Trabajo Bolsa de Valores Lima

TRABAJO ENCARGADO:Ejercicio de aplicación econométrica: “Estimación del índice general de la

Bolsa de Valores de Lima”

CURSO: ECONOMETRIA IIIDOCENTE: Froilán Lazo Flores

PRESENTADO POR :

Bejar Pacheco Richard Kevin

SEMESTRE: VI

Puno – Perú– 2012.

MODELO ECONOMETRICO: Estimación del índice general de la Bolsa de Valores de Lima

El objetivo del presente trabajo es estimar el índice general de la BVL, tomando en cuenta las siguientes variables:

PC=Precio internacional del cobre US$/TM (mensual).

MN=Monto negociado renta variable.

RP=Riesgo país EMBIG

IPC=nivel de precios (IPC)

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLNO

FACULTAD DE INGENIERIA ECONOMICA

LIGBVL=β0+β1*PC+β2*IPC+β3*MN+β4*RP

Donde: LIGBVL=Log del índice general de la bolsa de valores de lima PC= precio internacional del cobre US$/TM

IPC=nivel de precios MN= Monto negociado RP=riesgo pais

Se toma precedente el documento de trabajo Nro 323: “Impacto de expectativas políticas en los retornos del Indice general de la bolsa de valores de Lima”, cuyos autores son Gabriel Rodriguez y Alfredo Vargas.

El IGBVL representa a las 37 acciones mas negociadas del mercado, la tendencia promedio de las cotizaciones de las principales acciones inscritas en la bolsa limeña.

El precio internacional del cobre US$/TM tomado sobre su cotización en la bolsa de metales de Londres, ya que nuestra bolsa esta compuesta en su mayoría por acciones mineras (la bolsa peruana es una bolsa metálica).

IPC, este indicador nos muestra que cuando hay una mayor inflación, la economía se encuentra operando sobre su nivel funcional. Entonces, en el corto plazo, el incremento de los precios se traduce en mayores rendimientos nominales en el IGBVL.

Para medir el clima bursátil, se consideran los montos negociados de la renta variable, para poder observar si la participación de los inversionistas es activa o no lo es.

Finalmente se toma el riesgo país, que mide la probabilidad de que un país emergente no cumpla con el pago de su deuda externa, en los términos acordados. Este riesgo se mide a través de la variable EMBI. Un incremento de este índice es una mala señal para el mercado bursátil sobre la situación económica del país.

A continuación se presenta los graficos de cada variable:

ECONOMETRIA III Página 2



Se observa que, tanto el grafico del índice general de la bolsa de valores de Lima, como el grafico del precio internacional del cobre/TM, tienen graficas gemelas.




FUENTE:BCRP

Interpretacion de los resultados

Se observa en el modelo que, si el precio del cobre aumenta en cien dólares/TM, el índice general de la bolsa de valores de Lima, aumentara en 0.7%.




Si aumenta el monto negociado en cien dólares, el índice general de la bolsa de valores de Lima, aumentara en 0.45%.

Si el IPC aumenta en un punto, el índice general de la bolsa de valores aumentara en 2.23%.

Si el riesgo país aumenta en un punto, el índice general de la bolsa de valores de Lima, disminuye en 0.14%.

La variación del log del índice general de la bolsa de valores de lima esta explicado en un 83% por las variaciones del precio del cobre, monto negociado, inflación y riesgo país.

EL precio internacional del cobre, la inflación y el riesgo país, son significativos el 99% de nivel de significancia.

Y el modelo en general es significativo al 99% de nivel de confianza.

Es importante tomar con cuidado los estimadores, ya que se observa inconsistencia en el modelo, pudiendo estar los coeficientes sobreestimados o subestimados.

TEST CUSUM

El estadístico CUSUM se basa en la suma acumula de los residuos normalizados, bajo la Ho de estabilidad del modelo, en donde se construye bandas de confianza para dicha serie mediante las rectas que unen los puntos. Pero se rechaza la Ho si traspasa dichas bandas.

Se observa en el cuadro, que el quiebre estructural se produjo en marzo del 2003. En el 2003 fue cuando se agudizo la crisis financiera en los Estados Unidos.




Se observa que el modelo se sale de las bandas, por lo tanto se afirma que el modelo es inestable, o no hay estabilidad estructural.

TEST DE ESTABILIDAD: QUIEBRE ESTRUCTURAL DE CHOW

Este test se basa en los cambios estructurales de un modelo econométrico, en donde se contrasta la Ho de ausencia de cambio estructural, es decir que si dos sub muestras han sido generadas por una misma estructura económica.

Se observa que el estadístico F es significativo. Por lo tanto se afirma que hubo quiebre estructural en el modelo.

TEST DE LOS RESIDUALES: Contraste de Autocorrelacion Serial LM

Test de autocorrelacion en los que la hipótesis alternativa incluya especificaciones más generales que la del modelo autoregresivo de primer orden, explica si un modelo presenta autocorrelacion o no presenta en dicha regresión.




La hipótesis nula del contraste LM, es que no existe correlacion serial en los errores. Se observa que la Prob F es significativo al 1%. Por lo tanto se rechaza la Ho, y se confirma que existe correlacion serial en los errores.

TEST DE ARCH: Contraste de heterocedasticidad

Este test explica que las varianzas de errores de predicción no es constante, si no que varía de un periodo a otro, es decir si existe alguna clase de autocorrelacion en la varianza de los errores de predicción.




La hipótesis nula del contraste ARCH indica que no existe heterocedasticidad en la varianza de los errores. En el cuadro se observa que la prob F es significativo al 1%. Por lo tanto se rechaza la Ho, y existe heterocedasticidad en el modelo.

TEST DE JARQUE – BERA: Contraste de Normalidad

Este contraste de Jaque Bera (JB), se basa en los coeficientes de asimetría y curtosis. La distribución normal, por ser simétrica tiene coeficiente igual a cero, y su curtosis es de coeficiente 3; por lo que el valor del estadístico JB es cero.




En el cuadro se observa que el valor de Jarque-Bera es de 2.25, siendo un valor pequeño, y se afirma que los errores tienen una distribución normal.

TEST DE WHITE: Contraste de Heterocedasticidad

Esta test se basa en el supuesto de normalidad de errores, bajo el supuesto de la Ho que los residuales son homoscedasticos.

La hipótesis nula del contraste de White indica que la varianza de los errores es homocedastica. Al observar la probabilidad de F, se acepta la hipótesis nula, confirmándose que el modelo es homocedastico.

TEST DE RESET: Contraste de errores de Especificacion

Ramsey ha propuesto este test para detectar errores en la especificación de un modelo, denominado Reset, para ver si presenta errores o no.




En el test de RESET, la hipótesis nula afirma que el modelo esta correctamente especificado. En el cuadro se observa que la prob F es 0.93, por lo tanto se acepta la hipótesis nula, y se afirma que el modelo esta correctamente especificado.

TEST DE ESTABILIDAD: Quiebre estructural de Quandt-Andrews

Se observa en el cuadro, que el quiebre estructural se produjo en marzo del 2003. En el 2003 fue cuando se agudizo la crisis financiera en los Estados Unidos.




CONTRASTE DE CAUSALIDAD DE GRANGER

El objetivo del trabajo es analizar el impacto del precio internacional del cobre respecto del índice general de la BVL, entonces se analiza primero si el igbvl causa al precio internacional del cobre.

Se observa que el precio internacional del cobre genera al log del igbvl, mientras que log del igbvl no genera al precio internacional del cobre, al menos al 99% de significancia.

Test de estabilidad: coeficientes recursivos




Test N-Step forecast (residualesrecursivos)




BIBLIOGRAFIA

Banco Central de Reserva del Peru www.bcrp.gob.pe Instituto Nacional de Estadistica e Informatica www.inei.gob.pe




Rodriguez Gabriel y Vargas Alfredo “Impacto de expectativas politicas en los retornos el Indice General de la Bolsa de Valores de Lima

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