ANÁLISIS DE VOLATILIDAD ALIBA
Erika Martinez de la Cruz
27/1/2021
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].
PRIMERA PARTE DESCRIPCIÓN DE LAS SERIES
Precio de Cierre BABA: enero 2013 - enero 2021
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 14 de enero de 2021. 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].
Figura 1. Precio de cierre BABA
EN la figura 2 se pueden apreciar los rendmientos de BABA fluctuan entre el 0.1% y etre el -0.009 aproxiamdamente. Presentando un mayor porcentaje en rendimiento duante el mes de julio de 2017 y un bajo rendimiento en el mes de enero del presente año.
Figura 2. Rendimientos de BABA
SEGUNDA PARTE: MODELO ARIMA
MODELO ARIMA
Como una pequeña introducción se tiene que a la combinación formada por procesos autorregresivos y de medias móviles se conoce como proceso ARMA. Llamado también proceso mixto, si este contiene p términos autorregresivos y q términos de medias móviles, se dice que es de orden ARMA (p,q).
Gráfico 3.Histogramas a niveles de BABA
La figura 3 muetra el histograma a niveles del de BABA el cual nos idica que el idnice con mayores repeticiones se dio en 426 puntos, mientras que el menor indice se dio en 28 puntos.
DESCRIPPCION GARFICA RENDIMIENTOS
Gráfico 4.Histogramas a rendiminetos BABA
Gráfico 5.QQ-Plot a niveles
DESCRIBIR QQ DE RENDIMIENSTOS
Gráfico 6.QQ-Plot a rendimientos de BABA
PRUEBAS DE RAÍCES UNITARIAS
- Si el valor p > 0.05——> No rechazo H0
- Si el valor p < 0.05——-> Rechazo H0 Prueba de hipótesis para PP y DFA:
- H0: La serie tiene raíz unitaria. - H1: La serie no tiene raíz unitaria.
Prueba de hipótesis para KPSS:
- H0: La serie es estacionaria. - H1: La serie no es estacionaria .
Tabla 1. Pruebas de raíces unitarias
| Varieble | DFA (valor - p) | PP (valor - p) | KPSS |
|---|---|---|---|
| BABA (A NIVEL) | 0.99 | 0.2452 | 0.01 |
| BABA (EN RENDIMIENTO) | 0.99 | 0.01 | 0.10 |
DESCRIBIR LA TABLA
MODELO ARIMA
Grafico 7. Componentes de autocorrelación ACF y PACF
Tabla 2. Modelos ARIMA
| Modelo | Ljung-Box (valor p) | AIC | Dato real | Dato pronosticado | Diferencial |
|---|---|---|---|---|---|
| Auto-ARIMA(3,1,2) | 0.1198 | 8560.8 | 245.51 | 241.553 | 3.957 |
| ARIMA (3,1,1) | 0.0008958 | 8572.39 | 245.51 | 242.7366 | 2.77 |
describir tabla
Modelo 1: AUTO-ARIMA (3,1,2)
Grafico 8. RESUTADOS DEL AUTO-ARIMA(3.1.2
Series: BABA
ARIMA(3,1,2)
Coefficients:
ar1 ar2 ar3 ma1 ma2
-0.9450 -0.7451 -0.0851 0.9282 0.7278
s.e. 0.1156 0.0979 0.0283 0.1143 0.0940
sigma^2 estimated as 12.66: log likelihood=-4274.42
AIC=8560.84 AICc=8560.89 BIC=8593.07
Ljung-Box test
data: Residuals from ARIMA(3,1,2)
Q* = 8.7415, df = 5, p-value = 0.1198
Model df: 5. Total lags used: 10Grafico 9. Prueba de estabilidad (Raices inversas)
Grafico 10. Propuesta: ARIMA(3.1.2)
Call:
arima(x = BABA, order = c(3, 1, 1))
Coefficients:
ar1 ar2 ar3 ma1
-0.3511 -0.0029 -0.0597 0.3299
s.e. 0.1874 0.0270 0.0257 0.1864
sigma^2 estimated as 12.73: log likelihood = -4281.19, aic = 8572.39
Ljung-Box test
data: Residuals from ARIMA(3,1,1)
Q* = 22.72, df = 6, p-value = 0.0008958
Model df: 4. Total lags used: 10Grafico 11. Prueba de estabilidad (Raices inversas)
