10.1.5. Riesgo entre sectores económicos españoles.

Estudiamos ahora la diferencia de rentabilidad y riesgo de acuerdo con la clasificación sectorial de la bolsa española.

Para realizar el estudio de los sectores económicos, disponemos de una muestra de observaciones diarias del precio de cierre de los índices sectoriales tomados de base de datos de la Bolsa de Madrid, desde enero de 2001 a agosto de 2007 (1681 observaciones diarias por sector). No es fácil tomar un periodo más amplio, porque la composición y definición de los sectores en la bolsa española ha cambiado. Para poderlos comparar se toma base 100 en enero de 2001.

Tasa de crecimiento sectorial diario entre enero 2003 y agosto 2007 de los sectores del IGBM, tomando como día base 100 el 2 de enero de 2003.

Fuente: Bolsa de Madrid y Elaboración propia.

Gráfica 47

Observamos que el sector de “Tecnologías y Comunicaciones” es el que ha mostrado un peor comportamiento. No en vano, el periodo representado coincide con la crisis de las tecnológicas y en una gran parte del mismo se ha mantenido en una valoración que no ha superado el 50% del valor que presentaba al inicio del año 2001. Prácticamente ha alcanzado de nuevo esta valoración al final del periodo muestral. Consecuentemente, teniendo en cuenta la inflación habida en estos años, es un sector que ha registrado pérdidas. Un comportamiento similar mantiene el sector “Productos Farmacéuticos y Biotecnología”. El sector que ha mostrado un mejor comportamiento en rentabilidad ha sido el “Artes Gráficas y Papel”, mientras que el sector “Alimentación y Bebidas” ha mantenido un crecimiento medio alto.

La Tabla 46 muestra el análisis de los estadísticos básicos más utilizados sobre los datos anteriores agrupados mensualmente:

Una primera reflexión sobre los resultados mostrados en la Tabla 46 es la mayor volatilidad de las cotizaciones para valores integrados en los sectores financiero y tecnológico.

Para hacer el análisis ARIMA de las anteriores series y a efectos de comparar éstas con los bonos del Estado a 10 años, calcularemos la rentabilidad mensual. Para calcular ésta de las series correspondientes a los sectores, aplicamos la diferencia de logaritmos a las series diarias, haciendo la transformación siguiente:

(10.5)

Donde:

rid = Tasa de crecimiento diario de la serie (i) y el día (d) (sólo para los índices sectoriales).

Ln(id) = Logaritmo neperiano de la serie i.

Ln(id-1) = Logaritmo neperiano de la serie con un retardo.

Para obtener la rentabilidad mensual, aprovechando la propiedad logarítmica de la suma, sumamos las rentabilidades diarias correspondiente al mes de la forma siguiente:

Para el mes de enero de 2001 , para febrero igual y así sucesivamente.

Donde:

rid = Tasa de crecimiento diaria de la serie (i).

rim = Tasa de crecimiento mensual de la serie (i).

La serie de observaciones correspondiente a los bonos del Estado, al ser observaciones de renta en base anual, ha de ser transformada a la misma unidad temporal, por lo que hemos utilizado la transformación siguiente:

(10.6)

rim = Tasa de rendimiento mensual de la serie de bonos del Estado a 10 años (i) para el mes y año (m).

ria = Tasa de rendimiento anual de la serie de bonos del Estado a 10 años (i) para y año (a).

Aplicamos el análisis ARIMA-SARIMA. La aplicación de los modelos se encuentra en nota al final del texto

Aunque el horizonte temporal de observaciones que estamos analizando no es muy amplio y algunos sectores, como el tecnológico, en este periodo han sufrido una profunda crisis, sí podemos extraer algunas conclusiones del anterior análisis.

- En primer lugar, hay sectores que mantienen un crecimiento negativo (representado por el parámetro C de las anteriores regresiones), lo que tiene poco sentido económico, toda vez que son sectores cuya producción de bienes y servicios tiene una fuerte demanda social, salvando la competencia que sobre la rentabilidad de ellos puedan ejercer las importaciones.

- La mayoría de los modelos GARCH ajustan mejor eliminando la constante que nos mide la volatilidad incondicional o de largo plazo. Mientras que este hecho sí se ponía de manifiesto en el análisis de las series correspondientes al IPC o el PIB, aunque estas cuentan con observaciones que corresponden a un periodo temporal muy superior a las analizadas en este apartado.

- Del análisis del IBEX y del IGBM se desprendía la existencia de coeficientes de volatilidad a largo plazo de 1,28 y 1,19, respectivamente, que en teoría deberían ser menos volátiles que el conjunto de sectores que integran, y sin embargo, del análisis sectorial parece derivarse lo contrario, lo que no deja de ser un contrasentido. Pensamos que para el análisis sectorial sería necesario contar con una muestra de mayor horizonte temporal. Sin embargo, la agrupación de empresas por sector en la bolsa española ha cambiado a lo largo del tiempo y no hay series homogéneas con la misma amplitud temporal equivalente a las de los índices.