UNG

UNG: El Fondo de Gas Natural de Estados Unidos LP (United States Natural Gas Fund LP, UNG) es un valor cotizado y negociado en bolsa (ETF), con el objetivo de rastrear en términos porcentuales, los movimientos de los precios del gas natural. Es el ETF de gas natural más grande, UNG emite acciones que pueden comprarse y venderse en NYSE Arca. El fondo brinda acceso a la inversión en gas natural sin tener que invertir en el mercado de futuros, que es una ruta complicada y arriesgada para el inversor habitual. Es uno de los más populares en el mercado, ya que es uno de los primeros ETFs de Commodities que invierte en futuros del gas natural del próximo mes. El fondo cotiza más de 12 millones de veces cada día y cuenta con poco más de 1,1 billones de dólares en activos totales. Los futuros del gas natural se encuentran entre los más volátiles del mundo, de modo que el ETF UNG es muy atractivo para las masas ya que a menudo los inversores activos buscan las grandes oscilaciones diarias que este fondo ofrece. [3].

COMPORTAMIENTO DEL PRECIO DE CIERRE DE UNITED STATES NATURAL GAS FUND LP (UNG): 01 DE ENERO DEL 2013 AL 15 DE ENERO DE 2021.

En la Figura 1 se presenta el comportamiento de United States Natural Gas Fund LP, (UNG) , en el periodo comprendido del 01 de Enero del 2013 al 15 de Noviembre del 2021. Como podemos apreciar 2013, el comportamiento de nuestra emisora, parece tener un punto de recuperacion durante todo este año, se ve una favorable evolucion del precio de cierre, logrando asi en 2014, alcanzar su maximo historico, lamentablemente esta apunto de experimentar un cambio bastante abrubto en su comportamiento.

Como podemos observar, la línea del 2015 tiene una tendencia descendiente bastante pronunciada, a inicios del año teníamos un precio de cierre de USD 66.72 y para el 31 de Diciembre del mismo año obtenemos un precio de cierre de USD 34.68 , cayendo un 48% de su valor, solo en ese mismo año.[1]

A principios del 2016 , comenzamos con un precio de cierre de USD 36.84 para el 8 de Enero, a partir de esta fecha tenemos el primer comportamiento a la baja que finaliza el 3 de Marzo, con un precio de cierre de USD 23.16 . De aquí la emisora presenta un atípico hacia el alza con algunas fluctuaciones y retrocesos en el precio, tratando siempre de mantenerse al alta, este período comprendido del 3 de Marzo del 2016 al 13 de Octubre del 2016 nos da como resultado un precio de cierre de USD 23.16 y USD 38.24 respectivamente, estamos hablando prácticamente de 7 meses de recuperación muy favorables para el precio de UNG , para el 8 de Noviembre del 2016, vuelve a caer su valor, no es tan marcado cómo lo tuvo la caída del 3 de Marzo del mismo año, pero si bajamos el precio a USD 28.04 , estamos hablando que para el siguiente mes, a principios de Diciembre, tenemos un precio de cierre de USD 37.48 para cerrar este año en aproximadamente un precio de cierre de USD 37.36.

Con lo que respecta al 2017, evidentemente durante todo este año se ve fija la caída del precio de cierre de UNG , teniendo una primera caída el 21 de Febrero, apenas un mes de haberse iniciado el año con USD 26.2 de precio de cierre, volvemos a tener un pequeño lapsus momentáneo de estabilidad para volver a caer y esta vez no logra recuperarse, al contrario, llega a un precio por debajo de los USD 20.56 para finales de este año. A diferencia del 2016 tenemos, muy marcada la tendencia hacia la baja, tendremos algunas contracturas dentro del año, que son dos picos en donde el precio se coloca en USD 26.12 el 21 de Febrero para el primero y el segundo es a finales del año con un precio de cierre de USD 20.56 en Diciembre. [2].

FIGURA 1.PRECIO DE CIERRE UNG: ENERO 2013 - ENERO 2021.

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

Como se puede observar en comparación al año anterior, donde tuvimos un periodo de “Recuperación” muy favorable de casi 7 meses aproximadamente, este año es todo lo contrario, porque el móvil que lleva la tendencia va directamente hacia la baja. empezamos el año con un precio de cierre de USD 33.36 registrado el 3 de Enero del 2017, para finalizar el año con el precio de cierre de casi USD 21.56 , lo que se puede alcanzar a apreciar, es que no se recuperó, estamos hablando que prácticamente de enero a diciembre, fue directamente descendiente.

Ya para inicios del 2018 alcanzamos apreciar que tenemos un precio de cierre de USD 22.08 , empezamos hablar de una recuperación, primeramente a finales del mes de enero, donde logramos obtener un precio de cierre de USD 26.77 , vuelve a caer el 12 de Febrero y a mediados de Febrero, con un precio de cierre de USD 21.67 donde se mantiene estable hasta el 14 de Septiembre, ya que para finales del año, hablando del ultimo trimestre del año, podemos ver una muy favorable evolución al precio de cierre de UNG llegando a alcanzar un punto de precio de cierre de USD 39.32 , donde se coloca desde el 14 de Noviembre hasta los primeros días de Diciembre con un buen nivel, algo estable, para después volver a colapsar.

El panorama para los siguientes años es bastante adverso, considerando que tenemos un inicio de año, con un precio de cierre de USD 25.09 y que a partir de aquí comienza el declive abismal de nuestro precio de cierre, ya que es la última vez que alcanza un precio superior a los USD 20 , empieza a caer de forma constante en la mayoría de sus movimientos y lo que sí podemos alcanzar a apreciar que para las fechas del ultimo trimestre del 2019, y los primeros dos trimestres del 2020 el declive es un poco más pronunciado de lo que se venía determinando a lo largo de todo este proceso de estudio, obteniendo un precio de cierre final de USD 8.99, lo que nos permite interpretar que de alguna manera el hecho de estar en medio de una pandemia (CORONAVIRUS SARS-COV2) disminuyo demasiado el precio de UNG llevándolo aun precio demasiado bajo, un pésimo momento dentro de su histórico [7].

UNITED STATES NATURAL GAS FUND LP EN RENDIMIENTOS: ENERO 2013 - ENERO 2021.

En la figura 2 podemos apreciar los rendimientos que a estado teniendo UNG a lo largo de la cotizacion del periodo estudiado, evidentemente contamos con un nivel de volativilidad e inestabilidad imprecionante, replicandose atipicos en distintos periodos, casi por año. Al generar la primera diferencia en nuestra serie, podemos apreciar este comportamiento de reversion a la media obteniendo, si bien no es un movimiento del todo constante, si existe una memoria persistente en diversos puntos, y tambien se podria decir que los rendimientos del activo se mantuvieron constantes hasta cierto punto, dejando los abrubtos de la serie a principios del 2018.

FIGURA 2. UNG EN RENDIMIENTOS: ENERO 2013 - ENERO 2021.

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

En la figura 3, tenemos la representacion grafica del precio de cierre de UNG en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados, nos da la un panorama general sobre la distribucion del precio a lo largo de su estudio, de esta manera podemos analizar la tendencia obtenida en el periodo de tiempo estudiado y cuantas veces se repitio el mismo valor a lo largo del tiempo. Tenemos comportamientos que componen a la variable de una forma muy peculiar, si observamos detenidamente la imagen, podemos observar que el valor de nuestra accion se repitio mucho mas numero de veces en un precio inferior a los 30 USD, que por encima de este.

FIGURA 3. HISTOGRAMA DE CIERRE DE UNG.

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

En la figura 4 tenemos el histograma de los rendimientos de la emisora UNG, con esta herrmienta podemos analizar mejor el comportamiendo de los rendimientos, como podemos observar nuestra variable presenta una mayor aglomeracion en un precio menor a los 10 USD en comparacion a la minoria de los 50 USD, esto se debe a la tan pronunciada caida del precio de nuestra variable.

FIGURA 4. HISTOGRAMA DE RENDIMIENTOS DE UNG.

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

Se observa que la linea recta es la distribucion teorica y en nuestra distribución empirica a niveles no podriamos asegurar que sea una distribución como podemos apreciar en la Figura 5, Para esto buscaremos obtener le grafico QQ de los rendimientos para corregir esta distribución.

FIGURA 5. QQ-PLOT DE UNG A NIVELES .

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

Por lo contrario en la figura 6 tenemos que la media se pega mas a la normalidad a diferencia de la anterior, pero a pesar de eso, sus colas no se acercan a una normalidad adecuada, es normal, si dentro de lo que cabe, pero debemos recordar que asi como nuestros rendimientos pueden tener un aumento radical, su caida lo puede ser por igual.

FIGURA 6. QQ-PLOT DE UNG A RENDIMIENTOS.

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

PRUEBA DE RAICES UNITARIAS.

En prueba de Dicker Fuller Aumentada (DFA) permite incorporar p rezagos a la variable dependiente. Esta prueba se puede aplicar con intercepto, con intercepto y tendencia o sin ninguno de los anteriores componentes. Esta prueba solo revisa la existencia de raíces unitarias en el proceso autorregresivo (AR). Mientras que Phillips y Perrón incorporaron una correccIón al procedimiento de la prueba DFA para permitir residuos autocorrelacionados, es decir, para ver si hay presencia de raíces unitarias en los errores.

En la tabla 1 podemos observar como nuestro precio de cierre, de acuerdo a las pruebas de Dickey Fuller y Phillips Perron no cuentan con raices unitarias, ni para nuestro proceso autorregresivo ni para nuestra media movil, ya con la prueba mas robusta de KPSS, podemos asegurar que nuestra serie es estacionaria.

TABLA 1.PRUEBA DE RAICES UNITARIAS A PRECIOS DE CIERRE DE UNG.

TEST	P VALUE	H0	RESULTADO
DICKEY FULLER TEST	0.5988	LA SERIE NO TIENE RAIZ UNITARIA	NO RECHAZO H0
PHILLIPS PERRON TEST	0.5411	LA SERIE NO TIENE RAIZ UNITARIA	NO RECHAZO H0
KPSS	0.1	LA SERIE ES ESTACIONARIA

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

TABLA 2.PRUEBA DE RAICES UNITARIAS A SOBRE LOS RENDIMIENTOS DE UNG.

TEST	P VALUE	H0	RESULTADO
DICKEY FULLER TEST	0.5988	LA SERIE NO TIENE RAIZ UNITARIA	NO RECHAZO H0
PHILLIPS PERRON TEST	0.01	LA SERIE TIENE RAIZ UNITARIA	RECHAZO H0
KPSS	0.1	LA SERIE ES ESTACIONARIA	NO RECHAZO H0

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

Al analizar la tabla 2, tenemos que nuestros rendimientos en el proceso auterregresivo, gracias a la prueba Dickey Fuller, hace constar que no tiene raiz unitaria, por otro lado la prueba Phillips Perron nos dice lo contrario para el proceso de media movil, al decir que si tiene raiz unitaria. La prueba KPSS nos vuelve a rectificar que nuestra serie es estacionaria.

FUNCIÓN DE AUTOCORRELACIÓN (MA) Y FUNCIÓN DE AUTOCORRELACIÓN PARCIAL (AR).

En la Figura 7 podemos apreciar mediante el correlograma de los autorregresivos de media móvil la cantidad de resagos que presenta la serie, por ejemplo notamos 6 resagos mientras que por el otro lado solo notamos 8 y posteriormente vamos a tomar el modelo indicado para dar una propuesta y ver si se puede corregir estos resagos.

FIGURA 7. AUTOCORRELACIÓN (MA) Y FUNCIÓN DE AUTOCORRELACIÓN PARCIAL (AR) DE UNG.

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

ARIMA(3,1,2).

En la siguiente figura tenemos el valor pronosticado de un ARIMA(3,1,2)

FIGURA 8. FORECAST ARIMA(3,1,2) .

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

En la figura 9 tenemos el circulo de unidad, que no es mas que un grafico que explica la estabilidad de nuestro ARIMA, interpretando los puntos que estan en el circulo, si estan por dentro nuestro modelo es estable, y al contrario hablamos de un proceso inestable cuando los puntos estan por fuera del circulo. Es estable ya que no hay raices asociados a los razagos.

FIGURA 9. CIRCULO DE ESTABILIDAD ARIMA (3,1,2) .

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

ARIMA(7,1,7).

En la figura 10 tenemos un modelo propuesto, el cual esta constituido por un ARIMA(7,1,7), despues de varias propuestas, se tomo en consideracion esta quedando solo con un rezago, no se puedo eliminar por completo los rezagos debido a que se podian generar problemas con la inversibilidad de la matriz.

FIGURA 10. FORECAST ARIMA(7,1,7) .

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

En la figura 11 tenemos el circulo de unidad, si bien no se pudo resolver el problema de los rezagos en su totalidad, debido a la memoria que presenta la serie en esos momentos, el circulo de unidad nos dice que es un modelo estable.

FIGURA 9. CIRCULO DE ESTABILIDAD ARIMA (7,1,7) .

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

TABLA 3. COMPARATIVO DE LOS MODELOS ARIMA.

El ARIMA(3,1,2) fue el que por excelencia genero el programa, sin embargo al revisar los rezagos, presentaba mucho mas conflictos, al realizar una propuesta del modelo, la cual fue el ARIMA(7,1,7) nos quedo un solo rezago, si bien no se eliminaron todos, podemos ver que el precio del dato real, no hubo una gran diferencia, ambos se encuentran con una diferencia de .50, pero en base a la eliminación de los rezagos y de las pruebas, nos deja en claro que el segundo modelo es el ganador.

ARIMA	P VALUE	AIC	BIC	RMSE	DATO PRONOSTICADO	DATO REAL
(3,1,2)	0.0001377	6449.39	6483.05	1.19125	9.736071	9.26
(7,1,7)	0.0226	6431.09	6469.05	1.180464	9.71712	9.26

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA CON DATOS DE YAHOO FINANCE

Tomando encuenta los criterios de Akaike y de Bayes, considero que el mejor modelo es el ARCH(1) EL ARCH cumple con los supuestos del modelo, los parámetros son estadísticamente significativos, son positivos, sin embargo, los criterios de Akaike y Bayes son mayores a los valores de los modelos GARCH, sin embargo, pueden ser buenas propuestas. Todo dependiendo del uso que se le quiera asignar, uno me da valores pronosticados muy cercanos al precio real, mientras que el otro, no es certeramente correcto para un pronostico diario, pero si para mas dias.

MODELOS ARCH y GARCH.

MODELO	OMEGA	ALFA 1	ALFA 2	BETA 1	BETA 2	AKAIKE	BAYES
ARCH(1)	2.0487	0.7211				-4.507	-4.5015
ARCH(2)	1.6275	0.7277	0.7225			-4.5446	-4.5362
GARCH(1,1)	0.06094	0.14386		0.11976		-4.655	-4.6467
GARCH(1,2)	0.06671	0.13688		0.10853	0.11431	-4.654	-4.6429
GARCH(2,1)	0.05735	0.15795	0.11736	0.09311		-4.6567	4.6456
GARCH(2,2)	0.3789	0.16739	0.12015	0.09104	0.09176	-4.6561	-4.6422