Hay que actualizar el libro de jugadas
Los ciclos ya no dependen tanto de las manufacturas, y los activos intangibles pesan más en los balances
En la vida todo cambia o evoluciona, o como decía Heráclito, todo fluye. Y no iba a ser menos en la economía y los mercados financieros. Son numerosas las relaciones históricas entre variables que han saltado por los aires, y no todas son achacables a la pandemia, que sería la explicación más cómoda.
¿Por qué un índice como el ISM Manufacturero de Estados Unidos lleva meses por debajo de 50 y no estamos en recesión? ¿Por qué era seguro desde el verano pasado que iba a llegar otro batacazo económico y la consiguiente caída de los mercados y ni lo uno ni lo otro se ha producido?
Aunque es útil analizar los patrones históricos de comportamiento y las correlaciones entre las distintas variables, no es realista pretender acertar siempre en las predicciones económicas o en el comportamiento de los mercados basándonos únicamente en ellas. Vamos con algunos casos concretos.
El valor añadido del sector servicios en una economía como la estadounidense supera el 70%, mientras que las manufacturas se quedan en el 11%. En la eurozona estas cifras son del 54% y 16%, respectivamente. Y en términos de empleo, en Estados Unidos servicios concentra el 75% de los trabajadores y manufacturas, el 6% (en la eurozona 77% y 13%, respectivamente).
Servicios tiende a crecer menos y tiene menos productividad que manufacturas, pero es menos cíclico, pesa mucho más en el PIB de los países desarrollados y provoca que los ciclos económicos hayan cambiado. Ahora los ciclos tienen menos crecimiento en términos porcentuales, pero son más largos y suaves, y salvo en casos extremos, como en la Gran Crisis Financiera de 2008, se bordean las recesiones, pero no es fácil caer en ellas. Pues bien, el que venda sus posiciones en Bolsa solo porque el ISM Manufacturero de EE UU acumula descensos, va camino de 50 (cifra que indica contracción) o ya se sitúa por debajo, se puede equivocar. Este ha sido uno de los mantras del manual o libro de jugadas durante décadas, pero como axioma puede estar algo obsoleto.
Los activos intangibles en el balance de las compañías han cambiado el terreno de juego en la selección de empresas en Bolsa. Hoy en día las marcas, patentes, el I+D y los nuevos modelos de negocio determinan gran parte de su valor. En el caso del S&P 500, el 90% de la capitalización de mercado corresponde a activos intangibles; esta cifra era del 36% en 1985 y del 70% en 1995.
El impacto es relevante, porque no todo lo invertido en bienes intangibles puede ser activado (convertido en activo) y quedar reflejado en el balance, y parte tiene la consideración de gasto. Por tanto, los activos quedan infravalorados y los beneficios también. Así, la caracterización de empresas en value o growth es ahora más complicada, al quedar distorsionadas algunas métricas como precio/beneficios o precio/valor contable.
Si procediéramos a ajustar los números de los estados financieros y de las proyecciones, algo que no es fácil, nos encontraríamos con que empresas aparentemente caras o sobrevaloradas no lo estarían tanto o incluso nada, y al menos en parte quedaría explicado el por qué growth ha ganado a value por goleada en la última década. Dicho de otra forma, la selección de compañías cada vez ofrece menos garantías simplemente buscando múltiplos bajos. De otra manera, sería demasiado sencillo.
Tercer ejemplo de otros posibles. El proceso de quantitative easing (QE) inundó los mercados de liquidez desde 2008, pero no generó inflación, contradiciendo la teoría cuantitativa del dinero. ¿Por qué? Porque familias y empresas estaban inmersas en un largo proceso de desapalancamiento y no querían más crédito, que es lo que hubiera generado inflación.
El dinero volvía de los bancos comerciales a los bancos centrales, cerrando el circuito. Y la inflación llegó de golpe, pero por la pandemia, por la crisis de oferta, porque de repente faltaban bienes y servicios, no por el QE. Además, la invasión de Ucrania no ayudó, disparando el precio del gas. Y tampoco ahora el proceso inverso de quantitative tightening (QT), en el que los agregados monetarios (por ejemplo, la M2) bajan a una velocidad no vista antes, está desencadenando una recesión por sí mismo.
Venimos de tanta liquidez que deja de ser segura la secuencia retirada de liquidez-entrada en recesión. De nuevo, hay que hilar más fino, usar un poco la intuición y considerar que la inflación está bajando básicamente por la normalización de la oferta de bienes y servicios pospandemia y el efecto base en las comparaciones año contra año.
Es posible enumerar más temas para hacer ver que los inversores siempre se van a tener que adaptar a un entorno cambiante. Las viejas reglas o correlaciones a veces dejan de funcionar, al menos el tiempo suficiente para provocar pérdidas abultadas o renunciar a ganancias. Por un lado, parece necesario aplicar el juicio crítico, usar la intuición y estar bien formado e informado. Pero, por otro, a ese proceso aparentemente cualitativo por intuitivo hay que dotarlo de rigor para que sea algo más que una idea sugestiva.
Por tanto, hoy en día se hace muy necesario trabajar como inversores con las herramientas cuantitativas más avanzadas para procesar enormes cantidades de información y encontrar nuevas relaciones entre variables. El machine learning (aprendizaje automático), que permite que las máquinas aprendan mientras procesan nuevos datos, es cada vez más utilizado. Suena complicado, y es verdad que es más aplicable a la forma de trabajar en un ámbito institucional que a la de un inversor particular, pero la filosofía que subyace de no quedarse anclado en el pasado debería ser común a ambos.
Joaquín García Huerga es CFA, director de estrategia global de BBVA Asset Management & Global Wealth
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