Tomar de decisiones de inversión con la información disponible
La toma de decisiones en términos simples para Polimeni etal. (1997) es “el proceso de selección entre uno o más cursos alternativos de acción”, también plantea seis etapas, que en resumen son:
- Detectar e identificar el problema.
- Buscar un modelo existente que se aplica al problema o desarrollar un nuevo modelo.
- Definir alternativas a la luz del problema y un modelo escogido.
- Determinar datos relevantes al problema y analizarlos.
- Seleccionar e implementar la solución óptima.
- Evaluar a posterior de la decisión, para determinar la efectividad del curso de acción escogido en la solución del problema.
Con relación a las finanzas del comportamiento que intenta explicar los patrones de razonamiento de los inversionistas tenemos que para Cano & Cardoso (2015) las decisiones de inversión obedecen a varios factores creando sesgos conductuales y mencionan como puntos relevantes la Racionalidad del inversor, la Eficiencia informativa y el Rol de la información en la toma de decisiones. Teniendo el concepto de las Finanzas Conductuales donde se engloba a la psicología, finanzas y sociología.
Racionalidad del inversor
El inversor como agente económico racional del mercado basa su acción en maximizar su utilidad tomando decisiones analizando el costo-beneficio. También por la misma racionalidad se han encontrado diferentes sesgos conductuales, de los cuales se puede mencionar:
- Exceso de confianza: Sobreestimación de las habilidades de predicción y la información con la que se cuenta.
- Representatividad: Evaluar una situación en función de características superficiales.
- Efecto de manada: Se tiende a seguir o imitar las decisiones de la mayoría.
- Anclaje: Se da mucha importancia a puntos de referencia sin un análisis racional.
- Disonancia cognitiva: Conflicto mental cuando se tiene evidencia de que la decisión está respaldada por creencias o suposiciones.
- Aversión a las pérdidas: Se trata de evitar el dolor emocional ante resultados adversos.
- La falacia del apostador: Se predice de forma sesgada que la tendencia sufrirá una reversión.
- Conservadurismo: Se mantienen las proyecciones a pesar de disponer de nueva información.
- Sesgo de disponibilidad: Sobre ponderación de las probabilidades de eventos recientes.
- Contabilidad mental: Distribución de la riqueza en cuentas mentales ignorando la capacidad de intercambio entre ellos.
Eficiencia informativa
De forma conceptual en los mercados eficientes el inversionista tiene acceso a la información completa y los precios reflejan ese hecho, aunque en la práctica no se llega a dar.
Rol de la información en la toma de decisiones
Las finanzas conductuales no se basan solo en la información como único factor para tomar decisiones, también incorporan otros factores psicológicos, cognitivos y conductuales que alteran la toma de decisiones.
Para procesar la información obtenida después de aplicar el modelo DuPont se hace uso de la Correlación de Pearson y la Regresión lineal múltiple. Donde la correlación de Pearson es usada para establecer el grado en que las variables se relacionan dentro de la distribución de datos. Para la correlación de Pearson Anderson etal. (2008) definen rangos, donde: El rango [-1,1], donde -1 es una asociación negativa (inversa), 0 carece de una relación y 1 tiene una relación positiva (directa). Una medida más específica para la relación directa es entre los rangos: [0, 0.2] es correlación muy débil, [0.2, 0.4] es correlación débil, [0.4, 0.6] es correlación razonable, [0.6, 0.8] es correlación alta y [0.8, 1] es una correlación muy alta.
Respecto a la Regresión lineal múltiple permite a partir de datos, observar la tendencia y realizar estimaciones, también se le denomina Modelo de regresión múltiple, en su fundamento se tiene al método de mínimos cuadrados que se le atribuye al matemático alemán Carl Friedrich Gauss (Gujarati & Porter, 2010). Anderson etal. (2008) mencionan que la ecuación describe la relación entre la variable dependiente y las variables independientes. Aplicar la Regresión lineal múltiple permite tener una Ecuación de regresión estimada con sus coeficientes y un indicador para medir la bondad de ajuste denominado Coeficiente de determinación múltiple ($R^2$ ajustado), se puede interpretar como la proporción de la variabilidad en la variable dependiente.
Aplicando la Fórmula de correlación de Pearson (Figura 2) tenemos que dentro de los datos la correlación entre el ROE y el Margen de beneficio neto es negativa al igual que con el Multiplicador patrimonial. Con respecto a la correlación del ROE con la Rotación de activos es muy débil. En el ROA con el Multiplicador patrimonial se ve una correlación negativa, distinto es el caso del ROA con el ROE donde la correlación es baja y para el resto de ratios la correlación entre ellos es muy débil.
La correlación en la categoría por países se tiene que la correlación entre el ROE y el Margen de beneficio neto solo es negativa en México, ROE con Rotación de activos es negativo en Colombia, ROE con el Multiplicador patrimonial es negativo en Chile y México. Con respecto a la correlación entre el ROE y ROA para Chile y México es débil, Colombia es alta y para Perú es muy alta. Perú es el país que tiene todas las correlaciones con el ROE en valores positivos.
En la correlación por sectores se tiene una correlación muy alta entre el ROE y el Margen de beneficio neto en los sectores: Tecnologías sanitarias, Servicios tecnológicos, Servicios de distribución, Minerales energéticos y Comunicaciones. Correlación muy alta entre el ROE y la Rotación de activos para el sector Servicios de salud. La correlación muy alta para los sectores: Tecnologías sanitarias, Servicios tecnológicos, Minerales energéticos, Servicios de distribución, Servicios comerciales, Fabricación de productos, Servicio de salud, Minerales no energéticos, Servicios industriales, Miscelánea, Comunicaciones, Consumibles perecederos y Comercio minorista.
En la correlación por industrias se tiene una correlación muy alta entre el ROE y el Margen de beneficio neto en las industrias: Venta al por menor de ropa y calzado, Seguro multirriesgo, Otros servicios de consumo, Contenedores y embalaje, y Tiendas de electrónica y electrodomésticos. La correlación entre el ROE y Rotación de activos es muy alta en las industrias: Venta al por menor de ropa y calzado y Otros servicios de consumo. La correlación entre el ROE y el Multiplicador patrimonial es muy alta en las industrias: Producción de petróleo y gas, Rentas, alquiler y leasing, Telecomunicaciones inalámbricas, Bebidas: Alcohólicas, Cuidado personal y doméstico, y Químicos: Agricultura. La correlación entre el ROE y ROA es muy alta en las industrias: Venta al por menor de ropa y calzado, Contenedores y embalaje, Textiles, Productos farmacéuticos: otros, Tiendas de electrónica y electrodomésticos, Piezas de automoción: Fabricante de equipamiento original, Miscelánea, Servicios de tecnología de la información, Producción de petróleo y gas, Productos forestales y Petrolera integrada.
Siguiendo el modelo de Regresión lineal múltiple aplicado en los datos del MILA se obtiene una ecuación de regresión múltiple estimada (Figura 3) y una bondad de ajuste (R2 aj.) de 0.1494466.
Se tiene que la bondad de ajuste para Chile es de 0.5393076, es la más elevada en la categoría por países, le sigue México con 0.1437893, Perú con 0.0424891 y Colombia con 0.0140008.
En la bondad de ajuste de las ecuaciones de regresión múltiple por sectores se destacan: Tecnologías sanitarias, Servicios tecnológicos, Servicios de salud, Servicios de distribución, Servicios públicos y Servicios al consumidor.
Finalmente, en la bondad de ajuste de las ecuaciones de regresión múltiple por industrias se destacan: Generación de energía alternativa, Muebles para el hogar, Productos farmacéuticos: otros, Ropa y calzado, Tiendas de electrónica y electrodomésticos, Distribuidores de alimentos, Servicios médicos y de enfermería, TV por satélite o cable, Seguro multirriesgo, Servicios de tecnología de la información, Contenedores y embalaje, y Producción de petróleo y gas.