Sábado, 16 de marzo de 2024. Los dividendos son una de las decisiones financieras de mayor calado en el ámbito empresarial. Más allá de ser la forma habitual de retribuir a los accionistas, ayudan a predecir el valor de mercado de una organización, algo de vital importancia tanto para los inversores como para los propios directivos.
Por un lado, los inversores están especialmente interesados en obtener predicciones fiables sobre el valor de mercado de las empresas pues eso les sirve de hoja de ruta para decidir dónde y cuándo invertir su dinero para maximizar sus carteras.
Por el otro, estas predicciones dan a los directivos la posibilidad de fijar ciertos niveles de pago de dividendos, transmitiendo señales a los inversores sobre cómo está yendo la empresa (y así poder influir en la predicción de su valor de mercado). Se recurre especialmente a esta estrategia cuando los directivos piensan que el valor de mercado de su empresa está por debajo de su valor intrínseco.
En este contexto, cada vez gana más importancia el análisis de sentimientos (minería de opinión para extraer información subjetiva de los datos) en la predicción del valor de mercado de las empresas.
Dividendos y sentimientos
El impacto de los sentimientos ya ha sido estudiado en el ámbito de las redes sociales (en particular, en X).
Un análisis de tuits del expresidente Trump que incluían los nombres de algunas empresas cotizadas evidenció el impacto de los sentimientos derivados de dichos mensajes en el precio de sus acciones. Esto no es más que un ejemplo del enorme poder que tienen los sentimientos sobre la reacción del mercado.
Otro ejemplo, este directamente relacionado con la evolución de la antigua red social Twitter hacia la actual X, tiene que ver con los tuits con los que Elon Musk fue tomando posiciones –y generando expectativas en el mercado– para finalmente hacerse con la compañía.
Más allá de las redes sociales, las noticias en la prensa especializada (poco analizadas hasta ahora) también pueden ser una fuente relevante para el análisis de sentimientos. Y ello se debe a que, más allá de su poder informativo, estas informaciones generan un sentimiento o polaridad que afecta al mercado y, con ello, a la rentabilidad de las acciones.
Los hallazgos
Considerando este contexto, hemos llevado a cabo una investigación, publicada recientemente, centrada en el análisis de sentimientos a partir de noticias financieras sobre anuncios de dividendos. Con ello, pretendemos verificar en qué medida la reacción del mercado depende de los sentimientos generados por estas noticias financieras; y, además, ver cómo el análisis de sentimientos contribuye a que los inversores optimicen sus estrategias de inversión.
Aplicando técnicas de inteligencia artificial sobre un total de 7 222 noticias relativas al anuncio de dividendos de 394 empresas del índice S&P500 de la Bolsa de Nueva York pudimos extraer tres conclusiones principales:
- Las noticias sobre anuncios de dividendos generan sentimientos que pueden ser positivos o negativos. A su vez, estos sentimientos favorecen la aparición de rentabilidades anormales, que pueden ser aprovechadas por los inversores. En general, cuando los sentimientos generados por una noticia tienden a ser positivos (es decir, existe un optimismo generalizado entre los inversores), tienden a producirse rentabilidades anormales positivas. Sin embargo, cuando los sentimientos de una noticia tienden a ser negativos (es decir, hay poco optimismo entre los inversores), las rentabilidades anormales tienden a ser negativas. Esta evidencia ya nos está diciendo mucho: el sentimiento (polaridad) que provoca una noticia nos ayuda a predecir los potenciales rendimientos anormales que surgen en las empresas.
- Hay que tener en consideración que la información valiosa en el mercado es efímera. Esto es, las noticias sobre anuncios de dividendos limitan su impacto al día siguiente a su aparición en los medios. Posteriormente, el efecto sobre las rentabilidades anormales se diluye. Esto indica que el mercado es capaz de asimilar de forma muy rápida la información de sus participantes (en este caso, de asimilar las rentabilidades anormales generadas por la polaridad de las noticias). Así que los inversores deben estar muy alerta si desean sacar provecho de las potenciales rentabilidades anormales asociadas a esas noticias y actuar de forma inmediata. De lo contrario, no les será posible obtener beneficios.
- Las posiciones en corto (inversiones a muy corto plazo) en empresas donde el anuncio de dividendos genera noticias con sentimientos negativos tienden a ser más rentables que las posiciones en largo en empresas donde el anuncio de dividendos genera noticias con polaridad positiva. Este hallazgo se debe a que el efecto de las noticias con un sentimiento o polaridad negativa tienen una mayor duración en el tiempo en términos acumulados. Esto muestra la importancia que tiene la información para los inversores que buscan capitalizar las fluctuaciones a corto plazo en los precios de las acciones tras los anuncios de dividendos y alinear estratégicamente sus posiciones con el sentimiento transmitido por las noticias.
Los riesgos
En resumen, para los inversores puede resultar de gran interés aprovechar las potencialidades que ofrece la inteligencia artificial para predecir los sentimientos o polaridad asociados a noticias sobre anuncios de dividendos, ya que ello les puede ayudar a optimizar sus estrategias de inversión y tomar decisiones que maximicen su rentabilidad.
En este contexto, tal y como se indica previamente, no se deben olvidar ni la naturaleza transitoria de los anuncios de dividendos ni el poder discriminatorio de los sentimientos para las estrategias de inversión. Y, obviamente, tampoco se puede dejar de lado el riesgo implícito en todo tipo de operaciones financieras.
Gabriel Lozano Reina es Profesor del Departamento de Organización de Empresas y Finanzas, Universidad de Murcia; Anna Kondratenko, Doctoranda en Economía, Universidad de Murcia; J. Samuel Baixauli, Finanzas, Universidad de Murcia y Susana Álvarez Díez, Profesora de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, Universidad de Murcia
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