Razones de Cobertura con Futuros de los Indices Accionarios de Brasil y México

• Raúl de Jesús Gutiérrez ^[1] ; Christian Bucio Pacheco ^[1] ; Lidia Carvajal Gutiérrez ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma del Estado de México

     Universidad Autónoma del Estado de México

     México

     
• Localización: Investigación administrativa, ISSN-e 2448-7678, ISSN 1870-6614, Vol. 50, Nº. 128, 2021, págs. 1-23
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Hedging Ratios with Futures on Brazil and Mexico Stock Exchange Indexes
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• Resumen
  • español

    El objetivo del trabajo es introducir el modelo VAR bayesiano para estimar las razones dinámicas de cobertura de mínima varianza. El método evalúa la efectividad de las estrategias de cobertura utilizando datos de los mercados accionarios y futuros de Brasil y México. Los hallazgos muestran que el modelo VAR bayesiano presenta el mejor desempeño fuera de la muestra para minimizar la varianza del portafolio de cobertura en la mayoría de los horizontes de tiempo. La originalidad del trabajo se atribuye a que el modelo VAR bayesiano no ha sido aplicado en el diseño de estrategias de cobertura en mercados accionarios desarrollados y emergentes, particularmente para Brasil y México. Entre las limitaciones, la eficiencia de la cobertura puede llegar a ser inestable para los diferentes horizontes de tiempo debido al efecto de la reducción del tamaño de la muestra.

  • English

    This research aims to introduce the Bayessian VAR model to estimate minimum variance dynamic hedging ratios. The method evaluates the effectiveness of hedging strategies using data from Brazil and Mexico stock and futures markets. The findings show that the Bayesian VAR model has the best out-of-sample performance to minimize the variance of the hedging portfolio in most time horizons. The originality of the paper is attributed to the fact that the Bayessian VAR model has not been applied in the design of hedging strategies in developed and emerging stock markets, particularly Brazil and Mexico. Among the limitations, the hedging effectiveness can become unstable over different time horizons due to the effect of the sample size reduction.