Obtener el beta de MICROSOFT.
Abrir el archivo Portafolio9.xlsx (o, puede trabajar en el archivo usado en el ejercicio Correlaciones y Covarianza) 😎.
(Instalar el complemento de análisis de datos, si no está instalado: Menú Archivo: Opciones: Complementos: Administrar: Complementos de Excel Ir… Seleccionar Herramientas para análisis Aceptar)
Escribir "REGRESIÓN" en la celda N1.
Menu Datos: Análisis de datos: Regresión: Aceptar: Rango Y de entrada D$1:$D$36 Rango X de entrada I$1:$I$36 Seleccionar Rótulos Seleccionar Curva de regresión ajustada Rango de salida $Y$1 Aceptar.
PRUEBA de HIPÓTESIS
Ho: b = 0 (hipótesis nula, beta igual a cero)
H1: b >< 0 (hipótesis alterna)
Regla de decisión, nivel de significancia: 95%
Si p-value < 0.05: rechazar Ho
Si p-value > 0.05: no rechazar Ho: beta podría ser igual a 0
Alternativamente: regla de decisión, nivel de significancia: 95%
Si t > t* rechazar Ho
Si t < t* no rechazar Ho: beta podría ser igual a 0 Se trata de una regresión simple: y = a + bx+e, donde la variable dependiente Y es el rendimiento de Microsoft Corporation (Ri: rMSFT) y la variable independiente X es el rendimiento del índice S&P 500 (Rm: rSPY) representando el promedio del mercado (un portafolio diversificado).
Comprobar que beta es
= COVARIANZA(Ri,Rm)/VARIANZA (Rm)
= COVARIANZA(Y,X)/VARIANZA (X)
Insertar la fórmula =COVARIANZA.M(D2:D36;I2:I36)/VAR.S(I2:I36) en la celda Z19.
Escribir "0.05" en la celda AC19.
Insertar la fórmula =SI(AC18<AC19;"Rechazar Ho"; "No rechazar Ho") en la celda AD19.
Escribir "t*" en la celda AC20.
Insertar la fórmula =Z18/AA18 en la celda AB21.
Insertar la fórmula =INV.T(0.975;Z14) en la celda AC21.
Insertar la fórmula =SI(ABS(AB21)>AC21;"Rechazar Ho";"No rechazar Ho") en la celda AD21
¡El resultado de las celdas AD19 y AD21 debe conducir a la misma conclusión!
Formatear. ¡El resultado debe verse como en la figura!
Inspeccionar. Interpretar.
Este es el caso general, en que "se busca" rechazar la hipótesis nula. Si beta se puede distinguir de cero con un nivel de confianza del 95%, entonces se puede sacar conclusiones respecto a la relación entre X e Y. En caso contario no se debería continuar. La regresión establece una relación causa-efecto (X es la causa, Y es el efecto - lo cual no siempre es intuitivo). Previamente se debe analizar la correlación: 0.59633.
El beta usado como parte del CAPM, por ejemplo, es el coeficiente de la regresión simple. Gráficamente se aprecia que es la pendiente de la recta de regresión.
Guardar y cerrar el archivo.
Por favor, me comentan si les salió, también me comentan si hay algún error (de tipeo).😊
Si algún archivo no descarga, no duden en solicitarlo por e-mail.
¡Puedes compartir en las redes sociales!😉
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