Estadísticamente no observamos diferencias sustanciales en el número de impagos en vtos a 30, 90 ó 150. Analizando nuestro histórico no hemos detectado correlación entre estas dos variables. De hecho las empresas más grandes y con mejor calidad crediticia muchas veces hacen valer su mayor capacidad de negociación para financiarse de forma más ventajosa con sus proveedores.
Al hablar de plazos donde realmente hemos de poner el acento es en el comportamiento de la cartera entendida como sistema de inversión global, ya que, aunque no haya diferencias sustanciales en las tasas de mora para distintos vtos, las carteras con mayores o menores plazos medios de maduración pueden comportarse de forma distinta. Hay otras variables que deben ser consideradas, de hecho, la mora es sólo una de las 7 variables que entiendo como relevantes a la hora de calcular la rentabilidad/valor de una inversión en crédito comercial. Cuando analizamos el impacto de los plazos sobre la rentabilidad neta de la cartera los dos aspectos que más deberíamos considerar son la relación entre los Costes de Fricción y la Tasa de Roll Over y la ecuación Riesgo – Beneficio (R/R).
La inversión en crédito comercial es por naturaleza un sistema cóncavo; múltiples operaciones que ganan muy poco cada vez pero que precisan una gran exposición relativa de capital (débil ecuación R/R). Son sistemas con baja esperanza matemática y alta dependencia de la probabilidad de éxito; cualquier pequeña variación en la mora o aumento de los costes fricción tiene un gran efecto en la rentabilidad final de la cartera.
Los sistemas cóncavos son muy utilizados en otros mercados como Forex, futuros sobre índices, CFDs, etc, a través de los famosos sistemas de “scalping” o de alta frecuencia. En mercados menos eficientes, como por ejemplo el de acciones, se utilizan sistemas convexos tipo “swing” con operaciones con plazos temporales mayores donde el impacto relativo de las comisiones es menor. Muchos de los sistemas ofrecidos actualmente en las páginas de “Copy Trading” son de tipo cóncavo porque, aun siendo poco robustos, son muy del agrado de los inversores por su baja volatilidad. El principal requisito para que funcionen es que los costes de transacción (comisiones de brokerage) sean muy bajos y los mercados muy líquidos para evitar fricciones a la hora de recibir contrapartida cuando se entra o sale del mercado. Es muy frecuente que las webs donde se ofrecen estos sistemas muestren unos resultados teóricos excelentes pero que luego los inversores que los aplican a sus cuentas pierdan dinero o en el mejor de los casos queden en BE. Son tan cóncavos que las ineficiencias del mercado pueden llegar a absorber todo su hedge.
De igual manera los marketplace de Crowdlending modelos (b2p ó b2b) son muy ineficientes y muchas veces pueden llegar a hacer inviable la inversión a largo plazo. Todavía más, el hecho de que estos Costes de Fricción (CF) aparezcan principalmente al inicio y final del crédito (originación y vto) hace que este producto a ultra corto plazo (pagaré y la factura) se vea especialmente afectado por estas ineficiencias. Esto provoca que en las plataformas con modelos de mercado primario la rentabilidad de la inversión evolucione de forma inversamente proporcional a la duración media de los préstamos en cartera.
Suelo mencionar el caso de Investly (Estonia), porque es realmente paradigmático. La Rent Med Pond Histórica de mi cartera viva en esta plataforma de facturas era por aquel entonces un 10.5%, con una mora de un 3% que yo provisionaba en mi contabilidad al 40%, o lo que es lo mismo, estimaba una recuperación final del 60%. Unas métricas a priori excelentes, aun así, tras casi un año de inversión me di cuenta de que aquel “mirlo blanco” no era capaz de volar. Extrañado les llamé para intentar identificar donde estaba el problema, les enseñe mi excel con todo el histórico de operaciones y les dije que la única explicación que encontraba era que debido al bajo vto medio de su portfolio (45 días) la cartera pudiera estar excesivamente expuesta a las ineficiencias de su marketplace. La verdad es que no encontraba otra explicación, pero como en ese momento todavía no tenía identificados los CF de las plataformas de Crowdlending ni había medido su alcance real, no podía demostrar nada.
Se defendieron diciéndome que los plazos no importaban puesto que el riesgo de crédito es siempre del deudor y por tanto independiente del vto, en otras palabras, si el deudor es bueno da igual que el pagaré sea a 15 o a 150 días, va a pagar igual, y si es malo no pagará igualmente y como esto es cierto y yo en aquel entonces no tenía muchos más argumentos, poco pude rebatir. Incluso pensé que la mujer tenía razón y el equivocado era yo. El problema estaba en que el razonamiento que me dio la representante de Investly fue incompleto y ni ella ni yo habíamos sido capaces de considerar todas las variables en juego, es más, nos habíamos centrado exclusivamente en la correlación entre mora y plazo, incapaz de explicar por si sola la falta de rentabilidad en mi cartera.
No pude encontrar la respuesta al “enigma Investly” hasta que no analicé debidamente los costes de fricción, dispuse de una modelización adecuada en la que poder introducir todas las variables relevantes del sistema y ver de forma dinámica el comportamiento de una cartera en su conjunto. El problema era doble; además de que la alta Tasa de Roll Over (8.11 veces) exponía en exceso el activo a los CF, ya de por si altos, la ecuación R/R se desplomaba en facturas a 18, 20 ó 23 días, lo que hacía que se disparara PER de forma estratosférica. Evidentemente no podía continuar comprando ese Yield del 10.3% a precio de oro si quería que la inversión fuera sostenible a LP, tenía que eliminar concavidad.
Meses después de haber parado los automáticos, cuando ya tenía parametrizados los CF y había terminado de desarrollar la herramienta de modelización de carteras introduje los datos y vi que la esperanza matemática del sistema era negativa. Estaba operando un sistema perdedor.
Nota: En esta simulación he considerado unos CF tan sólo del 15%, aunque estoy seguro de que en aquel entonces no bajaban del 20%.
Les volvía a llamar y les mostré los resultados, me dijeron que gracias por la información, que estudiarían los datos y que me devolverían la llamada……, y hasta la fecha. No sé cómo les irá o qué estarán haciendo ahora, supongo que deben haber cambiado algo en su modelo, si hay algún lector que está invirtiendo ahora con ellos podría comentar algo, por mi parte hace ya año y medio que tan sólo entro de uvas a peras para ver si me han recuperado algún impago.
La verdad es que me llegué a plantear intentar hacer que aquello funcionara tomando vtos más altos y sólo invirtiendo en los mejores ratings pero en aquel entonces el automatismo no me lo permitía y hacerlo de forma manual me exigía una dedicación que yo no le podía prestar. También pensé que al final esto no era más que una optimización de la operativa de la plataforma y es incluso posible que pudiera acarrear costes de fricción adicionales, por ejemplo, si en una cartera tan estrecha como la de Investly tengo que descartar al menos el 25% del producto puedo llegar a incrementar mi coste de oportunidad por saldo ocioso.
No me gustan tener que ser yo quien optimice los sistemas para intentar que sean rentables, prefiero lo contrario, que sean ya de por sí robustos y con un amplio margen de seguridad, que las cosas siempre pueden torcerse y hay que estar preparado para cuando la realidad ponga a prueba tu inversión, así que al final decidí dar por bueno todo lo aprendido y me dediqué a buscar otras plataformas.
