PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS MAESTRÍA EN ECONOMÍA

FORMACIÓN DE PRECIOS DE LOS ADR DE ACCIONES LATINOAMERICANAS

Trabajo de grado elaborado por: JAVIER ANTONIO BONILLA PEÑA

Director: JULIO SARMIENTO SABOGAL

BOGOTÁ D.C. DICIEMBRE 2015

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RESUMEN

En este trabajo se analiza la relación entre los precios de los ADR de acciones latinoamericanas en la Bolsa de Nueva York (NYSE) y los precios de las mismas empresas en su mercado local. Se busca encontrar evidencia empírica de la locación en la formación de los precios e influencia y liderazgo de un mercado sobre el otro.

La pregunta que este trabajo pretende resolver es: ¿Dónde ocurre la formación de precios de acciones emitidas por las empresas que transan sus acciones simultáneamente en NYSE y en el mercado local de , Chile, México, Brasil y Perú? En otras palabras, ¿Cuál es el mercado que lidera la formación de precios de las acciones latinoamericanas transadas en dos mercados diferentes?

ABSTRACT

In this paper the relation between the prices of Latin American shares ADR on the New York Stock Exchange (NYSE) and the prices of the same companies in their local market is analyzed. It seeks to find empirical evidence of the location in price formation and influence and leadership of a market on the other.

The question this paper aims to solve is: Where does the pricing of issued shares by companies that trade their shares simultaneously on the NYSE and on the local market of Colombia, Chile, Mexico, Brazil and Peru happen? In other words, what is the market that leads the price formation of Latin American stocks traded on two different markets?

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AGRADECIMIENTOS

A mi director del trabajo de grado, Julio Sarmiento, por su tiempo, dedicación y conocimientos.

A Carolina Suarez y Alberto Jiménez por el apoyo, ánimo y motivación que fueron invaluables en los momentos de crisis y felicidad. La determinación que tienen para sacar adelante las cosas influyó profundamente en mí para que cerrara este capítulo importante en mi vida personal y profesional.

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TABLA DE CONTENIDO PAG. 1. INTRODUCCIÓN...... 8 2. REVISIÓN DE LA LITERATURA...... 9 3. DATOS Y METODOLOGIA...... 13 3.1. DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS...... 13 3.2. METODOLOGÍA...... 16 3.2.1. PRUEBA DE RAIZ UNITARIA – DICKEY FULLER AUMENTADA ...... 16 3.2.2. OUTLIERS ...... 16 3.2.3. PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA - PERRON ...... 17 3.2.4. RELACIONES DE COINTEGRACION ...... 19 3.2.5. MODELOS VAR y VEC...... 20 3.2.6. DESCOMPOSICION DE VARIANZA...... 21 3.2.7. CAUSALIDAD DE GRANGER...... 23 4. RESULTADOS...... 23 4.1. PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA – DICKEY FULLER AUMENTADA...... 23 4.2. OUTLIERS...... 24 4.3. PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA - PERRON ...... 27 4.4. PRUEBA DE COINTEGRACIÓN...... 30 4.5. DESCOMPOSICIÓN DE VARIANZA...... 32 4.5.1. ANÁLISIS DEL MERCADO COLOMBIANO...... 33 4.5.2. ANÁLISIS DEL MERCADO CHILENO...... 33 4.5.3. ANÁLISIS DEL MERCADO ARGENTINO...... 34 4.5.4. ANÁLISIS DEL MERCADO BRASILERO...... 35 4.5.5. ANÁLISIS DEL MERCADO MEXICANO...... 36 4.5.6. ANÁLISIS DEL MERCADO PERUANO...... 37 4.6. CAUSALIDAD DE GRANGER...... 38 4.7. DESCOMPOSICIÓN DE VARIANZA VS CAUSALIDAD DE GRANGER...... 38 5. CONCLUSIONES...... 42 BIBLIOGRAFÍA ...... 45 ANEXOS ...... 48

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LISTA DE TABLAS PAG.

TABLA No 1. Muestra de las empresas por país y symbol...... 14 TABLA No 2. Datos disponibles de las series de tiempo por país y empresa...... 15 TABLA No 3. Pruebas de hipótesis para cambios estructurales...... 18 TABLA No 4. Resultados de la prueba de Raíz Unitaria - ADF...... 24 TABLA No 5. Tabla de resultado para los cambios estructurales encontrados en la serie...... 27 TABLA No 6. Resultados de la Prueba de Raíz Unitaria - Perrón...... 29 TABLA No 7. Resumen de ADF, Perrón, Cointegración y modelo a estimar...... 31 TABLA No 8. Tabla resumen del número de Lags utilizado según modelo y empresa. ... 32 TABLA No 9. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - Colombia...... 33 TABLA No 10. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - Chile...... 34 TABLA No 11. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - Argentina...... 35 TABLA No 12. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - Brasil...... 35 TABLA No 13. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - México...... 36 TABLA No 14. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - Perú. 37 TABLA No 15. Tabla resumen para el test de causalidad de Granger...... 40 TABLA No 16A. Tabla resumen para los resultados de la descomposición de varianza Vs el test de causalidad de Granger...... 41 TABLA No 16B. Tabla resumen para los resultados de la descomposición de varianza Vs el test de causalidad de Granger...... 41 TABLA No 16C. Tabla resumen para los resultados de la descomposición de varianza Vs el test de causalidad de Granger...... 41

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LISTA DE GRÁFICOS

PÁG. GRÁFICO No 1. Cambios estructurales en nivel...... 17 GRÁFICO No 2. Cambios estructurales en tendencia...... 18 GRÁFICO NO 3. Series con Outliers y sin Outliers - ...... 25 GRÁFICO No 4. Series con Outliers y sin Outliers - ...... 25 GRÁFICO No 5. Series con Outliers y sin Outliers - ...... 26 GRÁFICO No 6. Series con Outliers y sin Outliers - GRANA...... 26 GRÁFICO No 7. Series con Outliers y sin Outliers - MINAS ...... 26

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LISTA DE ANEXOS PAG. ANEXO No 1. Prueba de raíz unitaria – Dickey Fuller Aumentada ...... 48 ANEXO No 2. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – ...... 50 ANEXO No 3. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – GRUPO AVAL ...... 51 ANEXO No 4. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – BANCOLOMBIA ...... 52 ANEXO No 5. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – ...... 53 ANEXO No 6. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – YPF ...... 54 ANEXO No 7. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – BANCO MACRO ...... 55 ANEXO No 8. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – BBVA ...... 56 ANEXO No 9. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – TELECOM ...... 57 ANEXO No 10. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – UNIBANCO ...... 58 ANEXO No 11. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – BRADEZCO...... 59 ANEXO No 12. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – PETROBRAS ...... 60 ANEXO No 13. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – VALE ...... 61 ANEXO No 14. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – AMERICAN MOVIL . 62 ANEXO No 15. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – ...... 63 ANEXO No 16. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – GRUMA...... 64 ANEXO No 17. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – GRANA ...... 65 ANEXO No 18. Descomposición de varianza - COLOMBIA/ECOPETROL ...... 67 ANEXO No 19. Descomposición de varianza - COLOMBIA/GRUPO AVAL...... 68 ANEXO No 20. Descomposición de varianza - COLOMBIA /BANCOLOMBIA...... 69 ANEXO No 21. Descomposición de varianza - CHILE/ENERSIS...... 70 ANEXO No 22. Descomposición de varianza - CHILE/BANCO CHILE...... 71 ANEXO No 23. Descomposición de varianza - CHILE/BANCO SANTANDER...... 72 ANEXO No 24. Descomposición de varianza - CHILE/CENCOSUD...... 73 ANEXO No 25. Descomposición de varianza - ARGENTINA/YPF...... 74 ANEXO No 26. Descomposición de varianza - ARGENTINA/BANCO MACRO...... 75 ANEXO No 27. Descomposición de varianza - ARGENTINA/BBVA...... 76 ANEXO No 28. Descomposición de varianza - ARGENTINA/TELECOM...... 77 ANEXO No 29. Descomposición de varianza - ARGENTINA/PETROBRAS...... 78 ANEXO No 30. Descomposición de varianza - BRAZIL/UNIBANCO...... 79 ANEXO No 31. Descomposición de varianza - BRAZIL/BRADEZCO...... 80 ANEXO No 32. Descomposición de varianza - BRAZIL/PETROBRAS...... 81 ANEXO No 33. Descomposición de varianza - BRAZIL/BRF...... 82 ANEXO No 34. Descomposición de varianza - BRAZIL/VALE...... 83 ANEXO No 35. Descomposición de varianza - MEXICO/AMERICAN MOVIL...... 84 ANEXO No 36. Descomposición de varianza - MEXICO/...... 85 ANEXO No 37. Descomposición de Varianza MEXICO/FOMENTO...... 86 ANEXO No 38. Descomposición de varianza - MEXICO/CEMEX...... 87 ANEXO No 39. Descomposición de varianza - MEXICO/GRUMA...... 88 ANEXO No 40. Descomposición de varianza - PERU/GRANA...... 89 ANEXO No 41. Descomposición de varianza - PERU/MINAS...... 90 7

1. INTRODUCCIÓN.

Los países han venido experimentando procesos de liberalización y apertura de su economía a los mercados de capitales internacionales, volviéndose cada vez más integrados. Lo anterior se ha visto reflejado en la disminución de los costos de transacción, mejoras en la tecnología de la información, disminución de las barreras regulatorias y mejoras en los flujos de información entre los mercados (Agarwal et al, 2007). Dada esa integración, Liberman et al. (1999) plantean que los mercados financieros han presenciado en los años recientes una tendencia creciente a tener activos listados y negociados en más de un mercado.

Es así como empresas latinoamericanas han utilizado instrumentos financieros como los American Depositary Receipt, en adelante ADR, para la consecución de recursos del extranjero. Este instrumento ha llamado la atención de varios autores que han analizado la dinámica en la formación y relación de precios (Price Discovery en adelante) de un mismo activo que es negociado en diferentes mercados. Un ejemplo de esto es el comportamiento de los precios de los American Depositary Receipts1 de acciones foráneas transadas en las bolsas de Estados Unidos, que se compara con los precios del respectivo subyacente o acción en su mercado local. Se busca entonces analizar cómo los flujos de información afectan los precios del mismo activo en diferentes países, tratando de determinar si la formación de precios ocurre en un mercado y después esta información es transferida al otro, o si por el contrario los flujos de información son bidireccionales y no es posible establecer el sentido temporal de la información.

En este trabajo se analiza la relación de equilibrio entre los precios de los ADR de acciones latinoamericanas en la Bolsa de Nueva York (NYSE en adelante) y los precios de las mismas empresas en su mercado local. Se busca encontrar evidencia empírica de la locación en la formación de los precios e influencia y liderazgo de un mercado sobre el otro.

La pregunta que este trabajo pretende resolver es: ¿Dónde ocurre la formación de precios de acciones emitidas por las empresas que transan sus acciones

1 Según la página www.adr.com propiedad de J.P. Morgan Chase & Co. Un ADR es un certificado físico que evidencia la propiedad de un American Depositary Shares (ADS). Un American Depositary Share (ADS) es un título que se negocia en el mercado de valores de Estados Unidos y representa un número específico de acciones de una compañía establecida por fuera de éste país. Es una forma de denominación en dólares americanos de la propiedad de acciones o patrimonio de una empresa no americana. Representa acciones foráneas de la compañía retenidas en depósito por un banco custodia o banco depositario en Estados Unidos. Estos ADS tienen los derechos corporativos y económicos de las acciones locales del país foráneo. El termino ADR o ADS se usa indistintamente. 8 simultáneamente en NYSE y en el mercado local de Colombia, Chile, México, Brasil y Perú? En otras palabras, ¿Cuál es el mercado que lidera la formación de precios de las acciones latinoamericanas transadas en dos mercados diferentes? Se espera que la serie de precio del ADR en Nueva York y el precio de la misma acción en el mercado local Colombiano, Chileno, Mexicano, Brasilero y Peruano sean no estacionarias y cointegradas, es decir, que exista una relación de largo plazo de los precios en ambos mercados para el mismo activo. Por lo anterior se usan modelos VEC (Vector Error Correction) o VAR (Vector Autoregresion) para poder analizar la relación entre ambos mercados. Esta metodología permitirá identificar el mercado que hace el descubrimiento de precios, al incorporar cambios permanentes en el precio del activo, en otras palabras, se busca identificar (si existe) el mercado que lidera el precio y el mercado que lo sigue. El presente trabajo está estructurado de la siguiente manera: En la sección 2 se presenta la literatura relevante relacionada con el tema de formación de precios de activos transados en múltiples mercados. La sección 3 contiene la explicación de los datos y la metodología. En la sección 4 se discuten los resultados y la sección 5 concluye.

2. REVISIÓN DE LA LITERATURA.

El financiamiento de una compañía se puede obtener con fuentes de recursos internos o externos. Dentro de las fuentes internas se tiene la opción que los accionistas reinviertan las ganancias y de fuentes externas la opción de emitir acciones públicas en los mercados bursátiles. Para esta última, las compañías domesticas o locales pueden emitir derechos sobre la propiedad representados en acciones y colocarlas en mercados bursátiles nacionales e internacionales. Para el caso de la emisión y/o colocación en mercados internacionales estas acciones se conocen como Depositary Receipts (DR) y si se transan en las bolsas bursátiles exclusivamente de Estados Unidos se conocen como ADR. De acuerdo a Iyeki (2013), el mercado de Estados Unidos representa el 80% del total del valor de los DR’s que se transan en el mundo y aproximadamente el 83% se negocian en la bolsa de valores de Nueva York (NYSE). El capital2 obtenido a través de los ADR tuvo un aumento del 180% en el 2009 seguido de una constante caída entre el 2010 y el 2013, por la crisis financiera de un -31%(2010), -32%(2011), -18%(2012) y -25%(2013), repuntando en el 2014 un 310% con lo cual volvió a niveles cercanos que tenía en el 2009. Sin embargo, la participación de ADR de empresas de américa latina entre el 2011 y el 2012 pasó de 19% a 34% con un promedio de 4.4 billones de dólares anuales. Referente a la decisión corporativa de listar acciones en mercados bursátiles transfronterizos, Karolyi (1998), Miller (2009), Agarwal et al, (2007) y Roosenboom et al, (2009)

2 Información disponible en www.adr.db.com de los servicios del Deutsche Bank en el Overiew 2012 y Overiew 2014. 9 resumen las implicaciones económicas encontradas en la literatura, como mecanismo de financiación para las empresas nacionales en los mercados de capitales internacionales, que ayudan a mejorar la liquidez de la empresa, el riesgo, reducir el costo de capital, acceder a nuevos accionistas, nuevos mercados, conseguir valorización de sus acciones, mayor reconocimiento en el exterior, divulgación y control estricto en el manejo de la información y adicionalmente crean mayores fuentes de diversificación para los inversionistas.

La literatura ha investigado la relación que hay entre los precios de un mismo activo cuando este se transa en dos mercados y han identificado (si lo hay) el mercado que lidera el Price Discovery. Este es un proceso en el que los mercados buscan encontrar un equilibro de precios (Schreiber and Schwartz (1986)). En general se cree que el mercado local es el que lidera el price Discovery, planteamiento que se desarrolla en Bacidore and Sofianos (2002). Sin embargo, la evidencia empírica ha encontrado diferentes resultados en los mercados estudiados. Price Discovery se ha examinado para diferentes tipos de activos, como son las opciones (Chakravarti et al., 2004), diferenciales de créditos (Forte and Pena, 2009), futuros (Mizrach and Neely, 2008), mercados en piso frente a mercados electrónicos (Martin, 1998) y acciones. La literatura sobre Price Discovery relacionando los mercados accionarios, se inició con estudios dentro de Estados Unidos, donde interrelacionan mercados centrales con mercados regionales. En esta línea de estudio están los artículos de Hasbrouck (1995) y Harris et al. (2002) predominando el rol de liderazgo del NYSE sobre los mercados regionales. Posteriormente y con la globalización de los mercados, empiezan a analizar las acciones trasfronterizas entre los mercados bursátiles financieros, localizados en diferentes países y la interrelación de los mismos. Por un lado están los análisis que han encontrado que el Price Discovery ocurre predominantemente en el mercado local, donde los precios del mercado foráneo se ajustan a los precios locales, como lo plantea Liberman et al. (1999) con acciones locales en Israel e igualmente listadas en Estados Unidos. Al mismo resultado llegan otros autores, como Kim et al. (2000) que estudia acciones de Japón, Inglaterra, Suecia, Países Bajos y Australia igualmente listadas en Estados Unidos. Grammig et al. (2005) presenta acciones Alemanas y las mismas listadas en Estados Unidos. Menkveld et al. (2007) estudia el mercado local de Holanda así como las acciones igualmente listadas en NYSE. En el mismo sentido, Ding et al. (1999) estudia acciones locales en Singapur liderando el descubrimiento de precios sobre la respectiva acción listada en el mercado foráneo en Malasia. Su and Chong (2007) lo hace con acciones en el mercado Chino (SEHK) liderando sobre NYSE. Chen et al. (2002) estudia las dinámica entre las acciones locales en Taiwan y listadas en Estados Unidos. Agarwal et al. (2007) investigan sobre acciones locales en Hong Kong y listadas también en Londres. Frijns et al. (2002) y Lok et al. (2006) evidencia el liderazgo del mercado local de Australia sobre las mismas acciones negociadas en Nueva 10

Zelandia. De igual forma hace el ejercicio contrario con acciones locales en Nueva Zelandia y transadas en el mercado de Australia, liderando el descubrimiento de precios el mercado local. Pascual et al. (2001) examina las acciones locales españolas y encuentra de igual forma el liderazgo local sobre el mercado de NYSE. Por último, en Von Furstenberg et al. (2004) analizan los precios y liderazgo de las acciones locales en México frente a los ADR en NYSE. Por otra parte, otros estudios concluyen que dentro de un mismo país para algún o algunos activo(s) forman sus precios en el mercado local mientras que para otros activos el mercado foráneo lidera la formación de precios. Éste es el caso de Hupperets et al. (2002) al estudiar la relación de los precios de las acciones locales en Amsterdam y las mismas listadas en NYSE, Grammig (2004) analiza varios países (Canada, Francia, Alemania, Reino Unido) y encuentra que para las empresas en Canadá el NYSE domina sobre el TSE (Toronto Stock Exchange) y para los otros países ocurre lo contrario, donde el mercados locales lideran la formación de los precios. Eun et al. (2003) encuentra que para las firmas estudiadas el liderazgo está en el mercado local de Toronto en su mayoría, sin embargo para algunas empresas el liderazgo esta en USA. Adicionalmente están los estudios que han encontrado que cada mercados revelan información independiente que se refleja en cada mercado y a la vez hace que se ajusten los otros mercados, de tal manera que el descubrimiento de precios es compartido. Con estos resultados tenemos a Kadapakkam et al. (2003) analizando los precios de las acciones locales en la India y las mismas acciones en el mercado foráneo de Inglaterra. Bhattacharjee et al. (2014) analiza las acciones de la India y la manera en que estos precios locales se relación con el ADR en NYSE. En Da Silveira et al. (2014) se analiza el mercado local de Brasil frente al precio de los ADR en NYSE compartiendo descubrimiento de precios ambos mercados. También se encuentra estudios sobre Price Discovery dentro de un mismo país como el de Harris et al. (1995) donde la acción de IBM se negocia en tres mercados bursátiles como son la bolsa de valores de New York, del Pacifico y del Medio Oeste. Estos tres mercados revelan información independiente que se refleja en cada mercado y hace que se ajusten los otros mercados, de tal manera que el descubrimiento de precios es compartido por las tres bolsas. Los artículos mencionados anteriormente sobre Price Discovery se soportan en la misma base metodológica, es decir, testean si las series de precios siguen un proceso no estacionario para tratar de evaluar la relación de los precios entre los dos mercados (local Vs foraneo) usando el modelo de vector de corrección de errores (VEC por sus siglas en inglés) en otras palabras un vector autorregresivo (VAR por sus siglas en Inglés), más un vector de cointegración. En efecto, la gran mayoría de autores3 señalan que los dos mercados (el local y el foráneo) están

3 Liberman et al. (1999). Ding et al. (1999). Kim et al. (2000). Grammig et al. (2005). Chen et al. (2002). Su and Chong (2007). Eun et al. (2003). Grammig (2004). Hupperets et al. (2002). Hasbrouck (1995). Harris et al. (2002,2005). Frijns et al. (2002). Lok et al. (2006). Bhattacharjee et al. (2014). Kadapakkam et al. (2003). Pascual et al. (2001) 11 cointegrados y los precios no difieren mucho de un mercado a otro en el largo plazo, como resultado del arbitraje y de la no estacionariedad de las series. Sin embargo, la excepción la plantean Chen et al. (2010) al encontrar que los mercados de China y NYSE están segmentados o falta de cointegración entre las series de precios, al no rechazarse la hipótesis nula de cero vectores de cointegración, que se interpreta como falta o ausencia de relación a largo plazo entre las series de precios. De igual forma estos estudios se pueden diferenciar por el manejo que le dan a la series de precios, dado que los precios de las acciones en el mercado local se transan en la moneda local mientras que la serie de precios del mercado foráneo están en la moneda del país foráneo. Algunos4 utilizan la tasa de cambio entre las monedas de los dos mercados para convertir los precios locales al dólar americano. Otros estudios5 hacen lo contrario, convierten los precios en dólares americanos o la moneda foránea a la moneda del mercado local. Por último6, algunos estudios no hacen la conversión y prefieren incluir la variable tasa de cambio como una variable en el modelo, esto con el fin de entender los ajustes que ocurren en los precios locales e internacionales ante choques en la tasa de cambio. Múltiples estudios han usado datos de alta frecuencia para las series de precios de las acciones como es el caso de precios intradiarios con frecuencia de 5 minutos en Hupperets et al. (2002) y frecuencias de 10 segundos Grammig et al. (2004, 2005). Hasbrouck (1995) con frecuencias de 1 segundo. De igual forma están los trabajos de Ding et al. (1999) y Eun et al. (2003). Lo anterior con el fin de identificar la contribución que cada mercado hace en la formación. Esto significa que buscan identificar cuál es el mercado que lidera sobre el otro en la formación de precios para un mismo activo, en un escenario de equilibrio de precios en el largo plazo o cointegración.

4 Liberman et al. (1999). 5 Ding et al. (1999). Hupperets et al. (2002) 6 Kim et al. (2000), Grammig et al. (2005), Agarwal et al. (2007).Chen et al. (2010). 12

3. DATOS Y METODOLOGIA.

3.1. DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS.

La base de datos contiene información de las 24 empresas con mayor capitalización bursátil7 disponibles en la base de datos Thomson Reuters8 tick history, de una muestra de seis países (Colombia, Chile, Argentina, Brasil, México y Perú)9. La Tabla No. 1 relaciona la información del país, empresa, sector, ratio, nivel del programa del ADR, symbol10 del precio del ADR, del precio de la empresa local (Underlying), valor capitalización bursátil (Current Market Cap) y la moneda. La información intradiaria de cada activo es analizada y extraída para alta frecuencia11 con intervalos de 5 minutos, para un periodo de 5 años, comprendidos entre el 1 de enero de 2010 al 31 de Diciembre de 2014. Las puntas Bid y Ask son promediadas12 para la tasa de cambio, precio del ADR que se transa en NYSE y el precio local que se transa en cada país de origen, como se puede observar en la Tabla No. 2. En resumen, el promedio en logaritmos con frecuencia de 5 minutos para el precio local de la acción, el precio del ADR en NYSE y la tasa de cambio entre los dos mercados son las tres variables endógenas que se utilizaran para correr los modelos de cada empresa explicados en la sección 3.2.5.

7 La capitalización bursátil o capitalización de mercado (Current Market Cap) es una estimación del valor de una empresa en la bolsa. El valor es el resultado de multiplicar el número de acciones en circulación por el precio en bolsa. 8 Thomson Reuters es una agencia internacional de información para profesionales y empresas a nivel mundial. Tiene una base de datos donde está la información histórica de los Tick o Symbols. No es pública y se accedió por medio del usuario que el señor Julio Sarmiento, asesor del presente trabajo de grado, me facilitó para bajar la información. 9 En Colombia se encontró información de tres empresas, en Chile cuatro empresas y Perú dos empresas. Lo anterior ya que no se transan más ADR para esos países en la bolsa de valores de nueva York. En Argentina, Brasil y México se tomaron las 5 empresas de mayor capitalización de cada mercado. 10 En la base de datos los symbols se conocen como Tick. 11 Este trabajo de grado sigue la tendencia del uso de datos de alta frecuencia, dada la disponibilidad de los mismos al tener acceso a la base de datos pero reconociendo que la misma información no es pública y no es de fácil acceso. 12 Los Ask Price u Offer Price (oferta de venta o puntas de oferta) son las ofertas a la que vendedores de acciones están dispuestos a vender en el marcado. Los Bid Price (oferta de compra o puntas de demanda) son las ofertas a la que compradores están dispuestos a comprar en el mercado. 13

TABLA No 1. Muestra de las empresas por país y symbol.

ADR ADR UNDERLYING CURRENCY CURRENT PAIS EMPRESA SECTOR RATIO PROGRAMA SYMBOL SYMBOL SYMBOL MARKET CAP COLOMBIA ECOPETROL SA Oil & Gas 1:20 LEVEL II EC.N ECO.CN COP=CCMM 35.2 COLOMBIA GRUPO AVAL ACCIONES Y VALORES Financials 1:20 LEVEL III AVAL.N GAA.CN COP=CCMM 3.4 COLOMBIA BANCOLOMBIA SA Financials 1:4 LEVEL III CIB.N BIC.CN COP=CCMM 4.4 CHILE ENERSIS SA/CHILE Utilities 1:50 LEVEL III ENI.N ENE.SN CLP=CCMM 16 CHILE Financials 1:600 LEVEL II BCH.N CHI.SN CLP=CCMM 11 CHILE SA Financials 1:400 LEVEL II BSAC.N STG.SN CLP=CCMM 9,6 CHILE CENCOSUD SA Consumer Services 1:3 LEVEL II CNCO.N CEN.SN CLP=CCMM 7.1 ARGENTINA YPF SA Oil & Gas 1:1 LEVEL III YPF.N YPFD.BA ARS=CCMM 10.1 ARGENTINA BANCO MACRO Financials 1:10 LEVEL III BMA.N BMA.BA ARS=CCMM 3.2 ARGENTINA BBVA BANCO FRANCES SA Financials 1:3 LEVEL III BFR.N FRA.BA ARS=CCMM 3.1 ARGENTINA TELECOM ARGENTINA SA Telecommunications 1:5 LEVEL III TEO.N TEC2.BA ARS=CCMM 2.2 ARGENTINA PETROBRAS ARGENTINA SA Oil & Gas 1:10 LEVEL II PZE.N PER.BA ARS=CCMM 1.2 BRAZIL ITAU UNIBANCO HOLDING SA Financials 1:1 LEVEL II ITUB.N ITUB4.SA BRL=CCMM 33.9 BRAZIL SA Financials 1:1 LEVEL II BBD.N BBDC4.SA BRL=CCMM 28 BRAZIL PETROBRAS - PETROLEO BRASILEIRO SA Oil & Gas 1:2 LEVEL III PBR.N PETR4.SA BRL=CCMM 24.1 BRAZIL BRF - BRASIL FOODS SA Consumer Goods 1:1 LEVEL II BRFS.N BRFS3.SA BRL=CCMM 20.5 BRAZIL VALE SA Basic Materials 1:1 LEVEL III VALE.N VALE5.SA BRL=CCMM 25.1 MEXICO AMERICA MOVIL SAB DE CV Telecommunications 1:20 LEVEL II AMX.N AMXL.MX MXN=CCMM 46.8 MEXICO GRUPO TELEVISA SA Consumer Services 1:5 LEVEL III TV.N TLVACPO.MX MXN=CCMM 21 MEXICO FOMENTO ECONOMICO MEXICANO SAB DE CV Consumer Goods 1:10 LEVEL II FMX.N FMSAUBD.MX MXN=CCMM 20 MEXICO CEMEX SAB DE CV Industrials 1:10 LEVEL II CX.N CMXCPO.MX MXN=CCMM 12.7 MEXICO GRUMA SA DE CV Consumer Goods 1:4 LEVEL II GMK.N GRUMAB.MX MXN=CCMM 5.1 PERU GRANA Y MONTERO SA Industrials 1:5 LEVEL III GRAM.N GRA.LM PEN=CCMM 1.2 PERU CIA DE MINAS BUENAVENTURA SA Basic Materials 1:1 LEVEL III BVN.N BUEv.LM PEN=CCMM 2.9 Market Cap en Billones de Dólares. Fuente: Autor 14

TABLA No 2. Datos disponibles de las series de tiempo por país y empresa.

El número de datos es por cada una de las series de cada empresa del Precio Local, Precio ADR y Tasa de Cambio.

PAIS EMPRESA No. DATOS COLOMBIA ECOPETROL 63,657 COLOMBIA GRUPO AVAL 5,815 COLOMBIA BANCOLOMBIA 63,650 CHILE ENERSIS 107,690 CHILE BANCO CHILE 107,586 CHILE BANCO SANTANDER 57,703 CHILE CENCOSUD 53,264 ARGENTINA YPF 106,501 ARGENTINA BANCO MACRO 110,786 ARGENTINA BBVA 110,354 ARGENTINA TELECOM 111,064 ARGENTINA PETROBRAS 46,232 BRAZIL UNIBANCO 162,269 BRAZIL BRADESCO 113,129 BRAZIL PETROBRAS 113,129 BRAZIL BRF 113,050 BRAZIL VALE 162,596 MEXICO AMERICAN MOVIL 113,039 MEXICO TELEVISA 113,018 MEXICO FOMENTO 112,989 MEXICO CEMEX 113,059 MEXICO GRUMA 113,035 PERU GRANA 28,312 PERU MINAS 59,575 Fuente: Autor

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3.2. METODOLOGÍA.

El procedimiento para estudiar la cointegración consiste, primero, en determinar si las series individualmente vistas son no estacionarias (sub-sección 3.2.1, 3.2.2 y 3.2.3). Segundo, se examina si hay o no hay cointegración (sub-sección 3.2.4).Tercero, en caso de haber cointegración, esta se incorporar en las ecuaciones de regresiones del modelo VEC, de lo contrario se estima un VAR (sub-sección 3.2.5). Por último, teniendo el modelo estimado se realiza una descomposición de varianza (sub-sección 3.2.6) y el tests de causalidad de Granger (sub-sección 3.2.7).

3.2.1. PRUEBA DE RAIZ UNITARIA – DICKEY FULLER AUMENTADA

Se comienza probando la existencia de raíz unitaria a las series de tiempo, utilizando la prueba de Dickey Fuller aumentada (ADF). Para esta prueba se usará el algoritmo de 5 pasos que plantea Enders (2008) para probar la existencia de raíz unitaria. Ver el detalle de la prueba en el anexo No.1. Los resultados para cada serie de cada empresa y país están en la sección 4.1.

3.2.2. OUTLIERS

Continuamos graficando y observando la presencia de Outliers para las series de tiempo. Es usual que las variables financieras presenten Outliers o valores extremos. La no identificación y presencia de estos datos pueden puede poner en duda los resultados encontrados en las pruebas de raíz unitaria de Dickey Fuller aumentada. Por lo cual se graficaron cada una de las series para ver si hay presencia de Outliers y se identificaron visualmente. Una vez identificadas las series que tienen estos choques se les aplicó la corrección o metodología explicada en el siguiente párrafo para corregir estos datos puntualmente y se corrió la prueba nuevamente de raíz unitaria para estos casos particulares. Para detectar datos con Outliers en series de tiempo se utilizó del procedimiento de la desviación absoluta media13. Donde una observación es clasificada como outlier si:

R2,푡 > 훾훽푚푒푑 (⃓ R2,푡 − 푚푒푑(R2,푡)⃓ )

13 Este procedimiento se encuentra en Bodart y Cadelon (2009) 16

Donde R es el dato observado de la serie, med es la mediana, 훽 es una constante igual a (1/ q0,75) donde q0,75 es el fractil 75 de la distribución de la muestra de R2,푡. El parámetro 훾 se fija arbitrariamente, pero un valor de 2 o 3 es comúnmente utilizado en la práctica. Para este documento se utilizó 3.

Una vez el Outlier se ha identificado se corrige con el promedio de 10 días centrado alrededor de la observación o dato anormal: 1 R > ( ) 훴 (R ) 10푥,푡 9 푖=−4.+4 2푥,푡

Ver los resultados en la sección 4.2

3.2.3. PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA - PERRON

La prueba de raíz unitaria de Perrón se utiliza cuando se piense que existe un cambio estructural. Ya que si existe cambio estructural en alguna de las series y se usa la prueba ADF, ésta podría llevar a resultados erróneos a causa del cambio estructural. En el Gráfico No. 1 se muestran dos procesos simulados, el de la izquierda tiene raíz unitaria y un cambio estructural en su nivel en 푡 = 500 y el de la derecha es estacionario en tendencia con un cambio estructural de nivel.

GRÁFICO No 1. Cambios estructurales en nivel.

70 20

60 15 50 10 40

30 5

20 0 10

0 -5 250 500 750 1000 250 500 750 1000

Fuente: Autor

17

Si la prueba ADF fuera aplicada al proceso de la derecha existiría un sesgo en el coeficiente 훾14 si no se modela el cambio estructural, lo que produciría un resultado de raíz unitaria cuando realmente no es cierto (Enders, 2008). La prueba puede modificarse para un cambio en tendencia, esto con el objetivo de modelar procesos como los simulados en el Gráfico No. 2.

GRÁFICO No 2. Cambios estructurales en tendencia.

140 40

120 30 100 20 80

60 10

40 0 20

0 -10 250 500 750 1000 250 500 750 1000

Fuente: Autor

Ahora bien, la prueba también puede manejar los dos cambios mostrados anteriormente de forma conjunta, es decir, un cambio de tendencia y de nivel. En la tabla No. 3 se muestran la fuente de los estadísticos y las respectivas hipótesis de la prueba, el cambio estructural se da en el periodo 푡 = 휏 + 1, esta fecha del cambio estructural tiene que ser identificada antes de realizar la prueba. Ver uso de estas pruebas en tabla No.5.

TABLA No 3. Pruebas de hipótesis para cambios estructurales.

퐻0 푦 퐻푎* Modelo**

퐻0: 훼2 = 1 Raíz unitaria con cambio en 푝푡 = 훼0 + 휇1퐷푙 + 휇2퐷푝 + 훼1푡 + 훼2푝푡−1 + nivel. 푝 ∑푖=1 훽푖Δ푝푡−푖. Donde 퐷푙 = 1 para 푡 > 휏 , 퐻푎 Estacionaria en tendencia. 퐷푝 = 1 para 푡 = 휏 + 1 y cero de lo contario.

퐻0: 훼2 = 1 Raíz unitaria con cambio en 푝푡 = 훼0 + 휇1퐷푙 + 휇2퐷푝 + 훼1푡 + 훼2푝푡−1 + tendencia. 푝 ∑푖=1 훽푖Δ푝푡−푖. Donde 퐷푙 = 1 para 푡 > 휏 , 퐻푎 Estacionaria en tendencia con 퐷푝 = 푡 − 휏 para 푡 > 휏 y cero de lo

14 Este coeficiente es el que se utiliza en las pruebas de hipótesis para probar la raíz unitaria en las series. 18

퐻0 푦 퐻푎* Modelo** cambio de pendiente. contario.

퐻0: 훼2 = 1 Raíz unitaria con cambio en 푝푡 = 훼0 + 휇1퐷푙 + 휇2퐷푝 + 훼1푡 + 훼2푝푡−1 + nivel y tendencia. 푝 ∑푖=1 훽푖Δ푝푡−푖. Donde 퐷푙 = 1 para 푡 > 휏 , 퐻푎 Estacionaria en tendencia con 퐷푝 = 푡 para 푡 > 휏 y cero de lo contario. cambio de nivel y pendiente. *Los valores críticos de la prueba de hipótesis, al igual que en la ADF son tomados de simulaciones de Monte Carlo, ya que la distribución de 훼2 bajo la hipótesis nula no es t de student. **El valor de 푝 se calculó usando el número de rezagos que minimizara el valor del criterio de información de Akaike. Fuente: Autor

Para este trabajo se graficaron las series de todos los países y se identificó que la mayoría presentan cambios estructurales, en particular de tipo cambio en tendencia y una pocas del tipo cambio en nivel y del tipo cambio de nivel y tendencia. Los resultados según el tipo de cambio estructural que se encuentra según la serie están en la sección 4.3

3.2.4. RELACIONES DE COINTEGRACION

Una vez se determina que las series tienen raíz unitaria el paso a seguir es probar cointegración entre las series. El método de Johansen considera las siguientes pruebas para determinar el número de vectores de cointegración. La prueba de la Traza (Trace test) y la prueba del Máximo Valor Propio (Maximum Eigenvalue test),

El máximo número de relaciones de cointegración depende del número de variables analizadas, en general si se tienen 푚 variables se pueden tener máximo 푀 relaciones independientes de cointegración, donde 푀 ≤ 푚 − 1. La cointegración se probará usando las dos pruebas que se muestran a continuación:

∗ ∗ 푚 ̂ 흀풕풓풂풛풂 = 2(푙푚 − 푙푀) = −푛 ∑푖=푀+1 log (1 − 휆푖) (1)

̂ 흀풎풂풙 = −푛푙표푔(1 − 휆푀+1) (2)

19

Donde 푙∗(휆 ) = − 푛푚 log(2휋) − 푛푚 − 푛 푙표푔Ψ − 푛 ∑푀 log (1 − 휆̂ ) es la función de 푖 2 2 2 2 푖=1 푖 máxima verosimilitud concentrada usando el algoritmo de Johansen15. Cada una de las pruebas (ecuaciones 1 y 2) se realizan de forma escalonada, es decir, primero se realizan las pruebas con el valor propio estimado más grande y si este es estadísticamente diferente de cero se rechaza la hipótesis nula de que existe máximo una relación de cointegración, de lo contrario, se concluye que no existe cointegración. Luego se prueba el segundo valor propio más grande y si este es estadísticamente diferente de cero se rechaza la hipótesis de que existen máximo dos relaciones de cointegración, se llega a una conclusión definitiva cuando no se rechaza la hipótesis nula de que hay máximo 푀 relaciones de cointegración. Ver la sección 4.4 para los resultados.

3.2.5. MODELOS VAR y VEC.

Se procede de distintas formas dependiendo de los resultados de las pruebas de raíz unitaria aplicada a cada una de las variables y de los resultados de las pruebas de cointegración. Si el resultado de las pruebas es que las variables son no estacionarias se probará cointegración y si ésta existe se estimará un modelo de vectores de corrección de error (VEC). En caso de que las variables sean estacionarias o no exista cointegración se estimará un modelo de vectores autoregresivos (VAR) en niveles o en primeras diferencias respectivamente. El modelo seleccionado se corre para cada país y para cada acción. Este modelo contiene tres variables que corresponden al promedio en logaritmos del precio local de la acción en moneda local de cada país, el precio de la misma acción en NYSE en dólares americanos y la tasa de cambio entre las dos monedas. En este tipo de modelos las variables son consideradas endógenas y éstas se expresan como una combinación lineal de valores rezagados de sí misma y valores rezagados de las otras variables. El enfoque es ateorico en el sentido de que no se usa una teoría económica para especificar explícitamente ecuaciones estructurales entre varios grupos de variables.

El modelo VEC para 푚 variables es de la forma:

Δ푥푡 = 훼0 + 휁1Δ푥푡−1 + ⋯ + 휁푝−1Δ푥푡−푝+1 + 휁0푥푡−1 + 푒푡

15 Ver Montenegro (2001) para más detalle. 20

푥1,푡 훼0,1 휁푖,1,1 … 휁푖,1,푚 Donde 푥푡 = ( ⋮ ) , 훼0 = ( ⋮ ) , 휁푖 = ( ⋮ ⋱ ⋮ ) 푝푎푟푎 푖 = 1, … , 푝 − 1 y 푥푚,푡 훼0,푚 휁푖,푚,1 … 휁푖,푚,푚 푒1,푡

푒푡 = ( ⋮ ). Si existe cointegración los componentes del término 휁0푥푡 deberán ser 푒푚,푡 퐼(0), es decir, debe existir al menos una combinación lineal de las variables que componen a 푥푡 que sea estacionaria o en otras palabras, un equilibrio de las variables en el largo plazo. Esto sucede debido a que una variable 퐼(1) no puede explicar a una variable 퐼(0). El número de rezagos 푝 se escogerá estimando un modelo VAR de la siguiente forma:

푥푡 = 훼0 + 훼1푥푡−1 + ⋯ + 훼푝푥푡−푝 + 푒푡 Donde el rezago 푝 será el que minimice el criterio de información de Akaike.

La matriz 휁0 puede descomponerse en el equilibrio de largo plazo y en el peso que ′ ′ este equilibrio tiene sobre el corto plazo. Esto es 휁0 = 퐵퐴 donde 퐴 , el equilibrio de largo plazo se obtiene de los vectores propios asociados a los valores propios que hacen maximizar el valor de la verosimilitud. A partir del mecanismo de equilibrio o cointegración, con la combinación lineal de variables no estacionarias se puede producir una estacionaria I(0) probando la posible existencia de cointegración entre las distintas variables del modelo utilizado la metodología de Johansen.

En el caso de que no exista cointegración la matriz 휁0 sería igual a cero y se procedería a estimar un VAR con las variables diferenciadas de la siguiente forma:

Δ푥푡 = 훼0 + 휁1Δ푥푡−1 + ⋯ + 휁푝−1Δ푥푡−푝+1 + 푒푡 El número de rezagos (푝) utilizados en el modelo VAR y VEC se selecciona de acuerdo a diferentes criterios. Para la selección de los rezagos en el modelo VAR se miraron los criterios; LR: sequential modified LR test statistic, FPE: Final prediction error, AIC: Akaike information criterion, SC: Schwarz information criterion y HQ: Hannan-Quinn information criterion. Entre todos estos criterios se seleccionó el criterio de Schwarz como el más consistente al mostrar siempre el menor número de rezagos entre todos los rezago así como ser el de menor valor entre todos. Para la selección de los rezagos en el modelo VEC se utilizó el criterio de Akaike.

3.2.6. DESCOMPOSICION DE VARIANZA.

Teniendo el modelo estimado, ya sea un VAR o un VEC se realizará un ejercicio de descomposición de varianza, el cual ayudará a responder la pregunta de dónde se da el descubrimiento de precios.

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A continuación la metodología para descomponer la expresión de la varianza del error de predicción de una variable, tomada del libro de Montenegro (2001): Un VAR(p) estable puede expresarse como un Vector de promedio móvil infinito, VMA(∞) por sus siglas en inglés de la siguiente forma: ∞ ′ 푥푡 = ∑ 퐵푗푒푡−푗 푑표푛푑푒 퐸[푒푒 ] = Σ 푦 푑표푛푑푒 퐵0 = 퐼 푗=0

El error de predicción del modelo VMA estará dado por:

푇−1

푒̂푛+푇 = 푥푛+푇 − 푥̂푛+푇 = ∑ 퐵푗푒푛+푇−푗 푗=0 Por lo cual, la matriz de varianza covarianza del error de predicción estará dada por la siguiente expresión: ̂′ Σ푛+푇 = 퐸[푒̂푛+푇푒푛+푇] = 퐸(푒푛+푇 + 퐵1푒푛+푇−1 + ⋯ ′ + 퐵푇−1푒푛+1)(푒푛+푇 + 퐵1푒푛+푇−1 + ⋯ + 퐵푇−1푒푛+1) ′ ′ Σ푛+푇 = Σ + 퐵1Σ퐵1 + ⋯ + 퐵푇−1Σ퐵푇−1 Ahora bien, es posible descomponer la varianza del error de predicción de una variable, de tal forma que se sepa cuál es la contribución del error de la misma variable y de las otras. Para realizar esto es necesario realizar una ortogonalización de los errores (hacer que sus covarianzas sean cero) usando la descomposición de Cholesky16 de Σ, de la cual se obtiene una matriz P triangular inferior de tal forma que PP′ = Σ. Por lo cual, la matriz de varianza covarianza del error de predicción estará dada por la siguiente expresión:

′ ′ ′ ′ ′ Σ푛+푇 = PP + 퐵1PP 퐵1 + ⋯ + 퐵푇−1PP 퐵푇−1

Si Ψ푘 = 퐵푘푃, la matriz estará dada por: ′ ′ ′ Σ푛+푇 = Ψ0Ψ0 + Ψ1Ψ1 + ⋯ + Ψ푇−1Ψ푇−1 Donde la suma de todos los i-ésimos elementos de las diagonales de las matrices ′ ′ Ψ0Ψ0 , … , ΨT−1ΨT−1 es la varianza del error de predicción de la i-ésima variable. Y la contribución de los errores de la j-ésima variable a la i-ésima variable es ′ ′ 푚 ′ ′ (Ψ0,ijΨ0,ij + ⋯ + ΨT−1,ijΨT−1,ij )/ ∑푗=1(Ψ0,ijΨ0,ij + ⋯ + ΨT−1,ijΨT−1,ij ). Si por ejemplo se encontrara que esta participación en las innovaciones de los precios extranjeros es mayor para los precios locales se podría decir que el precio

16 Esta descomposición es sensible ante el ordenamiento de las variables si existe correlación entre los residuales de las ecuaciones del VAR o el VEC. Se utilizará el ordenamiento propuesto por Grammig (2005) de tasa de cambio, precio local, precio extranjero y prima de riesgo. 22 local guía al precio extranjero, por lo que existe descubrimiento de precios del mercado local al extranjero. Ver los resultados en la sección 4.5. El número de rezagos utilizados para el cálculo de la descomposición de varianza son los mismos, según sea el caso, a los encontrados para los modelos VAR y VEC, como resultado de los criterios mencionado en la sección 3.2.5.

3.2.7. CAUSALIDAD DE GRANGER.

Una forma alternativa de probar si una variable precede o causa a otra (para el caso de las series de tiempo) es usar el test de causalidad de Granger (1969) para ver si hay relación unidireccional, bidireccional o no hay causalidad en el sentido Granger. Este test se implementa usando el procedimiento de Hatemi-J (2012) el cual determina el mínimo óptimo de rezagos para el test de causalidad de Granger.

4. RESULTADOS.

En esta sección se presentan los resultados analizados e identificados para entender la relación que hay en el descubrimiento de precios entre el mercado local y el precio del ADR en la bolsa de valores de NYSE.

4.1. PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA – DICKEY FULLER AUMENTADA.

La prueba Dickey Fuller aumentada considera tres ecuaciones de regresiones diferentes (intercepto, tendencia e intercepto y ninguna) que se pueden utilizar para probar la existencia de raíz unitaria. La diferencia entre las tres ecuaciones está en la presencia de elementos determinísticos. Sin embargo y como lo plantea Enders (2008) al no conocer el proceso generador de información se tiene el interrogante sobre cuál de las tres ecuaciones utilizar, con potenciales problemas de pérdida de poder en la prueba o problemas de especificación, para ello se utiliza el procedimiento estándar planteando por Enders (2008) de cinco pasos, que maneja las tres ecuaciones de manera secuencial de la más general a la más básica. La Tabla No. 4 presentan los resultados que se obtienen según el país y la empresa sobre la prueba de raíz unitaria para saber si las series son no estacionarias. Se llevan a cabo sobre las series del precio local, precio ADR y el precio de la tasa de cambio con frecuencia de 5 minutos.

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Se puede concluir que la mayoría de las series resultaron siendo series no estacionarias o con raíz unitaria I (1), como se esperaba ya que la mayoría de las series financieras bursátiles tienen este comportamiento. Los rezagos se calculan con el criterio de información de Akaike. TABLA No 4. Resultados de la prueba de Raíz Unitaria - ADF. I(1) : TIENE RAIZ UNITARIA, SERIE NO ESTACIONARIA. I(0) : NO TIENE RAIZ UNITARIA, SERIE ESTACIONARIA.

ADF PAIS ACCION TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR COLOMBIA ECOPETROL I(1) I(1) I(1) COLOMBIA GRUPO AVAL I(1) I(1) I(1) COLOMBIA BANCOLOMBIA I(1) I(1) I(1) CHILE ENERSIS I(1) I(1) I(1) CHILE BANCO CHILE I(1) I(0) I(1) CHILE BANCO SANTANDER I(1) I(1) I(1) CHILE CENCOSUD I(1) I(1) I(1) ARGENTINA YPF I(1) I(1) I(1) ARGENTINA BANCO MACRO I(1) I(1) I(1) ARGENTINA BBVA I(1) I(1) I(1) ARGENTINA TELECOM I(1) I(1) I(1) ARGENTINA PETROBRAS I(0) I(1) I(0) BRAZIL UNIBANCO I(1) I(1) I(1) BRAZIL BRADEZCO I(1) I(1) I(1) BRAZIL PETROBRAS I(1) I(1) I(1) BRAZIL BRF I(1) I(1) I(0) BRAZIL VALE I(1) I(1) I(1) MEXICO AMERICAN MOVIL I(1) I(1) I(1) MEXICO TELEVISA I(1) I(1) I(1) MEXICO FOMENTO I(1) I(1) I(1) MEXICO CEMEX I(1) I(1) I(1) MEXICO GRUMA I(1) I(1) I(1) PERU GRANA I(1) I(1) I(1) PERU MINAS I(1) I(1) I(1) FUENTE: AUTOR Fuente: Autor

4.2. OUTLIERS.

Como resultado de la observación de las gráficas se determinó que el precio de la tasa de cambio para Grupo Aval, Bancolombia, Petrobras, Grana y Minas en la ventana de tiempo respectiva presenta varios Outliers, por lo cual se corrigen estos datos de la series y se corren las pruebas nuevamente de raíz unitaria (ADF), donde el resultado de la prueba para esta nueva serie se mantiene, es decir, las que eran I(1) siguen siendo I(1) y las que eran I(0) siguen no teniendo raíz unitaria al ser I(0). El resultado no cambia pero se corrobora que los Outliers no sesguen el resultado de la prueba. En la Gráficas No. 3 a la 7 se ve la serie con

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Outliers y la misma serie corregida para las serie de tiempo de la tasa de cambio usadas para las empresas mencionadas.

GRÁFICO NO 3. Series con Outliers y sin Outliers - GRUPO AVAL

Fuente: Autor

GRÁFICO No 4. Series con Outliers y sin Outliers -BANCOLOMBIA

Fuente: Autor

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GRÁFICO No 5. Series con Outliers y sin Outliers - PETROBRAS

Fuente: Autor

GRÁFICO No 6. Series con Outliers y sin Outliers - GRANA

Fuente: Autor

GRÁFICO No 7. Series con Outliers y sin Outliers - MINAS

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Fuente: Autor

4.3. PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA - PERRON

La importancia de graficar cada una de las series de cada país y cada firma, realizada en la sección anterior, pone de manifiesto y da una señal que algunas series han tenido cambios estructurales. Como lo plantea Enders (2008), estos cambios estructurales hacen que los diferentes estadísticos que se utilizan en la prueba de Dickey-Fuller aumentada estén sesgados al decir que los datos tienen raíz unitaria cuando realmente no la hay. En la Tabla No. 5 se muestra un resumen del tipo de cambio estructural17 (nivel, tendencia y nivel más tendencia) que se presenta según la serie de la empresa y el país, de igual forma se reporta el momento (el número del dato) donde ocurre el quiebre. La serie que tiene N/A son series que no presentan cambios estructurales. Como se puede ver la mayoría de las series presentan cambios estructurales.

TABLA No 5. Tabla de resultado para los cambios estructurales encontrados en la serie.

17 En la sección de pruebas de raíz unitaria – Perrón, se explican estos cambios estructurales que se puede ver la Grafica No.1 para un cambio en nivel y la gráfica No.2 para un cambio en tendencia. 27

TABLA No. 5 : CAMBIOS ESTRUCTURALES

IDENTIFICACION DE CAMBIOS ESTRUCTURALES SEGUN LA SERIE PARA PODER HACER LA PRUEBA DE PERRON SEGUN EL CASO.

CAMBIO ESTRUCTURA SEGUN LA SERIE PAIS ACCION TASA DE CAMBIO LOCAL ADR COLOMBIA ECOPETROL TENDENCIA 53889 N/A N/A COLOMBIA GRUPO AVAL TENDENCIA 4009 TENDENCIA 4938 TENDENCIA 4938 COLOMBIA BANCOLOMBIA TENDENCIA 53913 TENDENCIA 43420 TENDENCIA 43390 CHILE ENERSIS TENDENCIA 71774 TENDENCIA 87485 TENDENCIA 87888 CHILE BANCO CHILE TENDENCIA 71810 N/A N/A CHILE BANCO SANTANDER TENDENCIA 22121 TENDENCIA 37927 TENDENCIA 11169 CHILE CENCOSUD TENDENCIA 17717 N/A N/A ARGENTINA YPF TENDENCIA 85014 TENDENCIA 59051 TENDENCIA 49459 ARGENTINA BANCO MACRO TENDENCIA 89768 TENDENCIA 76948 TENDENCIA 54028 ARGENTINA BBVA TENDENCIA 89442 TENDENCIA 76474 TENDENCIA 54063 ARGENTINA TELECOM TENDENCIA 90122 TENDENCIA 64233 TENDENCIA 64261 ARGENTINA PETROBRAS N/A NIVEL + TENDENCIA 37259 NIVEL + TENDENCIA 38065 BRAZIL UNIBANCO TENDENCIA 50587 N/A N/A BRAZIL BRADEZCO TENDENCIA 35414 N/A N/A BRAZIL PETROBRAS TENDENCIA 35418 N/A N/A BRAZIL BRF TENDENCIA 35362 NIVEL + TENDENCIA 5114 NIVEL + TENDENCIA 5595 BRAZIL VALE TENDENCIA 35362 N/A N/A MEXICO AMERICAN MOVIL TENDENCIA 50724 N/A N/A MEXICO TELEVISA N/A NIVEL 33373 NIVEL 33800 MEXICO FOMENTO N/A TENDENCIA 73675 TENDENCIA 73672 MEXICO CEMEX N/A TENDENCIA 39904 TENDENCIA 39904 MEXICO GRUMA N/A N/A N/A PERU GRANA TENDENCIA 21012 N/A N/A PERU MINAS NIVEL + TENDENCIA 52738 NIVEL 51717 NIVEL 51717 FUENTE: AUTOR Fuente: Autor

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Una vez identificado si hay cambios estructurales en las series y en qué momento, se procede a correr la prueba de Perrón para confirmar si las series tienen o no raíz unitaria. La Tabla No. 6 muestra los resultados del test de raíz unitaria de Perrón. En esta tabla se pueden ver los nuevos resultados calculados para la prueba de raíz unitaria de Perrón bajo cambios estructurales. Los resultados en color negro son los nuevos resultados con cambios estructurales que se tienen, los cuales no cambiaron con respecto a los resultados reportados en la prueba ADF (Tabla No. 4). Los que están en color rojo son los nuevos resultados de raíz unitaria, después de tener en cuenta los cambios estructurales, estos resultados cambian por lo tanto el resultado que es diferente al reportado en la prueba ADF (Tabla No. 4). Como ya se dijo en la explicación de las pruebas de Perrón, esto evita tener sesgo y resultado de raíz unitaria cuando no los hay. Los casos en donde la serie tiene el campo en blanco, se deben a que no hay cambios estructurales y por lo tanto no se corrió la prueba de Perrón, así, el resultado de la Tabla No. 4 es el que corresponde. TABLA No 6. Resultados de la Prueba de Raíz Unitaria - Perrón. I(1) : TIENE RAIZ UNITARIA, SERIE NO ESTACIONARIA. I(0) : NO TIENE RAIZ UNITARIA, SERIE ESTACIONARIA.

PERRON PAIS ACCION TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR COLOMBIA ECOPETROL I(1) COLOMBIA GRUPO AVAL I(0) I(1) I(1) COLOMBIA BANCOLOMBIA I(1) I(1) I(1) CHILE ENERSIS I(0) I(0) I(1) CHILE BANCO CHILE I(0) CHILE BANCO SANTANDER I(0) I(1) I(0) CHILE CENCOSUD I(0) ARGENTINA YPF I(1) I(1) I(1) ARGENTINA BANCO MACRO I(1) I(0) I(1) ARGENTINA BBVA I(1) I(0) I(1) ARGENTINA TELECOM I(1) I(1) I(1) ARGENTINA PETROBRAS I(0) I(0) BRAZIL UNIBANCO I(0) BRAZIL BRADEZCO I(0) BRAZIL PETROBRAS I(0) BRAZIL BRF I(0) I(0) I(0) BRAZIL VALE I(0) MEXICO AMERICAN MOVIL MEXICO TELEVISA I(0) I(0) MEXICO FOMENTO I(0) I(0) MEXICO CEMEX I(1) I(1) MEXICO GRUMA PERU GRANA I(0) PERU MINAS I(0) I(0) I(0) FUENTE: AUTOR Fuente: Autor

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4.4. PRUEBA DE COINTEGRACIÓN.

Los resultados de cointegración para saber si hay relación de equilibrio de largo plazo entre las tres variables (m=3) para cada una de las 24 empresas, se resume en la Tabla No. 7. La Tabla No. 7 muestra los resultados de raíz unitaria de la ADF (color azul) y Perrón (color verde), en la columna 3 para la tasa de cambio, columna 4 para el precio local y columna 5 para el precio del ADR. Para poder responder a la pregunta de si hay una posible cointegración se necesita al menos que dos series de cada empresa sea I(1). En los casos en que hay dos I(0) y una I(1) no puede haber una combinación que de I(0), por lo cual no hay cointegración. En la columna 6 se ve la cantidad de series con raíz unitaria I(1) y de acuerdo a lo explicado, la columna 7 plantea si hay una posible cointegración. La Tabla No. 7 muestra los casos en que hay 2 o 3 series I(1) que es donde se puede presentar cointegración. Por lo anterior, se corrieron los test para los estadísticos Traza (columna 8) y Máximo Valor propio (columna 9) donde se determina el número de relaciones de cointegración. Como se puede ver ambos test arrojan el mismo número de relaciones de cointegración según la empresa y se confirma que hay cointegración, ya que se encuentra para algunas una relación de cointegración y para otras empresas dos relaciones de cointegración18. Las salidas de EViews para ver los test de cointegración se encuentran en los anexos del No. 2 al 17, que son los que se reportan en la columna 10 de la Tabla No. 7. La presencia de cointegración (columna 11) indica el tipo de modelo a usar (columna 12). En los casos donde se encontró cointegración se estimaron modelos VAR y en caso contrario se estimaron modelos VEC. Para el caso de las series de empresas latinoamericanas, de la muestra analizada, en las que se encuentra que hay cointegración entre los dos mercados, al haber un vector o combinación lineal que plantea una relación estacionaria y de equilibrio entre el precio de la acción local y el precio del ADR en NYSE del mismo activo. Hay un mecanismo de ajuste entre ambos mercados que plantea unos límites y encamina los precios por una senda de equilibrio. Este hecho representa un primer resultado importante para los inversionistas locales, internacionales y en general observadores de los mercados ya que nos plantea que para estas acciones el precio local y el precio en NYSE no divergen, por el contrario están en equilibrio lo que hace que las posibilidades de arbitraje sean mínimas. Los mercados se ajustan ante choques de que reciben de información y que afectan cada mercado y se retroalimentan para mantener el equilibrio entre los dos mercados.

18 Es importante recalcar que con tres variables sólo se puede tener cero, uno y máximo dos vectores de cointegración o formas de combinar las tres variables para obtener una serie estacionaria I(0). 30

TABLA No 7. Resumen de ADF, Perrón, Cointegración y modelo a estimar.

ADF Y PERRON TEST DE COINTEGRACION CANTIDAD DE PUEDE HABER HAY MODELO A PAIS ACCION TASA DE Salidas de LOCAL ADR I(1)? COINTEGRACION? TRACE (5%) MAX (5%) COINTEGRACION? ESTIMAR CAMBIO Eviews COLOMBIA ECOPETROL I(1) I(1) I(1) 3 SI 2 2 Anexo No.1 SI VEC COLOMBIA GRUPO AVAL I(0) I(1) I(1) 2 SI 1 1 Anexo No.2 SI VEC COLOMBIA BANCOLOMBIA I(1) I(1) I(1) 3 SI 1 1 Anexo No.3 SI VEC CHILE ENERSIS I(0) I(0) I(1) 1 NO N/A N/A NO VAR CHILE BANCO CHILE I(0) I(0) I(1) 1 NO N/A N/A NO VAR CHILE BANCO SANTANDER I(0) I(1) I(0) 1 NO N/A N/A NO VAR CHILE CENCOSUD I(0) I(1) I(1) 2 SI 1 1 Anexo No.4 SI VEC ARGENTINA YPF I(1) I(1) I(1) 3 SI 2 2 Anexo No.5 SI VEC ARGENTINA BANCO MACRO I(1) I(0) I(1) 2 SI 1 1 Anexo No.6 SI VEC ARGENTINA BBVA I(1) I(0) I(1) 2 SI 1 1 Anexo No.7 SI VEC ARGENTINA TELECOM I(1) I(1) I(1) 3 SI 1 1 Anexo No.8 SI VEC ARGENTINA PETROBRAS I(0) I(0) I(0) 0 NO N/A N/A NO VAR BRAZIL UNIBANCO I(0) I(1) I(1) 2 SI 1 1 Anexo No.9 SI VEC BRAZIL BRADEZCO I(0) I(1) I(1) 2 SI 1 1 Anexo No.10 SI VEC BRAZIL PETROBRAS I(0) I(1) I(1) 2 SI 1 1 Anexo No.11 SI VEC BRAZIL BRF I(0) I(0) I(0) 0 NO N/A N/A NO VAR BRAZIL VALE I(0) I(1) I(1) 2 SI 1 1 Anexo No.12 SI VEC MEXICO AMERICAN MOVIL I(1) I(1) I(1) 3 SI 1 1 Anexo No.13 SI VEC MEXICO TELEVISA I(1) I(0) I(0) 1 NO N/A N/A NO VAR MEXICO FOMENTO I(1) I(0) I(0) 1 NO N/A N/A NO VAR MEXICO CEMEX I(1) I(1) I(1) 3 SI 1 1 Anexo No.14 SI VEC MEXICO GRUMA I(1) I(1)* I(1) 3 SI 1 1 Anexo No.15 SI VEC PERU GRANA I(0) I(1) I(1) 2 SI 1 1 Anexo No.16 SI VEC PERU MINAS I(0) I(0) I(0) 0 NO N/A N/A NO VAR Fuente: Autor

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4.5. DESCOMPOSICIÓN DE VARIANZA.

A continuación se presentan la interpretación de los resultados de la descomposición de varianza según el modelo VAR o VEC que se corrió para cada acción de la empresa en los dos mercados. El propósito de la descomposición de varianza es identificar la porción de la varianza de cada serie que se pueden atribuir a innovaciones dentro del sistema. Este análisis es importante porque responde a si hay o no descubrimiento de precios entre el mercado local y el NYSE; en el caso que se presente se puede identificar si el precio local lidera el precio del ADR o si por el contrario el precio del ADR lidera el precio local. De igual forma al incluir la tasa de cambio como una variable en el modelo se puede medir el efecto que los choques tienen sobre la varianza y su efecto sobre los precios, así como los precios sobre la tasa de cambio. El número de rezagos utilizados para los modelos VAR y VEC, según la empresa, se muestran en la tabla No. 8. Estos rezagos son utilizados para el cálculo de la prueba de cointegración y la descomposición de varianza. Como segundo resultado importante se encuentra para un par de países evidencia del liderazgo en el descubrimiento de precios por parte de un mercado, donde el precio de la acción en el mercado local lidera sobre el mercado foráneo (NYSE), consecuente con la evidencia encontrada en la mayoría de los trabajos mencionados en la sección 2. Por otra parte se encuentra para el resto de países que los mercados están integrados pero no hay un liderazgo del precio de un mercado sobre el otro. Se puede ver con los porcentajes de la descomposición de varianza como el mercado local influye en el mercado de Nueva York y como Nueva York influye en el mercado local. En otras palabras un descubrimiento de precios compartido como resultado de la integración entre estos mercados en la formación de los precios.

TABLA No 8. Tabla resumen del número de Lags utilizado según modelo y empresa. PAIS EMPRESA TIPO LAGS COLOMBIA ECOPETROL VEC 6 COLOMBIA GRUPO AVAL VEC 11 COLOMBIA BANCOLOMBIA VEC 11 CHILE ENERSIS VAR 6 CHILE BANCO CHILE VAR 5 CHILE BANCO SANTANDER VAR 3 CHILE CENCOSUD VEC 5 ARGENTINA YPF VEC 11 ARGENTINA BANCO MACRO VEC 11 ARGENTINA BBVA VEC 11 ARGENTINA TELECOM VEC 11 ARGENTINA PETROBRAS VAR 6 BRAZIL UNIBANCO VEC 3 BRAZIL BRADEZCO VEC 3 BRAZIL PETROBRAS VEC 2 BRAZIL BRF VAR 2 BRAZIL VALE VEC 3 MEXICO AMERICAN MOVIL VEC 0 MEXICO TELEVISA VAR 3 MEXICO FOMENTO VAR 3 MEXICO CEMEX VEC 3 MEXICO GRUMA VEC 4 PERU GRANA VEC 10 PERU MINAS VAR 12 32

4.5.1. ANÁLISIS DEL MERCADO COLOMBIANO.

Analizando los resultados, anexos 18, 19 y 20 y resumidos en la tabla No. 9 para las tres empresas Colombianas con ADR en NYSE, encontramos que según los resultados de la descomposición de varianza, para ninguna se evidencia liderazgo de un mercado sobre otro en el descubrimiento de precios. La descomposición de varianza en Colombia la lidera el porcentaje de los choques del precio local (columna 7) y en NYSE lo lidera los choques del precio del ADR (columna 11). Sin embargo, se ve la influencia de los choques o innovaciones del precio local sobre NYSE y por el otro lado NYSE sobre el local.

TABLA No 9. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - Colombia. VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES DESCUBRIMIENTO SOBRE LA TASA DE CAMBIO SOBRE EL PRECIO LOCAL SOBRE EL PRECIO DEL ADR EMPRESA DE PRECIOS? Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Cambio Local ADR Cambio Local ADR Cambio Local ADR ECOPETROL NO 99.64 0.06 0.31 1.90 75.89 22.22 3.97 16.85 79.18 GRUPO AVAL NO 98.70 0.05 1.25 0.19 94.44 5.37 8.93 13.48 77.59 BANCOLOMBIA NO 99.60 0.18 0.22 0.01 96.58 3.41 3.23 14.42 82.35 Fuente: Autor Al mirar más al detalle los datos, para el precio accionario de las empresas, el mercado Colombiano está liderando en su mayoría por el precio local (columna 7) con participación en promedio del 88.97% y menor influencia del precio del ADR (columna 8) en NYSE sobre el mercado local, en promedio de 10,33%, exceptuando Ecopetrol con un 22.22%. De acuerdo con la información de la acción en NYSE, este está liderado en su mayoría por el precio del ADR (columna 11) con participación en promedio del 79.71% e influencia del precio local (columna 10) en promedio de 14,92% sobre el precio del ADR. En general no hay liderazgo sino integración entre los mercados y en particular influye más el mercado local sobre el precio del ADR, que el precio del ADR sobre el precio local para todas las empresas, exceptuando Ecopetrol, caso en el que ocurre lo contrario. El mercado de la tasa de cambio afecta más el precio en dólares de los ADR’s, en promedio 5,38% (columna 9) que sobre el precio local con promedio de 0.70% (columna 6) y la tasa de cambio con 99,31% en promedio (columna 3) no se ve afectado por los movimientos accionarios en los dos mercados que se negocian las acciones de las tres empresas (columna 4 y 5).

4.5.2. ANÁLISIS DEL MERCADO CHILENO.

Para el caso de las cuatro empresas Chilenas con ADR en NYSE, se logró identificar que según los resultados de la descomposición de varianza (anexos 21 al 24), resumidos en la tabla No.10, para ninguna se evidencia liderazgo de un 33 mercado sobre otro en el descubrimiento de precios. La descomposición de varianza en Chile la lidera el porcentaje de los choques del precio local (columna 7) y en NYSE lo lidera los choques del precio del ADR (columna 11). Sin embargo, se ve la influencia de los choques o innovaciones del precio local sobre NYSE y por el otro lado NYSE sobre el local.

TABLA No 10. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - Chile. VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES DESCUBRIMIENTO SOBRE LA TASA DE CAMBIO SOBRE EL PRECIO LOCAL SOBRE EL PRECIO DEL ADR EMPRESA DE PRECIOS? Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Cambio Local ADR Cambio Local ADR Cambio Local ADR ENERSIS NO 98.52 0.36 1.12 0.09 91.91 8.00 4.74 26.61 68.65 BANCO CHILE NO 99.07 0.15 0.78 0.22 96.67 3.11 4.48 20.53 74.99 BANCO SANTANDER NO 99.99 0.00 0.00 0.77 98.86 0.37 0.79 2.24 96.97 CENCOSUD NO 99.84 0.01 0.15 0.47 98.67 0.86 2.49 33.06 64.45 Fuente: Autor Al mirar más al detalle, el precio de la acción de las empresas en el mercado Chileno, está liderando en su mayoría por el precio local (columna 7) con participación en promedio del 96.53% y menor influencia del precio del ADR (columna 8) en NYSE sobre el mercado local, en promedio de 3,09%. De acuerdo con la información de la acción en NYSE, este está liderado en su mayoría por el precio del ADR (columna 11) con participación en promedio del 76.26% e influencia del precio local (columna 10) en promedio de 20,61% sobre el precio del ADR. En general no hay liderazgo sino integración entre los mercados y en particular influye más el mercado local sobre el precio del ADR, que el precio del ADR sobre el precio local para todas las empresas. El mercado de la tasa de cambio afecta más el precio en dólares de los ADR’s, en promedio 3,12% (columna 9) que sobre el precio local con promedio de 0.39% (columna 6) y la tasa de cambio con 99,36% en promedio (columna 3) no se ve afectada por los movimientos accionarios en los dos mercados que se negocian las acciones de las tres empresas (columna 4 y 5).

4.5.3. ANÁLISIS DEL MERCADO ARGENTINO.

Analizando los resultados, anexos 25 al 29 y resumidos en la tabla No. 11 para las cinco empresas Argentinas con ADR en NYSE, se identificó que según los resultados de la descomposición de varianza, para ninguna se evidencia liderazgo de un mercado sobre otro en el descubrimiento de precios. La descomposición de varianza en Argentina la lidera el porcentaje de los choques del precio local (columna 7) y en NYSE lo lidera los choques del precio del ADR (columna 11). Sin embargo, se ve la influencia de los choques o innovaciones del precio local sobre NYSE y por el otro lado NYSE sobre el local.

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TABLA No 11. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - Argentina. VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES DESCUBRIMIENTO SOBRE LA TASA DE CAMBIO SOBRE EL PRECIO LOCAL SOBRE EL PRECIO DEL ADR EMPRESA DE PRECIOS? Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Cambio Local ADR Cambio Local ADR Cambio Local ADR YPF NO 99.99 0.01 0.00 0.15 81.21 18.64 0.20 4.59 95.20 BANCO MACRO NO 100.00 0.00 0.00 0.02 83.40 16.58 0.02 2.04 97.95 BBVA NO 99.97 0.00 0.03 0.03 89.12 10.86 0.00 1.57 98.43 TELECOM NO 99.99 0.01 0.00 0.01 84.07 15.93 0.06 2.58 97.36 PETROBRAS NO 99.94 0.00 0.06 0.05 99.57 0.38 0.00 2.86 97.14 Fuente: Autor Al mirar más detenidamente el precio de la acción de las empresas en el mercado Argentino, este está liderando en su mayoría por el precio local (columna 7) con participación en promedio del 87.47% e influencia del precio del ADR (columna 8) en NYSE sobre el mercado local, en promedio de 12,48%. De acuerdo con la información de la acción en NYSE, este está liderado en su mayoría por el precio del ADR (columna 11) con participación en promedio del 97.21% y poca influencia del precio local (columna 10) en promedio de 2,73% sobre el precio del ADR. En general no hay liderazgo sino integración entre los mercados y en particular influye más el precio del ADR en NYSE sobre el precio local, que el precio local sobre el precio del ADR para todas las empresas. El mercado de la tasa de cambio afecta muy poco el precio en dólares de los ADR’s, en promedio 0,06% (columna 9) y el precio local con promedio de 0.05% (columna 6) y la tasa de cambio con 99,98% en promedio (columna 3) no se ve afectada por los movimientos accionarios en los dos mercados que se negocian las acciones de las tres empresas (columna 4 y 5).

4.5.4. ANÁLISIS DEL MERCADO BRASILERO.

Analizando los resultados, anexos 30 al 34 y resumidos en la tabla No. 12 para las cinco empresas Brasileras con ADR en NYSE, encontramos que según los resultados de la descomposición de varianza, se concluye que si hay descubrimiento de precios para todas las empresas exceptuando BFR. El mercado local de Brasil lidera la formación de precios y el precio del ADR en NYSE sique el mercado local. La descomposición de varianza en Brasil la lidera el porcentaje de los choques del precio local (columna 7) y en NYSE lo lidera igualmente el precio local (columna 10).

TABLA No 12. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - Brasil. VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES DESCUBRIMIENTO SOBRE LA TASA DE CAMBIO SOBRE EL PRECIO LOCAL SOBRE EL PRECIO DEL ADR EMPRESA DE PRECIOS? Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Cambio Local ADR Cambio Local ADR Cambio Local ADR UNIBANCO SI 98.89 0.01 1.11 1.87 97.00 1.12 5.36 63.62 31.01 BRADEZCO SI 98.35 0.01 1.64 1.87 97.06 1.06 5.58 64.03 30.39 PETROBRAS SI 99.96 0.00 0.03 3.22 96.51 0.26 5.85 62.51 31.64 BRF NO 100.00 0.00 0.00 0.33 99.67 0.00 1.55 5.27 93.19 VALE SI 99.87 0.06 0.07 1.05 98.63 0.32 3.58 60.51 35.91 Fuente: Autor 35

Mirando más al detalle, se encuentra que el precio de la acción de las empresas en el mercado Brasilero, está liderando en su mayoría por el precio local (columna 7) con participación en promedio del 97.77% y muy poco influencia del precio del ADR (columna 8) en NYSE sobre el mercado local, en promedio de 0,55%. De acuerdo con la información de la acción en NYSE, este está liderado en su mayoría por el precio local (columna 10) con participación en promedio del 51.19% e influencia del precio del ADR (columna 11) en promedio de 44,43% sobre el precio del ADR. La excepción es BRF que no tiene descubrimiento de precios, donde hay en NYSE una influencia del precio del ADR de 93,19%, seguido del mercado local con 5.27%. En el mercado local no influye el precio del ADR (0.00%) y liderado por el precio local en (99,67%). En resumen, en Brasil el precio local está liderado en su mayoría por el precio local y en NYSE liderado igualmente por el precio del mercado local. La influencia de los precios del ADR en NYSE es significativa mientras que los precios del ADR en el mercado local no lo es. El mercado de la tasa de cambio afecta más el precio en dólares de los ADR’s, en promedio 4,38% (columna 9) que sobre el precio local con promedio de 1.67% (columna 6) y la tasa de cambio con 99,41% en promedio (columna 3) no se ve afectada por los movimientos accionarios en los dos mercados que se negocian las acciones de las tres empresas (columna 4 y 5).

4.5.5. ANÁLISIS DEL MERCADO MEXICANO.

Analizando los resultados, anexos 35 al 39 y resumidos en la tabla No. 13 para las cinco empresas Mexicanas con ADR en NYSE, encontramos que según los resultados de la descomposición de varianza, se concluye que si hay descubrimiento de precios para todas las empresas exceptuando American Movil. El mercado local de México lidera la formación de precios y el precio del ADR en NYSE sique el mercado local. La descomposición de varianza en México la lidera el porcentaje de los choques del precio local (columna 7) y en NYSE lo lidera igualmente el precio local (columna 10).

TABLA No 13. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - México. VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES DESCUBRIMIENTO SOBRE LA TASA DE CAMBIO SOBRE EL PRECIO LOCAL SOBRE EL PRECIO DEL ADR EMPRESA DE PRECIOS? Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Cambio Local ADR Cambio Local ADR Cambio Local ADR AMERICAN MOVIL NO 100.00 0.00 0.00 0.18 99.82 0.00 1.47 9.84 88.69 TELEVISA SI 96.10 0.03 3.87 0.35 98.59 1.06 4.23 63.67 32.10 FOMENTO SI 95.87 0.11 4.02 0.40 97.73 1.88 5.00 57.54 37.45 CEMEX SI 99.93 0.02 0.05 2.41 96.67 0.91 5.01 71.42 23.57 GRUMA SI 99.91 0.02 0.07 0.97 98.27 0.76 3.14 63.78 33.08 Fuente: Autor Mirando más detenidamente, el precio de la acción de las empresas en el mercado Mexicano, está liderando en su mayoría por el precio local (columna 7) con participación en promedio del 98.22% y muy poco influencia del precio del

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ADR (columna 8) en NYSE sobre el mercado local, en promedio de 0,92%. De acuerdo con la información de la acción en NYSE, este está liderado en su mayoría por el precio local (columna 10) con participación en promedio del 53.25% e influencia del precio del ADR (columna 11) en promedio de 42,98% sobre el precio del ADR. La excepción es American Movil que no tiene descubrimiento de precios, donde hay en NYSE una influencia del precio del ADR de 88,69%, seguido del mercado local con 9.84%. En el mercado local no influye el precio del ADR por un 0.00% y liderado por el precio local en (99,82%). En resumen, en México los precios del ADR tienen muy poca influencia sobre el precio local liderado en su mayoría por el precio local y en NYSE lidera el precio igualmente el mercado local seguido por la influencia del precio del ADR. El mercado de la tasa de cambio afecta más el precio en dólares de los ADR’s, en promedio 3,77% (columna 9) que sobre el precio local con promedio de 0.86% (columna 6) y la tasa de cambio con 98,36% en promedio (columna 3) no se ve afectada por los movimientos accionarios en los dos mercados que se negocian las acciones de las tres empresas (columna 4 y 5).

4.5.6. ANÁLISIS DEL MERCADO PERUANO.

Analizando los resultados, anexos 40 y 41 y resumidos en la tabla No. 14 para las dos empresas Peruanas con ADR en NYSE, encontramos que según los resultados de la descomposición de varianza, para ninguna se evidencia liderazgo de un mercado sobre otro en el descubrimiento de precios. La descomposición de varianza en Perú la lidera el porcentaje de los choques del precio local (columna 7) y en NYSE lo lidera los choques del precio del ADR (columna 11). Sin embargo, se ve la influencia de los choques o innovaciones del precio local sobre NYSE y por el otro lado NYSE sobre el local.

TABLA No 14. Tabla resumen de los resultados de descomposición de varianza - Perú. VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES VARIANZA DE LAS VARIABLES DESCUBRIMIENTO SOBRE LA TASA DE CAMBIO SOBRE EL PRECIO LOCAL SOBRE EL PRECIO DEL ADR EMPRESA DE PRECIOS? Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Tasa de Precio Precio Cambio Local ADR Cambio Local ADR Cambio Local ADR GRANA NO 99.98 0.02 0.00 0.06 98.68 1.27 0.14 5.70 94.16 MINAS NO 99.96 0.00 0.03 0.00 99.18 0.82 1.01 2.85 96.15 Fuente: Autor Mirando más al detalle los datos, el precio de la acción para las empresas en el mercado Chileno, está liderando en su mayoría por el precio local (columna 7) con participación en promedio del 98.93% y menor influencia del precio del ADR (columna 8) en NYSE sobre el mercado local, en promedio de 1,04%. De acuerdo con la información de la acción en NYSE, este está liderado en su mayoría por el precio del ADR (columna 11) con participación en promedio del 95.16% e influencia del precio local (columna 10) en promedio de 4,27% sobre el precio del ADR. En general no hay liderazgo sino integración entre ambos mercados y en particular influye más el mercado local sobre el precio del ADR, que el precio del ADR sobre el precio local. 37

El mercado de la tasa de cambio afecta más el precio en dólares de los ADR’s, en promedio 0,57% (columna 9) que sobre el precio local con promedio de 0.03% (columna 6) y la tasa de cambio con 99,97% en promedio (columna 3) no se ve afectada por los movimientos accionarios en los dos mercados que se negocian las acciones de las tres empresas (columna 4 y 5).

4.6. CAUSALIDAD DE GRANGER.

Los resultados del test entre las series de precios de una acción local frente al mismo precio de la acción negociado como ADR en NYSE se presentan en la tabla No. 15. El test arroja para el total de las empresas que el 79% presentan una relación de causalidad de Granger bidireccional, el 13% tiene una relación de causalidad de Granger unidireccional y por último no se presenta ningún tipo de relación de causalidad de Granger para el 8% de las empresas. Esta causalidad bidireccional significa que los precios de las acciones en el mercado local causan los precios del ADR en NYSE. De igual forma los precios del ADR en NYSE causan los precios locales. Este resultado respalda el hecho ya encontrado de cointegración entre los dos mercados, donde cada uno aporta información y se retroalimentan para mantener el equilibrio de precios en el largo plazo. Las empresas que presentan causalidad de Granger bidireccional en Colombia son Ecopetrol, Grupo Aval y Bancolombia. Enersis, Banco Chile y Cencosud en Chile. YPF, BBVA, Telecom y Petrobras en Argentina. Unibanco, Bradezco, Petrobras y Vale en Brasil. Fomento, Cemex y Gruma en México. Grana y Minas en Perú. Para la relaciones de causalidad unidireccional se tiene como resultado que solo los precios de los ADR en NYSE causan en sentido Granger los precios de las acciones locales. Este resultado está presente para banco Santander en Chile, Banco Macro en Argentina y Televisa en México. Por último, se tiene los casos donde no hay ninguna relación de causalidad entre los precios del mercado local y NYSE. Esto ocurre para BRF en Brasil y American Movil en México.

4.7. DESCOMPOSICIÓN DE VARIANZA VS CAUSALIDAD DE GRANGER.

Analizando los resultados de manera conjunta entre la descomposición de Varianza y causalidad de Granger se encuentra las siguientes conclusiones. Para 12 empresas (Colombia; Ecopetrol, Grupo Aval y Bancolombia. Chile; Enersis, Banco Chile y Cencosud. Argentina; YPF, BBVA, Telecom y Petrobras.

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Perú; Grana y Minas) en que se reportó como resultado del test de descomposición de varianza, el no descubrimiento de precios por parte de un mercado, es consecuente con los resultados del test de causalidad de Granger donde se presenta causalidad bidireccional en sentido Granger. Ambos resultados se interpretan y apuntan en el mismo sentido y es que no se cumple que haya un mercado líder y el otro mercado lo siga, por el contrario el mercado local influyen en los precios de NYSE y de igual forma los precios en NYSE influyen en el precio Local, hay una influencia o descubrimiento de precios compartido o mercados integrados. Mirar tabla No. 16A. Para las restantes 12 empresas los resultados entre los test son contrarios y se encuentran las siguientes particularidades: Para el caso de Banco Santander en Chile y Banco Macro en Argentina no se encuentra descubrimiento de precios por parte de un mercado, sino un liderazgo compartido, por lo cual el precio local no sique el mercado en NYSE, mientras que el test de causalidad en el sentido Granger plantea que los precios en NYSE causan al mercado local. Para BRF en Brasil y American Movil en México tampoco se encuentra descubrimiento de precios por parte de un mercado, sino un liderazgo compartido, por lo cual el precio local no sique el mercado en NYSE, mientras que el test de causalidad en el sentido Granger plantea que los precios en NYSE causan al mercado local. Ver la tabla No. 16B. Para las últimas 8 empresas (Brasil; Unibanco, Bradezco, Petrobras y Vale. México: Fomento, Cemex, Gruma y Televisa) presentes en la tabla No. 16C, se concluye que si hay descubrimiento de precios, liderando el mercado local y el mercado de NYSE lo sique, como resultado del test de descomposición de varianza. Sin embargo, el test de Granger plantea lo contrario y es causalidad bidireccional entendida como un liderazgo compartido para las seis primeras empresas de la tabla. Por último, Televisa como resultado de la descomposición de varianza encuentra descubrimiento de precios y de igual forma hay causalidad de Granger unidireccional, ambos resultados deseables, pero para el primer caso lidera el precio local sobre el precio del ADR en NYSE y la causalidad de Granger apunta en sentido contrario, el precio del ADR causa en sentido Granger al precio local.

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TABLA No 15. Tabla resumen para el test de causalidad de Granger.

TIPO DE RELACION DE PAIS =>EMPRESA HIPOTESIS NULA LAGS 20.1 - 25 WSTAT LA HIPOTESIS NULA? CAUSALIDAD GRANGER?

LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 6259.005 SE RECHAZA COLOMBIA => ECOPETROL BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 107.733 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 13.310 SE RECHAZA COLOMBIA => GRUPO AVAL BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 120.456 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 34371.575 SE RECHAZA COLOMBIA => BANCOLOMBIA BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 1141.391 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 3073.347 SE RECHAZA CHILE => ENERSIS BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 376.568 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 857.385 SE RECHAZA CHILE => BANCO CHILE BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 1090.737 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 3 16.26-7.81 173.055 SE RECHAZA CHILE => BANCO SANTANDER UNIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 3 16.26-7.81 2.574 NO SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 154.420 SE RECHAZA CHILE => CENCOSUD BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 1872.745 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 6914.714 SE RECHAZA ARGENTINA =>YPF BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 30.376 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 2661.509 SE RECHAZA ARGENTINA => BANCO MACRO UNIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 6.983 NO SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 32239.667 SE RECHAZA ARGENTINA => BBVA BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 103.79 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 2438.648 SE RECHAZA ARGENTINA =>TELECOM BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 80.693 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 57.747 SE RECHAZA ARGENTINA =>PETROBRAS BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 181.817 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 5 20.51-11.07 1029.712 SE RECHAZA BRAZIL =>UNIBANCO BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 5 20.51-11.07 123.51 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 4 18.46-9.48 600.880 SE RECHAZA BRAZIL =>BRADEZCO BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 4 18.46-9.48 105.666 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 3 16.26-7.81 240.020 SE RECHAZA BRAZIL =>PETROBRAS BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 3 16.26-7.81 59.073 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 2 13.81-5.99 2.318 NO SE RECHAZA BRAZIL =>BRF NO HAY CAUSALIDAD LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 2 13.81-5.99 3.918 NO SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 4 18.46-9.48 298.222 SE RECHAZA BRAZIL =>VALE BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 4 18.46-9.48 123.621 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 1 10.82-3.84 0.851 NO SE RECHAZA MEXICO =>AMERICAN MOVIL NO HAY CAUSALIDAD LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 1 10.82-3.84 0.039 NO SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 3 16.26-7.81 613.401 SE RECHAZA MEXICO =>TELEVISA UNIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 3 16.26-7.81 11.052 NO SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 3 16.26-7.81 894.490 SE RECHAZA MEXICO =>FOMENTO BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 3 16.26-7.81 55.949 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 4 18.46-9.48 1088.623 SE RECHAZA MEXICO =>CEMEX BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 4 18.46-9.48 33.447 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 5 20.51-11.07 538.779 SE RECHAZA MEXICO =>GRUMA BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 5 20.51-11.07 2544.768 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 114.933 SE RECHAZA PERU =>GRANA BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 195.741 SE RECHAZA LOS $ DEL ADR EN NYSE NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ LOCALES 6 22.45-12.59 92.336 SE RECHAZA PERU =>MINAS BIDIRECCIONAL LOS $ LOCALES NO CAUSAN EN SENTIDO GRANGER LOS $ DEL ADR EN NYSE 6 22.45-12.59 193.098 SE RECHAZA Fuente: Autor

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TABLA No 16A. Tabla resumen para los resultados de la descomposición de varianza Vs el test de causalidad de Granger.

RESULTADOS SEGUN: PAIS/EMPRESA CAUSALIDAD DE DESCOMPOSICION DE VARIANZA GRANGER (COLOMBIA Vs NYSE)/ECOPETROL NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (COLOMBIA Vs NYSE)/GRUPO AVAL NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (COLOMBIA Vs NYSE)/BANCOLOMBIA NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (CHILE Vs NYSE)/ENERSIS NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (CHILE Vs NYSE)/BANCO CHILE NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (CHILE Vs NYSE)/CENCOSUD NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (ARGENTINA Vs NYSE)/YPF NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (ARGENTINA Vs NYSE)/BBVA NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (ARGENTINA Vs NYSE)/TELECOM NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (ARGENTINA Vs NYSE)/PETROBRAS NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (PERU Vs NYSE)/GRANA NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (PERU Vs NYSE)/MINAS NO HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL Fuente: Autor

TABLA No 16B. Tabla resumen para los resultados de la descomposición de varianza Vs el test de causalidad de Granger.

RESULTADOS SEGUN: PAIS/EMPRESA CAUSALIDAD DE DESCOMPOSICION DE VARIANZA GRANGER (CHILE Vs NYSE)/BANCO SANTANDER NO NAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS UNIDIRECCIONAL (ARGENTINA Vs NYSE)/BANCO MACRO NO NAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS UNIDIRECCIONAL (BRAZIL Vs NYSE)/BRF NO NAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS NO HAY CAUSALIDAD (MEXICO Vs NYSE)/AMERICAN MOVIL NO NAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS NO HAY CAUSALIDAD Fuente: Autor

TABLA No 16C. Tabla resumen para los resultados de la descomposición de varianza Vs el test de causalidad de Granger.

RESULTADOS SEGUN: PAIS/EMPRESA CAUSALIDAD DE DESCOMPOSICION DE VARIANZA GRANGER (BRAZIL Vs NYSE)/UNIBANCO SI HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (BRAZIL Vs NYSE)/BRADEZCO SI HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (BRAZIL Vs NYSE)/PETROBRAS SI HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (BRAZIL Vs NYSE)/VALE SI HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (MEXICO Vs NYSE)/FOMENTO SI HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (MEXICO Vs NYSE)/CEMEX SI HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (MEXICO Vs NYSE)/GRUMA SI HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS BIDIRECCIONAL (MEXICO Vs NYSE)/TELEVISA SI HAY DESCUBRIMIENTO DE PRECIOS UNIDIRECCIONAL Fuente: Autor

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5. CONCLUSIONES.

Las empresas del mundo y en especial las de Latinoamérica han utilizado instrumentos financieros para la consecución de recursos en el extranjero, los American Depositary Receipt (ADR) son un ejemplo de estos instrumentos. Los ADR le dan a las empresas no americanas la opción de colocar y transar sus acciones en mercados bursátiles externos, como por ejemplo la bolsa de valores de Nueva York (NYSE), permitiendo que las acciones sean negociadas en NYSE en dólares americanos y al mismo tiempo estas transen en su país de origen bajo su moneda local. Los economistas financieros han estudiado la dinámica que generan los ADR en la formación y relación de precios (Price Discovery) para un mismo activo pero negociado en diferentes mercados y monedas. Específicamente, se ha hecho énfasis en la búsqueda de evidencia que permita identificar el mercado que lidera la formación de precios (si este existe). La evidencias encontrada, en su mayoría, plantea que el mercado local es quien lidera la formación de precios y el mercado foráneo lo sigue (Liberman et al. (1999), Kim et al. (2000), Grammig et al. (2004,2005), Menkveld et al. (2007), Ding et al. (1999), Su and Chong (2007), Chen et al. (2002), Agarwal et al. (2007), Frijns et al. (2002), Lok et al. (2006), Pascual et al. (2001), Von Furstenberg et al. (2004)). El mercado foráneo en la mayoría de las veces, corresponde a Estados Unidos con la Bolsa de Valores de Nueva York. Sin embargo, también hay estudios que demuestran que el mercado foráneo lidera la formación de precios sobre el precio local y éste último lo sigue (Hasbrouck, 1995). Por último, otros estudios no han encontrado evidencia que permita determinar que un mercado lidera al otro (Chen et al., 2010). El presente estudio evidencio a partir de datos empíricos, el análisis sobre descubrimiento o liderazgo de precios entre dos mercados, para empresas que transan sus acciones simultáneamente en la Bolsa de Nueva York y en el mercado local de Colombia, Chile, Argentina, Brasil, México y Perú. Se hacen pruebas de raíz unitaria a los precios de alta frecuencia (5 minutos)19 para determinar posible estacionaridad. Después se determina la cointegración entre las tres variables endógenas utilizadas (tasa de cambio entre los dos mercados, precio local en moneda local y precio del ADR en dólares) y de acuerdo al resultado de cointegración, se determina el modelo o sistema de ecuaciones a usar (VAR o VEC) al que se le aplica la descomposición de varianza para determinar el posible mercado que lidera el descubrimiento de precios. Los resultados muestran que sólo en Brasil y México existe evidencia de descubrimiento de precios liderado por el mercado local y el mercado en NYSE lo sigue. Esto se cumple para todas las empresas exceptuando BRF en Brasil y American Movil en México. Esto podría implicar para los inversionistas posibles estrategias de arbitraje de corto plazo basadas en el hecho de que ciertas acciones tienen primero choques en su mercado local y luego estos choques son incorporados en NYSE.

19 Ajustados para eliminar posibles Outliers y cambios estructurales. 42

Para el resto de países analizados (Colombia, Chile, Argentina y Perú) los resultados no evidencian descubrimiento de precios, por lo que no se sabe si uno de los dos mercados lidera sobre el otro. Sin embargo, es importante volver a mencionar que para la mayoría de estas empresas hay cointegración entre el precio local y el precio en NYSE, por lo cual hay un equilibrio en el largo plazo entre los precios, lo que hace que no difieran sustancialmente el precio del mismo activo entre los dos mercados. Por lo tanto la no evidencia de liderazgo en el descubrimiento de precios por parte de un mercado, solo nos plantea que un mercado no sique al otro. Por el contrario, se interpreta como un descubrimiento de precios compartido, donde los mercados están integrados. La generación de información en cada mercado influye en la senda de equilibrio de los precios de manera conjunta y retroalimentándose. En los países y empresas en las que no hay evidencia de descubrimiento de precios se presentan dos escenarios opuestos: El primero es que los precios del mercado local tienen una ligera influencia en los precios de los ADR en NYSE, como ocurre con Grupo Aval y Bancolombia en Colombia; Enersis, Banco Chile, Banco Santander y Cencosud en Chile; BRF en Brasil; American Movil en México; Grana y Minas en Perú. El segundo es que los precios del mercado foráneo tienen una ligera influencia en los precios locales, como ocurre con Ecopetrol en Colombia; YPF, Banco Macro, BBVA y Telecom en Argentina. Es importante enfatizar que esta influencia no implica liderazgo de un mercado sobre el otro, sino una cointegración de los mismos. Por último, se encuentra que la tasa de cambio tiene bajo impacto en general sobre los precios en cada uno de los dos mercados (local y de Estados Unidos), sin embargo es mayor el shock o porcentaje de influencia de la tasa de cambio sobre los ADR en NYSE. Esta influencia es en una sola vía, ya que con la descomposición de varianza no se identifica que los precios de las acciones afecten las variaciones del mercado de la tasa de cambio. Se usó como medida alternativa el test de causalidad en sentido Granger, con el fin de testear si hay liderazgo de un mercado sobre otro. Los resultados encontrados varían entre las firmas donde el 79% tiene causalidad bidireccional, el 13% unidireccional y el restante 8% de las empresas no presenta ningún tipo de causalidad. Específicamente, las empresas con resultados de causalidad de Granger bidireccional en Colombia son Ecopetrol, Grupo Aval y Bancolombia. Enersis, Banco Chile y Cencosud en Chile. YPF, BBVA, Telecom y Petrobras en Argentina. Unibanco, Bradezco, Petrobras y Vale en Brasil. Fomento, Cemex y Gruma en México. Grana y Minas en Perú. Para la relación de causalidad unidireccional se tiene que solo los precios de los ADR en NYSE causan en sentido Granger los precios de las acciones locales para Banco Santander en Chile, Banco Macro en Argentina y Televisa en México. Por último y en los casos en que no se presenta relación de causalidad en el sentido Granger ocurre para BRF en Brasil y American Movil en México. Contrastando los resultados encontrados en la descomposición de varianza y los de causalidad de Granger se pude ver que para la mitad de las empresas los

43 resultados apuntan en la misma dirección20 mientras que para la otra mitad los resultados van en sentido contrario21. Para las primeras, no hay un mercado líder sino que ambos mercados aportan información para la determinación de precios, de tal forma que el precio local influye en el precio del ADR y el precio del ADR influye en el precio local. Es decir, los precios se mantiene equilibrados e interrelacionados en el largo plazo después de que cada mercado se ajusta a los choques. Para la otra mitad de las empresas se tienen resultados contrarios entre los dos test. Por lo cual, no se puede establecer claramente la dinámica que hay entorno al descubrimiento de precios. Este trabajo aporta a la literatura en varios sentidos. Primero, aporta conocimiento sobre el comportamiento del descubrimiento en los mercados latinoamericanos, cuyo estudio es escaso y focalizado en algunos pocos países. Segundo, los estudios sobre el tema en mercados latinoamericanos han sido enfocados a datos diarios o de baja frecuencia, ignorando la importante información, que la literatura ha señalado, aportan los datos de alta frecuencia. Adicionalmente, se utiliza el test de causalidad de Granger, como método alternativo para estudiar el descubrimiento de precios, la cual aporta información complementaria al test de descomposición de varianza, que ha sido la forma en que tradicionalmente se ha usado. Futuras investigaciones podrían estudiar el efecto de otras variables macroeconómicas como tasas de interés, medidas de riesgo país y/o precios de commodities como el petróleo, para determinar el porcentaje de influencia que tendrían sobre el descubrimiento de precios. Por otra parte encaminar la cointegración a partir de relaciones no lineales. En la medida que la información esté disponible usar series de datos de alta frecuencia.

20 Colombia: Ecopetrol, Grupo Aval y Bancolombia. Chile: Enersis, Banco Chile y Cencosud. Argentina: YPF, BBVA, Telecom y Petrobras. Perú: Grana y Minas. 21 Chile: Banco Santander. Argentina: Banco Macro. Brasil: BRF, Unibanco, Bradezco, Petrobras y Vale. México: American Movil, Fomento, Cemex, Gruma y Televisa. 44

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ANEXOS

ANEXO No 1. Prueba de raíz unitaria – Dickey Fuller Aumentada La prueba de Dickey Fuller aumentada (ADF) se realizará para probar la existencia de raíz unitaria en las series de tiempo. Si la serie es I(1) significa que es no estacionaria en niveles y se necesita diferenciarla una vez para volverla estacionaria, de forma general se necesitarán d diferenciaciones para volver una serie I(d) estacionaria. Para esta prueba se usará el algoritmo de 5 pasos que plantea Enders (2008) para probar la existencia de raíz unitaria.

PASO 1 Estimar los parámetros de la siguiente ecuación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO22). 푝

Δ푝푡 = 푎0 + 훾푝푡−1 + 푎2푡 + ∑ 훽푖 Δ푝푡−푖+1 + 푒푡 푖=2 23 Donde en caso de existir raíz unitaria se debe cumplir que 훾 = 0, se usa TT para el test 훾 = 0. En caso de rechazar 퐻표, se concluirá que no existe raíz unitaria, de lo contrario, si no se rechaza 퐻표 se continuará con el segundo paso.

PASO 2 Este consiste en probar si la tendencia lineal hace parte de la ecuación mostrada anteriormente. Para ello se probará la siguiente hipótesis 퐻표: 푎2 = 훾 = 0 con el estadístico 휙3 = [(푆푅퐶푅 − 푆푅퐶푁푅 )(푇 − 3 − 푝)]/[2푆푅퐶푁푅 ] donde 푆푅퐶푅 y 푆푅퐶푁푅 es la suma de residuales al cuadrado del modelo restringido y no restringido respectivamente, 푇 es el número de observaciones y 푝 es el número de rezagos, si no se rechaza la hipótesis se ignora la tendencia lineal y se procede con el paso 3 en caso contrario se estimará el siguiente modelo por MCO: 푝

Δ푝푡 = 푎0 + 푎2푡 + ∑ 훽푖 Δ푝푡−푖+1 + 푒푡 푖=2

Después, se probará la hipótesis 푎2 = 0 usando un estadístico t usual, dado que no hay presencia de regresores no estacionarios. Si se concluye que 푎2 = 0 se procede con el paso tres, en otro caso se prueba la hipótesis de 훾 = 0 usando la

22 El número de rezagos que se escoja en las pruebas será con el criterio de información de Akaike, con el cual se tendrán residuales no auto correlacionados, para la estimación de todas las ecuaciones. 23La anterior hipótesis no puede ser probada usando los estadísticos de prueba usuales, ya que la distribución del estadístico t no es t-student bajo 퐻표, afortunadamente Dickey-Fuller derivaron la distribución del estadístico usando experimentos de Monte Carlo, por lo que los valores críticos resultantes de este experimento serán usados cuando la distribución del estadístico no sea válida. 48 distribución t en la ecuación del primer paso, si esta no se rechaza se concluye que existe raíz unitaria y si se rechaza la serie es estacionaria en tendencia.

PASO 3 Se estimara el siguiente modelo por MCO: 푝

Δ푝푡 = 푎0 + 훾푝푡−1 + ∑ 훽푖 Δ푝푡−푖+1 + 푒푡 푖=2 Se probará la hipótesis γ = 0 usando la distribución Tµ dada por Dickey-Fuller, si la nula se rechaza se concluye que no existe raíz unitaria. Si la nula no se rechaza, se prueba la significancia del intercepto con la hipótesis conjunta 푎0 = 훾 = 0 y el estadístico 휙1 = [(푆푅퐶푅 − 푆푅퐶푁푅 )(푇 − 2 − 푝)]/[2푆푅퐶푁푅]. Si no se rechaza se procede con el cuarto paso, de lo contrario se estima el siguiente modelo por MCO: 푝

Δ푝푡 = 푎0 + ∑ 훽푖 Δ푝푡−푖+1 + 푒푡 푖=2

Se debe probar 푎0 = 0 usando la distribución t, si se encuentra que 푎0 = 0 se procede con el cuarto pasó. En otro caso se concluye que el proceso tiene intercepto y de la primera ecuación de este paso se prueba 훾 = 0 con la distribución t usual. Si no se rechaza la nula se concluye que existe raíz unitaria e intercepto, en caso contrario se concluye que la serie es estacionaria alrededor de una media diferente de cero.

PASO 4 Se estima la siguiente ecuación por MCO: 푝

Δ푝푡 = 훾푝푡−1 + ∑ 훽푖 Δ푝푡−푖+1 + 푒푡 푖=2 Luego se prueba la hipótesis 훾 = 0 con el test T de dada por Dickey-Fuller. Si no se rechaza la hipótesis nula se concluye que el proceso tiene raíz unitaria, de lo contario la serie no tiene raíz unitaria.

PASO 5 En caso de existir raíz unitaria en cualquiera de los pasos mencionados anteriormente se diferenciará la serie y se volverá a usar el mismo algoritmo hasta que se alcance estacionaridad. Con ello se obtendrá el orden de integración de la serie I(d).

49

ANEXO No 2. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – ECOPETROL

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50

ANEXO No 3. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – GRUPO AVAL

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51

ANEXO No 4. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – BANCOLOMBIA

Fuente: Eviews

52

ANEXO No 5. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – CENCOSUD

Fuente: Eviews

53

ANEXO No 6. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – YPF

Fuente: Eviews

54

ANEXO No 7. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – BANCO MACRO

Fuente: Eviews

55

ANEXO No 8. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – BBVA

Fuente: Eviews

56

ANEXO No 9. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – TELECOM

Fuente: Eviews

57

ANEXO No 10. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – UNIBANCO

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58

ANEXO No 11. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – BRADEZCO

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59

ANEXO No 12. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – PETROBRAS

Fuente: Eviews

60

ANEXO No 13. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – VALE

Fuente: Eviews

61

ANEXO No 14. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – AMERICAN MOVIL

Fuente: Eviews

62

ANEXO No 15. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – CEMEX

Fuente: Eviews

63

ANEXO No 16. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – GRUMA

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64

ANEXO No 17. Test de Cointegración (TRACE Y EIGENVALUE) – GRANA

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65

En los Anexo del No.18 al 41 están los resultados de la descomposición de varianza para cada una de las 24 empresas. Cada empresa tiene tres cuadros, para cada uno de las tres variables del modelo seleccionadas en el análisis. El primer cuadro hace referencia a la variable tasa de cambio, el segundo a la variable de precio local y el tercero a la variable de precio del ADR. En la primera columna de cada uno de los cuadros están los periodos del 1 al 20. Los periodos son cada uno de 5 minutos que corresponde a la frecuencia de los datos. En la segunda se reporta el error estándar. En la tercera, cuarta y quinta columna se reportan las varianzas que se atribuyen al choque que recibe cada una de las variables, este porcentaje corresponde a lo que cada una de las variables de las columnas contribuye a dicha desviación y la suma por filas de la contribución de cada una de las variables en cada período es igual a 100%, en otras palabras es la descomposición de la varianza entre las variables.

66

ANEXO No 18. Descomposición de varianza - COLOMBIA/ECOPETROL

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000550 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000773 99.990910 0.000144 0.008948 3 0.000944 99.955330 0.008866 0.035807 4 0.001086 99.940960 0.011311 0.047731 5 0.001212 99.927070 0.013351 0.059581 6 0.001325 99.912690 0.013990 0.073319 7 0.001429 99.888490 0.014533 0.096980 8 0.001527 99.867940 0.015269 0.116786 9 0.001618 99.848300 0.016611 0.135092 10 0.001704 99.828900 0.018506 0.152594 11 0.001786 99.810030 0.020737 0.169230 12 0.001864 99.791410 0.023308 0.185284 13 0.001939 99.772760 0.026203 0.201036 14 0.002012 99.754000 0.029449 0.216555 15 0.002081 99.735090 0.033006 0.231904 16 0.002149 99.715950 0.036872 0.247180 17 0.002214 99.696520 0.041038 0.262443 18 0.002277 99.676780 0.045492 0.277728 19 0.002339 99.656700 0.050227 0.293071 20 0.002398 99.63626 0.055237 0.308501

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.002442 0.662527 99.337470 0.000000 2 0.002906 0.932595 94.459480 4.607926 3 0.003261 1.118504 90.070620 8.810878 4 0.003596 1.303177 86.950290 11.746530 5 0.003909 1.477032 84.532200 13.990770 6 0.004207 1.597079 82.869560 15.533360 7 0.004494 1.658859 81.637640 16.703500 8 0.004769 1.704922 80.896580 17.398500 9 0.005025 1.743426 80.149780 18.106800 10 0.005266 1.775090 79.476780 18.748130 11 0.005497 1.800985 78.899050 19.299960 12 0.005719 1.821597 78.398800 19.779600 13 0.005933 1.838084 77.963980 20.197940 14 0.006139 1.851658 77.580610 20.567730 15 0.006338 1.862842 77.238210 20.898940 16 0.006531 1.872113 76.924160 21.203720 17 0.006718 1.879772 76.635180 21.485050 18 0.006900 1.886049 76.368410 21.745540 19 0.007077 1.891144 76.120740 21.988120 20 0.00725 1.895237 75.88955 22.21522

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.001673 2.925751 14.16238 82.91187 2 0.002382 3.260925 15.42756 81.31152 3 0.002928 3.361235 15.61911 81.01965 4 0.003405 3.474622 15.9074 80.61797 5 0.003832 3.657024 16.04898 80.294 6 0.004218 3.780704 16.2014 80.0179 7 0.00458 3.8108 16.30584 79.88336 8 0.004917 3.836098 16.36926 79.79464 9 0.005232 3.857241 16.43002 79.71274 10 0.005529 3.874439 16.48344 79.64212 11 0.005811 3.889613 16.53237 79.57801 12 0.00608 3.902996 16.57727 79.51973 13 0.006338 3.914541 16.61896 79.46649 14 0.006586 3.925016 16.65717 79.41781 15 0.006825 3.934635 16.69285 79.37251 16 0.007055 3.943542 16.72686 79.3296 17 0.007278 3.951872 16.75941 79.28872 18 0.007495 3.959728 16.79075 79.24952 19 0.007705 3.967183 16.82105 79.21177 20 0.00791 3.974297 16.85044 79.17527

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 67

ANEXO No 19. Descomposición de varianza - COLOMBIA/GRUPO AVAL.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000973 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001383 99.999980 0.000011 0.000014 3 0.001695 99.987600 0.000039 0.012362 4 0.001948 99.982450 0.003834 0.013719 5 0.002170 99.982700 0.003158 0.014140 6 0.002368 99.980060 0.007142 0.012801 7 0.002551 99.965150 0.010193 0.024657 8 0.002720 99.922080 0.010672 0.067248 9 0.002878 99.857990 0.039720 0.102289 10 0.003026 99.772860 0.072393 0.154751 11 0.003166 99.729670 0.070750 0.199576 12 0.003302 99.603810 0.065401 0.330793 13 0.003431 99.487380 0.060979 0.451643 14 0.003556 99.377050 0.057360 0.565587 15 0.003676 99.271260 0.055263 0.673482 16 0.003793 99.163900 0.052991 0.783105 17 0.003907 99.057120 0.051075 0.891807 18 0.004017 98.942460 0.048920 1.008616 19 0.004126 98.823540 0.048347 1.128108 20 0.004232 98.69952 0.048155 1.25233

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000125 0.090695 99.909310 0.000000 2 0.000358 0.136682 99.754600 0.108716 3 0.000617 0.164773 99.424840 0.410388 4 0.000890 0.188455 99.015470 0.796079 5 0.001178 0.222641 98.547200 1.230164 6 0.001481 0.264757 98.012470 1.722775 7 0.001796 0.310175 97.448670 2.241157 8 0.002121 0.352601 96.877660 2.769741 9 0.002450 0.392290 96.302720 3.304986 10 0.002781 0.430642 95.758310 3.811045 11 0.003113 0.439559 95.364680 4.195765 12 0.003441 0.418141 95.155600 4.426264 13 0.003760 0.386374 95.039910 4.573719 14 0.004070 0.352479 94.954130 4.693387 15 0.004373 0.319369 94.878610 4.802025 16 0.004668 0.288238 94.805260 4.906507 17 0.004955 0.259678 94.730470 5.009849 18 0.005232 0.234271 94.648110 5.117616 19 0.005499 0.212298 94.551060 5.236646 20 0.005757 0.193694 94.43617 5.370138

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.002132 5.72536 0.04244 94.2322 2 0.002836 6.154226 0.132744 93.71303 3 0.003396 7.313494 0.307854 92.37865 4 0.003851 7.62908 0.526646 91.84427 5 0.004283 7.984626 0.767146 91.24823 6 0.004689 8.392144 1.218016 90.38984 7 0.005069 8.798575 1.515917 89.68551 8 0.005405 9.046844 2.258934 88.69422 9 0.005714 9.180174 2.955441 87.86439 10 0.006013 9.471109 3.912746 86.61615 11 0.006348 9.595019 5.670274 84.73471 12 0.006687 9.538933 7.172245 83.28882 13 0.007011 9.478519 8.333252 82.18823 14 0.007326 9.421186 9.345031 81.23378 15 0.007635 9.35413 10.25668 80.38919 16 0.007941 9.271812 11.10312 79.62507 17 0.008241 9.195737 11.82285 78.98142 18 0.008529 9.099907 12.46 78.44009 19 0.008805 9.016754 12.98767 77.99557 20 0.009071 8.929719 13.47798 77.5923

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 68

ANEXO No 20. Descomposición de varianza - COLOMBIA /BANCOLOMBIA.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000551 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000773 99.998420 0.000365 0.001220 3 0.000944 99.993870 0.000391 0.005734 4 0.001087 99.985190 0.003330 0.011483 5 0.001212 99.975020 0.004579 0.020399 6 0.001326 99.958650 0.017235 0.024117 7 0.001430 99.939740 0.024856 0.035404 8 0.001527 99.921340 0.031714 0.046946 9 0.001618 99.892110 0.045345 0.062548 10 0.001704 99.864820 0.060074 0.075106 11 0.001786 99.841090 0.073528 0.085384 12 0.001864 99.819050 0.082264 0.098685 13 0.001939 99.794100 0.093514 0.112388 14 0.002011 99.765840 0.107677 0.126486 15 0.002081 99.738410 0.120643 0.140946 16 0.002148 99.709810 0.134596 0.155592 17 0.002213 99.681820 0.147631 0.170552 18 0.002277 99.653530 0.160415 0.186051 19 0.002338 99.625050 0.173211 0.201739 20 0.002398 99.59774 0.184654 0.217609

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000093 0.000061 99.999940 0.000000 2 0.000251 0.000009 99.982830 0.017161 3 0.000410 0.000101 99.917760 0.082136 4 0.000574 0.000487 99.801380 0.198130 5 0.000744 0.001298 99.637470 0.361230 6 0.000920 0.002613 99.429200 0.568189 7 0.001102 0.004687 99.183470 0.811846 8 0.001287 0.006919 98.895610 1.097471 9 0.001477 0.008436 98.568930 1.422637 10 0.001669 0.009924 98.225090 1.764989 11 0.001864 0.011586 97.917370 2.071044 12 0.002059 0.012603 97.677540 2.309855 13 0.002250 0.013001 97.482210 2.504787 14 0.002440 0.013116 97.312080 2.674808 15 0.002629 0.013052 97.161410 2.825540 16 0.002815 0.012867 97.025530 2.961602 17 0.002999 0.012591 96.901780 3.085633 18 0.003181 0.012247 96.787270 3.200479 19 0.003360 0.011850 96.680740 3.307405 20 0.003536 0.011425 96.58096 3.407618

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.001275 1.914153 0.064209 98.02164 2 0.00175 2.137815 0.230624 97.63156 3 0.002114 2.393717 0.461183 97.1451 4 0.002424 2.601531 0.763361 96.63511 5 0.0027 2.749751 1.143099 96.10715 6 0.002955 2.893562 1.711522 95.39492 7 0.00319 2.986974 2.42219 94.59084 8 0.003416 3.061746 3.256256 93.682 9 0.003636 3.137211 4.323332 92.53946 10 0.003853 3.174246 5.626999 91.19876 11 0.004068 3.195126 7.138212 89.66666 12 0.004277 3.219151 8.4715 88.30935 13 0.004478 3.236818 9.499038 87.26414 14 0.004674 3.24667 10.40886 86.34447 15 0.004867 3.251114 11.23352 85.51536 16 0.005055 3.251744 11.98528 84.76298 17 0.005239 3.248999 12.67193 84.07907 18 0.005419 3.243864 13.2987 83.45743 19 0.005594 3.237507 13.88315 82.87934 20 0.005764 3.231655 14.42035 82.348

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 69

ANEXO No 21. Descomposición de varianza - CHILE/ENERSIS.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000737 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001043 99.995830 0.000633 0.003540 3 0.001276 99.975670 0.002790 0.021535 4 0.001472 99.944080 0.007756 0.048163 5 0.001643 99.915360 0.014148 0.070494 6 0.001797 99.881400 0.021854 0.096745 7 0.001937 99.835200 0.032716 0.132080 8 0.002066 99.779350 0.046027 0.174619 9 0.002187 99.714700 0.061617 0.223680 10 0.002301 99.641630 0.079378 0.278993 11 0.002408 99.560690 0.099126 0.340187 12 0.002510 99.472190 0.120787 0.407022 13 0.002608 99.376290 0.144343 0.479362 14 0.002701 99.273260 0.169729 0.557007 15 0.002790 99.163370 0.196880 0.639752 16 0.002877 99.046870 0.225730 0.727400 17 0.002960 98.924030 0.256214 0.819758 18 0.003041 98.795100 0.288266 0.916636 19 0.003119 98.660320 0.321827 1.017851 20 0.003195 98.51994 0.356834 1.123222

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.001606 0.090709 99.909290 0.000000 2 0.002111 0.093369 98.665430 1.241199 3 0.002494 0.097336 97.508800 2.393861 4 0.002821 0.105086 96.587050 3.307861 5 0.003114 0.113065 95.784840 4.102098 6 0.003385 0.119904 95.120860 4.759241 7 0.003638 0.122922 94.693900 5.183175 8 0.003875 0.123511 94.343760 5.532733 9 0.004097 0.122536 94.039560 5.837900 10 0.004308 0.120539 93.769310 6.110156 11 0.004508 0.117839 93.524980 6.357181 12 0.004699 0.114657 93.301040 6.584298 13 0.004882 0.111174 93.094430 6.794395 14 0.005058 0.107516 92.901220 6.991269 15 0.005228 0.103774 92.718670 7.177558 16 0.005393 0.100014 92.544850 7.355136 17 0.005552 0.096284 92.378310 7.525410 18 0.005706 0.092622 92.217910 7.689469 19 0.005857 0.089055 92.062790 7.848157 20 0.006003 0.085601 91.91224 8.002163

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.001495 3.259585 18.88507 77.85535 2 0.002087 3.505038 20.72032 75.77464 3 0.002544 3.680369 22.12088 74.19875 4 0.002936 3.822289 23.07076 73.10696 5 0.00329 3.940148 23.67893 72.38092 6 0.003613 4.052773 24.19679 71.75044 7 0.00391 4.140551 24.53827 71.32117 8 0.004186 4.213837 24.81111 70.97505 9 0.004444 4.277621 25.04438 70.678 10 0.004688 4.334533 25.24949 70.41598 11 0.004919 4.386196 25.43262 70.18119 12 0.005139 4.433836 25.59934 69.96682 13 0.005351 4.478301 25.75247 69.76923 14 0.005553 4.520227 25.89488 69.58489 15 0.005749 4.560076 26.02866 69.41126 16 0.005937 4.598196 26.15531 69.24649 17 0.00612 4.634851 26.27594 69.08921 18 0.006297 4.670247 26.39142 68.93833 19 0.006469 4.704547 26.50243 68.79303 20 0.006636 4.737879 26.60951 68.65261

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 70

ANEXO No 22. Descomposición de varianza - CHILE/BANCO CHILE.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000738 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001046 99.996660 0.000486 0.002859 3 0.001281 99.986700 0.000835 0.012468 4 0.001478 99.971520 0.002144 0.026337 5 0.001651 99.949080 0.003529 0.047389 6 0.001807 99.921810 0.006195 0.071993 7 0.001950 99.889570 0.009986 0.100447 8 0.002082 99.852450 0.014860 0.132694 9 0.002206 99.810540 0.020789 0.168676 10 0.002322 99.763980 0.027746 0.208275 11 0.002433 99.712900 0.035701 0.251403 12 0.002538 99.657420 0.044623 0.297953 13 0.002638 99.597700 0.054481 0.347817 14 0.002735 99.533870 0.065244 0.400887 15 0.002828 99.466060 0.076882 0.457053 16 0.002917 99.394430 0.089364 0.516209 17 0.003004 99.319090 0.102661 0.578247 18 0.003088 99.240190 0.116744 0.643063 19 0.003169 99.157860 0.131586 0.710552 20 0.003249 99.07223 0.147157 0.780613

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.001703 0.251525 99.748480 0.000000 2 0.002228 0.278519 99.443260 0.278225 3 0.002626 0.293282 99.068140 0.638581 4 0.002956 0.309590 98.728330 0.962076 5 0.003250 0.317380 98.429380 1.253240 6 0.003524 0.317143 98.255850 1.427012 7 0.003777 0.313311 98.109590 1.577096 8 0.004013 0.307692 97.976390 1.715915 9 0.004234 0.301082 97.851020 1.847894 10 0.004444 0.293942 97.731470 1.974588 11 0.004644 0.286421 97.617440 2.096139 12 0.004834 0.278689 97.507050 2.214264 13 0.005017 0.270872 97.399090 2.330039 14 0.005193 0.263057 97.292770 2.444173 15 0.005362 0.255309 97.187560 2.557128 16 0.005526 0.247670 97.083120 2.669211 17 0.005684 0.240173 96.979160 2.780670 18 0.005838 0.232842 96.875470 2.891693 19 0.005987 0.225694 96.771890 3.002420 20 0.006132 0.218742 96.6683 3.112956

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.0019 2.620303 9.776141 87.60356 2 0.002519 3.161137 12.37829 84.46058 3 0.002999 3.436011 14.23078 82.33321 4 0.003412 3.623061 15.61935 80.75758 5 0.00378 3.710018 16.58971 79.70028 6 0.004116 3.786328 17.15757 79.0561 7 0.004425 3.85456 17.60187 78.54357 8 0.004712 3.916446 17.97484 78.10872 9 0.004982 3.973515 18.29975 77.72674 10 0.005236 4.027031 18.58726 77.38571 11 0.005478 4.077987 18.84426 77.07775 12 0.005709 4.126998 19.07862 76.79438 13 0.00593 4.174461 19.29551 76.53003 14 0.006143 4.220651 19.49852 76.28083 15 0.006347 4.265773 19.69016 76.04407 16 0.006545 4.309988 19.87231 75.81771 17 0.006736 4.353416 20.04644 75.60014 18 0.006921 4.396153 20.21373 75.39012 19 0.0071 4.438273 20.37509 75.18663 20 0.007275 4.479836 20.53127 74.98889

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews

71

ANEXO No 23. Descomposición de varianza - CHILE/BANCO SANTANDER.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000635 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000903 99.998050 0.001597 0.000357 3 0.001107 99.995360 0.003313 0.001328 4 0.001279 99.994190 0.003910 0.001899 5 0.001431 99.993490 0.004243 0.002263 6 0.001568 99.993020 0.004456 0.002520 7 0.001693 99.992690 0.004590 0.002719 8 0.001811 99.992440 0.004678 0.002882 9 0.001920 99.992240 0.004734 0.003021 10 0.002024 99.992090 0.004769 0.003143 11 0.002123 99.991960 0.004788 0.003253 12 0.002218 99.991850 0.004795 0.003354 13 0.002308 99.991760 0.004793 0.003448 14 0.002396 99.991680 0.004784 0.003537 15 0.002480 99.991610 0.004770 0.003622 16 0.002561 99.991540 0.004752 0.003704 17 0.002640 99.991490 0.004730 0.003783 18 0.002716 99.991440 0.004705 0.003860 19 0.002791 99.991390 0.004678 0.003936 20 0.002863 99.99134 0.004648 0.00401

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.001709 0.366425 99.633580 0.000000 2 0.002231 0.486913 99.403060 0.110031 3 0.002634 0.593982 99.193180 0.212837 4 0.002993 0.642827 99.104440 0.252733 5 0.003312 0.673400 99.048160 0.278437 6 0.003603 0.694915 99.008260 0.296824 7 0.003871 0.710577 98.979190 0.310237 8 0.004123 0.722501 98.956980 0.320522 9 0.004359 0.731888 98.939430 0.328685 10 0.004584 0.739463 98.925210 0.335329 11 0.004797 0.745700 98.913450 0.340854 12 0.005002 0.750921 98.903550 0.345529 13 0.005198 0.755354 98.895100 0.349544 14 0.005388 0.759161 98.887800 0.353035 15 0.005570 0.762465 98.881430 0.356105 16 0.005747 0.765357 98.875810 0.358830 17 0.005919 0.767908 98.870820 0.361269 18 0.006085 0.770174 98.866360 0.363470 19 0.006247 0.772197 98.862330 0.365468 20 0.006405 0.774015 98.85869 0.367294

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.00423 0.607291 2.060115 97.33259 2 0.005974 0.670669 2.113859 97.21547 3 0.007313 0.713071 2.163825 97.1231 4 0.008442 0.734532 2.183921 97.08155 5 0.009436 0.74748 2.196102 97.05642 6 0.010336 0.75612 2.204746 97.03913 7 0.011163 0.762309 2.21115 97.02654 8 0.011932 0.766967 2.216169 97.01686 9 0.012655 0.770602 2.22027 97.00913 10 0.013339 0.773522 2.223727 97.00275 11 0.013989 0.775922 2.226716 96.99736 12 0.01461 0.777931 2.229354 96.99272 13 0.015205 0.77964 2.231721 96.98864 14 0.015779 0.781113 2.233876 96.98501 15 0.016331 0.782396 2.235862 96.98174 16 0.016866 0.783527 2.237709 96.97876 17 0.017384 0.784531 2.239443 96.97603 18 0.017887 0.78543 2.241082 96.97349 19 0.018377 0.78624 2.242641 96.97112 20 0.018853 0.786974 2.244133 96.96889

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews

72

ANEXO No 24. Descomposición de varianza - CHILE/CENCOSUD.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000627 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000892 99.996430 0.001730 0.001840 3 0.001094 99.991380 0.006037 0.002578 4 0.001265 99.986230 0.008246 0.005524 5 0.001415 99.976360 0.013358 0.010280 6 0.001550 99.965490 0.015311 0.019196 7 0.001675 99.956930 0.016425 0.026641 8 0.001790 99.949190 0.016905 0.033906 9 0.001899 99.941730 0.016992 0.041274 10 0.002001 99.934250 0.016815 0.048938 11 0.002098 99.926570 0.016440 0.056993 12 0.002191 99.918510 0.015920 0.065573 13 0.002280 99.910090 0.015323 0.074587 14 0.002366 99.901290 0.014685 0.084029 15 0.002448 99.892070 0.014029 0.093896 16 0.002528 99.882440 0.013374 0.104189 17 0.002605 99.872360 0.012731 0.114910 18 0.002680 99.861830 0.012111 0.126061 19 0.002752 99.850840 0.011520 0.137637 20 0.002823 99.8394 0.010966 0.149633

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.001818 0.310222 99.689780 0.000000 2 0.002440 0.378114 99.509390 0.112492 3 0.002912 0.408971 99.355710 0.235315 4 0.003301 0.411788 99.256330 0.331884 5 0.003636 0.441820 99.119820 0.438358 6 0.003941 0.453274 99.026980 0.519744 7 0.004229 0.460727 98.978940 0.560331 8 0.004498 0.465887 98.941320 0.592795 9 0.004752 0.469098 98.909420 0.621486 10 0.004993 0.471056 98.880580 0.648367 11 0.005222 0.472262 98.853250 0.674490 12 0.005442 0.472840 98.827750 0.699407 13 0.005652 0.472926 98.804400 0.722671 14 0.005855 0.472626 98.782620 0.744753 15 0.006051 0.472011 98.762030 0.765960 16 0.006241 0.471142 98.742340 0.786523 17 0.006424 0.470069 98.723320 0.806610 18 0.006603 0.468828 98.704870 0.826306 19 0.006777 0.467449 98.686890 0.845663 20 0.006946 0.465955 98.66931 0.864736

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.002416 1.001854 10.49412 88.50403 2 0.003131 1.285107 16.25492 82.45997 3 0.003664 1.516938 20.08947 78.39359 4 0.004114 1.71717 23.00005 75.28278 5 0.004515 1.869507 25.38134 72.74916 6 0.004877 1.968018 27.0853 70.94668 7 0.005219 2.038425 28.01437 69.9472 8 0.00554 2.095737 28.7384 69.16586 9 0.005842 2.145819 29.34328 68.5109 10 0.006128 2.190769 29.87374 67.9355 11 0.0064 2.230891 30.35219 67.41692 12 0.00666 2.267408 30.77944 66.95315 13 0.00691 2.300887 31.15602 66.54309 14 0.007151 2.332008 31.49456 66.17343 15 0.007383 2.361286 31.80333 65.83539 16 0.007608 2.389069 32.08848 65.52245 17 0.007825 2.415594 32.35444 65.22997 18 0.008036 2.441059 32.60407 64.95487 19 0.008241 2.465614 32.8395 64.69488 20 0.008441 2.489389 33.06267 64.44794

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews

73

ANEXO No 25. Descomposición de varianza - ARGENTINA/YPF.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000372 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000525 99.999930 0.000039 0.000031 3 0.000643 99.999660 0.000040 0.000302 4 0.000742 99.996420 0.000318 0.003262 5 0.000829 99.993360 0.001508 0.005133 6 0.000908 99.993570 0.001890 0.004537 7 0.000981 99.993530 0.002125 0.004346 8 0.001048 99.992970 0.002824 0.004207 9 0.001112 99.992090 0.003791 0.004118 10 0.001171 99.991970 0.004123 0.003904 11 0.001228 99.991810 0.004632 0.003553 12 0.001282 99.991390 0.005190 0.003423 13 0.001334 99.991060 0.005641 0.003301 14 0.001384 99.990810 0.006003 0.003184 15 0.001432 99.990580 0.006328 0.003093 16 0.001479 99.990340 0.006643 0.003013 17 0.001524 99.990100 0.006962 0.002937 18 0.001568 99.989880 0.007261 0.002864 19 0.001611 99.989650 0.007556 0.002798 20 0.001653 99.98939 0.007868 0.002738

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.005828 0.000001 100.000000 0.000000 2 0.007378 0.000017 99.202510 0.797469 3 0.008403 0.000538 97.523520 2.475946 4 0.009197 0.001980 95.675430 4.322587 5 0.009886 0.009897 93.956120 6.033979 6 0.010491 0.016463 92.242860 7.740681 7 0.011063 0.024613 90.481350 9.494036 8 0.011589 0.032240 88.940210 11.027550 9 0.012102 0.043516 87.491090 12.465390 10 0.012588 0.055757 86.174690 13.769550 11 0.013059 0.065518 85.103810 14.830670 12 0.013519 0.080377 84.179240 15.740380 13 0.013978 0.092782 83.587730 16.319490 14 0.014425 0.103609 83.133530 16.762860 15 0.014859 0.112948 82.742780 17.144270 16 0.015279 0.121248 82.391210 17.487540 17 0.015687 0.128730 82.069840 17.801430 18 0.016082 0.135703 81.767440 18.096850 19 0.016467 0.142001 81.483190 18.374810 20 0.016842 0.147817 81.21428 18.6379

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.003292 0.000161 3.497735 96.5021 2 0.004609 0.002861 3.78508 96.21206 3 0.005566 0.016686 3.921707 96.06161 4 0.006397 0.027506 4.057923 95.91457 5 0.007145 0.03927 4.147069 95.81366 6 0.007817 0.047631 4.213451 95.73892 7 0.008448 0.059327 4.226443 95.71423 8 0.009034 0.071516 4.235489 95.693 9 0.009591 0.079484 4.28878 95.63174 10 0.01011 0.091065 4.370981 95.53795 11 0.010593 0.099713 4.443161 95.45713 12 0.011058 0.118585 4.481827 95.39959 13 0.011505 0.134393 4.507797 95.35781 14 0.011936 0.147684 4.527932 95.32438 15 0.012351 0.159285 4.543975 95.29674 16 0.012753 0.169549 4.557505 95.27295 17 0.013143 0.178511 4.569491 95.252 18 0.013522 0.186601 4.579653 95.23375 19 0.01389 0.193824 4.587864 95.21831 20 0.014249 0.200335 4.594867 95.2048

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 74

ANEXO No 26. Descomposición de varianza - ARGENTINA/BANCO MACRO.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000365 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000516 99.999950 0.000051 0.000000 3 0.000631 99.999490 0.000041 0.000465 4 0.000729 99.999290 0.000036 0.000676 5 0.000815 99.997820 0.000179 0.002004 6 0.000892 99.997190 0.000382 0.002431 7 0.000963 99.997410 0.000458 0.002127 8 0.001030 99.997020 0.000864 0.002113 9 0.001092 99.997320 0.000769 0.001913 10 0.001151 99.997550 0.000705 0.001747 11 0.001206 99.997450 0.000899 0.001650 12 0.001260 99.996760 0.001086 0.002154 13 0.001311 99.996470 0.001085 0.002444 14 0.001360 99.996290 0.001052 0.002662 15 0.001408 99.996130 0.001009 0.002858 16 0.001453 99.996020 0.000966 0.003017 17 0.001498 99.995910 0.000923 0.003163 18 0.001541 99.995840 0.000883 0.003276 19 0.001583 99.995770 0.000846 0.003385 20 0.001624 99.9957 0.000814 0.00349

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.007488 0.017652 99.982350 0.000000 2 0.009106 0.016611 99.399420 0.583970 3 0.010065 0.016351 98.509830 1.473816 4 0.010759 0.016955 97.386960 2.596088 5 0.011337 0.018720 95.915160 4.066124 6 0.011838 0.018546 94.347260 5.634196 7 0.012315 0.017177 92.510280 7.472542 8 0.012755 0.020303 90.902990 9.076707 9 0.013191 0.023103 89.498740 10.478150 10 0.013612 0.024220 88.210180 11.765600 11 0.014038 0.023581 87.098230 12.878190 12 0.014463 0.022422 86.230950 13.746630 13 0.014913 0.021677 85.742370 14.235950 14 0.015352 0.021257 85.365390 14.613350 15 0.015776 0.021024 85.027550 14.951430 16 0.016182 0.021038 84.702780 15.276180 17 0.016573 0.021161 84.376240 15.602600 18 0.016951 0.021392 84.047470 15.931140 19 0.017317 0.021636 83.719710 16.258650 20 0.017674 0.021958 83.4016 16.57644

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.003207 0.001709 1.4383 98.55999 2 0.00437 0.00922 1.512733 98.47805 3 0.005271 0.010776 1.581551 98.40767 4 0.006051 0.010882 1.648477 98.34064 5 0.006748 0.012736 1.697419 98.28984 6 0.00738 0.017315 1.749204 98.23348 7 0.007965 0.022128 1.7893 98.18857 8 0.008501 0.024993 1.816712 98.15829 9 0.009007 0.027711 1.847491 98.1248 10 0.009485 0.026673 1.876434 98.09689 11 0.009943 0.026038 1.909949 98.06401 12 0.010383 0.02453 1.952681 98.02279 13 0.010805 0.023298 1.974693 98.00201 14 0.011212 0.022238 1.989721 97.98804 15 0.011606 0.021321 2.001159 97.97752 16 0.011986 0.020512 2.010269 97.96922 17 0.012355 0.019811 2.017923 97.96227 18 0.012714 0.019186 2.024631 97.95618 19 0.013062 0.018623 2.030834 97.95054 20 0.013401 0.018121 2.036626 97.94525

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 75

ANEXO No 27. Descomposición de varianza - ARGENTINA/BBVA.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000366 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000517 99.993540 0.000012 0.006444 3 0.000633 99.992380 0.000049 0.007566 4 0.000730 99.993090 0.000216 0.006692 5 0.000816 99.993330 0.000183 0.006488 6 0.000894 99.994150 0.000199 0.005654 7 0.000965 99.992620 0.001023 0.006362 8 0.001032 99.991890 0.000993 0.007113 9 0.001094 99.990660 0.000892 0.008453 10 0.001153 99.987950 0.000840 0.011212 11 0.001208 99.985420 0.000852 0.013724 12 0.001262 99.983310 0.000871 0.015816 13 0.001313 99.981490 0.000884 0.017622 14 0.001362 99.979930 0.000875 0.019197 15 0.001410 99.978540 0.000860 0.020601 16 0.001456 99.977260 0.000843 0.021898 17 0.001500 99.976100 0.000821 0.023074 18 0.001544 99.975050 0.000796 0.024152 19 0.001586 99.974050 0.000768 0.025178 20 0.001627 99.97314 0.000742 0.026121

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.007964 0.019923 99.980080 0.000000 2 0.010060 0.019631 99.641240 0.339124 3 0.011440 0.020303 99.157460 0.822237 4 0.012361 0.021324 98.478630 1.500050 5 0.013216 0.023698 97.715490 2.260807 6 0.013882 0.024593 96.677340 3.298069 7 0.014441 0.024994 95.573070 4.401935 8 0.014958 0.025859 94.508770 5.465376 9 0.015456 0.025634 93.532970 6.441392 10 0.015908 0.025233 92.607110 7.367652 11 0.016354 0.024455 91.770590 8.204952 12 0.016802 0.024163 91.068420 8.907413 13 0.017286 0.024040 90.652520 9.323443 14 0.017773 0.024057 90.350890 9.625054 15 0.018255 0.024189 90.113440 9.862374 16 0.018725 0.024464 89.902730 10.072800 17 0.019183 0.024836 89.711050 10.264120 18 0.019625 0.025231 89.516330 10.458440 19 0.020052 0.025600 89.316870 10.657530 20 0.020466 0.025965 89.11651 10.85753

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.003678 0.0000013 0.856834 99.14316 2 0.004991 0.0000448 1.169122 98.83083 3 0.005994 0.000113 1.346187 98.6537 4 0.006854 0.0000893 1.434389 98.56552 5 0.00762 0.000238 1.464252 98.53551 6 0.008306 0.000472 1.479789 98.51974 7 0.008933 0.000408 1.511164 98.48843 8 0.009513 0.0004 1.533638 98.46596 9 0.01006 0.000457 1.555526 98.44402 10 0.01059 0.000453 1.571618 98.42793 11 0.011097 0.000583 1.569178 98.43024 12 0.01158 0.001018 1.567511 98.43147 13 0.012043 0.001344 1.564728 98.43393 14 0.01249 0.001618 1.5638 98.43458 15 0.012921 0.001853 1.563632 98.43451 16 0.013338 0.002061 1.564532 98.43341 17 0.013742 0.002238 1.565777 98.43199 18 0.014134 0.00239 1.567154 98.43046 19 0.014515 0.00253 1.568695 98.42877 20 0.014887 0.002661 1.570291 98.42705

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews

76

ANEXO No 28. Descomposición de varianza - ARGENTINA/TELECOM.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000364 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000515 99.999590 0.000303 0.000104 3 0.000631 99.998810 0.000500 0.000689 4 0.000728 99.997870 0.001580 0.000554 5 0.000814 99.997290 0.002054 0.000658 6 0.000891 99.996720 0.002303 0.000979 7 0.000962 99.996050 0.002581 0.001365 8 0.001028 99.995170 0.002794 0.002036 9 0.001090 99.994890 0.002668 0.002444 10 0.001149 99.994340 0.002836 0.002828 11 0.001205 99.993470 0.003446 0.003082 12 0.001258 99.992850 0.004025 0.003128 13 0.001309 99.992400 0.004380 0.003220 14 0.001358 99.992040 0.004634 0.003321 15 0.001406 99.991750 0.004828 0.003424 16 0.001452 99.991490 0.004990 0.003521 17 0.001496 99.991260 0.005129 0.003614 18 0.001539 99.991050 0.005248 0.003700 19 0.001581 99.990870 0.005354 0.003776 20 0.001622 99.99071 0.00545 0.003845

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.005302 0.000033 99.999970 0.000000 2 0.006725 0.000465 99.533450 0.466089 3 0.007571 0.000489 98.713320 1.286192 4 0.008177 0.000550 97.647160 2.352285 5 0.008681 0.000514 96.304370 3.695111 6 0.009114 0.000570 94.760430 5.238998 7 0.009510 0.001222 93.107900 6.890881 8 0.009894 0.002062 91.537060 8.460880 9 0.010253 0.002672 90.177520 9.819813 10 0.010609 0.003859 88.946310 11.049830 11 0.010966 0.005036 87.886620 12.108340 12 0.011327 0.005578 86.978550 13.015870 13 0.011696 0.005906 86.423610 13.570490 14 0.012060 0.006175 86.008300 13.985530 15 0.012412 0.006337 85.652590 14.341070 16 0.012751 0.006389 85.321140 14.672470 17 0.013078 0.006366 84.999460 14.994180 18 0.013394 0.006312 84.680810 15.312880 19 0.013700 0.006270 84.368090 15.625640 20 0.013997 0.006229 84.06745 15.92632

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.00255 0.005692 1.147378 98.84693 2 0.003477 0.003564 1.465198 98.53124 3 0.004195 0.007166 1.652262 98.34057 4 0.004809 0.013231 1.775904 98.21086 5 0.005357 0.031666 1.870891 98.09744 6 0.005856 0.043593 1.973975 97.98243 7 0.006322 0.047254 2.051113 97.90163 8 0.006761 0.056261 2.125705 97.81803 9 0.007177 0.064077 2.203979 97.73194 10 0.007569 0.068808 2.289442 97.64175 11 0.007944 0.071994 2.354904 97.5731 12 0.008304 0.07027 2.419345 97.51039 13 0.008651 0.069058 2.457503 97.47344 14 0.008984 0.068037 2.484281 97.44768 15 0.009307 0.067184 2.504821 97.428 16 0.009619 0.066457 2.521983 97.41156 17 0.009921 0.065811 2.536913 97.39728 18 0.010214 0.065231 2.550641 97.38413 19 0.0105 0.064711 2.563511 97.37178 20 0.010777 0.06424 2.575744 97.36002

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews

77

ANEXO No 29. Descomposición de varianza - ARGENTINA/PETROBRAS.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000134 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000189 99.999790 0.000027 0.000181 3 0.000232 99.973840 0.000194 0.025962 4 0.000267 99.963160 0.001158 0.035679 5 0.000299 99.959920 0.001072 0.039008 6 0.000327 99.956870 0.000909 0.042225 7 0.000353 99.954600 0.000870 0.044528 8 0.000377 99.953440 0.000924 0.045631 9 0.000400 99.952250 0.000989 0.046762 10 0.000421 99.951070 0.001072 0.047861 11 0.000442 99.949960 0.001181 0.048859 12 0.000461 99.948860 0.001304 0.049841 13 0.000480 99.947740 0.001433 0.050825 14 0.000498 99.946650 0.001571 0.051778 15 0.000515 99.945570 0.001713 0.052712 16 0.000532 99.944510 0.001858 0.053635 17 0.000548 99.943450 0.002004 0.054545 18 0.000564 99.942410 0.002150 0.055444 19 0.000580 99.941370 0.002296 0.056336 20 0.000595 99.94034 0.00244 0.057223

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000343 0.000254 99.999750 0.000000 2 0.000847 0.002862 99.990410 0.006728 3 0.001400 0.008238 99.970540 0.021221 4 0.001985 0.012485 99.942050 0.045461 5 0.002604 0.016042 99.908380 0.075576 6 0.003249 0.020522 99.868200 0.111275 7 0.003910 0.025272 99.827310 0.147416 8 0.004581 0.029530 99.790090 0.180376 9 0.005258 0.033237 99.757230 0.209530 10 0.005938 0.036493 99.728310 0.235201 11 0.006618 0.039356 99.702960 0.257684 12 0.007295 0.041876 99.680660 0.277466 13 0.007969 0.044106 99.660860 0.295031 14 0.008636 0.046089 99.643170 0.310742 15 0.009297 0.047860 99.627250 0.324885 16 0.009951 0.049451 99.612850 0.337696 17 0.010596 0.050885 99.599750 0.349364 18 0.011232 0.052183 99.587770 0.360045 19 0.011859 0.053362 99.576770 0.369867 20 0.012477 0.054438 99.56662 0.37894

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.004494 0.002869 0.007621 99.98951 2 0.006301 0.002415 0.020617 99.97697 3 0.00771 0.002854 0.065689 99.93146 4 0.008976 0.002165 0.116602 99.88123 5 0.01008 0.003089 0.218025 99.77889 6 0.010989 0.00316 0.362297 99.63454 7 0.011837 0.003018 0.518854 99.47813 8 0.01263 0.00286 0.685022 99.31212 9 0.013376 0.002699 0.863286 99.13402 10 0.014085 0.002504 1.046312 98.95118 11 0.014767 0.002322 1.231314 98.76636 12 0.015421 0.002156 1.418547 98.5793 13 0.01605 0.002003 1.606503 98.39149 14 0.016658 0.001865 1.793678 98.20446 15 0.017246 0.001741 1.979373 98.01889 16 0.017816 0.001632 2.162856 97.83551 17 0.01837 0.001535 2.343416 97.65505 18 0.018909 0.001451 2.520591 97.47796 19 0.019434 0.001378 2.694034 97.30459 20 0.019946 0.001316 2.863468 97.13522

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 78

ANEXO No 30. Descomposición de varianza - BRAZIL/UNIBANCO.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000764 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001079 99.995760 0.000338 0.003899 3 0.001318 99.972980 0.000851 0.026165 4 0.001516 99.937550 0.003563 0.058891 5 0.001690 99.902150 0.005029 0.092816 6 0.001846 99.863970 0.005849 0.130184 7 0.001989 99.821900 0.006313 0.171785 8 0.002120 99.775640 0.006570 0.217791 9 0.002244 99.725070 0.006694 0.268233 10 0.002359 99.670150 0.006728 0.323125 11 0.002469 99.610850 0.006700 0.382453 12 0.002573 99.547190 0.006628 0.446180 13 0.002672 99.479220 0.006524 0.514256 14 0.002767 99.406980 0.006399 0.586625 15 0.002858 99.330520 0.006257 0.663228 16 0.002945 99.249900 0.006104 0.743998 17 0.003030 99.165190 0.005944 0.828869 18 0.003111 99.076450 0.005780 0.917771 19 0.003190 98.983750 0.005614 1.010632 20 0.003267 98.88717 0.005448 1.10738

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.001757 1.775207 98.224790 0.000000 2 0.002433 1.879339 97.832270 0.288389 3 0.002934 1.964646 97.518740 0.516615 4 0.003354 1.990198 97.359520 0.650278 5 0.003730 1.996509 97.285980 0.717516 6 0.004072 1.996304 97.235550 0.768142 7 0.004387 1.992962 97.196710 0.810325 8 0.004681 1.987445 97.166180 0.846380 9 0.004957 1.980417 97.141680 0.877902 10 0.005219 1.972377 97.121310 0.906318 11 0.005468 1.963643 97.103860 0.932500 12 0.005707 1.954419 97.088580 0.956998 13 0.005936 1.944847 97.074960 0.980192 14 0.006156 1.935028 97.062620 1.002357 15 0.006369 1.925037 97.051270 1.023697 16 0.006574 1.914930 97.040700 1.044366 17 0.006774 1.904748 97.030770 1.064479 18 0.006968 1.894526 97.021350 1.084126 19 0.007156 1.884287 97.012330 1.103380 20 0.00734 1.874053 97.00365 1.122297

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.002043 4.995588 60.80624 34.19818 2 0.002861 5.07276 62.02113 32.90611 3 0.003477 5.152369 62.42048 32.42715 4 0.004001 5.164356 62.7145 32.12114 5 0.004463 5.177055 62.87383 31.94911 6 0.004882 5.190193 62.98839 31.82142 7 0.005267 5.203281 63.07758 31.71914 8 0.005625 5.21622 63.15076 31.63302 9 0.005962 5.229055 63.21255 31.5584 10 0.006281 5.241794 63.26636 31.49184 11 0.006584 5.254441 63.31434 31.43122 12 0.006873 5.266999 63.35789 31.37511 13 0.007151 5.27947 63.39798 31.32255 14 0.007418 5.291857 63.43531 31.27284 15 0.007676 5.304162 63.47038 31.22546 16 0.007925 5.316386 63.50359 31.18002 17 0.008167 5.328529 63.53524 31.13624 18 0.008401 5.340594 63.56554 31.09386 19 0.008629 5.352579 63.5947 31.05272 20 0.008851 5.364488 63.62285 31.01267

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 79

ANEXO No 31. Descomposición de varianza - BRAZIL/BRADEZCO.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000918 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001295 99.991520 0.000197 0.008281 3 0.001580 99.967190 0.001801 0.031006 4 0.001817 99.926390 0.005910 0.067698 5 0.002023 99.880620 0.008111 0.111265 6 0.002208 99.828310 0.009423 0.162264 7 0.002377 99.768910 0.010265 0.220826 8 0.002533 99.702140 0.010808 0.287057 9 0.002678 99.627940 0.011152 0.360905 10 0.002814 99.546370 0.011359 0.442274 11 0.002943 99.457480 0.011469 0.531049 12 0.003065 99.361390 0.011506 0.627102 13 0.003181 99.258210 0.011490 0.730297 14 0.003292 99.148080 0.011432 0.840490 15 0.003399 99.031120 0.011343 0.957534 16 0.003501 98.907490 0.011230 1.081276 17 0.003600 98.777340 0.011097 1.211563 18 0.003695 98.640810 0.010950 1.348237 19 0.003787 98.498070 0.010791 1.491142 20 0.003877 98.34926 0.010623 1.640119

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.002056 1.871092 98.128910 0.000000 2 0.002845 1.945420 97.824790 0.229790 3 0.003437 2.054892 97.496260 0.448850 4 0.003946 2.059640 97.367320 0.573042 5 0.004398 2.055594 97.304680 0.639721 6 0.004807 2.048747 97.260430 0.690818 7 0.005184 2.039711 97.226650 0.733640 8 0.005535 2.028978 97.200600 0.770422 9 0.005865 2.017255 97.179800 0.802947 10 0.006177 2.004930 97.162510 0.832563 11 0.006474 1.992220 97.147700 0.860077 12 0.006757 1.979270 97.134720 0.886007 13 0.007029 1.966182 97.123110 0.910711 14 0.007291 1.953026 97.112530 0.934448 15 0.007544 1.939856 97.102740 0.957409 16 0.007788 1.926709 97.093560 0.979734 17 0.008025 1.913615 97.084850 1.001531 18 0.008255 1.900594 97.076520 1.022883 19 0.008478 1.887663 97.068480 1.043855 20 0.008696 1.874834 97.06067 1.064499

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.002398 5.12991 60.52072 34.34937 2 0.003362 5.210129 61.78882 33.00105 3 0.004096 5.294124 62.36556 32.34032 4 0.004725 5.322916 62.83735 31.83974 5 0.005279 5.344638 63.08448 31.57088 6 0.00578 5.364381 63.25077 31.38485 7 0.00624 5.382176 63.37729 31.24054 8 0.006668 5.399192 63.4778 31.12301 9 0.007069 5.415595 63.55993 31.02447 10 0.007449 5.431521 63.62922 30.93926 11 0.007809 5.447067 63.68916 30.86378 12 0.008154 5.462303 63.74203 30.79566 13 0.008484 5.477278 63.78941 30.73331 14 0.008802 5.492025 63.83242 30.67556 15 0.009108 5.506568 63.87188 30.62155 16 0.009404 5.520927 63.90843 30.57064 17 0.00969 5.535116 63.94254 30.52235 18 0.009968 5.549147 63.97457 30.47628 19 0.010238 5.563029 64.00484 30.43213 20 0.010501 5.57677 64.03356 30.38967

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews

80

ANEXO No 32. Descomposición de varianza - BRAZIL/PETROBRAS.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000921 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001302 99.998270 0.000030 0.001699 3 0.001594 99.991400 0.001472 0.007128 4 0.001839 99.987910 0.002177 0.009914 5 0.002056 99.985510 0.002577 0.011917 6 0.002251 99.983570 0.002820 0.013614 7 0.002430 99.981890 0.002975 0.015136 8 0.002597 99.980370 0.003074 0.016559 9 0.002754 99.978930 0.003138 0.017929 10 0.002902 99.977550 0.003176 0.019270 11 0.003043 99.976200 0.003195 0.020601 12 0.003177 99.974870 0.003202 0.021932 13 0.003306 99.973530 0.003198 0.023271 14 0.003430 99.972190 0.003187 0.024622 15 0.003549 99.970840 0.003169 0.025991 16 0.003664 99.969470 0.003147 0.027380 17 0.003776 99.968090 0.003121 0.028791 18 0.003885 99.966680 0.003091 0.030227 19 0.003990 99.965250 0.003060 0.031688 20 0.004092 99.9638 0.003026 0.033177

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.002278 2.988524 97.011480 0.000000 2 0.003195 2.949179 96.947610 0.103210 3 0.003903 3.056475 96.776750 0.166780 4 0.004502 3.108193 96.700310 0.191496 5 0.005030 3.139023 96.654160 0.206813 6 0.005508 3.159444 96.623080 0.217476 7 0.005947 3.173881 96.600840 0.225281 8 0.006356 3.184568 96.584120 0.231314 9 0.006740 3.192753 96.571080 0.236168 10 0.007103 3.199185 96.560620 0.240195 11 0.007448 3.204342 96.552040 0.243621 12 0.007778 3.208541 96.544860 0.246596 13 0.008095 3.212003 96.538770 0.249223 14 0.008399 3.214886 96.533530 0.251579 15 0.008693 3.217307 96.528980 0.253716 16 0.008977 3.219350 96.524970 0.255676 17 0.009253 3.221084 96.521430 0.257491 18 0.009520 3.222560 96.518260 0.259184 19 0.009780 3.223818 96.515410 0.260775 20 0.010033 3.224891 96.51283 0.26228

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.002733 5.577324 60.34046 34.08221 2 0.003828 5.499773 61.30387 33.19636 3 0.004675 5.62305 61.81046 32.56649 4 0.005392 5.683475 62.02194 32.29459 5 0.006024 5.720203 62.14628 32.13352 6 0.006596 5.745259 62.23028 32.02446 7 0.007121 5.763587 62.28985 31.94657 8 0.007611 5.777696 62.33411 31.88819 9 0.008071 5.788989 62.36821 31.8428 10 0.008506 5.798308 62.39518 31.80651 11 0.00892 5.806191 62.41695 31.77686 12 0.009315 5.812995 62.43483 31.75218 13 0.009694 5.818968 62.4497 31.73133 14 0.010059 5.824289 62.46222 31.71349 15 0.010411 5.829087 62.47284 31.69807 16 0.010752 5.83346 62.48193 31.68461 17 0.011082 5.837483 62.48976 31.67276 18 0.011403 5.841215 62.49653 31.66225 19 0.011714 5.8447 62.50241 31.65289 20 0.012018 5.847976 62.50754 31.64448

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews

81

ANEXO No 33. Descomposición de varianza - BRAZIL/BRF.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000921 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001303 99.999780 0.000044 0.000171 3 0.001596 99.999710 0.000055 0.000240 4 0.001843 99.999660 0.000058 0.000286 5 0.002060 99.999620 0.000058 0.000323 6 0.002257 99.999590 0.000057 0.000357 7 0.002438 99.999560 0.000055 0.000388 8 0.002606 99.999530 0.000053 0.000419 9 0.002764 99.999500 0.000051 0.000449 10 0.002913 99.999470 0.000048 0.000480 11 0.003056 99.999440 0.000046 0.000511 12 0.003191 99.999410 0.000044 0.000542 13 0.003322 99.999390 0.000041 0.000573 14 0.003447 99.999360 0.000039 0.000606 15 0.003568 99.999320 0.000037 0.000638 16 0.003685 99.999290 0.000035 0.000672 17 0.003798 99.999260 0.000033 0.000706 18 0.003908 99.999230 0.000031 0.000741 19 0.004015 99.999190 0.000030 0.000777 20 0.00412 99.99916 0.0000281 0.000814

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.002899 0.315423 99.684580 0.000000 2 0.004008 0.322529 99.677430 0.000043 3 0.004875 0.324938 99.675020 0.000045 4 0.005609 0.326266 99.673690 0.000041 5 0.006258 0.327145 99.672820 0.000035 6 0.006845 0.327796 99.672170 0.000029 7 0.007386 0.328315 99.671660 0.000025 8 0.007890 0.328752 99.671230 0.000023 9 0.008364 0.329133 99.670840 0.000022 10 0.008813 0.329476 99.670500 0.000024 11 0.009240 0.329790 99.670180 0.000027 12 0.009648 0.330082 99.669880 0.000033 13 0.010039 0.330358 99.669600 0.000041 14 0.010416 0.330622 99.669330 0.000051 15 0.010780 0.330874 99.669060 0.000064 16 0.011132 0.331119 99.668800 0.000079 17 0.011473 0.331356 99.668550 0.000096 18 0.011805 0.331588 99.668300 0.000115 19 0.012127 0.331814 99.668050 0.000136 20 0.012441 0.332037 99.6678 0.00016

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.004684 1.523762 4.909757 93.56648 2 0.00659 1.516028 5.024978 93.45899 3 0.008056 1.514944 5.065465 93.41959 4 0.009293 1.5155 5.090198 93.3943 5 0.010382 1.516717 5.108475 93.37481 6 0.011366 1.518266 5.123523 93.35821 7 0.012271 1.520006 5.136725 93.34327 8 0.013113 1.521867 5.148775 93.32936 9 0.013903 1.523808 5.160059 93.31613 10 0.014649 1.525807 5.170809 93.30338 11 0.015359 1.527849 5.181173 93.29098 12 0.016037 1.529922 5.191248 93.27883 13 0.016686 1.532021 5.201105 93.26687 14 0.017311 1.534139 5.21079 93.25507 15 0.017913 1.536275 5.220341 93.24338 16 0.018495 1.538424 5.229784 93.23179 17 0.019059 1.540585 5.23914 93.22028 18 0.019606 1.542756 5.248424 93.20882 19 0.020138 1.544936 5.257649 93.19742 20 0.020655 1.547124 5.266825 93.18605

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews

82

ANEXO No 34. Descomposición de varianza - BRAZIL/VALE.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000765 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001082 99.998220 0.001580 0.000198 3 0.001325 99.984710 0.008693 0.006596 4 0.001528 99.951770 0.024584 0.023651 5 0.001706 99.932650 0.034292 0.033060 6 0.001868 99.920130 0.040641 0.039226 7 0.002017 99.911050 0.045188 0.043764 8 0.002155 99.904050 0.048597 0.047354 9 0.002285 99.898460 0.051246 0.050295 10 0.002408 99.893860 0.053364 0.052780 11 0.002525 99.889970 0.055095 0.054933 12 0.002637 99.886630 0.056535 0.056840 13 0.002744 99.883690 0.057751 0.058556 14 0.002847 99.881080 0.058791 0.060125 15 0.002947 99.878730 0.059691 0.061575 16 0.003043 99.876590 0.060476 0.062931 17 0.003136 99.874620 0.061167 0.064208 18 0.003227 99.872800 0.061779 0.065421 19 0.003315 99.871090 0.062325 0.066581 20 0.003401 99.86949 0.062815 0.067696

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.001533 1.231866 98.768130 0.000000 2 0.002159 1.175916 98.743720 0.080368 3 0.002630 1.191577 98.666850 0.141569 4 0.003035 1.151547 98.649220 0.199230 5 0.003392 1.127126 98.643290 0.229584 6 0.003714 1.111204 98.639530 0.249261 7 0.004011 1.099783 98.636810 0.263404 8 0.004287 1.091066 98.634700 0.274236 9 0.004547 1.084170 98.633030 0.282799 10 0.004792 1.078550 98.631680 0.289769 11 0.005026 1.073861 98.630560 0.295580 12 0.005249 1.069869 98.629610 0.300522 13 0.005463 1.066415 98.628790 0.304795 14 0.005669 1.063382 98.628070 0.308543 15 0.005868 1.060687 98.627440 0.311872 16 0.006060 1.058267 98.626870 0.314858 17 0.006246 1.056073 98.626360 0.317564 18 0.006427 1.054067 98.625900 0.320035 19 0.006603 1.052221 98.625470 0.322309 20 0.006774 1.050509 98.62508 0.324415

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.001969 3.988062 57.54167 38.47027 2 0.002769 3.832065 58.94188 37.22605 3 0.003373 3.807802 59.42327 36.76893 4 0.003891 3.742895 59.74913 36.50797 5 0.004347 3.701955 59.93877 36.35927 6 0.004761 3.675174 60.06448 36.26034 7 0.005141 3.655946 60.15501 36.18905 8 0.005494 3.64154 60.22304 36.13542 9 0.005827 3.630342 60.276 36.09366 10 0.006141 3.621388 60.31841 36.0602 11 0.00644 3.614069 60.35316 36.03277 12 0.006726 3.607975 60.38216 36.00987 13 0.007 3.602825 60.40672 35.99045 14 0.007264 3.598417 60.4278 35.97378 15 0.007518 3.594603 60.4461 35.9593 16 0.007764 3.591271 60.46213 35.9466 17 0.008003 3.588337 60.47629 35.93537 18 0.008235 3.585734 60.4889 35.92536 19 0.00846 3.58341 60.5002 35.91639 20 0.00868 3.581323 60.51039 35.90829

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 83

ANEXO No 35. Descomposición de varianza - MEXICO/AMERICAN MOVIL.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000768 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001085 100.000000 0.000000 0.000001 3 0.001329 100.000000 0.000001 0.000003 4 0.001535 99.999990 0.000003 0.000005 5 0.001716 99.999990 0.000005 0.000009 6 0.001880 99.999980 0.000008 0.000014 7 0.002031 99.999970 0.000011 0.000020 8 0.002171 99.999960 0.000015 0.000027 9 0.002303 99.999950 0.000020 0.000035 10 0.002427 99.999930 0.000025 0.000044 11 0.002546 99.999920 0.000031 0.000054 12 0.002659 99.999900 0.000037 0.000064 13 0.002768 99.999880 0.000044 0.000076 14 0.002872 99.999860 0.000051 0.000089 15 0.002973 99.999840 0.000059 0.000103 16 0.003070 99.999810 0.000067 0.000118 17 0.003165 99.999790 0.000076 0.000134 18 0.003257 99.999760 0.000086 0.000151 19 0.003346 99.999740 0.000096 0.000168 20 0.003433 99.99971 0.000107 0.000187

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.002549 0.180043 99.819960 0.000000 2 0.003605 0.180041 99.819960 0.000000 3 0.004415 0.180039 99.819960 0.000000 4 0.005098 0.180037 99.819960 0.000000 5 0.005700 0.180035 99.819960 0.000000 6 0.006244 0.180033 99.819970 0.000000 7 0.006745 0.180031 99.819970 0.000000 8 0.007210 0.180029 99.819970 0.000000 9 0.007648 0.180027 99.819970 0.000000 10 0.008061 0.180025 99.819980 0.000000 11 0.008455 0.180023 99.819980 0.000000 12 0.008831 0.180021 99.819980 0.000000 13 0.009191 0.180019 99.819980 0.000000 14 0.009538 0.180016 99.819980 0.000000 15 0.009873 0.180014 99.819990 0.000000 16 0.010197 0.180012 99.819990 0.000000 17 0.010511 0.180010 99.819990 0.000000 18 0.010816 0.180008 99.819990 0.000000 19 0.011112 0.180006 99.819990 0.000000 20 0.011401 0.180004 99.82 0.000000151

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.002699 1.476455 9.235912 89.28763 2 0.003815 1.476211 9.267348 89.25644 3 0.004671 1.475965 9.298841 89.22519 4 0.005392 1.475719 9.33039 89.19389 5 0.006026 1.475471 9.361996 89.16253 6 0.006598 1.475222 9.393659 89.13112 7 0.007124 1.474973 9.425377 89.09965 8 0.007613 1.474722 9.457152 89.06813 9 0.008072 1.47447 9.488983 89.03655 10 0.008505 1.474217 9.52087 89.00491 11 0.008917 1.473963 9.552812 88.97322 12 0.00931 1.473708 9.584811 88.94148 13 0.009687 1.473452 9.616865 88.90968 14 0.010049 1.473195 9.648975 88.87783 15 0.010397 1.472936 9.68114 88.84592 16 0.010734 1.472677 9.713361 88.81396 17 0.011061 1.472417 9.745637 88.78195 18 0.011377 1.472155 9.777968 88.74988 19 0.011684 1.471893 9.810354 88.71775 20 0.011983 1.471629 9.842795 88.68558

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 84

ANEXO No 36. Descomposición de varianza - MEXICO/TELEVISA.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000763 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001072 99.980160 0.000194 0.019643 3 0.001306 99.938560 0.002733 0.058709 4 0.001499 99.871920 0.002904 0.125181 5 0.001668 99.782960 0.002529 0.214514 6 0.001818 99.671780 0.002134 0.326081 7 0.001954 99.538590 0.001897 0.459514 8 0.002079 99.383930 0.001904 0.614166 9 0.002195 99.208420 0.002198 0.789378 10 0.002303 99.012720 0.002802 0.984476 11 0.002406 98.797510 0.003725 1.198767 12 0.002503 98.563490 0.004970 1.431542 13 0.002595 98.311380 0.006536 1.682082 14 0.002683 98.041920 0.008418 1.949662 15 0.002767 97.755840 0.010609 2.233548 16 0.002848 97.453890 0.013103 2.533007 17 0.002926 97.136810 0.015889 2.847302 18 0.003001 96.805340 0.018958 3.175702 19 0.003074 96.460220 0.022300 3.517477 20 0.003145 96.10219 0.025905 3.871904

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.001552 0.405008 99.594990 0.000000 2 0.002164 0.460081 99.268290 0.271626 3 0.002621 0.503282 99.116020 0.380694 4 0.003010 0.511495 99.049240 0.439267 5 0.003354 0.509236 99.001890 0.488876 6 0.003666 0.502331 98.964330 0.533344 7 0.003953 0.492877 98.932370 0.574749 8 0.004221 0.482040 98.903540 0.614416 9 0.004472 0.470465 98.876510 0.653026 10 0.004710 0.458532 98.850500 0.690972 11 0.004936 0.446476 98.825030 0.728495 12 0.005152 0.434450 98.799810 0.765745 13 0.005360 0.422553 98.774630 0.802816 14 0.005559 0.410852 98.749380 0.839769 15 0.005752 0.399393 98.723970 0.876641 16 0.005938 0.388205 98.698340 0.913452 17 0.006119 0.377307 98.672480 0.950213 18 0.006294 0.366711 98.646360 0.986928 19 0.006465 0.356424 98.619980 1.023596 20 0.006631 0.346448 98.59334 1.060211

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.001755 3.913859 63.21039 32.87575 2 0.002466 4.105992 63.53463 32.35938 3 0.002999 4.184093 63.62484 32.19106 4 0.003452 4.220187 63.65897 32.12084 5 0.003852 4.239423 63.67806 32.08251 6 0.004214 4.25027 63.6888 32.06093 7 0.004547 4.256335 63.69467 32.049 8 0.004857 4.25942 63.69756 32.04302 9 0.005149 4.260537 63.69852 32.04094 10 0.005425 4.260295 63.69818 32.04153 11 0.005688 4.259084 63.69693 32.04399 12 0.005939 4.257163 63.69503 32.04781 13 0.00618 4.254712 63.69267 32.05262 14 0.006412 4.251859 63.68998 32.05816 15 0.006636 4.248698 63.68706 32.06424 16 0.006853 4.2453 63.68398 32.07072 17 0.007062 4.241718 63.68078 32.0775 18 0.007266 4.237993 63.67751 32.08449 19 0.007464 4.234158 63.67421 32.09163 20 0.007658 4.230239 63.6709 32.09886

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 85

ANEXO No 37. Descomposición de Varianza MEXICO/FOMENTO.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000764 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001073 99.978660 0.000135 0.021209 3 0.001306 99.930380 0.001285 0.068339 4 0.001499 99.856990 0.001009 0.142005 5 0.001667 99.759190 0.001023 0.239785 6 0.001816 99.638640 0.001761 0.359600 7 0.001952 99.495260 0.003397 0.501346 8 0.002077 99.329550 0.005996 0.664452 9 0.002192 99.142180 0.009583 0.848234 10 0.002300 98.933850 0.014157 1.051995 11 0.002402 98.705280 0.019708 1.275013 12 0.002498 98.457240 0.026214 1.516548 13 0.002590 98.190500 0.033651 1.775846 14 0.002677 97.905870 0.041990 2.052144 15 0.002761 97.604120 0.051200 2.344676 16 0.002841 97.286080 0.061249 2.652669 17 0.002919 96.952540 0.072104 2.975356 18 0.002993 96.604300 0.083731 3.311968 19 0.003066 96.242160 0.096095 3.661746 20 0.003136 95.86691 0.109161 4.023934

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.001460 0.379094 99.620910 0.000000 2 0.002028 0.502662 99.171360 0.325979 3 0.002459 0.547046 98.754720 0.698234 4 0.002826 0.557771 98.584450 0.857779 5 0.003149 0.557427 98.472360 0.970216 6 0.003442 0.551552 98.385650 1.062800 7 0.003712 0.542733 98.314950 1.142314 8 0.003963 0.532288 98.253950 1.213758 9 0.004199 0.520935 98.199230 1.279836 10 0.004422 0.509104 98.148760 1.342139 11 0.004634 0.497060 98.101260 1.401684 12 0.004837 0.484976 98.055880 1.459143 13 0.005031 0.472966 98.012060 1.514974 14 0.005218 0.461109 97.969390 1.569498 15 0.005399 0.449455 97.927600 1.622946 16 0.005573 0.438040 97.886470 1.675488 17 0.005742 0.426889 97.845860 1.727246 18 0.005906 0.416016 97.805670 1.778315 19 0.006066 0.405431 97.765800 1.828765 20 0.006221 0.395139 97.72621 1.878649

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.001613 4.462839 59.44412 36.09304 2 0.002269 4.70739 59.34912 35.94349 3 0.002769 4.835449 58.59166 36.57289 4 0.003192 4.895241 58.28845 36.81631 5 0.003565 4.930779 58.11641 36.95281 6 0.003902 4.953319 57.99645 37.05023 7 0.004212 4.968499 57.90973 37.12177 8 0.004501 4.979115 57.8438 37.17709 9 0.004772 4.986686 57.79171 37.2216 10 0.005029 4.992136 57.74939 37.25847 11 0.005274 4.996051 57.7142 37.28975 12 0.005507 4.998825 57.68439 37.31679 13 0.005731 5.000729 57.65874 37.34053 14 0.005947 5.001957 57.63638 37.36167 15 0.006155 5.002652 57.61666 37.38068 16 0.006356 5.002921 57.59912 37.39796 17 0.006551 5.002845 57.58338 37.41377 18 0.00674 5.002487 57.56916 37.42836 19 0.006924 5.001897 57.55622 37.44189 20 0.007104 5.001115 57.54438 37.4545

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 86

ANEXO No 38. Descomposición de varianza - MEXICO/CEMEX.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000767 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001083 99.996180 0.000687 0.003133 3 0.001326 99.989780 0.004014 0.006206 4 0.001530 99.970840 0.009901 0.019264 5 0.001711 99.961500 0.013487 0.025012 6 0.001874 99.955430 0.015765 0.028803 7 0.002023 99.951080 0.017405 0.031517 8 0.002163 99.947670 0.018628 0.033700 9 0.002294 99.944960 0.019581 0.035464 10 0.002418 99.942720 0.020342 0.036942 11 0.002536 99.940830 0.020964 0.038210 12 0.002649 99.939190 0.021482 0.039323 13 0.002757 99.937760 0.021920 0.040316 14 0.002861 99.936490 0.022295 0.041215 15 0.002961 99.935340 0.022620 0.042040 16 0.003058 99.934290 0.022903 0.042804 17 0.003153 99.933330 0.023153 0.043519 18 0.003244 99.932430 0.023375 0.044192 19 0.003333 99.931600 0.023573 0.044832 20 0.003419 99.93081 0.023751 0.045442

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.002389 2.409008 97.590990 0.000000 2 0.003341 2.416221 97.133880 0.449900 3 0.004051 2.387851 97.026590 0.585561 4 0.004652 2.392852 96.898050 0.709093 5 0.005185 2.398474 96.842520 0.759009 6 0.005668 2.401943 96.804070 0.793989 7 0.006113 2.404739 96.776410 0.818849 8 0.006528 2.406682 96.755310 0.838006 9 0.006918 2.408176 96.739110 0.852716 10 0.007287 2.409352 96.726220 0.864424 11 0.007638 2.410300 96.715770 0.873927 12 0.007974 2.411073 96.707140 0.881782 13 0.008296 2.411712 96.699930 0.888361 14 0.008607 2.412244 96.693820 0.893936 15 0.008906 2.412692 96.688600 0.898706 16 0.009195 2.413070 96.684110 0.902820 17 0.009476 2.413391 96.680220 0.906394 18 0.009749 2.413664 96.676820 0.909517 19 0.010014 2.413898 96.673840 0.912259 20 0.010273 2.414097 96.67122 0.914678

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.002766 5.053559 69.87657 25.06988 2 0.003872 4.977387 70.6559 24.36672 3 0.004693 4.92193 71.01309 24.06498 4 0.005394 4.951829 71.10739 23.94078 5 0.006014 4.968444 71.16267 23.86888 6 0.006575 4.978655 71.20497 23.81638 7 0.007092 4.985998 71.23722 23.77679 8 0.007574 4.991525 71.26291 23.74556 9 0.008027 4.995804 71.2842 23.71999 10 0.008456 4.999211 71.30244 23.69835 11 0.008864 5.001982 71.31845 23.67957 12 0.009253 5.004274 71.33278 23.66295 13 0.009627 5.006196 71.34581 23.64799 14 0.009987 5.007827 71.35783 23.63435 15 0.010335 5.009224 71.36902 23.62175 16 0.010671 5.010432 71.37955 23.61002 17 0.010997 5.011484 71.38953 23.59899 18 0.011313 5.012405 71.39905 23.58855 19 0.01162 5.013215 71.40818 23.57861 20 0.01192 5.013932 71.41698 23.56909

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews

87

ANEXO No 39. Descomposición de varianza - MEXICO/GRUMA.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000767 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.001083 99.994390 0.001512 0.004102 3 0.001326 99.985170 0.002980 0.011850 4 0.001530 99.973930 0.005284 0.020788 5 0.001710 99.960930 0.008588 0.030486 6 0.001873 99.953200 0.011062 0.035740 7 0.002023 99.947290 0.012849 0.039859 8 0.002163 99.942470 0.014137 0.043390 9 0.002294 99.938370 0.015086 0.046545 10 0.002418 99.934750 0.015806 0.049449 11 0.002536 99.931500 0.016372 0.052127 12 0.002649 99.928530 0.016820 0.054653 13 0.002757 99.925750 0.017179 0.057070 14 0.002861 99.923130 0.017465 0.059407 15 0.002961 99.920620 0.017695 0.061686 16 0.003058 99.918200 0.017879 0.063921 17 0.003152 99.915850 0.018024 0.066125 18 0.003243 99.913560 0.018139 0.068306 19 0.003332 99.911300 0.018227 0.070473 20 0.003419 99.90908 0.018292 0.072631

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.002325 0.425450 99.574550 0.000000 2 0.003212 0.540855 99.264020 0.195120 3 0.003907 0.565986 99.095050 0.338967 4 0.004486 0.632385 98.905320 0.462294 5 0.004992 0.718327 98.723370 0.558300 6 0.005453 0.773880 98.627140 0.598977 7 0.005879 0.813864 98.556970 0.629165 8 0.006277 0.843403 98.504310 0.652283 9 0.006650 0.866442 98.462420 0.671141 10 0.007004 0.885002 98.428130 0.686866 11 0.007340 0.900228 98.400090 0.699685 12 0.007662 0.912942 98.376570 0.710493 13 0.007971 0.923708 98.356540 0.719757 14 0.008268 0.932943 98.339240 0.727819 15 0.008555 0.940951 98.324130 0.734922 16 0.008833 0.947958 98.310810 0.741234 17 0.009102 0.954141 98.298960 0.746895 18 0.009363 0.959634 98.288350 0.752011 19 0.009617 0.964546 98.278780 0.756669 20 0.009865 0.968964 98.2701 0.760937

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.002665 2.002121 48.7388 49.25908 2 0.00361 2.306737 55.52303 42.17023 3 0.004368 2.408104 58.66245 38.92944 4 0.005014 2.519696 60.27798 37.20232 5 0.005583 2.668802 61.19498 36.13622 6 0.006102 2.768475 61.67905 35.55248 7 0.006579 2.841878 62.05842 35.0997 8 0.007023 2.897562 62.35565 34.74679 9 0.007441 2.940943 62.59503 34.46403 10 0.007836 2.976029 62.79208 34.23189 11 0.008213 3.005083 62.95539 34.03953 12 0.008572 3.029613 63.09487 33.87551 13 0.008917 3.050646 63.21597 33.73339 14 0.009249 3.068911 63.32259 33.6085 15 0.00957 3.084958 63.41759 33.49745 16 0.009879 3.099198 63.50308 33.39773 17 0.01018 3.111947 63.58073 33.30733 18 0.010471 3.123453 63.65183 33.22472 19 0.010755 3.133909 63.71742 33.14867 20 0.011031 3.143473 63.7783 33.07822

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 88

ANEXO No 40. Descomposición de varianza - PERU/GRANA.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000300 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000424 99.994050 0.001309 0.004638 3 0.000518 99.989780 0.003798 0.006422 4 0.000598 99.989680 0.005413 0.004910 5 0.000668 99.990810 0.004785 0.004404 6 0.000732 99.991150 0.004343 0.004505 7 0.000790 99.991590 0.004334 0.004079 8 0.000844 99.990680 0.005682 0.003639 9 0.000896 99.990480 0.006188 0.003334 10 0.000945 99.988910 0.008079 0.003016 11 0.000992 99.984750 0.012377 0.002872 12 0.001036 99.982260 0.014966 0.002776 13 0.001079 99.980710 0.016542 0.002746 14 0.001120 99.979660 0.017564 0.002777 15 0.001160 99.979260 0.017859 0.002880 16 0.001198 99.979030 0.017932 0.003041 17 0.001235 99.978810 0.017945 0.003243 18 0.001271 99.978770 0.017799 0.003426 19 0.001307 99.978880 0.017456 0.003663 20 0.001341 99.97905 0.017046 0.003905

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000208 0.000695 99.999310 0.000000 2 0.000572 0.000145 99.999140 0.000716 3 0.000977 0.000174 99.997850 0.001975 4 0.001419 0.001137 99.981580 0.017280 5 0.001890 0.003366 99.947730 0.048904 6 0.002370 0.007001 99.896780 0.096223 7 0.002863 0.012179 99.826190 0.161627 8 0.003365 0.017702 99.739620 0.242676 9 0.003869 0.022844 99.639720 0.337437 10 0.004373 0.027557 99.521620 0.450827 11 0.004877 0.031491 99.413290 0.555217 12 0.005375 0.034766 99.324150 0.641080 13 0.005864 0.037754 99.240750 0.721494 14 0.006340 0.040565 99.160350 0.799084 15 0.006801 0.043249 99.081750 0.875003 16 0.007247 0.045856 99.002180 0.951967 17 0.007677 0.048373 98.922200 1.029424 18 0.008091 0.050761 98.841900 1.107340 19 0.008489 0.053064 98.760010 1.186927 20 0.008871 0.055286 98.67668 1.268037

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.002241 0.043515 0.111194 99.84529 2 0.002973 0.06213 0.11689 99.82098 3 0.003509 0.058523 0.188854 99.75262 4 0.003951 0.059954 0.274054 99.66599 5 0.004333 0.05956 0.362764 99.57768 6 0.004681 0.063693 0.503368 99.43294 7 0.005001 0.067358 0.650215 99.28243 8 0.005292 0.076865 0.925123 98.99801 9 0.005562 0.075572 1.140437 98.78399 10 0.005829 0.083417 1.575527 98.34106 11 0.006087 0.092374 2.245264 97.66236 12 0.006337 0.099655 2.756787 97.14356 13 0.00658 0.106189 3.218935 96.67488 14 0.006818 0.112013 3.669249 96.21874 15 0.007048 0.117237 4.057856 95.82491 16 0.007273 0.12221 4.430209 95.44758 17 0.007493 0.126429 4.790763 95.08281 18 0.007707 0.129946 5.112962 94.75709 19 0.007916 0.133238 5.411682 94.45508 20 0.00812 0.136065 5.700852 94.16308

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews 89

ANEXO No 41. Descomposición de varianza - PERU/MINAS.

Variance Decomposition of TASA DE CAMBIO: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000356 100.000000 0.000000 0.000000 2 0.000503 99.999980 0.000012 0.000013 3 0.000615 99.999960 0.000014 0.000022 4 0.000709 99.997720 0.000209 0.002075 5 0.000791 99.996110 0.000551 0.003336 6 0.000864 99.996530 0.000610 0.002861 7 0.000931 99.996880 0.000557 0.002559 8 0.000993 99.996950 0.000523 0.002532 9 0.001053 99.992810 0.000642 0.006546 10 0.001109 99.989450 0.000720 0.009832 11 0.001162 99.982650 0.000762 0.016587 12 0.001213 99.979240 0.000758 0.020005 13 0.001261 99.976570 0.000712 0.022718 14 0.001308 99.974330 0.000663 0.025005 15 0.001352 99.972410 0.000631 0.026960 16 0.001396 99.970740 0.000692 0.028563 17 0.001438 99.969210 0.000821 0.029964 18 0.001479 99.967760 0.001072 0.031172 19 0.001519 99.966220 0.001462 0.032321 20 0.001558 99.9647 0.001966 0.033332

Variance Decomposition of PRECIO LOCAL: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR

1 0.000546 0.000039 99.999960 0.000000 2 0.001621 0.000032 99.997750 0.002221 3 0.002906 0.000014 99.989760 0.010229 4 0.004342 0.000018 99.973210 0.026777 5 0.005894 0.000074 99.947090 0.052839 6 0.007526 0.000194 99.912810 0.086994 7 0.009215 0.000257 99.868720 0.131023 8 0.010934 0.000285 99.812250 0.187465 9 0.012673 0.000396 99.742390 0.257219 10 0.014423 0.000601 99.656090 0.343311 11 0.016177 0.000856 99.575820 0.423328 12 0.017924 0.001092 99.516250 0.482654 13 0.019636 0.001278 99.468040 0.530684 14 0.021304 0.001433 99.425310 0.573261 15 0.022923 0.001568 99.385450 0.612981 16 0.024486 0.001682 99.346340 0.651974 17 0.025991 0.001775 99.306850 0.691377 18 0.027435 0.001854 99.265830 0.732316 19 0.028818 0.001928 99.223160 0.774911 20 0.03014 0.001994 99.17865 0.81936

Variance Decomposition of PRECIO ADR: Period S.E. TASA DE CAMBIO PRECIO LOCAL PRECIO ADR 1 0.00375 0.441392 0.001831 99.55678 2 0.005252 0.498581 0.02882 99.4726 3 0.006361 0.509869 0.03479 99.45534 4 0.007309 0.567747 0.077891 99.35436 5 0.008138 0.587071 0.124373 99.28856 6 0.008877 0.656416 0.216559 99.12702 7 0.009553 0.707997 0.282996 99.00901 8 0.010188 0.746907 0.404491 98.8486 9 0.010784 0.783741 0.511401 98.70486 10 0.01135 0.826885 0.674186 98.49893 11 0.011907 0.855519 1.047033 98.09745 12 0.012445 0.884493 1.387037 97.72847 13 0.01296 0.908474 1.654881 97.43665 14 0.013457 0.929042 1.903541 97.16742 15 0.013937 0.946334 2.111268 96.9424 16 0.0144 0.961472 2.299705 96.73882 17 0.01485 0.973868 2.458408 96.56772 18 0.015285 0.985448 2.601329 96.41322 19 0.01571 0.99586 2.731094 96.27305 20 0.016122 1.005194 2.845001 96.1498

Cholesky Ordering: TASA DE CAMBIO, PRECIO LOCAL Y PRECIO ADR Fuente: Eviews

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