Este epígrafe se divide en dos sub-epígrafes. En el primero se presentan los conceptos fundamentales relacionados con las series de tiempo, incluyendo sus características, componentes y clasificaciones, y se establece su relación con el análisis de las series cronológicas y la previsión, que es el objetivo de este informe. En el segundo sub-epígrafe se profundiza en las características de los precios de las acciones, comenzando por una descripción general y avanzando hacia aspectos más específicos, así como en la importancia de la estructura en la que se encuentran los datos relacionados con estos.
2.1.1 Series de tiempo y sus características
Las series cronológicas son un tipo de proceso estocástico que se caracteriza por ordenar las variables aleatorias según el tiempo. Esto significa que cada momento tiene asociado un valor de la variable que depende del azar y que puede cambiar a lo largo del tiempo. Según Ruiz (2011), un proceso estocástico es “una colección o familia de variables aleatorias, ordenadas según un subíndice que en general suele ser el tiempo” (p.01). El análisis de las series de tiempo puede tener distintos fines, como describir el comportamiento de las variables o predecir o pronosticar sus valores futuros, lo que es especialmente relevante para las series financieras.
El análisis de las series de tiempo es una herramienta estadística que permite estudiar el comportamiento de una variable a lo largo del tiempo. Sin embargo, no existe un consenso único sobre los componentes que se deben considerar en este tipo de análisis. Algunos autores, como Kocenda y Cerný (2017) y Anderson et al. (2017), proponen que las series de tiempo se pueden descomponer en tres componentes: tendencia, estacionalidad y ruido. Otros autores, como Dodge (2008) y Espallargas y Solís (2012), sugieren que se debe añadir un cuarto componente: el ciclo. Finalmente, hay autores que plantean que las series de tiempo pueden tener hasta cinco componentes estos son los casos de IBM (2021) y Chirinos (2018).
Tendencia: Es el patrón de cambio a largo plazo que se observa en una serie de datos. Se puede definir como la dirección general y persistente de las variaciones de la serie a lo largo del tiempo. Se puede clasificar en positiva (Figura 1), negativa (Figura 2) o nula (Figura 3), dependiendo de si la serie aumenta, disminuye o se mantiene constante en el largo plazo. La tendencia puede identificarse mediante el análisis gráfico o mediante métodos estadísticos. Este componente es importante para entender el comportamiento histórico y proyectar el futuro de una serie de datos, el mismo es común en los distintos criterios mencionados.
Estacionalidad: Llamada también variación cíclica regular: Se refiere a la variación correspondiente a los movimientos de la serie que ocurren cada cierto periodo de tiempo, Figura 4. Este componente es, al igual que la tendencia, común en los criterios mencionados. Diferenciándose en que aquellos autores que exponen cuatro y cinco componentes llaman estacionalidad a las variaciones periódicas correspondientes a periodos menores o iguales a un año (como son periodicidad diaria, semanal, mensual, o anual), mientras que las variaciones periódicas correspondientes a periodos mayores las contemplan en un componente llamado, variaciones cíclicas. Por lo que para determinar la estacionalidad de una serie de tiempo es necesario analizarlas en un periodo no menor de dos años.
Un componente que no se puede explicar por los otros elementos de la serie de tiempo es la variación irregular o error. Este componente también se conoce como variación aleatoria, ruido o residuo, y se muestra en la Figura 4. La variación irregular es común en los tres criterios mencionados anteriormente. Algunos autores distinguen entre la variación irregular, que es ocasional y aleatoria, y la variación atípica, que es causada por eventos aislados que alteran el comportamiento de la serie. La variación atípica se puede clasificar en varios tipos: aditiva, de innovación, de cambio de nivel, transiente, de estacionalidad aditiva y de tendencia local.
Una forma de categorizar las series de tiempo es según el grado de variabilidad que presentan a lo largo del tiempo, según lo expuesto en Villagarcía (2006) se puede distinguir entre series homocedásticas y heterocedásticas. Las series homocedásticas son aquellas que mantienen un rango constante de variación, como se muestra en la Figura 3. Por el contrario, las series heterocedásticas son aquellas que cambian el rango de variación, aumentando o disminuyendo su amplitud, como se ilustra en las Figura 1 y Figura 2.
Un concepto clave en el análisis de series de tiempo es el de estacionariedad. Una serie de tiempo es estacionaria cuando sus propiedades estadísticas, como la media, la varianza y la covarianza, no cambian con el tiempo. Esto implica que la serie no presenta tendencia, ciclos ni estacionalidad. Como señalan Castillo y Varela (2010), Villavicencio (2010) y Ruiz (2011), la estacionariedad es una condición necesaria para poder predecir el comportamiento futuro de una serie de tiempo usando técnicas estadísticas. En la Figura 3 se muestra un ejemplo de una serie de tiempo estacionaria.
Las series de tiempo financieras presentan heterocedasticidad, es decir, varianzas que cambian en el tiempo. Esto implica que no son estacionarias y que su comportamiento depende de factores externos. Para verificar la estacionariedad de una serie de tiempo, se pueden utilizar diferentes métodos, como el correlograma, que muestra las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial de la serie, o las pruebas de raíz unitaria, como la de Dickey Fuller o la de Phillips Perron, que contrastan la hipótesis nula de que la serie tiene una raíz unitaria. Estos métodos se explican con más detalle en Castillo y Varela (2010), Villavicencio (2010) y Ruiz (2011). La Figura 5 ilustra un ejemplo de correlograma para una serie de tiempo financiera.
2.1.2 Características de los precios
Invertir en acciones o cualquier otro bien que cotice en el mercado de valores es una tarea compleja y desafiante, que requiere una comprensión profunda de las tendencias y fluctuaciones del mercado. En el centro de esta comprensión se encuentra la capacidad de analizar e interpretar los datos de precios del mercado de valores, lo que brinda información clave sobre el comportamiento de los participantes del mercado y los factores que impulsan los movimientos del mercado. El propósito de este sub-epígrafe es proporcionar una descripción general completa del entorno de los precios de las acciones y como son representados comúnmente los mismos, señalando los aspectos más importantes para la aplicación de las técnicas que se exploraran en los siguientes epígrafes.
Como se explica en la CNMV (s. f.b) las bolsas de valores son mercados organizados donde se negocian acciones y otros valores, como renta fija, warrants, certificados y fondos cotizados. En BME (s. f.) se expone que, en España, existen cuatro bolsas tradicionales (Madrid, Barcelona, Bilbao y Valencia) que forman parte del holding BME (Bolsas y Mercados Españoles), que también integra otros segmentos y sistemas de negociación, compensación y liquidación de valores. Siendo, como se explica en CNMV (s. f.c), el Sistema de Interconexión Bursátil Español (SIBE) la plataforma que permite la contratación continua y electrónica de todos los valores admitidos a cotización en las cuatro bolsas españolas.
Como expone la CNMV (s. f.a) las acciones son valores mobiliarios que representan una parte proporcional del capital social de una sociedad anónima, y sus tenedores son socios propietarios de la misma. Las acciones pueden negociarse en bolsas de valores o en otros mercados secundarios autorizados.
A partir de lo expuesto en Mitchell (2020), Pinset (2021) y C. Team (2023) se puede concluir que, para explicar el precio de las acciones de una empresa, se pueden considerar los siguientes factores:
La oferta y la demanda de las acciones en el mercado: si hay más compradores que vendedores, el precio subirá y viceversa. Esto depende de las expectativas y la confianza de los inversores en el futuro de la empresa.
Los cambios en la gestión o la producción de la empresa: si la empresa mejora su eficiencia, su rentabilidad o su innovación, el precio de sus acciones puede aumentar. Por el contrario, si la empresa tiene problemas internos, pierde competitividad o se ve afectada por crisis externas, el precio puede bajar.
La reputación de la empresa: si la empresa tiene una buena imagen pública, se asocia con éxitos o logros, o recibe buenas valoraciones de los analistas, el precio de sus acciones puede subir. Por el contrario, si la empresa se ve involucrada en escándalos, demandas o controversias, o recibe malas valoraciones de los analistas, el precio puede bajar.
En los textos Pinset (2021), T. I. Team (2022) y C. Team (2023) también señalan la importancia de diferenciar el precio de una empresa o acción de esta del valor intrínseco de esta. Pudiéndose resumir teniendo en cuenta lo señalado en esos textos y lo expuesto con anterioridad que el precio de una empresa o acción es lo que los compradores y vendedores están dispuestos a pagar por ella en un momento determinado, mientras que el valor intrínseco de una empresa o acción depende en gran medida de la metodología utilizada para valorar las empresas y los objetivos del evaluador.
Una vez contextualizado de manera general el entorno en el que se encuentran los precios de las acciones y explicado algunos de los factores que pueden afectar a los mismos, se explica a continuación la estructura en la que estos datos aparecen habitualmente. Generalmente los precios de las acciones se encuentran registrados de forma periódica (diariamente, semanalmente, mensualmente, anualmente, etc). registrándose para cada periodo el precio de apertura, el precio más alto, el más bajo, el de cierre, el volumen y el de cierre ajustado, ver Tabla 1.
A partir de lo expuesto en Barone (2022), Chen (2022), Downey (2022), Hayes (2021) y Ganti (2020) se puede entender que:
El precio de apertura es el primer precio al que se negocia un activo financiero en una sesión bursátil. Este precio puede ser diferente al precio de cierre de la sesión anterior, ya que puede haber cambios en la oferta y la demanda durante el periodo en que el mercado está cerrado. El precio de apertura suele indicar el tono o la tendencia del mercado para ese día.
El precio más alto es el mayor precio al que se negocia un activo financiero en una sesión bursátil. Este precio refleja el máximo nivel de interés de los compradores por ese activo en ese día. El precio más alto puede ser un indicador de la fortaleza o la debilidad de un activo, así como de su volatilidad.
El precio más bajo es el menor precio al que se negocia un activo financiero en una sesión bursátil. Este precio refleja el mínimo nivel de interés de los vendedores por ese activo en ese día. El precio más bajo puede ser un indicador de la presión o la resistencia de un activo, así como de su volatilidad.
El precio de cierre es el último precio al que se negocia un activo financiero en una sesión bursátil. Este precio es el que se utiliza para calcular el valor de mercado de ese activo al final del día. El precio de cierre suele ser el más importante para los inversores, ya que resume el resultado de las operaciones del día y muestra la dirección del mercado.
El volumen es la cantidad de unidades de un activo financiero que se negocian en una sesión bursátil. El volumen muestra el nivel de actividad o de liquidez de un mercado o de un activo. El volumen suele acompañar a los movimientos de los precios, ya que indica el grado de consenso o de divergencia entre los participantes del mercado.
El precio de cierre ajustado es el precio de cierre de un activo financiero que se modifica para tener en cuenta eventos como dividendos, splits, fusiones o adquisiciones que afectan al valor del activo. El precio de cierre ajustado permite comparar el rendimiento histórico de un activo con mayor precisión y consistencia.
A partir de lo expuesto en Hayes (2021) y Ganti (2020) se entiende que la diferencia entre el precio de cierre y el precio de cierre ajustado es de gran importancia, ya que el primero puede dar una imagen distorsionada del rendimiento de una acción a lo largo del tiempo, mientras que el segundo refleja el valor real de la acción después de ajustar los factores que lo alteran.
Por ejemplo, la junta directiva de una empresa puede decidir dividir las acciones de la empresa 3 por 1. Por lo tanto, las acciones en circulación de la empresa aumentan en un múltiplo de tres, mientras que el precio de sus acciones se divide por tres. Supongamos que una acción cerró a $300 el día anterior a su división de acciones. En este caso, el precio de cierre se ajusta a $100 ($300 divididos por 3) por acción para mantener un estándar de comparación consistente. De manera similar, todos los demás precios de cierre anteriores para esa empresa se dividirían por tres para obtener los precios de cierre ajustados. Ganti (2020)
Debido a ello el precio de cierre ajustado es mejor para la aplicación de técnicas de análisis de series de tiempo, ya que permite comparar el comportamiento de una acción a lo largo del tiempo sin las distorsiones causadas por los eventos corporativos. Siendo la serie de tiempo más comúnmente utilizada en los estudios de los análisis de los precios de mercado la conformado por las rentabilidades calculadas a partir del precio de cierre ajustado.