Predicción de las Razones de Cobertura Cruzada Optima en el Mercado del Petróleo Mexicano

Resumen

El objetivo de este trabajo es evaluar el desempeño de 4 modelos GARCH bivariados y el método de mínimos cuadrados ordinarios (MMCO) para predecir las razones de cobertura cruzada de mínima varianza del petróleo mexicano en el periodo 2000-2015. La metodología empleada es la prueba de poder predictivo superior (PPS) de Hansen (2005). Los resultados de la prueba PPS revelan que el MMCO proporciona mejores predicciones fuera de la muestra en 15 de 30 casos, seguido por el modelo DVEC con 5 de 30 casos, mientras que el desempeño predictivo de los modelos BEKK y BEKKCE sólo superan a los modelos alternativos en 3 casos. La principal limitación es que los modelos GARCH bivariados no recogen los efectos asimétricos en los precios del petróleo. Los hallazgos tienen importantes implicaciones para las autoridades gubernamentales y consumidores porque permiten diseñar coberturas cruzadas eficientes y transparentes para reducir la exposición al riesgo de precios en el petróleo con costos de transacción más bajos. La contribución del estudio es indagar la eficiencia de las razones de cobertura dinámica en el mercado del petróleo mexicano con futuros sobre petróleo WTI y Brent. Finalmente se concluye que la incorporación de la relación de equilibrio de largo plazo en los modelos de volatilidad es insuficiente para minimizar la varianza en el portafolio de cobertura.