EXPLICACIONES CONDUCTUAL VS. ESTRUCTURALES PARA EL ENIGMA DE LA PRIMA DE ACCIÓN

Entendiendo el Problema de la Prima de Capital

El problema de la prima de capital se refiere al hallazgo empírico de que las rentabilidades históricas de las acciones han superado significativamente las rentabilidades de los activos libres de riesgo, como los bonos del Estado, por un margen lamentablemente mayor que el previsto por los modelos económicos tradicionales. Destacada por primera vez por Rajnish Mehra y Edward Prescott en 1985, esta anomalía desafía los supuestos fundamentales de los modelos de equilibrio utilizados en las finanzas neoclásicas.

Históricamente, la rentabilidad anual media de las acciones en Estados Unidos ha superado la de las letras del Tesoro en aproximadamente un 6 %. Según los modelos estándar de valoración de activos basados ​​en el consumo, los inversores no deberían exigir una prima tan alta a menos que tengan niveles de aversión al riesgo inverosímilmente altos. Dada la relativamente baja volatilidad del consumo a lo largo del tiempo, estos niveles de prima no pueden justificarse únicamente con las teorías clásicas.

Por Qué Importa el Problema

El problema de la prima de capital no es solo una curiosidad teórica; Tiene importantes implicaciones para la elección de cartera, la modelización de políticas y la comprensión de cómo los inversores perciben el riesgo y la rentabilidad. La persistencia del enigma sugiere que los modelos estándar son incompletos o incorrectos, o que los inversores se comportan de maneras que no se reflejan en las expectativas racionales ni en la maximización de la utilidad.

Motivaciones para explorar explicaciones

Los economistas y los teóricos financieros han buscado explicar la prima de las acciones a través de dos vías principales: explicaciones conductuales y explicaciones estructurales. Los enfoques conductuales investigan cómo los factores psicológicos pueden llevar a los inversores a calcular sistemáticamente el riesgo de forma errónea y a asignar el capital de forma ineficiente. Los modelos estructurales, por otro lado, revisan o amplían los marcos económicos existentes para incorporar características como fricciones del mercado, desastres poco frecuentes o preferencias recursivas.

A medida que ha crecido el interés en torno al enigma, también lo ha hecho la variedad y complejidad de las explicaciones propuestas. Comprender estas perspectivas puede ayudar a los inversores y a los responsables políticos a refinar sus expectativas sobre la rentabilidad de los activos, la gestión de riesgos y la estabilidad de los mercados financieros.

Antecedentes de los modelos racionales

Los modelos tradicionales basados ​​en el consumo operan bajo supuestos de racionalidad, funciones de utilidad separables en el tiempo y mercados completos. Vinculan los precios de los activos con la tasa marginal de sustitución intertemporal (IMRS) del consumo. La discrepancia surge porque los patrones de consumo observados no fluctúan lo suficiente como para justificar la elevada prima de las acciones.

La incapacidad de estos modelos para generar una prima de acciones de un tamaño realista ha impulsado el desarrollo de alternativas. Cada una de ellas se divide, en líneas generales, en dos grupos: quienes creen que el comportamiento de los inversores se desvía de las normas racionales y quienes creen que las estructuras más complejas modelan mejor la realidad.

Las finanzas conductuales buscan explicar las anomalías en los mercados financieros mediante factores psicológicos y sesgos cognitivos. En el contexto del problema de la prima de riesgo, las teorías conductuales argumentan que los inversores no siempre actúan racionalmente en la evaluación de riesgos, las preferencias temporales o la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre.

Aversión miope a las pérdidas

Una explicación conductual muy influyente es la aversión miope a las pérdidas, introducida por Shlomo Benartzi y Richard Thaler en 1995. Esta teoría postula que los inversores son particularmente sensibles a las pérdidas a corto plazo y las ponderan más que a las ganancias a largo plazo. Combinado con evaluaciones frecuentes de cartera, este sesgo lleva a los inversores a exigir una prima más alta por mantener activos volátiles como la renta variable, incluso cuando la rentabilidad a largo plazo sugiere lo contrario.

Esta explicación coincide con la evidencia experimental que muestra que las personas muestran aversión a las pérdidas: una tendencia a sentir el dolor de las pérdidas con mayor intensidad que el placer de obtener ganancias equivalentes. Al enfrentarse a inversiones arriesgadas que perciben como de mayor probabilidad de pérdida a corto plazo, evitan la renta variable y exigen una mayor rentabilidad esperada para compensar el riesgo de pérdida percibido.

Aversión a la ambigüedad

Otro factor conductual es la aversión a la ambigüedad. A diferencia del riesgo (que implica probabilidades conocidas), la ambigüedad se refiere a situaciones en las que las probabilidades son desconocidas o están mal definidas. Los inversores pueden preferir los bonos a las acciones no porque sean menos arriesgados per se, sino porque perciben las acciones como más ambiguas. Esta reticencia a la hora de afrontar la incertidumbre contribuye a la sobrevaloración de la seguridad, inflando la prima de renta variable observada.

Exceso de confianza y comportamiento gregario

Los inversores a menudo sobreestiman sus conocimientos o subestiman los riesgos, un sesgo cognitivo denominado exceso de confianza. Esto puede conducir a operaciones excesivas, burbujas ocasionales y correcciones bruscas que refuerzan la percepción de volatilidad e incertidumbre de las acciones, lo que justifica aún más una prima más alta para compensar la inestabilidad percibida.

De forma similar, el comportamiento gregario (la tendencia a imitar las acciones de un grupo más grande) puede alterar la dinámica del mercado. Si más inversores se inclinan por activos percibidos como seguros, las acciones se infravaloran sin fundamento, lo que genera una mayor rentabilidad media a lo largo del tiempo.

Efectos de encuadre y contabilidad mental

La forma en que los inversores encuadran el riesgo y la recompensa también desempeña un papel crucial. Los fenómenos de contabilidad mental, donde las personas compartimentan y tratan las distintas formas de riqueza de forma distinta, pueden generar preferencias de inversión distorsionadas. Por ejemplo, los inversores pueden considerar el capital asignado a acciones como "dinero arriesgado" y los bonos como "dinero seguro", lo que exige una prima que supere las compensaciones objetivas entre riesgo y rentabilidad.

Desafíos de los modelos conductuales

A pesar de su atractivo intuitivo, las explicaciones conductuales se enfrentan a críticas por su dificultad para cuantificarlas o integrarlas en modelos predictivos. A menudo carecen de la estructura formal necesaria para su aplicación generalizada en la previsión económica o el diseño de políticas. No obstante, las teorías conductuales proporcionan información valiosa que complementa las observaciones empíricas y resaltan la necesidad de incorporar las irracionalidades del mundo real en los modelos financieros.

Los modelos estructurales buscan mantener los supuestos racionales de los agentes, pero introducen nuevos mecanismos o características económicas para conciliar los resultados observados con las predicciones teóricas. Estos modelos modifican los supuestos fundamentales de la valoración de activos basada en el consumo sin abandonar la lógica interna del marco.

Modelos de Formación de Hábitos

Una línea de explicación estructural incorpora la persistencia del hábito en las funciones de utilidad. En modelos propuestos por economistas como George Constantinides, el consumo se ve influenciado no solo por su nivel absoluto, sino también en relación con un nivel de "hábito" basado en el consumo pasado. Los inversores se vuelven más reacios al riesgo cuando el consumo actual se acerca al umbral de subsistencia o al de la costumbre.

Dado que las recesiones podrían empujar el consumo por debajo de los niveles de la costumbre, las acciones, al ser más sensibles a las crisis económicas, se valoran para generar primas más altas que compensen este riesgo. Estos modelos pueden generar primas de renta variable más altas incluso con una volatilidad moderada del consumo general.

Modelos de Riesgo a Largo Plazo

Desarrollados por Ravi Bansal y Amir Yaron, los modelos de riesgo a largo plazo incorporan cambios graduales en el crecimiento esperado del consumo y una volatilidad variable en el tiempo. Los inversores en estos modelos son sensibles tanto a las fluctuaciones actuales del consumo como a los riesgos anticipados en las trayectorias futuras de crecimiento económico.

La inclusión de shocks persistentes en el crecimiento del consumo y la volatilidad aumenta el riesgo asociado a las inversiones en renta variable, lo que conlleva mayores rendimientos requeridos. Dichos modelos mejoran la capacidad explicativa sin recurrir a niveles extremos de aversión al riesgo, ofreciendo una solución matizada al problema.

Desastres Raros y Riesgo Catastrófico

Otra perspectiva estructural atribuye la prima de renta variable a la posibilidad de catástrofes económicas raras pero graves. Como sugieren Robert Barro y otros, los inversores consideran eventos de "riesgo de desastre" de baja probabilidad, como guerras, depresiones o pandemias, incluso si no se observan con frecuencia en los datos de muestra.

Esta prima de riesgo de desastre se integra en los precios de las acciones, lo que aumenta la rentabilidad esperada de las acciones en relación con los bonos. La incorporación del riesgo de cola en el precio genera resultados de modelización más realistas, ya que los inversores exigen racionalmente una compensación por la posibilidad de una destrucción catastrófica de la riqueza.

Incompletitud y fricciones del mercado

Otros modelos estructurales examinan factores como los mercados incompletos, las restricciones de endeudamiento y la iliquidez. Las desviaciones en el mundo real del entorno idealizado de mercado sin fricciones pueden alejar la asignación de activos y la fijación de precios de las predicciones de los modelos básicos. Por ejemplo, si los inversores no pueden protegerse completamente contra las fluctuaciones de los ingresos, podrían requerir una mayor rentabilidad esperada para asumir el riesgo de las acciones.

Los costes de transacción, la iliquidez y los impuestos influyen de forma similar en la dinámica del mercado. Al tener en cuenta estas fricciones, los modelos estructurales se ajustan mejor a la rentabilidad observada de los activos y a las preferencias de los inversores, resolviendo parcialmente el problema.

Integración en la teoría de valoración de activos

Si bien los modelos estructurales mantienen el rigor económico de la teoría de la elección racional, su creciente complejidad a menudo se produce a expensas de la claridad intuitiva. No obstante, los avances en los métodos numéricos y la mayor disponibilidad de datos macroeconómicos han mejorado su calibración y capacidad predictiva.

A medida que evolucionan las explicaciones estructurales, ayudan a cerrar la brecha entre la teoría y los resultados observados, ofreciendo una extensión sistemática e internamente consistente a los marcos estándar de valoración de activos.