Organización Terpel S.A. opera estaciones de servicio de combustible en
Colombia, Panamá, Ecuador, Perú y República Dominicana. La empresa se dedica a
la compra, distribución y suministro de hidrocarburos y sus derivados; y a la
refinación, suministro, almacenamiento y transporte de gas natural o propano y
otros productos. También fabrica lubricantes; y construye, mejora, conserva,
mantiene y moderniza puertos y actividades conexas. Organización Terpel S.A. se
constituyó en 2001 y tiene su sede en Bogotá, Colombia. Organización Terpel
S.A. opera como filial de Compañía de Petróleos de Chile Copec SA.
El estudio de la acción de TPL en el periodo de agosto de 2014 a agosto de 2025 muestra una tendencia general a la baja. La línea de tendencia lineal, con una correlación lineal de 56.60%, es un indicador de que el precio de la acción ha tenido una trayectoria decreciente, aunque esta relación no es extremadamente fuerte. La ecuación de la línea recta (y=−2.5523x+13402) corrobora esta tendencia negativa, donde el coeficiente de la variable 'x' (tiempo) es negativo. Las líneas de tendencia polinómicas son cruciales para entender los ciclos del mercado
Con una correlación de 85.91%, la polinómica de orden 6 se ajusta muy
bien a los datos, reflejando los altibajos más pronunciados del mercado. Su
alta sensibilidad a los cambios de precio permite identificar con precisión los
picos y valles a corto plazo.
La polinómica de orden 3, con una
correlación de 76.79%, es menos sensible
y ofrece una visión más suavizada de los ciclos. Es útil para identificar las
tendencias cíclicas más grandes, filtrando el "ruido" de los
movimientos menores del precio.
El contraste entre estas dos líneas de tendencia polinómicas permite una
interpretación completa, la de orden 6
muestra la volatilidad del día a día, mientras que la de orden 3 ayuda a
confirmar la dirección del ciclo general. El valor de R2 en cada
caso indica el grado de bondad del ajuste, es decir, qué tan bien el modelo de
tendencia se adapta a los datos reales de los precios. Un R2 más alto, como en
la polinómica de orden 6, sugiere un mejor ajuste.
El análisis de las estadísticas descriptivas proporciona una visión
profunda del comportamiento de la acción:
La media de10563.47 es el valor promedio de la acción en el periodo. La
mediana de 9900.00 el valor central, que divide los datos a la mitad.
La moda de 9500.00 es el valor que más se repite. La diferencia entre la
media, la mediana y la moda sugiere que la distribución de precios está sesgada.
En este caso, como la media es mayor que la mediana y la moda, el sesgo es
positivo, lo que indica que hay algunos precios atípicos altos que están
elevando el promedio.
La desviación estándar de 2894.42 mide la volatilidad de la acción. Un
valor de casi 2900 indica una volatilidad considerable.
La curtosis de 1.0 es un valor mayor que 0, indicando una distribución
más puntiaguda que una distribución normal, con colas más pesadas. Esto
significa que hay una mayor probabilidad de observar valores extremos (picos y
valles) de lo que se esperaría en una distribución normal.
La asimetría de 0.92 es un valor positivo que confirma el sesgo positivo
de la distribución de precios.
El rango de 12600 no es más que la diferencia entre el valor máximo y
mínimo, lo que muestra la magnitud de la fluctuación de la acción.
La probabilidad (p) del 80.77% indica que la acción ha pasado la mayor
parte del tiempo en el rango de precios que definen este porcentaje, mientras
que el complemento (q) del 19.23% representa la probabilidad de que el precio
se encuentre en los extremos de la campana de Gauss, ya sea en zona de sobre
compra o sobre venta.
La rentabilidad histórica de -24.35% en 11 años y un promedio mensual de
-0.21% confirman que la acción ha tenido un rendimiento negativo en el largo
plazo.
Para una toma de decisiones informada, es crucial ir más allá del
análisis descriptivo y utilizar modelos econométricos:
La ecuación de la línea recta (y=−2.5523x+13402) es un modelo de
regresión simple que permite pronosticar el precio. Para predecir el precio del
próximo trimestre, se pueden insertar los valores de 'x' correspondientes a los
próximos meses.
Es vital considerar que los precios de las acciones son series de
tiempo. Un análisis más profundo podría utilizar modelos como los modelos ARIMA
(AutoRegressive Integrated Moving Average), que toman en cuenta las
dependencias de los datos pasados para pronosticar valores futuros de manera
más precisa.
Se observa una correlación lineal
del 56.60% entre el tiempo y el precio, para determinar si existe alguna
causalidad se podría lograr a través de un modelo de regresión múltiple.
Dado que la volatilidad es alta, como indica la desviación estándar, un
modelo como el GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional
Heteroskedasticity) sería muy útil para pronosticar la volatilidad futura de la
acción.
El análisis indica que la acción de TPL ha tenido un rendimiento
histórico negativo y una alta volatilidad. Si bien el análisis gráfico y
estadístico proporciona una excelente base, la aplicación de modelos
econométricos más avanzados como ARIMA y GARCH podría ofrecer pronósticos más
robustos y ayudar a identificar oportunidades o riesgos con mayor precisión.
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