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Artículo Recomendado: The Single Greatest Predictor of Future Stock Market Returns Parte I y II

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Artículo Recomendado: The Single Greatest Predictor of Future Stock Market Returns Parte I y II

 

Introducción

Los artículos recomendados de esta semana son: 

de Philosophical Economics

Hoy toca recomendar dos artículos, ya que están muy relacionados, sobre indicadores de mercados y una nueva forma de pensar cómo funcionan los retornos. Obviamente, el propio autor reconoce que el título de “el mejor predictor” es una exageración, pero el mensaje detrás es muy interesante.

 

Dividendos y retornos

 “The total return of an equity security depends on two factors: (1) the change in price from purchase to sale, and (2) the dividends paid in the interim. Dividends matter, but price is king. It drives total return.”

Es cierto, los dividendos se tienen que tomar en cuenta para medir los retornos (y por eso, los índices que no son Total Return, son un poco tramposos) pero clave es el precio. Por mucho que a veces no guste oírlo, ya que los dividendos dan una falsa sensación de seguridad.

“Many investors don’t like the fact that price drives total return.  If price drives total return, it follows that total return is a function of the shifting sentiment, preferences and expectations of other people–those who make up the market and “vote” on what the price will be.  Investors don’t want their returns to be subject to the arbitrary “vote” of other people, and so they pretend that as stock market speculators they are actually genuine businessmen who “buy” and “own” companies to hold forever.  They tell themselves that their returns will somehow emerge directly from the cash flows of the underlying businesses, regardless of what the market decides to do with price.”

 

¿Cuánto es caro o barato?

Otro punto relevante que hace es sobre cómo hacemos las valoraciones:

Valuation is a learned perception, driven by anchoring and by social and environmental feedback, it tends to follow the market.”

Es verdad que la valoración que tenemos de caro o barato, depende del estado del Mercado, y no se puede asociar a una métrica fija.

“The problem with this construction, of course, is that it doesn’t model the real reasons that stock prices, in aggregate, change. Stock prices don’t change because market participants choose to assign stocks different P/E multiples. Rather, they change because the eagerness of the aggregate investment community to allocate wealth into stocks rises or falls. More investors try to “put money to work” than try to “take money off the table”, and vice-versa. In the presence of the imbalance, the price has no choice but to change.”

 

El Indicador

El autor continua proponiendo el indicador de “Average Investor Equity Allocation”. Teniendo en cuenta cuanto de invertido está la gente en acciones, encuentra una alta correlación con los retornos futuros. Es un tema de demanda, y presión compradora o vendedora por parte de los inversores. Muy interesante verlo desde un punto de vista tan macro.

Desde luego, es un indicador que tiene buena pinta…

 

El autoengaño de las gráficas

En la segunda parte, la investigación está centrada en la valoración del mercado, y los problemas que tienen las métricas que se usan.

Para ello, empieza aclarando como la gente sobreoptimiza con las técnicas de valoración.

In addition to being fooled by the coinciding squiggles and jumps, our eyes tend to hold the metric to a lower standard than they should. If it’s a little bit off, we say it’s OK, it’s expected, nature isn’t perfect. But wait, a “little bit” off on a chart like this could mean 5% per year over the next 10 years. That’s not a little bit.”

 

“The problem with attempts to use valuation metrics to predict future returns is that there is no reason why the trendline in stock prices needs to follow some neat, consistent, predictable function over time–not even over the long-term. The basis for the claim that stock prices follow neat, consistent, predictable trendlines is the assumption that certain critical variables are mean-reverting–for example, P/E ratios, profit margins, growth rates, and so on. Unfortunately, these variables aren’t actually mean-reverting, not in any sense ordained by nature, and certainly not with the level of consistency that would be required for the valuation metrics to be able to make high confidence return predictions out of sample.

 

“The right way to model returns–and to debate the valuation issue–is not to put together curve-fits (as I admittedly did in the prior piece, and as so many valuation bears do), but to use sound macroeconomic and market analysis to estimate the likely trajectory of the variables that govern returns.”

 

Conclusiones

Los puntos a destacar para mí de estos dos artículos son:

  • Una nueva forma de entender los rendimientos de las acciones y el porqué varían
  • Un indicador que puede servir como potencial indicador macro para valorar el mercado, pero que el mismo autor confirma que le falta mucho análisis.
  • Que cuando se realizan modelos, hay que evitar el sesgo. Vemos muchos gráficos correlacionados basados en puro azar, tanto para justificar posiciones alcistas y bajistas. Pero esos gráficos son el resultado de buscar las variables que nos interesan, no de entender que es lo que realmente están diciendo.

Es interesante leerlos juntos. El autor tienen varias piezas muy interesantes, sobre todo desde un punto de vista macro que iré compartiendo con vosotros!

Que lo disfrutéis!

 

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Un abrazo.

Ignacio Villalonga

Zona Quant

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