Este artículo fue publicado originalmente en el blog de Indexology^® el 13 de diciembre de 2023.

Las energías limpias han sido sin duda un tema destacado en 2023, especialmente entre quienes han estado en la primera línea de los debates de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (COP28) celebrada en Dubai, que acaba de concluir. A medida que nos acercamos al final de 2023, nos gustaría revisar los resultados del rebalanceo de la serie de índices S&P Global Clean Energy de octubre y compartir algunas de las principales novedades de la segunda mitad del año en el ámbito de las energías limpias.

Rebalanceo de octubre

El S&P Global Clean Energy Index, lanzado en 2007, ha sido una referencia para medir el rendimiento de las empresas relacionadas con las energías limpias durante los últimos 16 años. En abril de 2021, también lanzamos el S&P Global Clean Energy Select Index, diseñado para medir las 30 mayores empresas de negocios mundiales de energía limpia que cotizan en bolsas de mercados desarrollados.

Tanto el S&P Global Clean Energy Index como el S&P Global Clean Energy Select Index tuvieron su rebalanceo semestral el 20 de octubre de 2023. En la metodología del índice, separamos a las empresas en cuatro categorías de puntuaciones de exposición de 0 a 1 con un incremento de 0.25 para medir su grado de exposición al negocio de las energías limpias. La figura 1 muestra la evolución de la exposición antes y después del rebalanceo de octubre. Podemos ver que para el S&P Global Clean Energy Index, tras el rebalanceo, se han añadido al índice 10 empresas más con una puntuación de exposición de 1. La puntuación media ponderada de exposición del índice mejoró de 0.92 a 0.95. Esto muestra el efecto del rebalanceo para mejorar la pureza de la exposición del índice a las empresas de energías limpias. El S&P Global Clean Energy Select Index, por su parte, selecciona 30 empresas con una puntuación de exposición de 1 que cotizan en bolsas de mercados desarrollados.

En el desglose de la asignación de mercados, el principal cambio del S&P Global Clean Energy Index tras el rebalanceo es el aumento de ponderación de 3.11% en India y de 2.72% en China, junto con un descenso de 5.01% en España. En el caso del S&P Global Clean Energy Select Index, el peso de Estados Unidos aumentó 11.86%, y se observaron caídas de 6.19% en Nueva Zelanda y de 5.41% en Brasil.

Este artículo fue originalmente publicado en el blog de Indexology^® el 27 de septiembre de 2023.

A las 9:45, hora del este de EE. UU., del 27 de septiembre de 2023, un nuevo índice comenzó a ser publicado bajo el código DSPX^SM con un valor inicial en vivo de 26.81. Este índice, el Cboe S&P 500^® Dispersion Index (índice de la dispersión para sus amigos), podría describirse vagamente como un “VIX^® para la dispersión”. ¿Pero qué es? ¿Por qué se llama así? ¿Y para qué sirve? Conviene hacer una breve introducción.

Midiendo las oportunidades del mercado

La dispersión es una medida fundamental del riesgo y las oportunidades en el mercado de valores; mide las diferencias en el desempeño de las acciones, tanto las que se observan como las que se esperan. La dispersión es una medida complementaria de la volatilidad del mercado; esta última mide las fluctuaciones generales de los promedios de valores como el S&P 500, mientras que la dispersión mide las fluctuaciones de los valores entre sí.

Medimos la dispersión históricamente por el diferencial observado de los rendimientos de las acciones (como en el dashboard de dispersión mensual de S&P DJI). Por separado, podemos deducir una expectativa de dispersión futura a partir de las opciones cotizadas. El índice de dispersión se basa en esas expectativas de dispersión para los próximos 30 días calendario.

El índice de dispersión se publica como una cifra anualizada, de modo que el nivel inicial del DSPX de 26.81 implica una expectativa del mercado según la cual la dispersión de los rendimientos anualizados de las acciones del S&P 500 tendrá una desviación estándar de 26.81 durante el mes siguiente. La figura 1 muestra los niveles hipotéticos históricos del índice durante el periodo para el que se dispone de datos.

Un estándar de mercado para la dispersión de acciones negociables de EE. UU.

El índice de la dispersión se lanzó de forma conjunta entre Cboe y S&P Dow Jones Indices, utilizando el Cboe Volatility Index^® (VIX) y el universo del S&P 500 como pilares básicos. La metodología del VIX se aplica tanto a las opciones sobre el índice S&P 500 como a las opciones sobre componentes seleccionados del S&P 500 con vencimientos antes o después de los próximos 30 días. La diferencia entre los precios de las opciones sobre las acciones individuales que componen el S&P 500 y los precios de las opciones sobre el índice nos indica cuánto más movimiento anticipa el mercado en las acciones. Se trata, en esencia, de una expectativa de la dispersión futura. Detalles completos del cálculo están disponibles en la metodología.

Lo que dice DSPX: el índice de las oportunidades

El VIX, compañero de cuadra del índice de dispersión, es conocido por ser el principal indicador del sentimiento del mercado —de ahí su apodo de “índice del miedo”—, así como por ser un predictor a menudo inexacto, pero igualmente útil de la volatilidad futura.

La información codificada en el índice de dispersión está relacionada, pero es diferente: al medir la diferencia de rendimiento que se espera de los valores, la dispersión evalúa la magnitud de las posibles recompensas (o posibles situaciones embarazosas) de la selección activa de acciones. En este sentido, el DSPX podría denominarse más apropiadamente “índice de las oportunidades”.

Este artículo fue originalmente publicado en el blog de Indexology^® el 4 de octubre de 2023.

En la historia de los Scorecards SPIVA (S&P Indices Versus Active), la mayoría de los gestores activos ha tendido a obtener resultados inferiores a los de sus índices de referencia la mayor parte del tiempo, especialmente en periodos más largos. El SPIVA para América Latina: Primer semestre 2023 reveló que los gestores activos tuvieron un rendimiento desigual en la primera mitad de 2023.

Durante el primer semestre de 2023, más de la mitad de los gestores activos tuvo un rendimiento inferior a su benchmark en cinco de las siete categorías observadas, desde el 54% de los fondos de capitalización media/baja de Brasil hasta el 91% de los fondos de renta variable de México. Las únicas categorías en las que menos de la mitad de los gestores registró un desempeño inferior fueron los fondos de bonos corporativos de Brasil y los de renta variable de Chile, alcanzando 30% y 36%, respectivamente. En horizontes temporales más extensos, el desempeño superior al benchmark fue escaso en las siete categorías, observándose tasas de rendimiento inferior a 10 años que oscilaron entre 82% en el caso de los fondos brasileños de alta capitalización y 96% en el de los fondos brasileños de bonos corporativos (ver figura 1).

Los gestores activos buscaron superar a sus benchmarks en un entorno de mercado generalmente fuerte. El S&P Latin America BMI subió 21.4% durante el primer semestre del año y cada índice de referencia regional estudiado generó un rendimiento positivo para el mismo periodo (ver figuras 2 y 3). El inicio del presente año contrastó claramente con el de 2022, que terminó con dos índices de referencia, el S&P Brazil MidSmallCap y el S&P/BMV IRT de México, en territorio negativo.

Un obstáculo históricamente común para los gestores activos ha sido la presencia de una asimetría positiva en la distribución de los rendimientos de los componentes. Dicho de forma más sencilla, un pequeño número de valores suele superar la rentabilidad del índice de referencia, mientras que la mayoría no logra vencerlo. Este panorama se dio ciertamente en México, donde sólo 37% de los componentes superó el rendimiento del S&P/BMV IRT en el primer semestre de 2023, lo que quizá contribuyó a la elevadísima tasa de desempeño inferior de los fondos de renta variable de México.

Este artículo fue originalmente publicado en el blog de Indexology^® el 27 de julio de 2023.

Durante más de 20 años de historia de datos en vivo, el índice S&P 500^® Equal Weight ha superado al S&P 500 por un margen importante. Entre el 31 de diciembre 1990 y el 30 de junio de 2023, la tasa de crecimiento anual compuesto de la versión con ponderación equitativa del S&P 500 fue de 11.82%, lo cual está muy por encima del 10.55% del S&P 500, que es ponderado por capitalización. Esta ventaja de desempeño es producto de características subyacentes sólidas, principalmente de una inclinación hacia acciones de menor capitalización. Los rendimientos históricos del índice Equal Weight han dejado atrás a los de prácticamente todas las carteras activas de renta variable de alta capitalización estadounidense en nuestra base de datos SPIVA^®.

Sin embargo, el observador sincero debe reconocer que la ventaja del rendimiento del índice Equal Weight no se acumula de forma constante. La figura 1 ilustra la relación entre el desempeño del índice con ponderación equitativa y el S&P 500, cuyos componentes son ponderados por capitalización. Cuando la línea en la figura 1 sube, significa que el índice Equal Weight supera al S&P 500; por el contrario, cuando la línea baja, significa que el índice ponderado por capitalización supera al de ponderación equitativa.

Como muestra la figura, puede haber largos periodos de rendimiento superior e inferior. Por ejemplo, el índice Equal Weight quedó atrás por más de cinco años, entre agosto de 1994 y febrero de 2000; y luego comenzó una racha de rendimientos superiores que duró seis años.

La mediana de la diferencia, medida en todos los intervalos de seis meses, fue de 0.59%. La figura 2 deja claro que cuando la serie está muy por encima de ese nivel, esa diferencia tiende a disminuir y cuando, por el contrario, está muy por debajo de ese nivel, esta tiende a aumentar. Hasta 30 de junio de 2023, la diferencia de los últimos seis meses fue de -9.86%, lo que clasifica en el 2.° percentil de todos los periodos observados. Si el historial de distribución de los rendimientos es una representación justa de la distribución futura, eso significa que es mucho más probable que el diferencial entre el índice de ponderación equitativa y el ponderado por capitalización aumente a que disminuya. Recordemos la Ley de Stein: “Si algo no puede durar para siempre, se detendrá”.

Este artículo fue publicado originalmente en el blog de Indexology^® el 24 de mayo de 2023.

Si alguna vez ha leído un prospecto de oferta (o, en este caso, un informe de investigación de S&P DJI), ya sabe que “el desempeño pasado no garantiza resultados futuros”. En un nivel inicial, si entendemos eso, entenderemos lo más importante sobre los Scorecards de Persistencia de S&P DJI. En el caso de EE. UU., Europa, América Latina y Canadá (¡y próximamente Australia!), nuestros Scorecards de Persistencia lanzados recientemente muestran de manera unánime que un historial de rendimiento superior al mercado no predice un rendimiento superior en el futuro.

Pero en un nivel más profundo, ¿por qué es importante esto? Sabemos gracias a los informes SPIVA^® y otros datos que la mayoría de los gestores activos tiene un desempeño inferior al mercado la mayor parte del tiempo. Sin embargo, incluso en los años más desafiantes hay variedad en los desempeños activos; a algunos gestores siempre les irá mejor que a otros, independientemente de cuántos superen a índices de referencia pasivos como el S&P 500^®. ¿Los gestores con los mejores rendimientos logran esto gracias a su verdadera habilidad o simplemente a causa de la buena suerte?

Después de todo, no existe ninguna teoría que descarte la existencia de un subgrupo (presumiblemente pequeño) de gestores activos genuinamente hábiles. Si tal grupo existiera, ¿cómo se manifestarían sus habilidades en los datos de desempeño? Como un experimento mental, podemos considerar un conjunto hipotético de gestores que logran tener un desempeño sobre la mediana en un periodo determinado y preguntar cómo se desempeñan en periodos siguientes.

Si todos los gestores sobre la mediana en el periodo 1 lograron eso sólo por suerte, podríamos esperar que la mitad de ellos estuviera sobre la mediana otra vez en el periodo 2. Si la tasa de éxito repetido estuviera considerablemente sobre 50%, podríamos empezar a sospechar que los gestores sobre la mediana son verdaderamente hábiles. Pero si menos de 50% de los gestores exitosos en el periodo 1 estuvieran sobre la mediana en el periodo 2, eso respaldaría la idea de que su éxito en el período 1 se debió a la suerte. Si tenemos algo de conocimiento sobre persistencia, podríamos ser capaces de hacer inferencias sobre la habilidad de los gestores.

Y es precisamente eso lo que los Scorecards de Persistencia nos permiten hacer. La figura 1 ilustra lo siguiente: utilizando 10 años de datos de renta variable de EE. UU., nos preguntamos en qué medida el rendimiento por encima de la mediana en los primeros 5 años predijo el rendimiento por encima de la mediana en los 5 años subsecuentes. La respuesta es: para nada. En todas las categorías de fondos, los ganadores en los años 1 a 5 tuvieron bajas probabilidades de repetir su éxito en los años 6 a 10.

Existen, por supuesto, otras formas de poner a prueba la persistencia. Podríamos examinar el desempeño en relación con un índice de referencia en vez de con un grupo de pares, con diferentes periodos de retrospección (un año o tres años en lugar de cinco años), con diferentes cortes (cuartiles en vez de mitades) y con diferentes clases de activos (bonos además de acciones). Nuestros Scorecards de Persistencia analizan todo esto e, incluso cuando los datos cambian, los resultados son iguales.

Es probable que los resultados que se deben a la verdadera habilidad sigan existiendo, en cuanto que aquellos que se deben a la suerte probablemente terminen siendo efímeros. Los datos implican que un desempeño activo bueno generalmente se debe más a la suerte que a la habilidad.