Tesina Maestría en Finanzas

Tesina Maestría en Finanzas Existe poder de predicción entre CDS Soberanos e índices accionarios? Un análisis empírico en el marco de la crisis europea. Julián Andrés Ramos Posgrado: Maestría en Finanzas Orientación: Mercado de Capitales Tutor: PhD Ignacio Warnes

Abstract Este trabajo hace foco en la relación entre los Credit Default Swaps de los bonos soberanos y los índices accionarios en un determinado país. Intentando ir un paso más allá de la correlación, se realizó un análisis de causalidad de Granger entre los CDS y los principales índices accionarios de Portugal, Irlanda, Italia, Grecia y España en el período 2008-2012, con el fin de evaluar un posible potencial de predictibilidad de un activo sobre el otro. Veremos luego que los índices accionarios son influyentes a la hora de analizar la evolución de los CDS y que pueden servirnos para predecir sus futuros movimientos, sobre todo en los instrumentos de corto plazo para los países analizados. 2

Índice 1. Introducción... 4 2. Planteo... 6 3. Metodología y desarrollo... 9 4. Análisis Gráfico... 13 5. Resultados Observados... 17 6. Conclusiones... 20 7. Bibliografía... 22 8. Anexo:... 24 8.1. Tests de Granger Causality... 24 8.2. Tests de Dickey-Fuller Aumentado... 39 8.2. Test de Granger Causality complementario: Argentina... 59 3

1. Introducción La crisis de la deuda soberana en Europa ha sido causada por una combinación de factores entre los que se podrían mencionar la globalización de las finanzas, el relativamente fácil acceso al crédito durante el período 2002-2008 que impulsó prácticas de préstamo y endeudamiento discrecionales, los desequilibrios en el comercio internacional, las burbujas inmobiliarias que al término de ese período explotaron, el debilitamiento del crecimiento económico a partir de 2008, las malas decisiones de política fiscal, así como el enfoque utilizado por varios países para rescatar a sus instituciones bancarias en problemas al asumir las deudas privadas socializando las pérdidas. Dada la interconexión actual en el sistema financiero global, si una nación entra en default o cae en recesión puede poner en riesgo o afectar también parte de la deuda privada externa, lo que supone a su vez que el sistema bancario de los países prestamistas se enfrente también a pérdidas. Este fenómeno de contagio financiero o interconexión se ha visto profundizado por el concepto de "protección de crédito". Las instituciones financieras han desarrollado un tipo de contratos denominados Credit Default Swaps (CDS) que suponen el pago o recepción de fondos, dependiendo de la posición en el contrato, en el caso de que se produzca evento crediticio de un instrumento de deuda o valor particular, como por ejemplo un bono gubernamental o soberano. Este tipo de instrumentos han permitido a los tenedores de deuda cubrirse contra eventuales defaults, a cambio del pago periódico de una prima. Más allá de este objetivo primario, desde el momento en que se pueden adquirir múltiples CDS sobre el mismo título, el valor del dinero que cambia de manos puede ser varias veces superior al valor de la propia deuda, generando posiciones riesgosas, apalancamiento y especulación. No está claro qué exposición tiene cada sistema bancario nacional a los CDS, lo que genera otro nuevo tipo de incertidumbre. El problema de la deuda soberana de los países europeos es hoy uno de los principales inconvenientes que enfrenta la región. En este contexto, y luego de la crisis sub-prime norteamericana, los Credit Default Swaps han tomado especial relevancia. Las primas de riesgo de los CDS soberanos han demostrado ser el termómetro del mercado, pudiendo observar a través de ellos las expectativas de los agentes con respecto a los países y su performance crediticia. Pero los anuncios o eventos crediticios, no solo afectan a los CDS, sino que afectan a la economía en su conjunto, y en especial a los índices accionarios. Así, un anuncio o evento y su posterior efecto sobre los CDS de cierto país, supongamos en este caso una suba en las primas; indicará que el mercado ha aumentado su desconfianza con respecto a los bonos soberanos. Esto pareciera luego afectar al resto del mercado en general (y en particular a los índices accionarios). Algo similar sucede en sentido inverso; cuando los índices accionarios sufren caídas bruscas, las primas de los CDS suben en respuesta a esas caídas y la desconfianza que generan. Cuando el mercado de acciones está al alza, los CDS se estabilizan y la relación tiende a ser menos notoria. 4

A modo de ejemplo, cuando el riesgo de default de un país sube, la performance de su mercado accionario se verá afectada negativamente, bien por el deterioro de sus indicadores económicos o por la demanda de una mayor prima de riesgo/rendimiento por parte de los inversores. Por lo tanto, los precios de las acciones del país caerán. Cuando un país se encuentra en esta situación, comprar un seguro contra un eventual default se torna más caro. De manera que los precios de los CDS sobre bonos soberanos aumentarán. Esto generará aún más presión a la baja sobre las acciones. Por lo tanto, es de esperar que las acciones y los CDS estén negativamente correlacionados. Dada esta correlación negativa y el incesante crecimiento del mercado de CDS, resulta interesante analizar si es que, más allá de la ya mencionada correlación, los movimientos de un activo influyen sobre el otro en cierto sentido y con determinado retraso. Es decir si una de las variables tiene poder predictivo sobre la otra y por ende, puede ayudarnos a sacar ventaja de esta relación. 5

2. Planteo Del seguimiento diario de estos mercados, y del análisis gráfico que expondré más adelante, surge entonces la pregunta que da título a este trabajo: Existe lead-lag effect entre CDS soberanos e índices accionarios? Es decir, tiene uno de los dos activos poder de predictibilidad sobre el otro? Esta será la pregunta que intentaré responder en el marco de este trabajo, la cual a su vez será la hipótesis a testear que desarrollaré más adelante en el apartado Metodología y desarrollo. Para intentar responder dicha pregunta, he realizado un análisis empírico de las series históricas de los índices accionarios de un grupo países europeos denominados PIIGS (por sus siglas en inglés): Portugal (PSI20), Irlanda (ISEQ), Italia (FTSE MIB), Grecia (ATG), España (IBEX) y los Credit Default Swaps de los bonos soberanos de dichos países a 1, 5 y 10 años, plazos generalmente aceptados por los practitioners para este tipo de análisis, comprendiendo el corto, mediano y largo plazo, en el período de tiempo entre los años 2008 y 2012. Portugal, Irlanda, Italia, Grecia y España forman este acrónimo en inglés de los países en mayor riesgo por la crisis de deuda en Europa. Más allá de este término un tanto despectivo, la importancia de estas economías para la Eurozona, y el mundo en general, es vital ya que un eventual default de sus deudas arrastraría al resto de los países del Euro. Y lógicamente, los efectos negativos se derramarían sobre la gran mayoría de los países del mundo. Es por esto que hemos asistido en el último año a intentos de ayuda o rescate de todo tipo por parte de las economías más fuertes en la región tales como Alemania o Francia, principales interesados en mantener al Euro con vida y evitar las consecuencias negativas que les traería la desaparición de la moneda única. Este tipo de medidas de rescate genera cierta presión sobre las economías fuertes y por ende acrecienta la presión sobre el Euro. Mirando hacia atrás en la evolución económica, varios países dentro de los PIIGS han sufrido graves problemas financieros en lo que a deuda soberana respecta. En general, deuda tomada de otras naciones expresada en la moneda del prestamista o, a partir de 1999, expresada en Euros. Una de las razones por las cuales estos países toman deuda soberana es recaudar fondos cuando sus propias monedas o economías son débiles e inestables. El problema con este tipo de deuda es el riesgo de impago. La deuda soberana es una forma de deuda externa y puede convertirse en un gran riesgo cuando el país prestatario tiene una economía débil. Si bien algunos países, como Estados Unidos, tienen montos de deuda externa mayores a los PIIGS, esta deuda puede ser considerada de bajo riesgo siempre y cuando el país muestre signos de poseer una economía fuerte, saludable y consolidada. El problema de la deuda externa entre los miembros PIIGS es que sus economías eran consideradas como los eslabones más débiles de la Unión Europea. 6

Es por eso que en los últimos años han tomado relevancia los CDS soberanos como instrumentos de cobertura ante eventuales escenarios de impago. Con la crisis europea, la visión negativa de los PIIGS generó fuertes subas en las primas de los CDS, al aumentar la probabilidad de default asignada por el mercado a estos países. Como ya hemos visto y como podremos ver más detenidamente en la siguiente sección, la correlación negativa entre los CDS y los índices accionarios (tendiente a tomar valores cercanos a -1 en momentos de incertidumbre) ha generado una inmensa presión a la baja sobre los índices de acciones. Otro de los fenómenos que se dio en la crisis europea, y que genera transmisión de efectos desde el mercado de bonos al de acciones, es el denominado Fligth to quality. Los inversores liquidaron sus posiciones en bonos europeos, pasándose a bonos más seguros como por ejemplo US Treasuries. Además, cambiaron sus tenencias de Euros por Dólares generando aún más presión a la baja sobre los bonos y la moneda europea. Este fenómeno genera apreciación del dólar, es decir, el dólar se encarece y por ende hace más difícil exportar a Europa y esto afecta directamente el mercado de stocks de las empresas que dependen de sus ventas en este mercado. Así como también, a las empresas Europeas que utilizan insumos importados. Esta correlación negativa se ha detectado en trabajos anteriores, donde se explica también que la relación entre Stocks y CDS parece ser más fuerte en períodos de crisis o de bear markets. Por lo tanto, considero que el período elegido es propicio para intentar extraer conclusiones significativas. En relación al lead-lag effect o poder de predicción de una variable sobre la otra, no he encontrado bibliografía anterior que haga referencia directa a esto. Si se han encontrado posiciones contrapuestas con respecto a la definición de los precios, es decir cuál de los dos activos influye más sobre el otro en la formación de precios. Ciertos estudios aseguran que los CDS reaccionan antes en algunos casos y los Stocks en otros. Por ejemplo, Fung, Sierra, Yau y Zhang, en su trabajo del año 2008 Are the U.S. Stock Market and Credit Default Swap Market Related? Evidence from the CDX indices, uno de los primeros trabajos en analizar la relación entre el mercado de acciones de U.S. (S&P500) y los CDS índices, se centraron en el flujo de información entre ambos mercados impulsado por los riesgos sistemáticos de todo el mercado en general. Los resultados empíricos que obtuvieron a través del modelo VAR, indicaron que el mercado accionario lidera ambos mercados de CDS (high-yield e investment-grade). Pero la volatilidad de los CDS parece liderar la volatilidad del mercado accionario. Según los autores, esto implica que el mercado de stocks tiene un rol más significativo en la transmisión de información en el proceso de formación de precios, mientras que el mercado de CDS es más influyente sobre los stocks a la hora de derramar su volatilidad. Finalmente, la evidencia mostró que los CDS high-yield tienen una relación más fuerte con los stocks que los CDS investment-grade. 7

Por su parte, Chan, Fung, y Zhang, también en 2008, analizaron la relación dentro de los países asiáticos en su trabajo On the Relationship Between Asian Sovereing Credit Default Swap Markets and Equity Markets. Intentaron dar una respuesta a las preguntas acerca de si existe una relación de largo plazo entre los CDS Soberanos y los índices accionarios en Asia, cuál de los mercados es más importante para estimar precios y qué implicancias se pueden encontrar dentro de los emisores de deuda soberana en los países emergentes. Según los autores, su aporte es novedoso ya que se trata del primer análisis de este tipo en economías asiáticas. Los autores encontraron una significativa correlación negativa entre los CDS Spreads y los índices de acciones para seis de los siete países, con excepción de China. En términos de predicción de precios, encontraron que los CDS se adelantan al resto de los activos en esta región. Suponen que esto se debe a que el mercado de CDS en Asia está menos regulado, cuenta con un gran número de inversores y ventajas comparativas en lo que a información respecta. En contraste, el mercado de stocks es relativamente poco profundo y menos desarrollado. Veremos luego que algo similar a esto sucede en nuestro país donde el mercado de renta fija es más influyente, líquido y desarrollado que el de acciones. Caren Nielsen en su trabajo Is Default Risk Priced in Equity Returns? llega a conclusiones similares con respecto a la relación CDS - Equity. Si bien su análisis está basado en el modelo de Fama con respecto al tamaño de las compañías y su Book to Market ratio, destaca al igual que observamos en los anteriores trabajos analizados, la importancia de tener en cuenta el riesgo de default implícito en el mercado a través de los CDS y sus evidentes ventajas a la hora de analizar, en este caso, compañías del mercado financiero norteamericano. Asegura que es un factor de riesgo que no puede ser ignorado por los inversores actuales. Como vemos, ambos activos están interrelacionados y sus movimientos presionan sobre el otro, la correlación negativa es evidente, pero alguno predice al otro? 8

3. Metodología y desarrollo Para responder la pregunta que surge del planteo del presente trabajo, utilizaré un test estadístico de Granger Causality 1. El test de Granger Causality sirve para determinar si una serie de tiempo es útil para predecir otra. A diferencia de las regresiones ordinarias, el test de Granger utiliza ciertos parámetros para comprobar la existencia de causalidad entre las variables. En el sentido de Granger, se dice que X causa Y si tomando en cuenta los valores pasados de X es posible realizar mejores predicciones de Y, ceteris paribus. Para este caso, utilizaré el test de causalidad simple, donde se estudian solo dos variables y sus rezagos. 2 Resulta entonces de vital importancia, luego del análisis realizado hasta aquí, conocer con más detalle la evidente relación entre CDS e índices en este contexto, para intentar sacar provecho de ella en todo sentido. No solo en sentido especulativo, sino también con fines coberturistas o meramente analíticos. Cuatro diferentes conclusiones pueden obtenerse a partir de un test de causalidad de Granger: 1) Causalidad de Granger Unidireccional (de CDS a índices). En este caso las primas de los CDS aumentan la predictibilidad de los índices pero no viceversa. 2) Causalidad de Granger Unidireccional (de índices a CDS). 3) Causalidad Bidireccional o Feedback. 4) Independencia. En este caso no se observaría causalidad en ningún sentido. Por lo tanto, con la obtención de alguno de estos resultados, parece ser posible detectar relación de causalidad (o predictibilidad) entre los CDS y los índices de acciones del mismo país. Las series a utilizar serán las mencionadas en la anterior sección. Para cada país utilizaré el principal índice accionario tomando series de cierres diarios entre Julio, 2008 y Junio, 2012; a excepción de Grecia, cuyos CDS dejaron de cotizar en Marzo de 2012. 1 Granger, 1969. 2 Como su nombre lo indica, la causalidad de Granger no es necesariamente causalidad cierta. Si tanto X como Y son conducidas por un tercer proceso común con diferentes rezagos, puede aceptarse la hipótesis alternativa de causalidad de Granger y sin embargo, la manipulación de una de las variables no influiría sobre la otra. De hecho, la prueba de Granger está diseñada para manejar pares de variables y puede producir resultados engañosos cuando la verdadera relación involucra tres o más variables. 9

Serán los siguientes: Portugal (PSI20): Euronext Lisbon PSI 20 Index Irlanda (ISEQ): ISEQ Overall Price Index Italia (FTSE MIB): FTSE MIB Index Borsa Italiana Grecia (ATG): Athens Stock Exchange General Index España (IBEX): IBEX 35 Composite Index En el caso de los CDS, utilizaré los soberanos sobre los bonos con vencimientos a 1, 5 y 10 años, tomando también series de cierres diarios en el mismo período de tiempo. La realización del test de causalidad de Granger requiere que las variables estudiadas sean estacionarias, o lo que es lo mismo, que su media, su varianza y su autocovarianza permanezcan constantes a lo largo del tiempo, pues de lo contrario los coeficientes estimados y los estadísticos obtenidos carecen de fiabilidad. Para cumplir con dicha condición, llevaré a cabo un test de raíz unitaria de Dickey-Fuller 3. La prueba de Dickey-Fuller es básicamente una prueba de raíz unitaria, la más utilizada a la hora de determinar si una serie es estacionaria o no. Se plantea la hipótesis nula δ=0. Si dicha hipótesis se rechaza, la serie de tiempo es estacionaria. La prueba de Dickey-Fuller se estima de tres diferentes formas 4 : En cada caso la hipótesis nula es δ=0; es decir que la serie no es estacionaria (existe una raíz unitaria). La hipótesis alternativa es que δ<0 y por lo tanto la serie de tiempo es estacionaria. Los valores críticos de cada una de las pruebas arriba mencionadas son diferentes para probar la hipótesis δ=0 y desde ya, no existe forma de saber cuál de estas es la correcta. Es necesario entonces hacer pruebas con cada una de ellas para obtener resultados robustos. Adicionalmente, el test de Dickey-Fuller Aumentado fue diseñado para los casos en los cuales los términos de error están correlacionados. La idea de este test es simplemente aumentar los términos de diferencia rezagados para que el termino de error no esté seriamente relacionado. 5 3 Dickey, D, Fuller, W, 1979. Distribution of the Estimates for Autoregressive Time Series With a Unit Root. 4 Gujarati, Damodar N. Econometría, 2003. Capítulo 21.9. 5 Gujarati, Damodar N. Econometría, 2003. La prueba Dickey-Fuller aumentada (DFA). Cap. 21.9 - Pag.791. 10

En el test aumentado se sigue probando la misma hipótesis y pueden utilizarse los mismos valores críticos, es entonces una variante para tener cuidado con la posible autocorrelación en el término de error. El test arroja entonces tres valores críticos al 1%, 5% y 10%. La serie será estacionaria si el estadístico T observado, en valor absoluto, es mayor a los puntos críticos observados. Para obtener resultados robustos utilicé el test de Dickey-Fuller Aumentado para todas las series implicadas en este trabajo, en sus tres versiones de paseo aleatorio, paseo aleatorio con variaciones o intercepto, y paseo aleatorio con tendencia e intercepto. Si bien en principio, utilicé los test de Akaike y Schuwartz como criterios de decisión sobre la cantidad de lags a considerar, en casi la totalidad de las series el resultado era de 0 o 1 lag y por ende, las pruebas de estacionariedad mostraban más potencia. Como se podrá notar más adelante en el trabajo, en los test de Granger Causality utilicé 5 rezagos siguiendo la lógica práctica, y por ende utilicé también 5 rezagos como cantidad máxima para los test de Dickey-Fuller Aumentado. De esta forma la prueba pierde potencia y así y todo, los resultados son positivos en términos de probar estacionariedad. Para todos los casos, las series demostraron ser estacionarias como el test de causalidad requiere. 6 Una vez probada la estacionariedad de las variables, se procede a realizar el test de causalidad de Granger. El test consiste en 7 : 1) Realizar la regresión restringida, es decir, regresar el índice accionario actual sobre sus términos rezagados. Sin incluir los términos rezagados de los CDS. A partir de esta regresión se obtienen la suma de los residuos restringidos al cuadrado SCRr. 2) Realizar la regresión incluyendo ahora los términos rezagados de los CDS. Esta es la regresión no restringida. Se obtiene la suma de los residuos no restringidos al cuadrado SCRnr. 3) La hipótesis nula implica que los términos rezagados de los CDS no pertenecen a la regresión del índice. 4) Para testear la hipótesis, se aplica la prueba F: 5) Si el valor F calculado excede el valor F crítico al nivel seleccionado de significancia, se rechaza la hipótesis nula, en cuyo caso, los términos rezagados de los CDS pertenecen a la regresión del índice accionario. En otras palabras, los movimientos de los CDS causan movimientos del índice. 6 Los resultados de todos los test de DFA pueden verse en la sección Anexo. 7 Gujarati, Damodar N. Econometría, 2003. Capítulo 17. 11

6) Los pasos 1 a 5 pueden repetirse para probar el comportamiento inverso, es decir si los índices causan los CDS. Según Gujarati, el número de rezagos a introducir en las pruebas de causalidad, es una cuestión importante a tener en cuenta. Recomienda utilizar el criterio de información de Akaike o Schwartz con el objeto de elegir la cantidad de rezagos. Y aclara que la dirección de la causalidad tal vez dependa de manera crítica del número de términos rezagados incluidos. De todas formas, si bien a priori esto parece importante veremos que en este caso, donde se intenta determinar direccionalidad para tomar decisiones de trading o análisis no lo es tanto, ya que la volatilidad del mercado haría poco relevante tomar rezagos más allá de una semana. Veremos luego que la inclusión de más rezagos si bien en ciertas ocasiones afecta la direccionalidad, el efecto principal es que suaviza la potencia del test, pero no cambia los resultados observados. Es decir que la inclusión de rezagos más allá de una semana, como la intuición parece indicar, dista de ser significativa. 12

4. Análisis Gráfico Como paso previo a los test estadísticos y al desarrollo general del trabajo, puede verse un adelanto de la relación a analizar observando las siguientes gráficas. Están construidas tomando el CDS soberano a 5 años de cada país (líneas rojas) e invirtiendo la serie de precios de los índices (líneas azules) para que las tendencias sean semejantes. En la parte inferior, se muestra una línea que representa la correlación entre ambas series. Portugal Daily QPTGV5YUSAC=R, Q.PSI20 7/21/2009-6/29/2012 (UTC) Value EUR Line, QPTGV5YUSAC=R, Mid Spread(Last) Price 6/25/2012, 850.410, +0.007, N/A 0.00022 USD Invrs, Q.PSI20, Trade Price(Last) 6/26/2012, 0.00022 1,450 1,400 0.00021 1,350 1,300 0.0002 1,250 1,200 1,150 0.00019 1,100 1,050 1,000 0.00018 950 900 850 0.00017 800 750 0.00016 700 650 600 0.00015 550 500 450 0.00014 400 350 300 0.00013 250 200 0.00012 150 100.12345.123 Corr, QPTGV5YUSAC=R, Mid Spread(Last), Q.PSI20, Trade Price(Last), 255 6/26/2012, -0.250 Value USD 0.2 0-0.2-0.4-0.6 Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Q3 2009 Q4 2009 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2010 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2011 Q1 2012 Q2 2012-0.8.123 13

Irlanda Daily QIEGV5YUSAC=R, Q.ISEQ Value EUR Line, QIEGV5YUSAC=R, Mid Spread(Last) 6/25/2012, 620.320, +0.001, N/A Invrs, Q.ISEQ, Trade Price(Last) 0.00041 6/26/2012, 0.00033 0.0004 0.00039 0.00038 0.00037 0.00036 0.00035 0.00034 0.00033 0.00032 0.00031 0.0003 7/21/2009-6/29/2012 (UTC) Price USD 1,150 1,100 1,050 1,000 950 900 850 800 750 700 650 600 550 500 450 400 350 300 250 200 0.00029.12345 150.123 Corr, QIEGV5YUSAC=R, Mid Spread(Last), Q.ISEQ, Trade Price(Last), 255 6/26/2012, -0.488 Value USD 0.2 0-0.2-0.4-0.6 Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Q3 2009 Q4 2009 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2010 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2011 Q1 2012 Q2 2012-0.8.123 Italia Daily QITGV5YUSAC=R, Q.FTMIB Value EUR Line, QITGV5YUSAC=R, Mid Spread(Last) 6/25/2012, 519.650, +0.001, N/A Invrs, Q.FTMIB, Trade Price(Last) 6/26/2012, 0.00008 7/21/2009-6/29/2012 (UTC) Price USD 540 510 0.00007 480 450 420 390 360 0.00006 330 300 270 240 210 0.00005 180 150 120 90.12345.123 Corr, QITGV5YUSAC=R, Mid Spread(Last), Q.FTMIB, Trade Price(Last), 255 6/26/2012, -0.825 Value USD -0.5-0.6-0.7-0.8-0.9 Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Q3 2009 Q4 2009 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2010 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2011 Q1 2012 Q2 2012.123 14

Grecia Daily QGRGV5YUSAC=R, Q.ATG Value EUR Line, QGRGV5YUSAC=R, Mid Spread(Last) 3/8/2012, 37,030.488, -50.922, (-0.14%) 0.002 Invrs, Q.ATG, Trade Price(Last) 6/26/2012, 0.0017 0.0019 0.0018 0.0017 0.0016 0.0015 0.0014 0.0013 0.0012 0.0011 0.001 0.0009 0.0008 0.0007 0.0006 7/21/2009-6/29/2012 (UTC) Price USD 32,000 30,000 28,000 26,000 24,000 22,000 20,000 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 0.0005 0.0004.1234 4,000 2,000.123 Corr, QGRGV5YUSAC=R, Mid Spread(Last), Q.ATG, Trade Price(Last), 255 6/26/2012, -0.594 Value USD -0.3-0.4-0.5-0.6-0.7-0.8 Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Q3 2009 Q4 2009 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2010 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2011 Q1 2012 Q2 2012.123 España Daily QESGV5YUSAC=R, Q.IBEX Value EUR Line, QESGV5YUSAC=R, Mid Spread(Last) 6/25/2012, 576.510, +0.002, N/A 0.00016 Invrs, Q.IBEX, Trade Price(Last) 6/26/2012, 0.00015 0.00015 7/21/2009-6/29/2012 (UTC) Price USD 540 510 480 0.00014 450 420 0.00013 0.00012 390 360 330 300 270 0.00011 240 210 0.0001 180 150 0.00009.12345 120 90.123 Corr, QESGV5YUSAC=R, Mid Spread(Last), Q.IBEX, Trade Price(Last), 255 6/26/2012, -0.911 Value USD -0.4-0.5-0.6-0.7-0.8 Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Q3 2009 Q4 2009 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2010 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2011 Q1 2012 Q2 2012-0.9.123 15

A priori, es clara la relación entre ambas series. Se observa claramente que en la mayoría de los casos ambas se mueven en idéntica dirección. Asimismo, puede observarse como ya se había mencionado anteriormente, que la correlación se hace casi -1 en los períodos donde las primas de CDS se disparan y los índices accionarios caen (recordar aquí que las curvas rojas que representan las series de precios de los índices están invertidas). Como es sabido, la correlación no implica causalidad. El siguiente paso será entonces correr los test de Granger Causality para intentar agregar una nueva conclusión sobre esta fuerte relación entre CDS y precios de acciones. Relación que como vimos, se hace más fuerte en períodos de crisis como el actual. En el capítulo a continuación comentaré los resultados que he obtenido. 16

5. Resultados Observados Habiendo presentado entonces evidencia suficiente sobre esta fuerte relación entre activos, podemos proceder a analizar los resultados que han arrojado los test de causalidad de Granger en cada uno de los casos analizados. 8 Si bien es cierto que en todos los países la relación de causalidad parece ser inequívocamente robusta y bidireccional, los casos observados se diferencian en ciertos aspectos como ser direccionalidad causal entre activos, la consistencia de dicha direccionalidad, diferencia de potencia en las pruebas dependiendo de los plazos de los CDS, etc. Por lo que considero más eficiente a fines prácticos, analizar cada país por separado, para luego pasar al apartado de conclusiones y discutir los resultados del trabajo en su totalidad. Siguiendo el orden del acrónimo PIIGS, podemos comenzar por Portugal. Portugal muestra una clara relación bidireccional entre el índice accionario y los CDS de bonos soberanos con vencimientos tanto a 1, como a 5 y a 10 años. Pero es interesante notar que la relación se invierte en los dos últimos casos. Para el CDS del bono a 1 año, la hipótesis nula de no relación causal se rechaza con más fuerza en la dirección INDICE > CDS. Esto indicaría que en este caso, la causalidad se da con mayor fuerza desde el índice al CDS. Aquí se ve claramente lo antes comentado. Reafirmando la intuición previa, al aumentar los rezagos la prueba pierde potencia. Los estadísticos F observados son cada vez más pequeños a medida que se van agregando lags y si bien no llegan a valores pequeños que permitirían no rechazar la hipótesis nula, se nota claramente que la causalidad se suaviza al incluir más cantidad de días en el análisis. Para los CDS de 5 y 10 años, la relación es inversa, es decir que la prueba tiene más fuerza en la relación causal CDS > INDICE. De todas formas, la diferencia entre los estadísticos no parece ser significativa como para inferir a cerca de la causalidad entre estos activos. Es claro que los resultados muestran una relación causal bidireccional, pero no está claro que uno de estos activos, índice o CDS de 5 y 10 años, reaccione antes que el otro. Nuevamente vuelve a quedar claro que al agregar rezagos, la prueba va perdiendo potencia. Irlanda es uno de los países estudiados donde la relación es bien clara. Aquí no hay dudas, la causalidad sigue el sentido INDICE > CDS. Si se observan los resultados, la relación es claramente más fuerte desde el índice hacia los CDS para todos los plazos. Y con mucha más fuerza en el caso del CDS para el bono a 1Y, la relación si bien fuerte, es menos notoria a medida que se aumenta el plazo de los CDS. Esto claramente indica que en el país el mercado accionario es mucho más influyente que el de deuda, y lógicamente, la volatilidad se transmite con más fuerza al CDS de 8 La totalidad de los test y sus resultados numéricos están listados en la sección 8. Anexo. 17

plazo más corto. Quizás resulte entonces interesante analizar si es que el rescate de los bonos en 2010 ha influido en esta relación ya que hasta marzo 2013, el país no volvió a emitir deuda. De todas formas, la causalidad es clara. A la hora de intentar sacar provecho de esta direccionalidad, el índice nos brindará mayor información acerca de los movimientos futuros de los CDS. Es coherente entonces pensar que existe una relación similar entre el índice y los bonos, lo que resultaría interesante de analizar para agregar nuevas conclusiones. Al igual que en el caso de Irlanda, en Italia no quedan dudas. Incluso vemos que es aún más clara la relación causal en la dirección INDICE -> CDS. De hecho aquí, en casi todos los casos podríamos rechazar la hipótesis nula de que el CDS causa en el sentido de Granger, los movimientos de índice. De manera que nuevamente se impone la relación causal INDICE -> CDS mostrando mayor potencia, o estadísticos F mayores, para las pruebas con 1 rezago. Es decir que también aquí, confirmamos la teoría de que al agregar mayor cantidad de rezagos, se pierde potencia en las pruebas. Será entonces importante para el inversor que planee seguir el mercado italiano, prestar especial atención al mercado accionario más allá de que su inversión sea en renta fija, ya que en general podrá obtener del primero información valiosa a cerca de los futuros movimientos del segundo. Grecia es el caso emblemático de la reciente crisis financiera europea. Como puede verse en el apartado de Análisis Gráfico, la cotización de los CDS sobre la deuda soberana griega literalmente explotó a comienzos de 2012, dejando de cotizar en marzo de ese mismo año. En ese entonces, los tenedores de deuda griega se vieron forzados a entrar en un canje con el gobierno griego a través de una subasta mediante la cual solo recibirían entre un 20 y un 22% del valor de sus tenencias. Esto, activó los contratos de seguro o CDS obligando a los vendedores a pagar hasta un 78% del valor de los títulos griegos. A pesar de esta situación traumática para el mercado de renta fija griego, que limitó entonces el análisis de causalidad en este caso hasta marzo 2012, nuevamente la relación causal que se impone en este caso es INDICE -> CDS. Y de nuevo, la prueba más potente es la que considera un solo rezago. De todas formas, en este caso se rechaza casi en la totalidad de las veces la hipótesis nula de no causalidad en sentido CDS -> INDICE. Por lo tanto, si bien la primera relación de direccionalidad causal es más fuerte, existe bidireccionalidad aunque leve, en este caso. Por último, resta analizar los resultados obtenidos para España. Aquí si bien los resultados indican mayor potencia en las pruebas en el sentido INDICE -> CDS como hemos visto hasta ahora en la mayoría de los casos, dicha potencia se pierde en gran parte al pasar de 1 a 2 rezagos. De todas formas, es nuevamente claro que la relación causal que prevalece es INDICE -> CDS, a pesar de que la relación CDS -> INDICE tenga en ciertos casos mayor fuerza que en los anteriores países analizados. 18

Quizás sea interesante notar aquí que los CDS más largos muestran estadísticos F similares o incluso mayores al de 1Y, algo que no se observó en el resto de los casos. Sí vuelve a repetirse una vez más aquí la pérdida de potencia al agregar rezagos a los test. A modo de ejemplo, para que pueda observarse la diferencia entre estos países y el nuestro, he incluido en el anexo los resultados de los test para Argentina y sus comentarios a continuación en el apartado de conclusiones. Como ya he mencionado anteriormente, en nuestro país la situación es bien distinta. 19

6. Conclusiones Mucho se ha hablado de la crisis europea y de sus efectos negativos sobre el resto de las economías del mundo. Lo mismo sucedió con la crisis sub prime y sus devastadoras consecuencias, donde de repente todos escuchamos hablar de los Credit Default Swaps o CDS y sus implicancias dentro de los acontecimientos que siguieron. A partir de lo dicho, he intentando ir más allá de la ya conocida utilidad especulativa o de cobertura de los CDS. El objetivo de este trabajo ha sido buscar una nueva oportunidad de sacar provecho a partir de estos instrumentos financieros si se quiere modernos en el marco de nuestro mercado financiero actual. Las primas de los CDS han aumentado substancialmente durante los últimos años demostrando la creciente desconfianza de los inversores sobre la deuda soberana europea hasta llegar a la ejecución de los contratos sobre la deuda Griega en marzo del 2012. Y se han convertido en un instrumento fundamental en los mercados de capitales actuales. Como se ha observado, para los PIIGS la relación causal más fuerte ha resultado ser la de INDICE -> CDS. Es decir que los índices accionarios reaccionan antes ante ciertos eventos o tienen mayor poder de predictibilidad sobre los CDS que viceversa. Si bien en el caso de Portugal puede hablarse de bidireccionalidad, para el resto de los países la relación es claramente más potente en el sentido INDICE -> CDS. Sobre todo en Irlanda e Italia donde casi no quedan dudas al respecto. Por otro lado, se ha visto que dicha relación de causalidad es mucho más potente si se examina contra los CDS de corto plazo, es decir contra el seguro de default del bono con vencimiento a un año en este caso. Y esto resulta lógico, ya que los bonos más largos tienen por naturaleza más tiempo para recuperarse ante eventos crediticios o de mercado, y por ende absorberán mejor los efectos ante cambios o acontecimientos que afecten la economía del país en general, o al mercado accionario y de renta fija en particular. Sus movimientos son más suaves y por ende la causalidad es menos observable. Asimismo, como la lógica hacía suponer antes de realizar las pruebas, los mejores resultados se observaron en los test con menos rezagos. Es decir que agregar más rezagos al análisis generó en todos los casos, una reducción del poder explicativo del test y por ende redujo la potencia de la relación causal. En general, podría concluirse que después de haber realizado el análisis de estas dos influyentes variables dentro del mercado de capitales, en los PIIGS parece tener mayor importancia el mercado accionario por sobre el de deuda. Esto lo indica el casi absoluto 20

dominio de los índices accionarios por sobre los CDS de deuda soberana en los test analizados. Y para apoyar este último párrafo, podemos observar los resultados obtenidos para el mercado argentino donde claramente los bonos son más influyentes. El mercado de deuda local, más desarrollado y profundo que el de acciones, se lleva la mayor parte de la liquidez en nuestra bolsa. Sin contar otros mercados donde también son operados los instrumentos de renta fija local como el Mercado Abierto Electrónico (MAE) o los mercados OTC. Si observamos el siguiente cuadro extraído del sitio web de Bolsar 9 tomando un día al azar es suficiente para notar lo dicho. Datos al 12 de abril de 2013 El mercado de renta fija suele llevarse porcentajes por encima del 70% de la liquidez diaria de la Bolsa de Comercio de Buenos Aires, superando normalmente el 80%. Comparando entonces los resultados de Argentina con el resto de los países, vemos que en este caso la bidireccionalidad es total. El análisis de causalidad entonces no agrega conclusiones determinantes. Para finalizar, puede decirse entonces que el procedimiento de análisis llevado a cabo en este trabajo ha puesto en evidencia que puede ser razonable investigar la capacidad de predicción de los precios de las acciones sobre los CDS soberanos, principalmente para los instrumentos de corto plazo, en el mercado Europeo. Por otro lado se puede concluir que los CDS no resultan un buen indicador para predecir los resultados futuros de la bolsa en dicha región, más allá de que su obvia influencia o relación resulte digna de analizar. 9 http://www.bolsar.com/ 21