Historia de TOYOTA(TM)
HISTORIA DE TOYOTA MOTOR
Toyota Motor (septiembre de 1933) industria de fabricación de automóviles japonesa. La fundación de Toyota se remonta a 1904 cuando Sakichi Toyoda, empresario de la región de Kosai, Prefectura de Shizuoka, Japón fundó la compañía Toyoda Automatic Loom Works en el año 1907, una empresa dedicada a la venta de variadas maquinas textiles, que rápidamente se convirtió en la número uno del mercado por sus precios más económicos y, seis años más tarde, con la ayuda de su hijo Kiichiro Toyoda, emprende la construcción de un telar automatizado, logrando así uno de sus proyectos más soñados. Desde este momento comienza la historia de Toyoda (actualmente conocida como Toyota).
Toyota Motor Corporation fue fundada en septiembre de 1933 cuando Toyoda Automatic Loom creó una nueva división dedicada a la producción de automóviles bajo la dirección del hijo del fundador, Kiichiro Toyoda. El primer motor tipo A se produjo en 1934 y fue empleado por primera vez en mayo de 1935 en el modelo A1. Toyota Motor Co. fue establecida como una empresa independiente en 1937.1
En la actualidad
Toyota Motor Corporation diseña, fabrica, ensambla y vende vehículos de pasajeros, minivans y vehículos comerciales, y partes y accesorios relacionados. Opera en automoción, servicios financieros y todos los demás segmentos. La compañía ofrece autos híbridos bajo los nombres Prius, Auris, Prius PHV, C-HR, LC, Camry, JPN TAXI, Avalon, Corolla HB, Crown, Century, UX, Corolla SD y WG HV;
vehículos de pila de combustible con los nombres MIRAI y SORA; y vehículos de motor convencionales, que incluyen autos subcompactos y compactos bajo los nombres Corolla, Yaris, Vitz, Prius C, Aqua, Passo, Roomy, Tank, Etios, Vios, AGYA, Rush, Daihatsu y Yaris iA.
También proporciona mini-vehículos, vehículos de pasajeros, vehículos comerciales y autopartes bajo el nombre de Toyota; autos medianos con los nombres Camry y REIZ; coches de lujo con los nombres de Lexus, Avalon y Crown; Limusinas del siglo; autos deportivos bajo los nombres LC y Supra; y vehículos deportivos utilitarios bajo los nombres Sequoia, 4Runner, RAV4, Highlander y Land Cruiser. Además, la compañía ofrece camionetas con los nombres de Tacoma y Tundra; minivans bajo los nombres Alphard, Vellfire, Noah / Voxy, Esquire, Calya, Estima, Sienta y Sienna; y camiones y autobuses. Además, proporciona servicios financieros, tales como financiación minorista y leasing, financiación mayorista, seguros y tarjetas de crédito; y fabrica y vende viviendas prefabricadas. Además, la empresa se dedica a los negocios relacionados con la tecnología de la información que comprenden la operación de un portal web para información del automóvil conocido como GAZOO.com. Opera en Japón, América del Norte, Europa, Asia, América Central y del Sur, Oceanía, África y Oriente Medio. Toyota Motor Corporation tiene un acuerdo de investigación con la Agencia de Exploración Aeroespacial de Japón para investigar sobre un vehículo lunar presurizado y tripulado que utiliza tecnologías de vehículos eléctricos de celdas de combustible; y un acuerdo de alianza de capital con Suzuki Motor Corporation. La compañía fue fundada en 1933 y tiene su sede en Toyota, Japón.2
Comportamiento del precio de cierre de TOYOTA(TM) : 1 de enero de 2013 al 22 de noviembre de 2019
Figura 1. Precio de cierre de TOYOTA (TM)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
En el anterior gráfico se muestra el comportamiento que ha presentado el precio de cierre de Toyota(TM) en un periodo de cinco años, es decir, de 2015 a 2019. Se observa que ha tenido en el ultimo año una tendencia alcista.
En el año de 2015 fue un año bueno para la empresa Toyota ya que presento una tenencia alcista desde 16 octubre del 2014 con un precio de cierre de 110.8 dólares y su precio máximo para el 23 de marzo del 2015 es de 145.32 dólares, esto debido a que las ventas se comenzaron a incrementar por la salida de Toyota Corolla, además 2015 se presenta con un panorama muy optimista en cuanto a ventas de coches en el mercado estadounidense se refiere. Enero ha acumulado un total de 1.152.480 matriculaciones, lo que su pone un sensacional incremento del 14% en comparación con el mismo mes de año anterior. Todas las marcas de gran volumen han mejorado sus registros respecto a los de hace 12 meses.3
Para el año de 2016 la empresa Toyota presentaba una tendencia bajista, con un precio mínimo para el 11 de mayo de 2016 de 98.44 Dólares, esto debido a que el crecimiento de la industria de automóviles llego a un punto de inflexión en mayo debido a que las entregas de General motos, se desplomaron en un 18%, al igual que Ford Motor que cayó en un 6.1% y Toyota que cayó en un 9.6%. Uno de los factores que explican la fuerte correlación que genero General Motors es el retroceso de las entregas de coches a las compañías de alquiler y esto afecto a las demás compañías. 4
Ademas, Toyota anunció ese mismo que va a retirar 1,43 millones de vehículos en todo el mundo por posibles fallas en el sistema de bolsas de aire. El fabricante también aclaró que esos componentes no habían sido desarrollados por Takata, el proveedor involucrado con el mayor retiro de bolsas de aire en la historia de la industria automotriz. La empresa también anunció que estaba retirando 2,87 millones de vehículos en todo el mundo por fallas en los tanques de combustible. La última operación de este tipo realizada por Toyota incrementó la ansiedad de los consumidores sobre la seguridad de las bolsas de aire.5
Ahora bien, en la actualidad en el año 2019 Toyota presenta una tendencia alcista alcanzando un precio máximo de 145.06, aunque en también a tenido caídas en abril de 2019, Las ventas de la firma Toyota Motor descendieron 4.4% en abril en Estados Unidos ante una escasa demanda de sedanes de maras Corolla y Prius. El fabricante japonés de automóviles dijo que vendió 162,506 vehículos en abril, en comparación con las 170,706 unidades del mismo mes del año anterior en Estados Unidos. 6, además sus ventas incrementaron por la salida del nuevo Toyota Highlander 2020 presentado en Nueva York. pero nueva mente en noviembre se encuentran problemas que amenazan la caída de la acción, La Procuraduría Federal del Consumidor amplió el llamado a revisión de los vehículos Matrix, modelos de 2003 a 2008; Corolla modelos 2003 a 2008; y Yaris modelos 2004 y 2005, de la compañía automotriz japonesa Toyota, lo anterior por falla bolsas de aire.
Rendimientos del precio de cierre de Toyota (TM) : 1 de enero de 2013 al 9 de octubre de 2019
Figura 2. Rendimientos de los Precios de cierre de Toyota (TM)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
En el segundo gráfico, se observa el precio de cierre de Toyota en rendimientos, en donde se observa que la serie presenta clauster de volatilidad, en los años de 2016 y 2019.
El motivo de estos clúster de volatilidad, es debido a que en esos dos años, Toyota a tenido que retirar automóviles de las personas ya que presentan fallos en bolsas de aire o bien en el tanque de gasolina, además de que las ventas de los automóviles han bajado, debido a la Caída de la demanda de automóviles en Estados Unidos y esto a afectado a México baja producción en México: AMIA. 7
pruebas de raíces unitarias Dickey Fuller Aumentada (DFA), Phillips Perron (PP) y KPSS en las series a niveles
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## Augmented Dickey-Fuller Test
##
## data: TM
## Dickey-Fuller = -2.5819, Lag order = 12, p-value = 0.332
## alternative hypothesis: stationary##
## Phillips-Perron Unit Root Test
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## data: TM
## Dickey-Fuller = -2.9488, Truncation lag parameter = 8, p-value =
## 0.1766##
## KPSS Test for Level Stationarity
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## data: TM
## KPSS Level = 1.7363, Truncation lag parameter = 8, p-value = 0.01Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
En las primeras pruebas de la Dickey-Fuller Aumentada con 0.332 y Phillip-Perron 0.1766, su p-value es mayot al 0.05% esto quiere decir que presentan problemas de raíz unitaria.
Para la prueba KPSS su p-value es de 0.01 el cual es menor al 0.05, es decir, que la serie no es estacionaria.
pruebas de raíces unitarias Dickey Fuller Aumentada (DFA), Phillips Perron (PP) y KPSS en rendimientos
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## Augmented Dickey-Fuller Test
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## data: TM_R
## Dickey-Fuller = -13.04, Lag order = 12, p-value = 0.01
## alternative hypothesis: stationary##
## Phillips-Perron Unit Root Test
##
## data: TM_R
## Dickey-Fuller = -42.916, Truncation lag parameter = 8, p-value =
## 0.01##
## KPSS Test for Level Stationarity
##
## data: TM_R
## KPSS Level = 0.075522, Truncation lag parameter = 8, p-value = 0.1Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
En las primeras pruebas de la Dickey-Fuller Aumentada con 0.01 y Phillip-Perron 0.01, su p-value es menor al 0.05% esto quiere decir que no tiene raíz unitaria. Para la prueba KPSS su p-value es de 0.1 el cual es mayor al 0.05%, es decir, que la serie es estacionaria.
Autocorrelación (MA) y Función de Autocorrelación parcial (AR)
Figura 3. Funcion de Autocorrelacion (MA) y Funcion de Autocorrelacion parcial (AR)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
En Esta grafica podemos ver los resagos en AR Y MA para poder hacer un buen arima. Ademas, podemos observar que aunque pareciera que no se salen de las bandas de bondad, no es seguro guiarnos por el modelo ya que presenta problemas de auto correlación, ahora bien, el software R nos proporcionó un autoarima que es con el que se trabajara.
El software R nos indica que el mejor autoariam es el siguiente ARIMA(2,1,2)
Gráficos de autocorrelación de los rendimientos al cuadrado
Gráficos de autocorrelación de los rendimientos al cuadrado
Se observa el correlograma y la dependencia de los rendimientos al cuadado,el cual nos indica que aunque los rendimientos se hayan elevado al cuadrado, existe problemas de autocorrelación.
Prueba Ljung-Box
| Prueba | P value | |
|---|---|---|
| Box-Ljung test | P=0.02e-16 |
La prueba Box-Ljung nos indica so los reiduales al cuadrado son Homocedasticos o bien, Heterocedasticos.por lo tanto, H0: Los residuales al cuadrado del ARIMA son homocedasticos y nuestra regla de decisión es que si P> .05 no se rechaza la nula (se acepta)
En este caso, nuestro valor P de 0.02e-16 nos indica que Que existe Heterocedasticidad
Resultados de modelos ARCH y GARCH
Ahora bien, pasamos a analizar los parámetros de los distintos modelos ARCH Y GARCH que se componen por los parámetros, Alfa, Beta y su constante, además de tomar en cuenta el criterio de AIC, para precisar la toma de decisión de los dos mejores modelos. También debemos de tomar en cuenta que la suma de los diferentes parámetros alfa, beta y la constante, sea menor a 1, que la constante sea lo más cercano a cero, que los parámetros no sean negativos, por último y no por eso menos importante que los parámetros sean estadísticamente significativos, es decir, que su valor en p-value sea menor a 0.05.
Con base en lo anterior, los dos modelos elegidos son los ARCH(2) Y ARCH(3) ya que sus criterios de AIC son los más cercanos a cero, además sus constantes son las más cercanas a cero, y todos sus parámetros son estadísticamente significativos y la suma de estos es menor a 1.
Para el ARCH (2) , Los rendimientos de la acción de Toyota se explica por un 0.0092% con la volatilidad (podría ser en promedio), y en un 25. 82% con la volatilidad de hace un día anterior y por último en un 11.12% de la volatilidad de hace dos días. Su criterio de AIC -6.0959 siendo uno de los más negativos y todos sus parámetros son estadísticamente significativos.
Para el ARCH (3) , Los rendimientos de la acción de Toyota se explica por un 0.0086% con la volatilidad (podría ser en promedio), y en un 23. 63% con la volatilidad de un día anterior, en un 9.53% la volatilidad de hace dos días, y en un 7.28% la volatilidad de hace tres días, Su criterio de AIC -6.0959 siendo uno de los más negativos y todos sus parámetros son estadísticamente significativos.
Figura 5. Gráfico de varianza condicional ARCH(2)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
Este grafico muestra que, que la desviación estándar, es decir, la volatilidad, nos ayuda a pronosticar la varianza condicional, la cual, nos muestra que tan bueno es nuestro modelo el ARCH(2) el cual vemos como se ajusta se ajusta el modelo respecto a la varianza.
Figura 6. Gráfico de varianza condicional ARCH(3)
Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance
Este grafico muestra que, que la desviación estándar, es decir, la volatilidad, nos ayuda a pronosticar la varianza condicional, la cual, nos muestra que tan bueno es nuestro modelo el ARCH(3) el cual vemos como se ajusta se ajusta el modelo respecto a la varianza.
En conclusión, el mejor modelo es el ARCH (3), ya que explica en un 40.45 la volatilidad 3 días anteriores. Se eligió este modelo, ya que sus parámetros son estadísticamente significativos solo que el AIC, no es el más negativo, además hay otros modelos presentes que tus estadísticos no son significativos o solo tienen uno, pero explica en 94% la volatilidad de los días anteriores.
Referencias
https://www.motor.es/noticias/ventas-coches-eeuu-2015-enero-201520058.html↩
https://elpais.com/economia/2016/06/01/actualidad/1464795814_014161.html↩
https://www.nytimes.com/es/2016/06/29/toyota-retira-14-millones-de-vehiculos-por-problemas-con-las-bolsas-de-aire/↩
https://expansion.mx/empresas/2019/05/02/las-ventas-de-toyota-y-fiat-chrysler-en-estados-unidos-vuelven-a-caer-en-abril↩
https://heraldodemexico.com.mx/mer-k-2/baja-produccion-exportacion-automoviles-mexico-demanda-estados-unidos-amia-industria-automotriz/↩