“Rendimientos de Berkshire Hathaway’s a partir de su propia volatilidad”

Descripción de la Emisora

Berkshire Hathaway’s Es una sociedad de cartera para una multitud de empresas. Está dirigido por el presidente y CEO Warren Buffett . Berkshire Hathaway tiene su sede en Omaha, Nebraska y originalmente era una empresa compuesta por un grupo de plantas de molienda textil.
Buffett se convirtió en accionista controlador de la compañía a mediados de la década de 1960 y comenzó una estrategia progresiva de desviar los flujos de efectivo del negocio principal a otras inversiones. A partir del 12 de marzo de 2019, Berkshire Hathaway tenía una capitalización de mercado de aproximadamente $ 500 mil millones, lo que la convirtió en una de las compañías más grandes que cotizan en bolsa en todo el mundo.[1]

Esta empresa cuenta con una de las acciones mas rentables del mercado de valores de NY de la historia de el mercado de valores de New York, ya que podemos ver una notable tendencia alcista, ya que esta se caracteriza porque cuando un inversionista compra acciones de Berkshire en el mercado se está posicionando de forma tal que se beneficia de las decisiones de inversión que toma el equipo de gestión de inversiones liderado por Warren Buffett.Uno de los hombres mas ricos del mundo. En definitiva, invertir en Berkshire implica que Buffett está gestionando tu capital de la misma manera en que gestiona su propio dinero.

Podemos ver que cuenta con una tendencia mayoritariamente alcista, menos en el año de 2015 ya que la caída puede atribuirse en gran medida a la caída de los precios de los productos básicos, ya que las unidades de ferrocarriles, fabricación y seguros de la compañía han sufrido la caída de los precios del petróleo durante el año’. “Se ven afectados por el sector de recursos débiles y los precios de los productos básicos en general”, dijo Jim Shanahan, analista de Edward Jones, a The FT. Berkshire (BRK-A) también experimentó una disminución significativa en dos de sus mayores inversiones en bolsa en su cartera este año: American Express (AXP), que ha bajado un 24%, e IBM (IBM), que ha bajado un 13%"[2].

+La caida mas prolongada que tuvo en este año (2015), fue el lunes negro del 2015, el 25 de agosto ya que en esta fecha “El desplome de las acciones chinas, provoco por los débiles resultados en la actividad industrial de ese país, y la caída de los precios del petróleo ocasionó que cayera la gran mayoria de las empresas que cotizan en la bolsa de Wallstreet. En ese lunes negro, arrastró al indicador industrial estadunidense Dow Jones, que registró una caída de hasta 3.56 por ciento, mientras que el índice el Nasdaq perdió 2.88 por ciento y S&P, 2.55 por ciento”[3].

+25-Enero-2016: las acciones de Berkshire Hathaway cayeron más del 12%, su peor desempeño anual desde 2008.Esto de igual manera por “la incertidumbre economica mundial que se vivia en esos momentos, una disminucion del precio de las materias primas pero particularmente el petroleo, una desaceleracion economica por la crisis que vivia china en esos momentos y la incertidumbre en la politica monetaria de Estados Unidos ya que se incremento la tasa de interes, todo esto afecto a los mercados y por ende a las inversiones con las que contaba Berkshire hathaways”[4].
+Desde octubre de 2018 vemos fuertes caidasd y subidas, esto por la gran incertidumbre que hay en los mercados, esto por la guerra comercial que hasta hoy en dia existe y todas las acciones importantes han salido afectadas.

Rendimienentos de Bershkire hathaway

En este grafico de volatilidad se puede observar que va desde los -0.06 al 0.05, pero se ve que estos closters de volatilidad aumentaron consideradamente en el 2018, lo cual se debe al inicio de una guerra comercial la cual tiene con una gran incertidumbre a la mayoria de los inversionistas, esto agregandole el grado de especulación que puede causar algo que diga o un tweets del presidente de Estados Unidos y esta al ser una empresa que tiene en su gran mayoria inversiones en este merado, cualquier evento de este tipo le afecta,

Algunos de los Cluster de mayor impacto son los siguientes:

24 junio 2016: Reino Unido toma la decision de salir de la Unión Europea (UE), lo cual provoca caídas abruptas en Wall Street, incluyendo a berkshire Hathaway y las empresas en la que esta invierte [5]

05 de febrero del 2018: “Fue por el miedo de los mercados a un aumento de la inflación en Estados Unidos y que la Reserva Federal incremente las tasas de interés que determinan los créditos con los que empresas y consumidores se financian”[6]

05 noviembre de 2018: tuvo ganacias debido a que “termina la jornada electoral,esto pone fin a la incertidumbre, el gran factor desestabilizador de los mercados. Wall Street cuenta con que los demócratas recuperarán el control de la Cámara de Representantes y los republicanos mantendrán la mayoría en el Senado”[7], esto es un eveto que suele dar confianza en los mercados y por ende ganancias.

18 de julio 2018: Se dio la publicación de reportes corporativos trimestrales y la reunión entre los presidentes de Rusia y Estados Unidos, lo cual genero confianza en los mercados .

Lo cual podemos observar como esta empresa se puede ver casi como un indice el cual se mueve tal cual y como lo hace el mercado pero este influido con las decisiones que toma Warren Buffet.

Autocorrelación de los rendimientos al cuadrado

En los anteriores graficos p0demos observar los rendimientos de BRKA al cuadrado, se puede ver que tanto en ACF como en PACF son demasiado significativas, esto por que la mayoria de los rezagos, pasan el limite marcado por las bandas de bondad, entonces se le aplicaran algunas pruebas para ver si es que se puede trabajar con este modelo.

En los anteriores graficos se puede observar lo siguiente:

El primer grafico muestra el precio de cierre al aplicarle una diferencia, donde podemos observar que es estable pero con fuertes closters de volatilidad al final de la serie.
El segundo y tercer grafico muestran la función de autocorrelación y la parcial de autocorrelacion, lo cual nos muestran que existe correlacion esto porque los rezagos salen de las bandas de bondad.

Se decidio hacer pruebas de raices unitarias para ver que tan factible era trabajar con el la serie anterior, esto enfocado en rendimientos, se puede ver que en la serie de niveles (brka) tiene problemas de raices unitarias por las pruebas de DFA Y PP y la prueba KPSS nos dice que no es estacionaria. Lo cual suena preocupante ya que no cumple con ninguna de las hipotesis eficientes para trabajar con un modelo.

Pero si se observa las pruebas de rendimientos (BRKA_R) que sera con las que se trabajara, vemos que DFA y PP ya no tienen problemas de raiz unitaria y la prueba KPSS dice que es estacionaria, por ende si se puede trabajar con rendimientos.

AutoARIMA (0,1,0)

Series: BRKA 
ARIMA(0,1,0) with drift 

Coefficients:
         drift
      106.9118
s.e.   59.2802

sigma^2 estimated as 6100556:  log likelihood=-16015.08
AIC=32034.16   AICc=32034.17   BIC=32045.08

Se trabajara con el modelo que recomienda el autoarima (0,1,0), esto para tomarlo como guia para trabajar con los modelos ARCH Y GARCH


    Box-Ljung test

data:  fit1$residuals^2
X-squared = 559.53, df = 30, p-value < 2.2e-16

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

En la anterior prueba el p-value dio un valor < 2.2e-16, lo cual dice que se rechaza la Ho, por ende los residuales al cuadrado no son homocedasticos, sino heterocedasticos, lo cual nos permite seguir trabajando con el presente documento

Comparación de Modelos ARCH y GARCH

Se compararon los siguientes modelos:

+ARCH(1)

+ARCH(2)

+ARCH(3)

+ARCH(4)

+GARCH(1,1)

+GARCH(1,2)

+GARCH(2,1)

+GARCH(2,2)

Donde se analizo Alfa, beta y el termino de AIC, donde para terminos de la presente acción se utilizaran y explicaran mas a fondo los dos mejores modelos, donde se busca que los modelos ARCH cumplan lo siguiente:

•"No negatividad: Dado queηtes la varianza condicional, su valor siempre debe ser estrictamente positivo la varianza condicional es el cuadrado de los errores.

•Confirmar que hay efectos ARCH en las series: En esta prueba, la hipótesis nula es que hay efectos ARCH, es decir, que los rezagos de los errores al cuadrado son significativos (o que son distintos de 0) en la serie, de esta forma se justiifca que se puede modelar con un modelo de varianza condicional. •La sumatoria de los parámetros no puede ser mayor a 1: si la suma de los valores que reportan los parámetros del modelo es mayor uno, la volatilidad de la serie explota con el tiempo, en otras palabras, el modelo es inestable"[8].

Tomando en cuenta lo anterior se llego a la conclusion de que los mejores modelos para los rendimientos de esta accion fueron: GARCH (1,1) y GARCH (2,2), ya que eran los que contaban con un mayor valor en el termino de AIC y a su vez la sumatoria de todos sus valores de alfa y beta eran los mas cercanos a 1, por ende cumplian todas las condiciones antes mencionadas.

GARCH (1,1) Los rendimientos de la accion Berkshire Hathaway se ven explicados en un 9% por lo que sucedio el dia anterior, pero se explican mas con la varianza ajustada de un dia un 84%, entre ambas variables explican una totalidad de 93.4% y cuenta con un termino de AIC de -6.5231 el cual es uno de los mayores calculados.

GARCH (2,2) Los rendimientos de la accion Berkshire Hathaway se ven explicados por un 11% por lo que sucedio ayer, un casi 0% con lo que sucedio hace dos dias; pero la varianza ajustada de lo que sucedio hace un dia explica 47% y la varianza ajustada explica un 33% de lo que sucedio hace dos dias, de igual manera su termino AIC es un valor de -6.5234 lo cual lo hace uno de los mayores valores negativos de los modelos calculados.