Fondos de inversión basados en características del

Fondos de inversión basados en
características del fondo.
I. Introducción
Existen estudios documentados que pasados rendimientos sirven para predecir
rendimientos futuros. Ver, por ejemplo, Elton et al. (1996) que clasificó los fondos de
inversión por su riesgo ajustado al rendimiento y consecuentemente encontró que los
fondos de decil superior superaban a los de decil inferior. De igual forma, Elton et al.
(2004) clasificó los fondos de inversión por su riesgo ajustado al rendimiento y observó
que el grado de correlación de los deciles que se construían basándose en el pasado y
el rendimiento ajustado al riesgo era alta. Además, Hendricks et al. (1993) clasificó los
fondos de inversión sobre sus retornos y sus rendimientos persistían un horizonte de
evaluación de un año. Por consiguiente, los inversores pueden implementar el
momento de la estrategia, por ejemplo, comprando los fondos ganadores pasados.
Como documentan varios estudios (ejemplo Hendricks et al. (1993), Carhart (1997)),
esta estrategia produce retornos ajustados al riesgo positivos, pero no es
estadísticamente significante. En este estudio, queremos investigar si los inversores
pueden mejorar la selección de fondos también usando características de los mismos.
En breve, encontramos que algunas características significativas de los futuros
rendimientos de los fondos y usando estas variables en la estrategia de inversión, los
inversores pueden mejorar el rendimiento de sus carteras.
La tabla 1. Resume las recomendaciones de influyentes estudios que discuten
la relación entre características del fondo y la rentabilidad del mismo. Además de
explicar el rendimiento del fondo de inversión por regresión, muchos de esos trabajos
usan una característica para clasificar los fondos. Bollen y Buse (2005) investigan si la
rentabilidad de los fondos de inversión persiste por los fondos clasificados sobre su
retorno ajustados por riesgo y encuentran que existe una persistencia a corto.
Después, Carhart (1997) descubre que los gastos de inversión y las rotaciones
explicadas persisten en los fondos de inversión con retornos ajustados por riesgo.
Además, Chen et al. (2004) ha documentado que el tamaño de los fondos de inversión
erosionan su rendimiento. También, Elton et al. (1996) concluye que los pasados
rendimientos de los fondos de inversión (ejemplo alfa de tres años, t-estático de tres
años alfa) pueden predecir su retorno ajustado al riesgo futuro. Además, Elton et al.
(2004) encuentra que el rendimiento de un fondo de bajo coste o uno de altos
rendimientos pasados es más alto que la cartera o índice de fondos que ha sido
seleccionado por los inversores. Después, Grinblatt y Titman (1994) muestran que las
rotaciones del fondo explican los retornos ajustados al riesgo de los fondos de
inversión. También, Kacperczyk et al. (2005) demuestra que el tamaño del fondo y la
rotación determinan la rentabilidad del fondo. Además, Kosowski et al. (2007) muestra
que la clasificación de los fondos sobre sus t-estadísticas de alfa demuestran más
rentabilidad persistente que los fondos clasificados por sus alfas. Y Wermers (2000)
encuentra que los fondos que se negocian más frecuentemente producen mejores
rentabilidades que los fondos que menos se negocian. En resumen, los rendimientos
pasados siempre aparecen significantes para predecir rendimientos futuros. De todos
modos, las conclusiones sobre el ratio de gasto, tamaño y t-estadístico de tres años
para Fama y French (1993) alfa está mezclada como algunos autores concluyen que
ellos pueden explicar o predecir el rendimiento mientras otros concluyen lo contrario.
Finalmente, la duración del fondo nunca ha parecido importante para explicar el
rendimiento.
En este estudio, creamos una nueva variable “capacidad” que mide la
rentabilidad ajustada al riesgo del fondo desde el momento que existe el fondo hasta el
momento cuando queremos predecir los rendimientos futuros. En breve, es la testática de Fama y French (1993) alfa que es medida sobre la vida del fondo. La
intuición es lo siguiente. Dados dos fondos que tienen la misma duración, preferimos
elegir el fondo que tenga la rentabilidad más alta durante su vida completa. Además
dados dos fondos que tienen una rentabilidad ajustada por riesgo similar, preferiremos
el fondo que haya obtenido su rendimiento sobre un período mayor. De modo, que se
combina duración y rendimiento ajustado por riesgo.
Habiendo investigado todas las características de los fondos, encontramos que
el rendimiento pasado, el ratio de rotación y la capacidad de los fondos de inversión
pueden importar para predecir el rendimiento futuro. El rendimiento pasado predice el
rendimiento futuro porque bastantes de estos ganadores son gestores expertos.
Adicionalmente, los gestores expertos que negocian habitualmente (fondos con altas
pérdidas) usan sus habilidades e información, muy a menudo resultando en un
rendimiento mejor que las bajas pérdidas de los fondos. La importancia del ratio de
rotación corresponde a los hallazgos de Grinblatt y Titman (1994), Kacperczyk et al.
(2005) y Wermers (2000). Debido a que el índice de rotación en los años siguientes se
encuentra altamente correlacionado, encontramos no sólo explicar, sino también
predecir rendimiento de fondos de inversión.
A continuación, usamos las tres variables juntas para seleccionar fondos. Por lo
tanto, en vez de clasificar los fondos por sus rendimientos pasados, los clasificamos
basados en sus rendimientos futuros para esas tres variables. Así, usamos muchas
características de los fondos directamente juntas para seleccionar fondos mientras
otras clasificaciones se basan en una sola característica. Seleccionando fondos que
tienen los más altos (10%) rendimientos previstos (la estrategia de la alfa prevista) y
entonces formando y rebalanceando las carteras anualmente, nuestra estrategia de
inversión lanza un retorno ajustado por riesgo que es significativamente mayor que
seleccionando fondos que han tenido los rendimientos (10%) más altos (estrategia del
momentum). La diferencia entre los retornos ajustados por riesgo de ambos es 0,86%
al año, con una t-estática de 2,98. El retorno ajustado por riesgo de la estrategia de la
alfa prevista y el momentum de la estrategia son 1,70% y 0,84% por año,
respectivamente. Estos retornos ajustados por riesgo ya son estimados de los retornos
netos y la tasa de las letras del Tesoro a un mes. Los resultados siguen siendo brutos
si seleccionamos los 5% mejores, los 20% mejores, o los mejores 20 fondos. Por otra
parte, la estrategia de alfa predicho no sólo tiene mayor rentabilidad ajustada al riesgo,
sino también un mayor retorno neto total, ratio de Sharpe y menor rotación de la
estrategia de momentum. Por lo tanto, la aplicación de la estrategia de alfa predicho es
más barato que el de la estrategia de impulso.
II. Datos y metodología
Extraemos la información de la base de datos del fondo de inversión CRSP
Survivor-Bias-Free US que cubre el período desde 1962 a 2006. Excluimos los fondos
mixtos, fondos de bonos, fondos flexibles, fondos monetarios, fondos respaldados con
hipotecas, fondos multigestión y los fondos internacionales. Cada fondo que es
incluido en el ejemplo es clasificado como crecimiento de la pequeña empresa,
crecimiento agresivo, crecimiento, ingresos, crecimiento de máximas ganancias de
capital, de acuerdo con la clasificación facilitada por Wiesenber, Micropal/Invesment
Company Data, Inc (ICDI) y Standard & Poors. Esta selección de fondos es parecida a
la de Pastor y Stambaugh (2002). A continuación, sólo se incluyen los fondos que no
cobran la carga frontal y carga las comisiones posteriores debido a que los datos
devueltos de la base de CRSP es neto de gastos y comisiones, salvo las tasas de
carga. Mientras, la magnitud de las comisiones de carga es muy significativa para ser
ignorada en los retornos de los fondos de inversión. Por ejemplo, Livingston y O´Neal
(1998) muestran que las comisiones por carga frontal pueden variar desde 1% a 8,5%.
Dado que en este artículo se comparan estrategias que tienen mejor rendimiento neto,
queremos que los datos de retorno de los fondos de inversión individuales sean netos
los gastos de carga también.
Los retornos de los fondos están disponibles con frecuencia mensual Mientras
que las características del fondo lo están anualmente. Los resultados se calculan por
encima de la tasa de las letras del Tesoro a un mes. Las características del fondo que
son incluidas en nuestro análisis son: (i) alfa que se calcula en ecuación (1) por debajo
de los rendimientos mensuales durante una ventana de 3 años; (ii) capacidad que se
calcula a partir del t-estadístico de alfa en la ecuación (1), y se estima a partir del
momento en que existe el fondo hasta el momento de la observación; (iii) tasa de
coste que es la relación entre todos los gastos (ejemplo 12b-1 cuota, comisión de
gestión, comisión administrativa) y los activos netos totales; (iv) tamaño que se
aproxima tamaño que se aproxima por los activos netos totales del fondo que se
reportaron en millones de dólares; (v) la edad que es la duración entre el momento en
que existe el fondo hasta el momento de la observación y publicado en el número de
meses; (vi) ratio de rotación que es el mínimo de ventas totales o compras agregadas
de valores, dividido por los activos netos totales; y (vii) la volatilidad que es la
desviación estándar de los rendimientos a lo largo de una ventana de 12 meses.
Todas las características de los fondos se escalan a la sección transversal z-SCORE1.
ri,t =
i+ 1,iRMRFt + 2,iSMBt + 3,iHMLt + i,t .
donde ri,t es el exceso de rentabilidad del fondo i en el mes t, RMRFt es el
exceso de rentabilidad de la cartera de mercado, SMBT es el exceso de rentabilidad
del factor imitando cartera para el tamaño (SmallMinus Grande), HMLt es el exceso de
rentabilidad sobre el factor imitando cartera para el ratio book-to-market (Alto menos
bajo), y i,t , es el rendimiento residual del fondo i en el mes t.
Dividimos el ejemplo en dos grupos donde cada grupo tiene sobre 4000 fondos.
El primer grupo es usado para analizar qué características del fondo predicen
rentabilidades. A continuación, las características seleccionadas del análisis previo son
validadas para el segundo grupo. Consecuentemente, usamos todos los fondos para
implementar la estrategia del momentum y la estrategia que usa no solo rentabilidades
pasadas, pero además características del fondo. Para medir rentabilidades ajustadas
por riesgo para las estrategias, usamos los alfas de 3 años de la ecuación (1). Para
dividir el ejemplo en dos grupos, dividimos los fondos de acuerdo a varios criterios en
secuencia. Estos criterios son retorno, alfa, tamaño, ratio de gasto, ratio de devolución,
duración y volatilidad de los retornos del fondo. Luego, cada uno de los fondos de alta
rentabilidad y los fondos de retorno de baja se divide entre los fondos de alto alfa y
fondos bajos alfa. Por lo tanto, en total hay cuatro grupos de fondos (fondos alfa de
alta rentabilidad alta, fondos alfa de alto rendimiento bajo, fondos alfa de baja
retención alta y fondos alfa de baja retención baja). Se procede adicionalmente con
otras características de la misma manera. Al final, hay 128 grupos de fondos. A
continuación, reducir a la mitad cada uno de 128 grupos y poner cada mitad del primer
grupo y el segundo grupo.
III. La previsibilidad de rentabilidad de un Fondo de
Inversión
Para analizar la previsibilidad de la rentabilidad de un fondo de inversión,
retrocedemos las alfas de los fondos individuales a sus características en el período
previo,
t+1 to t+3,i = ˆz0+ ˆz1 t−2 to t,i+ ˆz2habilidad,i+ ˆz3gastot,i
+ˆz4tamañot,i+ ˆz5duraciónt,i+ ˆz6rotaciónt,i+ ˆz7volatilidadt,i+ ˆ
t,i
Donde t+1 a t+3,i es estimada desde el fondo i los retornos mensualmente durante el
año t+1 hasta el año t+3 usando la ecuación (1). Continuando Fama y MacBeth
(1973), la regresión de corte transversal se lleva a cabo cada año, y calculamos la
media y la t-estadística de las cargas anuales.
Como se menciona en la sección II, creamos dos grupos de fondos basados en
varios criterios. El primer grupo es usado para analizar qué características del fondo
predicen rentabilidad mientras el segundo grupo es usado para validar las
características del fondo seleccionado. Usando el primer grupo de fondos desde 1962
a 2006, Panel A de la Tabla 2 muestra si las características de un fondo predicen la
rentabilidad del mismo. Encontramos que el pasado alfa y el ratio de rotación más
significativo predice el futuro alfa, que confirma resultados en la literatura añadida en la
Tabla 1. De todas formas, si dividimos el ejemplo en dos subperíodos, observamos
que el pasado alfa se convierte en insignificante en el segundo subperíodo, mientras la
habilidad se convierte en altamente significante (ver Panel B de la Tabla 2). En los
resultados no reportados, también corremos la regresión sin alfa. En este caso
habilidad es significante en ambos subperíodos. Similarmente cuando dejando fuera la
habilidad, el alfa pasado es significante en ambos subperíodos. Además, usando el
Test F se rechaza la hipótesis nula de que la variable omitida tiene un coeficiente de
cero. Por lo tanto, es importante incluir tanto alfa y capacidad en el Análisis 3. A partir
de estos resultados, las variables seleccionadas para la implementación de una
estrategia de inversión son, por lo tanto, alfa, la capacidad y rotación.
La importancia del alfa pasado y la capacidad muestra que tuvieron buena (o
mala) rentabilidad continuarán haciéndolo bien (mal). Usando alfa y capacidad es más
preciso que usando solo alfa, porque la capacidad toma cuánto tiempo el fondo ha
estado rentando bien. Adicionalmente, el ratio de rotación del fondo tiene una relación
positiva con un alfa futuro. De acuerdo con Grinblatt y Titman (1994) el ratio de
rotación explica la rentabilidad porque un gestor experimentado que usa su mayor
información de negociar a menudo mejorará la rentabilidad. Además, Kortie y Turtle
(2002) han documentado que un gestor de una cartera genera valor para su cartera
tanto de la frecuencia y el momento cuando él negocia activos. También, observamos
que el ratio de rotación está altamente auto-correlacionado, que indica que un fondo
que negocia activamente continua haciéndolo. Estas recomendaciones muestran que
un gestor de fondos experimentado que negocia activamente dará un buen alfa futuro.
El siguiente alfa, capacidad y ratio de rotación son validados en la otra mitad
del universo de fondos. El alfa previsto de cada fondo es estimado desde las tres
variables y por eso los fondos son clasificados sobre sus alfas previstos. Encontramos
que la diferencia de alfas entre el superior y el inferior decil de los alfas previstos de
las carteras es igual a 2,52% al año y significa (t-estático= 2,44). Además, las
diferencias de alfa son todavía significantes en ambos subperíodos (1978 a 1992 y
1993 a 2006) con un significante nivel de 5%. Entre 1978 y 1992 la diferencia de alfa
es igual a 3,61% al año con t-estático de 1,85. Y entre 1993 a 2006 la diferencia de
alfa es igual a 1,60% al año con t-estático de 1,80. Estos resultados pueden verse en
la Tabla 3. Por lo tanto, la parte del universo que se mantiene para las pruebas fuera
de la muestra confirma que las tres variables (alfa, capacidad y ratio de rotación)
predicen el alfa futuro. Por comparación, mostramos además los resultados para la
primera mitad del universo de fondos que es usado para analizar qué características
del fondo predicen alfa en la Tabla 3. Observamos que las t-estadísticas de los alfas
desde la primera y la segunda parte del universo de fondos son similares durante la
totalidad del ejemplo (1978 a 2006). Sus t-estadísticos son 2,81 y 2,44. Además,
comprobamos y encontramos que los alfas entre ambos grupos de fondos no son
diferentemente significativos (en consecuencia los no recogidos, los t-estáticos en la
diferencia de retornos es igual a 0,80). La conclusión permanece igual cuando
analizamos los diferentes alfas y retornos entre dos grupos en ambos subperíodos
desde 1978 a 1992 y desde 1993 a 2006.
IV. Estrategias de inversión
En esta sección implementamos las predicciones de alfa y las estrategias de
momentum mediante el uso de todo el universo de fondos de inversión. Para
implementar la estrategia de la alfa prevista primero estimamos las cargas sobre las
características de los fondos para el período dentro de la muestra mediante la
ecuación (2) con alfa pasado , la capacidad y el volumen de negocios como los tres
regresores. El período dentro de la muestra se está expandiendo en los últimos años .
Con el fin de tener suficientes datos para estimar las cargas, el primer período de la
muestra 1962-1977 se utiliza para predecir los alfas de fondos de inversión, de 1978 a
1980. En base a estos alfas predichos formamos diez carteras decil y reequilibrar
estas carteras anual. Para la comparación también ponemos en práctica la estrategia
de momentum que clasifica los fondos sólo en sus últimos alfas. Panel A de la Tabla 4
se muestran los resultados de ambas estrategias para el 10% superior, bottom10 % y
los diferenciales de rendimientos entre el 10% de las carteras de superior e inferior.
Debido a que la regulación no permite la venta en corto de fondos de inversión, que se
centrará principalmente en los resultados de la cartera de la parte superior. Los
resultados en el panel A de la Tabla 4 muestran que la cartera de la parte superior de
la estrategia de alfa predicho tiene mayor alfa que el de la estrategia de impulso. La
diferencia entre los dos alfas es de 0,86 % por año y esta diferencia es significativa al
nivel de significación del 1 %. Para calcular la significación de la diferencia entre las
alfas de ambas estrategias primero calculamos las diferencias anuales entre los
mejores retornos de deciles del momento y las estrategias alfa previstos, y,
posteriormente, utilizamos la ecuación (1) para calcular el alfa y el estadístico t. El
estadístico t es de 2.98. Este método se utiliza, entre otros, Wermers (2000)
Alternativamente, después de Bollen y Busse (2005) primero estimamos que no se
solapan 3-alfas años 1978 a 2006, de manera que al final tenemos 10 alfas para cada
estrategia. Entonces calculamos la diferencia de medias y hacemos una prueba de
media. En ese caso el estadístico t es de 2.67. Estos resultados demuestran que un
fondo del gestor de fondos puede seleccionar los fondos mejor, utilizando la capacidad
y la relación de volumen de negocio, además de alfa pasado. Dada que la media de
alfa para fondos de inversión es igual a -0,17% por año, estas recomendaciones
muestran claramente que ambas formas de seleccionar formas son buenas.
El rendimiento total y ratio de Sharpe del decil superior de la estrategia alfa
predicho también son más altos que los del decil más alto de la estrategia de
momentum. La rentabilidad media anual es de 7,95 % y el ratio de Sharpe es 0,482
para la estrategia alfa predicha, en comparación con el 7,09 % y 0,433 para la
estrategia de momentum. En comparación, el promedio de retorno de fondos de
inversión es del 4,27%, con un ratio de Sharpe de 0.319. Por otra parte, la puesta en
práctica de la estrategia de alfa pronosticada es más barata que la de la estrategia de
momentum debido a sostener el 10 % superior de todos los años que se necesita
menos negocio. Invertir en el decil superior de la estrategia de momentum requiere en
promedio reemplazar casi el 52% de los nombres decil más alto del año pasado. Para
la estrategia de alfa predicho casi el 45 % de los nombres tienen que ser cambiados.
Figura I demuestra las cargas de las tres variables en el tiempo y la Figura II muestra
los beneficios acumulados a lo de la estrategia de impulso y la estrategia alfa predicha.
Estas rentabilidades acumuladas son rentabilidades totales que no hayan sido
ajustadas por los riesgos sistemáticos o los costos de transacción.
A continuación, investigamos qué tipo de fondos de ambas estrategias
seleccionar en la cartera de la parte superior. La tabla 5 muestra que, en comparación
con el promedio de todos los fondos se muestra en la última columna ambas
estrategias seleccionan fondos que tienen un mayor retorno, mayor alfa, mayor
capacidad, menor gasto, mayor tamaño, mayor volatilidad, mayor de edad y una
mayor exposición a la pequeña capitalización las acciones y las acciones de
crecimiento. La principal diferencia entre ambas estrategias es que la estrategia alfa
prevista selecciona como era de esperar los fondos de rotación más altas en la parte
superior, mientras que la estrategia de momentum selecciona riquezas en el 10%
superior e inferior con una relación de volumen de negocios medio similar. Además, la
estrategia de alfa prevista hace hincapié con menos fuerza de 3 años alfa y tiene una
mayor diferencia en la capacidad entre la parte superior e inferior. Tomamos nota que
ambas estrategias eligen los fondos de gastos más bajos en la cartera de la parte
superior, en comparación con los de la cartera del fondo. Esto no es sorprendente,
puesto que ya está documentado en la literatura que ratio de gasto tiene una
correlación negativa (ya sea significativo o no) con el rendimiento. Además, la parte
superior de la cartera de ambas estrategias contiene fondos que tienen una mayor
volatilidad que los de la cartera del fondo. Por otra parte, los fondos con altas
capacidades tienen gran tamaño. Si todos los fondos se clasifican únicamente en su
capacidad, el tamaño medio de un fondo de la cartera superior e inferior es 147,78 y
18,79 millones de dólares, respectivamente. Y debido a que tanto el ímpetu y las
estrategias alfa predichos tienen fondos con altas capacidades en las mejores
carteras, estas carteras también contienen fondos con más activos bajo gestión que el
promedio. Por último, similar a lo que la literatura existente ha documentado (ver
Kosowski et al. (2006), Huij y Verbeek (2007)), los fondos de rendimiento superiores
tienen una mayor exposición a SMB, pero menor exposición a HML.
V. Pruebas de robustez
En esta sección hacemos una serie de controles sobre la robustez de los
resultados previstos de la estrategia alfa. En primer lugar, la estrategia de alfa previsto
se implementa sobre la base de una ventana de expansión para estimar los
parámetros dentro de la muestra. Aquí se observa si el rendimiento de la estrategia
cambia significativamente si se utilizan las ventanas de rolling. Tabla 6 demuestra el
rendimiento de la cartera superior al 10% cuando los parámetros se estiman con 1 año
de ventanas móvil de 10 años. También se muestra la diferencia con los alfas en base
a la ventana, y la ampliación de la t-estadística de esta diferencia. El rendimiento de la
estrategia de alfa predicho resulta ser similar, independientemente del uso de un
rolling o de una ventana de expansión.
Segundo, muchos estudios usan los 4 factores de alfa (incluyendo momentum
como el cuarto factor en la ecuación (1)) para clasificar los fondos de inversión, por
ejemplo Carhart (1997) y Bollen y Busse (2005). Aquí queremos investigar si la
estrategia alfa previsto aún supera a la estrategia de momentum si los alfas de 4
factores, en lugar de las alfas de 3 factores, se utilizan para clasificar los fondos de
inversión y para determinar el rendimiento ajustado al riesgo de las estrategias. La
Tabla 7 muestra que la estrategia alfa previsto aún supera significativamente a la
estrategia de impulso al nivel de significación del 5%. La diferencia de la de los alfas
de muestra entre las dos estrategias es de 0.67% por año (t-estadística = 2,47).
Nosotros observamos que los ex-post alfas 4 factoriales son más bajos que los alfas
ex-post de 3 factores en el Panel A de la Tabla 4. En los resultados no informados nos
encontramos con que los ex-post de los mejores retornos de 10% de fondos basadas
en 3-alfa factor de carga significativamente en el factor de impulso Carhart, mientras
que los ex-post de los rendimientos superiores al 10% los fondos que se clasifican en
4-factor alfa no lo hacen.
En tercer lugar, hasta el momento sólo se muestran los resultados de las 10
carteras% superior e inferior. El número de los fondos en cada decil varía entre 15 y
300 fondos. En la Tabla 8 se muestra la parte superior e inferior 20% y 5% de ambas
estrategias. Además se muestran los resultados cuando se selecciona 20 fondos que
tienen las más altas y las más bajas alfas últimas. Encontramos que la cartera de la
parte superior de la estrategia de alfa predicho siempre tiene mayor alfa que el de la
estrategia de impulso y la cartera parte inferior de la estrategia de alfa predicho
siempre tiene alfa menor que el de la estrategia de impulso. Además, el volumen de
negocios necesario para la estrategia de alfa predicho es siempre menor que la de la
estrategia de impulso. Es de destacar que la selección de los 20 mejores fondos
utilizando alfa predicho da un rendimiento ajustado por riesgo del 3,03% anual, que es
significativa al nivel de significación del 5%, una rentabilidad total del 7,93% anual y un
ratio de Sharpe de 0.394. Por lo tanto, es factible tener una gestión totalmente
cuantitativa de fondos de fondos.
En cuarto lugar, la Tabla 9 muestra cómo cada estrategia lleva a cabo en los
dos subperíodos 1978-1992 y 1993-2006. En ambos subperíodos la estrategia alfa
predvista supera significativamente a la estrategia de momentum. La diferencia entre
las alfas de ambas estrategias es igual a 0,86% y 0,90% anual con estadísticas t de
1,93 y 2,79 para los dos sub-períodos, respectivamente. Nosotros observamos que las
alfas de ambas estrategias son negativas desde 1993 hasta 2006. Barras et al. (2008)
encuentran que la proporción de fondos calificados disminuye con el tiempo. Al replicar
su metodología nos encontramos con que la proporción de fondos calificados
disminuye de 6,8% en el período 1978-1992 al 3,5% en el período 1993-2006. Por eso
no es de extrañar que el alfa promedio del 10% es negativo para ambas estrategias,
también teniendo en cuenta que el alfa promedio de todos los fondos de inversión es 1,38% de 1993 a 2006. Dado el bajo número de fondos calificados en este período
también hemos buscado en el desempeño de los 20 principales fondos de acuerdo
con el alpha5 predicho. Nos parece que es positivo en 0,50%. En comparación a los
20 mejores fondos de acuerdo a la estrategia de momentum da un alfa de -0,14%.
Por último, se compara el desempeño de la estrategia alfa previsto y la
estrategia de referencia comprar y mantener. Para el punto de referencia que elegimos
el índice S & P 500. El alfa de 3 factores del índice S & P 500 es -2,62% anual para el
período 1978-2006, mientras que la salida de la muestra 3 - factor alfa de la estrategia
alfa predicho es 1.70% por año. Además, la rentabilidad media anual y ratio de Sharpe
del índice S & P 500 son del 4,55% y 0,306, respectivamente, mientras que la
rentabilidad anual de la muestra y ratio de Sharpe de la estrategia alfa predicho son
7,95% y 0,482, respectivamente. De ahí que la estrategia de alfa pronosticado es más
rentable que la estrategia de comprar y mantener mencionada. Tabla 10 demuestra
estos resultados.
VI. Conclusión
Una estrategia de inversión común en la literatura sólo utiliza información sobre
el rendimiento pasado para seleccionar los fondos de inversión. Se demuestra que un
fondo del gestor de fondos puede seleccionar los fondos mejor, no sólo por el uso de
los resultados anteriores, sino también índice de rotación y la capacidad. Esto mejora
la alfa fuera de la muestra, la rentabilidad total y ratio de Sharpe. Estos hallazgos
demuestran que algunas características de fondos predicen de manera significativa el
rendimiento. Por otra parte, la estrategia de nueva propuesta también requiere menos
volumen de ventas y, por tanto, económicamente es más interesante que la estrategia
que utiliza sólo el rendimiento pasado. Por otra parte, la selección de los 20 mejores
fondos basados en alfa, la capacidad y los resultados de la relación de volumen de
negocios en un rendimiento ajustado al riesgo significativo de 3,03% anual, un exceso
de rentabilidad del 7,93% anual, y una ratio de Sharpe de 0.394 desde 1978 hasta
2006. Esto se compara favorablemente con el promedio de fondos mutuos, que tiene
un rendimiento ajustado por riesgo del -0,17% anual, un exceso de rentabilidad del
4,27% anual, y una ratio de Sharpe de 0.319. También es mejor que el índice S & P
500, que en el mismo período tiene una alfa negativa del -2,61% anual, un exceso de
rentabilidad del 4,55% anual, y una ratio de Sharpe de 0.306.