Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Establece los determinantes de las tasas de interés en el Perú, en el período 1997-2000, para lo cual se desarrolla un marco teórico que permite identificar y analizar las principales variables micro y macroeconómicas que afectan el comportamiento de la tasa de interés y plantear la hipótesis de trabajo. La metodología utilizada recoge una serie de datos económicos financieros de periodicidad mensual que comprende desde enero de 1997 hasta diciembre del 2000. La data fue tomada del Banco Central de Reserva del Perú, la Superintendencia de Banca y Seguros, el Ministerio de Economía y Finanzas y del Instituto Nacional de Estadística e Informática. La herramienta econométrica utilizada es un Modelo de Serie de Tiempo Multivariado – Modelo de Vectores Auto Regresivos (VAR). Los resultados obtenidos de la estimación del modelo econométrico, permiten validar parcialmente la hipótesis, al identificar a la eficiencia operativa, la liquidez, el riesgo crediticio y el poder de mercado como las variables microeconómicas significativas que explican el comportamiento de la tasa de interés en el periodo analizado y a la inflación como la única variable macroeconómica significativa. Finalmente, se formulan las conclusiones y recomendaciones que emanan del análisis de los resultados y que coadyuvarán a tomar previsiones, en materia de tasas de interés en coyunturas similares futuras para cada una de las variables identificadas como significativas. / Tesis

Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / El motivo de nuestro trabajo es probar si existe una relación positiva entre el PIB real y la estructura temporal de tasas de interés también llamada curva de retornos o Spread, para esto, tomamos como indicador de la trayectoria del PIB al cambio del IMACEC, construimos el Spread como la diferencia entre tasas de interés de largo plazo y de corto plazo, y probamos la capacidad de predicción tomando un solo Spread, el Spread hasta con 14 rezagos y construimos modelos de predicción del IMACEC con las variables adicionales IPSA y M1. Probamos dos tipos de Spread: Uno con el BCU de 20 años como tasa larga y la tasa cobrada en operaciones de hasta 90 días como tasa corta, y otro con los BCUs de 30 y 1 años. Encontramos que el Spread construido con los BCUs de 30 y 1 años entrega mejores estimaciones del IMACEC futuro, y que la predicción es robusta hasta un horizonte de predicción de 7 períodos.

Los últimos acontecimientos económicos mundiales motivan a los investigadores a buscar soluciones teóricas que permitan predecir el comportamiento de la economía frente a perturbaciones aleatorias, con el fin de estar más preparados ante cambios bruscos que se produzcan y que puedan desencadenar en crisis económicas como las sucedidas en los últimos años, especialmente en el Perú, donde aún somos relativamente nuevos en el uso de modelos teóricos para decisiones económicas. El objetivo de este trabajo fue conocer y analizar los efectos en la economía peruana ante shocks exógenos de productividad, de tasa de interés internacional y de gasto fiscal para el período 1980 al 2015, con el propósito de establecer un referente de las posibles reacciones de la economía ante estas perturbaciones aleatorias. Asimismo, el objetivo específico de esta investigación es comparar los indicadores estadísticos de las variables simuladas y las variables reales de la economía peruana por medio de un modelo de Ciclos Económicos Reales (Real Business Cycle: RBC), con el fin de evaluar si la economía simulada refleja las características de la economía real. / Tesis

El presente trabajo tuvo como objetivo generar modelos que permitieran realizar recomendaciones de inversión de corto plazo en instrumentos de renta fija. Se planteó un modelo de reversión a la media para las diferencias entre precios de mercado de bonos y precios dados por modelos de precios de bonos. A partir de este modelo se generó un mecanismo de inversión a partir de las diferencias de precios, planteando un problema de optimización que permite determinar, dado un horizonte de inversión, un portafolio de bonos inmunizado a los cambios de tasas de interés y que maximiza el retorno esperado. Además, a partir del modelo para las diferencias se determinó que para medir las diferencias de precios los modelos más adecuados para el caso de los bonos del Banco Central de Chile son el de Nelson y Siegel para el caso de los bonos en UF y el de Vasicek para el caso de los bonos en pesos. Se planteó un modelo VAR(1) general a partir de los parámetros beta del modelo de Nelson y Siegel, y un conjunto dado de variables macroeconómicas. Si de este modelo se obtiene algún modelo estable, es posible conocer el efecto de shocks de variables macroeconómicas en la curva de rendimientos. Considerando como variables macroeconómicas la tasa de política monetaria (TPM) y la compensación inflacionaria (CI) se obtuvo un modelo estable a partir del cual se determinó el efecto de shocks en las curvas de rendimientos nominal y real construidas a partir de los bonos del Banco Central de Chile. En general, luego de un shock positivo de TPM deberían incrementarse las tasas de corto plazo y luego de un shock positivo de CI deberían incrementarse las tasas de mediano y corto plazo en el caso nominal y disminuir las tasas de mediano y corto plazo en el caso real. Shocks negativos determinan un efecto contrario al de shocks positivos. Se plantearon modelos de predicción de la curva de rendimientos a partir de distintos modelamientos de la evolución en el tiempo de los parámetros beta del modelo de Nelson y Siegel. Definiendo una función de medición para cada modelo de predicción, se comparó su capacidad predictiva para el caso de las curvas de rendimientos nominal y real construidas a partir de los bonos del Banco Central de Chile, concluyendo que la determinación del modelo de mejor capacidad predictiva dependerá del tiempo a vencimiento y del horizonte de predicción. Luego, dado un modelo de predicción y un horizonte de inversión, se generó un mecanismo de inversión planteando un problema de optimización que permite obtener un portafolio de bonos, de mínima varianza, para un retorno dado. Este mecanismo puede utilizar cualquiera de los modelos de predicción, siempre que la función de medición del modelo no sea divergente. Para el caso de los modelos comparados, puede utilizarse cualquier modelo, con excepción del modelo VAR(1) ya mencionado, que considera la TPM y la CI, pues su función de medición diverge. Con la realización del presente trabajo se ha contribuido a ampliar las posibilidades de inversión en renta fija y a ampliar el conocimiento del comportamiento del mercado de renta fija.

El mercado de swaps de tasa de interés ha experimentado un rápido crecimiento en los últimos años en Chile, alcanzando grandes volúmenes transados y una liquidez importante, principalmente en el sector bancario. Si bien estos instrumentos permiten la administración de riesgos, surge la necesidad de estimar el riesgo que subyace a ellos. El presente trabajo de título tiene como objetivo explorar la conveniencia y relevancia de sofisticar procesos de tasas de interés que permiten medir el riesgo por contraparte y estimar el riesgo de mercado en swaps, aplicándolas al caso chileno sobre swaps cámara, determinando bajo que contexto es conveniente utilizar modelos de mayor grado de complejidad. En una primera etapa, se implementa el modelo de Vacisek (VAS) y el modelo de Cox-Ingersoll y Ross (CIR), con el objeto de evaluar el énfasis de la sofisticación, comprobándose que el nivel de largo plazo posee gran influencia sobre los perfiles de riesgo, principalmente porque produce diferencias importantes en el riesgo presente en cada posición del swap. Así, se opta por una dinámica que complejice el modelamiento del nivel de largo plazo, implementándose el modelo de dos factores de aleatoriedad Central Tendency (CT). A partir del modelo CT, se obtienen perfiles de riesgo de mercado y contraparte tanto para swaps de distintos plazos como sobre distintos comportamientos de las tasas (volatilidad, velocidad de reversión al nivel de largo plazo y premio por plazo), siendo contrastados con perfiles de riesgo obtenidos a través de VAS, a modo de medir el desempeño relativo del modelo de mayor grado de complejidad. Los resultados obtenidos muestran que CT posee una performance superior en swaps cámara para plazos mayores a 3 años, subestimando VAS el riesgo a partir de este plazo, siendo recomendable por ende utilizar el modelo CT para plazos largos y VAS para plazos cortos. Por otro lado, ante distintos escenarios de volatilidad se muestra que CT entrega resultados similares a los obtenidos por VAS a pesar de tener mayores grados de libertad, recomendándose la utilización del modelo menos complejo en este caso. Ante distintos escenarios de reversión a la media, se vuelve recomendable y muy conveniente utilizar CT, principalmente para swaps de mediano y largo plazo, debido al impacto positivo del parámetro de largo plazo aleatorio sobre la captura del riesgo. Además, ante escenarios de bajo premio por plazo, es recomendable utilizar CT pues VAS subestima el riesgo en este caso al modelar como una constante el parámetro de largo plazo. Para el caso de alto premio por plazo se obtienen resultados similares, por lo que se recomienda la utilización de VAS. Finalmente, comparando la metodología propuesta por la SBIF basada en ponderadores para el cálculo del riesgo equivalente de crédito, con los resultados obtenidos a través de las dinámicas de tasa, se puede verificar que los ponderadores subestiman el riesgo de contraparte presente en swaps, evidenciando que dicha metodología pareciera estar obsoleta.

En el presente documento se analizan los efectos de las rigideces financieras en la generación de fluctuaciones económicas. Se presenta un modelo de equilibrio general dinámico estocástico que incorpora intermediarios financieros en un entorno de competencia monopolística, los cuales enfrentan rigideces en la fijación de sus tasas de interés de depósitos y préstamos. El modelo planteado incorpora pérdidas por incumplimiento dependientes del ciclo económico que influyen en la fijación de las tasas de préstamos. Los resultados de las simulaciones numéricas muestran que la existencia de rigideces en la fijación de tasas genera traspaso incompleto de tasas de interés tanto en el corto como en el largo plazo, y son relevantes para explicar el comportamiento de las fluctuaciones económicas. Asimismo, se encuentra que en nuestro modelo, las rigideces en la fijación de la tasa de interés de depósitos tienen igual o mayor impacto que las rigideces en préstamos sobre las fluctuaciones económicas, debido a su impacto directo en la brecha producto, a diferencia de las rigideces en las tasas de préstamos que impactan marginalmente sobre la inflación. Finalmente, la incorporación de pérdidas por incumplimiento endógenas permite explicar por qué en presencia de rigideces en las tasas de préstamos, el traspaso de la tasa de referencia a las tasas de interés de préstamos puede ser menor a la unidad en el corto plazo, pero cercano o superior a la unidad en el largo plazo.

Tesis para optar al grado de Magíster en Economía Aplicada / Memoría para optar al título de Ingeniero Civil Industrial / Los factores que afectan los spreads de bonos corporativos han sido ampliamente estudiados. Modelos estructurales de riesgo de crédito predicen que mientras mayor volatilidad accionaria y deuda tenga una firma, mayor es el spread. Además, artículos académicos señalan que el activo circulante también es importante, considerando que cuanto más de este se posea, menor será el spread. Sin embargo, empíricamente esto no es siempre efectivo dado que empresas más riesgosas tienden a acumular más activo circulante para así cumplir con sus obligaciones. A pesar de estudios realizados sobre la injerencia que poseen la deuda, la volatilidad accionaria y el activo circulante sobre los spreads, un análisis que no se ha llevado a cabo es el efecto conjunto de estos factores, viendo así posibles variaciones que puedan generarse en los efectos sobre el spread. Este trabajo estudia si existe heterogeneidad del efecto de la volatilidad accionaria sobre el spread bajo distintos niveles de deuda y activo circulante. Considerando una base de datos de 284 bonos emitidos en 21 países entre los años 2005 y 2015, el presente trabajo muestra que el efecto de la volatilidad de las acciones sobre los spreads de bonos corporativos tiene distinta magnitud debido a diferentes niveles de deuda de largo plazo y deuda total, es más, mientras mayor es la deuda, el impacto de la volatilidad sobre los spreads es mayor. Cabe destacar que estos resultados se intensifican en empresas con grado de especulación o rating igual o inferior a BB+. A su vez se determina que para las empresas con rating igual o inferior a BB+, mientras mayor es el nivel de activo circulante en una compañía, menor es el impacto de la volatilidad accionaria sobre los spreads de bonos corporativos. Estos resultados indican que las empresas que quieran financiarse a través de la emisión de bonos o las que quieran comprar o vender el instrumento financiero en el mercado secundario, deben tomar en consideración que para determinar el costo de financiamiento, o el valor del instrumento de deuda, la deuda y activo circulante modifican los efectos de la volatilidad sobre los spreads, por lo que se deben analizar conjuntamente. Con el fin de determinar la robustez de los resultados se propone heterogeneidad de la deuda y caja sobre los spreads producido por la iliquidez del mercado, utilizando el indicador introducido por Schwarz (2016), heterogeneidad de la volatilidad sobre los spreads debido al tamaño de la empresa, y finalmente se añade el efecto cuadrático de la volatilidad, esto con el fin determinar si los resultados capturaban el efecto no lineal de la volatilidad. Con estas tres medidas se puede determinar que los resultados anteriores son robustos exceptuando la presencia de heterogeneidad de la volatilidad sobre los spreads de bonos corporativos bajo distintos niveles de deuda y caja para empresas de rating crediticio inferior a BB+

El presente trabajo busca analizar las variables que poseen mayor relevancia sobre los cambios en el mercado bursátil, es decir la Bolsa de Valores de Lima, la cual será representada por el índice S&P Perú General. Para ello, la revisión de literatura y la teoría económica fueron parte fundamental al momento de plantear la propuesta sobre las variables que utilizaremos en el trabajo, las cuales son la tasa de interés de referencia del Perú, la tasa de interés de referencia de Estados Unidos y el precio del cobre. Así, las variables explicativas son la tasa de interés de referencia, la cual es planteada por el Banco Central de Reserva del Perú; la tasa de interés de referencia de Estados Unidos, planteada por la Federal Reserve (FED); y el precio del cobre, el cual depende del contexto macroeconómico de metales. Para la variable dependiente que representa al valor de las empresas tomaremos el Índice Perú General S&P / BVL.

La importancia del ahorro para el desarrollo proviene de la estrecha relación entre inversión y ahorro; en estudios realizados se evidencia que los países con más ingresos son los que más ahorran, sugiriéndose que la transición hacia un mayor nivel de ingreso se realiza a través del incremento del nivel del ahorro. Los niveles de ahorro varían ampliamente en el mundo, si comparamos el ahorro de los países del Este de Asia con América Latina encontramos una notoria diferencia en la escasa propensión al ahorro de nuestra región, respecto al Perú encontramos que mientras los asiáticos ahorran entre un cuarto y un tercio de sus ingresos, los peruanos ahorramos menos de un quinto. Del mismo modo, se tiene que el sistema financiero tiene un rol importante en su papel de intermediario; siendo fundamental la expansión del ahorro en el sistema financiero, en la medida que fortalecerá la capacidad de la economía en seguir otorgando créditos al sector privado a mayores niveles. Es así, que el ahorro canalizado a través del sistema financiero está llamado a ocupar un lugar primordial en las políticas de desarrollo, sin embargo se muestra una limitada participación de las familias peruanas en activos financieros. Por la relevancia que tienen los bancos en el sistema financiero peruano se evidencia la importancia de conocer los determinantes del ahorro familiar en el sistema bancario; de tal forma que se contribuya a elevar el nivel del ahorro en los bancos y mejorar las condiciones del ahorro familiar. Si bien es cierto, el ahorro bancario solo corresponde a una fracción del ahorro privado, las decisiones que puedan tomarse sobre el mismo, colabora a que el crecimiento del país sea estable y sostenible.

La economía peruana crece desde el año 2001, entre otras razones, por contar con bajas tasas reales de interés, al parecer cuando sube sus tasas de interés se encarece el crédito, disminuyendo el nivel de la actividad económica y la expansión de la inversión, la economía peruana creció en el 2007 un 8 % y, en el primer bimestre de este año, se tiene un crecimiento acumulado de 9.5%. La inversión, por su parte, lleva cuatro años creciendo a tasas de dos dígitos y, como proporción del PIB, podría alcanzará este año el 25 %. A este se agrega una abundancia de liquidez en la economía contribuyeron a este proceso, en conjunto con unas condiciones externas especialmente favorables y la mejora en los niveles de confianza en los agentes económicos. Por otro lado, también es importante analizar la relación entre la inflación, los niveles de tasas de interés y sus efectos en el crecimiento del producto, y en la inversión. Además hay que tener presente la intervención del Banco Central de Reserva (BCR) respecto a la inversión y la sostenibilidad del crecimiento. Para lo cual el BCR deberá definir una política monetaria, por ejemplo, si nos encontramos en la parte baja del ciclo, donde la economía está funcionando por debajo de su capacidad productiva, podría bajar las tasas de interés para estimular el consumo y la inversión, por supuesto que siempre tendrá que supervisar la evolución de los precios. De la misma forma el BCR definirá una política monetaria en la parte alta del ciclo económico, donde la economía esta operando por encima de su capacidad productiva, entonces se aumentarán las tasas de interés para reducir el crecimiento del consumo y la inversión. En este caso también es una variable interviniente la previsión de una inflación. Adicionalmente, es importante recordar que el efecto de la política monetaria sobre el gasto y la inflación toma tiempo. Es decir hay que calcular el tiempo del efecto de las variaciones en la tasa de interés sobre el gasto agregado. Esto significa que, cuando los bancos centrales ajustan sus tasas de interés, la decisión se toma no sólo con base en el estado actual de la economía sino, además, considerando las presiones inflacionarias en el futuro, el horizonte de análisis puede variar. Entonces las preguntas a plantearse son: ¿Cuál es el efecto de la política monetaria en materia de tasas de interés sobre el nivel de la actividad económica? ¿Cómo debe actuar el BCR en materia de tasas de interés en las diferentes fases del ciclo económico?