El Perú presenta sólidos fundamentos macroeconómicos; sin embargo, si se habla de la situación del mercado de valores, no se observa un comportamiento similar; ya que, sus características son más similares a un mercado frontera que a uno emergente. Es por ello que, a partir de una ampliación del modelo teórico desarrollado por Calderon Rosell, se pretende determinar qué variables tienen efecto sobre el desarrollo del mercado de valores. La hipótesis planteada sostiene que variables macroeconómicas como el ahorro, inversión extranjera directa, crecimiento económico, inversores institucionales, liquidez e institucionales como la calidad institucional tienen un efecto positivo en el desarrollo del mercado de valores, mientras que la inflación tiene un efecto negativo; en cambio, el sector bancario tiene una relación no lineal. Para ello, se trabaja con un panel de datos de 20 países clasificados como mercados emergentes entre 1997 a 2017. Con el fin de un mayor acercamiento a la realidad, se realizan scatters de las variables en cuestión, con lo que se concluye que la inflación, el crecimiento económico y la inversión extranjera directa no poseen significancia en la determinación del desarrollo del mercado de valores mientras que la relación del sistema bancario y la endógena es positiva. / Peru has solid macroeconomic fundamentals; however, if we talk about the stock market situation, we do not observe similar behavior; since, its characteristics are more similar to a border market than to an emerging one. For this reason, based on an expansion of the theoretical model developed by Calderon Rosell, the aim is to determine which variables have an effect on the development of the stock market. The hypothesis raised maintains that macroeconomic variables such as savings, foreign direct investment, economic growth, institutional investors, liquidity and institutional quality have a positive effect on the development of the stock market, while inflation has a negative effect; in contrast, the banking sector has a non-linear relationship. To this end, we are working with a data panel of 20 countries classified as emerging markets between 1997 and 2017. In order to get closer to reality, scatters are made of the variables in question, concluding that inflation, economic growth and foreign direct investment are not significant in determining the development of the stock market, while the relationship between the banking system and the endogenous one is positive.

En el presente trabajo se realizó una mejora metodológica y operativa al proceso VaR realizado por el Departamento de Riesgos de Mercado, Liquidez e Inversiones de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP’s. Al respecto, se identificó un riesgo de modelo y de riesgo operacional de forma material. En primer lugar, el riesgo de modelo se identificó debido a que existía dos metodologías presentes, una paramétrica (VaR de Bloomberg) y otra de simulación histórica (VaR Excel). En segundo lugar, se identificó el riesgo operacional del proceso por su alto nivel de manualidad. Al respecto, se identificaron dos alternativas de solución: Bloomberg y un desarrollo in house. Para este último se requirió la ayuda del Departamento de Valorización de Inversiones (DVI) y el Departamento de Riesgos de Mercado, Liquidez e Inversiones. Se evaluaron soluciones que solucionen los riesgos identificados, así como el costo asociado a cada soluciòn. Se eligió el desarrollo in house por un tema de costos y que mitigaban los riesgos señalados. Finalmente, se planificaron las actividades en dos fases. La fase 1 abarca la implementación de instrumentos de renta fija y forwards. En la fase 2 se planificó la implementación de swaps de moneda, instrumentos de renta fija con opcionalidad y renta variable. Cada actividad se planificó por producto que incluye el desarrollo metodológico de la valorización y VaR, así como los tiempos de programación de cada actividad.

El objetivo del presente trabajo es investigar la efectividad del canal de tasas de interés, en el traspaso de los cambios de la tasa de política monetaria hacia la tasa activa bancaria a corto plazo, sobre todo en un contexto de tasas bajas. Teniendo en cuenta que el principal instrumento del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) para transmitir sus decisiones políticas es la tasa de política monetaria, resulta fundamental investigar los factores que podrían afectar su efectividad, más aún en el contexto de una tasa de referencia baja. Así, este trabajo intenta contribuir a la literatura en tres sentidos. Primero, busca una explicación causal teniendo en cuenta la rentabilidad bancaria como un factor que influye en el canal de traspaso. Segundo, se analiza cómo cambia dicha relación en un contexto de tasas bajas. Y, tercero, se intenta aplicar este estudio en el sistema financiero peruano de forma segmentada, dividiendo a las instituciones financieras en tres segmentos. De esa manera, en base al modelo económico teórico presentado por Fernández (2015), argumentamos que la efectividad del canal de tasas de interés se ve afectada por la no linealidad que existe debido a la heterogeneidad en sistema financiero y a la rigidez en las tasas pasivas que afectan directamente en la rentabilidad bancaria. Por ello, en base a la literatura, se sustenta que la rigidez de las tasas pasivas y la heterogeneidad del sistema financiero impactan de manera negativa en la efectividad del canal de tasas de interés.

Acceder a créditos a través de servicios financieros de calidad, representa una oportunidad para que las personas obtengan recursos que les permitan cubrir diferentes necesidades de financiamiento. En el Perú, con los años, más personas adquirieron algún producto crediticio en el sistema financiero, no obstante, el acceso al crédito formal aún es bajo en relación a niveles internacionales. Esta investigación tiene como objetivo profundizar en la comprensión de las variables determinantes en el acceso al crédito en el Perú, aproximado por la decisión de los individuos de solicitar un crédito, ya sea en el mercado formal o no formal y también, examinar la interacción entre ambos mercados para determinar si actúan de manera complementaria o sustituta. La investigación utiliza información de la Encuesta Nacional de Demanda de Servicios Financieros 2015-2016 y brinda un aporte metodológico ya que aborda el primer objetivo empleando un modelo probit en dos etapas (Heckman Probit), que permite lidiar con el sesgo de selección ya que quienes percibieron una necesidad de crédito son los que decidieron solicitarlo. Luego, se utiliza un probit bivariado, que permite modelar la participación en el mercado formal y no formal considerando que ambas decisiones están interrelacionadas, para evaluar la interacción. Entre los hallazgos se encuentra que la probabilidad de que una persona necesite crédito en cualquiera de los mercados es 64%. En cuanto a la solicitud de crédito se identificó que, a menor tiempo hacia una oficina del sistema financiero, la probabilidad de solicitar un crédito formal (no formal) es menor (mayor) y que los individuos con mayor conocimiento financiero, poder adquisitivo y que requieren financiar créditos con fines vehiculares o de vivienda tienen más probabilidad de solicitar crédito formal. Asimismo, se identificó que el mercado de crédito formal y no formal presentan cierto grado de sustitución, dando luces de algún grado de competencia entre ambos mercados, especialmente en el financiamiento de necesidades de consumo.

El presente trabajo trata sobre las determinantes del uso de herramientas digitales financieras en el Perú. La investigación nace por conocer el crecimiento disruptivo de la economía digital la relevancia del tema surge por ser el uso de herramientas financieras digitales una constante de ahora en adelante en el mundo y el conocimiento de que lo determina permite adaptarse y cerrar brechas con el constante crecimiento. El objetivo es identificar las relaciones entre variables sociodemográficas - espaciales y la posibilidad de usar heramientas financieras online por las características megadiversas del Perú. La métodologia a utilizar será una regresión logit simple los datos utilizados son de la encuesta de la SBS de capacidades financieras del 2019. La conclusión permite distinguir distintas realidades al usar herramientas de finanzas son afectadas por variables espaciales y demográficas. A mayor altura menor el uso de estas herramientas.

En la presente tesis se modela la morosidad de la banca peruana para el período de setiembre del 2002 a abril del 2019. Para ello se emplea la metodología iterativa desarrollada por Stock & Watson (2005) y una extensión de la estimación de la probabilidad default según Jakubík (2006), fundamentada en Merton (1974). Con ambas metodologías se concluye que el factor latente resulta relevante y significativo para explicar la mora por tipo de cartera crediticia. La aplicación del primer modelo arroja que un incremento en una unidad porcentual del factor latente explica el 84.5% del desvío de la mora de consumo sobre su valor promedio, el 17.5% del desvío de la mora hipotecaria y el 68.3% del desvío de la mora de las empresas. De la estimación del segundo modelo se obtiene que un incremento del factor latente en 1 % incrementa la probabilidad de superar el umbral de morosidad en un 5.4% para consumo, 5.8% para hipotecas y 6.0% para empresas. Finalmente, cuando la tasa de crecimiento de la economía se encuentra en su nivel mínimo, la probabilidad de superar el umbral de mora alcanza valores que van de 71% a 84%; mientras que cuando la tasa decrecimiento de la economía se encuentra en su valor más alto la probabilidad de superar dicho umbral se reduce a un rango de entre 14% y 30%.

Este documento estudia el desarrollo y los factores que afectan a la estructura de plazos de tasas de interés (EPTI) para Perú (2008 – 2016). Para ello, empleando la metodología de Bernanke, Boivin y Eliasz (2005) se estima un modelo de componentes principales (PCA), el cual descompone la EPTI en factores no observables (nivel, pendiente y curvatura), y posteriormente se analiza las funciones impulsos respuestas de los factores frente a shocks de variables macrofinancieras locales y externas a través de un Structural Factor Augmented Vector Autoregressive (SFAVAR). Como resultados empíricos se concluye: i) nuevas emisiones y operaciones de administraciones de deuda no afectan la forma de la curva de rendimiento , ii) la curva de rendimiento aún es sensible a eventos internacionales como variaciones en la tasa de política monetaria de EEUU e incrementos en la volatilidad financiera (VIX), iii) una mayor tasa de crecimiento del PBI, una mayor inflación o un incremento del tipo de cambio afectan el nivel de la curva de rendimiento de manera negativa, finalmente iv) un choque negativo en la tasa de política monetaria no es concluyente debido a que no existe un money market desarrollado.

Los últimos eventos de crisis financieras han generado muchas controversias sobre el rol que han presentado las clasificadoras de riesgo en los mercados financieros debido a la poca precisión de sus evaluaciones expost y sus cuestionados indicadores de riesgo los cuales son empleados por inversionistas e instituciones financieras en la toma de decisiones al momento de adquirir instrumentos de deuda emitidos por determinado país o corporación. Este contexto ha generado la búsqueda de herramientas alternativas como es el caso de las primas de credit default swap (CDS) cuya evidencia empírica ha demostrado reflejar situaciones potenciales de crisis mucho antes que la valorización de los instrumentos financieros realizado por las agencias clasificadoras de riesgo. En ese sentido, el objetivo de esta investigación en primer lugar será verificar la relación de dependencia entre las primas de CDS y las clasificaciones de crédito soberano, que dicta que cuando un país obtiene una mejora en su rating crediticio, la correspondiente prima de su CDS debería disminuir. En segundo lugar, se validar para qué países no se estaría cumpliendo dicha relación. El análisis se realizó sobre una muestra de 16 países entre el periodo de octubre de 2003 a diciembre de 2011, en la cual se aplicó el Modelo de Corrección de Errores (MCE) propuesto por Engle & Granger. Donde se comprueba que la relación de dependencia entre las primas de CDS y las clasificaciones de crédito soberano no se cumple para Estados Unidos, Alemania y Francia a diferencia del resto de países seleccionados. Lo que lleva a concluir, en parte, que para estos tres países las calificadoras de riesgo no están siendo debidamente objetivas ni guardan los mismos niveles de rigurosidad con que califican a los demás países. Lo que alimentan las críticas que se ciernen sobre ellas y elevar a la prima de los CDS como indicador adicional de riesgo crediticio. / The last events of international crisis have generated many controversies over role than the agencies of risk classification have had in the financial market because of the poor expost evaluation and polemic indicators of risk which have used for investors and financial institutions in the make decisions at the moment when they buy any instrument of debt than a country or company to issue. This context has generated the look for alternatives tools like premium of credit default swap (CDS) how empirical evidence has showed potential situations of crisis before than the valuation of financial instruments estimate for the agencies of risk classification. In that way, the purpose of this investigation first verify the relationship of interdependence between the premium of CDS and the rating of severing credit, than has established when a country obtain a improve in its credit rating at the same time its premium of CDS have to reduce. Second, validate what countries not satisfied that relationship. The analysis made for a sample of 16 countries for the period of October 2003 to December 2011, applied the Error Correction Model developed for Engle & Granger. Where proves there isn’t a relationship of interdependence for United States, Germany and France, that result contrast with the rest of countries. In conclusion, for three countries the rating agencies don’t have an objective and severity analysis when certificated the rest of countries. This situation allows make many criticizes over rating agencies and put the CDS like additional indicators of credit risk.

La Gran Crisis Financiera, generó que los expertos en la gestión de riesgo se enfoquen en el riesgo sistémico. Debido a que, este tipo de riesgo, mide la probabilidad de que todo un mercado entre en crisis, a causa del riesgo idiosincrático de una institución perteneciente a dicho mercado. Por ello en el presente trabajo de investigación se cuantificará la contribución marginal al riesgo sistémico de la bolsa peruana de cada uno de los sectores que la conforman. La importancia del tema radica en que esta información es útil para los inversionistas locales e internacionales, pues les permite optimizar sus portafolios. Y, también, para los reguladores financieros, pues, con dicha información, estos pueden generar mejores marcos regulatorios y así reducir la probabilidad de efecto contagio, en la bolsa, ante la crisis de un sector en particular. Se utiliza datos mensuales, desde enero de 2015 a diciembre 2021, de los retornos de la bolsa y sus sectores, así como de variables de estado macroeconómicas, para capturar mejor el riesgo financiero. Se utiliza la metodología CoVaR propuesta por Adrian y Brunnermeier (2013), pues en los últimos años ha sido una herramienta muy utilizada en la cuantificación de riesgos sistémicos. Entre los resultados esperados más importantes, se encuentra i) la identificación de las contribuciones marginales al riesgo del sistema por parte de cada uno de los sectores de la bolsa y ii) comprobar la hipótesis de que los sectores financiero y minero son los más sistémicos.

El presente trabajo busca analizar de manera empírica la relación causal entre los subcomponentes del mercado de capitales y el crecimiento económico para el Perú durante el periodo de 2003M01 al 2019M12. La teoría económica referente al tema predice que el mercado de capitales sirve como una canal mediante el cual se mejora el rendimiento y eficiencia de los recursos, de modo tal que impulsa el crecimiento económico. La literatura empírica muestra que no existe un consenso sobre la relación entre los sectores: para diferentes economías se encuentra relación positiva, negativa o nula. La metodología de los datos busca capturar las diferentes aristas que describen al mercado de valores peruano. En este sentido, se utiliza el método de componentes principales para poder generar un índice empírico que describa el desarrollo de este mercado. La metodología econométrica consiste en estudiar los efectos contagio estáticos de corto y largo plazo, mediante el uso de un modelo autorregresivo de rezagos distribuidos (ARDL), y los efectos dinámicos a través de un modelo cambio de régimen de Markov. Los resultados preliminares del estudio muestran cierta evidencia sobre una relación positiva y bidireccional entre los subcomponentes del mercado de capitales y el crecimiento económico. / This paper explores the causal empirical relation between the capital market subcomponents and economic growth for Peru during 2003M01 to 2019M12 period. Economic theory on the subject predicts that the capital market serves as a channel through which the performance and efficiency of resources are improved, in such a way that it boosts economic growth. The empirical literature shows that there is no consensus on the relationship between the sectors: for different economies there is a positive, negative or null relationship. The data methodology seeks to capture the different edges that describe the Peruvian stock market. In this sense, the principal components method is used to generate an empirical index that describes the development of this market. The econometric methodology consists of studying the static spillovers in the short and long term, through the use of an autoregressive model of distributed lags (ARDL), and the dynamic spillovers through a Markov switching regression model. The preliminary results of the study show some evidence of a positive and two-way relationship between the capital market subcomponents and economic growth.