Descomposición de variables: caso de iShares MSCI Emerging Markets ETF (EEM)
Hernández Díaz Bacilio
4/9/2019
Empresa Morgan Stanley Capital International
El MSCI es la empresa estadounidense que realiza diversos índices que miden el desempeño de acciones, fondos, bonos, etc. En el caso de los índices bursátiles, la compañía clasifica estos en tres grandes grupos: los de Mercados Desarrollados (DM), los de Mercados Emergentes (EM) y los Mercados frontera (FM). EL EEM es un indice que replica el indice de MSCI de los mercados Emergentes (EM) 1.
iShares MSCI Emerging Markets ETF (EEM)
Los principales paises que capitalizan dentro de este ETF son:
| Tipo | Fondo |
|---|---|
| China | 32.18% |
| Corea del Sur | 11.45% |
| Taiwán | 11.11% |
| India | 8.64% |
| Brasil | 7.41% |
| Sudáfrica | 5.41% |
| Rusia | 3.88% |
| Tailandia | 2.93% |
| Arabia Saudita | 2.63% |
| México | 2.50% |
| Indonesia | 2.14% |
| Malasia | 2.08% |
Comportamiento del precio de cierre de iShares MSCI Emerging Markets ETF: 1 de enero de 2015 al 2 de septiembre de 2019
En el siguiente gráfico podemos observar el comportamiento del ETF iShares MSCI Emerging Markets a partir del 1 de enero En el siguiente gráfico podemos observar el comportamiento del ETF iShares MSCI Emerging Markets a partir del 1 de enero de 2015 al 2 de septiembre de 2019. La tendencia que presenta el EEM del 28 de abril del 2015 al 20 de enero del 2016 es bajista llegando a registrar un mínimo de 28.25 dólares por acción, esto debido a el desplome de los precios de los productos básicos opacó a grandes mercados emergentes como Brasil y Rusia 5.
A su vez, en el 2015 se suscitaban cuestiones en china, debido a las inquietudes en torno de China no sólo han despertado temores por el impacto en el crecimiento de los mercados emergentes, donde los exportadores de energía y metal están sufriendo las consecuencias del desplome de los precios de las materias primas, sino también por la caída del crecimiento global. No anticipamos una transición mal gestionada en China, pero es necesario supervisar estrechamente los canales a través de los que podría materializarse 6.
Sin embargo, después de esta caída en 2016 se empezó a convertir en un buen año para los mercados emergentes llegando a registrar su precio máximo el 26 de enero del 2018 con un precio de 52.08 dólares es decir un comportamiento alcista, este comportamiento se le atribuye principalmente a la baja de preciosos en el petróleo, además de que Cuando el dólar se fortalece, otras monedas extranjeras pierden valor. Una moneda más débil suena mal, pero en realidad ayuda a aumentar el valor de los mercados emergentes de dos maneras: el comercio y la deuda 7.
Después del 2016, para los mercados emergentes todo marcha bien, algunos países consiguieron cifras positivas con ganancias de un 4 % como México y Brasil, en el caso de rusia el alza fue de un 22%. Uno de los principales factores por el aumento del EEM fue el camio de rumbo en el modelo económico de china, ya que el país se oriento a una economía impulsada por los servicios en lugar de la industria, así mismo, impulsado por el desplome del precio del curdo supuso una fuerte subida para varios países emergentes como ya se había mencionado. Cabe destacar que china es el más grande contribuidor con un 32.59% en los mercados emergentes 8.
Figura 1. precio iShares MSCI Emerging Markets ETF (EEM)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
Por último, los mercados se ven amenazados a las políticas que ha llevado acabo el presidente de los estados unidos, en los últimos meses del año 2019 se ha generado una guerra de comercial entre china y estados unidos, y por ello una gran baja de los mercados emergentes, se dio una caída del yuan chino debido a que Donal Trump informara sobre la aplicación de nuevos aranceles a las importaciones de ese país por un valor de 300,000 millones de dólares a partir del 1 de septiembre. La tensa situación generó el desplome de los mercados bursátiles y la depreciación de las monedas en los países emergentes 9.
Descomposición tomando el promedio de cotizaciones
Tomando en cuenta el promedio \(\bar{x}\) de las cotizaciones por año de la emisora a partir de la muestra utilizada, se obtiene que \(\bar{x}\) = 251 días. En la Figura 2 se presenta la descomposición de variables del ETF EEM:
Figura 2. Descomposición de variables del EEM, w = 251 días (EEM)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
EN LA Figura 2 se observa:
En el primer rectángulo podemos visualizar el precio de cierra de EEM, tomando en cuenta el promedio w= 251.
En el rectángulo 2 se visualiza el componente tendencial a partir del promedio de cotización, Suavizando la serie a partir del promedio de cotización, en el cual en un primer momento se muestra un comportamiento bajista, posteriormente un comportamiento alcista, para pasar al precio de cierre bajista.
Y en el tercer rectángulo, observamos el componente estacional en periodos de un año, marcando la variación que presenta la serie de los precios de cierre del ETF EEM, en el cual, se visualiza un crecimiento en los primeros meses de cada año, y un decrecimiento en los últimos meses.
Figura 3. Pronóstico a 100 días tomando una ventana estacional w=251 días
Figura 3. Pronóstico del EEM a 100 días, w=251
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
El pronóstico de la Figura 3 con w = 251 no se apega al comportamiento de la serie ya que varía demasiado, no coincidiendo con ninguno de los datos desde el 3 hasta el 5 de septiembre de 2019, con un máximo de 40.19 dólares.
Descomposición tomando el año Bursatil
Figura 4. Descomposición de variables del EEM, w = 252 días (EEM)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
EN LA Figura 4 se observa:
En el primer rectángulo podemos visualizar el precio de cierra de EEM, tomando en cuenta el promedio w= 252.
En el rectángulo 2 se visualiza el componente tendencial a partir del promedio de cotización, Suavizando la serie a partir del año Bursátil de cotización, en el cual en un primer momento se muestra un comportamiento bajista, posteriormente un comportamiento alcista, para pasar al precio de cierre bajista, se observa que es la misma tendencia que el de la figura 2 debido a que solo el año de cotización cambia en una unidad.
Y en el tercer rectángulo, observamos el componente estacional en periodos de un año, marcando la variación que presenta la serie de los precios de cierre del ETF EEM, en el cual, se visualiza un crecimiento en los primeros meses de cada año, y un decrecimiento en los últimos meses.
Figura 5. Pronóstico a 100 días tomando una ventana estacional w=252 días
Figura 5. Pronóstico del EEM a 100 días, w=252
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
El pronóstico de la Figura 5 con w = 252 no se apega al comportamiento de la serie ya que varía demasiado, no coincidiendo con ninguno de los datos desde el 3 hasta el 5 de septiembre de 2019. obteniendo un máximo de 39.73 dólares.
Descomposición tomando 247 días
Figura 6. Descomposición de variables del EEM, w = 247 días (EEM)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
EN LA Figura 6 se observa:
- En el primer rectángulo podemos visualizar el precio de cierra de EEM, tomando en cuenta el promedio w= 247.
- En el rectángulo 2 se visualiza el componente tendencial a partir del promedio de cotización, Suavizando la serie a partir de 247 dias de cotización, en el cual en un primer momento se muestra un comportamiento bajista, posteriormente un comportamiento alcista, para pasar al precio de cierre bajista.
- Y en el tercer rectángulo, observamos el componente estacional en periodos de un año, marcando la variación que presenta la serie de los precios de cierre del ETF EEM, en el cual, se visualiza un crecimiento en los primeros meses de cada año, y un decrecimiento en los últimos meses.
Figura 7.Pronóstico a 100 días tomando una ventana estacional w=247 días
Figura 7. Pronóstico del EEM a 100 días, w=247
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
El pronóstico de la Figura 7 con w = 247 se apega al comportamiento de la serie ya que varía menos, coincidiendo con el dato del de septiembre del 2019 su comportamiento es a la alza con un máximo registrado de 40.73 dólares.
Descomposición tomando 246 días
Figura 8. Descomposición de variables del EEM, w = 246 días (EEM)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
EN LA Figura 8 se observa:
- En el primer rectángulo podemos visualizar el precio de cierra de EEM, tomando en cuenta el promedio w= 246.
- En el rectángulo 2 se visualiza el componente tendencial a partir del promedio de cotización, Suavizando la serie a partir de 246 días de cotización, en el cual en un primer momento se muestra un comportamiento bajista, posteriormente un comportamiento alcista, para pasar al precio de cierre bajista este comportamiento no varía del de la figura 6 debido a que solo cambia en una unidad.
- Y en el tercer rectángulo, observamos el componente estacional en periodos de un año, marcando la variación que presenta la serie de los precios de cierre del ETF EEM, en el cual, se visualiza un crecimiento en los primeros meses de cada año, y un decrecimiento en los últimos meses.
Figura 9. Pronóstico a 100 días tomando una ventana estacional w=246 días
Figura 9. Pronóstico del EEM a 100 días, w=246
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
El pronóstico de la Figura 9 con w = 246 no se apega al comportamiento de la serie del 3 hasta el 5 se septiembre, es decir, que ningún dato concuerda o se apega al del original, obteniendo un dato máximo de 40.72 dólares.
Descomposición tomando 241 días
Figura 10 Descomposición de variables del EEM, w = 241 días (EEM)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
EN LA Figura 10 se observa:
- En el primer rectángulo podemos visualizar el precio de cierra de EEM, tomando en cuenta el promedio w= 241.
- En el rectángulo 2 se visualiza el componente tendencial a partir del promedio de cotización, Suavizando la serie a partir de 241 días de cotización, en el cual en un primer momento se muestra un comportamiento bajista, posteriormente un comportamiento alcista, para pasar al precio de cierre bajista.
- Y en el tercer rectángulo, observamos el componente estacional en periodos de un año, marcando la variación que presenta la serie de los precios de cierre del ETF EEM, en el cual, se visualiza un crecimiento en los primeros meses de cada año, y un decrecimiento en los últimos meses.
Figura 11 Pronóstico a 100 días tomando una ventana estacional w=241 días
Figura 11 pronóstico del EEM A 100 DÍas, w=241
El pronóstico de la Figura 11 con w = 241 se apega al comportamiento de la serie ya que los datos del 5 y 6 de septiembre se apegan a los datos originales, obteniendo un máximo de 41.26 que concuerda con el dato original.
Los resultados del pronóstico para los días 03, 04 y 05 de septiembre, comparados con los datos reales registrados son los siguientes:
| Fecha | REAL | Promedio | AÑO BURSATIL | A 247 días | a 246 días | a 241 días |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 03/09/2019 | 39.94 | 40.31 | 40.00 | 40.40 | 40.27 | 40.36 |
| 04/09/2019 | 40.61 | 40.35 | 39.70 | 40.62 | 40.44 | 40.92 |
| 05/09/2019 | 41.07 | 40.19 | 39.73 | 40.60 | 40.72 | 41.06 |
| 06/09/2019 | 41.25 | 40.33 | 39.59 | 40.73 | 40.78 | 41.26 |
| Fecha | DIF. PROM | DIF. BURSATIL | DIF. a 247 días | DIF. a 246 días | DIF. a 241 días |
|---|---|---|---|---|---|
| 03/09/2019 | -0.37 | -0.06 | -0.46 | -0.33 | -0.42 |
| 04/09/2019 | 0.26 | 0.91 | -0.01 | 0.17 | -0.31 |
| 05/09/2019 | 0.88 | 1.34 | 0.47 | 0.35 | 0.01 |
| 06/09/2019 | 0.92 | 1.66 | 0.52 | 0.47 | -0.01 |
Al observar el diferencial de los pronósticos de promedio, año bursátil, y los distintos pronósticos elegidos de 247, 246 y 241 días, con respecto al dato real se confirma lo siguiente; Los mejores pronósticos son los de 246 y 241 días de cotización, ya que poseen los diferenciales más pequeños, se elijara el Pronostico a 241 días debido a que es el que mejor se ajusta a los datos reales y de esta manera se determinara una posible compra del ETF EEM.
Decisión
No es recomendable comprar el ETF de EEM el día 9 de septiembre, aunque podemos notar que tendrá una posible recuperación o un crecimiento, pero actualmente tiene una tendencia lateral, es decir, que se obtendrá un rendimiento negativo. Además de que actualmente en el mundo se vive un momento de tensión entre la economía china y la de Estados Unidos, cabe destacar que el principal inversor en los mercados emergentes es China, y por los problemas a los que se enfrenta puede perjudicar el ETF EEM a la baja.
Referencias
https://medium.com/homebroker/lo-que-debes-saber-sobre-los-%C3%ADndices-del-msci-cf02d2a0c298↩
https://www.msci.com/documents/10199/c0db0a48-01f2-4ba9-ad01-226fd5678111↩
https://www.blackrock.com/mx/intermediarios/productos/239637/ishares-msci-emerging-markets-etf↩
https://www.blackrock.com/mx/intermediarios/productos/239637/ishares-msci-emerging-markets-etf↩
https://www.elfinanciero.com.mx/economia/quien-gano-y-quien-perdio-en-la-economia-mundial-en-2015↩
https://www.forbes.com.mx/mercados-emergentes-el-punto-mas-debil-del-entorno-global/↩
https://expansion.mx/economia/2015/02/06/acciones-de-emergentes-una-oportunidad-bursatil-en-2015↩
https://www.eleconomista.es/mercados-cotizaciones/noticias/7488603/04/16/Los-mercados-emergentes-la-gran-sorpresa-de-2016.html↩
https://www.france24.com/es/20190806-economia-yuan-china-trump-eeuu↩