Modelización de la incertidumbre en el mercado del oro: análisis de sus factores determinantes - Sáez de Roda, Álvaro

Abstract

El estudio modela la incertidumbre en el mercado del oro a través del índice GVZ (volatilidad implícita del oro), considerando como posibles factores determinantes el tipo de cambio USD, el rendimiento de bonos estadounidenses a 10 años (UST10Y), los índices de volatilidad MOVE (tipo de interés), VIX (renta variable), el S&P 500 y Bitcoin. Se recopilan datos diarios entre el 1 de enero de 2021 y el 4 de abril de 2024, aplicando transformaciones logarítmicas para asegurar la estacionalidad.

Tras una revisión teórica que contextualiza el oro como activo refugio y describe el funcionamiento del GVZ, se realiza un análisis descriptivo de cada variable y sus correlaciones. En regresiones univariantes, se observa que únicamente VIX y S&P 500 presentan relación estadística significativa con Δln (GVZ). Posteriormente, se estiman modelos multivariantes comparando tres especificaciones: un modelo completo con todas las variables, otro acotado a las significativas y un modelo final que solo incluye Δln (VIX). Este último se elige por criterios de parsimonia y rendimiento similar.

El diagnóstico de supuestos del modelo verifica linealidad y ausencia grave de heterocedasticidad, y se discute la exogeniedad del VIX respecto a GVZ. Los hallazgos confirman que la evolución de la volatilidad del S&P 500 (VIX) influye positivamente en la volatilidad del oro, mientras que la variable que representa el mercado americano de renta variable es estadísticamente insignificantica. Por lo tanto, se concluye que el índice VIX es el principal determinante de la volatilidad del oro en el periodo analizado. Finalmente, se sugieren futuras líneas de investigación que incluyan pruebas de estabilidad estructural, análisis de sensibilidad ante eventos extremos y la incorporación de otros indicadores de liquidez y crédito.

The study models uncertainty in the gold market through the GVZ index (gold implied volatility), considering as potential determining factors the USD exchange rate, the yield on 10-year U.S. Treasury bonds (UST10Y), the MOVE volatility index (interest rates), the VIX (equity), the S&P 500, and Bitcoin. Daily data are collected from January 1, 2021 to April 4, 2024, applying logarithmic transformations to ensure that the data is stationary.

After a theoretical review that frames gold as a safe-haven asset and explains the functioning of the GVZ, a descriptive analysis of each variable and its correlations is conducted. In univariate regressions, only the VIX and the S&P 500 show a statistically significant relationship with Δln (GVZ). Subsequently, multivariate models are estimated by comparing three specifications: a full model with all variables, one restricted to the significant ones, and a final model that includes only Δln (VIX). The latter is chosen based on parsimony and similar performance.

The model’s assumption checks verify linearity and the absence of severe heteroscedasticity, and the exogeneity of the VIX with respect to GVZ is discussed. The findings confirm that the evolution of S&P 500 volatility (VIX) has a positive influence on gold volatility, while the equity market variable is statistically insignificant. Therefore, it is concluded that the VIX index is the main determinant of gold volatility during the analyzed period. Finally, future research lines are suggested, including structural stability tests, sensitivity