Recientemente, los académicos y los encargados de formular políticas económicas se han centrado en los choques de incertidumbre y sus efectos en la macroeconomía. La evidencia muestra que la incertidumbre genera ciclos económicos. La mayor parte de la investigación se ha realizado para economías desarrolladas, que concluye que los choques de incertidumbre se comportan como un choque negativo de demanda agregada que reduce el PIB y la inflación. En el caso de economías en desarrollo, la investigación ha sido escasa y sólo por el lado de la demanda agregada; estos concluyen que también reducen la inversión, el consumo y el PIB. A diferencia de las economías desarrolladas, los efectos para las economías en desarrollo son más profundos. Este documento investiga los efectos de los choques de incertidumbre para una economía pequeña y abierta como Perú en contexto de metas de inflación. Los resultados muestran que los choques de incertidumbre no solo actúan como un choque de demanda agregada negativa,sino también como un choque de oferta agregada negativo que aumenta la inflación. Se estima un VAR Bayesiano con “training sample” como prior. Se proporcionan conclusiones y recomendaciones. / Tesis

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Investiga la regionalización en el Perú, comprobando un lento y contradictorio proceso de desarrollo del mercado capitalista interno al evaluar inversiones productivas en bienes de capital y de consumo que generen valor agregado al incorporar sus poblaciones nativas y/o emigrantes al proceso productivo. Un modelo econométrico verifica empíricamente el contradictorio proceso de integración de regiones poco industrializadas al mercado interno; proceso que, al generar escaso empleo productivo, reduce relativamente las asimetrías económicas y sociales en el desarrollo de un ciclo económico estable. Los datos y mediciones cuantitativas fueron obtenidos de series históricas económicas y sociales que conforman los principales agregados macroeconómicos, así como de series históricas correspondientes a las regiones del Perú para el periodo 1990-2011, las que se evaluaron para proceder luego a elaborar un modelo que contrasta la hipótesis planteada. Tal modelo analiza la inversión regional incorporando ciclos económicos estables en el largo plazo, determina una correlación entre la propensión marginal a consumir y a ahorrar, el impacto del acelerador y el tiempo que se tarda en producir nuevos bienes de consumo para constatar si se desincentiva o se incentiva las inversiones en bienes de capital. Se concluye que para el periodo investigado 1990-2011, el Modelo Goodwin – Van del Pol es altamente significativo dado los ciclos económicos estables en el largo plazo y no en el corto plazo, porque dicha estabilidad está explicada básicamente en el acelerador macroeconómico inducido, inspiradas en políticas económicas neokeynesianas. El acelerador, al ser mayor que el tiempo que se destina a producir nuevos bienes de consumo y nuevos bienes de capital corregido por la propensión marginal a ahorrar, explica la presencia formal de ciclos estables en el largo plazo, pero debido a las condiciones iniciales, se tiene variaciones en el corto plazo. / Tesis

Este estudio examina los efectos de las variaciones de los términos de intercambio en el Perú, un país con una economía pequeña, abierta y orientada hacia la exportación de productos primarios, durante el período 1998-2019. Para este propósito, se emplea un modelo Dinámico Estocástico de Equilibrio General (DSGE) desarrollado por Schmitt-Grohé y Uribe (2018) con adaptaciones específicas a la economía peruana. Los resultados revelan que alrededor del 34.8% del producto per cápita peruano se atribuye a los términos de intercambio. Así, se observan efectos expansivos, impulsados en parte por una respuesta positiva en la inversión minera, que se traduce en un aumento de la inversión en otros sectores gracias a los efectos de encadenamiento sectorial. En general, los canales de transmisión identificados en este artículo permiten una comprensión más profunda de los ciclos económicos “virtuosos” o “viciosos” del Perú. Hasta cierta medida los años 80‘s ilustran de manera clara los riesgos sociales y políticos que podrían desencadenarse como resultado de una reducción en los términos de intercambio.

El presente trabajo busca analizar el impacto de los choques de política monetaria en la volatilidad de las principales variables macroeconómicas del Perú. El enfoque empírico empleado se basa en un modelo de vectores autorregresivos (VAR) extendido en 2 dimensiones. Primero, el modelo permite volatilidad estocástica, con lo que se puede capturar la variación en el tiempo en el tamaño de los choques de política monetaria. Segundo, el modelo admite una interacción dinámica, a través de una ecuación de transición, entre el nivel de las variables en el VAR y la volatilidad cambiante en el tiempo de los choques. Los resultados demuestran que, en el Perú, los choques de política monetaria contribuyen a reducir la volatilidad macroeconómica. Así, se estima que un choque de política monetaria de 100 puntos básicos está asociado a una disminución de la volatilidad del PBI hasta de 9% los primeros 6 meses, y una reducción de la volatilidad de la inflación y el tipo de cambio, de hasta 5% y 15% los 5 primeros meses, respectivamente. / This paper studies the impact of monetary policy shocks on the volatility of the main macroeconomic variables of Peru. The empirical approach used is based vector autoregressive (VAR) model extended along two dimensions. First, the model allows for stochastic volatility, thus capturing the variation over time in the size of monetary policy shocks. Second, the model admits a dynamic interaction, through a transition equation, between the level of the variables in the VAR and the time-varying volatility of the shocks over time. The results suggest that, in Peru, monetary policy shocks contribute to reduce macroeconomic volatility. Thereby, the analysis establishes that a 100 basis points increases in the policy rate causes a decrease in GDP volatility of up to 9% in the first six months, and a reduction in inflation and exchange rate volatility, of up to 5% and 15% the first five months, respectively.

En esta investigación se utiliza un modelo SVAR extendido para estimar los efectos de un incremento de la incertidumbre global sobre la economía peruana. A diferencia de otros estudios que estiman los efectos los choques externos en la economía peruana, en esta investigación me centro en el impacto de un incremento de la volatilidad de estos choques externos. Las extensiones al modelo SVAR incluyen: (i) permitir que la varianza varíe en el tiempo, a través de una especificación de volatilidad estocástica; y (ii) permitir interacción entre las variables endógenas y la volatilidad cambiante en el tiempo. Usando este modelo, estimo que un incremento de una desviación estándar en la volatilidad de los choques al PBI mundial se asocia con una caída del PBI de alrededor de -3,3% relativo a su tendencia nueve trimestres luego del choque. Los componentes de la demanda agregada parecen tener una respuesta negativa más grande que los sectores productivos. En particular, el crecimiento de la inversión cae alrededor de -7,7% relativo a su tendencia. / This study uses an extended SVAR model to estimate the effects of an increase in global uncertainty on the Peruvian economic activity. Unlike other studies that estimate the effects of external shocks on the Peruvian economy, in this paper I focus on the impact of an increase in the volatility of these foreign shocks. The extensions of the SVAR model include allowing for time-varying variance of structural shocks via a stochastic volatility specification and allowing interaction between the endogenous variables and the time-varying volatility. Using this model, I estimate that a one standard deviation increase in the volatility of the shocks to the world's GDP leads to a decline on Peruvian GDP of around -3,3% relative to its trend, nine quarters after the shock. Aggregate demand components appear to have a larger negative response than supply sectors. In particular, investment's growth falls around -7,7% relative to trend.

Recientemente, los académicos y los encargados de formular políticas económicas se han centrado en los choques de incertidumbre y sus efectos en la macroeconomía. La evidencia muestra que la incertidumbre genera ciclos económicos. La mayor parte de la investigación se ha realizado para economías desarrolladas, que concluye que los choques de incertidumbre se comportan como un choque negativo de demanda agregada que reduce el PIB y la inflación. En el caso de economías en desarrollo, la investigación ha sido escasa y sólo por el lado de la demanda agregada; estos concluyen que también reducen la inversión, el consumo y el PIB. A diferencia de las economías desarrolladas, los efectos para las economías en desarrollo son más profundos. Este documento investiga los efectos de los choques de incertidumbre para una economía pequeña y abierta como Perú en contexto de metas de inflación. Los resultados muestran que los choques de incertidumbre no solo actúan como un choque de demanda agregada negativa,sino también como un choque de oferta agregada negativo que aumenta la inflación. Se estima un VAR Bayesiano con “training sample” como prior. Se proporcionan conclusiones y recomendaciones.

Las investigaciones relacionadas al ciclo financiero en el Perú se han centrado en describir las características cíclicas y en métodos de estimación. Por ejemplo, Lahura et al. (2013), utilizando el método de filtro de Kalman, ha determinado dos fases de auges crediticio comprendidas entre finales de 2008 e inicios de 2009 y entre abril y junio de 2019. Sin embargo, es importante también conocer la relación entre el ciclo financiero y el ciclo económico para prevenir la aparición de crisis financieras y sus efectos negativos posteriores en la macroeconomía. En este contexto, una mejor comprensión de los vínculos entre los ciclos financieros y el ciclo económico del Perú puede proporcionar información valiosa para las decisiones de política monetaria y macroprudencial. El presente trabajo tiene dos objetivos. El primero es analizar la relación de causalidad de los ciclos financieros y económicos del Perú. Para la medición del ciclo financiero se usa la metodología de factores dinámicos utilizando cuatro indicadores representativos del sector financiero: Volumen de créditos al sector privado (mercado de créditos), Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (mercado de acciones), Embig Perú (mercado de bonos) y el tipo de cambio (mercado de divisas). El segundo objetivo es evaluar los cambios de bienestar al incorporar el ciclo financiero dentro de la política monetaria a través de una regla de Taylor. Por un lado, usando el test de causalidad de Granger en el dominio de la frecuencia de Breitung y Candelon (2006), se encontró que el ciclo financiero causa al ciclo económico en frecuencias mayores a 10 trimestres (2.5 años), mientras que el ciclo económico no causa al ciclo financiero. Finalmente se demostró que no hay ninguna ganancia de bienestar en la función de pérdida del banco central al incorporar el ciclo financiero en una regla de Taylor.

El presente documento analiza el efecto del Ciclo Financiero Global sobre las condiciones crediticias peruanas, las cuales engloban variables financieras como el crédito del sistema bancario en moneda nacional y extranjera, tasas de interés preferencial corporativa y los spreads de éstas. Siguiendo a Miranda-Agrippino et al. (2012) y Rey (2013), se toma al factor global común de los retornos de activos riesgosos internacionales como una variable que representa la dinámica del Ciclo Financiero Global. Este trabajo contribuye en la literatura debido a que aborda este canal de transmisión de choques externos que no ha sido analizado en el escenario peruano, mediante un análisis empírico de cómo las condiciones que componen este ciclo financiero mundial afectan a las condiciones crediticias del Perú, tales como los niveles de crédito del sistema bancario al sector privado en moneda nacional y extranjera, las tasas de interés preferencial corporativa y los spreads de éstas con las tasas de pasivos en la moneda correspondiente. Para este análisis planteado, se usa una estimación Bayesiana de un modelo SVAR con bloque de exogeneidad, sugerido por Cushman et al. (1997) y Zha (1999) para describir adecuadamente las dinámicas de la economía global y una economía pequeña y abierta como la peruana, ante variaciones del factor común del Ciclo Financiero Global para el período de 1998:1 al 2012:12, con datos trimestrales. / This paper analyzes the effect of the Global Financial Cycle over the Peruvian credit conditions, which include financial variables such as credit volume from the banking system in national and foreign currency, preferred corporate interest rates in both currencies and their associated spreads. Following Miranda- Agrippino et al. (2012) and Rey (2013), we take the common global factor estimated from the international risky asset returns, as a variable that represents the Global Financial Cycle dynamics. In this context, the paper contributes to the existing literature about external shocks’ impact to the Peruvian economy, and innovates by being the first paper that explores this transmission channel that has been neglected in the Peruvian literature. This paper proposes an empirical analysis of how the conditions that determine the Global Financial Cycle affect the credit market variables in Peru, such as the credit volume from the banking system to the private sector, measured in soles and dollars, the preferred corporate interest rates in both currencies and their associated spreads. In order to perform this analysis, we use the Bayesian estimation for an SVAR model with block exogeneity, as suggested by Cushman et al. (1997) and Zha (1999), to provide an adequate description of the global economy and the small and open economy interactions, given variations in the Global Financial Cycle’s common factor from 1996:4 to 2012:4, with quarterly data.

Nosotros cuantificamos y analizamos la evolución del efecto de los choques externos sobre las fluctuaciones del PBI de Perú durante 1994Q1-2019Q4, utilizando un grupo de modelos con parámetros cambiantes entre regímenes y volatilidad estocástica (RS-VAR-SV) planteados por Chan y Eisenstat (2018). Los datos para la economía peruana sugieren un modelo con coeficientes contemporáneos, rezagos e interceptos constantes, pero con varianzas cambiantes entre regímenes. Asimismo, los datos evidencian solo dos regímenes. A partir del análisis de las IRFs, FEVDs y HDs evidenciamos que: (i) los choques del crecimiento del PBI de China tienen el mayor efecto sobre el crecimiento del PBI peruano (alrededor de 0.8%); (ii) los choques financieros contraen en 0.3% el crecimiento del PBI interno, y la política monetaria interna está sincronizada con los movimientos de la tasa de la Fed; (iii) los choques externos explican 35% de las fluctuaciones del PBI en el primer régimen y 70% en el segundo régimen; y (iv) el choque del crecimiento del PBI de China contribuyó en 1.0 p.p. sobre el incremento de 1.1 p.p. (89% aproximadamente) de la tasa de crecimiento del PBI peruano entre el primer y segundo régimen.

Tras la crisis financiera internacional del 2008-2009 y los periodos de bajas tasas de crecimiento económico de las economías avanzadas o emergentes, diversos estudios han vuelto la atención en el rol de la política fiscal y la monetaria para hacer frente a estos escenarios, por tanto, hay un interés de cuantificar la contribución de la política fiscal y la monetaria en el ciclo económico de nuestra economía y que describa la nueva trayectoria del crecimiento del producto (escenario contrafactual) y si estos fueron significativos. Se usa un modelo semiestructural que permita capturar los principales mecanismos de transmisión de los choques económicos y financieros para una economía pequeña y abierta como la peruana, con reglas fiscales y metas explícitas de inflación. El mismo que tienen los fundamentos de equilibrio general y expectativas racionales. Se encuentra evidencia significativa de que el estímulo fiscal se calcula en 0.29 y el estímulo monetario 0.23; resaltándose la efectividad de la política fiscal en un escenario de solidez de la economía y reglas fiscales. Asimismo, el nivel del producto bruto interno al 2017 se estima 6% menor en un escenario contrafactual sin estímulo fiscal y monetario desde el 2008.