Análisis de modelos de valoración de activos y búsqueda factores de riesgo en mercados emergentes latinoamericanos en tiempo de crisis sanitaria

Abstract

En el procés de valoració d'actius, és essencial considerar els factors de risc externs que impacten en el comportament dels agents del mercat. Aquesta consideració adquireix encara més importància durant períodes d'alta incertesa. Per tant, resulta fonamental comptar amb un model sòlid que permeti incorporar i modelar adequadament aquests factors en el procés de valoració d'accions, especialment en països com Xile i Mèxic, on les inversions inclouen fons de pensions que es negocien a les borses de valors locals. En particular, és rellevant dur a terme un estudi en el mercat xilè i extrapolar els resultats a altres països llatinoamericans emergents a causa de la futura fusió de les borses de valors de Xile, Colòmbia i Perú. Cal destacar que Xile ocupa el segon lloc en termes de volum borsari al MILA (Mercat Integrat Llatinoamericà) i és el principal mercat borsari en comparació amb Colòmbia i Perú. Amb aquesta fusió de borses de valors, s'espera que es converteixi en la segona borsa de valors més gran d'Amèrica Llatina. L'arribada de la COVID-19 va generar incertesa en els mercats, provocant caigudes històriques. No obstant això, aquesta crisi també va oferir l'oportunitat d'investigar com la informació relacionada amb la pandèmia afecta el mercat borsari a Xile, així com avaluar l'eficiència del mercat xilè mitjançant un estudi d'esdeveniments. A més, es van explorar factors externs al mercat, com els índexs de volatilitat VIX, el sentiment de por i avarícia en les criptomonedes (Bitcoin) i els comentaris a Twitter sobre els actius de l'SP&500 i l'índex construït amb les dades de la pandèmia de la COVID-19 (nous casos confirmats). Els resultats van demostrar que aquests factors contenien informació rellevant per als índexs borsaris de Xile, Colòmbia i Mèxic, i es va establir una relació causal entre ells i els índexs mitjançant l'aplicació de la causalitat de Granger. A partir d'aquests troballes, es suggereix la necessitat d'incorporar aquests factors en els models de valoració durant crisis sanitàries, amb l'objectiu de millorar la predicció dels preus dels actius. Es proposa un model de valoració ampliat basat en el model de quatre factors de Cahart, al qual s'hi afegeixen els factors de risc externs esmentats anteriorment. En l'últim capítol de la tesi, s'analitza la intensitat de cerca de termes relacionats amb sentiments positius i negatius a la plataforma Google Trends com un factor addicional. Els resultats obtinguts demostren que aquestes variables capturen el sentiment dels inversors en el període d'estudi. Això posa de relleu el paper crucial de la intel·ligència artificial i les dades d'Internet en la valoració d'actius en el futur.

En el proceso de valoración de activos, es esencial considerar los factores de riesgo externos que impactan en el comportamiento de los agentes del mercado. Esta consideración adquiere aún más importancia durante periodos de alta incertidumbre. Por lo tanto, resulta fundamental contar con un modelo sólido que permita incorporar y modelar adecuadamente dichos factores en el proceso de valoración de acciones, especialmente en países como Chile y México, donde las inversiones incluyen fondos de pensiones que se negocian en las bolsas de valores locales. En particular, es relevante llevar a cabo un estudio en el mercado chileno y extrapolar los resultados a otros países latinoamericanos emergentes debido a la futura fusión de las bolsas de valores de Chile, Colombia y Perú. Cabe destacar que Chile ocupa el segundo lugar en términos de volumen bursátil en el MILA (Mercado Integrado Latinoamericano) y es el principal mercado bursátil en comparación con Colombia y Perú. Con esta fusión de bolsas de valores, se espera que se convierta en la segunda bolsa de valores más grande de América Latina. La llegada del COVID-19 generó incertidumbre en los mercados, provocando caídas históricas. Sin embargo, esta crisis también brindó la oportunidad de investigar cómo la información relacionada con la pandemia afecta al mercado bursátil en Chile, así como evaluar la eficiencia del mercado chileno mediante un estudio de eventos. Además, se exploraron factores externos al mercado, como los índices de volatilidad VIX, el sentimiento de miedo y codicia en las criptomonedas (Bitcoin) y los comentarios en Twitter sobre los activos del SP&500 e índice construido con los datos de la pandemia del COVID-19 (nuevos casos confirmados). Los resultados demostraron que estos factores contenían información relevante para los índices bursátiles de Chile, Colombia y México, y se estableció una relación causal entre ellos y los índices mediante la aplicación de la causalidad de Granger. A partir de estos hallazgos, se sugiere la necesidad de incorporar estos factores en los modelos de valoración durante crisis sanitarias, con el objetivo de mejorar la predicción de los precios de los activos. Se propone un modelo de valoración extendido basado en el modelo de cuatro factores de Cahart, al cual se le agregan los factores de riesgo externos mencionados anteriormente. En el último capítulo de la tesis, se analiza la intensidad de búsqueda de términos relacionados con sentimientos positivos y negativos en la plataforma Google Trends como un factor adicional. Los resultados obtenidos demuestran que estas variables capturan el sentimiento de los inversionistas en el período de estudio. Esto resalta el papel crucial de la inteligencia artificial y los datos de Internet en la valoración de activos en el futuro.

In the process of asset valuation, it is essential to consider external risk factors that impact the behavior of market agents. This consideration becomes even more important during periods of high uncertainty. Therefore, it is fundamental to have a robust model that allows for the incorporation and proper modeling of these factors in the stock valuation process, especially in countries like Chile and Mexico, where investments include pension funds traded on local stock exchanges. In particular, it is relevant to conduct a study in the Chilean market and extrapolate the results to other emerging Latin American countries due to the future merger of the stock exchanges of Chile, Colombia, and Peru. It is worth noting that Chile ranks second in terms of stock market volume in the MILA (Latin American Integrated Market) and is the main stock market compared to Colombia and Peru. With this merger of stock exchanges, it is expected to become the second largest stock exchange in Latin America. The arrival of COVID-19 generated uncertainty in the markets, causing historic declines. However, this crisis also provided an opportunity to investigate how pandemic-related information affects the stock market in Chile, as well as evaluate the efficiency of the Chilean market through an event study. Additionally, external factors to the market were explored, such as VIX volatility indices, sentiment of fear and greed in cryptocurrencies (Bitcoin), and Twitter comments about SP&500 assets and an index constructed with COVID-19 pandemic data (new confirmed cases). The results showed that these factors contained relevant information for the stock indices of Chile, Colombia, and Mexico, and a causal relationship was established between them and the indices through the application of Granger causality. Based on these findings, the need to incorporate these factors into valuation models during health crises is suggested in order to improve asset price prediction. An extended valuation model is proposed based on the four-factor model by Cahart, to which the aforementioned external risk factors are added. In the last chapter of the thesis, the intensity of search terms related to positive and negative sentiments on the Google Trends platform is analyzed as an additional factor. The obtained results demonstrate that these variables capture investor sentiment in the study period. This highlights the crucial role of artificial intelligence and Internet data in asset valuation in the future.