Volatilidad en Red: Conectando Petróleo, Petrobrás y VALE en tiempos de crisis
DOI:
https://doi.org/10.5007/2175-8077.2026.e107140Palabras clave:
spillover, vectores autorregresivos, GFEVD, precio del petróleoResumen
Objetivo: Este estudio analiza la influencia del precio internacional del petróleo sobre las acciones de Petrobrás (PETR4) y VALE (VALE3), considerando también el impacto del índice S&P 500 entre enero de 2021 y enero de 2023, período marcado por eventos exógenos como la pandemia del COVID-19 y el conflicto entre Rusia y Ucrania.
Metodología/enfoque: La investigación utiliza datos diarios obtenidos mediante el paquete yfR del sitio Yahoo Finance, aplicando el modelo de Vectores Autorregresivos (VAR) junto con las pruebas ADF, KPSS, BIC, AIC y HQ para verificar la estacionariedad y determinar el número óptimo de rezagos. También se realizaron pruebas de normalidad, autocorrelación y heterocedasticidad, además de aplicar la técnica de Descomposición Generalizada de la Varianza del Error de Predicción (GFEVD), según Diebold y Yilmaz (2012), y la prueba de causalidad de Granger (1969).
Originalidad/relevancia: La originalidad radica en aplicar el modelo GFEVD a una muestra reciente y volátil, centrada en empresas brasileñas estratégicas en el mercado global de commodities.
Resultados principales: El petróleo (CL1) explicó el 4,81% de la varianza de PETR4 y el 7,72% de VALE3 en un horizonte de 10 días. El índice de spillover disminuyó en los picos del COVID-19 y al inicio de la guerra.
Contribuciones teóricas/metodológicas: El estudio refuerza la utilidad del modelo VAR-GFEVD para analizar la conectividad entre activos.
Contribuciones para la gestión: Los hallazgos ayudan a inversores y gestores públicos a tomar decisiones ante choques externos en contextos inestables.
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