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Tarea Econometría Financiera


Enviado por   •  27 de Noviembre de 2016  •  Trabajo  •  1.495 Palabras (6 Páginas)  •  327 Visitas

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Tarea Econometría Financiera

Prueba de Eficiencia de Mercado y Uso de Series de Tiempo

Base de datos

La acción escogida será la denotada por las siglas “MCD” junto al índice de mercado que corresponde al S&P500 que en la base corresponde a la sigla “SP”.

Para poder hacer las distintas preguntas del presente trabajo se debe transformar los precios semanales y diarios a retorno, para ello se recurre a la forma:

[pic 1]

Donde  corresponde al retorno semanal o diario (de acuerdo a la pregunta a responder) de la acción y  y  corresponden al precio hoy y ayer de la acción respectivamente.[pic 2][pic 3][pic 4]

Realizando estos ajustes a la base de datos se procede a responder las preguntas a través de Eviews

a) Utilizando la serie de precios semanales efectuar un análisis de correlación serial para la acción y el índice de mercado en base a la metodología propuesta. Estimar los modelos e indicar si los coeficientes son estadísticamente significativos. De acuerdo a sus resultados, ¿es el mercado eficiente?

La metodología propuesta es realizar un proceso autoregresivo de orden 3 con constante, es decir, una regresión con tres rezagos de la variable dependiente lo que equivale a:

[pic 5]

Realizando un análisis de correlación serial para la acción es el equivalente estimar los coeficientes de los rezagos del retorno de la acción escogida como para el índice de mercado. La regresión semanal para MCD y el índice de mercado se presentan en la Tabla 1 y 2 respectivamente.

De la Tabla 1 se puede ver que la constante es significativa al 1% y el coeficiente del primer rezago al 5% siendo los otros coeficientes no significativos. Observando la Tabla 2 se aprecia que el coeficiente del tercer rezago resulta significativo al 5% donde los restantes no lo son.

Ahora bien, según la metodología propuesta y lo dicho por el enunciado del presente trabajo, el mercado es eficiente en forma débil si los precios de las acciones siguen un camino aleatorio y los coeficientes de correlación serial son cercanos a cero. Observando las tablas se puede apreciar que 2 de los 3 coeficientes de los rezagos son no significativos por lo tanto no se puede rechazar la hipótesis nula de que dichos coeficientes son distintos de cero y los que lo son, son bastantes cercanos a cero por lo tanto se puede apreciar que hay eficiencia en forma débil. La eficiencia en forma débil también se puede ver a través de gráficos, si no se ve una variación significativa en el tiempo se puede decir que se cumple la eficiencia en forma débil

Dependent Variable: R_MCD_SEM

Method: Least Squares

Date: 09/21/16   Time: 17:23

Sample (adjusted): 2/02/2007 2/26/2016

Included observations: 478 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

C

0.003081

0.001124

2.742165

0.0063

R_MCD_SEM(-1)

-0.113888

0.045762

-2.488670

0.0132

R_MCD_SEM(-2)

-0.008061

0.046065

-0.175004

0.8612

R_MCD_SEM(-3)

-0.022696

0.045779

-0.495764

0.6203

R-squared

0.013418

    Mean dependent var

0.002705

Adjusted R-squared

0.007174

    S.D. dependent var

0.024159

S.E. of regression

0.024073

    Akaike info criterion

-4.607147

Sum squared resid

0.274680

    Schwarz criterion

-4.572255

Log likelihood

1105.108

    Hannan-Quinn criter.

-4.593429

F-statistic

2.148929

    Durbin-Watson stat

1.989125

Prob(F-statistic)

0.093277

Tabla 1: Regresión de un proceso autoregresivo MCD Semanal

Dependent Variable: R_SP_SEM

Method: Least Squares

Date: 09/21/16   Time: 17:23

Sample (adjusted): 2/02/2007 2/26/2016

Included observations: 478 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

C

0.000720

0.001224

0.588406

0.5565

R_SP_SEM(-1)

-0.053896

0.045733

-1.178497

0.2392

R_SP_SEM(-2)

0.052975

0.045787

1.156995

0.2479

R_SP_SEM(-3)

-0.096656

0.045773

-2.111642

0.0352

R-squared

0.016697

    Mean dependent var

0.000658

Adjusted R-squared

0.010474

    S.D. dependent var

0.026879

S.E. of regression

0.026738

    Akaike info criterion

-4.397135

Sum squared resid

0.338870

    Schwarz criterion

-4.362243

Log likelihood

1054.915

    Hannan-Quinn criter.

-4.383417

F-statistic

2.682918

    Durbin-Watson stat

2.002251

Prob(F-statistic)

0.046227

Tabla 2: Regresión de un proceso autoregresivo SP Semanal

...

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