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. / Tesis

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

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.

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.