TESIS PARA OPTAR AL GRADO DE MAGÍSTER EN FINANZAS / Esta investigación se evalúa si los mercados de CDS (Credit Default Swap) de países emergentes son
capaces de anticipar cambios en el rating de la deuda soberana. Se utiliza el rating soberano
asignado por parte de las tres grandes agencias clasificadoras de riesgo y los Credit Default Swap
soberano a 10 años, para una muestra compuesta por 27 países emergentes. Se utilizaron datos de
frecuencia mensual para el periodo comprendido entre septiembre de 2008 y enero de 2018, en el
cual se incluyen dos crisis financieras internacionales (crisis subprime y la amenaza de contagio de
la crisis de deuda soberana de europa). El modelo econométrico consiste en una estimación en dos
fases. En la primera, se estima a través de un modelo de regresión lineal de corte transversal el
desalineamiento del spread de CDS de un país con respecto a sus pares de igual clasificación. En la
segunda, se utiliza esta innovadora variable para estimar a través de un modelo probit con datos de
panel la probabilidad de cambio de rating internalizada por el mercado de CDS. Se analiza de manera
independiente los eventos de crédito que mejoran el rating (upgrade) y los que lo rebajan
(downgrade). Se comprueba que, incluso utilizando diferentes supuestos para la construcción de las
variables, los CDS son un instrumento financiero capaz de entregar información relevante para
predecir cambios en el rating soberano. Además, mediante un conjunto de pruebas de robustez, se
entrega sustento para dos principales conclusiones. Primero, que el mercado de CDS asignaría una
mayor probabilidad de cambio de rating (tanto para downgrade como upgrade) a los países de peor
clasificación crediticia y, más aún, a aquel grupo de países con grado especulativo. Segundo, los
resultados muestran que a medida que se acerca la fecha del evento, el mercado contaría con mayor
información para predecir cambios de rating, lo cual se podría esperar intuitivamente. Esta
investigación realiza un aporte a la literatura previa tanto en el modelo implementado como su
capacidad predictiva de cambios de rating, la cual se mantiene incluso frente a diferentes
especificaciones de las variables explicativa relevantes y cambios en los supuestos utilizados.
Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/167998 |
Date | 08 1900 |
Creators | De la Cerda Ramírez, Francisco Antonio |
Contributors | Ruiz Vergara, José |
Publisher | Universidad de Chile |
Source Sets | Universidad de Chile |
Language | Spanish |
Detected Language | Spanish |
Type | Tesis |
Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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