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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

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