SPY

Pronóstico de SPY por SPDR S&P500

Por J. Alejandro Cruz Muñoz

"If I have seen further, it is by standing upon the shoulders of giants" .

- Isaac Newton.

A la hora de elegir activos financieros en los cuáles invertir, surgen determinadas dudas, ¿cuál es el más conveniente?, ¿cuál puede ofrecer un mejor rendimiento? No solo eso, también surgen dudas sobre qué activos existen en el mercado y cuál es el más adecuado. Entre todos estos, el que ocupa hoy al lector y al autor, son los etf. En específico, uno en especial, uno de los productos estrella y el primer etf estadounidense [1]. Se creó en 1993, bajo el nombre " S&P Depositay Receipts Trust Series 1 " en Estados Unidos. Hoy por hoy, se le denomina SPDR S&P 500 EFT y a su correspondiente ticker se le llama SPY, aunque es bien conocido también como Spider .

Algunas de sus características son: [2]

a) Es uno de los vehículos comerciales de mayor volumen en las bolsas de USA.

b) Está compuesto por empreas estadounidenses de todos los sectores de la Norma de Clasificación Industrial Global (GICS).

c) Al ser un EFT "longevo", tiene una mayor confianza entrelos comerciantes y los que administran el fondo: State Street.

d) Entre otras

Por lo que se puede entender que es uno de los EFT más atractivos a la hora de invertir, además de confiable. En los siguientes apartados se elaborará un análisis y pronóstico del precio de cierre de este EFT, suponiendo que se quiera vender o comprar tal activo.

Gráfico 1.0 - Comportamiento del precio de cierre de SPY, a partir de 1 de enero de 2015 al 11 de noviembre de 2020

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance.

En el Gráfico 1.0, se puede observar data a dato con una gráfica dinámica. No solo permite observar la tendencia, también datos diarios. Por otro lado, se puede observar una tendencia a la alza desde 2015. Es durante el año 2015 que mantiene una dinámica de estabilidad después de la crisis de 2008/2009, y fue durante ese año que mostró signos de debilitamiento. Sería , no obstante, hasta principios de 2016 que mostraría una caída impresionante. ¿Las razones del fenómeno? las tensiones entre Irán y Arabia Saudita. El mercado reaccionaría de tal forma que buscarían instrumentos mucho más seguros como el oro y Treasurys chinos [3]. Posterior a enero de 2016, tuvo una tendencia de crecimiento cosntante, tendencia que duró dos años, sin mostrar signos de agotamiento. Al último trimestre de 2018, tuvo una caída abrupta, producto de diversos factores, entre ellos; tensiones sobre tarifas entre China y USA, temor de que la FED cometiera un error al elegir una postura de política monetaria, así como que las economías a nivel internacional mostraban signos de agotamiento y estancamiendo en sus respectivos crecimientos económicos [4,5]. Finalmente, para 2020, tuvo una caída abrupta, sobrepasando los bajos niveles de 2018, a pesar de la recuperación que había tenido posterior al evento de aquel año, recuperó pronto sus niveles de 2020 y su crecimiento constante.

Descomposición de variables de SPY

En cuanto a lo concerniente, durante el planteamiento del trabajo se habló de obtener el pronóstico para periodos posteriores, lo que se obtendrá a partir de la descomposición de variables. Se parte de que la serie temporal se puede descomponer en todos o algunos de los siguientes componentes

a) Tendencia \(\left (T_{t} \right )\);

Que representa la evolución de la serie en el largo plazo.

b) Fluctuación cíclica-estacional \(\left ( S_{t} \right)\);

Que refleja las fluctuaciones de carácter periódico, pero no necesariamente regular, a medio plazo en torno a la tendencia. Esto componente refiere también variaciones climatológicas, las vacaciones, las fiestas, etc. Este componente es frecuente hallarlo en las series económicas, y se debe a los cambios en la actividad económica.

c) Movimientos Irregulares \(\left ( I \right )\);

Que pueden ser aleatorios, la cual recoge los pequeños efectos accidentales, o erráticos, como resultado de hechos no previsibles, pero identificables a posteriori (huelgas, catástrofes, etc.).

La asociación de estos cuatro componentes en una serie temporal, Y, puede responder a distintos esquemas; así, puede ser de tipo aditivo

\[Y_t= T_t + S_t + e_t\]

También puede tener una forma multiplicativa :

\[Y_t=T_t*S_t *e_t\]

O una combinación de ambos:

\[Y_t=T_t*S_t +e_t\]

Descomposición tomando el calendario bursátil

Para la primera propuesta del pronóstico, se utiliza una ventana equivalente a w = 252 días, la cual se caracteriza por considerar el calendario bursátil, los días promedio que se cotizan dentro de este. En el Gráfico 2.0, se presenta la descomposición de variables del EFT SPY:

Gráfico 2.0 - Descomposición de variables de SPY, w = 252 días

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance.

En el Gráfico 2.0 se puede observar los siguientes elementos. El primer recuadro muestra el precio de cierre del ETF SPY, acorde a los datos de 2015 a 2020. El segundo recuadro muestra el componente irregular resultado de restar el vector de precios menos su componente tendencial y estacional. Esto es, lo que se conoce como “ruido”, resultado de alteraciones de la serie, pequeñas en su indicdencia, y sin una pauta periódica ni tendencial que pueda ser reconocible. De otra forma, se le puede considerar ocasionada por múltiples factores, de pequeña entidad y diferentes rtmos temporales, que no se pueden estudiar individualmente [6]. En el tercer recuadro se puede observar el componente estacional , que marca las variaciones que presenta, esto es, la tendencia que tiene a través del tiempo y que se repite de cuando en cuado. Por último, en el cuarto cuadro puede observarse el componente tendencial . De otra forma, se le puede llamar componente de estacionareidad, que es la estabilidad de la serie a través del tiempo. Bajo este recuadro puede observarse que la serie no es estacionaria - que no debe confundirse con estacionalidad -.

A continuación, se muestra la descomposición por año:

Gráfico 3.0 - Descomposición anual de SPY con w = 252

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance.

Se puede observar que la serie se divide por años, por lo que en el Gráfico 3.0 se pueden observar las distintas tendencias. En el caso de los años 2015 y 2016, sus tendencias son estables y escasamente significativas a la alza. Mientras que para el año 2017, se puede observar una dinámica más acelerada. En cuanto a 2018 y 2019, sus tendencias son de volatilidad, donde al final del primero, el precio tiene una fuerte caída, en cuanto al segundo; representa lo contrario. Las consecuencias de la crisis por COVID-19, el año 2020 muestra una caída para los primeros meses y regresando a niveles crecientes posteriormente.

Tomando esta descomposición de la serie, se procede a realizar un pronóstico a 100 días tomando en cuenta una ventada de w = 252 que refleja el calendario bursátil, mismo que se presenta en el siguiente Gráfico, Gráfico 4.0

Gráfico 4.0 - Pronóstico a 100 días tomando una ventana estacional w = 252

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance.

El pronóstico que se presenta en el Gráfico 4.0 con una ventana de 252 días, muestra una tendencia de estabilidad, con una caída en el corto plazo y, una posible, recuperación durante los meses posteriores. Llegando a un precio cercano a los 310 dlls. La postura ante este pronóstico es de venta, en el más corto plazo . No obstante, es menester comparar distintos modelos que puedan contener una mejor especificación respecto al criterio Akaike. Para dicho propósito, se procede a hacer una comparación con diversas especificaciones y una selección de la mejor descomposición.

Descomposiciones distintas al calendario bursátil

Para las descomposiciones se debe tomar en consideración el promedio de las cotizaciones por año de la emisora. A partir de los datos obtenidos, de 2015 a 2020, se obtuvieron un total de 247.33… días, lo que puede tomarse como 248 días en promedio. No obstante, dicho cálculo se ha visto sesgado porque faltan escasos días para que el año 2020 alcance la proporción entre 251 y 252, días que se usuales en la serie. Dadas estas condiciones, es necesario calibrar las particiones para que el modelo pueda tener pronósticos mejorables.

Gráfico 5.0 - De las descomposición con w = promedio = 246

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance.

En este sentido, una vez que se tiene la descomposición con 248 días, muestra lo mismo que la homónima anterior, en la cuál se analizó el ruido, la tendencia y la estacionalidad.

Gráfico 5.0 - De la descomposición anual con w = 248 días.

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance.

Para esta nueva descomposición, Se puede observar los mismos elementos que en la anterior, dado que la ventana se recorrió por 4 días, es decir, el promedio de días. Tanto las tendencias de 2015 y 2016 parecen ser similares a su homónimo anterior, donde había tendencia de estabilidad y una dinámica no acelerada. Para 2017 y 2018, las tendencias parecen distintas, la primera muestra un dinámica de crecimiento, mientras que la segunda parece de estabilidad y cadía a final de ciclo. Para 2019 es una dinámica creciente con pequeñas y poco significativas caídas. La tendencia de 2020 muestra una caída durante los primeros meses y una recuperación posterior

Gráfico 6.0 - De los pronósticos con w = 248.

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance.

Los nuevos pronósticos arrojan una similitud a los anteriores, esto es; una caída para mitad de 2021 con una recuperación posterior.

Comparativo entre dato real y pronosticado.

Fecha	Dato Real	Pronóstico w=252	Diferencial w=252	Akaike w=252
11-nov-20	$356.67	$348.41	$8.26	13497

Fecha	Dato Real	Pronóstico w=246	Diferencial w=246	Akaike w=246
11-nov-20	$356.67	$348.40	$8.27	13478

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance.

A partir de estos dos pronósticos, a partir del calendario bursátil y el que contiene el promedio, se puede observar que hay dos sentidos por analizar. Estas son:

a) Por diferencial. En cuanto a los diferenciales, el mejor es aquel que tiene un mejor diferencia, que es aquel cuya ventana de descomposición es de 252 días. Por otro lado, el otro no cambia significativamente, apenas y por 0.01 dlls.

b) Por criterio. El criterio de Akaike tiene la condición de que debe ser comparativo, aquel mejor descomposición será aquella que tenga el menor criterio posible. Por ello, se puede observar que el mejor criterio se da por el pronóstico del promedio de días que tuvo ella serie en el calendario bursátil, cuyo promedio fue de 246, 6 días menos respecto al calendario bursátil.

A partir de estos datos, se toma en cuenta el mejor criterio. Por ello se considera como la mejor a la que tuvo una descomposición de 246 días.

La postura que se toma es de venta, pues en el corto plazo los datos pronosticados indican una caída sustancial del precio del ETF SPY.

Referencias

[1] Gestión pasiva. (s.f.). SPY: El ETF más importante del mundo . Extraído de: https://www.gestionpasiva.com/spy-etf-mas-importante-del-mundo

[2] Juan Cotino. (2020). ¿Qué es el SPDR S%P 500 EFT (SPY)? . Extraído de: https://www.juancontino.es/que-es-el-spdr-sp-500-eft-spy/

[3] Mahmudova, Anora; Sjolin, Sara. (2016). U.S. stocks starts 2016 with steep losses . Extraído de: https://www.marketwatch.com/story/us-stocks-set-for-tumble-at-open-as-china-fears-return-2016-01-04

[4] DeCambre, Mark. (2018). The sotck market just booked its ugliest Christmas Eve plunge . Extraído de: https://www.marketwatch.com/story/the-sp-500-is-on-the-verge-of-tumbling-by-the-most-it-has-ever-fallen-on-christmas-eve-2018-12-24

[5] Imber, Fred. (2018). US stocks post worst year in a decade as the S&P 500 falls more than 6 % un 2018 . Extraído de: https://www.cnbc.com/2018/12/31/stock-market-wall-street-stocks-eye-us-china-trade-talks.html

[6] S.A. (S.f). Series Temporales . Extraído de: http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/EDescrip/tema7.pdf