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Analisi di persistenza: l'Azionario Italia.
20/06/2018 - Luigi Carta
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Nel corso degli anni si è alimentato un dibattito su quale sia lo stile di gestione preferibile rispetto al benchmark, un dibattito che ancor oggi non trova una soluzione univoca: è preferibile essere active fund e quindi scommettere contro il benchmark oppure è meglio “accontentarsi” della stessa performance del benchmark ed essere quindi gestori passivi? L'analisi di persistenza, in questa direzione, è utile per cercare di catturare l'abilità del gestore.

Nel 1970 viene pubblicato nel Journal of Finance il paper “Efficient Capital Markets: A Review of the Theory and Empirical Work" che espone la teoria del mercato efficiente di Fama, secondo la quale in ogni dato istante il prezzo di un titoli riflette tutte le informazioni disponibili sul mercato (in gergo “il mercato lo ha già scontato”) e di conseguenza è impossibile “battere il mercato”. Tanto vale replicarlo. Ed è così che, dopo vari proto – tentativi, nel 1993, per mettere in pratica gli insegnamenti di Fama (e dei suoi successori) arriva sul mercato il primo ETF, un mercato che assorbe oggi circa 3500 miliardi di euro a livello globale. In contemporanea si è alimentato nel corso degli anni un dibattito su quale sia lo stile di gestione preferibile rispetto al benchmark, un dibattito che ancor oggi non trova una soluzione univoca: è preferibile essere active fund e quindi scommettere contro il benchmark oppure è meglio “accontentarsi” della stessa performance del benchmark ed essere quindi gestori passivi? Non è possibile dare una risposta univoca in quanto entrano in gioco diverse variabili difficilmente valutabili in assoluto, come appunto la capacità del gestore ad essere un efficiente active funds.

Così partendo dal presupposto che non è né intenzione né pretesa di questo lavoro dire quale sia il miglior stile di gestione, l’analisi che segue vuole verificare quale sia stato lo stile di gestione prevalente tra i fondi appartenenti alla categoria Azionari Italia rispetto all’indice Msci Italy nell’ultimo triennio.

Ricordiamo che Quantalys ha categorizzato l’universo degli OICR collocabili in Italia in 139 categorie. La categorizzazione Quantalys è basata sull’accurata analisi qualitativa dei prospetti. Ad ogni categoria è stato un attribuito un benchmark di riferimento. L’individuazione del Benchmark Quantalys è fondamentale per condurre delle analisi omogenee. Tutti gli indicatori relativi vengono calcolati rispetto al Benchmark Quantalys e non rispetto al benchmark dichiarato in prospetto da ciascun fondo. Nell’Azionario Italia rientrano tutti i fondi che, secondo prospetto, “investono nelle azioni di società italiane. Il Benchmark Quantalys attribuito a questa categoria è l’indice Msci Italy.

Tracking error volatility e alfa del fondo sono in questo senso i principali indicatori su cui porre l’attenzione.

La tracking error volatility (TEV) è definita come la deviazione standard della differenza tra i rendimenti mensili del fondo e quelli del Benchmark di categoria. Questo significa che il valore della TEV aumenta all’aumentare dello scostamento in termini di composizione dall'indice di riferimento. Un fondo indicizzato, quindi a gestione passiva, ha una bassa tracking error volatility (inferiore all’1%), un fondo a gestione attiva ha una tracking error maggiore (superiore al 3%) in quanto maggiore sarà lo scostamento in termini di composizione rispetto al benchmark.

Considerando l’orizzonte temporale (t=1, T) la TEV di un fondo è rappresentata dall’Equazione 1.

Rfi,t  indica il rendimento del fondo i –esimo nel periodo t  e RB,t  il rendimento del benchmark nello stesso periodo, TE rappresenta l’alfa, il differenziale del fondo rispetto al relativo benchmark.

 

L’analisi tev– alfa consente di suddividere i fondi di ciascuna categoria in due gruppi principali:

  1. Fondi a gestione attiva efficiente.

Include i fondi che si sono scostati rispetto alla composizione del benchmark assumendo maggiore tev , quindi maggiore rischio e sono stati in grado di generare alpha: all’aumentare della tev aumenta anche la TE. Questi fondi si troveranno nella parte positiva del grafico tev – alfa.

  1. Fondi a gestione attiva inefficiente.

Include i fondi che hanno assunto maggior rischio rispetto al benchmark senza essere in grado di remunerarlo. Ad un aumento di tev corrisponde una riduzione della alfa, ossia si ha una distruzione di alpha. Questi fondi si troveranno nella parte negativa del grafico tev – alfa.

Dalle definizioni di tracking error volatility e alfa segue che il benchmark attribuito a ciascuna categoria avrà sempre un valore nullo di entrambi gli indicatori e sarà quindi rappresentato dal punto di coordinate (tev=0; alfa=0). Gli ETF efficienti che rispettano la loro natura di strumenti passivi si troveranno nell’intorno di coppie (tev;alfa) molto prossime al benchmark.

Di seguito si riportano i grafici tev – alfa relativi agli anni 2015, 2016 e 2017.

     Grafico 1: Analisi Tev – alfa 2015

     Grafico 2: Analisi Tev – alfa 2016

     Grafico 3: Analisi Tev – alfa 2017

 

La gestione attiva è stata complessivamente premiante nel 2015 e nel 2017 ed infatti l’asset class si posiziona nella parte alta del grafico evidenziando che l’assunzione di rischio aggiuntivo si è accompagnata ad una extraperformance positiva rispetto all’indice MSCI Italy. Il 2016, per contro, vede ridursi i fondi che all’incremento di tev accompagnano una creazione di alfa.

Considerando la rankizzazione in decili rispetto all’information ratio è possibile andare a verificare la persistenza dei gestori nell’orizzonte temporale considerato, ovvero andare a vedere quanti fondi hanno ripetuto il risultato del 2015 nei due anni successivi può dare una misura circa le abilità del gestore.

L'information ratio esprime il rapporto tra l’extra-rendimento del fondo rispetto al benchmark della categoria di appartenenza e quindi il suo alfa e la tracking error volatility. Se il fondo ha ottenuto una extra-performance rispetto al benchmark della sua categoria (IR positivo) maggiore è il valore assunto migliore è stata la remunerazione di ciascuna unità di extra-volatilità assunta dal gestore.

Sul totale degli 80 fondi presenti in tutto il triennio 9 risultano persistenti tra il 2015 e il 2016 e 24 nell’orizzonte temporale complessivo confermando il risultato dell’analisi grafica tev – alfa. Se consideriamo il primo (migliore) e l’ultimo (peggiore) decile tra il 2015 e il 2016 nessun fondo è persistente mentre sui tre anni 3 fondi si posizionano nel primo decile e 5 nell’ultimo.

    Grafico 4: Analisi persistenza.

Evidentemente i risultati dell’asset class Azionario Italia sono stati influenzati anche da fattori esogeni all’abilità del gestore, quali ad esempio il momentum, la fase di mercato. Queste valutazioni, in logica Mifid II, diventeranno sempre più incisive grazie alla necessità di maggiore trasparenza e giustificazione dei costi. I fondi attivi infatti comportano costi maggiori per ripagare il maggior attivismo del gestore che dovrebbe garantire di pari passo performance più elevate in grado di motivare questi maggiori costi che, rispetto ad una gestione passiva, ricadono sul cliente.

 


Luigi Carta - Analyst and Sales presso Quantalys Italia.

lunedì 19 agosto 2019
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