Resumen de Efficiency of sSanish mutual fund companies
La tesis estuvo compuesta de dos partes: La primera titulada Eficiencia en las Empresas Españolas Gestoras de Fondos Mutuos: Enfoque Basado en los Slacks, se compuso de cuatro secciones o capítulos de la siguiente manera: La sección 2 ofreció una revisión de la literatura temprana del Análisis Envolvente de Datos (DEA), una breve explicación de los modelos básicos, una breve reseña de las principales contribuciones a la eficiencia en las instituciones financieras, y una discusión de los dos métodos más populares. La sección 3 describió el modelo teórico propuesto y las variables utilizadas en el análisis. Sección 4 ilustró los datos, el análisis empírico y los resultados, la influencia de las variables-retornos a escala, y los análisis de robustez. Finalmente, la sección 5 concluyó y resumió las principales resultados del estudio. El análisis de las diferencias de productividad entre las empresas en los últimos años podría hacer posible identificar el éxito o fracaso de las iniciativas de gestión y también puede poner de relieve las diferentes estrategias adoptadas por las empresas durante la crisis financiera. En la literatura observamos que una amplia investigación se ha dedicado a la productividad en las instituciones financieras, por lo que sabemos, sólo Zhao Yue (2010) y Medeiros (2010) han estudiado la eficiencia de las empresas de fondos de inversión y compañías de fondos de pensiones, respectivamente. Por una parte, Zhao y Yue (2010) examinan la eficiencia de los fondos en china basados en sus competencias básicas, analizando tanto la inversión / investigación y los subsistemas de marketing / servicio. Mientras que Medeiros (2010) analiza los cambios en la productividad total de una muestra de empresas portuguesas de fondos de pensiones desde 1994 hasta 2007 a través las medidas DEA y el índice de Malmquist. Una posible explicación de esta escasa literatura puede ser la dificultad de identificar las variables específicas para la evaluación adecuada de estas empresas, sin llegar sólo a la réplica de los estudios anteriores centrados bancos y compañías de seguros. Desarrollar modelos de evaluación adecuados para las empresas de fondos de inversión para disponer de un abanico de posibilidades con variables específicas de la industria, complementaría los modelos analizados en otros sectores financieros. Por lo tanto, se convierte en un reto el desarrollar nuevas propuestas específicas para la industria de fondos, que consideren adecuada selección de inputs y outputs propios para las empresas gestoras en lugar de la simple replica de los modelos previamente estudiados en banca y seguros. En el presente estudio se llena este vacío de la literatura financiera, pretendiendo arrojar una luz adicional mediante el análisis de la eficiencia de las empresas de fondos de inversión en España, la cual es una de las industrias de fondos más relevantes en el mercado Europeo. La coexistencia de pocas, muy grandes y bien diversificadas EGFMs, junto con un gran número de pequeños gestores especializados hace que sea difícil obtener evaluaciones apropiadas de la industria. Por lo tanto, se plantó una metodología propia para el estudio y una selección de variables específicas para analizar adecuadamente de modo heterogéneo el conjunto de empresas españolas del sector de fondos de inversión. Para llevar a cabo el estudio, fue aplicado Análisis Envolvente de Datos (DEA), uno de los métodos más populares de las últimas décadas para la evaluación de la eficiencia en el sector financiero (ver por ejemplo estudios como los de: Berg et al, 1991; Berg et al, 1993 ; Schaffnit et al, 1997; Mlima y Hjalmarsson, 2002; Cummins et al, 2004; Casu et al, 2004; Cummins y Xie, 2008; Cummins et al, 2010; Holod y Lewis, 2011), y por otro lado el análisis de rendimiento de las carteras institucionales con enfoque alternativo a las tradicionales medidas de desempeño, es decir el desempeño de las carteras se trabajó con las relaciones funcionales entre rentabilidad y riesgo asociadas con la hipótesis de comportamiento (ejemplos de estudios: Murthi et al, 1997; Basso y Funari, 2001; Gregoriou et al, 2005; Eling, 2006; Lozano y Gutiérrez, 2008a, 2008b). En esta primera parte del estudio se aplicó el modelo original (Tone, 2001) y un conjunto único de variables específicas propias para la industria de fondos que complementan los modelos tradicionales de la banca y los seguros, lo cual permitió una evaluación precisa y completa de la eficiencia global de las EGFMs. La segunda parte llamada Evaluación Adicional de la Eficiencia en las EGFMs, se compuso de tres secciones o capítulos, asi: sección 2 se examinaron los principales conceptos de las variaciones al enfoque SBM original y los resultados empíricos de estas variaciones en las EGFMs españolas. La sección 3 ilustró el fenómeno de la persistencia en los scores de eficiencia y determinó aquellos factores relevantes que podrían potencialmente conducir a los resultados de persistencia obtenidos por las empresas a lo largo de nuestro horizonte de estudio. Finalmente, la Sección 4 concluyó y resumió los principales resultados del estudio. La aplicación de un enfoque de frontera eficiente no-orientado utilizando el SBM dentro de la metodología DEA, propuesto por Tone (2001), se discutió en detalle en la Parte I para justificar esta técnica como una herramienta inicial y apropiada para obtener los índices de eficiencia de las EGFMs. La consistencia de los resultados de eficiencia obtenidos mediante el uso de diferentes medidas de las variables más polémicas incluidas en nuestro modelo demostró la solidez de nuestros resultados. Sin embargo, el DEA y sus diversos modelos no pueden identificar a los competidores más similares que pueden servir como punto de referencia para las empresas analizadas a la luz de las diferencias notables que potencialmente se encuentren entre las empresas evaluadas. Este aspecto podría limitar la exactitud de algunos resultados en la literatura, además es especialmente importante en aquellos sectores donde los competidores muestran características variadas, tales como la industria de fondos española. Por lo cual, el conjunto empresas que conforman la frontera eficiente del DEA puede estar formado por grandes empresas de fondos de propiedad de bancos y ello puede no ser una referencia adecuada para los pequeños gestores independientes, repercutiendo entonces en engañosos rankings de eficiencia. En segunda parte de la tesis, logramos superar esta limitación utilizando las variaciones recientes e inexploradas del SBM original, propuestas por Tone (2010). Estas variaciones permitieron la comparación de las empresas de fondos con los competidores de su verdadera referencia más similares de acuerdo con los recursos y los objetivos de gestión, logrando con ello trabajar con las diversas características de la industria de los fondos de inversión españoles. Como un primer paso para cuantificar el sesgo debido a la utilización de los conjuntos de referencia inadecuados de los competidores, se analizó el efecto de las mencionadas variaciones en los scores de eficiencia obtenidos por el SBM original. La aplicación de estas nuevas técnicas del SBM mejoró la precisión de los resultados y complementó la simple consideración de los retornos a escala variable (VRS) para evaluar la eficiencia de las DMUs con diferentes características de escala. Estas variaciones propuestas por Tone (2010) basan en los hiperplanos en lugar de los vértices de la frontera, lo le permite el método descubrir los competidores (facets) más adecuados con respecto cada DMU analizada. Por último, la aplicación del proceso de agrupamiento (clustering) propuesto por Tone (2010), nos permitió una evaluación refinada de empresas eficientes, centrando el análisis únicamente en los competidores de similares características. Nuestra propuesta de agrupamiento se basó en los activos administrados y esfuerzo en personal de las EGFMs, ya que, como se encontró en la Parte I (Cuadro I-3), un gran número de empresas pequeñas de fondos gestionan una cuota de mercado residual y por otro lado un número reducido de grandes empresas de fondos dominan la industria. Bajo estos criterios de agrupamiento, asumimos la hipótesis de que las empresas de fondos con tamaño homogéneos deberían tener las mismas oportunidades de alcanzar la eficiencia en todas las fases de gestión, resolviendo así los posibles efectos de escala en la etapa de distribución y comercialización que se hayan contemplado en la Parte I. Adicionalmente el uso de esta variación basada en agrupamientos de Tone (2010) permitió la identificación de las empresas localmente eficientes en relación con los competidores con características similares de agrupamiento. Adicionalmente se planteó la necesidad de comprobar en esta segunda parte del estudio si los patrones de eficiencia obtenidos por las técnicas anteriores son persistentes en el tiempo, es decir, si los resultados de eficiencia obtenidos por las diferentes etapas corresponden a patrones estables del proceso de gestión. De lo contrario, si los resultados de eficiencia estuvieron sujetos a una variabilidad considerable a lo largo del tiempo, que pondría en duda las conclusiones obtenidas para cada año y en determinadas EGFMs; es decir, no sería posible diferenciar las estrategias de gestión eficaces de otros factores temporales. El resultado buscado fue la separación de aquellas empresas que siguen claramente los patrones de gestión eficientes de otras empresas con resultados de gestión mucho más erráticos en relación con sus competidores. Este fenómeno de persistencia se ha debatido ampliamente en la literatura sobre los fondos de inversión, pero, hasta donde sabemos, nunca aplicado a las EGFMs. Para probar esta hipótesis, se utilizó un enfoque no paramétrico basado en grupos de eficiencia en lugar de corrientes cuartiles o quintiles de clasificación empleados en la literatura, ello nos permitió identificar grupos homogéneos de eficiencia para proporcionar una mayor fiabilidad a nuestras conclusiones.
