A trade-level DEA model to evaluate relative performance of investment fund managers

We develop a trade-level measure to evaluate fund managers’ efficiency in their buying and selling activities relative to the trades of other fund managers. We customize an additive Data Envelopment Analysis (DEA) model to focus on risk-adjusted returns during different time periods as trade-level outcomes. The model does not consider any input-output process. Instead, it considers tradeoffs between multiple outcomes. We find that fund managers do not have symmetric ability in buying and selling. Some managers do well in buy transactions but not in sell transactions while others perform well in selling but not in buying. We also explore the determinants of fund managers’ trading performance. Compared to trade characteristics, portfolio characteristics have a greater influence in explaining fund managers’ relative trading efficiency

Data envelopment analysis models of investment funds

This paper develops theory missing in the sizable literature that uses data envelopment analysis to construct return-risk ratios for investment funds. It explores the production possibility set of the investment funds to identify an appropriate form of returns to scale. It discusses what risk and return measures can justifiably be combined and how to deal with negative risks, and identifies suitable sets of measures. It identifies the problems of failing to deal with diversification and develops an iterative approximation procedure to deal with it. It identifies relationships between diversification, coherent measures of risk and stochastic dominance. It shows how the iterative procedure makes a practical difference using monthly returns of 30 hedge funds over the same time period. It discusses possible shortcomings of the procedure and offers directions for future research. © 2011 Elsevier B.V. All rights reserved

Portfolio Selection in Multidimensional General and Partial Moment Space.

This paper develops a general approach for the single period portfolio optimization problem in a multidimensional general and partial moment space. A shortage function is defined that looks for possible increases in odd moments and decreases in even moments. A main result is that this shortage function ensures suffcient conditions for global optimality. It also forms a natural basis for developing tests on the infuence of additional moments. Furthermore, a link is made with an approximation of an arbitrary order of a general indirectutility function. This nonparametric effciency measurement framework permits to dfferentiate mainly between portfolio effciency and allocative effciency. Finally, information can,in principle, be inferred about the revealed risk aversion, prudence, temperance and otherhigher-order risk characteristics of investors.shortage function, efficient frontier, K-moment portfolios

Efficiency of mutual fund managers: a slacks-based manager efficiency index

This paper develops an innovative slacks-based manager efficiency index (SMEI) to evaluate the efficiency of mutual fund managers. First, the SMEI contributes to decisions by evaluating the efficiency of the manager as a whole instead of focusing on individual mutual funds. Second, the SMEI includes socio-demographic variables to extend the mere consideration of financial variables in the model. Third, the SMEI identifies locally efficient but globally inefficient managers. This local SMEI evaluates managers in reference to the ‘best practice’ competitors with similar management characteristics. Finally, this paper includes a real application of the SMEI in a sample of individual managers in the Spanish mutual fund industry. This empirical illustration further examines the persistence of the efficiency scores and the influence of the SMEI variables on the efficiency of individual managers

On the informativeness of persistence for evaluating mutual fund performance using partial frontiers

The last few years have witnessed a rapid evolution in the literature evaluating mutual fund performance using frontier techniques. The instruments applied, mostly DEA (Data Envelopment Analysis) and, to a lesser extent, FDH (Free Disposal Hull), are able to encompass several dimensions of performance, but they also have some disadvantages that might be preventing a wider acceptance. The recently developed order-m and order-α partial frontiers overcome some of the disadvantages (they are robust with respect to extreme values and noise, and do not suffer from the well-known curse of dimensionality) while keeping the main virtues of DEA and FDH (they are fully nonparametric). In this article we apply not only the non-convex counterpart of DEA (FDH) but also order-m and order-α partial frontiers to a sample of US mutual funds. The results obtained for both order-m and order-α are useful, since a full ranking of the mutual funds' performance can be obtained. We merge these methods with the literature on mutual fund performance persistence. By combining the two literatures we derive an algorithm which establishes how the choice of m and α parameters intrinsic to order-m and order-α (respectively) relate to the existence of performance persistence and the contrarian effect

On the informativeness of persistence for mutual funds' performance evaluation using partial frontiers

The last few years have witnessed a rapid evolution in the literature evaluating mutual fund performance using frontier techniques. The instruments applied, mostly DEA (Data Envelopment Analysis) and, to a lesser extent, FDH (Free Disposal Hull), are able to encompass several dimensions of performance, but they also have some disadvantages that might be preventing a wider acceptance. The recently developed order-m and order-a partial frontiers overcome some of the disadvantages (they are robust with respect to extreme values and noise, and do not suffer from the well-known curse of dimensionality) while keeping the main virtues of DEA and FDH (they are fully-nonparametric). In this article we apply not only the non-convex counterpart of DEA, namely, FDH but also order-m and order-a partial frontiers to a sample of Spanish mutual funds. The results obtained for both order-m and order-a are useful, since a full ranking of mutual funds’ performance is obtained. We combine these methods with the literature on mutual fund performance persistence. By combining the two literatures we derive an algorithm for guiding the choice of m and a parameters intrinsic to order-m and order-a (respectively) based on mutual fund performance persistence. Los últimos años han sido testigos de una rápida evolución de la literatura que evalúa el rendimiento de fondos de inversión utilizando la metodología del enfoque frontera. Los instrumentos aplicados, principalmente DEA (Data Envelopment Analysis) y, en menor medida, FDH (Free Disposable Hull), son capaces de abarcar varios aspectos del rendimiento, pero también poseen algunas desventajas que podrían impedir una mayor aceptación. El recientemente desarrollado enfoque de las fronteras parciales de orden-m y de orden-alfa supera algunos de los inconvenientes (estos procedimientos son robustos con respecto a los valores extremos y perturbaciones aleatorias o ruido, y no sufren la conocida “maldición de la dimensionalidad” o curse of dimensionality), manteniendo las principales virtudes de DEA y FDH (ambas técnicas son absolutamente no paramétricas). En este artículo se aplica no sólo la versión no convexa de DEA, es decir, FDH, sino también para fronteras de orden-m y de orden-alfa cuya utilidad es notable, ya que se obtiene una clasificación completa del rendimiento de los fondos de inversión. En este trabajo se combinan estos métodos con la literatura existente relativa a la persistencia en el rendimiento de los fondos de inversión. Mediante la combinación de ambas literaturas deducimos un algoritmo capaz de guiar (o que sirva de referencia) en la elección de los parámetros intrínsecos m y alfa correspondientes a orden-m y a orden-alfa (respectivamente) en base a la persistencia en el rendimiento de los fondos de inversión.eficiencia, fondos de inversión, enfoque de fronteras parciales, persistencia. efficiency, mutual funds, partial frontiers, persistence.

Three essays about mutual fund manager behavior

El desarrollo de esta Tesis Doctoral está justificado dado que, en los últimos años, los investigadores han analizado varias cuestiones sobre el comportamiento de los gestores de fondos de inversión debido a los problemas de agencia que pueden existir entre los gestores y los inversores de estos productos de ahorro. Como consecuencia, la literatura financiera ha mostrado cada vez más interés en la comprensión de los incentivos que explican las acciones de los gestores, las consecuencias que éstas provocan en las carteras de inversión colectiva, así como la eficacia de los diferentes mecanismos de control de las gestoras y reguladores sobre el comportamiento de los gestores.La Tesis Doctoral se compone de 3 capítulos empíricos. En el primer capítulo se analizan las consecuencias financieras que produce un cambio de gestor en una muestra que incluye 104 fondos de inversión durante el período 1999-2009 (57 fondos de inversión en Renta Variable Española y 47 fondos de Renta Variable Europea). Los resultados muestran que, al igual que en el trabajo de Denis and Denis (1995), los cambios de gestor llevados a cabo en fondos con malos resultados llevan a mejoras significativas en la performance que perdura en el tiempo en el caso de los fondos de inversión nacionales. Por lo tanto, los resultados de este estudio confirman la idea de que los mecanismos de control son eficaces para los fondos de bajo rendimiento. En segundo lugar, el capítulo examina si hay cambios en el nivel de riesgo de los fondos durante los períodos previos y posteriores al cambio de gestor. Los resultados muestran que los fondos con cambio de gestor no reportan niveles de riesgo significativamente diferentes a los reportados por los fondos que no han sufrido cambio de gestor en el período previo al cambio. Finalmente, el capítulo analiza la efectividad de los cambios de gestor estudiando la relación entre estos cambios y los flujos de inversión en los fondos. Este análisis muestra que los cambios del gestor, en general, tienen un impacto negativo en los flujos de inversión posteriores al cambio al considerar el período de tiempo completo de cada fondo de inversión. Sin embargo, teniendo en cuenta no sólo los fondos con cambios de gestor sino todos los fondos de inversión en la categoría de inversión, se observa una mejora en los flujos de dinero atraídos por los fondos de inversión con performance negativa en el período previo al cambio.La contribución principal del primer capítulo es ayudar a la comprensión de la eficacia del cambio del gestor como mecanismo de control en los mercados menos desarrollados, ya que este conocimiento es útil para los diferentes agentes que intervienen en los mercados financieros. Los asesores financieros pueden estar interesados en saber si un cambio de gestor altera el patrón de los flujos de inversión en el período posterior al cambio. Del mismo modo, los inversores también pueden querer saber si el cambio de gestor altera los resultados futuros. Por último, los reguladores del mercado pueden querer examinar la performance antes y después del cambio para comprender mejor la eficiencia de la industria.Debido a los resultados obtenidos en el primer capítulo sobre las consecuencias del cambio de gestor en el nivel de riesgo asumido por los fondos y a que la literatura financiera sólo se ha centrado en el análisis de las causas y los incentivos de los gestores para cambiar el riesgo, se decidió investigar las consecuencias que tiene el cambio de riesgo sobre la performance de los fondos de inversión españoles de renta variable nacional a través del análisis de la composición de carteras mensuales durante el periodo 2000-2011. Por lo tanto, el objetivo del capítulo 2 es evaluar las implicaciones que el cambio de riesgo tiene sobre los inversores de los fondos inversión. Se analizan distintos mecanismos de cambio de riesgo, tales como el cambio en la composición de las carteras entre renta variable y tenencia de efectivo o “cash” y el cambio del riesgo sistemático o idiosincrático dentro de las posiciones de renta variable. Los resultados que se obtienen son que los fondos que aumentan el riesgo obtienen una performance superior (estadísticamente significativa), en comparación con los fondos que mantienen niveles de riesgo estables y fondos que reducen su riesgo en períodos posteriores. Por último, el capítulo analiza las consecuencias del cambio del nivel de riesgo en función de las características de los gestores de los fondos de inversión. De este último análisis se obtiene que el género, la educación y el nivel de especialización son variables importantes para diferenciar las consecuencias que tiene el cambio de riesgo sobre la performance.Este segundo capítulo de la tesis, contribuye a la literatura financiera de varias maneras. En primer lugar, el estudio refuerza estudios previos que estudian las consecuencias del cambio de riesgo sobre la performance a través de medidas del cambio de riesgo basadas en la composición de las carteras. Proporciona un análisis más potente de este tópico de investigación dado que se utilizan carteras mensuales así como rentabilidades diarias a diferencia de otros trabajos como el de Huang et al. (2011), el cual emplea carteras semestrales o trimestrales, así como rentabilidades mensuales. En segundo lugar, dado lo que me es conocido, este es el primer trabajo que analiza las consecuencias del cambio del nivel de riesgo en un mercado fuera de EEUU. Por otra parte, es el primer trabajo que analiza las consecuencias del cambio del nivel de riesgo en función de las características sociodemográficas de los gestores de fondos.Después de analizar el comportamiento de los gestores a través de metodologías paramétricas, en el capítulo 3 se analiza la eficiencia de los gestores de fondos de inversión españoles a través de una metodología no paramétrica, concretamente, a través de un modelo de Análisis Envolvente de Datos (DEA). Por lo tanto, el objetivo del último capítulo es analizar la eficiencia de gestores españoles de fondos de inversión de renta variable europea durante el periodo 2009 - 2014 a través del modelo SBM propuesto por Tone (2001, 2010). Se determina un modelo original en el que se define qué variables son relevantes para la eficiencia de un gestor de carteras. Partiendo de la idea de Murthi et al. (1997) en el que un fondo de inversión es eficiente si maximiza sus rentabilidades minimizando su riesgo, rotación, ratio de gastos y costes, en este capítulo un gestor será clasificado como eficiente si puede maximizar la rentabilidad bruta en un gran número de activos gestionados asumiendo un bajo nivel de riesgo, minimizando la rotación de la cartera y el coste que representa para la sociedad gestora. El objetivo de este capítulo no sólo se limita a explorar la eficiencia financiera, sino que también teniendo en cuenta las características sociodemográficas de los gestores. Las variables sociodemográficas examinadas en este capítulo son las mismas que en el segundo capítulo. Concretamente, el género, nivel de educación, nivel de especialización y experiencia de los gestores de fondos. Por tanto, tras el análisis de la eficiencia de los gestores, los gestores se agrupan por género y nivel de especialización para una mejor identificación de los competidores reales para cada gestor basándose en características sociodemográficas similares. Los análisis realizados determinan que la variación III del modelo SBM proporciona resultados más apropiados en términos de ranking de eficiencia de los gestores con características similares. Por último, este capítulo analiza tanto los patrones de persistencia como los determinantes de la eficiencia obtenida por los gestores. El capítulo concluye que la performance no parece un elemento importante para determinar la continuidad de un gestor como gestor individual. Además, de las cinco variables utilizadas en el modelo de eficiencia de los gestores, sólo la variable que integra tanto la experiencia como la educación de los gestores, es un indicador estadísticamente significativo que diferencia a gestores que gestionan individualmente en el período de la muestra con respecto al resto de gestores. Por último, las variables que más influyen en la eficiencia de un gestor son el patrimonio gestionado, el nivel de riesgo y la rotación de la cartera. Por lo tanto, este capítulo contribuye a la literatura financiera de varias maneras. En primer lugar, es el primer trabajo que analiza la eficiencia del gestor a través de un modelo DEA en mercados fuera de los Estados Unidos. Además, proporciona un método innovador para evaluar la eficiencia de los gestores dado que aplica un el modelo SBM y tiene en cuenta las características sociodemográficas de los gestores. El modelo propuesto en este capítulo es de gran interés para los mercados financieros y muestra información clave sobre el comportamiento del gestor. En particular, las compañías gestoras podrían aplicarlo como una medida para evaluar y promocionar a los gestores más eficientes.Con todo lo mencionado anteriormente, esta tesis, compuesta por tres ensayos sobre el comportamiento de los gestores de fondos de inversión, contribuye a la literatura financiera sobre el comportamiento de los gestores analizando un mercado menos desarrollado y con una cultura diferente a Estados. Otro de los motivos por el que hemos elegido la industria española de fondos de inversión es debido a que ha sido uno de los mercados financieros más dinámicos de Europa en las últimas décadas. Además, este mercado tiene unas características peculiares que merecen atención. El elevado número de fondos de inversión provoca que el tamaño medio de los fondos españoles sea mucho más pequeño que en otros mercados. Este aspecto es el resultado de un exceso de oferta de fondos de inversión, probablemente debido a la fuerza de ventas de los bancos y cajas de ahorros en España. Otra peculiaridad es el alto grado de concentración, ya que pocas compañías gestoras son capaces de gestionar un alto porcentaje de la industria. Concretamente, las dos mayores gestoras representan casi el 50% de los activos gestionados por el total de la industria.<br /

Efficiency of spanish mutual fund companies

La tesis estuvo compuesta de dos partes: La primera titulada Eficiencia en las Empresas Españolas Gestoras de Fondos Mutuos: Enfoque Basado en los Slacks, se compuso de cuatro secciones o capítulos de la siguiente manera: La sección 2 ofreció una revisión de la literatura temprana del Análisis Envolvente de Datos (DEA), una breve explicación de los modelos básicos, una breve reseña de las principales contribuciones a la eficiencia en las instituciones financieras, y una discusión de los dos métodos más populares. La sección 3 describió el modelo teórico propuesto y las variables utilizadas en el análisis. Sección 4 ilustró los datos, el análisis empírico y los resultados, la influencia de las variables-retornos a escala, y los análisis de robustez. Finalmente, la sección 5 concluyó y resumió las principales resultados del estudio. El análisis de las diferencias de productividad entre las empresas en los últimos años podría hacer posible identificar el éxito o fracaso de las iniciativas de gestión y también puede poner de relieve las diferentes estrategias adoptadas por las empresas durante la crisis financiera. En la literatura observamos que una amplia investigación se ha dedicado a la productividad en las instituciones financieras, por lo que sabemos, sólo Zhao Yue (2010) y Medeiros (2010) han estudiado la eficiencia de las empresas de fondos de inversión y compañías de fondos de pensiones, respectivamente. Por una parte, Zhao y Yue (2010) examinan la eficiencia de los fondos en china basados en sus competencias básicas, analizando tanto la inversión / investigación y los subsistemas de marketing / servicio. Mientras que Medeiros (2010) analiza los cambios en la productividad total de una muestra de empresas portuguesas de fondos de pensiones desde 1994 hasta 2007 a través las medidas DEA y el índice de Malmquist. Una posible explicación de esta escasa literatura puede ser la dificultad de identificar las variables específicas para la evaluación adecuada de estas empresas, sin llegar sólo a la réplica de los estudios anteriores centrados bancos y compañías de seguros. Desarrollar modelos de evaluación adecuados para las empresas de fondos de inversión para disponer de un abanico de posibilidades con variables específicas de la industria, complementaría los modelos analizados en otros sectores financieros. Por lo tanto, se convierte en un reto el desarrollar nuevas propuestas específicas para la industria de fondos, que consideren adecuada selección de inputs y outputs propios para las empresas gestoras en lugar de la simple replica de los modelos previamente estudiados en banca y seguros. En el presente estudio se llena este vacío de la literatura financiera, pretendiendo arrojar una luz adicional mediante el análisis de la eficiencia de las empresas de fondos de inversión en España, la cual es una de las industrias de fondos más relevantes en el mercado Europeo. La coexistencia de pocas, muy grandes y bien diversificadas EGFMs, junto con un gran número de pequeños gestores especializados hace que sea difícil obtener evaluaciones apropiadas de la industria. Por lo tanto, se plantó una metodología propia para el estudio y una selección de variables específicas para analizar adecuadamente de modo heterogéneo el conjunto de empresas españolas del sector de fondos de inversión. Para llevar a cabo el estudio, fue aplicado Análisis Envolvente de Datos (DEA), uno de los métodos más populares de las últimas décadas para la evaluación de la eficiencia en el sector financiero (ver por ejemplo estudios como los de: Berg et al, 1991; Berg et al, 1993 ; Schaffnit et al, 1997; Mlima y Hjalmarsson, 2002; Cummins et al, 2004; Casu et al, 2004; Cummins y Xie, 2008; Cummins et al, 2010; Holod y Lewis, 2011), y por otro lado el análisis de rendimiento de las carteras institucionales con enfoque alternativo a las tradicionales medidas de desempeño, es decir el desempeño de las carteras se trabajó con las relaciones funcionales entre rentabilidad y riesgo asociadas con la hipótesis de comportamiento (ejemplos de estudios: Murthi et al, 1997; Basso y Funari, 2001; Gregoriou et al, 2005; Eling, 2006; Lozano y Gutiérrez, 2008a, 2008b). En esta primera parte del estudio se aplicó el modelo original (Tone, 2001) y un conjunto único de variables específicas propias para la industria de fondos que complementan los modelos tradicionales de la banca y los seguros, lo cual permitió una evaluación precisa y completa de la eficiencia global de las EGFMs. La segunda parte llamada Evaluación Adicional de la Eficiencia en las EGFMs, se compuso de tres secciones o capítulos, asi: sección 2 se examinaron los principales conceptos de las variaciones al enfoque SBM original y los resultados empíricos de estas variaciones en las EGFMs españolas. La sección 3 ilustró el fenómeno de la persistencia en los scores de eficiencia y determinó aquellos factores relevantes que podrían potencialmente conducir a los resultados de persistencia obtenidos por las empresas a lo largo de nuestro horizonte de estudio. Finalmente, la Sección 4 concluyó y resumió los principales resultados del estudio. La aplicación de un enfoque de frontera eficiente no-orientado utilizando el SBM dentro de la metodología DEA, propuesto por Tone (2001), se discutió en detalle en la Parte I para justificar esta técnica como una herramienta inicial y apropiada para obtener los índices de eficiencia de las EGFMs. La consistencia de los resultados de eficiencia obtenidos mediante el uso de diferentes medidas de las variables más polémicas incluidas en nuestro modelo demostró la solidez de nuestros resultados. Sin embargo, el DEA y sus diversos modelos no pueden identificar a los competidores «más similares» que pueden servir como punto de referencia para las empresas analizadas a la luz de las diferencias notables que potencialmente se encuentren entre las empresas evaluadas. Este aspecto podría limitar la exactitud de algunos resultados en la literatura, además es especialmente importante en aquellos sectores donde los competidores muestran características variadas, tales como la industria de fondos española. Por lo cual, el conjunto empresas que conforman la frontera eficiente del DEA puede estar formado por grandes empresas de fondos de propiedad de bancos y ello puede no ser una referencia adecuada para los pequeños gestores independientes, repercutiendo entonces en engañosos rankings de eficiencia. En segunda parte de la tesis, logramos superar esta limitación utilizando las variaciones recientes e inexploradas del SBM original, propuestas por Tone (2010). Estas variaciones permitieron la comparación de las empresas de fondos con los competidores de su verdadera referencia «más similares» de acuerdo con los recursos y los objetivos de gestión, logrando con ello trabajar con las diversas características de la industria de los fondos de inversión españoles. Como un primer paso para cuantificar el sesgo debido a la utilización de los conjuntos de referencia inadecuados de los competidores, se analizó el efecto de las mencionadas variaciones en los scores de eficiencia obtenidos por el SBM original. La aplicación de estas nuevas técnicas del SBM mejoró la precisión de los resultados y complementó la simple consideración de los retornos a escala variable (VRS) para evaluar la eficiencia de las DMUs con diferentes características de escala. Estas variaciones propuestas por Tone (2010) basan en los hiperplanos en lugar de los vértices de la frontera, lo le permite el método descubrir los competidores (facets) más adecuados con respecto cada DMU analizada. Por último, la aplicación del proceso de agrupamiento (clustering) propuesto por Tone (2010), nos permitió una evaluación refinada de empresas eficientes, centrando el análisis únicamente en los competidores de similares características. Nuestra propuesta de agrupamiento se basó en los activos administrados y esfuerzo en personal de las EGFMs, ya que, como se encontró en la Parte I (Cuadro I-3), un gran número de empresas pequeñas de fondos gestionan una cuota de mercado residual y por otro lado un número reducido de grandes empresas de fondos dominan la industria. Bajo estos criterios de agrupamiento, asumimos la hipótesis de que las empresas de fondos con tamaño homogéneos deberían tener las mismas oportunidades de alcanzar la eficiencia en todas las fases de gestión, resolviendo así los posibles efectos de escala en la etapa de distribución y comercialización que se hayan contemplado en la Parte I. Adicionalmente el uso de esta variación basada en agrupamientos de Tone (2010) permitió la identificación de las empresas localmente eficientes en relación con los competidores con características similares de agrupamiento. Adicionalmente se planteó la necesidad de comprobar en esta segunda parte del estudio si los patrones de eficiencia obtenidos por las técnicas anteriores son persistentes en el tiempo, es decir, si los resultados de eficiencia obtenidos por las diferentes etapas corresponden a patrones estables del proceso de gestión. De lo contrario, si los resultados de eficiencia estuvieron sujetos a una variabilidad considerable a lo largo del tiempo, que pondría en duda las conclusiones obtenidas para cada año y en determinadas EGFMs; es decir, no sería posible diferenciar las estrategias de gestión eficaces de otros factores temporales. El resultado buscado fue la separación de aquellas empresas que siguen claramente los patrones de gestión eficientes de otras empresas con resultados de gestión mucho más erráticos en relación con sus competidores. Este fenómeno de persistencia se ha debatido ampliamente en la literatura sobre los fondos de inversión, pero, hasta donde sabemos, nunca aplicado a las EGFMs. Para probar esta hipótesis, se utilizó un enfoque no paramétrico basado en grupos de eficiencia en lugar de corrientes cuartiles o quintiles de clasificación empleados en la literatura, ello nos permitió identificar grupos homogéneos de eficiencia para proporcionar una mayor fiabilidad a nuestras conclusiones