Índice

Introducción: la necesidad de contar con una política de distribución de activos.

Proceso de selección de activos financieros.

Combinando los activos financieros: construcción de la cartera.

Ajuste a las circunstancias y necesidades del inversor particular.

Búsqueda de los vehículos más adecuados para invertir.

Reajuste de la cartera y seguimiento.

Comité de Inversiones.

Nota inicial

El presente documento (White Paper) describe el proceso de inversión de Finanbest Inversiones Inteligentes AV, S.A, que es estable en el tiempo, ya que creemos que se trata del modelo financiero y matemático óptimo para maximizar la rentabilidad.

Sin embargo, los inputs que alimentan al modelo, como número de carteras, tipología de activos y su distribución, entre otros, son válidos solamente a la fecha de publicación del White Paper, ya que se revisan y actualizan de manera continuada, como parte del propio proceso de optimización.

Se publicarán White Papers actualizados de manera regular en la página web www.finanbest.com.

Introducción: la necesidad de contar con una política de distribución de activos

La selección estratégica de activos o asset allocation viene siendo considerada como la piedra angular de la gestión profesional de una cartera de activos financieros. Se trata de un concepto simple, la adecuada distribución de la cartera entre distintas clases de activos, por ejemplo, deuda pública, bonos corporativos, acciones, materias primas y otros. Cada uno sería considerado como una clase de activo diferenciada. Una correcta composición que se adecue a las necesidades y expectativas del inversor tiende a compensar a éste a largo plazo ofreciendo unos rendimientos ajustados a los riesgos que asume.

Décadas de análisis realizado desde diversos ámbitos académicos y profesionales sobre cuáles son los determinantes críticos en la evolución de una cartera han constatado la importancia capital de este factor, la política de distribución de activos o asset allocation, frente a otros como la selección de valores concretos o el intento de optimizar los momentos de compra o venta (market timing).

La literatura financiera ha producido innumerables estudios en la historia reciente (Brinson, Hood y Beebower (1986); Brinson, Singer y Beebower (1991); Ibbotson y Kaplan (2000) en los que se destaca la importancia de asset allocation como factor clave en la rentabilidad de una cartera. La evidencia empírica demuestra que el asset allocation aporta entre un 70% y un 90% del resultado final de una cartera, cifra muy superior a la aportación proveniente de la selección de activos subyacentes. Las conclusiones son claras: el asset allocation o la distribución de activos es la causa principal, por encima de la habilidad en la selección de valores del gestor o su capacidad real de poder anticipar movimientos del mercado.

Esta reflexión nos lleva a contemplar los siguientes aspectos:

1. Qué entendemos por clase de activo y cuáles debemos usar. Es esencial la

diversificación, junto con una adecuada comprensión de la naturaleza de cada una de las clases de activos a utilizar, esto es, su comportamiento en distintas condiciones económicas y las correlaciones existentes entre ellos. Por ejemplo, las acciones tienden a variar de precio en periodos anuales, con subidas y bajadas que pueden ser pronunciadas –teniendo así una consideración de activo arriesgado- si bien a largo plazo es una clase de activo que ha ofrecido ganancias por encima de la inflación. Por el contrario, la deuda pública de países desarrollados tiende a ofrecer retornos menores,

pero tradicionalmente ha ayudado a estabilizar las carteras por su descorrelación con los mercados de acciones. La correlación es un término estadístico que indica la fuerza y la dirección de la relación y proporcionalidad entre dos variables, en el caso que nos ocupa, entre dos clases de activos. Esto es, si por ejemplo, cuando sube el precio de las acciones, el de los activos de deuda pública baja.

2. Cómo se combinan entre si las distintas clases de activos que previamente hemos

seleccionado. En la década de los 50 comienza el desarrollo de la denominada Teoría Moderna de Carteras o MPT en su acrónimo anglosajón por la que Harry Markowitz recibiría el premio Nobel de Economía. Utilizando técnicas estadísticas como la media varianza daba respuesta al modo de combinar de forma eficiente distintos activos financieros. Con la creación de conceptos como frontera eficiente donde existan carteras que maximicen la rentabilidad esperada para cada nivel de riesgo comienza un camino que seguirá desarrollándose posteriormente con notables contribuciones como el modelo de valoración de activos financieros o CAPM propuesto por William Sharpe en la década de los 60. Hoy existen modelos más avanzados, como el propuesto por Black & Litterman y desarrollos posteriores que mejoran sensiblemente los tradicionales problemas asociados al modelo de Markowitz, y que permite asignaciones de activos más realistas.

3. De todas las combinaciones posibles hay que buscar aquella que se ajuste a las

circunstancias y necesidades del inversor particular. La evaluación mediante el cuestionario de idoneidad de factores subjetivos como la tolerancia al riesgo y de factores relativos a su capacidad de asumir riesgo nos permite aterrizar la combinación de activos más adecuada para cada perfil. Además, esta evaluación debe mantenerse actualizada al menos anualmente o incluso antes si las circunstancias personales del inversor han variado, lo que obliga a redefinir la cartera.

4. Buscar los vehículos adecuados para invertir. La utilización de fondos de inversión es

una manera eficiente de plasmar la distribución de activos propuesta a la vez que permite aprovechar las ventajas fiscales que estos instrumentos proporcionan a la persona física residente. La indexación permite en muchos casos tener exposición a las clases de activos elegidas con un coste muy razonable.

5. Reajuste de la cartera y seguimiento. Con el reajuste se pretende mantener las

proporciones de cada activo, que han variado como consecuencia del devenir de los mercados, asegurando que se mantiene el perfil de riesgo y la rentabilidad esperada con independencia de la evolución delas cotizaciones.

En las próximas páginas explicaremos más detalladamente estos puntos.

Proceso de selección de activos financieros

Concepto de clase de activo

La selección de las clases de activos financieros o asset class a utilizar es el primer paso en el proceso de creación de una cartera de inversión, ya que sobre ellos se realizará la selección estratégica de activos o asset allocation.

Los asset class han de cumplir con los siguientes requisitos:

Representatividad: Los activos a incluir deben ser suficientemente representativos de

aquellos mercados financieros que se pretenden incluir en una cartera global, con el objetivo de que proporcionen una diversificación adecuada y sean descriptivos de los mercados más grandes a nivel internacional por capitalización (market cap), incluyendo tanto la renta variable como la renta fija.

Índice de referencia: Es necesario que el activo financiero cuente con un índice de

referencia que sirva para analizar los principales datos sobre los que tomaremos decisiones en base a la metodología utilizada: su rentabilidad, volatilidad y correlación. Para ello, hemos seleccionado índices elaborados por entidades de referencia como Barclays, Merrill Lynch, Morgan Stanley, etc. Es importante que estos índices sean públicos, para cumplir con nuestra premisa de máxima transparencia y que puedan ser consultados por el público en general.

Suficiente histórico (track record) – Con el objetivo de tener criterios objetivos en cuanto

al comportamiento de los distintos activos necesitamos de un largo histórico que comprenda tanto periodos positivos como negativos. Con este objetivo, hemos seleccionado activos que tienen un histórico de datos de 18 años, desde 1999 (y descartado los que no los cumplían este amplio historial) de tal forma que en el análisis histórico se incluyen episodios de expansión, euforia, desaceleración, crisis y estallidos de burbujas.

Replicables: Deben ser replicables a través de los instrumentos financieros que van a

componer las carteras de inversión, esto es, fondos de inversión. No todos los activos financieros pueden ser replicados a través de fondos de inversión y es por ello por lo que algunos de los activos seleccionados inicialmente han tenido que ser desechados al no encontrar un vehículo que pudiera replicar su comportamiento de manera fiel y con un coste razonable.

Los activos financieros comprendidos dentro de una clase de activos serán homogéneos

y como consecuencia cada clase será excluyente no pudiendo coexistir u activo en dos

o más asset class. Así, por ejemplo, los bonos y las acciones estarán dentro de la

categoría renta fija y renta variable, respectivamente, excluyéndose productos como la

renta fija convertible que contiene elementos de los dos activos. Por otro lado, tampoco

se invertirá en productos mixtos o globales.

Las clases de activos deberán proveer diversificación. Cada asset class vendrá definida

por unos rasgos de rentabilidad y volatilidad específicos que permitan establecer

correlaciones que mejoren la eficiencia de las carteras propuestas.

Clases de activos seleccionadas

Tabla 1 – Clases de activo que deben formar parte de una cartera suficientemente diversificada

Clases de activo

Deuda Pública Corto Plazo

Deuda Pública Medio/Largo Plazo

Bonos Corporativos Investment Grade

Bonos Corporativos High Yield

Bonos de Países Emergentes

Renta Variable Países Desarrollados

Renta Variable Países Emergentes

1. Deuda Publica Corto Plazo: instrumentos de renta fija con vencimientos inferiores a tres año. Pueden incluir emisiones con cupones fijos, variables o instrumentos vinculados a inflación. Esta clase de activo provee estabilidad a la cartera reduciendo su volatilidad gracias a que históricamente tienden a moverse de manera distinta a los precios de las acciones. Esta relación no es perfecta y en ocasiones se rompe, en especial cuando las expectativas de inflación no han sido correctamente estimadas por los operadores de mercado.

2. Deuda Pública Medio/Largo Plazo: Instrumentos de naturaleza análoga a la anterior pero cuyo vencimiento está en el entorno de cinco a diez años.

3. Bonos corporativos: Instrumentos de renta fija emitidos por corporaciones europeas investment grade con vencimientos superiores al año. Además de las ventajas comentadas para la deuda pública como la estabilidad y baja correlación con las acciones, esta clase provee una rentabilidad adicional gracias a los diferenciales de rentabilidad (spreads) sobre instrumentos públicos que se establecen para compensar el riesgo extra asumido.

4. Bonos de alto rendimiento (High yield): Son instrumentos de renta fija emitidos por compañías con calificaciones crediticias (rating) bajos, normalmente por debajo de BB+. El movimiento de las primas por riesgo exigidas por los inversores (spreads) y el nivel de quiebras son dos factores que inciden en el precio de esta tipología de bonos. Su nivel de descorrelación con otros activos tradicionales favorece la disminución del riesgo de la cartera.

5. Bonos emitidos por países emergentes: Estos instrumentos de renta fija que están emitidos por gobiernos, agencias y compañías de países emergentes. Sólo contemplamos las emisiones denominadas en dólares o euros para evitar el riesgo divisa.

6. Renta variable de países desarrollados: Los mercados de renta variable proveen crecimiento a largo plazo además de ser una buena protección contra la inflación. Por el contrario, la variación en el precio y su vulnerabilidad a burbujas generan variaciones significativas de precio, en especial en el corto plazo.

7. Renta variable de países emergentes: Se trata de acciones de compañías que cotizan en mercados más pequeños pero que cada vez están desarrollándose más rápidamente, ofreciendo cada vez mejor liquidez y transparencia además de un potencial más elevado de revalorización. Frente a ello, su riesgo ha sido superior históricamente al de los mercados desarrollados.

No se trata de una relación cerrada y en un futuro próximo pensamos incluir nuevas clases que aporten diversificación siempre que se pueda contar con vehículos de inversión apropiados. De hecho, en los análisis previos hemos trabajado por un elenco de asset class más amplio pero que finalmente no han podido ser incorporados por falta de oferta de vehículos o replica adecuada.

En el proceso de selección de las categorías de activos elegidos no se han tenido en cuenta criterios geográficos de distribución en los mercados de renta variable. Los principales mercados OCDE, esto es EEUU, europeos y japoneses mantienen niveles de correlación que no justifican una segregación estructural.

Creación de índices de referencia

Una vez se han seleccionado las categorías de activos a incluir en las carteras, procedemos a definir el índice de referencia de cada clase de activo para realizar los análisis cuantitativos necesarios para definir las carteras modelo.

La exposición a divisas distintas a la divisa base del inversor (Euro en nuestro caso) genera un comportamiento diferencial en términos de volatilidad y rentabilidad de la cartera, denominado riesgo de tipo de cambio. En consecuencia, es necesario analizar cuál es la divisa adecuada en cada caso y el porcentaje de inversión recomendable.

Para ello hemos analizado el comportamiento de los índices tanto a nivel global como a nivel de la zona euro con el objetivo de conocer el impacto que tiene la evolución de la divisa en el comportamiento de los diferentes activos. Fruto de este análisis, se ha identificado que en los activos más conservadores como la renta fija, y con la excepción de la Renta Fija de alta rentabilidad (High Yield) y Renta Fija Emergente, la selección de un índice global (que incluye riesgo de tipo de cambio) aporta una mayor volatilidad sin generar una rentabilidad extra que justifique su incorporación en las carteras. Siendo conscientes de que, además, estos activos predominarán en las carteras más conservadoras, se ha decidido seleccionar en exclusiva activos denominados en euros para los activos más conservadores.

Tabla 2 – Comparación de la volatilidad de los activos financieros en base a la divisa de

denominación (desde 1999)

Activo Divisa Volatilidad Activo Divisa Volatilidad

Deuda Pública Corto Plazo Global Dólar 4,6% Deuda Pública Corto Plazo EMU Euro 1,2%

Deuda Pública Medio/Largo Plazo Global Dólar 6,6% Deuda Pública Medio/Largo Plazo Global EMU Euro 3,5%

Bonos Corporativos Investment Grade Global Dólar 5,1% Bonos Corporativos Investment Grade EMU Euro 2,5%

Bonos Corporativos High Yield Global Dólar 4,9% Bonos Corporativos High Yield UME Euro 6,3%

Bonos de Países Emergentes Global Dólar 6,5% Bonos de Países Emergentes Global Dólar 6,5%

Renta Variable Países Desarrollados Global Dólar 16,2% Renta Variable EMU Euro 21,7%

Renta Variable Países Emergentes Global Dólar 19,3% Renta Variable EEUU Dólar 19,4%

En sentido contrario, en los activos de renta variable, y a partir de los datos históricos analizados, se ha comprobado que utilizar índices globales con exposición a divisa disminuye la volatilidad total de la cartera gracias al efecto “descorrelación”.

Sobre la base de todo lo expuesto, los índices seleccionados han sido los siguientes:

Tabla 3 – Índices seleccionados para el análisis histórico

Índice Descripción

The BofA Merrill Lynch 1-3 Year Euro Government Index RF Pública UME CP

The BofA Merrill Lynch 5-7 Year Euro Government Index RF Pública UME LP

The BofA Merrill Lynch Euro Corporate Index RF Corporativa UME

The BofA Merrill Lynch Global High Yield Index RF Emergente Global

The BofA Merrill Lynch Emerging Markets External Debt Sovereign Index RF High Yield Global

MSCI World RV Global Desarrollados

MSCI Emerging Markets Index RV Emergentes

(*) Sólo existe riesgo de tipo de cambio en los últimos cuatro clases de activos

Gráfico1– Comportamiento histórico (1999) de los índices seleccionados

Combinando los activos financieros: construcción de la cartera

Teoría Moderna de carteras

La teoría de gestión de carteras nace en 1952 a partir de los estudios de los Premio Nobel Markovitz, Sharpe y Tobin (“Modern Portfolio Theory”). Sus investigaciones demuestran que es posible optimizar una cartera de inversión, esto es, lograr la mayor rentabilidad a partir de un determinado riesgo, mediante la combinación de activos con distintas correlaciones entre ellos.

Para encontrar las combinaciones de activos que maximicen la rentabilidad para un determinado nivel de riesgo se utiliza una optimización media varianza en la entran en juego como inputs del modelo tres elementos esenciales: rentabilidades, volatilidades y correlaciones, siendo este último factor el elemento clave a la hora de conseguir una disminución del riesgo.

Esta metodología de optimización de carteras se ha utilizado a lo largo de los años, pero ha sido objeto de críticas, entre otros motivos, por la utilización en exclusiva de datos históricos. Por esto y por la propia dinámica de los mercados financieros, esta metodología ha tenido que ser “mejorada” mediante diversos avances. Entre ellos, el propuesto por Fischer Black y Robert Litterman (1991-1992) que incorporan en el proceso de optimización de carteras una variable no utilizada hasta el momento: las perspectivas de rendimiento de los activos financieros y el grado de convicción sobre las mismas.

Modelo Black Litterman

La principal aportación de este modelo es la posibilidad de incorporar rentabilidades esperadas, así como el grado de convicción que se tiene sobre la consecución de las mismas. En concreto se ha utilizado una versión del modelo que incorpora asunciones de no normalidad (Meucci 2005).

Los modelos de optimización de carteras tradicionales intentan predecir una cartera óptima teniendo en cuenta únicamente la rentabilidad histórica. Esto puede condicionar enormemente la asignación de activos, dando prioridad a los activos que mejor se han comportado históricamente y por tanto dar mayor peso a unos activos que la simple observación directa puede señalar que están sobrevalorados.

Para entenderlo mejor, consideremos el ejemplo de los últimos años donde los bonos han ofrecido rentabilidades excepcionales con muy poco riesgo asociado. Intentar optimizar hoy exclusivamente con datos históricos nos obligaría a favorecer este tipo de instrumentos frente a otros activos, acciones por ejemplo. La razón de este comportamiento de los bonos, una drástica disminución de los tipos de interés, es ya imposible con los niveles actuales de TIRes (Tasa Interna de Retorno o TIR es la tasa de interés o rentabilidad que ofrece una inversión) y por tanto no es posible una repetición de fenómeno a corto plazo.

El modelo de Black Litterman consigue moderar este riesgo al incorporar en su modelo rentabilidades esperadas a distintos plazos y por tanto considerar situaciones como la del ejemplo anterior.

En nuestro proceso de asignación estratégica de activos contemplamos diversas tendencias que consideramos van a estar presentes en los próximos años y que se incorporan al modelo mediante el grado de convicción. Estas tendencias se han consensuado por un amplio equipo de economistas, financieros y académicos durante el proceso de definición de las carteras, mediante el análisis de datos macroeconómicos, estudios financieros y el resto de fuentes del mercado.

Este nivel de confianza o convicción sobre las expectativas de rentabilidad se cuantifica en un baremo entre el 0 y el 1, de menor a mayor nivel de confianza. Con este indicador se pondera el peso de la rentabilidad histórica frente a la esperada. Con un nivel de confianza 1, esto es, en el que la convicción sobre dicho rendimiento es del 100%, la mayor ponderación a la hora de optimizar la cartera corresponde a la rentabilidad esperada, mientras que con niveles de confianza 0, esto es, no existe convicción alguna respecto al nivel de rendimiento esperado, la mayor ponderación se realizará en base las rentabilidades históricas.

Otra de las ventajas del modelo, cuando hablamos de expectativas de rentabilidad en el medio y largo plazo, reside en que no es necesario incorporar una convicción sobre todos los activos.

Índice

Rentabilidad

Anualizada

Volatilida

The BofA Merrill Lynch 1-3 Year Euro Government Index 3,12% 1,24%

The BofA Merrill Lynch 5-7 Year Euro Government Index 5,30% 3,47%

The BofA Merrill Lynch Euro Corporate Index 4,96% 2,47%

The BofA Merrill Lynch Global High Yield Index 7,23% 4,95%

The BofA Merrill Lynch Emerging Markets External Debt Sovereign Index 9,12% 6,48%

MSCI World 1,46% 16,23%

MSCI Emerging Markets Index 3,76% 19,27%

En la práctica, un nivel de confianza cero se otorgará a aquellos activos sobre los que entendemos que su rentabilidad histórica es un buen predictor de la rentabilidad esperada a medio y largo plazo o que nuestra visión no difiere del consenso de mercado.

Para la puesta en marcha del modelo se utilizan perspectivas de rentabilidad a 36 meses. Ahora bien, en aquellos activos en los que se entienda que puede haber diferencias significantes entre la rentabilidad a 36 meses y la rentabilidad a 12 meses, se toma esta última como referencia.

Las expectativas de rentabilidad y su nivel de confianza se actualizan y, en su caso, se revisan, de forma periódica en los Comités de Inversión, consideradas siempre desde una perspectiva estratégica o de largo plazo, ya que, como se ha señalado, el modelo se basa en series históricas amplias.

En este punto, los especialistas del Comité de Inversión nos proveen de sus expectativas de comportamiento y evolución de las distintas clases de activos desde una perspectiva de medio y largo plazo así como del grado de convicción de esas expectativas.

Riesgo y correlación

Es importante recalcar que los estudios relativos al riesgo con datos históricos son muy útiles debido a que, a diferencia de las rentabilidades, la volatilidad histórica es un buen estimador de la volatilidad futura, por la demostrada reversión a la media, que se define como la tendencia estadística de los activos financieros a retornar a sus valores medios a largo plazo. Es decir, con cada sucesiva desviación de la media a largo plazo aumenta la probabilidad de que el siguiente movimiento sea para aproximarse a la media. Esto es, que a los periodos de rentabilidades más bajas en determinados mercados o sectores tienden a seguirles sistemáticamente periodos con rentabilidades más altas que compensan las pérdidas y viceversa.

Por lo tanto, y tomando un periodo de tiempo suficientemente representativo, podríamos afirmar que las volatilidades históricas son buenas estimadoras de volatilidades futuras. Es por ello que consideramos adecuado la utilización de datos históricos para el cálculo de la volatilidad máxima objetivo de los perfiles.

Tabla 5 – Rentabilidad y Volatilidad de los índices desde 1999

d

1,00 0,72 1,00 0,12 0,11 1,00 -0,01 0,03 0,83 1,00 -0,15 0,01 0,37 0,63 1,00 0,52 0,61 0,21 0,23 0,21 1,00 0,58 0,65 0,16 0,08 0,14 0,70 1,00

Tabla 6 – Correlación entre los índices desde 1999

MSCI World

MSCI Emerging Markets Index

The BofA Merrill Lynch 1 3 year gov index

The BofA Merrill Lynch 5 7 year gov index

The BofA Merrill Lynch Euro Corporate Index

The BofA Merrill Lynch Emerging Markets debt sovereign Index

The BofA Merrill Lynch Global High Yield Index

1 2 3 4 5 6 7

Carteras modelo

En base la metodología comentada se ha establecido cinco perfiles de inversión.

Para la definición de estos perfiles, uno de los datos clave es el riesgo máximo en cada uno de ellos. Ese nivel de riesgo se mide a través de la volatilidad de la cartera, estableciendo un nivel para cada perfil. La volatilidad es una medida de la frecuencia e intensidad de los cambios del precio de un activo, o la desviación estándar de dicho cambio en un horizonte temporal específico. La volatilidad se expresa típicamente en términos anualizados y puede reflejarse tanto en un número absoluto como en una fracción del valor inicial.

Después de multitud de simulaciones de distintos escenarios de rentabilidad y volatilidad en base a datos históricos, la distribución de activos seleccionada para cada uno de los perfiles es la siguiente:

Tabla 7 – Composición de cada una de las carteras modelo

Cartera 10 Cartera 20 Cartera 30 Cartera 40 Cartera 50

DP UME 1-3y 35,0% 25,0% 10,0% 5,0% 1,0%

DP UME 5-7y 30,0% 20,0% 10,0% 5,0% 2,0%

RF IG UME 22,5% 15,0% 10,0% 5,0% 2,0%

RF Emergente 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 2,5%

RF HY 2,5% 5,0% 5,0% 5,0% 2,5%

Renta Fija 95,0% 70,0% 40,0% 25,0% 10,0%

RV Desarrollada 2,5% 22,5% 50,0% 60,0% 70,0%

RV Emergente 2,5% 7,5% 10,0% 15,0% 20,0%

Renta Variable 5,0% 30,0% 60,0% 75,0% 90,0%

Total 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Gráfico 2 – Ejemplo de análisis de comportamiento de la Cartera 10

El objetivo de la realización de las simulaciones es obtener perfiles que cumplan, además de los requisitos de volatilidad máxima esperada, otros parámetros de riesgo. Entre ellos, uno de los más relevantes es la probabilidad de pérdida, medida como el porcentaje de ocasiones, dado un horizonte temporal de una inversión, en el que la rentabilidad es negativa. El objetivo es que esa probabilidad de pérdida se encuentre lo más próxima de cero en el horizonte temporal definido para cada perfil.

Visión estratégica

Defendemos que gestión estratégica de activos a largo plazo genera mejores retornos que la gestión táctica, que consiste en intentar anticipar repetidamente el comportamiento de los mercados financieros en el corto plazo. Fama, Hansen y Shiller, recibieron el premio Nobel de Economía 2013 por demostrar que no es posible predecir el precio de las acciones y de los bonos en el corto plazo, pero sí es posible prever la evolución de estos activos en periodos más largos, como por ejemplo tres o cinco años. A similares conclusiones llegan “El Inversor Inteligente”, Benjamin Graham, 1949; “Acciones ordinarias y beneficios extraordinarios”, Phillip A. Fisher, 1958; “El largo plazo, brillante aliado de la inversión en Bolsa”, BME, 2010 o los numerosos estudios de John Bogle, fundador de Vanguard, la mayor gestora de fondos del mundo.

Por ello, en la elaboración y gestión de las carteras de Finanbest prima el componente estratégico, la visión a largo plazo. Se ha trabajado intensamente en la elaboración de una distribución óptima de activos que permita al cliente beneficiarse de la revalorización de los activos pero evitando que los vaivenes del mercado condicionen la gestión, conscientes de que a largo plazo los mercados tienden a ofrecer rentabilidades positivas.

Debido a esto, tenemos claro que una de las decisiones más importantes a la hora de elaborar unas carteras de inversión se centra en encontrar un método que sea capaz de optimizar una adecuada distribución de activos, que ofrezca el mejor binomio rentabilidad-riesgo en el largo plazo.

Ajuste a las circunstancias y necesidades del inversor particular

Una vez que tenemos definidas las combinaciones de activos óptimas a lo largo de la frontera eficiente hay que buscar la distribución de activos que se adecue a las necesidades y expectativas del inversor. Es decir, es necesario definir el perfil inversor del cliente. Para ello Finanbest utiliza un test de idoneidad que de un modo sencillo y fácil permite obtener la información relevante para acomodar las circunstancias personales de cada inversor en la estrategia de inversión más adecuada.

Este test es además una garantía para el propio inversor y así lo exige la normativa legal y las recomendaciones del regulador (CNMV) para prestar el servicio de gestión discrecional de carteras que Finanbest ofrece a sus clientes. Específicamente deben analizarse la experiencia y conocimientos, su situación financiera y los objetivos de inversión, con especial relevancia de la pérdida máxima que estaría dispuesto a asumir.

También debe categorizarse al inversor como minorista (que acarrea la máxima protección y es como se categorizan por defecto a todos los clientes en Finanbest) o profesional.

Nuestro test combina dos aspectos claves respecto al riesgo:

1. Capacidad para asumir riesgo. Se trata de evaluar aspectos objetivos que permiten

medir la capacidad del inversor para soportar un determinado nivel de riesgo en función de su edad, situación patrimonial, obligaciones financieras presentes y futuras, etc.

2. Tolerancia al riesgo. Mide aspectos subjetivos en relación a su actitud vital ante el riesgo

buscando siempre un grado de consistencia elevado

La combinación de ambos aspectos determina el perfil de riesgo del inversor y la cartera asociada al mismo. Se han definido cinco niveles de riesgo, ya que consideramos que un mayor número de perfiles no añade ni valor ni una mayor segmentación de manera sustancial. Este número de perfiles es el más frecuente

Las circunstancias personales del inversor pueden variar a lo largo del tiempo y por tanto la

revisión del perfil es imprescindible siempre que estas hayan variado y al menos una vez al año.

El uso de alarmas automáticas ayuda a la actualización de la información requerida.

Búsqueda de los vehículos más adecuados para invertir

La utilización de instituciones de inversión colectiva (IIC), como son los fondos de inversión, permite al inversor accede de forma simple y a bajo coste a una diversificación que hace unas décadas era impensable. En Finanbest utilizamos fondos de inversión para cubrir cada clase de activos.

Durante años se ha podido comprobar que es extremadamente difícil, incluso para los profesionales, batir de un modo consistente a largo plazo (gestión activa) la rentabilidad que ofrecen los mercados (gestión pasiva). Existe amplísima bibliografía al respecto y grandes inversores como Warren Buffet son activos defensores de la gestión pasiva. De hecho, la mayoría de los fondos están lastrados por una pobre selección de valores, por un incorrecto “market timing” y por unas comisiones elevadas que difícilmente se justifican a la luz de los resultados obtenidos. Esto no es obstáculo para que existan algunas clases de activos donde la gestión activa si pueda estar justificada.

Tabla 8 – Porcentaje de fondos de inversión europeos en renta variable que son superados

por sus índices de referencia

Fuente: Spiva

Finanbest utiliza una combinación de fondos indexados (fondos especialmente diseñados para replicar índices de mercado, tanto de renta fija como de renta variable) en aquellos mercados donde los mercados funcionan de manera eficiente junto con fondos de gestión a ctiva en aquellos en los que ésta es capaz de generar valor o no existan vehículos adecuados para inversores domésticos.

Criterios de selección de los fondos

La última fase del proceso es la selección de los fondos que forman parte de las carteras.

En este punto debemos remarcar que Finanbest no recibe ningún tipo de comisión o ingreso por parte de ninguna gestora, por lo que nuestra independencia en el análisis es total. Para ello se tienen en cuenta las siguientes premisas:

1. Replica de índices: La primera premisa a cumplir es que los fondos seleccionados

repliquen fielmente el índice utilizado en el proceso de optimización del asset class de cada una de las carteras. De manera mayoritaria, como se ha señalado, se utilizarán fondos indexados que replican los activos representados por el índice, por lo que los resultados en cuanto a rentabilidad y volatilidad son prácticamente los mismos que los del índice.

Además, y a diferencia de los ETF (Exchange Traded Funds, fondos cotizados que generalmente también replican índices), los fondos indexados que utilizamos en Finanbest cuentan con todas las ventajas fiscales del vehículo fondo, por lo que se pueden beneficiarse del régimen de diferimiento de traspasos establecido en el art 94.1 de la ley del IRPF para personas físicas residentes.

En base a esto, se ha primado la selección de fondos indexados, ya que además de cumplir con los requisitos anteriores lo hacen con unas comisiones muy inferiores a la de los fondos tradicionales, que en algunos casos suponen una rebaja del 80% frente a las comisiones de estos.

No obstante, y para el caso de que, fruto de la todavía escasa oferta de fondos indexados comercializados en España no encontráramos un fondo indexado para alguno de los índices utilizados, acudiremos a fondos de gestión activa direccionales, esto es, cuya metodología y objetivo de inversión se aproximen lo más posible al índice de referencia (bajo Tracking Error).

2. Bajas comisiones: Una de las ventajas de operar a través de Finanbest es el acceso a los

fondos con la menor comisión de gestión posible. Esto se debe a que trabajamos con fondos indexados que tienen unas comisiones mucho más bajas que los fondos tradicionales.

Además, tanto para el caso de fondos indexados como para los de gestión activa, hemos negociado con cada una de las gestoras el acceso a la clase más barata, esto es, a la clase institucional, asegurando a nuestros clientes las comisiones más bajas disponibles, como si de un cliente institucional se tratara. Las clases de un fondo de inversión son distintos tipos de participaciones del fondo que conllevan cada una distinta comisión de gestión para los partícipes. La clase “retail”, la habitual para el pequeño inversor, suele ser de media un 1% superior a la clase institucional y entre las dos existe la de Banca Privada.

3. Patrimonio mínimo: Todos los fondos seleccionados deben tener un mínimo de 100

millones de euros de patrimonio, con el objetivo de asegurar que la entrada o salida de

patrimonio no afecte a la gestión del mismo.

4. Historia (Track Record) mínimo: Con el objetivo de analizar el comportamiento del fondo en el medio plazo, lo fondos seleccionados deben tener un mínimo de tres años de historia. Esto permite comprobar la evolución del fondo y del equipo gestor, así como analizar la consistencia de sus resultados.

5. Gestoras internacionales: Los fondos seleccionados pertenecen a las principales

gestoras internacionales, y en concreto, a las grandes gestoras especialistas en indexación. Contamos con fondos de las 50 mayores gestoras nivel mundial (a excepción de la gestora Pictet).

Tabla 9 – Ranking mundial de las gestoras de fondos de inversión en función del patrimonio

gestionado

Rank Manager Country Total assets

1 BlackRock U.S. $4,645,412

2 Vanguard Group U.S. $3,398,795

3 State Street Global U.S. $2,244,816

4 Fidelity Investments U.S. $2,035,658

5 Allianz Group Germany $1,926,034

6 J.P. Morgan Chase U.S. $1,722,503

7 Bank of New York Mellon U.S. $1,624,654

8 AXA Group France $1,489,132

9 Capital Group U.S. $1,390,432

10 Goldman Sachs Group U.S. $1,252,000

…

26 Franklin Templeton U.S. $763,872

…

96 Pictet Asset Management Switzerland $152,357 Fuente: P&I/Willis Towers Watson World 500

Reajuste de la cartera y seguimiento

El reajuste o rebalanceo periódico del peso de los activos busca mantener la cartera dentro de los niveles de riesgo definidos para el inversor, evitando así que este r asuma riesgos por encima de los niveles deseados.

Los mercados fluctúan y como consecuencia de sus variaciones se producen modificaciones en los porcentajes del peso de cada clase de activo en el total de la cartera, por lo que estos diferirirán de los inicialmente propuestos (esto es, de los que están en función del perfil de cada cliente). Para mantener el asset alllocation deseado es necesario realizar periódicamente operaciones de reajuste vendiendo aquellos activos que pesen en exceso y comprando aquellos infraponderados. Puede resultar contraintuitivo pero la historia nos enseña como la que hoy es una clase de activo sobresaliente el año que viene puede estar en el pelotón de cola.

Tabla 9 – Evolución anual de los asset class más representativos a nivel mundial

Fuente: JPMorgan

El reajuste periódico es por tanto en esencia una técnica que busca minimizar riesgos en función de un asset allocation estratégico. El reajuste impone una disciplina en la gestión y sobre todo permite al inversor huir de sus instintos más primarios. La tentación de mantener asset class que experimentan subidas y deshacerse de otras clases que ofrecen pérdidas es un comportamiento muy habitual, incluso entre inversores profesionales, que se ve exacerbado en momentos de euforia y pesimismo de los mercados.

Contar con un proceso automatizado de reajuste desvincula la decisión de la subjetividad del inversor, objetiviza la gestión y sobre todo garantiza la ejecución del plan de inversión conforme a las directrices establecidas. A la postre el éxito de la inversión no es un fin per se sino tanto en cuanto nos permite alcanzar los objetivos previstos del modo deseado.

Con el objetivo de que todas las carteras se ajusten al perfil de riesgo y la rentabilidad esperada de los clientes, nuestra tecnología permite reajustar los pesos de la cartera modelo de forma automática. Este reajuste se realiza cuando el activo sobrepase el 3% respecto del peso objetivo que figura en la cartera modelo recomendada para ese cada uno de los perfiles de riesgo.

Adicionalmente a este reajuste ordinario, nuestras carteras incorporarán periódicamente opiniones sobre expectativas de rentabilidad futura, como hemos explicado anteriormente, que requerirán nuevas optimizaciones a través del modelo Black Litterman. Del mismo modo también en el futuro se incorporarán nuevas clases de activos que implicarán cambios en los pesos iniciales de las carteras por la mera inclusión de aquellos. Fruto de ello pueden surgir cambios en la distribución inicial que implicarían cambios y reajustes adicionales.

Comité de Inversiónes

El Comité de Inversiones está formado por profesionales de reconocido prestigio.

Se reúne de forma periódica y es el órgano en el que se analiza el comportamiento de las distintas carteras. Autoriza la inclusión de nuevas categorías de activos, así como la exclusión o fusión de alguna de las existentes y aprueba las metodologías de análisis sobre la combinación estratégica de activos de las carteras modelo y su modificación.

También este es el foro en el que se actualizan las expectativas de rentabilidad de cada uno de los activos que forman las carteras, así como el grado de convicción de las mismas que se gestionan vía Black Litterman.

Desde la perspectiva de control de riesgo establece los límites de desviación para cada cartera y las técnicas analíticas. Autoriza el rebalanceo o reajuste de las carteras extraordinarios.

Establece los criterios de selección, metodologías y técnicas analíticas que se usarán en el proceso de selección de fondos así como la autorización para la utilización de los vehículos concretos que representen cada clase de activos.