Exxon Mobil (XOM)

Exxon Mobil es una empresa petrolera estadounidense. Fue fundada como Standard Oil Company en 1870 por John D. Rockefeller, reorganizada como trust de 1882 a 1892, agrupada posteriormente como la Standard Oil Co. of New Jersey a partir de 1899 y finalmente fraccionada en 1911 en virtud de la Ley Sherman Antimonopolios (o Sherman Antitrust Act) en el controvertido caso Standard Oil Co. of New Jersey v. United States.[1] ExxonMobil, es uno de los proveedores de energía y fabricantes de productos químicos más grandes del mundo que cotiza en bolsa, desarrolla y aplica tecnologías de próxima generación para ayudar a satisfacer de manera segura y responsable las crecientes necesidades mundiales de energía y productos químicos de alta calidad.[2]

Comportamiento del precio de cierre de la accion de Exxon Mobil de 01 de enero de 2013 al 9 de octubre de 2019

En el siguiente gráfico se presenta el comportamiento del precio de cierre de las acciones de Exxon Mobil. En él se puede observar que desde el año que se toman los datos, 2013, hasta mediados del año 2014 el precio de la acción de Exxon había tenido una tendencia alcista, cabe resaltar la gran caída que presenta el precio de la acción desde mediados de 2014 hasta finales de 2015 y una posterior alza muy corta hasta mediados de 2016, donde ha mostrado una tendencia bajista hasta noviembre de 2019. Este comportamiento se le atribuye principalmente al la guerra comercial entre China y EU, la cual aumentó la incetidumbre en el sector de energéticos, especialmente los cobustibles, Las ganancias del gigante petrolero Exxon Mobil se derrumbaron casi a la mitad en el tercer trimestre, golpeadas principalmente por la baja en los precios del crudo y la debilidad de su negocio de químicos. La utilidad del mayor productor de petróleo de Estados Unidos cedió a 3,170 millones de dólares, o 75 centavos de dólar por acción, en el trimestre; en comparación con la ganancia de 6,240 millones de dólares, o 1.46 dólares por papel, reportados en el mismo periodo del año anterior.La producción de crudo equivalente de Exxon Mobil aumentó alrededor de 3% a 3,89 millones de barriles por día. [3].

Figura 1. Precio de cierre de las acciones de Exxon Mobil

Rendimientos de las acciones de Exxon Mobil

En el siguiente gráfico se muestran los rendimientos de la acción de Exxon Mobil en dólares en el periodo de enero 2013 a noviembre de 2019. Se puede observar que las mayores concentraciones de volatilidad se dieron durante el periodo de 2015 a 2019; esto puede deberse a algunas situaciones que se dieron, una de ellas es la caída de los precios del crudo y de la industria química, pues el sector del petróleo es uno de los más volatiles del mercado de acciones, las tensiones entre Irán y Arabia Saudita derivaron en un ataque a la refinaría más grande de Arabia Saudita [4], ello provoco gran nerviosismo en todo el mundo sobre la producción de crudo en el país con mayores reservas.Además la guerra comercial entra China y Estados Unidos genera más incertidumbre.

Figura 2. Rendimiento de las acciones Exxon Mobil

Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance

Autocorrelación de los rendimientos al cuadrado

En los siguientes gráficos, se busca conocer si existe autocorrelación tanto serial como parcial en los datos de los rendimientos de las acciones de Exxon Mobil en el periodo enero 2013 a noviembre 2019.

Figura 3. Gráfico autocorrelación serial de los rendimientos al cuadrado

Figura 4. Gráfico autocorrelación parcial de los rendimientos al cuadrado

Fuente: elaboración propia con datos de Yahoo Finance

Analizando ambos gráficos, el gráfico que muestra la autocorrelación serial arroja la existencia de una fuerte correlación serial desde la primera observación y hasta la observación número doce. Por otro lado el gráfico de autocorrelación parcial arroja que tambien existe autocorrelación parcial entre los rendimientos, es decir, se pueden explicar entre sí.

Mejor ARIMA según R (autoarima)

Series: XOM 
ARIMA(0,1,0) 

sigma^2 estimated as 0.8868:  log likelihood=-2357.6
AIC=4717.19   AICc=4717.19   BIC=4722.65


    Ljung-Box test

data:  Residuals from ARIMA(0,1,0)
Q* = 8.6466, df = 10, p-value = 0.5659

Model df: 0.   Total lags used: 10

Prueba ARCH para el autoarima

La prueba de ARCH para el autoarima, es una preuba para saber si los residuales al cuadrado no son homocedásticos. La prueba plantea las siguientes hipótesis:
H0: Los residuales al cuadrado del ARIMA son homocedasticos.

Si p.value mayor a 0.05 no se rechaza Ho Si p.value menor a 0.05 se rechaza Ho


    Box-Ljung test

data:  fit1$residuals^2
X-squared = 265.38, df = 30, p-value < 2.2e-16

La prueba arroja un valor p.value menor a 0.05 por lo que se rechaza H0, es decir, los residuales al cuadrado del ARIMA no son homocedasticos, por lo que es posible realizar las pruebas GARCH.

Modelos ARCH Y GARCH

Se realizaron los siguientes modelos:

ARCH(1) ARCH(2) ARCH(3) ARCH(4) GARCH(1,1) GARCH(1,2) GARCH(2,1) GARCH(2,2)

Tabla 1. Presentación de los resultados del modelo

Valor de los coeficientes. Entre parentesís el valor p de significancia.

MODELO	Omega	Alpha1	Alpha2	Alpha3	Alpha4	Alpha5	Beta1	Beta2	ACI
ARCH(1)	NC	NC	NC	NC	NC	NC	NC	NC	NC
ARCH(2)	0.000077 (0.0)	0.180337 (0.0)	0.232118 (0.0)	NA	NA	NA	NA	NA	-6.2259
ARCH(3)	0.000064 (0.0)	0.178192 (0.0)	0.209430 (0.0)	0.137008 (0.0)	NA	NA	NA	NA	-6.2513
ARCH(4)	0.000063 (0.0)	0.174834 (0.0)	0.205351 (0.0)	0.129080 (0.0)	0.018854 (0.34)	NA	NA	NA	-6.2507
GARCH(1,1)	0.000004 (0.31)	0.087193 (0.0)	NA	NA	NA	NA	0.886182 (0.0)	NA	-6.2718
GARCH(1,2)	0.000004 (0.20)	0.109095 (0.0)	NA	NA	NA	NA	0.521704 (0.0)	0.336505 (0.02)	-6.2714
GARCH(2,1)	0.000004 (0.34)	0.087177 (0.0)	0 (1)	NA	NA	NA	0.8861 (0.0)	NA	-6.2703
GARCH(2,2)	0.000004 (0.0)	0.108512 (0.0)	0.000002 (0.99)	NA	NA	NA	0.528856 (0.0)	0.330207 (0.01)	-6.2702

ACI: Criterio de AKAIKE NC:No converge

Los mejores modelos GARCH y ARCH

En el modelo GARCH(1,1) la sumatoria de los parámetros es menor a 1, asi mismo los valores de significancia valor.p en la prueba son muy cercanos a cero, es decir, los parámetros alfa son significativos así como el parámetro beta. El crietrio de Akaike es el más negativo de todos los modelos. El segundo modelo más efectivo es el modelo GARCH(1,2), en ambos modelos se cumplen los criterios de parámetros sigunifcativos y en conjunto menores a uno.

En el gráfico anterior, el gráfico número 3 podemos ver en color azul la varianza ajustada para el modelo GARCH (1,1)

En el gráfico anterior, el gráfico número 3 podemos ver en color azul la varianza ajustada para el modelo GARCH (1,2).

Pronostico

MODELO GARCH (1,1)

Como se muestra en la tabla número 1, los parámetros del modelo arrojan que los datos actuales respecto al precio de las acciones de Exxon Mobil dependen en un porcentaje muy pequeño del precio de cierre de el día anterior. Así mismo el término Beta 1 muestra la varianza ajustada en un 88.6%. considerando los valores mostrados en la tabla número 1 este modelo, el modelo GARC(1,1), es el mejor modelo de todas las pruebas relaizadas modelo

El pronostico es el siguiente:

El pronostico en el gráfico anterior arroja el comportamiento bajista de la varianza en el corto plazo y presentará algunos ligeros aumentos en el tiempo.

PARA EL MODELO GARCH (1,2)

Conclusiones

En base a el mejor modelo ARIMA (0,1,0), el cual es sugerido por R, se llevaron acabo diferentes pruebas para saber, primeramente si la serie de estudio calificaba para realizar las pruebas GARCH, esto a traves de la prueba ARCH para saber si los residuales eran homocedasticos, lo que resulto ser no verdadero, por lo que se cumplió el primer requisito. El precio de la accion de Exxon Mobil muestra una volatilidad alta, al ser una empresa del sector energético esta podría ser la razón. A continuación el gráfico:

En el gráfico sigma pronostico vs series la variaza se ajusta más a la de las serie, así mismo el riesgo que se muestra en la última gráfica es muy corto. No resultaría muy conveniente la inversión en las acciones de Exxon Mobil, ya que tienden a ser volatiles y a tener periodos donde le precio baja constantemente, además que los beneficios cuando la acción tiene, son muy pequeños. Aunque las ganancias de una acción en un mercado de energéticos estan influenciadas por las noticias que se dan respecto a el mercado.