Conociendo los fondos con estrategia “event driven”

Los particulares con unos ahorros en nuestra sucursal bancaria solo tenemos acceso a los fondos comercializados por nuestro Banco, normalmente fondos de la propia gestora del grupo bancario y con escasa rentabilidad pero altas comisiones. Sin embargo los inversores con mayor capacidad tienen acceso a Fondos de gestoras independientes, bien sea en el extranjero, bien sea en entidades de banca privada o de banca personal en España.

Algunos de estos fondos tienen se gestionan con estrategias alternativas, y entre ellos destacan los denominados “hedge fund” donde el riesgo asumido por los inversores es “a priori” superior, pero donde los gestores establecen estrategias que pueden ser verdaderamente atractivas y rentables.

Los “hedge funds” se caracterizan por no tener limitación en sus inversiones, y gozan de una amplia flexibilidad en su política de inversión, así como en los instrumentos que pueden utilizar para conseguirlas. Los gestores de estos fondos suelen utilizar tres tipos de estrategias:

  1. Valor Relativo (Relative Value): realizan arbitraje con bonos convertibles, con títulos de renta fija, o con posiciones largas y cortas para lograr resultados independientes a los del mercado.
  2. Oportunistas (Opportunistic): identifican oportunidades de inversión seleccionando diferentes países o en economías emergentes, realizando ventas en corto de determinadas compañías, con estrategias long-short, o con estrategias a través de futuros.
  3. Eventos Relelvantes (Event Driven): tratan de obtener beneficios identificando eventos extraordinarios e independientes de los movimientos de renta variable y renta fija.

Para llevar a cabo estas estrategias de inversión los gestores cuentan con importantes equipos de análisis, que estudian continuamente los mercados financieros y de materias primas internacionales e investigan con detenimiento cada posible oportunidad. Los datos y su correcto análisis son el gran activo de estos fondos.

Y cabe destacar que mientras que en los casos de estrategias “Relative Value” y “Opportunistic” el análisis se centra en aspectos financieros clásicos, tanto del mercado como de los activos o sociedades objeto de dicho análisis, en el caso de las estrategias Event Driven el análisis es más suspicaz, en tanto que se centra en buscar eventos relevantes que condicionan el valor futuro de la compañía en mayor medida que cualquier otro factor (mercado, situación económica, balance, etc…).

Esta estrategia permite al gestor del fondo desmarcarse del resto de inversores principalmente por dos razones:

  1. El resto de actores del mercado tenderán a valorar la compañía según los factores clásicos como el análisis de su balance, de su cuenta de resultados, de su sector, de su situación actual, de su correlación con el benchmark, etc… sin tener en cuenta correctamente estos eventos relevantes.
  2. El valor de cotización de estas empresas tenderá a la baja, y a estar infravalorado, al no tener en cuenta correctamente el evento en cuestión.

Estos eventos relevantes suelen ser procesos concursales, procesos de fusión y adquisición, procesos de reestructuración o bien procesos y situaciones poco comunes.

Por lo tanto, lo que buscan los analistas de este tipo de fondos es indicios o información sobre estos posibles movimientos. Veamos diversos ejemplos que pueden responder a situaciones reales, para comprender mejor estas estrategias:

  • Ejemplo 1: conociendo que una empresa cotizada va a ser objeto de una OPA (oferta de adquisición por otra compañía) el gestor del fondo compra acciones de dicha compañía, dado que sus acciones es previsible que suban de precio por el proceso de oferta, mientras toma posiciones bajistas en el grupo que ha lanzado la OPA puesto que es previsible que el valor de sus acciones se reduzca por dicho proceso.

 

  • Ejemplo 2: conociendo que una empresa que ha presentado pérdidas dos trimestres consecutivos, y cuyas acciones cotizan a precio muy bajo, tiene como activos de su balance unas plantas fotovoltaicas de generación de electricidad que debido al anuncio de una nueva normativa europea de incentivos a las renovables pueden ser objeto de compra por otras compañías del sector, toma una posición mayoritaria en su accionariado, a fin de poder vender en un plazo corto dichos activos y obtener un retorno elevado de la inversión.

En definitiva, los gestores y analistas que utilizan esta estrategia identifican acciones donde la evolución bursátil estará desacoplada respecto a los mercados, pues lo que más influirá en el futuro de la compañías en cuyas acciones se invierten son eventos extraordinarios y no correlacionados con la marcha ordinaria de dicho mercado.


* Más información| Andbank Rankia
* Imagen| Pixabay

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Razonamiento abductivo para resolver problemas en los negocios.

Dentro de los diferentes métodos de razonamiento analítico que existen, el más apropiado para resolver los problemas que surgen en una empresa o gran compañía suele ser el abductivo.

Y es que a pesar de que no resulta muy conocido, ya que todos estamos más familiarizados con el método inductivo o bien con el método deductivo, el método abductivo se ha revelado en las últimas décadas como el más útil en la realidad empresarial a la hora de abordar cuestiones estratégicas, siendo utilizado hoy en día por ello en las principales consultoras de negocio así como por las grandes corporaciones.

Para entender correctamente este método abductivo se hace necesario primero que recordemos cómo funcionan los métodos inductivo y deductivo.

Así mismo vamos a utilizar tres abstracciones similares en todos los casos para visualizar mejor cómo funciona cada método:

  1. Regla: es una ley empíricamente contrastada que implica que si se ejecuta una determinada acción la misma tendrá un determinado resultado. En términos lógicos se podría resumir como “si sucede (A) entonces sucederá el resultado (B)”
    • Por ejemplo, si sube el precio (A) baja la demanda (B)
  2. (A) Caso: es la acción determinada.
    • En nuestro ejemplo, sube el precio.
  3. (B) Resultado: son los hechos a los que da lugar la acción.
    • En nuestro ejemplo, baja la demanda.

Método deductivo.

Podemos utilizar este método de razonamiento cuando conocemos una Regla y el Caso, dado que nos limitamos a aplicar la regla a dicho caso en cuestión.

Por ejemplo, vamos a subir el precio de nuestros productos para cubrir una subida de costes de producción. Si conocemos la regla empírica de que la subida de precios determinará una baja en la demanda de los productos, entonces razonando de forma deductiva determinaremos que nuestra subida va a hacer bajar la demanda.

En términos lógicos este método implica una probabilidad del 100% de que el Resultado se va a cumplir a causa de hacer acontecido el Caso. Se trataría de “Si (A) entonces necesariamente (B)”.

Este método de razonamiento utiliza leyes generales y los aplica a casos concretos para deducir sus consecuencias.

El problema es que en la realidad del día a día de una gran compañía influyen miles de factores internos y externos, contamos muchas veces con millones de datos, y por lo tanto existirían cientos de reglas que podrían dar lugar a los resultados de la misma. Así por tanto, dentro de este nivel de complejidad no podemos limitarnos a aplicar una o varias reglas a un Caso determinado, y además no solemos contar de forma bien definida con una Regla empírica “a priori” y un Caso al cuál aplicar dicha regla.

Método inductivo.

Podemos utilizar este método de razonamiento cuando conocemos un Caso y un Resultado, y el método consistirá en proponer una regla empírica como justificativa de que el Resultado es consecuencia del Caso.

Por ejemplo, sabemos que el departamento de ventas ha subido el precio, y que la demanda del producto objeto de la venta ha bajado. También sabemos Lo que podemos razonar es que la subida del precio ha causado el descenso en las ventas.

En términos lógicos este método NO implica una probabilidad del 100%, sino de un porcentaje siempre inferior, ya que estamos infiriendo que el Resultado probablemente se debe a una regla que lo une al Caso, pero dicha Regla no está contrastada empíricamente “a priori” sino que la estamos induciendo “a posteriori” de la realidad que conocemos (el Caso y el Resultado) Se trataría de “Si (A) entonces probablemente (B)”.

Este método de razonamiento utiliza casos concretos para inducir leyes generales.  

Esta Regla puede ser tanto una hipótesis explicativa inferida de los datos conocidos, como también una Regla que se contrastó válidamente en casos análogos (razonamiento por analogía) pero el hecho que caracteriza este método de razonamiento es que en cualquier caso la Regla no ha sido contrastada “a priori” como determinante para el Caso y el Resultado objeto de estudio.

Método abductivo.

De forma añadida de la gran complejidad del día a día de una gran empresa, determinado por millones de datos y miles de factores tanto internos como externos que interactúan, el gran problema de fondo es que en los problemas a los que se enfrenta una gran compañía lo que nunca se conoce de forma cierta es el Caso o hechos determinantes de dicho problema, pudiendo existir muchos posibles y alternativos.

De hecho, valga la redundancia, ese es el problema al que nos enfrentamos: conocer las verdaderas razones que causan los problemas. Que de manera añadida es más difícil de resolver cuantos más datos y variables se ven implicadas para abarcar dicho problema.

Es decir, en los problemas empresariales normalmente conocemos el Resultado, y la forma de resolverlos (razonamiento abductivo) consiste en acudir a Reglas que podrían funcionar como hipótesis explicativas para probar qué Caso (hechos) puede haber causado el Resultado objeto de estudio.

Por ejemplo, si sabemos que las ventas han bajado (ese es el problema en estudio) vamos analizando los datos (distribución por territorios, tipos de clientes, tipos de mercados, etc..) para identificar reglas explicativas. Siguiendo con nuestro ejemplo, imaginemos que identificamos que los territorios donde menor es el peso de nuestra marca han sido los que han sufrido una mayor caída en las ventas ante un aumento en los precios, por lo que la clave puede ser invertir en imagen de marca en dichos territorios para disminuir su sensibilidad al precio.

En términos lógicos este método NO implica una probabilidad sino una posibilidad, ya que estamos definiendo hipótesis explicativas donde lo único cierto es que el Resultado es posible que se deba al Caso identificado.  Se trataría de “Si (A) entonces es posible (B)”.

Además, normalmente del análisis del problema (datos, variables, factores) se van desprendiendo diferentes hipótesis explicativas que pueden actuar como Reglas, y la labor del analista es identificar entre todas ellas cuál es la que mejor encaja al problema en estudio.

En nuestro ejemplo anterior podemos haber identificado que de los 6 territorios en los que tenemos activa una red de ventas, habiendo subido el precio del producto de forma similar en todos ellos y teniendo 3 territorios con una imagen de marca fuerte así como 3 territorios con una imagen de marca débil. Hay un territorio donde las ventas han caído un 60% pero nuestra marca es fuerte, hay 3 territorios en los que han caído un 40% de media y nuestra marca es débil, y finalmente 2 territorios en los que las ventas han caído un 20% y nuestra imagen de marca es fuerte. Podríamos identificar varias reglas, pero quizá la más explicativa es que la subida de precio tiene mayor impacto allí donde nuestra marca es débil, por lo que una primera recomendación es invertir en imagen de marca; y como segunda medida habría que estudiar las diferencias entre la red de ventas en el territorio donde tenemos una imagen más fuerte pero las ventas han caído en mayor medida respecto de los otros 2 territorios análogos.


* Vía| Barbara Minto, 2018, “The Pyramid Principle”, Upper Saddle River, New Jersey, USAFinancial Times Prencite Hall.
* Más información| Diferenciador.com   Sociología Necesaria
* Imagen| Pixabay