Empresa ALIBABA GROUP HOLDING
ALIBABA GROUP HOLDING opera a través de sus subsidiarias en el comercio online y móvil mediante la oferta de productos, servicios y tecnología que permiten a los comercios, marcas y otras empresas transformar la forma de comercializar, vender y operar en la República Popular China (China), así como a nivel internacional. Sus negocios consisten en el comercio, la informática en la nube, los medios de comunicación móviles y de entretenimiento, así como otras iniciativas de innovación. A través de filiales participadas, también participa en los sectores de logística y servicios locales. El comercio minorista en China que opera la empresa, incluye: el destino de compras en línea de China (Taobao Marketplace); la plataforma de terceros para las marcas y los minoristas de China (Tmall) y la plataforma de ventas y marketing para ventas flash (Juhuasuan). La empresa opera el comercio al por mayor en China e incluye el mercado mayorista a nivel nacional de China (1688.com), así como el de comercio global (Alibaba.com)[1].
Comportamiento del precio de cierre de Alibaba Group Holding: 01 de enero de 2015 al 10 de noviembre de 2020
En la figuira 1 se presenta la tendecia que presenta el activo de Alibaba Group holding en le periodo comprendido del 01 de enero de 2015 al 10 de noviembre de 2020. A principios de 2015 presenta una tendecua a la baja, debido al derrumbe de las cotizaciones por a la salida masiva de inversores ante la denuncia sobre sobornos y falta de controles internos que la involucrarón dando como resulatdo una baja en el precio del activo[2].
Por otro lado, también se observa una tendecia a la alza en año 2017 al 2018, durante el año comprendidon las acciones de Alibaba subieron un 86.88% en ese año en la Bolsa de Nueva York. El precio de sus papeles pasaron de 87.81 a 163.92 dólares por unidad impulsado por las estimaciones de la compañía de un fuerte crecimiento de entre 45 y 49% en los ingresos del año [3]. Del mismo modo, la tendecia que presenta en el periodo de 2019 al 2020 es a la alza a pesar de tener una reñida contienda con Amazon, incluso a A pesar del impacto de tsunami del covid-19 en China Alibaba se recupera posicionandose al calor de la mejora del consumo en aquel país.
Descomposición de variables de Alibaba Group Holding
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 evolución 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 variaciones climatológicas, las vacaciones, las fiestas, etc. Este componente es frecuente hallarlo en las series econ?micas, 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 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 \(w = 252\) días, la cual se caracteriza por considerar el calendario bursátil. En la Figura 2 se presenta la descomposición de variables de Alibaba Group Holding:
En la Figura 2 de observa lo siguiente: en el primer rectángulo está graficado el precio de cierre de Alibaba acorde al periodo de muestra utilizado, posteriormente, se puede visualizar el componente irregular resultado de restar el vector de precios menos su componente tendencial y estacional; en el tercer tramo, se encuentra el componente estacional marcando las variaciones que presenta la serie, como un cardiograma que muestra el “ritmo” de los movimientos del precio de cierre de Peñoles. Finalmente, se presenta el componente tendencial el cual suaviza la serie a partir de la ventana seleccionada.
En la Figura 2 de observa lo siguiente: en el primer rectángulo está graficado el precio de cierre de Alibaba acorde al periodo de muestra utilizado, posteriormente, se puede visualizar el componente irregular resultado de restar el vector de precios menos su componente tendencial y estacional; en el tercer tramo, se encuentra el componente estacional marcando las variaciones que presenta la serie, como un cardiograma que muestra el “ritmo” de los movimientos del precio de cierre de Peñoles. Finalmente, se presenta el componente tendencial el cual suaviza la serie a partir de la ventana seleccionada.
A continuación, se presenta la descomposición por año:
En la figura 3 se puede observar el comportamiento estacional que cada una la serie presentó en los años de estudio, en el cual se observa que a principios de 2015 el precio del activo esta a la alza, sin embargo, se aprecia que para fianles de año (2015-2016) el precio de la acción tienden a presentar una minima diferencia en comparación con el 2016, mientras que, para finales del 2017 el activo tiene un repunte con respecto al 2018. En el 2019, el activo presentó un al za sifnificativo en relación al año 2018. Pero si lugar a dudas el mejor año para Alibaba Group holding ha sido el 2020, que pese a las condiciones en la qe nos econtramos a sabido manter su precio a la alza y compitiendo a la par con la compañia de Amazon.
Respecto a la descomposición, se realiza un pronóstico a 100 días tomando la ventana de \(w = 252\) que refleja el calendario bursátil, el cual se presenta en la Figura 4.
Como se puede apreciar en la figura 4, el pronostico a w=252 días a principios de 2021 el precio va a la alza, sin embargo posteriormente el precio de, activo tiende a descender. En comparación con otro pronostivco, se propone utilizar una ventana de 222 días. A continuación, se presenta la descripción.
Descomposición seleccionado una ventana distinta al calendario bursátil
Referencias