Artículo Recomendado: Capital humano como factor

Artículo Recomendado: Capital humano como factor

Esta vez quiero traer un Nuevo artículo de  Sparkline Capital, que como viene siendo costumbre, es una maravilla.
 
(Mención especial para mi amigo @MondayInvest, que a mí este se me había escapado)
 
Para leer el artículo entero: Searching For Superstars - Sparkline Capital

 
Lo maravilloso que tiene el artículo es que parte de una idea muy lógica y busca el desarrollo hasta el final, usando un dataset alternativo. 
 
Este concepto, que tan de moda está últimamente, consiste en usar un dataset no convencional para buscar retornos en la inversión.
 
En este caso, el dataset es, dicho de una forma simple, datos de Recursos humanos. El objetivo es ver si las empresas que atraen y retienen talento son a largo plazo más rentables.
 
“The ability to attract and retain top talent is an important y and undervalued competitive advantage. We build a graph of human capital flows and apply network analysis to Identify companies winning the war for talent. Firms able to attract superstars from elite competitors and universities have outperformed.”
 

La idea que subyace detrás de esto es que los outliers son realmente más rentables que el resto: pone un ejemplo de futbol americano comparando a Tom Brady con el resto de Quarterbacks profesionales de la NFL.

Esto podemos ver que tiene sentido. Las distribuciones no son siempre equitativas, sobretodo en entornos de ganancias binarias. 

Netflix Sobre los Top trabajadores
Netflix Sobre los Top trabajadores
 

El estudio que hacen es bastante curioso. Analizan los movimientos de los trabajadores entre diferentes empresas e industrias y encuentran datos relevantes: el 60% de los movimientos se producen entre sectores, pero este dato es más pronunciado en trabajadores tecnológicos que en finanzas o industrial. Lo cual refleja la demanda de capacidades tecnológicas.

El autor hace un ranking mensual para ver cómo funcionan estos flujos, con la idea además de ajustar por industria los retornos. También hace un estudio con las universidades de procedencia.

El algoritmo para evaluar la calidad de estos traspasos es muy similar al PageRank de Google. Es capaz de evaluar la calidad de los movimientos. Para este punto, recomiendo que leáis el artículo directamente.

La conclusión es clara, aquellas compañías capaces de atraer y retener talento tienen mayores retornos a largo plazo. También aquellas compañías capaces de contratar de las “mejores universidades” obtuvieron mejores retornos.

 
Este artículo muestra el uso de un dataset alternativo a la vez que pone de manifiesto otra característica que puede considerarse para valorar los potenciales futuros retornos de una compañía.
 
 
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Un abrazo.

Ignacio Villalonga

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