ORG

THE ORGANIC (ORG)

About The Organics ETF The Organics ETF is an exchange-traded fund incorporated in the USA. The Fund seeks to track the performance of the Solactive Organics Index. It invests in companies globally that are positioned to profit from increasing demand for organic products, including companies which service, produce, distribute, market or sell organic foods, beverages, cosmetics, supplements or packaging.

INTRODUCCION A THE ORGANIC ETF The Organics ETF es un fondo cotizado en bolsa incorporado en los Estados Unidos. Invierte en empresas de todo el mundo que están posicionadas para beneficiarse de la creciente demanda de productos orgánicos, incluidas las empresas que sirven, producen, distribuyen, comercializan o venden alimentos, bebidas, cosméticos, suplementos o envases orgánicos.

SOBRE EL RUSSELL 2000 El índice Russell 2000 es un índice que refleja el comportamiento de aproximadamente 2000 empresas de pequeña y mediana capitalización, la empresa más grande del índice esta valuada apenas por encima de los $5 mil millones, y con la empresa promedio valuada cerca de $1 mil millones El Russell 2000 tiende a ser más volátil que los índices de empresas de grande capitalización. Sin embargo cuando las empresas de pequeña capitalización se revalorizan, es un índice que puede obtener grandes rentabilidades. Para el índice Russell 2000 de empresas más pequeñas, los dos sectores más grandes son finanzas y tecnología de la información, con un 18% y un 17% respectivamente, seguidos por atención de salud (15%), industria (15%) y consumo discrecional (12%).

¿PORQUE LA RELACION ORG-RUSSELL 2000 El rol de las empresas pequeñas con respecto a las grandes en la economía no es necesariamente intuitivo. La observación más importante es que las empresas pequeñas, y no las grandes, en neto y en promedio y a lo largo del tiempo, son los motores de generación de empleo. El Russell 2000 tiende a ser más volátil que los índices de empresas de grande capitalización. Sin embargo cuando las empresas de pequeña capitalización se revalorizan, es un índice que puede obtener grandes rentabilidades. Decidí hacer la comparación de “ORG” con este índice porque tal ETF contempla sectores como el de atencion a la salud, produccion y distribución de alimentos y bebidas, cosméticos, entre otros servicios en relación a los índices más importantes del mundo como el S&P 500 que estan enfocados actualmente a grandes empresas de talla internacional y con una fuerte capitalización en tecnologías y plataformas digitales.

COMPORTAMIENTO DEL PRECIO DE ORG

Enseguida se muetran los respectivos comportamientos del precio de cierre de ORG con fecha inicial a partir del 1 de enero de 2017 y hasta al 20 de marzo de 2020. ORG

2017:presentó su crecimiento mas notable en casi todo el año 2017 y alcanzando su máximo precio de cierre el el primer trimestre del año 2018, ello, debido a que la economía estadunidense estuvo en constante aleleracion a lo largo de los 4 trimestres alcanzando un crecimiento del 2.9%, La economía de Estados Unidos tuvo ese crecimiento significativo gracias a mayores inversiones de las empresas y gastos de los consumidores. El precio de cierre llego a estar por encima de los 35 dolares.

2018:Para el 2018 lo que pudo haber marcado esa tendencia negativa es que en los comicios legislativos, los republicanos confirmaron su apoyo en el Senado, mientras que los demócratas recuperaron la Cámara de Representantes tras ocho años de mayoría republicana y Como consecuencia de eso, el gobierno de Trump se vio limitado para sacar adelante políticas.

2019: Dicha tendencia siguio hasta el año 2019 cuando se vio un Panorama económico de Estados Unidos no muy bueno, los primeros datos publicados preveian que durante esse año la economía de Estados Unidos crecería, aunque con la idea de una posible recesión. La producción industrial en el país se contrajo un 0,6% en el primer mes de 2019. El Departamento de Comercio mencionaba para ese año que los nuevos pedidos de bienes de capital clave hechos en los Estados Unidos cayeron inesperadamente en medio de la disminución de la demanda de maquinaria y metales primarios, lo que apunta a una desaceleración constante en el gasto comercial en equipos.

2020: Para este año (primer trimestre) que igual fue a la baja el precio de cierre de “ORG”, se debio a distintos conflictos politico-económicos al rededor del mundo, como los ataques en medio oriente por parte de EU (siria-iran) así como también la guerra de precios en el sector petrolero entre Rusia y Arabia Saudita, y la propagtación mundial (pandemia) del COVID-19 que de alguna manera, estos dos ultimos eventos si tienen impaxto directo, significan ambos una baja en la produccion por un lado, y por el otro una caída en los consumos y los rendimientos.
FIGURA No. 1: PRECIO DE ORG Y DE RUSSELL 2000; ENERO 2017- MARZO 2020

Fuente: elaboración propia

Al realizar la comparación de ambas gráficas, podemos visualizar que ambas no tienen un comportamiento exactamente igual pero muy similar, ello debido a lo ya mencionado anteriormente, RUSSELLL 2000 (que es un poco volátil) representa a empresas de mediana capitalización enfocadas a diversos sectores dentro de la economía, (lo anterior relacionado a como funciona ORG). La similitud puede explicarse en base a las cadenas de producción, distribución o consumo que como se comento se pudieron haber recuperado o caído debido a distintos factores o sucesos, viendolo claramente o mas a detalle a principios del 2020

En relación a los rendimientos “ORG” oscilo en rangos de entre -4 y 4% para los años 2017-2019, y entre el -5 y el 5% respectivamente. En el caso de RUSSELL 2000 este estuvo fluctuando de 2017 a 2019 entre el -5 y el 5%, no obstante vemos una brutal diferencia para el año 2020 donde llego a no tener rendimientos (orendimientos negativos) de hasta -15% y solo rendimientos notables de apenas por encima del 5%

FIGURA No. 2: RENDIMIENTOS DE RUSSELL 2000 Y DE DE ORG; ENERO 2017- MARZO 2020

Fuente: elaboración propia

La correlacion que tanto el indice como el ETF muestran, es de altamente directa (como se muestra en la tabla 1 y 2). Un evento cualquiera tendra impacto en ambas, y seguiran similares tendencias.

CORRELACION ENTRE ORG Y RUSSELL 2000

TABLA No. 1: CORRELACION ENTRE ORG Y RUSSELL 2000 A NIVELES
IND/EFT R2000 ORG
R2000 1.000000 0.3019091
ORG 0.3019091 1.0000000

Fuente: elaboración propia

TABLA No. 2: CORRELACION DE R2000 y ORG EN RENDIMIENTOS
IND/EFT R2000 ORG
R2000 1.000000 0.3108915
ORG 0.3108915 1.0000000

Fuente: elaboración propia.

HISTOGRAMAS, GRAFICOS Q-Q Y DESCRIPCION DE LOS DATOS

HISTOGRAMAS A NIVELES

HISTOGRAMA: Es una representación gráfica que maneja distintas estadísticas. Su utilidad se basa en ver o mostrar la posibilidad de establecer de manera visual, ordenada y fácil los datos numéricos y estadísticos que pueden tornarse complicados de entender.

Para ambos (ORG y R2000) se muestran en los histogramas los precios o puntos base, asi como la frecuencia en que lo hacen, tal como se muestra en la FIGURA No.3 respectivamente.

Para el histograma de R2000 a niveles se muestra que dicho indice se tuvo una cantidad de 1510 puntos base con un numero de repeticiones de 45. En ORG el mayor alcance lo tuvo en 33 dolares con una repeticion de 66.
FIGURA No. 3: HISTOGRAMAS A NIVELES RUSSELL 2000 y ORG: ENERO DE 2017 A MARZO 2020

Fuente: elaboración propia

HISTOGRAMAS A RENDIMIENTOS

FIGURA No. 4: HISTOGRAMAS A RENDIMIENTOS RUSSELL 2000 Y ORG: ENERO DE 2017 A MARZO DE 2020

Fuente: elaboración propia

GRAFICOS QQ

La finalidad de estos gráficos es comparar la distribución teórica contra la distribución empírica.

QQ A NIVELES

A continuación (FIGURA No.5) se muestranlos gráficos Q-Q de R2000 y ORG; se realiza una comparación de los precios contra una distribución normal.y podemos observar que para ambos casos no se garantiza que estas tengan una distribución normal, ya que los puntos estan muy dispersos a lo largo dela linea.

Solo existen pequeños fragmentos que se incorporan a la misma, solo en la parte de “enmedio” ya que los extremos estan muy distantes a la recta.

FIGURA 5: Q-Q PLOT A NIVELES DE R2000 Y ORG: ENERO DE 2017 A MARZO DE 2020

Fuente: elaboración propia

QQ EN RENDIMIENTOS

De igual manera para las gráficas QQ de rendimientos (FIGURA nO. 6) se observan similitudes. No sigue un “comportamiento normal”, existen datos que si estan sobre la linea pero igualmente las colas o extremos estan separadas.

FIGURA No. 6: Q-Q PLOT EN RENDIMIENTOS DE R2000 y ORG: ENERO DE 2015 A MARZO DE 2020
fuente: Elaboración propia

Estacionariedad y pruebas de raices unitarias

Las pruebas que se utilzian para detectar raíces unitarias en este análisis son: Dickey Fuller Aumentada (DFA), Phillips Perron y la prueba Kwiatkowski - Phillips - Schmidt - Shin (KPSS). LA TABLA No. 4 muestra los resultados de R2000 y de ORG a niveles y rendimientos.
TABLA No.4: PRUEBAS DE RAÍCES UNITARIAS
Variable \(DFA^{a/}\)(Valor p) \(Phillips-Perron^{b/}\)(Valor p) \(KPSS^{c/}\)(Valor p)
R2000 (a niveles) 0.9206 0.99 0.01
R2000 (rendimientos) 0.01 0.01 0.0691
ORG (a niveles) 0.9206 0.8321 0.01
ORG (rendimientos) 0.01 0.01 0.1

\(^{a/}H0\): La serie tiene raíz unitaria

\(^{b/}H0\): La serie tiene raíz unitaria

\(^{c/}H0\): La serie es estacionaria

R2000 (a niveles):Para DFA y PP no se rechaza la hO, por lo tanto podemos decir que existe una raiz unitaria, y para KPSS es el mismo caso, se rechaza y se habla de que no es estacionaria.

R2000 (rendimientos): Para las dos primeras pruebas se rechaza la ho, por lo tanto no se tiene una raiz unitaria y para KPSS la serie es estacionaria.

ORG (a niveles): En las dos primeras pruebas no se rechaza la ho, y decimos que existe una raiz unitaria, sin embargo para KPSS se rechaza y la serie no es estacionaria

ORG (rendimientos): Para DFA y PP se rechaza la ho, por lo tanto no existe una raiz unitaria, la ultima prueba KPSS es mayor a 0.05, por lo que decimos que no se rechaza y la serie si es estacionaria

Modelos ARIMA (ORG)

FIGURA No. 6: COMPONENTES DE AUTOCORRELACION ACF y PACF

fuente: elaboracion propia

Analizando el correlograma se identifican componentes de autocorrelación tanto en el procero Autorregresivo (PACF) y en el proceso de media móvil (ACF).

El primer ajuste que se hace para el pronóstico de ORG es utilizando la función auto.arima de R, que propone una combinación de ARIMA(2,2,0) para corregir los problemas de autocorrelación.

TABLA NO.5: RESULTADOS DEL ARIMA(2,2,0) para ORG

Series: ORG 
ARIMA(2,2,0) 

Coefficients:
          ar1      ar2
      -0.7994  -0.4041
s.e.   0.0322   0.0322

sigma^2 estimated as 0.1336:  log likelihood=-331.72
AIC=669.45   AICc=669.48   BIC=683.52

Fuente: elaboracion propia

FIGURA No. 7: RESULTADOS DEL ARIMA(2,2,0) para ORG


    Ljung-Box test

data:  Residuals from ARIMA(2,2,0)
Q* = 111.43, df = 28, p-value = 6.59e-12

Model df: 2.   Total lags used: 30
Fuente: elaboracion propia

El resultado de esta propuesta demuestra que no se han de corregir los problemas de autocorrelación. Para el ARIMA(2,2,0) la H0 se rechaza (la prueba de Ljung-Box). Se podria realizar un pronóstico con estos resultados, se cae el riesgo de obtener resultados sesgados.

A continuación, se muestra la estabilidad del modelo a partir del gráfico de raíces uniarias, tanto en el proceso AR como en el de MA.
FIGURA No. 8: PRUEBA DE RAICES UNITARIAS ARIMA(2,2,0) - círculo unitario Fuente: elaboración propia

Si bien, a partir de la observacion de la figura, el modelo refleja estabilidad, los problemas de autocorrelación no han sido corregidos en su totalidad, por lo que se propone el siguiente modelo.

PROPUESTA DE MODELO ARIMA(7,1,1) para ORG

En esta propuesta se toman como base los supuestos establecidos de la prueba de Ljung-Box y se mejoran los resultados

TABLA No. 6: RESULTADOS DE ARIMA (7,1,1) PARA ORG


Call:
arima(x = ORG, order = c(7, 1, 1))

Coefficients:
          ar1      ar2     ar3     ar4      ar5     ar6      ar7     ma1
      -0.3313  -0.0271  0.0620  0.0323  -0.0231  0.0131  -0.0855  0.1903
s.e.   0.5280   0.0848  0.0369  0.0483   0.0377  0.0390   0.0435  0.5311

sigma^2 estimated as 0.09921:  log likelihood = -212.82,  aic = 443.65

fuente: elaboración propia

FIGURA No.9: RESULTADOS DEL ARIMA (7,1,1) para ORG 


    Ljung-Box test

data:  Residuals from ARIMA(7,1,1)
Q* = 1.5374, df = 3, p-value = 0.6737

Model df: 8.   Total lags used: 11

Fuente: elaboración propia con salida de R.

FIGURA No. 10: PRUEBA DE RAICES UNITARIAS ARIMA(7,1,1) - círculo unitario Fuente: elaboración propia

Se presentan los pronósticos obtenidos por ambos modelos.

Figura 11. Pronóstico a 20 días de EDZ con ARIMA(2,2,0) Fuente: elaboración propia con salida de R.

Figura 12. Pronóstico a 20 días de EDZ con ARIMA(7,1,1)

Fuente: elaboración propia con salida de R.

Fecha Dato real Pronosticado ARIMA (2,2,0) Pronosticado ARIMA (7,1,1)
23-mar-20 — 19.06 19.14
24-mar-20 — 19.06 19.12
Criterio de información AIC 669.4477 443.6454

Finalmente, el Criterio de Información de Akaike muestra un mejor ajuste para el ARIMA(7,1,1).

El modelo ARIMA (7,1,1) se tomo como una mejor medida debido a que se logran corregir los errores que anteriormente se habian presentado, cumple con los criterios establecidos en general y, asi mismo, los pronosticos para el precio de cierre sigue la tendencia que se habia venido dando (a la baja). NOTA: los datos reales para ORG en las fechas 23 y 24 no fue posible colocarlos debido a que no existen en la base de datos original. (yahoo finance)