Economía (Mag.)
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Item La contribución del crédito al crecimiento del sector agrícola, 2007-2011(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-11-06) Martínez Ccallata, Raúl; Minaya Cubillas, Elías PaulinoEl propósito principal del siguiente trabajo es analizar la relación que existe con el Financiamiento y el Valor Bruto de Producción (VBP) en el sector agrícola utilizando un Panel de datos a nivel de regiones entre los años 2007-2011. El periodo de la investigación se realiza debido a que no se presenta quiebres estructurales ni cambios de política, la presencia de posibles choques que se pueden tratar como un ruido de corto plazo. Es una respuesta eficiente a las necesidades de préstamo, puesto que, en un mediano plazo el agricultor incrementa la inversión en el agro en la que tiene total dominio de la tecnología, la tierra y recursos humanos teniendo un efecto real en la producción. Este informe trata de responder al objetivo general sobre la financiación formal ha tenido impacto positivo en el valor de la producción y definir si está afectado por otras variables tales como la Política Fiscal de Gasto Público en Proyectos en la actividad de la Agricultura, acceso a la electricidad y agua, medios de comunicación de los teléfonos públicos rurales, las de control como nivel educativo y superficie cosechada de los principales cultivos agrícolas. La conclusión principal establece que existe una relación positiva significativa entre el crédito agrario formal y el Valor Bruto de Producción agropecuario. Un mayor crecimiento en el sector también depende de los regímenes de política y la planificación de la construcción de vías de carreteras, pistas, aumento de la inversión en telecomunicaciones, fomento de la educación, etc.Item Análisis de los determinantes del Spread bid-ask e influencia en la medición del riesgo de mercado de cartera de acciones : aplicación a fondos de pensiones peruanas y chilenas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-09-27) Cisneros Prado, Jimson; Minaya Cubillas, Elías PaulinoActualmente, la herramienta más usada para medir las pérdidas esperadas de carteras de inversión (acciones) ante cambios adversos del mercado es el Value at Risk (VaR), el cual supone para su aplicación una alta liquidez de los activos que conforman el portafolio, sin embargo, gran parte de los activos negociados en economías emergentes, como el peruano, presentan determinados problemas de liquidez, por lo que, el VaR viene sesgando la medición de las pérdidas potenciales que sufrirían los inversionistas. Asimismo, la crisis del 2008 trajo como consecuencia, por parte de autoridades normativas, mayores exigencias para mejorar la gestión del riesgo financiero, sugiriendo así, contemplar los efectos del riesgo de liquidez en la gestión de portafolios. Acorde a ello, la teoría de la microestructura de los mercados financieros señala que los Spreads bid-ask son considerados como un indicador de liquidez del mercado de acciones y como una medida estándar de los costos de negociación bursátil, por lo que, Bangia et al. (1998) sugieren su uso como una herramienta fundamental en la gestión del riesgo de mercado y liquidez de carteras de acciones. En este sentido, el objetivo del presente trabajo es encontrar cómo y en qué forma los costos de negociación (Spreads) son afectados por las variables del mercado bursátil, y luego, evaluar los posibles efectos de la volatilidad de los Spreads en la medición del riesgo de mercado de carteras de acciones (VaR). Con este fin, el presente trabajo de investigación usa la metodología ARDL y el Modelo de Corrección de Errores (MCE) para testear la existencia de relación de largo plazo del Spread con el volumen de negociación, precio y volatilidad de los retornos de las acciones de la BVL; así como también, para estimar la relación dinámica de corto plazo y entender su mecanismo de transmisión de los efectos. Por último, aplica la metodología del Value at Risk ajustado por riesgo de liquidez (L-VaR) propuesto por Bangia et al. (1998) a carteras de acciones administradas por AFP’s peruanas y chilenas a fin de medir el costo de liquidez y evaluar su efecto en la medición del riesgo de mercado de estas carteras. Como primeros resultados, el modelo ARDL encuentra evidencia empírica para el mercado bursátil peruano de la existencia de una relación de corto y largo plazo (cointegración) entre el Spreads bidask de las acciones y las variables del mercado bursátil (precio, volumen, volatilidad y formadores de mercado (market maker)). Asimismo, el MCE muestra que los Spreads de las acciones menos líquidas de la BVL, tienen un periodo promedio de ajuste lento de casi 4 días de negociación para su restablecimiento debido a choques bursátiles temporales de los mercados; ajuste lento explicado, en parte, por la escasa presencia de market makers en el mercado bursátil peruano al no garantizar flujos de transacción mucho más continua de los valores. Finalmente, en la evaluación de los efectos de los Spreads sobre la medición del riesgo de mercado, se encuentra que, en mercados con poca presencia de market makers, la volatilidad de los Spreads bid-ask genera un componente adicional mayor de Costo de Liquidez Exógena (CLE) que conlleva a subestimar la medición del riesgo de mercado del VaR tradicional. En este sentido, la metodología L-VaR, el cual contempla el ajuste para capturar las volatilidades de los Spreads, evidencia que las inversiones en carteras de acciones locales peruanas exhiben una exposición de riesgo de liquidez (CLE) promedio de 5.5% (2.8 veces el CLE chileno), riesgo asociado, en general, a problemas de eficiencia de mercados bursátiles, los cuales no serán contemplados mientras se ignoren los Spreads en los análisis. Asimismo, se encuentra que la metodología ajustada L-VaR mejora la capacidad predictiva del riesgo total que podrían sufrir los fondos, en términos de Backtesting.Item Determinantes de la probabilidad de incumplimiento : un estudio de créditos a las microfinanzas en el sistema bancario peruano (2008-2010)(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-05-18) Ponce Angulo, Darío Rubén; Minaya Cubillas, Elías PaulinoLas microfinanzas son una actividad de gran importancia para el país y el estudio de la calidad de cartera de las entidades bancarias que otorgan créditos a esta actividad se mantiene como tema importante en la economía ya que el riesgo relacionado es un indicador observado por el regulador y los responsables de la gestión en los Bancos para corroborar el sano desarrollo del sistema financiero y el correcto funcionamiento de las decisiones de gestión respectivamente.Encontrándonos enmarcados en el problema de selección adversa, deseamos conocer los determinantes de la probabilidad de incumplimiento que permitan reducir la asimetría de información de forma previa a una relación contractual con el objetivo de que el sistema financiero continúe su correcto funcionamiento.Este trabajo explorará los posibles determinantes de la probabilidad de incumplimiento teniendo en cuenta que las mayores probabilidades de incumplimiento son un problema derivado de la asimetría de información entre los prestamista y prestatarios en el sistema financiero. El estudio de los determinantes de la probabilidad de incumplimiento de los créditos a las microfinanzas se realizará a través de una base de créditos otorgados a las micro y pequeñas empresas en el sistema financiero peruano.Item Rentabilidad de los bienes raíces residenciales en el Perú : ¿existe burbuja intrínseca?(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-03-28) Lozano Bazán, Héctor Angel; Luna Durand, Dilquer; Minaya Cubillas, Elías PaulinoEste trabajo busca identificar los determinantes de largo plazo del precio de la vivienda en Lima- Metropolitana, así como testear la existencia de burbuja en el sector vivienda. Con este fin se estimó un SVAR a lo Blanchard y Quah basado en el “Modelo de Fry del sector hipotecario en el largo plazo”; y un “Modelo de Burbuja Intrínseca de Froot y Obsteld”. Un aporte fundamental, en relación a otros trabajos realizados en el Perú y Latinoamérica, es la estimación del modelo SVAR utilizando la serie del índice de costos de terreno y una adecuada especificación de la matriz de choques de largo plazo, con lo cual se obtuvieron estimaciones coherentes y con los signos esperados. Asimismo, se utiliza la serie de alquileres como fundamento del precio de vivienda, la cual permitió estimar el Modelo de Burbuja Intrínseca, cuya característica principal es capturar la sobrerreacción del precio a través del impacto no lineal del propio fundamento. De los resultados se concluye que los principales determinantes del precio de vivienda en el largo plazo son: el Producto Bruto Interno real, el índice de costos de construcción y terreno, la tasa de interés real y el Índice General de la Bolsa de Valores de Lima. Del mismo modo, en el caso de la burbuja intrínseca, se encuentra una sobrevaloración importante del 34% a partir del primer trimestre del 2010; además, según las estimaciones de este modelo el período de recuperación de la inversión en vivienda en el Perú sería de aproximadamente 12 años, menor al periodo promedio de recuperación observado de 17 años; lo cual evidencia la sobrevaloración actual del precio. Finalmente, considerando los posibles escenarios futuros de la evolución del precio y sus determinantes, podría decirse que nos encontramos en un escenario de riesgo de burbuja inmobiliaria, cuya explosión dependerá de la evolución del contexto macroeconómico, principalmente de variables que afecten al crédito hipotecario.Item Desarrollo de la curva de rendimientos para los bonos soberanos en soles : evidencia de cambios en la forma y los factores que afectan la estructura de plazos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-02-14) Chávarri Balladares, Farith; Neciosup Ramos, Edward; Minaya Cubillas, Elías PaulinoEste documento estudia el desarrollo y los factores que afectan a la estructura de plazos de tasas de interés (EPTI) para Perú (2008 – 2016). Para ello, empleando la metodología de Bernanke, Boivin y Eliasz (2005) se estima un modelo de componentes principales (PCA), el cual descompone la EPTI en factores no observables (nivel, pendiente y curvatura), y posteriormente se analiza las funciones impulsos respuestas de los factores frente a shocks de variables macrofinancieras locales y externas a través de un Structural Factor Augmented Vector Autoregressive (SFAVAR). Como resultados empíricos se concluye: i) nuevas emisiones y operaciones de administraciones de deuda no afectan la forma de la curva de rendimiento , ii) la curva de rendimiento aún es sensible a eventos internacionales como variaciones en la tasa de política monetaria de EEUU e incrementos en la volatilidad financiera (VIX), iii) una mayor tasa de crecimiento del PBI, una mayor inflación o un incremento del tipo de cambio afectan el nivel de la curva de rendimiento de manera negativa, finalmente iv) un choque negativo en la tasa de política monetaria no es concluyente debido a que no existe un money market desarrollado.