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El rol del programa de intervención cambiaria del BCRP en la reducción del riesgo cambiario-crediticio en el Sistema Bancario PeruanoHuerta Dueñas, Rodrigo Franco 03 December 2020 (has links)
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.
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Uso de derivados cambiarios y su impacto en el valor de las empresas : caso de empresas peruanas no financierasHaro Trejo, Juan Carlos 28 November 2019 (has links)
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.
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Dinámica de la morosidad en moneda extranjera y el tipo de cambio real en el Perú: Aplicación empírica de un modelo TVP-VAR-SVAlvarado Nazario, Diego Alipio 31 October 2024 (has links)
Esta investigación estudia la dinámica de la morosidad en moneda extranjera del sistema
financiero peruano frente a cambios inesperados del tipo de cambio durante el periodo 2003-
2019 utilizando datos mensuales. Se empleó un modelo de vectores autorregresivos con
parámetros cambiantes en el tiempo y volatilidad estocástica propuesto por Chan y Eisenstat
(2018), donde a través del uso de la inferencia bayesiana, se llevó a cabo la comparación entre
diversos modelos de esta naturaleza. En la estimación del modelo especificado, se evaluaron
dos criterios de comparación: la log-verosimilitud marginal calculada por el método de entropía
cruzada y el Criterio de Información de Desviaciones. El primero, se encarga de evaluar la
probabilidad de ocurrencia de los datos observados condicionada al modelo, mientras que el
segundo, se enfoca en encontrar el equilibrio entre el ajuste y la complejidad del modelo.
La aplicación de ambos criterios se dio con la finalidad de comparar y encontrar el mejor modelo
que se ajuste al comportamiento de los datos. Los principales resultados de los modelos
estimados indican que un aumento de la depreciación cambiaria real genera efectos positivos y
persistentes en la morosidad en moneda extranjera, alcanzando su efecto entre 20 y más de 60
meses después de ocurrido el choque cambiario.
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Determinantes de la volatilidad del tipo de cambio real en el Perú durante 1995 a 2018Cabrera Aurazo, Kristel Alessandra 08 May 2020 (has links)
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.
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Risks in Commodity and Currency MarketsBozovic, Milos 17 April 2009 (has links)
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.
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