En la fijación de precios de activos y la gestión de carteras, el modelo de tres factores de Fama-French es un modelo estadístico diseñado en 1992 por Eugene Fama y Kenneth French para describir los rendimientos de las acciones. Fama y French fueron colegas en la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago , donde Fama todavía trabaja. En 2013, Fama compartió el Premio Nobel de Economía por su análisis empírico de los precios de los activos. [1] Los tres factores son (1) el exceso de rendimiento del mercado, (2) el mejor rendimiento de las empresas pequeñas frente a las grandes, y (3) el mejor rendimiento de las empresas con un valor contable/mercado alto frente a las empresas con un valor contable/mercado bajo. Existe un debate académico sobre los dos últimos factores. [2]
Los modelos factoriales son modelos estadísticos que intentan explicar fenómenos complejos utilizando un pequeño número de causas o factores subyacentes. [3] El modelo tradicional de fijación de precios de activos, conocido formalmente como el modelo de fijación de precios de activos de capital (CAPM), utiliza solo una variable para comparar los rendimientos de una cartera o acción con los rendimientos del mercado en su conjunto. En contraste, el modelo de Fama-French utiliza tres variables. Fama y French comenzaron con la observación de que dos clases de acciones han tendido a tener un mejor desempeño que el mercado en su conjunto: (i) las de pequeña capitalización y (ii) las acciones con una alta relación valor contable a valor de mercado (B/P, habitualmente llamadas acciones de valor , en contraste con las acciones de crecimiento ).
Luego agregaron dos factores al CAPM para reflejar la exposición de una cartera a estas dos clases: [4]
Aquí r es la tasa de rendimiento esperada de la cartera, R f es la tasa de rendimiento libre de riesgo y R m es el rendimiento de la cartera de mercado. El β de "tres factores" es análogo al β clásico pero no igual a él, ya que ahora hay dos factores adicionales que hacen parte del trabajo. SMB significa " Small [capitalización de mercado] M inus B ig" y HML significa " High [ratio valor contable a valor de mercado] M inus L ow"; miden los excesos de rendimiento históricos de las empresas de pequeña capitalización sobre las de gran capitalización y de las acciones de valor sobre las de crecimiento, alfa es el término de error.
Estos factores se calculan con combinaciones de carteras compuestas por acciones clasificadas (clasificación BtM, clasificación Cap) y datos históricos de mercado disponibles. Se puede acceder a los valores históricos en la página web de Kenneth French. Además, una vez definidos SMB y HML, los coeficientes correspondientes b s y b v se determinan mediante regresiones lineales y pueden tomar valores negativos así como positivos.
El modelo de tres factores de Fama-French explica más del 90% de los rendimientos de las carteras diversificadas, en comparación con el 70% promedio que arroja el CAPM (dentro de la muestra). Encuentran rendimientos positivos de los factores de tamaño pequeño y de valor, una alta relación valor contable/valor de mercado y ratios relacionados. Al examinar β y el tamaño, encuentran que los rendimientos más altos, el tamaño pequeño y un β más alto están todos correlacionados. Luego prueban los rendimientos para β, controlando el tamaño, y no encuentran ninguna relación. Suponiendo que las acciones se dividen primero por tamaño, el poder predictivo de β desaparece. Analizan si β se puede salvar y el modelo de Sharpe-Lintner-Black resucitar a partir de errores en su análisis, y lo encuentran poco probable. [5]
Griffin demuestra que los factores de Fama y French son específicos de cada país (Canadá, Japón, el Reino Unido y los EE. UU.) y concluye que los factores locales proporcionan una mejor explicación de la variación de las series temporales en los rendimientos de las acciones que los factores globales. [6] Por lo tanto, hay factores de riesgo actualizados disponibles para otros mercados bursátiles del mundo, incluidos el Reino Unido, Alemania y Suiza. Eugene Fama y Kenneth French también analizaron modelos con factores de riesgo locales y globales para cuatro regiones de mercados desarrollados (América del Norte, Europa, Japón y Asia Pacífico) y concluyeron que los factores locales funcionan mejor que los factores globales desarrollados para las carteras regionales. [7] También se puede acceder a los factores de riesgo globales y locales en la página web de Kenneth French. Finalmente, estudios recientes confirman que los resultados de los mercados desarrollados también se aplican a los mercados emergentes. [8] [9]
Varios estudios han demostrado que, cuando se aplica el modelo Fama-French a los mercados emergentes, el factor de relación precio-valor contable conserva su capacidad explicativa, pero el factor de valor de mercado de las acciones no es muy bueno. En un artículo reciente, Foye, Mramor y Pahor (2013) proponen un modelo alternativo de tres factores que reemplaza el componente de valor de mercado de las acciones por un término que actúa como proxy de la manipulación contable. [10]
En 2015, Fama y French ampliaron el modelo y añadieron otros dos factores: rentabilidad e inversión. Definido de forma análoga al factor HML, el factor de rentabilidad (RMW) es la diferencia entre los rendimientos de las empresas con rentabilidad operativa robusta (alta) y débil (baja); y el factor de inversión (CMA) es la diferencia entre los rendimientos de las empresas que invierten de forma conservadora y las empresas que invierten de forma agresiva. En Estados Unidos (1963-2013), la adición de estos dos factores hace que los factores HML sean redundantes, ya que las series temporales de rendimientos HML se explican completamente por los otros cuatro factores (en particular, el CMA, que tiene una correlación de 0,7 con HML). [11]
Aunque el modelo aún no supera la prueba de Gibbons, Ross y Shanken (1989), [12] que prueba si los factores explican completamente los retornos esperados de varias carteras, la prueba sugiere que el modelo de cinco factores mejora el poder explicativo de los retornos de las acciones en relación con el modelo de tres factores. El fracaso en explicar completamente todas las carteras probadas se debe al desempeño particularmente pobre (es decir, un alfa de cinco factores negativo grande ) de las carteras compuestas por pequeñas empresas que invierten mucho a pesar de la baja rentabilidad (es decir, carteras cuyos retornos covarían positivamente con SMB y negativamente con RMW y CMA). Si el modelo explica completamente los retornos de las acciones, el alfa estimado debería ser estadísticamente indistinguible de cero.
Aunque no se incluyó un factor de momentum en el modelo debido a que pocas carteras tenían una carga estadísticamente significativa sobre él, Cliff Asness , ex estudiante de doctorado de Eugene Fama y cofundador de AQR Capital, ha defendido su inclusión. [13] Foye (2018) probó el modelo de cinco factores en el Reino Unido y plantea algunas preocupaciones serias. En primer lugar, cuestiona la forma en que Fama y French miden la rentabilidad. Además, muestra que el modelo de cinco factores no puede ofrecer un modelo convincente de fijación de precios de activos para el Reino Unido. [14] Además de la falta de momentum, se han planteado más preocupaciones con el modelo de cinco factores y el debate sobre el mejor modelo de fijación de precios de activos aún no se ha resuelto. [15]
son modelos estadísticos que intentan explicar fenómenos complejos a través de un pequeño número de causas o factores básicos.
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