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

63 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.

64 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.

65 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.

66 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