Los inconvenientes de replicar índices tradicionales y propuestas para resolver el problema


El interés de los inversores por soluciones ‘smart beta’ ha crecido en los últimos años. En Amundi lo saben y, por ese motivo, van a realizar en las próximas semanas un esfuerzo en términos de innovación. Para ello, la entidad ha firmado un acuerdo estratégico de colaboración con ERI Scientific Beta, proveedor de índices dedicado al diseño de índices ‘smart beta’. Según explica Laure Peyranne Rovet, responsable de relaciones con clientes de Amundi ETF, el objetivo es proponer soluciones indexadas personalizadas a bajo coste a los clientes institucionales de Europa, Asia y Oriente Medio de la firma, con productos que repliquen índices ‘smart beta’ que logren sortear los inconvenientes que presentan los índices tradicionales.

Tanto la gestora como el proveedor de datos parten de una base: las estrategias que se limitan a recoger el comportamiento de índices ponderados por capitalización presentan importantes deficiencias. Así lo pone de manifiesto Eric Shirbini, especialista de producto global de ERI Scientific Beta-EDHEC, al asegurar que existen diversos estudios que demuestran que estas estrategias cuentan con varios inconvenientes de los que el inversor debe ser consciente. “El primero, y más obvio, es que los índices tradicionales sobreponderan las empresas de mayor capitalización e infraponderan las de menor tamaño, cuando históricamente las compañías de menor capitalización han superado a las grandes en términos de rentabilidad”.

Esto va muy en línea con un segundo inconveniente: el de la excesiva concentración en determinados nombres. “Si estás invertido en un índice compuesto por 100 valores, suele ocurrir que el 80% de tu dinero se encuentra en 20 compañías. La diversificación es escasa”. Pero no son los únicos factores que –según Shirbini- un inversor que siga apostando por estas estrategias debe tener muy en cuenta. “Los productos que replican el comportamiento de índices tradicionales dan un peso excesivo a las compañías ‘growth’, cuando está demostrado que a largo plazo funciona mejor la estrategia ‘value’. Cuando inviertes en un ETF que replica un índice tradicional, el 70% de tu dinero está invertido en empresas de crecimiento”, señala.

Desarrollo del modelo ‘smart beta’: la ‘multi-smart’ beta

La primera fase de desarrollo del modelo ‘smart beta’ se centró principalmente en el análisis y la selección de estrategias individuales, tales como value, mínima volatilidad, alto dividendo, diversificación o paridad de riesgos. Ahora en Amundi han entrado en una segunda fase, que se centra en la combinación de factores ‘smart beta’ utilizando enfoques bien basados en señales dinámicas o sistemáticas, en lugar de emplear estrategias individuales que no reaccionan de la misma manera ante diferentes condiciones de mercado. “Esto busca garantizar la solidez a largo plazo. Para que una estrategia sea robusta, tiene que funcionar bien en todos los entornos de mercados, siempre desde un punto de vista de largo plazo”, afirma Shirbini.

Como primer paso en esta dirección y tras el acuerdo de asociación con EDHEC Risk Institute Scientific Beta, van a promover un índice ‘multi-smart beta’ que podrá ser replicado, ya sea como un mandato en formato índice o ETF. Se trataría del Scientific Beta Developed Multi-Beta Multi-Strategy ERC Index, diseñado para generar una mayor rentabilidad que el índice ponderado por capitalización obtenida a partir de la selección de cuatro subíndices correspondientes a indicadores invertibles y diversificados para cuatro factores de riesgo: valor, tamaño, baja volatilidad y momentum. El objetivo es generar un mejor rendimiento ajustado al riesgo que un índice ponderado por capitalización. Shirbini estima que un ETF ‘smart beta’ puede llegar a ofrecer una rentabilidad superior y más ajustada al riesgo que la del índice tradicional.

La metodología de diversificación utilizada como sistema de ponderación dentro de cada subíndice responde a una combinación equiponderada de cinco esquemas de diversificación populares y está diseñada para limitar los riesgos del modelo en el proceso de diversificación, no favoreciendo a ninguna metodología concreta. La asignación entre los subíndices de estrategia seleccionados es el resultado de equiparar la contribución de cada uno de los sub-índices al riesgo de tracking error frente al índice del mismo universo, pero ponderado por capitalización de mercado.

“Al seguir un enfoque por value, tamaño, volatilidad y momentum, la rotación es muy baja, ya que una empresa que sale de un universo es posible que entre en otro. El menor trading hace que este sea el índice más barato”. De acuerdo con el experto, otro aspecto importante es la transparencia. “Es una metodología muy mecánica. Se hace un ranking de las compañías siguiendo los diferentes criterios; el universo invertible es claro y perfectamente conocido”. Según Shirbini, el problema del ‘smart beta’ es que el inversor se centra en una estrategia concreta, dejando de lado al resto. Para que sea buena, una estrategia smart beta debe funcionar en todas las situaciones de mercado”, afirma.

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