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UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO

ESCUELA DE POSTGRADO

SECCION DE POST GRADO EN CIENCIAS

ECONOMICAS

“DETERMINANTES DEL INDICE GENERAL DE LA BOLSA DE VALORES DE LIMA EN EL PERIODO

ENERO 1994 – OCTUBRE 2003”

Tesis Para optar el Grado de Maestro en Ciencias Económicas

Mención: Finanzas.

AUTOR : Bach. Federico Hamilton Bravo Coronel ASESOR : Ms. Jorge Zegarra Pinto

Trujillo - Perú

2004

N° de Registro: ................

Econ. F. Hamilton Bravo Coronel

DEDICATORIA

A mi Esposa, Carmen Luz, por su amor y paciencia.

A mi hija, Gabriela Fernanda, una bendición de Dios.

A mi Madre, Luz Amelia, por su ejemplo, amor y trabajo.

A mis Hermanos: Kelly, Juana, Joely y Jonathan, por su comprensión y ayuda.

A Marcelo Coronel, Bertha Coronel, Lili Coronel y Juan Rojas, por su apoyo.

Gracias.

F. Hamilton Bravo C.

i


AGRADECIMIENTO

Al Dr. Cesar Liza Ortiz, Mg. Jorge Zegarra Pinto, Ms. Carlos Diaz Collantes, Econ.

Aldo Esquivel Quiñe, C.P.C. Julia Rojas, Abog. Carmen Villanueva Costa y a todo

el personal docente y administrativo de la escuela de Post Grado de esta

Universidad.

Gracias, a ustedes.

F. Hamilton Bravo C.

ii


INDICE Pag.

Dedicatoria i

Agradecimiento ii

Indice iii

Resumen iv

Abstract v

CAPITULO I: INTRUDUCCION

1.1 Introducción 2 1.1 Realidad problemática 3 1.2 Problema 5 1.3 Hipótesis 5 CAPITULO II: MATERIAL Y METODO 2.1 Material 7 2.2 Método 7 2.3 Técnicas 7 CAPITULO III: RESULTADOS Y DISCUSION 09 CAPITULO IV: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 13 CAPITULO V: REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 15 CAPITULO VI: ANEXOS 18

iii


Resumen

En el presente trabajo pretendo identificar los Determinantes de índice tanto al

interno de nuestra economía como los determinantes provenientes de economías

externas.

La teoría de Mercados Eficientes, considera como punto medular que no existe

influencia de las variaciones de las cotizaciones pasadas en las variaciones de las

cotizaciones futuras, al considerar que en un mercado de valores eficiente, las

cotizaciones de los activos financieros negociados en él, reflejan en todo

momento, toda la información disponible; por tanto cualquier estrategia basada en

información particular no obtendrá mayores beneficios y generará una rentabilidad

similar a la obtenida por una cartera promedio, acercándose a su “Valor

Intrínseco”, vale decir aquel precio obtenido en la valorización según el análisis

fundamental.

Según esta teoría las cotizaciones siguen un recorrido aleatorio, no presentando

un comportamiento fácilmente predecible. La Teoría de Mercados Eficientes se

contrapone a la Escuela Técnica.

El presente trabajo va más allá de las dos escuelas comúnmente utilizadas por los

responsables de las inversiones, este trabajo utiliza la teoría económica para

identificar las variables que determinan el Índice General de la Bolsa de Valores

de Lima (IGBVL), buscando un modelo que permita explicar la formación del

índice y su evolución.

iv


ABSTRACT

With the present work I try to identify the Determinants of index so much to the

boarder of our economy as the determinants originating of external economies.

The theory of Efficient Markets, considers as fundamental point that does not exist

influence of the variations of the quotes passed in the variations of the future

quotes, on having thought that on an efficient stock market, the quotes of the

financial assets negotiated in it, they reflect at all time, all the available information;

therefore any strategy based on particular information will not obtain major

benefits and profitability similar to the obtained one was generating for a portfolio

average, approaching your Intrinsic value, it is worth saying that price obtained in

the appraisement according to the fundamental analysis.

According to this theory the quotes continue a random tour, not presenting a

behavior easily predictable. The Theory of Efficient Markets is opposed to the

Technical School.

The present work goes beyond two schools commonly used by the persons in

charged of the investments, this work uses the economic theory to identify the

variables that determine the General Index of the Lima Stock exchange. (IGBVL),

seeking a model who allows to explain the formation of the index and its evolution.

v

CAPITULO I

INTRODUCCION

Determinantes del IGBVL Ene 1994 – Oct 2003

Econ. F. Hamilton Bravo Coronel 2

I.1.- INTRODUCCIÓN

La constante evolución de la Ciencias Económicas y la interconexión de los

Mercados Financieros Mundiales, siguen permitiendo el incremento de la

movilidad de capitales entre las economías del mundo. Los capitales fluyen a

través de los Mercados de valores, a los cuales se les consideran “Termómetros

de las Economías"1.

Los Inversionistas, sean estos nacionales, extranjeros; naturales, institucionales;

grandes, pequeños, medianos; de corto o largo plazo, necesitan identificar los

determinantes de los precios y su evolución para disminuir el riesgo2 de sus

inversiones y poder planificarlas a mediano y largo plazo3. Siendo el Índice

General de la Bolsa de Valores de Lima (IGBVL), el principal indicador de nuestro

Mercado de Valores, a través de este trabajo pretendo identificar los

determinantes de este índice, tanto al interno de nuestra economía como los

determinantes provenientes de economías externas.

Si bien la teoría de Mercados Eficientes, considera que no existe influencia de las

variaciones de las cotizaciones pasadas en las variaciones de las cotizaciones

futuras4, el punto medular de esta teoría es que la información fluye bajo una

distribución normal dentro de todo el mercado; sin embargo, bajo el término de

“mercado emergente” como es calificada nuestra Bolsa, puede que no sea del

todo aplicable la teoría de Mercados Eficientes; por tanto queda un tanto lejana la

idea que las cotizaciones de los valores mobiliarios sigan un recorrido aleatorio.

La Escuela Fundamental, a diferencia de la Escuela Técnica5-6, utiliza toda la

información disponible “real” para tratar de determinar la situación de

1 Grados Smith Pedro (6). 2 Jacquillat Bertrand (9). 3 Véase Fonseca Tavares Miguel (4). 4 Véase, Torres Diaz (16). 5 Véase Fonseca Tavares Miguel (5). 6 Véase Graville Joseph E. (7).

Determinantes del IGBVL Ene 1994 – Oct 2003 Subvaluación o Sobrevaluación en que pueda encontrarse un valor con respecto

a su precio de mercado7.

En términos prácticos, la Escuela Fundamental nos indica “que valores

comprar” y la Escuela Técnica “cuándo comprarlos o venderlos”.

I.2.-REALIDAD PROBLEMATICA Nuestro Mercado de Valores, refleja tendencias sistemáticas8, las cotizaciones

históricas contienen información relevante [nuestro mercado tiene memoria], por

lo que el Análisis Técnico tiene validez; para la Teoría de Mercados Eficientes

estos argumentos confirman la ineficiencia de nuestro Mercado de Valores, dando

la posibilidad de detectar tendencias sistemáticas mediante el tecnicismo.

Un modelo alterno para determinar precios se basa en la teoría de precios de

arbitraje (APT). La APT difiere del CAPM (Modelo de precios de activos de

capital)9 en que sostiene que el precio de una acción puede estar influido por otro conjunto de factores, además del mercado. Estos factores pueden reflejar

el crecimiento económico, la inflación y otras variables que pueden afectar

sistemáticamente los precios de los activos.

Uno de los factores que desempeña un papel capital en el comportamiento de la bolsa es la presión del tiempo, ya que influye considerablemente en la evolución de los precios de las acciones y en el volumen de las transacciones.

Esto es lo novedoso del trabajo - el incluir series temporales dentro de un modelo

que permita explicar la evolución del IGBVL. Es decir, más allá del

fundamentalismo, tecnicismo y basado en la ineficiencia del mercado,

3

7 Véase, Torres Diaz (16). 8 Véase, De La Rocha Corzo Julio (2). 9 )( imifi RRBRR −+= . Véase Madura Jeff (12).


Determinantes del IGBVL Ene 1994 – Oct 2003 trabajaremos en busca la información relevante para crear variables explicativas10

(variables causales), utilizando la teoría económica, del IGBVL.

Nuestra bolsa, bajo las consideraciones de “emergente” es un “reflejo rezagado”

de lo que le sucede a la bolsa neoyorquina – NYSE - (como muchas bolsas en el

mundo); es decir, una crisis en la NYSE, repercute con cierto rezago como “crisis”

en la Bolsa de Valores de Lima (BVL).

El Petróleo es el principal motor de las economías del mundo, por tanto es el

principal “costo económico” de los países que no cuentan con reservas naturales

de este recurso e incluso de aquellos que si poseen este bien; por tanto, un shock

de petróleo11, redundaría en menores ganancias corporativas o empresariales, lo

que a su vez reduciría las expectativas de crecimiento del precio de las acciones,

por menores utilidades.

El oro y la plata, son los “metales refugio” del dinero, en épocas de crisis

financiera, por tanto nos pueden dar, una señal adelantada de crisis toda vez que

sus precios inicien una tendencia continua alcista.

No es novedad, que para las economías capitalistas, el sector construcción es el

iniciador (motor) de las recuperaciones económicas12 o cambios de tendencia del

ciclo productivo; por tanto es un “buen indicador” para nuestro modelo.

Nuestra bolsa, depende en un 60% (en términos conservadores) del capital

foráneo, el cual ingresa bajo moneda extranjera (Dólar, Euro, etc.), por tanto un

ingreso mayúsculo de moneda extranjera traería consigo una reducción del Tipo

de Cambio Real Multilateral, avisando que ingresará nuevo dinero a la Bolsa, lo

que podría permitir inferir una situación alcista o por lo menos sostenimiento de la

tendencia.

4

10 Véase, Johnston J. (10), o Maddala G.S. (11). 11 Ackley Gardner (1).


12 Véase Derndurg Thomas F. (3).

Determinantes del IGBVL Ene 1994 – Oct 2003 Según lo expuesto, podemos considerar como determinantes significativos del

IGBVL al: Dow Jones Industrial Average Index (DJI), Oil Index Chicago Board

Option (XOI), Gold and Silver Index Filadelphya Stock Exchange (XAU), Índice del

Producto Sector Construcción del Perú (CONST), Índice del Tipo de Cambio real

Multilateral (TCRM).

Con ellos intentaremos arribar a un modelo explicativo del IGBVL, para el periodo

comprendido en un horizonte de 118 meses, que va desde Enero de 1994 a

Octubre del 2003.

I.3.- PROBLEMA ¿Cuáles son los determinantes del Índice General de la Bolsa de Valores de Lima

(IGBVL), en el período Enero 1994 – Octubre 2003?

I.4.- HIPÓTESIS Consideramos, como determinantes significativos del IGBVL al: Dow Jones

Industrial Average Index, Oil Index Chicago Board Option, Gold and Silver Index

Filadelphya Stock Exchange, Índice del Producto Sector Construcción del Perú

(BCRP), Índice del Tipo de Cambio Real (Soles / dólar)- BCRP.

5Econ. F. Hamilton Bravo Coronel

CAPITULO II

MATERIAL Y METODO

Determinantes del IGBVL Ene 1994 – Oct 2003 II.1.- MATERIAL

Población: La Población teórica, son todas las cotizaciones y valores mensuales,

desde su aparición de los siguientes índices y tasas: Dow Jones Industrial

Average Index (DJI)13, Oil Index Chicago Board Option (XOI)14, Gold and Silver

Index Filadelphya Stock Exchange (XAU)15, índice del Producto Sector

Construcción del Perú (CONST)16, índice del Tipo de Cambio Real Multilateral del

Perú (ITCRM) - Nuevos Soles por Dólar17.

Muestra: La muestra, son todas las cotizaciones y valores mensuales, desde

Enero de 1994 hasta Octubre 2003 de los siguientes índices y tasas: Dow Jones

Industrial Average Index, Oil Index Chicago Board Option, Gold and Silver Index

Filadelphya Stock Exchange, Índice del Producto Sector Construcción del Perú18

(BCRP), índice del Tipo de Cambio Real Multilateral del Perú 19(Nuevos Soles por

Dólar)- BCRP.

II.2.- METODO Descriptivo, Expofacto – Retrospectivo.

II.3.- TECNICA La técnica que se usara será la Observación Directa20 y la revisión Documentaria.

13 Véase Cuadro A, de la página 8. 14 Véase Cuadro B, de la página 8. 15 Véase Cuadro C, de la página 8. 16 Extraído del BCRP – Informes Mensuales. 17 Extraído del BCRP – Informes Mensuales. 18 Véase INEI (15). 19 Véase Richard Webb (17).



CUADRO A CUADRO B

Symbol NameAA ALCOA INCAIG AMER INTL GROUPAXP AMER EXPRESS COBA BOEING COC CITIGROUP

CAT CATERPILLAR INCDD DU PONT CODIS WALT DISNEY COGE GENERAL ELEC COGM GENERAL MOTORSHD HOME DEPOT INC

HON HONEYWELL INTLHPQ HEWLETT-PACKARDIBM INTL BUS MACHINEINTC INTEL CORPJNJ JOHNSON&JOHNSONJPM JP MORGAN CHASEKO COCA COLA CO

MCD MCDONALDS CORPMMM 3M COMPANYMO ALTRIA GROUP

MRK MERCK & COMSFT MICROSOFT CPPFE PFIZER INCPG PROCTER & GAMBLE

SBC SBC COMMSUTX UNITED TECH CPVZ VERIZON COMMS

WMT WAL-MART STORESXOM EXXON MOBIL

COMPONENTS FOR DJI

Symbol NameAHC AMERADA HESS

BP BP PLC ADR

COP CONOCOPHILLIPS

CVX CHEVRONTEXACO

KMG KERR MCGEE CORP

MRO MARATHON OIL

OXY OCCIDENTAL PETE

RD ROYAL DUTCH PETE

REP REPSOL YPF

SUN SUNOCO INC

TOT TOTAL S.A.

UCL UNOCAL CORP DEL

XOM EXXON MOBIL

COMPONENTS FOR ^XOI

CUADRO C

Symbol NameABX BARRICK GOLD

AEM AGNICO EAGLE

AU ANGLOGLD ASHANTI

DROOY DURBAN DEEP

FCX FRPRT-MCM GD

GFI GOLD FIELDS LTD

GG GOLDCORP INC

HMY HARMONY GOLD MNG

KGC KINROSS GOLD

MDG MERIDIAN GOLD

NEM NEWMONT MINING

PDG PLACER DOME INC

COMPONENTS FOR XAU

20 Véase Max Hernan (14).


CAPITULO III

RESULTADOS Y DISCUSION

Determinantes del IGBVL Ene 1994 – Oct 2003 III.1.- RESULTADOS Y DISCUSIÓN En primer lugar se ha procedido a calcular el logaritmo natural21 de los valores de

cada variable, para eliminar las posibles distorsiones en cuanto a variaciones

absolutas, minimizando un posible problema de Heterocedasticidad22.

Luego estas variables logaritmizadas han sido filtradas con el Filtro Hodrick

Prescott23 para deducir la tendencia, y dejar sólo los valores a nivel de

desviaciones, de tal forma que veamos la influencia de las variaciones de las

variables exógenas, en las variaciones de la variable endógena (IGBVL). Ver

Anexo (Tabla 01 y Tabla 02).

Dado que son variables financieras en el tiempo, es muy probable que se nos

presenten problemas de autocorrelación, lo que eliminaremos con el uso de un

modelo ARMA24. Mediante el análisis del correlograma de los residuos del modelo

normal, hemos podido observar que el modelo ARMA respectivo es de orden

(1,1).

Para hallar el filtro Hodrick Prescott, encontrar el modelo ARMA y desarrollar el

LS, hemos hecho uso del Programa Econometric Wiews (Ewiews Vs.3.0).

Nuestro modelo se ha desarrollado bajo las siguiente consideraciones: Dependent Variable: DHLIGBVL Method: Least Squares Date: 01/27/04 Time: 21:22 Sample(adjusted): 1994:08 2003:10 Included observations: 111 after adjusting endpoints Convergence achieved after 8 iterations Backcast: 1994:07

Los valores de los parámetros y sus estadísticos se detallan en el siguiente

cuadro:

21 Véase Pindyck Robert S. (12). 22 Véase Maddala G.S. (10). 23 El Filtro HP está explicado por la Función:

⎭⎬⎫

⎩⎨⎧

−−−+−∑ ∑=

−

=−+

T

t

T

tttttttx

xxxxyxt 1

1

2

211

2

}{))()(()(min λ

24 La función ARMA es:



Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DHLCONST(-2) -0.199908 0.108461 -1.843126 0.0682

DHLDJI(-6) -0.235852 0.157445 -1.498001 0.1372 DHLITCRM(-1) 1.651766 0.536173 3.080661 0.0026 DHLXAU(-2) 0.109140 0.070588 1.546154 0.1251 DHLXOI(-1) 0.264566 0.146640 1.804183 0.0741

AR(1) 0.795644 0.077432 10.27534 0.0000 MA(1) 0.054922 0.123936 0.443148 0.6586

R-squared 0.716214 Mean dependent var 0.002048Adjusted R-squared 0.699841 S.D. dependent var 0.128390S.E. of regression 0.070341 Akaike info criterion -2.409943Sum squared resid 0.514574 Schwarz criterion -2.239072Log likelihood 140.7518 F-statistic 43.74548Durbin-Watson stat 1.980149 Prob(F-statistic) 0.000000

Invertid AR Roots 0.80 = Ø Invertid MA Roots -0.05 = θ

En resumen:

El R2 ajustado es 69.98%, lo que nos dice que el modelo

explica la evolución de Indice General de la Bolsa de Valores

de Lima en ese porcentaje. Esto es, las variables que están

siendo usadas como exógenas, resultan ser muy buenos

determinantes de la evolución del IGBVL, por supuesto, dentro

de los términos de variaciones respecto a la tendencia

deducida con Hodrick Prescott.

ARCH Test: F-statistic 0.053350 Probability 0.817770Obs*R-squared 0.054312 Probability 0.815724

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.004574 0.000945 4.839994 0.0000 RESID^2(-1) 0.022193 0.096083 0.230977 0.8178

R-squared 0.000494 Mean dependent var 0.004677Adjusted R-squared -0.008761 S.D. dependent var 0.008704S.E. of regression 0.008742 Akaike info criterion -6.623327Sum squared resid 0.008254 Schwarz criterion -6.574227Log likelihood 366.2830 F-statistic 0.053350Durbin-Watson stat 1.956401 Prob(F-statistic) 0.817770


Determinantes del IGBVL Ene 1994 – Oct 2003 El modelo no presenta, problemas de autocorrelación serial según lo indica un

DW=1.98, ni presencia de Heterocedasticidad según el test ARCH F=0.05.

12

0.4

Correlogram of RESID Date: 04/18/04 Time: 10:50 Sample: 1994:01 2003:10 Included observations: 117 Autocorrelation Partial

Correlation AC PAC Q-Stat Prob

.|. | .|. | 1 0.003 0.003 0.0011 0.973 .|* | .|* | 2 0.089 0.089 0.9579 0.619 .|. | .|. | 3 -0.053 -0.053 1.2950 0.730 .|. | .|. | 4 0.016 0.008 1.3253 0.857 *|. | .|. | 5 -0.060 -0.052 1.7768 0.879 .|. | .|. | 6 -0.032 -0.037 1.9057 0.928 .|* | .|* | 7 0.068 0.081 2.4904 0.928 *|. | *|. | 8 -0.088 -0.091 3.4791 0.901 .|. | .|. | 9 0.025 0.013 3.5620 0.938 .|. | .|. | 10 0.038 0.060 3.7519 0.958 .|. | .|. | 11 -0.020 -0.042 3.8042 0.975 .|. | .|. | 12 -0.028 -0.023 3.9078 0.985

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

-0.4

-0.2

0.0

0.2

95 96 97 98 99 00 01 02 03

Residual Actual Fitted


CAPITULO IV

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Determinantes del IGBVL Ene 1994 – Oct 2003 IV.1.- CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

1. Se puede concluir, que con un nivel de confianza del 95%, los determinantes

de la evolución del Indice General de la Bolsa de Valores de Lima, son: El

Indice del Producto Sector Construcción Peruano - BCRP, el Dow Jones

Industrial Average Index – Chicago Board Trade, el Indice del Tipo de Cambio

Real Multilateral (Soles por Dólar) - BCRP, el Gold and Silver Index -

Filadelphya, el Oil Index – AMEX.

2. Estos determinantes explican el 69.98% de la evolución del IGBVL, al nivel de

diferencias respecto a su tendencia, en el periodo 01-1994 a 10-2003.

3. El modelo no contiene problemas de heterocedasticidad (TEST ARCH F=0.05)

ni correlación serial (DW=1.98).

4. El éxito del modelo se basa en la adecuada agrupación de las variables

explicativas y sus respectivos rezagos; ello implica que, hay mucha

probabilidad que una adecuada agrupación de otras variables también

proporcione un resultado similar.


CAPITULO V

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

Determinantes del IGBVL Ene 1994 – Oct 2003 V.1.- REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

1. Ackley Gardner: Teoría Macroeconómica. México: Edit. Uteha, 1964: 325p. 2. De La Rocha Corzo Julio C: Rentabilidad Bursátil: Evidencia Empirica. Lima:

Edit. CIESUL.Universidad de Lima, 1990: Serie de Documentos Nº 7: 98p. 3. Dernburg Thomas F, Duncan M McDouglas: Macroeconomía: La medición,

análisis y control de la actividad económica agregada. México: Edit. Diana,

1977: 576p. 4. Fonseca Tavares Miguel Dirceu: Análise de Investimento. Río de Janeiro: Edit.

IBMEC, 1989: 285p. 5. Fonseca Tavares Miguel Dirceu: Análise Técnica: Gráfico de Barras. Rio de

Janeiro: Edit. IBMEC, 1987: 127p. 6. Grados Smith Pedro, Chavez Mujica Tatiana, Zúñiga Gamero Magaly: La

Bolsa: Instrumentos para la Toma de Decisiones. . Lima: Edit.

CIESUL.Universidad de Lima, 1993: Serie de Bursatil Nº 2: 158p. 7. Graville Joseph E: Timing-A Nova Estratégia Diaria de Maximizaçao dos

Lucros no Mercado de Acoes. Rio de Janeiro: Edit. M. Noronha Editora, 1987:

383p. 8. INEI: Perú: Compendio Estadístico Económico – Financiero 98-99. Lima: Edit.

Gráfica Monterrico S.A., 1999: 1112p. 9. Jacquillat Bertrand, Solnik J Bruno: Mercados Financieros y Gestión de

Cartera de Valores. Madrid: Edit. Tecniban: 189p. 10. Johnston J: Métodos de Econometría. Madrid: Edit. Vicens Vives, 1975: 464p. 11. Madala GS: Econometría. México: Edit. Mc Graw Hill, 1985: 546p. 12. Madura Jeff. Mercados e Instituciones Financieros. 5ta Edición. México 2001.

Internacional Thomson Editores S.A: 492p.


Determinantes del IGBVL Ene 1994 – Oct 2003 13. Maravall Agustín y Del Río Ana. Time Aggregation and the Hodrick-Prescott

Filter - Documentos de Trabajo Nº 08. Madrid – España. Banco de España – Servicio de Estudios. Marzo 2001. 44p.

14. Max Hernan: Investigación Económica: Su Metodología y su Técnica. Edit.

Fondo de Cultura Económica. 15. Pindyck Robert S, Rubinfeld Daniel L: Modelos Econométricos. España:

Edit. Labor Universitaria, 1980. 16. Torres Díaz Jorge, Guerrero Corzo Mario, Nano Cortés Pablo: Ensayo de

Investigación sobre la Eficiencia de la información en la Formación de las

Cotizaciones en el Mercado Bursátil de Lima. Lima: Edit. Unión Gráfica S.A.,

Julio 1998. 17. Webb Richard: Perú en Números al 2000. Lima: Edit. Cuanto S.A. 2001.


CAPITULO VI

ANEXOS



TABLA 01

VARIABLES FINANCIERAS PARA PRUEBAS DE ESTIMACIÓN CON EL MODELO FINAL

OBS CONST DJI IGBVL ITCRM XAU XOI LCONST LDJI LIGBVL LITCRM LXAU LXOI 1994:01 86.44 3978.40 1106.38 100.56 131.84 266.55 4.46 8.29 7.01 4.61 4.88 5.591994:02 78.40 3832.00 1183.43 99.92 128.39 255.73 4.36 8.25 7.08 4.60 4.86 5.541994:03 93.20 3636.00 1157.17 98.93 133.70 244.09 4.53 8.20 7.05 4.59 4.90 5.501994:04 85.54 3681.70 1079.77 98.30 114.43 260.01 4.45 8.21 6.98 4.59 4.74 5.561994:05 87.49 3758.40 1126.92 98.47 120.32 262.16 4.47 8.23 7.03 4.59 4.79 5.571994:06 90.54 3625.00 1086.48 98.03 115.25 257.48 4.51 8.20 6.99 4.59 4.75 5.551994:07 91.59 3764.50 1106.64 100.28 111.75 270.34 4.52 8.23 7.01 4.61 4.72 5.601994:08 108.37 3913.40 1168.15 101.55 118.52 268.26 4.69 8.27 7.06 4.62 4.78 5.591994:09 116.57 3843.20 1403.86 103.46 132.23 260.36 4.76 8.25 7.25 4.64 4.88 5.561994:10 119.99 3908.10 1525.94 103.42 117.41 279.94 4.79 8.27 7.33 4.64 4.77 5.631994:11 118.93 3739.20 1433.04 100.51 102.70 263.34 4.78 8.23 7.27 4.61 4.63 5.571994:12 122.93 3834.40 1414.92 96.67 109.33 261.75 4.81 8.25 7.25 4.57 4.69 5.571995:01 116.49 3843.90 1087.85 98.49 97.38 263.53 4.76 8.25 6.99 4.59 4.58 5.571995:02 104.62 4011.10 1016.73 99.39 103.83 271.28 4.65 8.30 6.92 4.60 4.64 5.601995:03 115.39 4157.70 1058.59 101.48 121.97 285.99 4.75 8.33 6.96 4.62 4.80 5.661995:04 107.29 4321.30 1405.55 103.33 116.93 293.21 4.68 8.37 7.25 4.64 4.76 5.681995:05 125.61 4465.10 1431.97 102.88 120.00 300.96 4.83 8.40 7.27 4.63 4.79 5.711995:06 112.51 4556.10 1447.70 102.44 120.19 290.03 4.72 8.42 7.28 4.63 4.79 5.671995:07 110.74 4708.50 1492.39 101.46 118.70 298.73 4.71 8.46 7.31 4.62 4.78 5.701995:08 127.30 4610.60 1474.19 99.24 122.66 287.61 4.85 8.44 7.30 4.60 4.81 5.661995:09 119.25 4789.10 1359.19 98.39 124.20 291.51 4.78 8.47 7.21 4.59 4.82 5.681995:10 126.29 4755.50 1265.32 98.85 107.18 289.28 4.84 8.47 7.14 4.59 4.67 5.671995:11 122.37 5074.50 1229.11 99.71 121.11 302.51 4.81 8.53 7.11 4.60 4.80 5.711995:12 120.45 5117.10 1243.37 98.85 120.42 320.80 4.79 8.54 7.13 4.59 4.79 5.771996:01 110.22 5395.30 1266.41 98.43 141.05 321.79 4.70 8.59 7.14 4.59 4.95 5.771996:02 105.76 5485.60 1264.96 97.80 144.06 320.35 4.66 8.61 7.14 4.58 4.97 5.771996:03 111.11 5587.10 1193.53 96.84 143.83 339.40 4.71 8.63 7.08 4.57 4.97 5.831996:04 101.34 5569.10 1256.17 96.24 143.42 342.96 4.62 8.62 7.14 4.57 4.97 5.841996:05 120.69 5643.20 1282.90 97.16 148.89 342.01 4.79 8.64 7.16 4.58 5.00 5.831996:06 101.90 5654.60 1366.15 98.07 123.76 342.96 4.62 8.64 7.22 4.59 4.82 5.841996:07 110.69 5528.90 1406.73 97.49 124.35 333.17 4.71 8.62 7.25 4.58 4.82 5.811996:08 121.31 5616.20 1428.60 98.25 124.55 339.97 4.80 8.63 7.26 4.59 4.82 5.831996:09 116.33 5882.20 1608.42 98.88 115.18 356.15 4.76 8.68 7.38 4.59 4.75 5.881996:10 124.72 6029.40 1500.42 100.65 115.60 371.88 4.83 8.70 7.31 4.61 4.75 5.921996:11 122.84 6521.70 1433.64 101.99 120.19 388.89 4.81 8.78 7.27 4.62 4.79 5.961996:12 129.29 6448.30 1429.02 100.26 116.75 390.17 4.86 8.77 7.26 4.61 4.76 5.971997:01 128.39 6813.10 1540.96 100.66 110.20 405.64 4.86 8.83 7.34 4.61 4.70 6.011997:02 121.82 6877.70 1620.06 99.84 122.46 386.09 4.80 8.84 7.39 4.60 4.81 5.961997:03 115.05 6583.50 1673.72 98.01 104.12 399.59 4.75 8.79 7.42 4.59 4.65 5.991997:04 125.40 7009.00 1758.77 98.80 93.86 397.35 4.83 8.85 7.47 4.59 4.54 5.981997:05 128.09 7331.00 2128.39 98.91 104.31 423.00 4.85 8.90 7.66 4.59 4.65 6.051997:06 119.73 7672.80 2155.01 97.94 95.60 435.68 4.79 8.95 7.68 4.58 4.56 6.081997:07 125.60 8222.60 2052.62 96.51 97.92 463.80 4.83 9.01 7.63 4.57 4.58 6.141997:08 135.56 7622.40 1974.20 95.49 98.87 457.50 4.91 8.94 7.59 4.56 4.59 6.131997:09 144.04 7945.30 2008.03 95.25 109.50 486.97 4.97 8.98 7.60 4.56 4.70 6.191997:10 152.16 7442.10 1859.14 96.19 87.91 470.57 5.02 8.91 7.53 4.57 4.48 6.151997:11 137.09 7823.10 1780.54 97.38 70.82 463.49 4.92 8.96 7.48 4.58 4.26 6.141997:12 148.56 7908.30 1792.71 94.58 74.19 454.36 5.00 8.98 7.49 4.55 4.31 6.121998:01 132.58 7906.50 1624.65 93.56 74.97 432.65 4.89 8.98 7.39 4.54 4.32 6.071998:02 127.83 8545.70 1585.78 94.95 75.45 460.46 4.85 9.05 7.37 4.55 4.32 6.131998:03 132.00 8799.80 1705.84 94.21 81.67 477.38 4.88 9.08 7.44 4.55 4.40 6.171998:04 124.79 9063.40 1889.50 94.48 87.93 488.30 4.83 9.11 7.54 4.55 4.48 6.191998:05 117.75 8900.00 1815.12 94.78 74.71 474.30 4.77 9.09 7.50 4.55 4.31 6.161998:06 128.10 8952.00 1641.64 95.71 71.72 467.76 4.85 9.10 7.40 4.56 4.27 6.151998:07 135.25 8883.30 1714.74 95.71 62.92 432.34 4.91 9.09 7.45 4.56 4.14 6.071998:08 149.44 7539.10 1265.53 96.32 48.89 390.71 5.01 8.93 7.14 4.57 3.89 5.971998:09 148.79 7842.60 1246.94 100.80 74.99 440.84 5.00 8.97 7.13 4.61 4.32 6.091998:10 136.08 8592.10 1231.62 103.76 75.39 435.07 4.91 9.06 7.12 4.64 4.32 6.081998:11 128.90 9116.60 1581.59 105.00 70.96 443.34 4.86 9.12 7.37 4.65 4.26 6.091998:12 129.50 9181.40 1335.88 106.51 64.97 433.19 4.86 9.12 7.20 4.67 4.17 6.07

Fuente: BCRP, BVL, CBO, FSE, AMEX Elaboración: El Autor



TABLA 01 (continuación)

VARIABLES FINANCIERAS PARA PRUEBAS DE ESTIMACIÓN CON EL MODELO FINAL

OBS CONST DJI IGBVL ITCRM XAU XOI LCONST LDJI LIGBVL LITCRM LXAU LXOI 1999:01 113.91 9358.80 1320.55 109.04 63.26 394.97 4.74 9.14 7.19 4.69 4.15 5.981999:02 109.07 9306.60 1417.95 110.72 60.56 384.96 4.69 9.14 7.26 4.71 4.10 5.951999:03 118.46 9786.20 1470.28 108.83 59.76 450.59 4.77 9.19 7.29 4.69 4.09 6.111999:04 109.05 10789.00 1644.29 108.35 73.42 515.08 4.69 9.29 7.41 4.69 4.30 6.241999:05 105.13 10559.70 1647.45 106.89 60.87 505.39 4.66 9.26 7.41 4.67 4.11 6.231999:06 110.07 10970.80 1670.41 105.86 66.93 508.33 4.70 9.30 7.42 4.66 4.20 6.231999:07 113.20 10655.20 1649.58 104.76 62.87 514.68 4.73 9.27 7.41 4.65 4.14 6.241999:08 120.44 10829.30 1653.60 106.96 67.34 521.61 4.79 9.29 7.41 4.67 4.21 6.261999:09 127.69 10337.00 1854.62 108.60 80.26 507.38 4.85 9.24 7.53 4.69 4.39 6.231999:10 133.98 10729.90 1793.74 110.99 69.55 503.47 4.90 9.28 7.49 4.71 4.24 6.221999:11 132.53 10877.80 1820.00 110.63 67.04 511.64 4.89 9.29 7.51 4.71 4.21 6.241999:12 129.85 11497.10 1835.57 110.88 67.97 503.00 4.87 9.35 7.52 4.71 4.22 6.222000:01 122.19 10940.50 1822.55 111.68 59.98 467.79 4.81 9.30 7.51 4.72 4.09 6.152000:02 119.03 10128.30 1806.68 109.17 59.76 430.30 4.78 9.22 7.50 4.69 4.09 6.062000:03 119.37 10921.90 1663.07 108.63 56.50 501.99 4.78 9.30 7.42 4.69 4.03 6.222000:04 100.35 10733.90 1626.71 108.96 54.75 488.92 4.61 9.28 7.39 4.69 4.00 6.192000:05 110.56 10522.30 1461.69 107.53 56.28 537.97 4.71 9.26 7.29 4.68 4.03 6.292000:06 106.56 10447.90 1486.79 108.29 57.81 505.35 4.67 9.25 7.30 4.68 4.06 6.232000:07 110.82 10522.00 1355.80 107.42 50.85 480.59 4.71 9.26 7.21 4.68 3.93 6.182000:08 122.45 11215.10 1436.92 105.96 52.34 520.25 4.81 9.33 7.27 4.66 3.96 6.252000:09 117.70 10650.90 1355.56 105.12 49.92 526.68 4.77 9.27 7.21 4.66 3.91 6.272000:10 117.77 10971.10 1269.77 104.71 43.87 518.87 4.77 9.30 7.15 4.65 3.78 6.252000:11 111.72 10414.50 1199.70 105.57 47.08 505.10 4.72 9.25 7.09 4.66 3.85 6.222000:12 104.37 10788.00 1208.41 105.16 51.41 536.25 4.65 9.29 7.10 4.66 3.94 6.282001:01 104.12 10887.40 1280.64 105.81 48.86 527.98 4.65 9.30 7.16 4.66 3.89 6.272001:02 97.23 10495.30 1291.75 105.32 52.51 525.39 4.58 9.26 7.16 4.66 3.96 6.262001:03 102.48 9878.80 1271.92 103.52 47.57 529.44 4.63 9.20 7.15 4.64 3.86 6.272001:04 101.67 10735.00 1196.92 104.34 55.13 584.80 4.62 9.28 7.09 4.65 4.01 6.372001:05 103.38 10911.90 1311.58 105.27 57.13 586.16 4.64 9.30 7.18 4.66 4.05 6.372001:06 93.33 10502.40 1347.00 102.57 53.25 548.85 4.54 9.26 7.21 4.63 3.97 6.312001:07 101.71 10522.80 1331.68 100.99 53.06 548.28 4.62 9.26 7.19 4.62 3.97 6.312001:08 111.26 9949.80 1334.71 102.23 56.56 548.85 4.71 9.21 7.20 4.63 4.04 6.312001:09 108.69 8847.60 1217.95 102.22 57.79 498.16 4.69 9.09 7.10 4.63 4.06 6.212001:10 118.34 9075.10 1139.33 100.59 54.53 507.97 4.77 9.11 7.04 4.61 4.00 6.232001:11 120.77 9851.60 1167.46 100.52 52.57 490.80 4.79 9.20 7.06 4.61 3.96 6.202001:12 117.76 10021.60 1176.45 100.60 54.43 519.99 4.77 9.21 7.07 4.61 4.00 6.252002:01 117.80 9920.00 1274.28 100.69 61.33 508.20 4.77 9.20 7.15 4.61 4.12 6.232002:02 107.20 10106.10 1285.52 99.52 65.16 526.08 4.67 9.22 7.16 4.60 4.18 6.272002:03 102.50 10403.90 1299.76 98.74 70.89 565.87 4.63 9.25 7.17 4.59 4.26 6.342002:04 107.60 9946.20 1258.35 98.39 73.96 541.60 4.68 9.20 7.14 4.59 4.30 6.292002:05 104.60 9925.30 1240.59 98.85 84.24 545.93 4.65 9.20 7.12 4.59 4.43 6.302002:06 100.30 9243.30 1134.93 99.77 71.46 548.45 4.61 9.13 7.03 4.60 4.27 6.312002:07 112.40 8736.60 1169.55 102.05 60.54 483.07 4.72 9.08 7.06 4.63 4.10 6.182002:08 116.40 8663.50 1195.37 102.07 69.46 490.59 4.76 9.07 7.09 4.63 4.24 6.202002:09 119.20 7591.93 1150.07 102.26 69.74 444.58 4.78 8.93 7.05 4.63 4.24 6.102002:10 118.80 8397.03 1232.92 100.20 63.44 430.07 4.78 9.04 7.12 4.61 4.15 6.062002:11 119.70 8896.09 1373.03 101.32 63.38 436.85 4.78 9.09 7.22 4.62 4.15 6.082002:12 119.70 8341.63 1391.97 100.37 76.76 446.84 4.78 9.03 7.24 4.61 4.34 6.102003:01 112.20 8053.81 1517.40 101.09 77.00 426.99 4.72 8.99 7.32 4.62 4.34 6.062003:02 112.10 7891.08 1556.31 100.65 71.99 425.86 4.72 8.97 7.35 4.61 4.28 6.052003:03 114.20 7992.13 1558.90 100.37 66.92 429.97 4.74 8.99 7.35 4.61 4.20 6.062003:04 109.60 8480.09 1768.56 101.32 65.30 430.76 4.70 9.05 7.48 4.62 4.18 6.072003:05 108.00 8850.26 1808.34 104.56 73.46 471.29 4.68 9.09 7.50 4.65 4.30 6.162003:06 109.10 8985.44 1824.88 105.40 78.65 473.65 4.69 9.10 7.51 4.66 4.37 6.162003:07 112.80 9233.80 1850.17 104.78 81.12 462.29 4.73 9.13 7.52 4.65 4.40 6.142003:08 120.40 9415.82 1896.82 104.18 91.00 480.10 4.79 9.15 7.55 4.65 4.51 6.172003:09 122.00 9275.06 1980.83 105.01 91.12 480.16 4.80 9.14 7.59 4.65 4.51 6.172003:10 127.70 9801.12 2109.18 107.06 98.08 490.28 4.85 9.19 7.65 4.67 4.59 6.19




TABLA 02

VARIABLES GENERADAS PARA PRUEBAS DE ESTIMACIÓN CON EL MODELO

OBS DHLCONST

DHLDJI DHLIGBVL DHLITCRM DHLXAU DHLXOI

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