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Strategie di investimento28 febbraio 202611 min di lettura

Value, Size, Quality: cosa dicono davvero 100 anni di dati

Fama-French, Asness, Carhart, Statman: la letteratura accademica sui premi fattoriali in 11 minuti.

LD
Luca De Santis
Analista · ETF & Bond
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Strategie di investimento

Il "factor investing" non è un'invenzione di marketing degli ETF fattoriali. È un corpus di ricerca accademica che inizia negli anni '70 e prosegue ancora oggi. Gli ETF Smart Beta sono solo l'industrializzazione recente di un'evidenza statistica vecchia di 50 anni.

La nascita del CAPM e dei fattori

CAPM (Capital Asset Pricing Model, Sharpe 1964, Lintner 1965, Mossin 1966): il rendimento atteso di un titolo è funzione lineare di un solo fattore — il market beta (sensibilità al mercato complessivo).

Problema: anni '80 emergono evidenze empiriche che il beta non spiega tutto.

  • Banz 1981: portafogli di small-cap rendono di più di quanto previsto dal beta — anomalia "size".
  • Basu 1977 e Reinganum 1981: titoli value (basso P/E) rendono più di growth — anomalia "value".

Fama-French 1992: il modello a tre fattori (market + size + value) spiega il 90%+ della variazione dei rendimenti cross-sectional.

Size: 1,88% nel campione USA

Premio SMB (Small Minus Big):

  • USA 1926-2018: 1,88%/anno (Fama-French data).
  • Global ex-US 1990-2018: 0,08%/anno (premio molto ridotto).
  • Decenni recenti (1990-2020): premio quasi sparito negli USA, ricompare 2020-2024 con +3,4%.

Spiegazione accademica per il premio SMB:

1. Liquidity risk: small-cap meno liquide, premio di rischio per illiquidità (Acharya-Pedersen 2005). 2. Information asymmetry: meno copertura analitica, valutazioni meno efficienti. 3. Distress risk: small-cap più sensibili a recessioni.

Critica accademica: Fama-French 2008 ammette che il premio SMB è "weak and erratic". Asness et al. 2018 lo trova significativo solo controllando per quality.

Value: 3,78% USA, 4,29% globale

Premio HML (High Minus Low book-to-market):

  • USA 1926-2018: 3,78%/anno (il più robusto).
  • Global ex-US 1990-2018: 4,29%/anno.
  • Periodo recente 2010-2020: -3%/anno (peggior decennio per il value mai documentato).
  • Rotazione 2022-2024: +6%/anno value recovery.

Spiegazione:

1. Risk-based: titoli value sono in difficoltà operativa, premio per rischio fallimento. 2. Behavioral: investitori sotto-reagiscono a bad news permanenti su value, sovra-reagiscono a buone news su growth (De Bondt-Thaler 1985).

Il "decennio del growth" 2010-2020 ha generato un dibattito accademico se il value premium fosse "dead". Asness 2020 ("Is (Systematic) Value Investing Dead?") risponde no, ma il drawdown è il più lungo della storia documentata.

Quality e profitability

Fama-French 2015 estendono a 5 fattori aggiungendo:

  • RMW (Robust Minus Weak profitability): 2,5-3%/anno premio operating profitability.
  • CMA (Conservative Minus Aggressive investment): 1,5-2%/anno premio cautela investimento.

Asness 2014 — Quality Minus Junk (QMJ):

  • Premio 5%/anno globale 1989-2013.
  • Combinazione di high profitability + low earnings volatility + low leverage + high growth in earnings.
  • Negativamente correlato con value (titoli quality sono cari, value è economico).

Momentum: il fattore "imbarazzante"

Jegadeesh-Titman 1993: i titoli che hanno reso di più negli ultimi 3-12 mesi continuano a rendere di più nei 3-12 mesi successivi. Premio momentum 8-10%/anno historicamente — il più forte di tutti quantitativamente.

Carhart 1997 — modello 4 fattori (Fama-French + momentum).

Problema accademico: spiegazione razionale debole. Behavioral story (under-reaction, herd behavior) ma niente "risk premium" chiaro. Per questo l'evidenza statistica è forte ma molti accademici (Bogle in primis) restano scettici.

Bogle in Common Sense on Mutual Funds: "Momentum is real, but capturing it after costs requires turnover that eats most of the premium."

Costo di implementazione momentum: 50-70 bp/anno in transaction cost — il premio netto effettivo è 3-5%/anno, non 8-10%.

I limiti della letteratura

Tre limiti critici che la letteratura segnala:

1. Data mining: con 50+ fattori candidati pubblicati, alcuni "premi" possono essere falsi positivi. Harvey-Liu-Zhu 2016 trova che solo 10-20 fattori sopravvivono a test statistici stringenti. 2. Premium decay post-publication: McLean-Pontiff 2016 stima 32% decadimento dei premi dopo la pubblicazione accademica (effetto "front-running" dei nuovi investitori). 3. Trading cost: i premi accademici sono "before friction". Implementarli in ETF Smart Beta riduce di 50-150 bp.

Conclusione descrittiva

La letteratura accademica sui fattori è ampia, sofisticata e largamente convergente su:

1. I premi storici sono reali ma volatili: 10y rolling può essere negativo per ogni singolo fattore (es. value 2010-2020). 2. La combinazione di più fattori riduce la volatilità del singolo: portafogli multi-factor (es. Quality + Value + Momentum) hanno Sharpe più alti dei singoli fattori. 3. Il costo di implementazione è la variabile critica: un fattore con 3%/anno di premio storico ma 1%/anno di TER + 0,5%/anno di transaction cost lascia 1,5% netto.

I premi fattoriali sono pattern descritti dalla letteratura accademica con dati di 50-90 anni. Non sono garanzie, e i numeri storici raramente sono ripetuti integralmente nei decenni successivi. Per applicare i fattori al proprio portafoglio, la letteratura concorda sulla necessità di un orizzonte 15+ anni e disciplina di ribilanciamento — passi che richiedono consulenza professionale.

LD
Luca De Santis
Analista · ETF & Bond

Scrive di pianificazione e portafogli per persone con un patrimonio in crescita.

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