Estrategias de Inversión en una Era de Alta Inflación

En los últimos años, la Inflación se ha convertido en una gran preocupación a nivel mundial, especialmente después de la pandemia de COVID-19. La tasa de inflación en EE. UU. subió bastante, especialmente entre mayo de 2021 y febrero de 2023, sin caer por debajo del 5%. Esto marca un contraste brutal con las cuatro décadas anteriores, donde la inflación fue baja. El cambio a una inflación alta introduce incertidumbre y volatilidad en los mercados financieros.

Los inversionistas tienen que repensar sus estrategias para un entorno de alta inflación. La pregunta es: ¿cómo deberían los inversionistas asignar sus activos en estos tiempos complicados? Este artículo explora estrategias de inversión en medio de una inflación persistente, enfocándose en un problema de asignación de activos a largo plazo, considerando restricciones de apalancamiento y rendimiento contra referencias.

#El Estado de la Inflación

Después de la pandemia, la inflación ha ganado atención, lo que ha llevado a repensar las estrategias de inversión tradicionales. El aumento de la inflación plantea preguntas sobre la efectividad de las estrategias de inversión pasiva que antes prosperaban en contextos de baja inflación. Los inversionistas deben considerar si sus estrategias todavía aplican cuando la inflación se mantiene alta por un tiempo prolongado.

#Estrategias de Inversión Pasiva

Este estudio investiga la efectividad de las estrategias de inversión pasiva durante períodos históricos de alta inflación. Analizamos estrategias que asignan una parte fija de la riqueza entre diferentes activos, evaluando su rendimiento contra retornos ajustados a la inflación.

#Rendimiento de Estrategias de Mezcla Fija

Encontramos que los portafolios que usan un índice de acciones ponderado por igual tienen mejor rendimiento que aquellos que usan un índice ponderado por capitalización durante períodos de alta inflación. Esto sugiere que un enfoque ponderado por igual es una estrategia más favorable cuando las tasas de inflación son elevadas.

#Estrategias de Asignación Dinámica de Activos

Para superar las estrategias de mezcla fija, proponemos estrategias de inversión activas que ajustan las asignaciones con el tiempo. Definimos el problema de inversión como un tema de control, donde el objetivo es encontrar asignaciones que constantemente superen un benchmark pasivo.

#Análisis de Caso de Dos Activos

Inicialmente simplificamos el problema al examinar un escenario de dos activos, que consiste en un índice de acciones y un índice de bonos. A través de modelado matemático, derivamos una solución en forma cerrada para el control óptimo de asignaciones, revelando ideas sobre cómo manejar mejor los activos.

#Restricciones Realistas

Sin embargo, la solución en forma cerrada requiere supuestos poco realistas como reequilibrio continuo y apalancamiento ilimitado. Por lo tanto, ajustamos nuestro enfoque para incluir restricciones más prácticas, como apalancamiento limitado y reequilibrio discreto.

#Modelo de Red Neuronal para Asignación de Activos

Para abordar el complicado problema de optimización bajo restricciones realistas, proponemos un modelo de red neuronal novedoso. Este modelo aproxima eficientemente la estrategia de control óptima sin las evaluaciones de alta dimensión típicas de los métodos tradicionales.

#Ventajas del Enfoque de Red Neuronal

La red neuronal propuesta evita las dificultades asociadas con enfoques de programación dinámica al simplificar el proceso de control a una dimensión más baja. Esto permite cálculos más rápidos y un modelo más manejable.

#Experimentos Numéricos

Realizamos una serie de experimentos numéricos para validar nuestras estrategias propuestas. Los experimentos tienen como objetivo comparar el rendimiento de nuestro modelo de red neuronal contra la solución en forma cerrada.

#El Escenario de Inversión de Cuatro Activos

En un conjunto de experimentos, analizamos un portafolio que consiste en cuatro activos: índice de acciones ponderado por igual, índice de acciones ponderado por capitalización, billlete del tesoro estadounidense a 30 días y bono del tesoro estadounidense a 10 años. Los resultados indican que nuestra estrategia de red neuronal supera consistentemente a la estrategia de referencia.

#Métricas de Rendimiento

El rendimiento se mide utilizando varias métricas, incluyendo riqueza terminal y tasa interna de retorno (TIR). Los resultados muestran que la estrategia de la red neuronal produce una TIR mediana que es significativamente más alta que las referencias tradicionales, reafirmando su efectividad en entornos de alta inflación.

#Perspectivas sobre la Asignación de Activos

#Preferencia por Bonos a Corto Plazo

Los hallazgos sugieren que durante alta inflación, los inversionistas deberían favorecer bonos a corto plazo sobre bonos a largo plazo y preferir índices de acciones ponderados por igual sobre índices ponderados por capitalización. Esta estrategia de asignación ayuda a mitigar los riesgos asociados con la inflación mientras maximiza los retornos.

#Contexto Histórico

Desde los años 40, hemos experimentado dos períodos significativos de alta inflación caracterizados por diferentes paisajes económicos. Las performances históricas de las clases de activos durante estos tiempos ofrecen valiosas lecciones para los inversionistas modernos.

#Filtrando Datos Históricos

Para evaluar los regímenes de inflación pasados con precisión, empleamos un método de filtrado utilizando datos históricos para identificar períodos de alta inflación. Este enfoque ayuda a analizar los retornos de los activos durante estos momentos críticos sin sesgos.

#El Enfoque de Ventana Móvil

Usar una técnica de ventana móvil para analizar datos mensuales del IPC nos permite marcar efectivamente los períodos de alta inflación. Este método asegura que nos enfoquemos en datos relevantes, mejorando nuestra comprensión del comportamiento de los activos bajo alta inflación.

#Método de Re-muestreo Bootstrap

Aplicamos re-muestreo bootstrap para simular retornos de activos durante los períodos de alta inflación identificados. Esta técnica preserva las dependencias locales en los datos de retorno, ayudando a crear distribuciones de retorno robustas para nuestras estrategias de inversión.

#Comparación de Técnicas de Re-muestreo

Comparamos dos métodos de re-muestreo bootstrap: uno usando segmentos concatenados y el otro tratando cada segmento por separado. Los resultados indican que ambos métodos ofrecen actuaciones similares, permitiendo flexibilidad en nuestro análisis.

#Evaluando Estrategias Pasivas

#Comparación de Portafolios de Mezcla Fija

En nuestros experimentos numéricos, evaluamos portafolios de mezcla fija con diferentes asignaciones de activos. Comparaciones de estrategias revelan que el portafolio que utiliza índices ponderados por igual generalmente supera a aquellos que utilizan índices ponderados por capitalización, especialmente durante períodos inflacionarios.

#Dominancia Estocástica

El análisis de dominancia estocástica parcial muestra que el portafolio ponderado por igual alcanza consistentemente mejores resultados, reforzando su posición como la opción de inversión preferida.

#Gestión Activa y Fondos Soberanos de Riqueza

Muchos grandes fondos soberanos de riqueza emplean estilos de gestión activa para superar a los portafolios de referencia. Al explorar estas estrategias en contextos inflacionarios, podemos obtener ideas sobre una asignación de activos efectiva.

#Comparación contra Estrategias Pasivas

Examinamos la capacidad de las estrategias de gestión activa para superar los benchmarks pasivos, analizando métricas de rendimiento en diferentes condiciones de mercado. Los hallazgos destacan la necesidad de estrategias activas bien estructuradas en entornos de alta inflación.

#Conclusión

Invertir durante alta inflación requiere un enfoque matizado. Los hallazgos ilustran la importancia de estrategias adaptativas que priorizan la flexibilidad en la asignación de activos. El modelo de red neuronal resulta efectivo para navegar las complejidades de la alta inflación, superando consistentemente a los benchmarks.

#Direcciones Futuras

Mirando hacia adelante, la investigación puede explorar más a fondo las implicaciones a largo plazo de estas estrategias más allá de los períodos inflacionarios. La adaptación continua será crucial a medida que las condiciones económicas evolucionen, asegurando que los inversionistas se mantengan bien posicionados para diversos ciclos de mercado.

#Apéndices

#Algoritmo de Filtrado con Ventana Móvil

Se detalla el algoritmo utilizado para filtrar datos históricos de inflación, proporcionando una metodología clara para identificar períodos relevantes de inflación.

#Detalles Técnicos sobre el Modelo de Red Neuronal

Explicaciones adicionales sobre la arquitectura y funcionamiento del modelo de red neuronal empleado, asegurando transparencia en el enfoque.

#Resumen de Experimentos Numéricos

Resultados detallados de los experimentos numéricos realizados con ideas sobre las diferentes estrategias probadas y sus respectivos desempeños.

#Parámetros Históricos y Calibración

Un resumen de los parámetros calibrados a partir de datos históricos, presentando las suposiciones hechas sobre el comportamiento de los activos durante períodos de alta inflación.