Ciencias Sociales con mención en Finanzas

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El impacto de la inclusión financiera en el desarrollo económico: Análisis comparativo en las Américas
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-10-03) Jimenez Morillo, Diego Roberto; Bringas Arboccó, Allan Paul
La inclusión financiera se ha tornado un tema relevante para investigar, ya que la relación entre el desarrollo económico y la inclusión financiera aún mantienen ciertos puntos que necesitan concentrar en mayor medida los esfuerzos de gobiernos y empresas. Por ello, el presente estudio tiene como objetivo analizar el impacto comparativo que han tenido los diferentes componentes de la inclusión financiera en el desarrollo de las economías dentro de América. Asimismo, como objetivo específico, se busca evaluar la magnitud del impacto de los factores de la inclusión financiera en Perú en relación a otros países. Para poder encontrar esta relación entre la inclusión financiera se asignan algunas variables para estimar la relación y magnitud que tienen las variables de control macro y las variables de inclusión financiera. El resultado de esta regresión de panel de datos demuestra que el impacto y relación es diferente en países desarrollados y países no desarrollados. Sin embargo, en el caso de Perú posee una característica diferente ante sus países vecinos en el que la variable de cajeros automático por 100.000 personas no tiene una relación positiva con el desarrollo económico del país. Por tanto, en el estudio se puede concluir que existe una relación positiva entre la inclusión financiera y el desarrollo económico, pero depende cómo se realice el análisis y se observen la interrelación de las variables en cada país.
Probabilidad de default de portafolios de deuda corporativa en economías emergentes
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-01-11) Estrella Torres, Maykol Alexander; Vega Nuñez, Johan Jose; Bendezú Medina, Luis Alfonso
En los últimos años, se ha producido una intensa producción de investigación académica con respecto a los modelos que estiman o predicen los eventos de incumplimiento de pago, debido al mayor interés de las empresas por mantener una mejor gestión de riesgo de crédito. Por ello, el presente trabajo tiene como principal objetivo comparar la capacidad predictiva de los modelos tradicionales o estadísticos (Regresión Logística) contra modelos Machine Learning (XGBoost y Random Forest). Para lo cual, se emplea una muestra de compañías latinoamericanas que emitieron bonos corporativos durante el período de 1990 a 2022, analizando así un total de 389 empresas. Asimismo, se usó Bloomberg, como fuente de información para extraer los ratios financieros con frecuencia trimestral en el periodo ya mencionado, obteniendo así 51,060 observaciones. Una de las características de este trabajo es que se usaron las variables del modelo de puntaje Z de Altman junto con otros ratios financieros complementarios, para así mejorar la precisión de los modelos. Sin embargo, para la determinación del mejor modelo predictivo, se usaron las métricas de clasificación como el AUC (Área bajo la curva ROC), Precisión, Recall y Score F1, y los resultados mostraron que los modelos de Machine Learning tuvieron un mejor rendimiento de clasificación con respecto a la Regresión logística, siendo el modelo Random Forest el que mejor performance según las métricas de evaluación.
Impacto de las políticas ambientales, sociales y de gobernanza (ASG) en la rentabilidad (ROA y ROE) y en el valor (Q de Tobin) de las empresas peruanas entre los años 2016-2021
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-01-11) Valera Espejo, Christian Enrique; Cunya Alvarez, Jhon Elias; Villavicencio Vásquez, Julio Alberto
Se realizó un estudio en el cual se tiene como objetivo determinar si existe un impacto positivo en el valor de las empresas peruanas que cotizan en la bolsa de valores de Lima (BVL) debido a la adopción de políticas ambientales, sociales y de gobernanza. En adelante se usará el término ESG por sus siglas en inglés. Se obtiene la información desde la Superintendencia de Mercado de Valores (SMV) y usando la plataforma Bloomberg para construir una base de datos panel conformada por los puntajes obtenidos en cuanto al cumplimiento de las políticas ESG adoptadas en cada empresa y se determinará si el impacto en el valor de las empresas fue positivo o negativo. Las variables dependientes que se consideran son el ROA, ROE para el rendimiento de las empresas y la Q de tobin para el valor de las empresas. Respecto a las variables explicativas, se clasificaron en cuatro grupos: las variables de control, las variables de categoría ESG, las variables de ratios financieros y las variables macroeconómicas. El aporte de la investigación amplía los estudios que se direccionan tomando como punto de origen el gobierno corporativo y el valor de las empresas. Para este estudio se tomará en conjunto las 3 categorías de ESG que engloba no solo el gobierno corporativo sino también lo social y lo ambiental, además de contar con el puntaje de empresas peruanas que han sido seleccionadas para conformar el primer Índice ESG del Perú: El S&P/BVL Peru General ESG Index.
Predecir el movimiento de las acciones que cotizan en la Bolsa de Valores de Lima (BVL) a partir de los earning calls y usando Machine Learning
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-01-11) Macedo Pereira, Andrea; Estrada Mendoza, Gernan Francisco
La información juega un rol fundamental en los mercados financieros. Las noticias el sentimiento de mercado o los resultados financieros de las empresas son claves para los inversionistas. Asimismo, la evolución de la tecnología ha permitido un análisis más eficaz de la información y ha desarrollado nuevas formas de visualización, es así como el machine learning ha permitido usar información poco común para los inversionistas como son las redes sociales (Twitter), noticias de periódicos (Wall Street Journal) o los earnings calls de las empresas para extraer datos relevantes. Por otro lado, las transcripciones de los earnings calls son públicas y contienen los nombres de los participantes de la llamada (ejecutivos y analistas), la presentación donde se exponen los resultados del trimestre y ciertas proyecciones o tendencias de los siguientes trimestres. El estudio se enfoca en combinar dos algoritmos distintos de clasificación usados dentro del machine learning (Random Forest Classifier y Naive Bayesian) y así ayudar a analizar y predecir el comportamiento de los earning calls en el movimiento de las acciones de empresas mineras (Southern Copper Corporation, Trevali Mining Corp, Compañía de Minas Buenaventura y Minsur) que cotizan en la Bolsa de Valores de Lima (BVL), así como clasificar el transcrip en sentimientos negativos, positivos y neutros.
Modelo multifactorial APT para analizar el impacto de factores macroeconómicos en el rendimiento de portafolios de acciones representativos de las bolsas MILA durante el periodo 2002-2022
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-03-18) Canales Pérez, José Luis; Collazos Tamariz, Paul Larú
En respuesta a los esfuerzos de integración de los mercados MILA, se hace importante conocer hasta qué punto es factible la convergencia a largo plazo. Una mayor divergencia ante estímulos macroeconómicos supone retos a asumir en la integración de las bolsas y la coordinación en materia monetaria y fiscal. El conocimiento del impacto de factores macroeconómicos en las bolsas MILA y su significancia, pueden contribuir a la predictibilidad de sus activos. Los antecedentes empíricos apuntan a que variables macroeconómicas como el rendimiento del mercado, la tasa de interés, la depreciación cambiaria, la cotización internacional del cobre y crudo, y los niveles de producción, influyen en los rendimientos bursátiles. En base a esto, la presente investigación emplea el modelo multifactorial APT para medir su impacto, y qué semejanzas y diferencias se pueden encontrar en el MILA. La hipótesis a analizar plantea si las variables influyen de manera similar en las bolsas integrantes, efectuando este análisis mediante la realización de modelos de mínimos cuadrados ordinarios en cada caso. En función de los resultados obtenidos se concluyó que los retornos del mercado MILA están influenciados por variables macroeconómicas, en especial el tipo de cambio, que fue significativo para los cuatro mercados. Asimismo, las diferencias en los productos de exportación preponderantes aperturan posibilidades de diversificación. Para un inversionista, el invertir en un portafolio común que incorpore acciones tanto de los mercados andinos como México le aportará una menor dependencia y comovimiento respecto a la inversión en un solo mercado.
Inclusión y estabilidad financiera: un análisis en América Latina
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-06) Buendía Campos, Dayur Santiago; Castro Reyes, Takeshi Omar; Aguilar Andia, Gladys Giovanna
Con el pasar de los años, la inclusión financiera ha ganado relevancia en la agenda de muchos países. Esto se debe a los múltiples efectos positivos que tiene con respecto a diferentes variables fuertemente vinculadas con el desarrollo tanto económico como social de los individuos. Sin embargo, con respecto a la estabilidad financiera no existe un consenso sobre la relación entre ambas variables. Por tanto, la presente investigación tiene como objetivo ilustrar la existencia de una relación no lineal entre ambas variables para los siguientes países: Perú, Chile, Argentina, Brasil, Colombia y Bolivia entre los años 2009-2021. En línea a esto, la motivación de este trabajo radica en encontrar si es que llegado cierto nivel de inclusión financiera esta tiene un efecto negativo en la estabilidad financiera, ya que puede que se esté impulsando una variable que empieza a generar niveles de inestabilidad. Con esta finalidad, se utiliza la metodología ACP que permite representar la multidimensionalidad de la inclusión financiera y como las múltiples variables agregadas afectan en el bank Z-score, indicador utilizado para la medición de la estabilidad financiera, gracias a la flexibilidad que tiene al momento de medir los niveles de estabilidad de los bancos independientemente del tamaño de estos.
Formadores de mercado y su rol como proveedores de liquidez en la Bolsa de Valores de Lima
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-28) Templo Viena, Fernando Carlos; Villavicencio Vásquez, Julio Alberto
Desde el año 2015, y durante años posteriores, la Bolsa de Valores de Lima (BVL) sufrió las advertencia del Índice Morgan Stanley Capital International (MSCI), sobre reclasificar y rebajar su categoría de mercado emergente a frontera debido a problemas de liquidez que presentaba la misma. Así, este índice, al ser una guía para inversionistas en todo el mundo, generaría, según expertos, una salida de capitales de por lo menos 1500 millones de dólares, lo que, a su vez, provocaría un encarecimiento en el costo de la deuda para las empresas que se encuentran en el mercado de valores, y también, evitaría la llegada de nuevos inversionistas a este último. Si bien el panorama fue desalentador, el Estado peruano promulgó diversas leyes y decretos para revertir dicha situación, y entre estas, se encuentra la implementación del formador de mercado (FM) en la Bolsa peruana. De esta forma, la presente investigación tiene como objetivo demostrar que los FM tuvieron una influencia positiva en la liquidez de la Bolsa de valores de Lima, y, para lograrlo, se evaluó, a través de la metodología de Diferencias en Diferencias, variables que permiten identificar la liquidez en un mercado, como lo son el ratio de rotación de activos, el spread y el monto negociado. Así, posterior a dicho análisis, los resultados muestran una influencia positiva a favor del FM sobre la liquidez de las acciones con las que trabajaron, y refuerza la hipótesis planteada en este trabajo investigativo.
¿Cómo afectan los factores financieros la dinámica de la curva de rendimiento en soles: Caso Perú 2006 – 2022?
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-07-24) Napa Torres, Luis Daniel; Villavicencio Vásquez, Julio Alberto
El documento examina el impacto de los factores financieros en la dinámica de la curva de rendimiento de los bonos soberanos en soles en Perú desde 2006 hasta 2022. Se enfoca en cómo la participación de inversionistas extranjeros, que aumentó de 0% en 2006 a 50% en 2022, ha afectado la estructura temporal de las tasas de interés y la volatilidad del mercado. Se revisa la literatura metodológica, dividiendo entre metodologías no paramétricas y paramétricas. Las primeras no imponen una estructura específica a los datos, lo que puede dificultar la interpretación económica, mientras que las segundas tienen formas predeterminadas que facilitan la interpretación de variables latentes como el nivel, la pendiente y la curvatura de la curva de rendimiento. La investigación también revisa estudios aplicados en Perú, destacando métodos como los modelos de Nelson y Siegel y de Svensson. Se destaca la importancia de incluir variables financieras en los modelos de predicción para mejorar las proyecciones de la curva de rendimiento y optimizar la toma de decisiones en políticas monetarias y fiscales. La investigación sugiere que un análisis más detallado y prudente de estos factores puede ayudar a aprovechar los beneficios y mitigar los riesgos asociados con la entrada y salida de capitales externos.
Modelos multifactoriales para la estimación del costo del capital: un estudio del modelo de tres factores de Fama & French con prima de iliquidez aplicado al mercado de valores peruano
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-03) Girón Perleche, Josué Arturo; Estrada Mendoza, Germán Francisco
El concepto del costo de capital, como uno de los conceptos en finanzas más relevantes de los últimos tiempos y que representa la tasa esperada de retorno del inversionista, ha permitido la creación de un debate y búsqueda en torno al mejor método matemático y financiero para calcularlo. El presente trabajo se centra en cuestionar la validez del instaurado y aceptado modelo del CAPM en nuestro país mediante el estudio y validación de un modelo alternativo para la estimación del costo del capital: el multifactorial propuesto por Fama y French (1992). Se busca, además, incorporar el concepto de iliquidez al modelo, siendo este último un hecho que caracteriza a las empresas de mercados en desarrollo como el Perú. El resultado es un modelo de cuatro factores, que sigue la línea de estudios similares en regiones emergentes asiáticas con resultados sorprendentes. Intrínsecamente, se intenta contabilizar por separado los efectos de tamaño, valor e iliquidez para aproximar la tasa requerida de retorno, pensándose, sobre todo, en las empresas peruanas de menor escala, quienes necesitan de un costo de capital más preciso y justo para sus inversionistas. Para el estudio, se recolectaron datos de un conjunto de empresas que cotizan públicamente en la Bolsa de Valores de Lima entre el año 2012 y 2022.