The study of the yield curve has been a topic that interested economists for a long time since the term structure of interest rates is an important transmission channel of monetary policy to inflation and real activity. In this paper, following Ang and Piazzesi (2003), we study the relevance of macroeconomic factors on Peruvian sovereign yield curve through an Affine Term Structure model for the period from November 2005 to December 2015. We estimate a Gaussian model to understand the joint dynamics of macro variables -inflation and real activity factors- and Peruvian bond yields in a multifactor model of the term structure. Risk premia are modeled as time varying and depend on both observable and unobservable factors. A Vector Autoregressive (VAR) model is estimated considering no-arbitrage assumptions, which let us to derive Impulse Response Functions and Variance Decompositions. We find evidence that macro factors help to improve the fit of the model and explain a substantial amount of variation in bond yields. Variance decompositions show that macro factors explain a significant amount of the movements in the short and middle segments of the yield curve (up to 50%) while unobservable factors are the main drivers for most of the movements at the long end of the yield curve (up to 80%). Furthermore, we find that setting no-arbitrage restrictions improve the forecasting performance of a VAR and that models that include macro factors forecast better than models with only unobservable components.

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La evidencia empírica muestra que en las economías desarrolladas los indicadores de la curva de rendimiento soberana señalan con anticipación la evolución futura de la actividad económica. Bajo esta premisa, en el presente trabajo se evalúa y analiza las bondades informativas y predictivas de la curva de rendimiento soberana del Perú sobre las principales variables macroeconómicas. Para ello, se emplea la técnica de Vectores Autoregresivos. Luego de evaluar los resultados de las estimaciones de los modelos predictivos propuestos para el PBI, se encuentra que la incorporación de la tasa de rendimiento de corto plazo y el spread del rendimiento mejora en cierto grado su desempeño predictivo, esto con relación al modelo que no considera ninguna variable asociada a la curva de rendimiento. Además, un choque en la tasa de rendimiento soberana de corto plazo tiene un impacto negativo relativo en la evolución del crédito de las sociedades de depósito, la importación de bienes de capital y el Producto Bruto Interno, mientras que un choque en el spread de la curva de rendimiento tiene un efecto positivo débil en el comportamiento futuro del crédito de las sociedades de depósito, la importación de bienes de capital y el Producto Bruto Interno. El canal de transmisión entre la tasa de rendimiento soberana de corto plazo y la actividad productiva es el sistema financiero. Así, un alza repentino de las tasas soberanas de corto plazo encarece paulatinamente el crédito de las sociedades de depósito a las empresas, desincentivando las importaciones de bienes de capital y afectando negativamente el crecimiento del PBI. / Tesis

The present thesis is a collection of three separate essays, each corresponding to a chapter.Each essay represents an application of structural dynamic analysis within TVC-VARmodels. In the first chapter, coauthored with Fabio Canova, we investigate the relationshipbetween changes in output and inflation and monetary policy in the US. There are variationsin the structural coefficients and in the variance of the structural shocks but only the latterare synchronized across equations. The policy rules in the 1970s and 1990s are similar asis the transmission of policy disturbances. Changes in inflation persistence are only partlyexplained by monetary policy changes. Variations in the systematic component of policyhave limited effects on the dynamics of the system. Results are robust to alterations in theauxiliary assumptions.In the second chapter, coauthored with Fabio Canova and Evi Pappa, we examine thedynamics of US output and inflation. We show that there are changes in the volatility ofboth variables and in the persistence of inflation. Technology shocks explain changes inoutput volatility, while a combination of technology, demand and monetary shocks explainvariations in the persistence and volatility of inflation. We detect changes over time in thetransmission of technology shocks and in the variance of technology and of monetary policyshocks.In the third chapter we study whether hours worked rise or fall after a positive technologyshock. According to the existing evidence it depends on whether they enter the VAR in levels(hours rise) or growth rates (hours fall). We argue that conflicting results may ultimatelyarise because important structural time variations in the US economy are a priori ruledout by empirical models. We identify technology shocks as the only shocks driving long-runlabor productivity using postwar US quarterly data. We find that, under both specificationsfor hours (levels and growth rates), (i) hours fall, and (ii) technology shocks explain about11-23% of total aggregate fluctuations giving rise to positive but small correlations betweenoutput and hours. Differences with respect to fixed coefficients VAR are due to instabilitiesin the relationship between labor productivity and levels of hours.To conclude, the main contribution of the present research work as a whole is twofold.First, from an empirical perspective, we provide new evidence on some important macroeconomicissues of the US economy. In all the applications new interesting results, absentin standard VAR, emerge. Second, from a theoretical perspective, we contribute to developnew tools useful for policy analysis within the class of TVC-VAR models.

En esta investigación se estima la dinámica de la curva de bonos soberanos del Perú incorporando factores macroeconómicos y financieros. La inclusión de factores financieros tiene una literatura poco estudiada en países emergentes, sin embargo su estudio cobra importancia debido al incremento de la participación de inversores no residentes que abren un canal de transmisión hacia la volatilidad de los mercados globales. La representación de la curva se basa en un modelo dinámico de Nelson Siegel, propuesto por Diebold & Li (2006), mientras que la inclusión de los factores macro-financieros se trabajan en base a la metodología de Tu & Chen (2018) y Dewachter & Iania (2011). Para captar las variaciones y shocks de estos factores en la curva se utiliza las funciones de impulso respuesta de un VAR estructural de orden 1. Los resultados demuestran que tanto los choques macroeconómicos como financieros inciden en el comportamiento de la curva soberana. Siendo los choques financieros más significativos en los tramos cortos de la curva. A través de la descomposición de la varianza se obtiene una incidencia sustancial de los mismos a diferencia de las variables macroeconómicas. / This investigation estimates the dynamics of the sovereign bond curve of Peru incorporating macroeconomic and financial factors. The inclusion of financial factors has a poorly studied literature in emerging countries, however its study becomes important due to the increased participation of non-resident investors that open a transmission channel towards the volatility of global markets. The representation of the curve is based on a dynamic model by Nelson Siegel, proposed by Diebold & Li (2006), while the inclusion of macro-financial factors is based on the methodology of Tu & Chen (2018) and Dewachter & Iania (2011). To capture the variations and shocks of these factors in the curve, the impulse response functions of a structural VAR of order 1 are used. The results demonstrate that both macroeconomic and financial shocks affect the behavior of the sovereign curve. Being the most significant financial shocks in the short sections of the curve. Through the decomposition of the variance a substantial incidence of them is obtained, unlike the macroeconomic variables. / Trabajo de investigación

En el presente trabajo de investigación se realiza el análisis y evaluación del uso de información en tiempo real, brindada por Google Trends, para la predicción de variables macroeconómicas como Inflación e Inversión, mediante el cálculo de índices (IG) y el desarrollo de modelos ARMA (autorregresivos de media móvil) y modelos VAR (vectores autorregresivos). Este estudio aplicado hace énfasis en la necesidad de entender más la actividad y el uso del tiempo de la población en línea ya que el internet contiene y ofrece una cantidad enorme y continua de datos que no presentan costo alguno a los cuales se puede acudir en cualquier momento deseado. Estos modelos fueron empleados y comparados al incluirse los índices calculados para mostrar la capacidad predictiva, los resultados obtenidos muestran que los modelos que incluyen los IG calculados presentan mejores cualidades predictivas en comparación con los modelos generales; en el caso de inversión los estadísticos de predicción se ven reducidos en mayor medida que en la Inflación, dando así un sustento a la importancia de tomar en cuenta este tipo de información como insumo para predicciones en el ámbito económico.

El trabajo estudia el rol de las medidas macroprudenciales en las uc- tuaciones económicas y su interacción con la política monetaria. Con esta nalidad, un sector bancario imperfectamente competitivo es in- troducido en un modelo de equilibrio general con fricciones nancieras. Los bancos otorgan créditos a hogares y empresas obteniendo nan- ciamiento a través de depósitos, capital y adeudos del exterior. Las restricciones del balance bancario establecen un vínculo entre los ci- clos económicos y la oferta y el costo de los créditos. El modelo es calibrado para la economía peruana y entre los principales resultados se obtiene que el uso de requerimientos de capital como instrumento macroprudencial incrementa el impacto de la política monetaria sobre la in ación y reduce las uctuaciones nancieras ante choques mone- tarios, pero no altera los efectos de los choques nancieros sobre las principales variables macroeconómicas y nancieras como créditos y tasas de interés. Asimismo, se comprueba que el utilizar requerimien- tos de capital como instrumento macroprudencial genera una mayor estabilidad macroeconómica y nanciera, lo cual se re eja en la menor volatilidad de variables créditos, apalancamiento, tipo de cambio, in- ación y el producto.

Este documento evalúa la estabilidad de la Curva de Phillips Neokey- nesiana, la IS dinámica y una Regla de Taylor derivada por Gali y Monacelli (2005) para una economía pequeña y abierta. Para Perú 2003:M8 2012:M2, se aplicó la metodología de Bai y Perron (2003) para estimar las fechas de quiebre y evaluar la estabilidad de las rela- ciones entre la in ación doméstica, el gap del producto y la tasa de interés de referencia (modelo estructural); y la técnica de Qu y Per- ron (2007) para estimar las fechas de cambio de régimen del equilibrio dinámico (modelo reducido). El cambio en el vector de parámetros de la regla de política (enero-2006 y mayo-2009), la Curva de Phillips (enero-2008) y la IS dinámica (octubre-2008) evidencia que la variación de la política monetaria induce un cambio rezagado en la ecuación de mercado debido a la fricciones existentes en la economía peruana. Asimismo, los quiebres en el modelo reducido (mayo-2008 y mayo-2010) muestran que las variables forward looking cambian en dos oportu- nidades posiblemente con el n de garantizar una senda convergente hacia un nuevo equilibrio. Los resultados tanto del modelo estructural como reducido evidencian que el canal de las expectativas aumenta desde el año 2008 y, consecuentemente, la política monetaria a través de la Curva de Phillips puede controlar más fácil la in ación doméstica mediante una Regla de Taylor simple. Palabras Claves: Estabilidad, Quiebre Estructural, Curva de Phillips, IS Dinámica, Regla de Taylor.

El sector financiero presenta a la rentabilidad como un indicador de la salud de los bancos, tal indicador se encuentra en constante variación por los diferentes shocks externos e internos causados en las economías en los diferentes países a nivel mundial. Conocer cuáles son esas variables que causan los diferentes eventos permiten a los bancos tomar decisiones acertadas y adecuadas. Por lo que el estudio tiene de objetivo analizar los factores que influyen la rentabilidad bancaria en los países miembros de la Alianza del Pacífico, en el periodo del 2014 al 2019. La metodología utiliza información de fuentes secundarias extraídas del BCRP, SBS, CMF, SFC, BANXICO, CNBV y Banco Mundial, utilizando la técnica de análisis documental, el enfoque es cuantitativo y su nivel es no experimental explicativo longitudinal. Los resultados determinaron que los factores internos o microeconómicos y externos o macroeconómicos que influyen en el ROE son la inflación (IPC), tipo de cambio (TC), masa monetaria (OM), tamaño de banco (LNTMBC), créditos (LNCRED), ratio de capital (RCAP) y ratio de liquidez (RLIQ). El IPC, OM y LNCRED influyen de manera positiva, mientras que el TC, LNTMBC, RCAP y RLIQ influyen de manera negativa.

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.