Nobel 2013: Fama, Shiller y Hansen

Eugene Fama, Robert Shiller y Lars P. Hansen son los ganadores del premio nobel en economía en el 2013. Esta fue un claro premio a contribuciones en el campo de finanzas. ¿Qué aportó cada uno y cómo se relacionan sus trabajos entre sí?

Eugene Fama es posiblemente el más conocido de los tres fuera de su rama de especialización. De su tesis doctoral surge la hipótesis de mercados eficientes (EMH por sus siglas en inglés.) Esto es principalmente aplicado a los mercados financieros y gracias a él se dice que no se le puede ganar al mercado y dudar de quien dice tener la receta de la fortuna.

En un mercado de acciones, por ejemplo, el precio del activo ya posee toda la información relevante procesada. En su expresión «débil» esto incluye precios pasados e información pública. Es decir, los precios de ayer no nos ayudan a determinar el precio de mañana y las noticias que salen en los diarios son rápidamente capturados por los precios. El movimiento del precio de las acciones es un «random walk» y por lo tanto no hay una tendencia que permita obtener ganancias de capital.

En su versión más fuerte, el EMH también sostiene que los precios de los activos también reflejan información privada, como la que pueden tener los directivos de una empresa. Esto quiere decir que el «insider trading» tampoco permite obtener ganancias por diferencias de precios. Los estudios de Fama contribuyeron al origen de los mercados financieros que operan basados en índices.

El EMH es el principio de arbitraje llevado a un mercado altamente dinámico y líquido. Por eso, rechazar el EMH implica rechazar el concepto y dinámica de equilibrio. No es fácil, entonces, objetar al EMH sin dar una solución a este problema.

Sin embargo, el enunciado de Fama se ubica en movimientos de precios en el corto plazo, no en el largo plazo. El mismo Fama tiene estudios donde brinda elementos con los cuales se podría rechazar el EMH.

Es aquí donde entra Robert Shiller, quien ha estudiado casos donde el EMH no se cumple. Aquí hay dos puntos a resaltar. En primer lugar, en el largo plazo existen algunas variables que pueden determinar qué acciones van a tener una mejor performance que otras (esto es lo que estudió el mismo Fama.) Por ejemplo, el tamaño de la empresa y el ratio de valor de libro sobre valor de mercado. En su blog, Cowen explica que una empresa pequeña que ve el precio de su acción afectada por una mala noticia ve en el corto plazo una pronta recuperación de su precio. Esto, en principio, contradiría al EMH dado que el exceso en caída del precio de la acción implica que el mercado no ha capturado eficientemente toda la información disponible. Alguien en el mercado puede tomar ganancias comprando la acción barata y vender cuando rebota a su precio real, pero este proceso de arbitraje es lo que elimina esta oportunidad de ganancia en primer lugar. Algunos motivos por lo que esto puede suceder es falta de liquidez si la empresa es chica y no hay suficientes acciones en circulación, falta de información dado que la empresa es pequeña y no hay suficiente información de la misma en los medios, etc. Cuando se amplia el horizonte temporal, entonces, es posible encontrar indicadores que tienen el potencial de predecir posibles ganancias por movimientos de precios.

En segundo lugar, Shiller da origen al «behavioral finance» para explicar casos donde el EMH no se cumple. Son los animal spirits lo que lleva a que el mercado se desequilibre formando burbujas irracionales (uno de sus libros más conocidos se titula «rational exhuberance».) Aspectos psicológicos e irracionalidad por parte de los agentes económicos es lo que lleva a que el EMH no se encuentre siempre presente.

De este modo, si bien hay algo de «Fama vs Shiller» en cuanto a sus estudios, no dejan de ser tampoco dos investigaciones con puntos en común. La diferencia se encuentra en qué puede provocar que el EMH no tome forma (indicadores estables de largo plazo vs irracionalidad), más que en su presencia o ausencia irrestricta.

¿Qué tiene que ver Peter T. Hansen en todo esto? La contribución de Lansen es la más técnica y menos conocida de los tres galardonados. Los estudios de Fama y Shiller (como muchos otros) hacen uso de econometría para medir efectos económicos (por ejemplo, cuánto tarda el efecto de una noticia en desaparecer del precio de una acción), testear hipótesis, etc.

El Maximum-likelihood estimation (MLE) es un método muy difundido en el armado de modelos estadísticos. Si se conoce la distribución de probabilidades de una variable en estudio, entonces una muestra de la población permite calcular los parámetros de la distribución de probabilidades más probable de la que proviene la muestra. Por ejemplo, podemos saber que una serie de datos proviene de una distribución normal («campana de Gauss») pero no sabemos cuál de todas las posibles distribuciones es la que da origen a los datos que observamos. ¿Cuál es la media y el desvío estándar? Es más probable que si observo la altura de dos personas en 1.80 y 1.90 metros la distribución normal que da origen a la altura de personas tenga una media de alrededor de 1.85 metros a que tenga una media de 0.50 metros por más que ambas series normales puedan generar observaciones de 1.80 y 1.85 metros. El MLE toma todos los datos observados y estima cuál es la distribución normal que más probablemente genere los datos observados.

Como se puede apreciar, esto no sólo requiere poder de cálculo, sino que también requiere grados de libertar para calcular todos los parámetros que son necesarios para tener la distribución de probabilidades. Sin embargo, si no hay suficientes datos o la distribución de probabilidades es desconocida no se puede utilizar el método MLE. Hansen ofrece una solución a este problema a través del Generalized Method of Moment (GMM). Es sabido, por ejemplo, que las variaciones de los precios de las acciones no siguen una distribución normal (la distribución suele ser del tipo «martingala» o de varianza infinita).

El GMM permite especificar «momentos» de la series y con ellos reemplazar los cálculos que hace el MLE. Por ejemplo, el momento de primer orden E(x) es la esperanza matemática de la serie, el momento de segundo orden E(x^2) es la varianza de la serie, etc. Es posible que no conozcamos la distribución de probabilidades que da origen a la serie de datos que observamos, pero que tengamos motivos teóricos por los cuales creer que la esperanza matemática de la serie toma un valor dado. El GMM especifica como usar los momentos de la serie para estimar una distribución de probabilidades que permita estimar modelos econométricos cuando el MLE no es aplicable. Si el EMH es cierto, entonces la rentabilidad de un activo financiero es aleatoria, lo que implica que la esperanza del retorno es igual a 0. Si esto no se «verifica» entonces el EMH tiene algún problema.

El siguiente ejemplo puede ilustrar intuitivamente lo que hace GMM. Supongamos que necesitamos la esperanza matemática de una distribución no conocida. Llamemos a la media m. Supongamos que por cuestiones teóricas, sabemos que E[x – g(m)]. El GMM, cuando ciertas condiciones aplican (por ejemplo Ley de Grandes Números), estima el valor de m que minimiza la función objetivo E[x – g(m)]. Si la descripción del GMM les suena familiar, es por lo difundida que está la técnica a la que Hansen contribuyó a desarrollar.

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Si bien cada uno de estos autores posee muchas otras contribuciones, como el índice de precios Case-Shiller, los trabajos de estos autores han afectado notablemente el mercado y prácticas en el mercado financiero. Hace tiempo que sus nombres figuraban entre potenciales galardonados del premio nobel.

6 comentarios en “Nobel 2013: Fama, Shiller y Hansen

  1. Lo que yo no veo en estos estudios (es la segunda recensión que leo de estos trabajos y ambas son en general coincidentes) es donde está el alertness empresarial presentado por Kirzner. Es decir, los mercados financieros, como todos los mercados, premian a aquellos que descubren oportunidades no previstas por los demás. Entonces, no veo muy claro que este tipo de modelos mecánicos tengan demasiada validez, precisamente porque no hay parámetros generales para determinar si cabe o no obtener ganancias operando en los mercados de activos. Quienes, por medio de su alertness, compren o vendan (según corresponda en cada caso) antes que los demás, le ganarán a los mercados y quienes se queden dormidos perderán. Me da la sensación de que este tipo de modelos, tal como los veo descriptos, no contemplan a la acción humana como factor determinante de las ganancias y las pérdidas.

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  2. Muy buen resumen de las contribuciones de cada uno Nicolás, lo voy a compartir en mi blog. En particular muy bueno tu resumen de la contribución de Hansen.

    Solo un par de observaciones, quizás ayudan:

    1) Cuando Fama habla de que no se le puede ganar al mercado, no quiere decir que no se puede hacer dinero o que se va a perder. Lo que quiere decir es que no vas a ganar más que lo que el mercado reconoce por el riesgo que se está asumiendo. Puesto muy sencillo, cuando el proyecto de inversión A te genera un retorno mayor que el proyecto B, no necesariamente significa que encontraste una mejor inversión, puede ser que simplemente A tiene mas riesgo.

    2) Aunque la teoría de mercados eficientes está vinculada a los activos financieros, no olvidemos que últimadamente éstos integran lo que sucede en la economía real, particularmente a lo que se espera en el futuro de esta.

    3) Respecto a la observación de Alejandro Sala, me parece que los argumentos de Fama y Shiller no excluye al ente emprendedor que está alerta a oportunidades, esos siguen habiendo, y es un poco mi punto 2 anterior. Lo que Fama y Shiller proponen es como el conjunto de acciones individuales, se resumen o integran para crear una estructura global eficiente/ineficiente y que al final le brinda información adicional (y disciplinadora, por cierto) a los entes que actúan. Fama lo que sugiere es que el emprendedor/inversionista, al actuar y reaccionar a la información,vconduce a que los mercados paguen una cantidad específica por el riesgo asumido, mientras que Shiller sugiere que los entes que actúan se les pasa la mano o sobre-reaccionan y eso a su vez genera oportunidades que luego los entes aprovechan. Eventualmente todo oscila entre periodos de eficiencia/ineficiencia, y son los entes o actores los que generan tal conducta. Finalmente Hansen brinda formas de desenmarañar esto! jeje

    Saludos

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  3. El punto del post es explicar las contribuciones que llevaron el Nobel a manos de estos economistas, no evaluar las contribuciones y ver hasta dónde hay o no empresarialidad y de que tipo (el equilibrio supone que la actividad empresarial ya tuvo lugar.)

    Respecto al punto 1). Por supuesto, coincido. El mercado es el costo de oportunidad, si no se puede ganar al mercado no hay ganancias económicas o extraordinarias. Se puede hacer dinero al mismo ritmo del mercado, que no es lo mismo que ganancia. Pero es válida la aclaración por si el punto no quedó claro.

    Punto 2). Por supuesto, coincido.

    Punto 3) Clara manera de exponer la relación entre Fama y Shiller con la sobre-reacción del mercado.

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  4. SOLO AÑADIR QUE CUALQUIER RUMOR O ALTERACION ESTOCASTICA( LA CUAL NO ESTA INCORPORADA EN NINGUN SISTEMA DE INFORMACION ENDOGENO AL MERCADO) , GENERA TENDENCIA AL CAOS Y EFECTOS DE RETROACCION POSITIVA Y NEGATIVA QUE ALTERA LAS EXPECTATIVAS Y LAS PROYECCIONES DE LOS MERCADOS Y PARTICULARMENTE DE LOS MERCADOS FINANCIEROS ,LOS CUALES FUNCIONAN CON MODELOS DE HISTORICIDAD NUMERICA Y COMPORTAMIENTO DE FACTORES REALES , ALLI, EN ESTOS PUNTOS NO LINEALES , SE LE PUEDE GANAR AL MERCADO,MIENTRAS ESTE SE AJUSTA NUEVAMENTE GENERA DESBALANCES Y PROBABILIDADES DE BENEFICIOS PARA UNOS Y DE PERDIDAS PARA OTROS,MAS ALLA DEL SIMPLE CONCEPTO DE EFICIENCIA.

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