En este estudio se estima la prima por riesgo cambiario y la prima por riesgo de inflación, las cuales son modeladas como procesos cambiantes a lo largo del tiempo con el fin de evaluar la cobertura realizada por estos riesgos en las Administradoras de Fondo de Pensiones (AFP). Para ello se desarrolla un modelo afín de estructura temporal donde las variables de estado se identifican con la tasa corta de Estados Unidos, la tasa de interés real de Perú y la inflación esperada de Perú. En ese sentido, se buscó estimar el espacio de parámetros relevante en las decisiones de inversión de las AFP. Para ello se desarrolla un modelo estructural del mercado de capitales, el cual incluye renta fija y renta variable. Se captura la trayectoria de los factores de la estructura temporal de Estados Unidos y la estructura temporal del Perú simultáneamente con el Filtro de Kalman y se computa la evolución de las prima por riesgo a lo largo del tiempo, ya que éstas son modeladas como funciones que dependen de los factores de la estructura temporal y de los parámetros estimados. Los resultados obtenidos en este estudio evidencian la necesidad de mayor cobertura del riesgo de inflación en las decisiones de inversión de las AFP, mientras que se debería permitir mayor exposición al riesgo cambiario, con el fin de obtener una mayor cobertura en el portafolio. Cabe precisar que, la estimación realizada en este estudio es el primer paso para responder otras preguntas importantes del Sistema Privado de Pensiones. / Tesis
Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:123456789/10256 |
Date | 07 March 2018 |
Creators | Soldevilla Cueva, Abraham |
Contributors | Moloche Velarde, Guillermo |
Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú |
Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
Language | Spanish |
Detected Language | Spanish |
Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | Pontificia Universidad Católica del Perú, Repositorio de Tesis - PUCP |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, Atribución 2.5 Perú, http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ |
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