La prima de riesgo que ofrece la renta variable es la más atractiva comparada con la de otros activos en el entorno actual (un 7% aproximadamente, frente al 3% de riesgo de crédito en ciertos activos de renta fija, el 1,2% de prima de riesgo de crédito en bonos con grado de inversión, entre el 0% y el 1% por el riesgo de iliquidez en estos bonos y prácticamente el 0% en la deuda pública alemana a 10 años). Los inversores lo saben y por eso quieren invertir en el activo, pero buscan la rentabilidad que puede ofrecer la bolsa con una menor volatilidad.
En el mercado existen una serie de estrategias encaminadas a conseguir este objetivo, tratando de capturar la prima de riesgo bursátil pero limitar el riesgo de caída, teniendo por ejemplo en cuenta que el riesgo de perder capital es más alto en horizontes de entre uno y tres años. Son estrategias de baja volatilidad, desarrolladas normalmente para alcanzar los retornos de los benchmark bursátiles pero con un 30% menos de volatilidad.
Sin embargo, esas estrategias utilizan métodos como elegir compañías entre aquellas menos volátiles del mercado, usar modelos de riesgo para conseguir una varianza mínima u objetivizar una beta predefinida o nivel de volatilidad que no han dado los resultados esperados. Se basan en la monitorización directa y una fe ciega en herramientas cuantitativas que han ofrecido resultados parciales (ofrecieron algo de protección en las caídas de 2008, del 34% frente al 44% en el índice de baja volatilidad).
Presentan dificultades, por ejemplo, para igualar las rentabilidades de su benchmark en fases alcistas de mercado. Otros inconvenientes es que se centran en el 20% de las acciones menos volátiles del mercado, lo que les lleva a excluir un 80% del universo; tienden a mostrar un gran sesgo sectorial y por países, lo que les lleva a una falta de diversificación; y además están construidas sobre una visión de riesgo basado en el pasado, sin incluir una visión que mire hacia delante.
Ante esos inconvenientes y unos resultados no satisfactorios, Groupama AM tiene su propia estrategia interna de baja volatilidad en bolsa, que explicó recientemente en Madrid Pierre-Alexis Dumont, director de Gestión Renta Variable.
Sus objetivos son cuatro: reducir el riesgo en caídas de mercados y participar en las subidas a través de una gestión dinámica de la beta; reducir la volatilidad global de la cartera a través de un enfoque centrado en el riesgo; usar coberturas para minimizar el riesgo de pérdidas significativas en stress de mercados –peferiblemente a través de derivados-; y limitar la ciclicidad de la rentabilidad a través de la diversificación de los motores de performance.
Para ello, utiliza un método de selección que, basado en un universo de 1.000 valores en renta variable europea, aplica en primer lugar un filtro cuantitativo (selección con análisis multirriesgo y aplicando descuento en situaciones de baja liquidez) que deja el universo reducido a 200 valores. Tras ese primer filtro aplica un modelo interno de valoraciones, basado en la combinación de cuatro modelos de valoración –descuento de flujos de caja, comparables, fusiones y adquisiciones y ciclos-, para reducir la lista a 100 nombres. Como resultado de este modelo –y en función del peso de cada modelo- cada nombre cuenta con un precio objetivo que se usa como disciplina de gestión y como alerta para los gestores.
Finalmente se adopta una perspectiva cualitativa que selecciona los valores definitivos de la cartera (entre 50 y 80) asegurando la diversificación y cuidando la volatilidad, la liquidez y las convicciones.
Por Funds Society, Madrid