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Supuesto 9

Tema 50 · Aragón ·
Tema 50 · Aragón · Modelo

Enunciado

Un gestor de fondos de Ibercaja Gestión (Zaragoza) construye una cartera con tres activos para el fondo conservador de su entidad. Los datos históricos mensuales (2021-2023) proporcionan los siguientes parámetros:

  • Activo A (Letras del Tesoro, libre de riesgo): E[RA] = 3,2%, σA = 0% (sin riesgo)
  • Activo B (Acciones IBEX dividendos): E[RB] = 9,8%, σB = 18,5%
  • Activo C (Bonos corporativos IG): E[RC] = 5,6%, σC = 7,2%
  • Correlación entre B y C: ρBC = 0,25
  • Covarianza entre B y C: Cov(B,C) = 0,25 · 18,5% · 7,2% = 0,003330

El fondo sólo puede invertir en los activos B y C (el A sirve para calcular la CML). El gestor quiere construir la cartera de mínima varianza (CMV) y la cartera de máximo ratio de Sharpe con activos B y C.

Se pide:

  1. Calcula la composición y estadísticas de la cartera de mínima varianza (CMV) con activos B y C.
  2. Calcula el ratio de Sharpe de las carteras puras B, C y CMV, e identifica la cartera de máximo Sharpe (cartera tangente).
  3. Describe la frontera eficiente con activos B y C y su intersección con la Capital Market Line (CML).
  4. Discute las limitaciones del modelo Markowitz (1952) e identifica extensiones modernas.
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a) Cartera de mínima varianza (CMV)

Markowitz (1952) demostró que la diversificación reduce el riesgo total de la cartera siempre que los activos no estén perfectamente correlacionados (ρ menor que 1). La cartera de mínima varianza (CMV) minimiza la varianza para cualquier nivel de rentabilidad. Con dos activos, la expresión analítica cerrada de los pesos óptimos viene dada por la condición de primer orden de la minimización de σ² sujeta a que los pesos sumen 1.

w_B* = (σ_C² − Cov(B,C)) / (σ_B² + σ_C² − 2·Cov(B,C))
Peso del activo B en la cartera de mínima varianza (Markowitz, 1952)

Calculamos los valores necesarios:

σ_B² = 0,185² = 0,034225
σ_C² = 0,072² = 0,005184
Cov(B,C) = 0,003330
Numerador: σ_C² − Cov = 0,005184 − 0,003330 = 0,001854
Denominador: 0,034225 + 0,005184 − 2·0,003330 = 0,032749
w_B* = 0,001854 / 0,032749 = 0,05660 → 5,66% en B
w_C* = 1 − 0,05660 = 0,94340 → 94,34% en C

Estadísticas de la CMV:

E[R_CMV] = 0,0566 · 9,8% + 0,9434 · 5,6% = 0,555% + 5,283% = 5,838%
σ²_CMV = 0,0566² · 0,034225 + 0,9434² · 0,005184 + 2·0,0566·0,9434·0,003330
= 0,0000110 + 0,004611 + 0,000356 = 0,004978
σ_CMV = √0,004978 = 7,055%
Resultado

CMV: wB = 5,66%, wC = 94,34% | E[R] = 5,84% | σ = 7,06% (menor que σC = 7,2%)

b) Ratio de Sharpe y cartera tangente

El ratio de Sharpe (Sharpe, 1966) mide la prima de rentabilidad por unidad de riesgo total (volatilidad). La cartera con mayor Sharpe es la cartera tangente, el único portfolio de activos con riesgo que el inversor racional debe mantener según el CAPM (separación de dos fondos de Tobin, 1958): cualquier posición se construye combinando la cartera tangente con el activo libre de riesgo.

Sharpe = (E[R] − r_f) / σ
Ratio de Sharpe (Sharpe, 1966)

Con rf = 3,2%:

Sharpe_B = (9,8% − 3,2%) / 18,5% = 6,6% / 18,5% = 0,357
Sharpe_C = (5,6% − 3,2%) / 7,2% = 2,4% / 7,2% = 0,333
Sharpe_CMV = (5,84% − 3,2%) / 7,06% = 2,64% / 7,06% = 0,374

Para encontrar la cartera tangente (máximo Sharpe en la frontera eficiente BC), resolvemos numéricamente para wB ∈ [0, 1]. Evaluamos Sharpe en varios puntos:

w_B = 0,20: E[R] = 6,44%, σ = 7,41%, Sharpe = 0,438
w_B = 0,30: E[R] = 6,86%, σ = 8,40%, Sharpe = 0,436
w_B = 0,15: E[R] = 6,24%, σ = 7,19%, Sharpe = 0,423

La cartera tangente se ubica aproximadamente en wB ≈ 20%, wC ≈ 80%:

Cartera tangente ≈ (20% B, 80% C): E[R] ≈ 6,44%, σ ≈ 7,41%, Sharpe ≈ 0,438
Resultado

Cartera tangente: wB ≈ 20%, wC ≈ 80% | Sharpe máximo ≈ 0,44

c) Frontera eficiente y Capital Market Line

La frontera eficiente con activos B y C es el conjunto de carteras que maximizan la rentabilidad esperada para cada nivel de volatilidad (o minimizan el riesgo para cada rentabilidad). Es la parte superior-izquierda de la curva hiperbólica del espacio (σ, E[R]). Las carteras situadas por debajo de la CMV son ineficientes (dominadas). La Capital Market Line (CML) es la recta tangente desde el activo libre de riesgo (A) a la frontera eficiente: representa el conjunto de carteras óptimas que combinan el activo libre de riesgo con la cartera tangente.

CML: E[R_p] = r_f + [(E[R_T] − r_f) / σ_T] · σ_p
Capital Market Line (Tobin, 1958; Sharpe, 1964)
Pendiente CML (precio del riesgo) = (6,44% − 3,2%) / 7,41% = 0,438

Cualquier inversión en la CML domina a cualquier cartera pura de B y C salvo en el punto de tangencia. Un inversor con restricción de no apalancamiento invertirá entre el 0% y el 100% en la cartera tangente, complementando con letras del Tesoro.

Resultado

Pendiente CML = 0,438 — equivale al ratio de Sharpe de la cartera tangente

Interpretación

La frontera eficiente de Markowitz (1952) revolutionó la gestión de carteras al demostrar matemáticamente que la diversificación no es sólo una práctica prudente sino una necesidad teórica: un inversor racional nunca debería mantener un activo individual cuando puede construir una cartera con mayor Sharpe. El teorema de separación de Tobin (1958) concluye que todos los inversores racionales con idénticas expectativas mantendrán la misma cartera de activos con riesgo (la cartera tangente / de mercado), variando sólo la proporción entre ésta y el activo libre de riesgo según su aversión al riesgo. Limitaciones del modelo: (1) asume normalidad de los retornos — violada en episodios de tail risk (crashes, COVID-2020); (2) los parámetros estimados (μ, σ, ρ) tienen errores de estimación que se propagan al portfolio óptimo (Michaud, 1989); (3) las covarianzas son inestables en el tiempo — el modelo Black-Litterman (1990) o los modelos de factores (FF3) son alternativas robustas usadas en la industria.

d) Limitaciones del modelo Markowitz y extensiones modernas

El modelo media-varianza de Markowitz (1952) se basa en supuestos que la realidad financiera viola frecuentemente:

1. Retornos normales: no captura asimetría negativa (skewness) ni colas gordas (kurtosis)
2. Parámetros estables: μ y σ estimados con datos históricos tienen error de estimación elevado
3. Mercados sin fricciones: costes de transacción, impuestos, iliquidez no modelizados
4. Inversores homogéneos: expectativas idénticas implican misma cartera tangente para todos

Extensiones modernas que corrigen estas limitaciones:

Black-Litterman (1990): integra visiones subjetivas del gestor con el equilibrio del mercado
CVaR/ES optimization (Rockafellar-Uryasev, 2000): maximiza rentabilidad sujeta a pérdida esperada en el percentil 5%
Modelos de factores (FF3, FF5): reducen el número de parámetros a estimar
Risk parity (Qian, 2005): iguala la contribución de riesgo de cada activo
Resultado

El modelo Markowitz es el fundamento teórico; la industria usa extensiones más robustas en la práctica

Interpretación

En España, los fondos de inversión regulados por la CNMV deben declarar su categoría de riesgo (escala SRRI 1-7 del KID según Reglamento PRIIPs 1286/2014) y someten sus carteras a tests de estrés regulatorios (ESMA 2019). El marco de gestión de riesgos bancarios (Basilea III/IV) también adopta el VaR paramétrico y los modelos de simulación histórica, todos derivados del enfoque media-varianza. La industria de gestión de activos en España gestionaba 358.000 M€ en fondos de inversión en diciembre 2023 (INVERCO), cifra que muestra la relevancia práctica de estos modelos para el temario de oposiciones.

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