Los Hedge Funds y los mercados eficientes

En la última década hemos visto un gran desarrollo tanto en activos gestionados como en número, de los fondos de inversión alternativa (hedge funds). Estimaciones recientes cifran entorno a los 500.000 millones de dólares los activos gestionados por los hedge funds.

Las características que diferencian los hedge funds de los fondos de inversión son las siguientes:

  • Se gestionan activamente: Buscan hacer una gestión activa rechazando las teorías tradicionales de la hipótesis del mercado eficiente y la teoría de cartera (el modelo CAPM).
  • Utilizan políticas de inversión flexibles como alto apalancamiento, uso de derivados, posiciones a corto y a largo, concentración de inversiones, invertir en empresas en quiebra, etc.
  • Tienen estructuras legales particulares.
  • Para que los fondos puedan invertir a largo plazo, tener posiciones ilíquidas y disminuir la necesidad de liquidez, imponen a sus inversores limitaciones a la entrada y salida y períodos de mantenimiento mínimo.
  • Cobran comisiones por gestión e incentivos.
  • Los gestores de los hedge funds son también socios.
  • Se caracterizan por una transparencia limitada y por dirigirse a grandes inversores.

Cómo se ha comentado, los hedge funds rechazan en su mayoría la hipótesis de los mercados eficientes (EMH). Dicha hipótesis, en su forma fuerte, establece que en un mercado la competencia entre los participantes lleva a una situación de equilibrio en la que el precio de mercado de una acción constituye una buena estimación de su valor fundamental. De esta forma, el precio refleja toda la información existente y es imposible obtener un rendimiento superior al mercado.

Sin embargo, a la vista de los recientes booms y crisis financieras, está claro que los inversores en ocasiones se dejan llevar por comportamientos psicológicos de optimismo, pesimismo o euforia que dan lugar a valoraciones irracionales de los activos financieros. Estos comportamientos duran en ocasiones años, como la burbuja tecnológica de finales de los 90 o el boom inmobiliario iniciado en la década pasada.

Los hedge funds tampoco apuestan por la eficiencia de los mercados, ya que creen que los mercados no valoran todos los activos correctamente y establecen estrategias para explotar estas imperfecciones a través de un acceso más rápido a la información, mejores análisis de oportunidades y mejores costes de transacción.

Mientras no seamos conscientes de que las decisiones económicas las toman humanos y no máquinas, y que estos siempre están influidos por factores psicológicos, no seremos capaces de prevenir y detectar burbujas como la vivida.

Y mientras los hedge funds seguirán batiendo al mercado.

El desarrollo de las titulizaciones

En el pasado, un problema con los préstamos hipotecarios era que no se podían negociar en ningún mercado. De esta forma, los préstamos se originaban y mantenían en los bancos con las siguientes consecuencias:

  • El riesgo se concentraba en la industria bancaria que no podía cubrir o transmitir el riesgo.
  • Esto limitaba la cantidad de capital dispuesta a financiar los préstamos.

Para resolver estas cuestiones, se crearon las MBSs (mortgage-backed securiteis), desarrolladas ampliamente por Salomon Brothers al principio de los años 80. Las MBSs son titulizaciones que se pueden negociar y representan agrupaciones (pools) de préstamos hipotecarios.

Para ello se crea una entidad legal llamada SPV (special-purpose vehicle) que compra las agrupaciones de préstamos a la entidad originadora (banco) y emite títulos negociables respaldados por los activos inmobiliarios que son posteriormente adquiridos por los inversores.

El crecimiento de las titulizaciones fue alimentada por la desintermediación de los bancos como proveedores de capital. A través de las titulizaciones, los bancos consiguieron eliminar tanto los préstamos hipotecarios como sus obligaciones asociadas de sus balances. Esto permitía que los bancos tuviesen menos requerimientos de capital (esquivando las regulaciones bancarias) y pudieran aumentar su apalancamiento y dispersar su riesgo.

Una vez creada la estructura y vendidos los títulos a los inversores, los flujos de caja de los activos (que vienen del pago último de las hipotecas) menos los costes de servicio pasan a través del vehículo SPV para remunerar a los inversores.

Dependiendo de cómo se estructuren los títulos en el vehículo SPV, tenemos dos tipos de titulizaciones:

  • Cuando sólo hay una clase de activos y todos los inversores reciben los mismos flujos de caja proporcionales, tenemos una estructura pass-through.
  • Cuando en el SPV hay diferentes tipos de activos, estos son llamados tramos.

Sin embargo, la crisis financiera que empezó en el año 2007 ha demostrado que se cometieron varios errores en el proceso de titulizaciones:

  • Se creó un problema de riesgo moral ya que el hecho de que los bancos pudieran titulizar sus préstamos hipotecarios sacándolos de sus balances, fomentó que no se asegurara la calidad de los préstamos potenciando las hipotecas subprime.
  • Surgió un problema de selección adversa, ya que los bancos preferían titulizar préstamos con muy poca información crediticia de los hipotecados.
  • Las complejas estructuras de titulizaciones obtuvieron buenas calificaciones crediticias de las agencias de calificación, que no fueron diligentes en indagar en la calidad de las hipotecas que componían la compleja estructura.
  • Debido a la facilidad de las titulizaciones, el mercado hipotecario creció vertiginosamente hinchando los precios de la vivienda y provocando la mayor burbuja inmobiliaria de la historia.
  • Muchos bancos crearon vehículos de inversión estructurada que no eran más que bancos virtuales que compraban los préstamos hipotecarios del mismo banco. De esta forma, el riesgo continuaba en el banco. Cuando estos vehículos no pudieron vender sus títulos, el propio banco tuvo que reabsorber los activos hipotecarios en sus balances, incrementando sus necesidades de capital.

Por lo tanto, una vez más se ha visto que el modelo de originar y distribuir es útil para la gestión de riesgos cuando cada parte es diligente cumpliendo sus obligaciones y sobre todo cuando el riesgo se distribuye de verdad no acumulándose en un mismo sector cuyos protagonistas tiene múltiples vínculos.

Categorías de riesgos financieros

En este post continuaremos hablando del leitmotiv de este blog, el riesgo financiero. En los últimos años hemos visto grandes caídas en las bolsas, grandes fluctuaciones en los tipos de cambio y en los tipos de interés. Está claro que estás grandes variaciones en el valor de los activos han tenido gran impacto en las cuentas de instituciones financieras, empresas y familias.

La pregunta es si estas fluctuaciones estaban dentro del rango estimado aplicando la teoría de la probabilidad o si estaban fuera del alcance de nuestra predicción. Para responder a esta pregunta vamos a examinar las diferentes categorías de riesgos financieros existentes que mostramos a continuación:

  • Known Knowns: En esta categoría estarían los riesgos correctamente identificados y medidos. Este tipo de riesgos pueden ocurrir debido a una mala suerte o acontecimientos inesperados.                                                                     Por ejemplo, si en la estimación de las rentabilidades de una acción tenemos un VAR (value at risk) de 15% con un 99% de nivel de confianza y sufrimos unas pérdidas del 17% estaría dentro de lo estimado. Sin embargo, si tuviéramos bastantes veces pérdidas del 17% significaría que nuestro modelo está fallando y consecuentemente nuestro sistema de gestión de riesgos.
  • Known Unknowns: En esta categoría entran los riesgos que son conocidos pero no han sido correctamente identificados o medidos. Serían los riesgos del modelo debidos a que se pueden haber ignorado importantes factores de riesgo, pueden haberse estimado mal las distribuciones del modelo como las volatilidades y las varianzas o la exposición a los factores de riesgo puede haberse calibrado mal.                                                                                                              Por ejemplo, en los origines de la actual crisis financiera vimos como grandes bancos y aseguradoras habían tomado grandes posiciones en hipotecas titulizadas calificadas como triple A por las agencias de calificación. En este caso, los gestores de riesgo de las instituciones financieras no estimaron correctamente la posibilidad de una bajada del precio de la vivienda y confiaron demasiado en las agencias de calificación. Es un claro ejemplo de un known unknowns. Otro ejemplo de esta categoría sería el riesgo de liquidez. Muchos modelos asumen que las posiciones en el mercado pueden ser liquidadas con facilidad. Sin embargo, cuando el tamaño de las posiciones es elevado es muy probable que si tiene que ser liquidado, sea con bastantes pérdidas.
  • Unknown Unknowns: En esta categoría estarían los riesgos muy difíciles de medir y que en ocasiones están fuera de nuestro alcance. Por ejemplo en esta categoría estarían los riesgos regulatorios como la prohibición de las posiciones cortas o los cambios estructurales en los mercados financieros provocados por la regulación.                                                                                                           También encontraríamos en esta categoría el riesgo de la contraparte, ya que no es suficiente con conocer tu contraparte sino también la contraparte de tu contraparte. Se vio en el caso de Lehman Brothers que era imposible a priori estimar las consecuencias de su quiebra, ya que era necesario conocer todas las relaciones entre las instituciones financieras, lo que no está al alcance de ninguna institución financiera.

Por lo tanto, como se ha visto hay diferentes categorías de riesgos. Algunos riesgos ya están contemplados y se supone que estamos preparados para ellos. Otros, que son conocidos, es necesario mejorar nuestros modelos y poder identificarlos bien para poder tratarlos.

Por último, están los riesgos sistémicos que se escapan a los agentes y no es posible identificarlos y medirlos. Para estos, es necesario que los bancos centrales y los gobiernos actúen para poder mitigarlos. Está claro que la Reserva Federal no olvidará lo que supuso dejar caer a Lehman Brothers. Todos aprendimos ahí lo que era un Unknown risk.

Subprime, titulizaciones y correlación entre los defaults

En los años previos a la crisis financiera, hemos visto un enorme desarrollo de las titulizaciones estructuradas que consistían en la agrupación de un conjunto de activos (pooling) y la priorización de la estructura de activos (tranching).

Por ejemplo, las CDO (Collaterized Debt Obligation) son intereses titulizados en fondos de activos (colateral que puede ser un préstamo o un bono). El inversor que compra un CDO, soporta el riesgo de crédito del colateral. En la estructura del CDO hay diferentes tramos de títulos, ofreciendo a los inversores diferentes vencimientos y riesgos de crédito. Estos tramos son clasificados como Senior, Mezzanine y Equity de acuerdo con la diferente exposición al riesgo de crédito. Si existiera alguna insolvencia en el calendario de pagos, la deuda Senior tiene preferencia sobre el resto de tramos.

La capacidad del gestor del CDO para pagar los intereses de los tramos y devolver los principales en el vencimiento depende de las características de los activos subyacentes (colateral).

La mayor parte de las CDO emitidas en la última década tienen hipotecas subprime titulizadas como colateral.

Por ejemplo, consideramos dos titulizaciones idénticas llamadas bonos con la misma probabilidad de default y que pagan 0 si hay default y 1 en cualquier otro caso. Estructuramos los dos bonos en un portfolio con dos tramos, uno senior y otro junior (pooling and tranching). El tramo junior dará 1 sólo si ningún bono entra en default y 0 si cualquier bono entra en default. El tramo senior dará 0 sólo si ambos bonos entran en default. Está claro que para saber los flujos esperados de los tramos necesitamos saber la probabilidad de que los dos bonos entren en default que depende de su correlación.

Y lo curioso es que si los default de los dos bonos no están correlacionados, el tramo senior tendrá menos probabilidad de default que cualquiera de los dos bonos. Por ejemplo, si los dos bonos tienen una probabilidad de default del 10% y los defaults no están correlacionados, el tramo senior tendrá un 1% de probabilidad de default.

Por lo tanto, un aspecto central de las finanzas estructuradas es que usando un elevado número de titulizaciones en la agrupación de activos, una proporción mayor de los tramos tendrá un rating mayor que el rating medio de los colaterales.

Pero esta suposición se basa en que los defaults de los colaterales no están correlacionados. Si en el caso que hemos visto los default de los dos bonos estuvieran perfectamente correlacionados, el tramo senior heredaría el riesgo de los colaterales y no habría mejora.

En los años previos a la crisis financiera, se emitieron gran cantidad de productos que contenían titulizaciones de hipotecas de clientes de elevado riesgo y cuyos tramos senior se vendieron como libres de riesgo a gran cantidad de instituciones de inversión.

Sin embargo, se ha demostrado analíticamente y en simulaciones que las probabilidades de default dependen de un factor de riesgo común como los precios de la vivienda. Una caída del precio de la vivienda puede provocar un incremento en los default de hipotecas que se suponían que no estaban correlacionadas destruyendo las hipótesis en las que se basaban los productos estructurados.

Lo que ya estaba demostrado analíticamente se demostró en la práctica en el año 2008. Multitud de hipotecas entraron en default a la vez, provocando que los tramos senior previamente calificados por las Agencias de Rating como AAA vieran sus rating disminuidos a bono basura, provocando enormes pérdidas en todos los inversores que habían invertido en estos productos y desencadenando una de las mayores crisis financieras recientes.

Por lo tanto, es necesario revisar y tener mucho cuidado con las hipótesis que utiliza la ingeniería financiera para crear productos que diversifiquen y transfieran el riesgo y no caer en falsas ilusiones de disminución del riesgo.

Los Hedge Funds y la distribución normal

Como hemos comentado en algún post, la distribución normal es comúnmente utilizada para modelar la distribución de los rendimientos de una inversión. Adoptar esta distribución simplifica enormemente la gestión de riesgos ya que se utiliza la varianza de la distribución como medida de volatilidad.

Sin embargo, en determinados fondos como Hedge Funds no es posible asumir esta normalidad ya que las distribuciones presentan dos características conocidas como asimetría (skewness) y Kurtosis.  

  • Asimetría (skewness): Es una medida de la asimetría de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria. Si es negativa implica que la cola izquierda de la distribución es más larga que la derecha. Si es positiva implica que la cola derecha de la distribución es más larga que la izquierda. En una distribución con esta característica es muy probable tener ganancias, pero si hay alguna pérdida puede ser significativa. Las pérdidas tienen muy poca probabilidad pero gran impacto.
  • Kurtosis: Es una medida de la amplitud de las colas. Una kurtosis positiva mayor que 3 (kurtosis de una distribución normal) produce colas anchas con acumulaciones de probabilidad en los extremos superiores a la distribución normal.

 En ocasiones, cuando se están evaluando los rendimientos pasados de una inversión es muy difícil medir los sucesos con muy baja probabilidad y alto impacto. Esto da lugar a que se modele la distribución de los rendimientos pasados con la distribución normal utilizando la varianza y el VaR (Value at Risk) como medida de volatilidad provocando una falsa creencia de gestión del riesgo.

 Por ejemplo el fondo LCTM (Long Term Capital Management), fundado en 1994 por John Meriwether, antiguo vicepresidente y jefe de ventas de bonos en Salomon Brothers, adoptaba una estrategia long-short entre los bonos de deuda rusa y americana apostando porque la deuda rusa se revalorizaría y su precio convergería con la americana. Para ello utilizaron la distribución normal para modelar los rendimientos esperados, menospreciando la probabilidad de una gran perdida  de valor en el precio de los activos. Cuando en el año 1998 el bono ruso y los mercados bursátiles se colapsaron como resultado del temor de los inversores a una devaluación del rublo, el fondo tuvo grandes pérdidas y posteriormente tuvo que ser rescatado.

 Por lo tanto, es necesario adaptar las clásicas medidas de VaR y volatilidad-varianza a las particularidades de determinados productos de inversión que se modelan mejor con distribuciones con asimetría (skewness) negativa y kurtosis positiva.

Ejemplos de Skewness

 

Ejemplos de Kurtosis

Facebook y la valoración de empresas de Internet

Una de las noticias más comentadas de este 2012 ha sido la planeada salida a Bolsa de la red social Facebook. Como sugieren algunos medios, Facebook quiere enamorar a Wall Street con su encanto social.

La compañía ha presentado su folleto de salida a Bolsa a la SEC, el regulador del mercado bursátil americano, sin especificar la cantidad de títulos que colocará ni la horquilla de precios. La compañía quiere captar 3.800 millones de euros con la operación, el doble de la financiación obtenida en su día por Google.

Facebook informó que en 2011 obtuvo un beneficio neto de 760 millones de euros, un 65% más que el año anterior, y que logró unos ingresos de 2.800 millones de euros (3.711 millones de dólares). Los analistas estiman que la compañía obtendrá durante el presente ejercicio una mejora de sus ingresos que cuantifican entre 6.500 y 6.900 millones de dólares.
Se estima que Facebook podría superar los más de 60.000 millones de euros de capitalización bursátil de Telefónica lo que se correspodería con un PER (mide la relación entre la capitalización de la sociedad y sus beneficios) de 80, de acuerdo a las previsiones. El PER tan elevado denota las grandes expectativas de crecimiento que los inversores depositan sobre la firma y que contrasta con el de las empresas del sector como Google, cuyo PER en 2011 se situó en 19,5, el de Apple, en 13 y el de Microsoft, en 11.

La pregunta que surge es si está siendo bien valorada Facebook y si la inversión supone un riesgo.

De la lección aprendida en la burbuja tecnológica de finales de los 90, la valoración de las empresas de Internet es una tarea compleja ya que es muy dificil estimar los flujos de caja de las empresas tecnológicas por estar en un mercado tan rápido, cambiante y en constante adaptación.

En el caso de Facebook, se une el hecho de que la salida a bolsa se produce cuando la empresa ya ha alcanzado un nivel considerable de madurez. Por lo tanto, los incrementos de ingresos en los que se ha basado la valoración son demasiado optimistas. Es más, en caso de aparecer un competidor o producirse un cambio de tendencia en el uso de las redes sociales, incluso podrían disminuir los ingresos.

También es necesario mencionar que este tipo de compañías cuentan con elevados activos intanblibles, los cuáles serían difíciles de liquidar en caso de ser necesario. En caso de que la empresa entrara en concurso de acreedores, ¿Que bienes se podrían liquidar para pagar a los acreedores?Todo ello hace que el riesgo de la inversión suponga una elevada tasa de descuento para los accionistas, que debería producir una valoración más realista. Los inversores deberían preguntarse si dos compañías como Telefónica y Facebook están igual de cubiertas frente a posibles riesgos para tener la misma capitalización.

Y como suele suceder en estos casos, hay muchos interersados en que la operación sea un éxito y los precios sean elavados. Entre ellos están los inversores que han apostado en los últimos años por la empresa como Accel Partners, Greylock, Meritech Capital o Peter Thie y las entidades colocadoras como Morgan Stanley que se repartirían elevadas comisiones.

El tiempo dirá si estamos ante otra exitosa salida a bolsa impulsada por medios interesados que provocará que miles de inversores paguen un sobreprecio por las acciones. De momento, más de un gestor de fondos de inversión ha comentado que apostará por bajadas de precios.

El carry trade y el negocio de la banca

Tradicionalmente, el negocio de la banca ha consistido en obtener recursos de la economía, principalmente depósitos, para poder financiar las actividades productivas dentro de un país.

Con el estallido de la crisis financiera mundial y la crisis inmobiliaria en España, gran parte de las entidades financieras españolas se han quedado en sus balances activos inmobiliarios cuyo valor de mercado está muy por debajo de su valor contable. Todo ello ha provocado una crisis de confianza en el sector financiero que ha cortado la financiación mayorista existente, el mercado interbancario.

Para ayudar a la banca a financiarse, desde los comienzos de la crisis financiera el Banco Central Europeo presta a la banca dinero al tipo de interés 1-1.25% a cambio de un colateral (activo que tienen los bancos en sus balances) que tiene una calidad crediticia mínima. De esta forma, los bancos puedan comprar deuda pública por ejemplo de España a una rentabilidad mayor del 5%. Esta técnica se conoce como “carry trade bancario” y ha permitido a los bancos ampliar su margen de intereses, mejorando su cuenta de resultados.

Pero esta técnica impide que los bancos desempeñen su función económica, acudiendo al mercado interbancario para financiarse y concediendo crédito a la economía para permitir que particulares y empresas inviertan.

Ahora bien, estas inyecciones de liquidez las hizo el BCE en 2009 con el objetivo de que la banca fuera saneando sus balances restableciendo la confianza y la banca disminuyera su dependencia del BCE.

¿Qué ha pasado hasta ahora?

Pues no sólo que la banca española no ha saneado sus balances para aumentar la transparencia y mejorar la confianza en el sistema, sino que la compra de deuda pública no ha cesado y las entidades financieras españolas acumulan gran cantidad de ésta en sus balances fruto del “carry trade bancario”.

Por lo tanto, esto ha provocado que la banca pase a tener un nuevo riesgo de crédito en sus balances debido a la actual crisis de deuda pública, sin haber resuelto los anteriores riesgos.

¿La solución?

La difícil solución pasaría porque la banca reflejara el auténtico valor de sus activos inmobiliarios asumiendo pérdidas y se recapitalizara posteriormente para poder empezar a reactivar el crédito a los particulares y empresas.

Mientras, el estado debería iría reduciendo su déficit, recurriendo en ocasiones al BCE para apoyar sus emisiones de deuda.

Con esta estrategia, que necesita del apoyo del BCE, se iría restableciendo la confianza, permitiendo disminuir la prima pagada por la deuda pública a la vez que restableciendo el crédito en la economía.

¿La solución propuesta?

En la cumbre europea celebrada en Bruselas a principio de diciembre de 2011, el BCE ha definido nuevos préstamos al 1% a tres años a la banca. Los Gobiernos podrían verse tentados de forzar a los bancos a comprar sus bonos, realizando otra vez “carry trade”.

Esperemos que cunda la razón y todas las instituciones vuelvan a desempeñar su papel. El banco central actúe de garante último del sistema financiero, el estado no sustituya a las empresas y la banca financie la inversión productiva.