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Ítem Texto completo enlazado La dinámica de la prima por plazo en soles: un estudio de sus componentes para el caso peruano entre el 2007 y 2022(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-01-10) López Cueva, Eyleen Lizeth; Montero de la Cruz, Yordan Isaac; Villavicencio Vásquez, Julio AlbertoLa prima por plazo proporciona información valiosa para la formulación de políticas monetarias adecuadas, el mejoramiento de la habilidad predictiva y la valoración de riesgos, y rendimientos en distintos plazos de inversión. En ese sentido, el trabajo tiene como objetivo principal la estimación de la prima por plazo en soles y el análisis de sus principales componentes para el caso peruano entre 2007 y 2022. Para su estimación, se utiliza el modelo ACM propuesto por Adrian Crump y Moench (2013), mientras que el análisis de sus componentes se realiza a través del método de MCO. Los resultados obtenidos resaltan la importancia de la prima plazo como reflejo del riesgo macrofinanciero. Así, se evidencia que su dinámica está principalmente influenciada por la prima por plazo de Estados Unidos, lo cual demuestra la relevancia del riesgo global. Asimismo, las expectativas de inflación surgen como variable de riesgo local más significativa debido a que impacta en la prima por plazo en todos sus horizontes. Además, las expectativas de depreciación, el EMBIG, la volatilidad de la BVL y la tasa de referencia también ejercen un impacto positivo. A partir de todo lo mencionado, se sugiere realizar un análisis y seguimiento más exhaustivos de la prima por plazo por parte de la autoridad monetaria. Estos avances constituyen una base sólida para la mejor toma de decisiones de los inversionistas y la realización de futuras investigaciones.Ítem Texto completo enlazado Evolution of the monetary policy in Peru: an empirical application using a mixture innovation TVP-VAR-SV Model(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-01-28) Portilla Goicochea, Jhonatan Josue; Rodríguez Briones, Gabriel HenderThis paper investigates the evolution of the monetary policy in Peru between 1996Q1 and 2016Q4 using a mixture innovation time-varying parameter vector autoregressive model with stochastic volatility (TVP-VAR-SV)model proposed by Koopetal.(2009).The main empirical results are:(i)VARcoe¢cients and volatilities change more gradually than covariance errors overtime;(ii)the volatility of monetary policy shocks is higher during pre-In ation Targeting (IT) regime;(iii)a surprise increase in the interest rate produces GDP growth falls and reduces in ation in the longrun;(iv)the interest rate reacts more quickly against aggregate supply shocks than aggregate demand shocks;(v)monetary policy shocks explain a high percentage of domestic variables during pre-IT regime and then,their contribution decrease during IT-regime.Ítem Texto completo enlazado Tasas de interés bajo competencia monopolística, dolarización y encajes(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-09-11) Toma Uza, Javier Alberto Hiroshi; Quispe Misaico, Zenon FidelEl mercado peruano de intermediación financiera presenta ciertas características que lo distinguen de otros. En primer lugar, presenta diversos tipos de intermediarios financieros. Aparte de los bancos tradicionales, en el Perú también existen instituciones financieras, como las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito (CMAC) y las Cajas Rurales de Ahorro y Crédito (CRAC), las cuales ofrecen sus servicios a segmentos de la población que comúnmente no son atendidos por la banca múltiple. En segundo lugar, el mercado peruano de intermediación financiera presenta concentración tanto en depósitos como en créditos. En tercer lugar, el sistema financiero peruano opera con dos monedas: moneda local y dólares. En cuarto lugar, los intermediarios financieros están sujetos a una política de encajes. En este documento se presenta un modelo estructural de determinación de tasas de interés activas y pasivas por parte de los intermediarios financieros que incorpora las características mencionadas. Luego, usando una nueva base de datos microeconómicos para los bancos y las Cajas del mercado peruano entre 2010 y 2016 se realizan estimaciones para poder obtener el valor de los parámetros del modelo