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Ítem Texto completo enlazado The role of credit supply shocks in Pacific Alliance countries : A TVP-VAR-SV Approach(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-12-17) Guevara Kenty, Carlos Enrique; Rodríguez Briones, Gabriel HendeEste documento analiza el efecto de los choques en la oferta de créditos sobre la actividad económica real de los países de la Alianza del Pacífico. El enfoque econométrico es un VAR con parámetros cambiantes en el tiempo con volatilidad estocástica (TVP-VAR-SV), que se identifica mediante restricciones de signos. Los resultados de un estadístico de traza, t-tests y la prueba de Kolmogorov-Smirnov revelan la existencia de cambios significativos en la distribución de los parámetros a lo largo del tiempo, lo que respalda el uso de parámetros variantes en el tiempo. Los resultados indican que los choques en la oferta de créditos tienen un impacto importante en la actividad económica real en todos los países de la Alianza del Pacífico: alrededor del 1% en Colombia, México y Perú, y alrededor del 0.5% en Chile. Además, los choques de la oferta de créditos tienen un papel considerable en la conducción de las fluctuaciones del ciclo económico, no solo en períodos de crisis, sino también en períodos de estabilidad. Su contribución al crecimiento del PIB es mayor que la de los choques de oferta agregada y tan alta como la de la demanda agregada y los choques dela política monetaria. La evolución del impacto de los choques en la oferta de créditos sobre la actividad económica real muestra evidencia de heterogeneidad entre países, lo que refleja diferentes estructuras financieras entre los países de la Alianza del Pacífico. Además, al evaluar los efectos en diferentes medidas de la actividad económica, se estima que los choques de la oferta crediticia tienen un mayor impacto en la demanda interna, mientras que el impacto es similar cuando se estima el modelo para las actividades no primarias. Finalmente, el análisis de sensibilidad indica que los resultados del modelo son robustos para diferentes especificaciones previas, para diferentes medidas de variables externas y para múltiples conjuntos de restricciones de signos. Además, al aplicar una identificación agnóstica, los resultados indican que aun dejando libre la respuesta del PIB, su respuesta a los choques del suministro de créditos sigue siendo positiva y significativa. Con esta especificación múltiple, el impacto de los choques en la oferta de créditos sobre el crecimiento del PBI oscila entre 0.8% y 1.2% en Perú y Colombia, y entre 0.5% y 0.8% en Chile. Estos resultados están cerca de la estimación de referencia y muestran robustez. Con respecto a México, se estima que el impacto de los choques en la oferta de créditos varía entre 0.8% -3.5%Ítem Texto completo enlazado Does the Central Bank of Peru respond to exchange rate movements?(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-12-06) Hasegawa Sánchez, Alejandra Harumi; Rodríguez Briones, Gabriel HendeEl objetivo de esta investigación es investigar si los movimientos del tipo de cambio nominal afectan la fijación de la tasa de interés de política monetaria en Perú. Estimamos un modelo de equilibrio general dinámico estocástico (DSGE, siglas en inglés) neokeynesiano de una economía pequeña y abierta con hogares, dos sectores productivos de exportación (commodities y manufacturados) y un sector externo, basado en el modelo desarrollado por Schmitt-Grohé y Uribe (2017). El modelo considera mercados incompletos, rigidez de precios a la Calvo y una regla de política monetaria que responde a cambios en la infación, el producto bruto interno y tipo de cambio nominal. Adicionalmente, se incluye una condición de paridad de la tasa de interés modificada que captura la intervención cambiaria, que ha sido utilizada activamente por el Banco Central del Perú desde principios de los años 90. Estimamos cuatro especi caciones del modelo por métodos bayesianos para los periodos 1T2002-4T2017 y 1T2010-4T2017, cuando el Banco Central del Perú sigue un régimen de metas de in ación. El principal resultado sugiere que la importancia del tipo de cambio nominal en la regla de política monetaria del Banco Central del Perú ha disminuido desde el 2010, lo que puede atribuirse al proceso de desdolarización de la economía peruana y la consolidación del régimen de metas de in ación. Durante el período 1T2020-4T2017, el Banco Central racionaliza su esquema de metas de inflación con instrumentos para limitar los riesgos vinculados a la dolarización e interviene en el mercado de divisas. Además, encontramos que la intervención en el mercado cambiario ha sido una característica relevante del mercado cambiario en Perú y de la determinación del tipo de cambioÍtem Texto completo enlazado An application of a random level shifts model to the volatility of peruvian stock and exchange rate reterns(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-04-11) Ojeda Cunya, Junior Alex; Rodríguez Briones, Gabriel HendeLa literatura econométrica y nanciera ha mostrado que la volatilidad de los retornos bursátiles y cambiarios presenta un comportamiento de larga memoria. Otro hecho mostrado en la literatura es que este comportamiento de larga memoria puede ser espúreo y que la volatilidad sigue un proceso de corta memoria con cambios de nivel aleatorios. En este trabajo se sigue el enfoque planteado por Lu y Perron (2010) y Li y Perron (2013), estimando el modelo de cambios de nivel aleatorios al logaritmo de los retornos absolutos del Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (IGBVL) y del Tipo de cambio bancario compra. El modelo consiste en la suma de dos componentes: un proceso de corta memoria y un componente de cambios de nivel aleatorios. El primer componente se ha modelado como un proceso autorregresivo de orden 1 (AR(1)). El componente de cambios de nivel se especi ca como la suma acumulada de un proceso que es cero con probabilidad 1 y es una variable aleatoria con probabilidad . Los datos utilizados para realizar las estimaciones comprenden, para el IGBVL, desde el 03/01/1990 hasta el 13/06/2013 y para el tipo de cambio desde 03/01/1997 hasta el 24/06/2013. Los resultados que muestran las estimaciones son concluyentes como los obtenidos en Lu y Perron (2010). La primera conclusión que puede mostrarse es que la probabilidad de cambio de nivel es pequeña pero signi cativa, indicando que estos cambios de nivel son responsables del comportamiento de larga memoria observado en las series de volatilidad. Una vez calculada la probabilidad de cambio de nivel para cada serie, es posible calcular el número total de quiebres. Asimismo, es posible calcular el componente de cambios de nivel y sustraerlo de la serie de volatilidad. Al calcular la función de autocorrelación de esta nueva serie residual veremos que ya no existe presencia del comportamiento de larga memoria. Otros resultados importantes que se observan son los efectos que tienen los cambios de nivel en los modelos clásicos de larga memoria como GARCH y ARFIMA. La esti- mación de los modelos autorregresivos con heteroscedasticidad condicional descontando los cambios de nivel muestran que estos componentes son introducidos arti cialmente por los cambios de nivel. Además, la estimación de modelos fraccionales a las series residuales de volatilidad menos el componente de cambios de nivel muestra que el parámetro fraccional es menor o muy cercano a cero, lo que indica que no existe un comportamiento de larga memoria. Por otra parte, el desempeño del modelo RLS en términos de predicción es mejor que los modelos ARFIMA (p,d,q) de acuerdo al Model Con dence Set (MCS) planteado por Hansen et al. (2011).