Los rendimientos cambiarios latinoamericanos y la (a)simetría de los shocks informacionales: un análisis econométrico

Latin American exchange rate returns and the (a)symmetry of informational shocks: an econometric analysis

Esta investigación presenta un estudio comparativo de los rendimientos cambiarios latinoamericanos, en el que se usó la metodología de cointegración de Johansen y los modelos asimétricos TGARCH y EGARCH. Los resultados indican que las volatilidades de los rendimientos de Argentina, Brasil, Chile y Colombia no presentan efectos asimétricos. En México y Perú las malas noticias reducen la volatilidad de los rendimientos cambiarios; además, los resultados sugieren que los rendimientos de Argentina, Brasil, Chile y Perú se describen mediante el modelo AR(1)-TGARCH(1,1); mientras que los rendimientos de Colombia y México lo hacen a través del AR(1)-EGARCH(1,1). Finalmente, se usaron rendimientos diarios para el periodo comprendido entre el 2 de enero de 2002 y el 27 de septiembre de 2011.

INTRODUCCIÓN

En la econometría financiera, muchos esfuerzos han sido desarrollados para modelar las dinámicas de los comportamientos de las series cambiarias (tipos de cambio, rendimientos cambiarios). Estos esfuerzos se justifican porque, en el corto plazo, las variables macroeconómicas suelen tener escasa relevancia estadística para describirlas y pronosticarlas (Sarno y Taylor, 2003); asimismo, se justifican debido a que las series cambiarias suelen mostrar comportamientos sumamente difíciles demodelar. Se destaca además que las series manifiestan curtosis excesivas, clusters de volatilidad, volatilidades no constantes, distribuciones no normales y movimientos conjuntos de la volatilidad.

La escasa capacidad de los modelos tradicionales para describir y pronosticar las dinámicas de las series suele justificarse en términos de limitaciones en la modelación econométrica. Particularmente, se argumenta que las formas bajo las cuales los agentesanticipan el valor futuro de las monedas y los impactos que causan las noticias sobre los tipos de cambio, son muy complejas de modelar (Vitale, 2007). Estas limitaciones son relevantes si se considera que los mercados tienden a ajustarse de manera inmediata ante noticias concernientes a los tipos cambiarios. De hecho, uno de los problemas más estudiados y discutidos es el que alude a las formas de modelar los efectos de los “shocks informacionales” (perturbaciones) sobre las series cambiarias.

Estructuralmente, una de las metodologías que más se utiliza para modelar las dinámicas de corto plazo de las series, consiste en suponer que las perturbaciones impactan directamente a la volatilidad de las mismas. Por esta razón, una buena cantidad de análisis econométricos se sustentan en modelos no lineales de la familia ARCH.¹En este contexto, una de las controversias de modelación más álgidas es la que se refiere a la conveniencia de adoptar supuestos informacionales de simetría o asimetría.