Desarrollo de un modelo arima de predicción de signo para las acciones Philippine Long Distance Telephone Co. y Posco

Abstract

El interés en entender y poder predecir el comportamiento de los mercados financieros ha sido motivo de estudio por muchos años. La idea de ganarle a un mercado definido teóricamente como eficiente es de por sí una contradicción. Sin embargo, los avances computacionales, el desarrollo de modelos econométricos complejos y el perfeccionamiento del análisis técnico, parecieran indicar que si bien el movimiento de precio de los activos sigue dinámicas complejas, responde a distribuciones estables y pueden ser anticipados. Se dice que un mercado es eficiente cuando los precios de los activos reflejan la correcta evaluación de toda la información disponible. Las condiciones que aseguran este comportamiento son: la inexistencia de costos transaccionales, el libre acceso y la gratuidad de la información y la existencia de un número lo suficientemente grande de participantes que procesan la información. Aunque estas condiciones no están presentes en la práctica, las mismas son condiciones suficientes, mas no necesarias, para que un mercado sea considerado eficiente. Debido a que la nueva información surge de forma aleatoria, no sería posible predecir los cambios de los precios de los activos. La aceptación de esta perspectiva sobre la eficiencia de mercado ha llevado al desarrollo de modelos asociados a este comportamiento de mercado y destinados al análisis de la conformación de portafolios, bajo la premisa de que sólo la aceptación de mayores riesgos permitiría obtener mayores tasas de retorno. Eugene Fama [1970] plantea tres niveles para medir la eficiencia del mercado: Contraste Débil: los precios actuales reflejan sólo información histórica. Contraste Semi-Fuerte: asume que los precios de los activos reflejan toda la información públicamente disponible y que éstos deberían verse afectados únicamente con la llegada de nueva información pública al mercado Contraste Fuerte: considera que los precios de los activos reflejan toda la información en forma instantánea, disponible o no para el público. Las investigaciones realizadas por Fama [1970], Jensen [1968], Roll [1977, 1978], coinciden al determinar que el mercado de capitales es eficiente en su contraste semi-fuerte, pues hace predicciones imparciales de las implicaciones de los movimientos de los precios de los valores, que son completamente reflejadas en el precio del valor al final del período. Merton [1987] indica que los contrastes débiles de eficiencia del mercado asumen que los inversores tienen total acceso a la información en el momento de tomar sus decisiones, lo cual no es necesariamente cierto. Sin embargo, considera que la abstracción del modelo es útil en los análisis del sistema financiero en el largo plazo. Por su parte, DeBondt y Thaler [1985, 1987] encontraron que el mercado de capitales tiene una inmensa facilidad en incorporar nueva información y que los acontecimientos económicos más recientes tienen un mayor peso relativo que aquellos más alejados en el tiempo. Así, al generarse un incremento sistemático de los precios, su caída podría predecirse a partir del análisis de precios pasados recientes, sin necesidad de procesar mayor información, lo cual contradice los resultados empíricos de eficiencia de mercado en su contraste débil de Fama. En este mismo orden de ideas Conrad y Kaul [1989] encontraron evidencia respecto a la capacidad de predicción de los retornos en el corto plazo; Lo y MacKinlay [1988] encontraron una correlación serial positiva en los retornos semanales de acciones de países desarrollados; Fama y French [1988] y Chopra, Lakonishok y Ritter [1992] hallaron correlaciones seriales negativas en los retornos de los activos individuales y de varias carteras en el largo plazo (entre tres y diez años). Sin embargo, aún cuando estos estudios han demostrado que los retornos de los precios de las acciones no se comportan de manera aleatoria y por lo tanto permiten ser anticipados, su grado de predictibilidad puede ser en algunos casos no significativo en términos económicos (Jensen [1968], French y Roll [1986], Lo y MacKinley [1988], Brock, Lakonishok y LeBaron [1992]). Este trabajo busca determinar, mediante el desarrollo de un proceso Autorregresivo Integrado de Medias Móviles1, un modelo econométrico que maximice el porcentaje de predicción de signo de las variaciones semanales de los retornos de las acciones de las compañías Philippine Long Distance Telephone Company y Posco2, con el fin de desarrollar estrategias de compra y venta que permitan obtener retornos superiores a los que podrían ser obtenidos siguiendo una estrategia de inversión pasiva (comprar y mantener). El documento se divide en seis secciones: en la sección dos se plantea el objetivo general y los objetivos específicos; en la sección tres se desarrolla el marco teórico; la sección cuatro describe los datos y la metodología utilizados; la sección cinco sintetiza los resultados obtenidos por el modelo. Por último, la sección seis presenta el análisis de los resultados obtenidos y las conclusiones del estudio.