Cuando analizamos el comportamiento de los fletes marítimos, especialmente si nos fijamos en los últimos cinco o seis años, lo primero que vemos es la acusada volatilidad de los mismos (Gráfico nº 1), es decir, sus constantes oscilaciones, arrastrados por cualquier acontecimiento sea económico, problemas geopolíticos o simples accidentes.
Inmediatamente nos surgen un sinfín de preguntas, entre ellas:
¿Por qué esa volatilidad? ¿Cuáles son las causas?
¿Es cierto que ha aumentado la volatilidad o siempre ha existido, tal vez con valores más bajos?
¿Tenemos algún indicador en nuestro sector, al igual que existe en otros mercados (por ejemplo, el financiero), que mida la evolución de esa volatilidad y que sea aceptado con carácter general por todos los agentes?
Causas de la volatilidad
Como ya hemos explicado en otros artículos, el mercado del transporte marítimo presenta curvas de oferta y de demanda muy rígidas. A corto plazo, ni se puede variar la oferta ni tampoco la demanda.
La oferta (la capacidad operativa de la flota) es rígida, salvo las nuevas incorporaciones producto de la adquisición de buques, el pequeño margen que puede proporcionar el porcentaje de flota inactiva así como la reparación de buques, la velocidad del trayecto y la gestión de contenedores llenos y vacíos que hagan las navieras.
La demanda es igualmente bastante rígida, al fin y al cabo hay que pensar en la demanda de productos intermedios de la industria, el suministro de bienes de equipo o la preparación de las campañas destinadas al consumo por las grandes cadenas. El resultado es un mercado que ante cualquier desplazamiento de una de ellas se traduce en un impacto directo más que proporcional en los fletes (gráfico nº 1).
En la figura A vemos el mercado en un momento concreto en equilibrio. La curva de oferta (línea verde) cruza a la curva de demanda (línea roja) y determinan un precio del flete y una cantidad transportada.
Si, por cualquier causa (“Ever Given”, cierre mar Rojo, sequía en Panamá, guerra Rusia y Ucrania, acontecimientos geopolíticos, etc.) se reduce la oferta (la curva verde se desplaza hacia la izquierda), vemos que se establece un nuevo equilibrio en el mercado. La cantidad transportada apenas se reduce, mientras que el precio crece significativamente. El mercado se ajusta por el precio y apenas lo hace por la cantidad.
Esa rigidez de la curva de oferta se constata, igualmente, cuando analizamos la evolución de la flota ociosa o la flota inactiva en cada momento como porcentaje de la flota total (datos de Alphaliner) y la comparamos con el comportamiento de los fletes spot (Drewry) (Gráfico nº 3). Pequeñas variaciones en el porcentaje de la flota ociosa creciendo o decreciendo se traducen en importantes alteraciones de los precios (fletes) spot en sentido contrario.
Qué ha sucedido en los últimos años
Siguiendo con nuestra presentación, ¿qué ha pasado en los últimos años? Bueno, para ser sincero, ha pasado de todo. Desde epidemias, guerras, accidentes, secuestros, ataques cibernéticos de todo tipo en rápido crecimiento, aumento del escenario bélico en el mar, concentrado sobre todo en el eje golfo Pérsico - mar Rojo - mar Mediterráneo - mar Negro, etc. (ver imagen-resumen nº 1).
La regresión formulada mejora espectacularmente y permite explicar hasta un 88% de las fluctuaciones de los fletes
La primera conclusión que podemos extraer no es otra que comprobar la fragilidad del transporte marítimo ante todos estos acontecimientos. El resultado, no podía ser otro, es la volatilidad extrema de los precios.
Desde luego podemos señalar otras causas que agravan los problemas en nuestro mercado, por ejemplo, la oligopolización del sector, las medidas medioambientales que reducen, al menos a corto plazo, la oferta disponible, o las amenazas arancelarias que obligan a las empresas a incrementar sus stocks estratégicos y presionan temporalmente sobre la demanda, etc.
Ahora bien, como veíamos en el gráfico nº 3, simplemente comparando las series de fletes con la evolución de la flota ociosa observamos que existe una correlación clara entre ambas (coeficiente de correlación del -0,44). Esto es, la flota ociosa explica el 44% de los movimientos en los precios. Además, el signo es el correcto. Si la flota ociosa aumenta, los fletes se moderan y viceversa.
Pero claro, existen muchos acontecimientos no previstos que impactan en los fletes, acontecimientos que provocan lo que podríamos denominar “estrés logístico” en el mercado y que ya hemos citado.
Si, adicionalmente, introducimos en nuestro modelo el comportamiento del precio del crudo (con la serie del West Texas Intermediate) y una mínima valoración de esos impactos citados en el modelo predictivo, la regresión formulada mejora espectacularmente y permite explicar hasta un 88% de las fluctuaciones de los fletes (coeficiente de determinación 0,883).
¿Hay más volatilidad ahora o siempre ha existido?
Es una pregunta clave. ¿Está cambiando el mercado? ¿Cuánto impactan los acontecimientos inesperados? Para responder adecuadamente necesitaríamos disponer de análisis de volatilidad que cubrieran un periodo temporal amplio. A lo mejor existen esos trabajos, pero no los conozco, por lo que en el apartado tercero me voy a detener en construir mi propio análisis de volatilidad y así poder constatar si estamos en un periodo especial o realmente esa variabilidad siempre ha existido.
Podemos adelantar que, de acuerdo con los datos disponibles, la volatilidad siempre ha sido una característica inmanente al mercado de fletes. Vamos a tratar de poner datos y así eliminar comentarios subjetivos que tanto daño hacen en todos los campos a la hora de tener una percepción real de las cosas.
Podríamos esperar en el segundo semestre de este año un cierto periodo de estabilidad asociado a bajos niveles de volatilidad
Construir un indicador
La mayor parte de los sectores sensibles a la variación de los precios (bienes o activos) construyen indicadores que determinen el grado de variabilidad tanto histórica como implícita. Hay que pensar en definitiva que a mayor variabilidad mayor riesgo en la toma de decisiones en el mercado de valores, por ejemplo.
De los múltiples indicadores de volatilidad existentes en el mercado de valores (Bollinger, VIX, Chaikin, volatilidad relativa, Canal de Keltner, etc), voy a utilizar el método clásico de la desviación estándar de las tarifas, el coeficiente de variación y la volatilidad histórica (en la elaboración de estos indicadores me ha sido de gran utilidad el sistema de IA de Microsoft Copilot). La base de datos utilizada serán los fletes spot publicados cada semana por Drewry, el World Container Index. El periodo de estudio es el que va de enero de 2014 hasta julio de 2025
Adjunto tres de los gráficos disponibles: la volatilidad semanal, la volatilidad móvil mensual y la volatilidad móvil anual.
Estos tres gráficos nos confirman algo muy importante:
El mercado ha tenido múltiples períodos de extrema volatilidad, entre 2014 y 2016 o entre 2023 y 2025.
Entre ambos periodos (2016 a 2023) el mercado ha disfrutado de una relativa calma, con baja volatilidad.
No se pueden identificar patrones claros de volatilidad, por ejemplo, coincidiendo con el año nuevo chino.
El modelo predictivo construido nos permite, con la introducción de tres variables explicativas (flota ociosa, precio del crudo, y una variable de estrés logístico), llegar a explicar, como ya he indicado, el 88% de las fluctuaciones de los fletes.
A la vista de la última información disponible, y si no hay nuevas alteraciones graves (que las habrá), podríamos esperar en el segundo semestre de este año un cierto periodo de estabilidad asociado a bajos niveles de volatilidad, con el cada vez menor impacto de la variable estrés tecnológico.
Para poder sostener con mayor respaldo esta afirmación debo seguir trabajando en estos índices e introducir análisis predictivo, pero lo voy a dejar para otro momento.
