Detección de periodos de crisis del NASDAQ con EEMD -AE

Crisis Periods Detection on NASDAQ Index Via EEMD-AEIt is proposed to identify the beginning and end of the SARS-CoV-2 and subprime crises on the NASDAQ. The EEMD was used to decompose the index into consecutive series with the same number of components and their correlation coefficients were calculated, the power spectrum of the original series was also analyzed. Signals of instability associated with changes in both the components’ correlations and the NASDAQ spectrum were identified. It is recommended to apply the procedure on other series and other crises; likewise, the method is based on the detection of discrepancies, thus being a monitoring tool, but not one of quantitative forecasts. The originality of the work lies in the use of the modified EEMD for the decomposition of consecutive series in the same number of components, and the use of the correlation coefficient between components and the spectrum of the original series as measures of system stability. The approach proved to be useful for identifying and anticipating large changes in the behavior of a time series.Se propone identificar el inicio y terminación de las crisis por SARS-CoV-2 y subprime en el NASDAQ. Se utilizó el EEMD para la descomposición del índice en series consecutivas con el mismo número de componentes y se calcularon sus coeficientes de correlación, también se analizó el espectro de potencia de la serie original. Se identificaron señales de inestabilidad asociadas a cambios tanto en las correlaciones de los componentes como del espectro del NASDAQ. Se recomienda aplicar el procedimiento sobre otras series y otras crisis; asimismo, el método se basa en la detección de discrepancias, lo que implica ser una herramienta de monitoreo, mas no una de pronósticos cuantitativos. La originalidad del trabajo radica en el uso del EEMD modificado para la descomposición de series consecutivas en el mismo número de componentes, y la utilización del coeficiente de correlación entre componentes y el espectro de la serie original como medidas de estabilidad del sistema. El enfoque mostró ser útil para identificar y anticipar grandes cambios en el comportamiento de una serie de tiempo

Ciclos en el Sector Bancario Mexicano: un Índice Coincidente (CP1G7) vía ACP

Cycles in the Mexican Banking Sector: a Coincident Index (CP1G7) via ACPIt is proposed to build an index about the financial cycles of the banking sector in Mexico, using performance metrics from the G7 and the ACP. This indicator is compared with the national economic and financial cycles, also the metrics behavior is analyzed before, during and after the financial Subprime and health COVID19 crises. It was found that the G7 Principal Component 1 (CP1G7) is an adequate indicator to measure the mexican banking system condition (recession or expansion), likewise, the ACP allowed to identify the variables that have the most impact in each period. There is not an indicator at national level about the banking sector cycles, nor a metrics analysis in crisis periods. The model does not include exogenous variables (economic or financial). In conclusion, both the CP1G7 index and banking metrics dynamics analysis are useful tools for the early detection of possible threats for financial stability.Se propone construir un índice acerca de los ciclos financieros del sector bancario en México, usando métricas de desempeño del G7 y el ACP. Se compara este indicador con los ciclos económicos y financieros nacionales, así también se analiza el comportamiento de las métricas antes, durante y después de la crisis financiera Subprime y la crisis sanitaria COVID19. Se encontró que el Componente Principal 1 del G7 (CP1G7) es un indicador adecuado para medir el estado (recesión o expansión) que guarda el sistema bancario mexicano, así también, el ACP permitió identificar las variables que más impactan en cada periodo. No existe a nivel nacional un indicador acerca de los ciclos del sector bancario, ni un análisis de las métricas en periodos de crisis. El modelo no incluye variables exógenas (económicas o financieras). En conclusión, tanto el índice CP1G7 como el análisis de la dinámica de las métricas bancarias, son herramientas útiles para la detección temprana de posibles amenazas para la estabilidad financiera