BEHAVIORAL FINANCE AND DATA ANALYTICS SERVING FINANCIAL ADVISORY SERVICES: An empirical study regarding investor profile identification

Abstract

Resulta innegable que uno de los factores determinantes en la rentabilidad obtenida por un inversor es el propio comportamiento humano. Prueba de ello es que, de manera consistente, la rentabilidad media de los inversores es muy inferior a la de sus fondos, lo que se ha llegado a denominar “brecha de comportamiento”. Las aportaciones de las Finanzas Conductuales no son meras elucubraciones teóricas, sino que encuentran su reflejo en el comportamiento de los fondos de inversión en España, tal como se desprende del análisis empírico realizado. Aun existiendo amplia literatura sobre los sesgos que afectan al inversor en sus decisiones, los profesionales del asesoramiento carecen de las herramientas y protocolos oportunos para detectar dichos sesgos e incorporarlos en el proceso de definición del perfil del inversor, en torno al cual girará la propia estrategia de inversión. Difícilmente lograremos optimizar la asignación de activos si el perfil del inversor no se determina con suficiente precisión. El presente trabajo recoge diversas propuestas de introducción de las técnicas de análisis de datos en la práctica del asesoramiento financiero, lo cual redundaría en beneficio tanto de los clientes como de los asesores financieros, consiguiendo, unos, una mayor rentabilidad y, otros, un robustecimiento de las relaciones a largo plazo con sus clientes. El objetivo del análisis empírico realizado es detectar posibles sesgos en el comportamiento de los inversores españoles, a través de los datos de los fondos de inversión de Inverco, en el periodo de 2005 a 2020. Para ello se contrastan tres hipótesis principales relacionadas con el comportamiento del inversor en momentos de alta volatilidad e incertidumbre.en los mercados.

Human behavior undeniably plays a dominant role in investor returns. Proof of this is that investors consistently underperform their funds, which has been referred to as the “behavior gap”. Behavioral Finance findings are reflected in the performance of mutual funds in Spain, as can be seen in the empirical analysis conducted in this paper. Though there is extensive literature on the biases affecting investors’ decisions, professional advisors lack the appropriate tools and protocols to detect those biases and integrate them into the investor profile definition process, around which the investment strategy itself will pivot. Hardly will we be able to optimize asset allocation if the investor profile is not accurately determined. This paper gathers several proposals for the introduction of data analytics techniques in financial advisory, benefiting both clients and advisors, the former by enhancing their investment returns, and the latter, by consolidating long-term relationships with their clients. The empirical analysis conducted is born out of the desire to detect the existence of biases in the behavior of Spanish investors, through Inverco's data on Spanish investment funds, for a period from 2005 to 2020. Accordingly, three main hypotheses related to investor reactions to moments of high volatility and uncertainty in markets will be tested.