Mejorando a Piotroski con Deep Value & F-Score

13/06/2018

Mejorando a Piotroski con Deep Value & F-Score
En un artículo previo publicado en este mismo blog, disertaba sobre el trabajo del profesor Piotroski y las bondades de aplicar su famoso F-Score 9 sobre un universo de acciones infravaloradas. Según el profesor, y corriendo el año 2000 por aquel entonces, consideraba que ese universo de acciones debía estar ordenado en un ranking de menor a mayor Price to Book Value.
Dicho lo anterior, empresas que tuvieran tanto bajos Price to Book Value como 9 puntos en la escala de clasificación del F-Score, se consideran muy buenas oportunidades de inversión. Es decir el propio profesor identifica Deep Value antes de aplicar el F-Score mediante el uso del Price to Book Value.
También vimos en aquel aquel artículo que el F-Score nos ayudaba a identificar una “mejoría” en la contabilidad financiera de la empresa y eso es un extra para identificar retornos anormales.
Por supuesto, la validez de esta estrategia no sólo se ha probado en la teoría, sino en la práctica durante muchos años; lo que me lleva a considerar que muchos inversores particulares obtendrían mucho mejor resultado siguiendo un proceso de inversión sistemático basado en el modelo del profesor Piotroski, mejor que siguiendo otros métodos de dudosa aprobación.

Profundizamos en el trabajo del profesor Piotroski

En su momento el profesor consideró usar el Price to Book Value porque este era el ratio que por aquel entonces “pitaba” entre la comunidad académica para identificar Deep Value utilizando métodos de factor investing.
Pero el tiempo pasa, y las cosas evolucionan, y los modelos factoriales se actualizan.
El F-Score no tiene modificación o evolución alguna posible, ya que en tal caso dejaría de llamarse “F” para pasar a llamarse “?”, sin embargo el Deep Value tiene otras muchas acepciones y el Price to Book Value no es digamos la más precisa para identificar “gangas” infravaloradas.
Probar otra modalidad de Deep Value nos podría acercar a un modelo más preciso, así que propongo lo siguiente:

Deep Value: Low Price Index 12m Inverso & Low EV/EBIT

En este caso, me planteo un escenario en el que el universo de acciones candidatas hayan caído mucho en el año previo respecto del resto (Momentum Relativo Inverso), el motivo es que los inversores contrarian gustan de buscar empresas que hayan caído mucho, pues en términos relativos están más baratas que el resto por razones obvias; y tienden a verse favorecidas por la reversión a la media [1].
En el caso del EV/EBIT, Acquirer’s Multiple o Earnings Yield, cuanto más pequeño sea, más infravalorada está la compañía. Este ratio viene del trabajo de Joel greenblatt para identificar “gangas” [2], y ciertamente se considera que es un ratio digno de atraer “valor” en situaciones de Deep Value.
Si queréis saber más sobre este ratio os recomiendo la lectura de este otro artículo.
El caso es que si usamos esta perspectiva de Deep Value, en lugar del viejo Price to Book Value, y lo combinamos con el F-Score el resultado podría resultar interesante.
Veámoslo,

Backtesting de la estrategia Deep Value & F-Score

Testar una estrategia tiene muchas consideraciones previas que hacer, y tenéis que tenerlas en cuenta:

  • Universo de acciones | Alemania, Holanda, Suecia, Austria, España, Italia, Suiza, Bélgica, Francia, Noruega, Reino Unido, Grecia, Portugal
  • No tendré en cuenta el F-Score 9, sino que me conformaré con que éste sea ≥ 7, siguiendo la propia recomendación del profesor.
  • Usaré portfolios equi-ponderados del Top30 del ranking.
  • Haré rotaciones anuales de los portfolios siguiendo los períodos fiscales de las acciones.
  • Todos los sectores, excepto financial, utilities, industrials y oil&gas. Market Cap > 50 millones
  • Y por último, descontaré costes de trading del 0.2%
  • Usaré la base de datos de zonavalue.com.

Establecido el marco de estudio, el resultado de aplicar esta estrategia en estos términos sería:

Backtesting del modelo CORE

Rentabilidad Anual Media (CAGR): 41.72 %

Volatilidad: 45.63 %

Ratio Sharpe: 0.91

Valor inicial de la inversión: 100.000€

Valor final de la inversión:3.267.731,93 €

10 años backtest (2007 – 2016)| portfolios equi-ponderados | top 30 del ranking | rotación anual en períodos fiscales | deducción de gastos de trading 0,2% | base de datos zonavalue.com

 

Takeaways

El trabajo del profesor Joseph Piotroski contribuyó inestimablemente a facilitar la tarea de los inversores, definiendo un método factorial que separa empresas “ganadoras” de “perdedoras”, según él mismo cataloga en su paper.
Este trabajo no identifica empresas “ganadoras” porque éstas atesoren “calidad” sino “mejora” en sus estados contables, lo que implica que la empresa está en algún proceso de crecimiento.
Esta cualidad, hace que combinar el F-Score con múltiplos de valoración que identifican empresas infravaloradas (Deep Value), permita seleccionar empresas que representan una buena oportunidad de inversión. El profesor testó el modelo con el Price to Book Value, pero otros múltiplos de valoración se presentan como mejores, por ejemplo, el EV/EBIT.
Si añadimos al modelo un factor de Deep Value como el Price Index 12m inverso, estamos ahondando en el sentido original del paper del profesor, pues empresas que han caído mucho tienden a verse favorecidas por el efecto de reversión a la media; y consecuentemente, empresas que mejoran sus estados contables, tienen a acelerar dicho efecto.
Lo mismo sucede cuando usamos en segundo orden de ranking el EV/EBIT, en busca de que aquellas empresas que finalmente compramos sean “gangas” en términos de precio (incluyendo deuda neta) respecto de ganancias operativas.
El resultado es un modelo súper rentable, que mejora el trabajo original del profesor. Si bien, añade mucha volatilidad a la estrategia, con lo que no mucha gente se vería en disposición de aplicarla. También es cierto que dicha volatilidad se da del lado positivo de la misma, es decir la variabilidad es grande porque hay años en los que la rentabilidad positiva se dispara.
Fuentes:
[1] Tobias E. Carlisle: “The Acquirer’s Multiple. How the Billionaire Contrarians Of Deep Value Beat the Market”
[2] Joel Greenblatt: “The Little Book that Beats the Market”.
[3]Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to Separate Winners from Losers”. Joseph Piotroski

Bio

Joseph Piotroski is The Robert K. Jaedicke Professor of Accounting at Stanford University’s Graduate School of Business, and a Senior Fellow at the Asian Bureau of Finance and Economic Research (ABFER). Professor Piotroski was also the inaugural Center for Global Business and the Economy Research Fellow at the GSB. Prior to joining the faculty at Stanford in 2007, Professor Piotroski was an Associate Professor of Accounting at the University of Chicago’s Graduate School of Business (1999-2007).
Professor Piotroski’s research focuses on the economic impact of different financial reporting and governance practices around the world, and on how capital market participants use financial accounting information for valuation and investment purposes. Recent work focuses on the influence of legal, regulatory and political forces on transparency, corporate governance, and the efficiency of equity markets in international settings, most notably in the context of China.
Professor Piotroski has published research papers in numerous scholarly journals, includingThe Journal of Finance, Journal of Financial Economics, Review of Financial Studies, Journal of Accounting Research, Journal of Accounting and Economics, The Accounting Review, and Management Science.  His research on value investing has been widely cited in the popular press, including Forbes, Fortune, Business Week, Smart Money Magazine, Investors Business Daily, and Business Today (India), and highlighted on numerous investment-related websites.  He currently serves on the Editorial Advisory Boards of the Journal of Accounting Research, Review of Accounting Studies, The Accounting Review, andJournal of Business, Finance and Accounting.
Professor Piotroski received his PhD from the University of Michigan in 1999. He earned his MBA from Indiana University, BS from the University of Illinois, and worked as a tax consultant for Coopers and Lybrand in Chicago.

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