1

Rentabilidad de acciones IPSA

Objetivo del estudio:

Estudiar los indicadores de las acciones que están

en el IPSA, del mercado bursátil, correspondientes

a enero 2006.

Efectuar una comparación entre estas acciones, en

base a estos indicadores.

2

Mediciones:

Se midieron siete variables a cada acción,

correspondientes a febrero, 2006:

Nneg – Número de negocios

Monto – Monto promedio mensual transado (Millones $)

Cierre – Precio de cierre

PU – Razón Precio / Utilidad anual

BL – Razón Precio Bolsa / Precio Libro

Rent – Rentabilidad promedio mensual

Factor – Factor IPSA

3

Observaciones (1)

Número Montos (M$) Precio de Relación Relación Rentab. Factor

Titulo Negocios Transados Cierre($) Precio/ Util. Bolsa/ Libro Año (% ) I psa

1 AGUAS-A 92 532 184.00 15.79 3.16 17.33 426.6

2 ALMENDRAL 838 7,880.1 30.80 25.66 1.18 46.15 36252.1

3 ANDINA-B 399 7766.3 1275.00 17.30 3.63 5.5 398.1

4 ANTARCHI LE 325 11,185.6 6305.00 10.69 1.45 -4.84 62.7

5 BCI 379 5,203.2 13800.00 12.90 2.74 6.12 30.7

6 BSANTANDER 382 9,998.2 23.79 18.70 4.12 26.92 34892.9

7 CAP 1,178 24,584.3 7580.40 11.73 3.49 36.98 289.5

8 CEMENTOS 119 1,606.4 1245.00 13.02 1.58 -12.85 106.1

9 CENCOSUD 2,275 134,360.4 1230.70 24.10 2.01 3.66 3445.7

10 CERVEZAS 544 9,608.4 2788.90 17.05 2.81 -5.55 524.6

11 CGE 135 3,683.6 2925.00 16.80 2.54 15.02 65

12 CHI LE 475 6,017.2 37.49 14.12 3.29 3.81 12240.9

13 CMPC 472 11,338.2 14077.00 19.12 1.19 -0.59 42.7

14 COLBUN 1,389 21,797.1 71.48 12.89 1.27 1.63 24703.1

15 CONCHATORO 122 3,089.5 755.00 27.94 3.13 -3.28 348

16 COPEC 1,277 25,833.4 4852.60 18.54 2.10 3.51 345.2

17 CORPBANCA 768 21816.7 2.90 12.51 1.73 -9.03 292203.6

18 CRI STALES 150 3,039.4 5400.00 12.49 1.29 -8.76 54.5

19 CTC-A 1,296 30,475.0 1125.00 42.76 1.15 -22.05 1049

20 D&S 1,872 35,294.2 177.05 37.89 2.38 0.85 11361.7

4

Observaciones (2)

Número Montos (M$) Precio de Relación Relación Rentab. Factor

Titulo Negocios Transados Cierre($) Precio/ Util. Bolsa/ Libro Año (% ) I psa

21 EDELNOR 246 3135.8 340.00 131.16 0.81 4.12 180.4

22 ENDESA 1,493 35,517.5 544.00 40.33 2.72 56.47 5393.4

23 ENERSIS 1.824 66015.6 127.70 61.30 1.6 19.2 33370.5

24 ENTEL 583 12,005.2 5500.00 18.31 2.60 39.57 225.7

25 FALABELLA 591 12,954.2 1517.00 24.09 3.49 6.56 532.2

26 I ANSA 5,994 86,242.0 94.11 51.20 1.45 179.16 10626.2

27 INVERCAP 297 2445.7 2073.30 10.95 2.96 31.08 109.3

28 LA POLAR 755 10630.6 1600.00 19.20 2.96 31.08 917.4

29 LAN 731 12,802.9 4237.50 18.89 5.14 4.71 397

30 MADECO 952 16,455.7 44.77 22.04 1.12 29.29 13866.3

31 MASI SA 978 9,888.1 107.00 20.00 1.02 -30.43 20891.6

32 ORO BLANCO 155 938.5 2.85 14.29 1.5 33.52 24174.7

33 PROVIDA 121 917.2 975.00 8.32 1.9 -1.05 165.9

34 QUINENCO 103 2832.8 651.00 15.04 1 -15.55 190.9

35 SAN PEDRO 82 541.8 5.10 38.46 1.36 -18.75 9546.4

36 SECURITY 113 1046.1 119.00 12.01 1.4 -1.65 682.6

37 SM-CHILE B 132 936.1 44.15 17.35 1.41 -8.64 1853.7

38 SQM-B 866 31199.5 6315.00 31.12 3.16 67.69 442.5

39 TATTERSALL 292 403.5 0.49 19.02 1.7 51.47 134676.5

40 VAPORES 771 4,696.0 800.91 4.53 1.29 -36.91 1489.6

5

Análisis:

Se aplicó un análisis de Componentes Principales

con el objeto de bajar la dimensionalidad de los

datos.

Se usó la matriz de correlaciones.

El análisis se hizo con los software

Minitab , S-Plus y SPSS

6

NNeg Monto Cierre PU BL Rent

Monto 0.692

0.000

Cierre -0.089 -0.067

0.587 0.683

PU 0.189 0.239 -0.196

0.243 0.138 0.227

BL -0.072 -0.044 0.159 -0.225

0.659 0.788 0.328 0.162

Rent 0.671 0.383 -0.023 0.200 0.143

0.000 0.015 0.889 0.215 0.378

Factor -0.006 0.015 -0.218 -0.073 -0.127 0.015

0.971 0.926 0.177 0.655 0.435 0.925

Correlaciones y p-valores (Minitab)

7

Componentes principales:

Varianzas

Eigenvalores 2.300 1.406 1.062 0.833 0.657 0.560 0.183

Proporción 0.329 0.201 0.152 0.119 0.094 0.080 0.026

Acumulada 0.329 0.529 0.681 0.800 0.894 0.974 1.000

Las cuatro primeras componentes explican el 80%

de la varianza.

8

Component Number

Eigenvalu

e

7654321

2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0

Scree Plot of NNeg, ..., Factor

Importancia relativa de las componentes (Minitab)

Gráfico de sedimentación o “scree plot”

9

Comp. 1 Comp. 2 Comp. 3 Comp. 4 Comp. 5 Comp. 6 Comp. 7

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

Relative Importance of Principal Components

Va

ria

nce

s

0.329

0.529

0.681

0.8

0.8940.974

1

Importancia relativa de las componentes (S-Plus)

10

Importancia relativa de las componentes (SPSS)

11

Variable PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6

NNeg 0.598 -0.111 -0.084 0.160 -0.181 -0.143

Monto 0.530 -0.053 -0.010 0.213 -0.295 0.628

Cierre -0.132 -0.559 0.193 0.620 0.482 0.118

PU 0.292 0.320 0.552 -0.321 0.566 0.257

BL -0.064 -0.584 -0.314 -0.615 0.113 0.373

Rent 0.505 -0.235 -0.167 -0.152 0.317 -0.569

Factor 0.021 0.416 -0.724 0.200 0.463 0.205

Coeficientes

12

Interpretación de la componentes principales.

Se puede interpretar …

PC1 como promedio de las variables Nneg, Monto, PU y Rent

PC2 como contraste entre Cierre y BL versus PU y Factor

PC3 como contraste entre PU versus BL y Factor

PC4 como contraste entre PU y BL versus Cierre

13

Plano principal (Minitab).

Representación de las variables originales.

First Component

Seco

nd C

om

ponent

0.60.50.40.30.20.10.0-0.1-0.2

0.50

0.25

0.00

-0.25

-0.50

Factor

Rent

BL

PU

Cierre

MontoNNeg

Loading Plot of NNeg, ..., Factor

14

Plano principal (Minitab).

Representación de las observaciones.

First Component

Seco

nd C

om

ponent

86420

3

2

1

0

-1

-2

-3

Score Plot of NNeg, ..., Factor

15

Plano principal (Minitab).

Representación de las observaciones.

First Component

Seco

nd C

om

ponent

86420

3

2

1

0

-1

-2

-3

Score Plot of NNeg, ..., Factor

IansaCencosud

Endesa

EdelnorCorpbanca

BCI

LanCap

SQM-BCMCP

D&S

Enersis

Entel

Tattersal

Masisa

San Pedro

Oro Blanco

16

Plano principal (S-Plus). Observaciones y variables.

Comp. 1

Co

mp

. 2

-0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

2

34

5

6

7

8

9101112

13

14

1516

17

18

19

20

21

22

23

2425 2627 28

29

30

31

3233

3435

3637

38

39

40

0 5 10

05

10

V3V4

V5

V6

V7

V8

V9

17

Algunas Conclusiones

La componente 1 es una medida de bondad. Resume

Número de negocios, Monto transado, Rentabilidad y en

menor medida, Razón precio utilidad.

Por lo tanto ordena las acciones desde menos a más

buenas.

Destacan Iansa por su enorme utilidad, Cencosud y las

eléctricas, Endesa y Enersis, por el número de negocios y

montos transados; Ededlnor por un alto Precio/utilidad.

Etc.

18

La componente 2 es una comparación entre las variables

Razón precio utilidad y Factor, que tienen que ver con las

expectativas de la acción y su actividad bursátil, versus

las variables relacionadas con el precio, como son Cierre y

la Razón bolsa libro.

De modo que Corpbanca y Edelnor presentan un valor

positivo, muestran altas expectativas en contraste con su

precio.

Mientras que BCI, Cap y Lan muestran lo contrario,

menores expectativas en relación al precio.

19

Hay más conclusiones que se pueden obtener, pero éstas

aparecen como relevantes, y se incluyeron a modo de

ejemplo.

Lo que se pueda concluir, siempre depende en gran

medida del experto en el tema al que se adscribe el

problema