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Ítem Texto completo enlazado Impactos sectoriales de la política monetaria en el Perú: evidencia empírica a partir de un modelo FAVAR(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-10-06) Pinelo Merino, Vannesa Valentina; Castillo Bardalez, Paul GonzaloEn este documento se cuantifica el impacto sectorial de la política monetaria en el Perú utilizando un modelo de vectores autorregresivos con factores aumentados (FAVAR) para el periodo 2003-2018 en un conjunto de setenta y ocho variables. Los resultados muestran que existe un impacto diferenciado de la política monetaria sobre los diferentes sectores de la economía en magnitud y horizonte temporal, siendo los sectores electricidad y agua, manufacturas y comercio los más sensibles a choques de política monetaria, pues un aumento de 100 puntos básicos de la tasa de interés de política monetaria genera una reducción en el PBI de estos sectores de 14.1, 13.7 y 10.5 puntos básicos, respectivamente. Adicionalmente, la descomposición de varianza muestra que los choques de política monetaria han tenido una baja contribución en el comportamiento de las variables económicas del Perú en el periodo de estudio.Ítem Texto completo enlazado Determinantes del riesgo macrofinanciero en el Perú: una aplicación del modelo Growth at Risk (GaR) en los contextos adversos de los años 2009, 2014 y 2020(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-06-16) Moreno Lau, Jose Eduardo; Castillo Bardalez, Paul GonzaloAplicamos la metodología del Growth at Risk en el contexto del Perú con el objetivo de identificar los periodos de mayor riesgo macrofinanciero entre 1995 y 2020, así como analizar sus determinantes. Además, aplicamos la metodología del Model Confidence Set para evaluar la robustez de nuestras proyecciones con el objetivo de determinar la distribución de probabilidad que nos permite obtener proyecciones derivadas del GaR más precisas. Nuestros resultados indican lo siguiente: entre los años 1995 y 2020, los periodos de mayor riesgo macrofinanciero sobre el PBI del Perú tuvieron lugar en los escenarios de la crisis asiática en 1997-1998, la crisis bursátil “Puntocom” en 2001, la Crisis Financiera Internacional en 2008-2009, el Taper Tantrum en 2013-2014 y la crisis económica mundial derivada del Covid-19 en 2020; al analizar los últimos tres escenarios listados previamente, encontramos que los determinantes del riesgo macrofinanciero del Perú son dinámicos y varían en importancia relativa según cada escenario; bajo un escenario de crisis, las mejores proyecciones provienen del GaR5% y de la distribución Cauchy sesgada; bajo un escenario de no crisis, las mejores proyecciones provienen de la mediana condicional y de la distribución T-student sesgada; y que las proyecciones derivadas del GaR tienen mayor precisión predictiva que las estimaciones del BCRP publicadas en el Reporte de Inflación.Ítem Texto completo enlazado Un índice de presión cambiaria para el Perú, efectos sobre las condiciones monetarias(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-12-17) Janzic Sosa, Zeljko Giusseppy; Castillo Bardalez, Paul GonzaloEl presente trabajo busca estudiar las presiones cambiarias en el Perú en el periodo comprendido entre 2004-2017. En base a la metodología de identificación propuesta por Tashu (2014) para medir los efectos de la intervención cambiaria en el Perú, se construye un índice de presiones cambiarias para el caso peruano, en dos etapas, en la primera se estima la función de reacción del BCRP, y en la segunda se evalúa, utilizando variables instrumentales, el impacto de los instrumentos de intervención en el tipo de cambio. Este índice permite cuantificar la intensidad de la presión cambiaria y evaluar su impacto en las condiciones financieras. Posterior a ello, se realiza una aplicación de este índice para evaluar su impacto en las condiciones monetarias del país, reflejado en la tasa de interés preferencial corporativa. Se extraen dos conclusiones principales. En primer lugar, se halla evidencia empírica en cuanto al rol del BCRP en su objetivo de reducir la volatilidad cambiaria, teniendo este un impacto estadísticamente significativo. Asimismo, se encuentra que el BCRP se ha vuelto más efectivo cuando ha utilizado derivados financieros en comparación a si no los hubiera usado. No obstante, en segundo lugar, se encuentra que la intervención por parte del BCRP sí tiene un costo: sube la tasa de interés preferencial corporativa, la cual genera un endurecimiento de las condiciones monetarias del paísÍtem Texto completo enlazado Determinantes del margen financiero en el sector microfinanciero : el caso peruano (2002-2013)(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-02-23) Fuentes Dávila Ángeles, Hugo; Castillo Bardalez, Paul GonzaloLas Instituciones Microfinancieras (IMF) se crearon con la finalidad de brindar servicio microcrediticio a los agentes de menor ingreso, y así promoverlos a la inclusión financiera; sin embargo, los clientes del microcrédito sufren de altas tasas de interés, y ello es considerado un tipo de penalización de la pobreza. En tal sentido, el objetivo de estas IMFs debe ser proveer el crédito a un menor costo, lo que implica una reducción en el margen financiero. El presente trabajo busca analizar los determinantes del margen financiero en las IMF para el Perú, con datos de panel de 12 años, con información de los dos Bancos Especializados en microfinanzas, todas las Cajas Municipales (CMAC), Cajas Rurales (CRAC) y Entidades de Desarrollo para la Pequeña y Microempresa (EDPYMES). Se utilizan algunos factores que explican el margen bancario, ya que también explican el margen microfinanciero, como también variables macroeconómicas, para medir tanto el impacto sobre el margen como la relación que guarda con este. Los resultados indican que todas las variables estudiadas son significativas y que la variable “costos operativos” es la determinante más importante y guarda una relación positiva con el margen. Asimismo, el crecimiento económico y los instrumentos de política monetaria juegan un papel importante para el objetivo de reducción del margen pues poseen un impacto significativo; y finalmente, se concluye que el comportamiento de las variables determinantes es explicado por el nivel de Competencia y el grado de Heterogeneidad que existe en este sector.