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Los clientes institucionales de Willis Towers Watson –fondos de pensiones, compañías de seguros, fondos soberanos y fundaciones– aumentaron la cuantía de sus inversiones cerca de un 20% en 2016, alcanzando una cifra de 71.700 millones de dólares a través de varios tipos de activos, siendo la renta variable el activo preferido entre los clientes.  

“Con la constatación cada vez mayor de que el actual entorno de baja rentabilidad va a continuar más tiempo de lo esperado, los clientes están reconsiderando sus asignaciones en renta variable”, asegura David Cienfuegos, director de Inversiones de Willis Towers Watson España. “El atractivo de explotar la habilidad de los gestores (búsqueda de alpha) e incrementar la iliquidez ha aumentado, aunque esto requiere más esfuerzo por parte de los inversores. La realidad es que gran parte de los gestores de gestión activa no están siendo capaces de aportar valor una vez descontadas sus comisiones, por lo que la manera de alcanzar mejores resultados en renta variable es a través de carteras concentradas con las mejores ideas (dejando de lado las ideas de relleno) y optimizando los costes, por tanto, haciendo un uso apropiado de ‘Smart beta’ para complementar la exposición final a este activo”.

Las estrategias de diversificación continuaron siendo populares, con una inversión por parte de los clientes de 23,6 mil millones de dólares en 2016. El número de selecciones en infraestructura y bienes inmuebles aumentó en aproximadamente un 50% en el periodo de 12 meses, con fecha de finalización de 31 de diciembre de 2016. Las estrategias de multi-activos líquidos también registraron un crecimiento del 70% durante este mismo periodo.

Las nuevas asignaciones a estrategias de crédito permanecieron estáticas en número, con 207 selecciones y menor volumen, con un total de 14 mil millones de dólares entre los clientes de Willis Towers Watson en 2016. Las soluciones ‘Smart beta’ en crédito han recobrado popularidad, de ser unas pocas en 2014 y 2015 a alzarse con 19 diferentes selecciones en 2016.