Tesis para optar al Grado de Magíster en Finanzas / No disponible a texto completo / El interés en entender y poder predecir el comportamiento de los mercados financieros ha sido motivo de estudio por muchos años. La idea de ganarle a un mercado definido teóricamente como eficiente es de por sí una contradicción. Sin embargo, los avances computacionales, el desarrollo de modelos econométricos complejos y el perfeccionamiento del análisis técnico, parecieran indicar que si bien el movimiento de precio de los activos sigue dinámicas complejas, responde a distribuciones estables y pueden ser anticipados. Se dice que un mercado es eficiente cuando los precios de los activos reflejan la correcta evaluación de toda la información disponible. Las condiciones que aseguran este comportamiento son: la inexistencia de costos transaccionales, el libre acceso y la gratuidad de la información y la existencia de un número lo suficientemente grande de participantes que procesan la información. Aunque estas condiciones no están presentes en la práctica, las mismas son condiciones suficientes, mas no necesarias, para que un mercado sea considerado eficiente. Debido a que la nueva información surge de forma aleatoria, no sería posible predecir los cambios de los precios de los activos. La aceptación de esta perspectiva sobre la eficiencia de mercado ha llevado al desarrollo de modelos asociados a este comportamiento de mercado y destinados al análisis de la conformación de portafolios, bajo la premisa de que sólo la aceptación de mayores riesgos permitiría obtener mayores tasas de retorno. Eugene Fama [1970] plantea tres niveles para medir la eficiencia del mercado: Contraste Débil: los precios actuales reflejan sólo información histórica. Contraste Semi-Fuerte: asume que los precios de los activos reflejan toda la información públicamente disponible y que éstos deberían verse afectados únicamente con la llegada de nueva información pública al mercado Contraste Fuerte: considera que los precios de los activos reflejan toda la información en forma instantánea, disponible o no para el público. Las investigaciones realizadas por Fama [1970], Jensen [1968], Roll [1977, 1978], coinciden al determinar que el mercado de capitales es eficiente en su contraste semi-fuerte, pues hace predicciones imparciales de las implicaciones de los movimientos de los precios de los valores, que son completamente reflejadas en el precio del valor al final del período. Merton [1987] indica que los contrastes débiles de eficiencia del mercado asumen que los inversores tienen total acceso a la información en el momento de tomar sus decisiones, lo cual no es necesariamente cierto. Sin embargo, considera que la abstracción del modelo es útil en los análisis del sistema financiero en el largo plazo. Por su parte, DeBondt y Thaler [1985, 1987] encontraron que el mercado de capitales tiene una inmensa facilidad en incorporar nueva información y que los acontecimientos económicos más recientes tienen un mayor peso relativo que aquellos más alejados en el tiempo. Así, al generarse un incremento sistemático de los precios, su caída podría predecirse a partir del análisis de precios pasados recientes, sin necesidad de procesar mayor información, lo cual contradice los resultados empíricos de eficiencia de mercado en su contraste débil de Fama. En este mismo orden de ideas Conrad y Kaul [1989] encontraron evidencia respecto a la capacidad de predicción de los retornos en el corto plazo; Lo y MacKinlay [1988] encontraron una correlación serial positiva en los retornos semanales de acciones de países desarrollados; Fama y French [1988] y Chopra, Lakonishok y Ritter [1992] hallaron correlaciones seriales negativas en los retornos de los activos individuales y de varias carteras en el largo plazo (entre tres y diez años). Sin embargo, aún cuando estos estudios han demostrado que los retornos de los precios de las acciones no se comportan de manera aleatoria y por lo tanto permiten ser anticipados, su grado de predictibilidad puede ser en algunos casos no significativo en términos económicos (Jensen [1968], French y Roll [1986], Lo y MacKinley [1988], Brock, Lakonishok y LeBaron [1992]). Este trabajo busca determinar, mediante el desarrollo de un proceso Autorregresivo Integrado de Medias Móviles1, un modelo econométrico que maximice el porcentaje de predicción de signo de las variaciones semanales de los retornos de las acciones de las compañías Philippine Long Distance Telephone Company y Posco2, con el fin de desarrollar estrategias de compra y venta que permitan obtener retornos superiores a los que podrían ser obtenidos siguiendo una estrategia de inversión pasiva (comprar y mantener). El documento se divide en seis secciones: en la sección dos se plantea el objetivo general y los objetivos específicos; en la sección tres se desarrolla el marco teórico; la sección cuatro describe los datos y la metodología utilizados; la sección cinco sintetiza los resultados obtenidos por el modelo. Por último, la sección seis presenta el análisis de los resultados obtenidos y las conclusiones del estudio.

La tesi desenvolupa el tema de la predicció de la volatilitat financera en el context de l’ús de dades d’alta freqüència, i se centra en una línia de recerca doble: proposar models alternatius que millorarien la predicció de la volatilitat i classificar els models de volatilitat ja existents com els que es proposen en aquesta tesi. Els objectius es poden classificar en tres categories. El primer consisteix en la proposta d’un nou mètode de predicció de la volatilitat que segueix una línia de recerca desenvolupada recentment, la qual apunta al fet de mesurar la volatilitat intradia, com també la nocturna. Es proposa una categoria de models realized GARCH bivariants. El segon objectiu consisteix en la proposta d’una metodologia per predir la volatilitat diària multivariant amb models autoregressius que utilitzen estimacions de volatilitat diària (i nocturna, en el cas dels bivariants), a més d’informació d’alta freqüència, quan se’n disposava. S’aplica l’anàlisi de components principals (ACP) a un conjunt de models de tipus realized GARCH univariants i bivariants. El mètode representa una extensió d’un model ja existent (PC-GARCH) que estimava un model GARCH multivariant a partir de l’estimació de models GARCH univariants dels components principals de les variables inicials. El tercer objectiu de la tesi és classificar el rendiment dels models de predicció de la volatilitat ja existents o dels nous, a més de la precisió de les mesures intradia que s’utilitzaven en les estimacions dels models. En relació amb els resultats, s’observa que els models EGARCHX, realized EGARCH i realized GARCH(2,2) obtenen una millor valoració, mentre que els models GARCH i no realized EGARCH obtenen uns resultats inferiors en gairebé totes les proves. Això permet concloure que el fet d’incorporar mesures de volatilitat intradia millora el problema de la modelització. Quant a la classificació dels models realized bivariants, s’observa que tant els models realized GARCH bivariant (en versions completes i parcials) com el model realized EGARCH bivariant obtenen millors resultats; els segueixen els models realized GARCH(2,2) bivariant, EGARCH bivariant I EGARCHX bivariant. En comparar les versions bivariants amb les univariants, amb l’objectiu d’investigar si l’ús de mesures de volatilitat nocturna a les equacions dels models millora l’estimació de la volatilitat, es mostra que els models bivariants superen els univariants. Els resultats proven que els models bivariants no són totalment inferiors als seus homòlegs univariants, sinó que resulten ser bones alternatives per utilitzar-los en la predicció, juntament amb els models univariants, per tal d’obtenir unes estimacions més fiables. / La tesis desarrolla el tema de la predicción de la volatilidad financiera en el contexto del uso de datos de alta frecuencia, y se centra en una doble línea de investigación: la de proponer modelos alternativos que mejorarían la predicción de la volatilidad y la de clasificar modelos de volatilidad ya existentes como los propuestos en esta tesis. Los objetivos se pueden clasificar en tres categorías. El primero consiste en la propuesta de un nuevo método de predicción de la volatilidad que sigue una línea de investigación recientemente desarrollada, la cual apunta al hecho de medir la volatilidad intradía, así como la nocturna. Se propone una categoría de modelos realized GARCH bivariantes. El segundo objetivo consiste en proponer una metodología para predecir la volatilidad diaria multivariante con modelos autorregresivos que utilizaran estimaciones de volatilidad diaria (y nocturna, en el caso de los bivariantes), además de información de alta frecuencia, si la había disponible. Se aplica el análisis de componentes principales (ACP) a un conjunto de modelos de tipo realized GARCH univariantes y bivariantes. El método representa una extensión de un modelo ya existente (PCGARCH) que calculaba un modelo GARCH multivariante a partir de la estimación de modelos GARCH univariantes de los componentes principales de las variables iniciales. El tercer objetivo de la tesis es clasificar el rendimiento de los modelos de predicción de la volatilidad ya existentes o de los nuevos, así como la precisión de medidas intradía utilizadas en las estimaciones de los modelos. En relación con los resultados, se observa que los modelos EGARCHX, realized EGARCH y GARCH(2,2) obtienen una mejor valoración, mientras que los modelos GARCH y no realized EGARCH obtienen unos resultados inferiores en casi todas las pruebas. Esto permite concluir que el hecho de incorporar medidas de volatilidad intradía mejora el problema de la modelización. En cuanto a la clasificación de modelos realized bivariantes, se observa que tanto los modelos realized GARCH bivariante (en versiones completas y parciales) como realized EGARCH bivariante obtienen mejores resultados; les siguen los modelos realized GARCH(2,2) bivariante, EGARCH bivariante y EGARCHX bivariante. Al comparar las versiones bivariantes con las univariantes, con el objetivo de investigar si el uso de medidas de volatilidad nocturna en las ecuaciones de los modelos mejora la estimación de la volatilidad, se muestra que los modelos bivariantes superan los univariantes. Los resultados prueban que los modelos bivariantes no son totalmente inferiores a sus homólogos univariantes, sino que resultan ser buenas alternativas para utilizarlos en la predicción, junto con los modelos univariantes, para lograr unas estimaciones más fiables. / The thesis develops the topic of financial volatility forecasting in the context of the usage of high frequency data, and focuses on a twofold line of research: that of proposing alternative models that would enhance volatility forecasting and that of ranking existing or newly proposed volatility models. The objectives may be disseminated in three categories. The first scope constitutes of the proposal of a new method of volatility forecasting that follows a recently developed research line that pointed to using measures of intraday volatility and also of measures of night volatility, the need for new models being given by the question whether adding measures of night volatility improves day volatility estimations. As a result, a class of bivariate realized GARCH models was proposed. The second scope was to propose a methodology to forecast multivariate day volatility with autoregressive models that used day (and night for bivariate) volatility estimates, as well as high frequency information when that was available. For this, the Principal Component algorithm (PCA) was applied to a class of univariate and bivariate realized GARCH-type of models. The method represents an extension of one existing model (PC GARCH) that estimated a multivariate GARCH model by estimating univariate GARCH models of the principal components of the initial variables. The third goal of the thesis was to rank the performance of existing or newly proposed volatility forecasting models, as well as the accuracy of the intraday measures used in the realized models estimations. With regards to the univariate realized models’ rankings, it was found that EGARCHX, Realized EGARCH and Realized GARCH(2,2) models persistently ranked better, while the non-realized GARCH and EGARCH models performed poor in each stance almost. This allowed us to conclude that incorporating measures of intraday volatility enhances the modeling problem. With respect to the bivariate realized models’ ranking, it was found that Bivariate Realized GARCH (partial and complete versions) and Bivariate Realized EGARCH models performed the best, followed by the Bivariate Realized GARCH(2,2), Bivariate EGARCH and Bivariate EGARCHX models. When the bivariate versions were compared to the univariate ones in order to investigate whether using night volatility measurements in the models’ equations improves volatility estimation, it was found that the bivariate models surpassed the univariate ones when specific methodology, ranking criteria and stocks were used. The results were mixed, allowing us to conclude that the bivariate models did not prove totally inferior to their univariate counterparts, proving as good alternative options to be used in the forecasting exercise, together with the univariate models, for more reliable estimates. Finally, the PC realized models and PC bivariate realized models were estimated and their performances were ranked; improvements the PC methodology brought in high frequency multivariate modeling of stock returns were also discussed. PC models were found to be highly effective in estimating multivariate volatility of highly correlated stock assets and suggestions on how investors could use them for portfolio selection were made.