Descomposición de variables: caso Vanguard FTSE Emerging Markets ETF
Verónica Guzmán Ayala
8 de septiembre de 2019
Empresa Vanguard FTSE Emerging Markets ETF
Vanguard FTSE Emerging Markets ETF Vanguard es una de las compañías gestoras más grandes del mundo. Fundada el 1 de mayo de 1975. El primer fondo que estableció fue el Wellington Fund, cuya fecha de incepción fue el primero de julio de 1929. Actualmente administra más de 2 trillones de dólares en fondos internacionales y estadounidenses, según cifras al 30 de septiembre de 2013, con más de 170 fondos establecidos. Cuenta con oficinas en Estados Unidos, Holanda, Australia, Hong Kong, Francia, Inglaterra, Singapur, Japón, Canadá y Suiza.[1].
Comportamiento del precio de cierre de Vanguard FTSE Emerging Markets ETF: 02 de enero de 2015 al 30 de agosto de 2019.
Se solicitó del 01 de enero 2015 al 2 de septiembre del 2019, pero no existen datos con ese periodo.En el siguiente gráfico se presenta el comportamiento de la empresa Vanguard FTSE Emerging Markets ETF a partir del 02 de enero de 2015 al 30 de agosto de 2019. La tendencia que presenta la emisora de agosto de 2015 a enero de 2016 es bajista llegando a registrar un mínimo de 28.55 USD por acción. De lo contrario, en el 2018 Vanguard FTSE Emerging Markets ETF ha registrado sus más altos índices con hasta 50.98 USD el 24 de Enero del 2018, debido a que los retornos en mercados emergentes han superado moderadamente las ganancias que generaron los índices bursátiles estadounidenses. El principal ETF de acciones de mercados emergentes, el Vanguard FTSE Emerging Markets ETF (VWO), ha rendido cerca del 11,7% en los últimos doce meses contra un retorno del 10,4% del SPDR S&P 500 (SPY), el ETF que replica al índice S&P 500 de los Estados Unidos.[2].
Figura 1. Precio de cierre de Vanguard FTSE Emerging Markets ETF
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
Sin embargo, desde una mirada de más largo plazo, los mercados emergentes han tenido ganancias sustancialmente más bajas,ya que Vanguard FTSE Emerging Markets ETF el 29 de octubre del 2018 se registró un mínimo de 36.68 USD debido a que Los mercados emergentes generalmente son más volátiles, pero suelen tener correlación positiva con los países desarrollados, pueden señalarse diversas variables que afectaron el desempeño de los mercados emergentes en este período. La inestabilidad económica en China, el incierto marco político-institucional en Rusia, y los problemas de corrupción y estancamiento económico en Brasil son algunos de los puntos más relevantes.
Descomposición de variables de Vanguard FTSE Emerging Markets ETF
Por lo general, en los métodos de descomposición de series temporales, se parte de la idea de que la serie temporal se puede descomponer en todos o algunos de los siguientes componentes:
Tendencia \(\left ( T_t \right )\), que representa la evolución de la serie en el largo plazo.
Fluctuación cíclica-estacional ( S_t ), que refleja las fluctuaciones de carácter periódico, pero no necesariamente regular, a medio plazo en torno a la tendencia. Esto componente refiere también variaciones climatológicas, las vacaciones, las fiestas, etc. Este componente es frecuente hallarlo en las series económicas, y se debe a los cambios en la actividad económica.
Movimientos Irregulares ( I ), que pueden ser aleatorios, la cual recoge los pequeños efectos accidentales, o erráticos, como resultado de hechos no previsibles, pero identificables a posteriori (huelgas, catástrofes, etc.).
La asociación de estos cuatro componentes en una serie temporal, Y, puede responder a distintos esquemas; así, puede ser de tipo aditivo: \[Y_t= T_t + S_t + e_t\] También puede tener una forma multiplicativa: \[Y_t=T_t *S_t *e_t\] O una combinación de ambos \[Y_t=T_t*S_t +e_t\]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 \[\bar{x} = 219\] días. En la Figura 2 se presenta la descomposición de variables de Vanguard FTSE Emerging Markets ETF:
Figura 2. Descomposición de variables de Vanguard FTSE Emerging Markets ETF, w = 219 días
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
En la Figura 2 de observa lo siguiente: en el primer rectángulo está graficado el precio de cierre de Vanguard FTSE Emerging Markets ETF acorde al periodo de mustra utilizado, posteriormente, se puede visualizar el componente tendencial el cual replica un suavizamiento de la serie a partir del promedio de cotización. En el tercer tramo, se encuentra el componente estacional marcando las variaciones que presenta la serie, como un cardiograma que muestra el “ritmo” de los movimientos del precio de cierre de Vanguard FTSE Emerging Markets ETF. Finalmente, se observa el componente irregular resultado de restar el vector de precios menos su componente tendencial y estacional. Tomando esta descomposición, se realiza un pronóstico a 100 días tomando la ventana o descomposición de 219 días que refleja el promedio de las cotizaciones, mismo que se presenta en la Figura 3.
Figura 3. Pronóstico a 100 días tomando una ventana estacional \(w=219\) días
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
Comparativo de pronóstico contra dato real.
El pronóstico de la Figura 3 con \(w\) = 2019 se apega al comportamiento de la seríe sugiriendo una tendenia lateral para los siguientes 100 días.En el pronóstico se forma un máximo que ronda sobre los 40.4 USD, coincidiendo casi en el total con el máximo registrado del 30 de agisto de 2019 que fue de 40.45 USD. En concreto, los resultados del pronóstico para los días 03, 04 y 05 de septiembre, comparados con los datos reales registrados son los siguientes:
Comparativo de pronósticos contra dato real
| Fecha | Precio Real | Pronóstico w = 219 | Diferencial |
|---|---|---|---|
| 03-sep-2019 | $40,19 | $40.82 | 0.63 |
| 04-sep-2019 | $40,85 | $40.70 | 0.15 |
| 05-sep-2019 | $41,16 | $40.61 | 0.55 |
Considerando el promedio de las cotizaciones de Vanguard FTSE Emerging Markets ETF con \(w\) = 219, el diferencial que se obtiene para el primer dato pronósticado es de 0.63, lo cual se considera bastante cercano del dato real.
Para conseguir una mejor aproximación, se sugiere utilizar una iteración que permita evaluar los pronósticos tomando diferentes ventanas de tiempo \(\left ( w_{n+1} \right )\) y seleccionar el pronóstico a partir de algún criterio de información o tomando otras medidas como el error cuadrático medio. Este tema se abordará en la siguiente publicación.
Referencias
[2] https://www.tradingfloor.com/posts/es-un-buen-momento-para-invertir-en-mercados-emergentes-9484826