Departamento Académico de Economía
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El Departamento de Economía de la Pontificia Universidad Católica del Perú fue creado en agosto de 1969 y desde entonces el equipo de profesores que lo conforman se ha caracterizado tanto por su labor docente como por su dedicación permanente a la investigación de los temas relevantes para la sociedad y la economía peruana.
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Ítem Acceso Abierto Modelling the volatility of commodities prices using a stochastic volatility model with random level shifts(Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2016-03) Alvaro, Dennis; Guillén, Ángel; Rodríguez, GabrielWe use the approach of Qu and Perron (2013) for the modeling and inference of volatility of a set of commodity prices in the presence of level shifts of unknown timing, magnitude and frequency. The model has two features: (i) it is a stochastic volatility model comprising both a level shift and a short-memory process where the .rst component is modeled as a compounded binomial process while the second one is an AR(1) process; (ii) the model is estimated using Bayesian techniques in order to obtain posterior distributions of the parameters and the two latent components. We use six commodity series: agriculture, livestock, gold, oil, industrial metals and a general commodity index. All series cover the period from January 1983 until December 2013 in daily frequency. The results show that although the occurrence of a level shift is rare (about once every 1.5 or 1.8 years), this component clearly contributes most to the variation in the volatility. The half-life of a typical shock from the AR(1) component is short, on average 13 days. Furthermore, isolating the level shift component from the overall volatility indicates a stronger relationship between volatility and Peruvian business cycle movements.Ítem Acceso Abierto Presidential Approval in Peru: An Empirical Analysis Using a Fractionally Cointegrated VAR(Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2019-12) Boca, Alexander; Rodríguez, GabrielPresidential approval in Peru depends on economic outcomes. However, voters are unable to distinguish between outcomes resulting from economic policies and those caused by exogenous shocks. Estimation results from seven Fractional Cointegrated VAR (FCVAR) models suggest that presidential approval increases with the monetary policy interest rate, the terms of trade, and manufacturing employment; and decreases with the nominal PEN/USD exchange rate and ináation volatility. Additionally, a Principal Components Analysis (PCA) conducted over a large set of macroeconomic indicators points to a greater ináuence of external over domestic factors in explaining presidential approval; i.e., economic outcomes that determine the dynamics of presidential approval are not under presidential control in Peru. It can be argued that these Öndings identify a signiÖcant source of political instability and a considerable challenge to democratic governance. To the authorsíbest knowledge, this is the Örst application of fractional cointegration analysis to political economy in Latin AmericaÍtem Acceso Abierto Peru's Regional Growth and Convergence in 1979-2017: An Empirical Spatial Panel Data Analysis(Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2019-03) Palomino, Juan; Rodríguez, GabrielThis paper analyzes the process of spatial convergence of growth in Peruís 24 regions over 1979- 2017. We perform an exploratory analysis of spatial data with global and local statistics, such as Moran I, to provide empirical evidence of spatial dependencies in regional per capita GDP. We then estimate the convergence equation using spatial panel models that control for spatial heterogeneity and spatial interdependence, as well as other structural economic features at the regional level. The empirical results show that spatial convergence is a very reliable conclusion over this period, and prove that spatial regional per capita GDP spillovers play an essential role in determining growth at the local level. Furthermore, the Spatial Durbin model is preferred in the formation of four clusters of convergence. The Örst cluster is highly productive and dynamic; the second cluster is composed by Jungle and negative-productivity regions; the third cluster is formed by moderately productive and Coast regions; and the fourth cluster is composed by stagnating and Highland regions. Finally, these results may be instrumental in giving greater focus to long-run government policies targeting stagnant and poor regions.Ítem Acceso Abierto The Role of Loan Supply Shocks in Pacific Alliance Countries: A TVP-VAR-SV Approach(Pontificia Universidad Católica del Peru. Departamento de Economía, 2018-11) Guevara, Carlos; Rodríguez, GabrielThis paper analyzes the e§ect of loan supply shocks on the real economic activity of PaciÖc Alliance countries. The econometric approach is a Time-Varying Parameter VAR with Stochastic Volatility (TVP-VAR-SV), which is identiÖed by sign restrictions. Results of a trace test, t-tests and the Kolmogorov-Smirnov test reveal the existence of signiÖcant changes in the distribution of parameters over time, which supports the use of time-varying parameters. The results indicate that loan supply shocks have an important impact on real economic activity in all PaciÖc Alliance countries: about 1% in Colombia, Mexico, and Peru, and about 0.5% in Chile. Moreover, loan supply shocks have a considerable role in driving business cycle áuctuations, not only in crisis periods, but also in stability periods. Their contribution to GDP growth is higher than that of aggregate supply shocks and as high as that of aggregate demand and monetary policy shocks. The evolution of the impact of loan supply shocks on real economic activity shows evidence of cross-country heterogeneity, reáecting di§erent Önancial structures among PaciÖc Alliance countries. Furthermore, by assessing the e§ects on di§erent measures of economic activity, it is estimated that loan supply shocks have a higher impact on domestic demand, while the impact is similar when the model is estimated for non-primary activities. Finally, the sensitivity analysis indicates that the results of the model are robust to di§erent priors speciÖcations, to di§erent measures of external variables, and to multiple sets of sign restrictions. Moreover, by applying an agnostic identiÖcation, the results indicate that even letting the response of GDP unrestricted, its response to loan supply shocks remains positive and signiÖcant. With this multiple speciÖcation, the impact of loan supply shocks on GDP growth ranges between 0.8% and 1.2% in Peru and Colombia, and between 0.5% and 0.8% in Chile. These results are close to the baseline estimation and show robustness. Regarding Mexico, it is estimated that the impact of loan supply shocks varies between 0.8%-3.5%.Ítem Acceso Abierto Estimation of the Sovereign Yield Curve of Peru: The Role of Macroeconomic and Latent Factors(Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2017-03) Olivares Ríos, Alejandra; Rodríguez, Gabriel; Ataurima Arellano, MiguelThe study of the yield curve has been a topic that interested economists for a long time since the term structure of interest rates is an important transmission channel of monetary policy to inflation and real activity. In this paper, following Ang and Piazzesi (2003), we study the relevance of macroeconomic factors on Peruvian sovereign yield curve through an Affine Term Structure model for the period from November 2005 to December 2015. We estimate a Gaussian model to understand the joint dynamics of macro variables ―inflation and real activity factors― and Peruvian bond yields in a multifactor model of the term structure. Risk premium are modeled as time varying and depend on both observable and unobservable factors. A Vector Autoregressive (VAR) model is estimated considering no-arbitrage assumptions, which let us to derive Impulse Response Functions and Variance Decompositions. We find evidence that macro factors help to improve the fit of the model and explain a substantial amount of variation in bond yields. Variance decompositions show that macro factors explain a significant amount of the movements in the short and middle segments of the yield curve (up to 50%) while unobservable factors are the main drivers for most of the movements at the long end of the yield curve (up to 80%). Furthermore, we find that setting no-arbitrage restrictions improve the forecasting performance of a VAR and that models that include macro factors forecast better than models with only unobservable components. El estudio de la curva de rendimientos ha sido un tema de interés para los economistas desde hace mucho tiempo ya que la estructura a plazo de las tasas de interés es un importante canal de transmisión de la política monetaria a la inflación y a la actividad real. Usando el enfoque de Ang y Piazzesi (2003), este documento estudia la relevancia de los factores macroeconómicos en la curva de rendimiento soberana Peruana a través de un modelo de estructura afín para el período Noviembre 2005 a Diciembre 2015. Se estima un modelo Gaussiano para entender la dinámica conjunta de las variables macroeconómicas ―factores de inflación y actividad real― y los rendimientos de los bonos Peruanos en un modelo multifactorial de la estructura temporal. Las primas de riesgo se modelan como variables cambiantes en el tiempo y dependen de factores observables y no observables. Asi, se estima un modelo vectorial autorregresivo (VAR) considerando supuestos de no arbitraje, lo que nos permite derivar las funciones impulso respuesta y la descomposición de la varianza del error de predicción. Encontramos evidencia de que los factores macro ayudan a mejorar el ajuste del modelo y explican una cantidad sustancial de la variación en los rendimientos de los bonos. Las descomposiciones de varianzas muestran que los factores macroeconómicos explican una cantidad significativa de los movimientos en los segmentos corto y mediano de la curva de rendimientos (hasta el 50%), mientras que los factores no observables son los principales impulsores de la mayoría de los movimientos al final de la curva de rendimientos (hasta el 80%). Además, encontramos que el establecimiento de restricciones de no arbitraje mejoran el desempeño de pronósticos de un VAR y que los modelos que incluyen factores macroeconómicos pronostican mejor que los modelos con sólo componentes no observables.Ítem Acceso Abierto Modelos univariados de hetero-esquedasticidad condicional autoregresiva Aplicación a los retornos del mercado de valores en el Perú.(Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2015) Bedón, Paul; Rodríguez, GabrielUna amplia familia de modelos univariados de heterocedasticidad condicional autorregresiva se aplica a los retornos diarios del mercado de valores de Perú para el período Enero 3, 1992 a Marzo 30, 2012 (5053 observaciones) con cuatro especificaciones diferentes relacionadas con la distribución del término de error. Esto busca capturar las asimetrías del comportamiento de la volatilidad, así como la presencia de colas pesadas en estas series de tiempo. Utilizando diferentes pruebas estadísticas y diferentes criterios, los resultados muestran lo siguiente: (i) el modelo FIGARCH (1,1)-t es el mejor modelo entre todos los modelos simétricos mientras que el FIEGARCH (1,1)-Sk es seleccionado entre la clase de modelos asimétricos. Además, el modelo FIAPARCH (1,1)-t es seleccionado entre la clase de los modelos de poder asimétricos; (ii) los tres modelos capturan bien el comportamiento de la volatilidad condicional; (iii) el modelo FIEGARCH (1,1)-Sk es el que tiene el mejor desempeño en términos de predicción; (iv) sin embargo, la distribución empírica de los residuos estandarizados muestra que el comportamiento de las colas no está bien capturado por ninguno de los tres modelos; (v) los tres modelos sugieren la presencia de memoria larga pues las estimaciones del parámetro fraccional se encuentran cerca de la región no estacionaria.Ítem Acceso Abierto Modelamiento de la volatilidad de las bolsas de valores de América Latina: Probabilidades variables y reversión promedio en un modelo de cambios de nivel randomizado.(Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2015) Rodríguez, GabrielSiguiendo el trabajo de Xu y Perron (2014), en este documento se aplica el modelo extendido de cambios de nivel aleatorios (RLS) a los retornos diarios de los mercados bursátiles de Argentina, Brasil, Chile, Mexico y Perú. A diferencia del modelo RLS básico, en este modelo se usan probabilidades cambiantes asociadas a periodos de retornos extremadamente negativos y además se incorpora un mecanismo de reversión a la media el cual depende de los cambios de nivel pasados y de las desviaciones de la media de largo plazo. Así, se estiman cuatro modelos de cambios de nivel aleatorios: el modelos RLS básico, el modelo RLS con probabilidades variantes, el modelo RLS con reversión a la media y finalmente, el modelo RLS que combina los dos aspectos ya mencionados. Los resultados muestran que los coe cientes estimados son signi cativos, en especial cuando se usa el modelo RLS con reversión a la media. Asimismo, se realizan estimaciones de modelos ARFIMA y GARCH a las series de volatilidad a las cuales se le ha sustraído el componente de cambios de nivel. Los resultados, muestran que una vez que dichos componentes son tomados en cuenta, las características de larga memoria y efectos GARCH desaparecen. Finalmente, un análisis de predicción es proporcionado el cual confi rma que los modelos RLS son más e ficientes que otros modelos clásicos de larga memoria.Ítem Acceso Abierto Un modelo estoclástico de volatilidad con sesgo GH en la distribución T de Student.(Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2015) Lengua Lafosse, Patricia; Bayes, Cristian; Rodríguez, GabrielEste trabajo presenta una aplicación empírica de un modelo de volatilidad estocástica (SV) aplicado a los retornos bursátiles diarios de un grupo de países de América Latina (Argentina, Brasil, Chile, México y Perú) para el período 1996:01-2013:12. Se estima un modelo SV que incorpora tanto los efectos de apalancamiento, sesgo en la distribución y colas pesadas usando una distribución t-Student Generalizada Hiperbólica usando el algoritmo Bayesiano propuesto por Nakajima and Omori (2012). Los resultados del modelo se comparan con modelos de volatilidad estocástica con distribución t-Student simétrica mediante el uso del logaritmo de las verosimilitudes marginales. Asimismo un análisis de sensibilidad a las priors es proporcionado. Los resultados sugieren que hay efectos de apalancamiento en todas las series de retornos consideradas aunque no hay evidencia concluyente para el caso de Perú. De otro lado, perturbaciones sesgadas con colas pesadas son confirmadas para Argentina, mientras que la existencia de colas pesadas es obtenida para México, Brasil y Chile y perturbaciones Normales simétricas en el caso del Perú. En general, encontramos que la distribución GH Skew t-Student es adecuada en la modelación de los retornos diarios de Perú, Argentina y Brasil en comparación con los modelos tradicionales con distribución simétrica t-Student.Ítem Acceso Abierto Extreme Value Theory: An Application to the Peruvian Stock Market Returns(Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2014) Calderon Vela, Alfredo; Rodríguez, GabrielUtilizando observaciones diarias de los índices y retornos del mercado de valores Peruano desde Enero 3, 1990 hasta Mayo 31, 2013, se modela la distribución de probabilidad de pérdida diaria, se estiman los cuantiles máximos y las probabilidades de la cola de esta distribución así como también se modelan los extremos a través de un umbral máximo. Esto se utiliza para obtener mejores mediciones del Valor en Riesgo (VaR) y el Expected Short-Fall (ES) a 95% y 99%. Uno de los resultados en el cálculo del bloque máximo anual de los retornos negativos del mercado de valores es la observación de que el mayor retorno negativo del mercado de valores (diario) es 12.44% en 2011. El parámetro de forma es igual a -0.020 y 0.268 para los bloques anual y trimestral, respectivamente. En el primer caso tenemos que la función de distribución no degenerada es de tipo Gumbel. En el otro caso, tenemos una distribución de espesor de cola de tipo Fréchet. Las estimaciones del VaR y el ES son más altos mediante la distribución generalizada de Pareto (GPD) en comparación con la distribución Normal y las diferencias al 99.0% son notables. Por último, la estimación no paramétrica de la cola usando el índice de Hill y el cuantil de rentabilidad negativa del mercado de valores muestra gran inestabilidad.Ítem Acceso Abierto Volatility of Stock Market and Exchange Rate Returns in Peru: Long Memory or Short Memory with Level Shifts?(Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía, 2014) Herrera, Andrés; Rodríguez, GabrielAunque la literatura econométrica en esta área es extensa, en Perú pocos estudios se han dedicado al análisis de los retornos financieros en general y la volatilidad en particular. Como parte de un programa de investigación empírica sugerido en Humala y Rodríguez (2013), este trabajo representa uno de los primeros intentos para distinguir entre larga y corta de memoria (con cambios de nivel) en la volatilidad de los mercados bursátil y cambiario de Perú. Utilizamos el enfoque estadístico presentado por Perron y Qu (2010). Los datos son diarios y cubren el período del 3 de Enero 1990 al 13 de Junio 2013 (5831 observaciones) para los rendimientos bursátiles, y del 3 de Enero de 1997 al 24 de Junio de 2013 (4110 observaciones) para los retornos cambiarios. El análisis de la ACF, el periodograma y la estimación del parámetro fraccional para las dos volatilidades sugieren que las predicciones teóricas del modelo de mezcla simple de Perron y Qu (2010) son correctas. Los resultados son más concluyentes para la volatilidad del mercado de valores en comparación con los del tipo de cambio. La aplicación de una de los estadísticos sugeridos por Perron y Qu (2010) sugieren el rechazo de la hipótesis de largo memoria para ambas volatilidades. No obstante, los otros dos estadísticos proporcionan débil evidencia contra la hipótesis nula, sobre todo para el mercado cambiario. Para reforzar los hallazgos, se presentan algunos resultados relacionados con otras investigaciones.
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