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Del universo de activos que existen en el mercado un inversor elegirá aquellos que permiten maximizar la relación entre la rentabilidad y el riesgo, es decir para elaborar una cartera elegirá aquellos activos situados en la frontera eficiente descrita por Markowitz. La aparición de un nuevo activo que mejore el binomio rentabilidad y riesgo será incluido en la cartera permitiendo así desplazar la frontera eficiente. En otras palabras este nuevo activo permite obtener una nueva cartera con mayor rentabilidad e igual riesgo o una cartera con igual rentabilidad pero menor riesgo. La característica que deberá tener el activo es que esté poco correlacionado con los demás activos o incluso, y preferiblemente, que esté correlacionado negativamente con ellos.

Bajo esta premisa, Lintner (1983) estudió los Futuros Gestionados o CTA64 y su beneficio a la hora de incorporarlos a una cartera. El autor mostró que debido a la baja correlación de este tipo de activos con las acciones y los bonos deberían incorporarse en la cualquier cartera ya que su introducción mejoraría la ratio de Sharpe.

A partir de este artículo han sido diversos los estudios centrados en las implicaciones que tiene el hecho de incorporar los Fondos de Inversión Alternativa a una cartera. Los primeros estudios se centraron en las mejoras que implicaba la incorporación de un CTA a una cartera compuesta por fondos tradicionales. Después se utilizaron los índices de Hedge Funds que ofrecían las distintas bases de datos para estudiar el efecto que presentaban a una cartera. La medida de efectividad que tomaban la mayoría de estos estudios era la ratio de Sharpe. Indagaban cuánto mejoraba esta ratio al incorporar un Fondo de Inversión Alternativa. Schneeweis y Spurgin (1998) demostraron que se pueden obtener carteras compuestas por fondos de inversión tradicionales y de inversión alternativa con elevadas ratios de Sharpe pero con una rentabilidad esperada igual a cero. Los autores mostraron así la necesidad que existía de obtener nuevas medidas de cálculo de la eficiencia, abriendo así una nueva vía de investigación.

En base al artículo de Lintner (1983), y gracias a la mayor información ofrecida por parte de los gestores de Fondos de Inversión Alternativa, Chance (1994), McCarthy (1996) y Schneeweis (1998) pudieron estudiar los beneficios que suponía la incorporación de los fondos con futuros

64 Commodity Trading Advisors

gestionados o CTA a una cartera. El motivo principal era la baja correlación existente entre los CTA y los fondos tradicionales como consecuencia de los distintos estilos de gestión e inversión.

Las implicaciones de la incorporación de un CTA a una cartera condujeron a Schneeweis y Spurgin (1998) a maximizar la ratio de Sharpe a una cartera compuesta por fondos tradicionales y alternativos. Los resultados que obtuvieron fueron que, efectivamente, la incorporación de un Fondo de Inversión Alternativa a una cartera de fondos tradicionales mejora la ratio de Sharpe, aunque también encontraron que existía una combinación de fondos tradicionales y alternativos con elevada ratio de Sharpe pero esperanza de rentabilidad nula. Los autores definieron una ratio de Sharpe modificada específica para los Fondos de Inversión Alternativa. Después aparecieron los trabajos de Gupta, Kazemi y Schneeweis (2003) con el modelo Omega y López de Prado y Rodrigo (2004) con una modificación al modelo Omega llamado modelo López de Prado el cual permitía solucionar el problema planteado por Schneeweis y Spurgin (1998) a la hora de maximizar la ratio de Sharpe cuando se incorporan Fondos de Inversión Alternativa.

Goldman Sachs (1998) amplió la literatura sobre las implicaciones de incorporar un Fondo de Inversión Alternativa a una cartera. Concretamente estudió los beneficios potenciales de incorporar cuatro grandes grupos de estrategias, mercado neutral, gestión de eventos, arbitraje y largo - corto en acciones. El grupo de trabajo analizó la rentabilidad, el riesgo, la correlación y otras medidas de comportamiento de los Fondos de Inversión Alternativa para un período de cinco años. Los resultados que encontraron fueron:

• Las rentabilidades promedio de las estrategias largo y corto en acciones y la de arbitraje son parecidas a las alcanzadas por los índices S&P 500, FT/S&P Actuaries World Index y Lehman Aggregate Bond Index.

• Las cuatro estrategias presentan menor volatilidad y menor desviación de las rentabilidades negativas o downside desviation que los dos índices de acciones, S&P 500 y FT/S&P Actuaries World Index. Las estrategias mercado neutral y gestión de eventos muestran menor volatilidad que el índice Lehman Aggregate Bond Index. • Las ratios de Sharpe promedio obtenidas por las cuatro estrategias exceden las

alcanzadas por los índices.

• La incorporación de un Hedge Fund a una cartera permite reducir la volatilidad de la cartera sin reducir la esperanza de rentabilidad.

Por tanto, a parte de los CTA, las cuatro estrategias analizadas también permiten mejorar la relación media – varianza cuando son incorporadas a una cartera.

Hochman, Ramesh y Yago (1999) aplicaron un modelo multifactorial utilizando las estrategias de Hedge Funds y encontraron que todas ellas presentan bajas correlaciones con los demás activos financieros. Estos resultados muestran la capacidad de diversificación de inversiones alternativas.

La existencia de baja correlación con los activos financieros tradicionales también fue expuesta por Edwards y Lien (1999). Estudiaron los beneficios de diversificación que presentaban las inversiones alternativas. Para ello analizaron los fondos de la base de datos de MAR para el período 1982 a 1996. En base a estos resultados expusieron que la correlación entre los Fondos de Inversión Alternativa y las acciones se situaba entre el 0,31 y 0,71, mientras que la correlación de los fondos de futuros gestionados o CTA y las acciones era prácticamente cero. La correlación entre los Fondos de Inversión Alternativa y los fondos de futuros gestionados se mantenía generalmente baja, entre 0,2 y 0,4. Esta baja correlación les hizo pensar que, a pesar de que los fondos de futuros gestionados son considerados un tipo más de Fondo de Inversión Alternativa. En realidad se tratan de dos tipos de activos distintos. La correlación entre los Hedge Funds también fue tratada por Getmansky, Lo y Makarov (2004) quienes encontraron un grado alto de correlación entre los distintos tipos de fondos. Los autores sostienen que la causa de esta correlación es la falta de liquidez de los activos en los que invierten los fondos y los rendimientos suavizados que presentan.

Lamm y Ghaleb-Harter (2000) utilizaron también la clasificación de las estrategias con el objetivo de determinar cuál de ellas permitía mejorar la frontera eficiente así como el peso que deberían tener en la cartera. Los autores utilizaron la base de datos de Evaluation Associates, Inc. (EAI). Empezaron analizando la media y desviación de toda la muestra obteniendo una rentabilidad media anual del 16,5% y una desviación estándar anualizada de 3,5%, lo que les permitió indicar que todos los fondos en conjunto obtienen una ratio de Sharpe elevada. Las conclusiones a las que llegaron los autores fueron que:

• Existe una tendencia negativa, y estadísticamente significativa, en las rentabilidades a partir de la década de los años ochenta hacia delante.

• Las estrategias de valor relativo y gestión de eventos obtienen menores desviaciones estándar.

• Todos los fondos obtienen en conjunto mejores ratios de Sharpe que los fondos tradicionales.

• Al ser incorporados los Fondos de Inversión Alternativa a una cartera permiten mejorar la frontera eficiente.

• A pesar de tener en cuenta el sesgo de supervivencia del 5 o 6% en la rentabilidad de los fondos alternativos, desde el punto de vista de la relación rentabilidad - riesgo, los Hedge Funds son superiores a cualquier combinación compuesta por activos tradicionales.

Más adelante, Lamm y Ghaleb-Harter (2000) analizaron 230 Fondos de Inversión Alternativa durante el período 1994 a 1998. Con el objetivo de determinar qué impacto tenía el peso de los fondos a una cartera y la exposición al riesgo de mercado, medido por la beta, los autores crearon cuatro tipos distintos de carteras. La primera se trataba de una cartera en la que no existía restricción alguna, la segunda cartera la única limitación era que la beta de la cartera debía ser cero, en la tercera cartera estaba prohibido invertir más del 10% en un único fondo y en la cuarta cartera no se permitía invertir más del 10% en un único fondo y la beta de la cartera debía ser igual a cero. Las conclusiones a las que llegaron los autores fueron que a medida que aumentan las restricciones la rentabilidad ajustada al riesgo empeora lo que hace que la frontera eficiente se desplace hacia abajo.

Agarwal y Naik (2000) investigan el cambio en la rentabilidad ajustada al riesgo que aparece cuando se incorpora un Fondo de Inversión Alternativa a una cartera. En concreto estiman el grado de mejora que aparece cuando se incorpora este tipo de fondos a una cartera de gestión pasiva. La metodología empleada por los autores se basa en el estudio de la creación de varias carteras fruto de la combinación en varios porcentajes los fondos alternativos y las inversiones pasivas. La principal conclusión a la que llegaron fue que en un marco de media - varianza, cualquier cartera compuesta por Fondos de Inversión Alternativa y fondos tradicionales mejora la relación rentabilidad - riesgo que cualquier cartera compuesta por fondos tradicionales. Los

autores también encontraron que los Hedge Funds aportan mejores oportunidades de diversificación ya que presentan bajas correlaciones con los distintos índices.

Goldman Sachs (2000) ampliaron su estudio previo a un número mayor de estrategias, teniendo en cuenta el grado de apalancamiento y sin tener en cuenta ningún índice de referencia con el que comparar sus resultados. El objetivo de este estudio era el de ampliar su estudio previo y saber si eran aplicables las conclusiones obtenidas en el primer estudio a éste. La metodología empleada se basó en la creación de una cartera compuesta por el 10% en Fondos de Inversión Alternativa y el resto por planes de pensiones. La conclusión alcanzada fue que la correlación existente entre los Hedge Funds y los fondos tradicionales era menor que la de su primer estudio lo que para los autores era una evidencia de que los Fondos de Inversión Alternativa continuaban ofreciendo atractivas propiedades de diversificación, particularmente en momentos de mercado bajista.

De igual modo que ocurriera en los estudios de persistencia en los resultados, dependiendo de la base de datos utilizada, la calidad de los datos puede variar. En este aspecto hay que recordar los distintos sesgos presentes en las bases de datos. Por tanto, la rentabilidad estudiada dependerá de la base de datos que se utilice. Martellini y Ziemann (2005) realizaron un simple experimento para ilustrar la falta de robustez en la optimización de carteras. La revelación fue que en función del momento en que se realiza el estudio, el porcentaje destinado a acciones, bonos y fondos alternativos varía del 0% al 100%. Para los autores aparece la necesidad de utilizar otras medidas que permitan eliminar esta problemática. La solución que ofrecen es la de utilizar como medida de rentabilidad el promedio de rentabilidad a largo plazo y como medida de volatilidad la desviación estándar a largo plazo. En base a esta modificación los autores calcularon la volatilidad de la cartera compuesta por acciones, bonos y Hedge Funds y concluyeron que la combinación de los tres activos, en comparación a la combinación de acciones y bonos, no mejora la rentabilidad a corto plazo aunque si a largo plazo. Martellini, Vaissié y Ziemann (2005) mostraron que la incorporación de un Fondo de Inversión Alternativa a una cartera compuesta por acciones y bonos reduce la varianza y la curtósis, remarcando que a medida que los datos utilizados se obtiene de períodos más largos la robustez aumenta, con lo que concluyen que cuando se desea formar una cartera deberían utilizarse datos a largo plazo. Los autores también analizaron el impacto en la rentabilidad y en la asimetría con resultados menos significativos. Con lo que concluyeron diciendo que los Fondos de Inversión Alternativa

mantienen constante el nivel de volatilidad pero no el nivel de rentabilidad lo que demuestra que no existe persistencia en los resultados pero si en el riesgo.

En base a datos a largo plazo, Martellini y Ziemann (2005) crearon cinco carteras compuestas por bonos, acciones y un porcentaje de Fondos de Inversión Alternativa que iba del 0% al 35%. La medida de rentabilidad era la rentabilidad promedio de los últimos cinco años y la medida de riesgo el VaR condicional o shortfall. Obtuvieron fueron que a medida que aumentaba el porcentaje de Hedge Fund en la cartera, mayor era la reducción en el VaR condicional. Por ejemplo, si la cartera tiene el 25% en Hedge Funds el VaR condicional disminuye en un 7,82%. En la tabla siguiente se pueden observar sus resultados.

Tabla 3.4. Evolución del VaR condicional frente aumentos del porcentaje de Hedge Fund en la cartera.

Peso Hedge Fund en la

cartera ^{VaR condicional esperado}

Reducción en VaR condicional esperado 0% Hedge Fund 17.81% 0% 5% Hedge Fund 17.57% 1.36% 15% Hedge Fund 17.04% 4.36% 25% Hedge Fund 16.42% 7.82% 35% Hedge Fund 15.66% 12.09%

Fuente: Martellini y Ziemann (2005)

Para solucionar el problema del momento en que se realiza el estudio, Martellini y Ziemann (2005) recomiendan la utilización de rentabilidades promedio obtenidas para períodos largos de tiempo y como medida de riesgo el VaR condicional o Shortfall. Siguiendo las indicaciones de los autores, en la presente tesis se utilizará la rentabilidad lograda por los fondos a largo plazo y una de las medidas de riesgo tomada será el VaR condicional o Shortfall.

Figura 3.13. Evolución de la literatura en el estudio sobre la incorporación de un Fondo de Inversión Alternativa a una cartera

EVALUACIÓN DE LOS RESULTADOS

Persistencia en los resultados

Impacto de los fondos en una cartera

Benchmarking Riesgos de invertir en

Hedge Funds Impacto CTA en la cartera 1983 – Lintner 1994 – Chance 1996 – McCarthy et al. 1996 - Schneeweis 1999 – Schneeweis y Spurgin 2003 – Kazemi, Schneeweis y Gupta Introducción de indicadores de persistencia de resultados 1998 - Goldman Sachs

1998 – Yago, Ramesh y Hochmann 1999 – Lamm y Ghaleb-Harter

1999 – Edwards y Liev 2000 – Agarwal y Naik 2004 - Getmansky, Lo y Mranov

2005 – Martellini y Ziemann 2005 – Martellini, Vaissié y Ziemann Estudio de

varias estrategias

Introducción de estudio de rentabilidades a

largo plazo y VaR condicional

Fuente: Elaboración propia