EVOLUCIÓN DE DOS ÍNDICES BURSÁTILES Y DEL PRECIO DEL PETÓLEO EN ECONOMÍAS ABIERTAS EN CICLOS DE EXPANSIÓN-CRISIS EN EL PERÍODO 2003:1-2010:5.

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1 EVOLUCIÓN DE DOS ÍNDICES BURSÁTILES Y DEL PRECIO DEL PETÓLEO EN ECONOMÍAS ABIERTAS EN CICLOS DE EXPANSIÓN-CRISIS EN EL PERÍODO 2003:1-2010:5. En este trabajo realizo un estudio entre las variables, con datos mensuales, de los índices bursátiles en dos países de distintos continentes, el IBEX 35 y el DOW JONES, de España y EE.UU. respectivamente. También, trato de verificar la teoría económica de que en los mercados de valores existe información perfecta a nivel mundial debido a la globalización, al considerarse muy sensibles a las noticias y las crisis, como la inmobiliaria que se inició en EE.UU. a principios del 2007 y luego al crisis financiera, un año y medio más tarde. Esta última se extendió por todo el planeta en cuestión de horas, desatando el pánico vendedor de mercado en mercado durante varios meses. También se estudia la evolución del precio del petróleo (barril Brent en $ USA) en relación a estos índices. Un buen termómetro para analizar los ciclos de la economía, pueden ser los índices bursátiles y el precio del petróleo. Si en los índices bursátiles, se reflejan por anticipado los resultados y expectativas de las empresas; en el precio del petróleo representa la demanda esperada de energía de las empresas para la producción de bienes y servicios. En este trabajo, se trata de verificar la hipótesis de la interconexión entre los mercados, con las correlaciones entre los dos índices bursátiles, como ya antes he dicho, y el precio del petróleo. En el trabajo, en el modelo uniecuacional, analizo el índice bursátil ibex35, como variable dependiente o endógena, con respecto al Dow Jones, como variable independiente o exógena. En el modelo multiecuacional simultáneo, serán el ibex35 como dependiente, y el Dow Jones y precio del barril Brent como independientes e instrumentales. Para finalizar, en el modelo de series de tiempo, contrasto la cointegración entre el ibex35 y Dow Jones para comprobar si existe equilibrio a largo plazo. Empiezo analizando la correlación entre el IBEX35 con respecto al DOW JONES desde enero de 2003, hasta mayo de 2010 con datos originales de la TABLA1. Según el modelo MCO: I = α + βd + vt Donde: I = Ibex35 y D = dow_j

2 TABLA 1 obs IBEX35 DOW_J obs IBEX35 DOW_J 2003M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M

3 2006M M M M FIGURA 1 IBEX35 con respecto a DOW_J (con ajuste mínimo-cuadrático) Y = -5,34e ,49X IBEX DOW_J En la figura 1 se aprecia la pendiente positiva del ibex35 en función del Dow Jones, confirmando inicialmente que mercados están internacionalizados. Cuando sube el Dow Jones, también lo hace el ibex35. En el cuadro 1 el coeficiente de determinación, = 0,75 lo cual nos dice que el 75% de la evolución del ibex35, estaría explicada por Dow Jones. El coeficiente de correlación es R = 0,86. El estadístico t-student es de 16,5, nos indica que se rechaza H(0):β=0 a cualquier nivel, Siendo significativo el contraste individual de /s.

4 CUADRO 1 Modelo 8: estimaciones MCO utilizando las 89 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: IBEX35 Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const -5338,28 970,662-5,4996 <0,00001 *** DOW_J 1, , ,5016 <0,00001 *** Media de la var. dependiente = 10508,4 Desviación típica de la var. dependiente. = 2694,78 Suma de cuadrados de los residuos = 1,54735e+008 Desviación típica de los residuos = 1333,63 R 2 = 0, R 2 corregido = 0, Grados de libertad = 87 Estadístico de Durbin-Watson = 0, Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Log-verosimilitud = -765,688 Criterio de información de Akaike = 1535,38 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1540,35 Criterio de Hannan-Quinn = 1537,38 Existe un problema, ya que el estadístico D-W es de tan solo 0,09 lo que implica existencia de autocorrelación. Para solucionar este problema, añadimos primeras diferencias a las variables.

5 FIGURA2 d_ibex35 con respecto a d_dow_j (con ajuste mínimo-cuadrático) 1500 Y = 17,7 + 1,06X d_ibex d_dow_j CUADRO 2 Modelo 2: estimaciones MCO utilizando las 88 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: d_ibex35 Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 17, ,0821 0,4522 0,65223 d_dow_j 1, , ,9133 <0,00001 *** Media de la var. dependiente = 49,7227 Desviación típica de la var. dependiente. = 561,324 Suma de cuadrados de los residuos = 1,14942e+007 Desviación típica de los residuos = 365,586 R 2 = 0, R 2 corregido = 0, Grados de libertad = 86 Estadístico de Durbin-Watson = 1,85482 Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Log-verosimilitud = -643,187 Criterio de información de Akaike = 1290,37 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1295,33 Criterio de Hannan-Quinn = 1292,37

6 En la figura 2, vemos cómo ahora la pendiente es más plana. En el cuadro 2 se aprecia el estadístico D-W es de 1,85 lo cual supone la ausencia de autocorrelación, ya que está fuera los valores de indeterminación (1,61, 1,70). El estadístico t-student, sigue siendo alto, 10, 91 si bien el = 0,58 es notablemente más bajo. Ahora, el coeficiente de determinación, = 0,58 lo cual nos dice que el 58 % de la evolución del ibex, estaría explicada por Dow Jones. El coeficiente de correlación R = 0,76. También el estadístico t-student es de 10,91, por lo tanto, se rechaza H(0):β=0, es decir, dow-jones influye sobre el ibex35. El modelo queda con la siguiente ecuación: I = 17, ,05736 D + vt La conclusión en este modelo MCO es que los mercados parece ser que están internacionalizados, y que existe información perfecta en los mercados de valores. En este apartado, ahora analizo un modelo de ecuaciones simultánea por MC2E, donde se va a contrastar la relación del ibex35 entre el Dow Jones y el precio del petróleo del barril Brent en primeras diferencias de las variables. TABLA2. El modelo de a estimar es el siguiente: I = a1p + a2d + ut P = b1i + b2d + vt Matricialmente: I = α11p + β11d+µt I = α21p + β21d+µt Donde: I = ibex35 P = p_oil D = dow_j

7 TABLA 2 obs d_ibex35 d_dow_j d_p_oil obs d_ibex35 d_dow_j d_p_oil 2003M01 NA NA NA 2006M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M

8 2006M M M M M M CUADRO 3 Modelo 12: estimaciones MC2E utilizando las 88 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: d_ibex35 Instrumentos: ninguno Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 14, ,8573 0,3608 0,71822 d_dow_j 1, , ,4706 <0,00001 *** d_p_oil 7, , ,5263 0,12693 Media de la var. dependiente = 49,7227 Desviación típica de la var. dependiente. = 561,324 Suma de cuadrados de los residuos = 1,11876e+007 Desviación típica de los residuos = 362,793 Estadístico F (2, 85) = 61,6355 (valor p < 0,00001) Estadístico de Durbin-Watson = 1,80122 Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Criterio de información de Akaike = 1290 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1297,43 Criterio de Hannan-Quinn = 1292,99 Analizando el CUADRO 3 vemos que el estadístico t-student solo es significativo en el caso del Dow Jones, al igual que en el anterior modelo de MCO. Caso contrario es el precio del petróleo, en el que se acepta la hipótesis nula H(0):β=0, ya que el valor empírico es 1,53 < 2,35 valor crítico para el 95%, así que no es significativo el p_oil sobre el ibex35. La F de Snedekor para la signicatividad conjunta de la regresión, con un valor de 61,6, se rechaza la hipótesis nula H(0):β=β =0, por lo que se determina, que la regresión conjunta es relevante. El estadístico D-W = 1,80 verifica ausencia de autocorrelación, al estar fuera del intervalo de indeterminación (1,59; 1,73). Paso ahora al otro modelo, que es el análisis de series temporales, el modelo de cointegración. En la figura 3 se pueden ver la evolución del ibex35 y el Dow Jones desde 2003 donde se ve con claridad que no son estacionarias, ya que se aprecian los ciclos. La recuperación desde la crisis del 2003, hasta la crisis actual.

9 En la figura 4 se observa al aplicar primeras diferencias, donde pueden ya resultar estacionarias. FIGURA IBEX35 DOW_J

10 FIGURA d_ibex35 d_dow_j CUADRO 4 Modelo 1: estimaciones MCO utilizando las 86 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: d_d_ibex35 Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 40, ,2296 0,6807 0,49798 d_ibex35_1-0, , ,2020 <0,00001 *** d_d_ibex35_1 0, , ,9640 0,33783 Media de la var. dependiente = -6,51744 Desviación típica de la var. dependiente. = 696,9 Suma de cuadrados de los residuos = 2,55088e+007 Desviación típica de los residuos = 554,378 R 2 = 0, R 2 corregido = 0, Estadístico F (2, 83) = 25,6612 (valor p < 0,00001) Estadístico de Durbin-Watson = 1,97026 Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Log-verosimilitud = -663,837 Criterio de información de Akaike = 1333,67 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1341,04 Criterio de Hannan-Quinn = 1336,64

11 CUADRO 5 Modelo 4: estimaciones MCO utilizando las 86 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: d_d_dow_j Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 29, ,7593 0,6995 0,48622 d_dow_j_1-0, , ,3439 <0,00001 *** d_d_dow_j_1 0, , ,2103 0,22959 Media de la var. dependiente = 3,67198 Desviación típica de la var. dependiente. = 497,207 Suma de cuadrados de los residuos = 1,29484e+007 Desviación típica de los residuos = 394,975 R 2 = 0, R 2 corregido = 0, Estadístico F (2, 83) = 25,8478 (valor p < 0,00001) Estadístico de Durbin-Watson = 1,94574 Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Log-verosimilitud = -634,681 Criterio de información de Akaike = 1275,36 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1282,72 Criterio de Hannan-Quinn = 1278,32 Contrastamos ahora la estacionaridad de las dos series donde, arriba, en el cuadro 4 puede verse los estadísticos t = -6,20 cayendo a la izquierda del valor crítico τ, por lo tanto se rechaza la hipótesis nula H(0):δ=0, aceptándose la hipótesis alternativa, H(1):δ<0, por lo tanto el ibex35 es estacionario, integrado de orden 1. I(1). La otra variable, también, en el cuadro 5, puede verse cómo el estadístico t = -6,34, cayendo también a la izquierda del valor crítico τ, por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula H(0):δ=0, aceptándose la hipótesis alternativa, H(1):δ<0, con lo que el dow jones, también es estacionario de orden 1.

12 CUADRO 6 Modelo 3: estimaciones MCO utilizando las 86 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: d_d_rs1 Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const -1, ,1117-0,0422 0,96646 d_rs1_1-1, , ,7215 <0,00001 *** d_d_rs1_1 0, , ,6904 0,49190 Media de la var. dependiente = -11,9891 Desviación típica de la var. dependiente. = 560,307 Suma de cuadrados de los residuos = 1,38582e+007 Desviación típica de los residuos = 408,615 R 2 = 0,48068 R 2 corregido = 0, Estadístico F (2, 83) = 38,4122 (valor p < 0,00001) Estadístico de Durbin-Watson = 1,92454 Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Log-verosimilitud = -637,6 Criterio de información de Akaike = 1281,2 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1288,56 Criterio de Hannan-Quinn = 1284,16 En el cuadro 6 también se aprecia que las discrepancias de la regresión, también son estacionarias, integradas de orden 1. I(1), ya que el estadístico t-student = -6,72 quedando también a la izquierda del valor crítico. se rechaza la hipótesis nula de raíces unitarias, H(0):δ=0 aceptándose la hipótesis alternativa, H(1):δ<0 La conclusión, es que el modelo es válido y el ibex35 y el Dow Jones están cointegradas, confirmando el equilibrio a largo plazo; si bien es cierto que este modelo está sujeto a criticismos, por considerarse un modelo en el que se basa en los valores empíricos, y no está sujeto a teoría económica alguna. Se analiza ahora el ibex35 a través del modelo ARIMA.

13 CUADRO 7 Función de autocorrelación para IBEX35 RETARDO FAC FACP Estad-Q. [valor p] 1 0,9628 *** 0,9628 *** 85,3191 [0,000] 2 0,9146 *** -0, ,1880 [0,000] 3 0,8678 *** 0, ,1024 [0,000] 4 0,8203 *** -0, ,2150 [0,000] 5 0,7660 *** -0, ,7924 [0,000] 6 0,7072 *** -0, ,5934 [0,000] 7 0,6543 *** 0, ,8804 [0,000] 8 0,5990 *** -0, ,7501 [0,000] 9 0,5438 *** -0, ,6877 [0,000] 10 0,4871 *** -0, ,0088 [0,000] 11 0,4403 *** 0, ,1411 [0,000] 12 0,3935 *** -0, ,4274 [0,000] 13 0,3467 *** -0, ,2402 [0,000] 14 0,3013 *** -0, ,0438 [0,000] 15 0,2599 ** 0, ,4347 [0,000] 16 0,2173 ** -0, ,6734 [0,000] 17 0,1753 * 0, ,1283 [0,000] FIGURA6 FAC de IBEX ,96/T^0, retardo FACP de IBEX ,96/T^0, retardo

14 CUADRO 8 Modelo 5: estimaciones ARMA utilizando las 89 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: IBEX35 Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 11847,1 534,418 22,1683 <0,00001 *** phi_1 0, , ,8906 <0,00001 *** theta_1 0, , ,6283 0,00858 *** Media de la var. dependiente = 10508,4 Desviación típica de la var. dependiente. = 2694,78 media de las innovaciones = -48,1201 Varianza de las innovaciones = Log-verosimilitud = -687,948 Criterio de información de Akaike = 1383,9 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1393,85 Criterio de Hannan-Quinn = 1387,91 CUADRO 9 Función de autocorrelación de los residuos RETARDO FAC FACP Estad-Q. [valor p] 1 0,0109 0,0109 0,0110 [0,916] 2-0,0047-0,0048 0,0131 [0,993] 3-0,0065-0,0064 0,0171 [0,999] 4 0,0566 0,0567 0,3222 [0,988] 5 0,0531 0,0520 0,5943 [0,988] 6-0,0909-0,0921 1,4014 [0,966] 7 0,0564 0,0605 1,7155 [0,974] 8-0,0169-0,0219 1,7439 [0,988] 9 0,0575 0,0520 2,0780 [0,990] 10-0,1315-0,1279 3,8495 [0,954] 11 0,0296 0,0407 3,9405 [0,972] 12-0,0166-0,0339 3,9696 [0,984] 13-0,0112-0,0022 3,9828 [0,991] 14-0,0435-0,0461 4,1871 [0,994] 15 0,0288 0,0579 4,2781 [0,997] 16 0,0176-0,0199 4,3124 [0,998] 17-0,0750-0,0477 4,9458 [0,998] El correlograma de la figura 6, se asemeja a un AR(1). En el cuadro 8, se aprecian que los parámetros son significativos al 95% Apreciamos que en el cuadro 9 y en la figura 7, de la autocorrelación de las discrepancias, ninguno es significativamente distinto de cero, por lo que se considera ajustado el modelo.

15 FIGURA 7 FAC de los residuos ,96/T^0, retardo FACP de los residuos ,96/T^0, retardo

16 CONCLUSIONES - En este trabajo se puede aceptar lo siguiente: que hay información perfecta en los mercados de valores al considerar que existe correlación por MCO entre el ibex35 y el Dow Jones; que además están cointegrados según el modelo analizado. - Con el precio del petróleo no se puede decir lo mismo, al no existir correlación con el mercado de valores, lo cual resulta lógico; ya que existen países de otros continentes con gran demanda de petróleo que no se ven afectados por esta crisis. Por otro lado, estarían los especuladores negociando con los futuros sobre petróleo, las intervenciones de la OPEP, etc. Es decir, pertenece a otro mercado. NOTAS Los datos han sido recopilados de Internet, y van desde enero del 2003 hasta mayo de 2010; datos mensuales. RECOPILACIÓN FUENTES: para el precio del petróleo. 0&g=m para el ibex35 &g=m para el Dow Jones.

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