Estimación robusta de betas y el ratio de cobertura sobre futuros de índices bursátiles en el Mercado Integrado Latinoamericano (MILA)
| Autor | Andrés Gómez - Astrid K. Gutiérrez - Juan C. Gutiérrez |
| Cargo | Universidad Eafit, Escuela de Economía y Finanzas, Departamento de Finanzas, Grupo de Investigación en Finanzas y Banca - Universidad Eafit, Escuela de Economía y Finanzas, Departamento de Finanzas, Grupo de Investigación en Finanzas y Banca - Universidad Eafit, Escuela de Economía y Finanzas, Departamento de Finanzas, Grupo de Investigación en... |
| Páginas | 38-71 |
Ecos de Economía: A Latin American Journal of Applied Economics | Vol. 21 | No. 44 | 2017
ISSN 1657-4206 e-ISSN 2462-8107 Vol. 21 No. 44 PP. 37-71 DOI: 10.17230/ecos.2017.44.2
Research Article
ESTIMACIÓN ROBUSTA DE BETAS Y EL RATIO DE
COBERTURA SOBRE FUTUROS DE ÍNDICES BURSÁTILES EN
EL MERCADO INTEGRADO LATINOAMERICANO (MILA)
Robust Estimation of beta and the hedging ratio in Stock
Index Futures In the Integrated Latin American Market
Andrés Gómeza, Astrid K. Gutiérrezb y Juan C. Gutiérrezc*
Resumen
El presente trabajo tiene por objeto estudiar el efecto que ejercen los datos
atípicos en el parámetro beta de acciones pertenecientes al Mercado Integra-
do Latinoamericano (MILA), estimado por dos diferentes métodos: mínimos
cuadrados ordinarios (MCO) y método robusto MM (RMM). Adicionalmente,
para ilustrar la relevancia empírica de las betas calculadas, se efectuó una
aplicación de cobertura con futuros sobre índices. Los resultados indican que
las estimaciones realizadas por el método RMM, ofrecen un mejor ajuste y una
mayor eficiencia de la cobertura cuando existe presencia de datos atípicos en
la ventana de estimación de la beta.
Abstract
This paper examines the eect exerted by outliers in the equity betas in the
Integrated Latin American Market (MILA), estimated by two dierent methods:
ordinary least squares (OLS) and robust estimation (RMM). To illustrate the
empirical relevance of the estimated betas, we evaluate the hedging ratio using
stock index futures. The results indicate that the estimates made by the RMM
method provide a better fit and increase the eiciency of a hedging strategy
when there are outliers in the estimation window of beta.
Palabras clave: estimación de
beta, método robusto MM (RMM),
método mínimos cuadrados
ordinarios (MCO), cobertura con
futuros sobre índices MILA.
Key words: estimation of beta,
robust statistics MM (RMM),
ordinary least squares (OLS),
hedging ratio with stock MILA
market index futures.
JEL Classifications: G12, G17, C14,
C18
Received: 15/12/2016
Accepted: 18/04/2017
Published: 15/06/2017
a, b. Empresas Públicas de Medellín,
Colombia.
c. Universidad EAFIT, Escuela de Economía y
Finanzas, Departamento de Finanzas, Grupo
de Investigación en Finanzas y Banca (GIFyB).
* Autor para correspondencia:
Correo electrónico: jgutie31@eafit.edu.co
PP 39 | 104
Ecos de Economía: A Latin American Journal of Applied Economics | Vol. 21 | No. 44 | 2017
Estimación robusta de betas y el ratio de cobertura sobre futuros de índices bursátiles en el Mercado Integrado Latinoamericano (MILA)
. INTRODUCCIÓN
Efectos del mercado y estimación de beta
El crecimiento sostenido que se ha venido presentando en los mercados de capitales en países emer-
gentes latinoamericanos y el nivel de integración que se ha logrado por acuerdos como el Mercado
Integrado Latinoamericano (MILA), han atraído mayor atención de inversionistas de portafolio de la
región, quienes monitorean permanentemente medidas de riesgo y rendimiento de los activos del
mercado para la toma de decisiones de inversión.
En particular, muchos inversionistas fijan su atención en el parámetro beta, el cual se constituye
en una medida del riesgo sistemático debido a que permite capturar el movimiento del precio de las
acciones atribuible a los movimientos del mercado accionario, por lo tanto, el empleo de métodos
confiables para la estimación de betas resulta de gran interés para la comunidad financiera.
La formulación de beta tiene su raíz en el Modelo de Valoración de Activos de Capital (CAPM)
introducido por Sharpe (), Lintner () y Mossin (), y desde el punto de vista práctico su
aplicación en la determinación de los rendimientos esperados de los activos con relación a su nivel
riesgo, se ha extendido en forma generalizada entre los directivos de empresas y profesores de finan-
zas, tal como lo soportan los hallazgos empíricos de Graham y Harvey (), para Estados Unidos, y
Fernández y Bermejo (), para Europa.
Desde un punto de vista empírico, el modelo CAPM presenta las limitaciones propias de la ideali-
zación de un portafolio de mercado, supone homogeneidad en las expectativas de los inversionistas y
considera la rentabilidad esperada y no la rentabilidad real o realizada. Por su parte, la implementación
se ha efectuado mediante el modelo de mercado que utiliza el índice bursátil como proxy representativo
del portafolio de mercado y emplea la rentabilidad realizada histórica.
En la práctica, la técnica más utilizada para la estimación del parámetro beta es el método de
mínimos cuadrados ordinarios (MCO) basado en la utilización de información histórica, lo cual se
justifica en el hecho que el coeficiente resultante es el mejor estimador lineal insesgado óptimo y
provee una distribución teórica conveniente para realizar inferencias estadísticas, cuando los errores
tienen una distribución normal.
Sin embargo, distintas investigaciones como las realizadas por Mandelbrot (), Fama (),
Roll (), entre otras, han generado evidencia empírica que indica que las series de retornos de
los activos financieros contienen valores atípicos, generando distribuciones de colas pesadas; que
corresponden a eventos intrínsecos de la firma, eventos extremos del mercado, o errores de medi-
ción. Si estas observaciones atípicas no son tenidas en cuenta de manera apropiada, el parámetro
beta resultante estará sesgado, derivando en una interpretación equivocada de las características de
riesgo y rendimiento de la firma.
En este sentido, Bekaert, Erb, Harvey, & Viskanta () estudian los mercados accionarios
emergentes y encuentran marcadas características de curtosis, asimetría y colas pesadas, que alejan
la distribución de los retornos de la normalidad. Bajo estas condiciones, se pierde la eficiencia del
estimador de MCO dado que es altamente sensible a la presencia de valores extremos (Huber, ;
; ; Chan & Lakonishok, ; Knez & Ready, ; Martin & Simin, y ; Bailer, ;
Maronna, Martin & Yohai, ).
PP 40 | 104
Ecos de Economía: A Latin American Journal of Applied Economics | Vol. 21 | No. 44 | 2017
Estimación robusta de betas y el ratio de cobertura sobre futuros de índices bursátiles en el Mercado Integrado Latinoamericano (MILA)
Específicamente, al evaluar los rendimientos históricos de los mercados financieros del MILA, se
puede validar lo indicado anteriormente, encontrando tendencias marcadas de sesgo y colas pesadas
en sus distribuciones. En consecuencia, el manejo estadístico de los datos históricos disponibles del
MILA requiere de enfoques complementarios con el fin de alcanzar valores adecuados para la esti-
mación de betas.
Al respecto, algunos practicantes de las finanzas han optado por emplear diversos métodos para
eliminar los efectos de los datos extremos que inducen distorsiones, tales como la winsorización, entre
otros. Sin embargo, aunque estos métodos permiten mitigar el problema de estimación, no logran
proteger el modelo contra distorsiones en la estimación de la beta por MCO.
Teniendo en cuenta estas limitaciones, en las últimas décadas se incrementó el interés de los
académicos por encontrar métodos de estimación resistentes a la presencia de los valores extremos
comunes en los mercados financieros, que arrojen parámetros de betas confiables bajo distribuciones
no normales, y que conserven su eficiencia aun cuando la distribución de los retornos sea normal.
De aquí que, en la presente investigación, se propone el uso de un método alternativo y comple-
mentario al MCO fundamentado en la estadística robusta para la estimación de betas, considerando
que sus estimadores conservan adecuadas propiedades de eficiencia y estabilidad tanto en presencia
de datos atípicos como en ausencia de ellos.
En particular, se hace uso del estimador robusto MM (RMM), considerando que dentro del amplio
espectro de estimadores robustos desarrollados desde los años 's, éste no sólo alcanza simultánea-
mente las propiedades de alta eficiencia y estabilidad, sino también la evidencia empírica lo señala
como el de mejor ajuste en el cálculo de la beta (Martin & Simin, y ; Bailer, ; Bailer,
Maravina, & Martin, ).
Betas y su uso en estrategias de cobertura con futuros sobre índices bursátiles
Revisando la relevancia del parámetro beta en las finanzas, se encuentran múltiples usos que denotan
la importancia de afirmar el método de estimación.
Un caso de estudio corresponde al uso de las Betas en estrategias de cobertura con futuros sobre
índices bursátiles. Para este aparte, los inversionistas buscan administrar el riesgo sistemático aso-
ciado a sus inversiones, encontrando el tamaño de la posición corta que debe tomar el inversionista en
el mercado de futuros, compensando la posición larga sostenida en el portafolio de activos riesgosos,
de tal forma que se maximice la utilidad esperada del agente.
Este problema corresponde a la estimación del ratio de cobertura óptima, el cual puede ser defi-
nido a partir de betas cuando el portafolio que se desea cubrir no replica de manera exacta el índice
subyacente del contrato de futuros (Hull, ). Así, la beta se constituye en un importante paráme-
tro de decisión de inversión y por tanto, la metodología que se emplee para estimarla debe proveer
parámetros confiables que permitan el logro de los objetivos de cobertura.
Con el objetivo de revisar los efectos generados en la estimación de la beta por el método alternativo
robusto RMM seleccionado, en la presente investigación se efectúa una aplicación cuyo propósito es
medir la mejora en la efectividad de una estrategia de cobertura con futuros sobre índices, cuando
Para continuar leyendo
Solicita tu prueba