https://doi.org/10.37815/rte.v33n1.802

Artículos originales

Trasmisión
de Volatilidad del COVID-19 a los Precios de Acciones del Sector Bancario e Industrial
de Sudamérica, México y Estados Unidos

Transmission of Volatility of COVID-19 to the Share Prices of the Banking
and Industrial Sectors of South America, Mexico and
the United States

Luis Eduardo Peñafiel1 https://orcid.org/0000-0002-5571-3978

1 Pontificia Universidad Católica Argentina, Buenos Aires, Argentina

[email-masked]

Enviado:          2021/01/20

Aceptado:        2021/04/07

Publicado:        2021/06/30

Resumen

Este trabajo tiene como objetivo la modelización de la
volatilidad de los precios de acciones del sector bancario e industrial de
Sudamérica, México y Estados Unidos en el contexto de la pandemia del COVID-19.
Para ello, se estiman los modelos TGARCH (1,1) y EGARCH (1,1). Estos modelos
empíricos son ventajosos, porque permiten una respuesta asimétrica de la
varianza condicionada en función del signo de los residuos. Es un elemento
crucial para los diseños de cartera y gestión de riesgos, y la medición de la
volatilidad de los mercados financieros para capturar potenciales oportunidades
o pérdidas de inversión. El análisis realizado revela que Brasil fue el más
volátil ante el impacto del COVID-19; lo siguen Colombia, Perú, Chile y
Argentina. Un caso aparte son Ecuador y México, que no tuvieron impacto
significativo en la volatilidad de los precios de las acciones. Por otro lado,
el shock del COVID-19 ha impactado en mayor medida a la volatilidad del
sector industrial en Sudamérica y México comparado con el sector bancario en
los Estados Unidos.

Palabras clave: heterocedasticidad
condicional, volatilidad, precios, COVID-19.

Abstract

This work is aimed at modeling the volatility of share prices in the banking and
industrial sectors of South America, Mexico, and the United States during the
COVID-19 pandemic. For this purpose, the TGARCH (1,1) and EGARCH (1,1) models
are estimated. These empirical models are advantageous because they allow an
asymmetric response of the conditioned variance depending on the sign of the
residuals. It is a crucial element for portfolio designs and risk management to
measure the volatility of financial markets and capture potential investment
opportunities or losses. The analysis carried out reveals that Brazil was the
most volatile when facing the impact of COVID-19, followed by Colombia, Peru,
Chile, and Argentina. A separate case is Ecuador and Mexico, which did not have
a significant impact on the volatility of share prices. On the other hand, the
COVID-19 shock had a greater impact on the volatility of the industrial sector
in South America and Mexico, while affecting greatly the banking sector in the
United States.

Keywords: Conditional heteroskedasticity, volatility, prices,
COVID-19.

1.    Introducción

Cada vez más los
pronósticos indican que los efectos de la pandemia COVID-19 superarán a las
crisis financieras pasadas (Peñafiel Chang, et al. 2020; Peñafiel Chang, 2021).
En principio, el radical confinamiento se ha manifestado en una clara
externalidad negativa que ha provocado tres tipos de shock simultáneos. Por un
lado, está el shock de demanda causado por el hecho de que las empresas
se ven forzadas a realizar reestructuraciones (Peñafiel Chang, 2020a); esto debido
a que, a diferencia de otras crisis, en esta no podrán seguir produciendo como
lo hacían antes, a excepción de algunas industrias específicas.

Por otro lado, está el shock de oferta
que se produce por el periodo de deflación originado por la reducción del gasto
de las familias (Peñafiel Chang, 2020b), y, finalmente, el shock financiero,
producido por la suma de los dos shocks
anteriores, que se caracteriza por el aumento de la morosidad debido a las dificultades
en la devolución de las deudas (Peñafiel Chang, 2019; Peñafiel Chang & Camelli, 2020). Este estudio se centra en los efectos sobre
los mercados financieros, aunque estos diversos shocks afectan a muchos sectores de la economía de manera distinta.

Y es que, con la
llegada de la pandemia, los mercados financieros de todo el mundo han tenido fluctuaciones
en los precios de sus activos; fenómeno que se describe como un incremento de
la volatilidad (Chaudhary, Bakhshi,
& Gupta, 2020; Chevallier, 2020). De forma que,
tanto para los participantes del mercado financiero como para los reguladores,
es fundamental poseer y entender los indicadores de volatilidad para identificar
potenciales oportunidades o pérdidas de inversión. Para ello, esta investigación
revisa un conjunto de medidas de volatilidad aplicadas a los precios de
acciones del sector industrial y bancario de Sudamérica, México y Estados
Unidos.

Qué mercados
financieros han sido más volátiles en el contexto del COVID-19 es la pregunta a
la que se trata de responder en esta investigación. Más, precisamente, este trabajo indaga de
modo empírico sobre el rol que ha tenido la pandemia en la volatilidad de los
mercados financieros de Sudamérica, México y Estados Unidos. Para ello, se
estiman los modelos TGARCH (1,1) y EGARCH (1,1); estos modelos empíricos son
ventajosos, porque permiten una respuesta asimétrica de la varianza
condicionada en función del signo de los residuos.

A parte de esta primera
sección que corresponde a la introducción y que ha explorado a
groso modo el estado actual de la problemática planteada, el trabajo
está ordenado del siguiente modo: la sección dos revisa la literatura respecto con
la volatilidad de los mercados financieros; luego, en la sección tres, se
presenta un análisis econométrico formal, cuyos resultados se exponen de modo
resumido en la sección cuatro; para finalizar, se presentan las conclusiones en
la quinta sección.

2.    Marco
Teórico

La definición de
volatilidad en los mercados financieros se asocia a la amplitud de las fluctuaciones
de los rendimientos de un activo en el tiempo, y aunque se trata de un concepto
muy intuitivo, no está exento de dificultades (Fernández, 2002). La
modelización de la volatilidad asociada a un activo financiero ha crecido
exponencialmente y ha dado lugar a un gran volumen de investigaciones  (Bollerslev,
Chou, y Kroner, 1992; Christoffersen
y Diebold, 1997; Begoña, 1998; Amigo Dobaño, 1999; Claessen y Mittnik, 2002; Poon y Granger, 2003; Engle, 2004; Figlewski, 2004; Frömmel, 2004; Poon, 2005; Knight y Satchell, 2007; Montenegro, 2010; Opschoor,
2013; DattaChaudhuri y Ghosh, 2015; Rupande, Muguto y Muzindutsi, 2019;  Pflueger, Siriwardane y Sunderam, 2019; Bhowmik y Wang,
2020; Rcolani y Natoli,
2020).

La
literatura considera a la volatilidad como un proceso que evoluciona de manera
aleatoria en el tiempo. Por ello, la mayoría de los modelos planteados para
captar el comportamiento de la volatilidad se formulan sobre alguna medida de
dispersión, cuya desviación típica () es alguna transformación,
siendo en esta lo más frecuente  y .

Las
diferentes maneras de representar esta variable surgen como respuesta a la
relación existente entre la volatilidad y las variables del conjunto de
información. Generalmente, son las novedades sobre su valor fundamental y las
alteraciones en el entorno macroeconómico las principales fuentes de cambios en
los precios de los activos (Kim y Wu, 1987; Cooper, Chuin
y Atkin, 2004; Bilson, Brailsford, y Hooper, 2005; Cauchie,
Hoesli, y Isakov, 2005;
Flannery y Protopapadakis, 2005; Baresa,
Bogdan, y Ivanovic, 2013; Ato Forson
y Janrattanagul, 2014; Barnor,
2014; Fama, 2014; Jakpar, Tinggi,
Tak, y Chong, 2018; Demir,
2019; Rehman, Kashif, y Saleem,
2019).

Sin
embargo, al existir comúnmente problemas de concordancia entre la frecuencia de
las variables financieras respecto con las variables macroeconómicas, la opción
más utilizada por la literatura es la información de la propia historia de la
serie. La evidencia del conjunto de trabajos revisados también muestra que la
capacidad de modelización de la volatilidad depende del mercado analizado y de
las medidas del error de previsión. Por consiguiente, la mejor manera de medir
la volatilidad vendrá dado por cómo se tenga en cuenta aspectos del mercado en
concreto, la periodicidad de las observaciones y el uso final de la previsión
de la volatilidad.

En
ese sentido, los modelos tipo GARCH han sido fuertemente impulsados al
adaptarse con facilidad a las dinámicas antes mencionadas, porque permiten
diferentes parametrizaciones de la ecuación de la varianza. Sobre esto existen estudios
relevantes (Alonso, 1992; Goyal, 2000; Gazda y Výrost, 2003; Alberg, Shalit, y Yosef, 2008;
Wu, 2010; Panait, 2012; Ali, 2013; Caldeira, Machado, Souza, y Tanscheit,
2014; Lama, Jha, Paul, y Gurung,
2015; Petrica y Stancu,
2017; Sosa, Bucio, y Cabello, 2019; Hanapi et al.,
2020; Li, Clements, y Drovandi, 2020).

De
hecho, diversos trabajos, como los de Bhunia y Ganguly (2020); Bildirici, Bayazit, y Ucan (2020); Duttilo, Gattone y Battista (2021);
Fakhfekh, Jeribi y Ben
Salem (2021); Lamouchi y Badkook,
2020; Ngu Chuan Yong, Mahdi Ziaei, y R. Szulczyk (2021), han incluido dentro de sus análisis los
modelos tipo GARCH para conocer la volatilidad de los mercados financieros
durante el estallido del nuevo coronavirus. Por tal motivo, el interés de este
trabajo se centra en los modelos GARCH asimétricos TGARCH y EGARCH, debido a
que se requiere la introducción de la posibilidad de que la volatilidad
responda de manera asimétrica ante cambios de distintos signos en los precios.

3.    Metodología

En esta
sección se reportan las estimaciones formales de los parámetros de las
especificaciones de (φ, , , ) de los modelos EGARCH y TGARCH. El razonamiento de colección de las
variables obedeció al interés de examinar el impacto de la pandemia a la
volatilidad de precios de las acciones del sector industrial y bancario. La
muestra que se analizó estuvo compuesta por observaciones diarias entre el 5 de
enero hasta el 20 de mayo de 2020, obtenidas de las bolsas de valores de cada
país.

El
estudio consideró el análisis de las acciones con mayor presencia bursátil, es
decir, las acciones con mayor grado de liquidez. Se lo calculó dividiendo el
número de negociaciones en que la acción ha sido transada en un tiempo
determinado para el numero de negociaciones realizadas en total, durante el
mismo periodo de tiempo. Para este estudio se consideró las acciones de los
siguientes países: Estados Unidos: JPMorgan Chase, Walmart, General Motors;
Ecuador: Banco de Guayaquil, Corporación la Favorita, Natluk;
Perú:  Banco BBVA, Empresa Siderúrgica
del Perú, Unión Andina de Cementos; Colombia:
Bancolombia, Grupo Argos, Grupo Nutresa; Argentina:  Grupo Supervielle, Cablevisión, Aluar
Aluminio; Chile: Banco Itaú, Falabella, Embotelladora Andina; México: Grupo
Financiero Inbursa, Grupo Bimbo, América móvil; Brasil:  Banco Bradesco, Metalúrgica Gerdau, Atacadao.

Con el
fin de analizar el impacto de la pandemia en los mercados financieros, se
consideraron los modelos EGARCH y TGARCH, porque son capaces de modelar los
cambios asimétricos de los incrementos y decrementos de los rendimientos de las
acciones. Dicho de otro modo, permite captar la volatilidad de manera
asimétrica ante cambios de distintos signos en los precios.

Un modelo
EGARCH (modelo exponencial generalizado autoregresivo
condicionalmente heterocedástico), desarrollado
inicialmente por Nelson (1991), tiene la virtud de modelar el comportamiento
asimétrico de la varianza, que depende del tiempo, y, al mismo momento,
garantizar que la varianza sea siempre positiva.

Esta
técnica modela el efecto de la asimetría al considerar una función g de las
innovaciones z_t, que son variables independientes e
idénticamente distribuidas (i.i.d.) de media cero,
que involucra tanto el valor de la innovación z_t
como su magnitud expresada por medio de || - E(||).
Siguiendo la
metodología propuesta por Monsegny y Cuervo (2008),
en términos matemáticos, tenemos:

g() = (θ + λ)  – λ E(|
(1)

Donde
θ y λ son números reales. El efecto de asimetría puede verse
claramente al expresar la función g por casos:

g() =                                 (2)

Con esta
definición de g, decimos que un proceso estocástico  obedece a un modelo en regresión exponencial
generalizado autoregresivo condicionalmente heterocedástico de órdenes p y q, EGARCH (p, q), si
satisface:

|  ~ N ( , )
(3)

= E[|  ]

=   Ꞵ
(4)

Ln ( =
Ln VAR[|  ]

=  Ꞓ +
)                                           (5)

=  -  Ꞵ
(6)

Donde:

: variable
aleatoria

T: es un conjunto discreto de índices

: información
pasada

: vector de
observaciones de las variables explicativas

Ꞵ: vector de parámetros desconocidos

Ꞓ: es una
constante

:
parámetros para la varianza que satisfacen la condición .

En la
ecuación (3), si la media es cero, no se tiene el supuesto de normalidad, y los
errores se definen como   =  , donde { } t ε T son
variables i.i.d de media cero, varianza uno y tienen
distribución del error generalizado con parámetro (v). El modelo EGARCH y la
verosimilitud para T observaciones está dada por:

f( | ) =
(7)

Donde Г (.) es la función gama,

=
(8)

(v) es un parámetro positivo, y
si es igual a 2, se tiene la distribución normal. A partir del logaritmo de la
verosimilitud para T observaciones, se obtienen las estimaciones de los
parámetros para la media y la varianza. La ecuación (5) puede expresarse como:

Log ( ) =  φ +  +
+    log
( )
(9)

Log
( ) es el logaritmo de la serie
de la variancia ( ), que hace que el efecto
sea exponencial en vez de cuadrático. Esto asegura que las estimaciones no sean
negativas. Donde, φ = es una constante,  = efectos Arch, = efectos asimétricos, = efectos Garch.
Si  =  = …= 0, el modelo es simétrico. Pero si
< 0, implica que shocks negativos generan mayor
volatilidad que shocks positivos.

Por otro lado, un modelo TGARCH (modelo por umbrales
generalizado autoregresivo, condicionalmente heterocedástico), desarrollado inicialmente por Zakoian (1994), tiene la virtud de dividir la distribución
de los shocks en intervalos
disjuntos. Dicho esto, un proceso estocástico , obedece a un modelo en regresión
por umbrales generalizado autoregresivo
condicionalmente heterocedástico de órdenes p y q,
TGARCH (p, q), si satisface:

|  ~ N ( , )
(10)

=
E [|  ]

=   Ꞵ
(11)

=
VAR [|  ]

=  w

= φ +  +    +           (12)

Sea   =                             (13)

=  -  Ꞵ
(14)

Donde:

: variable
aleatoria

T: es un conjunto discreto de índices

: información
pasada

: vector de
variables explicativas observadas en el tiempo t.

: vector de variables para la varianza

Ꞵ: vector de parámetros para modelar la media

W: vector de parámetros para modelar la varianza

φ: constante

La variable  usa un umbra igual a cero para clasificar los
impactos pasados. En la ecuación (12), si el coeficiente ,
que corresponde al parámetro de apalancamiento, es cero, el modelo se convierte
en un GARCH (p, q) estándar. De acuerdo con este modelo, cuando se tiene un
shock positivo, el efecto que se tiene en la volatilidad es igual a .
Asimismo, cuando hay un shock negativo, el efecto en la volatilidad es ). A partir del
logaritmo de la verosimilitud para T observaciones, se obtienen las estimaciones
de los parámetros para la media y la varianza. La ecuación (12) puede
expresarse como:

=
φ +  +   +   )                        (15)

, son parámetros no
negativos que satisfacen condiciones similares a los modelos GARCH. Donde: φ = es una constante,
𝜃= efectos Garch, 𝜂 = efectos Arch, 𝜆 = efectos
asimétricos.

4.    Resultados

Inminentemente
entre el 5 de enero hasta el 20 de mayo de 2020 fue el periodo en que los
gobiernos establecieron estrictos confinamientos en toda la región;
acontecimiento que constituyó una clara externalidad negativa. En la sección de
anexos, por una parte, se muestran las estimaciones de los modelos y la evolución
de los precios (ver Figura 2) y por otra parte, en la misma
sección, Figura 3, se presentan los rendimientos
diarios de las acciones y, las pruebas de raíz unitarias (ver Tabla 9), que garantizan la estacionariedad
de los datos. En cuanto a la estimación, solo se confirma que el shock de la
pandemia afecta la variabilidad de los precios si y solo si ambos modelos
(EGARCH (1, 1), TGARCH (1, 1)) indican lo mismo; basta con que uno de ellos sea
no significativo para dar por hecho que el efecto del COVID-19 no afectó a la
volatilidad.

A
continuación, en el histograma de la Figura
1 se muestra un resumen de las
estimaciones de volatilidad de asimétrica (λ) del modelo TGARCH (1,1).

Figura 1

Estimaciones de volatilidad de asimétrica (λ) del modelo TGARCH
(1,1)

Notas. La figura muestra el coeficiente (λ) que es la diferencia de
volatilidad en la varianza condicional en condiciones normales con respecto al
shock de la pandemia de los activos financieros. Con fines ilustrativos, se
eligieron las acciones que dieron significativos en el modelo TGARCH (1, 1).
Fuente: Bolsa de valores de cada país y elaboración propia.

Por último,
la elaboración y el diseño de este artículo responde a una minuciosa revisión
de literatura que garantizó que la conjetura de investigación se cumpla. Siendo
así, en este estudio se ha logrado construir modelos de la varianza condicional
para las acciones con mayor presencia bursátil de cada sector de los siguientes
países: Estados Unidos: JPMorgan Chase, Walmart, General Motors (ver Tabla 1); Ecuador: Banco de Guayaquil,
Corporación la Favorita, Natluk (ver Tabla 2)Perú:  Banco BBVA, Empresa Siderúrgica del Perú,
Unión Andina de Cementos (ver Tabla 3); Colombia:  Bancolombia, Grupo Argos, Grupo Nutresa (ver Tabla 4); Argentina:  Grupo Supervielle, Cablevisión, Aluar
Aluminio (ver Tabla 5); Chile: Banco Itaú, Falabella,
Embotelladora Andina (ver Tabla 6); México: Grupo Financiero Inbursa,
Grupo Bimbo, América móvil (ver Tabla 7); Brasil:  Banco Bradesco, Metalúrgica Gerdau, Atacadao (ver Tabla 8).

5.    Conclusiones

En este
trabajo se muestra que la volatilidad de los activos financieros siempre ha
sido un objeto de estudio de los inversionistas y organismos reguladores para
poder realizar una valoración y gestión del riesgo más eficaz. Además, se
analiza la influencia de la pandemia COVID-19 en la volatilidad de acciones del
sector industrial y bancario de Sudamérica, México y Estados Unidos durante el
periodo del 5 de enero de 2020 al 20 de mayo de 2020, mediante la estimación de
los modelos EGARCH (1,1) y TGARCH (1,1).

Los
hallazgos de este trabajo resultan interesantes en cuanto se evidencian cinco
hechos estilizados para el mercado accionario de Sudamérica, México y Estados
Unidos. Los resultados obtenidos muestran que: i) la pandemia no afectó
significativamente a la volatilidad de las acciones de Ecuador y México; ii) la pandemia si afectó a la variabilidad de los precios
de las acciones de: Chile (Banco Itau), Argentina
(Cablevisión), Colombia (Bancolombia y Grupo Nutresa), Perú ( Unión Andina de
Cementos y Banco BBVA), Brasil ( Banco Bradesco, Metalúrgica Gerdau y Atacadao), Estados Unidos ( JPMorgan Chase, Walmart,
General Motors); iii) la volatilidad de Brasil es
superior al resto de países; iv)  a diferencia de Estados Unidos, en los demás
países, en general, el shock de la pandemia afecta en mayor medida al sector
industrial; v) el impacto de la pandemia en la volatilidad de los precios de
las acciones de la región es bastante heterogénea, es decir, mientras que en
Estados Unidos la pandemia afecta a la volatilidad de los precios de todas las
empresas, para el caso de la región no aplica lo mismo.

Sería
interesante en futuros estudios extender el análisis a un mayor número de
acciones y otros tipos de activos financieros. Por otra parte, los resultados
inevitablemente estarán sesgados por el criterio técnico del profesional, las
decisiones impactarán en la elección de los métodos que capten el
comportamiento de la volatilidad. En todo caso, la información obtenida de este
estudio procura mostrar los efectos y las consecuencias de una pandemia a nivel
global dentro del plan de acción de la política monetaria y administración de
riesgos de los mercados de capitales.

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Anexos

Tabla 1

Estimaciones
de los parámetros y pruebas de diagnóstico para Estados Unidos

JPMorgan
Chase

EGARCH
(1,1)

JPMorgan
Chase

TGARCH
(1,1)

Walmart

EGARCH
(1,1)

Walmart

TGARCH
(1,1)

General
Motors

EGARCH
(1,1)

General
Motors

TGARCH
(1,1)

c

-0,0039

-0,0052

-0,0023

-0,0019

-0,0056

-0,0034

[0,0782]

[0,0006]

[0,1037]

[0,1759]

[0,0514]

[0,1900]

Var (-1)

-0,1663

-0,1709

-0,1205

-0,1574

0,1520

0,1538

[0,1002]

[0,0210]

[0,1998]

[0,0762]

[0,1577]

[0,1770]

φ

-0,4322

0,0000

-0,4982

0,0000

-0,3533

0,0000

[0,0274]

[0,0009]

[0,0211]

[0,3755]

[0,0325]

[0,3802]

η

0,1154

-0,2516

0,3408

0,0474

0,1220

-0,0001

[0,6448]

[0,1040]

[0,0276]

[0,6468]

[0,5946]

[0,9993]

λ

-0,3855

0,6993

-0,2347

0,4171

-0,3238

0,4007

[0,0032]

[0,0001]

[0,0270]

[0,0221]

[0,0177]

[0,0274]

θ

0,9520

0,9235

0,9652

0,8062

0,9559

0,8385

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

0,0960

0,0993

0,0473

0,0625

-0,0313

-0,0293

Akaike

-4,1557

-4,2272

-5,0416

-5,057

-3,6943

-3,6568

Schwarz

-3,9954

-4,0669

-4,8814

-4,8969

-3,5337

-3,4963

Hannan-Quinn

-4,0909

-4,1623

-4,0769

-4,9924

-3,6292

-3,5920

Notas. Esta tabla muestra los resultados de regresión que provienen de la
estimación de las ecuaciones (9) y (15), siendo el p-value
los valores que están en corchetes. La interpretación del parámetro de
asimetría en los modelos EGARCH (1,1) indican que si se satisface que λ
< 0 implica que un shock negativo genera mayor volatilidad que un shock
positivo. Mientras que la interpretación del parámetro de asimetría en los
modelos TGARCH (1,1) indican que si se satisface que λ > 0 implica que
para ese activo hay asimetría en las noticias (Shock), es decir, que un shock
negativo tiene mayores efectos de volatilidad que un shock positivo. Los datos
de las acciones provienen de la bolsa de valores de Estados Unidos. Elaboración
propia.

Para el caso de Estados Unidos, las estimaciones del parámetro (λ)
fueron significativas e indican que la pandemia afectó a la variabilidad de los
precios de las acciones JPMorgan Chase, Walmart y General Motors. La estimación
de la varianza condicional frente al shock de la pandemia y en condiciones
normales queda construida como:

=   0,000 + 0,9235 + ( -0,2561 + 0,6993)                   (16)

JPMorgan =
0,000 + 0,9235 + (
-0,2561)                                (17)

=   0,000 + 0,8062 +
(0,0474 + 0,4171)
(18)

Walmart =
0,000 + 0,8062 +
(0,0474)                                    (19)

=   0,000 + 0,8385 + (
-0,0001 + 0,4007)           (20)

General Motors =   0,000 + 0,8385 + (
-0,0001)                           (21)

Tabla 2

Estimaciones
de los parámetros y pruebas de diagnóstico para Ecuador

Banco de Guayaquil

EGARCH (1,1)

Banco de Guayaquil TGARCH (1,1)

Corp. La Favorita

EGARCH (1,1)

Corp. La Favorita

TGARCH (1,1)

Natluk

EGARCH (1,1)

Natluk

TGARCH (1,1)

C

-0,0032

-0,0051

-0,0001

-0,0000

0,0017

0,0002

[0,0000]

[0,1196]

[0,7199]

[0,7923]

[0,0000]

[0,9056]

Var (-1)

-0,4490

-0,4148

-0,2501

-0,2655

0,2950

-0,0763

[0,0000]

[0,0022]

[0,0530]

[0,0420]

[0,0340]

[0,6207]

φ

-1,3163

0,0001

-3,6063

0,0000

-7,4719

0,0000

[0,0026]

[0,2407]

[0,0625]

[0,1706]

[0,0000]

[0,000]

η

-0,4747

-0,0102

0,4602

0,0841

-2,2465

-0,0345

[0,0002]

[0,9374]

[0,0203]

[0,5739]

[0,0000]

[0,0000]

λ

-0,5204

0,2913

-0,2203

0,4904

2,7465

0,6629

[0,0000]

[0,4815]

[0,1965]

[0,1953]

[0,0000]

[0,0000]

θ

0,7918

0,6567

0,7135

0,4731

0,1304

0,9477

[0,0000]

[0,0191]

[0,0000]

[0,0947]

[0,4568]

[0,0000]

0,1440

0,1564

0,0659

0,0668

-0,1424

-0,0088

Akaike

-4,9527

-4,7418

-8,5268

-8,5289

-6,9777

-7,7145

Schwarz

-4,7553

-4,5444

-8,3675

-8,3696

-6,7461

-7,4829

Hannan-Quinn

-4,8746

-4,6637

-8,4624

-8,4645

-6,8898

-7,6266

Notas. Esta tabla
muestra los resultados de regresión que provienen de la estimación de las
ecuaciones (9) y (15), siendo el p-value los valores
que están en corchetes. La interpretación del parámetro de asimetría en los
modelos EGARCH (1,1) indican que si se satisface que λ < 0 implica que
un shock negativo genera mayor volatilidad que un shock positivo. Mientras que
la interpretación del parámetro de asimetría en los modelos TGARCH (1,1)
indican que si se satisface que λ > 0 implica que para ese activo hay
asimetría en las noticias (Shock), es decir, que un shock negativo tiene
mayores efectos de volatilidad que un shock positivo. Los datos de las acciones
provienen de la bolsa de valores de Ecuador. Elaboración propia.

Para el caso
de Ecuador, las estimaciones del parámetro (λ) fueron no significativas en
los siguientes modelos:  i) TGARCH del
Banco Guayaquil; ii) EGARCH y TGARCH de Corporación
la Favorita iii) EGARCH de Natluk
debido a que no se satisface la condición de λ < 0.  Por lo tanto, se muestra que la pandemia no
afectó a la variabilidad de los precios de estas acciones. La estimación de la
varianza condicional en condiciones normales queda construida como:

Banco de Guayaquil =   0,0001 + 0,6567 + ( -0,0102)                 (22)

Corp. La Favorita =   0,0000 + 0,4731 + (0,0841)                     (23)

Natluk
=   0,0000 + 0,9477 + (
-0,0345)                             (24)

Tabla 3

Estimaciones de los parámetros y pruebas de
diagnóstico para Perú

Banco BBVA

EGARCH (1,1)

Banco BBVA

TGARCH (1,1)

Empresa Siderúrgica

EGARCH (1,1)

Empresa Siderúrgica

TGARCH (1,1)

U. Andina

Cementos

EGARCH (1,1)

U. Andina

Cementos

TGARCH (1,1)

c

-0,0039

-0,0021

-0,0017

-0,0024

-0,0037

-0,0016

[0,0000]

[0,0814]

[0,6383]

[0,0257]

[0,0000]

[0,0695]

Var (-1)

-0,1414

0,0014

0,0788

0,0619

0,2127

0,0295

[0,1489]

[0,9929]

[0,4587]

[0,4735]

[0,0112]

[0,8696]

φ

-0,8259

0,0000

-4,1861

-0,0000

-0,4794

0,0000

[0,0000]

[0,0000]

[0,4586]

[0,0451]

[0,0002]

[0,1336]

η

-0,2240

-0,0786

-0,0862

0,0231

-0,3535

-0,0174

[0,0114]

[0,0000]

[0,6576]

[0,0000]

[0,0185]

[0,7296]

λ

-0,5114

0,4958

-0,1382

-0,0637

-0,4218

0,8626

[0,0000]

[0,0000]

[0,5955]

[0,0000]

[0,0004]

[0,0014]

θ

0,8778

0,7153

0,4186

1,0591

0,9063

0,7520

[0,0000]

[0,0000]

[0,5841]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

0,0198

-0,0092

0,0074

0,0071

0,0200

-0,0422

Akaike

-5,4392

-5,3338

-4,3227

-4,5147

-5,5054

-5,2234

Schwarz

-5,2631

-5,1623

-4,1466

-4,3386

-5,3293

-5,0473

Hannan-Quinn

-5,3685

-5,2677

-4,2523

-4,4434

-5,4347

-5,1527

Notas.
Esta tabla muestra los resultados de regresión que provienen de la estimación
de las ecuaciones (9) y (15), siendo el p-value los
valores que están en corchetes. La interpretación del parámetro de asimetría en
los modelos EGARCH (1,1) indican que si se satisface que λ < 0 implica
que un shock negativo genera mayor volatilidad que un shock positivo. Mientras
que la interpretación del parámetro de asimetría en los modelos TGARCH (1,1)
indican que si se satisface que λ > 0 implica que para ese activo hay
asimetría en las noticias (Shock), es decir, que un shock negativo tiene
mayores efectos de volatilidad que un shock positivo. Los datos de las acciones
provienen de la bolsa de valores de Perú. Elaboración propia.

Para el caso
del Perú, las estimaciones del parámetro (λ) fueron no significativas en
el siguiente modelo:  i) EGARCH de la
empresa Siderúrgica del Perú.  Por lo
tanto, se muestra que la pandemia afectó a la variabilidad de los precios de
las acciones Banco BBVA y Unión Andina de cementos. La estimación de la
varianza condicional frente al shock de la pandemia y en condiciones normales
queda construida como:

=   0,000 + 0,7153 + ( -0,0786 + 0,4958)             (25)

Banco BBVA =
0,000 + 0,7153 + ( -0,0786)                               (26)

Emp. Siderúrgica  =
-0,000 + 1,0591 + (0,0231)                         (27)

=
0,000 + 0,7520 + ( -0,0174 + 0,8626)           (28)

=
0,000 + 0,7520 + ( -0,0174)                    (29)

Tabla 4

Estimaciones
de los parámetros y pruebas de diagnóstico para Colombia

Bancolombia

EGARCH (1,1)

Bancolombia

TGARCH (1,1)

Grupo Argos

EGARCH (1,1)

Grupo Argos

TGARCH (1,1)

Grupo Nutresa

EGARCH (1,1)

Grupo Nutresa

TGARCH (1,1)

c

-0,0071

-0,0051

-0,0065

-0,0069

-0,0248

-0,0027

[0,0013]

[0,0000]

[0,0103]

[0,0365]

[0,0003]

[0,0069]

Var (-1)

0,1139

-0,0378

0,0935

0,2097

-0,2301

-0,1101

[0,3491]

[0,7811]

[0,4305]

[0,1065]

[0,0043]

[0,2086]

φ

-0,3524

0,0000

-0,6830

0,0000

-0,1179

0,0000

[0,0987]

[0,0000]

[0,0012]

[0,1267]

[0,3731]

[0,0000]

η

-0,2864

-0,2448

0,4728

0,2015

-0,1916

-0,1538

[0,0082]

[0,0000]

[0,0005]

[0,1683]

[0,1239]

[0,0031]

λ

-0,4404

0,3966

-0,1429

0,2770

-0,2565

0,2818

[0,0001]

[0,0000]

[0,1946]

[0,3261]

[0,0001]

[0,0000]

θ

0,9118

1,0326

0,9472

0,6823

0,9616

1,0043

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

0,0161

-0,00142

0,0404

0,0673

-0,0971

-0,0349

Akaike

-4,1684

-4,1300

-3,5924

-3,5443

-5,0996

-5,0012

Schwarz

-4,0061

-3,9677

-3,4301

-3,3820

-4,9373

-4,8389

Hannan-Quinn

-4,1028

-4,0644

-3,5368

-3,4788

-5,0340

-4,0367

Notas.
Esta tabla muestra los resultados de regresión que provienen de la estimación
de las ecuaciones (9) y (15), siendo el p-value los
valores que están en corchetes. La interpretación del parámetro de asimetría en
los modelos EGARCH (1,1) indican que si se satisface que λ < 0 implica
que un shock negativo genera mayor volatilidad que un shock positivo. Mientras
que la interpretación del parámetro de asimetría en los modelos TGARCH (1,1)
indican que si se satisface que λ > 0 implica que para ese activo hay
asimetría en las noticias (Shock), es decir, que un shock negativo tiene
mayores efectos de volatilidad que un shock positivo. Los datos de las acciones
provienen de la bolsa de valores de Colombia. Elaboración propia.

Para el caso
de Colombia, las estimaciones del parámetro (λ) fueron no significativas
en los siguientes modelos:  i) EGARCH y
TGACRH del Grupos Argos.  Por lo tanto, se
muestra que la pandemia afectó a la variabilidad de los precios de las acciones
Bancolombia y Grupo Nutresa. La estimación de la varianza condicional frente al
shock de la pandemia y en condiciones normales queda construida como:

=   0,0000 + 1,0326 + ( -0,2448 + 0,3966)               (30)

Bancolombia =
0,000 + 1,0326 + ( -0,2448)                                    (31)

Grupo Argos =
0,0000 + 0,68231 + (0,2015)                                (32)

=
0,0000 + 1,0043 + ( -0,1538 + 0,2818)              (33)

=
0,0000 + 1,0043 + ( -0,1538)                             (34)

Tabla 5

Estimaciones
de los parámetros y pruebas de diagnóstico para Argentina

Grupo Supervielle

EGARCH (1,1)

Grupo Supervielle

TGARCH (1,1)

Cablevisión

EGARCH (1,1)

Cablevisión

TGARCH (1,1)

Aluar Aluminio

EGARCH (1,1)

Aluar Aluminio

TGARCH (1,1)

c

0,0002

0,0008

-0,0006

-0,0020

-0,0020

0,0003

[0,9695]

[0,8834]

[0,8776]

[0,3081]

[0,0621]

[0,9443]

Var (-1)

0,0549

0,0940

0,0666

0,1088

0,0044

0,0429

[0,7597]

[0,5712]

[0,6061]

[0,2572]

[0,9605]

[0,7228]

φ

-0,9550

0,0006

-0,5548

0,0000

-0,0585

0,0001

[0,2801]

[0,1298]

[0,0936]

[0,0366]

[0,0000]

[0,1998]

η

0,2558

-0,0295

0,1723

-0,1434

-0,1120

0,0004

[0,1758]

[0,6964]

[0,1298]

[0,0057]

[0,0000]

[0,9949]

λ

-0,1657

0,3242

-0,1950

0,3148

-0,1740

0,2849

[0,0433]

[0,1042]

[0,0356]

[0,0024]

[0,0000]

[0,0903]

θ

0,8725

0,6518

0,9317

0,9988

0,9749

0,7506

[0,0000]

[0,0029]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

-0,0091

-0,0194

0,0034

0,0018

-0,0024

-0,0002

Akaike

-2,9807

-2,9870

-3,4842

-3,4980

-3,5587

-3,4843

Schwarz

-2,8152

-2,8214

-3,3187

-3,3325

-3,3932

-3,3884

Hannan-Quinn

-2,9139

-2,9201

-3,4174

-3,4312

-3,4919

-3,4176

Notas.
Esta tabla muestra los resultados de regresión que provienen de la estimación
de las ecuaciones (9) y (15), siendo el p-value
los valores que están en corchetes. La interpretación del parámetro de
asimetría en los modelos EGARCH (1,1) indican que si se satisface que λ
< 0 implica que un shock negativo genera mayor volatilidad que un shock
positivo. Mientras que la interpretación del parámetro de asimetría en los
modelos TGARCH (1,1) indican que si se satisface que λ > 0 implica que
para ese activo hay asimetría en las noticias (Shock), es decir, que un shock
negativo tiene mayores efectos de volatilidad que un shock positivo. Los datos
de las acciones provienen de la bolsa de valores Argentina. Elaboración propia.

Para el caso
de Argentina, las estimaciones del parámetro (λ) fueron no significativas
en los siguientes modelos:  i) TGARCH del
Grupo Superville; ii)
TGARCH de Aluar Aluminio.  Por lo tanto,
se muestra que la pandemia afectó a la variabilidad del precio de la acción de
Cablevisión. La estimación de la varianza condicional frente al shock de la
pandemia y en condiciones normales queda construida como:

Grupo Supervielle =   0,0006 + 0,6518 + ( -0,0295)                           (35)

=
0,0000 + 0,9988 + ( -0,1434 + 0,3148)                (36)

Cablevisión =
0,0000 + 0,99881 + ( -0,1434)                                   (37)

=
0,0001 + 0,7506 + ( 0,0004 )                           (38)

Tabla 6

Estimaciones
de los parámetros y pruebas de diagnóstico para Chile

Itau Corp Bank

EGARCH (1,1)

Itau Corp Bank

TGARCH (1,1)

Falabella

EGARCH (1,1)

Falabella

TGARCH (1,1)

Embotelladora

Andina

EGARCH (1,1)

Embotelladora

Andina

TGARCH (1,1)

c

-0,0125

-0,0107

-0,0052

-0,0027

-0,0018

-0,0030

[0,0000]

[0,0002]

[0,2373]

[0,1211]

[0,6096]

0,1502

Var (-1)

-0,1370

-0,2509

0,0717

-0,1029

-0,1947

-0,2182

[0,2303]

[0,0553]

[0,1121]

[0,4393]

[0,1704]

[0,0824]

φ

-0,3054

0,0000

-8,2012

0,0000

-8,0725

0,0000

[0,1051]

[0,0474]

[0,0000]

[0,7212]

[0,0011]

[0,4123]

η

-0,0943

-0,1231

-0,5035

0,1761

0,5578

0,1365

[0,4619]

[0,1933]

[0,0584]

[0,1555]

[0,0326]

[0,3198]

λ

-0,4336

0,5452

0,5327

0,6497

0,4242

0,4622

[0,0000]

[0,0003]

[0,0044]

[0,0231]

[0,0113]

[0,0211]

θ

0,9394

0,83331

-0,2868

0,7151

-0,1110

0,7377

[0,0000]

[0,0000]

[0,0549]

[0,0000]

[0,7555]

[0,0000]

0,0716

0,1079

0,0001

-0,0220

0,1164

0,1235

Akaike

-4,1417

-4,0447

-3,6334

-3,9527

-3,9471

-4,2944

Schwarz

-3,9814

-3,8844

-3,4731

-3,7924

-3,7866

-4,1341

Hannan-Quinn

-4,0769

-3,9799

-3,5686

-3,8879

-3,8823

-4,2296

Notas.
Esta tabla muestra los resultados de regresión que provienen de la estimación
de las ecuaciones (9) y (15), siendo el p-value los
valores que están en corchetes. La interpretación del parámetro de asimetría en
los modelos EGARCH (1,1) indican que si se satisface que λ < 0 implica
que un shock negativo genera mayor volatilidad que un shock positivo. Mientras
que la interpretación del parámetro de asimetría en los modelos TGARCH (1,1)
indican que si se satisface que λ > 0 implica que para ese activo hay
asimetría en las noticias (Shock), es decir, que un shock negativo tiene
mayores efectos de volatilidad que un shock positivo. Los datos de las acciones
provienen de la bolsa de valores de Chile. Elaboración propia.

Para el caso
de Chile, las estimaciones del parámetro (λ) fueron no significativas en
los siguientes modelos:  i) EGARCH de
Falabella debido a que no se satisface la condición de λ < 0; ii) EGARCH de Embotelladora Andina debido a que tampoco
satisface la condición de λ < 0.
Por lo tanto, se muestra que la pandemia afectó solo a la variabilidad
del precio de la acción de Itaú Corp Bank. La
estimación de la varianza condicional frente al shock de la pandemia y en
condiciones normales queda construida como:

=
0,0000 + 0,8331 + ( -0,1231 + 0,5452)            (39)

=
0,0000 + 0,8331 + ( -0,1231)                                 (40)

Falabella =
0,0000 + 0,7151 + (0,1761)                                     (41)

=
0,0000 + 0,7377 + (0,1365)                        (42)

Tabla 7

Estimaciones
de los parámetros y pruebas de diagnóstico para México

G. F. Inbursa

EGARCH (1,1)

G. F. Inbursa

TGARCH (1,1)

Grupo Bimbo

EGARCH (1,1)

Grupo Bimbo

TGARCH (1,1)

América

Móvil

EGARCH (1,1)

América

Móvil

TGARCH (1,1)

c

-0,0079

-0,0072

-0,0021

-0,0023

-0,0020

-0,0030

[0,0022]

[0,0146]

[0,4287]

[0,4024]

[0,4983]

[0,0000]

Var (-1)

-0,0911

-0,0964

-0,1190

-0,1298

-0,0691

-0,0574

[0,4348]

[0,4515]

[0,3294]

[0,2929]

[0,5426]

[0,6248]

φ

-1,5282

0,0001

-0,3843

0,0000

-0,6054

0,0000

[0,1715]

[0,2618]

[0,0688]

[0,3197]

[0,0654]

[0,0000]

η

0,6127

0,2489

0,2432

0,0318

0,0760

-0,1127

[0,0593]

[0,3641]

[0,0271]

[0,5636]

[0,6088]

[0,0000]

λ

-0,2450

0,4624

-0,0955

0,2113

-0,1202

0,0690

[0,1544]

[0,3255]

[0,2511]

[0,0746]

[0,3296]

[0,0723]

θ

0,8518

0,4213

0,9696

0,8814

0,9227

1,0600

[0,0000]

[0,1449]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

0,0053

0,0061

0,0178

0,0179

0,0079

0,0013

Akaike

-4,0738

-4,0646

-4,0682

-4,0484

-4,5065

-4,5646

Schwarz

-3,9114

-3,9022

-3,9059

-3,8860

-4,3442

-4,4022

Hannan-Quinn

-4,0824

-3,9990

-4,0026

-3,9828

-4,4408

-4,4990

Notas.
Esta tabla muestra los resultados de regresión que provienen de la estimación
de las ecuaciones (9) y (15), siendo el p-value los
valores que están en corchetes. La interpretación del parámetro de asimetría en
los modelos EGARCH (1,1) indican que si se satisface que λ < 0 implica
que un shock negativo genera mayor volatilidad que un shock positivo. Mientras
que la interpretación del parámetro de asimetría en los modelos TGARCH (1,1)
indican que si se satisface que λ > 0 implica que para ese activo hay
asimetría en las noticias (Shock), es decir, que un shock negativo tiene
mayores efectos de volatilidad que un shock positivo. Los datos de las acciones
provienen de la bolsa de valores de México. Elaboración propia.

Para el caso
de México, las estimaciones del parámetro (λ) fueron no significativas en
todos los modelos.  Por lo tanto, se
muestra que la pandemia no afectó a la variabilidad de los precios de las
acciones de: Grupo Financiero Inbursa, Grupo Bimbo y América móvil. La
estimación de la varianza condicional en condiciones normales queda construida
como:

=
0,0001 + 0,4213 + (0,2489)                       (43)

Grupo Bimbo =
0,0000 + 0,8814 + (0,0318)                        (44)

=
0,0000 + 1,0600 + (-0,1127)                       (45)

Tabla 8

Estimaciones
de los parámetros y pruebas de diagnóstico para Brasil

Banco Bradesco

EGARCH (1,1)

Banco Bradesco

TGARCH (1,1)

Metalúrgica

Gerdau

EGARCH (1,1)

Metalúrgica

Gerdau

TGARCH (1,1)

Atacadao

EGARCH (1,1)

Atacadao

TGARCH (1,1)

c

-0,0099

-0,0080

-0,0016

-0,0020

-0,0084

-0,0091

[0,0001]

[0,0019]

[0,7083]

[0,6887]

[0,0042]

[0,0000]

Var (-1)

-0,0101

0,0047

-0,1534

-0,0079

-0,0601

-0,0616

[0,9269]

[0,9646]

[0,1571]

[0,9267]

[0,5624]

[0,4259]

φ

-0,6369

0,0000

-0,3701

0,0002

-1,2289

0,0001

[0,0429]

[0,0513]

[0,0000]

[0,0008]

[0,1379]

[0,016]

η

0,1737

-0,0789

-0,2211

-0,2946

0,3685

-0,1443

[0,2383]

[0,4709]

[-0,0006]

0,0003

[0,1876]

[0,038]

λ

-0,3936

0,6422

-0,3152

0,4302

-0,4391

1,1299

[0,0025]

[0,0483]

[0,0000]

[0,0001]

[0,0046]

[0,0166]

θ

0,9202

0,7856

0,9101

0,9587

0,8662

0,6570

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

[0,0000]

0,0001

-0,0038

0,0163

-0,0020

0,0063

0,0009

Akaike

-3,8646

-3,8333

-3,0912

-3,1226

-4,2569

-4,2873

Schwarz

-3,7023

-3,6710

-2,9289

-2,9602

-4,0946

-4,1250

Hannan-Quinn

-3,7991

-3,7678

-3,0257

-3,0570

-4,1913

-4,2217

Notas.
Esta tabla muestra los resultados de regresión que provienen de la estimación
de las ecuaciones (9) y (15), siendo el p-value los
valores que están en corchetes. La interpretación del parámetro de asimetría en
los modelos EGARCH (1,1) indican que si se satisface que λ < 0 implica
que un shock negativo genera mayor volatilidad que un shock positivo. Mientras
que la interpretación del parámetro de asimetría en los modelos TGARCH (1,1)
indican que si se satisface que λ > 0 implica que para ese activo hay
asimetría en las noticias (Shock), es decir, que un shock negativo tiene
mayores efectos de volatilidad que un shock positivo. Los datos de las acciones
provienen de la bolsa de valores de Brasil. Elaboración propia.

Para el caso
de Brasil, las estimaciones del parámetro (λ) fueron significativas e
indican que la pandemia afectó a la variabilidad de los precios de las acciones
Banco Bradesco, Metalúrgica Gerdau y Atacadao. La
estimación de la varianza condicional frente al shock de la pandemia y en
condiciones normales queda construida como:

=   0,0000 + 0,7856 + ( -0,0789 + 0,6422)                 (46)

Banco Bradesco =   0,0000 + 0,7856 + ( -0,0789)                                      (47)

=
0,0002 + 0,9587 + (-0,2946 + 0,4302)             (48)

Metalúrgica Gerdau =   0,0001 + 0,9587 + (-0,2946)                                 (49)

=
0,0001 + 0,6570 + ( -0,1443 + 1,1299)                          (50)

Atacadao =
0,0000 + 0,6570 + ( -0,1443)                                             (51)

Los resultados presentados cuantifican la transmisión de volatilidad de
la pandemia COVID-19 a las acciones de empresas de Sudamérica, México y Estados
Unidos.

Figura 2

Evolución
de precios de las acciones de Sudamérica, México y Estados Unidos

Notas. La figura muestra la evolución de
precios entre el 5 de enero hasta el 20 de mayo de
2020. El estudio considera el análisis de
las acciones con mayor presencia bursátil de cada sector de los países que se
mencionan a continuación. Estados Unidos: JPMorgan Chase, Walmart, General
Motors; Ecuador: Banco de Guayaquil, Corporación la Favorita, Natluk; Perú:  Banco
BBVA, Empresa Siderúrgica del Perú, Unión Andina de Cementos; Colombia:  Bancolombia, Grupo Argos, Grupo Nutresa;
Argentina:  Grupo Supervielle,
Cablevisión, Aluar Aluminio; Chile: Banco Itaú, Falabella, Embotelladora
Andina; México: Grupo Financiero Inbursa, Grupo Bimbo, América móvil;
Brasil:  Banco Bradesco, Metalúrgica
Gerdau, Atacadao. Fuente: obtenidas de las bolsas de
valores de cada país. Elaboración propia.

Figura 3

Rendimiento diario de las acciones de
Sudamérica, México y Estados Unidos

Notas. La figura muestra el rendimiento
diario de las acciones entre el 5 de enero
hasta el 20 de mayo de 2020. El estudio considera el análisis de las acciones
con mayor presencia bursátil de cada sector de los países que se mencionan a
continuación. Estados Unidos: JPMorgan Chase, Walmart, General Motors; Ecuador:
Banco de Guayaquil, Corporación la Favorita, Natluk;
Perú:  Banco BBVA, Empresa Siderúrgica
del Perú, Unión Andina de Cementos; Colombia:
Bancolombia, Grupo Argos, Grupo Nutresa; Argentina:  Grupo Supervielle, Cablevisión, Aluar
Aluminio; Chile: Banco Itaú, Falabella, Embotelladora Andina; México: Grupo
Financiero Inbursa, Grupo Bimbo, América móvil; Brasil:  Banco Bradesco, Metalúrgica Gerdau, Atacadao. Fuente: obtenidas de las bolsas de valores de
cada país. Elaboración propia.

Figura 4

Distribución de frecuencia de las acciones de
Sudamérica, México y Estados Unidos

Notas.
Representación gráfica de los intervalos en el eje X y las frecuencias
relativas en el eje Y. La figura muestra la distribución de frecuencia de las
acciones en el periodo comprendido entre el 5 de enero hasta el 20 de mayo de
2020. El estudio considera el análisis de n
acciones con mayor presencia bursátil de cada sector de los países que
se mencionan a continuación. Estados Unidos: JPMorgan Chase, Walmart, General
Motors; Ecuador: Banco de Guayaquil, Corporación la Favorita, Natluk; Perú:  Banco
BBVA, Empresa Siderúrgica del Perú, Unión Andina de Cementos; Colombia:  Bancolombia, Grupo Argos, Grupo Nutresa;
Argentina:  Grupo Supervielle,
Cablevisión, Aluar Aluminio; Chile: Banco Itaú, Falabella, Embotelladora
Andina; México: Grupo Financiero Inbursa, Grupo Bimbo, América móvil;
Brasil:  Banco Bradesco, Metalúrgica
Gerdau, Atacadao. Fuente: obtenidas de las bolsas de
valores de cada país. Elaboración propia.

Tabla 9

Pruebas
de raíz unitaria

Método

Estadístico

Prob**

Secciones cruzadas

Obs

Ho: proceso raíz unitario conjunto.

Levin, Lin & Chu t*

-52.4277

0,0000

24

2149

Ho: proceso raíz unitario individual

Im, Pesaran
y Shin W-stat

-48.3182

0,0000

24

2149

ADF – Fisher Chi cuadrado

677.184

0,0000

24

2149

PP – Fisher Chi cuadrado

671.660

0,0000

24

2154

Notas. **Las probabilidades para las pruebas de Fisher se calculan utilizando una
distribución asintótica de chi cuadrado. Todas las demás pruebas asumen
normalidad asintótica. Se observa que el estadístico de prueba de Dickey–Fuller Aumentado en valor absoluto es 677.184, el
estadístico PP con valor absoluto es 671.660 y el estadístico Pesaran y Shin con valor absoluto es de 48,3182, el p-value es menor al 5% de nivel de significancia lo cual
conduce a rechazar la hipótesis nula, esto indica que las series utilizadas son
estacionarias.