Análisis de rendimientos en el mercado bursátil mexicano: bajo una perspectiva de k-means y grafos (2021-2023)

   

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Planteamiento del Problema: (Formula una declaración clara del problema de investigación)

La diferencia entre los niveles de volúmenes operaciones de compra y venta de acciones de las empresas que cotizan en las Bolsas de Valores (BMV y BIVA), dentro del mercado de valores mexicano reflejan preferencias marcadas en los inversionistas individuales e institucionales hacia un número de empresas de mayor volumen operado. Lo anterior como resultado de diversos factores como son: macroeconómicos, geopolíticos y de desempeño.

Problematización: (Identifica preguntas de investigación, justifica la relevancia, destaca las brechas de conocimiento y define el alcance de la investigación) 

Pregunta de Investigación I

¿El comportamiento de los rendimientos de las empresas que cotizan en el Mercado de Valores en México es independiente entre los años 2021-2022 y 2022-2023?

Pregunta de Investigación II

¿El impacto del entorno macroeconómico nacional e internacional juega un papel relevante, marcando un comportamiento regular (contradiciendo los supuestos teóricos) de los rendimientos entre los años 2021-2022 y 2022-2023?

Justificación: (Explica por qué es importante y relevante investigar este problema en términos de impacto, relevancia y actualidad)

En México cerca de 5 millones de cuentas existen las casas 35 Casas de Bolsa (donde GBM representa cerca del 91%), de acuerdo a información de la Asociación Mexicana de Intermediarios Bursátiles (AMIB), a finales de 2022. Por lo anterior, se espera que en los próximos cinco años el número de cuentas siga aumentando entre los mexicanos. No obstante, representa solo el 8% de la Población Económicamente Activa del país. La necesidad y relevancia de conocer cada vez más las características del Mercado Bursátil mexicano es de suma importancia, en la actualidad, para tener mayor información para la toma de decisiones en sus decisiones de inversión.

Propósito de la Investigación: (Describe el propósito general de la investigación)

El presente proyecto de investigación tiene como propósito principal aportar información, desde una perspectiva empírica, en el análisis del mercado bursátil mexicano. Que contribuya en el apoyo de la toma de decisiones financieras.

Objetivos de Investigación: (Establece objetivos específicos que indican lo que deseas lograr)

La presente investigación tiene como objetivo central arrojar información acerca del comportamiento que tienen las empresas (en sus rendimientos anuales) que cotizan en el mercado bursátil mexicano, para los años de estudio: 2021, 2022 y 2023.

Metas de Investigación: (Define metas concretas que te ayudarán a alcanzar tus objetivos)

Contrastar el comportamiento de los rendimientos anuales de las empresas que cotizan en el mercado bursátil mexicano, para los años de estudio: 2021, 2022 y 2023.

Detectar si existen algunos patrones de comportamiento entre los rendimientos de las empresas analizadas.

Hipótesis: (Si es apropiado, formula hipótesis que puedas probar o refutar durante la investigación)

De acuerdo al impacto de la pandemia COVID-19 y la recuperación de la actividad económica, existe un patrón claro de desempeño entre los años de estudio 2021-2023 en los rendimientos anuales de las empresas que cotizan en el mercado bursátil mexicano.

Diseño de Investigación: (Selecciona un diseño de investigación apropiado, como experimental, correlacional, descriptivo, etc.)

El presente tema de investigación será desarrollado en la prima parte, en una revisión del marco teórico y de estudios relevantes. Posteriormente, se realizará un análisis bajo un enfoque descriptivo. En la tercera parte se analizará el patrón de comportamiento de los rendimientos anuales de las empresas que cotizan en el mercado bursátil mexicano, para los años 2021, 2022 y 2023. Finalmente se realizará un análisis de los resultados obtenidos y las conclusiones.

Metodología: (Define los métodos y técnicas que utilizarás para recopilar y analizar datos)

Se utilizarán herramientas de análisis descriptivo, metodología de Machine Learning no supervizado K-Means (Clustering) y análisis de Grafos.

Plan de Recopilación de Datos: (Detalla cómo recopilarás datos (encuestas, entrevistas, observaciones, etc.)

La información de los rendimientos anuales de las empresas que cotizan en el mercado bursátil mexicano se recolectará en Yahoo Finance, por medio de la libreria yfinance de Python.

Plan de Análisis de Datos: (Describe cómo analizarás los datos: estadísticas, análisis cualitativo, etc.)

En una primera etapa, se realizará un análisis descriptivo por cada año de recolección de los rendimientos anuales (2022 y 2023).

En una segunda etapa se realizará un análisis de Clustering con la metodología K-Means, para el periodo de estudio.

Finalmente, en una tercera etapa se realizará un análisis de grafos, para el periodo de estudio.  

Referencias:

  • Das, D., Kayal, P., Maiti, M. (2023). «A K-means clustering model for analyzing the Bitcoin extreme value returns». Decision Analytics Journal.
  • Dziuba, P., Glukhova, D., Shtogrin, K. (2022). «Risk, Return and International Portfolio Diversification: K-Means Clustering Data». Baltic Journal of Economic Studies.
  • Fama, E. (1970). «Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work». Journal of Finance. Volume 25.
  • Herman, E., Zsido, K., Fenyves, V. (2022). «Cluster Analysis with K-Mean versus K-Medoid in Financial Performance Evaluation». Applied Science.
  • INEGI (2023). “Encuesta Nacional de Empleo,2023”. Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Ihttps://www.inegi.org.mx/temas/empleo/
  • MacQueen, J. (1967). «Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations». 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability.
  • Markowitz, H. (1952). «Portfolio Selection». The Journal of Finance, pp. 77-91.
  • Roy, A. (1952). «Safety First and the Holding of Assets». Econometrica pp. 431-449.
  • Turing, A. (1950). «Computing Machinery and Intelligence». Mind, New Series.
  • Vásquez, J., Quiroga, F., Bariviera, A. (2023). «Data vs. information: Using clustering techniques to enhance stock returns forecasting» . International Review of Financial Analysis.

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