07 de noviembre de 2014

UNIVERSIDAD ANDRES BELLOFACULTAD DE ECONOMÍA Y NEGOCIOSESCUELA INGENIERÍA COMERCIAL

Integrantes: - Ismael Hermosilla- Natalia Martínez- Javiera Ramos

ÍndicePresentación de la Empresa....................................................................................................................3

Operaciones:.......................................................................................................................................3

Objetivo central.......................................................................................................................................3

Cronología y Evolución de la Empresa.....................................................................................................3

Principales Productos y Materias Primas................................................................................................4

Variables Explicativas..............................................................................................................................4

Resúmenes..............................................................................................................................................7

Primas Cuadro explicativo.......................................................................................................................7

Resultado de las Regresiones............................................................................................................11

Test de Multicolinealidad......................................................................................................................12

Resumen Final de Multicolinealidad.................................................................................................13

Test de Heterocedasticidad...................................................................................................................13

Test de Park.......................................................................................................................................14

Test de White....................................................................................................................................15

Test de Autocorrelación........................................................................................................................16

Test Durbin-Watson..............................................................................................................................16

Test de Jarque Bera...............................................................................................................................19

Test de Hurst.........................................................................................................................................20

Proyección.............................................................................................................................................21

Conclusión.............................................................................................................................................22

2 | P á g i n a

Presentación de la Empresa

Cencosud es una de las más grandes y prestigiosos conglomerados de retail en América Latina. Cuenta con operaciones activas en Argentina, Brasil, Chile, Perú y Colombia, donde intenta desarrollar una exitosa estrategia, y hoy en día cuenta con más de 140 mil colaboradores.

Operaciones:

Las operaciones de Cenconsud se extienden a través de diferentes líneas de negocios, tales como supermercados, mejoramiento del hogar, tiendas por departamento, centros comerciales y servicios financieros. Esto los ha convertido en la compañía de capitales latinoamericanos más diversificada del Cono Sur y con la mayor oferta de metros cuadrados. Además, desarrollamos otras líneas de negocio, como es el corretaje de seguros y centros de entretención familiar. Todos ellos cuentan con un gran reconocimiento y prestigio entre los consumidores.

Objetivo central

En Cencosud, el objetivo central es poder convertirse en el mayor retail de América Latina y entregar a sus miles de clientes, la máxima calidad de servicio, excelencia y compromiso, los 365 días del año.

Cronología y Evolución de la Empresa

Cencosud lleva más de cinco décadas cumpliendo con ser el retailer más prestigioso y rentable de Latinoamérica, con una historia que se caracteriza por el continuo crecimiento para consolidar su presencia en los sectores en que operan.

3 | P á g i n a

Principales Productos y Materias Primas

Variables Explicativas

- Precio del Dólar:En chile el valor del dólar se encuentra determinado por el mercado, ya que el banco central interviene solo en algunas ocasiones, en la compra y venta de grandes cantidades de dólares, a su vez del precio del dólar dependen el precio de las importaciones y el valor de las materias primas.El dólar en la actualidad se encuentra como una de las monedas que más se utiliza en las transacciones internacionales. Cencosud es una compañía líder en la industria de retail, donde la gran mayoría de su financiamiento es a través de la moneda extranjera, por lo que cuenta con un nivel de endeudamiento elevado, por lo que la variación del tipo de cambio causa un menor consumo.

- IMACEC:Indicador mensual de actividad económica, el cual representa alrededor del 90% de los bienes y servicios que integra el PIB, además indica el comportamiento de la economía en un período determinado que generalmente es a corto plazo, Con estos datos podemos tomar decisiones correctas con respecto a las acciones. Además al tener ciertos indicadores nos permitirá analizar las temporadas de alzas y bajas en la producción, duración de los ciclos productivos, tendencias y algún evento provocado por factores externos a la economía del país. Este indicador puede ser positivo o negativo para la economía del país, esto se verá a partir de la variación de este. Es importante mencionar que si las expectativas que tiene la empresa sobre el crecimiento son inferiores al crecimiento real, entonces la economía se encontraría en un proceso de desaceleración debido a que no se puede cumplir con las expectativas. Este indicador es importante a la hora de tomar decisiones dentro de Cencosud, ya que con este se puede ver cuánto producir y cuanto no dependiendo de la economía en la que se esté, ya que también influirá en el precio de la acción ya que este puede disminuir si la economía se encuentra desacelerada.

4 | P á g i n a

- IR (NOMINAL):Se define como el conjunto de prestaciones en dinero y especies valuables en dinero que debe percibir el trabajador del empleador, por causa del contrato de trabajo, en razón a su empleo o función. Se excluyen aquellos gastos por cuenta del empleador que corresponden a devoluciones de gastos en que el trabajador incurre por causas del propio trabajo, por ejemplo, asignaciones de movilización y colación.Es una variable importante a considerar ya que para que cencosud tenga un buen funcionamiento, y logre ser el retail mas reconocido, depende netamente de sus trabajadores y al tener una remuneración acorde con el mercado estos se despeñaran de una manera adecuada y cumplirán con los objetivos propuestos.

- IPC:Índice de precios del consumidor, es un valor numérico que representa las variaciones que presentan los precios en un periodo determinado. Es un instrumento que hay que tener en consideración a la hora de planificar la gestión del ahorro y la inversión. Es decir si cencosud tiene una inversión que no supera el IPC, se puede decir que entonces la empresa pierde dinero, porque el capital va a valer menos que cuando se inicio.Además este es un indicador que calcula mensualmente la evolución de la inflación, es importante ya que de este dependen varios factores como el aumento de los sueldos, o el aumento de la UF. También es importante ya que en la canasta de los bienes con la que se calcula este, se encuentran los principales productos que consume una familia promedio, y esto para cencosud es fundamental debido a que cencosud se dedica a la venta, y necesita conocer que es lo que están consumiendo y prefiriendo.

- Tasa Política Monetaria:La tasa de política monetaria es un interés interbancario, o el precio que aplican los bancos en sus operaciones reciprocas de préstamos. Esta es un 5% nominal anual, en otras palabras esta se puede entender como lo que le cuesta a un banco pedir créditos, esta también se relaciona con la inflación, es por esto que el banco central lleva a cabo su política monetaria determinando el nivel de la tasa interbancaria que permite cumplir su objetivo. No es que el banco fije una tasa y que el mercado se ajuste a ella si no que la institución actúa en el mercado del dinero y de activos financieros y estos se encargan de que la tasa de interés alcance el nivel deseado.

- INE DesempleoDesempleo, desocupación, cesantía o paro, en el mercado de trabajo, hace referencia a la situación del trabajador que carece de empleo y, por tanto, de salario. Por extensión es la parte de la población que estando en edad, condiciones y disposición de trabajar, población activa que carece de un puesto de trabajo.

5 | P á g i n a

Para que exista el desempleo se necesita que la persona desempleada desee trabajar y que acepte los salarios actuales que se están pagando en un momento dado. Las causas de esta situación son múltiples, produciendo como consecuencia distintos tipos de desempleo (cíclico, estructural, friccionar y monetario). Además existe el desempleo tecnológico que se origina cuando hay cambios en los procesos productivos que hacen que las habilidades de los trabajadores no sean útilesEsta variable es importante ya que en cencosud, se presenta un gran índice de rotación de personal, por lo que casi siempre se presentan puestos disponibles, donde la gente desempleada puede postular a estos.

- IGPA:Índice General de Precios de Acciones, mide las variaciones de precios de las acciones inscritas en la Bolsa de Comercio de Santiago. Es un indicador de carácter patrimonial, ya que mide las variaciones de precios de la mayoría de las acciones inscritas en la bolsa y dicha medición se efectúa a través del patrimonio bursátil (n*de acciones x valor actual de ellas) o valor de bolsa de las diferentes sociedades que lo componen, clasificadas en rubros y subrubros dentro del índice según su actividad.

- Índice General de ventas y Supermercados:Uno de las principales ganancias con las que cuenta cencosud es con las ventas de sus cadenas de supermercados, Este índice tiene por objetivo principal medir en el corto plazo la evolución de la actividad del sector de supermercados, a través de las venta de los establecimientos de supermercados con tres o más cajas instaladas y que operen dentro del territorio nacional.Este índice es importante para la empresa, ya que de esta forma a puede saber cómo está la actividad, como enfrentarla y ver de qué manera está funcionando su competencia. Y así poder ver cómo enfrentar lo que se viene y tomar riesgos o buscar nuevas soluciones.

6 | P á g i n a

Resúmenes

Regresión.

La regresión, es un proceso estadístico que sirve para la estimación de las relaciones entre variables.

Incluye diferentes técnicas para el modelo y análisis de diversas variables, cuando la atención se

centra en la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. En otras

palabras, el análisis de regresión ayuda a entender cómo el valor típico de la variable dependiente

cambia cuando cualquiera de las variables independientes es variada, mientras que se mantienen fijas

las otras variables independientes.

Se analizará la relación que tiene el precio de la acción de la empresa Cencosud con las variables

independientes que hemos escogidos y así lograr definir cuáles de ellas son las variables más

significativas, para la creación de un nuevo modelo econométrico. De esta manera, les mostraremos

la regresión que utilizamos para descartar las variables menos significativas, para así quedar con las 3

que más nos servirán.

Primas Cuadro explicativo

+

+/

- -Precio del Dólar x

IPC x

INE Desempleo x

IGPA x

IMACEC x

Tasa Política

Monetaria x

IR (nominal) x

Índice General de

ventas de

x

7 | P á g i n a

Supermercados

Resumen 1.

Al poseer el menor estadístico t y una mayor probabilidad, la primera regresión nos muestra la

primera variable que fue eliminada que es la del Precio del Dólar.

Resumen 2.

Al poseer el menor estadístico t y una mayor probabilidad, la segunda regresión nos muestra la

segunda variable que fue eliminada que es el IPC.

8 | P á g i n a

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Inferior 95,0% Superior 95,0%Intercepción 5178,626695 2447,811639 2,115614866 0,03928154 264,439775 10092,8136 264,4397745 10092,81361IPC -14,49980422 14,904551 -0,972844081 0,33522252 -44,4219389 15,4223305 -44,42193891 15,42233048IMACEC 13,46292615 8,250790233 1,631713541 0,1089003 -3,10122642 30,0270787 -3,101226416 30,02707871Precio del dólar -0,850465719 1,660863517 -0,512062376 0,61081776 -4,18478836 2,48385692 -4,18478836 2,483856922Tasa de politica monetaria 153,567182 36,7235007 4,181714137 0,00011382 79,841678 227,292686 79,84167804 227,292686Índice general de ventas de supermercados -4,116881275 3,289675429 -1,251455155 0,21647843 -10,7211803 2,48741773 -10,72118028 2,487417727INE Desempleo -1,527939395 0,79407109 -1,92418464 0,05992004 -3,12210363 0,06622484 -3,122103628 0,066224838IR (nominal) -43,07352349 8,6536156 -4,977517547 7,7318E-06 -60,4463817 -25,7006653 -60,44638173 -25,70066526IGPA 0,179307096 0,021873475 8,197467119 7,1461E-11 0,13539426 0,22321993 0,135394262 0,22321993

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Inferior 95,0%Superior 95,0%Intercepción 4656,883725 2209,825964 2,107353158 0,03992766 222,543514 9091,223936 222,543514 9091,22394IPC -11,73715345 13,79489642 -0,850833025 0,39876314 -39,4186383 15,94433138 -39,4186383 15,9443314IMACEC 13,35718403 8,189482547 1,63101685 0,10892949 -3,07621496 29,79058302 -3,07621496 29,790583Tasa de politica monetaria 159,7703042 34,42112902 4,641634621 2,3797E-05 90,6992556 228,8413527 90,6992556 228,841353Índice general de ventas de supermercados -4,150225793 3,26561462 -1,270886579 0,20942516 -10,7031609 2,40270935 -10,7031609 2,40270935INE Desempleo -1,56334429 0,785423273 -1,990448136 0,05180986 -3,13941139 0,012722811 -3,13941139 0,01272281IR (nominal) -45,28944916 7,440525966 -6,086861248 1,4036E-07 -60,2199568 -30,35894151 -60,2199568 -30,3589415IGPA 0,182807379 0,02063001 8,861235636 5,6934E-12 0,14141024 0,224204522 0,14141024 0,22420452

Resumen 3.

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95,0%Superior 95,0%Intercepción 3231,039099 1436,712584 2,248911254 0,02869849 349,358587 6112,71961 349,358587 6112,71961IMACEC 12,33323183 8,079447095 1,526494534 0,13283286 -3,87208682 28,5385505 -3,87208682 28,5385505Tasa de politica monetaria 146,2438774 30,45023495 4,802717538 1,3244E-05 85,1684406 207,319314 85,1684406 207,319314Índice general de ventas de supermercados -4,449767945 3,238114998 -1,374184656 0,17516795 -10,9446041 2,04506824 -10,9446041 2,04506824INE Desempleo -1,364493419 0,747889671 -1,824458168 0,07372187 -2,86457013 0,13558329 -2,86457013 0,13558329IR (nominal) -43,5274538 7,127883995 -6,106644529 1,2243E-07 -57,8241786 -29,230729 -57,8241786 -29,230729IGPA 0,186732731 0,020055085 9,310991624 9,6094E-13 0,14650732 0,22695814 0,14650732 0,22695814

Al poseer el menor estadístico t y una mayor probabilidad, la tercera regresión nos muestra la nueva

variable que fue eliminada que es el Índice General de Ventas de Supermercado.

Resumen 4.

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95,0%Superior 95,0%Intercepción 3892,06024 1364,88347 2,85156963 0,00615109 1155,63365 6628,48683 1155,63365 6628,48683IMACEC 4,43257961 5,7229964 0,77452078 0,44200105 -7,04133734 15,9064965 -7,04133734 15,9064965Tasa de politica monetaria 149,539039 30,604353 4,88620162 9,5776E-06 88,1810059 210,897073 88,1810059 210,897073INE Desempleo -1,43006497 0,7524803 -1,9004683 0,0627155 -2,93869715 0,07856721 -2,93869715 0,07856721IR (nominal) -46,2942745 6,89362009 -6,71552448 1,1931E-08 -60,1151506 -32,4733983 -60,1151506 -32,4733983IGPA 0,1873931 0,02021358 9,27065602 9,3031E-13 0,14686733 0,22791888 0,14686733 0,22791888

Al poseer el menor estadístico t y una mayor probabilidad, la cuarta regresión nos muestra la variable

que fue eliminada que es el IMACEC.

Resumen 5.

9 | P á g i n a

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95,0%Superior 95,0%

Intercepción 4035,68878 1347,29952 2,99539095 0,00410397 1335,64021 6735,73735 1335,64021 6735,73735Tasa de politica monetaria 153,755646 30,0064901 5,12407966 3,9744E-06 93,6212958 213,889996 93,6212958 213,889996INE Desempleo -1,42756298 0,7497313 -1,90409947 0,06213361 -2,93005809 0,07493213 -2,93005809 0,07493213IR (nominal) -43,4150281 5,78423223 -7,50575467 5,5977E-10 -55,0068885 -31,8231677 -55,0068885 -31,8231677IGPA 0,18805813 0,02012174 9,34601823 5,9424E-13 0,14773326 0,22838299 0,14773326 0,22838299

Al poseer el menor estadístico t y una mayor probabilidad, la quinta regresión nos muestra la ultima

variable que fue eliminada que es la del INE Desempleo.

Resumen Final.

Después de realizar las regresiones necesarias, se concluye que las variables más significativas, ya que

poseen un mayor estadístico t, son las siguientes:

- Tasa de Politica Monetaria

- Índice de Remuneraciones nominal

- IGPA

10 | P á g i n a

Resumen

Estadísticas de la regresiónCoeficiente de correlación múltiple 0,95431805Coeficiente de determinación R^2 0,910722941R^2 ajustado 0,905940242Error típico 194,3725558Observaciones 60

ANÁLISIS DE VARIANZAGrados de libertad Suma de cuadradosPromedio de los cuadradosF Valor crítico de F

Regresión 3 21582627,8 7194209,27 190,42027 2,415E-29Residuos 56 2115718,66 37780,6904Total 59 23698346,5

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95,0%Superior 95,0%Intercepción 1751,129922 627,12351 2,79232064 0,00714671 494,850572 3007,40927 494,850572 3007,40927Tasa de politica monetaria 183,3037477 26,2773879 6,97572181 3,7957E-09 130,663814 235,943681 130,663814 235,943681IR (nominal) -35,38127772 4,04843699 -8,73949078 4,7682E-12 -43,4912715 -27,2712839 -43,4912715 -27,2712839IGPA 0,208848149 0,01729344 12,0767241 3,1788E-17 0,17420522 0,24349108 0,17420522 0,24349108

Estas variables son las que utilizaremos para comenzar a realizar nuestro nuevo modelo

econométrico, se dice entonces que los parámetros serán estas variables con sus respectivos

coeficientes.

Resultado de las Regresiones

Modelo Óptimo:

Estimaciones Finales Coeficiente de determinación R^2 0,910722941R^2 ajustado 0,905940242Test de Fisher 190,4202699 179,7887307

Coeficientes Variables BetasIntercepción 1751,129922 B0Variable X 1 183,3037477 Tasa de politica monetaria B1Variable X 2 -35,38127772 IR (nominal) B2Variable X 3 0,208848149 IGPA B3

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56$ 0.00

$ 500.00

$ 1,000.00

$ 1,500.00

$ 2,000.00

$ 2,500.00

$ 3,000.00

$ 3,500.00

$ 4,000.00Pronostico

Precio Acción de Cencosud

Modelo Optimo predictor de precio accion cencosud

Meses

Prec

io

11 | P á g i n a

Test de Multicolinealidad

En esta parte de la investigación, queremos comprobar si existe la multicolinealidad entre las

variables que hemos investigado. En este test si existe la presencia entre las variables anteriores

significa que si existe correlación entre ellas, lo que para un modelo predictivo generaría errores en su

predicción.

Para identificar se deberá realizar una regresión entre cada combinación de variables explicativas,

vale decir X con Y, X con Z y Y con Z.

Resumen 1. (Tasa Política Monetaria con IR (nominal))

Estadísticas de la regresiónCoeficiente de correlación múltiple 0,663796037Coeficiente de determinación R^2 0,440625179R^2 ajustado 0,430980785Error típico 1,29283544Observaciones 60

Resumen2. (Tasa Politica Monetaria con IGPA)

12 | P á g i n a

MODELO ÓTIMO PREDICTOR DE PRECIO ACCION CENCOSUD=1751,129922 + Tasa Politica Monetaria*183,3037477 + IR (nominal)*-35,38127772 + IGPA*0,208848149

Estadísticas de la regresión

Coeficiente de correlación múltiple 0,488898895Coeficiente de determinación R^2 0,239022129R^2 ajustado 0,225901821Error típico 1,507918278Observaciones 60

Resumen3. (IR (nominal) con IGPA)

Estadísticas de la regresiónCoeficiente de correlación múltiple 0,007093652Coeficiente de determinación R^2 5,03199E-05R^2 ajustado -0,017190192Error típico 9,787518896Observaciones 60

Resumen Final de Multicolinealidad

Test de Heterocedasticidad

Un supuesto importante del modelo clásico de regresión lineal es que las perturbaciones μ que

aparecen en la función de regresión poblacional son homoscedásticas; es decir, que todas tienen la

13 | P á g i n a

Combinaciones R^2 ajustado Condición Resultado

Tasa de politica monetaria X con Y 0,430980785 0,7 Es baja o no existeIR (nominal) X con Z 0,225901821 0,7 Es baja o no existe

IGPA Y con Z -0,017190192 0,7 Es baja o no existe

misma varianza. Cuando se transgrede este supuesto, estamos en presencia de Heterocedasticidad

(varianza no constante en las perturbaciones).

Test de Park

Heterocedasticidad Global:

Heterocedasticidad Tasa Política Monetaria

Estadístico tIntercepción 1,006186806Ln X (Tasa Politica Monetaria) 0,403670062 El estadistico

Heterocedasticidad IR (nominal)

Estadístico tIntercepción 1,006186806Ln Y ( IR (nominal)) -0,712584257 El estadistico

14 | P á g i n a

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Inferior 95,0% Superior 95,0%Intercepción 73,92336117 73,4688238 1,006186806 0,318653729 -73,25237713 221,0990995 -73,25237713 221,0990995Ln X 0,339037368 0,83988732 0,403670062 0,687992687 -1,343459104 2,021533839 -1,343459104 2,021533839Ln Y -4,745031775 6,65890627 -0,712584257 0,479061733 -18,08442385 8,5943603 -18,08442385 8,5943603Ln Z -4,325966734 5,01295622 -0,862957215 0,391841813 -14,36812468 5,716191208 -14,36812468 5,716191208

Estadístico tIntercepción 1,006186806Ln X (Tasa Politica Monetaria) 0,403670062Ln Y ( IR (nominal)) -0,712584257Ln Z (IGPA) -0,862957215

El estadistico t debe ser menor a 2 para que no exista

Heterocedasticidad

Heterocedasticidad IGPA

Estadístico tIntercepción 1,006186806Ln Z (IGPA) -0,862957215 El estadistico

Estadístico tIntercepción 1,006186806Ln Y ( IR (nominal)) -0,712584257 El estadistico

Test de White

Fuente: Gretl

Lo que indica que no hay presencia de heterocedasticidad.

15 | P á g i n a

8,674690

Test de Autocorrelación

El término autocorrelación se define como la “correlación entre miembros de series de observaciones ordenadas en el tiempo (como en datos de series de tiempo) o en el espacio (como en datos de corte transversal)”. En el contexto de regresión, el modelo clásico de regresión lineal supone que no existe tal autocorrelación en las perturbaciones “u” En forma sencilla, el modelo clásico supone que el término de perturbación relacionado con una observación cualquiera no recibe influencia del término de perturbación relacionado con cualquier otra observación.

Test Durbin-Watson

Ρ 0,26412165d D-W 1,4717567 Autocorrelación Positivad L 1,48d U 1,689

No hay Autocorrelación

0 1,48 1,689 2 2,3111,4717567 2

Autocorrelación Zona ZonaPositiva Indecisión Indecisión

Como el test arrojó una autocorrelación positiva, se hace el respectivo corregimiento de esta.

Resultado general de auto correlación después del arreglo al modelo:

16 | P á g i n a

Coeficientes Error típico Estadístico tIntercepción 1891,662603 583,9934847 3,23918443Tasa de politica monetaria 201,6732386 32,54709584 6,196351269IR (nominal) -38,52531862 5,087183829 -7,573014837IGPA 0,182790826 0,021686797 8,428668784

Se realiza nuevamente el test Durbin-Watson:

P 0,05818544d D-W 1,88362912d L 1,48d U 1,689

Autocorrelación Zona No hay Positiva Indecisión Autocorrelación

0 1,48 1,689 2 2,3110 1,88362912

ZonaIndecisión

Nuevo modelo sin presencia de Autocorrelación:

Coeficiente de determinación R^2 0,85101607R^2 ajustado 0,84288968Fisher 104,722446

CoeficientesIntercepción 1891,6626 B0Variable X1 201,673239 B1 Tasa de politica monetaria

Variable X2 -38,5253186 B2

IR (nominal)

Variable X3 0,18279083 B3 IGPA

17 | P á g i n a

1 8 15 22 29 36 43 50 57$ 0.00

$ 500.00

$ 1,000.00

$ 1,500.00

$ 2,000.00

$ 2,500.00

$ 3,000.00

$ 3,500.00

Modelo

Precio Acción de Cencosud MOP ACCION Cencosud

Meses

Prec

io d

e Ac

cion

Se acepta la autocorrelación y se continúa trabajando con el modelo original, Dado que el arreglo del

modelo arroja un coeficiente de determinación muy bajo.

18 | P á g i n a

MODELO ÓTIMO PREDICTOR DE PRECIO ACCION CENCOSUD= 1891,6626026244+ Tasa Politica Monetaria* 201,6732+ IR (nominal)* -38,5253186 + IGPA*0,182790826336887

Test de Jarque Bera

Se realiza el teste de Jarque Bera dando la siguiente información:

Residuos(ej -e

Promedio)^2

(ej -e Promedio)^

3

(ej -e Promedio)^

4

Total 9,7771E-

11 1874151,64-

75317497,5 2,4986E+11

Promedio 1,65713E-12N 59

S 2,92703E-19

K4,19693075

8

Jarque Bera3,52191462

8

3,521914628<5,99

Al dar el test de Jarque Bera un resultado de 3,521914628 lo cual es menor que 5,99 por lo tanto hay normalidad entre los errores.

19 | P á g i n a

Test de Hurst

Al realizar el test de Hurst obtenemos la siguiente información:

Tamaño R/S Ln (tamaño) Ln (R/S)

60 8,340408974,09434456

22,12111225

2

305,42546818

73,40119738

21,69110419

7

204,60548318

12,99573227

41,52724758

9

153,82916364

32,70805020

11,34264640

9

12 3,40294969 2,484906651,22464261

1

103,06824171

82,30258509

31,12110466

7

62,12417300

81,79175946

90,75338255

4

51,77396528

11,60943791

20,57321731

2

4 1,447124251,38629436

10,36957831

1

Condición Hurts 0,63132781 >0,5

Al dar un resultado de 0,63132781 quiere decir que el indicador del test de Hurst se refiere a que la serie es persistente.

20 | P á g i n a

Precio Acción = -43699,7624+ 757,9204 * Indice Remuneración + 3,1461 * Precio acción Entel+ 3,2549* Precio Acción La polar

Proyección

Coeficientes Beta Coeficiente

Intercepción B0 1891,6626

Variable X1 B1 201,6732

Variable X2 B2 -38,5253

Variable X3 B3 0,1828

Variables/ Mes Junio Julio AgostoTasa politica monetaria 4,00 3,88 3,63

Ir nominal 130,30 132,20 132,54IGPA 18899,87 18945,82 19422,77

Estimados RealDif. Con Real

Dif. Con Real %

Precio Acción (Junio) 1133,23 1896,5 763,27 67%

Precio Acción (Julio) 1044,23 1820,5 776,27 74%

Precio Acción (Agosto) 1067,89 1810,0 742,11 69%

21 | P á g i n a

Conclusión

Luego de los procedimientos realizados a lo largo de la investigación se puede concluir lo siguiente

respecto al modelo econométrico:

Las variables más significativas, o que tenían mayor relación con el precio de la acción de cencosud

son el: IR nominal, tasa de política monetaria, IGPA.

Una vez realizado el modelo a partir de las variables explicativas, la regresión arrojó un coeficiente de

determinación de, lo que implica que el modelo es confiable.

Y además luego de haber realizado las regresiones a las variables entre sí, se da como resultado que

no hay presencia de multicolinealidad, lo que significa que no existe correlación entre las variables

explicativas. Y Al realizar los test de heterocedasticidad, siendo estos el Test de Park y el test de

White, estos arrojaron resultados positivos, es decir, según estos no habría presencia de

heterocedasticidad. Pero luego de realizar el test de Hurst este arroja como resultado que si existe

heterocedasticidad en el modelo econométrico, lo que podría significar errores graves en las

predicciones del precio de las acciones de Entel.

.Al realizar el test de Durbin-Watson por primera vez este arroja que existe autocorrelación positiva

en el modelo, por lo que se procede a arreglar el modelo con el método de Diferencias Generalizadas.

Luego la regresión del arreglo, se soluciona la autocorrelación pero arroja un coeficiente de

determinación demasiado bajo, por lo que se decide aceptar la autocorrelación y continuar con el

modelo original.

Las predicciones se realizan para los meses de Abril y Mayo, ya que para Junio no se cuenta aún con

todos los datos necesarios para la realización de esta. Las variaciones entre la predicción y el precio

real de la acción para ambos meses es de aproximadamente 2%.

22 | P á g i n a

23 | P á g i n a