Análisis BIVA T2E40 con Ignacio Saralegui de VANGUARD

Salvador Leal (0:00)

Esto es Análisis BIVA.

Un repaso breve de los acontecimientos que afectaron los mercados financieros en la semana que termina y un vistazo a lo que viene en la semana que comienza. Análisis BIVA. ¿Qué tal? Bienvenidas, bienvenidos. Mi nombre es Salvador Leal y les doy la bienvenida al podcast semanal de la Bolsa Institucional de Valores, Análisis BIVA. El día de hoy nos acompaña Ignacio Saralegui. Él es estratega de inversiones senior para América Latina de Vanguard.

Muchas gracias, Ignacio, por estar con nosotros en este Análisis BIVA.

Ignacio Saralegui (0:30)

Muchas gracias, Salvador, por la invitación y el espacio.

Salvador Leal (0:36)

En esta ocasión nos gustaría platicar justamente un poco acerca de cómo tomar las diferentes variables económicas para traducirlas en decisiones de inversión concretas. Como sabemos, los entornos económicos van evolucionando con el tiempo. Muchas veces cambian de un momento a otro. Y la verdad es que los fundamentos como tasas de interés, como inflación, como las mismas ganancias que se dan, van fluctuando de igual manera y hacen que los rendimientos esperados de los activos pues varíen. Cómo tomamos estas variables económicas, ¿Ignacio? Y las traducimos en decisiones de inversión mucho más concretas.

Ignacio Saralegui (1:13)

Sí, excelente pregunta, Salvador. Es algo que nos enfocamos mucho en Vanguard y pasamos mucho tiempo asesorando a nuestros clientes en cómo digerir toda la información económica que tenemos a nuestra disposición, que digerimos, que escuchamos, que vemos a veces y realmente traducirlas en decisiones de inversión concretas que como inversores nos puedan ayudar a posicionarnos y eventualmente conseguir los rendimientos esperados. En Vanguard estamos utilizando una técnica innovadora de agrupación, de aprendizaje automático para clasificar la gama completa de escenarios de mercados y económicos. Podemos pensar en cinco estados. Un estado de recesión, recuperación, expansión, desaceleración y último un escenario de inflación alta. En su mayor parte, como podrán identificar, estos son estados que se asemejan a los ciclos económicos que ya hemos experimentado durante nuestra historia. Entonces, una manera de tratar de ver cómo podemos ir manejando los diferentes estados de la economía y de los mercados y así posicionar nuestra cartera de inversión. Para ello, inversores que sí desean asumir cierto riesgo en términos de incertidumbre en torno a un modelo estadístico, tener de cierta manera una herramienta cuantitativa, como bien decís, para ayudar a la decisión. Una asignación dinámica basada en el mercado de la economía puede ser un enfoque, una vía muy adecuada para ese tipo de inversor. En algunos casos existe una relación sistemática entre los rendimientos esperados a 10 años y las condiciones iniciales de la economía. Nosotros creemos que es la relación precio-beneficio para las acciones o la renta variable y el nivel de tasas de interés si nos enfocamos en la parte de renta fija. Pero, sin embargo, estas métricas no son los únicos predictores de rendimientos a futuro para ambas renta variable y renta fija. También influyen otras variables macroeconómicas de mercado, como la inflación, el crecimiento económico y la volatilidad de mercado.

Nuestro modelo de pronóstico de rendimientos a futuro para diferentes activos sigue este mismo principio y pronostica una distribución de variables centrales para reflejar la gama completa de posibilidades económicas que podrían surgir. Luego, lo que hace el modelo es traduce estas variables económicas y asigna las distribuciones de rendimiento de los activos. En otras palabras, hace una atribución de factores económicos y cómo afectan esos factores económicos, la inflación, el preso, el petróleo, a los diferentes rendimientos de renta variable o de renta fija. Para este análisis usamos una técnica de aprendizaje automático que en inglés se llama K-means clustering, donde efectivamente lo que hace es sistemáticamente agrupa 10 simulaciones en un pequeño número de estados económicos en estos cinco que definimos al principio de nuestra charla. Luego con eso extraemos las perspectivas de activo y aquí tenemos tres promedios que son clave para luego llegar a esa asignación de activos. Rendimientos separados, las volatilidades asociadas con esos rendimientos y luego las correlaciones. En cierto modo, cómo se hablan esos diferentes clases de activo entre sí y así asociamos esos tres niveles de información para cada activo en los diferentes estados de la economía. Finalmente implementamos nuestra metodología de asignación de activos, o sea, siendo el ACI de location ya concretamente la decisión de invertir, derivando en una cartera que toma en cuenta la transición a través de los diferentes estados económicos y sus correspondientes rendimientos esperados. Entonces asociamos cierto nivel de rendimiento para diferentes clases de activo para cada una de estas cinco estados económicos, la recesión, recuperación, expansión, desaceleración e inflación alta. Si realmente queremos enfocarnos en qué tipo de variables económicas son críticas para tomar decisiones de inversión desde nuestros puntos de vista y para nuestros modelos esas variables son las tasas de interés, la inflación, el crecimiento económico, esta relación de precio-beneficio o price to earning, como le dicen en inglés, para las acciones, para renta variable y la volatilidad de los mercados. O sea, el riesgo que cada mercado trae en sí en cuanto a día a día, cómo la información fluye dentro de los mercados. Entonces, con estas estimaciones de rendimientos esperados para cada estado económico y las probabilidades de transición entre estado y estado, podemos calcular esta asignación óptima dada cierto nivel aversión al riesgo de un inversor, cuando el objetivo realmente es maximizar la utilidad de la riqueza al final del horizonte de inversión. Esto suena muy técnico, pero lo que quiere decir es que el modelo lo que optimiza es maximizar la utilidad del capital usando cierto nivel de horizonte de inversión. Y creemos que la ventaja de esta metodología es que se basa completamente en reglas y no es discrecional. La asignación de activo se presenta como un árbol de contingencia con una solución óptima diferente para cada estado futuro de la economía. Y para poner un poco de números y qué tipo de cartera o qué tipo de riesgo esperamos para cada una de estas cinco. Los ejemplos hipotéticos en cuanto al nivel de renta variable recomendado para dichas carteras en cada uno de estos estados económicos representan, por ejemplo, un nivel de 45% de renta variable en una etapa de recesión, 10% de renta variable o equities durante una expansión donde la economía se está expandiendo, 22% durante un período de desaceleración, 35% en recuperación y 27% con inflación alta. No quiere decir que esto es un número específico que va a ser apropiado para todos los inversores, pero es una manera de cierto modo guiar y tratar de contemplar la situación económica y la información económica que está pasando hoy en día y así posicionar una cartera que pueda sacar provecho de la situación económica.