Análisis del índice precio-beneficio ajustado cíclicamente en portafolios del mercado accionario brasileño, 2011-2019

Contenido principal del artículo

Ronald Mauricio Martínez Contreras
https://orcid.org/0000-0001-8233-911X
Rubén Darío Martínez Amado
https://orcid.org/0000-0002-9630-6412
Rodrigo Atehortúa Santamaria
https://orcid.org/0000-0002-6292-3965
Nydia Consuelo Hernández Mora

Resumen

Este artículo evalúa las bondades del indicador precio-beneficio ajustado cíclicamente para la construcción de portafolios de inversión en el mercado accionario brasileño para el periodo 2011-2019. Para cumplir este objetivo se tomó información del valor de las acciones de treinta y tres empresas que cotizan en la bolsa de valores de Brasil y se les aplica el índice para la construcción de portafolios eficientes. El comportamiento de los activos financieros que componen dichos portafolios se comparó con el índice Bovespa, y luego se procedió a calcular el valor del riesgo, con el fin de generar portafolios de inversión con un riesgo equivalente al Bovespa. A pesar de que existen estudios de aplicación de este indicador en diversos mercados, son pocos los que se enfocan en el precio-beneficio ajustado cíclicamente para la construcción de portafolios de inversión y no se evidencia la existencia de análisis de este tipo enfocados en el mercado latinoamericano, de aquí la importancia de este trabajo. Como resultado, se observó que el rendimiento de los portafolios construidos con esta metodología supera al Bovespa en seis de los nueve años analizados, además, entre 2011 y 2019 los portafolios construidos generaron un rendimiento 3,27 veces superior al Bovespa.


Cómo citar
Martínez Contreras, R. M. ., Martínez Amado, R. D., Atehortúa Santamaria, R. ., & Hernández Mora, N. C. . (2022). Análisis del índice precio-beneficio ajustado cíclicamente en portafolios del mercado accionario brasileño, 2011-2019. Semestre Económico, 25(58), 1–23. https://doi.org/10.22395/seec.v25n58a3

Detalles del artículo

Citas

Abuzayed, B., Bouri, E., Fayoumi, N. y Jalkh, N. (2021). Systemic Risk Spillover Across Global and Country Stock Markets During The COVID-19 Pandemic. Economic Analysis and Policy, 71(C), 180-197. https://doi.org/10.1016/j.eap.2021.04.010

Ahmed, D., Soleymani, S., Zaka, M. y Hasan, H. (2021). Managing The Risk Based on Entropic Value-At-Risk Under a Normal-Rayleigh Distribution. Applied Mathematics and Computation, 402. https://doi.org/10.1016/j.amc.2021.126129

Angelini, N., Bormetti, G., Marmi, S. y Nardini, F. (2018). Value Matters: The Long-Run Behavior of Stock Index Returns. Review of Economics and Finance, 12(2), 16-28. http://www.bapress.ca/ref/ref-article/1923-7529-2018-02-16-13.pdf

Anott, R. K. (2018). CAPE Fear: Why CAPE Naysayers Are Wrong. Research affiliates. Banco Mundial. (2021). Crecimiento del PIB en (% anual) - Brazil. https://datos.bancomundial.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG?locations=BR

Bolek, M., Pietraszewki, P. y Wolski, R. (2021). Companies’ Growth vs. Growth Opportunity: Evidence from the Regular and Alternative Stock Markets in Poland. Acta Oeconomica, 71(2), 279-307. https://doi.org/10.1556/032.2021.00014

Bunn, O., Staal, A., Zhuang, J. Lazanas, A., Ural, C. y Shiller, R. (2014). Es-Cape-Ing from Overvalued Sectors: Sector Selection Based on The Cyclically Adjusted Price-Earnings (CAPE) Ratio. Journal of Portfolio Management, 41(1), 16-33. https://doi.org/10.3905/jpm.2014.41.1.016

Clare, A., Seaton, J., Smith, P. y Thomas, S. (2017). Reducing Sequence Risk Using Trend Following and the CAPE Ratio. Financial Analysts Journal, 73(4), 1-13. https://doi.org/10.2469/faj.v73.n4.5

Costa, C. T., Vieira da Silva, W., Brito de Almeida, L. y Pereira da Veiga, C. (2017). Empirical Evidence of the Existence of Speculative Bubbles in the Prices of Stocks Traded on the São

Paulo Stock Exchange. Contaduría y Administración, 62(4), 1317-1334. https://doi.org/10.1016/j.cya.2017.02.007

Cunha, F. M., Meira, E., Orsato, R., Cabus, M. y Lucena, A. (2021). Do Low-Carbon Investments in Emerging Economies Pay Off? Evidence From The Brazilian Stock Market. International Review of Financial Analysis, 74. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2021.101700

Dimitrov, V. y Jain, P. (2018). Shiller’s CAPE: Market Efficiency and Risk. Financial Review, 53(4), 741-771. https://doi.org/10.1111/fire.12167.

Feldman, T., Jung, A. y Klein, J. (2015). Buy and Hold Versus Timing Strategies: The Winner Is... The Journal of Portfolio Management, 42(1), 110-118. https://doi.org/10.3905/jpm.2015.42.1.110

Guang L., Yu, C. P., Shiu, N. y Shin, T. (2022). The Efficient Market Hypothesis and the Fractal Market Hypothesis: Interfluves, Fusions, and Evolutions. Sage Open, 12(1), 1-8. https://doi.org/10.1177/21582440221082137

Kouaissah, N. (2021). Using Multivariate Stochastic Dominance to Enhance Portfolio Selection and Warn Of Financial Crises. The Quarterly Review of Economics and Finance, 80, 480-493. https://doi.org/10.1016/j.qref.2021.03.015

Lu, Y., Li, M., Tang, X. y Wang, H. (2021). A Cluster Representative Selection Method for Stock Portfolio Based on Efficient Frontier. Proceedings of the 2021 IEEE 24th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, CSCWD. https://doi.org/10.1109/CSCWD49262.2021.9437767

Mihai, S. (2015). Etfs Performance Europe - a Good Start Or Not? Procedia Economics and Finance, 30, 955-966. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(15)01346-5

Mustika, M., Mulyawati, T., Apriyanto, D. K., Sausan, A. y Rofikah. (2021). Application of Pascoletti- Serafini scalarization modification method to solve multi-objective optimization problems for stock portfolio. Journal of Physics: Conference Series, 1821(1). https://doi.org/10.1088/17426596/1821/1/012058

Philips, T. y Kodor, A. (2020). Ultra-Simple Shiller’s CAPE: How One Year’s Data Can Predict Equity Market Returns Better Than Ten. Journal of Portfolio Management, 46(4), 140-155. https://doi.org/10.3905/jpm.2020.1.124

Quiroga, E. (2017). Eficiencia en los mercados financieros y predicción de precios de los activos. Ciencias Administrativas, (10), 1-11. https://www.redalyc.org/journal/5116/511653854005/511653854005.pdf

Sehgal, R. M. y Mehra, A. (2021). Robust Reward-Risk Ratio Portfolio Optimization. International Transactions in Operational Research, 28(4). https://doi.org/10.1111/itor.12652

Sharma, C. S. y Sahni, N. (2021). A Mutual Information Based R-Vine Copula Strategy to Estimate Var in High Frequency Stock Market Data. PLoS ONE, 16(6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0253307

Shiller, R. (2000). Irrational exuberance. Princeton University Press. http://www.library.fa.ru/files/Shiller2.pdf

Siegel, J. (2016). The Shiller CAPE Ratio: A New Look. Financial Analysts Journal, 72(3), 41-50. https://doi.org/10.2469/faj.v72.n3.1

Smith, S. (2015). Ossiam launches Shiller Barclays CAPE Sector Value Europe ETF. ETF Strategy. https://www.etfstrategy.com/ossiam-launches-shiller-barclays-cape-sector-value-europeetf-41259/

Song, S., Tian, S. y Li, H. (2021). An Intraday-Return-Based Value-at-Risk Model Driven by Dynamic Conditional Score with Censored Generalized Pareto Distribution. Journal of Asian Economics, 74. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2021.101314

Straehl, P. y Bernstein, W. (2017). The Long-Run Drivers of Stock Returns: Total Payouts and the Real Economy. Financial Analysts Journal, 73(3), 1-21. https://doi.org/10.2469/faj.v74.n1.6

Sulistianingsih, E., Rosadi, D. y Abdurakhman. (2021). Risk Analysis of Five Stocks Indexed by LQ45 Using Credible Value at Risk and Credible Expected Tail Loss. Journal of Physics: Conference Series, 1918(4). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1918/4/042023

Tan, R. (2021). Changes in The Portfolio Management And Construction Under The Pandemic Era.E3S Web of Conferences, 275. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127501005

Tuarob, S., Wettayakorn, P., Phetchai, P., Traivijitkhun, S., Lim., S., Noraset, T. y Thaipisutikul,

T. (2021). DAVIS: A Unified Solution for Data Collection, Analyzation, and Visualization in Real-Time Stock Market Prediction. Financial Innovation, 7(1). https://doi.org/10.1186/s40854-021-00269-7

Waser, O. (2021). Modelling the shiller CAPE ratio, mean reversion, and return forecasts. Journal of Portfolio Management, 47(3). https://doi.org/10.3905/JPM.2021.1.210

Xu, Q., Li, M. y Jiang, C. (2021). Network-Augmented Time-Varying Parametric Portfolio Selection: Evidence from The Chinese Stock Market. North American Journal of Economics and Finance, 58. https://doi.org/10.1016/j.najef.2021.101503

Zhao, H., Gan Chen, Z. Hiu Zhan, Z., Kwong, S. y Zhang, J. (2021). Multiple Populations Co-Evolutionary Particle Swarm Optimization for Multi-Objective Cardinality Constrained Portfolio Optimization Problem. Neurocomputing, 430, 58-70. https://doi.org/10.1016/jneucom.2020.12.022

Biografía del autor/a

Ronald Mauricio Martínez Contreras, Politécnico Grancolombiano

Administrador de Empresas, Politécnico Grancolombiano, Bogotá, Colombia. Magíster en Administración Financiera, Universidad Sergio Arboleda, Bogotá, Colombia. Director Escuela de Administración y Competitividad, Facultad de Negocios, Gestión y Sostenibilidad, Politécnico Grancolombiano, Bogotá, Colombia. Miembro del Grupo de investigación Administración, Competitividad y Sostenibilidad. Correo electrónico: romartin@poligran.edu.co. Orcid: https://orcid.org/0000-0001-8233-911X.

Rubén Darío Martínez Amado, Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

Economista con énfasis en administración de empresas, Universidad Santo Tomás, Bogotá, Colombia. Magister en Administración, Universidad de La Salle, Bogotá Colombia. Candidato a Doctor en Administración y Desarrollo, Universidad de Celaya, Celaya, México. Profesor tiempo completo Asociado, Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano, Bogotá, Colombia. Miembro del Grupo de investigación Administración, Competitividad y Sostenibilidad. Correo electrónico: martinezrubendmag@gmail.com. Orcid: https://orcid.org/0000-0002-9630-6412.

Rodrigo Atehortúa Santamaria, Politécnico Grancolombiano

Administrador público, Escuela Superior de Administración Pública (ESAP), Bogotá, Colombia. Especialista en Economía del Riesgo y de la Información, Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia. Magíster en Economía Aplicada, Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia. Profesor, Facultad de Negocios Gestión y Sostenibilidad, Politécnico Grancolombiano, Bogotá, Colombia. Miembro del Grupo de investigación Interdisciplinar en Asuntos Públicos (GIAP). Correo electrónico: ratehortua@poligran.edu.co. Orcid: https://orcid.org/0000-0002-6292-3965.

Nydia Consuelo Hernández Mora, Politécnico Grancolombiano

Administrador de Empresas, Politécnico Grancolombiano, Bogotá, Colombia. Especialista en Finanzas, Universidad Externado de Colombia, Bogotá Colombia. Especialista en Gerencia estratégica, Universidad de la Sabana, Bogotá Colombia. Magíster en Dirección y asesoramiento Financiero, Universidad Internacional de la Rioja, España. Profesor e investigador, Facultad de Negocios Gestión y sostenibilidad, Politécnico Grancolombiano, Bogotá, Colombia. Miembro del Grupo de investigación Interdisciplinar en Asuntos Públicos (GIAP). Correo electrónico: nhernand@poligran.edu.co. Orcid: https://orcid.org/0000-0003-3051-4734.