En fijación de precios de activos y gestión de carteras, el modelo de tres factores 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 eran colegas en la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago , donde Fama todavía trabaja. En 2013, Fama compartió el Premio Nobel de Ciencias Económicas por su análisis empírico de los precios de los activos. [1] Los tres factores son (1) el exceso de rentabilidad del mercado, (2) el rendimiento superior de las empresas pequeñas frente a las grandes, y (3) el rendimiento superior de las empresas con alto valor contable/mercado frente a las empresas con bajo valor contable/mercado. Existe un debate académico sobre los dos últimos factores. [2]
Los modelos factoriales son modelos estadísticos que intentan explicar fenómenos complejos utilizando una pequeña cantidad de causas o factores subyacentes. [3] El modelo tradicional de fijación de precios de activos, conocido formalmente como 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 cambio, el modelo Fama-French utiliza tres variables. Fama y French comenzaron con la observación de que dos clases de acciones han tendido a obtener mejores resultados que el mercado en su conjunto: (i) acciones de pequeña capitalización y (ii) acciones con una alta relación valor contable-mercado (B/P, habitualmente denominada acciones de valor , en contraste con 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 para hacer parte del trabajo. SMB significa " pequeña [ capitalización de mercado] menos grande " y HML significa " alta [relación libro-mercado] menos baja " ; miden el exceso histórico de rentabilidad de las acciones de pequeña capitalización frente a las de gran capitalización y de las acciones de valor frente a las de crecimiento.
Estos factores se calculan con combinaciones de carteras compuestas por acciones clasificadas (ranking BtM, ranking 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 tanto valores negativos 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 dado por el CAPM (dentro de la muestra). Encuentran retornos positivos del tamaño pequeño, así como de factores de valor, una alta relación libro-mercado y relaciones relacionadas. Al examinar β y el tamaño, encuentran que los rendimientos más altos, el tamaño pequeño y el β más alto están todos correlacionados. Luego prueban los rendimientos para β, controlando el tamaño, y no encuentran relación. Suponiendo que las acciones se dividen primero por tamaño, el poder predictivo de β desaparece. Discuten si se puede salvar β y resucitar el modelo de Sharpe-Lintner-Black mediante errores en su análisis, y lo encuentran poco probable. [5]
Griffin muestra que los factores Fama y francés son específicos de cada país (Canadá, Japón, Reino Unido y Estados Unidos) 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 desarrollados globales 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 son válidos para los mercados emergentes. [8] [9]
Varios estudios han informado que cuando el modelo Fama-French se aplica a los mercados emergentes, el factor book-to-market conserva su capacidad explicativa, pero el valor de mercado del factor accionario tiene un desempeño deficiente. En un artículo reciente, Foye, Mramor y Pahor (2013) proponen un modelo alternativo de tres factores que reemplaza el valor de mercado del componente de capital con un término que actúa como sustituto de la manipulación contable. [10]
En 2015, Fama y French ampliaron el modelo añadiendo dos factores más: rentabilidad e inversión. Definido de manera análoga al factor HML, el factor de rentabilidad (RMW) es la diferencia entre los rendimientos de las empresas con una rentabilidad operativa sólida (alta) y débil (baja); y el factor de inversión (CMA) es la diferencia entre los rendimientos de las empresas que invierten de manera conservadora y las empresas que invierten de manera agresiva. En EE. UU. (1963-2013), la suma de estos dos factores hace que los factores HML sean redundantes, ya que las series temporales de rendimientos de HML se explican completamente por los otros cuatro factores (en particular, CMA, que tiene una correlación de 0,7 con HML). [11]
Si bien el modelo todavía no supera la prueba de Gibbons, Ross y Shanken (1989), [12] que comprueba si los factores explican completamente los rendimientos esperados de varias carteras, la prueba sugiere que el modelo de cinco factores mejora el poder explicativo de los rendimientos de acciones en relación con el modelo de tres factores. La imposibilidad de explicar completamente todas las carteras analizadas se debe al desempeño particularmente pobre (es decir, un gran alfa negativo de cinco factores ) de las carteras formadas por pequeñas empresas que invierten mucho a pesar de la baja rentabilidad (es decir, carteras cuyos rendimientos covarían positivamente con las PYMES y negativamente con las PYMES). RMW y CMA). Si el modelo explica completamente los rendimientos de las acciones, el alfa estimado debería ser estadísticamente indistinguible de cero.
Si bien no se incluyó un factor de impulso en el modelo ya que pocas carteras tenían una carga estadísticamente significativa, 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 valoración de activos para el Reino Unido. [14] Además de la falta de impulso, han surgido más preocupaciones con el modelo de cinco factores y el debate sobre el mejor modelo de valoración de activos aún no se ha resuelto. [15]
Los modelos factoriales son modelos estadísticos que intentan explicar fenómenos complejos a través de un pequeño número de causas o factores básicos.
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