Assessing Overconfidence Among Professional Investors

En este estudio se examina el sesgo de exceso de confianza en gestores de fondos de inversión de re,nta variable nacional de España entre diciembre de 1999 y junio de 2014. Empleando una base de datos libre del sesgo de supervivencia y del sesgo look-ahead, y usando el índice trimestral de rotación de los fondos como proxy, no hemos hallado sólidas evidencias de exceso de confianza en dichos gestores. Efectivamente, no se ha hallado un impacto estadísticamente significativo de la rentabilidad pasada sobre el índice de rotación. No obstante, cuando se divide la rentabilidad en quintiles, se encuentra evidencia de aumento del índice de rotación después de una rentabilidad baja. Se conjetura que este resultado puede estar debido a un fenómeno de cambio de nivel de riesgo conocido como risk-shifting behavior. This study examines overconfidence among managers of Spanish equity mutual funds between December 1999 and June 2014. Using quarterly turnover ratio as a proxy for overconfidence and a database free of both the survivorship bias and the look-ahead bias, we do not find strong evidence of overconfidence among mutual fund managers. Indeed, the impact of performance on subsequent turnover ratio is not statistically significant. However, when separating performance in quintiles, we find strong evidence of increase in turnover ratio subsequent to poor performance. We conjecture that this phenomenon could be related to a possible risk-shifting behavior

Inversión socialmente responsable: aspectos económicos y psicológicos en la gestión de fondos de inversión

Los datos proporcionados por organismos tanto nacionales como internacionales revelan el interés creciente que los inversores particulares manifiestan hacia los fondos de inversiones sostenibles y responsables (ISR). Si bien desean rentabilidades positivas, dichos inversores esperan de esos fondos una inversión en activos que cumplen criterios ambientales, sociales y de gobierno corporativo (ASG). Estos criterios imponen una clara limitación en las estrategias que los gestores de fondos ISR pueden aplicar. ¿El doble objetivo financiero y ético implica un comportamiento diferencial de los gestores de fondos ISR? El propósito principal de este artículo es proporcionar una visión económica y psicológica de los ISR. Analizaremos desde la revisión bibliográfica si existen diferencias de rentabilidad entre fondos convencionales y fondos ISR e investigaremos la relación entre rentabilidad y flujo de dinero y la existencia del efecto disposición en ISR, con el fin de ofrecer a los gestores y a los inversores una visión global para sus tomas de decisiones financieras

Three essays on behavioural biases of mutual fund managers: overconfidence, disposition effect and tournaments

Sweepstakes: A network DEA approach to mutual fund tournamentsExtended abstract en españolUn enfoque Network DEA para los torneos de fondos de inversión1. IntroducciónEl afán por obtener rentabilidad de los inversores en fondos de inversión es un fenómeno empírico bien documentado. De hecho, la investigación ha demostrado que los inversores tienden a asignar capital basándose en el rendimiento pasado de los fondos de inversión. Está bien establecido que un rendimiento relativo superior de los fondos de inversión se asocia con mayores entradas de dinero posteriores (Ben-David et al., 2022; Berk & Green, 2004; Ferreira et al., 2012; Sirri & Tufano, 1998). Por este motivo, el importante crecimiento experimentado por el sector de los fondos de inversión en las últimas décadas ha agudizado la competencia entre los gestores de fondos de inversión por las entradas de dinero y las comisiones basadas en los activos. La relación entre el rendimiento de los fondos de inversión y la posterior actitud de los gestores hacia el riesgo ha recibido una atención primordial en la literatura internacional. Varios estudios han documentado que los gestores de fondos de inversión modifican activamente el nivel de riesgo de sus carteras en función de su rendimiento relativo en el pasado. Algunos trabajos fundamentales que aportan pruebas de ello son Brown et al. (1996), Busse (2001), Chevalier & Ellison (1997) y Huang et al. (2011).En su investigación seminal, Brown et al. (1996) llegaron a la conclusión de que los gestores perdedores a medio plazo, al no tener mucho más que perder, apostarán y aumentarán la volatilidad de su cartera de fondos, mientras que los ganadores a medio año intentarán fijar su posición y jugar sobre seguro. Tras este estudio, varios autores llegan a una conclusión similar (Acker & Duck, 2006; Goriaev et al., 2005; Schwarz, 2012).Este comportamiento de torneo de los gestores de fondos se ve reforzado por la relación convexa entre el rendimiento previo y los flujos de dinero: Mientras que un porcentaje desproporcionado de las entradas totales se dedica a los fondos con buenos resultados, los inversores no retiran el dinero de los fondos de inversión con malos resultados en la misma proporción (Chevalier y Ellison, 1997; Gruber, 1996; Huang et al., 2007; Sirri y Tufano, 1998). Además, los gestores de fondos de inversión tienen otras preocupaciones que podrían aumentar su motivación para participar en torneos anuales: proteger su empleo (Kempf et al., 2009; Khorana, 1996; Qiu, 2003), ganar un salario más alto (Farnsworth & Taylor, 2006; Kempf et al., 2009) o labrarse una reputación entre sus colegas (Qiu, 2003).Sin embargo, estudios empíricos han revelado resultados contradictorios con respecto a la expectativa de que los perdedores apuestan mientras que los ganadores indexan. Existen pruebas en la literatura que apoyan la noción de que los ganadores son más propensos a apostar (Busse, 2001; Chevalier & Ellison, 1997; Qiu, 2003; Sheng et al., 2019). En lugar de ver estos hallazgos como contradictorios, podría haber matices que descubrir en la teoría del torneo que ha sido ampliamente estudiada tanto con técnicas paramétricas como no paramétricas. Nuestro enfoque en red pretende captar la dinámica real del torneo sin que exista ninguna forma funcional preestablecida entre los principales impulsores del comportamiento del torneo. Para analizar el torneo, dividimos el comportamiento del torneo en tres etapas: en primer lugar, ¿con qué eficiencia reaccionan los gestores de fondos de inversión a su rendimiento pasado en términos de riesgo de cartera? En segundo lugar, ¿con qué eficacia repercuten estos cambios de riesgo en su rendimiento posterior? Y, por último, ¿con qué eficacia atraen estos cambios de rendimiento entradas de dinero a los fondos? Para analizar mejor estas interacciones entre torneos, empleamos un Análisis Envolvente de Datos (DEA) en red. Dada la complejidad de la modelización de las finanzas comportamentales, el uso de modelos DEA en red, que no requieren el establecimiento a priori de formas funcionales entre los factores explicativos, podría ser especialmente útil en este ámbito. Por este motivo, resulta muy adecuado para modelizar patrones de comportamiento complejos, como el comportamiento en los torneos. El modelo de red de este estudio nos permite dividir esta interacción global en procesos individuales y así evaluar mejor cada etapa. Como resume Kao (2014), un sistema global puede considerarse eficiente, aunque sus procesos individuales no lo sean, en realidad. En cuanto al tema que nos ocupa, muchos modelos de torneos se centran únicamente en la reacción de los fondos de inversión a las clasificaciones de rendimiento anteriores y las consecuencias de rendimiento posteriores, pero omiten las posibles consecuencias en los flujos de dinero posteriores. Nuestro modelo supera esta limitación adoptando un enfoque global para analizar el sistema.Que sepamos, este estudio es el primero que aplica una DEA en red para evaluar el comportamiento de los torneos en el sector de los fondos de inversión. La presente investigación llena el vacío existente en la literatura sobre finanzas conductuales utilizando un modelo DEA en red para proporcionar información sobre los componentes secuenciales y dinámicos del comportamiento de los torneos. En este estudio, el objetivo principal es analizar la interacción entre la reacción al torneo, su recompensa en términos de rendimiento y la recompensa potencial en forma de entradas. 2. Datos y metodologíaLos datos primarios utilizados en este estudio se obtienen de la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV). Nuestra base de datos inicial incluye los fondos abiertos domiciliados en España que estuvieron en funcionamiento durante el periodo de estudio (enero de 2010 a diciembre de 2015). Este periodo muestral abarca los años con mayores salidas de dinero de la industria de fondos española en las dos décadas anteriores a 2012, junto a una significativa y fuerte recuperación de las entradas de dinero en 2014-2015 (Inverco, 2016). Esto da lugar a contextos de gestión extremadamente diferentes para identificar las prácticas del torneo a través de nuestro modelo propuesto. La base de datos inicial comprende 551 fondos. En total, se descartan 42 fondos indexados dado que no son de gestión activa y solo los fondos de gestión activa cumplirían los requisitos para el análisis del comportamiento de los torneos. Nuestro análisis se centra en las dos principales categorías de inversión de la industria española de fondos: Fondos de Renta Variable Euro y Renta Variable Nacional, que representan un total de 184 fondos. Obtuvimos datos sobre rendimientos diarios, activos netos totales (TNA) mensuales e informes trimestrales de participaciones en cartera.Finalmente, también excluimos un total de 35 fondos de esta simple porque la información reportada no cumple totalmente con la disponibilidad de datos requerida por nuestro modelo (por ejemplo, fondos terminados antes del 31 de diciembre o fondos que no reportan flujos de dinero posteriores para el primer trimestre porque fueron terminados antes del 31 de marzo). Con el fin de obtener resultados fiables para el análisis del torneo, exigimos que los fondos incluidos en un año determinado en el estudio existan en enero y sobrevivan al menos hasta marzo del año siguiente, cuando se computan los flujos. Nuestra muestra final consta de un total de 149 fondos de renta variable distintos y un total acumulado de 624 observaciones de años de fondos.De acuerdo con la revisión de los modelos DEA en red en Kao (2014), la Figura 1 corresponde a una ampliación de una estructura de red básica de dos etapas a una estructura de red básica de tres etapas. Nuestra estructura de red también incluye un componente dinámico y las distintas variables del modelo corresponden a puntos secuenciales en el tiempo para reflejar el comportamiento dinámico de los torneos de fondos de inversión. El uso de cuatro variables intermedias tanto como salidas de la Etapa de Reacción como entradas de la Etapa de Recompensa podría plantear problemas relacionados con la maldición de la dimensionalidad en nuestra estructura de tres etapas, por lo que debe prestarse especial atención a la convención DEA según la cual el número mínimo de unidades de decisión analizadas, en este caso los fondos de inversión, debe ser superior a tres veces el número de variables (Coelli et al., 2005).En la Etapa de Reacción, el fondo de inversión j reacciona a su clasificación de rendimiento en el periodo anterior, desde el mes t-6 hasta el mes t, modificando su nivel de riesgo a través de tres mecanismos diferentes: 1) el porcentaje de la cartera asignado a activos de renta variable como representante del activo más arriesgado, 2) la beta de la cartera como representante del riesgo sistemático, y 3) la concentración de la cartera como representante del riesgo idiosincrático. Esta cronología es coherente con el trabajo seminal de Brown et al. (1996) y estudios posteriores como Busse (2001) y Goriaev et al. (2005)), por citar algunos. En la Etapa de Recompensa, nuestro modelo evalúa la eficiencia de la gestión activa del riesgo. Esta eficiencia se evalúa en términos del impacto de la respuesta al torneo en las clasificaciones de rendimiento posteriores. Por último, en la fase de retribución, nuestro modelo va más allá y evalúa hasta qué punto el impacto del comportamiento en los torneos ha sido visible en términos de flujos monetarios. La literatura anterior ha aportado numerosas pruebas del fenómeno "el ganador se lo lleva todo", en el que los fondos ganadores captan una parte desproporcionada de las entradas totales (Chevalier & Ellison, 1997; Gruber, 1996; Huang et al., 2007; Qiu, 2003; Sirri & Tufano, 1998). Figura 1. Representación del modelo DEA en red.3. Resultados y ConclusionesEste estudio proporciona un modelo de torneo más matizado para el sector de los fondos de inversión y analiza la eficacia con la que los gestores reaccionan a sus clasificaciones provisionales de rentabilidad, la eficacia con la que modifican su cartera para mejorar sus clasificaciones de rentabilidad a final de año y, por último, la eficacia con la que los inversores recompensan estos cambios en las clasificaciones de rentabilidad a través de los flujos hacia el fondo en el trimestre siguiente. Hasta donde sabemos, este estudio es el primero que emplea el Análisis Envolvente de Datos en red (DEA) para modelizar la dinámica de comportamiento en el sector de los fondos de inversión.La aplicación de nuestro modelo a un mercado real arroja resultados empíricos que corroboran nuestras hipótesis iniciales. Nuestros resultados confirman lo complicado que resulta para los gestores de fondos aplicar una estrategia capaz de mejorar eficientemente sus resultados de fin de año en relación con los de sus homólogos. De hecho, los gestores de fondos pueden adoptar una amplia gama de estrategias y de nuestros resultados se desprende que la Etapa de Reacción no está correlacionada con la Etapa de Recompensa. Esto significa que la modificación eficaz de la exposición a la renta variable, la beta y la concentración de la cartera como resultado de los rangos de rentabilidad provisionales no está correlacionada de forma significativa con los flujos posteriores hacia el fondo. En consonancia con la bibliografía sobre flujos, el grado en que los gestores de fondos mejoran su clasificación de rentabilidad modificando la exposición a la renta variable, la volatilidad y la concentración de su cartera es un factor determinante de su capacidad para atraer flujos en el trimestre siguiente. Así pues, el éxito en la Etapa de Retribución, mejorando con éxito el rendimiento a final de año, es determinante en los resultados finales del torneo. Estas conclusiones refuerzan la validez del modelo que proponemos en este estudio. Nuestros resultados son robustos incluso cuando empleamos especificaciones de variables alternativas. Por último, no encontramos persistencia en la eficiencia de los torneos en las fases individuales ni tampoco en general. Nuestros resultados apoyan la idea de que seguir una estrategia de torneo persistente y sistemáticamente eficiente es difícil y complejo.<br /