Precios de commodities y su impacto en índices accionarios

Seminario para optar al grado de Ingeniero ComercialLos mercados mundiales continuamente están recibiendo flujos de información relacionados con variaciones de oferta, demanda y niveles de inventario de los distintos commodities que pertenecen al sistema económico. En una economía competitiva, estas variaciones se traducen en movimientos de precios continuos e impredecibles debido a que en equilibrio, estos precios se determinan al igualarse los niveles de oferta y de demanda. Por lo tanto, es de gran importancia analizar y comprender el comportamiento estocástico de los precios de commodities. Dado lo anterior es que el objetivo principal del presente trabajo será estudiar el impacto que provoca el cambio en los precios de los dos principales commodities para el mercado chileno, como lo son el cobre y petróleo, sobre las fluctuaciones de los índices accionarios IPSA e IGPA. Por otro lado se intentará predecir los retornos para el cobre, petróleo, IPSA e IGPA, usando un modelo univariable en base a los precios históricos. El pronóstico está basado enteramente en las observaciones pasadas de la serie de tiempo, ajustando el modelo a los datos. El supuesto implícito es que los valores futuros de la serie dependen de los valores pasados, en otras palabras, que la distribución de probabilidad de los valores futuros está condicionada a los valores pasados. Una consideración de los partidarios de efectuar pronósticos mediante modelos univariables, es que de alguna manera, toda la información relevante se encuentra contenida en la serie. Luego, el modelo univariable no ignora las otras variables explicativas, sino que las considera implícitamente. Además, para el pronóstico no es necesario explicitar todas las variables sino que sólo considerar sus efectos. Se hace importante recalcar que el objetivo de este estudio no busca tratar de explicar los factores que hacen fluctuar los índices accionarios, sino que simplemente se analizará e interpretará el impacto posible que generen estos commodities sobre los retornos de IPSA e IGPA. Al respecto, debieran ser incluidas variables de mayor importancia relativa respecto a los factores que puedan afectar el comportamiento de los índices; como la inflación esperada, cambios en la yield curve, políticas monetarias, índices de producción industrial, precios de commodities o tal vez el PIB, por citar algunos ejemplos. En la bibliografía existente, destaca el trabajo de Chen, Roll y Ross (1986) donde se consideran algunas de estas variables y concluyen que las variaciones en el precio del petróleo no impactan significativamente sobre los retornos accionarios. Dentro de los commodities se consideró el cobre, dado que este mineral es el principal producto de exportación chileno representando un 40.5% del total de las exportaciones de bienes del país. Además, la participación de Chile en la producción mundial de cobre es de 29,9%, siendo el mayor productor del mundo, seguido de EE.UU. con una participación del 16.8%. Todo lo anterior hace evidente la importancia del cobre para Chile, tanto en el sector público como en el sector privado, y especialmente pare este último, que en la década pasada (1990-2000) aumentó su importancia de manera sorprendente, llegando a producir el 60.8% de la producción nacional de cobre en 1997. De forma análoga, también se hace necesario considerar los precios del petróleo, principalmente por el posible impacto que estudios anteriores consideran que podría provocar en los índices. La estructura de trabajo es la siguiente: En el capítulo I, se procederá a hacer una revisión bibliográfica respecto a la literatura relacionada con la predicción y comportamiento de las variables IPSA, IGPA, Petróleo y Cobre. Posteriormente en el capítulo II se describe la metodología a seguir en este estudio y se hace mención a las fuentes de donde se obtuvo la base de datos. Además, se hace una referencia conceptual de las cuatro variables que se analizarán dentro del presente trabajo y una breve reseña acerca del funcionamiento de estos mercados. En el capítulo III se presentan los resultados. En primera instancia, se identifican las cuatro series de tiempo y se realiza el mismo procedimiento para sus retornos. En segundo lugar, se plantean los posibles modelos ARIMA para cada una de las variables y se concluye el que mejor los representa. Posteriormente, se realizan seis regresiones, tres de ellas consideran como variable dependiente el retorno del índice IPSA y como variables independientes; el retorno del precio del cobre, el retorno del precio el petróleo de manera separada, y luego ambos en forma conjunta. De modo análogo ocurre con el índice IGPA. A continuación en el capítulo IV se entregan las conclusiones finales. Posteriormente, se presenta la bibliografía utilizada y los anexos del presente estudio