AMV - Caracterización de la volatilidad en el mercado cambiario local

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Caracterización de la volatilidad en el mercado cambiario local DOCUMENTO DE INVESTIGACIÓN No. 30 29 de diciembre de 20222

Presidencia Michel Janna Gandur Presidente

Vicepresidencia de Desarrollo de Mercados Jorge Llano Salamanca Vicepresidente

Gerencia Técnica Sergio Beltrán Fierro Gerente

Juan Camilo Santana Profesional Senior

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Tabla de contenido

1. Introducción ................................ ................................ ................................ ........... 4

2. Comportamiento recient e del tipo de cambio - contexto económico y de mercados ................................ ................................ ................................ ................ 5

3. Análisis de volatilidad mercado cambiario ................................ ........................ 8

4. Caracterización del mercado cambiario en escenarios de alta volatilidad . 12 4.1. Comportamiento de la liquidez .............................................................................................. 13 4.2. Dinámica de sus participantes ............................................................................................... 19

5. Consideraciones finales ................................ ................................ ...................... 21

Bibliografía ................................ ................................ ................................ ................... 22

5. Consideraciones finales ................................ ................................ ...................... 21

Bibliografía ................................ ................................ ................................ ................... 22

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1. Introducción

En la segunda mitad del 2022 la tasa de cambio peso/dólar ha experimentado una marcada tendencia alcista , acompañada de significativos niveles de volatilidad que han llevado los precios de negociación a niveles nunca vistos, generando la sensación de que nos encontramos en un pico de variabilidad sin precedentes en este mercado.

Esta impresión se ve reforzada por un contexto económico y político que también pareciera atípico, en el que confluyen factores tanto externos como domésticos asociados con un endurecimiento de las condiciones financieras a nivel internacional no visto en décadas, el nerviosismo asociado al conflicto bélico entre Rusia y Ucrania y la incertidumbre asociada a nuevos cambios políticos en el país, entre otros.

En este entorno, resulta de gran valor entender de mejor manera el escenario de volatilidad que vive el mercado, para lo cual es útil analizarlo a luz de un periodo de tiempo más amplio y establecer si comparte elementos comunes con otro s momentos en los que también se presentó alta fluctuación en el precio del dólar y que factores lo diferencian de periodos con mayor estabilidad.

Con este objetivo, el presente estudio caracteriza el periodo de alta volatilidad en términos de la liquidez y el comportamiento de los participantes en el mercado cambiario y realiza una c omparación respecto de un periodo que puede

Con este objetivo, el presente estudio caracteriza el periodo de alta volatilidad en términos de la liquidez y el comportamiento de los participantes en el mercado cambiario y realiza una c omparación respecto de un periodo que puede considerarse como de volatilidad “normal”. Para efectos del cálculo de la liquidez, se usaron medidas de tipo directo basadas en el análisis de la profundad de la pantalla de negociación, en lugar de emplear las métricas convencionales enfocadas en el monto negociado y el número de operaciones realizadas.

De esta manera, el presente documento se encuentra dividido en cinco secciones. La primera corresponde a esta introducción, la segunda ofrece un análisis del entorno económico y de mercados que sirve de marco al comportamiento reciente d el tipo de cambio . En el tercer aparte se realiza un análisis de la volatilidad el mercado cambiario para el periodo de 10 años comprendido entre 2012 y 2022. En la cuarta sección se realiza una caracterización del actual episodio de volatilidad en términos de liquidez y comportamiento de los participante s del mercado cambiario y se realiza una comparación de estos resultados respecto de un periodo de volatilidad típica, para finalmente presentar algunas conclusiones. © @amvcolombia @ @AMVColombia @ AM\/Colombia5

2. Comportamiento reciente del tipo de cambio - contexto económico y de mercados

En la segunda mitad del 2022 la tasa de cambio peso/dólar ha experimentado una marcada tendencia alcista. Después de fortalecerse durante el primer semestre el año, a partir de junio y con corte al cierre de octubre, el peso colombiano experimentó una depreciación cercana 27,6% frente a la divisa norteamericana

marcada tendencia alcista. Después de fortalecerse durante el primer semestre el año, a partir de junio y con corte al cierre de octubre, el peso colombiano experimentó una depreciación cercana 27,6% frente a la divisa norteamericana (gráfico 1), siendo una de las más significativas en el mundo y alcanzando máximos históricos cercanos a los $5.000 por dólar . Este comportamiento responde a una combinación de factores externos y propios del contexto económico y político del país.

Gráfico 1. Evolución Tasa Representativa del Mercado (TRM) enero – octubre 2022

Fuente: Banco de la República, cálculos y elaboración: AMV

En el contexto internacional, el dólar estadounidense se ha fortalecido como consecuencia del acelerado proceso de normalización monetaria implementado por la Reserva Federal de los EE.UU. (FED) , que ha implicado un incremento de las tasas de interés de ese país a un mayor ritmo que en otras economías desarrolladas. Así mismo, frente a la incertidumbre geopolítica generada alrededor del conflicto bélico entre Rusia y Ucrania y la expectativa de una fuerte desaceleración económica para el 2023, se ha producido un incremento en la aversión al rie sgo en los mercados mundiales , que se ha traducido en un fortalecimiento de la $ 3.500 $ 3.700 $ 3.900 $ 4.100 $ 4.300 $ 4.500 $ 4.700 $ 4.900 $ 5.1006

posición del dólar como activo refugio. De esta manera, el endurecimiento de las condiciones financieras globales ha re direccionado los flujos de capital hacia la

$ 4.500 $ 4.700 $ 4.900 $ 5.1006

posición del dólar como activo refugio. De esta manera, el endurecimiento de las condiciones financieras globales ha re direccionado los flujos de capital hacia la economía norteamericana, lo que ha impactado a la mayoría de las monedas a nivel mundial.

A estos elementos del entorno global se suma n algunos factores del orden local que han incrementado la percepción de riesgo país sobre la economía colombiana. En primer lugar, cabe mencionar las vulnerabilidades macroeconómicas derivadas de la coexistencia de importantes déficits fiscal y externo, que se han visto agravados como consecuencia de la pandemia y la recuperación económica de los últimos años.

Es así como el Credit Default Swap (CDS) 1 a 10 años sobre la deuda soberana colombiana se ha incrementado en cerca de un 59% en lo corrido de 2022 con corte a octubre, pasando de 273 a 435 puntos básicos, sobrepasando a partir del 28 de agosto el valor del CDS sobre la deuda brasilera, respecto de la cuál al 31 de octubre de 2022 Colombia pagaba un sobrecosto de aseguramiento de 66,6 puntos básicos (gráfico 2).

Gráfico 2. Evolución CDS a 10 años principales economías LATAM enero – octubre 2022

Fuente: Bloomberg, elaboración: AMV

1 En términos generales, un CDS es un derivado financiero que cumple la función de un seguro que cubre a su tenedor del riesgo de impago de un préstamo o de la compra de otro producto financiero. Por ejemplo, un inversionista que compra un título de deuda corporativa o gubernamental puede comprar un CDS para

tenedor del riesgo de impago de un préstamo o de la compra de otro producto financiero. Por ejemplo, un inversionista que compra un título de deuda corporativa o gubernamental puede comprar un CDS para protegerse en caso de que el emisor del bono se declare en quiebra o suspensión de pagos.

50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 Colombia Perú Chile México Brasil7

Adicionalmente, algunos anuncios del gobierno han generado incertidumbre en los inversionistas internacionales , afectando el comportamiento del tipo de cambio. Entre los temas de mayor trascendencia se encuentra el futuro del sector minero-energético, que es el principal generador de divisas para el país , el compromiso con la regla fiscal en el marco de un programa de gobierno que busca incrementar significativamente el gasto social , el im pacto en el ahorro privado y en la dinámica de los mercados financieros de una posible reforma pensional y el efecto de la reforma tributaria sobre el capital.

De esta manera, a unque el fortalecimiento del dólar ha sido un fenómeno generalizado frente a las principales monedas del mundo, el peso colombiano ha experimentado una de las depreciaciones más marcadas a nivel global. Así, como ya se mencionó, entre junio y octubre de 2022, la moneda local se ha debilitó cerca de un 27%, cerca del doble que el peso chileno (14,4%) y casi cuatro veces lo observado en el real brasilero (7,55%) y el sol peruano (6,94%). Por su parte, para el mismo periodo, el peso mexicano se desvalorizó tan solo un 0,58%.

Si extendemos el análisis a lo corrid o en todo el 2022 con corte a octubre, los

mismo periodo, el peso mexicano se desvalorizó tan solo un 0,58%.

Si extendemos el análisis a lo corrid o en todo el 2022 con corte a octubre, los resultados son menos alentadores, pues mientras el peso colombiano acumula una devaluación cercana al 21%, el peso chileno se ha desvalorizado un 10,7% y en paralelo el real brasilero, el peso mexicano y el sol pe ruano se han fortalecido un 7,10%, 3,5% y 0,39% respectivamente. El gráfico 2 muestra la evolución en índice base 100 de este conjunto de monedas para lo corrido de 2022.

Esta marcada tendencia alcista de la tasa de cambio peso/dólar, se vio acompañada de un incremento significativo en los niveles de volatilidad. En este sentido, si se observan los valores de la volatilidad diaria anualizada, se tiene que durante los cinco primeros meses del año esta se ubicó en 0,6%, mientras que para el periodo entre junio y octubre alcanzó el 8,7%, para dejar el acumulado del 2022 con corte a octubre en 3,84%.

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Gráfico 3. Evolución índice base 100 tasas de cambio principales monedas LATAM enero – octubre 2022

Fuente: Bloomberg, cálculos y elaboración: AMV

3. Análisis de volatilidad mercado cambiario

Para efectos de determinar s i la volatilidad de la tasa de cambio peso/ dólar observado en la segunda mitad del 2022 corresponde a valores históricamente

3. Análisis de volatilidad mercado cambiario

Para efectos de determinar s i la volatilidad de la tasa de cambio peso/ dólar observado en la segunda mitad del 2022 corresponde a valores históricamente altos, se analizaron tres medidas de variabilidad para el periodo de 10 años comprendido entre enero de 20 12 y octubre de 2022. Dos de estas son medidas absolutas expresadas en términos nominales y corresponden al spread entre los precios de apertura y cierre de cada jornada y al rango diario de negociación , que es la diferencia entre los precios máximos y mínimos transados.

La tercera es una métrica relativa expresada en términos porcentua les conocida como promedios móviles ponderados exponencialmente (EWMA por sus siglas en inglés)2, que, para efectos del presente análisis, muestra de forma diaria la variación trimestral del tipo de cambio peso /dólar. De esta manera, se cuenta con dos

2 Este es un método de cálculo de volatilidad que permite asignarle un peso a cada observación de acuerdo con su ocurrencia en el tiempo, dándole una mayor importancia a los datos más recientes respecto de los más antiguos, hecho que permite capturar de mejor manera el comportamiento reciente de la variable analizada. 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130

P. Chileno Real Sol P. Mexicano P.Colombiano9

medidas que recogen la dinámica diaria del mercado cambiario y una tercera de más largo plazo que permite ver este comportamiento de manera más estructural.

Para efectos del análisis, e n cada una de las medidas se considerarán como eventos de “alta volatilidad” aquell as jornadas de negociación en las que l os

más largo plazo que permite ver este comportamiento de manera más estructural.

Para efectos del análisis, e n cada una de las medidas se considerarán como eventos de “alta volatilidad” aquell as jornadas de negociación en las que l os valores observados resulten superiores a un umbral correspondiente al valor promedio del periodo completo de estudio más tres desviaciones estándar.

Iniciando por los spreads diarios entre los precios de apertura y cierre de la divisa norteamericana (gráfico 3) se tiene que, para el periodo de análisis, esta diferencia se situó en promedio en $14,7 con eventos de “alta volatilidad” en el 2% de los días de negociación (54 de 2640 jornadas). Con una desviación estándar3 de $15,9, en el caso de esta medida se consideran eventos de alta volatilidad aquellas jornadas con diferencias superiores a los $62,5 entre los precios de apertura y cierre.

Gráfico 4. Evolución del spread entre el precio de apertura y de cierre peso /dólar enero 2012 – octubre 2022

Fuente: Banco de la República, cálculos y elaboración: AMV

En cuanto al rango diario de negociación, es decir, a la diferencia entre los precios máximo y mínimo negociados en el mercado cambiario local (gráfico 4), se observa que, para el periodo de análisis, esta diferencia se ubicó en media alrededor de los $28 con eventos de “alta volatilidad” en el 1,5% de las jornadas de

3 La desviación estándar es un promedio de las desviaciones individuales de cada observación de un conjunto de datos respecto de su valor promedio o media . Así, la desviación estándar mide el grado de dispersión o variabilidad en el conjunto de datos. -10 10 30

datos respecto de su valor promedio o media . Así, la desviación estándar mide el grado de dispersión o variabilidad en el conjunto de datos. -10 10 30 50 70 90 110 130 150 170 Spread (apertura - cierre) Media Media + 3 desviaciones10

operación (40 de 2640 días) . Con una desviación estándar de $62, en el caso de este indicador , se consideran eventos de alta volatilidad aquellos días de negociación con diferencias superiores a los $90 entre los valores máximos y mínimos transados.

Gráfico 5. Evolución diaria rango de negociación peso /dólar enero 2012 – octubre 2022

Fuente: Banco de la República, cálculos y elaboración: AMV

Respecto de la volatilidad trimestral del tipo de cambio, medida como la dispersión de las tasas de cierre de los 60 días previos al día del cálculo4 (gráfico 5) se puede apreciar que, para el periodo de análisis , esta alcanzó en promedio 0,6% con eventos de alta volatilidad en el 1,7% de las jornadas de negociación (44 de 2640 días). Con una desviación estándar de 0,57%, en este caso se considerarán eventos de alta variabilidad aquellos días en los cuales la métrica de volatilidad trimestral supere el nivel de 2,30%.

En el caso de las tres medidas de variabilidad analizadas, se observa que existe similitud en la manera en que se distribuyen en el tiempo la mayoría de los eventos que pueden considerarse de alta volatilidad. De esta manera, entre enero de 2012 y octubre de 2022 se distinguen tres periodos que de acuerdo con los parámetros

similitud en la manera en que se distribuyen en el tiempo la mayoría de los eventos que pueden considerarse de alta volatilidad. De esta manera, entre enero de 2012 y octubre de 2022 se distinguen tres periodos que de acuerdo con los parámetros definidos pueden considerarse como de alta variabilidad: agosto 2015 - marzo 2016, coincidente con el periodo de la crisis de los precios del petróleo, marzo 2020

4 Como se mencionó anteriormente, este cálculo se realiza usando el método de promedios móviles ponderados exponencialmente (EWMA por sus siglas en inglés).

0 50 100 150 200 250 300 Rango (máximo - mínimo) Media Media + 3 desviaciones11

– septiembre 2020, correspondiente al periodo más complejo de la pandemia del COVID19 y mayo 2022 – octubre 2022, periodo de interés del estudio.

Gráfico 6. Evolución diaria volatilidad trimestral del tipo de cambio peso /dólar enero 2012 – octubre 2022

Fuente: Banco de la República, cálculos y elaboración: AMV

En la tabla 1 pueden apreciarse l os valores promedio de los tres indicadores de variabilidad para el conjunto de eventos considerados como de alta volatilidad en los periodos de tiempo identificados.

Tabla 1. Valores promedio medidas de variabilidad en periodos de alta volatilidad enero 2012 – octubre 2022

Fuente: Banco de la República, cálculo y elaboración: AMV

Se observa que el periodo comprendido entre mayo y octubre de 2022, sólo resulta superior a los otros dos momentos de alta volatilidad respecto de la variabilidad de las diferencias entre los precios de apertura y cierre. En cuanto a los indicadores

Se observa que el periodo comprendido entre mayo y octubre de 2022, sólo resulta superior a los otros dos momentos de alta volatilidad respecto de la variabilidad de las diferencias entre los precios de apertura y cierre. En cuanto a los indicadores de rango y volatilidad trimestral, los valores de mayor dispersión se presentaron en los meses correspondientes a la pandemia de COVID19. 0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0% 7,0% Volatilidad (ewma) Media Media + 3 desviaciones Periodos Spread (apertura-cierre) Rango (máximo-mínimo) Volatilidad trimestral Ago 2015 - Mar 2016 $ 78 $ 103 2,90% Mar 2020 - Sept 2020 $ 82 $ 122 3,90% May 2022 - Oct 2022 $ 91 $ 114 2,90% Medidas de variabilidad12

Para tener una idea general del comportamiento de los indicadores calculados a lo largo del periodo de análisis, la tabla 2 muestra los valores promedio anuales de estos, así como el valor medio de la TRM. Se observa que, en comparación con los demás años de estudio, en lo corrido de 2022 con corte a octubre, se presentan los mayores valores medios de variabilidad tanto en spread como en rango mientr as que en términos de la volatilidad trimestral , corresponde al tercer mayor valor después de los observados en 2015 y 2016 , años enmarcados en una caída significativa de los precios del petróleo.

Tabla 2. Valores promedio medidas de variabilidad y TRM anuales enero 2012 – octubre 2022

Fuente: Banco de la República, cálculo y elaboración: AMV

Tabla 2. Valores promedio medidas de variabilidad y TRM anuales enero 2012 – octubre 2022

Fuente: Banco de la República, cálculo y elaboración: AMV

4. Caracterización del mercado cambiario en escenarios de alta volatilidad

Para efectos de caracterizar el comportamiento del mercado cambiario en un escenario de alta volatilidad como el vivido en el periodo comprendido entre mayo y octubre de 2022, a continuación, se presenta un análisis de la liquidez y la dinámica de negociación de sus participantes, realizando un contraste de ambos elementos frente a un periodo de volatilidad media, que de acuerdo con las cifras Año TRM Spread (apertura-cierre) Rango (máximo-mínimo) Volatilidad trimestral 2010 1.897 7,7 14,7 0,50% 2011 1.848 6,6 13,4 0,44% 2012 1.798 4,6 9,1 0,29% 2013 1.869 4,4 9,2 0,28% 2014 1.999 7,8 14,6 0,42% 2015 2.745 19,6 37,9 0,89% 2016 3.054 21,4 41,1 0,90% 2017 2.951 11,6 23,0 0,46% 2018 2.955 14,1 26,9 0,63% 2019 3.282 13,3 26,0 0,51% 2020 3.692 19,0 37,9 0,72% 2021 3.746 19,7 36,1 0,57%

2019 3.282 13,3 26,0 0,51% 2020 3.692 19,0 37,9 0,72% 2021 3.746 19,7 36,1 0,57% 2022 4.131 28,6 52,5 0,82% Medidas de variabilidad13

presentadas en el aparte anterior podría corresponder al año 2018 5. Este análisis comparativo permitirá establecer si la liquidez del mercado o el tipo de participantes varía o no dependiendo de la variabilidad de los precios de negociación.

4.1. Comportamiento de la liquidez

4.1.1. Aspectos metodológicos

La liquidez de un activo regularmente es medida a través de indicadores como el volumen negociado, la rotación y la frecuencia de negociación. Estas medidas, aunque importantes, reflejan exclusivamente la actividad de negociación del activo, pero no necesariamente capturan completamente la dinámica de liquidez de un mercado. De acuerdo con la Deutsche Börse 6 (2002), estas medidas indirectas pueden dar indicaciones falsas sobre la liquidez de un mercado, toda vez que se distorsionan cuando existe una amplia cantidad de transacciones de bajo monto o pocas transacciones de alto volumen.

Para realizar un acercamiento más completo a la liquidez de un activo o de un mercado, entendiendo esta como la posibilidad de liquidar o tomar una posición en cualquier momento sin la necesidad de incurrir en costos adicionales, existe otro conjunto de medidas denominadas directas, que capturan a partir de la información de la pantalla de negociación, aspectos de la liquidez como la profundidad, la inmediatez en ejecución y l a resiliencia frente a transacciones de grandes montos.

conjunto de medidas denominadas directas, que capturan a partir de la información de la pantalla de negociación, aspectos de la liquidez como la profundidad, la inmediatez en ejecución y l a resiliencia frente a transacciones de grandes montos.

En este sentido, l a Deutsche Börse (2002) define que un inversionista experimenta dos tipos de costos de transacción:

a. Los costos directos que se traducen en tarifas o comisiones por la intermediación en la compra y venta del activo.

b. Los costos indirectos, relacionados con el impacto que una transacción tiene en el mercado y que se pueden traducir en una prima por liquidez y en los movimientos adversos en el precio.

5 Para que las cifras sean comparables, se tomará el periodo comprendido entre mayo y octubre de 2018, cuyos valores medios en los tres indicadores son muy similares a los del año completo. 6 Bolsa de Valores de Alemania.14

Mientras que los primeros son directamente identificables por el inversionista, los costos indirectos no lo son y dependen en gran medida de la profundidad de la pantalla de negociación, es decir, de la capacidad del mercado para atender las órdenes de compra o venta de los participant es. En ese orden de ideas, Agudelo (2011) hace énfasis en que estos costos de transacción se basan principalmente en la profundidad e inmediatez con la que el mercado le permite a un inversionista negociar grandes cantidades de un activo financiero a relativamente bajo costo.

De esta manera, el presente ejercicio busca realizar una aproximación a la liquidez del mercado cambiario colombiano más allá de las métricas indirectas generalmente empleadas, enfocándose en la profundidad de la pantalla de negociación y de esta manera establecer la capacidad del mercado para

De esta manera, el presente ejercicio busca realizar una aproximación a la liquidez del mercado cambiario colombiano más allá de las métricas indirectas generalmente empleadas, enfocándose en la profundidad de la pantalla de negociación y de esta manera establecer la capacidad del mercado para atender las necesidades de compra y venta de los inversionistas sin que estos vean impactados significativamente sus precios de negociación.

Esta medición se realiza para dos escenarios específicos de mercado, uno de alta volatilidad correspondiente al periodo mayo – octubre de 2022 y otro de volatilidad media definido entre mayo y octubre de 2018. El objetivo de este análisis comparativo es establecer si las condiciones de liquidez en la negociación del peso – dólar, medidas a través de la dinámica de la pantalla de negociación, cambian significativamente de un escenario a otro y si de esta manera la falta de profundidad de la pantalla pudiera ser un factor adicional que impacte el comportamiento del precio. De esta forma p ara el análisis de la liquidez se emplearon las siguientes tres medidas directas:

• iProfundidad: este indicador expresado en millones de dólares mide la profundidad promedio de la pantalla de negociación. Para esto calcula la s profundidades tanto del bid ( profb) como del ask ( profa) y las promedia. El indicador se obtiene como iProfundidad = (profa+profb) /2.

• iLiquidez: esta medida expresada en forma porcentual refleja el nivel de consumo de la profundidad de la p antalla para una postura de un monto determinado. Si m es el monto, entonces iliquidez = m/iProfundidad.

• Relative bid-ask spread: este indicador muestra la diferencia entre el precio al que podría realizarse u na operación de un monto específico en un momento

determinado. Si m es el monto, entonces iliquidez = m/iProfundidad.

• Relative bid-ask spread: este indicador muestra la diferencia entre el precio al que podría realizarse u na operación de un monto específico en un momento determinado del tiempo y el mejor Bid/Ask disponible en ese instante . El

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resultado es un costo medido como porcentaje sobre el mejor precio de la pantalla de negociación para un determinado monto de transacción7.

Debe tenerse en cuenta que para efectuar el cálculo de este indicador es necesario contar con la profundidad de pantalla necesaria para atender la orden que se quiere analizar. Sin embargo, puede que esta condición no se cumpla para todos los días objeto de análisis. De esta manera, el cálculo del índice se realiza solamen te para aquellos días en los cuales se cuenta con la profundidad necesaria.

Así, al realizar el análisis de liquidez del mercado cambiario exclusivamente a partir de los resultados de esta medida , se podría concluir sobre cuál es el impacto en el precio de operar una orden de determinado tamaño, pero no se contaría con información sobre qué tan probable es ejecutar esa orden, es decir, con qué frecuencia se contaría con la profundidad necesaria para realizar la operación.

Por lo tanto, el cálculo de este indicador se complementa con la estimación de dicha probabilidad, la cual se define como la proporción de días en que se contó con la profundidad suficiente para el cálculo de índice respecto del total de jornadas objeto de estudio.

Para efectuar el cálculo de estos tres indicadores, se reconstruyeron las pilas diarias de negociación del sistema SETICAP para los periodos mayo – octubre 2018 y mayo

de jornadas objeto de estudio.

Para efectuar el cálculo de estos tres indicadores, se reconstruyeron las pilas diarias de negociación del sistema SETICAP para los periodos mayo – octubre 2018 y mayo – octubre 2022 en intervalos de tiempo de media hora para la franja completa de negociación. Así mismo, en el caso particular del indicador iLiquidez y el Relative bid-ask spread, se evalúo la profundidad de mercado para atender ordenes por los siguientes montos en millones de USD : US$0.25, US$0.5, US$1, US$2, US$4, US$6,

US$8, US$10, US$20, US$30 y US$40.

4.1.2. Resultados

En términos del indicador de profundidad, se observa que para el periodo de mayo – octubre de 2022, esta se sitúa en promedio al día en US$122 millones, cifra que

7 Siendo (b) el mejor bid, (a) el mejor ask, (bw) el mejor bid ponderado y (aw) el mejor ask ponderado para una profundidad especifica (w), en un momento determinado del tiempo, el mejor precio a ese nivel de profundidad será un promedio de los precios del bid (bw) y ask (bw) denominado (pmid), donde pmid = (aw+bw) /2, y el relative bid-ask spread =(b-a) /pmid.16

resulta superior en cerca de un 40% al valor medio registrado entre los meses de mayo – octubre de 2018, cuando se ubicó en $87.

Por otro lado, en términos de la variabilidad de dicha profundidad, el 2022 resulta más volátil que el 2018, con una dispersión promedio diaria de US$24 millones, frente

Por otro lado, en términos de la variabilidad de dicha profundidad, el 2022 resulta más volátil que el 2018, con una dispersión promedio diaria de US$24 millones, frente a los US$16 millones de este último. Es decir que, para el periodo analizado en 2022, la profundidad promedio diaria pudo variar en promedio entre los $98 y los $144 millones, mientras que para 2018 lo hizo entre los $71 y $103 millones. El gráfico 6 muestra la evolución de esta profundidad para el 2022 mientras la tabla 3 presenta las principales estadísticas del análisis.

Gráfico 7. Evolución profundidad promedio diaria pantalla de negociación peso-dólar mayo – octubre 2022

Fuente: SETICAP, cálculo y elaboración: AMV

Tabla 3. Estadísticas descriptivas profundad en pantalla de negociación peso-dólar (montos en millones de USD)

Fuente: SETICAP, cálculo y elaboración: AMV

En el caso del indicador iLiquidez, de acuerdo con el gráfico 7, se tiene que para los diferentes tamaños de ordenes analizadas, el efecto que sobre la profundidad 60 80 100 120 140 160 180 200 Profundidad Media Periodos Promedio Máximo Mínimo Desv. Estándar May 2018 - Oct 2018 $ 87 $ 130 $ 48 $ 16 May 2022 - Oct 2022 $ 122 $ 187 $ 68 $ 24 Estadísticas17

de pantalla tendría cubrir cada una de estas, resulta mayor para el periodo mayo – octubre 2018 que para los mismos meses de 2022.

Es así como, por ejemplo, para cubrir una orden de US$10 millones en el periodo

Estadísticas17

de pantalla tendría cubrir cada una de estas, resulta mayor para el periodo mayo – octubre 2018 que para los mismos meses de 2022.

Es así como, por ejemplo, para cubrir una orden de US$10 millones en el periodo mayo – octubre 2018, se consumiría en promedio el 13,3% de la profundidad de la pantalla de negociación, mientras que para el mismo periodo de 2022 la cifra sería del 9,7%. Teniendo en cuenta que, entre menor sea el porcentaje de profundidad de pantalla que se usa para atender una postura de determinado monto, mayor es la profundidad de mercado y por lo tanto mejores las condiciones de liquidez, en línea con el resultado del indicador de profundidad calculado previamente, las condiciones