Descomposición de variables: caso GDX
Argumedo Aguilar Jonathan
5 de diciembre de 2020
Empresa GDX
GDX Tipo: ETF
Mercado: Estados Unidos
Emisor: VanEck
ISIN: US92189F1066
CUSIP: 92189F106
Subyacente: NYSE Arca Gold Miners GTR
Clase de activo: Acciones.
La mayoría de los activos de VanEck son inversiones en oro. Los fondos mutuos de VanEck gestionados activamente cubren los mercados de acciones y materias primas de recursos naturales, acciones de mercados emergentes, bonos de mercados emergentes y clases de activos alternativos líquidos. Los ETF de VanEck Vectores basados en índices están especialmente diseñados, con el objetivo de brindar exposición a clases de activos que están sub-representadas en las carteras de inversionistas, o bien, ofrecen un enfoque alternativo a las categorías de inversión establecidas. Los productos de la empresa se venden en todo el país a través de corredores minoristas, planificadores financieros y asesores de inversiones.
Comportamiento del precio de cierre de GDX: 01 de enero de 2015 al 10 de noviembre de 2020
En el siguiente grafico se presenta el comportamiento del ETF GDX a partir del 01 de enero de 2015 al 09 de noviembre de 2020. La tendencia que presenta la emisora de febrero de 2020 a abril de 2020 es de pendiente negativa llegando a registrar un mínimo de 19.00 USD por acción. Sin embargo, 2020 es hasta el momento el mejor año para GDX llegando a registrar su precio máximo el 5 de agosto de 2016 con un precio de $44.53 USD; este comportamiento se le atribuye principalmente al aumento en el precio de los metales preciosos, provocando que GDX duplicara su flujo operativo (ETF).
Figura 1. Precio de cierre de GDX
Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance
Sin embargo, en abril del 2020 la tendencia de la grafica mejoro para GDX ya que el precio de la acción comenzó aumentar y mantenerse, llegando a los valores que se por muy encima de antes de abril del 2020. La caída en abril, entre otras razones, se le atribuye a la corrección en el precio de los metales.
"Tras los efectos de la pandemia, se empieza a mostrar evidencia de un efecto denominado como fly to quality, el cual indica que, en momentos de incertidumbre en el mercado accionario, los inversionistas prefieren refugiarse en activos de valor como lo son los metales, específicamente, el oro y la plata, además, de que el mercado de deuda no figuraba como un sector redituable ante la baja de las tasas de interés a nivel internacional."(Cita de lo visto en clase)
Esto se vio reflejado en un aumento en el precio de la acción de GDX, alcanzando los $ 44.53 USD en 05 de agosto de 2020.
Descomposición de variables de GDX
Por lo general, en los métodos de descomposición de series temporales, se parte de la idea de que la serie temporal se puede descomponer en todos o algunos de los siguientes componentes:
Tendencia \(\left ( T_t \right )\), que representa la evaluación de la serie en el largo plazo.
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 a 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.
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 combinacion de ambos \[Y_t=T_t*S_t +e_t\]
Descomposición tomando el promedio de cotizaciones
Tomando en cuenta el promedio \(\bar{x}\) de las cotizaciones por año de la emisora a partir de la muestra utilizada, se obtiene que \(\bar{x}\) = 252. En la Figura 2 se presenta la descomposición de variables de GDX:
Figura 2. Descomposición de variables de GDX, w = 252 días
DESCOMPOSICION
Fuente: Elaboración propia con datos de Yazoo Fínanse
En la Figura 2 de observa lo siguiente:
En el primer rectángulo esta graficado el precio de cierre de GDX acorde al periodo de muestra utilizado.
En el segundo se puede visualizar el componente tendencial el cual replica un suaviza miento de la serie a partir del promedio de cotización.
En el tercer tramo, se encuentra el componente estacional marcando las variaciones que presenta la serie, con el cual podemos visualizar los movimientos del precio de cierre de GDX.
En el cuarto se observa el componente irregular resultado de restar el vector de precios menos su componente tendencial y estacional.
Tomando esta descomposición, se realiza un pronóstico a 100 días tomando la ventana o descomposición de 252 días que refleja el promedio de las cotizaciones, mismo que se presenta en la Figura 1.
Figura 3. Pronostico a 100 días tomando una ventana estacional \(w=252\) días
Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance
Como podemos observar en la Figura 3, confinamos que la pandemia del año 2020 se ha convertido en una variable exógena positiva para este ETF ya que se lograron niveles no alcanzados en su historia. Y esto por el intento de refugio de las inversiones de empresarios en metales preciosos.
Figura 4. Pronostico a 100 días tomando una ventana estacional \(w=252\) días
Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance
El pronóstico de la Figura 4 con \(w\) = 252 se apega al comportamiento de la serie sugiriendo una tendencia lateral para los siguientes 100 días. En el pronóstico se forma un máximo que ronda sobre los 37.77 USD, con un diferencial de 0.62 con el precio registrado del 11 de noviembre de 2020. En concreto, los resultados del pronóstico para el día 11 de noviembre, comparados con los datos reales registrados son los siguientes:
Comparativo de pronósticos contra dato real
En primera instancia, se considero tomar el promedio \(\bar{x}\) de las cotizaciones por año de la emisora. A partir de la muestra utilizada, se obtiene que \(\bar{x}\) = 100 días. Sin embargo, el tomar esta ventana de tiempo podrá sesgar los resultados, debido a que la fecha inicial del análisis del 01 de enero de 2015. Esto podría provocar un sobreajuste en la descomposición. En ese sentido, se trata de calibrar una partición o ventana que está por debajo del calendario bursátil (pero que sea mayor al \(\bar{x}\)) y verificar si esto nos puede dar un mejor ajuste en el pronóstico.
En la Figura 4 se presenta la descomposición de variables de GDX con \(w= 251\):
Figura 5. Descomposición de variables de GDX, w = 251 días
Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance
En la Figura 5 de observa lo siguiente:
En el primer rectángulo esta graficado el precio de cierre de GDX acorde al periodo de muestra utilizado.
En el segundo se puede visualizar el componente tendencial el cual replica un suaviza miento de la serie a partir del promedio de cotización.
En el tercer tramo, se encuentra el componente estacional marcando las variaciones que presenta la serie, con el cual podemos visualizar los movimientos del precio de cierre de GDX.
En el cuarto se observa el componente irregular resultado de restar el vector de precios menos su componente tendencial y estacional.
Tomando esta descomposición, se realiza un pronóstico a 100 días tomando la ventana o descomposición de 251 días que refleja el promedio de las cotizaciones.
Figura 6. Descomposición anual de GDX con \(w=251\) días
Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance
Pese al cambio en w que es de 252 a 251 la grafica aprecia el mismo comportamiento.
Figura 7. Pronostico a 100 días tomando una ventana estacional \(w=251\)
Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance
El pronóstico de la Figura 7 con w = 251 se apega al comportamiento de la serie sugiriendo una tendencia lateral para los siguientes 100 días. En el pronóstico se forma un máximo que ronda sobre los 37.49 USD, habiendo un diferencial de 0.34 con el precio registrado del 11 de noviembre de 2020. En concreto, los resultados del pronóstico para el día 11 de noviembre, comparados con los datos reales registrados son los siguientes:
Comparativo de pronósticos contra dato real
| Fecha | Dato Real | Pronostico w=252 | Diferencial w=252 | Akaike w=252 |
|---|---|---|---|---|
| 11-nov-20 | $37.15 | $37.77 | $0.62 | 8912.151 |
| Fecha | Dato Real | Pronostico w=251 | Diferencial w=251 | Akaike w=251 |
|---|---|---|---|---|
| 11-nov-20 | $37.15 | $37.60 | $0.45 | 8846.282 |
A partir de los pronósticos planteados con una ventana de \(w = 252\) que considera el calendario bursátil y la propuesta de mejora con una \(w = 251\), el mejor pronostico para GDX es la segunda opción por dos motivos: en primera instancia, presenta un menor diferencial de precio con respecto al dato real registrado para el 11 de noviembre (solamente 0.45 USD) mientras que en el caso del pronostico que considera el calendario bursátil \(w = 252\), se presenta un diferencial de .62 UDS, estando por arriba del precio real de GDX. En segundo lugar, la ventana de \(w = 251\) presenta el menor criterio de Akaike, por lo que se puede asumir que este modelo tiene mayor estabilidad en el tiempo, motivo por el cual se valida dicha especificación como la mejor opción.
\(Nota:\)
A mi consideración como se puede observar que durante esta variable exógena que a resultado el COVID 19 que a sufrido el mundo en el 2020, ha beneficio a unas cuantas empresas, VanEck es una de estas empresas.
Por un lado es recomendable invertir a corto plazo debido que ante la situación del COVID 19 es una buena forma de invertir y proteger su dinero, además que su valor se a duplicado de antes de la pandemia a la situación actual alcanzando los 40 USD.
Sin embargo aun largo plazo lo recomendable es venta, debido a que al culmino de esta pandemia significara el fin de la racha de este ETF y la tendencia caerá en picada, el famoso efecto \("Bear Market".\).
Lo más seguro es que regrese a su precio normal entre los 20 USD
Referencias
[1] https://www.blackrock.com/mx/intermediarios/podcasts/encuentro