Capítulo IV. Como puede verse en el análisis exploratorio, el precio del cobre presentó una

Transcripción

1 Capítulo IV 4. Discusión. Como puede verse en el análisis exploratorio, el precio del cobre presentó una subida significativa en el último trimestre del año De los resultados de este estudio se puede decir que este comportamiento se debe a los siguientes factores: 1. A la recuperación de algunos índices macroeconómicos de Estados Unidos. 2. Al cierre temporal de la mina Grasberg en Indonesia. 3. A la caída del inventario mundial de la bolsa de metales de Londres. 4. A la tendencia de la divisa estadounidense a depreciarse. 5. Al comportamiento positivo del precio del petróleo. 6. También, en buena medida, a las cifras positivas de algunos índices macroeconómicos de China (continúa con buenos resultados de crecimiento económico). 7.- Al comienzo de la recuperación de la economía japonesa. La variable Cierre de la Mina Grasberg presentó una relación altamente significativa con el precio del cobre (de acuerdo a la prueba de correlación Bivariada de Pearson ), además, esta misma variable resultó dentro de los cuatro modelos que se obtuvieron demostrando que el cierre de la mina Grasberg de Freeport en Indonesia a partir del 9 de octubre del 2003 (fecha en que ocurrió el primer accidente), estuvo muy relacionado con la subida de precio que se presentó en el cuarto trimestre del De esta forma, se comprueba la hipótesis de trabajo número dos. 44

2 Los resultados de este trabajo nos muestran cuatro modelos de regresión lineal múltiple, los primeros dos tienen cuatro variables independientes cada uno y los dos restantes son de cinco variables independientes cada uno. 4.1 Variables del primer modelo. Este modelo sirve para explicar el 82.8% de los cambios del precio del cobre y esta compuesto por solo cuatro variables: CIEACCGR, PP, ICBML, Y DJTAIWAN; (cierre de la mina Grasberg por accidentes, el precio del petróleo, el inventario de cobre de la bolsa de metales de Londres y el Dow Jones de Taiwán). El coeficiente de la variable Cierre de la Mina Grasberg tiene signo positivo, esto es congruente con la hipótesis de este estudio y explicado por la incertidumbre que generó el acontecimiento de los accidentes, ya que, se dedujo en esa fecha que el cierre afectaría al suministro de concentrado de cobre a fundiciones importantes, ente ellas: Gresik en Indonesia, Atlantic Copper en España, también a las fundiciones japonesas, Norddeutsche Affinerie en Hamburgo, Pirdop en Bulgaria, además posponía el arranque de la fundición de Thai Coper en Tailandia. Esto reduciría significativamente la oferta de cobre refinado, en Europa y Asia. El signo del coeficiente de la variable PP es positivo, esto quiere decir que el incremento en el precio del petróleo, de acuerdo a este modelo, favorece al precio del cobre, este resultado es concordante con la hipótesis de trabajo y contradice al comentario publicado por la comisión chilena del cobre, (semana del 23 al 27 de octubre del 2000), donde se escribe que una caída en el precio del cobre se atribuyó a un escenario con niveles altos del precio del petróleo. El signo del coeficiente de la variable ICBML es negativo, lo cual es congruente con la hipótesis del estudio y es explicado por la ampliamente conocida y comprobada lógica de Oferta y Demanda. El signo del coeficiente de la 45

3 variable DJTAIWAN es positivo y es coherente con la hipótesis de trabajo. También, puede verse como razonable ya que este índice es un indicador de crecimiento de Taiwán, que es una republica de China. Ya se mencionó en este trabajo, dentro de la revisión de literatura, que China es hoy el principal consumidor de cobre refinado en el mundo y de acuerdo a estudios que se han realizado como el de Perez, (2000), y el de Alvarez, (2000) donde se confirma que el consumo de cobre refinado está directamente relacionado con el crecimiento económico de los principales países consumidores; es valido suponer que este índice debe favorecer positivamente al precio del cobre. 4.2 Variables del segundo modelo. Este modelo sirve para explicar el 83.6% de las variaciones del precio del cobre, igualmente, está compuesto solo por cuatro variables: PA, CIEACCGR, IMEU Y TPDY (Precio del Aluminio, Cierre de la Mina Grasberg, Indice de Manufactura de Estados Unidos y Tipo de Cambio Dólar/Yen). El coeficiente de la variable Precio del Aluminio tiene signo positivo, esto es congruente con la hipótesis de trabajo y es razonable si pensamos que el aluminio podría sufrir (igual que el cobre) la influencia de algunas variables relacionadas con el crecimiento económico de los principales consumidores de este metal que, como en el caso del cobre, son países altamente desarrollados, cabe mencionar que de acuerdo a este trabajo, en el análisis de correlación de Pearson, se observó una relación altamente significativa entre el precio del aluminio y algunas variables macroeconómicas internacionales, como por ejemplo: la Bolsa de Valores de Nueva York (Indice de Estados Unidos), el Dow Jones de Hong Kong (Índice Chino), el Dow Jones de Japón, el Nasdaq Composite (índice de Estados Unidos), el Dow Jones Taiwán (índice de Taiwán, República de China), el Dow 46

4 Jones Alemania, el Nikkey ( índice Japonés), el Hong Kong Seng Index (índice Chino), nq 100, y la taza de desempleo de Estados Unidos (solo se mencionaron las variables que resultaron con valor igual o mayor a.7). El coeficiente de la variable Cierre de la Mina Grasberg tiene signo positivo, esto es congruente con la hipótesis de trabajo y con el modelo de regresión lineal múltiple anterior. La diferencia de los coeficientes para esta variable, entre este modelo y el primero es de 2.3 centavos de dólar por libra, lo cual representa un rango aceptablemente reducido a pesar de tener dos de las cuatro variables distintas. Lo anterior, confirma nuevamente el fuerte impacto del cierre de la mina Grasberg sobre el precio del cobre. De igual forma, puede decirse, que nos da confianza en los resultados de estos modelos, de manera que podría afirmarse que son aceptables las explicaciones y estimaciones que sobre la variable dependiente se hagan. El coeficiente de la variable Indice de Manufactura de Estados Unidos tiene signo positivo, esto es coherente con la hipótesis de trabajo y coincide con lo publicado por la Comisión Chilena del Cobre el día 5 de diciembre del 2003 (ya mencionado en la revisión de literatura). El coeficiente de la variable Tipo de Cambio Dólar/Yen es negativo, este resultado es congruente con lo publicado en un comunicado de prensa emitido por la Comisión Chilena del Cobre el 22 de enero del 2004 con título Mejores Perspectivas para el En éste informe se menciona que la marcada tendencia de la moneda estadounidense a depreciarse llevó a que el precio del cobre expresado en dólares aumente producto del uso de este Commoditie como un soporte frente a la depreciación de la divisa estadounidense. 4.3 Variables del tercer modelo. Este modelo sirve para explicar el 90.3% de las variaciones del precio del cobre, por está razón se considera el mas exacto de los cuatro. Está compuesto por cinco variables: 47

5 PA, IMEU, CIEACCGR, PP, ICBML (Precio del Aluminio, Indice de Manufactura de Estados Unidos, Cierre de la mina Grasberg, Precio del Petróleo é Inventario de Cobre de la Bolsa de Metales de Londres. El coeficiente de la variable Precio del Aluminio, como en el anterior modelo, tiene signo positivo. De esta manera, se comprueba nuevamente la hipótesis de trabajo. El coeficiente del índice de manufactura de Estados Unidos es positivo, lo cual coincide con el signo del modelo anterior y comprueba nuevamente la hipótesis de trabajo. El coeficiente de la variable Cierre de la Mina Grasberg es positivo, otra ves, por tercer ocasión se comprueba la hipótesis número dos de este trabajo en donde se afirma que esta variable provocó un impactó positivo sobre la cotización del cobre. El coeficiente de la variable Precio del Petróleo es positivo. Nuevamente se comprueba, como en el primer modelo, la hipótesis de trabajo. El coeficiente de la variable Inventario de Cobre de la Bolsa de Metales de Londres es negativo lo cual es congruente con el primer modelo. 4.4 Variables del cuarto modelo. Este modelo sirve para explicar el 87.6% de las variaciones del precio del cobre. Igual que el modelo tres, está compuesto por cinco variables: PA, PP, IMEU, DJT, CIEACCGR (Precio del Aluminio, Precio del Petróleo, Indice de Manufactura de Estados Unidos, Dow Jones Transporte y Cierre de la Mina Grasberg,). El coeficiente de la variable Precio del Aluminio es positivo, esto comprueba la hipótesis de trabajo, y es congruente con en el tercero y segundo modelos. El coeficiente de la variable Precio del Petróleo es positivo, esto comprueba la hipótesis de trabajo. Además, se ratifica la consistencia de esta variable con el modelo tres y uno. El coeficiente de la variable Indice de Manufactura de Estados Unidos es positivo comprobándose la 48

6 hipótesis del estudio y siendo consistente con el tercero y segundo modelos. El coeficiente de la variable Dow Jones Transporte es positivo lo que comprueba la hipótesis de trabajo, este resultado es razonablemente explicable si recordamos que la industria automotriz es el segundo sector mas importante en el consumo de cobre refinado, después de la construcción. El coeficiente de la variable Cierre de la Mina Grasberg es positivo, por cuarta ves se comprueba la hipótesis de trabajo y se es congruente con los tres modelos anteriores. Todos los valores de los coeficientes de las variables que aparecieron más de una vez presentaron congruencia en signo, lo que habla de la confiabilidad de los cuatro modelos. 4.5 Variables no incluidas en los modelos. De las diez y seis (16) variables clasificadas, solo ocho (8) formaron parte de los modelos: CIEACCGR, PP, ICBML, DJTAIWAN, PA, IMEU, TCDY y DJT (Cierre de la Mina Grasberg, Precio del Petróleo, Inventario de Cobre de la Bolsa de Metales de Londres, Dow Jones Taiwán, Precio del Aluminio, Indice de Manufactura de Estados Unidos, Tipo de Cambio Dólar/Yen, y Dow Jones Transporte). Las ocho (8) restantes: DJ, NQ COMPOSITE, DJ HONG KONG, BVNY, NIKKEY, HKHSI, S 500, NQ 100 ( Dow Jones Industrial, Nasdaq Composite, Dow Jones Hong Kong, Bolsa de Valores de Nueva York, Indice Nikkey, Hong Kong Hong Seng Index, Indice S 500 y Nasdaq 100) fueron eliminadas principalmente por problemas de multicolinearidad, en la búsqueda de modelos que cumplieran con el valor de significancia establecido y que explicaran un porcentaje aceptable de los cambios de la variable dependiente. 49

7 4.6 Ejemplo de aplicación para el mes de enero Con el fin de llevar a cabo una ejemplificación práctica y probar la efectividad del presente análisis, se escogió uno de los cuatro modelos. Cabe aclarar, que cualquiera de los modelos obtenidos en este trabajo puede ser usado para estimar el precio del cobre. Sin embargo, se seleccionó el tercero dado que según los resultados, explica mayormente las variaciones en el pecio del cobre. Además, se tomó el mes de enero como objetivo. El tercer modelo de regresión lineal múltiple propuesto tuvo la siguiente forma: Y = B 0 + B 1 PA 1 +B 2 IMEU 2 +B 3 CIEACCGR 3 +B 4 PP 4 +B 5 ICBML 5 + e Donde resultó: Y (E2004) = 1.01 Y (Ereal) = 1.09 Datos de regresión: B (0) = , B (1) =.619, B (2) =.621, B (3) = 4.855, B (4) =.408, B (5) = -1.6E-5 PA = IMEU = 65.9 CIEACCGR = 1 PP = ICBML = e =