Prueba de eficiencia débil del mercado: caso NASDAQ.
| Autor | Walkins, Karen |
| Páginas | 139(17) |
Resumen: Este artículo somete a comprobación la hipótesis de eficiencia para el mercado del NASDAQ. La definición de eficiencia utilizada es la de eficiencia débil presentada por Fama. Esta se refiere a que los inversionistas no pueden obtener ganancias anormales en el mercado utilizando información histórica de los precios y rendimientos de las acciones. Es decir, que su comportamiento es aleatorio y no predecible. Para verificar si el mercado del NASDAQ es eficiente, se tomó una muestra de cinco índices que componen el NASDAQ y se emplearon varios estadísticos paramétricos y no paramétricos para corroborar el proceso aleatorio de sus rendimentos.
La conclusión principal a la que llegó es que el roer. caro del NASDAQ es eficiente y por ende, se cumple el principio que no hay dinero que se gane fácil.
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INTRODUCCIÓN
El propósito de los mercados de capital es transferir fondos entre prestamistas y solicitantes de crédito en forma eficiente. El concepto de mercado eficiente de capital está intuitivamente claro. Si la asignación de recursos es eficaz, los precios se determinan de tal forma que se igualan las tasas marginales de retorno de los participantes, eliminando la posibilidad de apropiación de ganancias anormales. En un mercado de capitales eficiente, el precio refleja total e instantáneamente toda la información pertinente disponible. Esto implica que no es posible obtener una mejor proyección sobre los cambios futuros en los precios usando información retrospectiva que utilizando los precios presentes como una proyección en si misma.
Aunque el concepto de eficiencia puede remontarse a la contribución teórica de Bachelier (1900), no fue hasta Fama (1970) cuando la noción de eficiencia del mercado fue formalizada. En sus trabajos seminales, Fama definió tres tipos de eficiencia, cada uno de los cuales se basa en una noción diferente acerca de la clase de información que es relevante en la determinación de los precios.
Fama primero distinguió una forma débil de eficiencia. Esto implica que los inversores no pueden ganar retornos excedentes usando información pasada para inferir los valores futuros de los precios. Esta suposición implica que la dinámica de precios es determinada por un proceso aleatorio. El segundo tipo de eficiencia, o eficiencia de forma semi-fuerte, asume que ningún inversor puede ganar retornos excedentes de las reglas comerciales basado en cualquier información públicamente disponible. Finalmente, la forma de eficiencia fuerte implica que no es posible ganar retornos anormales aun cuando el conjunto de información incluye tanto la de disposición pública como privada.
En este artículo analizamos la hipótesis de eficiencia del mercado NASDAQ usando varios índices accionarios de industrias específicas y del conglomerado accionario en general. Para este propósito se emplea una amplia gama de estadísticos de prueba que principalmente difieren en la técnica empleada, aunque todos ellos evalúan la aleatoriedad (o no estacionariedad) de las series de tiempo. También se incorporan evaluaciones del supuesto de normalidad.
En la próxima sección se describe con mayor profundidad el concepto de eficiencia del mercado y la manera en que puede evaluarse. La sección 3 muestra revisiones de la metodología implementada en este artículo. La sección 4 presenta los datos seguido de un análisis descriptivo de las series, resumiendo los principales resultados empíricos. Finalmente, la sección 6 contiene las conclusiones.
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EXPRESANDO LA EFICIENCIA COMO UNA HIPÓTESIS EVALUABLE
Como se estableció en la sección anterior, la eficiencia del mercado implica que los retornos deben seguir un proceso aleatorio. La idea básica que está bajo esta condición es como sigue: si los precios de los activos incorporan toda la información disponible, la mejor previsión que uno puede hacer del precio de mañana es el precio de hoy.
Denotemos [P.sub.t] el precio de un activo en el periodo t y el [I.sub.t] conjunto de información disponible también en t. Bajo eficiencia del mercado:
(1) E[[P.sub.t+1]|[I.sub.t]] = [P.sub.t]
o alternativamente:
(2) E[[P.sub.t+1]|[I.sub.t]] = 0
donde E [.] es el operador de las expectativas. La ecuación (2) establece que las diferencias esperadas en el precio, o retorno, de un activo en dos periodo consecutivos es cero. Por tanto no hay ninguna manera de prever los cambios futuros del precio usando el precio actual del activo, puesto que ambos no están correlacionados. La diferencia actual u observada entre [P.sub.t+1] y [P.sub.t] es imprevisible, es decir tiene una naturaleza aleatoria:
(3) [P.sub.t+1] = [P.sub.t] + [[epsilon].sub.t]
La idea de eficiencia del mercado es entonces la siguiente: si toda la información pasada es total e instantáneamente reflejada en los precios actuales, no hay ninguna oportunidad comercial de obtener ganancias anormales, es decir que las reglas de predicción son ineficaces.
Evaluar la eficiencia del mercado es equivalente a evaluar la aleatoriedad de los precios (o retornos). Es más, entre más eficaz es el mercado, mayor es la aleatoriedad de los cambios en precios (o retornos). La ecuación (2) refleja la esencia del llamado proceso martíngale. Este tipo de procesos constituyen un útil marco de trabajo al evaluar la aleatoriedad. De hecho, las hipótesis de tendencia aleatoria pueden entenderse como casos especiales de procesos de martingale.
Siguiendo las consideraciones de Campbell, Lo y MacKinley (1997), en este artículo consideramos tres representaciones alternativas de tendencias aleatorias. El primero (RW1 de ahora en adelante) asume que los incrementos de precio, es decir, las perturbaciones imprevisibles, son independiente e idénticamente distribuidas (IID). Esta hipótesis puede representarse por (3) donde [[épsilon].sub.t] ~ IID(0;[[sigma].sup.2]). Para simplicidad hemos supuesto que no hay ninguna tendencia imperante.
Los RW1 mantienen el supuesto de que incrementos de precio son idénticamente distribuidos. Por tanto, éstos no se pueden considerar ante la posible existencia de heterocedasticidad incondicional que aparece debido a que la volatilidad de los retornos del activo financiero es constante a través del tiempo. Para arreglar este problema, es posible atenuar la estricticidad del supuesto de distribución idéntica y permitir que los incrementos de precios sean independientes pero no idénticamente distribuído (INID). Llamamos a éste el modelo RW2.
Finalmente, el tercer modelo de tendencia aleatoria, RW3, elimina la restricción de ambos supuestos de independencia y de los incrementos idénticamente distribuidos aunque conservando la no autocorrelación. Esta suposición se cumple cuando Cov[[[épsilon].sub.t], [[épsilon].sub.t-k] = 0 para todo k [desigual a] 0, pero donde Cov[[épsilon].sup.2.sub.t], [[épsilon].sup.2.sub.t-k] [desigual a] 0. para algunos k [desigual a] 0. Así, no se correlacionan [[épsilon].sub.t], y [[épsilon].sub.t-k] pero no son independientes puesto que sus incrementos al cuadrado están correlacionados.
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METODOLOGÍA
En esta sección se revisan las técnicas que utilizaremos para evaluar la eficiencia del mercado. Estas técnicas pueden clasificarse en dos amplios grupos: no paramétricas y paramétricas. Entre el primer grupo usaremos la denominada prueba "de corridas" ("run test"). Se incluyen en el segundo grupo de técnicas análisis de las series de tiempo como: coeficientes de correlación serial, estadísticas de Portmanteau, la prueba de la razón de la varianza y la prueba de raíz unitaria. También se aplicarán varios diagnósticos y pruebas gráficas para valorar si las series presentan una alta dependencia a la normalidad.
3.1 Prueba de "corridas"
Una manera simple e intuitiva de probar la dependencia serial es la prueba de corridas. Una corrida se define como una sucesión de retornos de activos que tienen el mismo signo. Asumamos que una sucesión de ocho retornos (ordenado a través del tiempo) es de la forma [+++ -- ++ -], donde "+" se define como un retorno con valor positivo y "-" para...
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