Correlación y causalidad son dos conceptos muy diferentes y estamos muy expuestos a hacer diagnósticos basándonos en que hay una gran convergencia entre ellos; se tiende a hacer estas atribuciones basándose en los resultados conseguidos en vez de los medios empleados y la forma de conseguirlos. A veces estamos muy influidos por los resultados que nos muestran algunos grandes inversores o por empresas y a la vista de los resultados atribuimos una gran calidad a su gestión; muchas veces estos buenos resultados son fruto de alguna circunstancia no necesariamente azarosa pero si pueden ser transitorias. Muchas grandes historias de empresas y emprendedores son tan irreales que están mas relacionadas con la fe teológica que con la ciencia; tienen muy a favor que estamos en una sociedad que cree en el éxito rápido y le encanta las historias del niño vendedor de periódicos que llega a presidente o a magnate; y la verdad de que cualquiera puede ser presidente de los Estados Unidos es su propio presidente". Lo decía irónicamente Perich, en su libro “Autopistas” en la época de Nixon.

Para conocer los beneficios empresariales hay que ir analizando los medios empleados para conseguirlos; cuando se conocen los resultados, a determinadas empresas se les atribuye unas determinadas características y durante un cierto tiempo hay una correlación entre los resultados obtenidos y la cotización. Esta relación causa-efecto puede ser gracias al azar o real pero puede producirse solamente de forma transitoria ya que el éxito empresarial duradero no es eterno. Algunos éxitos empresariales duran bastantes años y suele ser debido a una buena gestión, pero el entorno económico es muy cambiante y lo que antes era un análisis racional puede acabar siendo una obstinación sin sentido.

Un ejemplo interesante de la relación causa efecto la tenemos con el detector de mentiras. El polígrafo es conocido como detector de mentiras aunque en realidad lo que detecta son alteraciones fisiológicas generadas por la activación emocional del individuo cuando hay una divergencia entre lo que dice y lo que siente, o sea, hay falta de veracidad en su comunicación. Algunas de las alteraciones que detecta son: alteraciones del ritmo cardiaco, presión arterial y temperatura de la piel. No se puede saber si un individuo miente pero se considera que el polígrafo tiene una correlación entre el 85 % y el 90 % en la detección de mentiras. En caso de individuos psicópatas el polígrafo tiene menos fiabilidad. La correlación entre detectar las emociones es tan grande que el polígrafo es llamado popularmente detector de mentiras cuando realmente no es aceptado así por no tener base científica. Este es un caso claro de correlación y causalidad. Hay una gran correlación entre detectar mentiras y la casualidad de detectar alteraciones en el cuerpo humano; pero aunque el porcentaje de aciertos es muy elevado carece de rigor científico. Las empresas que distribuyen altos dividendos tienen una correlación elevada con la rentabilidad, pero solo es aplicable a bolsa si la causalidad es que pueden generar estos dividendos de forma sostenida; uno de los mejores ejemplos para dudar es si se trata de empresas cíclicas.

Es bastante frecuente que hagamos comparaciones con datos incorrectos. Víctor Hugo escribió sobre la muerte de Shakespeare: “murió el 23 de Abril. Tenia ese día cincuenta y dos años justos, pues había nacido el 23 de abril de 1564: ese mismo día, 23 de abril de 1616, murió Cervantes, genio de la misma altura” Víctor Hugo no apreció un error y es que España e Inglaterra se regían por calendarios distintos; desde el año 1582 en España se utilizaba en calendario gregoriano impuesto por el papa Gregorio XIII mientras que en Inglaterra seguía vigente el calendario Juliano y tenían cerca de 11 días de diferencia, así Shakespeare murió el 3 de mayo según nuestro calendario. Hasta 1752 que Inglaterra adoptó el calendario gregoriano toda la correlación de datos que haya es errónea. En bolsa es frecuente este error entre fechas al hacer correlación entre valores y principalmente entre algún valor y el índice de referencia es frecuente que al hacer la comparación no observemos alguna ampliación de capital liberada, un Split o un dividendo extraordinario de un importe elevado en una fecha determinada.

Telefónica. Durante mucho tiempo fue considerado valor refugio de tal forma que en los años 70 sus acciones se denominaban popularmente como “papel de viudas” debido a su seguridad y pago de dividendos; independientemente de la calidad del valor, por ese efecto anclaje de seguridad sigue siendo recomendada siempre como inversión. Mas adelante dejó de repartir dividendo, se le consideró valor de crecimiento y determinados analistas siguieron recomendándola al mismo perfil de cliente. Actualmente vuelve a ser uno de los valores más sólidos y vuelve a tener una gran correlación por su gestión que es la causalidad.

Banco Popular. Fue un modelo de negocio en la banca tradicional en la segunda mitad del siglo pasado; su fortaleza radicaba en su implantación geográfica y su negocio con amplios márgenes; estas características le permitían tener un PER mas alto que sus competidores por su mayor crecimiento; era el banco que mas operaba con descuento de letras, uno de los apartados mas rentables de banca española; actualmente la causalidad ha desaparecido en gran parte, sigue siendo un buen banco pero su margen , al igual que el resto de la banca, está relacionada con el Euribor, por lo que ha desaparecido la ventaja competitiva; hay muchos inversores y analistas que tienen con este valor el efecto anclaje por sus características pretéritas. La correlación positiva entre la evolución del valor y la causa de sus beneficios era muy convincente y duró muchos años, pero nada es eterno y aun quedan analistas que le atribuyen al banco las mismas cualidades con un negocio distinto. Banco de Sabadell es un caso similar al del Banco Popular, los últimos 20 años del siglo pasado tuvieron una trayectoria paralela, el mercado no puede apreciarlo bien porque las acciones del Banco de Sabadell estaban sindicadas y por su ausencia de bolsa era menos conocido entre los inversores.

Para analizar las empresas es conveniente hacerlo aislando los beneficios del resto de los datos obtenidos para que no nos influyan en el dictamen de la empresa y no veamos en la correlación la causalidad.