En la bibliografía mayormente aceptada se encuentran ciertos modelos que no están basados en los supuestos del CAPM y presentan un marco conceptual importante a considerar. Dichos
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modelos se han venido desarrollando en contraposición al CAPM, de este modo haremos una breve reseña de las características fundamentales de cada modelo como sus generalidades.
En el modelo de James y Koller (2000) para economías emergentes, se toma una tasa de descuento promedio de la industria, y el cálculo de los riesgos se basa incorporándolo a los flujos en base a escenarios ponderados con su probabilidad de ocurrencia. Entonces se toma una matriz de escenarios y variables de influencia en los flujos de caja. A partir de los modelos macro se deben generar unos supuestos y escenarios para la compañía en particular. Este modelo se presta en gran medida a las subjetividades del analista, por lo que para la consideración de escenarios debería considerarse una investigación muy profunda para lograr mayor objetividad. Teniendo en cuenta lo anterior, se piensa que los modelos “logit” podrían dar una mejor visión de las probabilidades de ocurrencia.
Un segundo modelo es el de Erb-Harvey-Viskanta (1995) que se basa la compensación del riesgo en la calificación crediticia. Este riesgo crediticio se considera como una aproximación a el riesgo político. De acuerdo con los autores, usar la calificación de riesgo nos da una visión futura del riesgo, en vez de estimadores históricos. Una ventaja del uso de estas calificaciones crediticias es que son publicadas para países que no cuentan con mercados bursátiles, impidiendo el uso del CAPM y sus respectivas modificaciones. Sin embargo Esta aproximación es bastante cuestionable, dado que este solo considera el riesgo crediticio y no otros tipos de riesgo, como por ejemplo el cambiario. Su investigación se radica en el estudio de 135 países y calculan la tasa requerida para el capital propio para estos. Por tanto, esta tasa será la exigida para el promedio de proyectos en un país, y no en un proyecto en específico.
Por otro lado, los modelos que por razones estadísticas y estructurales se escogieron para la estimación de la tasa de descuento, se explicaran con un poco más de rigurosidad, presentando su notación analítica y principales consideraciones conceptuales.
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1.9.4.1Modelo de Bodnar, Dumas y Marston (2002)
Los autores, simplemente formulan un modelo que se encuentra entre las dos hipótesis fundamentales de los dos últimos modelos. Es decir, el mercado emergente no es ni completamente integrado ni completamente segmentado. Esta última es una noción que se acerca más a la vida real, por lo que es más concordante con la evidencia empírica. Los autores entonces desarrollaron un modelo multifactorial hibrido:
[ ] ⁄ [ ] ⁄ [ ]
Donde,
[ ] El Valor esperado de exceso de retorno de la compañía.
⁄ Estimador de volatilidad con respecto al resto del mundo. ⁄ Estimador de volatilidad con respecto a la economía local.
Entonces el valor esperado de exceso de retorno debe ser explicado por los excesos de retorno tanto del mercado mundial como del mercado local. Para este modelo el estimador de cada activo es medido vis-a-vis un índice mundial, como en el G-CAPM, pero también se estima un segundo para para la prima de riesgo del país local. Entonces en el modelo aparecerá una exposición multidimensional. Se podría afirmar que la validez de este modelo entonces estará dado por la significancia estadística de los estimadores. Así como refutara o aprobara la hipótesis anteriormente mencionada, acerca de la segmentación de mercados.
1.9.4.2Modelo D-CAPM Estrada (2002)
El autor cuestiona que la varianza de los retornos sea una buena medida del riesgo, lo que supone que la distribución de dichos retornos tiene que ser simétrica y cumpla con normalidad. Esto último, como sea, no se cumple en la evidencia empírica. En este sentido, la semivarianza es una medida más plausible de riesgo, es decir el agente no basa su comportamiento de equilibrio en media - varianza sino tiene un comportamiento de media – semivarianza. Por tanto, es más útil
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el uso de la semivarianza cuando la distribución de los retornos en cuestión es asimétrica, además igual de útil cuando la distribución es simétrica.
El autor demuestra como supuestos simples, que están implícitos en los métodos de valoración tradicional, son violados en el contexto de los mercados emergentes y prueba como este asunto puede ser solucionado (Moritz, 2010)
En términos intuitivos, es más que obvio que un inversionista no le disgusta la volatilidad en sí, el agente solo le disgusta la volatilidad negativa. Es decir, los inversionistas no acortan su posición cuando la acción muestra variaciones grandes por encima de la media. El agente solo acortara su posición, si la acción presenta saltos significativos por debajo de la media. Lo anterior, se considera más intuitivo, para esta editorial. Esta teoría, evidentemente es consistente con los hallazgos de las finanzas conductuales, específicamente con la teoría de prospectos propuesta por Kahneman y Tversky (1979) que trata de la función de utilidad en forma de S.
Ahora bien, para el desarrollo de un comportamiento de media semivarianza, la utilidad del agente estará dada por:
Donde,
La semidesviacion del activo i estará entonces determinada por:
√ { [ ] }
La cosemivarianza por ende será:
{ [ ] [ ]}
Como este valor no tiene una escala de dependencia es necesario entonces dividirlo por las semidesviaciones, para de este modo obtener la correlación a la baja.
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{ [ ] [ ]}
√ { [ ] } { [ ] }
A partir de esta última formulación de la correlación a la baja, es muy simple determinar el estimador de la regresión o riesgo sistémico, atribuible al activo i.
{ [ ] [ ]}
{ [ ] }
El autor inductivamente llega a articular el modelo en forma del CAPM, de la siguiente forma:
En suma final, el modelo es una modificación del del CAPM por el , asi simplemente se tendra un mejor estimador del riesgo sistémico para el modelo de retorno del activo i.
Por otro lado, el D-CAPM solo es superior cuando la distribución de los retornos es asimétrica, de este modo el MSB (Comportamiento de Media Semivarianza) no es aplicable para la diversificación de portafolio, dado que presenta inconsistencias ante retornos perfectamente correlacionados, negativamente correlacionados o no correlacionados, es decir, correlación 1, -1 y 0. (Cheremushkin, 2009)
El autor en su investigación también observa que el “Downside” beta es superior al beta del
CAPM, en términos explicativos el D-Beta tiene más poder explicativo (R2). Esta superioridad explicativa es sustentada por el autor, en que los mercados pueden estar más integrados por debajo de la media que por encima, este hecho lo atribuye al efecto contagio algo que sugiere la extensa evidencia empírica en la editorial. La evidencia también muestra que en los mercados emergentes el coeficiente es más sensible, para finalizar el autor afirma que “esta diferencia es simplemente muy grande para que sea ignorada por los que ejercen, o por lo menos para tomarla a la ligera”.(Estrada, 2002).
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