SOBRE LA RELACION ENTRE LOS MERCADOS BURSATILES INTERNACIONALES Y LA BOLSA DE MADRID. J.Ignacio Pena'"
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- José Antonio Jiménez Alcaraz
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1 Doumento de Trabajo 91-9 Otubre 1991 Departamento de Eonomla Universidad arlos III de Madrid alle Madrid, Getafe Madrid) SOBRE LA RELAION ENTRE LOS MERADOS BURSATILES INTERNAIONALES Y LA BOLSA DE MADRID J.Ignaio Pena'" Resumen Este trabajo investiga la influenia de los ambios de preios diarios de los prinipales merados bursatiles, sobre la bolsa de Madrid, a partir de la implantai6n en la misma del Merado ontinuo. Se emplea un modelo VAR on los ino prinipales merados New York, Tokio, Londres, Frankfurt y ParIs) y Madrid, ada uno de ellos representado por 1ndie general. El modelo VAR permite reflejar las relaiones dinamias entre las series y en partiular las respuestas de unos merados a ambios en otros. Las innovaiones en New York, que atua omo merado l1der, se transmiten rapidamente a los otros merados. En todos los asos la mayor parte de las influenias se manifiestan en periodos de uno dos d1as a 1 sumo, 1 ual es onsistente on la noi6n de merados informaionalmente efiientes. Los resultados sugieren que la puesta en marha del Merado ontinuo ha aumentado la relai6n ontemporanea entre Madrid y New York, aunque persiste el efeto retardado. _ Palabras lave: Modelos VARi Informaional. Merados BursAtilesi Efiienia '" Departamento de Eonom1a, Universidad arlos III de Madrid. Se agradeen los omentarios de M. Delgado, o. Liandro y P. ruz Rohe a una versi6n anterior del trabajo. Los errores restantes son del autor
2 1 RESUMEN Este trabajo investiga la influenia de los ambios de preios diarios de los prinipales merados bursatiles, sobre la bolsa de Madrid, a partir de la implantai6n en la misma del Merado ontinuo. Se emplea un modelo VAR on los ino prinipales merados New York, Tokio, Londres, Frankfurt y paris) y Madrid, ada uno de ellos representado por un lndie general. El modelo VAR permite reflejar las relaiones dinamias entre las series y en partiular las respuestas de unos merados a ambios en otros. Las innovaiones en New York, que atua omo merado 11der, se transmiten rapidamente a los otros merados. En todos los asos la mayor parte de las influenias se manifiestan en perlodos de uno dos dlas a 1 sumo, 1 ual es onsistente on la noi6n de merados informaionalmente efiientes. Los resultados sugieren que la puesta en marha del Merado ontinuo ha aumentado la relai6n ontemporanea entre Madrid y Nueva York, aunque persiste el efeto retardado.
3 2 1.- INTRODUION La relai6n entre los merados bursatiles internaionales es un tema de ontinuo inter~s investigador, espeialmente desde el trabajo de Grubel 1968) que subrayaba los benefiios de la diversifiai6n internaional de las inversiones. En los ultimos afios, un reiente numero de trabajos, usando datos diarios de apertura y/o ierre de diversos merados, tratan de busar relaiones entre los mismos. omo trabajos reientes en esta linea pueden itarse, entre otros, los de Eun y Shim 1989), Hamao et al. 199), Beker et al. 199), Barlay et al. 199), Espitia y Santamaria 199), Pefta 1991) y Koh Y Koh 1991) La reiente internaionalizai6n de la eonomla espaftola, hae aonsejable un estudio sobre las posibles interrelaiones entre los merados bursatiles de los paises de nuestro entorno. Por tanto este trabajo pretende aportar evidenia sobre esas relaiones. En partiular trataremos de estudiar si existe algun merado merados) llder; on que veloidad se transmiten los efetos entre los merados; que propori6n de la variabilidad en el merado de Madrid esta expliada por otros merados y si ha ambiado la relai6n entre Madrid y el merado llder desde la entrada del Merado ontinuo. Para tratar de aportar luz sobre esas uestiones, se ha estimado un modelo VAR de seis variables, usando datos diarios de
4 rendimientos de diversos indies bursatiles en el periodo omprendido entre Abril de 199 y Junio de El analisis de las respuestas dinamias revela a New York omo el merado lider para el resto, a pesar de no ser el de mayor apitalizai6n. Los efetos se transmiten on suma rapidez en uno dos dias omo maximo. Las orrelaiones ontemporaneas son onsiderables, y la propori6n de variabilidad de los rendimientos expliado por efetos externos no ontemporaneos osila entre el 2% y el 4% aproximadamente segun los merados. El modelo explia la evolui6n de los rendimientos en los merados en el siguiente orden de menor a mayor grado de ajuste) New York, Londres, Madrid, Frankfurt, Tokio, Paris. A partir de la entrada del Merado ontinuo, la relai6n 3 ontemporanea entre Madrid y New York aumenta, aunque se mantiene la relai6n retardada de un dia. El merado de Madrid mantiene altas relaiones ontemporaneas on el resto, aunque la influenia de fatores no ontemporaneos externos s6lo explia algo menos del 2% de la variabilidad de los rendimientos de Madrid. El trabajo esta organizado omo sigue. En la sei6n 2 se presenta el m6todo eonom6trio. La sei6n 3 presenta los datos y la sei6n 4 los resultados empirios. La sei6n 5 resume y omenta los prinipales resultados.
5 4 2.- METODO EONOMETRIO El modelo Autorregresivo Vetorial VAR) se ha usado extensamente en eonomla, tanto para efetuar prediiones de un sistema de series temporales interrelaionadas, omo para analizar los efetos dinamios de innovaiones y/o perturbaiones aleatorias sobre el sistema. La referenia lasia es Sims 198) Y en espafiol una introduion a su empleo se enuentra en Ballabriga 1991). El modelo puede esribirse omo donde las Zt ={zlt', Zmt} I son vetores de dimension adeuada, en nuestro aso 6X1, ~ es un vetor de medias y las I son matries 6x6 de oefiientes. El vetor a es una seuenia ae-no,e) de innovaiones independientes, distribuidas normalmente y posible orrelai6n ontemporanea. on Hay dos herramientas desriptivas para este tipo de modelos, que se han empleado on profusi6n. Por un lado el analisis de la respuesta del sistema a hoques aleatorios innovaiones en ada variable por separado. Esto equivale esenialmente a usar los oefiientes de la representai6n de Media M6vil MA) del polinomial ARp) ajustado al vetor de series. Por otro lado, el analisis de la propori6n de la varianza del error de predii6n de una serie onreta, que viene expliada por determinadas
6 5 innovaiones en otras series. Estas dos herramientas permiten observar tanto la forma de transmisi6n de efetos de unos merados sobre otros, omo su perfil temporal. Asimismo la importania relativa de ada merado extranjero en la volatilidad inertidumbre) de las prediiones de ada merado naional, se pone failmente de manifiesto. Hay que haer notar que para que los ejeriios anteriores tengan signifiado laro, las innovaiones de los merados deben estar ontemporaneamente inorreladas. omo en general, esto no se umple, se ha empleado la siguiente t~nia. Los residuos del modelo VAR se ortogonalizan, de tal forma que la matriz de ovarianzas de las innovaiones as1 transformadas es diagonal, es deir, no hay orrelai6n ontemporanea entre sus omponentes. omo la matriz de ovarianzas de los residuos debe ser definida positiva, siempre puede enontrarse una matriz no singular p tal que PEP'=I Esta es la llamada desomposii6n de holeski, formas de ortogonalizar los residuos, omo Sims1987). aunque hay otras puede verse en
7 Una uesti6n adiional es la elei6n del orden p de retardo maxima en el proeso VAR. Aunque hay una abundante literatura sobre el tema, omo puede verse en Judge et al. 1985), la mayor1a de los ontrastes son extensiones del riterio Al similares, que pueden failmente interpretarse omo ontrastes de la F de Snedeor. Sin embargo sabemos que este tipo de estad1stios, uando los grados de libertad del numerador y del denominador son pareidos, son altamente sensibles a no normalidad. En partiular, si los residuos tienen olas gruesas, esto rea sesgos favorables al rehazo de la hip6tesis nula y por tanto a la elei6n de modelos on p elevado. 6 Es bien onoido que los rendimientos de ativos finanieros presentan arater1stias de leptourtosis aentuadas y nuestros datos no son una exepi6n omo se vera mas adelante. Ademas hay que reordar que anteriores trabajos, Hilliard 1979), Eun y Shim 1989) enuentran respuestas muy rapidas de dos tres d1as a 1 sumo. En este trabajo se emplean tres estad1stios para seleionar el orden adeuado. Los estad1stios son AIn) =1n ItJ+ 2M2n T S{n) -In mj+ N2 n 1nT T LRM= T-K) ~)-1nJtJ) donde En es el estimador de la matriz de ovarianzas del modelo VAR de orden D, K es el numero de variables del modelo y T es el tamafio de la muestra. Los estad1stios Al y S son bien
8 7 ~, --,' onoidos y no entraremos a omentar sus ventajas e inonvenientes. El estad1stio LRM es una variante del ontraste de raz6n de verosimilitud, sugerido por Sims198), que inluye K que es el numero total de oefiientes de regresi6n, dividido por el numero de euaiones. El objetivo de este fator orretor es favoreer la hip6tesis nula para ompensar el sesgo en su ontra que supone el tener distribuiones residuales on olas gruesas. Adiionalmente se alularon estad1stios tipo Q de Ljung-Box para omprobar la inorrelai6n serial de los residuos, para ada valor de p a partir de p=3 los residuos presentan valores deqlb muy bajos). 3.- LOS PATOS Los datos empleados son los valores al ierre de 1ndies orrespondientes a ino de los prinipales merados bursatiles del mundo y el Indie General de la Bolsa de Madrid. La fuente es la omisi6n Naional del Merado de Valores NMV). Estos 1ndies se transforman en rendimientos rentabilidades) porentuales diarios Zt = Inxt) - Inx t _ 1 )), que son las series estaionarias empleadas en el modelo VAR. El per1do esogido ha sido desde el 2 de Abril de 199 hasta el 7 de Junio de 1991, on un total de 36 datos. La raz6n de esoger esa feha de iniio
9 es para haerla oinidir on la plena operatividad del Merado 8 -' ontinuo espafiol, que en esa feha ve omo se inorpora el BBV 8.17% del Indie General) y que ubre mas de la mitad de los valores que omponen el indie los efetos del Merado ontinuo se estudian en detalle en Urrutia 1991». La Tabla 1 ontiene algunas araterlstias de los indies empleados. En partiular se presenta el merado, el nombre del indie, numero de aiones que 1 omponen, la ponderai6n y las orreiones por ampliaiones modifiaiones de los valores nominales de las aiones. Informai6n adiional puede verse en ontiveros et al. 1991) yen errolaza et al. 1988). Los indies europeos ponderan los preios por la apitalizai6n de las aiones, mientras que el ameriano y el japones que es un vastago del ameriano) son indies simples de preios. Todos orrigen por ampliaiones de apital y los "amerianos" por los ambios de valor nominal de las aiones. El unio que orrige por dividendos es Madrid! La Tabla 2 presenta las horas de ierre y apertura de los diversos merados en hora de Madrid, asi omo el tanto por iento que sobre el total mundial supone la apitalizai6n de ada! La orrei6n se hae del modo siguiente: a 31 de Diiembre se estiman los dividendos netos que 'ada valor pagara. Esta antidad, expresada en porentaje del valor nominal, se divide entre 365. Este oiente, multipliado por el numero de d1as transurrido, se resta de la otizai6n diaria de ada ai6n. omo esto equivale a sustraer una propori6n lineal a ada preio, las arater1stias estad1stias no se van aver sustanialmente afetadas.
10 merad 2 Puede verse omo hay un perlodo de una dos horas, segun los asos, durante las uales estan abiertos simultaneamente New York, Madrid 3, Londres, y Paris; sin embargo todas estas bolsas ierran antes de onoer el valor de ierre en New York. Por otro lado, Tokyo ierra antes de que ninguna bolsa oidental omiene sus sesiones. Asimismo se observa omo el rendimiento anual de todas las bolsas durante 199 fue negativo, espeialmente en aso de Tokio, registrandose una reuperai6n parial durante la primera mitad del ana La Tabla 3 muestra algunos estadlstios de las series de rendimientos. Se observa omo en todos los asos el rendimiento medio ha sido muy pequeno y diflil de distinguir de ero. El indie que present6 mayor volatilidad fue el NI, y los de menor, FT y DJ. Todas las series presentas pequenos oefiientes de autoorrelai6n de orden uno y/o dos y sustanial heteroedastiidad, quiza del tipo GARH, aunque en este trabajo no se abordara ese problema. Asimismo los oefiientes de apuntamiento indian leptourtosis, omo es habitual en series finanieras. Estas araterlstias de los datos son un problema si se desea haer inferenia sobre 1s oefiientes del modelo estimado, usando las herramientas standard. 2 Un analisis detallado de la evolui6n reiente de los merados de valores espanoles esta en Rubio 1991). Sobre e1 aso espeial del merado japon~s, hay disusi6n sobre la verdadera representatividad de su apitalizai6n. Las orreiones que por partiipaiones ruzadas se haen en Frenh y Poterba 199) reduen su valor de merado en asi un 4%. 3 Debe reordarse que en el sistema anterior al Merado ontinuo, la jornada de ontratai6n en la Bolsa de Madrid era de 1 a 13 horas.
11 1 4.- RESULTADOS EMPlRlOS ' El modelo VAR seleionado tiene un orden de retardo maxima de ino periodos. Este orden de retardo se esogi6 usando los estadistios expuestos en la sei6n 2. La Tabla 4 presenta los distintos valores de los ontrastes. El valor minimo del Al esta erea de 3, el minimo de S entre 1 y 3 Y el valor del LRM sugiere que valores entre 5 y 3 pueden ser razonables. De todas formas las diferenias son tan pequenas que resulta difiil disriminar on laridad entre las alternativas. Por ello y on un riterio onservador se eligi6 un orden de retardo sufiientemente largo omo para abarar una semana de atividad, 1 ual paree sufiiente para nuestros prop6sitos. Por tanto se estiman un total de 186 parametros. Es bastante obvio que on esta antidad de parametros y su posible alta olinealidad no tiene muho sentido efetuar ontrastes de signifiai6n individuales por oefiientes, ademas de los problemas de la posible no normalidad y heteroedastiidad de los datos. Una forma intuitiva de observar el grado en el que el modelo explia la evolui6n de los rendimientos en ada merado es mediante el oefiiente de determinai6n orregido) de ada una de las euaiones del VAR, teniendo en uenta los ajustes que modelos univariantes AR del orden adeuado dan de ada serie por separado. Los resultados estan en la Tabla 5, que revela 6mo el merado
12 11 uya evolui6n viene mas determinado por la influenia de los otros en d1as anteriores) es Paris 4, seguido de Tokio. Hay un grupo de tres merados Frankfurt, Londres, Madrid) uyo grado de dependenia del modelo es similar y finalmente New York que se muestra laramente "exogeno" al sistema. Esto sugiere que este merado influye, pero no es influido, al menos en la muestra que analizamos. Puede observarse ademas la ordenai6n empleada en el VAR : DJ, FT, MD, Z, NI, A que pretende reoger una ierta esala basada en el grado de dependenia exterior. Esta ordenai6n sera la empleada en todos los an&lisis posteriores La Tabla 6, presenta la matriz de orrelaiones ontempor&neas de los residuos del modelo VAR. Estas orrelaiones reflejan el grado de asoiai6n en las innovaiones que se produen en el mismo d1a del alendario en ada merado. uanto mayores sean, mas omin puede onsiderarse la "nueva" informai6n que oasiona esos rendimientos onretos. Se observa omo el efeto proximidad geografia se manifiesta por las altas orrelaiones ontemporaneas de MD, A Y Z por un lado y algo menor de estas on FT, que a su vez es el mas onexionado on New York reuerdese que el merado de Londres es el mas internaionalizado de todos los europeos, sobre todo a partir del Big Bang de 1986). Tokio no esta espeialmente relaionado on los otros merados y su relaion on New York es la menos pronuniada de todas la diferenia horaria esta laramente presente) 4 Una raz6n de esta alta dependenia podr1a ser la preferenia de los inversores de Paris a efetuar las operaiones de volumen importante en Londres, vease Pagano y Roell 199).
13 12 La Tabla 7 presenta las respuestas normalizadas) de todos los merados que pueden interpretarse omo oefiientes de orrelai6n) a innovaiones t1pias una desvia"i6n standard) en New York. Puede verse omo en todos los asos los efetos prinipales se manifiestan en dos d1as. En el mismo d1a de las "notiias" hay reaiones de todos los merados S, exepto quiza Tokyo, que se onfirman mas fuertemente el d1a siguiente, ya en todos los merados. Los pequefios oefiientes negativos dos d1as despues tres para Tokyo) de la innovai6n que se enuentran en varios merados A, Z, NI) son indiios de orreiones de las posibles sobrereaiones de estos merados alas notiias de New York. El Gr&fio 1 presenta estos oefiientes para todos los merados. El aso de Madrid, es bastante t1pio. El mismo d1a que se produe la innovai6n en New York, hay un efeto de.29 que aumenta liqeramente al d1a siguiente,.33 ambos oefiientes on desviai6n t1pia asint6tia de.59), para despues diluirse rapidamente. En el trabajo Pena1991), se estimaba que estos efetos eran de.8 y.52 on desviai6n.t1pia asint6tia de.44) respetivamente para el per1do Notese que el efeto final es similar, pero que el perfil ambia a partir de la introduion del merado ontinuo. : 5 Uno de lob efetos esperables de la ampliai6n del horario de negoiai6n de onllevan los Merados ontinuos, son el aumento de las orrelaiones ontempor&neas entre los merados. Por ello si se ompara la Tabla 6 on la Tabla 4 del trabajo de Eun y Shim 1989), que analizan datos , antes de los Merado ontinuos, se observa el qeneral aumento de las orrelaiones ontemporaneas y la liqera disminui6n de los oefiientes del d1a siguiente.
14 El efeto que sobre la varianza del error de predii6n a tres y seis dias) tienen innovaiones en los distintos merados, se expone en la Tabla 8. Puede verse omo el tanto por iento del ese variabilidad de DJ expliado por merados extranjeros es minima. En el aso de Madrid la propori6n de la var!anza del error de predii6n expliada por los merados exteriores es de un 4% aproximadamente, siendo New York el merado mas 13 influyente, seguido de Londres. Todos los otros merados tienen proporiones de varianza expliadas por el extranjero 1 ua1 sugiere la presenia de un ierto grado de integrai6n internaional.
15 RESYMEN Y DISUSION o Se ha estudiado la influenia de diversos merados sobre la Bolsa de Madrid usando un modelo VAR para las series de rendimientos de ino de los prinipales palses del mundo en t~rminos de apitalizai6n bursatil), a ralz de la puesta en marha en nuestro pals del Merado ontinuo. La evidenia presentada en este trabajo apoya la hip6tesis de que el merado de New York es el llder y el mas influyente del mundo y sugiere la presenia de un no pequeno grado de integrai6n internaional de los merados de apitales de los pal~es analizados. Sin embargo, desontando las orrelaiones ontemporaneas, la influenia de los rendimientos de los merados extranjeros s6lo explia entre un 2% y un 4% aproximadamente de la variabilidad de los rendimientos domestios. Asimismo, la puesta en marha de Merados ontinuos, paree aelerar las interaiones entre los merados. En el aso onreto de Madrid, se deteta una influenia relevante de las innovaiones en New York, que a ralz del Merado ontinuo, se hae mas rapida, en el sentido de aumentar la orrelai6n de los rendimientos ontemporaneos. Los resultados presentados sugieren la presenia de un alto grado de efiienia informativa de estos merados, que se ha visto reforzada por los Merados ontinuos.
16 15 REFERENIAS - Ballabriga, F. 1991) Instrumentai6n de la Metodologla VAR. DT 918. Bano de Espafia. - Beker, K. G., J. E. Finnerty and M. Gupta 199) The Intertemporal Relation Between the u. S. and Japanese stok Markets. Journal of Finane, 45, Barlay, M. J., R. H. Litzenberger and J. B. Warner 199) Private Information, Trading Volume, and stok-return Varianes. Review of Finanial studies, 3, errolaza, A., B. Alaron, A. Garia, V. Garia 1989) Los Indies Bursatiles, en urso de Introduion a la Bolsa. Bolsa de Madrid-Instituto de Analistas de Inversiones. - Espitia, M. y R. Santamaria 199) Interai6n Internaional entre Merados de Valores. DD 2/9. Universidad de Zaragoza. - Eun,. S. and S. Shim 1989) International Transmission of Stok Market Movements. Journal of Finanial and Quantitative Analysis, 24, Frenh, K. and I. Poterba 199) Are Japanese Stok Pries Too High? N.B.E.R. WP 329.
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19 TABLA 1 18 MERADO INDIE AIONES PONDERAION ORBEIONES New York Dow Jones 3 A, S Londres FT1 1 apitalizai6n A Madrid Indie Gral. 72 apitalizai6n A, Frankfurt ommerzbank 6 apitalizai6n A Tokio Nikkei 225 A, S ParIs A 25-3 apitalizai6n A A = Ampliaiones de apital. S = Aumento de Aiones en irulai6n, reduiendo su valor nominal. Splits) D = Oividendos.
20 19 TAB L A 2 APERTVRA IERBE 'AP.MONDIAL ZTl 199 ZTl 1/91-6/91 New York Londres Madrid Frankfurt Tokio Parls Perlodos de Apertura y ierre en hora de Madrid. Las ZT) son las rentabilidades de ada bolsa en tanto por iento primer y ultimo dla del perlodo onsiderado)
21 2 TAB L A 3 Mediax1) S.D.x1) urtosis DJ,32,59) 1,2 4,4 FT,4,52),91 4,1 MD,45,74) 1,3 8,1 Z -,52,79) 1,37 5,2 NI -,37,13) 1,79 1,5 A -,19,68) 1,19 7,5 valores entre par6ntesis son desviaiones t1pias) Nota DJ FT MD Z NI A = Rendimientos del Indie Dow Jones = Rendimientos del Indie Finanial Times 1 = " " " General de la Bolsa de Madrid = " " " ommerzbank de Frankfurt = " " " Nikkei = " " " A
22 21 TAB L A 4 ORDEN VARN) o Al S LRM VALOR P GRADOS DE LlBERTAD T=35 M=6
23 22 TAB L A 5 VARl) VABO) VAB5) VAR7) DJ.3.2).4.2).3.1).4.3) FT.12.).14.).17.2).18.2) MD.12.2).15.1).17.1).19.1) Z.13.).17.).18.) o. 2. ). NI.18.).22.2).26.2).29.2) A.32.).37.).39.).43.) R 2 orregido para ada euaion VAR. Entre parentesis el R 2 orregido para el modelo univariante AR de ese orden :.
24 23 TAB L A 6 DJ FT MD Z NI A DJ 1. FT MD Z NI A MATRIZ DE ORRELAION ONTEMPORANEA RESIDUOS VAR5)
25 24 TAB L A 7 T DJ 1,,1645 -,165 -,528,199,543 -,496 FT,361,3752,311,266,85,127 -,343 MD,2981,3355,196,678,35,179 -,21 Z,2823,3491 -,314,248,573,998,18 NI,1432,3797,79 -,272,299,1626,212 A,1989,589 -,833 -,51,55,246 -,45 Respuestas de 1s merados a innovaiones en New York
26 25 TABLA 8 INNOVAIONES EN INDIE DIAS DJ FT MD Z NI A EX DI FT MD Z NI l A Porentaje de la varianza del error de predii6n expliado por innovaiones en otros merados.
27 ,\ \ "'\~,, \~ rrl. '1 " " rrl -1 \1 f) /J/, rrl //,1' J.,', l) ) N ::a :l>' 'TJ H "",y;,/ \ \ \ / "1: \ 'l ", \', i-' ~?'/ /' I I: \ ft1,.j ~ \ z Jl \\ i" / \,,Y'.,I, \/ \ ",, \' \ ", :, \ \\,' :, " \ ' : \ \\ :, \ : \\: \ \' \ \ ".I /,I ) / : "I :'./t /,I ~ > N '1-4 Z - z J> z Z < J> - Z z -< UJ D ::: ft1-1 ::: f) 5: ft1 ::: J> f)
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