PERFORMANCE DE LOS FONDOS
4.2.3 Especificación del modelo rentabilidad riesgo
Volatilidad:
(
)
1 ˆ 2 − − =∑
T R Rpt p p σ (4.7) Semivolatilidad:(
)
1 ˆ 2 − − =∑
− − T R R Semi p pt p σ (4.8) Pérdida acumulada:∑
= − = T t pt p R P 1 (4.9)4.2.3 Especificación del modelo rentabilidad-
riesgo
El planteamiento de un modelo de ecuaciones estructurales pretende reflejar las diferentes relaciones causales que el análisis teórico pone de relieve, evitando rigideces de las relaciones que se plantean o posibles problemas con las hipótesis de partida del modelo (multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelación o endogeneidad) que otras metodologías pueden tener como el análisis múltiple de la covarianza (MANCOVA), la regresión múltiple, el tratamiento de datos de panel o las ecuaciones simultáneas (Lévy et
al., 2003). Además, la especificación de un modelo de ecuaciones
estructurales permite analizar también los diferentes efectos (directos e indirectos) que el factor social puede tener sobre la
performance (rentabilidad-riesgo) de los fondos, pero que permita
controlar otra serie de factores que la teoría y la evidencia empírica han mostrado que pueden ser relevantes a la hora de explicar los diferenciales de performance entre los dos tipos de fondos.
Según este modelo (véase Figura 4.1), se considera como variables a explicar la rentabilidad y el riesgo del fondo, a fin de contemplar la interdependencia entre ambas variables. Las variables explicativas, observables todas ellas, que sirven para explicar la
performance (rentabilidad-riesgo) de los fondos son las siguientes:
– Características del fondo: tamaño, comisiones y antigüedad.
– Estrategias de inversión: estilo de inversión y de gestión del
fondo.
– Factor social: criterios de selección de las inversiones sociales y calidad de la información empleada en el proceso de decisión de la inversión social.
Fuente: Elaboración propia
Figura 4.1 Modelo explicativo de la performance financiera de los
fondos de renta variable
Para controlar las características del fondo se han empleado las siguientes medidas:
– El tamaño del fondo (X1) se ha controlado utilizando el valor
neto patrimonial, en millones de euros, que poseía el fondo a 31 de diciembre de 2007.
– Para medir la variable comisiones (X2) se ha empleado la
comisión de gestión, en porcentaje, que a 31 de diciembre de 2007 aplicaba cada fondo.
– La antigüedad del fondo (X3) se ha medido calculando el
número de años transcurridos desde la fecha de creación del fondo hasta el día 31 de diciembre de 2007.
Tabla 4.1 Definición de las variables del modelo estructural rentabilidad-riesgo
Variable Nom. Medida Tipo medida
Rentabilidad Y1 Rendimiento mensual anualizado obtenido
mediante las expresiones analíticas 4.5 y 4.6 (%)
Escala
Riesgo Y2 Riesgo mensual anualizado obtenido mediante las
expresiones analíticas 4.7, 4.8 y 4.9 (%)
Escala
Tamaño X1 Activos totales netos (millones €) Escala
Comisiones X2 Comisión de gestión (%) Escala
Antigüedad X3 Años del fondo operando Escala
Capitalización de la
inversión X4
Tamaño de los activos donde invierte
principalmente el fondo: pequeños = 0 y grandes = 1
Dicotómica
Mercado de inversión X5
Mercado donde invierte principalmente el fondo:
doméstico-regional = 0 e internacional = 1 Dicotómica
Exposición a tipos de
interés a corto plazo X6
Correlación entre el rendimiento del fondo y el
diferencial de tipos de interés a corto plazo (beta) Escala
Factor social X7 Responsabilidad social del fondo: fondo
convencional = 0 y fondo social = 1 Dicotómica
Criterios de inversión
negativos X8
Aplicación de criterios negativos por el fondo: no
aplica = 0 y si aplica = 1 Dicotómica
Criterios de inversión
positivos X9
Aplicación de criterios positivos por el fondo: no
aplica = 0 y si aplica = 1 Dicotómica
Calidad información X10 Utilización de analistas especializados externos al
fondo: no utiliza = 0 y si utiliza = 1 Dicotómica
La estrategia de inversión del fondo se ha controlando empleando las siguientes medidas:
– El estilo de inversión del fondo se ha controlado utilizando el objetivo de inversión del fondo a partir de la clasificación suministrada por la compañía Morningstar. Para ello se han utilizado dos variables dicotómicas como son la capitalización de la inversión (X4): grande o mediana-pequeña, y el tipo de
mercado donde invierte el fondo (X5): doméstico-regional o
internacional.
– Por otra parte, el estilo de gestión del fondo es más complejo de controlar con el tipo de datos utilizados en la investigación (para ello sería necesario contar con datos de composición de las carteras de difícil obtención). Una forma de hacerlo, empleada por otros autores (Matallín y Fernández, 1999c; Matallín y Fernández, 2002; Matallín, 2003a; Matallín y Gil de Albornoz, 2005), puede ser calculando la exposición del fondo a los tipos de interés a corto plazo, ya que el gestor del fondo, para controlar el market timing, debe mantener una cartera más liquida y, por ende, más influenciada por los diferenciales de interés a corto plazo (Bauer, Otten y Rad, 2003, 2006). Por tanto, se ha introducido en el modelo un factor (X6) que mide la exposición del fondo a los
diferenciales de tipos de interés a corto plazo (fixed-income exposure)3.
Finalmente, el factor social se ha medido empleando la variable dicotómica X7 que toma el valor 0 cuando el fondo es convencional
y 1 cuando se trata de un fondo socialmente responsable. En la Tabla 4.1 se resume la definición de las variables explicativas, así como las variables endógenas a explicar.
3 Este factor se ha obtenido estimando por mínimos cuadrados ordinarios el coeficiente β de la
función (Rpt− Rft) = α + β (It− Rft) + εpt donde Rpt es la rentabilidad mensual anualizada del
fondo p, It el tipo de interés mensual del Euribor a un año, y Rft el tipo de interés mensual del
Euribor a un mes (ambos tipos de interés están anualizados y han sido obtenidos del Banco Central Europeo).
Las relaciones propuestas entre todas las variables, endógenas y exógenas, del modelo se reflejan en la Figura 4.2. En concreto, el modelo propuesto se corresponde con un modelo sendero (path
model) con dos niveles de dependencia.
Fuente: Elaboración propia
Figura 4.2 Relaciones entre rentabilidad-riesgo y sus variables explicativas (diagrama path)
En consecuencia, este modelo (M1 en adelante) queda especificado analíticamente de la siguiente manera:
i i i i i i i i i i X X X X X X X Y Y1=α1+β11⋅ 1+β12⋅ 2+β13⋅ 3+β14⋅ 4+β15⋅ 5+β16⋅ 6+β17⋅ 7+γ122+ε1 i i i i i i i i i X X X X X X X Y2=α2+β21⋅ 1+β22⋅ 2+β23⋅ 3+β24⋅ 4+β25⋅ 5+β26⋅ 6+β27⋅ 7+ε2 (4.10)
donde las variables exógenas, todas ellas observables, se corresponden con las diferentes X; las variables endógenas, también
son los errores de las variables endógenas4. Por lo que se refiere a
los diferentes coeficientes beta indican la relación entre las variables exógenas sobre las variables endógenas y el coeficiente gamma la relación de la variable endógena explicativa (riesgo) sobre la otra variable endógena (rentabilidad); es decir, los coeficientes beta y gamma miden los efectos directos de unas variables sobre otras. Por último, los coeficientes alfa de las dos ecuaciones son los parámetros de intersección que representa la ordenada en el origen (valores promedio de las variables endógenas para fondos convencionales). Por tanto, para aceptar o rechazar la hipótesis H1 se contrastará la
siguiente hipótesis nula: β17 = β27 = 0, frente a la hipótesis
alternativa: β17 ≠ 0 y/o β27 ≠ 0.
Además, en un segundo nivel de análisis, el factor social de la inversión se ha desagregado en otras variables con el objeto de conocer cuáles son las causas de las diferencias de performance entre este tipo de fondos y el resto. Se trata de sustituir la variable X7
por un conjunto de variables específicas de los fondos sociales como son los criterios de inversión: si el fondo social aplica criterios de selección de exclusión o screening negativo (X8) y criterios de
inclusión o positivos (X9), así como la calidad de la información
empleada para tomar las decisiones de inversión mediante el uso de analistas independientes especializados en rating social (X10). Por
tanto, se propone estimar un segundo modelo (M2 en adelante) similar al modelo M1, pero donde la variable explicativa factor social ha sido sustituida por estas tres nuevas variables.
i i i i i i i i i i i i X X X X X X X X X Y Y1=α1+β11⋅ 1+β12⋅ 2+β13⋅ 3+β14⋅ 4+β15⋅ 5+β16⋅ 6+β18⋅ 8+β19⋅ 9+β110⋅ 10+γ122+ε1 i i i i i i i i i i i X X X X X X X X X Y2 =α2+β21⋅ 1+β22⋅ 2+β23⋅ 3+β24⋅ 4+β25⋅ 5+β26⋅ 6+β28⋅ 8+β29⋅ 9+β210⋅ 10+ε2 (4.11)
En consecuencia, la aceptación o rechazo de las hipótesis H2 y H3
se hará mediante la contrastación empírica de las siguientes hipótesis nulas: β18 = β28 = β19 = β29 = 0 para la primera hipótesis, y β110 =
4 El modelo considera que los errores no están correlacionados consigo mismos ni con las
variables exógenas, que su media es cero y su varianza constante. Estas son restricciones que se tienen en cuenta a la hora de estimar los parámetros del modelo.
β210 = 0 para la segunda. La hipótesis alternativa será que alguno de
estos parámetros sea distinto de cero. La estimación de los parámetros se va a llevar a cabo con el programa AMOS 7.0 y para ello se va a emplear la muestra de fondos descrita en el epígrafe siguiente.