Modelo de valoración de 5 factores de Fama y French : aplicación al mercado accionario chileno
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2017-09Metadata
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Hansen Silva, Erwin
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Modelo de valoración de 5 factores de Fama y French : aplicación al mercado accionario chileno
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A lo largo de las últimas décadas numerosas investigaciones han planteado modelos
de valoración de activos para predecir los retornos esperados de las acciones. Modelos de
múltiples factores se han inspirado a partir de los primeros modelos; APT -Arbitrage Pricing
Theory- Ross (1976) y CAPM -Capital Asset Pricing Model - Sharpe (1964) y Litner (1965)-.
Modelos previos como el CAPM y otros posteriores de múltiples factores han sido
testeados empíricamente presentando diversos desempeños al momento de capturar las
variaciones en los retornos esperados de las acciones, algunos han carecido de respaldo
teórico, otros han fallado en explicar ciertas anomalías o han presentado un pobre desempeño
fuera de la muestra donde fueron originalmente testeados.
El objetivo del siguiente trabajo será analizar el desempeño diferentes modelos de
valoración de activos; CAPM, 3-Factores y 5-Factores, utilizando el mercado accionario
chileno. Dado que los tres modelos son regresiones de retornos en series de tiempo,
explicadas por factores, producen interceptos (alfas) que son indistinguible de cero, que
proveen una métrica simple de retorno y un test formal para saber que tan bien diferentes
combinaciones factores, capturan los retornos esperados, permitiendo con esto evaluar el
desempeño, medir los retornos anormales y estimar el costo de capital.
La motivación esta en identificar tal como se evidencio en Fama y French (2014) (de
ahora en adelante FF2014), aquel modelo que sea la mejor (pero imperfecta) historia de los
retornos esperados, en portafolios formados en diferentes formas. Dado que los modelos de
valoración de activos son proposiciones simplificadas de los retornos esperados, en general
son rechazados por algunos test con poder. El interés aquí no está en ver si los modelos
competidores son rechazados, sino más bien juzgar sus desempeños relativos mediante el
test GRS y otras estadísticas. Demostrando con esto que los modelos funcionan independiente
de la muestra utilizada, y que las variables que componen los factores siguen un fundamento
teórico.
La Muestra utilizada en esta investigación la componen 68 empresas pertenecientes al
IGPA. Estas fueron escogidas pues cuentan con información contable y financiera necesaria
para formar los portafolios que dan forma a los factores de los modelos. Se opto por el modelo
de construcción de Factores 2x2, siguiendo un ordenamiento independiente tal como en
FF2014 y otro dependiente para su construcción. Este último con el fin de lograr una distribución más homogénea de las acciones en los portafolios dada la muestra reducida
conseguida. El periodo comprende de Enero 2000 a Diciembre 2015, lo que se traduce en 192
observaciones mensuales.
Se descubre cierta consistencia entre lo predicho por la fórmula de valoración, en la
que se sustenta teóricamente el modelo el 5-Factores, y los retornos esperados de las firmas
aquí analizadas. Mientras que en las regresiones lineales se obtienen en general los patrones
esperados en los coeficientes.
Finalmente se comprueba que el modelo de 5-Factores tiene un mejor desempeño,
bajo diferentes métricas, en relación con los otros modelos, pues logra; (i.) un menor
promedio absoluto del valor de los interceptos, (ii.) una menor variación de los retornos
esperados cross-section dejada de explicar por el modelo y (iii.) una mayor proporción de la
variación de los retornos esperados explicada por la variación de los factores contenidos en
el modelo.
Este trabajo se estructura de la siguiente forma. En la sección 2 se realiza una breve
revisión bibliográfica de la evolución que han presentado los modelos de valoración de activos.
En la sección 3 se realiza una explicación de la metodología de los modelos que se utilizarán
en la investigación y los fundamentos detrás de estos. La sección 4, se explica cómo se obtuvo
la muestra, la construcción de los portafolios utilizados y se examinan los patrones en los
retornos esperados que el modelo pretende explicar. La sección 5 explica la construcción de
los factores del modelo y un resumen estadísticos de estos. La sección 6 se entrega un análisis
estadístico de los distintos modelos de valoración de activos analizados, específicamente los
interceptos y los coeficientes de los factores de las regresiones, junto con los tests para
determinar sus desempeños relativos. Finalmente, la sección 7 se presentan las conclusiones.
General note
Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas
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Artículo de publicación SCIELO
Identifier
URI: https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/150007
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