La diversificación ingenua se describe mejor como una división aproximada y, más o menos instintiva, de sentido común de una cartera, sin molestarse con modelos matemáticos sofisticados. En el peor de los casos, dicen algunos expertos, este enfoque puede hacer que las carteras sean muy riesgosas. Por otra parte, algunas investigaciones recientes indican que este tipo de división informada, pero informalmente lógica, es tan efectiva como esas fórmulas elegantes y optimizadoras.
Ingenuo vs. Sofisticado
No es sorprendente que los inversores individuales rara vez utilicen metodologías complejas de asignación de activos. Estos tienen nombres intimidantes, como la optimización de la varianza media, la simulación de Monte Carlo o el modelo Treynor-Black, todos los cuales están diseñados para producir una cartera óptima, una que rinde el máximo rendimiento con el mínimo riesgo, que de hecho es el sueño del inversor.
De hecho, un par de investigaciones sobre la teoría de la optimización, como "Diversificación óptima versus ingenua diversificación: cuán eficiente es la estrategia de cartera 1 / N", realizada por el Dr. Victor DeMiguel et al. De la London Business School, han argumentado en contra de la efectividad de Modelos sofisticados. La diferencia entre ellos y el enfoque ingenuo no es estadísticamente significativa; Señalan que los modelos realmente básicos funcionan bastante bien.
¿Es la forma del inversionista privado promedio de simplemente tener un poco de esto y algo de eso realmente menos viable? Este es un tema extremadamente importante y es el núcleo de la inversión. Un rabino, Issac bar Aha, parece haber sido el abuelo de todo, habiendo propuesto alrededor del siglo IV, que uno debería "poner un tercio en tierra, un tercio en mercancía y un tercio en efectivo". ¡Es un consejo bastante bueno que sigue siendo suficiente, 1600 años después!
Para algunos cínicos y científicos, parece demasiado simple para ser verdad, que uno puede lograr algo cercano a un óptimo simplemente poniendo un tercio de su dinero en bienes raíces, un tercio en valores (el equivalente moderno de la mercancía) y el descanse en efectivo. Alternativamente, los gráficos circulares clásicos que se dividen en carteras de alto, medio y bajo riesgo son muy sencillos y puede que no tengan nada de malo.
Incluso Harry Markowitz, quien ganó el Premio Nobel de Ciencias Económicas por sus modelos de optimización, evidentemente dividió su dinero en partes iguales entre bonos y acciones, por "razones psicológicas". Era simple y transparente; en la práctica, estaba feliz de dejar atrás sus propias teorías premiadas cuando se trataba de sus propios fondos.
Sombras de ingenuidad y el término mismo
Sin embargo, hay más sobre el tema. El profesor alemán de banca y finanzas Martin Weber explica que existen diferentes tipos de modelos ingenuos, algunos de los cuales son mucho mejores que otros. El profesor Shlomo Benartzi de UCLA también confirma que los inversores ingenuos están fuertemente influenciados por lo que se les ofrece. Por esta razón, si van a un corredor de bolsa, pueden terminar con demasiadas acciones, o ser sobrevalorados en instrumentos de deuda si van a un especialista en bonos. Además, hay muchos tipos diferentes de acciones, como las de pequeña y gran capitalización, extranjeras y locales, etc., de modo que cualquier sesgo podría conducir a una cartera desastrosa, o al menos, subóptimamente ingenua.
En el mismo sentido, el concepto de ingenuidad puede ser en sí mismo simplista y algo injusto. Ingenuo en el sentido de crédulo y mal informado, es muy probable que conduzca al desastre. Sin embargo, si se toma ingenuo su significado original de natural y no afectado, traduciéndolo a un enfoque sensato y lógico, si no sofisticado (ignorante de las técnicas técnicas de modelado), no hay una razón real para que falle. En otras palabras, son las connotaciones negativas de la palabra "ingenuidad" lo que es el verdadero problema aquí: el uso de una etiqueta despectiva.
La complejidad no siempre ayuda
Viniendo del otro lado, la complejidad metodológica y los modelos sofisticados no necesariamente conducen a la optimización de la inversión, en la práctica. La literatura es bastante clara sobre esto y dada la complejidad de los mercados financieros, no es sorprendente. Su combinación de factores económicos, políticos y humanos es desalentadora, de modo que los modelos siempre son vulnerables a alguna forma de choque impredecible, o la combinación de factores que no pueden integrarse efectivamente en un modelo.
El Dr. Victor DeMiguel y sus co-investigadores reconocen que los enfoques complejos están seriamente limitados por problemas de estimación. Para las personas con mentalidad estadística, los "momentos verdaderos de los rendimientos de los activos" son desconocidos, lo que lleva a errores de estimación potencialmente grandes.
En consecuencia, una cartera construida con sensatez, que se supervisa regularmente y se reequilibra en términos de lo que está sucediendo en ese momento, no solo tiene un atractivo intuitivo, sino que puede funcionar tan bien como algunos enfoques mucho más sofisticados que están limitados por su propia complejidad y opacidad. Es decir, el modelo puede no integrar todos los factores necesarios, o puede no responder lo suficiente a los cambios ambientales a medida que ocurren.
Del mismo modo, aparte de la diversificación de la clase de activos, todos sabemos que una cartera de acciones también debe diversificarse en sí misma. También en este contexto, los defensores de la asignación ingenua han demostrado que tener más de alrededor de 15 poblaciones no agrega más beneficios de diversificación. Por lo tanto, una combinación de acciones realmente complicada es probablemente contraproducente.
La línea de fondo
Lo único en lo que todos están de acuerdo es que la diversificación es absolutamente esencial. Pero los beneficios del modelado matemático avanzado no están claros; Para la mayoría de los inversores, su funcionamiento es aún menos claro. Aunque los modelos computarizados pueden parecer impresionantes, existe el peligro de ser cegado por la ciencia. Algunos de estos modelos pueden funcionar bien, pero otros no son mejores que simplemente ser sensatos. El viejo adagio "quédate con lo que sabes y entiendes" puede aplicarse tanto a las asignaciones de activos transparentes y directas como a las diversas formas de productos de inversión estructurados.
