Proyección del signo de las variaciones del precio de las acciones : modelos multivariados dinámicos

Abstract

En la actualidad existen diversos modelos que se utilizan para predecir los precios accionarios. Lo anterior constituye un tema de gran relevancia, ya que los traders y analistas financieros desean obtener el máximo de rentabilidad en la conformación de su portafolio. Es así como, en la búsqueda de este objetivo, algunos modelan el comportamiento de las acciones del mercado según el precio exacto de éstas y otros según los signos de las variaciones de dichos precios. Leung, Daouk y Chen (2000) muestran que la proyección de los rendimientos de las acciones, dado el conjunto de variables de información para realizar las estimaciones, es una realidad aceptada por el mundo financiero. De esta manera, el trabajo de los traders y analistas financieros termina centrándose en cómo usar de manera óptima la información para predecir y transar en los mercados. Cabe destacar que estas prácticas, en su mayoría, se basan en la predicción precisa de los precios de los instrumentos financieros. Sin embargo, estudios recientes han dejado en evidencia que aquellas transacciones basadas en la proyección de la dirección de los movimientos de los precios de las acciones son más eficientes y efectivas y, más aún, pueden generar mayores ganancias que aquéllas basadas en la predicción específica del precio de la acción. Siguiendo en esta misma línea, Hodgson y Nicholls (1991) muestran en su estudio que es de suma importancia considerar la significancia de la proyección dentro de los modelos de predicción de los movimientos de los precios. El presente seminario tiene como objetivo principal cuestionar si predecir los precios accionarios en base al precio del día anterior, es la manera más eficiente y efectiva para obtener un mayor beneficio. Cabe señalar que este estudio no analiza la significancia económica de la rentabilidad de las estrategias de compra y venta surgidas por las recomendaciones de los modelos predictivos, cuestión que se plantea como un tema para una futura investigación. Se plantean distintos supuestos y modelos econométricos de manera de estudiar la significancia estadística de predecir los precios con diferentes sets de variables explicativas, estando estos últimos compuestos por precios rezagados en términos diarios y/o semanales. La investigación a efectuar se centra en el empleo de modelos multivariados ARIMAX dinámicos, construidos a través de Algoritmos Genéticos. Para realizar este estudio se consideraron variables de series de tiempo con hasta un máximo de 4 rezagos para la rentabilidad de la acción en análisis, compuestos en forma semanal; 4 posibles rezagos para la rentabilidad del índice Dow Jones Industrial considerados en forma semanal; 4 rezagos para la rentabilidades de los precios de las acciones de los días anteriores; y lo mismo para el índice Dow Jones Industrial; y, por último, 4 rezagos de error del modelo aplicado. El estudio presenta evidencia y valida el hecho de que los Algoritmos Genéticos en los modelos ARIMA pueden ser usados como una alternativa estratégica para el mejoramiento en la construcción de los modelos de proyección de series de tiempo, en función de la proyección del signo de las variaciones de los precios de las acciones. En lo que se refiere al marco teórico, éste centra su discusión en torno a la Hipótesis de Mercados Eficientes, planteada por Fama (1970). En ella se afirma que los precios reflejarán perfectamente la información presente en el mercado o, por lo menos, se espera de que así suceda. Se entiende por eficiencia de mercado que, los precios reflejan completamente la información disponible en el mercado. La acción que se utilizará para la predicción del signo de la variación del precio será la de Alcoa Inc. (AA), debido a la importancia del aluminio como materia prima a nivel mundial y las futuras proyecciones que se tienen sobre ésta y otras características que se discutirán posteriormente. Los datos utilizados provienen de la NYSE, entre el período del 22 de febrero de 2002 hasta el 28 de agosto de 2007. Los precios utilizados se extrajeron de la página www.finance.yahoo.com. La presente investigación se divide en 6 secciones: en la sección dos se presentará una breve revisión bibliográfica acerca de la predicción de modelos bursátiles; en la sección tres se presentarán la historia y las características sobre Alcoa Inc. y el índice Dow Jones Industrial; en la sección cuatro se presentará la metodología y los datos del sistema de predicción planteado; en la sección cinco se revisarán los resultados obtenidos; y, por último, en la sección seis se presentarán las conclusiones finales del estudio.