Comentario al trabajo: “Out-of-Sample testing price discovery in

Comentario al trabajo: “Out-of-Sample testing price discovery in commodity markets: the
case of soybean”.
Autores: Hildegart A. Ahumada (Universidad Di Tella) y Magdalena Cornejo (Universidad Di
Tella y Universidad de Buenos Aires).
Comentarista: Ignacio Scoccimarro (Magister Universidad de San Andrés).
El trabajo demuestra que el “Price discovery”, en los mercados de futuros, es mejor
testeado a partir de la utilización de una metodología de “out-of-sample testing”, aunque en
promedio y no para cada período pronosticado. Este objetivo queda claro en el trabajo y está
muy bien explicado y desarrollado.
El trabajo presenta una clara y sólida exposición de los resultados encontrados y de las
herramientas utilizadas para llegar a dichos resultados. A continuación sólo presentaré una
sugerencia.
Si bien la metodología utilizada, en la cual diferentes modelos son testeados y compiten
para ver cuál de ellos tiene mayor capacidad predictiva, es útil para determinar el mejor modelo,
no queda claro cuál es el fundamento económico que existe detrás de esos modelos. Si bien se
mencionan aspectos teórico-económicos de los modelos, y el trabajo deja en claro que
descubrir el valor fundamental depende de determinantes de oferta y demanda, etc., no se
explica suficientemente.
Entonces surgen algunos interrogantes: ¿Por qué el modelo donde los futuros anticipan
spots es el que tiene mayor capacidad predictiva?; ¿Cuáles son los fundamentos que llevan a
pensar eso, y cuál es la relación que existe entre ellos?; Al no haber un detalle de los
fundamentos económicos de los modelos testeados, la comprensión de los resultados
encontrados se hace más complicada. Por lo tanto, se hace más difícil interpretar los resultados
encontrados por la metodología estadística utilizada y las conclusiones económicas de dichos
resultados.
Sería interesante y enriquecedor que se incluyan los fundamentos económicos que hay
detrás de los modelos testeados de una forma más precisa. De esta manera, resultaría más
claro entender por qué, con la metodología aplicada, un modelo puede predecir mejor que otro.