tendencia y volatilidad del precio del cobre
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ANDRÉS ULLOA<br />
319<br />
corresponde al promedio mensual de la LME para el período 1989-2001.<br />
Los <strong>precio</strong>s fueron deflactados por el índice de <strong>precio</strong>s industriales<br />
(MUV) <strong>del</strong> FMI.<br />
Para efectos de la comparación se usarán los siguientes<br />
commodities.<br />
1. Indice de <strong>precio</strong>s de alimentos<br />
2. Indice de <strong>precio</strong>s de bebidas<br />
3. Indice de <strong>precio</strong>s de materias primas<br />
4. Indice de <strong>precio</strong>s de metales<br />
5. Indice de <strong>precio</strong>s de fertilizantes<br />
6. Indice de <strong>precio</strong>s <strong>del</strong> petróleo<br />
7. Precio <strong>del</strong> azúcar<br />
8. Precio <strong>del</strong> caucho<br />
9. Precio <strong>del</strong> aluminio<br />
10. Precio <strong>del</strong> níquel<br />
11. Precio <strong>del</strong> <strong>cobre</strong> contado<br />
12. Precio <strong>del</strong> <strong>cobre</strong> futuro 3 meses<br />
13. Precio <strong>del</strong> <strong>cobre</strong> futuro 15 meses<br />
14. Precio <strong>del</strong> <strong>cobre</strong> futuro 27 meses.<br />
15. Indice de <strong>precio</strong> de las acciones de Frankfurt (DAX)<br />
16. Indice de <strong>precio</strong> de las acciones de Londres (FTSE100)<br />
17. Indice de <strong>precio</strong> de las acciones de Tokyo (Nikkei).<br />
18. Standard & Poor New York, (S&P 500),<br />
Para efectos de verificar que se tiene una serie estacionaria se trabajará<br />
con el logaritmo de las primeras diferencias. En el cuadro 11 se encuentra<br />
un resumen estadístico con los principales indicadores de media, desviación<br />
estándar, <strong>volatilidad</strong> anual histórica, skewness, kurtosis, test Jarque-Vera<br />
de normalidad. Se observa que en general las series no son normales. Esto<br />
es probablemente debido a que la muestra es relativamente pequeña (se han<br />
usado datos mensuales). Sin embargo, es frecuente encontrar estas situaciones<br />
con datos financieros.<br />
El parámetro que más interesa estudiar es la <strong>volatilidad</strong>. Se toma un<br />
indicador de <strong>volatilidad</strong> anual para comparar las series de tiempo. Usando<br />
este indicador de <strong>volatilidad</strong> histórica y mirando la figura 4 se puede observar