversiones en este tipo de fondos no convencionales. Éstos
restringen las posibilidades de inversión, lo que conduce a un mayor riesgo de acuerdo con la teoría
de selección de carteras. Por ello en etapas de alta volatilidad y tendencia bajista es conveniente
proteger la inversión acudiendo a otro tipo de activos financieros que asuman menos riesgo. En el
tercer periodo analizado (segunda fase alcista), los fondos socialmente responsables son los que
generan mayor rentabilidad media. Esta idea es coherente con lo indicado en la teoría de los
stakeholders y su relación con la Responsabilidad Social Corporativa. De esta forma, el
comportamiento ético y socialmente responsable de una empresa supone un aumento de su valor en
el largo plazo.
El análisis del riesgo permite obtener diferencias significativas entre las categorías de fondos
analizadas. Los resultados, coherentes con Sauer (1997), muestran cómo los Behavioral Funds, y en
menor medida los fondos socialmente responsables, asumen un mayor riesgo que el mercado,
siendo esa diferencia estadísticamente significativa. Estos datos concuerdan con lo indicado en la
teoría de selección de carteras, según la cual la reducción de las posibilidades de inversión conduce
a un mayor riesgo. Por el contrario, el riesgo asumido por el Vice Fund es menor que el mercado en
los periodos alcistas, lo que unido a una rentabilidad bruta superior a la del índice, lo convierten en
un opción adecuada para los inversores.
Teniendo en cuenta todos los resultados, se reflejan a continuación unas conclusiones generales,
que pueden facilitar la toma de decisiones para la gestión de carteras.
Se concluye que ninguna de las tres categorías de fondos de inversión no convencionales
analizadas mejoran el rendimiento del mercado a lo largo del tiempo. Sin embargo, se puede
confirmar que el Vice Fund presenta un riesgo inferior al de los fondos socialmente responsables y
al de los Behavioral Funds, proporcionando unas rentabilidades similares. Este comportamiento se
debe a que este fondo sólo tiene en cuenta criterios económicos al seleccionar su cartera. Por tanto,
el Vice Fund es el instrumento más recomendable en las fases alcistas.
Con respecto a los fondos de inversión socialmente responsables, cabe resaltar que presentan
unas rentabilidades superiores a las de las otras categorías de fondos en el periodo alcista más
reciente y en el horizonte temporal completo. Esto coincide con la idea de que las empresas que
cumplen la teoría de los stakeholders y tienen un comportamiento responsable con su entorno,
obtienen mejores resultados en el largo plazo. Se deduce que los fondos de inversión socialmente
responsables son recomendables a largo plazo.
Por último, los Behavioral Funds no muestran la capacidad de anticiparse a los cambios en el
mercado para obtener mejores rendimientos. Su comportamiento en la práctica no se corresponde
con lo indicado en la Prospect Theory. Su rentabilidad no es mejor que en las otras categorías de
fondos no convencionales o en el mercado, y además asumen un mayor riesgo. De acuerdo con los
resultados obtenidos, los Behavioral Funds se convierten en los menos recomendables.
Agradecimientos
Los autores manifestamos nuestro agradecimiento por los comentarios y sugerencias recibidos del
editor de la revista, del editor asociado y de los dos revisores, que han contribuido a mejorar la
calidad de la versión inicial del artículo.
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Tabla 1: muestra analizada
Categorías de fondos analizados: Behavioral Funds (BF), Fondos de Inversión Socialmente Responsable (FISR) y Vice
Fund (VF).
Categoría
Símbolo
Fecha de creación
Volumen activos (millones $)
BF
LMVTX
abril-82
2.600,00
KDHAX
marzo-88
1.400,00
KDSAX
mayo-92
2.300,00
UBRRX
julio-98
57,20
UBRLX
diciembre-97
54,30
UBVAX
junio-04
29,90
FISR
ARGFX
noviembre-86
1.600,00
CAAPX
diciembre-89
1.300,00
NBSRX
marzo-94
1.800,00
MMPAX
mayo-99
147,10
CEGIX
noviembre-99
111,90
ADJEX
noviembre-00
18,80
VF
VICEX
agosto-02
82,00
Benchmark
S&P500
Activo libre de
riesgo
3 month-Treasury Bills
Tabla 2: rentabilidades medias y volatilidades medias
Categorías de fondos analizados: Behavioral Funds (BF), Fondos de Inversión Socialmente Responsable (FISR) y
Vice Fund (VF).
Rentabilidades medias
(anualizadas)
FISR
BF
VF
S&P500
Periodo alcista 1
10,8060%
13,422%
19,900%
11,156%
Periodo bajista
-55,4292%
-58,721%
-52,170%
-47,282%
Periodo alcista 2
40,6200%
39,138%
27,270%
30,066%
Periodo total
6,7980%
6,582%
6,358%
3,689%
Volatilidades medias
(anualizadas)
FISR
BF
VF
S&P500
Periodo alcista 1
9,229%
11,715%
7,053%
9,353%
Periodo bajista
24,862%
26,314%
20,400%
19,631%
Periodo alcista 2
20,364%
20,087%
13,706%
15,890%
Periodo total
17,315%
18,960%
14,500%
16,634%
Fuente: elaboración propia.
Tabla 4: modelo multifactorial de Carhart
Categorías de fondos analizados: Behavioral Funds (BF), Fondos de Inversión Socialmente Responsable (FISR) y
Vice Fund (VF). Se reflejan los resultados de la estimación del modelo multifactorial de Carhart. R2 estima la
proporción de variaciones en los fondos analizados explicadas por cambios en el mercado. * Estadísticamente
significativo al 90%. ** Estadísticamente significativo al 95%. ***Estadísticamente significativo al 99%
Periodo alcista 1
α
β
SMB
HML
MOM
R2
VF
0,001247
0,850567***
0,002095
-0,002361
0,002547
0,686071
BF
0,001101
0,981534***
0,007363***
-0,000353
0,000960
0,931650
FISR
-0,002729
0,930973***
0,003293***
-0,000423
0,000474
0,936574
Periodo bajista
α
β
SMB
HML
MOM
R2
VF
-0,010185
0,792162***
0,004077
-0,003385*
-0,003116***
0,906135
BF
-0,000394
1,097413***
0,006645***
-0,001467
-0,000988
0,973997
FISR
0,002034
1,109039***
0,003333
-0,001669
-0,000154
0,946290
Periodo alcista 2
α
β
SMB
HML
MOM
R2
Fuente: elaboración propia, a partir de las bases de datos Yahoo! Finance y Morningstar a 7 de febrero de 2012. Para
más detalle véase el Anexo.
Tabla 3: análisis de diferencia de medianas en términos de rentabilidad y riesgo
Categorías de fondos analizados: Behavioral Funds (BF), Fondos de Inversión Socialmente Responsable (FISR) y
Vice Fund (VF). Se ha aplicado el test de igualdad de medianas de Mann-Whitney-Wilcoxon. * Estadísticamente
significativo al 90%. ** Estadísticamente significativo al 95%. ***Estadísticamente significativo al 99%
Rentab.
Riesgo
Rentab.
Riesgo
Rentab.
Riesgo
Periodo alcista 1
FISR
FISR
BF
BF
VF
VF
FISR
-
-
BF
.7676
.000***
-
-
VF
.2498
.161
.5037
.000***
-
-
S&P500
.9628
.000***
.8035
.000***
.1968
.000***
Periodo bajista
FISR
FISR
BF
BF
VF
VF
FISR
-
-
BF
.8653
.3964
-
-
VF
.9249
.8358
.9249
.5095
-
-
S&P500
.9850
.2503
.8358
.002***
.8358
.2503
Periodo alcista 2
FISR
FISR
BF
BF
VF
VF
FISR
-
-
BF
.9635
.9781
-
-
VF
.4050
.000***
.3650
.000***
-
-
S&P500
.5278
.011**
.6020
.016**
.7488
.063*
Periodo total
FISR
FISR
BF
BF
VF
VF
FISR
-
-
BF
.7846
.0019**
-
-
VF
.9544
.1452
.8511
.000***
-
-
S&P500
.6803
.003***
.5459
.000***
.6506
.1018
Fuente: elaboración propia.
VF
0,004070
0,881020***
-0,001012
-0,003090
0,000503
0,771887
BF
0,001346
0,972355***
0,005802***
-0,000381
-0,000848***
0,976655
FISR
0,001562
1,002845***
0,005104***
0,000056
-0,001177***
0,978723
Periodo total
α
β
SMB
HML
MOM
R2
VF
0,000330
0,914231***
0,001024
-0,003009*
-0,000095
0,837130
BF
0,000687
1,037525***
0,006391***
-0,000803
-0,000765***
0,974380
FISR
0,001859
1,047445***
0,004049***
-0,000661
-0,000957***
0,970700
Fuente: elaboración propia.
Tabla 5: habilidad para el timing the market
Categorías de fondos analizados: Behavioral Funds (BF), Fondos de Inversión Socialmente Responsable (FISR) y Vice Fund (VF).
Se reflejan los resultados de la estimación del modelo multifactorial de Carhart para contrastar el timing the market. R2 estima la
proporción de variaciones en los fondos analizados explicadas por cambios en el mercado. * Estadísticamente significativo al 90%.
** Estadísticamente significativo al 95%. ***Estadísticamente significativo al 99%
Periodo alcista 1
α
β
SMB
HML
MOM
Dj
R2
VF
-0,013955
0,508407
0,002507
-0,002281
0,002795
-0,403435
0,704481
BF
-0,004487
0,855773
0,007514
-0,000323
0,001051
-0,148318
0,933664
FISR
-0,004040
0,901467
0,003329
-0,000416
0,000495
-0,034789
0,936758
Periodo bajista
α
β
SMB
HML
MOM
Dj
R2
VF
-0,001144
0,399588
0,003310
-0,004211
-0,003258
-0,464783
0,918328
BF
-0,000023
1,213027
0,006871
-0,001224
-0,000946
0,136879
0,974694
FISR
0,001527
0,951166
0,003024
-0,002002
-0,000211
-0,186912
0,947832
Periodo alcista 2
α
β
SMB
HML
MOM
Dj
R2
VF
0,010359
0,744369
-0,001291
-0,003416
0,000193
-0,35178
0,780812
BF
-0,000313
1,008385
0,005876
-0,000295
-0,000766
0,092763
0,976984
FISR
-0,000129
1,039578
0,005179
0,000144
-0,001094
0,094557
0,979037
Periodo total
α
β
SMB
HML
MOM
Dj
R2
VF
0,000832
0,813382
0,000973
-0,003506
-0,000322
-0,220137**
0,848123
BF
0,000889
0,995055
0,006370
-0,001013
-0,000861
-0,092705**
0,975974
FISR
0,001830
1,053359
0,004502
-0,000631
-0,000643
0,012910
0,970733
Fuente: elaboración propia.
11
El valor de Sharpe del primer periodo alcista y del periodo total se ha calculado con el índice alternativo para no incurrir en errores
de interpretación.
12
También el ratio de información presenta en ocasiones valores negativos que pueden llevar a problemas de interpretación, por lo
que nos centramos en los valores positivos.
13
En el periodo bajista los valores de las rentabilidades medias de todos los fondos así como la del mercado de referencia son
negativos y por tanto no se interpretan los resultados al carecer de coherencia los valores de los ratios, tal como se deduce de la tabla
2.
Tabla 6: ratio de Sharpe y ratio de información
Categorías de fondos analizados: Behavioral Funds (BF), Fondos de Inversión Socialmente Responsable (FISR) y
Vice Fund (VF).
Categorías
Categorías
Ratio de Sharpe11
Ratio de información12
Ratio de información
Periodo
alcista 1
Periodo
bajista13
Periodo
alcista 2
Periodo
total
Periodo
alcista 1
Periodo
bajista
Periodo
alcista 2
Periodo
total
VF
13,43
-1,23
0,3958
5,84
0,4129
0,0167
-0,092
0,0971
BF
6,90
-1,20
0,4119
4,62
0,1102
-0,2157
0,4047
0,1236
FISR
7,34
-1,25
0,4303
5,23
-0,032
0,1195
0,4511
0,1583
S&P500
10,28
-1,43
0,3894
3,56
-
-
-
-
Fuente: elaboración propia.
Anexo
Categorías de fondos analizados: Behavioral Funds (BF), Fondos de Inversión Socialmente Responsable (FISR) y Vice Fund (VF). Se
muestran las principales características de los fondos seleccionados: fecha de creación, volumen de activos, inversión mínima, composición
de la cartera y rentabilidad del último año completo considerado en el estudio.
Nombre del fondo
Símbolo
Fecha
creación
Volumen
activos
(millones)
Inversión
mínima
Composición de la
cartera
Rentabilidad
año 2010
FISR
Ariel Investor
ARGFX
11/1986
1.600$
1.000$
Acciones USA (99,38%)
Cash (0,62%)
25,97%
Ariel Appreciation
Investor
CAAPX
12/1989
1.300$
1.000$
Acciones USA (99,71%)
Cash (0,29%)
19,61%
Neuberger Berman
Socially Resp. Inv.
NBSRX
03/1994
1.800$
1.000$
Acciones USA (83,36%)
Acciones no USA
(13,31%)
Cash (3,32%)
Otros (0,01%)
22,79%
Praxis Core Stock A
MMPAX
05/1999
147,1$
2.500$
Acciones USA (80,03%)
Acciones no USA
(17,15%)
Cash (2,04%)
Otros (0,78%)
11,5%
Sentinel Sustainable
Growth Opp. I
CEGIX
11/1999
111,9$
1.000.000$
Acciones USA (84,35%)
Acciones no USA (5%)
Cash (9,32%)
Otros (1,34%)
23,75%
Azzad Ethical
ADJEX
11/2000
18,8$
1.000$
Acciones USA (73,58%)
Acciones no USA
(17,28%)
Cash (8,36%)
Otros (0,78%)
23,85%
BF
Legg Mason Cap.
Mgmt. Value C
LMVTX
04/1982
2.600$
1.000$
Acciones USA (93,73%)
Acciones no USA
(4,36%)
Cash (0,84%)
Otros (1,06)
6,67%
DWS Strategic Value
A
KDHAX
03/1988
1.400$
1.000$
Acciones USA (93,38%)
Acciones no USA
(4,83%)
Bonos (1,90%)
12,42%
DWS Dreman Small
Cap. Value A
KDSAX
05/1992
2.300$
1.000$
Acciones USA (95,81%)
Acciones no USA
(3,89%)
Bonos (0,30%)
19,27%
Undiscovered Mgrs.
Behavioral Growth
Inv.
UBRRX
07/1998
57,2$
10.000$
Acciones USA (98,08%)
Cash (1,92%)
28,83%
Undiscovered Mgrs.
Behavioral Growth
Inst.
UBRLX
12/1997
54,3$
3.000.000$
Acciones USA (98,08%)
Cash (1,92%)
28,37%
Undiscovered Mgrs.
Behavioral Value A
UBVAX
06/2004
29,9$
1.000$
Acciones USA (98,76%)
Cash (1,24%)
31,72%
VF
Vice Investor
VICEX
08/2002
82$
2.000$
Acciones USA (61,34%)
Acciones no USA
(32,19%)
Cash (7,06%)
18,04%
Fuente: elaboración propia, a partir de datos de Yahoo! Finance y Morningstar a 7 de febrero de 2012.
