¿Qué es la beta ajustada?

La beta ajustada tiende a estimar la beta futura de un valor. Es una beta histórica ajustada para reflejar la tendencia de beta a revertir a la media: el valor beta del CAPM se moverá hacia el promedio del mercado, de 1, con el tiempo.

La estimación beta basada exclusivamente en datos históricos, conocida como beta no ajustada, no es un buen indicador del futuro. Como consecuencia de las diferentes elecciones en el período de tiempo utilizado, el efecto intermedio y el índice de mercado, los diferentes servicios ajustan sus betas de regresión hacia uno y utilizan la beta ajustada para calcular el rendimiento esperado.

Resumen

  • La beta ajustada estima la beta futura de un valor. Es una beta histórica ajustada para reflejar la tendencia de beta a revertir a la media.
  • Beta mide la volatilidad o el riesgo sistemático de un valor en relación con los movimientos en el mercado en general.
  • Debido a que la mayoría de las empresas tienden a crecer en tamaño, a diversificarse y a poseer más activos, con el tiempo, sus valores beta fluctúan menos, lo que resulta en una reversión a la media beta.

¿Qué es Beta?

Beta mide la volatilidad o el riesgo sistemático de un valor en relación con los movimientos en el mercado en general. Se estima haciendo una regresión de los rendimientos de cualquier activo frente a los rendimientos de un índice que representa la cartera de mercado, durante un período razonable.

Mide el riesgo agregado a una cartera diversificada y se centra en uno. Una acción que se mueve más que el mercado muestra una beta más de 1.0, y una acción que se mueve menos que el mercado muestra una beta menor que 1.0. Las acciones de beta baja son menos riesgosas y obtienen rendimientos más bajos que las acciones de beta alta.

Beta = Varianza / Covarianza

Modelo de valoración de activos de capital (CAPM)

El Modelo de fijación de precios de activos de capital (CAPM) describe la relación entre el rendimiento esperado de los activos y el riesgo sistemático. Riesgo sistemático El riesgo sistemático es la parte del riesgo total que es causado por factores fuera del control de una empresa o individuo específico. El riesgo sistemático es causado por factores externos a la organización. Todas las inversiones o valores están sujetos a un riesgo sistemático y, por tanto, es un riesgo no diversificable. - medido por la covarianza del rendimiento de una inversión con los rendimientos del mercado. Una covarianza positiva indica que los rendimientos se mueven en la misma dirección, mientras que una covarianza negativa indica que se mueven inversamente.

El modelo describe los rendimientos de las acciones individuales en función de los rendimientos generales del mercado y asume costos de transacción cero. Concluye que la cartera óptimamente diversificada incluye todos los activos negociados en el mercado, y el riesgo de una inversión es el riesgo agregado a una cartera diversificada. El rendimiento esperado se calcula como:

Rendimiento esperado = Tasa libre de riesgo + (Beta * Prima de riesgo de mercado)

Beta ajustada: fórmula de rendimiento esperado

Observaciones importantes:

  • Si la beta de una cartera individual es 1, entonces:

Rentabilidad del activo = Rentabilidad media del mercado

  • Beta representa la pendiente de la línea de mejor ajuste.
  • Se espera que el activo genere al menos la tasa de rendimiento libre de riesgo.

Problemas con la estimación beta

1. Elección del índice de mercado

En la práctica real, no existen índices que se acerquen a la cartera de mercado. En cambio, los índices del mercado de acciones y los índices del mercado de renta fija incluyen solo un subconjunto de los valores en cada mercado y no son completos.

El S&P 500, el índice más utilizado para la estimación beta para empresas estadounidenses, incluye solo 500 de las miles de acciones que se negocian en el mercado estadounidense. Los índices utilizados en los mercados emergentes Mercados emergentes "Mercados emergentes" es un término que se refiere a una economía que experimenta un crecimiento económico considerable y posee algunas, pero no todas, las características de que incluyen muy pocas empresas y tienden a ser aún más limitadas.

2. Impacto del intervalo de retorno

La elección del intervalo de retorno también afecta a las estimaciones beta. La teoría no establece si los rendimientos deben medirse diaria, semanal, mensual, trimestral o anual. El coeficiente beta Coeficiente beta El coeficiente beta es una medida de sensibilidad o correlación de un valor o una cartera de inversión a los movimientos en el mercado en general. Podemos derivar una medida estadística del riesgo comparando los rendimientos de un valor / cartera individual con los rendimientos del mercado general del valor que varía según las frecuencias de rendimiento. El fenómeno se conoce como sesgo de efecto intermedio en beta.

Los activos no se negocian de forma continua y, como resultado de este problema de no negociación, la estimación beta puede verse afectada: la no negociación durante un período de retorno puede reducir la correlación medida con el índice de mercado.

Es probable que las betas calculadas durante intervalos más cortos muestren un sesgo significativo debido al problema no comercial. Las empresas no líquidas informan una beta más baja de lo que idealmente deberían asumir, y las empresas líquidas informan una beta más alta de lo que está justificado.

3. Elección del horizonte temporal

Los modelos de riesgo-retorno guardan silencio sobre el período de tiempo que se necesita usar para estimar las betas. Al seleccionar un período de tiempo para la estimación beta, se debe tener cuidado con la compensación involucrada. Al retroceder más en el tiempo, aunque existe la ventaja de incluir más observaciones en la regresión, puede compensarse por el hecho de que la propia empresa podría haber cambiado en términos de su combinación de negocios, características y apalancamiento con el tiempo.

Ajuste Beta de Blume

La técnica Blume fue propuesta por Marshall E. Blume, quien fue profesor de Finanzas Howard Butcher en la Universidad de Pensilvania, en 1975 en su artículo "Betas and Their Regression Tendencies". Según Blume, existe una tendencia de las betas a converger hacia la media de todas las betas. Describe la tendencia al corregir las betas históricas para ajustar la beta para volver a 1, asumiendo que el ajuste en un período es una buena estimación en el período siguiente.

Considere betas para todas las acciones j en el período 1, βj1, y betas para las mismas acciones j en el período sucesivo 2, βj2. Además, las betas en el período 2 se retroceden contra las betas del período 1 para obtener la siguiente ecuación:

βj2 = b0 + b1βj1

Técnica de Vasicek

Vasicek (1973) ajustó las betas pasadas hacia la beta media modificando cada beta en función del error de muestreo sobre la beta. Si β1 es la beta promedio, en toda la muestra de acciones, en el período histórico, entonces la técnica de Vasicek implica tomar un promedio ponderado de β1 y la beta histórica para el valor j.

Estimación de Bloomberg

Beta ajustado = Beta de regresión (0,67) + 1,00 (0,33)

¿Por qué ajustar las betas hacia una?

La investigación sugiere que, con el tiempo, existe una tendencia general a que las versiones beta de todas las empresas converjan hacia una. Intuitivamente, no debería sorprendernos. Debido a que la mayoría de las empresas tienden a crecer en tamaño, a diversificarse y a poseer más activos, con el tiempo, sus valores beta fluctúan menos, lo que resulta en una reversión a la media beta.

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