1. Introducción

Durante las últimas tres décadas la aparición de recurrentes crisis financieras¹ ha generado una creciente discusión e interés, en la academia, autoridades monetar

ias y en los círculos profesionales, por la relación que existe entre el tipo de cambio y el mercado de valores.

Desde que se instauró el régimen de libre flotación, el sistema financiero y económico a nivel internacional sufrió importantes reestructuraciones, incrementando las entradas y salidas de capital, intensificando el proceso de integración financiera y motivando a los gestores de riesgos a implementar nuevas estrategias de diversificación (^{Ndako, 2013}, ^{Tsai, 2012}). Dichas transformaciones permitieron incrementar las oportunidades de financiamiento, al mismo tiempo que, generaron vínculos entre mercados y mecanismos de transmisión de desequilibrios a través de los mismos.

Dado lo anterior, el análisis de los co-movimientos entre los mercados de valores y los tipos de cambio ha recibido cada vez más atención, en especial, sobre aquellas investigaciones que aportan información sobre la naturaleza de dicha relación: intensidad, signo y frecuencia en la variación.

En la literatura se reconoce que las variaciones en los tipos de cambio generan efectos en los mercados de valores (^{Mbulawa, 2015}; ^{Sichoongwe, 2016}; ^{Mroua y Trabelsi, 2020}). Diversos episodios de crisis, tales como la crisis subprime y de la deuda soberana, han impactado la dinámica del tipo de cambio, al mismo tiempo que han generado efectos en otros espacios financieros: pérdidas en países emergentes (^{Zolfaghari y Sahabi, 2017}), contagio entre mercados de valores de países emergentes y desarrollados (^{Hemche, et al, 2016}), disrupción del crédito (^{Bernanke, 2018}) y quiebras bancarias (^{Adu-Gyamfi, 2016}).

La teoría económica sugiere que las variaciones en el tipo de cambio impactan los precios de las acciones a partir de sus efectos en los flujos de efectivo, inversión y rentabilidad de las empresas. Dicha relación puede ser fundamentada a partir de los conceptos de riqueza, demanda de dinero, tasas de interés, etc. (^{Wang et al, 2017}).

Desde el enfoque económico tradicional, las ganancias corporativas se ven impactadas por fluctuaciones de la moneda (^{Ki-ho, 2003}), sobre todo, en las economías emergentes que son fuertemente dependientes de las importaciones de bienes de capital y de productos con alto valor agregado, por lo que, el encarecimiento de la moneda extranjera influye en los costos de producción, incrementando los precios de los bienes y disminuyendo la competitividad de los mismos a nivel internacional. Así, el valor económico y la competitividad de una compañía pueden tener efectos en la cotización de sus acciones. En resumidas palabras, la devaluación de la moneda beneficiará a las empresas exportadoras (^{Aggarwal, 1981}), incrementando los ingresos de dichas empresas y el precio de sus acciones (^{Bekaert y Wu, 2000}).

Por otro lado, la teoría del equilibrio de cartera enuncia que los tipos de cambio son determinados por el mercado, es decir, cambios en los precios de los activos podrían tener impactos en el precio relativo de la moneda. Con base en ello, existiría una relación negativa entre el mercado de valores y el cambiario, ya que una disminución en el precio de las cotizaciones produce un impacto negativo en la riqueza de los países, lo cual genera una menor demanda de dinero y tasas de interés. De manera paralela, la disminución en el precio de los activos locales da como resultado menor demanda de activos y de moneda local por parte de inversionistas internacionales, por lo que se producen salidas de capital y depreciación de la moneda.

De modo contrario, cuando el precio de los activos incrementa, inversionistas extranjeros se encuentran ávidos de invertir en los instrumentos de, beneficiándose así de los efectos de diversificación internacional y generando entradas de capital y apreciación en la moneda.

Por lo anterior, parece existir una estrecha relación entre ambos mercados financieros, por lo que, el mayor entendimiento del vínculo entre ambos es clave para realizar un acertado análisis sobre: administración de portafolios, asignación de activos y gestión de riesgos, permitiendo el desarrollo de mejores estrategias de cobertura y de diversificación de portafolios. Así, el objetivo del presente trabajo es analizar los co-movimientos (correlación dinámica) entre la volatilidad del tipo de cambio (ML/USD) y el índice bursátil de los dos mercados de valores más grandes de América Latina: la Bolsa de Sao Paolo (Bovespa) y la Bolsa Mexicana de Valores (BMV).

La comparación de la relación entre los mercados cambiarios y de valores de las economías brasileña y mexicana subyace en, además del tamaño y representación en América Latina de dichos mercados (ambos pertenecientes al G-20), en que ambos guardan una estrecha relación con el mercado estadounidense, dadas las asociaciones que tienen con la Bolsa Mercantil de Chicago (CME), tanto Bovespa Holdings y Bolsa de Mercados y Futuros (BM&F) (conocido como B3)², como el Mercado Mexicano de Derivados (MexDer); así como, la BMV y S&P DJI³.

En adición a lo previamente dicho, ambas economías comparten ciertas características: rasgos históricos de colonialismo, son países de ingreso medio, que tienen composición regional heterogénea, gran cantidad de recursos naturales y fuerte presencia del sector servicios y manufacturero en su economía (^{Maya y Vega, 2015}); así como, atributos contemporáneos que las hacen ser catalogadas, no solo como emergentes, sino como economías emergentes y líderes en crecimiento (EAGLE´s) (^{BBVA Research, 2014}). Así, se considera de especial interés analizar y comparar la relación que existe entre los mercados de valores y de divisas de ambas economías, aportando valiosa información para el diseño de estrategias de diversificación internacional y toma de decisiones de inversión en ambos mercados.

Para ello, se propone una metodología integral que incorpora el análisis de volatilidad de las series a partir de varias extensiones de modelos GARCH univariados (bajo la distribución t-Student) y, una vez comprobada la existencia de volatilidad condicional en las series, un análisis de correlación condicional dinámica simétrico (DCC) y asimétrico (ADCC), igualmente asumiendo el supuesto distribucional t-Student, estos dos últimos con el objetivo de analizar la relación que hay entre la volatilidad del mercado cambiario y de capitales para cada economía. Una vez obtenidas las correlaciones dinámicas entre ambos mercados, se realiza un análisis de quiebre estructural en las series, con el propósito de indagar en qué momentos hubo modificaciones en dicha relación dinámica. El período de estudio abarca desde enero del año 2000 hasta noviembre del año 2020, empleando datos de cierre diario para el tipo de cambio (ML/USD) y para los índices bursátiles (IBOVESPA e IPC). Dicho periodo incorpora episodios de crisis y relativa, estabilidad permitiendo examinar la dinámica de la relación a través del tiempo.

Tomando como base la definición de Forbes y Rigobon (²⁰⁰¹) sobre contagio financiero, el cual es señalado como una situación en la que se da un incremento abrupto de la correlación entre dos variables/mercados a partir de un desequilibrio, la hipótesis que se desprende de la presente investigación es que, existe contagio en la volatilidad entre los mercados cambiario y accionario para las economías brasileña y mexicana, asociado a periodos de crisis y desequilibrios financieros ocurridos durante el periodo de estudio.

La contribución y originalidad de este trabajo subyacen en términos empíricos, el uso de una metodología innovadora e integral, y en relación con objeto de estudio, economías emergentes de gran importancia económica en la región. Los resultados de la presente aportan información clave para la toma de decisiones económicas y financieras, permitiendo ampliar el entendimiento y la información referente a los mercados en cuestión.

El trabajo se estructura de la siguiente manera: la segunda sección presenta la revisión de la literatura, la sección tres describe la metodología y datos, la cuarta sección analiza los resultados obtenidos y en la última sección se presentan las conclusiones y recomendaciones.

2. Revisión de la literatura

La relevancia del tipo de cambio dentro del entorno macroeconómico y financiero incentiva el estudio de su relación y efectos sobre otras variables que pueden ser afectadas por su comportamiento. Como resultado, diversos autores (^{Fengua, Jihong, Chuangxia y Xiaohua, 2018}; ^{Bostan, Toderascu y Firtescu, 2018}; ^{Achouak, Ousama and Mourad, 2018}; ^{De Mendonça, Tiberto, 2017}) han dedicado esfuerzos al análisis de los movimientos del tipo de cambio y su influencia en el precio del petróleo, la competitividad internacional, el crecimiento económico y la inflación.

Respecto a otras variables asociadas al ámbito financiero, tales como el desarrollo financiero de los países (^{Ehigiamusoe y Lean, 2019}) y el valor de los activos de las empresas que tienen préstamos en moneda extranjera (^{Nagahisarchoghaei, et al, 2018}), los efectos de la paridad cambiaria han sido negativos. De la misma forma que, con el mercado accionario, (^{Mikhaylov, 2018}; ^{Bermundez, Bermundez y Saucedo, 2018}) debido a que las ganancias de los inversionistas se ven reducidas cuando existe una depreciación de la moneda local. Así mismo, estos hallazgos han impulsado propuestas en la administración del riesgo cambiario, con la finalidad de mitigar los movimientos inesperados una vez que se conoce su relación.

Dentro de los trabajos que examinan la relación del tipo de cambio y la bolsa de valores en países emergentes, se encuentra aquel desarrollado por Mroua y Trabelsi (²⁰²⁰), quienes estudian la relación del tipo de cambio y los índices del mercado de valores en los países BRIC mediante un modelo ARDL, en el cual, se evidencia un efecto de corto y largo plazo del tipo de cambio sobre la volatilidad de los índices del mercado de valores en todos los países. De forma parecida, Sui y Sun (²⁰¹⁶), estudian el mismo conjunto de países teniendo como variables adicionales el diferencial de la tasa de interés entre países y los rendimientos del índice S&P 500. Sus conclusiones refieren a que los choques en el índice S&P 500 tienen una fuerte incidencia en el tipo de cambio y la bolsa de valores, también, estos últimos tienen un efecto spillover durante la crisis financiera global entre 2007 y 2009.

En particular, dentro de las metodologías para la cuantificación de la relación entre la volatilidad del mercado cambiario y de valores, trabajos como los desarrollados por Zolfaghari y Hoseinzade (²⁰²⁰), Withanage y Perera (²⁰²⁰), Muhammad, Bhatti y Raheman (²⁰²⁰) y Yeap et al. (²⁰²⁰) utilizan modelos de la familia ARCH para medir la relación que existe entre el mercado de valores y el tipo de cambio.

Yeap et al. (²⁰²⁰) analizan la estructura de dependencia y el riesgo de portafolio del tipo de cambio en Malasia, mediante una metodología que incluye modelos GARCH Bayesianos y Teoría de Valores Extremos (EVT) mediante cópulas, sus resultados apuntan a que existe una relación de dependencia asimétrica y con colas pesadas. Muhammad, Bhatti y Raheman (²⁰²⁰) estudian la estructura de correlación condicional dinámica y transmisión de la volatilidad entre los mercados cambiario y de valores en Paquistán, empleando modelos GARCH multivariados (BEKK y DCC). El análisis revela que existe una relación de largo plazo entre ambos mercados, la naturaleza de dicha correlación es asimétrica, cuya dirección es del tipo de cambio a la bolsa.

Zolfaghari y Hoseinzade (²⁰²⁰) investigan el impacto del tipo de cambio en la incertidumbre del tipo de cambio en Irán, mediante el modelo GARCH de cambio de régimen markoviano. Los resultados apuntan a que hay un comportamiento no lineal, en media y en la varianza condicional y el tipo de cambio impacta al mercado de capitales, de manera diferenciada en cada régimen. Withanage y Perera (²⁰²⁰) analizan la transmisión de volatilidad entre los rendimientos del mercado bursátil y el tipo de cambio en Sri Lanka, para ello utilizan modelos BEKK-GARCH, la evidencia empírica sustenta la existencia de un efecto derrame del tipo de cambio a los rendimientos del índice bursátil.

El presente trabajo de investigación tiene por objetivo abonar a la literatura ya existente, ampliando la información sobre el contagio de la volatilidad entre la bolsa de valores y el tipo de cambio en economías emergentes. Cabe señalar que, estudios sobre los mercados de Brasil y México son escasos y que la información derivada del análisis es de suma importancia para los administradores de riesgos, inversionistas y autoridades financieras.

3. Metodología

El presente tiene por objetivo analizar la relación dinámica de la volatilidad de los rendimientos del tipo de cambio (ML/USD) y de los principales índices bursátiles de México (IPC) y Brasil (IBOVESPA) durante el periodo 2000-2020. Así, en un primer momento se analizan las características generales de las series, asegurando que cumplan las condiciones necesarias, para emplear modelos univariados GARCH y extensiones de los mismos bajo la distribución t-Student, y con ellos revelar cuál describe mejor la dinámica de la volatilidad del mercado accionario y del tipo de cambio. Una vez que se encuentra el mejor modelo para la estimación de dicha volatilidad, se emplean modelos GARCH multivariados asumiendo una distribución t-Student para analizar la relación dinámica de la volatilidad de dichos mercados en cada economía. Finalmente, se analizan los cambios estructurales para cada país, por medio de pruebas de quiebre estructural múltiple. A continuación, se describe la metodología empleada.

4. Resultados

Análisis de datos

Las observaciones seleccionadas para este estudio respecto a las bolsas de valores y el tipo de cambio se exponen en el cuadro 1, vale decir que los datos corresponden al periodo de enero del año 2000 a noviembre del 2020 tienen frecuencia diaria y se obtuvieron de la plataforma Investing (mx.investing.com).

El comportamiento en los índices bursátiles y en el tipo de cambio de Brasil y México está marcado principalmente por movimientos abruptos como consecuencia de las crisis globales presentadas a lo largo del periodo. Conforme a las gráficas 1 y 2, la primera inestabilidad ocurre en 2002 en donde la contracción de la actividad económica en Estados Unidos y el evento terrorista ocurrido en septiembre del mismo año, tuvo como consecuencia la afectación de las economías latinoamericanas vía el comercio internacional (^{Ocampo, 2002}).

Posteriormente, se observa el efecto de la crisis financiera subprime en 2008 que surgió como un colapso de la burbuja inmobiliaria en los Estados Unidos. El impacto de este evento se reflejó en una expedita caída de los índices bursátiles y una depreciación de la moneda local en relación al dólar estadounidense. Más aún, los acontecimientos relacionados a la política interna de cada país y la incertidumbre de los inversionistas se reflejan en la evolución del precio del dólar y del mercado accionario. Por último, se encuentra el cambio más profundo del periodo en los rendimientos logarítmicos de cada variable a finales del 2019 como consecuencia de la crisis económica derivada de la enfermedad del nuevo coronavirus.

Cabe señalar que, en todos esos periodos de incertidumbre (crisis dotcom, subprime, de la deuda soberana y COVID) se observa una caída en los índices bursátiles y depreciaciones en ambas monedas, el real brasileño y el peso mexicano. Así, se observa un comportamiento contrario, aparente correlación negativa, lo cual es consistente con la teoría y con los resultados esperados en este estudio.

Estadísticos descriptivos

Respecto a los índices bursátiles, el Cuadro 2 describe los principales estadísticos descriptivos de las series bajo estudio. Destaca que, el IPC presenta valores promedio más bajos y menor desviación estándar en relación con el IBOVESPA, es decir, la bolsa mexicana tuvo mayor estabilidad durante el periodo de estudio. En segundo lugar, las series en niveles y en rendimientos son asimétricas, la mayoría de ellas reflejan un sesgo positivo, lo cual indica que la mayor parte del tiempo los valores de los índices estuvieron por encima del valor promedio. Igualmente, los índices ilustrados en niveles se presentan platocúrticas mientras que, las series en rendimientos son, leptocúrticas. Lo anterior es evidencia de que los datos no siguen una distribución normal, tal como se expresa en la prueba de Jarque - Bera.

En cuanto al tipo de cambio, el real brasileño muestra mayor estabilidad en comparación con el peso mexicano. Respecto al sesgo, las variables en niveles muestran una depreciación de ambas monedas frente al dólar estadounidense a lo largo del periodo, dado que la misma se describe con signo positivo. Sobre los rendimientos, presentan un exceso de curtosis, en particular se manifiestan leptocúrticas. Finalmente, la evidencia de la prueba de Jarque - Bera refleja que ninguna de las series sigue una distribución normal.

En las gráficas 3 y 4, se contrasta la distribución empírica de las variables (línea punteada) con una distribución normal, confirmando que existe un exceso de curtosis (colas pesadas y distribución puntiaguda) y, por tanto, un insuficiente ajuste de la distribución normal. Por lo que, se propone utilizar una distribución t - Student en la modelación univariada y multivariada para capturar la no normalidad de las variables.

Una vez que se analiza la distribución de las series y la no normalidad, los resultados de la prueba Aumentada de Dickey - Fuller, registrados en el Cuadro 3 para la detección de raíz unitaria, describen a las variables en niveles como no estacionarias mientras que, en primeras diferencias logarítmicas, como estacionarias. Con ello, se resalta la idoneidad de las diferencias logarítmicas para avanzar con la elaboración de los modelos GARCH.

Seguido de ello, se prueba la existencia de efectos ARCH en las mismas, para ello se estima la prueba ARCH-LM, los resultados se presentan en el Cuadro 4. Las variables reportan la presencia de este efecto y este hallazgo justifica el uso de los modelos DCC y ADCC. A continuación, se presentan los resultados de los diversos modelos, los cuales fueron estimados a través del software Oxmetrics 7.

Elección del modelo GARCH

Los Cuadros 5 y 6 presentan los valores de los criterios de Información de Schwarz (SIC), de Akaike (AIC) y de Hannan - Quinn (H - Q) y el valor de log verosimilitud (log likelihood) de los modelos GARCH multivariados bajo la distribución t-Student, para la elección de la mejor especificación de las aproximaciones DCC y ADCC. Adicional a los criterios antes mencionados, se elige aquel modelo en el que los parámetros son estadísticamente significativos y positivos.

Con base en los criterios de información de Schwarz, Hannan-Quinn y Akaike, así como los resultados de los parámetros de la especificación, se elige el modelo DCC - TARCH (1,1) como aquel que mejor captura la dinámica de la relación entre el tipo de cambio y la bolsa de valores de Brasil y México. Los resultados se presentan en el cuadro 7. Así, se observa que los términos y del modelo TARCH son estadísticamente significativos, satisfaciendo la condición sobre la suma de los términos , y los cuales son menores y cercanos a la unidad. Lo anterior, se traduce en la presencia de un proceso de reversión a la media en la volatilidad de las variables donde los choques solo son transitorios. Igualmente, el coeficiente positivo asociado a la asimetría de las bolsas de valores (γ) indica que los rendimientos negativos incrementan su volatilidad más que los positivos del mismo tamaño; efecto apalancamiento o leverage.

Por otra parte, los resultados de la correlación condicional variante en el tiempo expuestos en el panel B del Cuadro 7 señalan a esta con un signo negativo. Este valor es consistente con lo documentado dentro de la teoría financiera, la cual señala que una salida (entrada) neta de capitales proveniente del mercado de valores provoca una depreciación (apreciación) en la paridad cambiaria. Cabe señalar que, la correlación entre el mercado accionario y cambiario es más fuerte para la economía brasileña que para la mexicana, -0.4995 y -0.2978, respectivamente. Los grados de libertad confirman la presencia de colas pesadas.

Estos hallazgos son consistentes con los resultados de Tabak (²⁰⁰⁶), Kumar (²⁰¹³), Ho y Huang (²⁰¹⁵) y Mikhaylov (²⁰¹⁸) para en el caso de Brasil y con los de Walid, Chaker, Masood, y Fry (²⁰¹¹), Hajilee, Al Nasser (²⁰¹⁴) y Bermudez, Bermudez y Saucedo (²⁰¹⁸) respecto a México, en los cuales, se hace evidente y significativa la relación entre la volatilidad del mercado de valores y cambiario.

Una vez que se ha elegido el mejor modelo para describir la evolución de los co-movimiento de la volatilidad cambiaria y bursátil en Brasil y México, se aplican las pruebas de Hosking para la correlación serial de los residuos y de Mcleod - Li para la heteroscedasticidad condicional autorregresiva con el objeto de confirmar que, después de la modelación, los residuales se encuentran libres de correlación serial y de efecto ARCH.

Los resultados de las pruebas Hosking y Mcleod - Li se presentan en el Cuadro 8 y señalan que, una vez estimado el modelo DCC - TARCH (1,1) no existe la presencia de efectos ARCH en los residuales al cuadrado con 20 y 50 rezagos con una probabilidad del 95% para Brasil y 99% para México.

Análisis gráfico

Para complementar el análisis, se examina gráficamente el comportamiento de la volatilidad de cada serie y de los modelos DCC. Así, en las gráficas 5 y 6 se observan las volatilidades estimadas del tipo de cambio BRL/USD y del índice Bovespa de Brasil; así como, la correlación cambiante en el tiempo de estas. La varianza condicional del tipo de cambio es mayor que la del índice bursátil, particularmente, en momentos específicos como finales del 2001 y 2007 en el que la volatilidad presenta sus niveles más elevados. Cabe igualmente señalar, que la crisis más reciente, derivada de la pandemia por el coronavirus, provocó un incremento histórico dentro del periodo de estudio.

El análisis gráfico de la correlación condicional dinámica, presentado en la gráfica 7 muestra que, en todo el periodo la relación entre la volatilidad del mercado cambiario y el mercado bursátil en Brasil es de carácter negativo, con momentos de interés como el ocurrido en 2017 en el mercado brasileño cuando la correlación negativa fue de -0.9, muy cercana a la unidad. Esta medida de asociación entre las volatilidades de las variables no mantiene muchos cambios en la tendencia. Así, se observa durante todo el periodo de análisis, la existencia de un fenómeno de interdependencia media entre la volatilidad del mercado cambiario y de la bolsa de valores (correlación de 0.5 en promedio), con un solo episodio de contagio en el año 2017, momento en el que la correlación experimentó un incremento abrupto.

Por otra parte, las gráficas 8 y 9 presenta las volatilidades estimadas para el tipo de cambio MXN/USD y el IPC. Contrario a la situación descrita anteriormente sobre Brasil, los resultados describen que la Bolsa de Valores de México es más volátil que el tipo de cambio para el periodo de estudio. Ambas volatilidades comparten escenarios de crisis mundial, en los cuales la varianza condicional presenta intervalos más altos, tales como la crisis subprime a finales del 2008 y la crisis por la pandemia en 2020.

La correlación condicional dinámica entre la volatilidad del tipo de cambio MXN/USD y el IPC (Gráfica 10) no tiene una evolución estable como la de Brasil, sino que presenta, aparentemente, cambios estructurales: de 2007 a 2012, en 2016 y en 2020, cuando se observa un incremento en la correlación negativa. Así, se puede confirmar que, durante tiempos de crisis (2007-2012, 2016-2017 y 2020), existe un fenómeno de contagio en la volatilidad entre el mercado cambiario y bursátil para la economía mexicana.

Una vez estimada la correlación dinámica, se aplica la prueba de quiebre estructural para analizar en qué momentos la dinámica entre la volatilidad del mercado de valores y cambiario se modificó.

Análisis de quiebre estructural una ruptura

El Cuadro 9 muestra los resultados de la prueba de Zivot y Andrews, los cuales indican que la correlación condicional dinámica entre la volatilidad del tipo de cambio y del índice accionario de Brasil y México son estacionarias con un punto de quiebre en la media, tendencia y mixto. Los quiebres en las correlaciones coinciden en el 2010 y en los años de 2007 y 2006, momentos donde se ubican los periodos posteriores y previos a la crisis subprime y la Gran Recesión.

La gráfica 11 y 12 expone de manera ilustrativa los resultados de esta prueba y se identifica la presencia del quiebre en la media, la tendencia y mixto, respectivamente, sobre las correlaciones condicionales dinámicas estimadas, puesto que los valores se sitúan por debajo del valor crítico al 5% de nivel de significancia marcado en la línea verde.

Los resultados del quiebre estructural en la media para el modelo empleado en México señalan que en el año 2006 ocurrió un cambio, el cual pudo deberse a la ya observada incertidumbre mundial por la desaceleración de la economía de Estados Unidos que tan solo creció 2.5% en el segundo trimestre del 2006, como resultado del enfriamiento del mercado inmobiliario (Centro de Estudios de las Finanzas Públicas (^{CEFP, 2006}). Dicho escenario motivó a que hubiera modificaciones en las tasas de interés de referencia a nivel internacional, lo cual también contribuyó a las afectaciones en otras variables monetarias.

Para la tendencia y la media y tendencia, el quiebre se ubica en el año 2010, año posterior a la recuperación de la crisis subprime iniciada en septiembre 2008 en la que también se vio afectado Brasil. Lo anterior se podría explicar a partir de las decisiones de política monetaria. Contreras (²⁰¹⁴) señala que, el Banco de México tuvo una posición pasiva, manteniendo tasas de interés bajas (4.5%) de enero de 2010 a marzo del 2013 con el propósito de promover la actividad económica en la fase de recuperación poscrisis. Sin embargo, aparentemente, esta decisión también afectó el flujo de inversión extranjera de cartera y la oferta de dólares, impactando ambos mercados.

Por su parte, a finales del año 2010 hubo elecciones generales en Brasil, resultando electa la presidenta Dilma Rousseff. Dicho acontecimiento generó incertidumbre en el mercado de divisas, por lo cual, el Banco Central Brasileño intervino constantemente en los mercados cambiarios para comprar dólares con el objetivo de acumular reservas para moderar la volatilidad del tipo de cambio (^{BBVA Research, 2010}). Una vez elegida la nueva presidenta, hubo cambios importantes de política monetaria (aumentos en la tasa básica del BCB del 10.75 al 12.5%, contracción del crédito, entre algunas otras medidas) que podrían explicar el cambio estructural observado (Barbosa-Filho, 2020).

El cuadro 10 muestra la correlación promedio calculada antes y después de los puntos de quiebre identificados. En primera instancia, confirmando lo previamente analizado, la correlación promedio entre el mercado cambiario y accionario de Brasil es superior al de México. Se observa que, para la economía brasileña, la correlación entre el mercado de capitales y el tipo de cambio disminuye después del quiebre en media y en media y tendencia, es decir, a partir de agosto del año 2010. En cuanto al quiebre detectado en tendencia, derivado del estallido de la crisis subprime, se observa que, a partir de dicho choque, se eleva la correlación entre ambos mercados.

Para el caso de la economía mexicana, la correlación promedio es igualmente negativa. Se muestra que después de los quiebres detectados, se intensifica la correlación entre ambas variables.

5. Conclusiones

El objetivo de la presente investigación es analizar el contagio en volatilidad que existe entre los mercados cambiarios y de valores en las dos bolsas más grandes de América Latina: BOVESPA y BMV, durante un periodo de casi dos décadas: enero/2000 a noviembre/2020. Para lograr dicho objetivo se emplean modelos GARCH univariados: GARCH, APARCH, EGARCH y TARCH para el análisis de la volatilidad condicional de las series por separado y modelos multivariados GARCH: DCC y ADCC, para medir los co-movimientos de la volatilidad condicional del mercado de capitales y cambiario. Una vez que se estima la correlación condicional dinámica, se analiza el quiebre estructural, para examinar los cambios en el comportamiento de la relación a través del tiempo.

Los resultados revelan que el mejor modelo para describir los co-movimientos en la volatilidad de las series es el modelo DCC-TARCH, al ser dicha estimación aquella que cumple con los menores valores en los criterios de decisión y en la que los parámetros son estadísticamente significativos, positivos y cumplen con las condiciones. Los resultados del modelo univariado TARCH apuntan a que existe persistencia en la volatilidad y que dicha volatilidad responde a un proceso estacionario, es decir, que la varianza no crece de manera indefinida. Igualmente, se confirma asimetría en la volatilidad, es decir que los choques negativos tienen mayor impacto en la volatilidad que los choques positivos.

Los resultados del modelo de correlación condicional dinámica asientan a que la relación entre la volatilidad cambiaria y bursátil es negativa, de acuerdo a lo esperado por la teoría y en línea con la evidencia presentada en otras investigaciones. Los resultados para Brasil muestran una relación más estable entre ambas volatilidades, en promedio de un nivel de 0.5, lo cual indica que hay un fenómeno de interdependencia en las series, casi para todo el periodo y un episodio de contagio en el año 2017. En cuanto a la evidencia para México, la evidencia señala que hay tres periodos de contagio entre las volatilidades asociados a los períodos de crisis, es decir, que se incrementa la correlación entre las volatilidades de manera abrupta y, una vez pasado el choque, disminuye dicha correlación.

Los resultados expuestos en este estudio otorgan información sustancial a los inversionistas, por un lado, en el sentido de la administración del riesgo en vista de que la volatilidad del tipo de cambio y del índice accionario en Brasil y México están negativamente correlacionados. Esta particularidad también es de especial interés para los gestores de cartera, particularmente, por el objetivo de realizar operaciones que cubran los cambios inesperados en las variables.

Por otro lado, la presente investigación proporciona información significativa a las autoridades monetarias de los países en cuestión con el fin de diseñar políticas orientadas a disminuir los efectos de los choques externos, considerando que, dentro del periodo analizado las variables bajo estudio cambiaron el grado de dependencia luego de estos eventos. Igualmente, contribuye en la toma de decisiones de las autoridades reguladoras al mostrar la dinámica y estructura entre estos dos mercados.

Como líneas futuras de investigación se podrían investigar los efectos de la volatilidad cambiaria en otros mercados, incluyendo criptomonedas, derivados, productos estructurados, por mencionar a algunos de ellos. Igualmente, se podría comparar el contagio en la volatilidad entre bolsa y mercado de divisas para países desarrollados y en desarrollo. En términos empíricos se podrían incluir otras metodologías como los modelos BEKK o la teoría de valores extremos por medio de cópula.