177
ISSN Electrónico: 2500-9338
Volumen 25-N°3
Año 2025
Págs. 177–187|
Análisis de la volatilidad económica en Copa Holdings (2015-2026) ante la presencia de la
pandemia: Un enfoque mediante modelos GARCH y pruebas de Granger
Fernando Restrepo Betancur
1
Enlace ORCID: http://orcid.org/0000-0002-8583-5028
Luis Miguel Mejía Giraldo
2
Enlace ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2940-0115
Fecha de Recepción: Enero 25 de 2026
Fecha de Aprobación: Abril 27 de 2026
Fecha de Publicación: Julio 17 de 2026
Resumen:
Este estudio tiene como objetivo evaluar el efecto en el precio de las acciones de la compañía aérea Copa Holdings
en el contexto de la presencia del Covid-19. La investigación aborda un análisis de serie de tiempo, el cual resulta
relevante debido a la naturaleza de la volatilidad bursátil. Metodológicamente, se empleó un enfoque cuantitativo,
utilizando el modelo de GARCH con análisis de causalidad de Granger como método principal. La muestra estuvo
conformada por 2812 registros. El análisis se basó en los modelos citados. Los resultados indican que la pandemia
actuó como un impacto estructural que disparó la volatilidad GARCH por encima de niveles históricos, alterando el
precio de la acción hacia un estado de caos predecible. Este periodo se caracterizó por una persistencia extrema del
riesgo y una reversión violenta de precios. La principal contribución del estudio radica en sentar las bases para
desarrollar modelos de alerta temprana basados en entropía que anticipen colapsos en el sector aeronáutico ante
eventos de cisne negro.
Palabras clave: aerolínea; COVID-19; economía; impacto; riesgo.
1
Estadístico, Especialista en Estadística, Especialista en Biomatemática. Docente Titular Universidad de Antioquia. frbstatistical@yahoo.es
2
Ingeniero Agrónomo, Magister en Desarrollo Sostenible y Medio Ambiente. Profesor Asociado Universidad La Gran Colombia, Armenia Colombia.
mejiagluismiguel@miugca.edu.co.
CC BY-NC-SA 4.0
Atribución/Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
178
Analysis of economic volatility in Copa Holdings (2015-2026) in the face of the pandemic: An
approach using GARCH models and Granger tests
Abstract:
This study aims to evaluate the effect of the Covid-19 pandemic on the share price of Copa Holdings airline. The
research employs a time series analysis, which is relevant due to the nature of stock market volatility.
Methodologically, a quantitative approach was used, utilizing the GARCH model with Granger causality analysis as
the primary method. The sample consisted of 2,812 records. The analysis was based on the aforementioned models.
The results indicate that the pandemic acted as a structural shock that triggered GARCH volatility above historical
levels, pushing the share price into a state of predictable chaos. This period was characterized by extreme risk
persistence and a violent price reversal. The study's main contribution lies in laying the groundwork for developing
entropy-based early warning models that anticipate collapses in the aviation sector in the face of black swan events.
Keywords: airline; COVID-19; economy; impact; risk.
Análise da volatilidade econômica da Copa Holdings (2015-2026) em meio à pandemia: uma
abordagem utilizando modelos GARCH e testes de Granger.
Resumo:
Este estudo visa avaliar o efeito da pandemia de Covid-19 no preço das ações da companhia aérea Copa Holdings.
A pesquisa emprega uma análise de séries temporais, relevante devido à natureza da volatilidade do mercado de
ações. Metodologicamente, foi utilizada uma abordagem quantitativa, empregando o modelo GARCH com análise de
causalidade de Granger como método principal. A amostra consistiu em 2.812 registros. A análise foi baseada nos
modelos mencionados. Os resultados indicam que a pandemia atuou como um choque estrutural que desencadeou
volatilidade GARCH acima dos níveis históricos, levando o preço das ações a um estado de caos previsível. Este
período foi caracterizado por extrema persistência de risco e uma violenta reversão de preços. A principal
contribuição do estudo reside em estabelecer as bases para o desenvolvimento de modelos de alerta precoce
baseados em entropia que antecipam colapsos no setor de aviação diante de eventos de cisne negro.
Palavras-chave: companhia aérea; COVID-19; economia; impacto; risco.
ISSN Electrónico 2500-9338
Enero – Mayo. Volumen 26 Número 3, Año 2026 Págs. 177-187
179
1. INTRODUCCIÓN
La industria de la aviación mundial ha
tenido un alto impacto debido a la aparición
de la pandemia debida al COVID-19, lo que
ha conllevado a una serie de desviaciones y
tendencias que han repercutido en la
industria de la aeronavegación con un alto
riesgo en cuanto al número de pasajeros,
aerolíneas de carga, empresas de
fabricación de aeronaves y empresas
gestoras de aeropuertos; así como servicios
de catering entre otros (Harvey & Turnbull,
2020).
La industria de la aviación mundial se
preocupa por la fabricación y las
operaciones de todo tipo de aeronaves y
servicios relacionados durante el transporte.
Según la Organización del Banco Mundial,
en 2018, se transportaron alrededor de
4.200 millones de pasajeros en todo el
mundo. Los factores que estaban
impulsando la industria de la aviación antes
de la pandemia de COVID-19 incluyen el
aumento de los ingresos disponibles en todo
el mundo, la introducción de aerolíneas de
tarifas bajas, el aumento de las actividades
económicas mundiales, las nuevas
tendencias de viaje y muchos más. Además,
el reemplazo de aviones comerciales viejos,
también ha contribuido significativamente al
crecimiento del mercado.
No obstante, los factores clave que afectan a
la industria de la aviación después de la
pandemia incluyen la disminución de los
recorridos y viajes, ya que una gran cantidad
de vuelos internacionales y nacionales se
cancelan en todo el mundo para frenar la
transmisión del virus. Los gobiernos de la
inmensa mayoría de países del mundo han
cancelado la visa de personas extranjeras y
bloqueando el área afectada, que también es
una de las principales razones detrás de la
desaceleración de la industria de la aviación,
afectando empleos, incrementando a la vez
las tarifas y las deudas de las empresas de
aeronavegación (Syndex, 2020; Siyan,
Adewale & Agunbiade, 2020).
La industria aérea es fundamental para
diversas actividades asociadas con el sector
turístico e industrial, Una gran cantidad de
aeropuertos alrededor del mundo sirven de
medio para el desplazamiento de millones de
pasajeros y a la vez generan múltiples
oficios necesarios para la logística. En
Estados Unidos el número de vuelos se ha
reducido en un 89% (Nižetic, 2020). En
Colombia el transporte de carga y el de
personal médico en tiempos de la pandemia
es permitido, reduciéndose de manera
notable el transporte de pasajeros a nivel
nacional e internacional (Arellana, Márquez
& cantillo, 2020).
El efecto de COVID-19 en la industria de la
aviación se puede observar en cada región,
constituyéndose como la mayor amenaza en
la historia para las compañías aéreas. La
mayoría de países han bloqueo de manera
total o parcial sus operaciones, lo que a su
vez restringe los viajes nacionales afectando
el movimiento de pasajeros, operaciones de
transporte de carga y empleo de personal
vinculado a las aerolíneas (Sobieralski,
2020).
1.1 Fundamentación teórica
Las compañías clave en la industria de la
aviación que se han visto afectadas a nivel
mundial por la presencia del COVID-19 entre
otras son: Qatar Airways, Emirates, China
Eastern Airlines, Lufthansa, Boeing, Airbus,
American Airlines Group Inc. y Delta Air
Lines, Latam, Copa y Avianca. En el caso de
Análisis de la volatilidad económica en Copa Holdings (2015-2026) ante la presencia de la pandemia: Un enfoque mediante
modelos GARCH y pruebas de Granger
Fernando Restrepo Betancur- Luis Miguel Mejía Giraldo
180
Qatar Airways suspendió todos sus vuelos
hacia y desde Italia, que fue uno de los
países más afectados por la pandemia.
Además, la compañía también decidió
reducir su operación, que incluye suspender
vuelos y eliminar aviones menos
económicos.
Qatar Airways aterrizó todos sus diez
aviones A380 hasta el 31 de mayo de 2020,
como medida de precaución del brote de
COVID-19. Además, Emirates también
detuvo la mayor parte de su operación de
pasajeros como resultado de la pandemia.
Ahora, las compañías aéreas y las
compañías administradoras de aeropuertos
buscan paquetes de rescate del gobierno.
Se espera que las compañías
administradoras de aeropuertos en Europa
incurran en una pérdida de $ 15.4 mil
millones debido a la pandemia, se estima
que los aeropuertos en Europa recibirán 700
millones de pasajeros menos, que son un
28% de reducción en su operativo (CEAV,
2020).
Un total de 170.084 reservaciones en
hoteles de Malaysia se cancelaron en el
primer trimestre del año, donde la mayoría
de pasajeros eran de Japón y China (Lee, et
al., 2020). Una de las ventajas del COVID-19
es que ha disminuido un 17% las emisiones
de CO2 en el mundo, lo que ha favorecido la
recuperación del ambiente, donde el
desplazamiento de aviones contribuye de
manera significativa en dicha emisión (Quéré
et al., 2020; Cheval et al., 2020).
Vale resaltar que la OMS (Organización
Mundial de la Salud) y los funcionarios de
salud pública de cada país, desempeñan el
papel de mediadores para comunicar el
riesgo de un brote a los inversores y a la
población en general (Smith, 2006). Los
sentimientos de los inversores influyen
significativamente en los mercados de
valores y cuando el mercado tiene una
tendencia alcista y hay menos riesgo
percibido, el inversor se comporta de manera
más optimista. Cuando el mercado tiene una
tendencia a la baja, los sentimientos de los
inversores se vuelven relativamente
pesimistas y los inversores tenderán a
esperar para entrar en el mercado hasta que
comience una recuperación (Burns et al.,
2011; Lu & Lai, 2012).
Tales situaciones conducen a una reacción
exagerada de los inversores a corto plazo, lo
cual fue planteado por Shu (2010), quien
estudió cómo el estado de ánimo afecta el
comportamiento del mercado financiero y
muestra cómo las fluctuaciones en el estado
de ánimo de los inversores afectan
directamente los precios de los activos de
equilibrio y los rendimientos proyectados,
sugiriendo que la cobertura de los medios
también afecta las acciones de los
inversores, cuanto mayor es el número de
artículos relacionados con sucesos
inesperados como el que vivimos en la
actualidad, mayor es el número de retiros, tal
como lo demostraron Barber & Odean (2005)
y Engelberg & Parsons (2011). La
globalización ha vinculado a las economías
de todo el mundo y ha aumentado la
interdependencia de los mercados
financieros mundiales en años recientes.
Esta mayor interdependencia entre los
mercados bursátiles globales puede tener un
impacto en las decisiones de los inversores
globales sobre la asignación de activos y en
las economías, así como en las políticas
económicas para garantizar la estabilidad
económica (Siddiqui, 2009). Es de resaltar
que, desde el escenario del análisis
estadístico, Kim & Yoon (2009) utilizaron un
modelo de regresión automática vectorial y
ISSN Electrónico 2500-9338
Enero – Mayo. Volumen 26 Número 3, Año 2026 Págs. 177-187
181
examinaron los vínculos dinámicos y las
interacciones entre los mercados bursátiles
asiáticos y sus resultados, demostrando que
los mercados se vincularon más durante la
crisis financiera, excepto Malaysia.
Para cualquier analista de bolsas financieras
a nivel global, es obvio que los mercados de
valores continúan moviéndose en la misma
dirección en diferentes países. Sin embargo,
existen algunas variaciones en el sentido de
que algunos mercados de valores parecen
más correlacionados entre sí que otros, tal
como lo planteó Liu (2020), quien argumenta
además que la globalización trae muchas
ventajas económicas importantes y también
juega un papel importante durante las crisis
mundiales por el número de enfermedades
infecciosas como la fiebre hemorrágica de
Crimea-Congo, el virus del Ébola, el MERS
CoV, el SARS, la fiebre de Lassa, el virus de
Nipah, la gripe aviar, la fiebre del Valle del
Rift, Virus del Zika, resaltando que la
propagación de contagios de una
enfermedad no solo afecta la salud y la vida
de las personas, sino que también induce
una disminución del crecimiento económico.
Sumado a lo anteriormente expuesto y
desde el contexto de las finanzas
conductuales, explicar por qué los
participantes del mercado toman decisiones
contrarias a las suposiciones de los
participantes racionales del mercado es uno
de los temas centrales, como es en el
presente caso con respecto al COVID-19 y
su impacto en la vida personal, incluidos los
encierros (o situaciones similares a
encierros) para una gran cantidad de
personas. Además de las ocurrencias
extremas de muerte y enfermedad, muchas
personas en todo el mundo están entrando
en pánico debido a esta enfermedad
infecciosa de rápida propagación, siendo así
una serie de choques externos e
inesperados que pueden reducir las
tendencias económicas y cambiar
repentinamente los sentimientos de los
inversores. Kaplanski & Levy (2010)
sugieren que las decisiones de inversión
pueden verse afectadas por el mal humor y
la ansiedad y que las personas ansiosas
pueden ser más pesimistas sobre los
rendimientos futuros y, por lo tanto, tienden a
correr menos riesgos, donde la ansiedad
crea un sentimiento negativo que puede
afectar las decisiones de inversión y el
rendimiento posterior de los activos. China
redujo en un 77% las exportaciones a otros
países del mundo en tiempos de pandemia
(Chinazzi et al., 2020).
La inusual situación desarrollada por COVID-
19 nos ofrece la oportunidad de evaluar el
impacto de la pandemia en los mercados de
valores de las naciones afectadas debido a
una enfermedad imprevista y temida; en este
artículo, discutimos el efecto de COVID-19
en la dinámica del precio de acciones de
empresas de aviación civil de relevancia y
debido al breve período de tiempo del brote
del virus, se realiza un estudio de dinámica
temporal estocástica para examinar el
impacto del mismo en el desempeño de los
índices bursátiles asociados a las principales
compañías de aviación de Sudamérica.
El objetivo del presente estudio consistió en
evaluar estadísticamente el comportamiento
de las acciones de la aerolínea Copa
Holdings antes, durante y después de
tiempo de pandemia.
2. METODOLOGÍA
La investigación se sustenta en un enfoque
cuantitativo longitudinal asociados al valor de la
Análisis de la volatilidad económica en Copa Holdings (2015-2026) ante la presencia de la pandemia: Un enfoque mediante
modelos GARCH y pruebas de Granger
Fernando Restrepo Betancur- Luis Miguel Mejía Giraldo
182
acción de la compañía Copa Holdings (2015-2026),
se garantizando la estacionariedad mediante el test
de Dickey-Fuller aumentado (p < 0.05).
Posteriormente, se modela la estructura de la
varianza mediante procesos GARCH (1,1) con el
objetivo de evaluar el agrupamiento de volatilidad y la
persistencia de los efectos de la pandemia. De igual
manera, se aplica el Exponente de Hurst para
identificar la memoria fractal y la naturaleza
antipersistente de la serie, junto con el cálculo de
Entropía de Permutación para medir la pérdida de
eficiencia informativa. La dinámica de causalidad se
valida mediante pruebas de Granger, determinando la
influencia de factores externos como el petróleo en la
inestabilidad del activo. El riesgo de mercado se
realizó a través del Valor en Riesgo (VaR)
paramétrico y simulaciones de Monte Carlo. Para el
proceso de la información se empleó el paquete
Python.
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados estadísticos asociados a la
Tabla 1 confirman que Copa Holdings opera bajo un
entorno de riesgo extremo donde la volatilidad
máxima del 117.83% confirma el impacto que la
pandemia ejerció sobre el valor de la acción. A pesar
de lo anterior, la media de retornos de 0.0184%
demuestra una capacidad de resiliencia notable,
logrando mantener un valor positivo a largo plazo tras
absorber los impactos sistémicos del mercado
bursátil. La Simetría de 0.2995 indica que el activo
tiende a presentar recuperaciones más rápidas que
sus caídas, mientras que la curtosis de 1.2137 revela
una dispersión de retornos inusualmente amplia que
se aparta de la campana de Gauss tradicional. El dato
más crítico para la gestión de riesgo es el VaR (95%)
de -71.83%, el cual cuantifica que, en escenarios de
estrés severo, la empresa enfrenta la posibilidad real
de perder casi tres cuartas partes de su valor de
mercado. La validación del Test ADF con un p-valor
de 0.0000 garantiza que la serie es estacionaria,
otorgando rigor científico a la aplicación de los
modelos GARCH y las pruebas de causalidad de
Granger presentadas en el presente artículo
investigativo.
Tabla 1. Estadísticas asociadas a la compañía Copa
ESTADÍSTICAS DE IMPACTO ECONÓMICO
========================================
Media de Retornos: 0.0184%
Volatilidad Máxima: 117.83%
Simetría (Skewness): 0.2995 (Ideal: 0)
Curtosis: 1.2137 (Ideal: 3)
Valor en Riesgo (VaR 95%): -71.83%
--- RESULTADO TEST ADF (COPA) ---
P-Value: 0.0000000000
ESTADO: Datos Estacionarios. Proceder con
GARCH.
Fuente: Elaboración propia.
En la Figura 1 se muestra el comportamiento
estadístico de las acciones de la compañía aérea
Copa Holdings. Se detecta una volatilidad marcada
durante el tiempo de la pandemia, con picos de riesgo
que superaron ampliamente los niveles históricos de
2015-2019. El modelo GARCH revela una memoria
de crisis persistente, donde la incertidumbre tardó
casi dos años en estabilizarse, aunque para 2025-
2026 se observa una clara regresión a niveles de
normalidad operativa. La distribución de retornos
confirma una distribución con presencia de
leptocurtosis, indicando que el sector aéreo es
extremadamente vulnerable a eventos de "cola
pesada" o choques sistémicos. Los residuales
estandarizados validan que el modelo capturó
adecuadamente los agrupamientos de volatilidad,
demostrando la eficiencia del ajuste estadístico. Sin
embargo, el gráfico de rendimiento acumulado revela
una pérdida de valor estructural de la acción que no
ha logrado recuperar su trayectoria previa a largo
plazo.
ISSN Electrónico 2500-9338
Enero – Mayo. Volumen 26 Número 3, Año 2026 Págs. 177-187
183
Figura 1. Análisis gráfico de la dinámica de las acciones de
Copa
Fuente: Elaboración propia.
Al efectuar el análisis de resiliencia este revela que la
compañía aérea Copa Holdings presenta una
persistencia del riesgo extremadamente alta de
0.9882, lo que indica que el cambio en la volatilidad
tienen una memoria prolongada y no se disipan
rápidamente en el mercado. Durante el periodo de
pandemia, la volatilidad condicional alcanzó un pico
histórico cercano a 10 desviaciones, evidenciando un
cambio estructural profundo que alteró la estabilidad
financiera de la aerolínea. La vida media se estima en
58.42 días, tiempo necesario para que la
incertidumbre se reduzca apenas a la mitad tras un
evento crítico. La distribución de retornos muestra
colas pesadas y una desviación clara de la
normalidad teórica, confirmando la presencia de
eventos extremos frecuentes. Aunque hacia 2025 y
2026 la volatilidad tiende a regresar al nivel de calma
histórica, los residuales estandarizados muestran que
el modelo captura adecuadamente los agrupamientos
de riesgo. No obstante, el rendimiento acumulado
refleja una pérdida de valor persistente que subraya
la fragilidad del sector ante crisis sistémicas.
Figura 2. Análisis de resiliencia.
Fuente: Elaboración propia.
El exponente de Hurst de 0.0020 revela una
naturaleza de reversión marcada, sugiriendo que tras
los picos de incertidumbre ocurren correcciones
abruptas. Este comportamiento fractal cercano a cero
confirma que el mercado de Copa carece de memoria
positiva de largo plazo y opera bajo una dinámica de
cambios de régimen erráticos. La Figura 3 describe
rendimientos con picos negativos que superan el
30%, validando estadísticamente la presencia de
eventos de cola pesada o "cisnes negros" durante la
crisis. Los datos prueban que la empresa enfrentó
una vulnerabilidad sistémica que alteró
permanentemente su perfil de riesgo condicional
hasta bien entrado el 2026. Finalmente, la
estabilización reciente cerca del nivel de calma
histórica sugiere una recuperación de la eficiencia,
aunque todavía susceptible a nuevas fluctuaciones de
mercado.
Análisis de la volatilidad económica en Copa Holdings (2015-2026) ante la presencia de la pandemia: Un enfoque mediante
modelos GARCH y pruebas de Granger
Fernando Restrepo Betancur- Luis Miguel Mejía Giraldo
184
Figura 3. Análisis de memoria fractal.
Fuente: Elaboración propia.
El test de entropía de permutación muestra que,
aunque la complejidad cayó durante las fases más
agudas de la crisis derivada por la pandemia del
Covid-19, se ha mantenido en niveles de 0.92 a 0.99,
indicando una lucha constante por recuperar la
eficiencia informativa por parte de la compañía. Los
periodos resaltados en rojo sugieren fases de
predictibilidad forzada por el pánico, donde el
mercado perdió su carácter aleatorio tradicional. Ver
Figura 4.
Figura 4. Prueba de eficiencia informativa.
Fuente: Elaboración propia.
La volatilidad asociada a Copa Holdings experimentó
una variabilidad impactante en el tiempo de la
pandemia, alcanzando un nivel de incertidumbre
estadística superior a 20 unidades durante el inicio
del COVID-19. Luego de este periodo, la gráfica
muestra una fase de recuperación y estabilización
durante el lapso de los años 2022 al 2026, donde los
niveles de riesgo tienden a regresar a su base
histórica. A pesar de esta normalización, persisten
picos residuales intermitentes que confirman que el
activo aún no recupera la calma absoluta previa a la
pandemia (Figura 5).
ISSN Electrónico 2500-9338
Enero – Mayo. Volumen 26 Número 3, Año 2026 Págs. 177-187
185
Figura 5. Análisis de la volatilidad de la compañía aérea
Copa.
Fuente: Elaboración propia.
La proyección mediante el método de simulación de
Monte Carlo asociado a la compañía aérea Copa
Holdings visualiza un futuro de múltiples alternativas
en relación al precio de la acción, partiendo de un
valor base aproximado de 130 USD. La línea amarilla,
muestra una tendencia lateral con un ligero sesgo
positivo, proyectando que el activo tienda a
mantenerse estable cerca de los 140 USD tras 250
días de mercado. Por el contrario, el punto de riesgo
(95% de Riesgo), marcado por la línea roja
discontinua, advierte una caída potencial hacia los 70
USD, reflejando la persistencia de una vulnerabilidad
estructural ante cambios en el mercado bursátil
externos a la empresa. La densa nube de trayectorias
verdes ilustra la alta volatilidad condicional que aún
rodea al activo, donde los escenarios más optimistas
podrían superar los 600 USD mientras que los
pesimistas se correlacionan con la pérdida total de
valor (figura 6).
Figura 6. Simulación Monte Carlo.
Fuente: Elaboración propia.
El presente artículo presenta un primer enfoque para
comprender la perspectiva del impacto de Covid-19
en la aviación comercial de manera concreta en la
compañía Copa Holdings. Se ha proporcionado un
análisis basado en un enfoque mediante modelos
GARCH y pruebas de Granger, relacionado con el
impacto económico en el valor de la acción. Los datos
proporcionaron el contexto para una evaluación del
impacto en el corto plazo que presento la presencia
del Covid-19, según el análisis realizado.
Los análisis estadísticos efectuados demuestran una
significativa disminución del precio de las acciones de
la empresa bajo estudio, lo cual revela un impacto en
el mediano plazo y su consecuencia en el largo
tiempo que reviste una incertidumbre probabilística,
dado que tal empresa se vio afectada en la época de
la pandemia y ha tenido una recuperación financiera
lenta.
Es posible que la recuperación del segmento de
pasajeros sea más rápida, pero la reducción de los
Análisis de la volatilidad económica en Copa Holdings (2015-2026) ante la presencia de la pandemia: Un enfoque mediante
modelos GARCH y pruebas de Granger
Fernando Restrepo Betancur- Luis Miguel Mejía Giraldo
186
ingresos disponibles reduciría la propensión a volar y
requeriría un apoyo significativo, probablemente en
términos de subsidios a las rutas y ayudas a la
comercialización, pero también con estímulos directos
a la demanda. Finalmente, el miedo y las
preocupaciones por la salud en tiempo de pandemia
pudieron afectar futuros vuelos ulteriores a la
pandemia, esto debido al miedo de contaminación de
las personas.
No obstante y a pesar que las cifras tendieron a la
baja sustancial, como nota positiva cabe resaltar que
esto conlleva un cambio estratégico por parte de la
compañía. En primer lugar, en relación con las
cadenas de suministro y un consumo más
responsable y, en segundo lugar, mejorando la
reputación a largo plazo de la empresa a través del
respeto de los derechos del cliente como se establece
en la normativa y ofertando productos distintivos en el
mercado asociado a las aerolíneas.
Los resultados de este documento representan una
evaluación inicial que puede ayudar a la industria de
la aviación y otras industrias relacionadas como el
turismo en la preparación para el período de
recuperación. La investigación futura podría centrarse
en diversas áreas tales como reevaluar las opiniones
de los expertos de la industria durante el período de
recuperación; en segunda instancia, analizar en
detalle los cambios en la oferta tales como detalles
sobre aerolíneas, aviones y rutas, lo cual podría
incluir la identificación de cambios estructurales en las
redes de las aerolíneas o los efectos de los procesos
de consolidación, en tercer lugar, estudiar en detalle
el comportamiento de los posibles pasajeros con
respecto al teletrabajo y la transición digital en su
lugar de trabajo y en cuarto lugar, examinar los
problemas éticos y de reputación no resueltos de la
industria, que son necesarios para evolucionar dentro
de los modelos comerciales que reconocen enfoques
sostenibles a largo plazo, sostenibilidad que puede
ser reflejada en el valor de la acción,
respectivamente.
4. CONCLUSIONES
El análisis estadístico asociado a la compañía
aérea Copa Holdings (2015-2026) demuestra que la
pandemia fue un choque estructural que alteró
permanentemente la dinámica de riesgo de la
aerolínea, elevando la volatilidad GARCH a niveles
históricos de 20 unidades estadísticas. La
persistencia calculada de 0.9882 confirma que los
efectos de la incertidumbre tienen una memoria
prolongada, requiriendo más de 58 días para que el
impacto financiero se reduzca apenas a la mitad. A
pesar de una media de retornos de 0.0184%, el VaR
del -71.83% advierte sobre la vulnerabilidad extrema
del activo ante eventos de cola pesada, validando
estadísticamente la fragilidad del sector aéreo. El
exponente de Hurst de 0.0020 y la caída de la
entropía a 0.92 revelan que, durante la crisis, el
mercado perdió su eficiencia informativa, operando
bajo un régimen de reversión violenta y pánico
predecible. La estacionariedad confirmada por el Test
ADF (p=0.0000) otorga validez metodológica a este
estudio, permitiendo concluir que la resiliencia de la
empresa es real pero altamente dependiente de la
estabilidad de factores externos. Los picos de
volatilidad observados hacia 2025 sugieren que,
aunque la crisis sanitaria terminó, la estructura fractal
del precio sigue siendo sensible a nuevos choques de
mercado.
REFERENCIAS
Arellana, J., Márquez, L., & Cantillo, V. (2020).
COVID-19 Outbreak in Colombia: An Analysis of
Its Impacts on Transport Systems. Journal of
Advanced Transportation, 2020, 1-16.
https://doi.org/10.1155/2020/8867316
Barber, B. M., & Odean, T. (2005). All that Glitters:
The Effect of Attention and News on the Buying
Behavior of Individual and Institutional Investors.
SSRN Electron J, 21(2), 785–818.
https://doi.org/10.1093/rfs/hhm079
Burns, W. J., Peters, E., & Slovic, P. (2011). Risk
Perception and the Economic Crisis: A
ISSN Electrónico 2500-9338
Enero – Mayo. Volumen 26 Número 3, Año 2026 Págs. 177-187
187
Longitudinal Study of the Trajectory of Perceived
Risk. Risk Anal, 32(4), 659–677.
https://doi.org/10.1111/j.1539-
6924.2011.01733.x
Cheval, S., Adamescu, C. M., Georgiadis, T.,
Herrnegger, M., Piticar, A., & Legates, D. (2020).
Observed and Potential Impacts of the COVID-
19 Pandemic on the Environment. Int. J.
Environ. Res. Public Health, 17(11), 2-25.
https://doi.org/10.3390/ijerph17114140
Chinazzi, M., Davis, J.T., Ajelli, M., Gioannini, C.,
Litvinova, M., Merler, S., et al., (2020). The effect
of travel restrictions on the spread of the 2019
novel coronavirus (COVID-19) outbreak.
Science, 368(6489), 395-400.
https://doi.org/10.1126/science.aba9757
Confederación Española de Agencias de Viaje –
CEAV. (2020). Relación de Circulares Remitidas
Relativas al Coronavirus. https://ceav.info/covid-
19/covid-19.shtm
Engelberg, J. E., & Parsons, C. A. (2011). The
Causal Impact of Media in Financial Markets.
J. Financ, 66(1), 67–
97. https://doi.org/10.1111/j.1540-
6261.2010.01626.x
Harvey, G., Turnbull, P. (2020). Sectoral coverage of
the global economic crisis, The impact of the
financial crisis on labour in the civil aviation
industry,
https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/dialog
ue/sector/documents/publication/wcms_161566.
pdf
Kaplanski, G., & Levy, H. (2010). Sentiment and stock
prices: The case of aviation disasters. J.
Financ. Econ, 95(2), 174–201.
https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2009.10.002
Lee, F., Mui, C., Kim, T., & Kit, P. (2020). The impact
of COVID-19 on tourism industry in Malaysia.
Current Issues in Tourism, 24(19), 2735-2739.
https://doi.org/10.1080/13683500.2020.1777951
Liu, Y. (2020). The importance of trust distance on
stock market correlation: Evidence from
emerging economics. Borsa Istanb. Rev, 20(1),
37–47.
https://doi.org/10.1016/j.bir.2019.08.002
Lu, X. F., Lai, K. K. (2012). Relationship between
stock indices and investors’ sentiment index in
Chinese financial market. Syst. Eng. Theory
Pract, 32(3), 621–629.
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2
-s2.0-84859641364&origin
Nizetic, S. (2020). Impact of coronavirus (COVID-19)
pandemic on air transport mobility, energy, and
environment: A case study. Int J Energy Res, 44,
10953–10961. https://doi.org/10.1002/er.5706
Quéré, C. L., Jackson, R. B., Jones, M. W., Smith, A.
J., Abernethy, S., et al., (2020). Temporary
reduction in daily global CO2 emissions during
the COVID-19 forced confinement. Nature
Climat e Change, 10, 647–653.
https://doi.org/10.1038/s41558-020--0797-
xdoi.org/10.1038/s41558-020-0797-x
Shu, H. C. (2010). Investor mood and financial
markets. J. Econ. Behav. Organ,76(2), 267–
282.http://www.sciencedirect.com/science/article
/pii/S0167-2681(10)00105-8
Siddiqui, S. (2009). Stock Markets Integration:
Examining Linkages between Selected World
Markets. Vision: J. Bus. Perspect, 13(1), 19–30.
https://doi.org/10.1177/097226290901300103
Smith, R. D. (2006). Responding to global infectious
disease outbreaks: Lessons from SARS on the
role of risk perception, communication and
management. Soc. Sci. Med. 63(12), 3113–
3123.https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2006.0
8.004
Siyan, P., Adegoriola, A. E., & Agunbiade, O. (2020).
Impact of COVID-19 on the Aviation Industry in
Nigeria. International Journal of Trend in
Scientific Research and. Development, 4(5),
234-239. www.ijtsrd.com/papers/ijtsrd31787.pdf
Sobieralski, J. B. (2020). COVID-19 and airline
employment: Insights from historical
uncertainty shocks to the industry.
Transportation Research Interdisciplinary
Perspectives, 5, 1-9.
http://dx.doi.org/10.1016/j.trip.2020.100123
