Períodos prolongados de dolarización financiera pueden traer una serie de distorsiones en la economía y nos vuelve especialmente susceptibles a choques externos. Es por ello que resulta importante estudiar las acciones que toma el BCRP para controlar los riesgos de un dólar muy protagonista, sobre todo en los balances de los bancos. El objetivo principal de esta investigación es analizar la relación existente entre las intervenciones cambiarias del BCRP y el riesgo cambiario crediticio de las entidades bancarias en el período 1996-2018, sobre todo determinar si las intervenciones ayudan a controlar y reducir este riesgo. Como indicador de riesgo cambiario crediticio se emplea a la tasa de morosidad en moneda extranjera, mientras que las intervenciones cambiarias se representan mediante las operaciones que realiza el BCRP como la compra/venta de dólares y la compra/venta de instrumentos derivados, diferenciando los efectos de las compras del de las ventas. Además, subdividimos la muestra de bancos entre “mayoristas” y “minoristas” para encontrar efectos diferenciados. La estimación la realizamos con un Modelo de Datos de Panel Dinámico a lo Arellano y Bond, pues tenemos datos de varios bancos individuales a lo largo de varios años. Los resultados arrojan cosas interesantes. Primero, la relación del RCC con sus determinantes siempre se da con rezago. Luego, hacer una distinción entre bancos mayoristas y minoristas es importante y significativa: los minoristas sufren de choques más fuertes de morosidad. Por último, las intervenciones cambiarias no parecen explicar mucho del RCC, los otros determinantes macroeconómicos resultan mucho más decisivos. / Long periods of financial dollarization can bring a series of distortions in the economy and make us especially susceptible to external shocks. That is why it is important to study the actions taken by the Peruvian Central Bank to control the risks of a very powerful dollar, especially on the banks’ balance sheets. The main objective of this paper is to analyze the relationship between the Peruvian Central Bank exchange rate interventions and the exchange rate credit risk of banks in the period 1996-2018 to determine if the interventions help to control and reduce this risk. As an indicator of exchange rate credit risk, we use the Non-Performing Loans Rate (default rate) in foreign currency, while foreign exchange interventions are represented by the operations carried out by the BCRP such as the purchase/sale of dollars and the purchase/sale of derivative instruments, differentiating the effects of the purchases from the effects of the sales. Furthermore, we subdivided the sample of banks between “Big Banks” and “Retail Banks” to find differentiated effects. We estimated a Dynamic Panel Data Model following Arellano and Bond’s methodology, since we have data from several individual banks over several years. We got some interesting results. First, the relationship of the exchange rate credit risk with its determinants always comes with certain lag. Then, making a distinction between the banks is important and significant: retailers suffer much more from stronger delinquency shocks. Finally, the exchange rate interventions do not seem to explain much of the exchange rate credit risk, the other macroeconomic determinants are much more decisive.

El riesgo cambiario es un fenómeno asociado a la fluctuación de los valores futuros del tipo de cambio. El mercado peruano no es ajeno a este riesgo ya que es una economía abierta siendo el dólar la principal divisa. El riesgo cambiario produce un descalce entre los activos y pasivos de una firma que usa el sol para sus operaciones cotidianas (moneda funcional), lo que podría generar grandes pérdidas e incertidumbre. Sin embargo, el mercado financiero ofrece a las firmas los derivados cambiarios, los cuales son una herramienta que permite administrar dicho riesgo cambiario fijando hoy el tipo de cambio a una fecha posterior. En ese sentido, el objetivo del presente trabajo de investigación consiste en analizar el impacto que tiene en el valor de las firmas no financieras el uso de derivados financieros cambiarios respecto a las firmas que no lo usan. Para tal fin se tomó una muestra de 34 empresas no financieras que listan en la Bolsa de Valores de Lima (BVL) y que negocian de manera permanente sus acciones. El periodo de análisis de la muestra se tomó desde el primer trimestre del año 2008 hasta el cuarto trimestre del año 2017, en razón que el mercado de derivados de cobertura empieza a despegar desde el año 2008 (forward y swap, asimismo, se decidió trabajar con información trimestral para tener mayor información del comportamiento de las variables. El análisis econométrico se realizó con un panel de datos, donde la variable dependiente es la Q de Tobin como proxy del valor de la firma y las variables independientes son: usa o no los derivados cambiarios y otras variables de control que determinan el valor de una firma. Los resultados obtenidos muestran que el uso de derivados financieros impacta positivamente en el valor de la firma en periodos de apreciación del dólar, esto es importante anotar ya que se espera que el derivado financiero de cobertura funcione mejor para una firma cuando el tipo de cambio tenga una tendencia alcista. Por lo demás, el modelo también ha permitido evidenciar que el ROE, el endeudamiento, la inversión y la repartición de dividendos afectan positivamente en el valor de la firma.

Este trabajo de investigación pretende analizar los determinantes de la volatilidad del tipo de cambio real en el Perú para el periodo de enero de 1995 a diciembre de 2018, en ese sentido, se tiene como objetivo determinar qué variables influyen en la volatilidad del tipo de cambio real y en qué magnitud afectan para así contrastar las hipótesis planteadas. El modelo econométrico que se usará para estimar la volatilidad del tipo de cambio será el GARCH y se tomó como principales determinantes de la volatilidad del tipo de cambio real a la apertura comercial, los términos de intercambio, inflación, la intervención cambiaria y el diferencial de tasas doméstica y extranjera.

This thesis analyzes market risk factors in commodity and currency markets. It focuses on the impact of extreme events on the prices of financial products traded in these markets, and on the overall market risk faced by the investors. The first chapter develops a simple two-factor jump-diffusion model for valuation of contingent claims on commodities in order to investigate the pricing implications of shocks that are exogenous to this market. The second chapter analyzes the nature and pricing implications of the abrupt changes in exchange rates, as well as the ability of these changes to explain the shapes of option-implied volatility "smiles". Finally, the third chapter employs the notion that key results of the univariate extreme value theory can be applied separately to the principal components of ARMA-GARCH residuals of a multivariate return series. The proposed approach yields more precise Value at Risk forecasts than conventional multivariate methods, while maintaining the same efficiency. / El objetivo de esta tesis es analizar los factores del riesgo del mercado de las materias primas y las divisas. Está centrada en el impacto de los eventos extremos tanto en los precios de los productos financieros como en el riesgo total de mercado al cual se enfrentan los inversores. En el primer capítulo se introduce un modelo simple de difusión y saltos (jump-diffusion) con dos factores para la valuación de activos contingentes sobre las materias primas, con el objetivo de investigar las implicaciones de shocks en los precios que son exógenos a este mercado. En el segundo capítulo se analiza la naturaleza e implicaciones para la valuación de los saltos en los tipos de cambio, así como la capacidad de éstos para explicar las formas de sonrisa en la volatilidad implicada. Por último, en el tercer capítulo se utiliza la idea de que los resultados principales de la Teoria de Valores Extremos univariada se pueden aplicar por separado a los componentes principales de los residuos de un modelo ARMA-GARCH de series multivariadas de retorno. El enfoque propuesto produce pronósticos de Value at Risk más precisos que los convencionales métodos multivariados, manteniendo la misma eficiencia.