Uso de modelos econométricos en aseguramiento de portafolios

El aseguramiento de portafolio trae consigo unos costos de transacción asociados que son reconocidos por la teoría financiera pero que no han sido objeto de estudio de muchas aproximaciones empíricas. Mediante modelos econométricos de series de tiempo se puede pronosticar el número de rebalanceos necesarios para mantener un portafolio asegurado, así como el tiempo que debe transcurrir entre cada uno de estos. Para tal fin se usan modelos de Datos de Cuenta de Poisson Autorregresivos (ACP) modificados para captar las características de la serie y modelos de Duración Autorregresivos (ACD). Los modelos capturan la autocorrelación de las series y pronostican adecuadamente el costo de transacción asociado a los rebalanceos.

Persistencia en Series de Tiempo Macroeconómicas: ¿es esta una propiedad Invariable de los Modelos?

En este artículo se argumenta que la persistencia no es una característica invariable de una serie de tiempo, sino que depende del contexto en el cual la serie se utiliza: dado que los parámetros de cualquier modelo dinámico se definen en relación a un conjunto particular de información, cualquier cambio en el conjunto de variables condicionales puede afectar las estimaciones resultantes. Definimos persistencia de una variable como la tasa a la cual su función de autocorrelación converge a cero, y demostramos que la inferencia sobre la persistencia de una variable no varía en función de la adición de otras variables condicionales siempre y cuando éstas variables no sean Granger-causales sobre la variable de interés. Más aún, establecemos que la persistencia medida es una función del modelo elegido y que esto es más fundamental para sistemas inestables. Nuestros hallazgos sugieren que, a menos que se impongan más restricciones derivadas de la teoría económica, temas como la efectividad de las políticas de estabilización no pueden ser resueltos empíricamente, y que por ende, el debate entre los teóricos keynesianos y RBC no puede cerrarse.

Modelando la distribución de series de tiempo de tasa de cambio y midiendo el área de las colas: una aplicación empírica a los rendimientos de la tasa de cambio flexible en Colombia.

El conocimiento de la distribución de probabilidad de los retornos de la tasa de cambio y la medición de las área extremas son tópicos en la literatura de finanzas que han sido analizados por procedimientos de estimación paramétricos y no paramétricos. Sin embargo, un conflicto de robustez surge debido a que estas series de tiempo son leptocúrticas. Más aún, se ha observado que en varias economías en desarrollo la fase inicial del régimen flexible de tasa de cambio ha presentado volatilidad alta. En esta investigación se cubren dos objetivos: primero, parametrizar varias clases de distribuciones que permitan tener una nueva descripción del proceso generador de la tasa de cambio durante el régimen flexible. Segundo, cuantificar el área extrema a través del estimador de Hill. Está estrategia requiere que el número de observaciones extremas sea conocido. Así basado en la teoría de estadísticas de orden se implementa una regla de decisión encontrada por simulación de Monte Carlo bajo varias distribuciones. El modelo de decisión es formulado de tal manera que el error cuadrado medio es minimizado.

Validez del supuesto de neutralidad del horizonte de tiempo en el CAPM y la metodología del rango reescalado: aplicación a Colombia

La existencia de memoria de largo plazo en las series financieras implica que los retornos de un activo hoy pueden tener incidencia sobre los retornos futuros, incluso más allá del corto plazo. En presencia de dicha memoria el horizonte de inversión elegido puede resultar en diferentes condiciones de riesgo para el inversionista. Peters (1989 y 1992), Mandelbrot (1972), León y Vivas (2010), entre otros, encuentran evidencia de dependencia de largo plazo de las series de tiempo financieras y muestran sus principales implicaciones. Este documento se ocupa de extender el análisis al uso del supuesto de neutralidad del horizonte de tiempo en el CAPM, estimando el efecto cuantitativo de la existencia de dependencia de largo plazo en este modelo según lo desarrollado por Greene y Fieltz (1980). Los resultados para una muestra de acciones colombianas y estadounidenses muestran que la distribución de la medida del riesgo sistémico en el modelo, el beta, es estadísticamente diferente cuando se incorpora el efecto de dependencia de largo plazo; por lo tanto, los retornos esperados de estas acciones cambian. En el mercado colombiano se observa una sobreestimación del beta cuando no se realiza el ajuste propuesto, mientras que en las acciones estadounidenses analizadas el beta sin el ajuste se encuentra subestimado. En cuanto a los retornos esperados, estos son sobrevalorados al no tener en cuenta el ajuste por dependencia de largo plazo, tanto en las acciones colombianas como en las estadounidenses.

Selección de modelos y estimación bayesiana para la tasa de cambio semanal de Colombia.

Este documento revisa y aplica técnicas recientemente desarrolladas para la estimación bayesiana y la selección de modelos en el contexto del modelaje de series de tiempo para la volatilidad estocástica. Luego de ofrecer una revisión de la literatura sobre modelos generalizados autorregresivos condicionales, modelos de volatilidad estocástica y los resultados relevantes en métodos de cadenas de Markov y Montecarlo, se muestra un ejemplo aplicando dichas técnicas. La metodología de siete modelos diferentes se aplica a una serie de tiempo de la tasa de cambio semanal entre Estados Unidos y Colombia. El modelo GARCH, que utiliza una distribución Pearson tipo IV, se prefiere por su técnica de selección (Salto Reversible MCMC) en comparación a otros modelos, entre los cuales se incluyen modelos de volatilidad estocástica con una distribución probabilística T-student.

Medidas de riesgo, características y técnicas de medición: una aplicación del VaR y el ES a la tasa interbancaria de Colombia

Este texto describe en detalle diversas metodologías que permiten calcular dos medidas utilizadas para cuantificar el riesgo de mercado asociado a un activo financiero: el valor en riesgo VAR y el Expected Shortfall (ES). Los métodos analizados se basan en técnicas estadísticas apropiadas para el caso de series financieras, como son los modelos ARIMA, GARCH y modelos basados en la teoría del valor extremo. Estas metodologías se aplican a las variaciones diarias de la tasa interbancaria de Colombia para el período comprendido entre 1995 y 2004. Los conceptos utilizados en este texto suponen que el lector esté familiarizado con algunos elementos básicos de estadística, series de tiempo y finanzas. Se trata, por tanto, de un texto escrito para estudiantes de economía y finanzas de últimos cursos de pregrado, maestría y para profesionales interesados en el tema.

Los conceptos de salud financiera, riesgo y epidemiología en los estados financieros de las compañías del sector de extracción de petróleo crudo y gas natural en Colombia

El presente proyecto tiene como objeto identificar cuáles son los conceptos de salud, enfermedad, epidemiología y riesgo aplicables a las empresas del sector de extracción de petróleo y gas natural en Colombia. Dado, el bajo nivel de predicción de los análisis financieros tradicionales y su insuficiencia, en términos de inversión y toma de decisiones a largo plazo, además de no considerar variables como el riesgo y las expectativas de futuro, surge la necesidad de abordar diferentes perspectivas y modelos integradores. Esta apreciación es pertinente dentro del sector de extracción de petróleo y gas natural, debido a la creciente inversión extranjera que ha reportado, US$2.862 millones en el 2010, cifra mayor a diez veces su valor en el año 2003. Así pues, se podrían desarrollar modelos multi-dimensional, con base en los conceptos de salud financiera, epidemiológicos y estadísticos. El termino de salud y su adopción en el sector empresarial, resulta útil y mantiene una coherencia conceptual, evidenciando una presencia de diferentes subsistemas o factores interactuantes e interconectados. Es necesario mencionar también, que un modelo multidimensional (multi-stage) debe tener en cuenta el riesgo y el análisis epidemiológico ha demostrado ser útil al momento de determinarlo e integrarlo en el sistema junto a otros conceptos, como la razón de riesgo y riesgo relativo. Esto se analizará mediante un estudio teórico-conceptual, que complementa un estudio previo, para contribuir al proyecto de finanzas corporativas de la línea de investigación en Gerencia.

Análisis del comportamiento de la inflación trimestral en Colombia bajo cambios de régimen: Una evidencia a través del modelo "Switching" de Hamilton.

Este trabajo tiene como propósito estudiar la evolución de la inflación trimestral en Colombia, durante el período comprendido entre 1954 y 1996, a través de la metodología de Hamilton(1989) y segundo presentar algunos conceptos relacionados con dicha metodología, la cual introduce cambios de régimen en el análisis convencional de series de tiempo. En general, esta metodología permite estimar modelos ARIMA con parámetros o varianzas cambiantes en el tiempo. En este caso, tales cambios en el modelo de la inflación se suponen asociados a posibles regímenes distintos donde la inflación presenta cambios en su nivel o en su variabilidad. Esta modelación posibilita el reconocimiento de los distintos regímenes a través del tiempo (por ejemplo dos regímenes: inflación alta e inflación baja) en lo referente a su tiempo promedio de duración y a la probabilidad asociada de cada uno de ellos, es decir, la probabilidad de estar en un régimen particular en un momento dado del tiempo. Las probabilidades de transición estimadas, permiten concluir, por ejemplo, que al estar en un régimen de inflación trimestral moderado, la probabilidad de permanecer en éste es muy alta (0.94), en tanto que pasar de éste a un régimen de inflación promedio alta tiene una probabilidad de (0.05), la cual es cinco veces mayor que la estimada para la transición de moderada a baja (0.01). Adicionalmente, se puede observar que la máxima probabilidad de permanecer en un mismo régimen se tiene en aquel caracterizado como de inflación y variabilidad moderadas.

Determinantes de las fusiones y adquisiciones en el sistema financiero colombiano. 1990-2007

Se ha analizado de manera amplia el efecto de la quiebra y la fusión de las instituciones financieras en Colombia; sin embargo no se ha hecho un estudio de los determinantes. Este documento busca encontrar las variables que incentivan la participación de las instituciones en estas operaciones.

Propiedad y desempeño en el sistema financiero colombiano

Este trabajo evalua la estructura de propiedad de las entidades del sistema financiero colombiano para el periodo 1996-2006 y la relación entre las entidades que adoptaron el código corporativo a través de la resolución 275 de 2001 y el desempeño de las mismas. Dividiendo la muestra en dos, inicialmente buscando evaluar las características de la propiedad con el desempeño y finalmente evaluado la relación entre las entidades que adoptaron prácticas corporativas y el desempeño. Los resultados de estas dos líneas de estudios permitieron comprobar, por un lado, que la adopción de las prácticas corporativas de las entidades listadas en bolsa se relacionan positivamente con el desempeño y por otro, que la concentración de la propiedad genera un efecto positivo en el desempeño de las entidades financieras, lo cual es consistente con el efecto positivo que genera la supervisión de los accionistas mayoritarios sobre el administrador, disminuyendo de esta manera los problemas de agencia.

Determinantes del consumo de energía eléctrica residencial de la Zona Metropolita de Monterrey Nuevo León en México

El objetivo del trabajo consiste en estudiar la evolución del consumo agregado de energía eléctrica residencial en la Zona Metropolitana de Monterrey, Nuevo León, México. Ello, debido a que dicha metrópoli ha experimentado niveles de consumo muy por encima de la media nacional. En este sentido, la idea principal consiste en cuantificar el impacto generado por el crecimiento de los usuarios, la sensibilidad del consumo ante variaciones en el precio del servicio y de un indicador nacional de la actividad económica como medida proxy del ingreso de la zona ante la ausencia de un indicador regional. Para ello, se estima una función de demanda al estilo Cobb-Douglas con series de tiempo de 1993 al 2010 en frecuencia mensual y el enfoque de cointegración de Engel-Granger. Las estimaciones realizadas nos indican que un incremento porcentual del número de hogares incrementa en 0.61 por ciento el consumo. De la misma forma, un incremento porcentual el ingreso incrementa en 0.88 por ciento el consumo. En tanto que incrementos en el precio del servicio reducen la demanda en 0.63 por ciento en el largo plazo.

Componentes no observados de la inflación en Colombia.

Se utiliza el método de descomposición estructural de las series de tiempo para estimar, por la vía del filtro de Kalman, los componentes no observados de la inflación anual en Colombia en el período 1989.12 - 1998.8. La evidencia sugiere que, en un ambiente univariado, la inflación presenta un nivel estocástico y un ciclo que se repite, en promedio, cada 16 meses; en materia de pronósticos, el mejor desempeño del modelo estimado, se registra en períodos superiores a seis meses. En un ambiente bivariado, se encuentra que el crecimiento anual de M1 y la inflación comparten el mismo ciclo y que el crecimiento de dicho agregado monetario causa (Granger) la inflación. Se observa que los componentes de tendencia de ambas realizaciones tienen la mayor correlación cuando la tendencia de la inflación adelanta la tendencia del crecimiento de M1 en 18 meses, mientras que los componentes cíclicos de las dos series tienen la mayor correlación cuando el ciclo del crecimiento de M1 adelanta, también en 18 mese, al ciclo de la inflación. En estas ocasiones podría estar una de las causas de la dificultad que existe en Colombia para encontrar el “timing” entre inflación y el crecimiento de M1.

Algunos comentarios sobre ajuste estacional.

Este artículo discute la utilidad práctica que tiene la información de series de tiempo que ha sido ajustada estacionalmente. Se consideran algunos aspectos del ajuste estacional, y se examina qué tan relevantes son los datos ajustados por estacionalidad para el modelaje económico. Una recomendación que emerge de la discusión es que los datos ajustados deben presentarse junto con sus errores estándar estimados. Otra recomendación es que quizá sería mejor no realizar ningún tipo de ajuste estacional.

Independencia del Banco Central e inflación: el caso de Grecia.

Este artículo presenta la justificación de la Independencia del Banco Central (IBC) para el caso de Grecia. Para su desarrollo se utiliza un enfoque de series de tiempo y se emplean los últimos datos disponibles antes de la unión de Grecia a la UME. La hipótesis que se desarrolla afirma que la Independencia del Banco Central es importante para controlar la inflación. Se emplean dos índices que sirven como variables proxy para la IBC: LegalCBI y TOR. Nuestros resultados confirman una relación inversa entre la IBC y la inflación y presentamos evidencia que sugiere que la tasa de rotación en la gerencia del Banco Central es causante, en el sentido de Granger, de la tasa de inflación.

Does High Unemployment Rate Result in a High Divorce Rate?: A Test for Japan.

El objetivo de este artículo es determinar si el incremento en la tasa de desempleo tiene algún efecto sobre la tasa de divorcios. Con este fin se utilizan series de tiempo y datos de corte transversal para Japón. También se incluyen la tasa de crimenes y el promedio de las horas trabajadas como variables explicativas. Adicionalmente se efectúa análisis de cointegración con el fin de evitar relaciones espúreas entre las series de tiempo. Los resultados sugieren que existe una correlación positiva entre la tasa de desempleo y la tasa de divorcios. También confirmamos que existe una relación cronológica cercana entre el desempleo y el divorcio.