Índice de Temor a la Recesión (RFI por sus siglas en inglés) - ¿Qué es y funciona?

El Índice de Temor a la Recesión (RFI por sus siglas en inglés) se propone como una medida directa de las preocupaciones sobre recesión basada en la actividad de búsqueda de Google. El desarrollo del RFI se fundamenta en el cambio hacia la búsqueda activa de información por parte de los participantes del mercado.

Los datos de frecuencia de búsqueda derivados de Google se consideran representativos del comportamiento de búsqueda en internet de la población general, dada la cuota de mercado dominante de Google. De manera crítica, la actividad de búsqueda sirve como una medida revelada de atención: si los usuarios buscan términos relacionados con recesión, están inequívocamente preocupados por las contracciones económicas.

Este artículo se basa en un documento de investigación de Yong Ma, Shaofeng Zhang, Mingtao Zhou y Xiaozhou Zhouc titulado “¿Ayudan los Temores de Recesión a Predecir la Volatilidad del Mercado de Valores? Evidencia Internacional”. El objetivo principal de la investigación es predecir la volatilidad, no los rendimientos del mercado, para los 11 países examinados (Australia, Canadá, Francia, Alemania, Italia, Japón, Países Bajos, Suecia, Suiza, Reino Unido y Estados Unidos).

Recession Fear Index

Cómo se Calcula el Índice de Temor a la Recesión

Período de Tiempo y Frecuencia: La muestra de datos abarca desde enero de 2004 hasta diciembre de 2023 y utiliza una frecuencia mensual, determinada por la disponibilidad de datos de Google Trends.
Términos de Búsqueda Primitivos: El índice agrega datos de búsqueda de 12 términos primitivos relacionados con temores de recesión. Estos términos fueron seleccionados utilizando el Planificador de Palabras Clave de Google, comenzando con “recessions” (recesiones), y luego filtrando las palabras clave sugeridas por relevancia y volumen adecuado. Los 12 términos incluyen: “recessions” (recesiones), “economic recession” (recesión económica), “economic downturn” (desaceleración económica), “economic crisis” (crisis económica), “crisis”, “recession” (recesión), “financial crisis” (crisis financiera), “economic depression” (depresión económica), “economic meltdown” (colapso económico), “current recession” (recesión actual), “business downturn” (desaceleración empresarial) y “market crisis” (crisis del mercado).
Técnica de Agregación (PLS): El RFI se construye utilizando la técnica de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS por sus siglas en inglés). Este método es crucial para extraer un componente común de los temores de recesión al combinar indicadores individuales basados en sus covarianzas con la volatilidad futura del mercado de valores. PLS resume eficientemente la información y ayuda a eliminar errores de medición y “ruidos irrelevantes para la volatilidad del mercado de valores” introducidos por variaciones en el comportamiento de búsqueda.

¿Predice el Índice de Temor a la Recesión (RFI) la Volatilidad del Mercado de Valores?

La investigación indica que el RFI es un predictor poderoso de la volatilidad del mercado de valores en 11 países industrializados.

Predictibilidad Dentro de la Muestra: Cuando el RFI se añade al modelo de referencia autorregresivo (AR) estándar, el índice exhibe una fuerte capacidad para predecir la volatilidad del mercado de valores. Las pendientes de regresión dentro de la muestra sobre el RFI fueron significativamente positivas al nivel del 1% en los 11 países examinados (Australia, Canadá, Francia, Alemania, Italia, Japón, Países Bajos, Suecia, Suiza, Reino Unido y Estados Unidos).
Magnitud Económica: El efecto promedio en todos los países sugiere que un aumento de una desviación estándar en el RFI conduce a una volatilidad de mercado anualizada 8.92% mayor en el mes siguiente.
Confiabilidad Fuera de la Muestra: El RFI mantiene su desempeño de pronóstico en pruebas fuera de la muestra. Las estadísticas fuera de la muestra fueron positivas y estadísticamente significativas en todos los países, oscilando entre 1.43% y 6.29%. Este valor positivo sugiere que el modelo extendido que incorpora el RFI mejora la precisión del pronóstico sobre el modelo de referencia.
Pronóstico a Largo Plazo: El RFI mantiene una capacidad significativa para predecir la volatilidad del mercado de valores a largo plazo en la mayoría de los países para horizontes de predicción de hasta 12 meses. El poder predictivo generalmente aumenta con el horizonte de pronóstico hasta seis meses.

El RFI Supera a los Fundamentos Económicos y las Medidas de Incertidumbre

Se demuestra que el poder predictivo del RFI es distintivo y valioso al controlar otros predictores establecidos:

Fundamentos Económicos: La capacidad predictiva del RFI permanece económica y estadísticamente significativa incluso después de controlar diversas variables económicas comunes (incluyendo la tasa de crecimiento de la producción industrial (IP), tasa de crecimiento del desempleo (UNEMP), rendimientos del mercado de valores (MKT) y diferencial de plazos (TMS)).
Medidas de Incertidumbre: La eficacia de pronóstico del RFI no se ve eclipsada por medidas de incertidumbre existentes, como la Incertidumbre de Política Económica Global (GEPU), Incertidumbre de Política Monetaria (MPU), o el índice de volatilidad del Chicago Board Options Exchange (VIX). Por ejemplo, después de controlar por el VIX, la estimación de la pendiente del RFI para Canadá fue 9.16%, lo cual es cercano a la estimación sin controles (9.45%).

Valor Económico para los Inversionistas

El RFI proporciona beneficios de utilidad considerables para los inversionistas. Bajo un marco de utilidad basado en media-varianza, el modelo aumentado con RFI mejora significativamente los beneficios de utilidad en comparación con el modelo de referencia. Además, el aumento de la volatilidad conduce a precios de acciones más bajos (normalmente).

Todos los diferenciales de utilidad fueron significativamente positivos al nivel del 1% en todos los países, indicando que los inversionistas estarían dispuestos a pagar una prima por los pronósticos de volatilidad mejorados proporcionados por el RFI.