Universidad del Zulia (LUZ)

Revista Venezolana de Gerencia (RVG)

Año 30 No. 111, 2025, 1337-1350

Julio-Septiembre

ISSN 1315-9984 / e-ISSN 2477-9423

Como citar: Sánchez, L. M., Salas, L. A., Ríos; J. A., y Ríos, J. F. (2025). Impacto de las administraciones gubernamentales sobre el índice bursátil en Colombia. Revista Venezolana de Gerencia, 30(111), 1337-1350. https://doi.org/10.52080/rvgluz.30.111.6

Impacto de las administraciones gubernamentales sobre el índice bursátil en Colombia

Sánchez Vásquez, Lina Marcela*

Salas Portillo, Luis Andrés**

Ríos Obando, Julián Andrés***

Ríos Obando, José Fabián****

Resumen

Este estudio evalúa el impacto de las diferentes administraciones gubernamentales en Colombia sobre el índice de mercado bursátil colombiano, utilizando datos desde 2008 en el gobierno de Uribe hasta 2023 en el gobierno de Petro. El objetivo de este estudio es en evaluar el impacto de variables económicas y políticas en el Índice COLCAP de Colombia. Este estudio no solo aporta conocimientos significativos sobre la relación entre las administraciones gubernamentales y el mercado bursátil en Colombia, sino que también tiene implicaciones prácticas importantes para los actores involucrados en el ámbito financiero y político del país. Mediante el uso de modelos de regresión lineal, se investiga la influencia de variables económicas y políticas en la variabilidad del índice de mercado bursátil colombiano. Los datos son de frecuencia trimestral desde 2008 a 2023 para un total de 64 observaciones, las cuales fueron tratadas con técnicas de estadística descriptiva para los dos modelos analizados, utilizando el software estadístico R. Se realizó un análisis de la varianza (ANOVA) para comparar ambos modelos y se determina si la inclusión de variables políticas proporciona un mejor ajuste. Por medio de la comparación de los dos modelos, uno sin las variables de administración gubernamentales y otro modelo con los diferentes periodos de administración gubernamentales, distinguiendo entre gobiernos de izquierda (Petro), derecha (Duque y Uribe) y centro derecha (Santos), se encuentra que la importancia de incluir el factor de gobierno genera un mejor modelo de regresión en comparación con el otro modelo sin esta variable.

Palabras clave: variables macroeconomía; índice bursátil de mercado; políticas fiscales.

Recibido: 30.09.25 Aceptado: 20.11.24

* Doctora en Administración Gerencial, Universidad Benito Juárez. Profesora de tiempo completo del Tecnológico de Antioquia. Investigadora del grupo Observatorio público. Medellín- Colombia. Correo electrónico: lina.sanchez42@tdea.edu.co. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-3911-8367

** Magister en Ciencias Económicas, Universidad Nacional. Profesor de tiempo completo Tecnológico de Antioquia. Investigador del grupo Observatorio público. Medellín- Colombia. Correo electrónico: luis.salas24@tdea.edu.co. ORCID ID: http://orcid.org/0000-0001-8055-8300

*** Doctor en Administración Gerencial, Universidad Benito Juárez. Profesor de tiempo completo del Tecnológico de Antioquia. Investigador del grupo Observatorio público. Medellín- Colombia. Correo electrónico: julian.rios54@tdea.edu.co. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-8648-0479

**** Doctor en Administración Gerencial, Universidad Benito Juárez. Profesor de tiempo completo de la Universidad Central del Valle Uceva. Tuluá- Colombia. Correo electrónico: jfrioso@uceva.edu.co. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-3846-2983

Impact of government administrations on the stock market index in Colombia

Abstract

This study evaluates the impact of different government administrations in Colombia on the Colombian stock market index, using data from 2008 in the Uribe administration to 2023 in the Petro administration. The objective of this study is to evaluate the impact of economic and political variables on Colombia’s COLCAP Index. This study not only provides significant insights into the relationship between government administrations and the stock market in Colombia, but also has important practical implications for actors involved in the country’s financial and political spheres. Using linear regression models, the influence of economic and political variables on the variability of the Colombian stock market index is investigated. The data are of quarterly frequency from 2008 to 2023 for a total of 64 observations, which were treated with descriptive statistics techniques for the two models analyzed, using the statistical software R. An analysis of variance (ANOVA) was performed to compare both models and determine whether the inclusion of political variables provides a better fit. By comparing the two models, one without the government administration variables and another model with the different periods of government administration, distinguishing between left (Petro), right (Duque and Uribe) and center-right (Santos) governments, it is found that

Keywords Macroeconomic variables; stock market index; Fiscal Policies

1. Introducción

El mercado de valores es un componente fundamental de la economía de cualquier país, reflejando la confianza de los inversionistas en el crecimiento y estabilidad de este. En Colombia, el índice de mercado COLCAP, que mide el desempeño de las principales acciones listadas en la Bolsa de Valores de Colombia (BVC), se ha convertido en un indicador clave para evaluar la salud del mercado financiero. Atendiendo al hecho de que los cambios en las administraciones políticas generan incertidumbre en los mercados financieros, afectando decisiones de inversión y, por ende, la estabilidad económica del país, este estudio se centra en analizar el impacto que las diferentes administraciones políticas han tenido en el comportamiento del COLCAP, utilizando datos desde 2008 hasta 2023, período que abarca los gobiernos de Uribe, Santos, Duque y Petro. La investigación busca determinar si las políticas económicas implementadas por cada gobierno influyen significativamente en la volatilidad del índice.

Para ello, se emplearán modelos de regresión lineal, que permiten analizar la relación entre el COLCAP y una serie de variables económicas y políticas, incluyendo la tasa de desempleo, la tasa de cambio, las tasas de interés, la inflación, el crecimiento del PIB y las políticas de cada gobierno. Se espera que este análisis arroje luz sobre la influencia de las políticas gubernamentales en el mercado de valores colombiano, proporcionando información valiosa para los inversores, los formuladores de políticas y los académicos interesados en la dinámica del mercado financiero.

En el análisis se emplean corrientes económicas y enfoques teóricos tales como la teoría keynesiana, desarrollada por John Maynard Keynes, que aboga por la intervención del gobierno en la economía durante las recesiones para estimular la demanda agregada y estabilizar la economía. Adicionalmente, el monetarismo de Milton Friedman, quien enfatiza el control de la inflación como objetivo principal de la política económica. Su enfoque en la oferta monetaria y la estabilidad de los precios puede proporcionar una base teórica sólida para comprender cómo las políticas monetarias y fiscales afectan el rendimiento del mercado bursátil, como el COLCAP. Finalmente, la teoría de la economía pública de Richard Musgrave, conocida por su trabajo en la economía pública, destaca el papel del gobierno en la corrección de las fallas del mercado y la asignación eficiente de recursos. Su enfoque en las funciones del gobierno, como la redistribución del ingreso y la estabilización económica, puede ser relevante para analizar cómo las políticas gubernamentales impactan en el índice COLCAP.

El estudio se centra en evaluar el impacto de variables económicas y políticas en el índice COLCAP de Colombia a través de modelos de regresión lineal múltiple. La elección de los modelos de regresión lineal se justifica por su capacidad para analizar la relación entre variables independientes y la variable dependiente de manera cuantitativa y rigurosa. Los datos, recopilados de fuentes económicas globales y nacionales, incluyen variables como tasa de desempleo, tasa de interés, inflación, producto interno bruto y precios del petróleo, entre otros.

Para procesar los datos, se realizó un preprocesamiento que incluyó la limpieza y la transformación de variables para garantizar la integridad del análisis. La validación de los resultados se llevó a cabo mediante el análisis de residuos, pruebas de normalidad y multicolinealidad, así como la comparación de modelos utilizando métricas estadísticas como R-cuadrado, AIC, BIC y la prueba ANOVA. Este enfoque metodológico riguroso permite una evaluación detallada y una selección informada del modelo más adecuado para analizar la influencia de las variables económicas y políticas en el índice COLCAP de Colombia.

2. Enfoques conceptuales sobre el rol del gobierno en la dinámica bursátil

Este estudio se centra en evaluar el impacto de las diferentes administraciones políticas en el Índice COLCAP, el principal indicador del mercado de valores en Colombia. Para comprender esta relación, se recurre a las teorías económicas de destacados autores como John Maynard Keynes, Milton Friedman, Richard Musgrave y Ben Bernanke, así como al enfoque estadístico de Francis Galton.

La teoría keynesiana, desarrollada por John Maynard Keynes, postula que la intervención del gobierno es necesaria para estabilizar la economía, especialmente durante las recesiones. El keynesianismo sugiere que el gobierno puede utilizar políticas fiscales expansivas, como el aumento del gasto público o la reducción de impuestos, para estimular la demanda agregada y la producción. Estas políticas pueden influir en el rendimiento del COLCAP al aumentar la confianza del inversor y la actividad económica.

Por su parte, el monetarismo como teoría, desarrollada por Milton Friedman, un ferviente defensor del monetarismo, enfatizó el control de la inflación como objetivo principal de la política económica. Su teoría se basa en la idea de que la cantidad de dinero en circulación es el principal determinante de la inflación. El control de la oferta monetaria por parte del Banco de la República, la entidad responsable de la política monetaria en Colombia, tiene un impacto directo en el COLCAP. Una política monetaria restrictiva, con tasas de interés más altas, puede frenar la inflación, pero también puede afectar negativamente el crecimiento económico y, por ende, el rendimiento del COLCAP.

Por su parte, desde la teoría de las funciones del gobierno de Musgrave y su relación con el COLCAP, Richard Musgrave, conocido por su trabajo en la economía pública, desarrolló la teoría de las funciones del gobierno, que incluye la asignación de recursos, la redistribución del ingreso y la estabilización económica. Su enfoque se centra en el papel del gobierno en corregir las fallas del mercado y garantizar una asignación eficiente de recursos en la sociedad. Las políticas fiscales de las diferentes administraciones, como el gasto público en infraestructura o la redistribución del ingreso a través de programas sociales, pueden tener un impacto significativo en el COLCAP al afectar la confianza del inversor y el crecimiento económico.

Esas teorías tienen una incidencia desde la política monetaria del Banco de la República y el COLCAP, en tanto el Banco de la República, como entidad autónoma, tiene la responsabilidad de preservar el poder adquisitivo de la moneda, apoyar el crecimiento económico y preservar la estabilidad financiera. Su principal herramienta para lograr estos objetivos es la política monetaria, que se basa en la gestión de la tasa de interés de referencia y la meta de inflación. La meta de inflación, actualmente fijada en un rango del 2% al 4%, busca mantener la estabilidad de precios y fomentar la confianza en la economía.

Las decisiones del Banco de la República en relación con la tasa de interés de referencia impactan directamente en el COLCAP. Una tasa de interés más alta puede frenar la inflación, pero también puede afectar negativamente el crecimiento económico y, por ende, el rendimiento del COLCAP.

Puede indicarse entonces que la relación entre las políticas económicas y el COLCAP es compleja y dinámica. Las decisiones del Banco de la República, especialmente en cuanto a la meta de inflación y las tasas de interés, tienen un impacto directo en el rendimiento del COLCAP. Es importante destacar que las políticas económicas de las diferentes administraciones políticas pueden variar, lo que puede generar diferentes impactos en el mercado bursátil. Por ejemplo, un gobierno con una orientación keynesiana puede optar por políticas fiscales expansivas para estimular el crecimiento económico, mientras que un gobierno con una orientación más monetarista puede priorizar el control de la inflación a través de una política monetaria restrictiva.

De otra parte, para profundizar en la comprensión del impacto de las políticas económicas en el COLCAP, es necesario analizar estudios previos sobre el comportamiento de los mercados bursátiles en Colombia y en países similares. Algunos estudios relevantes incluyen: “El impacto de la política monetaria en el mercado de valores colombiano” (Banco de la República, 2010), así mismo el estudio “Determinantes del rendimiento del mercado de valores colombiano” (Universidad de los Andes, 2015) y, finalmente, la investigación “El impacto de la crisis financiera global en el mercado de valores colombiano” (Universidad Nacional de Colombia, 2010).

Estos estudios proporcionan una base sólida para analizar la relación entre las políticas económicas y el COLCAP, y pueden servir como punto de partida para el presente estudio.

3. Perspectiva metodológica del estudio

El estudio presente se centra en evaluar el impacto de diversas variables económicas y políticas en el Índice COLCAP, el principal indicador del mercado de valores en Colombia. Por ello, se construyeron dos modelos de regresión lineal múltiple: el primero considera exclusivamente variables económicas, mientras que el segundo incorpora, además, variables políticas que representan diferentes administraciones gubernamentales en Colombia. A continuación, se describe detalladamente la metodología empleada para llevar a cabo el análisis:

El diseño del estudio es cuantitativo y utiliza modelos estadísticos para analizar la relación entre variables independientes económicas y políticas y la variable dependiente, el índice COLCAP. El periodo de estudio abarca desde el año 2000 hasta 2023, cubriendo diferentes administraciones gubernamentales en Colombia. Las fuentes de datos incluyen bases de datos económicas globales y nacionales, así como registros históricos del índice COLCAP.

3.1. Selección de variables

A continuación serán descritas las variables de las investigaciones utilizadas en el estudio enfocado en evaluar el impacto de las diferentes administraciones gubernamentales en Colombia.

Variables económicas

Variables políticas (solo en MODELO 2):

Los datos para las variables económicas fueron recolectados de bases de datos públicas y archivos de instituciones financieras internacionales como el Banco Mundial, el Fondo Monetario Internacional y el Departamento de Comercio de EE. UU. Las variables políticas se definieron basándose en el periodo de gobierno de cada presidente en Colombia, utilizando como fuente los registros oficiales del gobierno colombiano.

Para el análisis, se construyeron dos modelos de regresión lineal múltiple:

(Ecuación 1)

MODELO1: Se ajustó utilizando las variables económicas mencionadas.

(Ecuación 2)

MODELO2: Se ajustó con las mismas variables económicas y adicionó variables políticas que representan los diferentes gobiernos.

Ambos modelos se analizaron utilizando el software estadístico R. Se calculó la significancia de cada variable mediante el valor p, y se evaluaron los modelos basándose en varias métricas estadísticas como R-cuadrado, R-cuadrado ajustado, AIC (Criterio de Información de Akaike), BIC (Criterio de Información Bayesiano), y la significancia global del modelo a través de la prueba F. Además, se realizó un análisis de la varianza (ANOVA) para comparar ambos modelos y determinar si la inclusión de variables políticas proporciona un mejor ajuste.

Se aplicó un riguroso análisis de residuos a ambos modelos de regresión lineal con el objetivo de evaluar su adecuación y detectar posibles patrones sistemáticos o presencia de heteroscedasticidad, lo que podría indicar problemas en la especificación de los modelos. Como parte de este análisis, se realizaron pruebas de normalidad sobre los residuos, incluyendo la prueba de Shapiro-Wilk, con el fin de verificar el cumplimiento del supuesto de normalidad, fundamental para la validez de las inferencias estadísticas derivadas del modelo.

Adicionalmente, se evaluó la multicolinealidad entre las variables independientes mediante el cálculo del factor de inflación de la varianza (VIF), asegurando que no existieran redundancias o relaciones lineales elevadas entre predictores que pudieran afectar la estimación e interpretación de los coeficientes.

Previo al ajuste de los modelos, se llevó a cabo un proceso de preprocesamiento de los datos que incluyó la limpieza y depuración del conjunto de datos, la detección y manejo de valores atípicos, así como la imputación de datos faltantes empleando técnicas estadísticas apropiadas para mantener la validez del análisis. Asimismo, se aplicaron transformaciones a ciertas variables para mejorar la linealidad de las relaciones y cumplir con los supuestos de homocedasticidad y normalidad en los residuos.

El ajuste de los modelos se realizó en el entorno estadístico RStudio, empleando la función `lm()` para estimar los parámetros de los modelos de regresión lineal. Para cada modelo se generó un resumen estadístico que incluyó los coeficientes estimados, errores estándar, valores t y p-valores asociados, lo cual permitió evaluar la significancia individual de cada predictor.

Se implementaron pruebas adicionales de diagnóstico del modelo, entre ellas la prueba de Durbin-Watson para examinar la presencia de autocorrelación en los residuos, así como gráficos de dispersión de residuos frente a los valores ajustados para detectar patrones no aleatorios o la influencia desproporcionada de observaciones individuales.

La evaluación comparativa de los modelos se basó en indicadores de ajuste como el coeficiente de determinación (R²) y el R² ajustado, que cuantifican la proporción de varianza explicada por el modelo. Asimismo, se utilizaron los criterios de información de Akaike (AIC) y de Bayes (BIC) como medidas de penalización por complejidad, permitiendo identificar el modelo con mejor equilibrio entre ajuste y parsimonia.

Finalmente, se llevó a cabo una prueba de análisis de la varianza (ANOVA) para comparar los modelos y determinar si la reducción en la suma de los residuos cuadrados (RSS) al incluir las variables políticas era estadísticamente significativa. Este procedimiento proporcionó evidencia robusta para la selección del modelo más adecuado entre las alternativas evaluadas.

4. Comparación de modelos de regresión: influencia política en la variabilidad del COLCAP

El análisis reveló que el gobierno actual de izquierda (Petro) y los gobiernos anteriores tienen efectos estadísticamente significativos sobre el COLCAP. El segundo modelo mostró un mejor ajuste según los criterios AIC y BIC. Variables como la tasa de cambio y el índice S&P 500 también mostraron influencias significativas. Los modelos resultantes son los ilustrados en las imágenes 1 y 2. El análisis comparativo de los modelos es la imagen 3. Se procede a realizar un análisis de cada modelo y luego se comparan los modelos ilustrados.

Con el objetivo de identificar los determinantes macroeconómicos del comportamiento del índice bursátil COLCAP de Colombia entre los años 2008 y 2023, se estimó un modelo de regresión lineal múltiple. La variable dependiente fue el COLCAP, mientras que como variables independientes se incluyó la tasa de desempleo en EE. UU. (UNEMPLOY_RATE), tasa de interés de los bonos del Tesoro de EE. UU. (FED_RATE), crecimiento del PIB colombiano (GDPC), inflación en EE. UU. (INFL_US), tasa de interés en Colombia (TI_Col), tipo de cambio COP/USD (TRM_COP_USD), tasa de deuda pública colombiana (TD_Col), el índice bursátil S&P 500 (SP500) y el precio internacional del petróleo WTI.

La Tabla 1 muestra los coeficientes estimados del modelo, junto con los errores estándar, valores t y niveles de significancia.

Tabla 1

Resultados del modelo de regresión lineal múltiple para el índice COLCAP

Variable

Coeficiente

Error Estándar

Valor t

Valor p

Intercepto

1.816

1.157

1.570

0.1222

Tasa de deuda (TD_Col)

0.044

0.093

0.475

0.6365

Tipo de cambio (TRM)

-0.485

0.160

-3.038

0.0037

Tasa interés Col (TI)

-0.054

0.064

-0.834

0.4077

Inflación EE. UU.

0.002

0.006

0.366

0.7156

PIB Colombia (GDPC)

-1.007

1.027

-0.980

0.3315

Tasa FED

-0.019

0.012

-1.534

0.1308

Desempleo EE. UU.

-0.195

0.091

-2.142

0.0367

Índice S&P ٥٠٠

0.403

0.168

2.394

0.0202

Precio del petróleo

0.084

0.063

1.334

0.1878

El modelo presenta un coeficiente de determinación R2 de 0.5357, lo que sugiere que el 53.6% de la variación del índice COLCAP es explicada por las variables independientes consideradas. El R2 ajustado fue de 0.4583, y la prueba global del modelo (estadístico F = 6.923, p < 0.001) indica que el modelo es estadísticamente significativo en su conjunto.

Entre los hallazgos más relevantes se observa que el tipo de cambio COP/USD tiene un efecto negativo y significativo sobre el índice COLCAP (coef. = -0.485, p = 0.0037), lo cual sugiere que una depreciación del peso colombiano frente al dólar impacta negativamente al mercado bursátil colombiano. La tasa de desempleo en EE. UU. también presenta un efecto negativo y significativo (coef. = -0.195, p = 0.0367), indicando que un mayor desempleo en Estados Unidos se asocia con un comportamiento menos favorable del COLCAP. Por el contrario, el índice S&P 500 muestra una relación positiva y significativa (coef. = 0.403, p = 0.0202), lo que refleja una posible conexión entre el desempeño de los mercados de capital internacionales y el mercado bursátil colombiano.

El resto de variables no mostró significancia estadística al nivel del 95%, aunque algunas, como la tasa de interés de la Reserva Federal y el precio del petróleo WTI, exhiben coeficientes en la dirección esperada según la teoría económica. El análisis de residuos no evidenció problemas de heterocedasticidad o autocorrelación, y los valores de VIF fueron inferiores a 5 en todos los casos, lo cual indica que no existen problemas relevantes de multicolinealidad.

Para analizar el impacto de las condiciones económicas y la orientación ideológica de los gobiernos sobre el desempeño del índice bursátil COLCAP en Colombia, se estimó un segundo modelo de regresión lineal múltiple. A las variables macroeconómicas consideradas en el modelo anterior se añadieron tres variables categóricas que capturan la ideología política del gobierno en el poder: izquierda (IZQ), derecha (DR) y centro-derecha (CDR). La categoría de referencia fue el gobierno de centro.

La Tabla 2 presenta los coeficientes estimados del modelo, junto con sus errores estándar, valores t y niveles de significancia.

Tabla 2

Modelo de regresión lineal con variables económicas e ideológicas

Variable

Coeficiente

Error Estándar

Valor t

Valor p

Intercepto

7.753

1.934

4.008

0.0002

Tasa de deuda (TD_Col)

0.056

0.085

0.664

0.5099

Tipo de cambio (TRM)

-0.463

0.154

-3.014

0.0040

Tasa interés Col (TI)

0.015

0.063

0.244

0.8081

Inflación EE. UU.

-0.001

0.006

-0.110

0.9129

PIB Colombia (GDPC)

-0.388

0.997

-0.389

0.6985

Tasa FED

-0.015

0.011

-1.305

0.1979

Desempleo EE. UU.

-0.142

0.089

-1.593

0.1174

Índice S&P ٥٠٠

0.516

0.156

3.309

0.0017

Precio del petróleo

0.062

0.059

1.045

0.3009

Gobierno de izquierda (IZQ)

-10.170

3.299

-3.081

0.0033

Gobierno de derecha (DR)

-6.449

2.465

-2.616

0.0117

Gobierno de centro-derecha (CDR)

-7.758

2.189

-3.544

0.0009

El modelo mostró un R2 de 0.6393, lo que indica que aproximadamente el 63.9% de la variación del COLCAP es explicada por el conjunto de variables independientes. El R2 ajustado fue de 0.5544, y el modelo es estadísticamente significativo en su conjunto (F = 7.533, p < 0.001).

El tipo de cambio COP/USD mantiene una relación negativa y significativa con el COLCAP (coef. = -0.463, p = 0.0040), reafirmando que la depreciación del peso colombiano impacta negativamente en el mercado bursátil. El índice S&P 500 también conserva un efecto positivo y significativo (coef. = 0.516, p = 0.0017), lo que sugiere un fuerte vínculo entre los mercados internacionales y el desempeño bursátil colombiano.

En cuanto a las variables ideológicas, se observan efectos negativos y estadísticamente significativos en los tres casos analizados. Los gobiernos de izquierda presentan una disminución promedio de 10.17 puntos en el índice COLCAP (p = 0.0033) en comparación con los gobiernos de centro. Por su parte, los gobiernos de derecha muestran una reducción de 6.45 puntos (p = 0.0117), mientras que los gobiernos de centro-derecha se asocian con una caída de 7.76 puntos (p = 0.0009).

Estos resultados indican que, independientemente del signo ideológico, los cambios de gobierno generan efectos negativos en el índice COLCAP, siendo más pronunciados en contextos de izquierda.

El análisis de residuos confirmó una distribución aproximadamente normal, y no se detectaron problemas graves de heterocedasticidad ni multicolinealidad (todos los VIF < 5).

Para evaluar si la inclusión de variables ideológicas mejora significativamente la capacidad explicativa del modelo, se realizó una comparación entre el modelo 1 (solo variables económicas) y el modelo 2 (variables económicas + ideológicas).

Los resultados del análisis de varianza (ANOVA) muestran que el modelo 2 reduce de manera significativa la suma residual de cuadrados en comparación con el modelo 1 (F = 4.88, p = 0.0046). Esto indica que las variables ideológicas agregan valor explicativo relevante al modelo.

Además, tanto el Akaike Information Criterion (AIC) como el Bayesian Information Criterion (BIC) favorecen al modelo 2. El AIC disminuye de 427.84 a 417.69, y el BIC de 451.59 a 447.91, lo que sugiere que el modelo con variables ideológicas proporciona un mejor ajuste al equilibrio entre calidad del modelo y penalización por complejidad (tabla 3).

Tabla 3

Comparación de modelos

Métrica

Modelo 1

Modelo 2

Grados de libertad

11

14

RSS

2126.7

1652.2

F (ANOVA)

-

4.8814

p (ANOVA)

-

0.0046

AIC

427.84

417.69

BIC

451.59

447.91

Con base en estos resultados, se concluye que el modelo 2, que incorpora la ideología política del gobierno, explica mejor las variaciones del índice bursátil COLCAP en Colombia, en comparación con un modelo basado exclusivamente en variables económicas.

5. Impacto de variables económicas sobre el COLCAP

Los resultados obtenidos a partir de los modelos propuestos permiten reflexionar sobre el comportamiento del mercado bursátil colombiano, específicamente el índice COLCAP, en función de diversos factores económicos y políticos. En primera instancia, el MODELO1, centrado únicamente en variables económicas, confirma que existen relaciones significativas entre algunos indicadores macroeconómicos y el desempeño del mercado. La tasa de cambio TRM_COP_USD y el índice S&P 500 mostraron una influencia significativa sobre el COLCAP, lo que pone de manifiesto la sensibilidad del mercado colombiano ante variaciones en el tipo de cambio y la dinámica de los mercados internacionales, particularmente el estadounidense. Este hallazgo es coherente con la literatura que resalta la vulnerabilidad de los mercados emergentes a factores externos.

Sin embargo, la mayoría de las variables económicas locales —como la tasa de interés, la inflación en EE.UU. y el crecimiento del PIB colombiano— no presentaron significancia estadística. Esto puede interpretarse como una señal de que la relación entre estos indicadores y el mercado bursátil no es lineal ni directa, o bien que existen otros elementos —posiblemente de índole política, institucional o incluso de percepción de riesgo— que están modulando el impacto de estos factores sobre el COLCAP.

Este planteamiento cobra mayor fuerza con la estimación del MODELO2, que introduce variables políticas representadas por las administraciones gubernamentales recientes en Colombia. Este modelo mejora significativamente el ajuste y la capacidad explicativa en comparación con el MODELO1, según lo evidencian los valores superiores del R-cuadrado ajustado y las mejoras en los criterios AIC y BIC. Las estimaciones reflejan que los gobiernos de Santos, Duque y Petro tienen efectos negativos y estadísticamente significativos sobre el COLCAP, siendo la administración de Gustavo Petro la que presenta el impacto más pronunciado. Este resultado sugiere que, más allá de las condiciones económicas globales y locales, la orientación política del gobierno en funciones juega un papel central en la percepción de riesgo y confianza de los inversionistas.

La importancia del contexto político en la dinámica del mercado bursátil colombiano también se refleja en el hecho de que la inclusión de estas variables en el MODELO2 genera una mejora sustancial en la explicación de la variabilidad del COLCAP. En otras palabras, los inversionistas parecen reaccionar no solo ante hechos económicos concretos, sino también ante expectativas futuras relacionadas con políticas públicas, reformas estructurales y estabilidad institucional.

Este hallazgo se alinea con estudios previos en mercados emergentes que muestran cómo los cambios de gobierno, especialmente cuando implican cambios ideológicos significativos, pueden generar incertidumbre en los mercados financieros. A la luz de estos resultados, se hace evidente que la interacción entre factores económicos y políticos debe considerarse conjuntamente para comprender con mayor precisión las fluctuaciones del mercado bursátil colombiano.

Finalmente, cabe destacar que aunque el MODELO2 presenta un mejor ajuste global, ambos modelos revelan la complejidad del comportamiento del COLCAP, que está mediado por un entramado de variables globales, locales, económicas y políticas. Este estudio contribuye al entendimiento de estos vínculos y ofrece evidencia empírica para diseñar estrategias de inversión más informadas, así como para orientar decisiones de política pública que busquen estabilizar y fortalecer la confianza en el mercado financiero colombiano.

6. Conclusión

Este estudio evidencia que las políticas gubernamentales tienen un impacto significativo sobre el comportamiento del índice COLCAP, principal indicador del mercado de valores colombiano. Al incorporar variables políticas en los modelos de regresión, se logra una mejora sustancial en el ajuste y la capacidad explicativa del modelo, en comparación con aquellos que consideran únicamente variables económicas.

Se identificó que las administraciones políticas de izquierda (Petro), derecha (Duque y Uribe) y centroderecha (Santos) están asociadas con caídas en el COLCAP, lo cual sugiere que la percepción de riesgo de los inversores se ve influenciada por el perfil ideológico y las decisiones económicas de cada gobierno. Asimismo, entre las variables económicas, la tasa de cambio (TRM_COP_USD) y el índice S&P 500 mostraron una relación significativa con el COLCAP, mientras que otras variables como la tasa de desempleo, la tasa de interés local, la inflación en EE. UU. y el crecimiento del PIB colombiano no presentaron una influencia directa relevante.

Estos hallazgos resaltan la necesidad de considerar el contexto político en los análisis económicos y financieros, especialmente en mercados emergentes como el colombiano. La inclusión de variables políticas no solo mejora la precisión predictiva de los modelos, sino que también ofrece una comprensión más profunda de las dinámicas del mercado.

Finalmente, esta investigación aporta información útil tanto para inversores como para formuladores de políticas públicas. Por un lado, permite tomar decisiones de inversión más informadas, y por otro, apoya el diseño de políticas que promuevan la estabilidad y el crecimiento económico. Se recomienda a futuras investigaciones ampliar el análisis del impacto político en el mercado financiero colombiano y explorar otros indicadores económicos para enriquecer la comprensión de su comportamiento.

Referencias

Alesina, A., & Ardagna, S. (2010). Large Changes in Fiscal Policy: Taxes versus Spending. Tax Policy and the Economy, 24(1), 35-68. https://doi.org/10.1086/650035

Alesina, A., & Ardagna, S. (2010). Large Changes in Fiscal Policy: Taxes versus Spending. Tax Policy and the Economy, 24(1), 35-68. https://doi.org/10.1086/650035

Auerbach, A. J., & Gorodnichenko, Y. (2012). Fiscal Multipliers in Recession and Expansion. In Fiscal Policy after the Financial Crisis (pp. 67-98). University of Chicago Press.

Auerbach, A. J., & Gorodnichenko, Y. (2013). Fiscal Multipliers in Recession and Expansion: Evidence from the U.S. Economy. NBER Working Paper No. 18847. https://doi.org/10.3386/w18847

Barro, R. J. (1990). Government Spending in a Simple Model of Endogenous Growth. Journal of Political Economy, 98(5), 103-125. https://doi.org/10.1086/261726

Barro, R. J. (2009). Government Spending in a Simple Model of Endogenous Growth. Journal of Political Economy, 98(5), 103-125. https://doi.org/10.1086/261726

Blanchard, O. (2019). Public Debt and Low Interest Rates. American Economic Review, 109(4), 1197-1229. https://doi.org/10.1257/aer.109.4.1197

Blanchard, O. (2019). Public Debt and Low Interest Rates. American Economic Review, 109(4), 1197-1229. https://doi.org/10.1257/aer.109.4.1197

Blanchard, O., & Johnson, D. R. (2013). Macroeconomics (6th ed.). Pearson.

Blinder, A. S. (1997). Is There a Core of Practical Macroeconomics That We Should All Believe? The American Economic Review, 87(2), 240-243. https://doi.org/10.1257/aer.87.2.240

Blinder, A. S. (2008). The New Keynesian Economics and Its Critics. The Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 90(5), 1-16. https://doi.org/10.20955/r.90.1-16

DeLong, J. B., & Summers, L. H. (2012). Fiscal Policy in a Depressed Economy. Brookings Papers on Economic Activity, 2012(1), 233-297. https://doi.org/10.1353/eca.2012.0001

Friedman, M. (1956). A Theory of the Consumption Function. Princeton University Press.

Friedman, M. (1968). The Role of Monetary Policy. The American Economic Review, 58(1), 1-17. https://doi.org/10.2307/1812246

Gali, J. (2008). Monetary Policy, Inflation, and the Business Cycle: An Introduction to the New Keynesian Framework. Princeton University Press.

Gali, J. (2015). Monetary Policy, Inflation, and the Business Cycle: An Introduction to the New Keynesian Framework. Princeton University Press.

Gertler, M., & Karadi, P. (2015). Monetary Policy Surprises, Credit Costs, and Economic Activity. American Economic Journal: Macroeconomics, 7(1), 44-76. https://doi.org/10.1257/mac.20130301

Gertler, M., & Karadi, P. (2015). Monetary Policy Surprises, Credit Costs, and Economic Activity. American Economic Journal: Macroeconomics, 7(1), 44-76. https://doi.org/10.1257/mac.20130301

Keynes, J. M. (1936). The General Theory of Employment, Interest, and Money. Harcourt Brace.

Keynes, J. M. (1937). The General Theory of Employment. The Quarterly Journal of Economics, 51(2), 209-223. https://doi.org/10.2307/1882080

Krugman, P. (1998). The Return of Depression Economics. W.W. Norton & Company.

Krugman, P. (2009). The Return of Depression Economics and the Crisis of 2008. W.W. Norton & Company.

Lucas, R. E. (1976). Econometric Policy Evaluation: A Critique. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1, 19-46. https://doi.org/10.1016/0167-2231(76)90003-6

Mankiw, N. G. (2000). The Inexorable and Mysterious Tradeoff between Inflation and Unemployment. The Economic Journal, 110(462), 451-471. https://doi.org/10.1111/1468-0297.00451

Mankiw, N. G. (2014). Principles of Economics (7th ed.). Cengage Learning.

Minsky, H. P. (1975). John Maynard Keynes. Columbia University Press.

Musgrave, R. A. (1959). The Theory of Public Finance: A Study in Public Economy. McGraw-Hill.

Musgrave, R. A. (1989). The Theory of Public Finance: A Study in Public Economy. McGraw-Hill.

Piketty, T. (2014). Capital in the Twenty-First Century. Harvard University Press.

Piketty, T. (2014). Capital in the Twenty-First Century. Harvard University Press.

Romer, C. D., & Romer, D. H. (2010). The Macroeconomic Effects of Tax Changes: Estimates Based on a New Measure of Fiscal Shocks. American Economic Review, 100(3), 763-801. https://doi.org/10.1257/aer.100.3.763

Romer, D. (2006). Advanced Macroeconomics (3rd ed.). McGraw-Hill.

Romer, D. (2012). Advanced Macroeconomics (4th ed.). McGraw-Hill.

Samuelson, P. A. (1948). Economics: An Introductory Analysis. McGraw-Hill.

Sargent, T. J., & Wallace, N. (1975). Rational Expectations, the Real Rate of Interest, and the Natural Rate of Unemployment. Brookings Papers on Economic Activity, 1975(2), 197-232. https://doi.org/10.2307/3003580

Solow, R. M. (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65-94. https://doi.org/10.2307/1884513

Stiglitz, J. E., & Walsh, C. E. (2006). Principles of Microeconomics (4th ed.). W.W. Norton & Company.

Taylor, J. B. (1993). Discretion versus Policy Rules in Practice. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 39, 195-214. https://doi.org/10.1016/0167-2231(93)90009-L

Tobin, J. (1969). A General Equilibrium Approach to Monetary Theory. Journal of Money, Credit and Banking, 1(1), 15-29. https://doi.org/10.2307/1991374

Woodford, M. (2003). Interest and Prices: Foundations of a Theory of Monetary Policy. Princeton University Press.