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Ranking de
Fondos Mutuos
FOL-El Mercurio
F O L A g e n c i a d e
V a l o r e s S p A
S a n P i o X 2 3 9 0 P i s o 2 ,
P r o v i d e n c i a , S a n t i a g o .
F o n o : 5 6 - 0 2 2 - 6 5 6 9 4 3 2
M a i l : c o n t a c t o @ f o l . c l
E n e r o d e 2 0 1 3
Metodología utilizada para construir el
Ranking FOL-El Mercurio de Fondos
Mutuos, el cual se publica periódicamente
en el diario El Mercurio.
© FOL Agencia de Valores SpA, 2013, todos los derechos reservados. | San Pio X 2390 Piso 2, (+56 2) 2656 9432, Providencia, Santiago.
Contenido
Sólo los mejores Fondos Mutuos son seleccionados ......................................................... 3
Categorías a Rankear y Series de Fondos Mutuos a ser seleccionadas .............................. 4
Identificación de los Mejores Fondos Mutuos ................................................................... 4
Descripción de las Siete Variables Relevantes .................................................................... 5
Alfa .................................................................................................................................. 5
Sharpe Ratio .................................................................................................................... 6
Information Ratio ............................................................................................................ 7
Rentabilidad Ajustada por Riesgo ................................................................................... 8
Market Capture ............................................................................................................... 9
R-Cuadrado .................................................................................................................... 10
Tracking Error ................................................................................................................ 12
Selección: Aumentando la Probabilidad de Performance Futura Superior ..................... 13
Ponderación de las Variables Relevantes en cada Categoría de Fondo ........................... 13
Los Mejores Fondos de la Industria al Alcance de Todos ................................................. 14
Sistema de Ranking Puede Evolucionar Sobre sí Mismo a Través del Tiempo ................. 15
Referencias........................................................................................................................ 16
© FOL Agencia de Valores SpA, 2013, todos los derechos reservados. | San Pio X 2390 Piso 2, (+56 2) 2656 9432, Providencia, Santiago.
Sólo los mejores Fondos Mutuos son seleccionados
“Cuáles son los mejores Fondos Mutuos de cada clase?”... Muchos inversionistas usualmente suelen repetir
esta pregunta, la cual no es simple de responder apriori. La visión que históricamente ha predominado en el
colectivo de los inversionistas es que los mejores Fondos Mutuos son aquellos que han tenido la mejor
rentabilidad neta de su clase en el pasado. Sin embargo, el trayecto realizado por un Fondo Mutuo para
haber logrado un nivel de rentabilidad neta en particular durante cierto período no es el mismo para todos
los Fondos: es posible que el manager de un Fondo haya incurrido en mayores niveles de riesgo gestionando
los activos de dicho Fondo para así lograr más rentabilidad, o bien también es posible que dicho manager
disminuya o aumente excesivamente el nivel de diversificación de sus activos, perdiendo por ende el Fondo
la capacidad de reflejar al mercado financiero al cual hace referencia, esto sin nombrar que muchos
reglamentos internos de Fondos les permiten invertir en prácticamente cualquier activo de cualquier
mercado sin haber un límite de inversión significativo. Todo lo anterior hace necesario el contar con
indicadores estadísticos de performance de Fondos Mutuos, los cuales permitan evaluar el desempeño de
cierto Fondo bajo distintas miradas. A dichos indicadores les llamaremos “variables relevantes”.
De esta forma el Ranking FOL-El Mercurio de Fondos Mutuos pretende dar cuenta del rendimiento de los
distintas series de Fondos Mutuos desde una amplia perspectiva, considerando no únicamente la
rentabilidad neta que las distintas series de Fondos Mutuos han tenido en el pasado, sino que se evaluará
dicho rendimiento en base a un puntaje global obtenido acorde al desempeño de siete variables relevantes.
De esta forma, Ranking FOL-El Mercurio de Fondos Mutuos consiste en una herramienta la cual la cual
valora individualmente de cada una de las distintas series de Fondos Mutuos dentro de su misma categoría
en base a un análisis objetivo, el cual describe a continuación. Antes, se debe señalar que la intención del
este Ranking FOL-El Mercurio no es sólo identificar cuáles han sido aquellos Fondos Mutuos que registraron
la performance pasada, sino que también, tiene como propósito identificar cuáles son las series de Fondos
Mutuos que tendrían una mayor probabilidad de rendimiento futuro superior a su mercado, es decir,
superior al desempeño promedio de su misma categoría de Fondos.
El Ranking FOL-El Mercurio de esta forma tiene como objetivo permitir que el público en general pueda
identificar cuáles son las mejores alternativas de inversión en Fondos Mutuos existentes en la industria local,
junto con fomentar el nivel de competitividad en la industria de Fondos Mutuos, reconociendo a aquellas
entidades que han logrado los mejores desempeños.
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Categorías a Rankear y Series de Fondos Mutuos a ser seleccionadas
El Ranking FOL-El Mercurio trabaja sobre un set de once distintas categorías de Fondos Mutuos, en donde se
pueden encontrar tipos de Fondos Mutuos tales como Accionarios, de Deuda y Balanceados, abarcando de
esta forma un amplio espectro del Mercado de Fondos Mutuos existentes en la industria. De esta forma,
dichas categorías son las que a continuación se detallan:
I. Renta Fija Chilena Menor a 90 Días
II. Renta Fija Chilena Entre 90 y 365 Días
III. Renta Fija Chilena Largo Plazo Mayor a 365 Días, Inversión en $
IV. Renta Fija Chilena Largo Plazo Mayor a 365 Días, Inversión en UF
V. Renta Fija Internacional Largo Plazo Mayor a 365 Días
VI. Accionario Chile
VII. Accionario Latinoamérica
VIII. Accionario Asia
IX. Accionario Europa
X. Accionario EE.UU.
XI. Balanceado
En relación al tipo de series de Fondos Mutuos a ser rankeadas, se consideran dentro de todos los Fondos
Mutuos de las distintas Administradoras de Fondos existentes en el mercado, sólo aquellas series que exijan
un Monto Mínimo de Inversión inferior a $ 1.000.001 y que adicionalmente no posean los beneficios
tributarios APV-APVC.
Identificación de los Mejores Fondos Mutuos
El Ranking FOL-El Mercurio otorga un determinado puntaje ponderado a cada serie de Fondo Mutuo
particular en base a un set de elementos: el puntaje ponderado logrado por cada serie de Fondo Mutuo se
obtiene en base al desempeño histórico de “siete variables relevantes”, cada una de las cuales es capaz de
analizar el rendimiento de una serie de Fondo Mutuo desde una visión particular. Dichas variables
relevantes son las siguientes:
I. Alfa
II. Sharpe Ratio
III. Information Ratio
IV. Rentabilidad Ajustada por Riesgo
V. Market Capture
VI. R-Cuadrado
VII. Tracking Error
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La razón por la cual se seleccionaron las variables relevantes antes mencionadas, y no otras, se debe a que
estas se encuentran bien analizadas y cubiertas por la literatura financiera internacional. Cabe mencionar
que existe una gran variedad de investigadores quienes incluso han llegado a testear el nivel de persistencia
en la performance observada (es decir, que el buen desempeño pasado de un Fondo efectivamente se
replique en el futuro) para muchas de las variables previamente señaladas, al menos en el corto plazo, tal
como lo señalan autores tales como Hendricks, Patel y Zeckhauser (1993); Cremers y Petajisto (2008) y
Brown, Goetzmann, Ibbotson y Ross (1992).
Los valores de cada una de las variables relevantes antes señaladas para cada una de las series de Fondos
Mutuos se obtienen en base a mediciones de rentabilidad neta de los últimos 30 meses.
Tal como se detalla a continuación, algunas de las siete variables relevantes se obtienen en función del
comportamiento de la serie de Fondo Mutuo en relación a su mercado (o Benchmark), consistiendo dicho
mercado en este caso particular en un índice teórico compuesto por las distintas series de Fondos Mutuos
que pertenecen a la misma categoría de la serie de Fondo Mutuo que se está analizando, que exijan un
Monto Mínimo de Inversión inferior a $ 1.000.001 y que adicionalmente no posean los beneficios tributarios
APV-APVC.
Descripción de las Siete Variables Relevantes
A continuación se describe cada una de las siete variables relevantes antes mencionadas, dando a conocer
su descripción etimológica y su fórmula matemática particular, junto con una breve explicación intuitiva.
Alfa
Usualmente se le considera como la habilidad del administrador del Fondo Mutuo para agregar valor a dicho
fondo en relación al desempeño del Benchmark. Más explícitamente, corresponde al exceso de rentabilidad
logrado por un Fondo Mutuo por sobre lo que, en equilibrio, un modelo financiero CAPM hubiese predicho.
Es decir, si un modelo CAPM hubiese predicho que un Fondo Mutuo debiese rentar un 10% en determinado
período en base al riesgo del portfolio, en el caso de que este fondo efectivamente rente un 15% en el
período, entonces el Alfa del fondo sería un 5%.
En términos matemáticos, corresponde a:
)()( fMercadofFondo rrrr −−−= βα
Donde,
α : Alfa del Fondo Mutuo.
Fondor : Retorno del Fondo Mutuo.
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fr : Retorno de Tasa Libre de Riesgo.
β : Beta del Fondo.
Mercador : Retorno del mercado, es
decir, del Benchmark asociado al
Fondo Mutuo.
Usualmente este indicador se
calcula tomando en consideración el
desempeño mensual de 36 meses.
Sin embargo, dado el tamaño
relativamente bajo del mercado
local de Fondos Mutuos en términos
de historia, el Modelo de
Recomendaciones de Portfolios de
Fondos Mutuos sólo considera 30
meses de historia en el análisis.
Mientras mayor sea el Alfa obtenido para un Fondo Mutuo, se entiende que mayor es el valor agregado del
Manager del Fondo. Respecto a la literatura financiera internacional, Lehmann y Modest (1987) en sus
estudios reportaron evidencia de persistencia de rendimiento superior a sus pares en aquellos Fondos
Mutuos con gran Alfa (data mensual, 1970 a 1975, Fondos que tienen de Benchmark el S&P 500), mientras
que Grinblatt y Titman (1989, 1992) demostraron que dicho efecto es estadísticamente significativo.
Sharpe Ratio
Índice el cual refleja hasta qué punto el rendimiento de una inversión es capaz de compensar al inversionista
por el hecho de asumir riesgo en dicha inversión. Específicamente, el indicador representa el exceso de
retorno de un Fondo Mutuo por sobre la tasa libre de riesgo para un período determinado, obtenida por
unidad de riesgo del Fondo Mutuo para el mismo período. El Modelo de Recomendaciones de Portfolios de
Fondos Mutuos utiliza la performance de los últimos 30 meses para calcular este indicador.
En términos matemáticos, corresponde a:
Fondo
fFondo rrS
σ)( −
=
Dados los retornos estimados por el modelo CAPM para el final del período de
inversión, el Alfa del “Fondo A” es mayor al del “Fondo B”
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Donde:
S : Sharpe Ratio.
Fondor : Rentabilidad del Fondo Mutuo en el
período.
fr : Rentabilidad del la Tasa Libre de Riesgo en
el período.
Fondoσ : Volatilidad anualizada del Fondo
Mutuo.
Usualmente este indicador se calcula tomando en consideración el desempeño mensual de 36 meses. Sin
embargo, dado el tamaño relativamente bajo del mercado local de Fondos Mutuos en términos de historia,
el Modelo de Recomendaciones de Portfolios de Fondos Mutuos sólo considera 30 meses de historia en el
análisis. Mientras mayor sea el Sharpe Ratio asociado a un Fondo Mutuo, mayor es el exceso de rentabilidad
que dicho Fondo ofrece (sobre la Tasa Libre de Riesgo) por cada unidad de riesgo en la que dicho Fondo
incurrió en el pasado. Respecto a la literatura financiera internacional, Hendricks, Patel y Zeckhauser (1993)
en sus estudios del mercado de Fondos Mutuos en Estados Unidos entre 1974 y 1988, hallaron que Fondos
Mutuos pertenecientes al octil con mayor Sharpe Ratio registran al año siguiente un retorno superior a la
media
Information Ratio
Índice el cual mide la habilidad del administrador de un Fondo Mutuo de generar excesos de retorno
positivos en relación a su Benchmark, ajustado por la volatilidad, es decir el nivel de riesgo, de dichos
excesos de retorno. De esta forma el indicador refleja también la consistencia del administrador. En otras
palabras, el Information Ratio corresponde al exceso de rentabilidad de un Fondo Mutuo sobre su
Benchmark, ajustado por el Tracking Error. El Modelo de Recomendaciones de Portfolios de Fondos Mutuos
utiliza la performance de los últimos 30 meses para calcular este indicador.
En términos matemáticos, corresponde a:
)(
)(
MercadoFondo
MercadoFondo
rrVar
rrIR
−−=
Sharpe Ratio del “Fondo B” es mayor que el del “Fondo A”, dado
que la menor volatilidad observada en el período castigó en
menor medida los Excesos de Retorno del Fondo B sobre la R.f
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Donde:
IR : Information Ratio.
Fondor : Rentabilidad del Fondo
Mutuo en el período.
fr : Rentabilidad del la Tasa Libre de
Riesgo en el período.
Usualmente este indicador se calcula
tomando en consideración el
desempeño mensual de 36 meses.
Sin embargo, dado el tamaño
relativamente bajo del mercado
local de Fondos Mutuos en términos de historia, el Modelo de Recomendaciones de Portfolios de Fondos
Mutuos sólo considera 30 meses de historia en el análisis. A mayor Information Ratio, se entiende que
mayor ha sido el exceso de rentabilidad de un Fondo Mutuo respecto los retornos de su Benchmark, esto
por cada unidad de riesgo adicional en la cual incurrió el Fondo Mutuo en relación a su Benchmark. Dentro
de la literatura financiera internacional, se aprecia que elíndice “Information Ratio” ya ha sido analizado
como una medida de performance tanto por Brands, Brown y Gallaher (2006) como por Kacperczyk (2005).
Al respecto Bodie, Kane y Markus (2009) analizando el mercado de Fondos Mutuos en Estados Unidos
durante el período 1990 a 2007, hallaron que mientras más grande sea elInformation Ratio de un Fondo
Mutuo, mayor es la demanda por este Fondo. En particular, Brown, Goetzmann, Ibbotson y Ross (1992)
hallaron que escoger una estrategia riesgosa puede resultar en seleccionar un elevado Alfa, aunque también
esto puede aumentar la probabilidad de fracaso del Fondo Mutuo (desaparición). Al escoger Fondos con
Information Ratio significativamente alto, se limpia el “efecto alto riesgo” probablemente presente en la
estrategia de seleccionar Fondos con alto Alpha
Rentabilidad Ajustada por Riesgo
Índice el cual pretende reflejar cual sería el retorno de un Fondo Mutuo si este hubiese logrado registrar el
mismo nivel de riesgo que su Benchmark durante un período de tiempo determinado. De esta forma, para
obtener dicha rentabilidad ajustada por riesgo, se considera el desempeño de un portfolio compuesto por el
retorno tasa libre de riesgo y el exceso de retorno del Fondo Mutuo apalancado por el nivel de riesgo
incurrido. El Modelo de Recomendaciones de Portfolios de Fondos Mutuos utiliza la performance de los
últimos 30 meses para calcular este indicador.
En términos matemáticos, corresponde a:
MercadoFondo
fFondof
rrrRAR σ
σ)(
...−
+=
Dados los Fondos A y B que tienen el mismo Benchmark, la mayor variabilidad de
la diferencia en los retornos del “Fondo B” respecto asu benchmark hacen que
éste Fondo tenga un menor Information Ratio que el “Fondo A”
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Donde:
... RAR : Rentabilidad Ajustada por
Riesgo.
Fondor : Rentabilidad del Fondo
Mutuo en el período.
fr : Rentabilidad del la Tasa Libre
de Riesgo en el período.
Fondoσ : Volatilidad anualizada
del Fondo Mutuo.
Mercadoσ : Volatilidad anualizada
del Fondo Mutuo.
Para cuantificar el índice de Rentabilidad Ajustada por Riesgo, se utilizará data de las rentabilidades
históricas de los últimos 30 meses tanto para el Fondo Mutuo como para su Benchmark respectivo. A mayor
Rentabilidad Ajustada por Riesgo, mayor ha sido la habilidad del Fondo para lograr capitalizar rentabilidad
por cada unidad de riesgo en la cual ha incurrido, en relación al riesgo incurrido por su Benchmark. Respecto
a la literatura financiera internacional, Elton y Gruber (1989) en sus estudios encontraron evidencia de que
los Fondos Mutuos que cuentan con un Retorno Ajustado por Riesgo superior al promedio de sus pares
durante cierto año, tienden a repetir la buena performance al siguiente año. A su vez, Goetzmann e
Ibbotson (1994), en Fondos de Renta Variable (S&P 500) utilizando data mensual entre 1975 y 1992,
concluyeron que la persistencia de buenos retornos en Fondos Mutuos está presente en aquellos Fondos
que tienen altos niveles de Rentabilidad Ajustada por Riesgo, mientras que Hendricks, Patel y Zeckhauser
(1993) mostraron estadísticamente la robustez de dicho fenómeno.
Market Capture
Indicador el evalúa el desempeño de un Fondo Mutuo frente a su Benchmark, cuantificando que tan capaz
ha sido el Fondo Mutuo en un determinado período de tiempo de capturar las alzas del Benchmark, en
función de que tan capaz ha sido de evitar las caídas de dicho Benchmark. Claramente si el Benchmark tan
solo sigue una única tendencia, ya sea al alza o a la baja, dicho indicador no tiene sentido. El Modelo de
Recomendaciones de Portfolios de Fondos Mutuos utiliza la performance de los últimos 30 meses para
calcular este indicador.
En términos matemáticos, corresponde a:
El Retorno Ajustado por Riesgo del “Fondo B” es mayor que el del “Fondo A”: El
“Fondo B”, si hubiese asumido el mismo nivel de riesgo de su Benchmark, hubiese
rentado más que éste. Análisis opuesto para el “Fondo A”
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)(
)(
..
bajistaMercado
bajistamFondo
alcistaMercado
alcistamFondo
r
rr
r
CM−
−
=
Donde:
CM . : Market Capture.
alcistamFondor − : Rentabilidad promedio
del Fondo Mutuo en aquellos meses en
el cual su Benchmark rentó
positivamente.
bajistamFondor − : Rentabilidad promedio
del Fondo Mutuo en aquellos meses en
el cual su Benchmark rentó
negativamente.
alcistaMercador : Rentabilidad promedio
del Benchmark en aquellos meses en el cual este rentó positivamente.
bajistaMercador : Rentabilidad promedio del Benchmark en aquellos meses en el cual este rentó
negativamente.
Para cuantificar el índice Market Capture, se utilizará data de las rentabilidades históricas de los últimos 30
meses tanto para el Fondo Mutuo como para su Benchmark respectivo. A mayor Market Capture, mayor ha
sido la habilidad global del Fondo Mutuo para sortear las fluctuaciones de su Benchmark. En relación a la
literatura financiera internacional, Carlson (1970) encuentra evidencia de que los Fondos Mutuos que rentan
por sobre el promedio en un año, típicamente repiten su desempeño superior el siguiente año, lo cual es
denominado “efecto momentum”. A su vez, en relación a dicho efecto, Patel, Zeckhauser y Hendricks (1992)
hallan que los inversionistas realizan el mayor flujo positivo de dinero hacia aquellos Fondos Mutuos que
han tenido una buena performance recientemente
R-Cuadrado
Indicador el cual corresponde al porcentaje de rentabilidad de un Fondo Mutuo que es explicada por la
rentabilidad de su Benchmark durante un período determinado. Este indicador varía en un rango entre 0 y
100, en donde un R-Cuadrado cercano a 100 indica que las distintas rentabilidades históricas observadas de
un Fondo Mutuo son explicadas en un 100% por dichas rentabilidades históricas observadas en su
Dados los Fondos A y B que tienen el mismo Benchmark, el “Fondo B”
destaca por tener una mayor capacidad para evitar las caídas de su
Benchmark
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Benchmark. Como estándar, se entiende que un Fondo Mutuo cuyo R-Cuadrado sea inferior a 70% en
general no logra replicar satisfactoriamente las rentabilidades de su Benchmark asociado.
En términos matemáticos, corresponde a:
∑ ∑
∑
−−
−−=
−−
−−22 )()(
))((..
BenchmarkiBenchmarkFondoiFondo
BenchmarkiBenchmarkFondoiFondo
rrrr
rrrrCR
Donde:
∑ −−2)( FondoiFondo rr : R-Cuadrado
Fondor : Rentabilidad promedio del Fondo
Mutuo en un determinado período de
tiempo.
Benchmarkr : Rentabilidad promedio del
Benchmark de un Fondo Mutuo en un
determinado período de tiempo.
iFondor − : Rentabilidad del Fondo Mutuo
para cierto período “i”.
iBenchmarkr − : Rentabilidad del
Benchmark de un Fondo Mutuo para
cierto período “i”.
El Modelo de Recomendaciones de Portfolios de Fondos Mutuos utiliza la performance de los últimos 30
meses para calcular este indicador. A mayor R-Cuadrado, mayor es la capacidad del Fondo Mutuo de reflejar
el comportamiento de la rentabilidad histórica de su Benchmark. Respecto a la literatura financiera
internacional, Titman y Yiu (2008) hallaron que, en Fondos Mutuos de Renta Variable, existe una relación
inversa entre el R-Cuadrado de cierto año y la performance del Fondo Mutuo asociado al año siguiente. En
otros estudios, Amihud y Goyenko (2009) identificaron que, en general, al seleccionar Fondos Mutuos cuyo
R-Cuadrado estuviese en el menor quintil en los últimos 12 meses, y adicionalmente, al seleccionar Fondos
Mutuos cuyo Alpha estuviese en un quintil superior en los últimos 12 meses, en promedio, dichos Fondos
Mutuos tienen un exceso de “rendimiento ajustado por riesgo” de 2.81% sobre el promedio en el siguiente
año (CRPS Mutual FundDatabase 1989-2007, retornos mensuales). Si bien se observa que la literatura
internacional en general no considera al índice R-Cuadrado como un buen predictor de rentabilidad futura,
en FOL consideramos que es importante que exista un nivel mínimo de relación entre el comportamiento de
Las variaciones de rentabilidad histórica del “Fondo A”sonaltamente
explicadas por las variaciones de rentabilidad histórica de su Benchmark, en
comparación a las variaciones de rentabilidad histórica del “Fondo B”
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los retornos históricos de un Fondo Mutuo y aquellos de su Benchmark, de tal manera que el Fondo Mutuo
pueda reflejar fielmente el espíritu de inversión que debiese tener.
Tracking Error
Indicador el cual corresponde a la divergencia en términos de comportamiento de precios entre un Fondo
Mutuo y su Benchmark. En la práctica, el indicador pretende medir que tan cercanamente un Fondo Mutuo
es capaz de replicar a su Benchmark en términos de movimientos históricos de precios.
En términos matemáticos, corresponde a:
)(.. benchmarkFondo rrVarET −=
Donde:
..ET : Tracking Error
Fondor : Rentabilidad del Fondo mutuo en
un determinado período.
benchmarkr : Rentabilidad del Benchmark en
un determinado período.
El Modelo de Recomendaciones de
Portfolios de Fondos Mutuos utiliza la
performance de los últimos 30 meses para calcular este indicador. A menor Tracking Error, mayor es la
capacidad del Fondo Mutuo para reflejar período a período la rentabilidad de su Benchmark. Respecto a la
literatura financiera internacional, Cremers y Petajisto (2008) respecto al nivel de persistencia del Tracking
Error en cuanto a su poder predictivo, hallaron que este es insignificante respecto al retorno futuro de un
Fondo Mutuo. Sin embargo, tal como en el caso del R-Cuadrado, el índice Tracking Error funciona como una
medida con la cual se evalúa el nivel de relación vista entre un Fondo Mutuo y su respectivo Benchmark,
siendo deseable que los retornos de un Fondo Mutuo no tengan fluctuaciones históricas muy distorsionadas
respecto a los retornos históricos de su Benchmark.
En relación a la Tasa Libre de Riesgo utilizada en los cálculos de las distintas variables relevantes, esta
corresponde a la rentabilidad mensual de los Pagarés Licitados por el Banco Central de Chile (PDBC) de 30
días denominados en moneda peso. La elección de este instrumento como referente para la Tasa Libre de
Riesgo se basa en el muy bajo riesgo de default existente por parte de su emisor, en el bajo riesgo de tasa de
interés al ser un instrumento de muy corto plazo, y además en el significativo nivel de liquidez con el que
transan estos instrumentos.
Las diferencias históricas de rentabilidad entre el Fondo A y su
Benchmark son menores que las diferencias entre el Fondo B y su
Benchmark, por lo cual, el Fondo A tiene menor Tracking Error
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Selección: Aumentando la Probabilidad de Performance Futura Superior
Una vez calculados los valores de las distintas variables relevantes previamente señaladas, ya se cuenta con
la materia prima para diferenciar las características de un Fondo Mutuo en relación a aquellos de su misma
categoría. En FOL, creemos que el mejor Fondo Mutuo no es sólo aquel que ha tenido un gran desempeño
destacado en el pasado en relación a sus pares, sino que también es aquel que ofrece las mejores
perspectivas futuras de desempeño superior en relación a sus pares. Lo anterior es comúnmente un
fenómeno al cual se le denomina “nivel de persistencia en performance de Fondos Mutuos”, tópico el cual
ha sido previamente estudiado por varios investigadores, tales como Hendricks, Patel y Zeckhauser (1993) y
Grinblatt y Titman (1992).
Se debe destacar que la ponderación de cada una de las siete variables relevantes al momento de calcular el
puntaje final de cada serie de Fondo Mutuo dependerá exclusivamente de la categoría al cual esta
pertenezca. De esta forma, se puede notar que el grado de importancia que se le asigna a cada una de las
siete variables relevantes en cada categoría de Fondo Mutuo no ha sido un factor dejado al azar, más bien,
una ponderación específica en cada una de estas variables puede aumentar el poder predictivo de
performance futura para aquellos Fondos mejor evaluados en cada ranking. Esto se fundamenta en que
cada uno de los mercados financieros en particular (cada uno de éstos asociado a su respectiva categoría de
Fondo Mutuo) tiene características individuales que les diferencian de otros mercados, por ejemplo, estos
pueden diferir en términos de asimetrías de información entre los inversionistas, nivel de transparencia de
la información, grado de madurez de las empresas e industrias que constituyen cada uno de los mercados,
niveles de liquidez del mercado y el marco regulatorio legal en cada uno de estos. De esta forma, es
razonable esperar que, de acuerdo a las características que posean los mercados financieros, el nivel de
importancia de los distintos factores que pueden explicar una cierta persistencia en la rentabilidad de
distintos Fondos Mutuos a través del tiempo (es decir, que el buen desempeño pasado de un Fondo
efectivamente se replique en el futuro) efectivamente pueden variar dependiendo del mercado financiero
en particular.
Ponderación de las Variables Relevantes en cada Categoría de Fondo
Dado que la literatura financiera no ha profundizado mayormente en el tema de “cuáles son los factores que
explican la persistencia de desempeño futuro en Fondos Mutuos”, para el caso de la Industria de Fondos
Mutuos en Chile, en FOL se utiliza una metodología para estimar la ponderación específica de cada una de
las siete variables relevantes antes mencionadas en cada una de los principales categorías de Fondos
Mutuos. Dicha metodología, la cual se detallará a continuación, lamentablemente no ha podido ser
replicada en todas las categorías de Fondos Mutuos dado que no todas éstas disponen de Fondos que
tengan una cantidad de historia óptima (existencia de Fondos Mutuos en la categoría que tengan una
vigencia de por lo menos 36 meses) , ni tampoco la cantidad de Fondos mínima (es deseable que existan a lo
menos cinco Fondos Mutuos en su respectiva categoría) como para poder llevar a cabo la estimación con un
nivel adecuado de robustez estadística. Los pasos seguidos para el cálculo de los ponderadores de cada
variable relevante son los siguientes:
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I. Para las distintas categorías de Fondos Mutuos, el modelo calcula las siete variables relevantes por
cada Fondo, desde diciembre 2007 hasta la fecha final del último semestre (cierre de junio 2012)
II. Respecto a los límites de ponderación de cada una de las siete variables relevantes, cada una de
estas no puede tener una ponderación inferior al 5,0% ni tampoco superior al 35,0%. Estos límites
se justifican debido a que no se desea que solo sean tres o menos variables las que expliquen la
mayor parte de la ponderación, mas bien, se busca que todas las siete variables tengan a lo menos
un mínimo nivel de protagonismo.
III. Para cada categoría de Fondo Mutuo, entre las fechas señaladas anteriormente, el modelo simula
entre 70.000 y 120.000 familias de rankings históricos de Fondos Mutuos de forma mensual. De
esta forma, cada una de estas familias de rankings obedece a un único “mix de ponderaciones de
variables relevantes” en particular.
IV. En relación a todas las familias de rankings simuladas para cada uno de las categorías de Fondos
Mutuos, el Modelo es capaz de identificar el “mix de ponderaciones de variables relevantes” que
maximizó la “rentabilidad acumulada histórica” de la estrategia de invertir semestralmente en los
tres primeros Fondos de cada ranking mensual, desde diciembre 2007 y todos los meses del año
2008 hasta la fecha final del último trimestre (cierre de junio 2012). Finalmente, dicho “mix
identificado óptimo” es el que se utilizará para asignar el grado de importancia de las siete variables
relevantes en cada categoría de Fondo Mutuo.
Cabe destacar que los puntajes ponderados obtenidos por los distintos Fondos Mutuos no son comparables
entre las distintas categorías. Esto se debe principalmente a que el rendimiento de los Fondos de distintas
categorías es contrastado en relación a distintos Benchmarks.
De esta forma, se obtiene un “mix óptimo de variables relevantes” para cada uno de las categorías de
Fondos Mutuos sobre los cuales se aplicará la metodología antes mencionada, de esta forma generándose
un ordenamiento para asignar un puntaje ponderado específico a cada Fondo de las distintas categorías
existentes en el mercado.
Los Mejores Fondos de la Industria al Alcance de Todos
Tal como se pudo ver anteriormente, la metodología antes descrita para identificar los mejores Fondos
Mutuos de cada categoría de Fondo no hace discriminación según cualquiera sea la Administradora General
de Fondos (AGF) que emita los distintos Fondos en el mercado. El Ranking FOL-El Mercurio de Fondos
Mutuos es publicado periódicamente en el sitio web de FOL independientemente del caso en que FOL
cuente (o no cuente) con un acuerdo de comercialización para dichos Fondos, reconociendo de esta forma
que dichos Fondos son los mejores en su categoría que actualmente existen.
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Sistema de Ranking Puede Evolucionar Sobre sí Mismo a Través del Tiempo
Se debe destacar que la estimación del “mix identificado óptimo” de variables relevantes puede variar
ligeramente a través del tiempo, esto en la medida que nueva información de retornos históricos de Fondos
Mutuos sean asimilados por el Modelo. Es por esta razón que debiese ser esperable que suceda un ajuste
periódico en la ponderación de las siete variables relevantes. Dicho ajuste se realizará semestralmente,
produciendo cambios marginales respecto al previo “mix identificado óptimo” de cada categoría de Fondo
Mutuo, pudiendo generarse de esta forma variaciones marginales en cuanto a las posiciones de los distintos
Fondos Mutuos de acuerdo al Ranking FOL-El Mercurio generado en cada categoría de Fondo Mutuo dado el
uso de un nuevo “mix óptimo de variables relevantes”. Es por esta razón que se puede sostener que el
Modelo de Recomendaciones es capaz de evolucionar sobre sí mismo a través de tiempo.
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Referencias
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