El presente trabajo busca estudiar las presiones cambiarias en el Perú en el periodo comprendido entre 2004-2017. En base a la metodología de identificación propuesta por Tashu (2014) para medir los efectos de la intervención cambiaria en el Perú, se construye un índice de presiones cambiarias para el caso peruano, en dos etapas, en la primera se estima la función de reacción del BCRP, y en la segunda se evalúa, utilizando variables instrumentales, el impacto de los instrumentos de intervención en el tipo de cambio. Este índice permite cuantificar la intensidad de la presión cambiaria y evaluar su impacto en las condiciones financieras. Posterior a ello, se realiza una aplicación de este índice para evaluar su impacto en las condiciones monetarias del país, reflejado en la tasa de interés preferencial corporativa. Se extraen dos conclusiones principales. En primer lugar, se halla evidencia empírica en cuanto al rol del BCRP en su objetivo de reducir la volatilidad cambiaria, teniendo este un impacto estadísticamente significativo. Asimismo, se encuentra que el BCRP se ha vuelto más efectivo cuando ha utilizado derivados financieros en comparación a si no los hubiera usado. No obstante, en segundo lugar, se encuentra que la intervención por parte del BCRP sí tiene un costo: sube la tasa de interés preferencial corporativa, la cual genera un endurecimiento de las condiciones monetarias del país / Tesis

La tesis adapta modelos macroeconómicos recientes de economías abiertas para analizar los problemas que caracterizan los países emergentes de Europa del Este. En particular, se estudia los efectos que el crecimeinto asimétrico de la productividad tiene sobre el tipo de cambio real, el tipo de cambio real interno, esto es, el precio relativo de los bienes comerciables respecto a los no comerciables y el tipo de cambio real externo, esto es, el precio relativo entre los bienes comerciables nacionales y extranjeros. Se demuestra que la discriminación de precios es una condición necesaria para explicar la correlación entre los tipos de cambio nominales y reales, y la apreciación del tipo de cambio real observadas en estas economías emergentes. También se demuestra como los supuestos de inversiones específicas y de costes de ajuste en la inversión ayudan a reproducir el ajuste lento de los precios relativos en respuesta a diferenciales de productividad así como la apreciación del tipo de cambio real externo.En tercer lugar, la tesis estudia como determinar óptimamente el tipo de cambio de estas monedas con respecto al Euro cuando estos países entren en la Union Monetaria Europea. En vez de utilizar criterios exógenos para determinar este tipo de cambio, este trabajo emplea una función de bienestar social derivada del modelo teórico. Asimismo, se propone un algoritmo para determinar el tipo de cambio óptimo en función de las variables exógenas y de estado en el momento de la unión. Se demuestra que aunque las desviaciones del tipo de cambio real sobre su nivel de equilibrio tienen un papel principal en la determinación del tipo de cambio óptimo, no es la única variable a considerar. Otras variables como la inflación pasada o los salarios reales también influencian la elección de la paridad óptima. Además, la fase del ciclo exterior, la demanda de exportaciones y las perturbaciones de productividad son importantes variables exógenas a tener en cuenta para una adecuada decisión política. Se muestra la importancia de este tipo de evaluaciones basadas en modelos y como decisiones basadas en criterios exógenos pueden llevar a resultados subóptimos.Por último, la tesis considera las implicaciones sobre el bienestar de introducir explícitamente el desempleo en los modelos macroeconómicos de economías abiertas. En particular, se comparan los efectos de una devaluación inesperada en economías con y sin desempleo. En modelos con mercados laborales Walrasianos las devaluaciones disminuyen el bienestar si el deteriore de los términos de intercambio compensa el aumento del consumo doméstico. Sin embargo, cuando existe desempleo, una devaluación puede aumentar el bienestar social ya que se mejora la distribución del consumo en la población. / The thesis adapts the models of new open economy macroeconomics to the special problems of a certain group of emerging market economies, namely the economies of European post-communist countries.It studies the effects of asymmetric productivity growth for the CPI-based real exchange rate, the internal real exchange rate, i.e. the relative price of non-tradables to tradables, and the external real exchange rate, i.e. the relative price of domestic and foreign tradables. It is demonstrated that pricing to market is necessary to reproduce the empirically observable correlation of the nominal and real exchange rates, and the appreciation of the real exchange rate. It is also shown that the assumption of firm specific investments and investments adjustment costs helps explaining the slow adjustment of domestic relative prices to productivity differentials and the appreciation of the external real exchange rate.The thesis studies how to set optimally the Euro conversion rate of the new Member States of the European Union. Instead of ad-hoc objective functions it uses a model based social welfare function for the analysis. The thesis provides an algorithm to determine how to peg the nominal exchange rate optimally if the accession date values of state and exogenous variables are known. It is shown that the deviation from the equilibrium real exchange rate has a principal but not exclusive role in determining the optimal conversion rate. It is demonstrated that the past inflation rate and the level of real wages also influence the optimal choice. Furthermore, the foreign-business-cycle, exports demand and productivity shocks are the most important exogenous factors necessary for a proper policy decision. The thesis demonstrates the importance of a utility-based and that evaluations based on ad-hoc welfare criteria may result in misleading results.The thesis also considers the welfare implications of introducing unemployment in models of new open economy macroeconomics. The effects of an unexpected devaluation of the nominal exchange rate in a model with and without unemployment is compared. In models with Walrasian labor markets a devaluation decreases social welfare if the deterioration of the terms of trade offsets the rise in domestic consumption. However, in the presence of unemployment even such a situation can enhance social welfare, since the distribution of consumption becomes more even.

Tesis para optar al grado de Magíster en Administración / Roni Castroviejo, Matías [Parte I Análisis estratégico y de mercado], Magna Menáres, Sebastián [Parte II Análisis financiero] / Chile tiene una economía abierta y se sustenta en el comercio internacional. Debido a esto hay un gran número de empresas de diversos sectores inmersas en los mercados internacionales, las cuales están expuestas a un factor de riesgo común para todas: Las variaciones del tipo de cambio. Nuestro país tiene un sistema monetario que deja fluctuar el tipo de cambio libremente siendo establecido por las leyes de oferta y demanda. Dado lo anterior, hay empresas que no tienen la posibilidad de resguardar sus flujos ante las variaciones de las monedas extranjeras, quedan expuestas a sus fluctuaciones, sufriendo la pérdida de competitividad y de beneficios económicos. En este contexto nace Ca$h –Gestión de Flujos. Una empresa de asesoría y servicios financieros que ha desarrollado un modelo de cobertura cambiaria utilizando como base instrumentos financieros derivados de alta liquides y bajo costo. El segmento objetivo inicial son las empresas del sector agroindustrial exportadoras y/o productoras frutícolas y vitivinícolas que transan en divisa extranjera. Se ha detectado una oportunidad, ya que este segmento no tiene acceso a utilizar instrumentos de cobertura cambiaria tradicionales y de mayor costo, por ejemplo los Forward que es el principal sustituto. El volumen transado en los mercados exportador frutícola y vitivinícola es exorbitante, llegando a alcanzar los US$ 4.3 billones al año 2012 con tendencias al alza para ambos sectores. Este es un servicio pionero dentro de este segmento del mercado, no identificándose competidores directos, pero si sustitutos que pueden constituir una amenaza al negocio. Se plantea una estrategia para el crecimiento de la empresa, comenzando la captación de clientes enfocado en las PYMES del mercado objetivo, para luego de un periodo de aprendizaje, dirigirse a ofrecer el servicio a empresas de mayor tamaño y abriendo la posibilidad a otros sectores exportadores. La operación es innovadora, contempla utilizar derivados financieros no tradicionales, los cuales pueden otorgar altísimos niveles de apalancamiento en relación al sustituto. Este es un nuevo uso que se le quiere dar a los derivados financieros, de manera tal de obtener el máximo rendimiento posible a los beneficios que da la liquidez del mercado de divisas. Para desarrollar este emprendimiento es fundamental potenciar al máximo las ventajas competitivas que se han podido identificar del análisis, siendo la principal la flexibilidad y capacidad de adaptarse a las necesidades de los clientes que este servicio puede ofrecer. Para esto la intención es generar una relación de confianza y de largo plazo con los clientes y ser percibidos como aliados fundamentales en la gestión financiera De esta la empresa logrará posicionarse como una empresa pionera, confiable y asequible. El proyecto ha sido evaluado desde el punto de vista financiero en un período de 8 años, obteniéndose un VAN y TIR positivos. Se demuestra que el proyecto es rentable y puede ser atractivo para posibles inversionistas.

Este trabajo persigue evaluar la rentabilidad que habría obtenido un inversionista que hubiese seguido las recomendaciones de Redes Neuronales Artificiales para la conformación semanal de sus carteras de bonos durante casi 245 semanas. A la vez, se busca predecir la rentabilidad de un inversionista en periodos cortos de tiempo, prediciendo los cambios diarios, de las variaciones porcentuales de las variables de los distintos modelos. Ambos casos fueron comparados con modelos ingenuos de Buy & Hold, para los mismos intervalos. En este trabajo se encontró que la red Ward tenía satisfactoria capacidad predictiva para el signo que seguirá el cambio del precio de un bono. Se encontró que para periodos cortos de tiempo, lapsos de un año con variables diarias, todos los factores son determinantes al momento de la predicción (el monto transado, la tasa interbancaria, el Benchmarck rezagado). Mientras que para los promedios semanales, dentro de un lapso de 4 años, se encontró que el monto transado no era una variable significativa, por lo que se intuye que su efecto en la predicción se basa exclusivamente en las transacciones diarias, debido a que está sujeto a una mayor volatilidad. Finalmente se confirma que el Benchmark UF‐5 es altamente autoregresivo, y sólo para periodos cortos de tiempo, variables como el monto transado y la tasa interbancaria, reflejan un aporte significativo para la predicción del Benchmark.

Ingeniero Comercial, Mención Administración / En el siguiente trabajo se busca demostrar que las Redes Neuronales pueden ser usadas para predecir la variación en el precio de una acción. Los resultados obtenidos nos ayudan a creer que estos métodos de inteligencia artificial están muy prontos a ser las herramientas esenciales para trabajar y desenvolverse en los mercados financieros. Una de nuestras motivaciones para hacer este trabajo tenía que ver con la efectividad de esta herramienta, y si dicha efectividad motiva a que ya estén siendo usadas en grandes compañías financieras y mesas de “trading” en otros países. Una característica a destacar es que a diferencia de estudios anteriores, éste se realiza con datos diarios. Al probar que el modelo funciona y es efectivo, concluimos que es posible obtener rentabilidades diarias, rápidas y a corto plazo. La aplicación se efectúa en una acción del mercado estadounidense, a pesar de la inestabilidad actual de dicho mercado afectado por la crisis financiera. La razón es porque la empresa estudiada se beneficia del gran plan de energía renovable implantado por el presidente Obama. Dicho plan, creado para la reactivación económica del país, otorga beneficios y solidez financiera a empresas como First Solar, dedicada a la producción de paneles solares. Si bien la metodología de este trabajo se basa en una red neuronal, se ocupan otras herramientas que ayudan al modelo, como las Bandas de Bollinger, la teoría de ondas de Elliott y el test de Perasan & Timmermann, entre otros. Todo esto en conjunto nos ayuda a demostrar que el modelo funciona con una significancia estadística, lo cual demostraremos más adelante. Conclusiones hay varias, pero creemos que la más importante es que los modelos financieros y las formas de predecir se están actualizando. Los modelos econométricos clásicos están obsoletos y los operadores, brokers y gente desenvuelta en éste ámbito no pueden quedar ausente ante estos cambios.

El presente trabajo analiza, por un lado, los determinantes de los Términos de Intercambio peruanos a través del tipo de cambio real estadounidense, la tasa de interés libor y un índice de producción industrial de EEUU. En los ejercicios econométricos se halla una fuerte relación de largo plazo con la primera variable. Luego de ello se analiza la existencia de una relación de largo plazo entre los términos de intercambio y el tipo de cambio real peruano, lo cual se descarta luego de los ejercicios econométricos, debido a su baja significancia.

La presente investigación analiza los determinantes de la frecuencia de las intervenciones de tipo de cambio por parte del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP). Esto a partir de información semanal entre enero de 2001 y diciembre de 2010, usando modelos de conteo como Poisson, Negativo Binomial y Zero Inflated. Los resultados muestran que las desviaciones del logaritmo del tipo de cambio respecto de su tendencia de largo plazo, las intervenciones del periodo anterior (persistencia), el riesgo país medido por el EMBIG, el spread entre las tasas de interés bancarias, y el interés entre las tasas de interés doméstica y foránea son importantes determinantes. / Tesis

La literatura econométrica y nanciera ha mostrado que la volatilidad de los retornos bursátiles y cambiarios presenta un comportamiento de larga memoria. Otro hecho mostrado en la literatura es que este comportamiento de larga memoria puede ser espúreo y que la volatilidad sigue un proceso de corta memoria con cambios de nivel aleatorios. En este trabajo se sigue el enfoque planteado por Lu y Perron (2010) y Li y Perron (2013), estimando el modelo de cambios de nivel aleatorios al logaritmo de los retornos absolutos del Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (IGBVL) y del Tipo de cambio bancario compra. El modelo consiste en la suma de dos componentes: un proceso de corta memoria y un componente de cambios de nivel aleatorios. El primer componente se ha modelado como un proceso autorregresivo de orden 1 (AR(1)). El componente de cambios de nivel se especi ca como la suma acumulada de un proceso que es cero con probabilidad 1 y es una variable aleatoria con probabilidad . Los datos utilizados para realizar las estimaciones comprenden, para el IGBVL, desde el 03/01/1990 hasta el 13/06/2013 y para el tipo de cambio desde 03/01/1997 hasta el 24/06/2013. Los resultados que muestran las estimaciones son concluyentes como los obtenidos en Lu y Perron (2010). La primera conclusión que puede mostrarse es que la probabilidad de cambio de nivel es pequeña pero signi cativa, indicando que estos cambios de nivel son responsables del comportamiento de larga memoria observado en las series de volatilidad. Una vez calculada la probabilidad de cambio de nivel para cada serie, es posible calcular el número total de quiebres. Asimismo, es posible calcular el componente de cambios de nivel y sustraerlo de la serie de volatilidad. Al calcular la función de autocorrelación de esta nueva serie residual veremos que ya no existe presencia del comportamiento de larga memoria. Otros resultados importantes que se observan son los efectos que tienen los cambios de nivel en los modelos clásicos de larga memoria como GARCH y ARFIMA. La esti- mación de los modelos autorregresivos con heteroscedasticidad condicional descontando los cambios de nivel muestran que estos componentes son introducidos arti cialmente por los cambios de nivel. Además, la estimación de modelos fraccionales a las series residuales de volatilidad menos el componente de cambios de nivel muestra que el parámetro fraccional es menor o muy cercano a cero, lo que indica que no existe un comportamiento de larga memoria. Por otra parte, el desempeño del modelo RLS en términos de predicción es mejor que los modelos ARFIMA (p,d,q) de acuerdo al Model Con dence Set (MCS) planteado por Hansen et al. (2011). / Tesis

La literatura econométrica y nanciera ha mostrado que la volatilidad de los retornos bursátiles y cambiarios presenta un comportamiento de larga memoria. Otro hecho mostrado en la literatura es que este comportamiento de larga memoria puede ser espúreo y que la volatilidad sigue un proceso de corta memoria con cambios de nivel aleatorios. En este trabajo se sigue el enfoque planteado por Lu y Perron (2010) y Li y Perron (2013), estimando el modelo de cambios de nivel aleatorios al logaritmo de los retornos absolutos del Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (IGBVL) y del Tipo de cambio bancario compra. El modelo consiste en la suma de dos componentes: un proceso de corta memoria y un componente de cambios de nivel aleatorios. El primer componente se ha modelado como un proceso autorregresivo de orden 1 (AR(1)). El componente de cambios de nivel se especi ca como la suma acumulada de un proceso que es cero con probabilidad 1 y es una variable aleatoria con probabilidad . Los datos utilizados para realizar las estimaciones comprenden, para el IGBVL, desde el 03/01/1990 hasta el 13/06/2013 y para el tipo de cambio desde 03/01/1997 hasta el 24/06/2013. Los resultados que muestran las estimaciones son concluyentes como los obtenidos en Lu y Perron (2010). La primera conclusión que puede mostrarse es que la probabilidad de cambio de nivel es pequeña pero signi cativa, indicando que estos cambios de nivel son responsables del comportamiento de larga memoria observado en las series de volatilidad. Una vez calculada la probabilidad de cambio de nivel para cada serie, es posible calcular el número total de quiebres. Asimismo, es posible calcular el componente de cambios de nivel y sustraerlo de la serie de volatilidad. Al calcular la función de autocorrelación de esta nueva serie residual veremos que ya no existe presencia del comportamiento de larga memoria. Otros resultados importantes que se observan son los efectos que tienen los cambios de nivel en los modelos clásicos de larga memoria como GARCH y ARFIMA. La esti- mación de los modelos autorregresivos con heteroscedasticidad condicional descontando los cambios de nivel muestran que estos componentes son introducidos arti cialmente por los cambios de nivel. Además, la estimación de modelos fraccionales a las series residuales de volatilidad menos el componente de cambios de nivel muestra que el parámetro fraccional es menor o muy cercano a cero, lo que indica que no existe un comportamiento de larga memoria. Por otra parte, el desempeño del modelo RLS en términos de predicción es mejor que los modelos ARFIMA (p,d,q) de acuerdo al Model Con dence Set (MCS) planteado por Hansen et al. (2011).

La presente investigación analiza los determinantes de la frecuencia de las intervenciones de tipo de cambio por parte del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP). Esto a partir de información semanal entre enero de 2001 y diciembre de 2010, usando modelos de conteo como Poisson, Negativo Binomial y Zero Inflated. Los resultados muestran que las desviaciones del logaritmo del tipo de cambio respecto de su tendencia de largo plazo, las intervenciones del periodo anterior (persistencia), el riesgo país medido por el EMBIG, el spread entre las tasas de interés bancarias, y el interés entre las tasas de interés doméstica y foránea son importantes determinantes.