Análisis series de tiempo - TRM (COP/USD)

ECONOMETRÍA FINANCIERA

RIOS CASTAÑO ALEJANDRA

PEREZ GOMEZ MIGUEL ANGEL

DAVID ACEVEDO ARANGO

SEPTIEMBRE 22-2022

UNIVERSIDAD SANTO TOMAS

MEDELLÍN

2022

ANÁLISIS SERIES DE TIEMPO - TRM (COP/USD)

        El presente informe analiza los diferentes modelos de pronóstico de serie de tiempo, teniendo en cuenta los datos históricos de los últimos 6 años de la variable (TRM) ^[a]con la finalidad de predecir el valor futuro de la misma.  Cabe agregar que la (TRM) ^[b]es la Tasa de cambio representativa del mercado, y es la cantidad de pesos colombianos que se pagan por un dólar de los Estados Unidos y se calcula con base en las operaciones de compra y venta de divisas entre intermediarios financieros que transan en el mercado cambiario colombiano, con cumplimiento el mismo día cuando se realiza la negociación de las divisas y es calculada actualmente por la Superintendencia Financiera de Colombia, (Banrep). ^[c]Seguidamente, en este informe se expone la importancia de los modelos de serie de tiempo y como estos ayudan a pronosticar o predecir el comportamiento futuro de la TRM, como afecta la variación de esta misma a la balanza comercial (Exportaciones-Importaciones), entre otras. Posteriormente, y con la finalidad de ser más objetivos, se seleccionaron 3 (tres) modelos de los siguientes 7 (siete) graficados en Excel: regresión lineal, cuadrático, exponencial, AR(2), AR(3), ARMA (1,2) y ARMA (2,1), (el modelo de suavizamiento no tiene AIC, por lo anterior, no se tiene en cuenta a la hora de la selección); la elección de los 3 modelos se basó en el nivel de significancia (valor P), criterios Akaike (AIC), así como SSE y MAD; con respecto a los modelos escogidos se pronostica el precio de la variable TRM, para las fechas septiembre y octubre. Por último, se recomienda la importancia de los modelos de series de tiempo a la hora de realizar una planeación a futuro, aspecto relevante para cualquier organización.

        Los modelos de serie de tiempo tienen como finalidad descubrir un patrón de los datos históricos y luego extrapolarlo hacia el futuro; el pronóstico se basa solo en valores pasados de la variable que tratamos de pronosticar o en errores pasados.  Pronosticando el valor de la TRM, podemos elaborar estrategias apropiadas para lo que suceda en el futuro.  En Colombia particularmente se evidencia que cuando la TRM esta alta los exportadores se “benefician” porque recibirán más pesos por cada dólar que vendan al exterior. Pero eso es relativo, porque cada vez que aumenta el dólar también afecta de manera negativa a los importadores, es que para fabricar esos productos de exportación se requiere importar insumos, materias primas, maquinaria, entonces el efecto no es pleno. Cabe resaltar que, los más perjudicados siempre serán los importadores ya que tienen que entregar más pesos para pagar un dólar de importación, el consumo también se afecta porque dependemos en gran cantidad de productos extranjeros. Igualmente, Quienes están endeudados en dólares, con una tasa de cambio alta tendrán que dar más pesos para pagar su deuda; así como los que quieran viajar al exterior, afuera todo se volverá más costoso (Caracol Radio). ^[d]Para cubrirse de las variaciones de la TRM, se podrían generar estrategias basados en los pronósticos generados por las series de tiempo, es decir si los modelos pronostican subidas altas de la tasa de cambio, en el momento de Exp-Imp, las empresa podrían cubrirse del riesgo cambiario a través de un Forward (contrato para asegurar la tasa); estudiar proveedores nacionales que puedan sustituir aquellas materias primas importadas; tratas de cubrir-saldar las deudas en dólares, o refugiarse en dólares si lo que quiere es cubrir su capital. ^[e]

        Después de modelar las series de tiempo descritas en el párrafo principal, se presenta un análisis descriptivo de la serie TRM, con sus resultados y a su vez los modelos AR (2), AR (3), ARMA (1.2) ARMA (2.1) ajustados a la serie de datos analizados. En la  (Grafica 1) se ilustra la evolución de los retornos de la serie TRM con respecto al tiempo y se identifica un cambio significativo a mediados de marzo y abril de 2020 (dato 49-52), esto debido a condiciones económicas y de mercado, que se derivaban de la crisis del petróleo y de la pandemia del coronavirus. Lo anterior, condujo a un aumento significativo de devaluación de la moneda local con respecto al dólar, caso que se vio reflejado en la TRM Colombia.

[pic 1]

Grafica 1

Fuente: Elaboración propia con base en Real Statistics

Posterior a la evaluación de la gráfica de los retornos, se presenta en la (Tabla 1)  los resultados de los modelos analizados para la serie de TRM indicando los estadísticos principales para seleccionar el o los mejores modelos mediante los criterios AIC, SSE y MAD

Resultados de todos los modelos

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