El equipo detrás de la cartera de dotaciones de la Universidad Brown se ha convertido en la envidia de la Ivy League. La escuela lideró la liga en rendimientos por segundo año consecutivo este año, y ha regresado más del 12% durante cuatro años consecutivos y más del 10% anualizado en la última década. También es el único fondo de la Ivy League que ha superado a una cartera nacional de índices de renta variable de 60 a 40 en los últimos dos años.
Y cada vez que alguien supera al mercado y a su competencia, lo primero que todos los demás quieren saber es cómo lo hicieron. Algunos han atribuido el sólido desempeño de Brown a la asignación de una gran parte de su cartera a inversiones privadas, mientras que la CIO Jane Dietze ha acreditado las asociaciones de Brown con «gerentes de inversión excepcionales» por el desempeño de la cartera, así como su énfasis en la gestión de riesgos.
En un intento de averiguar qué distingue a Brown, la firma de investigación de inversiones Markov Processes International analizó el enfoque de inversión de la fundación y buscó pistas que podrían estar ocultas en sus informes anuales y estados financieros auditados.
En su análisis, la empresa desacreditó la idea de que el éxito de la cartera estaba impulsado principalmente por su asignación a inversiones privadas. Markov señaló que la asignación combinada de Brown a capital privado y capital de riesgo fue de 31.2% en el año fiscal 2020, muy por debajo de la asignación del objetivo de 41% de Yale a inversiones privadas, y los rendimientos de Yale fueron menos de la mitad de los de Brown en los últimos dos años.
«Esencialmente, las asignaciones de activos en ambas dotaciones fueron bastante similares, con un fuerte énfasis en el capital», dijo Markov en su análisis, «sin embargo, produjeron resultados bastante diferentes.»
Y Markov dijo que, si bien la explicación de Dietze es halagadora para el equipo de inversión y los administradores de fondos de la fundación, «no equivale a mucho para los profesionales de rendimiento y riesgo que están acostumbrados a números duros de atribución de rendimiento, factor beta, riesgo marginal y componente, etc.»
Después de analizar las asignaciones de activos de Brown en los últimos 10 años, Markov descubrió que «las estrategias de retorno absoluto dominan» la cartera. También dijo que una parte significativa del segmento de rentabilidad absoluta se asigna a fondos de cobertura de largo-corto.
Markov señaló que el sector de la tecnología ha tenido «una carrera fenomenal» durante los últimos dos años, citando el Índice de Tecnología de la Información S& P 500, que aumentó un 35,9% en el año fiscal 2020, muy por encima del capital privado y el capital de riesgo de Cambridge Associates, que aumentaron un 9% y un 11,8%, respectivamente. El análisis de Markov también estimó que la exposición de Brown a la tecnología casi se duplicó en los últimos tres años.
» Es bastante plausible asumir que la tecnología es el factor faltante que podría explicar el desempeño del establo de Brown de gestores de fondos de cobertura largos y cortos cuando todos los ‘largos’ se cancelan con todos los ‘cortos'», dijo Markov.
En su análisis, Markov creó una cartera de puntos de referencia genéricos de clase de activos, así como un índice del sector tecnológico, con el fin de imitar de forma predictiva el rendimiento anual de la cartera de Brown endowment. Comparando su análisis cuantitativo de los rendimientos anuales y los números de asignación publicados tomados de los estados financieros, Markov observó la similitud de las tendencias capturadas por el rápido aumento de la asignación de capital de riesgo y la disminución de la exposición a los activos reales.
Al mismo tiempo, la empresa de investigación dijo que su análisis sobrestimaba la asignación de capital privado, al tiempo que subestimaba las acciones públicas, con una asignación combinada que era aproximadamente la misma.
Tres conclusiones clave del análisis de Markov incluyen:
- El deseo del equipo de inversión de Brown por el mejor talento podría haber creado una exposición excesiva significativa al sector de la tecnología, que hasta ahora ha funcionado a su favor.
- La diversificación es clave, especialmente con una cartera de fondos de cobertura, que se diversifican a un ritmo más rápido que una cartera de acciones debido a la cancelación de apuestas/temas opuestos entre fondos, lo que resulta en un comportamiento y rendimientos similares a los índices.
- Alfa significativo a menudo puede indicar la deficiencia del modelo o un factor faltante en lugar de una «habilidad».»
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