TESLA
OSCAR NIEVES NAZARIO
14/7/2020
Tesla, Inc. es una empresa estadounidense ubicada en Silicon Valley, California, y liderada por Elon Musk que diseña, fabrica y vende automóviles eléctricos, componentes para la propulsión de vehículos eléctricos y baterías domésticas a gran escala. Tiene su sede en Palo Alto, California.
Tesla se fundó para acelerar la transición hacia el transporte sostenible. Tesla en sus inicios redactó su plan maestro para influir en la industria desde un punto de vista basado en la energía renovable. El 26 de marzo Tesla afirmó que había vendido 937 Tesla Roadster a clientes de 18 países y había generado un beneficio de 126,8 millones de dólares hasta el 31 de diciembre de 2009.27 El 21 de mayo de 2010 Tesla anunció una colaboración estratégica con Toyota, que compraría 50 millones de dólares en acciones de Tesla Motors.28
COMPORTAMIENTO DE LAS ACCIONES DE TESLA
El 29 de junio de 2010 Tesla Motors salió a bolsa en el NASDAQ bajo el acrónimo TSLA. La oferta pública consiguió 226 millones de dólares para la compañía. Era el primer fabricante de coches estadounidense en salir a bolsa desde 1956 en que lo hizo Ford Motor Company a lo largo del tiempo sus acciones empezaron a cotizar en diferentes bolsas como en el NASDAQ de Estados Unidos, en Bolsa Mexicana, BIVA para México, en la bolsa de Frankfurt y XETRA de Alemania, en la bolsa de Milán, la de Viena y la de Argentina. Desde el año 2015 y hasta 2020 la tendencia de las aaciones Tesla ha ido a la alza, teniendo su mayor repunte en en el periodo de enero- febrero del 2020 esto debido a la demanda de sus vehiculos electricos y a la inaguracion de fabricas nuevas en Shanghái asi como la presentacion de sus nuevos proyectos los robotaxis y los vehículos autónomos como otro factor para confiar en la buena marcha del negocio de Tesla. La mayor caida en el precio de cierre de las acciones de Tesla fue en el periodo de la segunda quincena de marzo esto debido a la gran incertitumbre que se vivia en el mundo por la noticia de la nuevo virus Sars cov II, a continuacion se muestra el Precio de las acciondes a detalle a lo largo de estos años.
RENDIMIENTOS LOGARITMICOS DE TESLA
Conforme a los rendimientos Registrados en Tesla podemos observar mas de 5 concentraciones de volatilidad que se muestra en la siguiente grafica. comenzando en la fecha de noviembre del 2015 cuando tesla incorpora por primera vez el sistema Autopilot, el cual por primera vez permitia a los automiviles de tesla conducirse autonomamente sin necesidad de un conductor. Otro cluster de volatilidad lo tenemos a en el tercer cuatrimestre del año 2018 cuando “Musk tuitea que está “estudiando” la posibilidad de privatizar Tesla en US$ 420 y meses despues la compañia SEC demanda a Elon Musk por “hacer declaraciones falsas y confusas” sobre la privatización de Tesla.Otros grandes cluster de volatilidad de pueden observar en la siguiente grafica relacionadas a noticias del lanzamiento del cohete falcon y la apertura de varias fabricas en shangai
Graficos de autocorrelacion de los rendimientos TESLA
En este apartado se mostraran los graficos de rendimientos
elevados al cuadrado para poder observar los efectos de memoria en la serie de esta forma obtenemos la funcion de componente media movil (ACF) y autoregresivo (ACF parcial ) estos graficos tienen la funcion de explicarnos la dependencia con los rendimientos anteriores en la serie
En este primer grafico de Funcion de Autocorrelacion se puede observar es que hay autocorrelacion en la mayoria de resagos exceptuando el resago 20
En este segundo grafico de autocorrelacion parcial podemos observar que hay una autodependencia entre el 5% y 20% con los rendimientos anteriores 
Prueba Arch
En la Siguiente Prueba arch sirve para asegurarse de que un modelo de volatilidad es pertinente, se prueba si hay efectos ARCH. La prueba de efectos ARCH se basa en multiplicadores de Lagrange para descomponer la varianza de la serie e identificar si sus rezagos son significativos. Si esto es así, entonces la aplicación de modelos de volatilidad es apropiada y justificada. El resultado de la prueba es el siguiente
##
## ARCH LM-test; Null hypothesis: no ARCH effects
##
## data: TESLA_R
## Chi-squared = 161.59, df = 12, p-value < 2.2e-16
Modelo arch (1)
La volatilidad de TESLA se explica en un 13.63% por la volatilidad de un día anterior
Modelo arch (2)
La volatilidad de TESLA se explica en un 10.37% por la volatilidad de un día anterior y en un 17.18% por la volatilidad de hace dos días. Lo que da un resultado de 27.55 % 
Modelo arch (3)
La volatilidad de TESLA se explica en un 7.22% por la volatilidad de un día anterior y en un 16.99% por la volatilidad de hace dos días y en un 18.60% por la volatilidad de hace 3 días. lo que da un resultado de 42.81 % 
Modelo arch (4)
La volatilidad de TESLA se explica en un 7.22% por la volatilidad de un día anterior y en un 16.99% por la volatilidad de hace dos días y en un 18.60% por la volatilidad de hace 3 días. Lo que da un total del 42 %. Sin embargo el parámetro del ARCH 4 no es significativo, con lo que Descartamos este modelo
GARCH (1,1)
La varianza condicional se explica en un 3.06% por la volatilidad de un día anterior y en un 96.83% por la varianza ajustada de un periodo. Lo que da un total del 99.89 % Considerandolo hasta ahora el mejor modelo
GARCH (1,2)
La varianza condicional se explica en un 4.17% por la volatilidad de un día anterior, en un 55.33% por la varianza ajustada de un periodo y en un 40.38% por la varianza ajustada rezagada 2 periodos. Lo que da un total de 99.88 
GARCH (2,1)
La varianza condicional se explica en un 3.06% por la volatilidad de un día anterior y en un 96.83% por la varianza ajustada rezagada 1 periodo.lo que da un total de 99.89%, Sin embargo, el componente ARCH(2) no es significativo. por lo que este modelo queda descartado 
GARCH (2,2)
La varianza condicional se explica en un 4.28% por la volatilidad de un día anterior y en un 1.31% por la volatilidad de dos días y en un 8.02% por la varianza ajustada rezagada 1 periodo y en un 86.27% por la varianza ajustada de dos periodos. sin embargo los resultados asociados al valor p, el componente ARCH(2) no es significativo. por lo que este modelo queda descartado 
Resultados de los modelos Juntos
| MODELO | \(\omega\) | \(\alpha_{1}\) | \(\alpha_{2}\) | \(\alpha_{3}\) | \(\alpha_{4}\) | \(\beta_{1}\) | \(\beta_{2}\) | AKAIKE | BAYES |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ARCH(1) | 0.0009 | 0.1362 | -4.0576 | -4.0498 | |||||
| ARCH(2) | 0.0007 | 0.1037 | 0.1718 | -4.1169 | -4.1052 | ||||
| ARCH(3) | 0.0006 | 0.0722 | 0.1699 | 0.1861 | -4.1594 | -4.1439 | |||
| ARCH(4) | 0.0006 | 0.0720 | 0.1697 | 0.1877 | 0.0000 | -4.1578 | -4.1384 | ||
| GARCH(1,1) | 0.0000 | 0.0306 | 0.9684 | -4.2014 | -4.1898 | ||||
| GARCH(1,2) | 0.0000 | 0.0417 | 0.5534 | 0.4039 | -4.2012 | -4.1856 | |||
| GARCH(2,1) | 0.0000 | 0.0307 | 0.0000 | 0.9683 | -4.2002 | -4.1847 | |||
| GARCH(2,2) | 0.0000 | 0.0428 | 0.0131 | 0.0803 | 0.8628 | -4.1999 | -4.1805 |
Mejores Modelos
Se eligen los modelos Garch (1,1) y (Garch 1,2) con el 99.89% y 99.88% de explicacion de volatilidad y sin ninguna variable insignificante como los mejores modelos para simular los rendimientos de de Tesla apartir de los parametros obtenidos.
Referencias
https://es.wikipedia.org/wiki/Tesla,_Inc.
https://mercado.com.ar/empresas-negocios/tesla-cumple-10-anos-en-el-mercado-bursatil/