David Dreman es una referencia en el mundo del Contrarian Investing y del Behavioural Finance. Funadador de la gestora Dreman Value Management y columnista de Forbes desde hace 22 años, se ha ganado el respeto de la comunidad inversora a golpe de trabajos de investigación, artículos, libros y un performance impresionante. Según podemos ver en la página web de su gestora, su fondo de Large Caps ha obtenido desde 1991 un 15% compuesto anual, frente al 11,8% del S&P 500. Este performance avala sobradamente sus teorías y filosofía de inversión.
En 1998 publicó uno de los libros imprescindibles en cualquier biblioteca de inversión: Contrarian Investment Strategies: The Next Generation. Un trabajo muy completo que recorre todos los aspectos del Contrarian Investing. Lleno de ejemplos, explicaciones y estadísticas, es uno de los mejores libros que he leído sobre la inversión en bolsa.
Dicho esto, creo que en su libro hay un error de cálculo muy importante. Más bien es un error de base de datos. Es muy importante que quede claro que no tengo pruebas y que no puedo asegurarlo. Es una simple sospecha. Voy a explicar todo mi razonamiento, a ver si alguien puede aportar algo de luz al asunto.
Toda mi sospecha se basa en la forma en que se crean los índices y las bases de datos bursátiles. Por ejemplo, los performance de los Hedge Funds como activo financiero en su conjunto, se ven alterados por numerosos errores que hacen que parezcan un vehículo mucho más atractivo de lo que en realidad son. Las bases de datos se crean con los performance reportados por el equipo gestor. Unen todos los datos recibidos y crean un índice con los retornos de los Hedge Funds. Ahora bien ¿qué pasa si un Hedge Fund quiebra? Su equipo gestor desaparece, no reportan los malos resultados y, por tanto, deja de formar parte de la base de datos.
Al final, sólo los mejores Hedge Funds o, por lo menos, los Hedge Funds menos malos son los que forman parte de la base de datos y, por tanto, el performance de toda la industria termina artificialmente hinchado. Año a año se crean nuevos fondos que sustituyen a los quebrados y así la base de datos tiene un flujo continuo de inputs que la completa. El problema es que llega un momento en que los fondos quebrados se han borrado por completo de la base de datos. Esto hace que si analizamos los retornos de un tipo determinado de Hedge Funds (por ejemplo de todos los Global Macro) durante un periodo largo de tiempo, los resultados que vamos a ver son mucho mejores que los reales porque los peores Hedge Funds han sido totalmente eliminados. Así que mucho ojito si estáis pensando en invertir en un HF pues no son tan buenos como parecen.
En el libro de Dreman, analiza los múltiplos bajos como piedra angular de toda la estrategia Contrarian. Dreman utiliza la famosa base de datos Compustat, con más de 1.500 acciones, y las divide en quintiles por PER (y por otros múltiplos como Precio/Ventas, Precio/Book Value, Precio/CFO y Rentabilidad por dividendo). Las estadísticas demuestran que el quintil de múltiplos más bajos (así como el de rentabilidad por dividendo más alto), superan al retorno del S&P en periodos muy largos de tiempo. Para confirmar sus estadísticas multitud de estudios anteriores a los suyos (Fama y French, Francis Nicholson, Paul Miller Jr, Ben Graham, Sanjoy Basu, Stattman y Rosenberg, Reid, Lanstein... por citar algunos que aparecen en su libro). Todos esos estudios confirman que la estrategia de múltiplos bajos bate al mercado en periodos largos SIEMPRE. Nunca falla.
La rotundidad de los resultados es lo que me pareció raro. Era tan evidente que Dreman había encontrado el Santo Grial, que lo único que podía hacer era o mandarle mis ahorros para que me los gestione (aunque me falta un poco para los $5 millones de mínimo) o no creérmelo del todo. Como ser pobre es muy duro, opté por lo segundo.
Lo curioso es que todos los estudios que comenta Dreman y sus propios estudios, son “a toro pasado”. Es decir, todos los estudios que demuestran la utilidad de los múltiplos bajos están creados a partir de bases de datos con miles de acciones. Esta coincidencia, unida a la coincidencia en los resultados de los estudios, me recuerda mucho a: “los hedge funds, como grupo, presentan un performance con mayor retorno y menos volatilidad que la de los fondos de inversión tradicionales”. ¿Es posible que todos los estudios cometan el mismo error estadístico?
A principios de Mayo hablamos sobre las Trampas Valor y sobre JRC como ejemplo de trampa valor. Cuando escribimos el artículo, JRC cotizaba en la zona de $6 y Morningstar (empresa llena de analistas con una increíble tendencia a caer en este tipo de empresas) le daba un precio justo de $9 y un precio de venta de $12. En el artículo explicamos detalladamente porqué hoy, poco menos de tres meses después, cotiza a $3,18. No quiero extenderme en los detalles (los interesados pueden consultar el artículo) pero sí resaltar que el riesgo de quiebra de esta compañía es enorme. Según Yahoo Finance su PER actual es de 7,39 veces. Otros ratios: Precio/Ventas 0,25 y Precio/Book Value 0,55. (Personalmente creo que su valor contable real es negativo, pero esa es otra historia).
En definitiva, múltiplos muy bajos. Unos múltiplos tan bajos que formaría parte de los quintiles más bajos de los estudios de Dreman. Pero ¿qué pasa si la empresa finalmente quiebra? Saldría de las bases de datos y como si no hubiera existido para los estudios de múltiplos bajos realizados dentro de 10 años. Decidles a sus accionistas que JRC no existió nunca. Veréis a dónde os mandan. Para la base de datos, los accionistas de JRC se arruinaron con algo que nunca existió. Lo mismo ocurrió con OCA (Othodontic Centres of America), ENC (Enesco) y otras muchas empresas que he visto con múltiplos bajos durante los últimos 5 años.
El 31 de Enero del presente año, escribí un artículo titulado ¿Eres un PERdillo? En dicho artículo, con la ayuda del buscador de acciones de Yahoo Finance, seleccioné 11 valores con un PER inferior a 2 veces. De los 11 valores, 2 tienen ahora un PER negativo y otros 2 han sido expulsados del NYSE. De los restantes sólo 2 están en positivo (uno de ellos con un 124% de rentabilidad). Veamos cómo afecta al performance los distintos tipos de cálculo de las bases de datos.
Primero vamos a mostrar los resultados con la típica base de datos. Buscamos acciones del NYSE con un PER positivo y bajo. De las 11 acciones iniciales sólo quedan 7. La mayor parte de ellas han reducido mucho sus beneficios y ahora el PER medio, en vez de ser de 0,99 es de 3,18 veces. Sigue siendo muy bajo. Pues bien, si invertimos la misma cantidad en cada una de las 7 empresas, el retorno que hubiéramos obtenido en esta cartera durante 6 meses es de un 14,73%. Está fenomenal y más si tenemos en cuenta que el S&P 500 ha obtenido un 2,48% en el mismo periodo.
Sin embargo, si el día 31 de Enero hubiéramos invertido en una cartera formada por esas 11 empresas de PER medio 0,99 veces, los resultados serían bien distintos. Obtendríamos un 1,56% frente al 2,48% del S&P. Con dos empresas quebradas y dos en pérdidas con PER negativo. Además, el PER de nuestra cartera sería ahora más de 3 veces superior a la inicial. En definitiva, un desastre.
Pero no os fijéis tanto en los resultados de la cartera. Lo importante es la diferencia de rentabilidad con una base de datos tradicional (14,73%) frente a una base de datos real (1,56%). En la primera se bate al S&P. En la segunda no. Esa es la diferencia entre el cálculo de resultados de estrategias de múltiplos bajos, frente a la compra real de empresas de múltiplos bajos.
La estrategia de múltiplos bajos está bien, pero es imprescindible completarla con un análisis de riesgos y de factores cualitativos de la empresa. Las estrategias sencillas, como las que comenta Dreman en sus libros, no funcionan. Comprar empresas de PER bajo y no analizar nada más (eso es lo que hace Dreman en el libro: coge sin más el quintil de empresas con PER más bajo del mercado) es una estrategia peligrosísima. Los datos que favorecen este tipo de estrategias pueden estar artificialmente hinchados, como ya os he comentado.
Pensad una cosa. En su libro, Dreman dice que las empresas del quintil más bajo baten al mercado recurrentemente. Entonces, habiendo empresas actualmente que se venden a PER inferior a 1 (ese es el quintil más bajo dentro del quintil más bajo), ¿por qué el fondo de small caps gestionado por David Dreman (que es un fondo con unos resultados fantásticos) tiene un PER medio de 14,50 veces? Ese no es el quintil más bajo del mercado ni de casualidad, amigo Dreman. Parece que en la vida real Dreman introduce algunos matices en las técnicas que él comenta en su libro (matices que, todo hay que decirlo, no comenta en su libro).
Aun así, los fondos de Dreman baten al mercado por mucho margen. También lo hacía el mítico fondo de John Neff, otro gran inversor obsesionado en los múltiplos bajos. En general, muchos de los mejores inversores de la historia abogan por los múltiplos bajos y es que dichas estrategias funcionan. Pero el múltiplo bajo es sólo el principio del camino y eso ellos no lo cuentan. Por eso hay tantos inversores value pillados en trampas valor. Por eso Buffet en sus inicios la fastidió con el sector textil.
Personalmente también creo en los múltiplos bajos pero en los múltiplos bajos relativos, no absolutos. Si encuentro una empresa de máxima calidad cuyo PER medio histórico es 30 veces y actualmente (con unos fundamentales magníficos, mucho mejor que los anteriores) está en PER 20, la compraré antes que a una empresa de baja calidad con PER 2. Siempre hay que preguntarse ¿por qué el mercado valora tan baja la acción de PER 2? Así mismo, es fundamental preguntarse ¿es probable que esta empresa de máxima calidad cotice alguna vez a PER 10?
Son algunas de mis reflexiones sobre los múltiplos bajos y sobre algunas estadísticas muy comentadas sobre las estrategias de múltiplos bajos. El PER, sin más, es un atajo. Algo que en teoría nos ahorra muchas horas de estudio y análisis y que nos hará batir a los índices. Sin embargo, como todo atajo, no funciona. Mientras haya fondos que no consigan batir a los índices, el Santo Grial seguirá sin ser descubierto. Así que, lo siento, el PER no eso que nos cuentan.
En 1998 publicó uno de los libros imprescindibles en cualquier biblioteca de inversión: Contrarian Investment Strategies: The Next Generation. Un trabajo muy completo que recorre todos los aspectos del Contrarian Investing. Lleno de ejemplos, explicaciones y estadísticas, es uno de los mejores libros que he leído sobre la inversión en bolsa.
Dicho esto, creo que en su libro hay un error de cálculo muy importante. Más bien es un error de base de datos. Es muy importante que quede claro que no tengo pruebas y que no puedo asegurarlo. Es una simple sospecha. Voy a explicar todo mi razonamiento, a ver si alguien puede aportar algo de luz al asunto.
Toda mi sospecha se basa en la forma en que se crean los índices y las bases de datos bursátiles. Por ejemplo, los performance de los Hedge Funds como activo financiero en su conjunto, se ven alterados por numerosos errores que hacen que parezcan un vehículo mucho más atractivo de lo que en realidad son. Las bases de datos se crean con los performance reportados por el equipo gestor. Unen todos los datos recibidos y crean un índice con los retornos de los Hedge Funds. Ahora bien ¿qué pasa si un Hedge Fund quiebra? Su equipo gestor desaparece, no reportan los malos resultados y, por tanto, deja de formar parte de la base de datos.
Al final, sólo los mejores Hedge Funds o, por lo menos, los Hedge Funds menos malos son los que forman parte de la base de datos y, por tanto, el performance de toda la industria termina artificialmente hinchado. Año a año se crean nuevos fondos que sustituyen a los quebrados y así la base de datos tiene un flujo continuo de inputs que la completa. El problema es que llega un momento en que los fondos quebrados se han borrado por completo de la base de datos. Esto hace que si analizamos los retornos de un tipo determinado de Hedge Funds (por ejemplo de todos los Global Macro) durante un periodo largo de tiempo, los resultados que vamos a ver son mucho mejores que los reales porque los peores Hedge Funds han sido totalmente eliminados. Así que mucho ojito si estáis pensando en invertir en un HF pues no son tan buenos como parecen.
En el libro de Dreman, analiza los múltiplos bajos como piedra angular de toda la estrategia Contrarian. Dreman utiliza la famosa base de datos Compustat, con más de 1.500 acciones, y las divide en quintiles por PER (y por otros múltiplos como Precio/Ventas, Precio/Book Value, Precio/CFO y Rentabilidad por dividendo). Las estadísticas demuestran que el quintil de múltiplos más bajos (así como el de rentabilidad por dividendo más alto), superan al retorno del S&P en periodos muy largos de tiempo. Para confirmar sus estadísticas multitud de estudios anteriores a los suyos (Fama y French, Francis Nicholson, Paul Miller Jr, Ben Graham, Sanjoy Basu, Stattman y Rosenberg, Reid, Lanstein... por citar algunos que aparecen en su libro). Todos esos estudios confirman que la estrategia de múltiplos bajos bate al mercado en periodos largos SIEMPRE. Nunca falla.
La rotundidad de los resultados es lo que me pareció raro. Era tan evidente que Dreman había encontrado el Santo Grial, que lo único que podía hacer era o mandarle mis ahorros para que me los gestione (aunque me falta un poco para los $5 millones de mínimo) o no creérmelo del todo. Como ser pobre es muy duro, opté por lo segundo.
Lo curioso es que todos los estudios que comenta Dreman y sus propios estudios, son “a toro pasado”. Es decir, todos los estudios que demuestran la utilidad de los múltiplos bajos están creados a partir de bases de datos con miles de acciones. Esta coincidencia, unida a la coincidencia en los resultados de los estudios, me recuerda mucho a: “los hedge funds, como grupo, presentan un performance con mayor retorno y menos volatilidad que la de los fondos de inversión tradicionales”. ¿Es posible que todos los estudios cometan el mismo error estadístico?
A principios de Mayo hablamos sobre las Trampas Valor y sobre JRC como ejemplo de trampa valor. Cuando escribimos el artículo, JRC cotizaba en la zona de $6 y Morningstar (empresa llena de analistas con una increíble tendencia a caer en este tipo de empresas) le daba un precio justo de $9 y un precio de venta de $12. En el artículo explicamos detalladamente porqué hoy, poco menos de tres meses después, cotiza a $3,18. No quiero extenderme en los detalles (los interesados pueden consultar el artículo) pero sí resaltar que el riesgo de quiebra de esta compañía es enorme. Según Yahoo Finance su PER actual es de 7,39 veces. Otros ratios: Precio/Ventas 0,25 y Precio/Book Value 0,55. (Personalmente creo que su valor contable real es negativo, pero esa es otra historia).
En definitiva, múltiplos muy bajos. Unos múltiplos tan bajos que formaría parte de los quintiles más bajos de los estudios de Dreman. Pero ¿qué pasa si la empresa finalmente quiebra? Saldría de las bases de datos y como si no hubiera existido para los estudios de múltiplos bajos realizados dentro de 10 años. Decidles a sus accionistas que JRC no existió nunca. Veréis a dónde os mandan. Para la base de datos, los accionistas de JRC se arruinaron con algo que nunca existió. Lo mismo ocurrió con OCA (Othodontic Centres of America), ENC (Enesco) y otras muchas empresas que he visto con múltiplos bajos durante los últimos 5 años.
El 31 de Enero del presente año, escribí un artículo titulado ¿Eres un PERdillo? En dicho artículo, con la ayuda del buscador de acciones de Yahoo Finance, seleccioné 11 valores con un PER inferior a 2 veces. De los 11 valores, 2 tienen ahora un PER negativo y otros 2 han sido expulsados del NYSE. De los restantes sólo 2 están en positivo (uno de ellos con un 124% de rentabilidad). Veamos cómo afecta al performance los distintos tipos de cálculo de las bases de datos.
Primero vamos a mostrar los resultados con la típica base de datos. Buscamos acciones del NYSE con un PER positivo y bajo. De las 11 acciones iniciales sólo quedan 7. La mayor parte de ellas han reducido mucho sus beneficios y ahora el PER medio, en vez de ser de 0,99 es de 3,18 veces. Sigue siendo muy bajo. Pues bien, si invertimos la misma cantidad en cada una de las 7 empresas, el retorno que hubiéramos obtenido en esta cartera durante 6 meses es de un 14,73%. Está fenomenal y más si tenemos en cuenta que el S&P 500 ha obtenido un 2,48% en el mismo periodo.
Sin embargo, si el día 31 de Enero hubiéramos invertido en una cartera formada por esas 11 empresas de PER medio 0,99 veces, los resultados serían bien distintos. Obtendríamos un 1,56% frente al 2,48% del S&P. Con dos empresas quebradas y dos en pérdidas con PER negativo. Además, el PER de nuestra cartera sería ahora más de 3 veces superior a la inicial. En definitiva, un desastre.
Pero no os fijéis tanto en los resultados de la cartera. Lo importante es la diferencia de rentabilidad con una base de datos tradicional (14,73%) frente a una base de datos real (1,56%). En la primera se bate al S&P. En la segunda no. Esa es la diferencia entre el cálculo de resultados de estrategias de múltiplos bajos, frente a la compra real de empresas de múltiplos bajos.
La estrategia de múltiplos bajos está bien, pero es imprescindible completarla con un análisis de riesgos y de factores cualitativos de la empresa. Las estrategias sencillas, como las que comenta Dreman en sus libros, no funcionan. Comprar empresas de PER bajo y no analizar nada más (eso es lo que hace Dreman en el libro: coge sin más el quintil de empresas con PER más bajo del mercado) es una estrategia peligrosísima. Los datos que favorecen este tipo de estrategias pueden estar artificialmente hinchados, como ya os he comentado.
Pensad una cosa. En su libro, Dreman dice que las empresas del quintil más bajo baten al mercado recurrentemente. Entonces, habiendo empresas actualmente que se venden a PER inferior a 1 (ese es el quintil más bajo dentro del quintil más bajo), ¿por qué el fondo de small caps gestionado por David Dreman (que es un fondo con unos resultados fantásticos) tiene un PER medio de 14,50 veces? Ese no es el quintil más bajo del mercado ni de casualidad, amigo Dreman. Parece que en la vida real Dreman introduce algunos matices en las técnicas que él comenta en su libro (matices que, todo hay que decirlo, no comenta en su libro).
Aun así, los fondos de Dreman baten al mercado por mucho margen. También lo hacía el mítico fondo de John Neff, otro gran inversor obsesionado en los múltiplos bajos. En general, muchos de los mejores inversores de la historia abogan por los múltiplos bajos y es que dichas estrategias funcionan. Pero el múltiplo bajo es sólo el principio del camino y eso ellos no lo cuentan. Por eso hay tantos inversores value pillados en trampas valor. Por eso Buffet en sus inicios la fastidió con el sector textil.
Personalmente también creo en los múltiplos bajos pero en los múltiplos bajos relativos, no absolutos. Si encuentro una empresa de máxima calidad cuyo PER medio histórico es 30 veces y actualmente (con unos fundamentales magníficos, mucho mejor que los anteriores) está en PER 20, la compraré antes que a una empresa de baja calidad con PER 2. Siempre hay que preguntarse ¿por qué el mercado valora tan baja la acción de PER 2? Así mismo, es fundamental preguntarse ¿es probable que esta empresa de máxima calidad cotice alguna vez a PER 10?
Son algunas de mis reflexiones sobre los múltiplos bajos y sobre algunas estadísticas muy comentadas sobre las estrategias de múltiplos bajos. El PER, sin más, es un atajo. Algo que en teoría nos ahorra muchas horas de estudio y análisis y que nos hará batir a los índices. Sin embargo, como todo atajo, no funciona. Mientras haya fondos que no consigan batir a los índices, el Santo Grial seguirá sin ser descubierto. Así que, lo siento, el PER no eso que nos cuentan.
