1. Tendencia del precio

En el comportamiento del precio promedio anual en el periodo 1995-2006¹⁷ se observa que el precio del cobre exhibe tres tendencias marcadas (gráfica 1):

Fuente: Elaboración propia con base en el World Refined Copper Usage And Supply Trends del Internacional Copper Study Group (GIEC).

^a Para 2006, el balance corresponde al promedio de las proyecciones del Grupo Internacional de Estudios del Cobre (GIEC) y Cochilco. El precio corresponde al promedio de los analistas encuestados por Bloomberg.

Gráfica 1 Balance del mercado de cobre refinado ^a 

i) una a la baja en la primera parte de la muestra, que es congruente con el tránsito de una situación de déficit en torno de las 200 mil toneladas métricas (tm) a otra de superávit en magnitud equivalente hacia fines de 1999; ii) una segunda etapa en que se observa una trayectoria relativamente plana, con una cotización promedio de 75 centavos de dólar/libra entre 2000-2002, en un con texto de déficit/superávit, y iii) una tercera etapa de alza sostenida en el precio desde el 2003, con una situación de déficit en el mercado físico alcanzando un máximo en 2004 con un diferencial entre la producción de refinado y consumo de aproximadamente 900 mil tm.

Cabe destacar que en el periodo el saldo se encuentra —en promedio— equilibrado, con un precio nominal en torno de 1 dólar/libra lo que parece congruente con la percepción del mercado en torno de lo que sería un valor de largo plazo para el metal. Como lo ilustra la misma gráfica, el dinamismo de la demanda y la moderada respuesta por parte de la oferta habrían configurado un panorama de estrechez que ha caracterizado al mercado del cobre en este último episodio. Así, la tendencia del precio se habría comportado de acuerdo con sus fundamentos que muestran un déficit (disminución de inventarios) en el mercado físico a partir de 2003. Este fenómeno estaría también presente en el caso de otros productos básicos (FMI, 2006).¹⁸

2. Volatilidad del precio

Si bien se puede argumentar que un análisis del equilibrio físico entre oferta y demanda permite entender la trayectoria de mediano y largo plazos del precio, este enfoque no sería adecuado para captar la variabilidad de más alta frecuencia.¹⁹ En efecto, además del aumento en los precios se han observa do algunos episodios de aumento en la volatilidad en los años recientes, incremento que coincide con la creciente participación de los especuladores en el mercado del cobre. Además, como se observó en las estadísticas descriptivas (cuadro 1), es posible verificarla existencia de leptocurtosis en la serie de precio del cobre, en que periodos de gran volatilidad son seguidos por lapsos de relativa calma (volatility clustering), lo que hace recomendable tener una especificación más ad hoc que permita aproximar de mejor manera este hecho.

En la gráfica 2 se presenta la evolución de las posiciones abiertas (de compra y de venta) de agentes comerciales y especuladores en la bolsa de metales de Nueva York, además de la volatilidad semanal del precio captada con un GARCH (1,1) para el periodo 1992-2006.²⁰ Se observa una alta volatilidad a mediados de 1996, asociada al denomina do “Escándalo Sumitomo” que impulsa una variación de precios de 28% entre el 6 y el 27 de junio de ese año.²¹ Hacia fines de 2003 también se observa un nuevo rebrote de volatilidad, episodio que se repite en 2005 y en particular en 2006. Si bien preliminarmente no se aprecia una relación estable entre las posiciones de los agentes y la volatilidad del precio del metal, es posible distinguir ventanas particulares de tiempo, en las que se observa una vinculación evidente entre las posiciones y la volatilidad. En ese contexto, resulta interesante in da gar en particular la relación entre las posiciones de agentes especuladores y la volatilidad del precio del metal.

Fuente: Elaboración propia con base en Comex y BML.

^a Posiciones abiertas considera la suma de contratos de compra y de venta.

Gráfica 2 Volatilidad semanal del precio del cobre y posiciones abiertas ^a. (Periodo: octubre de 1992-agosto de 2006) 

La gráfica 3 presenta la participación de los distintos participantes en el total de contratos de compra-venta a futuro.²² Para el caso de evolución de las transacciones largas (que representan expectativas alcistas para el precio), se observa que entre 1992 y 1999 la participación de los agentes no comerciales alcanza el 19% del total de mercado, mientras entre 2000 y 2005 esta cifra llega a 31% con un máximo de 41% durante 2003. En 2006 la participación de estos agentes desciende y representa 22% del total comerciado en el mercado de futuros.

Fuente: Elaboración propia con base en datos de la CFTC.

^a Participaciones obtenidas del número de contratos que en promedio comerció cada tipo de agente respecto al total de contratos de compra y/o venta.

Gráfica 3 Participantes del mercado de futuros del cobre ^a. (Porcentaje de participación del total de contratos por tipo de agente) 

En los contratos de venta entre 1992 y 1999 la participación de los no comerciales es bastante estable en torno de 14%, que aumenta a 19% en el periodo 2000-2005, para representar 26% del total de posiciones cortas durante el 2006. Dado el cambio observado en la composición de las posiciones de compra-venta de los distintos agentes, es interesante indagar en los efectos que tendría esto en la volatilidad del precio mediante técnicas que aprovechen la disponibilidad de series de frecuencia semanal.

1. Ejercicio base

Preliminarmente se grafica la relación entre la evolución del precio y las posiciones netas —largas menos cortas— tomadas por los agentes no comerciales. Se observa un movimiento relativamente coincidente entre la trayectoria del precio y las posiciones netas de los especuladores, en el que en una situación en que los contratos de compra son mayores a los de venta se aprecia un alza en el precio contado, en tanto en periodos en que los agentes están “cortos” en términos netos se observa una caída en la cotización del metal. Cabe destacar, que a mediados de 2003 las transacciones netas alcanzaron máximos, de manera coinciden te con el inicio del periodo alcista del precio del cobre. Una clara des vinculación entre precio y posiciones netas se observa durante parte de 2006, cuando las posiciones netas alcanzan valores tendientes a 0, mientras se observa una gran alza en la cotización del metal.

Gráfica 4 Posiciones neta de no comerciales y trayectoria del precio 

Paralelamente, se examina la relación entre las posiciones de los no comerciales y el precio del metal, mediante los cambios del precio al contado y las posiciones netas.²⁵ En la gráfica 5, para el caso de las posiciones netas de agentes especuladores (no comerciales y no registrados), los cuadrantes superior derecho (I) e inferior izquierdo (III) muestran los episodios en que un cambio en las posiciones netas es coherente con el cambio semanal observado en el precio, es decir, un aumento (disminución) de compras netas y un alza (disminución) del precio del metal. Lo contrario ocurre en el caso de las transacciones cortas, en que los cuadrantes superior izquierdo (IV) e inferior derecho (II) representan la toma de una posición desalineada con la evolución contemporánea o posterior que experimentó el precio del cobre.

Fuente: Elaboración de los autores.

^a Posiciones netas consideran la suma de los no comerciales y no registradas.

Gráfica 5 Cambio porcentual en el precio (t + j) y cambio de posiciones netas (t) ^a. (Eje ordenadas: cambio porcentual en precio martes a martes; eje obscisas: posiciones netas no comerciales en miles de contratos; periodo octubre de 1992-agosto de 2006) 

Se observa que los cuadrantes I y III concentran el mayor número de observaciones para las variaciones contemporáneas (gráfica superior izquierda). El 73% de las observaciones se ubican en dichos cuadrantes, en tanto los cuadrantes que captan movimientos disonantes representan el 27% restante. En efecto, el coeficiente de ajuste se ubica entorno de 29% para variaciones contemporáneas, que es cercano a 0 para variaciones futuras en el precio. Cambios de precios hacia adelante y variaciones en las posiciones netas de agentes especuladores presentan una asociación significativamente más débil como se observa en las otras gráficas.

Analizando la asociación entre los cambios del precio en adelanto y el nivel de las posiciones netas en t, se encuentra que a una y más semanas la asociación se torna menos estrecha, indicativo de escasa capacidad predictiva de las posiciones netas de los no comerciales (gráfica 6). Así entonces, conocer las variaciones en las compras netas de agentes especuladores tendría cierto contenido informacional que explica variaciones contemporáneas en el precio del metal, pero no refleja ría capacidad predictiva por parte de estos agentes.

Fuente: Elaboración de los autores.

^a Coeficiente de correlación respecto al cambio en el precio a distintos horizontes, des de j = 0 a 24 semanas hacia adelante.

Gráfica 6 Correlación entre cambio en el precio (t + j) y cambios en posiciones netas (t) ^a. (Periodo octubre de 1992-agosto de 2006) 

Para revisar con más detalle la relación que existe entre las posiciones de agentes no comerciales y el precio del cobre, se evalúa el grado de precedencia estadística de las variables mediante la prueba de causalidad en el sentido de Granger.²⁶ En esta etapa se distinguen las posiciones de compra y ven ta a futuro de los agentes especuladores.

Como se observa en el cuadro 2, los resultados no permiten establecer con claridad la causalidad de las posiciones de agentes no comerciales respecto al precio del metal. Más aún, para ciertas especificaciones se observa causalidad des de los precios a las posiciones, lo que sugiere que estos agentes reaccionan con cierto rezago a las variaciones de precios, tomando o liquidando posiciones en la medida que los precios se incrementa o disminuyen en periodos anteriores. Asimismo, se observa, particularmente con frecuencia mensual, una causalidad bidireccional entre precio y posiciones largas.

Este examen preliminar sugiere que agentes especuladores en el mercado del cobre tendrían un papel menor en los precios del metal. Se observa una reacción contemporánea a las variaciones de precios y escasa capacidad predictiva. Esto podría explicar se por estrategias de inversión basadas en pautas históricas de los precios y/o instrumentos de análisis técnico, que otorgan menor importancia a futuros desarrollos en los fundamentos del mercado. A pesar de es to, es posible que por medio de su actividad en el mercado de futuros amplifiquen la volatilidad del precio de contado, aspectos que son abordados en la siguiente subsección.

2. Estimaciones uniecuacionales que incorporan determinantes tradicionales

Las secciones anteriores presentan un examen preliminar que no incorpora variables que la bibliografía ha asociado con los desarrollos de precio del cobre. En ese contexto, en esta subsección se examina el papel de las posiciones de agentes especuladores en modelos canónicos uniecuacionales que han sido elaborados para explicar y proyectar la evolución del precio del metal. Los primeros ejercicios suponen una relación de largo plazo entre el precio del metal y sus determinantes. Se incorporan en las estimaciones del tipo de cambio real de los Estados Unidos, los inventarios en bolsa y los indicadores de actividad de los principales consumidores del metal, para luego extender el modelo canónico con las posiciones de agentes especuladores.²⁷A priori no debiésemos esperar un efecto de las posiciones de especuladores en el precio de largo plazo del cobre, puesto que es posible que el precio tienda a valores congruentes con su costos de producción, lo que en estos modelos de equilibrio parcial (enfoque de demanda) estarían re presentados por el estado estacionario de las variables fundamentales o determinantes tradicionales y no por las posiciones de estos agentes. Para comprobar esto se realizan indistintamente estimaciones que incorporan y excluyen a los no comerciales del vector de cointegración. Asimismo, se incluye una tendencia lineal determinística que pretende captar eventuales mejoras tecnológicas que afecten a la industria.

Antes se realizaron los contrastes estándares de raíz unitaria para cada una de las variables de interés.²⁸ Se encontró que la mayoría de las series analizadas exhiben un comportamiento no estacionario a los niveles tradicionales de significación, salvo para el caso de las posiciones netas de agentes no comerciales, en que los resultados son menos concluyentes. En efecto, las pruebas para posiciones netas apuntan marginalmente a la existencia de raíz unitaria. En teoría dicha variable debiese ser estacionaria ya que no se esperaría que las transacciones largas o cortas dominen sistemáticamente en el mercado. Por en de, se procedió a realizar los contrastes de cointegración que consideran indistintamente las posiciones netas, así como las largas y cortas de no comerciales por separado.

Para los datos de frecuencia semana les se observa que el rango de cointegración es 1 en la mayoría de los casos, lo que es robusto a la selección de rezagos y al tipo de estadígrafo seleccionado (eigen valor y traza). Lo anterior se toma como evidencia de la existencia de un vector único de cointegración que indica una relación y determinación conjunta en el largo plazo de las variables incluidas.

Por medio de la metodología elaborada por ^{Johansen (1991}, 1995) se presenta los resultados para las series de frecuencia semanal y mensual. Da da la disponibilidad de datos para las estimaciones semana les las series se realizan para el periodo 1998-2006, en tanto las mensuales se realizan para el periodo 1995-2006. La aproximación empírica incorpora las posiciones de agentes no comerciales netas y largas/cortas tanto en la ecuación de largo plazo como en la dinámica de corto plazo. Asimismo, para las estimaciones mensuales se incorporan la producción industrial de los países de la OCDE, además de China por su papel creciente como consumidor de materias primas.²⁹

Todas las especificaciones consideran el cambio porcentual (semanal y mensual) en los inventarios en Londres, la variación del tipo de cambio real, además de los cambios en los indicadores que captan las transacciones de los inversionistas, en tanto el precio del cobre considera la variación semanal de martes a martes para el caso de la variación semanal y el valor promedio para las estimaciones mensuales.³⁰ El primer ejercicio considera las variables anteriores y se procede a estimar los coeficientes a través de MCOD (dynamic ordinary lest squares) basado en ^{Stock y Watson (1993}). Esta metodología considera adelantos y rezagos de las primeras diferencias de las variables exógenas y ofrece estimado res congruentes de los parámetros de cointegración. Los resultados de los coeficientes de largo plazo así como los coeficientes de corto plazo de la representación de corrección de errores se presentan en el cuadro 4.

Se realiza estimaciones para tres periodos muestrales: enero de 1998-agosto de 2006 (muestra completa), enero de 1998-diciembre de 2005 (primera submuestra) y enero de 2006-agosto de 2006 (segunda submuestra). Para la muestra complet1 se observa que el modelo (1), que no incorpora a los especuladores en largo y corto plazos, exhibe los signos esperados para inventarios, tipo de cambio real y tendencia. Al incluir se a los agentes no comerciales (modelos 2 y 3), los coeficientes estimados señala rían cierto efecto en el largo plazo de estos agentes, aunque con el signo contrario al esperado. El modelo (4), que considera el papel de los especuladores sólo en la dinámica de corto plazo, entrega elasticidades de 0.13 y −0.05 para las posiciones largas y cortas, respectivamente, lo que reflejaría un comportamiento en que las posiciones de no comerciales tendrían efectos de corto plazo, con posiciones de compra que afectan positivamente y posiciones de venta que incide de manera inversa. Para todos los casos se constata la inestabilidad de los coeficientes asociados a los especuladores en la ecuación de largo plazo y la estabilidad de los parámetros en la dinámica de corto plazo. En conjunto, estos resultados los tomamos como pruebas en favor de modelos que consideran un papel de los especuladores sólo en las variaciones de corto plazo en el precio del cobre.

Así, el coeficiente estimado para las variaciones en las posiciones de compra para el periodo enero de 1998-agosto de 2006 implica que un aumento de 10% en las posiciones largas de especuladores estaría asociado a incrementos transitorios cercanos a 4 centavos de dólar/libra en el precio del metal, según el promedio estimado para 2006.³¹ Las estimaciones para frecuencia mensual se presentan en los cuadros 5 y 6. Nuevamente se confirma la presencia de un vector único de cointegración al incorporar la producción industrial de la OCDE y China.

Los resultados con frecuencia mensuales se encuentran en una línea similar a las estimaciones con frecuencia semanal. En particular, los coeficientes de largo plazo no resultan significativos para las posiciones netas de especuladores y son de signo in correcto para las posiciones largas y cortas. Sin embargo, nuevamente los cambios en dichas posiciones resultan significativos en la dinámica de corto plazo y con signos de acuerdo con lo esperado. La inestabilidad de los parámetros de largo plazo de las posiciones de agentes no comerciales se observa en las estimaciones re cursivas que se presentan en la gráfica 7.³²

Fuente: Elaboración de los autores.

Gráfica 7 Estabilidad de coeficientes de posiciones no comerciales 

Se advierte que las posiciones largas no han si do significativas para gran parte de la muestra. Sin embargo, se observa que desde principios de 2006 se presenta un cambio que lleva el parámetro hacia valores negativos contrario a lo esperado. Este fenómeno está asociado al aumento de la cotización del metal y la sostenida disminución de las posiciones de compra por parte de especuladores. Por otro lado, el coeficiente de largo plazo de las posiciones cortas presenta una mayor estabilidad, sin embargo, es no significativo para todo el periodo muestral (gráfica 7A y 7B). Para el modelo con frecuencia mensual, nuevamente el parámetro asociado a las largas resulta de signo contrario al esperado, en tanto el de las posiciones de venta resulta negativo y significativo pero de creciente y no significativo en to da la muestra. En es te contexto, resulta difícil conciliar el comportamiento reciente de las posiciones de los especuladores con el aumento observado en el precio del cobre desde abril hasta agosto de 2006.³³

Complementando los ejercicios anteriores, se realiza estimaciones dentro de muestra que ilustran la mejora al incluir las transacciones de especuladores en modelos que incorporan variables fundamentales con base en la dinámica del precio. Como se puede apreciar en la gráfica 8, se logra una disminución importante en el error dentro de muestra y se explica parte de las variaciones recientes en el precio. A pesar de esto, una parte significativa del precio queda sin explicación en este modelo.

Fuente: Elaboración de los autores.

Gráfica 8 Ajuste de modelos dentro de muestra al incluir posiciones no comerciales. Modelo frecuencia mensual 

3. Vector de corrección de errores (VCE)

En esta subsección seguimos de cerca el FMI (2006), dilucidando también el papel de agentes no comerciales en la dinámica del precio del cobre. Utilizamos un modelo VCE para evaluar causalidad de largo plazo y asumimos eventuales problemas de endogeneidad presentes en la estimación anterior.³⁴ Así entonces, extendemos la aproximación del FMI primero estimando un vector de corrección de errores con las posiciones largas y cortas de especuladores, junto con el precio del metal, tipo de cambio real e inventarios en bolsa.³⁵

Consideramos el siguiente modelo genérico de la forma de corrección de errores:

en que el término de error ε _i es i.i.d y los términos determinísticos D _t puede contener una constante, una tendencia lineal y/o variables ficticias (dummies) estaciónales, entre otras. El vector X considera el conjunto de variables endógenas del modelo, β′X _t−1 son las desviaciones del equilibrio en el último periodo (residuos en t − 1), y α es un vector de coeficientes de ajuste que determinan la velocidad con que las variables convergen a estado estacionario en cada periodo.

La selección de rezagos se realizó con base en los criterios de información estándares (Akaike, Schwarz, Hannan-Quinn) a un VAR no restringido, para asegurar un buen comportamiento de los residuos.³⁶

Si un coeficiente de ajuste en una de las ecuaciones es estadísticamente significativo implica que los cambios en una variable determinada tendrán incidencia que restau a la relación de largo plazo existente (^{Harris, 1995}; ^{Hansen y Johansen, 1998}). Por otro lado, la causalidad de corto plazo se observa por medio de la significación de los coeficientes en primeras diferencias.

En la gráfica 9 se presenta estimaciones re cursivas del coeficiente de ajuste de las ecuaciones de las posiciones largas (A) y cortas (B). Si dichos coeficientes no resultan significativos entonces existirían pruebas de causalidad de largo plazo de las posiciones de especuladores respecto al precio del metal. Primero destaca la estabilidad que muestran los parámetros en ambos casos. Segundo, se observa que el coeficiente de ajuste en la ecuación de las posiciones largas es significativo, lo que indica que la causalidad de largo plazo es des de precio del metal a posiciones largas y no lo contrario. Por otro lado, el coeficiente de ajuste para la ecuación de las posiciones cortas no resulta significativo, lo que indica que podrían existir ciertas pruebas de un papel de dichas posiciones en el ajuste de largo plazo de las variables. En su conjunto estas pruebas se interpretan como un pequeño papel de las posiciones de especuladores, tan to largas como cortas, que afectan el precio del metal. Más aún, indican un efecto desde el precio del metal a las posiciones de los agentes no comerciales.³⁷ Los resultados para los coeficientes de corto plazo de las ecuaciones de precio, tipo de cambio real e inventarios resultan significativos al igual que en los modelos reducidos.³⁸

Fuente: Elaboración de los autores.

Gráfica 9 Estimación del coeficiente de ajuste recursivo 

4. Análisis de volatilidad del precio

Las pruebas anteriores llevan, en principio, a pensar en efectos transitorios de cambios en las posiciones largas y cortas en las variaciones que experimenta la cotización del metal. Se sugiere entonces incorporar dichas posiciones en el entendimiento de la dinámica que experimenta el precio entre semanas e incluso meses, pero se descarta efectos permanentes o de largo plazo. Un tema relacionado con el anterior es el efecto de la mayor actividad especulativa en el mercado de productos derivados y la volatilidad del activo. En esta subsección exploramos una medida de volatilidad específica con base en varias contribuciones anteriores en la bibliografía financiera, principalmente realizada en mercados accionario y cambiario. En esta bibliografía existen pruebas mix tas respecto al efecto que la actividad de especuladores del mercado de futuros —como las posiciones de agentes especuladores como un subconjunto de los intereses abiertos— tienen en la volatilidad del activo subyacente. ^{Bessembinder y Seguin (1992})encuentran que los mercados de futuros de acciones reducen la volatilidad del precio del subyacente, mientras ^{Clark (1973}), ^{Harris (1982}) y ^{Tauchen y Pitts (1983}) encuentran una asociación positiva entre la volatilidad y otras medidas de actividad especulativa. Por otro lado, ^{Jadresic y Selaive (2004}) para el mercado cambiario no encuentran una relación significativa y estable entre volatilidad y actividad de derivados cambiarios. A pesar de la divergencia de los resultados existe amplio consenso de que mayores y más profundos mercados de futuros proporcionan liquidez al mercado en general (^{Grossman, 1988}).

Para analizar la incidencia entre las posiciones de los inversionistas y la volatilidad del precio del cobre nos basamos en ^{Bessembinder y Seguin (1992}), planteando el siguiente sistema:

en que ΔP _t es cambio logarítmico del precio del cobre (rendimiento), ΔINV los cambios en la variable inventarios y ΔTCR representa las variaciones en el tipo de cambio real. En la ecuación de la varianza ΔPL ^NC y ΔPC ^NC denotan los cambios en las posiciones de agentes no comerciales largas y cortas, respectivamente. Finalmente, la volatilidad condicional se modela por medio de un GARCH(1,1).³⁹

Para mitigar efectos de crecimiento secular en las series se trabaja las series de actividad por el filtro de Hodrick y Prescott para series semanales. A pesar de esto, también se sensibilizó por series de actividad a las que se les substrajo la tendencia mediante promedios móviles y los resultados no son alterados.

La gráfica 10 presenta las series filtradas y la volatilidad condicional estimada. El cuadro 7 presenta los coeficientes estimados para el modelo (6), en el periodo de enero de 1998-agosto de 2006. La primera columna incorpora las posiciones netas en tanto la segunda distingue las posiciones de compra y venta a futuro de especuladores. Los coeficientes para las posiciones netas y cortas no resultan significativos, y se distinguen del coeficiente estimado para las posiciones largas que es positivo y cercano a los mínimos de significación. Ciertamente es to no es evidencia concluyen te de que existe una asociación entre la actividad especulativa y la volatilidad del precio del metal, pero sugiere una eventual relación que puede tornar se más estrecha en circunstancia de alta incertidumbre respecto a los futuros avances de los fundamentos de oferta y demanda detrás del precio.

Fuente: Elaboración de los autores.

Gráfica 10 Volatilidad y posiciones de especuladores