Es notable
que el modelo CAPM es uno de los más utilizados en la práctica, aún hoy día (a
pesar que tiene algunos supuestos que son criticados de manera importante, como
su medida de volatilidad relativa, beta, etc.).
Más aún, este modelo ha sido uno de los precursores e inspiración para
muchos otros modelos de nuestro día (Alfa Alignment Factor (AAF) methdology, Arbitrage
Pricing Theory (APT), etc.) y se han hecho varias extensiones al modelo
mediante inferencias lógicas.
Una de los conceptos
más tratados, que surge de la teoría de portafolios de Markowitz, es el
alfa. Este es definido como una medida
de rendimiento ajustado al riesgo. Esto
podría explicarse como: el rendimiento que obtiene un activo por encima del
rendimiento del activo que escogimos como punto de referencia (en este caso “el
índice o mercado”) si ajustaramos el primer activo para que tuviera el mismo
riesgo que el activo de referencia. Por
esto, es una medida de rendimiento ajustado por riesgo (ajustado con relación al
índice).
Este término
(alfa o A) se puede, por tanto, añadir al modelo de CAPM ( K = RF + B(MRP)
) y obtener:
K = A + RF
+ B(MRP) => K – RF = A + B(MRP)
Así la expresión,
tenemos un modelo de regresión simple con intercepto A y coeficiente B. Finalmente, nos queda sustituir entonces el
lado izquierdo de la ecuación y el MRP (variable independiente) con valores
históricos.
Según el
modelo CAPM, A es cero; por tanto, si A es cero, CAPM está siendo sostenido
(todo lo demás constante). El propósito
nuestro es investigar si CAPM está o no siendo sostenido, con las acciones de
corporaciones puertorriqueñas. Para ello
entonces, buscamos los valores históricos de las variables del modelo
(entiéndase: RF, K y MRP).
Los valores de A y B los obtendremos mediante la regresión simple. Finalmente, usaremos datos semanales, de modo
que las variables son: RF-i, Ki, MRPi).
Los datos
obtenidos se resumen en la siguiente tabla:
3 Mo Bill
|
Excess OFG
|
Excess DRL
|
Excess BPOP
|
0.007500%
|
2.424486%
|
3.229028%
|
16.454698%
|
0.006667%
|
-0.599136%
|
11.853908%
|
1.051544%
|
0.007500%
|
0.754893%
|
-9.874653%
|
6.588297%
|
0.007500%
|
-0.938527%
|
-2.000921%
|
5.241518%
|
0.009167%
|
0.243891%
|
-1.963626%
|
-0.606183%
|
0.007500%
|
Excess FBP
|
Excess SSS
|
Excess PRSI
|
-2.342236%
|
-4.549766%
|
28.304414%
|
3.383489%
|
-0.006667%
|
1.906925%
|
-4.163942%
|
-3.283727%
|
1.431249%
|
0.502705%
|
1.198085%
|
2.914200%
|
-23.594187%
|
3.005284%
|
-26.293803%
|
Para representar el rendimiento libre de riesgo (RF-i) utilice el rendimiento anual de activos del tesoro de EEUU con madurez de tres meses (tasa anual transformada a tasa de tres meses). Este se le resta al rendimiento de las diferentes acciones para obtener el exceso de K sobre el rendimiento libre de riesgo (Ki-RF-i); se hace lo mismo para obtener el exceso de rendimiento del mercado (PRSI), es decir MRPi (KPRSI-i-RF-i).
Esta misma
tabla nos permite hacer una regresión lineal para cada acción tomando cada una
de las columnas de exceso de rendimiento de alguna acción como la variable de
respuesta, y tomando la última columna de la derecha (“Excess PRSI”) como la
variable predictiva.
Esas
regresiones nos darían los siguientes resultados:
OFG
|
||||
Coefficients
|
Standard Error
|
t Stat
|
P-value
|
|
Intercept
|
0.003148
|
0.005749
|
0.54755
|
0.622107
|
Excess PRSI
|
0.037707
|
0.03312
|
1.138485
|
0.337604
|
DRL
|
||||
Coefficients
|
Standard Error
|
t Stat
|
P-value
|
|
Intercept
|
0.000898
|
0.040365
|
0.022244
|
0.98365
|
Excess PRSI
|
0.096188
|
0.232531
|
0.413659
|
0.706917
|
BPOP
|
||||
Coefficients
|
Standard Error
|
t Stat
|
P-value
|
|
Intercept
|
0.052358
|
0.015507
|
3.376497
|
0.043203
|
Excess PRSI
|
0.308709
|
0.089329
|
3.455871
|
0.040762
|
FBP
|
||||
Coefficients
|
Standard Error
|
t Stat
|
P-value
|
|
Intercept
|
-0.05906
|
0.037869
|
-1.55964
|
0.216746
|
Excess PRSI
|
0.401443
|
0.218154
|
1.840182
|
0.163008
|
SSS
|
||||
Coefficients
|
Standard Error
|
t Stat
|
P-value
|
|
Intercept
|
-0.00503
|
0.008873
|
-0.56652
|
0.610655
|
Excess PRSI
|
-0.13597
|
0.051112
|
-2.66025
|
0.076322
|
Lower 95%
|
Upper 95%
|
-0.01515
|
0.021445
|
-0.0677
|
0.143111
|
Lower 95%
|
Upper 95%
|
-0.12756
|
0.129358
|
-0.64383
|
0.836206
|
Lower 95%
|
Upper 95%
|
0.003009
|
0.101707
|
0.024425
|
0.592993
|
Lower 95%
|
Upper 95%
|
-0.17958
|
0.061455
|
-0.29282
|
1.095705
|
Lower 95%
|
Upper 95%
|
-0.03326
|
0.02321
|
-0.29863
|
0.026691
|
Como podemos ver, el modelo en la mayoría de los casos tiene un Alfa que no es estadísticamente diferente de cero a un nivel de confianza de 95%. Además los estadísticos de significancia del modelo como predictivo nos indican, en la mayoría de los casos que son aceptables. Sin embargo, el caso más interesante es el de BPOP (ver gráfico adjunto, abajo). Como podemos ver, tanto su alfa como su beta son significativamente mayores que cero. En ese caso, el modelo está explicando que BPOP ha estado obteniendo rendimientos que son injustificados por su nivel de riesgo.
No obstante, según vimos la aplicación de este modelo no fue exitosa en el mayor de los casos. Si bien parte del modelo (A=0) se sostuvo, la otra parte del modelo (B≠0) no se sostuvo. Esto puede ser resultado de una serie de factores, incluyendo que el PRSI no es una buena representación del mercado, que el CAPM no sostiene en las acciones puertorriqueñas, que el rendimiento libre de riesgo utilizado es incorrecto, u otros.
Sin
embargo, es importante destacar la deficiencia en el tamaño de la muestra
utilizada. Es deseable que se use una
muestra más grande para poder obtener un nivel de confianza mayor. Propongo también hacer este ejercicio con
otros instrumentos que representen el rendimiento libre de riesgo, tal como
bonos del Banco Gubernamental de Fomento, el LIBOR, etc.
Conclusión:
CAPM no se sostuvo utilizando datos históricos de acciones puertorriqueñas y su
índice de seis semanas. Sin embargo, fue
un modelo con factores significativos en casi todos de los casos (excepto DRL). Con un número mayor de observaciones, el
modelo podría tener intervalos de confianza más cerrados que amplifiquen la
tendencia del intervalo del beta hacia la derecha y obtener la conclusión de
que el B realmente es significativo,
y que el CAPM sí se sostiene con las
variables utilizadas.
*Los datos
de los precios del PRSI fueron obtenidos en: http://www.gdbpr.com/investors_resources/puerto-rico-stock-index.html
**Los datos
de los rendimientos de los activos del tesoro fueron obtenidos en: http://alfred.stlouisfed.org/series/downloaddata?seid=WTB3MS&cid=116
