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PROPUESTA DE PROCEDIMIENTO PARA UNA PREDICCIÓN DE TIPO
DE CAMBIO. ILUSTRACIÓN CON EL PAR EURO/DÓLAR
PROCEDURE PROPOSAL FOR AN EXCHANGE RATE PREDICTION.
ILLUSTRATION WITH THE EURO / DOLLAR PAIR
Recibido: 2021-07-16 Aceptado: 2021-09-16
Código Clasicación JEL: D53, D24, M13
RESUMEN
Las metodologías aplicadas en la simulación y control de mercados nancieros ha sido un tema de
interés en la última década. Contar con un procedimiento que permita predecir y anticipar cambios
no deseados en variables nancieras conlleva a una mejor toma de decisiones, aspecto de profundo
interés dentro de la ingeniería nanciera, donde con pronósticos conables se logra una mejor
gestión nanciera y una cobertura del riesgo nanciero mucho más eciente. En el trabajo empírico,
mediante el análisis de indicadores macroeconómicos y del comportamiento histórico de variables
nancieras, se propone un procedimiento que cumpla con dicha tarea. Se toma como objeto de
estudio el mercado de divisas (FOREX) con el par EUR/USD, buscando que los resultados de la
investigación se puedan aplicar al sector bancario y proveer información que se pueda encadenar y
traiga consigo una mejor cobertura de las cuentas por pagar y cobrar en moneda extranjera.
Palabras clave: Extracción de señales, indicadores macroeconómicos, mercado de divisas, tipo de
cambio.
ABSTRACT
The methodologies applied in the simulation and control of nancial markets has been a topic of
interest in the last decade. Having a procedure that allows predicting and anticipating unwanted
changes in nancial variables leads to better decision-making, an aspect of deep interest within
nancial engineering, where with reliable forecasts better nancial management and coverage
of nancial risk are achieved. more ecient. In the empirical work, through the analysis of
macroeconomic indicators and the historical behavior of nancial variables, a procedure is proposed
that fullls this task. The object of study is the foreign exchange market (FOREX) with the EUR/
USD pair, seeking that the results of the investigation can be applied to the banking sector and
provide information that can be linked and brings with it a better coverage of accounts by pay and
collect in foreign currency.
Keywords: Signal extraction, macroeconomic indicators, foreign exchange market, exchange rate.
DOI:
e-ISSN: 2528 - 7869 (Versión Electronica)
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Alejandro García Figal
Universidad de La Habana, Cuba
mail: alejandro.garcia@fcf.uh.cu
Septiembre-Diciembre 2021 Vol
12. N° 3 / Págs 7-17
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INTRODUCCIÓN
Autores como Neftci (2008), Urbina & Aranda (2016) concuerdan en que uno de los objetivos de
la ingeniería nanciera es establecer metodologías y construir modelos que simulen y controlen los
procesos dinámicos en los mercados nancieros. En otras palabras, lograr un sistema que, con un
conjunto de variables de entradas, las analice, detecte patrones, y devuelva variables de salidas que
tributen a la toma de decisiones.
La ingeniería nanciera busca desarrollar, diseñar e implementar metodologías y procesos
que logren una solución eciente frente a un determinado problema en el ámbito nanciero. Busca
proponer un algoritmo de trabajo lógico que pueda ser aplicado haciendo uso de instrumentos
nancieros, teniendo como premisa mejorar la situación nanciera-económica de una determinada
entidad. (Diez de Castro, L., & Mascareñas, J., 1994)
De lo anterior se puede armar que, en dependencia del objeto y misión de la entidad, y de
su actividad en el mercado, la situación problemática puede variar, así como los distintos métodos
e instrumentos existentes y validados por la literatura clásica a aplicar. Saber que metodología
nanciera adoptar y que instrumentos emplear en cada caso es clave cuando se sigue la impronta
de lograr mejorar la situación nanciera en una determinada empresa, sin caer en la vulgaridad de
proponer modelos y métodos que no se sincronicen con las necesidades de la entidad objeto de
estudio, o diculten aun más la gestión nanciera entorpeciendo procesos con datos difíciles de
analizar o completamente inútiles.
El autor, atendiendo a la necesidad creciente dentro del sistema bancario del país de contar
con procedimientos que al aplicarlos logren pronosticar el comportamiento de un par de divisas con
un nivel de conanza alto, brindando de antemano información referente al posible encarecimiento
de las cuentas por pagar en moneda extranjera, o al abaratamiento de una cuenta por cobrar, aplica
sus conocimientos adquiridos como docente e investigador y propone un algoritmo de trabajo
estructurado en un procedimiento, que logre pronosticar el comportamiento tendencial del par EUR/
USD. Para lograr la meta anterior utiliza, por una parte, una técnica cuantitativa, con una base en
cálculos y análisis estadísticos, y por otra, una cualitativa, de tal forma que la última valide y refuerce
los resultados de la primera.
METODOLOGÍA
El autor utiliza métodos cuantitativos, mediante la recopilación de datos cuantitativos, y análisis
del comportamiento histórico de variables nancieras, con el objetivo de procesar estos valores y
obtener un resultado nal. Además, incluye una investigación cualitativa, donde se analizan datos
fundamentales que permitan comprender los fenómenos económicos, así como el movimiento del
mercado FOREX, interpretando los movimientos y analizando el contexto por el que se transita.
Atendiendo a autores como Oberti, A., & Bacci, C. (2016), utilizando ambos métodos en conjunto
se logra un resultado más conable, que está respaldado por una combinación de dos tipos de
investigación: una cuantitativa y otra cualitativa.
Como métodos de análisis y predicción el autor utiliza análisis fundamental, con una
naturaleza cualitativa, y técnicas de extracción de señales que se enfoca en una línea puramente
cuantitativa, para luego contrastar ambos resultados y logar una estimación nal lo más conable
posible del par euro/dólar.
La recogida de información que sirvieron como base de datos se realizó a través de la
recolección de datos y noticias económicas de las siguientes agencias, cadenas y sitios web: Russia
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Today, Sputnik, Investing, Trading Economic Department, Ocina de Presupuesto de los Estados
Unidos de América (CBO): The Budget and Economic Outlook, Banco Central Europeo (BCE),
Euronews, British Broadcasting Corporation (BBC), Webull.
Análisis fundamental
El análisis fundamental parte de dos principios básicos, primero, que todas las variables nancieras
se traducen en la relación entre la oferta y la demanda de una moneda determinada, y segundo, que
los mayores movimientos se producen cuando el comportamiento de las variables no coincide con las
expectativas del mercado. (De la Oliva, 2016)
Esta técnica se centra en un estudio cualitativo, donde parte del entendimiento de las teorías
nancieras y económicas, y aplicándolas en un determinado contexto, que va a estar marcado por los
desarrollos políticos y geo-políticos, logrando así determinar las fuerzas de la oferta y la demanda en
el mercado de divisas; incorporando a esto la revisión y análisis de los indicadores macroeconómicos
(inación, producto interno bruto, tasa de desempleo, tasa de interés, etc.), los mercados de valores
y las decisiones políticas de las potencias económicas. Autores como Milani (2019) concuerdan en
que incorporando todos estos aspectos se logra detectar cuáles son los principales impulsores de los
movimientos en el mercado de divisas, y con esta información se puede trazar un comportamiento de
tendencia hacia el futuro, línea de trabajo adoptada en la presente investigación.
En la tabla 1 se observan los principales indicadores macroeconómicas, variables que el
autor utiliza en el trabajo empírico, analizando su comportamiento y nivel de correlación con el par
Fuente: Elaboración propia
EUR/USD para determinar su comportamiento. En la literatura contemporánea existe
discrepancia en cuanto a cuáles indicadores utilizar para explicar comportamientos en los mercados
nancieros, autores como Durán, R., Mayorga, M., & Cruz, O. (2000), Ortí Hueso (2019), Bautista-
Quijije, E. A., Buendía-Noroña, P. E., & Jara-Nivelo, J. J. (2020), concuerdan en que los 14 mostrados
en la tabla son esenciales y logran medir la salud económica y nanciera de un determinado país,
aportando información valiosa que permita anticiparse a situaciones no deseadas y que explican de
forma correcta el movimiento en el mercado de divisas.
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Técnica de extracción de señales
Novales (2000), Castillo y Varela (2005), Bruce L., Richard T. & Anne B. (2007), Castillo Ponce
& Varela Llamas (2008) coinciden en que el análisis económico, en particular cuando se analizan
variables macroeconómicas, no necesariamente se realiza sobre los datos originales porque los
mismos contienen oscilaciones que no son de interés y pueden distorsionar la interpretación de los
resultados. En otras palabras, realizar un análisis a partir del comportamiento directo de un par de
divisas es un error, y para no caer en este, se debe ltrar este comportamiento para lograr una serie
más suavizada y poder realizar una predicción más certera.
Otros clásicos del estudio econométrico como Wooldridge (2001), plantea que es una
necesidad imperante ltrar la serie para alcanzar su máxima comprensión, deniendo una serie de
tiempo como una secuencia de datos medidos y ordenados cronológicamente, visualmente sería
una gráca del comportamiento histórico de una variable. Plantea que una serie de tiempo puede
desagregarse en distintos componentes, y según el análisis, algunos de estos componentes serán de
interés y otros no. Dichos componentes no son observables claramente, por lo que surge la necesidad
de estimarlos. Este problema de extraer un componente de interés a partir de datos observables es
conocido como extracción de señales, y se le llama “señal” a dicho componente. (Wooldridge, 2001)
En el argot utilizado en la extracción de señales, una serie de tiempo se piensa como la agregación
de un conjunto de señales ortogonales no observables, matemáticamente se representa con el
proceso estocástico (Y_t )_t=0, que puede ser descompuesto en cuatro componentes: tendencia,
estacionalidad, ciclo e irregularidad.
Existen diferentes métodos para descomponer una serie de tiempo, según la señal que se
desee obtener. Esta descomposición se conoce como ltro, donde autores como Christensen, I., &
Li, F. (2014) y Bosupeng, M. (2018) lo denen como una combinación lineal de las observaciones
originales de la variable objeto de interés para distintos momentos del tiempo, con el n de obtener
una señal determinada.
Los métodos o ltros se clasican en tres tipos: empiristas, pasabandas y ltros basados
en modelos. (Álvarez y Da Silva, 2008). En el orden de esta investigación, se utilizarán ltros del
tipo empiristas, como el ltro de Hodrick-Prescott, ltro X13-ARIMA y Tramo-Seats, además se
considerará el ltro de BaxterKing que se constituye del tipo pasabandas.
RESULTADOS
El autor propone un procedimiento que su esencia radica en combinar las dos técnicas predictivas
antes fundamentadas. Siguiendo la meta de corroborar el resultado cuantitativo con el cualitativo.
Destacar que el autor decide comenzar mediante un análisis fundamental, técnica cualitativa que
traza una tendencia futura a partir del estudio de datos fundamentales que explican el movimiento
del mercado de divisas, y luego aplica extracción de señales. Dicho procedimiento se ilustra con el
algoritmo de trabajo siguiente:
1. Análisis fundamental
a. Observación del comportamiento histórico de los indicadores macroeconómicos de las
economías objeto de estudio (zona euro y Estados Unidos)
b. Conformación de matriz de correlaciones
c. Análisis de correlaciones entre variables
d. Estudio de principales datos fundamentales
e. Según resultado del estudio que busca analizar el comportamiento futuro de los indicadores
macroeconómicos, y el análisis de las correlaciones que reejan que movimientos van a afectar en
mayor medida al par EUR/USD, se pronostica un comportamiento de la tendencia.
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2. Técnica de extracción de señales
a. Transformación logarítmica de la serie (par EUR/USD) con el n de reducir su escala.
b. Aplicación del ltro CENSUS_X13-ARIMA
c. Se detectan anomalías y se corrigen aplicando un ltro TRAMO-SEATS
d. Se aplica el ltra Hodrick-Prescott para ltrar la tendencia.
e. A partir de la tendencia ltrada se proyecta la misma a futuro utilizando el EVIEWS 10.
3. Se analizan ambos resultados, buscando corroborar la tendencia pronosticada mediante la técnica
de extracción de señales con la predicción que arroja el análisis fundamental
DISCUSIÓN
1-Aplicación del análisis fundamental
Para llegar a una predicción mediante el análisis fundamental el autor se apoya en información
extraída de las agencias de noticias y sitios web antes mencionados, sean datos o las principales
noticias de carácter fundamental, y a partir de estos se realiza un estudio de la economía de los
Estados Unidos y de la zona euro, observando los principales indicadores macroeconómicos antes
expuestos y conformando una matriz de correlaciones, la cual muestra en qué medida afectan los
cambios de estos indicadores a la cotización del par euro/dólar.
La matriz de correlaciones muestra en qué medida afectan los cambios de los principales
Tabla 2: Matriz de correlacio
nes
Fuente: Elaboración propia, (2020)
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indicadores macroeconómicos a la cotización del par euro/dólar. Destacar las correlaciones entre la
tasa de cambio del euro/dólar como variable dependiente y la tasa de desempleo de la zona euro, el
índice de conanza de consumidor de Estados Unidos y el precio del petróleo. Estos tres indicadores
muestran una correlación relativamente alta (mayor que 0,5), con respecto al par. La tasa de desempleo
de la zona euro y el precio del petróleo muestran correlaciones positivas, lo que signica que cuando
el valor de ambos indicadores por individual y ceteris paribus aumenten en el mercado, existe una
alta probabilidad (más con el precio del petróleo) de que aumente la cotización del par (que se aprecie
el euro respecto al dólar). Con la conanza de consumidor de los Estados Unidos ocurre lo contrario,
al presentar una correlación negativa (-0.68), a medida que crezca el valor de este índice de conanza
ceteris paribus, el par euro/dólar debería moverse en sentido contrario disminuyendo (se deprecia el
euro respecto al dólar).
Una vez conformada la matriz de correlaciones se pasa a realizar un estudio de los indicadores
macroeconómicos de ambas economías y se realiza un análisis basado en las correlaciones más fuertes
(tabla 2) entre la variable dependiente y las variables independientes.
Economía de los Estados Unidos
El producto interior bruto de Estados Unidos en 2018 ha crecido un 2.9% respecto a 2017. Se trata de
una tasa 7 décimas mayor que la de 2017, que fue del 2.2%. Sin embargo, el 2019 no ha comenzado
demasiado bien para Donald Trump. Una vez asimilada la pérdida de poder en el Congreso, por
el dominio demócrata en la Cámara de Representantes, el presidente republicano apenas ha tenido
alguna buena nueva. La propensión al consumo, según el indicador de The Conference Board, ha
vuelto a caer. Y van cuatro descensos en los últimos cinco meses. A pesar de la mayor disponibilidad
monetaria del recorte impositivo a las rentas de trabajo. Con caídas de las ventas minoristas y el
retorno de la incertidumbre compradora en los mercados de vivienda de los estados con un tráco
inmobiliario más intenso.
En los cuatro primeros meses del año scal 2019 (desde octubre 2018 a enero 2019) se
han añadido 310 mil millones de dólares al décit scal, un 77% más que en el mismo periodo del
año precedente. Fruto de la doble y agresiva rebaja scal, a las rentas personales y a los benecios
empresariales, que entró en vigor a nales de 2017, valorada en 1.5 billones de dólares y que, según
los liberales, tarda un año en mostrar sus efectos teóricamente favorecedores sobre el consumo y
sobre la inversión.
Sin embargo, en el presente, Estados Unidos es la mayor economía a nivel mundial incluso
por sobre China. La economía creció 2.9% en 2018, una mejoría desde el 2.2% en 2017, y se espera
que crezca en un 2.5% y en un 1.8% en 2019 y 2020, de acuerdo al Fondo Monetario Internacional.
Se calcula un crecimiento de un 2.9% del PIB en 2018 y estima un crecimiento de 2.3% del PIB en
2019 mientras recalca las reformas a los impuestos del presidente Donald Trump (el cual recorta la
tasa de impuesto a las empresas de un 35% a un 21%).
Durante los últimos meses se evidencia que el aumento del décit scal en Estados Unidos
juega en contra de la apreciación del dólar, aunque de forma limitada. El diferencial de tipos con
el resto de economías desarrolladas es elevado, especialmente en relación a la Unión Económica
Monetaria. Estados Unidos lidera el crecimiento entre las economías desarrolladas y las perspectivas
de inación se mantienen estables. Se observa un patrón clásico de una economía en expansión cuyo
ritmo de crecimiento pierde tracción por factores cíclicos. Las disputas comerciales con China, las
subidas de tipos de interés (en 2017 y en 2018) y el cierre parcial de la Administración Federal restan
ímpetu al crecimiento, pero no cambian los datos fundamentales.
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Economía de la zona euro
El comportamiento de la economía de la zona euro en 2018 se quedó muy lejos de cumplir las
expectativas. Tras haber superado las previsiones en 2017, con un crecimiento del producto interno
bruto del 2.5% interanual, la economía registró una fuerte desaceleración en 2018 que hizo caer al
producto interno bruto hasta 1.8% interanual.
Aunque se puede defender que diversos factores temporales afectaron negativamente el
crecimiento en 2018 y, en algunos casos, siguen haciéndolo en el 2019, parece que el ajuste de
las tasas de crecimiento ha sido muy agresivo y mucho peor de lo esperado. Además, los riesgos
y la incertidumbre, generados por temas tan importantes y muy desestabilizadores como el Brexit,
las negociaciones comerciales de Estados Unidos y la situación política en algunos países, siguen
estando ahí y seguirían afectando las tasas de crecimiento al retrasar tanto el consumo como las
decisiones de inversión.
La normalización de la política monetaria en Europa tendrá que esperar. Así lo sugiere un
estudio que publica el Fondo Monetario Internacional en febrero 2019, en el que no solo se reivindica
la vigencia de la cuestionada curva de Philips, sino que, además, no se encuentran motivos desde
el lado de la inación que justiquen una subida de los tipos de interés ociales. Otra cosa es lo que
suceda en el interbancario, donde el EUROSTOXX ha tocado suelo. Según el Fondo Monetario
Internacional, una retirada demasiado temprana de la política monetaria elástica podría ser un error
con consecuencias de larga duración, y es por eso por lo que se aconseja al Banco Central Europeo
que sea paciente, prudente y persistente.
Se prevé que el crecimiento económico en la zona del euro se modere a 1.6% en 2019 (0.3
menos que lo proyectado en octubre pasado) y 1.7% en 2020. Las tasas de crecimiento han sufrido
revisiones a la baja en muchas economías, en particular Alemania (debido a un ojo consumo privado,
una débil producción industrial tras la introducción de nuevas normas sobre emisiones para vehículos
y una moderada demanda externa), Italia (debido a una débil demanda interna y el encarecimiento de
los costos de endeudamiento dado que los rendimientos soberanos permanecen en niveles elevados)
y Francia (debido al impacto negativo de las protestas callejeras y las medidas industriales).
Hay mucha incertidumbre en torno a la proyección de base de que en 2019-2020 el
crecimiento en el Reino Unido sea de aproximadamente 1.5%. La proyección no varía con respecto a
la del Informe de Perspectiva Mundial de octubre de 2018 porque se considera que el efecto negativo
de la prolongada incertidumbre con respecto al resultado del BREXIT está compensado por el
impacto positivo del estímulo scal anunciado en el presupuesto de 2019. Esta proyección de base
supone que se alcanza un acuerdo para el BREXIT en 2019 y que el país se adapta gradualmente al
nuevo régimen. Sin embargo, a mediados de enero, la forma denitiva del Brexit sigue siendo muy
incierta.
Para realizar una estimación del comportamiento del par EUR/USD se toma como referencia
este panorama fundamental que presentan ambas economías y se analiza la matriz de correlaciones.
De lo anterior se estima un comportamiento de la tendencia para el resto del año 2019 y para el 2020
que favorece la disminución del par euro/dólar (se deprecia el euro respecto al dólar).
2-Aplicación de técnicas de extracción de señales
Esta metodología se lleva a cabo en el software estadístico EVIEWS 10.
Transformación logarítmica de la serie (par euro/dólar) con el n de reducir su escala:
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Una vez reducido la escala de la serie como se muestra en la ilustración 1, se procede a
la eliminación del componente estacional, obteniendo como resultado una serie ltrada con los
componentes tendencia-ciclo e irregular. Esto se logra mediante la aplicación del ltro CENSUS-
X13-ARIMA. El resultado es el siguiente.
Ilustración 2: Serie euro/dólar ltrada con los componentes tendencia-ciclo e irregular
Ilustración 1: Serie euro/dólar en escala logarítmica
Fuente: Elaboración propia mediante EVIEWS 10
En la ilustración 2, se ve la serie euro/dólar sin el componente estacional, sin embargo, el
resultado presenta un componente irregular muy alto (algo normal en las series de tiempo nancieras),
incluso visible en el propio gráco, para corregir esto se aplica un ltro TRAMO-SEATS, el mismo
detecta las anomalías que afectan debido a la irregularidad y posteriormente las corrige, eliminando
estos atípicos a través de un análisis de intervención que el programa provee de manera automática,
logrando un resultado mucha más suavizado de la serie.
Fuente: Elaboración propia mediante EVIEWS 10
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Ilustración 3: Serie euro/dólar ltrada con los componentes tendencia-ciclo
Ilustración 4: Tendencia de la serie euro/dólar
Fuente: Elaboración propia mediante EVIEWS 10
Fuente: Elaboración propia mediante EVIEWS 10
Ya en la ilustración 3, se observa un comportamiento de la serie mucho más suavizado,
sin ningún componente irregular, llegado este punto se procede a ltrar el componente tendencia, y
separarlo del ciclo, para lograr esto se aplica el ltro Hodrick-Prescott, cumpliéndose el supuesto de
que la serie está conformada por un componente de tendencia-ciclo. El proceso que se lleva a cabo es
ltrar la tendencia de los datos, interpretando las desviaciones respecto a esta como el ciclo.
Se observa en la ilustración 4, la tendencia del par euro/dólar, una vez ltrada la serie hasta
el punto de obtener la tendencia, se pasa a proyectar la misma a futuro.
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Ilustración 5: Proyección de la tendencia del par euro/dólar
Fuente: Elaboración propia mediante EVIEWS 10
Como se muestra en la ilustración 5 se pronostica para el 2020 una primera tendencia general
a la baja del par euro/dólar, depreciándose así el euro respecto al dólar, sin embargo, durante el tercer
y cuarto periodo se predice un cambio de tendencia, provocando un aumento de la cotización del par
(se aprecia el euro respecto al dólar) oscilando la cotización entre un mínimo de 1.038 y un máximo
de 1.154, con una alta probabilidad de cambio de tendencia durante el segundo semestre de 2020,
alcanzando su máximo a nales del propio año.
3-Análisis de resultados
Ambos métodos arrojan un pronóstico que apoya una tendencia a la baja del par euro/dólar, aunque
se agrega la predicción por las técnicas de extracción de señales de un cambio de tendencia en el
segundo semestre de 2020. Y es lógico asumir que, mediante un análisis fundamental, que no arroja
valores cuantitativos, no se logre determinar un cambio de tendencia en un largo plazo (más de 6
meses), por otra parte, las técnicas de extracción de señales si permiten estos pronósticos, lo que
demuestra la necesidad de utilizar técnicas de distintos cortes y analizar ambos resultados para llegar
a un resultado conable.
En este caso, se puede concluir que va a existir una tendencia a la baja en un primer momento,
con un mayor grado de conanza en un periodo de 6 meses, con valores en la cotización del par que
no deben bajar de 1.04. Se agrega a esto un cambio de tendencia en la segunda mitad del año 2020,
con valores que van a estar al alza, con posibilidades de tocar el máximo de 1.2.
CONCLUSIONES
La acción de estimar la tendencia del par euro/dólar se realiza mediante un procedimiento propuesto
el cual se basa en el aumento de la conanza respaldando una proyección del tipo cualitativa por una
cuantitativa, superponiendo ambos resultados para lograr una mejor conanza en el resultado del
pronóstico tendencial. Se proyecta la tendencia de dicho par mediante un análisis fundamental, luego
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se aplica técnicas de extracción de señales para ltrar la serie y obtener los componentes tendencia
y ciclo, donde a partir de estos se modela una predicción para luego ajustarla teniendo en cuenta el
comportamiento que arroja el análisis fundamental.
Para la toma de decisiones a un mediano y largo plazo en condiciones de incertidumbre,
la tendencia previsible del tipo de cambio euro/dólar es a la baja en un primer momento, luego se
pronostica un cambio de tendencia para el segundo semestre del 2020. El procedimiento ilustrado
puede ser aplicado cuantas veces sea necesario, arrojando distintos resultados que pueden ser
comparados entre sí.
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