La eficiencia del mercado sobrevive al desafío de la literatura sobre las anomalías de rentabilidad a largo plazo. En consonancia con la hipótesis de la eficiencia del mercado de que las anomalías son resultados del azar, la aparente reacción excesiva a la información es tan común como la reacción insuficiente, y la continuación de los rendimientos anormales anteriores al evento es tan frecuente como la inversión posterior al evento. Y lo que es más importante, en consonancia con la predicción de eficiencia del mercado de que las anomalías aparentes pueden deberse a la metodología, la mayoría de las anomalías de rentabilidad a largo plazo tienden a desaparecer con cambios razonables en la técnica.

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Primer borrador: Febrero de 1997
Este borrador: Junio de 1997
No se puede citar: Se agradecen los comentarios
Eficiencia del mercado, rendimientos a largo plazo y finanzas
conductuales
Eugene F. Fama*
Resumen
La eficiencia del mercado sobrevive al desafío de la literatura sobre las anomalías de rentabilidad
a largo plazo. En consonancia con la hipótesis de la eficiencia del mercado de que las anomalías son
resultados del azar, la aparente reacción excesiva a la información es tan común como la reacción
insuficiente, y la continuación de los rendimientos anormales anteriores al evento es tan frecuente como
la inversión posterior al evento. Y lo que es más importante, en consonancia con la predicción de eficiencia
del mercado de que las anomalías aparentes pueden deberse a la metodología, la mayoría de las anomalías
de rentabilidad a largo plazo tienden a desaparecer con cambios razonables en la técnica.
*Graduate School of Business, University of Chicago, 1101 East 58th St., Chicago, IL
60637. Correo electrónico
eugene.fama@gsb.uchicago.edu.LoscomentariosdeKennethFrench,David
Hirshleifer, S.P. Kothari, Owen Lamont, Mark Mitchell, Hersh Shefrin, Rex Sinquefield, Richard
Thaler, Theo Vermaelen, Robert Vishny y dos árbitros han sido de gran ayuda.

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Los estudios de eventos, introducidos por Fama, Fisher, Jensen y Roll (FFJR 1969), aportan
pruebas útiles sobre cómo responden los precios de las acciones a la información. Muchos estudios se
centran en los rendimientos en una ventana corta (unos pocos días) en torno a un evento de fecha clara.
Una ventaja de este enfoque es que, dado que los rendimientos diarios esperados son cercanos a cero, el
modelo de rendimientos esperados no tiene un gran efecto en las inferencias sobre los rendimientos
anormales.
El supuesto de los estudios que se centran en ventanas de rentabilidad cortas es que cualquier retraso
en la respuesta de los precios a un acontecimiento es de corta duración. Existe una literatura en desarrollo
que cuestiona este supuesto, argumentando en su lugar que los precios de las acciones se ajustan lentamente
a la información, por lo que hay que examinar los rendimientos a largo plazo para obtener una visión
completa de la ineficiencia del mercado.
Si se aceptan sus conclusiones, muchos de los estudios recientes sobre los rendimientos a largo
plazo sugieren la ineficacia del mercado, en concreto, una reacción insuficiente o excesiva a largo plazo
ante la información. Sin embargo, es hora de preguntarse si esta literatura, vista en su conjunto, sugiere que
la eficiencia debe ser descartada. Mi respuesta es un sólido no, por dos razones.
En primer lugar, un mercado eficiente genera categorías de eventos que individualmente sugieren
que los precios reaccionan de forma exagerada a la información. Pero en un mercado eficiente, la infra-
reacción aparente será tan frecuente como la sobrerreacción. Si las anomalías se reparten aleatoriamente
entre la subreacción y la sobrerreacción, son coherentes con la eficiencia del mercado. Veremos que un
reparto más o menos equitativo entre la aparente sobrerreacción y la infrarreacción es una buena
descripción del menú de anomalías existentes.
En segundo lugar, y más importante, si las anomalías de rentabilidad a largo plazo son tan grandes
que no pueden atribuirse al azar, entonces una división uniforme entre la sobrerreacción y la infra-reacción
es una victoria pírrica para la eficiencia del mercado. Sin embargo, veremos que las anomalías de
rentabilidad a largo plazo son sensibles a la metodología. Tienden a ser marginales o a desaparecer cuando
se exponen a diferentes modelos de rendimientos esperados (normales) o cuando se utilizan diferentes
enfoques estadísticos para medirlos. Así, incluso consideradas una por una, la mayoría de las anomalías
de rentabilidad a largo plazo pueden atribuirse razonablemente al azar.
Un problema a la hora de desarrollar una perspectiva general sobre los estudios de rentabilidad a
largo plazo es que rara vez ponen a prueba una alternativa específica a la eficiencia del mercado. En su

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lugar, la hipótesis alternativa es vaga, la ineficiencia del mercado. Esto es inaceptable. Como todos los
modelos, la eficiencia del mercado (la hipótesis de que los precios reflejan plenamente la información
disponible) es una descripción defectuosa de la formación de los precios. Pero siguiendo el
norma científica estándar, la eficiencia del mercado sólo puede ser sustituida por un modelo específico
mejor de formación de precios, que a su vez es potencialmente rechazable mediante pruebas empíricas.
Cualquier modelo alternativo tiene una tarea ingente. Debe especificar los sesgos en el
procesamiento de la información que hacen que los mismos inversores reaccionen de forma insuficiente
ante algunos tipos de acontecimientos y de forma exagerada ante otros. La alternativa también debe
explicar la gama de resultados observados mejor que la simple historia de la eficiencia del mercado; es
decir, el valor esperado de los rendimientos anormales es cero, pero el azar genera desviaciones de cero
(anomalías) en ambas direcciones.
Dado que la bibliografía sobre las anomalías no se ha decantado por una alternativa específica a la
eficiencia del mercado, para empezar a hablar de ella, asumo que las alternativas razonables deben elegir
entre la sobrerreacción o la infra-reacción. Utilizando esta perspectiva, la sección I revisa los estudios
existentes, sin cuestionar sus inferencias. Mi conclusión es que, vista en su conjunto, la literatura sobre la
rentabilidad a largo plazo no identifica la sobrerreacción o la infra-reacción como el fenómeno dominante.
Pero la división aleatoria predicha por la eficiencia del mercado se mantiene bastante bien.
Dos trabajos recientes, Barberis, Shleifer y Vishny (1996) y Daniel, Hirshleifer y Subramanyam
(1997), presentan modelos de comportamiento que dan cabida a la sobrerreacción y a la infra-reacción.
A su favor, estos modelos presentan hipótesis rechazables. En la sección II se argumenta que, como es
lógico, los dos modelos conductuales funcionan bien en las anomalías que pretenden explicar. Sin
embargo, otras anomalías resultan embarazosas. El problema es que ambos modelos predicen retrocesos
de las rentabilidades posteriores al evento en respuesta a las rentabilidades anormales a largo plazo
anteriores al evento. De hecho, la continuación de la rentabilidad después del evento es tan frecuente
como la inversión, un resultado que es más consistente con la eficiencia del mercado que con los dos
modelos conductuales.
En la sección III se examinan los problemas que plantea la realización de inferencias sobre los
rendimientos a largo plazo. El más importante es el inevitable problema de los malos modelos. La
eficiencia del mercado debe probarse conjuntamente con un modelo de rendimientos esperados (normales),
y todos los modelos muestran problemas para describir los rendimientos medios. El problema de los malos

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modelos es omnipresente, pero es más grave en los rendimientos a largo plazo. La razón es que los errores
de los modelos erróneos en los rendimientos esperados crecen más rápido con el horizonte de retorno que
la volatilidad de los rendimientos. En la sección III también se argumenta que tanto las consideraciones
teóricas como las estadísticas sugieren que las inferencias formales sobre los rendimientos a largo plazo
deberían basarse en promedios o sumas de rendimientos anormales a corto plazo (AAR o CAR) en lugar
de los actualmente populares rendimientos anormales de comprar y mantener (BHAR).
Al clasificar los estudios sobre los rendimientos a largo plazo, las secciones I y II no cuestionan
sus inferencias. La disección de los estudios individuales tiene lugar en la sección IV. La conclusión es
que las pruebas contra la eficiencia del mercado procedentes de los estudios sobre la rentabilidad a largo
plazo son frágiles. Los cambios razonables en el enfoque utilizado para medir los rendimientos anormales
suelen sugerir que las aparentes anomalías son ilusiones metodológicas.
I. Exceso de reacción y falta de reacción: Una visión general
Uno de los primeros trabajos sobre las anomalías de rentabilidad a largo plazo es el de DeBondt y
Thaler (1985). Descubren que cuando los valores se clasifican en función de los rendimientos pasados de
3 a 5 años, los ganadores del pasado tienden a ser perdedores en el futuro, y viceversa. Atribuyen estos
cambios de rendimiento a largo plazo a la sobrerreacción de los inversores. Al formar sus expectativas,
los inversores dan demasiada importancia a los resultados pasados de las empresas y muy poca al hecho de
que los resultados tienden a revertirse. DeBondt y Thaler parecen argumentar que la sobrerreacción a la
información pasada es una predicción general de la teoría de la decisión conductual de Kahneman y
Tversky (1982). Así, se podría considerar que la sobrerreacción es la predicción de una alternativa de las
finanzas conductuales a la eficiencia del mercado. Sin embargo, la mayor parte de la literatura sobre
anomalías no ha aceptado la disciplina de una hipótesis alternativa.
Una excepción es Lakonishok, Shleifer y Vishny (1994). Sostienen que los ratios que implican
los precios de las acciones representan el rendimiento pasado. Las empresas con ratios elevados de
beneficios respecto al precio (E/P), de flujo de caja respecto al precio (C/P) y de capital contable respecto
al mercado (BE/ME) tienden a tener un escaso crecimiento de los beneficios en el pasado, y las empresas
con E/P, C/P y BE/ME bajos tienden a tener un fuerte crecimiento de los beneficios en el pasado. Dado
que el mercado reacciona de forma exagerada al crecimiento pasado, se sorprende cuando el crecimiento

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de los beneficios revierte a la media. Como resultado, los valores con E/P, C/P y BE/ME altos (malos
resultados en el pasado) tienen una alta rentabilidad futura, y los valores con E/P, C/P y BE/ME bajos
(buenos resultados en el pasado) tienen una baja rentabilidad futura.
También clasifico en el campo de la sobrerreacción los escasos rendimientos a largo plazo tras el
evento de las ofertas públicas iniciales (OPI) [Ritter (1991), Loughran y Ritter (1995)] y las ofertas de
acciones experimentadas (SEO) [Loughran y Ritter (1995), Spiess y Affleck-Graves (1995)]. Mitchell
y Stafford (1997) muestran que las OPS tienen un fuerte rendimiento de las acciones en los tres años
anteriores a la emisión. Parece seguro presumir que estos fuertes rendimientos reflejan fuertes ganancias.
También parece seguro suponer que las OPIs tienen fuertes ganancias pasadas que mostrar cuando salen a
bolsa. Si el mercado no entiende que el crecimiento de los beneficios tiende a revertirse, los precios de las
acciones en el momento de la emisión de acciones (OPI o SEO) son demasiado
alto. Si el mercado sólo reconoce gradualmente sus errores, la sobrerreacción al crecimiento de los
beneficios en el pasado se corrige lentamente en el futuro. Por último, Dharan e Ikenberry (1995)
sostienen que los rendimientos anormales a largo plazo de las acciones de las empresas que acaban de
cotizar en la Bolsa de Nueva York o en el AMEX se deben a una reacción excesiva. Las empresas cotizan
en bolsa para aprovechar la reacción exagerada del mercado a sus recientes buenos resultados.
Si la sobrerreacción aparente fuera el resultado general en los estudios de los rendimientos a largo
plazo, la eficiencia del mercado estaría muerta, sustituida por la alternativa conductual de DeBondt y
Thaler (1985). De hecho, la infra-reacción aparente es igual de frecuente. El abuelo de los eventos de
infra-reacción es la evidencia de que los precios de las acciones parecen responder a los beneficios durante
aproximadamente un año después de su anuncio [Ball y Brown (1968), Bernard y Thomas (1990)]. Más
reciente es el efecto de impulso identificado por Jegadeesh y Titman (1993); las acciones con altos
rendimientos durante el último año tienden a tener altos rendimientos durante los siguientes tres a seis
meses.
Otros estudios recientes sobre eventos también producen rendimientos anormales a largo plazo
después del evento que sugieren una reacción insuficiente. Cusatis, Miles y Woolridge (1993)
encuentran rendimientos anormales positivos después del evento para las empresas que desinvierten y las
empresas que desinvierten. Atribuyen el resultado a la escasa reacción del mercado a una mayor
probabilidad de que, tras una escisión, tanto la empresa matriz como la escindida se conviertan en
objetivos de fusiones y en receptores de primas. Desai y Jain (1997) e Ikenberry, Rankine y Stice (1996)

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descubren que las empresas que dividen sus acciones experimentan rendimientos anormales positivos a
largo plazo tanto antes como después de la división. Atribuyen los rendimientos posteriores a la escisión
a la escasa reacción del mercado a la información positiva señalada por la escisión. Lakonishok y
Vermaelen (1990) encuentran rendimientos anormales positivos a largo plazo después del evento cuando
las empresas licitan sus acciones. Ikenberry, Lakonishok y Vermaelen (1995) observan resultados
similares para las recompras de acciones en el mercado abierto. La historia en ambos casos es que el
mercado no reacciona a la señal positiva de las recompras de acciones sobre los resultados futuros. Por
último, Michaely, Thaler y Womack (1995) observan que los precios de las acciones parecen no
reaccionar a la información negativa de las omisiones de dividendos y a la información positiva de las
iniciaciones.
Algunas anomalías de rentabilidad a largo plazo son difíciles de clasificar. Por ejemplo, Asquith
(1983) y Agrawal, Jaffe y Mandelker (1992) encuentran rendimientos anormales negativos a largo plazo
para las empresas adquirentes tras las fusiones. Esto podría atribuirse a la infra-reacción del mercado a
una mala decisión de inversión [Roll (1986)] o a la sobrerreacción a los típicos buenos resultados de las
empresas adquirentes antes de la fusión.
fusiones [documentado en Mitchell y Stafford (1997)]. Ikenberry y Lakonishok (1993) encuentran
rendimientos anormales negativos después de los eventos para las empresas que participan en concursos
de poderes. Una de las razones es que los precios de las acciones no reaccionan a los malos resultados de
estas empresas antes del concurso de representación, pero otra es que los precios reaccionan de forma
exagerada a la información de una representación de que es probable que algo cambie.
Dadas las ambigüedades en la clasificación de algunas anomalías, y dado que la revisión anterior
es seguramente incompleta, no haré un recuento de los estudios de subreacción frente a los de
sobrerreacción. Lo importante es que la literatura no se inclina claramente por ninguno de los dos como
la alternativa conductual a la eficiencia del mercado. Esto no se les escapa a los investigadores de las
finanzas conductuales, que reconocen el problema:
"Esperamos que la investigación futura nos ayude a entender por qué el mercado parece reaccionar
de forma exagerada en algunas circunstancias y de forma insuficiente en otras. " Michaely,
Thaler y Womack (1995, p.606).
La hipótesis de la eficiencia del mercado ofrece una respuesta sencilla a esta cuestión: el azar. En
concreto, el valor esperado de los rendimientos anormales es cero, pero el azar genera anomalías aparentes
que se dividen aleatoriamente entre la sobrerreacción y la infrarreacción.

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¿Es el peso de la evidencia sobre las anomalías de rentabilidad a largo plazo tan abrumador que la
eficiencia del mercado no es un modelo de trabajo viable, incluso en ausencia de una alternativa que
explique tanto la infra-reacción como la sobre-reacción? Mi respuesta a esta pregunta es no, por tres
razones.
En primer lugar, dudo que la literatura presente una muestra aleatoria de eventos. Los resultados
llamativos reciben más atención, y esto crea un incentivo para encontrarlos. Que la búsqueda de
anomalías es una ocupación gratificante lo sugiere el hecho de que la literatura sobre anomalías muestra
tan poca sensibilidad al problema de la hipótesis alternativa. Los mismos autores, al ver los diferentes
eventos, a menudo se contentan con una reacción excesiva o insuficiente, y están dispuestos a inferir que
ambos justifican el rechazo de la eficiencia del mercado.
En segundo lugar, algunas anomalías aparentes pueden ser generadas por la valoración racional de los
activos. Fama y French (1996) descubren que las inversiones de los rendimientos a largo plazo de
DeBondt y Thaler (1985) y los rendimientos contrarios de Lakonishok, Shleifer y Vishny (1994) son
captados por un modelo de valoración de activos multifactorial. En pocas palabras, la covariación de los
rendimientos entre los perdedores a largo plazo parece estar asociada a una prima de riesgo que puede
explicar por qué tienen rendimientos medios futuros más altos que los ganadores a largo plazo. Fama y
French (1996) discuten las disputas con su modelo multifactorial, pero sus resultados bastan para ilustrar
un punto importante: las inferencias sobre la eficiencia del mercado pueden ser sensibles al modelo
asumido para los rendimientos esperados.
Por último, pero lo más importante, una división más o menos equilibrada entre la sobrerreacción
y la infrarreacción no sería un gran apoyo para la eficiencia del mercado si las anomalías de rentabilidad a
largo plazo son tan grandes que no pueden atribuirse al azar. Sin embargo, en la sección IV se argumenta
que, incluso consideradas individualmente, la mayoría de las anomalías son dudosas. Tienden a
desaparecer cuando se utilizan enfoques alternativos razonables para medirlas.
I. Modelos conductuales de subreacción y sobrerreacción
Antes de examinar los estudios sobre la rentabilidad individual a largo plazo, primero considero
dos modelos conductuales, recientemente propuestos por Barberis, Shleifer y Vishny (BSV 1996), y
Daniel, Hirshleifer y Subramanyam (DHS 1997), para explicar cómo los sesgos de juicio de los
inversores pueden producir una reacción excesiva ante algunos acontecimientos y una reacción insuficiente

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ante otros.
El modelo BSV está motivado por la evidencia de la psicología cognitiva de dos sesgos de juicio.
(i) El sesgo de representatividad de Kahneman y Tversky (1982): La gente da demasiado peso a los
patrones recientes de los datos y demasiado poco a las propiedades de la población que los genera. (ii) El
conservadurismo, atribuido a Edwards (1968): La lenta actualización de los modelos ante las nuevas
pruebas.
En el modelo de precios de las acciones propuesto por BSV para captar los dos sesgos de juicio, los
beneficios son un paseo aleatorio, pero los inversores perciben falsamente que hay dos regímenes de
beneficios. En el régimen A, que los inversores suponen que es más probable, los beneficios son de
reversión media. Cuando los inversores deciden que el régimen A se mantiene, el precio de una acción
reacciona de forma insuficiente a un cambio en los beneficios porque los inversores piensan erróneamente
que el cambio es probablemente temporal. Cuando esta expectativa no se confirma con los beneficios
posteriores, los precios de las acciones muestran una respuesta retardada a los beneficios anteriores. En el
régimen B, que los inversores consideran menos probable, una serie de cambios en los beneficios del mismo
signo lleva a los inversores a percibir que los beneficios de una empresa están en tendencia. Una vez que
los inversores están convencidos de que el régimen B es tendencial, extrapolan incorrectamente la tendencia
y el precio de las acciones reacciona de forma exagerada. Dado que los beneficios son un paseo aleatorio,
la reacción exagerada queda expuesta por los beneficios futuros, lo que lleva a la inversión de los
rendimientos a largo plazo.
El régimen A del modelo BSV está motivado por la evidencia del impulso a corto plazo en los
rendimientos de las acciones [Jegadeesh y Titman (1993)] y la evidencia de las respuestas retardadas a
corto plazo de los precios de las acciones a los anuncios de beneficios [Ball y Brown (1968), Bernard y
Thomas (1990)]. El régimen B pretende explicar las inversiones de los rendimientos a largo plazo de
DeBondt y Thaler (1985), y los rendimientos a las estrategias de inversión contrarias de Lakonishok,
Shleifer y Vishny (1994). ¿Cómo se comporta el modelo con otras anomalías?
La predicción del régimen B es la inversión de los rendimientos anormales a largo plazo. En
concreto, la persistencia de los rendimientos a largo plazo antes del evento es una prueba de la
sobrerreacción del mercado que debería corregirse finalmente en los rendimientos posteriores al evento.
Además de DeBondt y Thaler (1985) y Lakonishok, Shleifer y Vishny (1994), otros acontecimientos que
concuerdan con esta predicción son las ofertas de acciones con garantía [Loughran y Ritter (1995),

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Mitchell y Stafford (1997)], las nuevas salidas a bolsa [Dharan e Ikenberry (1995)] y los rendimientos de
las empresas adquirentes en las fusiones [Asquith (1983)]. Todos estos acontecimientos se caracterizan
por rendimientos anormales positivos a largo plazo antes del acontecimiento, y rendimientos anormales
negativos después.
Pero la inversión de la rentabilidad a largo plazo no es la norma. Entre los acontecimientos que se
caracterizan por rendimientos anormales a largo plazo después del evento del mismo signo que los
rendimientos a largo plazo antes del evento se incluyen las iniciaciones y omisiones de dividendos
[Michaely, Thaler y Womack (1995)], las escisiones de acciones [Ikenberry, Rankine y Stice (1996),
Desai y Jain (1997)], los concursos de representantes [Ikenberry y Lakonishok (1993)] y las escisiones
[Miles y Rosenfeld (1983), Cusatis, Miles y Woolridge (1993)].
En resumen, no es sorprendente que el modelo BSV obtenga buenos resultados en las anomalías
para las que fue diseñado. Pero su predicción de inversión de la rentabilidad a largo plazo no capta la
gama de resultados a largo plazo observados en la literatura. Visto en su conjunto, la literatura sobre la
rentabilidad a largo plazo parece más consistente con la predicción de la eficiencia del mercado de que la
continuación de la rentabilidad a largo plazo y la inversión de la rentabilidad a largo plazo son resultados
casuales igualmente probables.
El modelo DHS tiene unos fundamentos de comportamiento diferentes a los del modelo BSV. En
el DHS hay inversores informados y no informados. Los no informados no están sujetos a sesgos de
juicio. Pero los precios de las acciones son determinados por los inversores informados, y están sujetos a
dos sesgos, el exceso de confianza y la autoatribución sesgada. El exceso de confianza les lleva a exagerar
la precisión de sus señales privadas sobre el valor de una acción. El sesgo de autoatribución les lleva a
restar importancia a las señales públicas sobre el valor, especialmente cuando las señales públicas
contradicen sus señales privadas. La reacción excesiva a la información privada y la reacción insuficiente
a la información pública tienden a producir una continuación a corto plazo de los rendimientos de
las acciones, pero inversiones a largo plazo a medida que la información pública acaba por superar
los sesgos de comportamiento. Así pues, aunque se basan en premisas conductuales diferentes, las
predicciones del DHS se acercan a las de del BSV, y el modelo DHS comparte los éxitos y fracasos
empíricos del modelo BSV. Este último comentario también se aplica a Hong y Stein (1997).
DHS hace una predicción especial sobre lo que llama eventos selectivos. Se trata de
acontecimientos que se producen para aprovechar el precio erróneo de las acciones de una empresa. Por

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ejemplo, los directivos anuncian una nueva emisión de acciones cuando el precio de las acciones de una
empresa es demasiado alto, o recompran acciones cuando el precio de las acciones es demasiado bajo. Esta
señal pública produce una reacción inmediata de los precios que absorbe parte de la valoración errónea.
Pero en el modelo DHS, la respuesta del precio en el periodo de anuncio es incompleta porque los
inversores informados sobreponen sus creencias previas sobre el valor de las acciones. (El sesgo de
conservadurismo del modelo BSV produciría un resultado similar). Con el tiempo, la valoración errónea
se absorbe por completo a medida que la información pública adicional confirma la información implícita
en el anuncio del evento. La predicción general para los eventos selectivos es, por tanto, el impulso; los
rendimientos de las acciones tras el anuncio de un evento tenderán a tener el mismo signo que el rendimiento
del periodo del anuncio.
¿Se ajusta a los datos la predicción del DHS sobre los eventos selectivos? El cuadro 1 resume los
signos de los rendimientos de los anuncios a corto plazo y de los rendimientos posteriores a los anuncios
a largo plazo para los principales estudios de rendimiento a largo plazo. Salvo los anuncios de beneficios,
todos estos acontecimientos parecen selectivos. Tal y como predice el DHS, los rendimientos del anuncio
y los posteriores al mismo tienen el mismo signo en el caso de las ofertas públicas iniciales y las omisiones
de dividendos, las recompras de acciones, los desdoblamientos de acciones y las escisiones. Sin embargo,
los rendimientos del anuncio y los posteriores tienen signos opuestos en el caso de las nuevas cotizaciones
en bolsa y las luchas por el poder, y los rendimientos negativos posteriores al evento para las empresas
adquirentes en las fusiones no están precedidos por rendimientos negativos del anuncio. Lo más
embarazoso para la predicción del DHS es que las rentabilidades negativas a largo plazo de las OPVs (la
principal anomalía de las rentabilidades a largo plazo) van precedidas de rentabilidades positivas durante
unos meses después del evento [Ibbotson (1975), Ritter (1991)].
Por último, dado el ingenio demostrado por la rama teórica de las finanzas, y dada la larga letanía
de aparentes sesgos de juicio desenterrados por los psicólogos cognitivos [DeBondt y Thaler (1995)],
es seguro predecir que pronto veremos un menú de modelos conductuales que pueden mezclarse y
combinarse para explicar anomalías específicas. Mi opinión es que cualquier modelo nuevo debe juzgarse

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(como en el caso anterior) en función de cómo explica el panorama general. La pregunta debería ser:
¿Produce el nuevo modelo predicciones rechazables que capten el menú de anomalías mejor que la
eficiencia del mercado? En el caso de los modelos conductuales existentes, mi respuesta a esta pregunta
(quizá previsiblemente) es un rotundo no.
La principal tarea que queda por hacer es examinar las anomalías de la rentabilidad a largo plazo
una por una para ver si cumplen lo que dicen. Preparamos el escenario con una discusión de algunos de
los problemas generales que surgen en las pruebas sobre los rendimientos a largo plazo.
II. Cómo extraer conclusiones de los rendimientos a largo plazo
Fama (1970) subraya que la eficiencia del mercado debe probarse conjuntamente con un modelo
de rendimientos esperados (normales). El problema es que todos los modelos de rendimientos esperados
son descripciones incompletas de los patrones sistemáticos de los rendimientos medios durante cualquier
período de la muestra. Como resultado, las pruebas de eficiencia siempre están contaminadas por un
problema de mal modelo.
El problema de los malos modelos es menos grave en los estudios de eventos que se centran en
ventanas de rentabilidad cortas (unos pocos días), ya que las rentabilidades diarias esperadas son cercanas
a cero y, por tanto, tienen poco efecto en las estimaciones de las rentabilidades inesperadas (anormales).
Pero el problema aumenta con el horizonte de rentabilidad. Un problema de mal modelo que produce una
rentabilidad media anormal espuria del x% al mes acaba siendo estadísticamente fiable en las
rentabilidades anormales mensuales acumuladas (CAR). La razón es que la media del CAR aumenta como
N, el número de meses sumados, pero el error estándar del CAR aumenta como N1/ 2 . En los AAR
(promedios de rendimientos anormales mensuales), el error de fijación de precios es constante al x%, pero
el error estándar del AAR disminuye como N-1/2. Los problemas de los malos modelos son más agudos
en los rendimientos de compra y retención a largo plazo, ya que los BHAR agravan (multiplican) los
problemas de un modelo de rendimiento esperado para explicar los rendimientos a corto plazo.
En esta sección se analizan varios enfoques que intentan limitar los problemas de los malos
modelos. También se discute una cuestión relacionada, la métrica de rentabilidad relevante en las pruebas
de rentabilidad a largo plazo. Argumento que las consideraciones teóricas y estadísticas sugieren que
deberían utilizarse los CAR (o AAR), en lugar de los BHAR.
A. Problemas de malos modelos

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Los problemas de los malos modelos son de dos tipos. (i) Cualquier modelo de fijación de precios
de activos es sólo un modelo y, por tanto, no describe completamente los rendimientos esperados. Por
ejemplo, el CAPM de Sharpe (1964) y Lintner (1965) no parece describir los rendimientos esperados de
las acciones pequeñas [Banz (1981)]. Si una muestra de eventos se inclina hacia las acciones pequeñas,
el ajuste del riesgo con el CAPM puede producir rendimientos anormales espurios. (ii) Incluso si existiera
un modelo verdadero, cualquier período de la muestra produce rendimientos sistemáticos
desviaciones de las predicciones del modelo, es decir, patrones específicos de la muestra en los
rendimientos medios que se deben al azar. Si una muestra de eventos se inclina hacia patrones específicos
de la muestra en los rendimientos medios, puede surgir una anomalía espuria incluso con el ajuste de riesgo
utilizando el verdadero modelo de valoración de activos.
Un enfoque para limitar los problemas de los modelos erróneos pasa por alto los modelos formales
de fijación de precios de los activos utilizando modelos específicos de la empresa para los rendimientos
esperados. Por ejemplo, el estudio de división de acciones de FFJR (1969) utiliza el modelo de mercado
para medir los rendimientos anormales. El intercepto y la pendiente de la regresión del rendimiento de
una acción sobre el rendimiento del mercado, estimados fuera del período del evento, se utilizan para
estimar los rendimientos esperados de la acción, condicionados a los rendimientos del mercado, durante
el período del evento. El enfoque del periodo de comparación de Masulis (1980) utiliza el rendimiento
medio de una acción fuera del periodo del evento como estimación de su rendimiento esperado durante el
periodo del evento.
A diferencia de los modelos formales de fijación de precios de los activos, el modelo de mercado
y el enfoque del periodo de comparación producen estimaciones de la rentabilidad esperada específica de
la empresa; es decir, la rentabilidad esperada de una acción se estima sin restringir la sección transversal
de las rentabilidades esperadas. Por lo tanto, estos enfoques pueden utilizarse para estudiar la reacción de
los precios de las acciones ante acontecimientos específicos de la empresa (escisiones, beneficios, etc.).
Pero no pueden identificar anomalías en la sección transversal de los rendimientos medios, como el efecto
del tamaño de Banz (1981), ya que dichas anomalías deben medirse en relación con las predicciones sobre
la sección transversal de los rendimientos medios.
La hipótesis de los estudios que se centran en los rendimientos a largo plazo es que el ajuste de los
precios de las acciones a un acontecimiento puede extenderse durante un largo periodo posterior al mismo.
En el caso de muchos acontecimientos, es habitual que se produzcan largos periodos de rendimientos

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inusuales antes del acontecimiento. Por tanto, la elección de un periodo normal para estimar la rentabilidad
esperada de una acción o los parámetros de su modelo de mercado es problemática. Tal vez debido a este
problema, los estudios de eventos suelen controlar los rendimientos esperados con enfoques que limitan la
sección transversal de los rendimientos esperados. Una ventaja de estos enfoques es que no requieren
estimaciones de los parámetros fuera de la muestra. Una desventaja es que las restricciones sobre la
sección transversal de los rendimientos esperados siempre producen descripciones imperfectas de los
rendimientos medios, por lo que pueden conducir a problemas de malos modelos.
Por ejemplo, un enfoque estima una rentabilidad anormal como la diferencia entre la rentabilidad
de una empresa que ha tenido un evento y la rentabilidad de una empresa o cartera que no ha tenido un
evento y que es similar en cuanto a las características que se sabe que están relacionadas con la rentabilidad
media. La esperanza de este enfoque de emparejamiento es controlar la variación entre empresas en los
rendimientos medios debido tanto a las diferencias en los rendimientos esperados como a los patrones
específicos de la muestra en los rendimientos medios. Por ejemplo, siguiendo la evidencia de Banz (1981)
de que las acciones pequeñas tienen. Si los rendimientos medios son más elevados de lo que predice el
CAPM, el rendimiento anormal de una acción de evento suele estimarse como la diferencia entre su
rendimiento y el rendimiento de las acciones de no evento emparejadas con la acción de evento por su
tamaño. Siguiendo la evidencia de Fama y French(1992) de que los rendimientos medios de las acciones
también están relacionados con la relación libro- mercado (BE/ME), ahora es común estimar los
rendimientos anormales emparejando las acciones del evento con las acciones del no evento similares en
términos de tamaño y BE/ME.
Cuando analicemos los estudios de eventos individuales, veremos que el emparejamiento por
tamaño puede producir rendimientos anormales muy diferentes a los del emparejamiento por tamaño y
BE/ME. Y el tamaño y el BE/ME seguramente no capturan toda la variación relevante entre empresas en
los rendimientos medios debido a los rendimientos esperados o a los patrones específicos de la muestra en
los rendimientos medios. En resumen, el enfoque de emparejamiento no es una panacea para los problemas
de los malos modelos en los estudios de los rendimientos anormales a largo plazo.
Otro método para estimar los rendimientos anormales consiste en utilizar un modelo de valoración
de activos para estimar los rendimientos esperados. Los primeros estudios sobre los rendimientos
anormales a largo plazo [Jaffe (1974), Mandelker (1974), Asquith (1983)], utilizan el CAPM. Algunos
estudios recientes utilizan el modelo de tres factores de Fama y French (FF 1993). Sin embargo, como

14. 11
todos los modelos de fijación de precios de los activos, el CAPM y el modelo FF son descripciones
incompletas de los rendimientos medios. Las deficiencias del CAPM son bien conocidas [FF (1992)]. Y
FF (1993) muestra que su modelo de tres factores ni siquiera proporciona una explicación completa de los
rendimientos medios de las carteras formadas en función del tamaño y el BE/ME, las dimensiones de los
rendimientos medios que los factores de riesgo del modelo pretenden captar.
En resumen, los problemas de los malos modelos son inevitables, y son más graves en las pruebas sobre los
rendimientos a largo plazo. Cuando revisemos los estudios individuales en la sección IV, las pistas del
problema de los malos modelos quedarán claras. Diferentes modelos para los rendimientos esperados
producen diferentes estimaciones de los rendimientos anormales a largo plazo. Y un cambio razonable de
modelos suele hacer desaparecer una anomalía. Sostengo que cuando esto ocurre, la anomalía no es una gran
evidencia contra la eficiencia del mercado.
B. La métrica del rendimiento.
Los estudios sobre los rendimientos a largo plazo también son sensibles a la forma en que se realizan
las pruebas. Los rendimientos anormales medios mensuales (AAR o CAR) pueden producir inferencias
diferentes a los rendimientos anormales de comprar y mantener (BHAR). Los rendimientos de la
ponderación equitativa producen resultados diferentes a los de la ponderación del valor. Y el hecho de
no tener en cuenta la correlación cruzada de los rendimientos de las empresas del evento durante largos
períodos posteriores al mismo puede afectar a las inferencias. Estos problemas de aplicación se analizan
a continuación.
La métrica de los rendimientos: cuestiones teóricas -- En principio, el modelo de equilibrio del
mercado probado conjuntamente con la eficiencia del mercado especifica la unidad de tiempo para los
rendimientos. Por ejemplo, si el modelo define el equilibrio en términos de rendimientos esperados
mensuales, el promedio de los rendimientos mensuales debería ser la métrica utilizada para probar la
eficiencia del mercado. Para examinar cómo responden los precios durante periodos superiores a un mes,
se pueden promediar (AAR) o sumar (CAR) los rendimientos anormales mensuales medios. A partir de
FFJR (1969), los TCA y los CAR son un enfoque común para examinar los rendimientos a largo plazo.
Una de las críticas a este enfoque es que un rendimiento medio mensual no mide con precisión el
rendimiento de un inversor que mantiene un valor durante un largo periodo posterior al evento. La

15. 11
experiencia del inversor a largo plazo se capta mejor componiendo los rendimientos a corto plazo para
obtener rendimientos de compra y retención (BH) a largo plazo. Gran parte de la bibliografía reciente
analiza los rendimientos anormales de comprar y mantener (BHAR) para períodos de hasta cinco años
después de un evento.
La experiencia de los inversores es interesante, y los BHAR a largo plazo también lo son. Pero laspruebas
formales de los rendimientos anormales deberían utilizar la métrica de rendimiento exigida por el modelo
invocado para estimar los rendimientos esperados (normales). El problema, por supuesto, es que los
modelos de valoración de activos en tiempo discreto no dicen nada sobre el intervalo relevante paralos
rendimientos esperados. Sin embargo, hay al menos tres razones teóricas para inclinarse por intervalosmás
cortos.
(i) Los modelos de fijación de precios de los activos, como el CAPM de Sharpe (1964) - Lintner
(1965) y la versión en tiempo discreto del ICAPM de Merton (1973), suelen suponer
rendimientos distribuidos normalmente. La normalidad es una mejor aproximación para
horizontes cortos, como un mes, que para horizontes más largos, en los que la asimetría se vuelve
cada vez más importante [Fama (1976, 1996)].
(ii) Las pruebas empíricas de los modelos de fijación de precios de los activos, invocadas para
justificar la aplicación de los modelos en las pruebas de eficiencia del mercado, suelen utilizar
rendimientos mensuales. No conozco ninguna prueba de los modelos de fijación de precios de
los activos con rendimientos a cinco años.
(iii) Mitchell y Stafford (1997) señalan que los BHAR pueden dar falsas impresiones sobre la
velocidad de ajuste de los precios a un evento. La razón es que los BHAR pueden crecer con el
horizonte de rentabilidad incluso cuando no hay rentabilidad anormal después del primer periodo.
Por ejemplo, supongamos que los rendimientos del primer año después del evento son del 10%
para las empresas del evento y cero para las empresas de referencia, por lo que el rendimiento
anormal del primer año es del 10%. Supongamos que tanto las empresas del evento como las de
referencia tienen una rentabilidad del 100% en BH durante los cuatro años siguientes. Aunque no
hay rendimiento anormal después del primer año, el BHAR después de cinco años crece hasta el
20%, es decir (1,1x2,0)-(1,0x2,0).
La métrica de la rentabilidad: cuestiones estadísticas -- Los AAR y los CAR también plantean
menos problemas estadísticos que los BHAR a largo plazo. Barber y Lyon (1997) proporcionan la
discusión más completa de los problemas de inferencia en las pruebas sobre los rendimientos a largo plazo.
Barber y Lyon están a favor de los BHAR, pero sus pruebas muestran que las inferencias son menos
problemáticas para los rendimientos mensuales medios (AAR o CAR). En un artículo de seguimiento,
Barber, Lyon y Tsai (1996) desarrollan un elaborado de técnicas para corregir algunos de los problemas de
inferencia de los BHAR. Pero reconocen que sus métodos mejorados para los BHAR producen inferencias
no más fiables que los métodos más simples aplicados a los AAR o CAR mensuales. La razón es que los
rendimientos mensuales medios evitan los problemas (por ejemplo, la asimetría extrema) que se producen
al componer los rendimientos mensuales para obtener los BHAR a largo plazo.

16. 11
Brav (1997) subraya que todos los métodos existentes para hacer inferencias a partir de los BHAR,
incluidos los de Barber, Lyon y Tsai (1996), no corrigen completamente la correlación de los rendimientos
entre eventos que no es absorbida por el modelo utilizado para ajustar los rendimientos esperados. El
problema es más grave en los BHAR a largo plazo porque hay más empresas que tienen eventos dentro de,
por ejemplo, una ventana de 5 años que dentro de una ventana de 3 días. Brav (1997) presenta un
elaborado esquema para ajustar la correlación cruzada de los BHAR a largo plazo en casos especiales (por
ejemplo, cuando se debe a efectos industriales). Pero una solución completa no suele estar disponible
porque el número de covarianzas de retorno que hay que estimar es mayor que el número de observaciones
de la serie temporal.
En cambio, si se utilizan los rendimientos medios mensuales, hace tiempo que existe una solución
completa al problema de la correlación cruzada. Supongamos que el período de interés posterior al evento
es de cinco años. Para cada mes natural, calcule la rentabilidad anormal de cada acción que haya tenido
un evento en los últimos cinco años. (Los rendimientos anormales se pueden estimar de cualquier manera
razonable, por ejemplo, con un enfoque de cartera de empresas coincidentes, o con un modelo formal de
fijación de precios de activos. ) A continuación, promedie los rendimientos anormales del mes natural entre
los valores para obtener el rendimiento anormal del mes en la cartera de valores con un evento en los últimos
cinco años. Vuelva a formar la cartera cada mes. La variación de la serie temporal de la rentabilidad
anormal mensual de esta cartera capta con precisión los efectos de la correlación de las rentabilidades entre
los valores que han sufrido un acontecimiento y que el modelo no ha tenido en cuenta para las rentabilidades
esperadas. La media y la varianza de la serie temporal de los rendimientos anormales de la cartera pueden
utilizarse para comprobar la respuesta mensual media de los precios de los valores del evento durante los
cinco años siguientes al mismo. El enfoque también puede perfeccionarse para tener en cuenta la
heteroscedasticidad del rendimiento anormal de la cartera debido a los cambios en la composición de la
cartera a lo largo del tiempo. Este enfoque de cartera rodante (con mejoras) fue utilizado por primera vez
por Jaffe (1974) y Mandelker (1974).

17. 11
Un árbitro sugiere que el enfoque de cartera descrito anteriormente puede hacer que se subestime
una anomalía si los acontecimientos se agrupan en el tiempo porque las empresas explotan los errores de
fijación de precios durante las ventanas de oportunidad. Por ejemplo, Loughran y Ritter (1995) sugieren
que las OPI se agrupan porque determinadas
Los sectores tienden a estar sobrevalorados en determinados momentos. Esta crítica al enfoque de la cartera
es válida si los rendimientos anormales mensuales de la cartera se ponderan por igual al calcular un
rendimiento anormal mensual medio global. Pero el problema desaparece si la rentabilidad anormal de un
mes se ajusta primero por heteroscedasticidad, es decir, si se pondera por una estimación de la desviación
estándar de la rentabilidad anormal de ese mes, y la rentabilidad anormal global se estima entonces
promediando las rentabilidades anormales mensuales estandarizadas. De forma más general, se puede
ponderar la rentabilidad anormal de la cartera para un mes de cualquier forma que capte la hipótesis
económica de interés.
La métrica del rendimiento: Ponderación por valor frente a ponderación por igual -- En la revisión
de los estudios individuales que sigue, descubrimos que las aparentes anomalías en los rendimientos a largo
plazo posteriores al evento suelen reducirse mucho y a menudo desaparecen cuando las empresas del evento
se ponderan por valor en lugar de ponderarse por igual. Se puede argumentar que los rendimientos
ponderados por el valor dan la perspectiva correcta de una anomalía porque captan con mayor precisión
los efectos de riqueza total experimentados por los inversores. Pero me preocupan más los problemas de
los malos modelos. Todos los modelos habituales de fijación de precios de los activos, incluido el modelo
de tres factores de Fama-French (1993), tienen problemas sistemáticos para explicar los rendimientos
medios de las categorías de valores pequeños. Dado que los rendimientos de las carteras de igual
ponderación dan más peso a los valores pequeños, los problemas de los malos modelos son más graves en
las inferencias de los rendimientos de igual ponderación.
Muchos lectores sugieren que una predicción general de las finanzas conductuales es una
valoración errónea más grave de las acciones pequeñas. Por lo tanto, vale la pena señalar que los dos
modelos de fijación de precios conductuales revisados en la sección II no producen esta predicción. En
Barberis et al (1996), la fijación de precios está dominada por un inversor representativo, y no hay ninguna
predicción de que los sesgos de juicio de este inversor sean más graves para las acciones pequeñas. En
Daniel et al (1997), la fijación de precios está dominada por inversores informados sujetos a sesgos de
juicio. Los inversores no informados no tienen esos sesgos. Por lo tanto, si las acciones grandes atraen

18. 11
más el interés de los inversores informados (por ejemplo, los analistas de valores), los problemas de precios
erróneos podrían ser más graves para las acciones grandes.
Lo más importante es que las pruebas de la psicología cognitiva no parecen decir que diferentes
clases de personas estén más sujetas a sesgos de juicio. Los mismos sesgos que afectan a los estudiantes
universitarios (los sujetos de la mayoría de los experimentos de psicología cognitiva) también se dan entre
los expertos (véanse las referencias en Barberis et al). Por lo tanto, la psicología cognitiva, que es la base
de las finanzas conductuales, no parece proporcionar una base para la presunción común de que las acciones
pequeñas tienen más probabilidades de estar mal valoradas.
III. La fiabilidad de los estudios individuales
El resumen de los estudios de rentabilidad a largo plazo de las secciones I y II acepta las
conclusiones de los documentos al pie de la letra. Ahora me quito los guantes. Examinando las anomalías
de rentabilidad a largo plazo una por una, sostengo que la mayoría son frágiles. Los rendimientos
anormales suelen desaparecer con cambios razonables en la forma de medirlos.
OPIs y OPVs - Entre las anomalías más llamativas de la rentabilidad a largo plazo se encuentra el
estudio de las ofertas públicas iniciales (OPIs) y las ofertas de acciones experimentadas (OPVs) de
Loughran y Ritter (1995). Estos autores concluyen que la riqueza total generada al cabo de cinco años si se
invierte 1 dólar en cada OPI u OPS inmediatamente después del acontecimiento es aproximadamente el
70% de la producida por la misma estrategia de comprar y mantener (BH) aplicada a una muestra de
acciones emparejadas con las OPI y las OPS por su tamaño.
Las OPIs y las SEOs tienen claramente malos rendimientos a largo plazo durante el periodo de
muestra de Loughran-Ritter (1970-1990). La cuestión interesante es si los rendimientos son realmente
anormales o si son compartidos con las empresas que no tienen eventos similares en cuanto a las
características relacionadas con los rendimientos medios. Durante el periodo de Loughran-Ritter, las
variables que se sabe que están relacionadas con la rentabilidad media de las acciones son el tamaño y la
relación entre el capital y el mercado (BE/ME) [Fama y French (1992)], y la rentabilidad pasada a corto
plazo [Jegadeesh y Titman (1993)]. Dado que los rendimientos a largo plazo de comprar y mantener en
Loughran y Ritter sólo controlan el tamaño, sus resultados podrían verse afectados por otras variables que
están sistemáticamente relacionadas con el rendimiento medio.
Siguiendo esta posibilidad, Brav y Gompers (1996) comparan los rendimientos de las OPIs a cinco

19. 11
años con los rendimientos de las carteras que coinciden con las OPIs en tamaño y BE/ME pero excluyen
las OPIs y las SEOs. La riqueza relativa a cinco años (la relación entre la riqueza de BH a cinco años
para las OPI y la riqueza de BH a cinco años para los puntos de referencia) aumenta desde
aproximadamente . 7 con los puntos de referencia de tamaño en Loughran-Ritter hasta un poco más de 1,0
(es decir, la anomalía desaparece) cuando los puntos de referencia controlan el BE/ME además del tamaño.
Del mismo modo, Brav, Geczy y Gompers (1995) descubren que los rendimientos de BH a cinco años de
las SEO se acercan a los de las carteras sin eventos emparejadas por tamaño y BE/ME.
Brav (1997) y Mitchell y Stafford (1997) muestran que las OPIs y las SEOs suelen ser pequeñas
acciones de crecimiento. Fama y French (1993) muestran que estos valores tienen una baja rentabilidad
durante el periodo posterior a 1963. Los resultados de Brav y Gompers (1996) y Brav et al (1995) sugieren
entonces que la explicación de la anomalía de las OPIs y las OPIs se reduce a explicar por qué los pequeños
valores de crecimiento en general tienen un bajo rendimiento durante el periodo de muestra de las OPIs.
En otras palabras, si existe un problema de precios erróneos, no es especial para las acciones de la OPI-
OE.
Brav y Gompers (1996) y Brav et al (1995) también descubren que cuando las OPI y las OPV
están ponderadas por el valor, los rendimientos anormales de BH a cinco años se reducen mucho, sea
cual sea el índice de referencia. En el caso de las OPI, los índices de riqueza a cinco años ponderados
por el valor son iguales o superiores a 0,86 para todos los índices de referencia, y cuatro de los seis
índices de referencia producen índices de riqueza superiores a 0,9. En el caso de las OPV, los índices de
riqueza a cinco años ponderados por el valor son iguales o superiores a 0,88 para todos los índices de
referencia; tres de los seis superan los 0,98. El mensaje es que muchos valores de OPI y de SEO son
diminutos, y que influyen en los rendimientos observados cuando las empresas de la muestra se ponderan
por igual. Este resultado es general. Veremos que las anomalías aparentes suelen reducirse mucho cuando
se consideran los rendimientos ponderados por valor.
Loughran y Ritter (1995), Brav y Gompers (1996), y Brav et al (1995) no entran en el traicionero
juego de hacer inferencias estadísticas a partir de los rendimientos de BH a largo plazo. Sus inferencias
se basan en los rendimientos medios mensuales. Cada mes calculan el rendimiento de una cartera que
contiene todas las empresas que han salido a bolsa o que han sido objeto de una oferta pública inicial en
los últimos cinco años. A continuación, utilizan el modelo de tres factores de Fama y French (FF 1993)
para estimar los rendimientos anormales de la cartera. El rendimiento anormal mensual medio durante el

20. 11
periodo de cinco años posterior al evento es el intercepto, p, del regresión de series
temporales,
(1) Rpt - Rft = aP + bp[RMt -Rft] + spSMB + hpHML + pt, donde Rpt es la rentabilidad
mensual de la cartera de OPI o de SEO, Rftes el tipo de interés de los bonos del
Tesoro a un mes , RMt esla rentabilidad mensual de una cartera de valores ponderados de
la Bolsade Nueva York, AMEX y NASDAQ, SMB es la diferencia entre las
rentabilidades de las carteras de valores pequeños y grandes(por debajo o por encima de
la mediana de la Bolsa de Nueva York), y HML esla diferencia entre las rentabilidades
de las carteras de valores BE/ME altos y bajos (por encima y por debajo de los
fractiles . 7 y . 3 deBE/ME). Brav et al (1995) estiman los interceptos de (1) para las
carterasde igual peso y de valor de las empresas de su muestra de 1975-92
período. La intercepción de la cartera de igual ponderación es del -
,42% al mes (t=-4,8), pero la intercepción de la cartera de valor esdel -,14% al
mes (t=-1,18). Del mismo modo, Brav y Gompers (1996) descubren que los interceptos de
las carteras de igual peso y de valor de las OPI que no están respaldadas por
inversores de capital riesgoson del -,52% (t=-
2,80) y -,29% (t=-1,84). En el caso de las OPI respaldadas por inversores de
capital riesgo, los interceptos son ligeramente positivos. Loughran y Ritter (1995)
sólo muestran regresiones que combinan las OPI y las OPC, pero sus resultados son
similares; cuando se utilizan carteras con ponderación de valor, los rendimientos
anormales son económica y estadísticamente próximos a
cero.
Dado que las inferencias sobre los rendimientos anormales a partirde las
estimaciones de (1) sobre los rendimientos de las carteras deinversión después del
evento son comunes en la literatura recientesobre las anomalías, es importante
señalar tres problemas potenciales.En primer lugar, dado que las empresas de la
cartera de eventos cambian con el tiempo, las verdaderas pendientes de los
factores deriesgo en (1) varían con el tiempo. Mitchell y Stafford (1997)
confirman que para tres eventos importantes (fusiones, recompra deacciones y
OPS), los cambios en la composición de la cartera de eventosgeneran una variación
sustancial en las pendientes de (1). En el casode las OPV, descubren que los
interceptos para el periodo 1960-93 paralas carteras de igual y de valor caen de -
,38 (t=4,47) y -,14 (t=-1,51) en las regresiones de pendiente constante, a -,24
(t=-3,64) y
-,07 (t=-,81) en las regresiones que permiten que las pendientes varíenen el tiempo.
En segundo lugar, el número de empresas en la cartera de eventoscambia a
lo largo del tiempo, creando una heteroscedasticidad residual que puede
afectar a las inferencias sobre el intercepto. Soluciones a este
problema como los de Jaffe (1974) y Mandelker (1974) son aparentemente una
tecnología perdida].
En tercer lugar, pero quizás lo más importante, FF (1993) muestraque el modelo
de tres factores no es una historia perfecta para los rendimientos medios. Este
problema de mal modelo puede producir anomalías espurias en los estudios de eventos.
Por ejemplo, las OPIs y las OPVs tienden a ser pequeñas empresas de baja EB/EM. FF
(1993) muestra que el modelo de tres factores sobreestima los rendimientos medios de
dichas empresas durante los periodos de muestra de las OPIsy las OPVs. Este problema
de mal modelo puede explicar por qué las estimaciones de (1) en las carteras de OPI y
de OPV de igual peso producen intercepciones negativas fiables, pero las
estimaciones en las carteras de valor producen intercepciones cercanas a cero.
También puede explicar por qué los interceptos de (1), que controlan lascargas de los
factores de riesgo relacionados con el tamaño y el BE/ME, sugieren rendimientos

21. 11
anormales después del evento para las carteras de OPI y SEO de igual ponderación.
Sin embargo, con la equiparación directa del tamaño y el BE/ME, los rendimientos
anormales desaparecen en gran medida.
Sin embargo, hago hincapié en que los resultados de las OPIs y las SEOs no
implican que la comparación con el tamaño y el BE/ME sea siempre superior a la
estimación de los rendimientos anormales comolos interceptos de (1). Todos los
métodos para estimar los rendimientosanormales están sujetos a problemas de malos
modelos, y es probable queningún método minimice los problemas de malos modelos para
todas las clases de eventos. El mensaje general importante de los resultados de la OPI-
SEO es de precaución: Dos enfoques que parecen estrechamente relacionados (ambos
intentan controlar la variación de los rendimientosmedios relacionados con el tamaño y
el BE/ME) pueden producir estimaciones muy diferentes de los rendimientos anormales a
largo plazo.
En resumen, considero que Brav y Gompers (1996) y Brav et al (1995)demuestran que
los escasos rendimientos de BH a largo plazo tras las OPIy las OPV no son una anomalía
especial. Los bajos rendimientos son compartidos con otras empresas similares en dos
dimensiones, el tamaño y el BE/ME, que se sabe que están relacionadas con la
rentabilidad media. Además, cuando las OPIs y las OPVs están ponderadas por el valor,
los rendimientos anormales se reducen para todas las referencias, y no son fiablemente
diferentes de cero. Por lo tanto, si existe una anomalía en las OPIs y en las OPIs,
parece que se limita en gran medida a las empresas pequeñas.
Fusiones: Asquith (1983) y Agrawal, Jaffe y Mandelker (1992) constatan la
existencia de rendimientos anormales negativos para las empresas adquirentes durante
los cinco años siguientes al anuncio dela fusión. Utilizando una amplia muestra de
fusiones para el período 1960-93, Mitchell y Stafford (1997) también encuentran
rendimientos anormales negativos a largo plazo para las empresas adquirentes. Dado que
estos estudios arrojan resultados similares, me centraré en Mitchell y Stafford (MS
1997).
MS encuentra que la rentabilidad de BH a tres años después del evento para las
empresas adquirentes con igual ponderación es, de media, un 4% inferior a la de las
carteras que se ajustan a las empresas adquirentes en cuanto a tamaño y BE/ME. En
términos económicos, esto no es una anomalía dramática. Para realizar inferencias
formales, MS estima el modelo de tres factores (1) sobre los rendimientos mensuales de
una cartera móvil que incluye empresas con adquisiciones durante los tres años
anteriores. Cuando las empresas adquiridas se ponderan por igual, el intercepto en (1),
es decir, el rendimiento anormal mensual medio durante los tres años posteriores a una
fusión, es-0,25% al mes (-25 puntos básicos, t=-3,49), que es mayor que los
rendimientos de BH, pero más o menos coherente. Cuando las empresas adquirentes están
ponderadas por su valor, la intercepción en (1) caea un insignificante -0,11% al mes
(t=-1,55). Por tanto, si existe una anomalía, es más importante para las empresas
adquirentes más pequeñas.
Por último, MS y Loughran y Vijh (1997) muestran que los rendimientos medios anormales
posteriores al anuncio de las empresas adquirentes se limitan a las fusiones
financiadas con acciones, es decir, a las fusiones que también son SEO. Cuando las
fusiones son financiado sin emitir acciones, los rendimientos anormales negativos
posteriores al evento desaparecen. Esto sugiere que no existe una anomalía clara en las
fusiones. Cualquier anomalía de las fusiones puede ser la anomalía de la SEO
disfrazada.
Escisiones de acciones: Desai y Jain (1997) e Ikenberry, Rankiney Stice (1996)
concluyen que, en el periodo de 17 años comprendido entre 1975 y 1991, las escisiones
de acciones van seguidas de rendimientos anormales positivos de aproximadamente el 7%
en el año posterior a la escisión. Los rendimientos anormales se calculan en relación
con los índices de referencia que controlan el tamaño, el BE/MEy, en el caso de Desai y
Jain, el rendimiento de un año anterior.
Una forma de comprobar si dicha anomalía es real o el resultado específico de la

22. 11
muestra es examinar un periodo de muestra diferente. FFJR (1969) examina las
escisiones durante el período de 33 años 1927-
59. No encuentran ninguna deriva en los rendimientos anormales acumulados durante los
30 meses siguientes a las escisiones. Dado que la anomalía de la escisión no supera
la prueba fuera de la muestra proporcionada por FFJR, parece razonable concluir que la
anomalía de 1975-91 no es real, a menos que el mercado se haya vuelto recientemente
ineficiente.
Desai y Jain (1997) e Ikenberry et al (1996) aportan evidencias claras sobre uno de los
escollos de la utilización de los rendimientosanormales de comprar y mantener (BHAR)
para juzgar la deriva de la rentabilidad a largo plazo asociada a un evento. Como se ha
señalado anteriormente, Mitchell y Stafford (1997) señalan que es probable que los BHAR
crezcan con el horizonte de rentabilidad incluso cuando no hayrentabilidad anormal
después del primer periodo. Para el periodo 1975- 91, la rentabilidad anormal es de
alrededor del 7% para el primer año después de los splits de acciones, pero es cercana a
cero en los dos años siguientes (ligeramente negativa en el segundo y
ligeramente positiva en el tercero). Los BHAR, sin embargo, aumentan del 7% a cercadel
12% al cabo de tres años.
Una forma de evitar la perspectiva distorsionada de la deriva a largo plazo
producida por los BHAR es examinar los ratios en lugar de las diferencias de las
riquezas acumuladas generadas por las empresas del evento y las de referencia [como en
Ritter (1991) y Loughran y Ritter (1995)]. Otro es el viejo enfoque CAR de FFJR (1969),
que suma los rendimientos en lugar de componerlos, o el enfoque del rendimiento anormal
mensual medio de la cartera (AAR) de Jaffe (1974) y Mandelker (1974).
Autocontratación y recompra de acciones: Lakonishok y Vermaelen (1990)
examinan los rendimientos a largo plazo tras las ofertasde autocontratación (ofertas de
las empresas por sus propias acciones) durante el período 1962-86. Ikenberry,
Lakonishok y Vermaelen (1995) examinan los rendimientos a largo plazo tras la recompra
de acciones durante el periodo 1980-90. Mitchell y Stafford (1997) estudian tantolas
autopropuestas como las recompras para el periodo 1960-93. Dado que los resultados de
los EM son similares pero más completos que los delos trabajos anteriores, la discusión
se centra en ellos.
MS encuentra que los BHARs a tres años después del evento, calculados en
relación con las carteras coincidentes que controlan el tamaño y el BE/ME, son del 9%
para las autocontrataciones (475 eventos)y del 19% para la muestra mucho más amplia de
2542 recompras. Sin embargo, cuando estiman la regresión de tres factores (1) para
los rendimientos mensuales de una cartera con la misma ponderación que contiene
todas las autocontrataciones y recompras de los últimos tres años, el rendimiento
mensual anormal medio es insignificante, un 0,11% al mes (t=1,62). Cualquier
indicio de importancia, económica o estadística, desaparece por completo cuando
los valores de la cartera rodante se ponderan por su valor. La intercepción de la
cartera ponderada por el valor de las autopropuestas y recompras es -0,03% (-3 del
puntos básicos al mes, t=-0,34). Resumen, visto desde la perspectiva del modelo
de tres factores de (1), no hay anomalía de recompra de acciones.
Obsérvese que, una vez más, dos métodos aparentemente similares deestimación de
los rendimientos anormales, (i) un control de la cartera de correspondencia para el
tamaño y el BE/ME y (ii) un modelo de valoración de activos que ajusta la sensibilidad a
los factores de riesgo relacionados con el tamaño y el BE/ME, producen resultados algo
diferentes. Esto ilustra de nuevo que las estimaciones de los rendimientos anormales a
largo plazo pueden ser sensibles a cambios aparentemente pequeños en la técnica.
Cotizaciones en bolsa: Dharan e Ikenberry (1995) descubren que durante el
periodo 1962-90, los valores que cotizan por primera vez en la Bolsa de Nueva York, o
que pasan del NASDAQ al AMEX, tienen rendimientos anormales negativos después de la
cotización. Cuando los rendimientos se ajustan al riesgo utilizando carteras de
correspondencia formadas en función del tamaño y el BE/ME, el rendimiento anormal
medio a tres años es del -7,02%. El estadísticot para este CAR es de -2,78, pero

23. 11
esto es sin un ajuste completo para la correlación de los rendimientos anormales
entre las empresas. Además, Dharan e Ikenberry muestran que las rentabilidades
anormales negativas después de la cotización se limitan a las empresas que están por
debajo de la mediana de la NYSE-AMEX. Así pues, una vez más,una aparente anomalía
se limita a los valores pequeños.
Mitchell y Stafford (1997) ofrecen una perspectiva concreta sobre cómo los
niveles de significación pueden ser exagerados debido a que nose ajusta la correlación
entre empresas de los rendimientos anormales posteriores al evento. Utilizando el
modelo de tres factores (1), calculan las desviaciones estándar de los rendimientos
anormales de lascarteras de empresas con un evento durante los 36 meses más recientes.
Las proporciones varían en cierta medida a lo largo del tiempo y entre sus tres
clases de eventos (fusiones, recompra de acciones y ofertas públicas de venta),
pero en promedio las covarianzas de los rendimientos anormales de las empresas que han
tenido un evento representan aproximadamente la mitad
la desviación estándar de la rentabilidad anormal de la cartera de eventos. Así, si se
ignoran las covarianzas, el error estándar de la rentabilidad anormal de la cartera es
demasiado pequeño, aproximadamente un 50%. Esta estimación no tiene por qué aplicarse
intacta a las cotizaciones bursátiles de Dharan e Ikenberry (1995), pero sugiere que un
ajuste completo para la correlación cruzada de los rendimientos anormales posteriores a
la cotización podría hacer desaparecer la fiabilidad estadística (t=-2,78) de su CAR de
tres años posterior al evento del -7,02%.
La historia que Dharan e Ikenberry ofrecen para explicar sus rendimientos anormales
negativos después de la cotización es también sospechosa. Argumentan que las empresas
son oportunistas. Se aprovechan de la reacción exagerada del mercado a sus recientes
buenos tiempos al cotizar en bolsa. Pero, ¿cuáles son los beneficios de cotizar en
bolsa, dado que cualquier reacción excesiva a los resultados pasados ya se ha producido
y pronto se revertirá? Además, la teoría estándar de la señalización [por ejemplo, Ross
(1977)] no predice que las empresas vayan a incurrir en costes para emitir una señal
falsa cuyos efectos sobre el precio queden pronto anulados. Por el contrario, dado
que la cotización implica costes, debería ser una señal de que la empresa está
infravalorada. Iniciación y omisión de dividendos: Michaely, Thaler y Womack (1995)
concluyen que, durante el período 1964-88, las empresas que inician dividendos tienen
rendimientos anormales positivos durante los tres años posteriores al evento, y las
empresas que omiten dividendos tienen rendimientos anormales negativos. Para la misma
muestra, Brav (1997) encuentra que el rendimiento anormal de tres años después del
evento de iniciación desaparece con puntos de referencia que controlan el tamaño y el
BE/ME. Michaely et al (1995) muestran que los rendimientos anormales negativos a tres
años después de las omisiones [confirmado por Brav (1997)] se concentran en gran medida
en la segunda mitad de su período de muestra de 1964-88.
Todo esto sugiere que las inferencias sobre los rendimientos a largoplazo tras los
cambios en los dividendos probablemente deberían esperar a una prueba fuera de la
muestra.
La conclusión de que los precios de las acciones reaccionan de forma
insuficiente a los anuncios de dividendos es sospechosa por otros motivos. Parece
razonable que la infra-reacción se produzca porque el mercado subestima la información
de los dividendos sobre los beneficios futuros. Sin embargo, desde Watts (1973) hasta
Benartzi, Michaely y Thaler (1996), hay pocas pruebas de que los cambios en los dividendos predigan los
cambios en los beneficios.
Escisiones: Cusatis, Miles y Woolridge (1993) estudian los rendimientos posteriores al
acontecimiento de las escisiones y sus empresas matrices durante el período 1965-88. Los puntos de
referencia son empresas emparejadas con las empresas del evento en cuanto a tamaño y sector, y los
rendimientos anormales son los BHAR. Tanto las empresas matrices como las escindidas tienen

24. 11
rendimientos anormales positivos en los tres años posteriores al evento. Sin embargo, los rendimientos
anormales se limitan a las empresas del evento (matrices y escindidas) adquiridas en fusiones. La
conclusión es que el mercado no evaluó adecuadamente la mayor probabilidad de adquisición (y las primas
de compra que conlleva) tras las escisiones.
Los estadísticos t de los BHAR a tres años de las escisiones oscilan entre 0,58 y 2,55, lo que
no es nada abrumador. Además, al calcular las estadísticas t, se supone que los BHAR de las empresas
del evento son independientes. No se necesitaría un gran ajuste para la correlación cruzada para producir
estadísticas t que no sugieran ninguna anomalía real.
Concursos de representación -- Ikenberry y Lakonishok (1993) examinan los rendimientos de las
acciones tras los concursos de representación durante el periodo 1968-87. Encuentran rendimientos
anormales negativos tras el evento en relación con los puntos de referencia que controlan el ß del mercado
y el tamaño. En los resultados de todos los concursos de representación, los rendimientos anormales
posteriores al evento no son estadísticamente fiables. Los rendimientos negativos posteriores al evento
sólo son estadísticamente fiables para los 50 concursos de representación en los que los disidentes obtienen
representación en el consejo. Dado que este resultado no es una predicción ex ante, la débil evidencia para
la muestra global parece más relevante, y no sugiere una anomalía fiable. Esta es más o menos la conclusión
de los autores.
Resumen - Si un cambio razonable en el método de estimación de los rendimientos anormales hace
que una anomalía desaparezca, la anomalía está en una base inestable, y es razonable sugerir que es una
ilusión. En esta categoría se incluyen las OPV, las OPS, las autocontrataciones, las recompras de acciones
y los dividendos.
iniciaciones. Además, las dudas sobre estas anomalías son el resultado de las comprobaciones de
replicación y solidez que siguieron a la publicación de los estudios originales. Es probable que otras
anomalías sean presa del mismo proceso.
Otras anomalías de rentabilidad a largo plazo son económica o estadísticamente marginales. Los
rendimientos anormales negativos posteriores al evento para las empresas adquirentes en las fusiones son
económicamente pequeños. En el caso de las salidas a bolsa, las escisiones y los concursos de
apoderados, una corrección completa de la correlación cruzada de los rendimientos anormales a largo plazo
posteriores al evento podría reducirlos fácilmente a las antiguas anomalías.

25. 11
Algunas anomalías no resisten la replicación fuera de la muestra. La más importante (en mi
opinión) es la anomalía de la división de acciones observada después de 1975, que se contradice con el
estudio anterior de FFJR (1969). Los rendimientos negativos a largo plazo de las empresas que omiten los
dividendos también parecen ser sensibles al período de la muestra.
Siempre que se examinan los rendimientos de la ponderación del valor, las aparentes anomalías
se reducen mucho y suelen ser estadísticamente poco fiables. Como mínimo, esto sugiere que las
anomalías se limitan en gran medida a los valores pequeños. Pero una explicación alternativa razonable es
que las acciones pequeñas son simplemente una fuente segura de problemas de malos modelos. Los valores
pequeños siempre plantean problemas en las pruebas de los modelos de fijación de precios de los activos,
por lo que son los principales candidatos a los problemas de los modelos erróneos en las pruebas de
eficiencia del mercado sobre los rendimientos a largo plazo.
¿Qué anomalías están por encima de la sospecha? El desvío posterior al anuncio de resultados,
señalado por primera vez por Ball y Brown (1968), ha sobrevivido a comprobaciones de solidez, incluida
la extensión a datos más recientes [Bernard y Thomas (1990), Chan, Jegadeesh y Lakonishok (1996)].
Una vez más, sin embargo, la anomalía es más fuerte para las acciones pequeñas. La continuación a
corto plazo de los rendimientos documentada por Jegadeesh y Titman (1993) es también un rompecabezas
abierto, pero todavía es bastante nuevo y hay que hacer más pruebas.
V.
Conclusiones
La literatura financiera reciente parece producir muchas anomalías de rentabilidad a largo plazo.
Sin embargo, si se examina, la evidencia no sugiere que se deba abandonar la eficiencia del mercado. En
consonancia con la hipótesis de la eficiencia del mercado de que las anomalías son resultados casuales, la
aparente reacción excesiva de los precios de las acciones a la información es tan común como la reacción
insuficiente. Y la continuación de los rendimientos anormales anteriores al evento es tan frecuente como
la inversión posterior al evento. Lo más importante es que las anomalías de rentabilidad a largo plazo
son frágiles. Tienden a desaparecer con cambios razonables en la forma de medirlas.

26. 11
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29. 29
Cuadro 1 -- Signos de los rendimientos a largo plazo antes del evento, del anuncio y después
del evento para varios estudios de rendimiento a largo plazo
Event
o
A largo Anuncio A largo
Antes del Volver Después del
Volver Volver
Ofertas públicas iniciales (OPI) No + -
Ibbotson (1975), Loughran y Ritter (1995)] Disponible
Ofertas de acciones experimentadas + - -
Loughran y Ritter (1995)]
Fusiones (empresa compradora) + 0 -
[Asquith (1983)
Agrawal, Jaffe y Mandelker (1992)]
[
Iniciación de Dividendos + Michaely, Thaler
y Womack (1995)]
+ +
[
Omisiones de dividendos - Michaely, Thaler
y Womack (1995)]
- -
Anuncios de resultados No + +
[Ball y Brown (1968),
Bernard y Thomas (1990)]
Disponible
Nuevo listado de bolsa + + -
Dharan e Ikenberry (1995)]
Recompra de acciones (mercado abierto) 0 + +
Ikenberry, Lakonishok y Vermaelen (1995),
Mitchell y Stafford (1997)]
Recompra de acciones (licitaciones) 0 + +
[Lakonishok y Vermaelen (1990),
Mitchell y Stafford (1997)]
Peleas de - + - (o 0)
Ikenberry y Lakonishok (1993)]
Divisiones + + +
Dharan e Ikenberry (1995),
Ikenberry, Rankine y Stice (1996)].

30. 30
Spinoffs
Miles y Rosenfeld (1983), Cusatis,
Miles y Woolridge (1993)
+ + + (o 0)