Acerca del Emerging Market Index

En el marco del CAPM, los profesionales encargados de medir el riesgo sistemático fuera de EE.UU. deben enfrentar el problema informacional de los índices bursátiles locales. Sin embargo, en ausencia de información, por ejemplo, en los mercados emergentes, la literatura recomienda comparar y luego ajustar la beta entre el índice bursátil S&P 500 y el índice bursátil local (Pereiro, 2010). Sin embargo, han surgido variados índices, tal es el caso del SRI (Socially Responsible Investment) el cual se ha comparado con el EMI (Emerging Market Index) el cual demostró en un estudio realizado por Weber y Ang (2016) con una data entre junio de 2011 y diciembre 2014 de EMI (Asia, Europa y América Latina) que SRI muestra que las perturbaciones negativas tienen un mayor impacto en la volatilidad condicional que las perturbaciones positivas para la mayoría del índice de referencia del mercado empleado, excepto el índice EMI. Del mismo modo, el investigador Öztürk (2018) examinó la cointegración entre el índice BIST 30 de Estambul y el EMI desde enero 2003 a julio de 2017 y sus conclusiones fueron que entre los años 2003 y 2007 la cointegración era muy débil, lo que a partir del cambio de políticas macroeconómicas y una mejor alineación de la Bolsa de Estambul y los mercados globales, ambos índices alcanzaron un buen ajuste de integración hasta la última fecha de estudio. En este sentido, los investigadores Bekaert y Harvey (2017) evidencian la existencia en una buena cointegración entre índices, compartiendo las conclusiones de que la globalidad causa el efecto de integración de los diferentes mercados, sin importar si es un mercado desarrollado, o bien, un mercado emergente.

Gu y Hibbert (2018) estudiaron la relación entre un aumento de la probabilidad de Brexit y los mercados financieros mundiales, para el análisis tomaron los índices del Reino Unido (FTSE 100), los Países Bajos (AEX), Bélgica (BEL20), Francia (CAC 40), Alemania (DAX), Italia (FTSE MIB), España (IBEX 35), Irlanda ( ISEQ), Suecia (OMXS30), Suiza (SMI), Euro (STOXX 50), EE. UU. (S&P 500), el índice MSCI de mercados emergentes y el índice MSCI World. Los resultados de dos paneles mostraron que ante los anuncios del Brexit ambos paneles se comportan de manera similar para EE.UU, los mercados emergentes y los índices globales. También, los estudios de Sadaqat & Butt (2017) emplean variados indicadores, entre ellos EMI para medir la hipótesis de los mercados eficientes (HME) aplicando el modelo de fijación de precios de activos de capital aumentados por la liquidez (LCAPM) donde concluyen que la diferencia de los rendimientos obedece a la compensación que realizan los inversionistas por la exposición a mayores riesgos de los mercados locales y la falta de liquidez.

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Finalmente, es posible concluir dos puntos importante: (1) El índice de Mercado Emergente es utilizado en variadas investigaciones para medir la trayectoria de los precios de los activos, con algunos ajustes en los casos necesarios; Este índice tiende, en variados casos, a mantener trayectorias similares, o bien, manteniendo un patrón semejante a los indicadores de mercados más desarrollados; También, este índice se ha utilizado como guarismo de contrastación con otras mediciones, lo que muestra su validez y aceptación entre los profesionales del área de la evaluación de activos financieros a nivel mundial. (2) Cabe recordar que las finanzas, como otras disciplinas de las ciencias sociales aún presentan acuerdos significativos en la comunidad científica respecto de los asuntos epistemológicos y metodológicos. En este sentido, la elección de un modelo de costo de capital para una empresa de mercados emergentes es muy personal (Pereiro, 2010). Este investigador agrega, cito textual:

depende de qué tan conceptualmente parezca el modelo para el analista, y de su opinión sobre qué riesgos puede y qué no puede ser diversificado por el inversionista. Una vez realizada la elección, el analista enfrenta el desafío de encontrar una versión beta plausible para conectarse al modelo seleccionado, y en este punto es cuando la solución al dilema beta se vuelve útil” (p.113)

Bibliografía

Bekaert, G., & Harvey, C. R. (2017). Emerging equity markets in a globalizing world. Network for Studies on Pensions, Aging and Retirement. doi:http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2344817

Ejara, D., Krapl, A., O’Brien, T., & Ruiz de Vargas, S. (2019). Local, Global and International CAPM: For Which Countries Does Model Choice Matter. University of Connecticut School of Business Research Paper, 18(4).

Gu, C., & Hibbert, A. M. (2018). Expectations and Financial Markets: Lessons from Brexit. doi:https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2874646

Öztürk, H. (2018). BIST 30 Endeksi ile MSCI Gelişmekte Olan Piyasalar Endeksinin Küresel Kriz Öncesi ve Sonrası Eşbütünleşme Analizi. Business and Economics Research Journal, 9(1), 109-121.

Pereiro, L. E. (2010). The beta dilemma in emerging markets. Journal of Applied Corporate Finance, 22(4), 110-122.

Sadaqat, M., & Butt, H. (2017). Role of liquidity in explaining anomalous returns: evidence from emerging market. Business & Economic Review, 9(3), 1-35.

Weber, O., & Ang, W. (2016). The performance, volatility, persistence and downside risk characteristics of sustainable investments in emerging market. ACRN Oxford Journal of Finance and Risk Perspectives, 5(2), 1-12.

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