La beta ajustada es un concepto esencial en el ámbito de las finanzas y la inversión. ¿Alguna vez has oído hablar de ella? Si eres un inversor o simplemente estás interesado en el mundo de las finanzas, la beta ajustada seguro que te resultará familiar. En este artículo, exploraremos en profundidad qué es la beta ajustada, cómo se calcula y por qué es tan importante para los inversores. ¡Prepárate para descubrir un nuevo aspecto clave en el mundo de la inversión!
Una beta histórica ajustada para reflejar la tendencia de la beta a volver a la media
¿Qué es una Beta personalizada?
La beta ajustada tiende a estimar la beta futura de un valor. Es una beta histórica que se ha ajustado para reflejar la tendencia de la beta a volver a la media: el valor beta del CAPM se acercará al promedio del mercado de 1 con el tiempo.
La estimación de la beta basada exclusivamente en datos históricos (la llamada beta no ajustada) no es un buen indicador del futuro. Debido a la diferente elección del período de tiempo utilizado, el efecto de intervalo y el índice de mercado, diferentes servicios ajustan sus betas de regresión a uno y utilizan la beta ajustada para calcular el rendimiento esperado.
Resumen
- La beta ajustada estima la beta futura de un valor. Es una beta histórica ajustada para reflejar la tendencia de la beta a volver a la media.
- Beta mide la volatilidad o el riesgo sistemático de un valor en relación con los movimientos en el mercado general.
- Debido a que la mayoría de las empresas tienden a crecer, diversificarse y tener más activos, sus betas fluctúan menos con el tiempo, lo que resulta en una reversión a la beta media.
¿Qué es Beta?
Beta mide la volatilidad o el riesgo sistemático de un valor en relación con los movimientos en el mercado general. Se estima comparando el rendimiento de un activo durante un período de tiempo razonable con el rendimiento de un índice que representa la cartera del mercado.
Mide el riesgo añadido a una cartera diversificada y se centra en uno. Una acción que se mueve más que el mercado tiene una beta de más de 1,0, y una acción que se mueve menos que el mercado tiene una beta de menos de 1,0. Las acciones con beta baja son menos riesgosas y tienen rendimientos más bajos que las acciones con beta alta.
Beta = covarianza / varianza
Modelo de valoración de activos de capital (CAPM)
El modelo de valoración de activos de capital (CAPM) describe la relación entre el rendimiento esperado de los activos y el riesgo sistemático, medido por la covarianza del rendimiento de una inversión con los rendimientos del mercado. Una covarianza positiva indica que los rendimientos se mueven en la misma dirección, mientras que una covarianza negativa indica que se mueven en la dirección opuesta.
El modelo describe el rendimiento de las acciones individuales como una función del rendimiento general del mercado y supone cero costos de transacción. Se concluye que la cartera óptimamente diversificada incluye todos los activos negociados en el mercado y el riesgo de una inversión es el riesgo agregado a una cartera diversificada. El rendimiento esperado se calcula de la siguiente manera:
Rendimiento esperado = tasa de interés libre de riesgo + (beta * prima de riesgo de mercado)
Observaciones clave:
- Si la beta de una cartera individual es 1, entonces:
Rentabilidad del activo = rentabilidad media del mercado
- Beta representa la pendiente de la línea de mejor ajuste.
- Se espera que el activo genere al menos un rendimiento libre de riesgo.
Problemas de estimación beta
1. Elección del índice de mercado
En la práctica, no existen índices que se acerquen a la cartera del mercado. En cambio, los índices del mercado de valores y los índices del mercado de bonos incluyen solo un subconjunto de los valores en cada mercado y no son exhaustivos.
El S&P 500 (el índice más utilizado para estimar la beta de las empresas estadounidenses) incluye sólo 500 de los miles de acciones negociadas en el mercado estadounidense. Los índices utilizados en los mercados emergentes incluyen muy pocas empresas y tienden a ser aún más estrechos.
2. Impacto del intervalo de retorno
La elección del intervalo de retorno también afecta las estimaciones beta. La teoría no especifica si los rendimientos deben medirse diariamente, semanalmente, mensualmente, trimestralmente o anualmente. El coeficiente beta del valor varía según la frecuencia de las devoluciones. El fenómeno se denomina «sesgo del efecto de intervalo en beta».
Los activos no se negocian continuamente y, como resultado de dicho problema de no negociación, la estimación beta puede verse afectada: la no negociación durante un período de retorno puede reducir la correlación medida con el índice de mercado.
Es probable que las betas calculadas en intervalos de tiempo más cortos tengan un sesgo significativo debido al problema de no negociación. Las empresas sin liquidez tienen una beta más baja de lo que idealmente deberían suponer, y las empresas líquidas tienen una beta más alta de lo que se justifica.
3. Elección del horizonte temporal
Los modelos riesgo-retorno no dicen nada sobre el período de tiempo que se utilizará para estimar las betas. Al seleccionar un período para la estimación beta, se deben considerar las compensaciones involucradas. Si retrocedemos más en el tiempo, si bien incluir más observaciones en la regresión tiene una ventaja, puede compensarse con el hecho de que la propia empresa puede cambiar con el tiempo en términos de su combinación de negocios, sus características y su apalancamiento.
Ajuste beta de Blume
La técnica Blume fue propuesta en 1975 por Marshall E. Blume, profesor de Finanzas Howard Butcher en la Universidad de Pensilvania, en su artículo “Betas y sus tendencias de regresión”. Según Blume, existe una tendencia de que las betas converjan a la media de todas las betas. Describe la tendencia a ajustar la beta nuevamente a 1 corrigiendo las betas históricas, suponiendo que el ajuste en un período es una buena estimación para el período siguiente.
Considere las betas para todas las acciones j en el período 1, βj1, y las betas para las mismas acciones j en el período 2 posterior, βj2. Además, las betas del período 2 se retroceden contra las betas del período 1 para obtener la siguiente ecuación:
βj2 = b0 + b1βj1
La técnica de Vasicek
Vasicek (1973) ajustó las betas anteriores a la beta promedio modificando cada beta dependiendo del error de muestreo de la beta. Si β1 es la beta promedio de la muestra de acciones durante el período histórico, entonces la técnica de Vasicek implica tomar un promedio ponderado de β1 y la beta histórica para el valor j.
estimación de Bloomberg
Beta ajustada = Beta de regresión (0,67) + 1,00 (0,33)
¿Por qué ajustar las betas a una?
Las investigaciones sugieren que existe una tendencia general a que las betas de todas las empresas converjan hacia un valor con el tiempo. Intuitivamente, no debería sorprendernos. Debido a que la mayoría de las empresas tienden a crecer, diversificarse y tener más activos, sus betas fluctúan menos con el tiempo, lo que resulta en una reversión a la beta media.
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Gracias por leer la Guía de Finanzas para la Beta personalizada. Para desarrollar y mejorar aún más sus conocimientos sobre análisis financiero, recomendamos encarecidamente los siguientes recursos adicionales:
