La composición de los nuevos fondos de ciclo de vida, que reemplazarán el actual menú de multifondos por riesgo, nos lleva a pensar en cómo funcionan los llamados fondos generacionales. Esto, en el contexto de la implementación de la reforma de pensiones.
Estos esquemas se basan en la teoría económica que establece que cuando una persona es joven, la mayor parte de su riqueza corresponde al valor presente de sus ingresos futuros, es decir, su capital humano, lo que le permite asumir un mayor riesgo financiero. Esto es particularmente cierto si dicho capital humano presenta una baja correlación con los retornos del mercado accionario, como sugiere la evidencia empírica que encuentra correlaciones cercanas a cero para la mayoría de los trabajadores.
En este contexto, y bajo supuestos conservadores sobre el premio por riesgo accionario del orden de 2% a 4% anual y niveles normales de aversión al riesgo, los modelos predicen una elevada exposición óptima a activos riesgosos durante las primeras etapas del ciclo de vida, superior al 60% del portafolio. Sin embargo, a medida que se acerca la jubilación, disminuye tanto el valor del capital humano como la capacidad de extender la vida laboral frente a retornos negativos, por lo que resulta prudente reducir progresivamente la exposición al riesgo hasta niveles cercanos al 20% del portafolio.
Este ajuste es aún más relevante si se considera que el riesgo de ingresos no es homogéneo. El riesgo permanente, que refleja cambios persistentes en la trayectoria laboral, presenta volatilidades cercanas a 10% anual en personas con menor nivel educativo y alrededor de 13% en personas con educación universitaria, y tienen un impacto significativamente negativo sobre las decisiones óptimas de inversión.
Una aplicación de esta teoría se encuentra en los ejercicios del economista James Choi (Harvard), que haciendo aproximaciones a este problema con ejercicios calibrados con retornos de mercado históricos y niveles razonables de aversión al riesgo, muestra que la asignación óptima implica que los trabajadores mantengan una alta exposición a acciones durante gran parte de su vida. En otras palabras, incluso si los individuos no eligieran activamente, el diseño del sistema debería guiarlos hacia portafolios más riesgosos en las etapas tempranas.
Esto es un ejemplo de lo que Cass Sunstein llama “paternalismo libertario”, donde la política debe diseñar reglas por defecto que ayuden a las personas a tomar mejores decisiones, sin quitarles la libertad de elegir otra cosa.
El diseño de los fondos generacionales asume que las personas son, en promedio, parecidas. Pero no lo son. El capital humano y los ingresos futuros pueden ser muy riesgosos para algunos trabajadores y más independiente del ciclo económico para otros. Algunos pueden alargar su vida laboral si los mercados caen y otros no tienen esa opción. Un mismo “benchmark” no puede ser óptimo para todos.
Un segundo problema es que, si obligamos sólo a los trabajadores jóvenes a invertir mayormente en acciones y a todos los mayores a que se concentren en renta fija, podríamos generar demanda sistemática por ciertos activos. Más aún, si el “benchmark” implica inversiones (desinversiones) en activos poco líquidos puede generar efectos en los precios, comprimir retornos o empujar a los fondos hacia activos alternativos en momentos poco oportunos.
La lección no es abandonar los fondos generacionales. Al contrario, son probablemente una de las mejores herramientas que existen para enfrentar la inercia, la procrastinación y la falta de conocimiento financiero. Además, la evidencia reciente muestra que estos fondos pueden tener un rol estabilizador en los mercados financieros, ya que su rebalanceo automático genera flujos contracíclicos.
En Estados Unidos, donde representan cerca de un cuarto de los activos en planes de ahorro previsional, se ha documentado que, durante episodios de alta volatilidad, como la pandemia, estos fondos redujeron en torno a 38% la desinversión en activos de renta variable y estuvieron asociados a una menor volatilidad en las acciones, con diferencias de hasta 3 puntos porcentuales en la desviación estándar mensual.
Pero el desafío es asegurarse de que la regulación considere la flexibilidad en el uso de gestión pasiva versus activa, internalizando los costos de esta última por parte de los administrativos, incentivos para innovar e implementar desviaciones tácticas del “benchmark”, y considerar los impactos de la regulación en la liquidez del mercado financiero.
La ciencia en la era de la inteligencia artificial. Por Elise Servajean Bergoeing.https://t.co/bSwUiQcHfs
— Ex-Ante (@exantecl) April 11, 2026
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