ALGUNOS COMENTARIOS

Antes de pasar a los siguientes estudios me parece conveniente hacer unas breves reflexiones sobre lo anterior. En primer lugar vemos que la utilización de la media no ponderada para el cálculo de la cartera de mercado mejora el modelo de mercado (sobre todo la explicación de los títulos con poco peso), esto es una consecuencia de la metodología utilizada. Lo sorprendente es la mejoría del CAPM, que hemos de atribuir (Roll, 1977) a que tal cartera ha resultado más eficiente¹. También podrían analizarse, aunque no entraremos en ello, sus superiores propiedades estadísticas.

Recordemos que la cartera de mercado trata de reproducir la marcha general de la economía, y eso parece más lógico que lo haga la media ponderada, si bien al estar manejando sólo unos pocos títulos (importantes dentro de la bolsa, pero con escaso peso en el total de la economía) puede no ser esto tan cierto. Lo que sí es verdad es que las carteras eficientes ex-post, al ser tomadas como carteras de mercado dan lugar a un ajuste perfecto, lo que hace que pensemos que en este caso se ha dado una mayor eficiencia en la cartera no ponderada. En mi opinión esto tiene bastante de casualidad, y se da en estos datos concretos; estudios posteriores podrán confirmar o refutar esta idea (en el resto de trabajos aquí resumidos no se confirma como veremos).

Otra conclusión importante es que las betas varían de un modelo a otro (también varían según el corte temporal que se haga, G-B, 1989a). Incluso hemos hecho pruebas (que no adjuntamos) con periodos base de cuatro semanas y sobre los mismos datos, pero corriendo alguna semana, con resultados bastante diferentes, sobre todo en la contrastación del CAPM. Hemos hecho también un repaso a los problemas econométricos más frecuentes que se plantean en este tipo de estudios (véase Bergés, 1984), centrándonos principalmente en el primer caso (semanal ponderado). Así en el modelo de mercado no se aprecia autocorrelación y sí cierta heteroscedasticidad.

Respecto a la heteroscedasticidad en la contrastación del CAPM, frecuentemente analizada, también se aprecia (aunque son muy pocos datos), pero no hemos encontrado una variable explicativa. Comenzamos relacionando el cuadrado de los residuos del CAPM con las varianzas de las perturbaciones del modelo de mercado, sin éxito. Tampoco hay relación con el riesgo sistemático, ni con la desviación típica, ni con el sector de actividad. Lo que sí parece claro es que existirán errores de medición en las betas, que en el CAPM actúan como variable explicativa. Pero esto es difícil de arreglar.

Lo que sí se da es que los títulos del mismo sector tienen normalmente residuos del mismo signo, apareciendo una especie de autocorrelación sectorial, lo que da sentido a utilizar el análisis factorial.

Lamentablemente tal análisis no da más que un factor relevante por lo que difícilmente se justifica la complicación que supone el APT.

1 Nota de los editores: Entendiendo más eficiente en el sentido de ajustar mejor el posterior CAPM, y no necesariamente como cercanía a la frontera eficiente. Sólo si está en la frontera tendríamos la seguridad del juste perfecto.