PE&OLES

NINTENDO

任天堂株式会社 (Nintendō Kabushiki-gaisha)

NINTENDO Es una empresa de entretenimiento dedicada a la investigación y desarrollo, producción y distribución de software y hardware de videojuegos, y juegos de cartas, con sede en Kioto, Japón.

Su origen se remonta a 1889, cuando comenzó a operar como Nintendo Koppai tras ser fundada por el artesano Fusajirō Yamauchi con el objetivo de producir y comercializar naipes Hanafuda. Tras incursionar en varias líneas de negocio durante la década de 1960 y adquirir una personalidad jurídica de empresa de capital abierto bajo la razón social actual, en 1977 distribuyó su primera videoconsola en Japón, la Color TV Game 15.

Nintendo cuenta con varias filiales en múltiples ubicaciones tanto en Japón como en el extranjero, en las cuales delega la responsabilidad de producir y distribuir sus productos, además de socios comerciales como The Pokémon Company y Warpstar, Inc

Además de las consolas, videojuegos y sus respectivos complementos cuyos ingresos hasta 2008 representaban el 90 % del importe de sus ventas, Nintendo ha desarrollado otro tipo de productos con base en su giro comercial con el propósito de hacer un uso más activo de su propiedad intelectual, expandirla y construir un nuevo eje de negocios así como incrementar las oportunidades para los consumidores de todo el mundo para que interactúen con nuestra propiedad intelectual.

Desde su incursión en la industria de videojuegos, Nintendo ha invertido recursos en sus propias áreas de investigación y desarrollo de software y hardware.[1]

Comportamiento de la acciónes de NINTENDO

Descripción del comportamiento del precio de cierre

Figura 1. Precio de Cierre de Nintendo: enero 2015 - abril 2020

Fuente: elaboración propia con salida de R.

El precio de cierre de Nintendo tiene tendencia positiva, aunque su mayor punto máximo lo tuvo en Marzo del 2018 alcanzando un precio de cierre de 57.90 dolares por acción, debido a su lanzamiento de Nintendo switch y su videojuego de de pokemon Espada y Escudo que tuvo grandes ventas[2], el punto más bajo de la emisora fue en 2016 llegando a un precio de cierre de 16.81 dólares por acción, esto se debe a que los competidores empezaron a innovarse en títulos de videojuegos, sin embargo Nintendo no tenía nada que ofrecer para competir con Sony y Microsoft, debido a que la wii u no tenía el la atracción suficiente para los consumidores[3], sin embargo podeos detectar que para NINTENDO la pandemia no le afecto mucho debido a la alta demanda de consolas, aumento su venta de su nintendo switch y videojuegos como Animal Crossing: New Horizons[4], tendniendo un crecimiento en sus acciones, teniendo un precio de cierre para el 2020 de 55.12 dólares por acción casi llegando a su mejor precio que fue de 57.90 en 2018, por lo que podemos determinar que fue un buen semestre para NINTENDO.

Descripción de los rendimientos

Figura 2. Rendimientos de Nintendo: enero 2015 - abril 2020

Fuente: elaboración propia con salida de R.

Se puede observar respecto a los rendimientos de NINTENDO, podemos notar que hay 5 clúster de volatilidad en la serie, el primero se presenta en el primer trimestre del 2015 donde se registran ±24% este boom es debido a que se lanzó la new Nintendo 3DS con éxito ya que esta contenía un mejor procesador 3D y esto a los consumidores les llamo la atención teniendo muy buenas ventas y también el nuevo lanzamiento de juegos a plataformas móviles como Mario run para Android[5].El siguiente clúster se presenta en el año 2016 con un registro de ±28%, esto se debe a que su gran éxito de pokemon GO teniendo 21 millones de usuarios conectados, fue clave para que estuviese a la alza en el mercado financiero, sin embargo para el mismo año 2016 tenemos un clúster de ±25%, debido a que aposto otra vez en las aplicaciones móviles y esta vez con Mario run para IOS[6].

En el año 2019 presentamos un clúster con un registro de ±11%, debido a su gran lanzamiento de la Nintendo Switch y la switch lite, pero no se presentaron muchas ganancias debido a que era muy costoso y algunos consumidores optaban por otra consola de menor precio y que la competencia tenía más consolas con menor costo que la Nintendo Switch. El ultimo Clúster lo tenemos en el primer trimestre del 2020 con un rendimiento de ±7%, este se manifestó debido a que la pandemia hiso que los consumidores compraran consolas de entretenimiento para pasar la cuarentena para sus familillas y Nintendo fue beneficiada por este acontecimiento.

Aplicación de Modelos ARCH-GARCH para NINTENDO

A continuación, se hace uso de los modelos ARCH-GARCH para explicar y simular los rendimientos de Nintendo.

Prueba de raizes unitarias

Tabla 1. Prueba de raíces unitarias sobre los rendimientos de Nintendo

Prueba Valor P H0 Resultado
Dickey Fuller 0.01 La serie tiene raiz Rechazo H0
Phillips Perron 0.01 La serie tiene raiz Rechazo H0
KPSS 0.01 No es estacionaria Rechazo H0

Fuente: elaboración propia con salida de R.

Los datos arrojados sobre los precios en rendimientos de Nintendo, nos dice que no existen raíces unitarias pero no es estacionaria la variable, esto es debido a que tiene mucha incertidumbre en el mercado ya que está a expensas de uno o dos productos que sean exitosos, y toma tiempo de salida para la llegada de buenos productos esto hace que sea muy volatil. Por lo que modelar con modelos ARIMA seria un modelo débil.

Autocorrelación de los rendimientos de Nintendo y prueba ARCH

gráficos de autocorrelación de los rendimientos al cuadrado de Nintendo

Figura 3. Autocorrelación de los rendimientos logarítmicos de Nintendo Fuente: elaboración propia con salida de R.

Podemos ver que casi no se presenta aotocorrelación, es decir, no presenta dependencia, debido a que Nintendo sigue una misa dinámica de poder generar ganancias y esta es en la venta de consolas y videojuegos, sin embargo cuando sale del rezago 0 de una dependencia 80% ya que los rendimientos de Nintendo estuvieron dependiendo de otro producto que no son las consolas, si no las aplicaciones móviles y lo vimos con pokemon Go que genero un gran clúster aun que solo lo ha repetido una vez en su memoria temporal.

Análisis ARCH de los residuales al cuadrado

Nesesitamos una prueba ARCH debido a la memoria que tiene la variable para generar rendimientos.En este caso se debe rechazar la ausencia de los efectos ARCH para poder modeloar con modelos de volatilidad.

Tabla 2. Prueba de Prueba de efectos ARCH

Prueba Valor P H0 Resultado
ARCH test 8.234e-15 La serie tiene efectos ARCH Rechazo la H0

Fuente: elaboración propia con salida de R.

Se valida que nececitamos estos modelos para poder modeloar la volatilidad de Nintento.

Modelos ARCH y GARCH, Selección de modelo y simulación de los rendimientos

Tabla 3. resultados de los modelos

Modelo ω α1 α2 α3 α4 β1 β2 AKAIKE BAYES
ARCH(1) 0.000481(0) 0.3874(0) -4.5112 -4.5034
ARCH(2) 0.000421(0.000000) 0.338874(0.000000) 0.149581(0.001586) -4.5245 -4.5129
ARCH(3) 0.000391(0.000000) 0.264049(0.000005) 0.161018(0.001373) 0.090171(0.043950) -4.5379 -4.5224
ARCH(4) 0.000388(0.000000) 0.265426(0.000002) 0.156508(0.001867) 0.081191(0.063397) 0.014858(0.440006) -4.5371 -4.5176
GARCH(1,1) 0.000212(0) 0.286098(0) 0.448913(0) -4.5397 -4.5281
GARCH(1,2) 0.000212(0.000002) 0.286447(0.000001) 0.448922(0.075453) 0.000001(0.999996) -4.5382 -4.5227
GARCH(2,1) 0.000241(0.000050) 0.266710(0.000002) 0.058780(0.482209) 0.373196(0.004730) -4.5386 -4.5230
GARCH(2,2) 0.000241(0.75127) 0.266708(0.20173) 0.058788(0.94351) 0.373167(0.93274) 0.000000(1.000000) -4.5371 -4.5177

Fuente: elaboración propia con salida de R.

Se escogería el ARCH 2 y el GARCH 1,1

ARCH(2)

Tabla 4: datos arrojados del modelo ARCH (2)

coeficiente valor P Valor del coeficiente
ω 0.00000 0.000421
α1 0.00000 0.338874
α2 0.001586 0.149581
α3
α4
β1
β2
AKAIKE -4.5245
BAYES -4.5129

Fuente: elaboración propia con salida de R.

Podemos notar que para este modelo que seleccione ARCH(2) sus coeficientes nos dice que para el día anterior, los rendimientos tiendan un 33.88% por lo que tiene buena memoria respecto a las circunstancias. Además de que si son significativos y si hay estructura de dependencia.

GARCH (1,1)

Tabla 5: datos arrojados del modelo GARCH (1,1)

coeficiente valor P Valor del coeficiente
ω 0.000000 0.000212
α1 0.000000 0.286098
α2
α3
α4
β1 0.000000 0.448922
β2
AKAIKE -4.5397
BAYES -4.5276

Fuente: elaboración propia con salida de R.

Este modelo está mejor especificado, podemos encontrar que la volatilidad pasada es del 28%, sin embargo tiene un 44% por la varianza ajustada de hace un día, ya que en conjunto nos ayuda a explicar mejor la volatilidad. También si es significativo y los criterios de AKAIKE Y BAYES se alejan más del cero.

Figura 4. ARCH(2) vs rendimientos

Fuente: elaboración propia con salida de R.

Podemos ver que en esta grafica la volatilidad, la varianza se ajusta bien en los rendimientos, sobre todo en los años significativos de la empresa como es en año 2016 el primer semestre y también el primer trimestre del 2019 y el 2020 su primer trimestre.

Figura 5. GARCH(1,1) vs rendimientos

Fuente: elaboración propia con salida de R.

Podemos notar una ligera diferencia en donde la varianza cacha los picos de los rendimientos reales, esto se debe a que los dos modelos tienen buena significancia, aunque para el ARCH (2) capta un poco mejor los picos de rendimientos.

Figura 6. Simulación del ARCH(2) y GARCH (1,1) vs rendimientos

Fuente: elaboración propia con salida de R.

El modelo ARCH(2) y GARCH (1,1) notamos que no marca casi todos los clúster de los rendimientos reales, pero sin embargo nos presenta otros clúster que pueden ser significativos para la volatilidad. Como lo notamos en el año 2015 en su segundo trimestre, en enero del 2017 presentamos otro clúster que los rendimientos reales no capta, también en enero del 2019 y el ultimo en el primer trimestre del 2020.

Conclusión

Los modelos ARCH y GARCH son buenos para poder modelar variables muy volátiles como lo son las emisoras cuyos comportamientos son dependientes de sus decisiones, Nintendo es una empresa con mucha volatilidad ya que hay competidores muy fuertes en el mercado de videojuegos y consolas, por eso, las daciones que debe tomar la empresa deben ser muy cuidadosa ya que sus rendimientos depende mucho de sus productos.

Por ende utilizamos los modelos ARCH y GARCH para poder medir su comportamiento de la volatilidad de Nintendo, y podemos decir que nuestro modelo ARCH(2) y GARCH(1,1) son muy buenos explicando la volatilidad y los clúster que la emisora Nintendo presento. Y el modelo que utilizaría para la toma de una decisión será el GARCH (1,1) ya que las pruebas tienen una mejor significancia y que los modelos GARCH nos capta mayores rezagos que puedan afectar la volatilidad.

referencias

  1. wikipedia. (2017). nintendo. Junio 13, 2020, de wikipedia Sitio web: https://es.wikipedia.org/wiki/Nintendo. [1]

  2. Nintenderos. (2019). Nintendo alcanza su mayor valor en bolsa desde marzo de 2018. Junio 16, 2020, de Nintenderos Sitio web: https://www.nintenderos.com/2019/11/nintendo-alcanza-su-mayor-valor-en-bolsa-desde-marzo-de-2018/. [2]

  3. Garcia J.. (2016). 2016: ¿El peor año de la historia de Nintendo?. Junio 16, 2020, de IGN Sitio web: https://es.ign.com/nintendo/102828/feature/2016-el-peor-ano-de-la-historia-de-nintendo. [3]

  4. nfobae. (2020). Nintendo: la empresa que no presenta nueva consola este año, pero es récord. Junio 16, 2020, de infobae Sitio web: https://www.infobae.com/gaming/2020/06/16/nintendo-la-empresa-que-no-presenta-nueva-consola-este-ano-pero-es-record/. [4]

  5. Muñoz D.. (2015). Por primera vez las tres dimensiones son reales con la New Nintendo 3DS. Junio 17, 2020, de El confidencial Sitio web: https://www.elconfidencial.com/tecnologia/2015-02-21/por-primera-vez-las-tres-dimensiones-son-reales-con-la-new-nintendo-3ds_715854/. [5]

  6. Gutierrez O.. (2016). ‘Super Mario Run’ en iOS: Nintendo, ¿por qué tardaste tanto?. Junio 17, 2020, de CNET Sitio web: https://www.cnet.com/es/analisis/super-mario-run-primer-vistazo/. [6]