Dependencias a corto y largo plazo de los principales índices bursátiles de Latinoamérica y los precios de los commodities: Aplicación de la función Wavelet

Abstract

La presente tesis analiza la estructura de correlación entre los principales índices ursátiles de Latinoamérica como el IPyC de México, IBOV de Brasil, Merval de Argentina, IPSA de Chile, IGBC de Colombia e IGBVL de Perú, así como los precios de diferentes commodities. Los considerados en este estudio son: oro, plata, WTI, cacao, maíz, cobre y aluminio. Además de estudiar la estructura de correlación de manera global, se analiza ésta para diferentes niveles de resolución y escalas de tiempo, gracias al enfoque de wavelet. Lo anterior se logra descomponiendo cada variable mediante la transformada de wavelet discreta con filtro Daubechies de mínima asimetría y ocho momentos nulos. Los resultados empíricos muestran evidencia de un comportamiento no homogéneo entre las correlaciones de los índices y los commodities en diferentes horizontes de tiempo; en algunos casos, analizando las correlaciones de manera global, se recomienda diversificar riesgo, pero al aplicar la metodología wavelet, ésto puede variar dependiendo si el inversor desea el corto o el largo plazo. Existen diversos resultados dependiendo de los mercados, los commodities y los horizontes de tiempo de análisis. La importancia de los resultados recae en la forma de estructuración de carteras de inversión con activos de diferentes mercados y diferentes horizontes de tiempo, de manera tal que se obtengan diversificaciones de riesgo relativo más eficientes.