En Fintual ofrecemos un simulador que proyecta cómo evolucionaría tu ahorro bajo distintos supuestos y escenarios. Es importante destacar que estas simulaciones no constituyen una predicción para las rentabilidades futuras, sino una estimación referencial construida basándose en estimaciones de retornos implícitos futuros según datos actuales o históricos de los activos relacionados con ellos, en particular, datos como sus precios actuales, los dividendos futuros de acciones estimados por un proveedor externo y en el nivel de tasa actual de los bonos.

Toda proyección de retornos tiene que asumir ciertos parámetros, supuestos y metodologías que determinen el comportamiento de los activos en el largo plazo, tanto para las acciones como para la renta fija. Estos supuestos se usan como insumos para estimar los resultados del simulador.

Es importante tener en cuenta que los modelos utilizados para estas simulaciones se basan en supuestos que podrían no cumplirse en el futuro. Por lo tanto, las estimaciones proporcionadas deben considerarse únicamente como referencias y no como garantías de rentabilidad. La rentabilidad de la cartera o de los fondos es, por naturaleza, variable y está sujeta a fluctuaciones del mercado, lo que hace imposible predecir con certeza su comportamiento futuro.

Como dijimos, no intentamos predecir el futuro, ya que los retornos pasados no garantizan retornos futuros. Sin embargo, ofrecemos un simulador que proyecta el comportamiento de tu inversión bajo diferentes escenarios, incluyendo situaciones negativas, lo que permite visualizar la relación entre riesgo y retorno en las distintas combinaciones de fondos disponibles, siendo una herramienta útil para entender mejor el potencial de tu inversión.

El escenario esperado corresponde al promedio de los resultados sobre el horizonte de inversión simulado.

El escenario optimista corresponde al nivel del 2,5% de los mejores casos sobre el horizonte de inversión simulado, es decir, según la estimación asociada a la simulación, existe una probabilidad del 2,5% de que la cartera tenga una rentabilidad tan buena o mejor que el escenario optimista en el horizonte de inversión simulado.

El escenario pesimista corresponde al Valor en Riesgo (VaR), es una medida estadística que cuantifica la pérdida potencial máxima que podría sufrir una cartera de inversiones en un periodo de tiempo determinado y con un nivel de confianza específico. En este caso, el tiempo determinado es el horizonte de inversión simulado, y el nivel de confianza es de 97,5%, lo cual significa que según la estimación asociada a la simulación, existe una probabilidad del 2,5% de que la cartera tenga una rentabilidad tan mala o peor que el escenario pesimista en el horizonte de inversión simulado.

Como mencionamos, esta simulación tiene supuestos. Toda proyección de retornos tiene que asumir ciertos parámetros que determinen el comportamiento de los activos en el largo plazo, tanto para las acciones como para la renta fija. Esos supuestos se usan como insumos para estimar los resultados del simulador.

En su expresión más básica, la teoría financiera describe que el precio de un instrumento financiero depende de 2 cosas: el nivel de la tasa libre de riesgo y un premio por riesgo adicional que los inversionistas exigen por tener ese instrumento. Estas dos ideas intentan reflejar el saber común de que, a mayor riesgo, un inversionista debería exigir un mayor retorno.

La tasa libre de riesgo corresponde al interés que paga un instrumento financiero que no tiene ningún riesgo asociado.

En la práctica, se suele utilizar como medida de tasa libre de riesgo la tasa de política monetaria del Banco Central (TPM), instrumentos de deuda o tasas que se basen en la TPM, o bonos de gobierno. Con esto se puede construir una curva de tasas libre de riesgo para distintos plazos. En nuestro caso, usamos la TPM y sus expectativas implícitas en la swap cam/CLP.

Volviendo a nuestro simulador, podemos darle como input de activo libre de riesgo al valor de la TPM del Banco Central, ya que es una variable observable en el mercado del día a día.

En cuanto a los premios por riesgo, existen dos metodologías principales para estimarlos: premios por riesgo históricos y premios por riesgo implícitos.

Premios por riesgo históricos

A cualquier instrumento con riesgo, le vamos a exigir un retorno superior al activo libre de riesgo. A ese exceso de retorno le llamamos premio por riesgo. Si quisiéramos simular el retorno total de los instrumentos, bastaría con sumar a la tasa libre de riesgo el premio por riesgo asociado a ese activo.

Por ejemplo, si un ETF tiene un premio por riesgo de 6 % anual, y la tasa libre de riesgo es 2 % anual, entonces su retorno esperado para el futuro será de 2 % + 6 % = 8 % en un año.

El problema es que el premio por riesgo de la mayoría de los activos, como las acciones, no es una variable observable. Es decir, no puedes obtener su valor directamente de los mercados financieros sin asumir algún modelo o supuesto.

La metodología más común y simple para estimar el premio por riesgo de un instrumento consiste en calcular el premio por riesgo histórico promedio. El premio por riesgo histórico sí es observable, y para obtenerlo basta con calcular la diferencia entre el retorno histórico del instrumento y el retorno histórico del activo libre de riesgo. Esta diferencia anualizada corresponde al premio por riesgo histórico.

Por ejemplo, el siguiente gráfico muestra el premio por riesgo histórico anual de algunos índices accionarios.

Como ya habíamos mencionado, toda metodología tiene supuestos. En el caso del premio por riesgo histórico, el supuesto es que el retorno de los instrumentos por sobre la tasa libre de riesgo (su premio por riesgo) en el futuro será igual a su valor promedio del pasado.

El problema de esta metodología es que va en contra de lo primero que dijimos al principio de este artículo. Por ejemplo, si una acción hubiese subido mucho de precio —sin un cambio en sus fundamentales financieros— entonces ahora debiese estar más cara y por ende su retorno esperado debiese ser más bajo. Sin embargo, si usamos premios por riesgo históricos, las acciones que más han rentado tendrán un retorno esperado futuro mayor, lo que va contra la intuición descrita anteriormente.

Premios por riesgo implícitos

Una metodología que sí captura la intuición anterior es la de premios por riesgo implícitos.

El espíritu detrás de este modelo es que el precio actual de un activo financiero refleja la suma de todos los intereses que entregará en el futuro (dividendos si es una acción o cupones en el caso de los bonos), descontados a una tasa de descuento. Esta tasa de descuento representa el retorno futuro del activo, y es inversamente proporcional a su precio (si la tasa sube, el precio será menor).

En el caso de las acciones, el premio implícito no es observable y debemos estimarlo a partir de sus dividendos. Si tenemos el precio de mercado y todos los dividendos futuros, podemos despejar el retorno esperado implícito que el mercado está esperando que ese activo tenga. A este modelo se le conoce como modelo de dividendos descontados.

De esta manera, si el precio baja y sus dividendos futuros se mantienen constantes, entonces su retorno esperado sube, que es precisamente el efecto que buscamos. Con el modelo de premios por riesgo históricos, el retorno y premio esperado habría sido menor.

Otro punto importante es que el retorno esperado no depende de ninguna variable del pasado. Esto tiene sentido con lo que dice la teoría económica: los precios actuales solo incorporan expectativas futuras del mercado, el pasado no debiese determinar los retornos.

Pero en este modelo también tenemos supuestos. Necesitamos todos los dividendos futuros. Es decir, hay que suponer cómo evolucionarán los dividendos por acción que entregará la compañía. Aunque no tenemos cómo saber esa información con certeza, podemos apoyarnos en las proyecciones que hacen distintas casas de analistas a lo largo del mundo, y obtener una trayectoria de dividendos futuros que represente el consenso de mercado.

En cuanto a la renta fija el retorno implícito sí es una variable observable, lo que hace más fácil el cálculo. Esto es así, ya que los cupones futuros vienen predeterminados al momento de emitir un bono. Luego, la tasa de interés que se despeja de la ecuación solo trae como supuesto el hecho de que no haya algún default de los intereses o el principal de la deuda (efectivamente, se pague todo lo que se comprometió al momento de comprar el bono). Después se pueden hacer ajustes incorporando estimaciones de tasas de default y tasas de recuperación, en caso de bonos que tengan incorporados riesgos de crédito o no pago.

El simulador actual de Fintual se basa en la metodología de premios por riesgo implícitos. Para obtener el vector de dividendos futuros, nos nutrimos del consenso de analistas que reportan a Bloomberg —la plataforma financiera más grande del mundo— y su modelo propietario de proyección de dividendos de largo plazo para acciones de los principales índices bursátiles de cada país (como el S&P 500). La ventaja de esto es su amplitud y diversidad: se nutre de una diversa base de analistas a lo largo del mundo, que entregan proyecciones compañía por compañía, para luego agregarlas al país.

Con base en la estimación de premio por riesgo implícito que tenemos para cada país, calculamos el premio por riesgo de cada ETF basándonos en un modelo lineal, o Capital Asset Pricing Model (CAPM). Aquí utilizamos como retorno esperado para el mercado, al premio por riesgo implícito calculado para el país donde invierte el ETF en cuestión.

En esta fórmula, la sensibilidad al mercado se obtiene a base de una regresión lineal histórica entre el premio por riesgo histórico del ETF y el índice representativo del país.

De esta manera, basándonos en los premios por riesgo de cada país, podemos estimar el retorno esperado de cualquier ETF que tenemos en cartera.

Una vez que obtenemos las estimaciones de retornos según la metodología de premios implícitos, podemos corregir el nivel de la distribución de retornos históricos.

Lo importante de esta metodología es que nos permite estimar valores razonables de riesgos esperados, calibrados según un nivel de mercado o consenso, ya sea con el nivel de tasas de mercado o con el consenso de analistas que reportan a Bloomberg.

Pero, al mismo tiempo, no implica ninguna hipótesis sobre correlaciones de activos, dependencia lineal, o supuestos de distribuciones de retornos de activos a la hora de estimar escenarios extremos, y por lo tanto, los escenarios optimistas y pesimistas conservan las propiedades de eventos reales de mercado experimentados en la historia.

Tanto la estimación de premios por riesgo como el CAPM, son modelos que ya llevan años de estudio en la academia.

Por un lado, el modelo de dividendos descontados en su versión extendida fue propuesto por el académico Myron J. Gordon de la Universidad de Toronto en 1962. Por otro lado, el cálculo de los premios por riesgo implícitos han sido en gran parte estudiados por el profesor Aswath Damodaran de la Universidad de Nueva York. En su trabajo, detalla las distintas formas de calcularlo, sus ventajas y desventajas.

En cuanto al CAPM, es un modelo clásico de teoría financiera. Sus orígenes se remontan a la década de 1960, donde diversos académicos —entre ellos el premio nobel de economía William Sharpe— sentaron las bases para la teoría de asset pricing a través de esta sencilla pero importante metodología.

Y siempre recuerda esto

Las rentabilidades o ganancias obtenidas en el pasado por estos fondos, no garantizan que ellas se repitan en el futuro. Los valores de las cuotas de los fondos mutuos son variables.