ANÁLISIS DE COINTEGRACIÓN PARA LAS VARIABLES TIPO DE CAMBIO NOMINAL E ÍNDICES BURSÁTILES : CASO APLICADOS CHILE, BRASIL Y MÉXICO

Abstract

La presente memoria tiene como fin estudiar y determinar la relación existente entre las variables tipo de cambio nominal e índices bursátiles para tres países en cuestión: Chile, Brasil y México. Además, se agrega la variable S&P500 con el fin de vincular el mercado financiero estadounidense al análisis de cada caso país. Para cada caso se determinara si existe una relación de largo plazo entre ambas variables y si se pueden realizar predicciones de alguna variable mediante el análisis del resto. Con la finalidad de que este trabajo sirva de guía, tanto para personas encargadas de legislar y ejecutar políticas económicas, como para cualquier persona o institución que se pueda ver afectada por las variaciones de estas variables. Para lograr tales objetivos se inicio por determinar el periodo de tiempo a analizar. De este modo se aplico el test de Chow para comprobar un posible cambio estructural como consecuencia de una modificación en el tipo de régimen cambiario. En conclusión se seleccionan los datos correspondientes al periodo con régimen de tipo de cambio flexible, con el fin de eliminar posibles sesgos en los resultados de las estimaciones. A partir de esto, se construyo una base de datos con observaciones mensuales desde Septiembre de 1999 para el caso de Chile, Enero de 1999 en el caso de Brasil y Enero de 1995 en el caso de México hasta Marzo de 2012 como fecha en común. El desarrollo de esta memoria comienza con la determinación de la relación de causalidad entre las variables mediante la utilización del Test de Granger. Luego con la meta de demostrar que existe una relación de largo plazo entre ambas variables se utilizó la metodología de cointegración de Soren Johansen, comprobando si realmente las variables cointegran y si existen uno o más vectores de cointegración. Se concluye que tanto para el caso de Chile como de México las variables bajo análisis cointegran, obteniéndose los siguientes modelos de largo plazo: Chile lntcn =0,121062*lnipsa -0,222313 * lnbov-0,303694*lnsp500 +9,836854 México lntcm = 2,160751* lnsp500+ 0,222786 * lnipc - 15,47641 Dado que en estos dos casos existe una relación de largo plazo, fue posible generar un modelo de Vectores de Corrección de Error y mediante estos realizar pronósticos para el Tipo de Cambio Nominal. Sin embargo su capacidad predictiva resultó ser limitada, debido a las elevadas volatilidades de este fenómeno.