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Investigadores/as Institucionales

Jimenez-Martin, AntonioAutor o CoautorMateos-Caballero, AlfonsoAutor o Coautor

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2 de febrero de 2025
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Artículo
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Correlation Structure of the Spanish Stock Market Around COVID-19 Using Random Matrix Theory

Publicado en: Computational Economics. 66 (6): 4543-4558 - 2025-12-01 66(6), DOI: 10.1007/s10614-024-10820-0

Autores:

Dominguez-Monterroza, Andy; Jimenez-Martin, Antonio; Mateos-Caballero, Alfonso
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Dept Inteligencia Artificial, Grp Anal Decis & Estadist, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Tecnol Bolivar, Fac Ciencias Basicas, Cartagena De Indias, Colombia - Autor o Coautor

Resumen

In this work we analyze the correlation structure of the Spanish stock market around COVID-19 using random matrix theory (RMT). The results reveal that the empirical spectral distribution of eigenvalues associated with correlation matrices of prices for major companies listed on IBEX35 and IBEXC differs across the analyzed periods. In all cases, it deviates from the theoretical spectral distribution predicted by RMT through the Marchenko-Pastur law. In particular, during the COVID-19 crisis, the maximum eigenvalue exceeds the maximum eigenvalue in different periods before and after the pandemic, effectively capturing the state or mode of the market under crisis conditions. The second-largest eigenvalue facilitates the identification of groups among stocks associated with its corresponding eigenvector. These findings hold potential for developing strategies to assess systemic risk in the Spanish stock market.
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Palabras clave

CorrelationRandom matrix theorySpanish stock markeSpanish stock market

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Computational Economics debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 189/620, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Economics. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Economics, Econometrics and Finance (Miscellaneous).

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Impacto y visibilidad social

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/93018/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 26
  • Descargas: 18
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Colombia; India.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (MATEOS CABALLERO, ALFONSO).

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Objetivos del proyecto

El presente estudio tiene como objetivos analizar la estructura de correlación del mercado bursátil español en torno a la pandemia de COVID-19 utilizando la teoría de matrices aleatorias (RMT); evaluar las diferencias en la distribución espectral empírica de los valores propios de las matrices de correlación de precios de las principales empresas del IBEX35 y IBEXC en distintos periodos; determinar la desviación de dicha distribución respecto a la distribución espectral teórica predicha por la ley de Marchenko-Pastur; caracterizar el comportamiento del valor propio máximo durante la crisis COVID-19 en comparación con periodos previos y posteriores; e identificar grupos de acciones mediante el análisis del segundo valor propio más grande y su vector propio asociado, con vistas a desarrollar estrategias para evaluar el riesgo sistémico en el mercado español.
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Resultados más relevantes

El estudio analiza la estructura de correlación del mercado bursátil español alrededor del COVID-19 mediante la teoría de matrices aleatorias. Los resultados más relevantes son: la distribución espectral empírica de los valores propios de las matrices de correlación difiere en los períodos analizados y se desvía de la distribución teórica predicha por la ley de Marchenko-Pastur; durante la crisis del COVID-19, el valor propio máximo supera al de los períodos previos y posteriores, reflejando el estado del mercado en crisis; el segundo valor propio más grande permite identificar grupos de acciones asociados a su vector propio correspondiente; estos hallazgos ofrecen herramientas para evaluar el riesgo sistémico en el mercado español.
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Reconocimientos ligados al ítem

This paper was supported by the Grants PID2021-122209OB-C31 and RED2022-134540-T funded by MICIU/AEI/10.13039/501100011033.
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