INFLUENCIA DE VARIABLES MACROENOMICAS SOBRE ÍNDICES BURSATILES

CASO INDICE BURSÁTIL DOW JONES

INTRODUCCION

El presente trabajo tiene como objetivo buscar la relación que podría existir entre las diversas variables macroeconómicas y un índice bursátil de un mercado desarrollado. Hubiésemos querido llevar éste trabajo al campo local, pero al carecer nuestro mercado de liquidez y profundidad, este ejercicio resultaría inútil. Por eso hemos escogido un mercado como el norteamericano, a través de su índice Dow Jones, que tiende a ser un mercado perfecto, es decir, que la información se encuentra disponible para todos los inversionistas que participan en el mercado, y el mercado permite a cada uno los participantes entrar o salir de este cuando así lo decida.

OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL

El objetivo principal del presente trabajo es justificar la toma de decisiones de un inversionista mediante el índice bursátil Dow Jones basando su toma de decisión en el comportamiento de las principales variables económicas globales.

OBJETIVO ESPECIFICO

Tenemos los siguientes objetivos específicos
1. Demostrar a través de una formulación teórica econométrica la validez o no de la influencia de las variables económicas globales mas importante sobre la performance del índice Dow Jones.
2. Demostrar que el modelo planteado nos va a servir como modelo predictivo o informativo.

HIPOTESIS

HIPÓTESIS GENERAL

El índice bursátil Dow Jones ha sido por muchos años un indicador bursátil bastante representativo de la situación económica estadounidense. El entendimiento de este índice bursátil permitirá a los inversionistas poder tomar decisiones de compra o venta de acciones en la Bolsa de valores con una base técnica y con información ampliamente disponible.

Predecir el comportamiento del índice Dow Jones de la manera eficiente es la tarea de esta herramienta. Nosotros haremos esto mediante la observación de variables exógenas muy representativas y comerciales que expliquen el índice. Es decir, si las condiciones de las variables exógenas tales como: el precio del crudo WTI, cotizaciones de las principales divisas (EURO, Yen), tasas de interés importantes (Treasury bond, Oveninght USA o la LIBOR) y minerales (Oro, Zinc y Cobre), son conocidas o tienen un comportamiento previamente estudiado, las condiciones para invertir en acciones serán favorables.

HIPÓTESIS ESPECÍFICAS

• La volatilidad del tipo de cambio de las principales monedas en el mundo afectan el índice bursátil americano.
• La cotización de los minerales más apreciados en el mercado son factores importantes dentro de la predicción del índice Dow Jones.
• Las noticias de cada una de estas variables incrementan la volatilidad de las mismas por un factor de temor a las amenazas sobre susinversiones que pudiera representar.

MARCO TEORICO

DEFINICIÓN DE VARIABLES

Índice Dow Jones.- Índice a través del cuál se refleja la situación del sector industrial de la economía americana mediante la medición-proyección del desempeño de las 30 empresas industriales más importantes del mercado americano.

Precio del petróleo (WTI) Es el precio por barril del crudo que se negocia en el mercado White Texas Index. Se mide en dólares americanos.

EURO Es la relación cambiaria entre el dólar y el EURO. El EURO es la moneda que representa a la Unión Europea.

YEN Es la relación cambiaria entre el dólar y la moneda más representativa del Asia que es el YEN (Moneda japonesa).

NASDAQ Es el índice a través del cual se refleja la situación del sector tecnológico de la economía americana. Mediante la medición proyección del desempeño de las 100 empresas tecnológicas más importantes del mercado americano.

Treasury Bond 10 year (T-Bond 10y) Es el bono del tesoro americano que en teoría es el instrumento más seguro del mundo. Esta es la variable utilizada por excelencia como contraste del costo de oportunidad de inversión.

Tasa Overnight USA Es la tasa de interés a la que se financian los bancos entre sí de un día para otro.

Tasa LIBOR 1 year Es la tasa de interés de referencia para préstamos en dólares que se utiliza internacionalmente.

Precio futuro del Cobre Es el precio que se pacta hoy para ser transado a 3 meses.

Precio futuro del Oro Es el precio que se pacta hoy para ser transado a 3 meses.

Precio futuro del Zinc Es el precio que se pacta hoy para ser transado a 3 meses.

DATOS HISTÓRICOS DE VARIABLES
|  |IDJ |PETRÓLEO |EURO |
|Alcoa Inc. |NYSE |AA |Aluminio |
|American Express Co. |NYSE |AXP |Financiera diversificada |
|American International Group, Inc. (AIG) |NYSE |AIG |Aseguradora |
|Boeing Co. |NYSE |BA |Aeroespacial |
|Caterpillar Inc. |NYSE |CAT |Maquinaria pesada |
|Citigroup Inc. |NYSE |C |Financiera diversificada |
|Coca-Cola Co. |NYSE |KO |Bebidas sin alcohol |
|E.I. Dupont de Nemours & Co|NYSE |DD |Productos químicos/ Materia prima |
|Verizon Communications Inc. |NYSE |VZ |Servicios de comunicación y telefonía |
| | | |celular |
|Exxon Mobil Corp. |NYSE |XOM |Petrolera |
|General Electric Co. |NYSE |GE |Industrial, diversificada |
|General Motors Corp. |NYSE |GM |Fabricación de autos |
|Hewlett-Packard Co. |NYSE |HWP |Computadoras |
|Home Depot inc. |NYSE |HD |Minorista |
|Honeywell International Inc. |NYSE |HON |Industrial, diversificado |
|Intel Corp. |NASD/NMS |INTC |Semiconductores |
|International Business Machines Corp. |NYSE |IBM |Computadoras |
|Pfizer Inc. |NYSE |PFE |Farmaceútica |
|J.P. Morgan Chase & Co. |NYSE |JPM |Banca |
|Johnson & Johnson |NYSE |JNJ |Farmacéutica |
|McDonald's Corp. |NYSE |MCD |Restaurantes |
|Merck & Co. Inc. |NYSE |MRK |Farmacéutica |
|Microsoft Corp. |NASD/NMS |MSFT |Programas de computadora |
|Minnesota Mining & Manufacturing Co. |NYSE |MMM |Industrial, diversificada |
|Philip Morris Cos. Inc. |NYSE |MO |Tabacalera |
|Procter & Gamble Co. |NYSE |PG |Productos para el hogar |
|SBC Communications Inc. |NYSE |SBC|Coomunicaciones de línea fija |
|United Technologies Corp. |NYSE |UTX |Aeroespacial |
|Wal-Mart Stores Inc. |NYSE |WMT |Minorista |
|Walt Disney Co. |NYSE |DIS |Entretenimiento |
sQUÉ ES ESO DEL 'NASDAQ'?

El Nasdaq es el primer mercado electrónico y el más grande del mundo. Sus negociaciones no están limitadas por un espacio físico, sino que éstas se realizan a través de un sofisticado sistema de computadoras y canales de telecomunicación.

En esta serie de artículos trataremos de explicar cómo funciona este 'mercado' y el porqué de su importancia. Próximamente podrás leer también sobre
Por medio de esta tecnología se trasmiten cotizaciones en tiempo real y datos de transacción a más de 1,3 millones de usuarios en 83 países. El hecho de no tener limitaciones geográficas hace que millones de participantes tengan acceso a negociar las acciones de una empresa

El Nasdaq Stock Market cubre dos tipos de mercado: El Nasdaq National Market, en el cual cotizan acciones de empresas con una mayor capitalización, y el Nasdaq Smallcap Market, en el cual cotizan los títulos de pequeñas empresas con capacidad de crecimiento.

En la actualidad el Nasdaq enlista los títulos de alrededor de 4.100 empresas –desde pequeñas firmas hasta gigantes de la talla de Microsoft. La mayoría de estos títulos pertenecen al sector tecnológico, de las telecomunicaciones, banca, minoristas y otras industrias en crecimiento.

sQUIÉN NEGOCIA EN EL NASDAQ?

Las negociaciones del Nasdaq no se limitan a un número específico de participantes. Esto le permite a todo tipo de empresas de inversión con modelos de negocios totalmente diferentes conectarse a la red y competir sin desventajas.
En vez de forzar a los inversores a tener que utilizar a una sola financiera para comprar y vender acciones, el Nasdaq conecta a una variedad de competidores y deja que los participantes elijan con cual de ellos van a negociar.
Todas las firmas de negociación deben tener una certificación de la Comisión de Valores de los Estados Unidos (SEC por sus siglas en inglés) y deben estar registradas de acuerdo a las regulaciones del Nasdaq y el NASD
PRINCIPALES EMPRESAS QUE CONFORMAN EL ÍNDICE TECNOLÓGICO NASDAQ
|Company Name |Symbol |% Of Index |
| | |(Adjusted) |
|Adobe Systems Incorporated |ADBE |1.0693 |
|Altera Corporation|ALTR |0.7858 |
|Amazon.com, Inc. |AMZN |0.7938 |
|American Power Conversion Corporation |APCC |0.2972 |
|Amgen Inc. |AMGN |2.8036 |
|Apollo Group, Inc. |APOL |1.1255 |
|Apple Computer, Inc. |AAPL |2.6460 |
|Applied Materials, Inc. |AMAT |1.1073 |
|ATI Technologies Inc. |ATYT |0.3726 |
|Autodesk, Inc. |ADSK |0.6525 |
|BEA Systems, Inc. |BEAS |0.2479 |
|Bed Bath & Beyond Inc. |BBBY |1.1800 |
|Biogen Idec Inc |BIIB |1.7959 |
|Biomet, Inc. |BMET |1.1293 |
|Broadcom Corporation |BRCM |0.5764 |
|C.H. Robinson Worldwide, Inc. |CHRW |0.3466 |
|Career Education Corporation |CECO |0.2900 |
|CDW Corporation |CDWC |0.4209 |
|Check Point Software Technologies Ltd. |CHKP |0.4640 |
|Chiron Corporation |CHIR |0.6194 |
|Cintas Corporation |CTAS |0.6759 |
|Cisco Systems, Inc. |CSCO |3.3714 |
|Citrix Systems, Inc. |CTXS |0.3801 |
|Comcast Corporation |CMCSA |2.2288 |
|Comverse Technology, Inc. |CMVT |0.3700 |
|Costco Wholesale Corporation |COST |0.8875 |
|Dell Inc. |DELL |2.8554 |
|DENTSPLY International Inc. |XRAY |0.3266 |
|Dollar Tree Stores, Inc. |DLTR |0.2314|
|eBay Inc. |EBAY |4.2643 |
|EchoStar Communications Corporation |DISH |0.5595 |
|Electronic Arts Inc. |ERTS |1.3880 |
|Expeditors International of Washington, Inc. |EXPD |0.4255 |
|Express Scripts, Inc. |ESRX |0.3857 |
|Fastenal Company |FAST |0.3333 |
|Fiserv, Inc. |FISV |0.7332 |
|Flextronics International Ltd. |FLEX |0.6534 |
|Garmin Ltd. |GRMN |0.4342 |
|Genzyme General |GENZ |1.2258 |
|Gilead Sciences, Inc. |GILD |1.1228 |
|IAC/InterActiveCorp |IACI |1.3959 |
|Intel Corporation |INTC |3.7811 |
|Intersil Corporation |ISIL |0.1815 |
|Intuit Inc. |INTU |0.7746 |
|Invitrogen Corporation |IVGN |0.2379 |
|JDS Uniphase Corporation |JDSU |0.3787 |
|Juniper Networks, Inc. |JNPR |0.7017 |
|KLA-Tencor Corporation |KLAC |0.8096 |
|KMart Holding Corporation |KMRT |0.6903 |
|Lam Research Corporation |LRCX |0.2979 |
|Lamar Advertising Company |LAMR |0.2698 |
|Level 3 Communications, Inc. |LVLT |0.1690 |
|Liberty Media International, Inc. |LBTYA |0.6128 |
|Lincare Holdings Inc. |LNCR |0.3033 |
|Linear Technology Corporation |LLTC |1.1571 |
|LM Ericsson Telephone Company |ERICY |0.4183 |
|MarvellTechnology Group, Ltd. |MRVL |0.6704 |
|Maxim Integrated Products, Inc. |MXIM |1.4013 |
|MCI, Inc. |MCIP |0.5166 |
|MedImmune, Inc. |MEDI |0.5416 |
|Mercury Interactive Corporation |MERQ |0.2955 |
|Microchip Technology Incorporated |MCHP |0.3359 |
|Microsoft Corporation |MSFT |7.5813 |
|Millennium Pharmaceuticals, Inc. |MLNM |0.2781 |
|Molex Incorporated |MOLXE |0.2188 |
|Network Appliance, Inc. |NTAP |0.9649 |
|Nextel Communications, Inc. |NXTL |3.1365 |
|Novellus Systems, Inc. |NVLS |0.2892 |
|NTL Incorporated |NTLI |0.5045 |
|Oracle Corporation |ORCL |2.1846 |
|PACCAR Inc. |PCAR |1.1219 |
|Patterson Companies Inc. |PDCO |0.4157 |
|Paychex, Inc. |PAYX |0.9012 |
|PeopleSoft, Inc. |PSFT |1.0548 |
|PETsMART, Inc. |PETM |0.3820 |
|Pixar |PIXR |0.3717 |
|QLogic Corporation |QLGC |0.2527 |
|QUALCOMM Incorporated |QCOM |6.3860 |
|Research in Motion Limited |RIMM |1.2261 |
|Ross Stores, Inc. |ROST |0.2968 |
|SanDisk Corporation |SNDK |0.2513 |
|Sanmina-SCI Corporation |SANM |0.3415 |
|Siebel Systems, Inc. |SEBL |0.4357 |
|Sigma-Aldrich Corporation |SIAL|0.3035 |
|Sirius Satellite Radio Inc. |SIRI |0.8200 |
|Smurfit-Stone Container Corporation |SSCC |0.3449 |
|Staples, Inc. |SPLS |0.8235 |
|Starbucks Corporation |SBUX |2.4421 |
|Sun Microsystems, Inc. |SUNW |0.5701 |
|Symantec Corporation |SYMC |1.3302 |
|Synopsys, Inc. |SNPS |0.1878 |
|Tellabs, Inc. |TLAB |0.1477 |
|Teva Pharmaceutical Industries Limited |TEVA |1.0159 |
|VeriSign, Inc. |VRSN |0.5995 |
|VERITAS Software Corporation |VRTS |0.8585 |
|Whole Foods Market, Inc. |WFMI |0.4255 |
|Wynn Resorts, Limited |WYNN |0.5518 |
|Xilinx, Inc. |XLNX |1.0129 |
|XM Satellite Radio Holdings Inc. |XMSR |0.6360 |
|Yahoo! Inc. | | |
sQUÉ ES UN ADR?

AMERICAN DEPOSITARY RECEIPTS son certificados negociables en los mercados de capitales internacionales emitidos por un banco depositario o por un banco o una compañía extranjera en un mercado local

aœ“ Vehículo más eficiente para ingresar a los mercados internacionales.
aœ“ Proporcionan un medio a través del cual los inversionistas de todo el mundo pueden comprar valores negociables.
aœ“ Son cotizados en dólares
aœ“ Intercambiables por acciones locales a través de un banco depositario.
aœ“ La compañía emisora selecciona el tipo de emisión de ADR’S de acuerdo con los beneficios que se quiera obtener y el costo en el que se quiera incurrir.
aœ“ Para aumentar la imagen de los productos , servicios o instrumentos financieros de la compañía con un mercado diferente al local.

Por definición, un ADR es un instrumento de dinero negociable que representa propiedad accionaria sobre una compañía no-americana.
En otras palabras los ADRs son acciones que se transan en bolsas estadounidenses pero de empresas no-estadounidenses.

Los ADRs son un mecanismo ampliamente usado parafacilitar comercio de acciones no-americanas. Adicionalmente, provee a los inversionistas en Estados Unidos una conveniente forma de invertir en empresas del exterior. Los ADRs son emitidos por un banco depositario como J.P. Morgan (JPM), y son transados de la misma forma que las acciones americanas en las bolsas New York Stock Exchange (NYSE), American Stock Exchange (AMEX) y Nasdaq. 

Los principales beneficios de comprar ADRs es la oportunidad de comerciar acciones de empresas exteriores pero cobijadas bajo el sistema americano. Los beneficios para las empresas que quieren emitir ADRs son ensanchar su mercado accionario, incrementar capital y liquidez en dólares y exponer el nombre de la empresa en el exterior. 

OTC (OVER THE COUNTER)

Si no encontrase opciones en mercados organizados que se ajusten a su plazo de inversión, precio de ejercicio o subyacente, podemos hacerlas a medida, mediante un contrato OTC (Over-The-Counter), en el que ambas partes se ponen de acuerdo en los términos del mismo. De esta forma, usted obtendrá toda la flexibilidad necesaria para plasmar en estas inversiones sus perspectivas de mercado.

METODOLOGIA

METODOLOGÍA EMPLEADA

La metodología que utilizaremos en el presente trabajo será de un modelo explicativo en la cual se comprobará la correlación de la variable endógena con las variables exógenas, de manera que nos permita, evaluar y demostrar nuestra hipótesis.

TIPO DE DATOS

Todos los datos utilizados serán de carácter cuantitativo, con una frecuencia diaria en un lapso de tiempo de 10 meses.

LAS FUENTES DE INFORMACIÓN

www.datatec.com : Sistema Electrónico Transaccional de divisas y sus derivados
Bloomberg : Sistema electrónico de información global.
Reuters : Sistema electrónico de información global.
www.invertia.com : Portal financiero del grupo Terra.

UNIDADES DE LOS DATOS

Todos los datos del presente trabajo han sido homogenizados, llevándolos a las variaciones porcentuales diarias.

ESPECIFICACIÓN TEÓRICA DEL MODELO

TEORICA

IDJ= f (PETRÓLEO EURO YEN NASDAQ TBOND TINTERBANCARIA
- + - + + -
TACTIVAINTER COBRE ORO ZINC)
+ + + -
[pic][pic]

[pic] [pic]

[pic] [pic]
[pic] [pic]

[pic] [pic]

MATEMATICA

IDJ = C + β1PETRÓLEO + β2EURO + β3JEN + β4NASDAQ + β5TBOND + β6TINTERNACIONAL + β7TACTIVAINTER + β8COBRE + β9ORO + β10ZINC

[pic] β10

[pic] β30
[pic] β5>0 [pic] β0 [pic] β8>0
[pic] β9>0 [pic] β10Tt), las variables mas relevantes para el modelo son:

ÍNDICE NASDAQ

G de L = n-k =198-11 = 187
Tt = 1.98 al 95% de significancia.
Tc= 18.21
La variable NASDAQ explica significativamente al índice DowJones.

TIPO DE CAMBIO DEL YEN CON RESPECTO AL DÓLAR.

G de L = n-k =198-11 = 187
Tt = 1.98 al 95% de significancia.
Tc= 3.45
La variable YEN explica significativamente al índice Dow Jones.

EXPLICATIVA TOTAL DEL MODELO

G de L = F(k-1, n-k) =F (10,187)
Ft = 1.88 al 95% de significancia.
Fc= 41.5
El Fc>Ft por lo tanto todas las variables del modelo son significativas para explicar el IDJ

ANÁLISIS DE ESTABILIDAD INTERTEMPORAL

k=10
n=198
dL , límite inferior = 1.665
dU , límite superior = 1.874
4- dU = 2.126
4- dL = 2.335

De acuerdo al análisis de Durbin – Watson (1.95), el modelo se encuentra dentro de la zona de estabilidad. Por lo tanto, podemos decir que el modelo es estable y tiene carácter predictivo.

En adición, luego de la aplicación de la prueba Ramsey reset test, podemos afirmar que el modelo está incorrectamente especificado. Porque el F-statistic de Ramsey (2.51) es mayor al F de tabla (1.88 al 95% de significancia

|Ramsey RESET Test: |
|F-statistic |2.511851 | Probability |0.114692 |
|Log likelihood ratio |2.656012 | Probability |0.103159 |

A pesar que todos los análisis previamente realizados son positivos para el modelo, en la prueba final hemos determinado que el modelo no está correctamente especificado.

MULTICOLINEALIDAD

Ecuación inicial

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 20:17 |
|Sample: 1/06/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 198 |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |5.11E-06 |0.000291 |0.017585 |0.9860 |
|JEN |-0.189718 |0.054884 |-3.456683 |0.0007 |
|ORO |-0.068954 |0.038430 |-1.794293 |0.0744 |
|PETROLEO |-0.016811 |0.013704 |-1.226656 |0.2215 |
|COBRE |0.013702 |0.024371 |0.562219 |0.5746|
|EURO |0.059279 |0.059258 |1.000362 |0.3184 |
|TACTIVAINTER |0.013845 |0.013224 |1.046998 |0.2965 |
|TBOND |0.001595 |0.025062 |0.063659 |0.9493 |
|TINTERNACIONAL |0.000226 |0.000402 |0.561397 |0.5752 |
|ZINC |-0.026831 |0.025280 |-1.061340 |0.2899 |
|NASDAQ |0.485128 |0.026640 |18.21054 |0.0000 |
|R-squared |0.689369 | Mean dependent var |-0.000239 |
|Adjusted R-squared |0.672758 | S.D. dependent var |0.006974 |
|S.E. of regression |0.003989 | Akaike info criterion |-8.156438 |
|Sum squared resid |0.002976 | Schwarz criterion |-7.973756 |
|Log likelihood |818.4874 | F-statistic |41.50010 |
|Durbin-Watson stat |1.955109 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Especificación en el Eviews

LS IDJ C JEN ORO PETROLEO COBRE EURO TACTIVAINTER TBOND TINTERNACIONAL ZINC NASDAQ

Ecuación con todas las variables rezagadas

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 20:13 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |0.000278 |0.000368 |0.756308 |0.4507 |
|JEN |-0.247220 |0.060992 |-4.053313 |0.0001 |
|JEN(-1) |0.078923 |0.062336 |1.266073 |0.2075 |
|JEN(-2) |-0.109985 |0.065059 |-1.690556|0.0931 |
|JEN(-3) |0.072878 |0.064833 |1.124092 |0.2629 |
|JEN(-4) |0.026973 |0.063877 |0.422262 |0.6735 |
|ORO |-0.115807 |0.042415 |-2.730347 |0.0071 |
|ORO(-1) |-0.105475 |0.043597 |-2.419311 |0.0168 |
|ORO(-2) |-0.031088 |0.043476 |-0.715059 |0.4757 |
|ORO(-3) |0.024504 |0.043075 |0.568877 |0.5703 |
|ORO(-4) |0.012961 |0.042637 |0.303992 |0.7616 |
|PETROLEO |-0.015533 |0.014605 |-1.063581 |0.2893 |
|PETROLEO(-1) |0.008091 |0.014835 |0.545425 |0.5863 |
|PETROLEO(-2) |0.013844 |0.015772 |0.877768 |0.3815 |
|PETROLEO(-3) |0.007797 |0.015712 |0.496251 |0.6205 |
|PETROLEO(-4) |-0.015408 |0.015653 |-0.984345 |0.3266 |
|COBRE |0.001913 |0.027435 |0.069739 |0.9445 |
|COBRE(-1) |0.022978 |0.026534 |0.866004 |0.3879 |
|COBRE(-2) |-0.009586 |0.026882 |-0.356598 |0.7219 |
|COBRE(-3) |-0.006921 |0.026267 |-0.263482 |0.7926 |
|COBRE(-4) |0.013414 |0.025669 |0.522583 |0.6021 |
|EURO |0.078860 |0.069823 |1.129433 |0.2606 |
|EURO(-1) |0.143474 |0.069160 |2.074537 |0.0398 |
|EURO(-2) |-0.009478 |0.067267 |-0.140894 |0.8882 |
|EURO(-3) |-0.088103 |0.065583 |-1.343375 |0.1813 |
|EURO(-4) |0.010779 |0.066113 |0.163043 |0.8707 ||TACTIVAINTER |-0.008516 |0.026915 |-0.316404 |0.7522 |
|TACTIVAINTER(-1) |-0.034112 |0.026155 |-1.304252 |0.1942 |
|TACTIVAINTER(-2) |-0.057935 |0.027563 |-2.101922 |0.0373 |
|TACTIVAINTER(-3) |0.007941 |0.027309 |0.290799 |0.7716 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.028471 |0.014455 |1.969569 |0.0508 |
|TBOND |-0.011917 |0.028825 |-0.413425 |0.6799 |
|TBOND(-1) |0.029486 |0.041990 |0.702217 |0.4837 |
|TBOND(-2) |0.096763 |0.042234 |2.291104 |0.0234 |
|TBOND(-3) |0.038653 |0.043320 |0.892266 |0.3737 |
|TBOND(-4) |0.005712 |0.044378 |0.128714 |0.8978 |
|TINTERNACIONAL |0.000293 |0.000422 |0.694893 |0.4882 |
|TINTERNACIONAL(-1) |-0.000103 |0.000425 |-0.241453 |0.8095 |
|TINTERNACIONAL(-2) |-0.000114 |0.000426 |-0.266599 |0.7902 |
|TINTERNACIONAL(-3) |-0.000207 |0.000433 |-0.476793 |0.6342 |
|TINTERNACIONAL(-4) |0.000212 |0.000439 |0.481555 |0.6309 |
|ZINC |-0.041586 |0.027499 |-1.512281 |0.1327 |
|ZINC(-1) |-0.035852 |0.027673 |-1.295560 |0.1972 |
|ZINC(-2) |0.036373 |0.027841 |1.306447 |0.1935 |
|ZINC(-3) |0.009822 |0.027481 |0.357404 |0.7213 |
|ZINC(-4) |0.000910 |0.026645 |0.034138 |0.9728 |
|NASDAQ |0.499569 |0.030321 |16.47616 |0.0000 |
|NASDAQ(-1) |0.051498 |0.030320 |1.698488 |0.0916 |
|NASDAQ(-2)|-0.053538 |0.030002 |-1.784515 |0.0765 |
|NASDAQ(-3) |0.009140 |0.029617 |0.308614 |0.7581 |
|NASDAQ(-4) |-0.021494 |0.029909 |-0.718641 |0.4735 |
|R-squared |0.768231 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.687193 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003898 | Akaike info criterion |-8.035747 |
|Sum squared resid |0.002173 | Schwarz criterion |-7.176671 |
|Log likelihood |830.4674 | F-statistic |9.479894 |
|Durbin-Watson stat |1.879124 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Especificación en el Eviews

LS IDJ C JEN JEN(-1) JEN(-2) JEN(-3) JEN(-4) ORO ORO(-1) ORO(-2) ORO(-3) ORO(-4) PETROLEO PETROLEO(-1) PETROLEO(-2) PETROLEO(-3) PETROLEO(-4) COBRE COBRE(-1) COBRE(-2) COBRE(-3) COBRE(-4) EURO EURO(-1) EURO(-2) EURO(-3) EURO(-4) TACTIVAINTER TACTIVAINTER(-1) TACTIVAINTER(-2) TACTIVAINTER(-3) TACTIVAINTER(-4) TBOND TBOND(-1) TBOND(-2) TBOND(-3) TBOND(-4) TINTERNACIONAL TINTERNACIONAL(-1) TINTERNACIONAL(-2) TINTERNACIONAL(-3) TINTERNACIONAL(-4) ZINC ZINC(-1) ZINC(-2) ZINC(-3) ZINC(-4) NASDAQ NASDAQ(-1) NASDAQ(-2) NASDAQ(-3) NASDAQ(-4)

1er retiro de variables

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 20:22 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |0.000269 |0.000346 |0.777559 |0.4381 |
|JEN |-0.246612 |0.058226 |-4.235457 |0.0000 |
|JEN(-1) |0.077074|0.060636 |1.271089 |0.2057 |
|JEN(-2) |-0.110238 |0.062977 |-1.750447 |0.0821 |
|JEN(-3) |0.070480 |0.062425 |1.129022 |0.2607 |
|JEN(-4) |0.025733 |0.061740 |0.416789 |0.6774 |
|ORO |-0.115443 |0.040758 |-2.832399 |0.0053 |
|ORO(-1) |-0.105835 |0.042398 |-2.496257 |0.0136 |
|ORO(-2) |-0.029655 |0.041575 |-0.713299 |0.4768 |
|ORO(-3) |0.025592 |0.042103 |0.607845 |0.5442 |
|ORO(-4) |0.017750 |0.037582 |0.472287 |0.6374 |
|PETROLEO |-0.015530 |0.014134 |-1.098764 |0.2737 |
|PETROLEO(-1) |0.008664 |0.014388 |0.602179 |0.5480 |
|PETROLEO(-2) |0.014669 |0.015344 |0.956001 |0.3406 |
|PETROLEO(-3) |0.007313 |0.015204 |0.480992 |0.6312 |
|PETROLEO(-4) |-0.015151 |0.015142 |-1.000543 |0.3187 |
|COBRE(-1) |0.022224 |0.025799 |0.861435 |0.3904 |
|COBRE(-2) |-0.009427 |0.025903 |-0.363928 |0.7164 |
|COBRE(-3) |-0.006279 |0.025286 |-0.248322 |0.8042 |
|COBRE(-4) |0.013302 |0.019658 |0.676693 |0.4997 |
|EURO |0.078014 |0.067435 |1.156889 |0.2492 |
|EURO(-1) |0.142643 |0.066741 |2.137276 |0.0342 |
|EURO(-2) |-0.013094 |0.063890 |-0.204942 |0.8379 |
|EURO(-3) |-0.091014 |0.063220 |-1.439639 |0.1521 |
|TACTIVAINTER|-0.007588 |0.026165 |-0.290005 |0.7722 |
|TACTIVAINTER(-1) |-0.034496 |0.025574 |-1.348866 |0.1794 |
|TACTIVAINTER(-2) |-0.059588 |0.026438 |-2.253833 |0.0257 |
|TACTIVAINTER(-3) |0.009676 |0.016126 |0.600001 |0.5494 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.029427 |0.013515 |2.177433 |0.0310 |
|TBOND |-0.012540 |0.027319 |-0.459019 |0.6469 |
|TBOND(-1) |0.028542 |0.041014 |0.695895 |0.4876 |
|TBOND(-2) |0.097044 |0.041438 |2.341922 |0.0205 |
|TBOND(-3) |0.042866 |0.040694 |1.053378 |0.2939 |
|TINTERNACIONAL |0.000308 |0.000412 |0.747521 |0.4559 |
|TINTERNACIONAL(-1) |-0.000105 |0.000412 |-0.254397 |0.7995 |
|TINTERNACIONAL(-2) |-0.000127 |0.000416 |-0.306176 |0.7599 |
|TINTERNACIONAL(-3) |-0.000212 |0.000422 |-0.501446 |0.6168 |
|TINTERNACIONAL(-4) |0.000214 |0.000422 |0.508068 |0.6122 |
|ZINC |-0.040428 |0.022123 |-1.827394 |0.0697 |
|ZINC(-1) |-0.034682 |0.026635 |-1.302093 |0.1949 |
|ZINC(-2) |0.036774 |0.026899 |1.367125 |0.1737 |
|ZINC(-3) |0.010493 |0.026450 |0.396725 |0.6921 |
|NASDAQ |0.501867 |0.028418 |17.66037 |0.0000 |
|NASDAQ(-1) |0.050501 |0.029557 |1.708624 |0.0896 |
|NASDAQ(-2) |-0.053957 |0.029427 |-1.833622 |0.0687 |
|NASDAQ(-4) |-0.020586 |0.027682 |-0.743673 |0.4583|
|R-squared |0.768010 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.697473 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003834 | Akaike info criterion |-8.086338 |
|Sum squared resid |0.002175 | Schwarz criterion |-7.311486 |
|Log likelihood |830.3748 | F-statistic |10.88797 |
|Durbin-Watson stat |1.883952 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Especificación en el Eviews

LS IDJ C JEN JEN(-1) JEN(-2) JEN(-3) JEN(-4) ORO ORO(-1) ORO(-2) ORO(-3) ORO(-4) PETROLEO PETROLEO(-1) PETROLEO(-2) PETROLEO(-3) PETROLEO(-4) COBRE(-1) COBRE(-2) COBRE(-3) COBRE(-4) EURO EURO(-1) EURO(-2) EURO(-3) TACTIVAINTER TACTIVAINTER(-1) TACTIVAINTER(-2) TACTIVAINTER(-3) TACTIVAINTER(-4) TBOND TBOND(-1) TBOND(-2) TBOND(-3) TINTERNACIONAL TINTERNACIONAL(-1) TINTERNACIONAL(-2) TINTERNACIONAL(-3) TINTERNACIONAL(-4) ZINC ZINC(-1) ZINC(-2) ZINC(-3) NASDAQ NASDAQ(-1) NASDAQ(-2) NASDAQ(-4)

2do retiro de variables

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 20:26 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |0.000325 |0.000308 |1.053471 |0.2937 |
|JEN |-0.255038 |0.054787 |-4.655098 |0.0000 |
|JEN(-1) |0.089597 |0.055749 |1.607148 |0.1100 |
|JEN(-2) |-0.116333 |0.055452 |-2.097923 |0.0375 |
|JEN(-3) |0.062855 |0.053383 |1.177445 |0.2408 |
|ORO |-0.118693 |0.037139 |-3.195878 |0.0017 |
|ORO(-1) |-0.109470 |0.039676 |-2.759068|0.0065 |
|ORO(-2) |-0.036756 |0.038494 |-0.954861 |0.3411 |
|PETROLEO |-0.016091 |0.013291 |-1.210726 |0.2278 |
|PETROLEO(-1) |0.008095 |0.013363 |0.605807 |0.5455 |
|PETROLEO(-2) |0.014558 |0.014125 |1.030608 |0.3043 |
|PETROLEO(-4) |-0.014283 |0.013873 |-1.029537 |0.3048 |
|COBRE(-1) |0.017136 |0.023482 |0.729744 |0.4666 |
|COBRE(-2) |-0.014326 |0.024204 |-0.591884 |0.5548 |
|COBRE(-3) |0.003565 |0.017841 |0.199828 |0.8419 |
|COBRE(-4) |0.014505 |0.016401 |0.884362 |0.3778 |
|EURO |0.093083 |0.058497 |1.591249 |0.1135 |
|EURO(-1) |0.137432 |0.057467 |2.391481 |0.0179 |
|EURO(-2) |-0.001138 |0.060009 |-0.018958 |0.9849 |
|EURO(-3) |-0.077561 |0.053917 |-1.438529 |0.1522 |
|TACTIVAINTER(-1) |-0.034985 |0.024286 |-1.440547 |0.1517 |
|TACTIVAINTER(-2) |-0.063402 |0.024669 |-2.570142 |0.0111 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.029468 |0.012540 |2.349850 |0.0200 |
|TBOND(-2) |0.095753 |0.039221 |2.441401 |0.0157 |
|TBOND(-3) |0.044074 |0.038704 |1.138731 |0.2565 |
|TINTERNACIONAL |0.000298 |0.000383 |0.778752 |0.4373 |
|ZINC |-0.040078 |0.020692 |-1.936942 |0.0545 |
|ZINC(-1) |-0.032623 |0.024958 |-1.307094 |0.1930 |
|ZINC(-2) |0.037377 |0.025159 |1.485615 |0.1393 |
|NASDAQ |0.500844 |0.026028 |19.24273 |0.0000 |
|NASDAQ(-1) |0.055525 |0.026229 |2.116918 |0.0358 ||NASDAQ(-2) |-0.044182 |0.027154 |-1.627099 |0.1057 |
|NASDAQ(-4) |-0.019229 |0.025151 |-0.764541 |0.4457 |
|R-squared |0.763667 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.716694 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003710 | Akaike info criterion |-8.201813 |
|Sum squared resid |0.002216 | Schwarz criterion |-7.645940 |
|Log likelihood |828.5759 | F-statistic |16.25760 |
|Durbin-Watson stat |1.903494 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Especificación en el Eviews

LS IDJ C JEN JEN(-1) JEN(-2) JEN(-3) ORO ORO(-1) ORO(-2) PETROLEO PETROLEO(-1) PETROLEO(-2) PETROLEO(-4) COBRE(-1) COBRE(-2) COBRE(-3) COBRE(-4) EURO EURO(-1) EURO(-2) EURO(-3) TACTIVAINTER(-1) TACTIVAINTER(-2) TACTIVAINTER(-4) TBOND(-2) TBOND(-3) TINTERNACIONAL ZINC ZINC(-1) ZINC(-2) NASDAQ NASDAQ(-1) NASDAQ(-2) NASDAQ(-4)

3er retiro de variables

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 20:28 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |0.000344 |0.000296 |1.163618 |0.2462 |
|JEN |-0.251282 |0.053652 |-4.683559 |0.0000 |
|JEN(-1) |0.088477 |0.053639 |1.649511 |0.1009 |
|JEN(-2) |-0.114241 |0.053150 |-2.149408 |0.0330 |
|JEN(-3) |0.062632 |0.051907 |1.206632 |0.2293 |
|ORO |-0.114726 |0.036203 |-3.168991 |0.0018 |
|ORO(-1) |-0.101418 |0.037819 |-2.681649 |0.0081 ||ORO(-2) |-0.044302 |0.033376 |-1.327356 |0.1862 |
|PETROLEO |-0.016951 |0.012925 |-1.311540 |0.1915 |
|PETROLEO(-2) |0.013203 |0.013680 |0.965166 |0.3358 |
|PETROLEO(-4) |-0.012941 |0.013544 |-0.955491 |0.3407 |
|COBRE(-4) |0.012836 |0.015947 |0.804913 |0.4220 |
|EURO |0.086028 |0.056752 |1.515850 |0.1314 |
|EURO(-1) |0.142930 |0.055908 |2.556502 |0.0115 |
|EURO(-3) |-0.067029 |0.050573 |-1.325388 |0.1868 |
|TACTIVAINTER(-1) |-0.034422 |0.023413 |-1.470215 |0.1434 |
|TACTIVAINTER(-2) |-0.060012 |0.024142 |-2.485824 |0.0139 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.028949 |0.012113 |2.389984 |0.0180 |
|TBOND(-2) |0.097459 |0.037865 |2.573874 |0.0109 |
|TBOND(-3) |0.037936 |0.037839 |1.002560 |0.3175 |
|ZINC |-0.034311 |0.019958 |-1.719149 |0.0874 |
|ZINC(-1) |-0.021179 |0.019439 |-1.089517 |0.2775 |
|ZINC(-2) |0.025653 |0.019203 |1.335888 |0.1834 |
|NASDAQ |0.501629 |0.025345 |19.79228 |0.0000 |
|NASDAQ(-1) |0.054101 |0.025512 |2.120639 |0.0354 |
|NASDAQ(-2) |-0.044972 |0.026369 |-1.705491 |0.0900 |
|R-squared |0.759733 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.723979 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003662 | Akaike info criterion |-8.257469 |
|Sum squared resid |0.002253 | Schwarz criterion |-7.819508 |
|Log likelihood |826.9745 | F-statistic |21.24892 |
|Durbin-Watson stat|1.909307 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Especificación en el Eviews

LS IDJ C JEN JEN(-1) JEN(-2) JEN(-3) ORO ORO(-1) ORO(-2) PETROLEO PETROLEO(-2) PETROLEO(-4) COBRE(-4) EURO EURO(-1) EURO(-3) TACTIVAINTER(-1) TACTIVAINTER(-2) TACTIVAINTER(-4) TBOND(-2) TBOND(-3) ZINC ZINC(-1) ZINC(-2) NASDAQ NASDAQ(-1) NASDAQ(-2)
4to retiro de variables

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 20:31 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |0.000167 |0.000274 |0.609336 |0.5431 |
|JEN |-0.252822 |0.050773 |-4.979426 |0.0000 |
|JEN(-1) |0.118212 |0.052975 |2.231492 |0.0269 |
|JEN(-2) |-0.087491 |0.051402 |-1.702093 |0.0905 |
|JEN(-3) |0.081057 |0.047613 |1.702403 |0.0904 |
|ORO |-0.072094 |0.030964 |-2.328286 |0.0210 |
|ORO(-1) |-0.087446 |0.035867 |-2.438080 |0.0157 |
|ORO(-2) |-0.015264 |0.030845 |-0.494867 |0.6213 |
|PETROLEO |-0.017416 |0.012857 |-1.354602 |0.1773 |
|EURO(-1) |0.137393 |0.053672 |2.559861 |0.0113 |
|TACTIVAINTER(-2) |-0.028655 |0.013259 |-2.161184 |0.0320 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.028253 |0.011996 |2.355268 |0.0196 |
|TBOND(-2) |0.046126 |0.021532 |2.142201 |0.0335 |
|ZINC |-0.024962 |0.019372 |-1.288547 |0.1992 |
|NASDAQ |0.486371 |0.023967 |20.29300 |0.0000|
|NASDAQ(-1) |0.048927 |0.024920 |1.963377 |0.0512 |
|R-squared |0.738849 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.716842 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003709 | Akaike info criterion |-8.277211 |
|Sum squared resid |0.002449 | Schwarz criterion |-8.007697 |
|Log likelihood |818.8895 | F-statistic |33.57316 |
|Durbin-Watson stat |1.916001 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Especificación en el Eviews

LS IDJ C JEN JEN(-1) JEN(-2) JEN(-3) ORO ORO(-1) ORO(-2) PETROLEO EURO(-1) TACTIVAINTER(-2) TACTIVAINTER(-4) TBOND(-2) ZINC NASDAQ NASDAQ(-1)

5to retiro de variables

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 20:33 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |0.000115 |0.000281 |0.408518 |0.6834 |
|JEN |-0.163196 |0.044232 |-3.689518 |0.0003 |
|JEN(-1) |0.119722 |0.052362 |2.286447 |0.0234 |
|ORO(-1) |-0.053800 |0.035502 |-1.515413 |0.1314 |
|PETROLEO |-0.023664 |0.012636 |-1.872746 |0.0627 |
|EURO(-1) |0.096074 |0.053318 |1.801926 |0.0732 |
|TACTIVAINTER(-2) |-0.018273 |0.012395 |-1.474287 |0.1421 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.029093 |0.012205 |2.383677 |0.0182 |
|TBOND(-2) |0.026089 |0.020015 |1.303460 |0.1940 |
|NASDAQ |0.489378|0.024523 |19.95610 |0.0000 |
|R-squared |0.714353 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.700381 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003815 | Akaike info criterion |-8.249411 |
|Sum squared resid |0.002678 | Schwarz criterion |-8.080964 |
|Log likelihood |810.1928 | F-statistic |51.12803 |
|Durbin-Watson stat |1.923778 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Especificación en el Eviews

LS IDJ C JEN JEN(-1) ORO(-1) PETROLEO EURO(-1) TACTIVAINTER(-2) TACTIVAINTER(-4) TBOND(-2) NASDAQ

Matriz final sin multicolinealidad (Opción 1)

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 20:59 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |3.38E-05 |0.000281 |0.120215 |0.9044 |
|JEN |-0.165177 |0.044584 |-3.704884 |0.0003 |
|JEN(-1) |0.088397 |0.050223 |1.760075 |0.0800 |
|ORO(-1) |-0.030226 |0.029893 |-1.011152 |0.3133 |
|PETROLEO |-0.021564 |0.012714 |-1.696011 |0.0915 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.032293 |0.012249 |2.636332 |0.0091 |
|NASDAQ |0.489575 |0.024709 |19.81330 |0.0000 |
|R-squared |0.703621 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.694112 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003855 | Akaike info criterion |-8.243456 |
|Sum squared resid|0.002779 | Schwarz criterion |-8.125544 |
|Log likelihood |806.6152 | F-statistic |73.99153 |
|Durbin-Watson stat |1.914902 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Especificación en el Eviews

LS IDJ C JEN JEN(-1) ORO(-1) PETROLEO TACTIVAINTER(-4) NASDAQ
SCALAR K=@DET(XP)

|FARRAR - GLAUBER | | | |
| | | | | |
| | | |Calculo Chi Cuadrado |
|n |194 | | | |
|k |7 | |x2 |582 |
|COR |0.73361343 | | | |
|ln COR |-0.30977306 | | | |
| | | |Valor |124 |
|Calculo |58.81 | |Objetivo | |

Matriz final sin multicolinealidad (Opción 2)

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 21:13 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |4.57E-05 |0.000283 |0.161862 |0.8716 |
|JEN |-0.170879 |0.044713 |-3.821670 |0.0002 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.032168 |0.012317 |2.611666 |0.0097 |
|NASDAQ |0.487266 |0.024812 |19.63844 |0.0000 |
|ORO(-1) |-0.054595 |0.026641 |-2.049307 |0.0418 |
|PETROLEO |-0.021546 |0.012785 |-1.685268 |0.0936 |
|R-squared |0.698711 | Mean dependent var |-0.000218|
|Adjusted R-squared |0.690698 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003876 | Akaike info criterion |-8.237335 |
|Sum squared resid |0.002825 | Schwarz criterion |-8.136267 |
|Log likelihood |805.0215 | F-statistic |87.19724 |
|Durbin-Watson stat |1.957542 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Especificación en el Eviews

LS IDJ C JEN TACTIVAINTER(-4) NASDAQ ORO(-1) PETROLEO

|FARRAR - GLAUBER | | | |
| | | | | |
| | | |Cálculo Chi Cuadrado |
|n |194 | | | |
|k |6 | |X2 |485 |
|COR |0.941983 | | | |
|ln COR |-0.05976805 | | | |
| | | |Valor |124 |
|Calculo |11.37 | |Objetivo | |

El resultado de F-G (11.37) es menor al valor chi-cuadrado al 95% de significancia (124).

Por lo tanto la multicolinealidad no es significativa.

HETEROCEDASTICIDAD

Test de White

|White Heteroskedasticity Test: |
|F-statistic |0.540620 | Probability |0.859659 |
|Obs*R-squared |5.566713 | Probability |0.850259 |
| | | | | |
|Test Equation: |
|Dependent Variable: RESID^2 |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 21:25 |
|Sample: 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194|
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |1.61E-05 |2.48E-06 |6.513282 |0.0000 |
|JEN |-6.68E-05 |0.000221 |-0.301882 |0.7631 |
|JEN^2 |-0.026623 |0.021499 |-1.238366 |0.2172 |
|TACTIVAINTER(-4) |6.87E-05 |6.07E-05 |1.131918 |0.2591 |
|TACTIVAINTER(-4)^2 |-0.001233 |0.001017 |-1.211861 |0.2271 |
|NASDAQ |-0.000121 |0.000125 |-0.969390 |0.3336 |
|NASDAQ^2 |-0.001913 |0.008859 |-0.215972 |0.8293 |
|ORO(-1) |-8.98E-05 |0.000146 |-0.613559 |0.5403 |
|ORO(-1)^2 |-0.001954 |0.007532 |-0.259394 |0.7956 |
|PETROLEO |-6.21E-07 |6.35E-05 |-0.009784 |0.9922 |
|PETROLEO^2 |0.000719 |0.002114 |0.340281 |0.7340 |
|R-squared |0.028694 | Mean dependent var |1.46E-05 |
|Adjusted R-squared |-0.024382 | S.D. dependent var |1.88E-05 |
|S.E. of regression |1.90E-05 | Akaike info criterion |-18.84972 |
|Sum squared resid |6.60E-08 | Schwarz criterion |-18.66443 |
|Log likelihood |1839.423 | F-statistic |0.540620 |
|Durbin-Watson stat |1.630392 | Prob(F-statistic) |0.859659 |

El valor que arroja la prueba de WHITE (5.566713) es menor que el valor de chi-cuadrado (5.99)

Por lo tanto no existe heterocedasticidad significativa.

Las pruebas de Glejser y Park las cuales nos indican que variables están introduciendo la heterocedasticidad, no son necesarias para nuestro caso y seria redundante ejecutarlas pues nuestra prueba de WHITE demuestra que no hay Heterocedasticidad significativa.

AUTOCORRELACION

[pic]

Aplicando DURBIN-WATSON

n=194
k=5
95% dl 1.718
du 1.820

99% dl 1.623
du 1.725

4-dl = 4 – 1.718 = 2.282
4-du = 4 – 1.820 = 2.18Nuestro Durbin-Watson nos ha salido 1.9575

Corriendo la prueba de Multiplicador de Lagrange (LM)

|Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: |
|F-statistic |0.072214 | Probability |0.788436 |
|Obs*R-squared |0.074888 | Probability |0.784348 |
| | | | | |
|Test Equation: |
|Dependent Variable: RESID |
|Method: Least Squares |
|Date: 11/14/04 Time: 22:53 |
|Presample missing value lagged residuals set to zero. |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |1.55E-07 |0.000283 |0.000546 |0.9996 |
|JEN |0.000311 |0.044839 |0.006945 |0.9945 |
|TACTIVAINTER(-4) |-3.76E-07 |0.012348 |-3.05E-05 |1.0000 |
|NASDAQ |0.000775 |0.025040 |0.030962 |0.9753 |
|ORO(-1) |0.000895 |0.026913 |0.033238 |0.9735 |
|PETROLEO |6.68E-05 |0.012819 |0.005214 |0.9958 |
|RESID(-1) |0.019974 |0.074330 |0.268727 |0.7884 |
|R-squared |0.000386 | Mean dependent var |2.70E-19 |
|Adjusted R-squared |-0.031687 | S.D. dependent var |0.003826 |
|S.E. of regression |0.003886 | Akaike info criterion |-8.227412 |
|Sum squared resid |0.002824 | Schwarz criterion |-8.109499 |
|Log likelihood |805.0589 | F-statistic |0.012036 |
|Durbin-Watson stat |1.994937 | Prob(F-statistic) |0.999992 |

El valor de la prueba demultiplicador de Lagrange (Obs*R-squared) = 0.074888 es menor al chi-cuadrado con 1 gdl al 95% de confianza (3.84).

Por lo tanto no existe autocorrelación en el modelo.

Test de especificación RESET sobre el modelo final escogído
|Ramsey RESET Test: |
|F-statistic |0.458667 | Probability |0.499085 |
|Log likelihood ratio |0.475253 | Probability |0.490580 |
| | | | | |
|Test Equation: |
|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 12/17/04 Time: 10:50 |
|Sample: 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |-0.000107 |0.000362 |-0.295980 |0.7676 |
|JEN |-0.172666 |0.044855 |-3.849388 |0.0002 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.031880 |0.012342 |2.582991 |0.0106 |
|NASDAQ |0.488790 |0.024949 |19.59125 |0.0000 |
|ORO(-1) |-0.053936 |0.026697 |-2.020324 |0.0448 |
|PETROLEO |-0.020512 |0.012894 |-1.590789 |0.1133 |
|FITTED^2 |4.498987 |6.643030 |0.677249 |0.4991 |
|R-squared |0.699448 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.689805 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003882 | Akaike info criterion |-8.229475 |
|Sum squared resid |0.002818 | Schwarz criterion |-8.111563 |
|Log likelihood |805.2591 | F-statistic |72.53158 |
|Durbin-Watson stat |1.945908 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

El F reset = 0.458667
Determinando el F (k-1,n-k) = F (6-1,194-6) = F (5,188) al 95% = 2.26
Por lo tanto podemos afirmar que el modelo se encuentra correctamente especificado.
APLICACIÓN DELTEST DE CUSUM

[pic]
APLICACIÓN DEL TEST CUSUM of Squares Test
[pic]
Luego de la aplicación del test de CUSUMSQ se puede presenciar en el gráfico adjunto que en ninguna fecha del periodo seleccionado, ninguno de los residuos recursivos se salió de las bandas de confianza delimitadas al 95%.

Cabe mencionar que ya no será necesario la aplicación del Test de Chow para poder determinar el punto de quiebre de la serie.
EVALUACION DE LAS PREDICCIONES

1er escenario (Optimista

JEN
ρ Jen es del Orden del -0.3% con respecto al dato anterior de acuerdo a la evolución de la tendencia registrada en la muestra.
TACTIVAINTER (-4
ρ Tactivainter = 0.
NASDAQ
ρ Nasdaq es del Orden del -0.13% con respecto al dato anterior de acuerdo a la evolución de la tendencia registrada en la muestra.
ORO (-1)
ρ Oro es del orden de 0.03% con respecto al dato anterior de acuerdo a la evolución de la tendencia registrada en la muestra.
PETROLEO
ρ Petróleo es del orden de 1.2% con respecto al dato anterior de acuerdo a la evolución de la tendencia registrada en la muestra.

La serie de tiempo a pronosticar será para el día 08 de Octubre del 2004.

[pic]
|Dependent Variable: IDJF |
|Method: Least Squares |
|Date: 12/17/04 Time: 16:06 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/08/2004 |
|Included observations: 195 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |5.62E-05 |0.000281 |0.200029 |0.8417 |
|JEN |-0.176050 |0.043527 |-4.044604 |0.0001 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.032316 |0.012271 |2.633550 |0.0091 |
|NASDAQ |0.485637 |0.024529 |19.79809 |0.0000 |
|ORO(-1) |-0.055073 |0.026494 |-2.078666 |0.0390 |
|PETROLEO |-0.021302 |0.012705 |-1.676697 |0.0953 |
|R-squared |0.699491 | Mean dependent var |-0.000234 |
|Adjusted R-squared |0.691542 | S.D. dependent var |0.006954 |
|S.E. of regression |0.003862 | Akaike info criterion |-8.245018 |
|Sum squared resid |0.002819 | Schwarz criterion |-8.144310 |
|Log likelihood|809.8893 | F-statistic |87.98678 |
|Durbin-Watson stat |1.968434 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Pronostico del 1er Escenario
[pic]
2do Escenario
[pic]

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 12/17/04 Time: 16:30 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |4.57E-05 |0.000283 |0.161862 |0.8716 |
|JEN |-0.170879 |0.044713 |-3.821670 |0.0002 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.032168 |0.012317 |2.611666 |0.0097 |
|NASDAQ |0.487266 |0.024812 |19.63844 |0.0000 |
|ORO(-1) |-0.054595 |0.026641 |-2.049307 |0.0418 |
|PETROLEO |-0.021546 |0.012785 |-1.685268 |0.0936 |
|R-squared |0.698711 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.690698 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003876 | Akaike info criterion |-8.237335 |
|Sum squared resid |0.002825 | Schwarz criterion |-8.136267 |
|Log likelihood |805.0215 | F-statistic |87.19724 |
|Durbin-Watson stat |1.957542 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Pronostico del 2do Escenario
[pic]
3er escenario

[pic]

|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 12/17/04 Time: 16:52 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |4.57E-05 |0.000283 |0.161862 |0.8716 |
|JEN|-0.170879 |0.044713 |-3.821670 |0.0002 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.032168 |0.012317 |2.611666 |0.0097 |
|NASDAQ |0.487266 |0.024812 |19.63844 |0.0000 |
|ORO(-1) |-0.054595 |0.026641 |-2.049307 |0.0418 |
|PETROLEO |-0.021546 |0.012785 |-1.685268 |0.0936 |
|R-squared |0.698711 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.690698 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003876 | Akaike info criterion |-8.237335 |
|Sum squared resid |0.002825 | Schwarz criterion |-8.136267 |
|Log likelihood |805.0215 | F-statistic |87.19724 |
|Durbin-Watson stat |1.957542 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Pronostico del 3er Escenario
[pic]
4to escenario
[pic]
|Dependent Variable: IDJ |
|Method: Least Squares |
|Date: 12/17/04 Time: 17:30 |
|Sample(adjusted): 1/12/2004 10/07/2004 |
|Included observations: 194 after adjusting endpoints |
|Variable |Coefficient |Std. Error |t-Statistic |Prob. |
|C |4.57E-05 |0.000283 |0.161862 |0.8716 |
|JEN |-0.170879 |0.044713 |-3.821670 |0.0002 |
|TACTIVAINTER(-4) |0.032168 |0.012317 |2.611666 |0.0097 |
|NASDAQ |0.487266 |0.024812 |19.63844 |0.0000 |
|ORO(-1) |-0.054595 |0.026641 |-2.049307 |0.0418 |
|PETROLEO |-0.021546 |0.012785 |-1.685268 |0.0936 |
|R-squared |0.698711 | Mean dependent var |-0.000218 |
|Adjusted R-squared |0.690698 | S.D. dependent var |0.006970 |
|S.E. of regression |0.003876 | Akaike info criterion |-8.237335 |
|Sum squared resid |0.002825 | Schwarz criterion |-8.136267 |
|Log likelihood |805.0215 | F-statistic|87.19724 |
|Durbin-Watson stat |1.957542 | Prob(F-statistic) |0.000000 |

Pronostico del 4to Escenario
[pic]
CONCLUSIONES DE LAS PREDICCIONES

1er Escenario

• En el 1er escenario se somete al modelo varios cambios en las variables endógenas. Esto lleva al modelo a predecir el valor que se obtendrá en el Índice Dow Jones a partir de estas variables.
• Se puede indicar también que el índice Nasdaq sigue siendo una variable significativa y que sufre variaciones similares al índica DJ la mayoría de las veces.

2do Escenario

• En el 2do escenario podemos apreciar que la variable endógena que varió fue el precio de JEN y todas las demás variables quedaron iguales. En términos reales muchas veces esto no sucede en el mercado, pero para fines de ejercicio lo hemos considerado.
• Algunas veces el JEN sufre una variación y esta recién se vé reflejada algunas veces al día siguiente o después de algunos días mas. Eso se debe a la diferencia de tiempo que existe entre los países asiáticos y los ce América.

3er Escenario

• En el 3er escenario es casi igual que el 2do pero con la variable endógena Nasdaq incrementada. El impacto es directo, el índice Nasdaq que ve las cotizaciones de las empresas tecnológicas más importantes de USA, tiene un impacto significativo sobre el Índice DJ.
• La mejora en el índice Nasdaq hizo también mejorar el índice Dow Jones. A pesar de no ser una variable altamente correlacionada, siempre manifiesta un significancia en todo el modelo econométrico.

4to Escenario

• En este escenario tanto el JEN como el precio del Oro suben de precio.
• Se sabe que el Oro es un metal precioso que sirve como respaldo para las empresas inversionistas. Y cada que existe mayor demanda en tiempos de crisis, el precio tiende a incrementarse significativamente. Esto afecta directamente a índice Dow Jones y dependiendo del nivel de precios del Oro se determinará el nuevo índice Dow Jones.
• A comparación de JEN, a pesar de ser la moneda más relevante del mercado financiero asiático, tiene un impacto relevante sobre e mercado financiero americano porque hay un importante flujo de capitales asiáticos en el mercado americano.

Cualquiera de estos escenarios son los elegidos, el modelo puede ayudar a interpretar cualquier desplazamiento de estas variables exógenas. A pesar de que el modelo cuenta con si un 70% de significancia, recomendamos adicionar más variables exógenas, que influyan sobre la decisión de compra del consumidor americano.

Y por otro lado, incluir una medida que permita determinar el impacto de las noticias internacionales que afecten los capitales no solo de USA, si no de los países económicamente mejor desarrollados y en vías de desarrollo.