ANOMALÍAS DEL MERCADO DE RENTA VARIABLE EN COLOMBIA
“EFECTO DÍA”
TATIANA RESTREPO LOAIZA
GABRIEL JAIME ZAPATA PÉREZ
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ANOMALÍAS DEL MERCADO DE RENTA VARIABLE EN COLOMBIA
“EFECTO DÍA”
TATIANA RESTREPO LOAIZA
GABRIEL JAIME ZAPATA PÉREZ
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NOTA DE ACEPTACIÓN
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Nombre
Presidente del jurado
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Jurado
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Jurado
Medellín, 2011
DEDICATORIA
Para todas las personas que nos han acompañado
en el camino de nuestras vidas y no han ayudado
a crecer, espec...
AGRADECIMIENTOS
A Dios y a nuestras familias, porque son el motor y la luz de nuestras vidas y por
supuesto a todos aquell...
RESUMEN
El presente trabajo suministra evidencia actualizada de la presencia de una
anomalía en el mercado de renta variab...
CONTENIDO
INTRODUCCION
1. MARCO REFERENCIAL..................................................................................
Modelos GARCH ...................................................................................................41
2.2 RE...
LISTA DE ILUSTRACIONES
Ilustración 1. Negociado renta variable año 2002 a 2009. .....................................17
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INTRODUCCIÓN
Los mercados de valores a nivel mundial se han venido desarrollando y
evolucionando con una mayor velocidad e...
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1. MARCO REFERENCIAL
El tema de los mercados bursátiles no es nuevo, ha estado implícito de cierta
manera en las activi...
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La expectativa es igual a cero debido a que la información de los precios pasados
ya ha sido absorbida y por lo tanto n...
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En otras palabras, en un mercado eficiente en cualquier momento el precio real de
la seguridad será una buena estimació...
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De ello se deduce, en particular, que el valor de la empresa no debe verse
afectado por la proporción de deuda en su es...
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La existencia de éstos se debe a la contradicción de uno de los postulados más
importantes de la HME, el cual nos dice ...
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“La tendencia mundial refleja que países con distintos niveles de desarrollo están
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(Ver gráfico 1), representada igualmente en una reducción del 34,36% en los
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Ilustración 2. Total negociado en la BVC año 2001 a 2009.
Fuente: Cálculos realizados por el autor con datos extraídos ...
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1.2.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Conociendo esto, se considera relevante estudiar la presencia de algunas
anomalías en ...
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1.3 OBJETIVOS DEL ESTUDIO
Según Roberto Hernandez Sampieri el objetivo de estudio es aquel que establece
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1.4 JUSTIFICACIÓN
Existe una gran variedad de estudios desarrollados anteriormente sobre las
asimetrías que presentan l...
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1.5 HIPÓTESIS PRINCIPAL
El mercado de renta variable en Colombia presenta imperfecciones, que generan
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1.6 MARCO TEÓRICO
1.6.1 Eficiencia de los mercados
Como es sugerido por Dimson y Marsh en 1998 el concepto de eficienci...
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El movimiento browniano se puede explicar desde Robert Brown, quien observó
que en una solución de agua las partículas ...
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En este mercado eficiente planteado por Fama, los precios ya tienen incorporada
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A lo anteriormente presentado se le conoce como el ajuste instantáneo
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1.6.2.2 Irracionalidad de los inversores
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El primer trabajo que analizó tanto los retornos como la volatilidad fue el de
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El trabajo de Maya y Torres (2004) “coinciden con Samuelson (1998), en el
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A su vez, los resultados muestran que el retorno promedio del lunes y martes es
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2. RESULTADOS ECONOMÉTRICOS
2.1 METODOLOGÍA
La investigación se realiza a través de un enfoque cuantitativo, ya que est...
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Modelos GARCH
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Fuente: cálculos propios. Resultados programa R.
Fuente: cálculos propios. Resultados programa R.
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Ilustración 5. Retornos por día IGBC
Fuente: BVC. Cálculos de los autores.
Ilustración 6. Evolución desviación por día
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Ilustración 7. Regresión modelo Garch
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C(10)*RESID(-1)/@SQRT(...
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la variación se encuentra que el día lunes es positivo y significativo, además el
miércoles es negativo y significativo...
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3. CONCLUSIONES
 Los mercados financieros del mundo entero son cada día mas globalizados
y el mejor ejemplo de eso es ...
51
 La presencia de la anomalía conocida como efecto día de la semana no
solo contradice la HME sino que también confirma...
52
4. BIBLIOGRAFÍA
ANGELIDIS, Dimitrios y LYROUDI, Katerina. (2003): “Seasonalities in the French
stock market: the day of...
53
COURTAULT, Jean-Michel; KABANOV, Yuri; BRU, Bernard; CRÉPEL, Pierre;
LEBON, Isabelle y LE MARCHAND, Arnaud. (2000): “Lo...
54
KOHLI, Raj K. y KOHERS, Theodor. (1992): “The Week-of-the-Month Effect in
Stock Returns: The Evidence from the S&P Comp...
55
ROSSI, Mika. (2007): “Calendar anomalies in stock returns: evidence from South
America”. Bachelor’s Thesis.
RIVERA, Dav...
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  1. 1. ANOMALÍAS DEL MERCADO DE RENTA VARIABLE EN COLOMBIA “EFECTO DÍA” TATIANA RESTREPO LOAIZA GABRIEL JAIME ZAPATA PÉREZ UNIVERSIDAD PONTIFICIA BOLIVARIANA ESCUELA DE CIENCIAS ESTRATÉGICAS FACULTAD DE ECONOMÍA MEDELLÍN 2011
  2. 2. ANOMALÍAS DEL MERCADO DE RENTA VARIABLE EN COLOMBIA “EFECTO DÍA” TATIANA RESTREPO LOAIZA GABRIEL JAIME ZAPATA PÉREZ TRABAJO DE GRADO PARA OPTAR AL TÍTULO DE ECONOMISTA ASESOR UNIVERSIDAD PONTIFICIA BOLIVARIANA ESCUELA DE CIENCIAS ESTRATÉGICAS FACULTAD DE ECONOMÍA MEDELLÍN 2011
  3. 3. NOTA DE ACEPTACIÓN Firma Nombre Presidente del jurado Firma Nombre Jurado Firma Nombre Jurado Medellín, 2011
  4. 4. DEDICATORIA Para todas las personas que nos han acompañado en el camino de nuestras vidas y no han ayudado a crecer, especialmente a nuestras familias que nos han brindado su amor y su apoyo cuando mas lo hemos necesitado.
  5. 5. AGRADECIMIENTOS A Dios y a nuestras familias, porque son el motor y la luz de nuestras vidas y por supuesto a todos aquellos que hicieron posible este proyecto, muchas gracias por su contribución en nuestra formación académica.
  6. 6. RESUMEN El presente trabajo suministra evidencia actualizada de la presencia de una anomalía en el mercado de renta variable colombiano, “efecto día”, tomando como objeto los años 2001 al 2009. Utilizando los valores de cierre diarios del índice general de la bolsa de valores de Colombia (IGBC) y siguiendo con la metodología utilizada por Cristian Espinosa en su trabajo “efecto fin de semana y fin de mes en el mercado bursátil chileno” se contrastó la hipótesis de los mercados eficientes de Eugene Fama; por medio de análisis de los retornos y de las desviaciones de cada día de la semana; además de la utilización de un modelo GARCH. PALABRAS CLAVE: MERCADOS DE VALORES; HIPÓTESIS DE LOS MERCADOS EFICIENTES; EFECTO DÍA.
  7. 7. CONTENIDO INTRODUCCION 1. MARCO REFERENCIAL....................................................................................11 1.1 ANTECEDENTES DEL PROBLEMA ...............................................................11 1.2 SITUACIÓN ACTUAL ......................................................................................16 1.2.1PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA............................................................19 1.3 OBJETIVOS DEL ESTUDIO............................................................................20 1.3.1 Objetivo general............................................................................................20 1.3.2 Objetivo específico........................................................................................20 1.4 JUSTIFICACIÓN .............................................................................................21 1.5 HIPÓTESIS PRINCIPAL..................................................................................22 1.5.1 Hipótesis auxiliar...........................................................................................22 1.6 MARCO TEÓRICO ..........................................................................................23 1.6.1 Eficiencia de los mercados ...........................................................................23 1.6.1.1 Movimiento Browniano...............................................................................23 1.6.1.2 Hipótesis de los mercados eficientes........................................................24 1.6.1.2.1 Valor intrínseco y ajuste instantáneo ......................................................25 1.6.1.3 Clases de eficiencia ...................................................................................26 1.6.2 Racionalidad de los inversores .....................................................................27 1.6.2.1 Finanzas conductuales ..............................................................................28 1.6.2.1.1 El efecto aislamiento...............................................................................28 1.6.2.2 Irracionalidad de los inversores .................................................................30 1.6.3 Imperfecciones o anomalías de los mercados..............................................32 1.6.3.1 Evidencia de asimetrías en mercados desarrollados.................................34 1.6.3.1.1 Efecto día y Efecto fin de mes ................................................................36 1.6.3.1.2 Asimetrías en el mercado colombiano ....................................................37 2. RESULTADOS ECONOMÉTRICOS..................................................................40 2.1 METODOLOGÍA ..............................................................................................40 2.1.1 Población de estudio.....................................................................................40
  8. 8. Modelos GARCH ...................................................................................................41 2.2 RESULTADOS.................................................................................................43 3. CONCLUSIONES ..............................................................................................50 4. BIBLIOGRAFÍA.................................................................................................52
  9. 9. LISTA DE ILUSTRACIONES Ilustración 1. Negociado renta variable año 2002 a 2009. .....................................17 Ilustración 2. Total negociado en la BVC año 2001 a 2009. ..................................18 Ilustración 3. Histogramas de los retornos.............................................................44 Ilustración 4. QQ normal ........................................................................................46 Ilustración 5. Retornos por día IGBC .....................................................................47 Ilustración 6. Evolución desviación por día ............................................................47 Ilustración 7. Regresión modelo Garch.................................................................48
  10. 10. INTRODUCCIÓN Los mercados de valores a nivel mundial se han venido desarrollando y evolucionando con una mayor velocidad en los últimos tiempos, convirtiéndose en una fuente de desarrollo económico, puesto que estos presentan un nuevo origen de dinero para que las empresas financien sus proyectos de crecimiento. Esta tendencia se evidencia en la bolsa de New York, donde se negocian miles de millones de dólares y en la cual cotizan más de 3000 empresas de diferente nacionalidad. Y aun siendo el mercado de valores más grande del mundo, se ha comprobado que no se comporta perfectamente como lo plantean algunos teóricos. A pesar de que el mercado colombiano no presenta los niveles de negociación, el tamaño y la calidad que posee el mercado de valores indicado anteriormente, puesto que éste se encuentra en un paso continuo de crecimiento y expansión, teniendo consigo 36 empresas y un nivel de negociación de 2.214.05 billones de pesos anuales para el año 2009, se ha encontrado de igual manera la presencia de asimetrías. Las asimetrías son imperfecciones que presentan los mercados debido al comportamiento irracional de los inversores (véase Kahneman) y las cuales permiten realizar pronósticos con información pasada para simular un comportamiento futuro de precios. Es por esto que el curso de la investigación se centrará en la existencia de diversas anomalías e inconsistencias en el mercado de valores de renta variable colombiano, como son: “el efecto día”, a partir de análisis econométricos y del estudio de la economía conductual y sus mayores representantes. Finalmente los estudios anteriormente mencionados nos llevaran a una mejor comprensión de las reacciones de los agentes económicos en la toma de decisiones en el mercado accionario de Colombia.
  11. 11. 11 1. MARCO REFERENCIAL El tema de los mercados bursátiles no es nuevo, ha estado implícito de cierta manera en las actividades comerciales del hombre; más aún cuando en el mundo desde hace varios años se habla de globalización y de revolución tecnológica, en donde cada día los mercados de valores toman gran importancia en las empresas e inversión de las personas naturales. En este capítulo se abordara la teoría que rodea a dichos mercados, así como la situación actual que posee éste en Colombia. 1.1 ANTECEDENTES DEL PROBLEMA Desde principios del siglo XX, se comenzó a trabajar sobre una teoría para los mercados de valores, con el fin de explicar el comportamiento de los precios de las acciones. Uno de los primeros que emprendió el estudio del mercado de valores fue el francés Louis Bachelier, quien impulsó toda la teoría moderna alrededor de los precios de la acciones y otros activos; en su teoría titulada “Theory of the speculation”, que trata sobre la aplicación de la probabilidad a los mercados bursátiles, allí fue donde Bachelier utilizó el concepto de movimiento browniano para hacer referencia al comportamiento que presentan los precios de las acciones en el mercado. Dicho concepto explica el movimiento aleatorio que se observa en algunas partículas como el polen; lo que quería expresar Bachelier era que los precios de las acciones son aleatorios, con lo que se formula el principio de que “la expectativa del especulador es cero, entendiéndose por expectativa la condición de expectativa dada por la información en el pasado1”. 1 COURTAULT, Jean-Michel; KABANOV, Yuri; BRU, Bernard; CRÉPEL, Pierre; LEBON, Isabelle y LE MARCHAND, Arnaud. (2000): “Louis Bachelier On the centenary of theory of the speculation”. Mathematical Finance, Vol.10, No.3, p. 341–353. “The expectation of the speculator is zero, obviously, he understands here by expectation the conditional expectation given the past information”.
  12. 12. 12 La expectativa es igual a cero debido a que la información de los precios pasados ya ha sido absorbida y por lo tanto no se podrá realizar predicciones futuras, dejando una incapacidad para realizar proyecciones sobre estos precios. Uno de los aportes más importante de Bachelier fue la condición de aleatoriedad que presentaban los precios en el mercado bursátil. Pero no fue hasta 1956 que, el hoy profesor del Massachusetts Institute of Tecnology (MIT), Paul A. Samuelson tomara la teoría de la especulación como fuente para realizar su tesis de Philosophy Doctor (Ph.D) y se diera cuenta que lo desarrollado por Bachelier en 1900, era de gran interés para él y otros economistas de la época, quienes se ocuparon de aplicar lo planteado por este francés para explicar el comportamiento de los precios. Eugene Fama en 1965 proveyó una conclusión a todas las discusiones que se tejieron alrededor de lo expuesto por Bachelier en su tesis, y define lo que hoy se conoce como la hipótesis de los mercados eficientes, en adelante HME. En las propias palabras de Fama “un mercado eficiente se define como un mercado donde hay un gran número de racionales, maximizadores de ganancias compitiendo activamente con cada uno tratando de predecir los valores futuros del mercado de valores individuales, y donde la información actual importante es casi libremente disponible para todos los participantes. En un mercado eficiente, la competencia entre los muchos participantes inteligentes conduce a una situación en la que, en cualquier momento, los precios reales de las garantías individuales ya reflejan los efectos de la información basada sobre los eventos que ya han ocurrido y sobre los acontecimientos que, a partir de ahora, el mercado espera que tenga lugar en el futuro.
  13. 13. 13 En otras palabras, en un mercado eficiente en cualquier momento el precio real de la seguridad será una buena estimación de su valor intrínseco"2. Lo que permite concluir que para Fama es imposible obtener retornos excesivos ya que la información pasada y la futura se encuentran incorporadas en el precio del activo, por lo que solo queda la nueva información, que es absorbida rápidamente por los precios de los activos, y de esta dependerá el movimiento alcista o bajista del precio, que sigue en su continua “caminata aleatoria”. 3 La hipótesis de Fama es de gran aceptación en el ámbito de las finanzas, dado que una gran parte de las teorías financieras que se aplican hoy en día, fueron desarrolladas basándose en la HME. Franco Modligliani y Merton Miller, ganadores del premio nobel de economía en 1985, plantearon el teorema modligliani-miller, en el campo de la economía financiera de la empresa; éste establece las condiciones en que las decisiones financieras de una empresa no afectan su valor; el teorema instaura: “con mercados que funcionen bien (y neutral de impuestos) y unos inversores racionales, que pueden "deshacer" la estructura financiera de las empresas mediante la celebración de los importes positivos o negativos de la deuda, el valor de mercado de la empresa - La deuda más patrimonio - sólo depende del flujo de ingresos generados por sus activos. 2 FAMA, Eugene. (1965): “Random walks in stock market prices”. Finance Analysts Journal. Vol. 51, No. 1:75- 80. "An 'efficient' market is defined as a market where there are large numbers of rational, profit- maximizers actively competing, with each trying to predict future market values of individual securities, and where important current information is almost freely available to all participants. In an efficient market, competition among the many intelligent participants leads to a situation where, at any point in time, actual prices of individual securities already reflect the effects of information based both on events that have already occurred and on events which, as of now, the market expects to take place in the future. In other words, in an efficient market at any point in time the actual price of a security will be a good estimate of its intrinsic value." 3 ESPINOSA M, Christian. (2007): “Efecto fin de semana y Fin de mes en el mercado bursátil chileno”. Panorama socioeconómico, Año 25, N° 34, p. 8-17.
  14. 14. 14 De ello se deduce, en particular, que el valor de la empresa no debe verse afectado por la proporción de deuda en su estructura financiera, o por lo que se hará con los ingresos - pagadas en concepto de dividendos o reinvertidos.”4 Otra de las teorías clásicas en finanzas que mereció el premio nobel de economía en 1990, es la desarrollada por Harry Markowitz; el cual formula su modelo sobre la base en la racionalidad de los inversores. Lo que plantea que: “el inversor desea la rentabilidad y rechaza el riesgo. Por lo tanto, para él una cartera será eficiente si proporciona la máxima rentabilidad posible para un riesgo dado, o de forma equivalente, si presenta el menor riesgo posible para un nivel determinado de rentabilidad”5. Con estos teoremas más el Capital Assets Pricing Model (CAPM) creado por Willian Sharpe, se demuestra la importancia que ha tenido la HME en la teoría financiera clásica. Pero está hipótesis, HME, no es infalible a ser contrastada y tener debilidades, como las han tenido la mayoría de las teorías económicas y financieras. Resulta que los agentes no son tan racionales como se piensa (Véase “Prospect Theory” por Daniel Kahneman) y por tanto siempre están en la búsqueda de obtener rentabilidades extraordinarias, lo que induce a ineficiencias en la formación de los precios, conocidas como anomalías del mercado. Dichas anomalías han ayudado a la creación de unos agentes financieros, dedicados a la búsqueda de estas imperfecciones para explotarlas y que son conocidos bajo el nombre de Hedge Funds. 4 VILLAMIL, Anne P. “The Modigliani-Miller Theorem”. The New Palgrave Dictionary of Economic. p. 1 “with well-functioning markets (and neutral taxes) and rational investors, who can ‘undo’ the corporate financial structure by holding positive or negative amounts of debt, the market value of the firm – debt plus equity – depends only on the income stream generated by its assets. It follows, in particular, that the value of the firm should not be affected by the share of debt in its financial structure or by what will be done with the returns – paid out as dividends or reinvested (profitably)”. 5 ALAITZ MENDIZÁBAL, Zubeldia; MIERA ZABALZA, Luis Mª; ZUBIA ZUBIAURRE, Marian. (2002): “El modelo de Markowitz en la gestión de cartera”. Cuadernos de gestión, Vol. 2 N° 1.
  15. 15. 15 La existencia de éstos se debe a la contradicción de uno de los postulados más importantes de la HME, el cual nos dice que “rentabilidad y riesgo deben ir siempre unidos”6. De igual manera, las imperfecciones creadas por la irracionalidad de los agentes, van en contra de la afirmación derivada de HME de que no se puede realizar una predicción a partir de la información pasada o los precios anteriores, debido a que el precio actual contiene toda la información disponible. Sin embargo en palabras de Christian Espinosa, “El estudio del pasado de las series de activos financieros tiene relevancia para configurar un modelo que pueda explicar el comportamiento futuro de dichas series, postura que refuta la HME”7. En consecuencia, con estas anomalías podrían obtenerse rentabilidades extraordinarias sin incurrir en riesgos proporcionales a la rentabilidad y adicionalmente es posible realizar predicciones desde el comportamiento pasado de los precios, con lo que el movimiento Browniano no sería la mejor forma de expresar la trayectoria que realizan los precios. De aquí se deriva una nueva rama de la economía, conocida como economía conductual que trata de explicar la irracionalidad de los agentes para dar una respuesta a las anomalías que se presentan en los mercados. Por otro lado, los mercados de valores juegan un papel importante en la consecución del desarrollo de un país, ya que prestan una forma de financiamiento a largo plazo para las empresas con los que estas pueden financiar proyectos de crecimiento empresarial sólidos generando nuevos empleos, efecto que probablemente se transmita al crecimiento económico. 6 GUILANYÁ MERCADÉ, Andreu. (2006): “La perfecta imperfección de los mercados”. Bolsa: revista mensual de bolsa y mercados españoles. N° 156, p.14-22. 7 ESPINOSA M, Christian. (2007): “Efecto fin de semana y Fin de mes en el mercado bursátil chileno”. Panorama socioeconómico. año 25, N° 34, p. 8-17.
  16. 16. 16 “La tendencia mundial refleja que países con distintos niveles de desarrollo están promoviendo sus mercados de valores con la esperanza que esos esfuerzos se verán reflejados en términos de crecimiento económico más rápido”8. 1.2 SITUACIÓN ACTUAL Ya que el presente trabajo de investigación se desarrollará haciendo una referencia al mercado de valores de renta variable en Colombia, es apropiado saber que éste se encuentra todavía en etapa de progreso; y que se ha caracterizado después de la integración de la bolsa de valores de Bogotá, la bolsa de valores de Medellín y la bolsa de valores de Occidente, por una tendencia creciente en el tamaño de mercado, llegando en 2009 a una cifra de $ 2101,86 billones negociados9, de los cuales $ 55,3510 billones se realizaron en el mercado accionario, representando el 2,63% del total transado en bolsa y con una participación de las personas naturales del 36,22% del total transado en el mercado de renta variable. Acompañado de este crecimiento, también se han presentado retiros de emisiones de la bolsa de valores de Colombia (BVC), de empresas como Bavaria, al igual que se exhibió una pequeña desaceleración en el 2008 en términos de liquidez y una baja en los niveles negociados en acciones para el 2007 de 0,038% 8 BARSALLO, Carlos. “¿Qué tan importante es para un país el desarrollo de mercado de valores?”. [En línea]. [Consultado 3 de marzo de 2010]. Disponible en: http://www.legalinfo- panama.com/articulos/articulos_42.htm. 9 GONZALES, Sergio. Nuevos datos históricos de la BVC 2009. [Video]. Panamá: Dataifx en español. [Consultado 8 de febrero de 2010]. [En línea], disponible en: http://www.dataifx.com:8080/VIDEOPODCAST/VideoPodCast. 10 LAITON R, Edgar. BVC: Personas naturales movieron $20,05 billones. En: Diario económico, empresarial y financiero la republica. [En línea]. (Enero 18 de 2010). [Consultado 8 de Febrero de 2010]. Disponible en <http://www.larepublica.com.co/archivos/FINANZAS/2010-01-18/bvc-personas-naturales-movieron-2005- billones_91144.php>.
  17. 17. 17 (Ver gráfico 1), representada igualmente en una reducción del 34,36% en los niveles de negociación en la bolsa de valores para este mismo año (ver gráfico 2). Para el periodo comprendido entre 2001 a 2009 se presenta el ingreso de empresas grandes del sector energético como Ecopetrol y Pacific Rubiales Energy (PREC) y en el 2009 algunas compañías comienzan procesos de bursatilidad como la empresa de energía de Bogotá (EEB), que según datos de la BVC para el 15 de Febrero de 2010, es considerada como una acción de alta negociación, representando un 2,82% del índice general de la bolsa de valores de Colombia (IGBC), y una capitalización bursátil de $ 10.304.597 millones; y la empresa de teléfonos de Bogotá (ETB), que para el presente año representa el 6,02% del IGBC, el 1,02% del COLCAP y el 6,42% del COL20; con 99 operaciones para el 15 de Febrero, contando con una capitalización bursátil de $ 3.852.350 que la lleva a ser una de las empresas más transadas en cada ronda.11 Ilustración 1. Negociado renta variable año 2002 a 2009. Fuente: Cálculos realizados por el autor con datos extraídos de la BVC. 11 Bolsa de Valores de Colombia. Resumen accionario para el 15 de Febrero de 2010. [En línea]. [Consultado 17 de Febrero de 2010]. Disponible en <http://www.bvc.com.co/pps/tibco/portalbvc/Home/Mercados/informesbursatiles?action=dummy>.
  18. 18. 18 Ilustración 2. Total negociado en la BVC año 2001 a 2009. Fuente: Cálculos realizados por el autor con datos extraídos de la BVC. De igual manera, se han encontrado diferentes anomalías en los mercados europeos, asiáticos y americanos; por consiguiente es poco probable que en un mercado como el colombiano no se rompa la HME, desarrollada por Fama en 1965. La investigación desarrollada por Saldarriaga y Álvaro Montenegro en el 2007, donde se presenta evidencia empírica de anomalías en el mercado colombiano; y en particular la investigación realizada por Montenegro llega a la conclusión de la existencia de un efecto día donde “los inicios de semana están asociados con un menor retorno y mayor volatilidad, y los viernes con un mayor retorno y menor volatilidad”12 para el 2007; demostrando desde lo empírico que los mercados no son eficientes como se piensa. 12 Montenegro, Álvaro. (2007): “El efecto día en la bolsa de valores de Colombia”. Documentos de economía Universidad javeriana.
  19. 19. 19 1.2.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Conociendo esto, se considera relevante estudiar la presencia de algunas anomalías en el mercado de valores de Colombia desde el año 2001, año de la integración de las bolsas anteriormente existentes en el país como fueron: la bolsa de valores de Medellín, la bolsa de valores de Bogotá y la bolsa de valores de occidente, hasta el año 2009; con el fin de continuar con la presentación de evidencias empíricas que demuestran la imperfección de los mercados, desde un mercado que crece día a día como el colombiano. Por todo lo anterior, surge la pregunta principal para el desarrollo de este trabajo:  ¿El mercado de valores de renta variable en Colombia ha presentado imperfecciones o anomalías, que podrían haber llegado a generar rentabilidades extraordinarias para los inversionistas con un nivel de riesgo no acorde a dichas rentabilidades? Pregunta auxiliar, esta ayudará a dar respuesta a la anterior incógnita:  ¿Existe el efecto día en el mercado de renta variable colombiano para el periodo comprendido entre 2001 a 2009?
  20. 20. 20 1.3 OBJETIVOS DEL ESTUDIO Según Roberto Hernandez Sampieri el objetivo de estudio es aquel que establece qué pretende hacer la investigación. 1.3.1 Objetivo general Demostrar la existencia de imperfecciones en el mercado de renta variable colombiano, en aras de validar o refutar la hipótesis de los mercados eficientes. 1.3.2 Objetivo específico  Determinar la presencia de un “efecto día” en el mercado accionario Colombiano, que pueda generar rentabilidades no acordes al riesgo asumido.
  21. 21. 21 1.4 JUSTIFICACIÓN Existe una gran variedad de estudios desarrollados anteriormente sobre las asimetrías que presentan los mercados de renta variable, en diferentes países desarrollados. Por esta razón este estudio abordará el “efecto día” para el mercado accionario colombiano, que se encuentra a punto de cumplir una década de existencia, con el fin de presentar una evidencia empírica acerca de la presencia de dichas anomalías para un periodo de tiempo comprendido entre los años 2001 y 2009; espacio de tiempo escogido porque en el 2001 se presenta el surgimiento de la Bolsa de Valores de Colombia después de la unificación de las 3 bolsas existentes y el 2009 es el último año de cierre de la bolsa de valores de Colombia. Debido a que el mercado accionario colombiano posee un comportamiento volátil y el índice general de la bolsa de valores de Colombia (IGBC) presenta una correlación fuerte de 0,956 con el Down Jones (DJI), índice bursátil de las 30 acciones más transadas en la bolsa estadounidense. Esto dice que el 95,6% de las variaciones en el IGBC son explicadas por las variaciones en el DJI13. Resulta entonces, de gran interés estudiar la existencia de incongruencias que se puedan presentar en el funcionamiento diario de la bolsa de valores Colombiana; puesto que se han encontrado anomalías en el mercado estadounidense por lo cual sería poco probable que el mercado de renta variable en Colombia no presentara alguna ineficiencia. Asimismo la investigación será dirigida hacia el estudio de la anomalía anteriormente expuesta y tendrá como fin ultimo la validación o refutación de la hipótesis de los mercados eficientes para el funcionamiento del mercado de valores de renta variable en Colombia. 13 Fuente: grupo aval, datos históricos renta variable.enero 2 de 2009 a marzo 9 de 2010. Índice DOW JONES e IGBC.
  22. 22. 22 1.5 HIPÓTESIS PRINCIPAL El mercado de renta variable en Colombia presenta imperfecciones, que generan unos rendimientos que no van acorde al nivel de riesgo. 1.5.1 Hipótesis auxiliar  H1: Hay determinados días de la semana donde el mercado de renta variable presenta retornos y/o varianzas mayores al resto de los días de la semana.
  23. 23. 23 1.6 MARCO TEÓRICO 1.6.1 Eficiencia de los mercados Como es sugerido por Dimson y Marsh en 1998 el concepto de eficiencia es el punto central de las finanzas. A partir de la mitad del siglo XIX se han realizado varios intentos para construir una teoría de los precios de las acciones, tomando gran relevancia lo expuesto por Bachelier en 1900, “quien indica que los eventos pasados y presentes son descontados y reflejados en el precio de mercado, pero en general no muestran una relación aparente con los cambios en precios”14. 1.6.1.1 Movimiento Browniano Bachelier presenta en su tesis un concepto conocido bajo el nombre de movimiento browniano, que “surge como un modelo de las fluctuaciones de los precios de las acciones. Argumenta que las pequeñas fluctuaciones en los precios visitadas en un corto intervalo de tiempo, deben ser independientes del valor actual de los precios. Implícitamente, también supone que sean independientes del comportamiento pasado del proceso y combinado con el teorema central del límite se deduce que los incrementos de los procesos son independientes y siguen una distribución normal. En un lenguaje moderno, él describe al movimiento browniano como el límite de difusión (es decir, como un límite de reajuste en particular) de caminata aleatoria”15. 14 RIVERA, David. (2009): “Modelación del efecto del día de la semana para los índices accionarios de Colombia mediante un modelo STAR GARCH”. Revista de economía del Rosario. Vol. 12. 15 BACHELIER, Louis, (1900): “Theory of speculation: The origins of modern finance”. Paris. Traducción en ingles por: MARK, Davis y ETHERIDGE, Alison. Princeton University Press, Princeton, NJ (2006) “Bachelier’s Brownian motion arises as a model of the fluctuations in stock prices. He argues that the small fluctuations in price seen over a short time interval should be independent of the current value of the price. Implicitly he also assumes them to be independent of past behavior of the process and combined with the Central Limit Theorem he deduces that increments of the process are independent and normally distributed. In modern language, he obtains Brownian motion as the diffusion limit (that is as a particular rescaling limit) of random walk”.
  24. 24. 24 El movimiento browniano se puede explicar desde Robert Brown, quien observó que en una solución de agua las partículas del polen de cierta hierba (Clarkia Pulchella) realizaban un movimiento continuo, muy accidentado, en zigzag. El movimiento era al azar: era como si las partículas estuvieran vivas. En palabras del botánico, “este movimiento consistía no solamente en un cambio de lugar en el fluido, manifestado por alteraciones en sus posiciones relativas, sino que también, con no poca frecuencia por un cambio en la forma de la misma partícula…. Estos movimientos eran tales que me convencieron, después de observaciones repetidas, de que no surgían de corrientes en el fluido, ni de su gradual evaporación sino que pertenecían a la misma partícula”16. Sencillamente lo que deseaba Louis Bachelier con esta analogía era expresar que el comportamiento de los precios de los activos se mueve como una partícula de polen inmersa en solución de agua. 1.6.1.2 Hipótesis de los mercados eficientes Más tarde en 1965 Eugene Fama tomaría el concepto de caminata aleatoria, presentado por Bachelier como el movimiento browniano que presenta los precios, para dar una formalización al concepto de eficiencia. Fama plantea un mercado eficiente como “un mercado donde hay un gran número de racionales, maximizadores de ganancias compitiendo activamente con cada uno tratando de predecir los valores de mercado futuro de los valores individuales, y de donde la información actual importante es casi libremente disponible para todos los participantes”17. 16 BROWN, Robert. (1828): “Movimiento browniano”. [En línea]. [Consultado 28 de marzo de 2010]. Disponible en: http://www.quimicaweb.net/albert_einstein/einstein/movimiento_browniano/movimiento_browniano.ht. 17 FAMA, Eugene. (1965; reprinted 1995): “Random walks in stock market prices”. Finance Analysts Journal. Vol. 51, No. 1, p. 75-80. “An efficient market is defined as a market where there are large numbers of rational, profit-maximizers actively competing, with each trying to predict future market values of individual securities, and where important current information is almost freely available to all participants.”
  25. 25. 25 En este mercado eficiente planteado por Fama, los precios ya tienen incorporada toda la información disponible, es decir, la información del pasado y la que se espera que ocurra en el futuro, por lo cual el precio real del activo es un buen estimador de su valor intrínseco. 1.6.1.2.1 Valor intrínseco y ajuste instantáneo Por supuesto, “el valor intrínseco puede cambiar a través del tiempo como resultado de nueva información. La nueva información puede incluir cosas tales como el éxito de una investigación en curso y el desarrollo de un proyecto, un cambio en la gestión, entre otras. En un mercado eficiente la competencia causará que los efectos completos de la nueva información sobre el valor intrínseco sean reflejados instantáneamente en el precio actual”18. Según Fama, este ajuste instantáneo de los precios tiene dos implicaciones, las cuales son: primero, “los precios actuales que inicialmente sobre ajustan (overadjust) a los cambios en los valores intrínsecos con la frecuencia que se sub ajustan (underadjust). En segundo lugar, el retraso en el ajuste total de los precios reales a los sucesivos nuevos valores intrínsecos, es en sí mismo, una variable aleatoria independiente con la adaptación de los precios actuales, a veces lo precedente a la aparición del evento que es la base del cambio en el valor intrínseco (es decir, cuando el evento se prevé por el mercado antes de que realmente ocurra) y a veces siguiente a la aparición del evento”19. 18 FAMA, Eugene. (1965; reprinted 1995): “Random walks in stock market prices”. Finance Analysts Journal. Vol. 51, No. 1, p. 75-80. “Intrinsic values can themselves change across time as a result of new information. The new information may involve such things as the success of a current research and development project, a change in management, a tariff imposed. Efficient market, on the average, competition will cause the full effects of new information on intrinsic values to be reflected "instantaneously" in actual prices.” 19 Ibid. “Actual prices will initially over adjust to changes in intrinsic values as often as they will under adjust. Second, the lag in the complete adjustment of actual prices to successive new intrinsic values will itself be an independent, random variable with the adjustment of actual prices sometimes preceding the occurrence of the event which is the basis of the change in intrinsic values (i.e., when the event is anticipated by the market before it actually occurs) and sometimes following.”
  26. 26. 26 A lo anteriormente presentado se le conoce como el ajuste instantáneo perteneciente a la definición de un mercado eficiente que da Fama, y en síntesis significa que los sucesivos cambios de precios en los valores individuales serán independientes, por lo cual el mercado, es un mercado de caminata aleatoria. En conclusión a esto, la teoría de las caminatas aleatorias (Random Walks) define que una serie de precios no tiene memoria, es decir, las series de precios no pueden ser utilizadas para la predicción de precios futuros. En definitiva, “en una caminata aleatoria de mercado eficiente en cualquier punto del tiempo, el precio de mercado de la seguridad ya reflejará el juicio de muchos analistas, concerniente a la información disponible en la actualidad y a las perspectivas que se tengan”20. 1.6.1.3 Clases de eficiencia Según lo que se entienda por información disponible la eficiencia puede ser definida de tres maneras distintas: débil, semi-fuerte y fuerte:  La eficiencia débil: afirma que el precio de las acciones ya reflejan toda la información que pueden obtenerse mediante el examen de los datos comerciales del mercado, como la historia de los precios del pasado, el volumen de operaciones o de interés a corto. Esta versión de la hipótesis implica que el análisis de tendencias es inútil21.  La eficiencia semi-fuerte: expone que toda la información disponible al público acerca de las perspectivas de una empresa ya debe reflejarse en el 20 FAMA, Eugene. (1965; reprinted 1995): “Random walks in stock market prices”. Finance Analysts Journal. Vol. 51, No. 1, p. 75-80. “In a random walk-efficient market at any point in time the market price of a security will already reflect the judgments of many analysts concerning the relevance of currently available information to the prospects of that security.” 21 BODIE, Zvi; KANE, Alex y MARCUS, Alan. Essentials of investments: The efficient market hypothesis. VII edición. Singapore: McGraw Hill, 2008. 725 pag. “the weak form hypothesis asserts that stock prices already reflect all information that can be derived by examining market trading data such as the history of past prices, trading volume, or short interest. This version of the hypothesis implies that trend analysis is fruitless.”
  27. 27. 27 precio de la acción. Dicha información incluye, además de los precios del pasado, los datos fundamentales sobre la línea de productos de la empresa, la calidad de la gestión, la composición del balance, propiedad patentes, la obtención de pronósticos, y las prácticas contables. De nuevo, si los inversionistas tienen acceso a esa información de fuentes públicamente disponibles, cabría esperar que se refleje en precios de las acciones22.  La eficiencia fuerte: dice que los precios de las acciones reflejan toda la información pertinente a la empresa, incluyendo incluso la información disponible sólo para dentro de la empresa. Esta versión es bastante extrema. Pocos se opondrán a la propuesta de que funcionarios de la empresa tienen acceso a la información pertinente, el tiempo suficiente antes del lanzamiento público para que puedan beneficiarse de la negociación sobre la información23. 1.6.2 Racionalidad de los inversores Toda la teoría de eficiencia está fundamentada sobre la caminata aleatoria de los precios que a su vez asume que los inversores son racionales, entendiéndose por inversor racional a aquel que “debe en todo momento maximizar su función de utilidad esperada y ello, al margen de cuál sea su riqueza inicial o si la maximización supone finalmente un aumento o una disminución de su riqueza 22 BODIE, Zvi; KANE, Alex y MARCUS, Alan. Essentials of investments: The efficient market hypothesis. VII edición. Singapore: McGraw Hill, 2008. 725 pag. “The semistrong form hypothesis states that all publicly available information regarding the prospects of a firm already must be reflected in the stock price. such information includes, in addition to past prices, fundamental data on the firm's product line, quality of management, balance sheet composition, patents held, earning forecasts, and accounting practices. Again, if investors have access to such information from publicly available sources, one would expect it to be reflected in stock prices.” 23 IBID. “The strong form version of the efficient market hypothesis states that stock prices reflect all information relevant to the firm, even including information available only to company insiders. This version is quite extreme. Few would argue with the proposition that corporate officers have access to pertinent information long enough before public release to enable them to profit from trading on that information.”
  28. 28. 28 esperada”24. Es necesario preguntarse ¿Son los inversores racionales?, y para poder dar respuesta a esta incógnita hay que acercarse a un campo de las finanzas que toma elementos de la psicología, conocido como finanzas conductuales. 1.6.2.1 Finanzas conductuales Las finanzas conductuales aplican la investigación científica en las tendencias cognitivas y emocionales humanas y sociales, para una mejor comprensión de la toma de decisiones económicas y como afectan a los precios de mercado, beneficios y a la asignación de recursos. La psicología cognitiva comenzó a describir el cerebro como un dispositivo de proceso de información. Daniel Kahneman y Amos Tversky en el año de 1979, dos psicólogos especializados en el campo de la psicología cognitiva, comenzaron a comparar sus modelos cognitivos de toma de decisiones bajo riesgo e incertidumbre con los modelos económicos de conducta racional. Y en su trabajo titulado teoría de las perspectivas (Prospect Theory) trata el tema de la irracionalidad de los individuos al tomar decisiones bajo presión, donde se violan varios axiomas de la teoría de la utilidad esperada debido a las preferencias de los individuos25. 1.6.2.1.1 El efecto aislamiento El problema según estos dos autores radicaría en lo que se conoce como el efecto aislamiento; el cual plantea “A fin de simplificar la elección entre alternativas, la gente suele ignorar los componentes que las alternativas comparten, y centrarse en los componentes que las distinguen. Este enfoque de los problemas de la elección puede producir preferencias inconsistentes, porque un par de 24 VILLALBA, Daniel. (2003): “¿son los inversores racionales?”. Bolsa de Madrid. N° 119, p. 52-55. 25 KAHNEMAN, Daniel y TVERSKY, Amos. (1979): “Prospect Theory: an analysis of decision under risk”. Econometrica. Vol. 47, N° 2, p. 263.
  29. 29. 29 perspectivas pueden ser descompuestas en elementos comunes y componentes distintivos en más de una manera, y diferentes descomposiciones a veces dan lugar a distintas preferencias”26. Con lo anterior mas los conceptos de aversión y amante al riesgo dados por el efecto de la seguridad, las personas tenderán a dejar una opción de lado sin ser evaluada, ya que esta es común a las opciones planteadas, y seguirán a evaluar las perspectivas con respecto a las otras opciones. Kahneman y Tversky dicen al respecto “… En particular, las personas subestiman los resultados de peso que no son más que probables en comparación con los resultados que se obtienen con certeza. Esta tendencia, denominada el efecto de la seguridad, contribuye a la aversión al riesgo en las decisiones de participación de ganancias y amante al riesgo en las opciones con pérdidas seguras. Además, las personas en general, desechan los componentes que son compartidos por todas las perspectivas que se trate. Esta tendencia, denominada el efecto de aislamiento, conduce a preferencias incoherentes en la misma elección que se presenta en diferentes formas”27. En síntesis lo tratado en la teoría de las perspectivas; por un lado es confirmar la paradoja de Allais y por otro llega a la conclusión de que a los inversores, más que la riqueza final, lo que les preocupa es el cambio de la riqueza a partir de un punto de referencia dado. 26 Ibid. “In order to simplify the choice between alternatives, people often disregard components that the alternatives share, and focus on the components that distinguish them (Tversky [44]). This approach to choice problems may produce inconsistent preferences, because a pair of prospects can be decomposed into common and distinctive components in more than one way, and different decompositions sometimes lead to different preferences. We refer to this phenomenon as the isolation effect.” 27 KAHNEMAN, Daniel y TVERSKY, Amos. (1979): “Prospect Theory: an analysis of decision under risk”. Econometrica. Vol. 47, N° 2, p. 263. “In particular, people underweight outcomes that are merely probable in comparison with outcomes that are obtained with certainty. This tendency, called the certainty effect, contributes to risk aversion in choices involving sure gains and to risk seeking in choices involving sure losses. In addition, people generally discard components that are shared by all prospects under consideration. This tendency, called the isolation effect, leads to inconsistent preferences when the same choice is presented in different forms.”
  30. 30. 30 1.6.2.2 Irracionalidad de los inversores Nicholas Barberis en el año de 1996 crea un modelo de sentimiento de los inversores (a model of investor sentiment) motivado por dos fenómenos psicológicos importantes: el conservadurismo y heurístico de representatividad. Entendiéndose por conservadurismo la lentitud de los individuos para cambiar de creencia ante la nueva evidencia, y por heurístico de representatividad, en palabras de Kahneman y Tversky, “Una persona que sigue esta heurística evalúa la probabilidad de un acontecimiento incierto, o una muestra, por el grado en que es: 1 similar en sus propiedades esenciales a la población de los padres, 2 refleja las características principales del proceso por el cual se genera”28, lo importante de esto es que “la gente piensa que ellas ven patrones en secuencias verdaderamente al azar”29. El modelo Barberis muestra como los inversores dibujan expectativas de ganancias futuras, además que comprueba la hipótesis de Griffin y Tversky en 1992 “las personas prestan demasiada atención a la solidez de las pruebas que se les presentan y muy poca atención a su peso estadístico”30. Daniel Kent en el año 2000 hace un aporte al respecto al plantear que “los inversores sobre reaccionan a las señales de información privada y sub reaccionan a las señales de información pública”31. Y de igual manera este autor continúa presentando evidencia sobre la parte psicológica que afecta a los 28 BARBERIS, Nicholas, SHLEIFER, Andrei y VISHNY Robert. (1998): "A Model of Investor Sentiment", Journal of Financial Economics. Vol. 49, p. 307-343. “A person who follows this heuristic evaluates the probability of an uncertain event, or a sample, by the degree to which it is (i) similar in its essential properties to the parent population, (ii) reflects the salient features of the process by which it is generated.” 29 IBID. “People think they see patterns in truly random sequences.” 30 BARBERIS, Nicholas, SHLEIFER, Andrei y VISHNY Robert. (1998): "A Model of Investor Sentiment", Journal of Financial Economics. Vol. 49, p. 307-343. “People pay too much attention to the strength of the evidence they are presented with and too little attention to its statistical weight.” 31 HIRSHLEIFER, David; KENT, David y SUBRAHMANYAM, Avanidhar. (1998): “Investor psychology and security market under and overreaction”. The journal of finance. Vol. 53, N° 6, p. 1839-1885. “Investors overreact to private information signal and under react to public information signals.”
  31. 31. 31 inversores, por lo cual estos, no son del todo racionales al no poder maximizar su utilidad esperada. Kent dice “si un inversor sobreestima su capacidad para generar información, o para identificar el significado de los datos existentes que otros pasan por alto, subestimará sus errores de predicción. Si es más confiado acerca de las señales o las evaluaciones con las que tiene mayor participación de personal, tienden a ser demasiado confiado acerca de la información que ha generado, pero no sobre las señales públicas. Por lo tanto, definimos un exceso de confianza de los inversores como el que sobrestima la precisión de sus señales de información privada, pero no de señales de información pública recibida por todos”32. Es tal la irracionalidad con que actúan los inversores en algunos momentos, que elementos como el clima pueden influir en la suba o caída en el precio de una acción. Con respecto a esto David Hirshleifer and Tyler Shumway en el 2001, presentan su trabajo titulado un buen día soleado: retornos accionarios y el clima (Good Day Sunshine: Stock Returns and the Weather). En este los autores llegan a conclusiones como que un buen día soleado afecta el humor de los inversores y los analistas, por tanto muchas de las noticias podrían ser irrelevantes y ser pronunciadas con mucha euforia; al respecto “…Sunshine es sólo uno de muchos factores que influyen en el estado de ánimo. Al confirmar el efecto del estado de ánimo en los precios de los activos, este estudio sugiere que los efectos del estado de ánimo pueden ser importantes. Por ejemplo, como se discute en la sección I, el mal humor, tiende a estimular los esfuerzos en un 32 HIRSHLEIFER, David; KENT, David y SUBRAHMANYAM, Avanidhar. (1998): “Investor psychology and security market under and overreaction”. The journal of finance. Vol. 53, N° 6, p. 1839-1885. “If an investor overestimates his ability to generate information, or to identify the significance of existing data that others neglect, he will underestimate his forecast errors. If he is more overconfident about signals or assessments with which he has greater personal involvement, he will tend to be overconfident about the information he has generated but not about public signals. Thus, we define an overconfident investor as one who overestimates the precision of his private information signal, but not of information signals publicly received by all.”
  32. 32. 32 análisis cuidadoso, mientras que el buen humor está asociado con el procesamiento de información menos crítica y más receptiva. Esto sugiere que la gente después de los acontecimientos positivos se han puesto de buen humor, serán más propensos a aceptar las nuevas teorías de cómo funciona el mercado”33. 1.6.3 Imperfecciones o anomalías de los mercados En congruencia con la irracionalidad surgen fallas en la eficiencia de los mercados, ya que se planteó que los mercados son eficientes gracias a que los precios siguen un movimiento Browniano que está bajo el supuesto de racionalidad de los inversores. Las caminatas aleatorias, según Cecilia Maya, no son de este mundo. En su estudio la autora llega a la conclusión de que “se rechaza la hipótesis de caminata aleatoria para todos los mercados, pues se evidencia la presencia de auto correlación en las distintas series analizadas y, ciertamente, los retornos no siguen una distribución definida, independiente e idéntica; mucho menos una distribución normal”34, además la diferencia entre los mercados emergentes y los desarrollados estaría en la magnitud de la dependencia serial. Por tanto desde la década de los 80 la literatura financiera se ha interesado por el comportamiento de los índices accionarios, encontrando ineficiencias en los mercados, a las cuales se les dio el nombre de anomalías. Dichas anomalías son 33 HIRSHLEIFER, David y SHUMWAY, Tyler. (2003): “Good Day Sunshine: Stock Returns and the Weather”. The Journal of Finance. Vol. 58, N° 3, p. 1009-1032. “Sunshine is just one of many in influences on mood. In confirming the effect of mood on asset prices, this study suggests that other mood effects may be important. For example, as discussed in Section I., bad moods tend to stimulate effort at careful analysis, whereas good moods are associated with less critical and more receptive information processing. This suggests that after positive events have put people in a good mood, they will be more prone to accepting new theories of how the market works.” 34 MAYA, Cecilia y TORRES, Gabriel. (2005). "Las caminatas aleatorias no son de este mundo: Teoría y revisión bibliográfica sobre evidencia empírica". Revista Universidad EAFIT, 41.
  33. 33. 33 reglas de inversión para obtener rentabilidades extraordinarias, que no deben ocurrir ya que “eficiencia con respecto a un conjunto de información, implica que no es posible obtener ganancias extraordinarias al negociar activos financieros con base en dicha información”35. Estas anomalías han causado fuertes y contradictorias opiniones, sobre la validez de lo que representan para una teoría clásica como la planteada por Fama. Al respecto, Paul Samuelson en 1989, dice: “de los miles de ensayos estadísticos publicados y no publicados de diversas formas de la HME, unas cuantas docenas representan un porcentaje minúsculo que tienen excepciones aisladas útiles a la teoría“36, con lo cual Samuelson defiende la eficiencia del mercado, y concluye que son muy pocos los trabajos sobre anomalías para reconocer que en verdad los mercados son ineficientes. Fischer Black en 1993 expresa: “la mayoría de las llamadas anomalías han plagado a la literatura de los inversionistas, parece probable que es el resultado de la minería de datos. El investigador que se encuentra (una oportunidad de beneficio) escribe para arriba, y tenemos una nueva anomalía. Pero por lo general desaparece tan pronto como se descubrió”37. El autor reconoce la existencia de las ineficiencias pero afirma que desaparecen de forma instantánea. Robert Haugen (1995) escribe: “en el curso de los ultimo 10 años, los economistas financieros han estado luchando para explicar las enormes ganancias predecibles 35 Ibid. 36 DIMSON, Elroy y MARSH, Paul. (1998): “Murphy’s law and market anomalies”. Working Paper. London Business School. “Out of the thousands of published and unpublished statistical testings of various forms of the (efficient markets) hypothesis, a few dozen representing a minuscule percentage have isolated profitable exceptions to the theory.” 37 Ibid. “Most of the so called anomalies that have plagued the literature on investments seem likely to be the result of data mining. The researcher who finds (a profit opportunity) writes it up, and we have a new anomaly. But it generally vanishes as soon as it's discovered.”
  34. 34. 34 en la sección transversal de los rendimientos de capital”38 el autor hace referencia a la efectiva existencia de las anomalías, que son explotadas por un anhelo humano perfectamente racional, el cual es conocer unas reglas para obtener rentabilidades extraordinarias sin incurrir en riesgos proporcionales a estas rentabilidades. Richard Roll en el año de 1994 expone: “en la última década, he tratado de aprovechar muchas de las ineficiencias aparentemente más prometedoras para transar cantidades de dinero importantes. Muchos de estos efectos son sorprendentemente fuertes en el trabajo empírico reportado, pero aún no he encontrado uno que funcione en la práctica”39. Al respecto infiere Dimson en 1998 “Si ninguna de estas oportunidades obtiene ganancias, mientras que, inevitablemente, tienen pérdidas, el rendimiento esperado de los siguientes anomalía es negativa”40. 1.6.3.1 Evidencia de asimetrías en mercados desarrollados Es irrefutable la existencia de las anomalías y a lo largo de los años se ha desarrollado investigación sobre la variedad de ineficiencias que se pueden encontrar en los mercados de valores. Barberis, Shleifer y Vishny en el año de 1998 sobre la sobrerreacción e infrarreacción ante la llegada de nueva información, “Los precios de las acciones reaccionan exageradamente a los cuadros persistentes de buenas o malas 38 DIMSON, Elroy y MARSH, Paul. (1998): “Murphy’s law and market anomalies”. Working Paper. London Business School. “In the course of the last 10 years, financial economists have been struggling to explain .... The huge, predictable premiums in the crosssection of equity returns.” 39 Ibid. “Over the past decade, i have attempted to exploit many of the seemingly most promising inefficiencies by actually trading significant amounts of money .... Many of these effects are surprisingly strong in the reported empirical work, but i have never yet found one that worked in practice.” 40 Ibid. “if none of these opportunities makes profits, while some inevitably make losses, the expected return from following anomaly is negative.”
  35. 35. 35 noticias”41. Evidencia empírica que fue tomada luego por Beatriz Fernández y Eleuterio Vallelado, para estudiar el caso de sobre y/o infrarreaccion de los inversores en España. El efecto momentum “consiste en una continuación de las rentabilidades de los títulos en el medio plazo, de manera que los títulos que han obtenido mejores (peores) rentabilidades en el pasado continúan generando mejores (peores) rendimientos en el futuro”42. Los primeros en estudiarlo fueron Jegadeesh y Titman (1993), y para el caso de America Latina se tiene a Muga y Santamaría (2009) en la Bolsa mexicana de valores. En la literatura también se puede encontrar un efecto tamaño que consiste en “las compañías pequeñas presentan unos rendimientos notablemente superiores al de las grandes, sin que el riesgo asumido justifique completamente el diferencial entre ambos rendimientos”43 aquí también se presenta el efecto empresa olvidada. La literatura presenta más evidencia empírica sobre anomalías de patrones estacionales. Nasir, Mohamad y Hamid (1988) y Barone (1989), sobre el efecto fin de semana. “En particular, es posible comprobar si el ritmo del proceso por el cual se forman los precios de las acciones cambia cuando el mercado está cerrado, es decir, si el proceso se define en términos de tiempo o de mercado en tiempo real”44. 41 BARBERIS, Nicholas, SHLEIFER, Andrei y VISHNY Robert. (1998): "A Model of Investor Sentiment", Journal of Financial Economics. Vol. 49, p. 307-343. “Stock prices overreact to consistent patterns of good or bad news.” 42 MUGA, Luis y SANTAMARÍA, Rafael. (2009): “El efecto momentum en la bolsa mexicana de valores”. Trimestre Económico. Vol. 76, Issue 2, p. 433-463. 43 GUILANYÁ MERCADÉ, Andreu. (2006): “La perfecta imperfección de los mercados”. Bolsa: revista mensual de bolsa y mercados españoles. N° 156, p.14-22. 44 BARONE, E. (1990): "The Italian stock market: efficiency and calendar anomalies". Journal of Banking and Finance. Vol. 14, p. 483-510. ”In particular, it is possible to test whether the pace of the process whereby stock prices are formed changes when the market is closed, i.e. whether the process is defined in terms of market time or real time.”
  36. 36. 36 Existen otros efectos estacionarios como el efecto festivo, es lo que ocurre en los días anteriores a un día festivo. También encontramos el llamado efecto enero “La existencia de retornos anormalmente superiores en el mercado bursátil durante el primer mes del año en comparación al resto de meses del ejercicio, sin que el riesgo asumido justifique completamente el diferencial entre los distintos rendimientos”45. 1.6.3.1.1 Efecto día y Efecto fin de mes Cross (1973), French (1980), Jaffe and Westerfield (1985), Harris (1986), Candoyanni, Hanlon y Ward (1987); Barone (1989), Berument y Kiymaz (2001), Brusa Y Liu (2004), Tsangarakis (2007), entre muchos más, sobre el día de la semana en mercados desarrollados. “constituye una prueba empírica de que la rentabilidad media los Viernes es anormalmente alta, mientras que la rentabilidad media los Lunes es anormalmente baja. En particular, la rentabilidad media para el Lunes (el cierre del viernes para cerrar el lunes) es significativamente negativa”46. Mientras que el efecto fin de mes es tratado por Ariel (1987), Rosenberg (2004) y Espinosa (2007). “Ariel reporta una mayor rentabilidad acumulada de la primera mitad del mes que la última mitad del mes”47. 45 GUILANYÁ MERCADÉ, Andreu. (2006): “La perfecta imperfección de los mercados”. Bolsa: revista mensual de bolsa y mercados españoles. N° 156, p.14-22. 46 ANNUAR, Bin Md.; NASIR, SHAMSHER, Mohammad y ABDUL HAMID, MOHAMAD ALI. (1988): “Stock returns and the weekend effect: the Malaysian experience”. Pertanika. Vol. 11(1), 107-114. “Provide interesting empirical evidence that the average return on Friday is abnormally high while the average return on Monday is abnormally low. Notably the average return for Monday (close Friday to close Monday) is significantly negative.” 47 ROSENBERG, Menahem. (2004): “The monthly effect in stock returns and conditional heteroscedasticity”. American Economist. Vol. 48 Issue 2, p. 67-73. “Ariel (1987) reports a higher cumulative return for the first half of the month than the last half of the month.”
  37. 37. 37 El primer trabajo que analizó tanto los retornos como la volatilidad fue el de Berument y Kiymaz (2001), quienes analizan el índice accionario S&P 500 para el periodo comprendido entre Enero de 1973 y octubre de 1997. Y concluyen que “el rendimiento más elevado se observa el miércoles, mientras que el más bajo rendimiento se observa el lunes… la más alta y la más baja volatilidad se celebrará el viernes y el miércoles”48. 1.6.3.1.2 Asimetrías en el mercado colombiano Al presentar toda esta evidencia de la efectiva existencia de anomalías en los mercados desarrollados, es poco probable que un mercado como el Colombiano que presenta una correlación con el mercado estadunidense bastante importante (95%), no presente ineficiencias como las anteriormente mencionadas. Uno de los primeros estudios que mide la caminata aleatoria de los precios en Colombia es el desarrollado por Harvey y Viskanta (1997), donde se encuentra que el IBOMED y otros 4 índices más, están altamente correlacionados entre sí por lo cual hay una alta predictibilidad de los rendimientos, por lo que no soporta la hipótesis de eficiencia débil. Arango, González y Posada (2002), encuentran que existe auto correlación positiva entre el IBB (índice de la bolsa de Bogotá) y la tasa interbancaria, lo que implica la existencia de predictibilidad en el comportamiento del índice hacia la subida o baja. Arbeláez, Zuluaga y Guerra (2002), realizan un estudio comparando el IBB con el Dow Jones, donde el IBB presentó un error de ruido blanco por lo cual se concluyó que el mercado Colombiano es ineficiente; mientras que el mercado americano es afectado por el comportamiento del paso más la información suministrada, se concluye que es más eficiente que el colombiano. 48 BERUMENT. Hakan y KIYMAZ, Halil. (2001): “The day of the week effect on stock market volatility". Journal of Economics and Finance. Vol. 25, N° 2. “The highest return is observed on Wednesday, while the lowest return is observed on Monday; the highest and the lowest volatility are observed on Friday and Wednesday.”
  38. 38. 38 El trabajo de Maya y Torres (2004) “coinciden con Samuelson (1998), en el sentido de que el mercado bursátil es micro-eficiente pero macro-ineficiente, es decir, que la hipótesis de la eficiencia del mercado se cumple mejor para acciones individuales que para los índices de precios agregados del mercado”49. Para el caso Colombiano encontramos trabajos como el de Montenegro (2007) sobre el efecto día en la bolsa de valores que lo lleva a concluir para el periodo de tiempo estudiado que “los inicios de semana están asociados con un menor retorno y mayor volatilidad, y los viernes con un mayor retorno y menor volatilidad”50. Este trabajo fue realizado desde modelos lineales utilizando variables Dummy. Rivera (2008) realiza un análisis del IGBC, el IBOMED y el IBB, utilizando un modelo Star-Garch donde tiene en cuenta la no linealidad de los datos; y concluye que el día Miércoles tiene un menor retorno mientras que los Viernes se presenta mayores retornos en la Bolsa de valores de Colombia. Por otro lado, el día miércoles es el día donde se tiene una menor volatilidad con respecto a los demás días para el IGBC. El trabajo de Rivera, también corrobora lo dicho por Arbeláez (2001) sobre que la bolsa de valores de Medellín fue la más representativa no solo en términos de capitalización y volumen transado, ya que el IBOMED no presenta un efecto día de la semana en la varianza. El estudio más reciente lo brinda Pérez (2010), sobre el efecto día para la bolsa de valores de Colombia, y concluye que “En el caso del efecto día, la información muestra que el retorno promedio de los días miércoles, jueves y viernes, es positivo, donde el viernes es el valor promedio más alto. 49 MAYA, Cecilia y TORRES, Gabriel. (2005). "Las caminatas aleatorias no son de este mundo: Teoría y revisión bibliográfica sobre evidencia empírica". Revista Universidad EAFIT, 41. 50 MONTENEGRO, Álvaro., (2007): “El efecto día en la bolsa de valores de Colombia”. Documentos de economía Universidad javeriana.
  39. 39. 39 A su vez, los resultados muestran que el retorno promedio del lunes y martes es negativo, donde el primero es el más negativo”51 51 PEREZ, Jonatán y MENDOZA, Juan. (2010): “Efecto día en el mercado accionario colombiano: una aproximación no paramétrica”. Borradores de economía. N° 585.
  40. 40. 40 2. RESULTADOS ECONOMÉTRICOS 2.1 METODOLOGÍA La investigación se realiza a través de un enfoque cuantitativo, ya que este utiliza la recolección y el análisis de datos para contestar las preguntas planteadas sobre la existencia de asimetrías en el mercado de renta variable colombiano, y probar las hipótesis establecidas acerca de las ineficiencia en los mercados, además confía en la medición numérica , el conteo y frecuentemente en el uso de la estadística para establecer con exactitud patrones en comportamiento en una población; lo cual es necesario en esta investigación donde el modelo a utilizar para establecer las anomalías se fundamenta desde lo numérico y principalmente desde la estadística. El trabajo se acerca de igual manera a un enfoque exploratorio puesto que se analiza un fenómeno que se presenta en los mercados accionarios desde hace muy poco tiempo y que posiblemente desaparece casi instantáneamente como aparece. Además se pretende mostrar el fenómeno de las asimetrías en los mercados accionarios haciendo uso del método descriptivo. 2.1.1 Población de estudio En la investigación se tomarán los datos del Índice general de la bosa de valores (IGBC) desde el año 2001 hasta el año 2009, suministrados por el Grupo aval, y los retornos se calcularan según el precio de cierre del día con respecto al precio de cierre del día hábil anterior.
  41. 41. 41 Modelos GARCH La investigación tendrá en cuenta que los rendimientos suministrados por datos del IGBC son datos no lineales por lo cual es necesario trabajar bajo modelos de series de tiempo financieras, además Rivera plantea que “estos rendimientos son leptocúrticas (distribución con exceso de curtosis positiva), con colas anchas y una concentración muy fuerte en la media, así como datos atípicos en los extremos de la distribución”52. Con respecto al tratamiento de los datos se trabajara con retornos y no con los precios de los activos. Al respecto Campbell, Lo y MacKinlay en el año de 1997 dan dos razones por la cuales se debe utilizar retornos. La primera, para los inversores promedios, el retorno de un activo es un resumen completo y libre de escala de las oportunidades de inversión. Y en segundo lugar, las series de rendimientos son más fáciles de manejar que las series de precios, porque los primeros tienen propiedades estadísticas más atractivas53. Los retornos serán del tipo logarítmico o “Continuously Compounded Return”, debido principalmente a que las propiedades estadísticas de los retornos logarítmicos son mas tratables, además de que el retorno logarítmico multi-periodo es simplemente la suma de los retornos individuales que comprende un periodo54. Ecuación 1: Retornos Logarítmicos      1 1 ln 1 ln ln lnt t t t t t P r R P P P             52 RIVERA, David. (2009): “Modelación del efecto del día de la semana para los índices accionarios de Colombia mediante un modelo STAR GARCH”. Revista de economía del Rosario. Vol. 12. 53 TSAY, Ruey. Analysis of financial time series. Segunda edición. United States of America: Wiley- interscience, 1951. 605 p. 54 Ibid.
  42. 42. 42 Donde rt es el retorno logarítmico; tP es el precio de un activo en el periodo t; 1tP es el precio del activo en el periodo t-1. Por otro lado se conoce que para el caso colombiano, hay indicios de que el índice bursátil y el precio de algunas acciones presentan ruido blanco (ver Montenegro 2006). Además el interés de esta investigación no es solo por el efecto día de la semana sobre los retornos, sino que también sobre la varianza de los retornos, 2 t para observar si la volatilidad del mercado es diferente dependiendo del día de la semana. Lo cual se puede realizar por medio de un modelo de volatilidad condicional heteroscedastica que utilice una función exacta para regular la evolución de 2 t , como el GARCH. El cual es una aproximación de un modelo AR (p) alto mediante una media móvil en la varianza que captura los fenómenos donde la varianza condicional es cambiante en el tiempo55. Es por esto que el modelo a estimar presentara dos ecuaciones: la del valor esperado del retorno y la de la varianza del retorno. Ambas ecuaciones estarían en función de una constante y 4 dummies, donde la dummy tomara el valor de 1 para el día respectivo y 0 en caso contrario, además el modelo presenta los rezagos de la variable dependiente respectiva. La variable excluida es la dummy correspondiente al día lunes, que serviría de base para medir el efecto de los demás días, y donde el valor esperado del retorno estaría representado por 0 y la varianza del retorno por 0 , para el día Lunes. Se trabajaran ambas ecuaciones por el método de máxima verosimilitud. 55 PÉREZ RAMÍREZ, Fredy. Modelos Arima – Arch, algunas aplicaciones a las series de tiempo financieras. Primera edición. Medellín: Universidad de Medellín, 2008. 96 p.
  43. 43. 43 Ecuación 2: Modelo varianza efecto día 2 2 2 0 1 2 3 4 1 1 s m t j t j i t i j i MT MC J V a                    Ecuación 3: Modelo retornos efecto día 0 1 2 3 4 1 1 1 k k t t k rt MT MC J V r                  2.2 RESULTADOS Mucho se ha hablado de las imperfecciones que presentan los mercados y los diferentes tipos de asimetrías que se crean dentro de ellos. Por tal motivo el presente capitulo abordara una de las muchas anomalías que pueden surgir en el mercado accionario colombiano, el cual se encuentra en una etapa de crecimiento, y muestra un comportamiento muy similar al mercado estadunidense, en el cual se ha comprobado la existencia de una asimetría conocida como el efecto día (véase Hakan Berument y Halil Kiymaz,) como se expuso en el capitulo introductorio. Esto se realizará en aras de comprobar la existencia de dicha anomalía con lo cual se refutaría la HME dada en 1965 por Eugene Fama. Se entiende por efecto día, la imperfección de mercado que se da en un día determinado de la semana durante un periodo de tiempo, donde en este día se presenta el retorno más alto de la semana con un nivel de riesgo más bajo que en otros días de la semana, además se puede presentar un retorno más bajo con un nivel de riesgo más alto a comparación del que se presenta en el caso anterior. Uno de los ejemplos más claros en los que se puede evidenciar el efecto día fue presentado por Hakan Berument and Halil Kiymaz en su trabajo “The Day of the Week Effect on Stock Market Volatility”, se concluye que “los mayores y menores
  44. 44. 44 retornos se presentan los miércoles y lunes, mientras que las mayores y menores volatilidades se observan los días viernes y miércoles, respectivamente”56. Con el fin de desarrollar lo expuesto en párrafos anteriores, se utilizara un modelo Garch, el cual es expuesto en el apartado anterior; además de que se realizara un análisis con la ayuda de la técnica planteado por Boostrat, es decir, un análisis no paramétrico. El análisis se realizará con una población de 1949 datos del valor de cierre diario registrado por el índice general de la bolsa de valores de Colombia (IGBC). Para hacer el análisis estadístico se realizo un histograma de cada uno de los días y se calcularon las medias y desviaciones correspondientes a cada día de la semana, además que se elaboraron graficas evolutivas, tanto de los retornos como del riesgo durante la semana. Ilustración 3. Histogramas de los retornos Fuente: cálculos propios. Resultados programa R. 56 BERUMENT. Hakan y KIYMAZ, Halil. (2001): “The day of the week effect on stock market volatility". Journal of Economics and Finance. Vol. 25, N° 2. Histogram of rl rl Frequency -0.0025 -0.0020 -0.0015 -0.0010 -0.0005 0.0000 0 20 40 60 80 Histogram of rm rm Frequency -0.0020 -0.0010 0.0000 0.0005 0.0010 020406080
  45. 45. 45 Fuente: cálculos propios. Resultados programa R. Fuente: cálculos propios. Resultados programa R. Histogram of rv rv Frequency 0.0025 0.0030 0.0035 0.0040 0.0045 0.0050 0.0055 0 20 40 60 80 Histogram of rmm rmm Frequency -0.0005 0.0000 0.0005 0.0010 0.0015 0.0020 0.0025 0 20 4 0 60 80 100 Histogram of rj rj Frequency 0.0005 0.0010 0.0015 0.0020 0.0025 0.0030 020406080
  46. 46. 46 Ilustración 4. QQ normal Fuente: cálculos realizados por el autor. Resultados programa R. De las graficas anteriores se puede inferir que la distribución de los retornos para cada día no sigue una distribución normal, ya que las graficas evidencian la presencia de sesgo hacia la izquierda e igualmente unas de las distribuciones presentan una cola más larga hacia la derecha. Aunque son leves las desviaciones, lo que quiere decir que el sesgo es cercano a cero, existen dentro de la distribución y por tal motivo corroboran lo dicho por Jhonatan Pérez. Por otro lado la evolución de los retornos de la semana, muestra que se comienzas con retornos negativos y va aumentando hasta pasar a oportunidades de ganancia progresivamente, esto quiere decir que mientras transcurre la semana los retornos aumenta día tras día, en cambio el comportamiento de la desviación (riesgo) no presenta una secuencia como la debería presentar según la teoría financiera que dice “a mayor riesgo mayor rentabilidad”, lo que evidencia la posible presencia de una anomalía dentro del mercado. -3 -2 -1 0 1 2 3 -0.0025 -0.0020 -0.0015 -0.0010 -0.0005 0.0000 Normal Q-Q Plot Theoretical Quantiles Sample Quantiles -3 -2 -1 0 1 2 3 -0.0020 -0.0015 -0.0010 -0.0005 0.0000 0.0005 0.0010 Normal Q-Q Plot Theoretical Quantiles Sample Quantiles -3 -2 -1 0 1 2 3 0.0000 0.0005 0.0010 0.0015 0.0020 0.0025 Normal Q-Q Plot Theoretical Quantiles Sample Quantiles -3 -2 -1 0 1 2 3 0.0005 0.0010 0.0015 0.0020 0.0025 0.0030 0.0035 Normal Q-Q Plot Theoretical Quantiles Sample Quantiles -3 -2 -1 0 1 2 3 0.0025 0.0030 0.0035 0.0040 0.0045 0.0050 0.0055 Normal Q-Q Plot Theoretical Quantiles Sample Quantiles
  47. 47. 47 Ilustración 5. Retornos por día IGBC Fuente: BVC. Cálculos de los autores. Ilustración 6. Evolución desviación por día Fuente: BVC. Cálculos de los autores. Los gráficos anteriores sumados con los datos de medias y desviaciones calculados por los autores, permiten concluir que el día Lunes es el día con menor retorno de la semana, mientras que el día Viernes es el día con mayor retorno; al igual que el día Lunes y Martes presentan retornos negativos. Por otro lado El día de mayor riesgo es el jueves y el día Miércoles de menor riesgo. Con lo cual se estaría rompiendo la HME ya que existe la anomalía de mercado, para el periodo de estudio, conocida como efecto día de la semana.
  48. 48. 48 Ilustración 7. Regresión modelo Garch LOG(GARCH) = C(8) + C(9)*ABS(RESID(-1)/@SQRT(GARCH(-1))) + C(10)*RESID(-1)/@SQRT(GARCH(-1)) + C(11)*LOG(GARCH(-1)) + C(12)*D2 + C(13)*D3 + C(14)*D4 + C(15)*D5 Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. GARCH 1.932118 2.077787 0.929892 0.3524 C -0.000176 0.000531 -0.332254 0.7397 D2 -0.000309 0.000626 -0.494435 0.6210 D3 0.000904 0.000639 1.414870 0.1571 D4 0.002344 0.000669 3.504040 0.0005 D5 0.002722 0.000589 4.625391 0.0000 MA(1) 0.222153 0.023583 9.420205 0.0000 Variance Equation C(8) -1.060922 0.194598 -5.451867 0.0000 C(9) 0.441167 0.045144 9.772359 0.0000 C(10) -0.083001 0.024290 -3.417039 0.0006 C(11) 0.905475 0.016901 53.57601 0.0000 C(12) 0.126472 0.153100 0.826072 0.4088 C(13) -0.438624 0.139742 -3.138806 0.0017 C(14) -0.009519 0.138301 -0.068825 0.9451 C(15) -0.199236 0.162622 -1.225148 0.2205 T-DIST. DOF 5.617212 0.570932 9.838666 0.0000 Lo concluido anteriormente es reforzado por el modelo de series de tiempo conocido bajo el nombre de GARCH, que presenta un estadístico F de 0,000002, valor que es menor a 0,05 por lo que se rechaza la hipótesis nula, es decir, al menos una de las variables es significativa en el modelo, ya que es diferente de cero, mostrando una posible estacionalidad. Si se observan las pruebas individuales del modelo para el valor esperado del retorno, se encuentra que los día Jueves y Viernes resultaron significativamente diferentes de cero y positivos; con lo que se concluye que existe estacionalidad en el retorno durante estos dos días. En cuanto al modelo para el valor esperado de
  49. 49. 49 la variación se encuentra que el día lunes es positivo y significativo, además el miércoles es negativo y significativo igualmente, por lo que para estos días se presentaría un factor estacionario sobre la variación. En definitiva la estimación muestra que existe una estacionalidad tanto en el retorno promedio como en la varianza; los inicios de semana están asociados a mayores volatilidades y menores retornos, y los finales de semana se asocian a mayores retornos promedios y menores volatilidades que las que se presentan durante la semana. Ahora se podría concluir con esto que la Hipótesis de los mercados eficiente desarrollada por Fama en 1965 se puede refutar debido a la existencia de una anomalía que es creada por la irracionalidad de los inversores. Dicho argumento en contra de esta teoría es válido siempre y cuando estos inversores “racionales” puedan obtener utilidades excesivas porque cabe recordar que el mismo Fama reconoció la existencia de anomalías que se corregían rápidamente por el ajuste instantáneo del valor intrínseco ante la llegada de nueva información.
  50. 50. 50 3. CONCLUSIONES  Los mercados financieros del mundo entero son cada día mas globalizados y el mejor ejemplo de eso es el futuro mercado de América Latina que será conocido como el “Mila”; el cual es la unificación de la bolsa de Valores de Santiago de Chile, la Bolsa de Valores de Lima y La Bolsa de Valores de Colombia; creando un escenario más grande para que los inversores racionales participen y tomen posición con la llegada de nueva información de la economía.  La existencia de información privilegiada es causante de anomalías ya que irían contra la HME porque romperían el supuesto de que toda la información esta dada en el mercado y es conocida por todos; por lo cual puede ser inevitable el surgimiento de imperfecciones que den rentabilidades extraordinarias y que puedan ser aprovechadas por los inversores que están en búsqueda de éstas.  La información que se presenta en el mercado colombiano no es comprensible, fiable y de fácil acceso según lo sustenta Montenegro (2006) en su trabajo “la información bursátil en Colombia”, por lo cual el mercado colombiano no puede ser un mercado eficiente desde el concepto que plantea Fama en 1965, debido a que esto va en contra de una parte de la definición de mercado eficiente “…donde la información actual importante es casi libremente disponible para todos los participantes”57. 57 FAMA, Eugene. (1965; reprinted 1995): “Random walks in stock market prices”. Finance Analysts Journal. Vol. 51, No. 1, p. 75-80.
  51. 51. 51  La presencia de la anomalía conocida como efecto día de la semana no solo contradice la HME sino que también confirma que el mercado de renta variable en Colombia es aún muy reducido y le falta más reglamentación y muchos más inversores. El hecho que los inicios de semana estén marcados por menores retornos y mayores volatilidades y que los viernes por mayores retornos y menores volatilidades en comparación con el inicio de semana, es la confirmación de que aún falta mucho por hacer para tener un mercado de valores que sirva eficientemente como una fuente de crédito más barata que genere crecimiento económico en el país, y una herramienta más interesante de inversión para otras los inversores. Ahora se podría concluir con esto que la Hipótesis de los mercados eficientes desarrollada por Fama en 1965 se puede refutar debido a la existencia de una anomalía que es creada por la irracionalidad de los inversores. Dicho argumento en contra de esta teoría es válido siempre y cuando estos inversores “racionales” puedan obtener utilidades excesivas porque cabe recordar que el mismo Fama reconoció la existencia de anomalías que se corregían rápidamente por el ajuste instantáneo del valor intrínseco ante la llegada de nueva información. Pero como se dijo en el párrafo anterior, el conocimiento de la información no es perfecto como debiera serlo por lo que algunos inversionistas obtienen rendimientos excesivos antes de que el mercado corrija el precio.
  52. 52. 52 4. BIBLIOGRAFÍA ANGELIDIS, Dimitrios y LYROUDI, Katerina. (2003): “Seasonalities in the French stock market: the day of the week anomaly”. University of Macedonia. AKINTOYE, Ishola Rufus. (2008): “Efficient Market Hypothesis and Behavioural Finance: A review of Literature”. European Journal of Social Sciences. Vol. 7, N° 2. ALAITZ MENDIZÁBAL Zubeldia; MIERA ZABALZA, Luis Mª; ZUBIA ZUBIAURRE Marian. (2002): “El modelo de Markowitz en la gestión de cartera”. Cuadernos de gestión, Vol. 2, N° 1. ANNUAR BIN MD. NASIR, SHAMSHER MOHAMAD y ABDUL HAMID, MOHAMAD ALI. (1988): “Stock returns and the weekend effect: the Malaysian experience”. Pertanika 11(1), 107-114. BARONE, E. (1990): "The Italian stock market: efficiency and calendar anomalies". Journal of Banking and Finance. Vol. 14, p. 483-510. BERUMENT. Hakan y KIYMAZ, Halil. (2001): “The day of the week effect on stock market volatility". Journal of Economics and Finance. Vol. 25, N° 2. BOLLERSEV, Tim; CHOU, Ray Y. y KRONER, Kenneth F. (1992): “ARCH Modeling in finance: A review of the theory and empirical evidence”. Journal of Econometrics. Vol. 52, p. 5-59. BRUSA, Jorge y LIU, Pu. (2004): “The day of the week and the week-of-the-month effects: an analysis of investors’ trading activities”. Review of Quantitative Finance and Accounting. Vol. 23, p. 19–30. CAMPBELL, John Y. y HENTSCHEL, Ludger. (1991): “No news is good news: an asymmetric model of changing volatility in stock returns”. National Bureau of Economics Research. Paper N° 3742. CHRISTOPHE, Stephen; FERRI, Michael G. y ANGEL, James J. (2009) “Short selling and the weekend effect in Nasdaq stock returns”. The Financial Review. Vol. 44, p. 31-57. CONDOYANNI, L.; O'HANLON, J. y WARD, C.W.R. (1987): “Day of the week effects on stock returns: international evidence”. Journal of business finance & accounting. Vol. 14, N°2
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