Inmunización del riesgo de crédito de un bono soberano en un ambiente de ingreso fiscal volátil: el caso de un bono mexicano denominado en dólares de Estados Unidos.

En este trabajo se utiliza el modelo de Merton (1976) de valuación de opciones y el modelo de volatilidad estocástica Heston-Nandi (2000) cuando el activo subyacente sigue un proceso de difusión con saltos para calcular las probabilidades mensuales de incumplimiento de un bono cuyo emisor tiene ingresos inciertos con alta volatilidad en la recaudación de impuestos. En particular se ilustra el caso de un bono soberano emitido por el gobierno mexicano en dólares americanos (para asegurar la existencia de riesgo de incumplimiento). La metodología propuesta incorpora los conceptos de: apalancamiento previo, capacidad de generación de ingresos, gastos no recurrentes, plazo y tamaño del préstamo (tradicionalmente usados en el cálculo de probabilidades de incumplimiento), lo que provee una metodología alternativa para el cálculo a priori de probabilidades de incumplimiento.In this paper we use Merton’s (1976) jump diffusion model and Heston-Nandi stochastic volatility model (2000) for pricing options when the underlying asset is driven by a mixed diffusion-jump process or GARCH volatility process to compute the monthly default probabilities of a bond issuer whose income is uncertain with high volatility in tax collection. In particular, we analize the case of a sovereign bond issued by the Mexican government in United States Dollars (to ensure the existence of default risk). The proposed methodology is based on concepts such as: previous leverage, income generation, non-recurring expenses, term and loan size (traditionally used in the calculation of probabilities of default), which provides an alternative methodology for computing a priori default probabilities. Clasificación JEL (JEL Classification): D81, G32, F34 y G13

Fuzzy Gaussian GARCH and Fuzzy Gaussian EGARCH Models: Foreign Exchange Market Forecast

This article discusses a comparison of the GARCH and EGARCH conditional variance methods, with respect to the Fuzzy Gaussian GARCH and Fuzzy Gaussian EGARCH. The returns of four exchange rates were forecasted at daily periodicity from January 2015 to November 2022 and out-of-sample, January 2019, and December 2022. The results indicate that the Fuzzy GARCH and Fuzzy EGARCH models better estimate the volatility behaviour of the exchange market series compared to traditional techniques. Therefore, the recommendation is to estimate other high volatility variables to verify the efficiency of the fuzzy techniques, however, the main limitation is that it is not possible to apply traditional econometric tests for fuzzy techniques because the parameters are not estimated with the logarithm of maximum likelihood. The estimation of the parameters of GARCH and EGARCH models with fuzzy theory is the originality proposal. In conclusion, fuzzy methodologies have less error in forecasting the volatility of in-sample and out-of-sample exchange rates.Modelos GARCH Gaussiano Difuso y EGARCH Gaussiano Difuso: Pronóstico del Mercado Cambiario El presente artículo compara los métodos de varianza condicional GARCH y EGARCH, con respecto a la propuesta Fuzzy Gaussian GARCH y Fuzzy Gaussian EGARCH. Se pronosticó la rentabilidad de cuatro tipos de cambio en periodicidad diaria desde enero 2015 a noviembre 2022 y fuera de muestra, enero 2019 y diciembre 2022. Los resultados revelan que los modelos Fuzzy GARCH y Fuzzy EGARCH estiman mejor el comportamiento de la volatilidad de las series del mercado cambiario en comparación con las técnicas tradicionales. Por lo que, la recomendación es estimar otras variables de alta volatilidad para verificar la eficiencia de las técnicas difusas, sin embargo, la principal limitación es que no es posible aplicar las pruebas econométricas tradicionales para técnicas difusas porque los parámetros no son estimados con el logaritmo de máxima verosimilitud. La estimación de los parámetros de los modelos GARCH y EGARCH con teoría difusa es la propuesta de originalidad. En conclusión, las metodologías difusas tienen menos error al pronosticar la volatilidad de los tipos de cambio dentro muestra y fuera de muestra

Impact of Monetary Policy on Financial Markets Efficiency and Speculative Bubbles: A Non-linear Entropy-based Approach

This paper examines, through the concept of mutual information based on entropy, the impact of monetary policy on the loss of efficiency in the financial markets and speculative bubbles. The proposed information measure is useful to quantify the efficiency with which financial markets respond to the implementation of monetary policy. The findings show that an increase in both money supply and credit growth, as well as a declining of interest rates, generate strong inefficiencies during the initial periods of formation of a bubble. Moreover, empirical evidence suggests that when a loose monetary policy generates inefficiencies, its instruments are not effective to realign the performance of financial markets

A Measure of Early Warning of Exchange-Rate Crises Based on the Hurst Coefficient and the Αlpha-Stable Parameter

The Hurst coefficient and the alpha-stable parameter are useful indicators in the analysis of time series to detect normality and absence of self-similarity. In particular, when these two features met simultaneously, it is said that the series is driven by white noise. This paper is aimed at developing an index to measure the degree to which a time series departs from white noise. The proposed index is built by using the principal component analysis of the Mahalanobis distances between the Hurst coefficient and the alpha-stable parameter from theoretical values of normality and absence of self-similarity. A zero value of the index corresponds to a pure white noise process, while a 100 value correspond to the maximum distance between the actual series and the theoretical white noise. The proposed index is applied to examine the exchange rate of the Mexican peso against the USA dollar. When examining the exchange rate, one distinctive finding of the Index is that it can be used as an early warning indicator of crises, as it is shown for the Mexican case

Impact of Monetary Policy on Financial Markets Efficiency and Speculative Bubbles: A Non-linear Entropy-based Approach

This paper examines, through the concept of mutual information based on entropy, the impact of monetary policy on the loss of efficiency in the financial markets and speculative bubbles. The proposed information measure is useful to quantify the efficiency with which financial markets respond to the implementation of monetary policy. The findings show that an increase in both money supply and credit growth, as well as a declining of interest rates, generate strong inefficiencies during the initial periods of formation of a bubble. Moreover, empirical evidence suggests that when a loose monetary policy generates inefficiencies, its instruments are not effective to realign the performance of financial markets

Eficiencia de los modelos Poisson y Logístico en la asignación de probabilidades de incumplimiento a empresas mineras mexicanas

The existence of the volatile environment and characteristics of the mining sector, affects compliance with payment of loans granted to companies in the sector, making scoring models based on normal, Probit or Logit models underestimate the probability of default. The objective of this article is to prove that the Logit models do not capture properly the default probabilities of mining companies to underestimate the tails, by analysis of stability and reliability of these probabilities, creating problems for goodness of fit and underestimation of the probability; while a Poisson model dummy variable captures the effects of tail and stabilizes the regression, estimators and their estimated probabilities. The results indicate that the logistic models are not designed to optimally analyze the independent variables with extreme values and are not associated with the quarter of operation, but are specific to each company. Poisson models were found to be able to capture the extreme values of the distribution; so they are best suited to determine the credit quality of mining companies.La existencia del entorno volátil y características propias del sector minero, afecta el cumplimiento de pago de créditos otorgados a empresas del sector, por lo que modelos de scoring basados en normalidad, modelos Probit o Logit, subestiman la probabilidad de impago. El objetivo del artículo es probar que los modelos Logit no capturan correctamente las probabilidades de incumplimiento de empresas del sector minero al subestimar las colas, mediante un análisis de estabilidad y confiabilidad de dichas probabilidades, lo que genera problemas de bondad de ajuste y subestimación de la probabilidad; mientras que un modelo Poisson de variable dicotómica captura los efectos de cola y estabiliza la regresión, sus estimadores y probabilidades estimadas. Los resultados indican que los modelos Logísticos no están diseñados para analizar óptimamente las variables independientes con valores extremos y que no están asociados al trimestre de operación, sino que son propios de cada empresa. Los modelos Poisson resultaron ser capaces de captar los valores extremos de la distribución; por lo que resultan más adecuados para determinar la calidad crediticia de las empresas mineras.

Impacto de los contaminantes por gases de efecto invernadero en el crecimiento económico en 86 países (1990-2019): Sobre la curva inversa de Kuznets

La presente investigación indaga en la relación entre emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) y crecimiento económico; en particular, busca medir el impacto de estas emisiones en el Producto Interno Bruto (PIB), a partir de la identificación de las fuentes contaminantes y sus costos asociados, mediante la construcción de un panel de datos anuales para 86 países distribuidos en 4 niveles de ingreso y 6 regiones, a través del periodo de 30 años 1990-2019. La relación de interés se contextualiza en un marco de estructura de mercado, por lo que se consideran datos del crecimiento de los sectores más grandes de la economía, así como datos demográficos para cada país y año. También se toma la información del mercado energético, así como la participación de los recursos renovables en este, y la generación de energía por tipo de combustible. A su vez, se explora la relación entre ingreso y la participación de los recursos naturales en la economía, con lo que se identifica la eficiencia energética y el aprovechamiento de los recursos como proxy de la tecnología disponible para cada grupo de ingreso. Además de un análisis exploratorio (descriptivo) de los datos, se emplea un modelo de regresión cuantílico para datos de panel con efectos fijos aditivos (QRPD), el cual es un caso especial del estimador de regresión cuantílica generalizado (GQR). En el uso del modelo se aplica el método de optimización adaptativa de Montecarlo basado en cadenas de Markov (MCMC). Se verifica la hipótesis de la investigación tanto a nivel descriptivo como econométrico: una relación inversa entre crecimiento económico y emisiones de GEI. Se devela una curva ambiental de Kuznets, al observarse que las emisiones de GEI se incrementan a mayores niveles de ingreso de los países, pero alcanzan un punto de inflexión, de modo que los países de ingreso alto emiten menores emisiones de CO2eq que el resto. Asimismo, el modelo estimado revela que las emisiones de GEI contribuyen de manera positiva en el crecimiento económico, pero en el largo plazo, al considerar la variable cuadrática, se alcanza un punto de inflexión a partir del cual las emisiones presentan un estimador negativo. También se identifica una curva tecnológica de Kuznets (CTK) a partir del análisis de la eficiencia energética de cada grupo de ingreso, la cual responde al desarrollo tecnológico, cambios en la estructura económica internacional y la caída en los precios de las energías limpias. / This research inquiries into the relationship between greenhouse gas emissions (GHG) and economic growth; in particular, it seeks to measure the impact of these emissions on the Gross Domestic Product (GDP), based on the identification of polluting sources and associated costs, through the construction of an annualized data panel for 86 countries distributed in 4 income levels and 6 regions, through the 30-year period 1990-2019. The relationship of interest is contextualized within a market structure framework, for which there were taken growth rates for each major economic sector, as well as demographic data for each country and year. Information on the energy market is also considered, including the share of renewable resources and the generation of energy by type of fuel, which helps to identify the efficiency of energy consumption and use of natural resources as a proxy of technology availability by income group. In addition to an exploratory (descriptive) analysis of the data, a quantile regression model for panel data with additive fixed effects (QRPD) is used, as a special case of the generalized quantile regression (GQR) estimator. In the use of the model, the adaptive optimization of Markov chain Monte Carlo Method (MCMC) is applied. The research hypothesis is verified both at a descriptive and econometric level: an inverse relationship between economic growth and GHG emissions. An Environmental Kuznets curve is observed (EKC), revealing that GHG emissions increase with income levels reaching a turning point, so that high-income countries emit fewer CO2eq emissions than the rest. Likewise, the estimated model reveals that GHG emissions contribute positively to economic growth, but in the long term, by considering the quadratic variable, a turning point is reached from which emissions present a negative estimator. Finally, a Kuznets technology curve (CTK) is also identified from the energy efficiency analysis of each income group that responds to technological development, changes in the international economic structure and the drop in clean energy prices

Volatility Contagion of Stock Returns of Microfinance Institutions in Emerging Markets: A DCC-M-GARCH Model

El objetivo del presente trabajo es analizar el contagio en los rendimientos en las volatilidades de las Instituciones Microfinancieras (IMFs) que cotizan en mercados bursátiles emergentes en India, Indonesia y México. Para ello se incluyen en el análisis variables benchmarck locales y el índice global –All Countries World Index (ACWI). La metodología que se utiliza es la de un modelo multivariable GARCH de Correlación Condicional Dinámica (DCC). Los resultados empíricos encontrados muestran que los efectos de contagio sólo se dan en periodos de alta volatilidad. Una limitación que presenta esta investigación es que aún son pocas las IMFs listadas en bolsas, lo que impide realizar un estudio más amplio. La originalidad de este trabajo es el análisis de contagio en los rendimientos de las IMFs listadas en bolsa. Se concluye que el desempeño de las IMFs analizadas no se ve afectado por efectos externos de volatilidad, sino por sus resultados fundamentales reflejados en su nivel de liquidez bursátil.The objective of this paper is to analyze the contagion in the returns on the volatilities of the Microfinance Institutions (MFIs) that are listed on emerging stock markets in India, Indonesia and Mexico. To do this, local benchmarking variables and the global index –All Countries World Index (ACWI) are included in the analysis. The methodology used is a Dynamic Conditional Correlation (DCC) multivariable GARCH model. The empirical findings show that contagion effects only occur in periods of high volatility. One limitation of this research is that there are still few MFIs listed in stock markets, which does not allow for a broader study. The originality of this paper is the analysis of contagion in the returns of MFIs listed on stock markets. It is concluded that the performance of the analyzed MFIs is not affected by external effects of volatility, but for its fundamental results reflected in their level of liquidity in the stock market

Relaciones de largo plazo entre la política monetaria, el tipo de cambio y el premio al riesgo en México (2003-2018)

Long-term Relationship Between Monetary Policy, Exchange Rate and the Risk Premium in Mexico (2003-2018)The objective of this research is to study the long-run relationships between monetary policy, the exchange rate, and the risk premium in the Mexican economy. Using the time series methodology, ARFIMA, and ARFIMAX models, with daily data from May 2003 to October 2018. The results suggest that the decisions are taken by the Central Bank through its transmission mechanism (interest rate) under a controlled inflation target, send signals to the economy that impact the exchange rate, acting as the transmission channel that alters the behavior of the risk premium of financial assets. The recommendation is to analyze the impact that other monetary policy mechanisms have on the risk premium, the limitation is that only the relationships specific to the target were analyzed, implying the lack of measurement of other economic effects. The originality is the analysis of long-run relationships in monetary policy using fractional models. In conclusion, the existence of the central bank paradox in the Mexican economy is recognized.El objetivo de esta investigación es estudiar las relaciones de largo plazo entre la política monetaria, el tipo de cambio y el premio al riesgo en la economía mexicana. Mediante la metodología de series de tiempo, modelos ARFIMA y ARFIMAX, con datos diarios de mayo, 2003 a octubre, 2018. Los resultados señalan que las decisiones tomadas por el Banco Central a través de su mecanismo de transmisión (tasa de interés) bajo un objetivo de inflación controlada, envían señales a la economía que impactan en el tipo de cambio, el cual actúa como el canal de transmisión que altera el comportamiento del premio al riesgo de los activos financieros. La recomendación es analizar el impacto que tienen otros mecanismos de política monetaria en el premio al riesgo, la limitación es que sólo se analizaron las relaciones especificas al objetivo, implicando la falta de medición de otros efectos económicos. La originalidad es el análisis de relaciones de largo plazo en la política monetaria mediante modelos fraccionales. En conclusión, se reconoce la existencia de la paradoja del banco central en la economía mexicana

Can the stock market boost economic growth? Evidence from the Mexican real estate investment trust (REIT)

This paper develops a stochastic dynamic general equilibrium model to assess the impact of Real Estate Investment Trust (REIT) in the growth rate of the real estate sector through direct investment in infrastructure. Based on the theoretical relationships that the model provides we show empirical evidence, through a quantile econometric analysis of time series, of the positive impact of the REITs in the construction sector. The growth in the construction sector comes from the demand for real estate by those trusts, which would lead to a price increase, promoting gross fixed capital formation, and increasing the value of output in the construction industry