Volatilidad comparada a los mercados de valores de paises emergentes latinos (página 4)

Partes: 1, 2, 3, 4

resultante de un 0,61% diario.
El índice IGPA posee el menor rango de volatilidad, es decir la menor diferencia
entre el máximo y el mínimo de la muestra, con un valor de 1.51% diario, le siguen en
orden creciente el índice de México con 5.11%, el índice General con 5.28% diario y el
índice Bovespa con 6.4%. Finalmente el índice ColCap con una fuerte amplitud del 9.98%
diario.
De la simple observación gráfica de las series evaluadas, se puede verificar que
los comportamientos de las volatilidades condicen con los valores obtenidos.

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8
7
6
5
4
3
2
1
0
97
98
99
00
01
02
03
04
05
06
07
Mexico
8
7
6
5
4
3
2
1
0
97
98
99
00
01
02
03
04
05
06
07
Argentina
8
7
6
5
4
3
2
1
0
97
98
99
00
01
02
03
04
05
06
07
Conditional Standard Deviation
Conditional Standard Deviation

Brasil
8
7
6
5
4
3
2
1
0
97
98
99
00
01
02
03
04
05
06
07
Conditional Standard Deviation
Conditional Standard Deviation

Chile
8
7
6
5
4
3
2
1
0
2003
2004
2005
2006
2007
Colombia
Conditional Standard Deviation

Brasil es quien exhibe la mayor volatilidad, Argentina es también un mercado muy
volátil, pero en una medida algo menor a Brasil. México presenta una volatilidad algo
más leve a la que muestra Argentina y Colombia viene manifestando a partir del 2004 un
incremento muy fuerte en su volatilidad alcanzando valores que superan los 10 puntos.
Chile ostenta la menor volatilidad de la región, caracterizándose por ser muy
moderada a lo largo de todo el periodo analizado, hablando claramente de sus fuertes
políticas estructurales que se mantienen a través del tiempo proporcionando a los
inversores un marco de estabilidad en el ámbito financiero y jurídico.
Un indicador interesante de analizar es el que relaciona la rentabilidad esperada
con el riesgo asumido. El valor del cociente volatilidad/rentabilidad va a indicar cuál es el
riesgo adicional a tomar si se desea aumentar en un 1% la rentabilidad esperada, podría
definírselo como el Costo Marginal de la Rentabilidad.
En el caso de los países emergentes latinoamericanos, si se toman iguales
periodos de muestra, invertir en el Mercado de Santiago de Chile es el que presenta
menor Costo Marginal, con una relación Vol/Rend de 1.04, lo que puede interpretarse
como el costo de buscar un incremento del 1% en la rentabilidad, es de un 1,04% más
de riesgo para éste índice. Prácticamente diría que aspirar a un aumento en la
rentabilidad implica asumir un mayor riesgo en la misma proporción. El mercado Chileno
es un mercado óptimo para aquellos inversores neutrales al riesgo que exigen que la
Utilidad Marginal de inversión sea igual al Costo Marginal de Inversión.

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El Índice IPC de México es el que le sigue en orden de menor costo marginal de la
rentabilidad promedio con un valor de 1,17 es decir cada punto más de rentabilidad
buscada tendrá un costo de incrementar el riesgo en un 1,17%.
El Índice General de Buenos Aires tiene un costo Marginal mayor a México a pesar
de que sus evoluciones han sido muy similares, pero Argentina mostró siempre un nivel
de riesgo algo mayor y rendimientos diarios promedios levemente inferiores. Es decir que
nuestro mercado es más costoso en términos de riesgo asumido por cada punto
de rentabilidad esperada que Colombia, Chile y México.
El índice BOVESPA es el de mayor costo marginal ya que por cada punto de
rentabilidad esperada se debe asumir 1.58 puntos más de riesgo. Un costo mayor al 1.49
del índice General de Bolsa de Argentina. Además es este índice el que posee un mayor
rango de volatilidad diario. Es decir el mercado brasilero ha tenido oscilaciones más
bruscas que todos los restantes países analizados, su mercado es el más
costoso en términos de riesgo asumido por cada punto de rentabilidad asumida.
Cabe destacar que su nivel de rentabilidad ofrecida es la más atractiva de la
región, por ello el mercado Brasilero seduce a los inversores más amantes al riesgo.
El índice de Colombia, tiene un menor costo, pero es debido al rango de los datos,
que comienza en julio de 2001, no abarcando los períodos anteriores de alta volatilidad.
Para concluir, si se quiere responder a la pregunta que originó esta investigación
sobre si: ¿todos los Mercados de Valores de los países emergentes de Latino América
presentan un nivel de riesgo similar, afectados por intensidades de volatilidad
semejantes, o si existe independencia en sus destinos y el efecto contagio no afecta a
todos los mercados de idéntica forma? Se puede señalar que el nivel de riesgo que se
asume en cada mercado no es el mismo. Ante un shock externo negativo, si bien todos
reaccionan con una mayor volatilidad, la magnitud de las variaciones no es la misma en
todos los mercados de la región. Si existe efecto contagio entre ellos, pero la magnitud
de la reacción no es similar en todos los mercados, algunos se recuperan más rápido que
otros, no poseen igual persistencia ante shocks ni igual magnitud del shock.
La similitud en el destino del Mercado Bursátil Argentino con los mercados de
Brasil y México están dadas por su perecido en materia micro y macroeconómica. El
mercado de Chile es una clara evidencia de la posibilidad de independencia en los
destinos.
Existen buenos motivos para creer que América Latina podrá conseguir mercados
de capital más eficientes que faciliten el financiamiento de un crecimiento económico
sostenido y de una prosperidad ampliamente compartida. Muchas economías de mercado
emergente han reducido sus déficit fiscales y frenado la inflación, y están
reestructurando los sistemas financieros y mejorando la supervisión y regulación
prudenciales. También están tomando medidas para protegerse frente a los vaivenes
adversos del mercado; por ejemplo, han elevado sus reservas, han diversificado las
fuentes de financiamiento, confían en mayor grado en las fuentes internas y los recursos
a largo plazo, y están desarrollando los mercados nacionales de bonos.
Como es aconsejable, si América Latina quiere atraer a un grupo más amplio de
inversores, tendrá también que ofrecer más transparencia, facilitando a los mercados y al
público en todos los niveles mejor información en forma más oportuna. La transparencia
genera un mayor grado de responsabilidad de los formuladores de la política y la mayor
credibilidad de las medidas. También fomenta el funcionamiento ordenado y eficiente de
los mercados financieros al tiempo que alienta la competencia.

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APÉNDICE DE CUADROS42

Cuadro 1: Regresión de la variable Rentabilidad diaria del Índice General de Bolsa como un proceso AR (1)
Dependent Variable: RENT
Method: Least Squares
Date: 02/13/08 Time: 10:21
Sample (adjusted): 1/06/1997 6/29/2007
Included observations: 2597 after adjustments
Convergence achieved after 3 iterations
t-Statistic

1.776800
5.571101
Variable

C
AR(1)

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Coefficient

0.071175
0.108712

0.011819
0.011438
1.819451
8590.497
-5238.378
1.997790
Std. Error

0.040058
0.019513

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Prob.

0.0757
0.0000

0.071245
1.829947
4.035717
4.040231
31.03717
0.000000
Inverted AR Roots
.11
Cuadro 2: Contraste de White para testear la existencia de heterocedasticidad de los residuos de un proceso AR(1)
para la variable rentabilidad del índice General de Bolsa
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
Obs*R-squared
144.3580
260.1003
Probability
Probability
0.000000
0.000000
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 02/13/08 Time: 10:50
Sample: 1/06/1997 6/29/2007
Included observations: 2597
t-Statistic

11.69179
-1.664566
16.99065
Variable

C
RENT(-1)
RENT(-1)^2

R-squared
Adjusted R-squared
Coefficient

2.310786
-0.172201
0.301073

0.100154
0.099460
Std. Error

0.197642
0.103451
0.017720

Mean dependent var
S.D. dependent var
Prob.

0.0000
0.0961
0.0000

3.307854
10.12584
42
Todas la Tablas de este capítulo fueron elaboradas utilizando el programa E-Views 5.0.

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S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
9.609092
239516.1
-9559.740
2.098777
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
7.364451
7.371223
144.3580
0.000000
Cuadro 3: Test ARCH LM de verificación de la existencia de heterocedasticidad de los residuos de un proceso
AR(1) de la variable rentabilidad del Índice General de Bolsa
ARCH Test:
F-statistic
Obs*R-squared
115.2416
392.0300
Probability
Probability
0.000000
0.000000
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 02/13/08 Time: 11:10
Sample (adjusted): 1/10/1997 6/29/2007
Included observations: 2593 after adjustments
t-Statistic
Prob.
Variable

C
Coefficient

1.537380
Std. Error

0.203493