Trabajo Final
Pablo Torrealba y Lucas Pero
31-05-2021
Financial impact on worldwide indexes
Impacto de la crisis en los mercados mundiales
Pregunta:
¿Qué paises se vierón mas afectados a raiz de la crisis financiera del 2008, a partir de sus principales indicadores búrsatiles?
Contexto:
Es interesante responder esta pregunta porque, dado nuestras investigaciones y conocimientos sobre el tema, podriamos estar acercandonos a una nueva crisis finaciera mundial. Y como sabemos, la mejor manera de proyectar lo que sucedera a futuro es analizar los datos historicos. De esta manera, decidimos analizar los datos sobre la ultima gran crisis financiera y ver como se comportaron las distintas economías. Al final de este trabajo, deberíamos ser capaz de tomar una decision de inversión mas acertada y que nos proteja de mejor manera ante una posible nueva crisis.
Todas las crisis son distintas y los paises se veran afectados de maneras muy particulares dependiendo de su situacion en ese momento exacto pero aún asi consideramos que este trabajo podría ser de gran utilidad para quien le interese el tema.
Bases de Datos
Usaremos Datos de la pagina www.investing.com
Nos basaremos en las variaciones de los mas importantes indices bursatiles de distintas regiones del mundo. Por ejemplo, para Estados Unidos usaremos el indice S&P 500 (Standar and Poors’s 500), que recoge la informacion de 500 empresas del país. Es reconocido como el indice mas representativo de la situacion real de mercado
Estadistica descriptiva y mapas
A continuacion veremos el detalle del movimiento del precio de los distintos indices bursatiles. Estos datos de precios estan la moneda de cada país y los datos van desde el 2007 hasta la actualidad. Estso graficos son una primera aproximacion a nuestro analisis y nuestar busqueda por descubrir, que tan afectados se vieron los distintos mercados bursatiles alrededor del mundo con la crisis del 2008. Decimos que es solo una primera aproximacion ya que los graficos estan en distintas monedas por lo que no podemos hacer un analisis objetivo pero si podemos observar el efecto individual.
Estados Unidos
ggplot(data= eeuu, aes(x=Fecha,y=Apertura))+
geom_line(col=rainbow(751))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en USD", title= "Mercado de Estados Unidos", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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Vemos en este grafico del indice S&P500, que hay una clara tendencia a la baja durante el año 2008 hasta el año 2009, cuando el mercado retoma una tendencia alcista que se ha mantenido hasta el dia de doy. El efecto de la crisis Subprime es de un 46%. Podemos ver también una fuerte corrección en el año 2020, correspondiente a la crisis del Corona virus.
China
ggplot(data= china, aes(x=Fecha,y=Apertura))+
geom_line(col=rainbow(743))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en CNY", title= "Mercado de China", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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En el grafico de China podemos ver una fuerte caída desde los 6000 a los 1800 CNY. Esto equivaldría a una caída del 66%, un enorme efecto en la economía del país. Con sorpresa notamos también que la pandemia del coronavirus prácticamente no tiene un efecto en el grafico del precio del índice del país.
Alemania
ggplot(data= alemania, aes(x=Fecha,y=Apertura,))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en EUR", title= "Mercado de Alemania", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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En el mercado de Alemania podemos ver una caída de 8000 a 4000. Esto representaría una caída del 50%. Un enorme impacto producido por el país norteamericano. Este grafico tiene muchas similitudes al de Estados unidos.
Canadá
ggplot(data= canada, aes(x=Fecha,y=Apertura,color=))+
geom_line(col=rainbow(752))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en CAD", title= "Mercado de Canadá", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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En Canadá tenemos un grafico casi idéntico al de Alemania. Tenemos una caída de 50% en la crisis del 2008 y en la pandemia una gran caída en picada con rápida recuperación.
España
ggplot(data= españa, aes(x=Fecha,y=Apertura))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en EUR", title= "Mercado de España", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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El mercado de España nos presenta una caída en la crisis financiera de un 56%, luego un rally de recuperación, para seguir cayendo hasta el año 2012. Desde el 2012 el mercado del país viene en una tendencia lateral. El coronavirus se ve reflejado como una caída en picada con una recuperación mas lenta que otros países desarrollados.
Francia
ggplot(data= francia, aes(x=Fecha,y=Apertura))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en EUR", title= "Mercado de Francia", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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Francia tuvo una caída total de un 66%. Es de los países que se vió mas afectado por la crisis. Desde ese punto, Francia se mantuvo en mercado alcista con una fuerte corrección debido a la crisis del coronavirus.
Portugal
ggplot(data= portugal, aes(x=Fecha,y=Apertura))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en EUR", title= "Mercado de Portugal", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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Portugal desde el 2007 viene en un continuo mercado bajista. La caída asociada a la crisis financiera fue de un 53.8%. El coronavirus tuvo un efecto mínimo ya que el precio del índice ya estaba en niveles muy bajos.
Suiza
ggplot(data= suiza, aes(x=Fecha,y=Apertura))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en CHF", title= "Mercado de Suiza", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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El mercado de Suiza tiene similitudes al de EEUU. Cayendo un 52% debido a la crisis Subprime y luego de eso, mercado alcista. La recuperación del coronavirus fue rápida.
Rusia
ggplot(data= rusia, aes(x=Fecha,y=Apertura))+
geom_line(col=rainbow(752))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en USD", title= "Mercado de Rusia", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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Rusia tuvo una impresionante caída del 80% del precio del activo. Luego, una recuperación para seguir en tendencia bajista hasta el año 2016. Desde ese año el mercado Ruso viene en tendencia alcista y recién hoy en dia logró recuperarse por completo del impacto del coronavirus.
India
ggplot(data= india, aes(x=Fecha,y=Apertura))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en INR", title= "Mercado de India", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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El mercado Indio cayó un 50% durante la crisis. Desde ahí, se mantiene en una firme tendencia alcista.
Chile
ggplot(data= chile, aes(x=Fecha,y=Apertura))+
geom_line(col=rainbow(752))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en CLP", title= "Mercado de Chile", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
theme(axis.text.x = element_text(angle=60, vjust=0.5))
Chile se vio afectado tan solo un 37% durante el año 2008. Desde ahí estuvimos en alza hasta el año 2018. Hoy en dia estamos en un mercado a la baja.
Brasil
ggplot(data= brasil, aes(x=Fecha,y=Apertura))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Precio del indice en BRL", title= "Mercado de Brasil", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
theme(axis.text.x = element_text(angle=60, vjust=0.5))
El mercado de Brasil cayo un 52%.
Analisis
ggplot(data=eeuu,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(751))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de EEUU", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
theme(axis.text.x = element_text(angle=60, vjust=0.5))
ggplot(data=china,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(743))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de China", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
theme(axis.text.x = element_text(angle=60, vjust=0.5))
ggplot(data=alemania,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de Alemania", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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ggplot(data=canada,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(752))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de Canadá", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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ggplot(data=españa,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de España", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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ggplot(data=francia,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de Francia", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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ggplot(data=portugal,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(757))+
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ggplot(data=suiza,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de Suiza", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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ggplot(data=rusia,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(752))+
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labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de Rusia", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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ggplot(data=india,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de India", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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ggplot(data=chile,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(752))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de Chile", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
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ggplot(data=brasil,aes(x=Fecha,y=`% var.`))+
geom_line(col=rainbow(757))+
scale_x_date(breaks=("1 year"))+
labs(x="Fecha", y="Variación porcentual", title= "Mercado de Brasil", subtitle= "Según principal indice bursatil", caption= "Fuente: Investing.com") +
theme(axis.text.x = element_text(angle=60, vjust=0.5))
Podemos hacer la interesante comparación entre el mercado de China y EEUU. El grafico de variaciones porcentuales nos muestra que la variación fue mayor en el país americano. Alcanzando niveles de -18%. Mientras que la variación de China fue de -13. Esto nos indica que la caída de China fue menos repentina.
Conclusión
Para concluir, podemos observar que todos los países se vieron afectados en cierta medida por la crisis del 2008, producida en Estados Unidos y por la crisis del Coronavirus producida en China. El promedio de la baja porcentual total de la crisis fue de 54,9%. Nos esperábamos este resultado, pero el efecto mayor del previsto. Los casos mas extremos son el de Rusia y el de Chile. Rusia disminuyo un 80% en la crisis mientras que nuestro país, solo se vio afectado en un 37%. Además, podemos mencionar que Estados Unidos esta por debajo del promedio con un 46%. Es interesante notar que el país de origen de la crisis en comparación con el resto de los países se ve menos afectado. Pasó con Estados Unidos en el 2008 y la pandemia del coronavirus prácticamente no afectó al mercado Chino.
Para mejorar el análisis pudimos haber agregado variables y bases de datos que contengan datos cruzados entre los países. Por ejemplo, ver las relaciones económicas que tiene un país con otro, las políticas de comercio etc.. Para así poder hacer una regresión y prever que tan grande será el efecto de la crisis en determinado país.
Bibliografía
- www.Investing.com