Master MEMFI UNED University · 2015. 6. 8. · MASTER MEMFI - UNED UNIVERSITY España en el Mundo 2001 Fuente: CIA Factbook 3 MASTER MEMFI - UNED UNIVERSITY España en el Mundo 2013

5

Master MEMFI UNED University

d lMercados Financieros InternacionalesMASTER MEMFI - UNED UNIVERSITY

Vicente Quesada

EDP at Massachusetts Institute of Technology (MIT) Management Program at Harvard Business School FinancebusinessschoolFinancebusinessschool

MASTER MEMFI - UNED UNIVERSITY

Agenda

España en los Mercados Financieros Internacionales

Gestión de Carteras

Factores Determinantes en la Gestión de Carteras

Variables a seguir

2


España en el Mundo 2001

Fuente: CIA Factbook3


España en el Mundo 2013PIB 2012 (USD ´000 MM) % PIB 2012 Ranking

USA 15.940 18,8% 1

China 12.610 14,8% 2

India 4.761 5,6% 3

ó 0 %Japón 4.704 5,5% 4

Alemania 3.250 3,8% 5

Rusia 2.555 3,0% 6

Brasil 2 394 2 8% 7Brasil 2.394 2,8% 7

UK 2.375 2,8% 8

Francia 2.291 2,7% 9

Italia 1.863 2,2% 10,

México 1.788 2,1% 11

Korea del Sur 1.640 1,9% 12

Canada 1.513 1,8% 13

España 1.434 1,7% 14

Indonesia 1.237 1,5% 15

M d 84 970 100 0%

Fuente: CIA Factbook

Mundo 84.970 100,0%

Unión Europea 15.970 18,8%

4


España en el mundo financieroCapitalización 2011

País (USD ´000 MM) % RankingPaís (USD 000 MM) % Ranking

USA* 17.140 33,1% 1

Unión Europea* 10.500 20,3% 2

Japón 3.541 6,8% 3Japón 3.541 6,8% 3

China 3.408 6,6% 4

UK* 3.107 6,0% 5

Hong Kong 2.240 4,3% 6

C d * 2 160 4 2% 7Canada * 2.160 4,2% 7

Francia* 1.926 3,7% 8

India* 1.616 3,1% 9

Brasil* 1.546 3,0% 10

Alemania* 1.430 2,8% 11

Suiza* 1.229 2,4% 12

Australia 1.198 2,3% 13

España* 1 172 2 3% 14España 1.172 2,3% 14

Corea del Sur 994 1,9% 15

México* 454 0,9% 22

W ld** 51 705Fuente: CIA Factbook

World** 51.705

* 2010

** Media de 2010 y 2011 5


España en el mundo financiero –deuda-Deuda Sob. Cap. 2011p

País ($Bn) % Ranking

Japón 10.779 34% 1

USA 9.077 28% 2

Italia 2.299 7% 3

Francia 1.869 6% 4

Alemania 1.761 6% 5

UK 1 726 5% 6UK 1.726 5% 6

España 939 3% 7

Canada 633 2% 8

Grecia 479 1% 9

Bélgica 451 1% 10

Holanda 449 1% 11

Austria 276 1% 12

Portugal 206 1% 13Portugal 206 1% 13

Australia 203 1% 14

Siguientes 10 1.025 3% 15

World 31.985 Fuente: JP Morgan, Bloomberg

6


Ranking de Desarrollo Financiero 2013Ranking de Desarrollo Financiero

Hong Kong 1

USA 2

Ranking de Desarrollo Financiero

UK 3

Singapur 4

Australia 5

Canada 6

Malasia 18

España 19

Irlanda 20

Kwait 21

Brasil 32

Mexico 43

Colombia 46Fuente: World Economic Forum

7


Volúmen por Activo

Fuente: McKinsey

8


Distribución Fondos

Acciones Bonos Monetario Mixtos TOTAL

USA 54% 16% 23% 7% 100%

Reino Unido 75% 16% 1% 8% 100%

Japón 68% 24% 8% 0% 100%p

Alemania 45% 33% 15% 7% 100%

Francia 25% 19% 35% 21% 100%Francia 25% 19% 35% 21% 100%

España 34% 29% 22% 15% 100%

Fuente: McKinsey

México 16% 82% 3% 0% 100%

9


Activos Gestionados por UCITS

Resto7%

Japon3%Australia

4%

EEUU52%Europa

34%

Fuente: FEFSI

* UCITS: instituciones de inversión colectiva de tipo abierto que invierten en valores negociables y en el mercado monetario

10


IBEX 35

11


U ñí ? U l í ?¿Una compañía? ¿Un solo país?

Ibex 35

12


Internationalequities

Riesgo/Rentabilidad

Capital Market Line Venturecapital

equitiesExpected

return

Real

DomesticequitiesCorporate

bondsSl i di t th i d

R

Governmentbonds

Realestate

Slope indicates the requiredreturn per unit of risk

Rf Treasurybills

HighAboveaverage

AverageModerateLowriskaverage

risk

Risk

riskriskrisk

13


Riesgo/Rentabilidad 1980-2001 US

141618

%

S&P500

81012

otal

Ret

urn

%

U.S. 30 D T-BillU.S. Int. Tsy.

HYB

LB AAA Corp.

U.S. LT Tsy.

246

nnua

lized

To

U.S. Inflación

y p

-4-20

0 5 10 15 20

An

Oro

Annualized Volatility %

Fuente: CSFB; Ibbotson Associates

14



Fuente: Baker et al.

15


15


10

15

n %

U S 30 D T-Bill U S Int Tsy

LB AAA Corp.U.S. LT Tsy.

0

5

Tota

l Ret

ur

U.S. 30 D T-Bill

U.S. Inflación

U.S. Int. Tsy.

HYB

10

-50 5 10 15 20

Annu

alize

d HYB

-15

-10


A

S&P500


Fuente: CSFB; Ibbotson Associates

16


Conclusiones

• España es sólo el 2% del mundial.• Disminuimos el riesgo saliendo fuera• Disminuimos el riesgo saliendo fuera.• El que más arriesga más gana a largo plazo.

17

dGestión de CarterasMASTER MEMFI - UNED UNIVERSITY

Vicente Quesada



Indice

• Problemática del Gestor

• La Teoría de Selección de Carteras de Markowitz

• Riesgos Sistemáticos y EspecíficosRiesgos Sistemáticos y Específicos.

• ¿Cómo Reducir el Riesgo Específico?

• Conclusiones

2


Problemática del Gestor

Gestor tiene 100 millones de euros:

•¿Cómo invertirlos si desea que el rendimiento esperado sea del 16% minimizando

el riesgo asumido?

•¿Cómo invertirlos si desea no arriesgar más de un 9% maximizando el

rendimiento esperado?

Supongamos 3 activos:¿Qué información necesito?

¿Cómo resuelvo el problema?

3


CorrelacionesProblemática del Gestor

Valor Rendimiento Esp. Volatilidad Telefónica BBVA Cepsa Telefónica 20 % 38 % 100% 51% 45% BBVA 16 % 34 % 51% 100% 36% Cepsa 10 % 28 % 45% 36% 100%

Datos anualizados

4


Teoría de Carteras de Markovitz

Elección a priori del inversor ¿Qué debe intentar el inversor?Elección a priori del inversor ¿Qué debe intentar el inversor?

Rendimiento esperado MIN Riesgo

Ri i i MAX R t bilid d dRiesgo que quiere asumir MAX Rentabilidad esperada

5


5’116.7

or

Mayor Rentabilidad Mayor RentabilidadM Ri

Acciones y Bonos: Rentabilidad - Riesgo

2’350.9May

o Menor Riesgo Mayor Riesgo

100% Acciones

44.2

14.9idad

9.1Ren

tabi

l

Punto de Menor Riesgo

100% Bonosor

Punto de Menor Riesgo

Menor Rentabilidad

Ri

100% Bonos

Menor Mayor

Men

o Menor RentabilidadMenor Riesgo

Menor RentabilidadMayor Riesgo

Riesgo

6


Riesgo de una Cartera

2Stock 1Stock

211221

122121

21

σσρxx

σxxσx1Stock

22

22

1221

211221

σxσσρxx

σxx2Stock

ρ

211221 σσρxx

7


Riesgo de una Cartera

)rx()r(x Esperado Retorno 2211

)σσρxx(2σxσxV 21122122

22

21

21 arianza

8


d d k i Programa 1 Programa 2 Teoría de Carteras de Markovitz

Función objetivo MaxE X EP i i

i

N

1

Min X XP i j ijj

N

i

N

2

11

Restricciones paramétricas P i j ijj

N

i

N

X X2

11

E X EP i i

i

N

1

Restricciones

presupuestarias X i

i

N

1

1

X ii

N

1

1

No negatividad X i 0 X i 0

Ei: rendimiento esperado del título iXi: ponderación de cada título en la cartera

sij: covarianza del título i con el título j

N: número de valores consideradosp: portfolio

9


Rendimiento Esperado 16% ; Volatilidad 27 5%

Resultado de Markovitz: Máx. Rendto.Rendimiento Esperado 16% ; Volatilidad 27.5%

Ponderación de cada título en el portfolio óptimoPonderación de cada título en el portfolio óptimo

BBVA35%35%

Telefónica39%

CCepsa26%

10


Rendimiento Esperado 15 7% ; Volatilidad 27%

Resultado de Markovitz: Mín. Vol.Rendimiento Esperado 15.7% ; Volatilidad 27%

Ponderación de cada título en el portfolio óptimoo de ac ó de cada t tu o e e po t o o ópt o

BBVA35%

Telefónica36%

Cepsa29%

11


Indice País N valores

Problemática de MarkovitzIndice País N valores IBEX 35 ESP 35 FTSE 100 UK 100 FTSE EUROTRACK 100 EUROPA 100DOW JONES USA 30 S&P500 USA 500S&P500 USA 500CAC 40 Francia 40 NIKKEI Japón 225 DAX Alemania 30 HANG SENG Hong Kong 33

12


Problemática de Markovitz

Número de Valores Inputs necesarios

10 65

50 1.32550 1.325

100 5.150

1.000 501.500

13


MERCADO

Riesgos Sistemáticos y Específicos

R = R + +

MERCADOEMPRESA

ALEATORIORs = SRM+S+S

Aleatorio

Rendimiento de un valor

MercadoEspecífico

14



Volatilidad para el título s:

Riesgo Específico s s M e2 2 2 2 s s M e

Riesgo Sistemático

15



Retorno Esperado Stock

beta

-10%+10%

Retorno EsperadoMercado

10%10%- +

-10%

16


Estrategia

Estrategia

A i B t > 1• Agresiva: Beta > 1

• Defensiva: Beta < 1• Defensiva: Beta < 1

17


Caso Práctico

18


Caso Práctico

19


Caso Práctico

20


Caso Práctico

21


Expectativa que tenemos del mercado Estrategia

Caso PrácticoExpectativa que tenemos del mercado Estrategia Muy positiva (bull market) Invertiríamos en valores que multiplicasen la

reacción del mercado, esto es con betas mayores que 1.

Neutral Invertiríamos en valores con betas cercanas a la unidad.

Muy Negativa (bear market) Invertiríamos en valores disminuyeran el efecto negativo del mercado, es decir con betas menores que 1.

22


d i l i fi¿Cómo reducir el riesgo específico?

sulta

dos

Riesgo no sistemático(diversificación)

Ri r de

los

res

RiesgoTotal

ón e

stán

da

Riesgo Sistemático(mercado)

Des

viac

ió

( )

Cantidad de Acciones en Cartera

23


A

Correlación

Precio

AA + B

BB

TiTiempo

24


d i l i fiDiversificación de carteras

¿Cómo reducir el riesgo específico?Diversificación de carteras

Aumento del numero de activos en la cartera. Normalmente con 20 - 30 títulos el riesgo específico es despreciable. No poner todos los huevos en la misma cesta.

Activos con correlaciones negativas Activos con correlaciones negativas.

25

F D iFactores DeterminantesMASTER MEMFI - UNED UNIVERSITY

Vicente Quesada



Asignación de Activos

• Balance apropiado entre el rendimiento esperado y latolerancia al riesgo.

La toma de decisionesal asignar activos conlleva:

RIESGORETORNO

OBJETIVOS DE INVERSIONOBJETIVOS DE INVERSIONHORIZONTE DE TIEMPO

2


Asignación de Activos

3


Cartera Retorno Anualizado Desv Estandar

Asignación de ActivosCartera Retorno Anualizado Desv Estandar

(1990-2000) RiesgoS&P500 / Int / Commodities 14,2% 11,4%S&P500 / Int / Inmb / Commodities 14,0% 10,3%S&P500 / Inmb / Commodities 14,0% 10,2%Int / Inmb / Commodities 13,9% 11,0%, ,S&P500 / Int / Inmb 13,3% 14,4%S&P500 13,2% 16,8%

4


Determinación de laDistribución de la Cartera

Resultado de estudioDistribución de la Cartera

a Largo Plazo

91.5%Otros Factores

2 1%2.1%

Market Timing

1.8%

Selección de Valores

4.6%

5


La diversificación internacional reduce el riesgo

Rentabilidad

esperada10%

8%EU

EU

ESPAÑAGLOBAL

GLOBAL

GLOBAL

6%

4%EU

EU

ESPAÑA

ESPAÑA

Moderado

ESPAÑA

Crecimiento

AgresivoGLOBAL

Mercado Monetario

2%

0%

Conservador

Volatilidad esperada

0% 4% 8% 12% 16%

p

6


Correlación

Fuente: Ibbotson, 2011.

7


España Mercado Mas rentable1.000 EUR 1.000 EUR

Selección de los mercados

1995 11,98 1995 Suiza 41,921996 39,34 1996 China B 189,741997 40,75 1997 Rusia 97,941998 35 58 1998 Korea 98 631998 35,58 1998 Korea 98,631999 18,35 1999 Turquía 239,222000 -21,75 2000 China B 58,1

2001 -7,82 2001 Rusia 81,48, ,2002 -27,84 2002 Rumania 108,492003 28,17 2003 Bulgaria 199,962004 17,37 2004 Ucrania 205,492005 18 2 2005 Egipto 198 642005 18,2 2005 Egipto 198,642006 31,79 2006 España 31,792007 7,32 2007 Brasil 55,972008 -39,43 2008 Japón -25,512009 29,84 2009 Brasil 136,272010 -17,43 2010 Suecia 38,652011 -13,11 2011 USA (Dow Jones) 8,972012 -4 66 2012 Alemania 29 06

Fuente: Bloomberg

2012 -4,66 2012 Alemania 29,06

2,481 EUR 63,330,757 EUR8


Rentabilidades S&P 500 (1990-2009)

9


k i i i kMarket-Timing Risk

10


Di ifi ió t i lDiversificación sectorial

11


¿Por qué seguimos en Market Timing?

Fuente: Dimensional Fund Advisors

12


Horizonte TemporalPorcentaje de Retornos Bursátiles Internacionales (Indice EAFE de j (Morgan Stanley) que Fueron Negativos vs el Horizonte de Tiempo

23,10%

12,50%

0,40% 0,00%

1 año 3 años 5 años 10 años

Retornos Totales Rodantes: 1970 a 1996

Fuente: Merrill Lynch Research Quantitative AnalysisFuente: Merrill Lynch Research Quantitative Analysis

13


El Ti d l Ri 1926 2007El Tiempo reduce el Riesgo: 1926-2007

Fuente: Morningstar

14


Seguir la prensa es peligroso

15


¿Esperemos el cambio de tendencia?

16


La Regla del 72€ 1 400 000

€ 1.000.000€ 1.200.000€ 1.400.000

€ 400.000€ 600.000€ 800.000

€ 0€ 200.000

20 27 34 41 48 55 62 6920

años

27

años

34

años

41

años

48

años

55

años

62

años

69

años

A los 20 años..........€1.28M a los 69A los 27 años .........€640,000 a los 69Inversión inicial €10.000

17


5’116.7

Conclusiones

2’350.9

Qué NO puedes controlar: Q é d t l44.2

14.9

Qué NO puedes controlar:

St k d

Qué puedes controlar:

9.1

o Stocks ganadores

o Market timming

o Gastos

o Diversificar

o Noticias - prensa o Minimizar taxes

o Disciplina

18

V i bl iVariables a seguir


Vicente Quesada



Indice

• Valor de los Intangibles

• Relación de Merton

• Indicadores adelantadosIndicadores adelantados

2


Valor Activos Intangibles G-7

40

45

30

35

20

25

151997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

% Activos Intangibles% Activos Intangibles

Fuente: IMF 2006Sólo corporaciones no financieras

% Activos como parte de activos totales a% Activos como parte de activos totales a largo plazo

3


Valor de la Marca

Fuente: Interbrand

4


Contribución de la Marca a la Capitalización

Valor de la Marca

Coca-Cola 51%

Microsoft 21%%

IBM 39%

GE 14%

Intel 22%

Nokia 51%

Disney 68%y

McDonald s 71%

Malboro 20%

Mercedes-Benz 47%

Fuente: Interbrand/JP Morgan

5


Valor de la Marca

6


La Marca en época de Crisis

2

2,5 Mercado

Interbrand portfolio brand value

1

1,5

0,5

1

0

Retorno Medio Mensual % Beta

Fuente: Interbrand

7


Bolsas Mundiales

8


9


Deuda-Acciones: Relación de Merton

Deuda

Activos

Deuda

AccionesAcciones

10


Precio Deuda-Acciones: Relación de Merton

Accionista

Bonista

V l A tiValor Nominal Deuda Valor Activos

11


AccionistaDeuda-Acciones: Relación de Merton

Compra Call Compra Put

Venta Call Venta Put

B i tBonista

12


Autocorrelación de 1er orden 1980-2013100

80

40

60

0

20

-20

0

Day T

-Bill

med

iate T

g-Te

rm T

AA C

orp.

HYB

S&P

500

Oro

. Infla

ción

U.S.

30-D

U.S.

Inter

m

U.S.

Long

LB A

A

U.S

Fuente: DLJ; Ibbotson Associates

13


Indicadores Adelantados

14



15



Fuente: IMF, 2013

16

Documents

Master MEMFI UNED University · 2015. 6. 8. · MASTER MEMFI - UNED UNIVERSITY España en el Mundo 2001 Fuente: CIA Factbook 3 MASTER MEMFI - UNED UNIVERSITY España en el Mundo 2013