Inferencia asintótica insesgada para un modelo panel VAR con p rezagos

Los estimadores de los parámetros de un modelo panel dinámico de efectos fijos son sesgados debido al problema de parámetros incidentales. Al respecto, Hahn y Kuersteiner (2002) proponen un estimador para corregir este problema. Sin embargo, ellos consideran únicamente un modelo panel VAR con un sólo un rezago. En este documento analizamos las propiedades asintóticas y de muestra pequeña del estimador corregido por sesgo para un caso más general, un modelo PVAR con p rezagos. Los resultados de las simulaciones indican que el estimador corregido por sesgo tiene un mejor desempeño con respecto al estimador panel VAR MCO cuando la dimensión temporal de la muestra (T) es pequeña, y cuando la persistencia del modelo es baja. En estos casos, el estimador propuesto presenta una disminución significativa en términos de sesgo, y de error cuadrático medio.Panel dynamic estimators with fixed effects are biased due to the incidental parameters problem. At this regard, Hahn and Kuersteiner (2002) proposed an estimator to correct this issue. However, they only consider a panel VAR (PVAR) model with one lag. In this paper we extend this bias correction, its asymptotic and small sample properties for a more general case, a PVAR model with p lags. The simulation results indicate that the bias corrected estimator outperforms the OLS panel VAR estimator when sample size in time dimension is small, and when the persistence of the model is low. In these cases, the proposed estimator improves significantly in terms of both, the reduction of bias and mean square error.Inferencia asintótica insesgada para un modelo panel VAR con p rezagos Resumen no técnico Enfoque En este documento se propone un estimador de mínimos cuadrados ordinarios de efectos fijos, corregido por sesgo para un vector autoregresivo panel con p rezagos. Un panel es una colección de datos para más de un individuo, en más de un periodo. Por ejemplo, los datos de ingreso tributario, el índice de apertura y el flujo de migración desde el 2000 para todos los países de Latinoamérica constituirían un panel, donde los individuos serían cada uno de los países de Latinoamérica y la unidad de tiempo todos los meses desde el 2000. Por otro lado, un vector autoregresivo permite analizar la interdependencia temporal entre varias variables. Esto es, supongamos que tenemos un vector compuesto por las variables descritas en el anterior ejemplo para Argentina desde el 2000. Un vector autoregresivo explica el comportamiento de cada una de estas variables en función de sus propios rezagos y el de las otras variables en el caso argentino. Ahora, un vector autoregresivo panel permite estudiar esta interdependencia para varios individuos, es decir, en lugar de contemplar únicamente el caso argentino este tipo de modelos nos permite estudiar la dinámica de estas variables para todos los países de la región. Contribución Es importante notar que el estimador de mínimos cuadrados ordinarios, sin efectuar ninguna corrección, es sesgado en este caso. La metodología propuesta corresponde a una extensión de la sugerida por Hahn y Kuersteiner (2002) quienes la desarrollaron para un modelo con un único rezago. En nuestro trabajo se encuentra la distribución del estimador corregido por sesgo para muestras grandes y también evaluamos sus propiedades de muestra pequeña mediante experimentos Monte Carlo en el caso más general con p rezagos. Texto destacado: El estimador desarrollado en este documento tiene un mejor rendimiento que el tradicional. Resultados Los resultados de las simulaciones indican que, en comparación con el estimador de mínimos cuadrados, el estimador propuesto presenta un menor sesgo y un menor error cuadrático medio. Esto quiere decir que el estimador desarrollado en este documento tiene un mejor rendimiento que el tradicional

Detectando contagio cambiario usando funciones cópula

El presente trabajo estudia la existencia de contagio financiero entre tasas de cambio de siete países, de diferentes regiones del mundo. Considera tasas de cambio bilaterales respecto al dólar de Estados Unidos, para Alemania, Brasil, Corea del Sur, Chile, Indonesia, Reino Unido y Sudáfrica. Se usan datos diarios obtenidos en Bloomberg, entre abril de 2006 y febrero de 2018. Se emplea una metodología de funciones cópula, que permiten describir la dependencia entre funciones de distribución univariadas de forma muy general. Los resultados muestran evidencia de contagio entre tasas de cambio durante periodos de apreciación de las monedas frente al dólar. Dicho contagio es mayor entre economías de una misma región (por ejemplo, entre Chile y Brasil, y entre Corea del Sur e Indonesia). Esto implica que, durante tiempos de apreciación cambiaria, los inversionistas internacionales deben usar estrategias de diversificación regional para reducir el riesgo cambiario de sus portafolios. Asimismo, en general el contagio es mayor para pares de monedas que incluyen o Alemania o el Reino Unido.We study exchange rate dependencies between seven countries from four different regions of the world. Our sample includes two developed countries, the United Kingdom and Germany (representing the Euro Area), two large emerging Asian economies, South Korea and Indonesia, two Latin American countries, Brazil and Chile, and South Africa. The currencies of all of these countries are actively traded in global forex markets and all of them are important for large international portfolio composition and rebalancing. We construct multivariate copula functions using a regular vine copula approach, allowing for very flexible dependency structures. We fi nd evidence of exchange rate contagion for our set of countries. However, important asymmetries are worth noting. First, contagion occurs only during periods of exchange rate appreciation of the different currencies with respect to the United States Dollar. We do not fi nd evidence of contagion for any pair of exchange rates during periods of currency depreciations. Second, contagion is more frequent in pairs of countries that include either the United Kingdom or Germany. In fact, the largest tail dependence coefficient corresponds to the pair composed by these two countries' exchange rates. Third, contagion occurs more within countries of a same region, for instance, between Brazil and Chile, and between Korea and Indonesia. This result shows that, in episodes of large currency appreciation, hedging strategies for global investors taking positions in large markets require regional diversi cation.Cuando se presentan periodos de apreciación cambiaria extrema entre distintas divisas frente al dólar, existe evidencia de que se da por ‘contagio’. Por el contrario, cuando se da el fenómeno de depreciación extrema, dicho contagio no ocurre. Contagio, según la definición de Forbes y Rigobon (2002), es un término que se asocia a una situación en la cual los mercados (en este caso las tasas de cambio de distintos países) presentan un nivel de dependencia (asociación), significativamente más alta en momentos de estrés financiero que en tiempos normales. El Borrador de Economía No. 1047, titulado: ‘Detectando contagio en mercados cambiarios usando funciones cópula’, estudia las dependencias en tasas de cambio entre siete países de cuatro diferentes regiones del mundo. La muestra incluye dos países desarrollados: Reino Unido y Alemania (por la zona Euro); dos economías emergentes asiáticas: Corea del Sur e Indonesia; dos países latinoamericanos: Brasil y Chile, y Sudáfrica. Las divisas de estos países se cotizan activamente en el mercado global, todas ellas son importantes para la composición y rebalanceo del portafolio internacional. Esta investigación estableció que dicho contagio es mayor entre economías de una misma región (por ejemplo, entre Chile y Brasil, y entre Corea del Sur e Indonesia). Asimismo, en general el contagio es mayor para pares de monedas que incluyen o Alemania o el Reino Unido. “Construimos funciones de copula multivariadas usando una metodología Regular Vine, que permite modelar estructuras de dependencia muy flexibles. Encontramos evidencia de contagio en tasas de cambio para nuestra muestra. Sin embargo, hay asimetrías importantes que se deben tener en cuenta”, explican los autores de la investigación, Juan Sebastián Cubillos-Rocha, Jose Eduardo Gomez-Gonzalez, Luis Fernando Melo-Velandia. La metodología de funciones copula permite describir la dependencia entre funciones de distribución univariadas de forma muy general. Estas funciones ofrecen la posibilidad de medir las correlaciones entre activos financieros, diferenciando entre el cuerpo de la distribución y las colas izquierda y derecha de la misma. Según la investigación, el coeficiente de cola más alto corresponde a Reino Unido y Alemania. En tercer lugar, el contagio es más frecuente dentro de países de la misma región, por ejemplo, entre Brasil y Chile, y entre Corea e Indonesia. “Este resultado muestra que, en episodios de grandes apreciaciones, las estrategias de cobertura para inversionistas globales con posiciones en grandes mercados requieren diversificación regional para reducir el riesgo cambiario de sus portafolios”, resaltan los investigadores, quienes tuvieron en cuenta datos diarios obtenidos en Bloomberg, entre abril de 2006 y febrero de 2018. Contrario a la evidencia encontrada para apreciaciones, no se evidencia señal de contagio en momentos de depreciación. Esto puede obedecer a las intervenciones cambiarias de bancos centrales, que son más frecuentes en momentos de apreciación, posiblemente por el miedo a dicha apreciación, identificado por Levy-Yeyati (2013)

Efectos de la tasa de usura sobre la inclusión financiera

En este trabajo estudiamos la liberalización de la tasa de usura de la cartera de microcrédito en Colombia y sus efectos sobre la expansión del crédito. Concretamente, en febrero de 2007 la tasa de usura para la cartera de microcrédito se elevó y se fijó en 33%, mientras que la tasa de usura de las otras carteras se mantuvo cerca al 20%. Realizamos un análisis de Diferencias en Diferencias al comparar la expansión de los créditos de microcrédito (grupo de tratamiento) con la de los créditos comerciales (grupo de control). Adicionalmente, analizamos niveles similares tanto del tamaño del crédito como del riesgo del deudor, con el objetivo de que ambas carteras sean más comparables. Nuestros resultados indican que esta política estímulo y facilitó el acceso financiero a las pequeñas y medianas empresas. Específicamente, encontramos que, en promedio, el monto prestado por los establecimientos de crédito aumentó entre 21.5% y 42.4%, y el número de nuevos créditos aumentó entre 25.1% y 47.8%.In this paper we study the liberalization of the microcredit usury rate in Colombia and its effects on loan expansion. Namely, in February 2007 the interest rate ceiling for microcredit loans was lifted and fixed to 33%, while the ceiling of all other loans remained unchanged and close to 20%. We perform a Difference-in-Difference analysis by comparing the expansion of microcredit loans (treatment group) with that of corporate loans (control group). Additionally, we narrow in on similar levels of both loan size and debtor's risk in order to make microcredit and corporate portfolios more comparable. Our results indicate that this policy encouraged and facilitated financial access to entrepreneurs. Specifi cally, we find that, on average, the amount lent by credit establishments increased between 21.5% and 42.4%, and the number of new loans increased between 25.1% and 47.8%.Efectos de la tasa de usura sobre la inclusión financiera Resumen no técnico Enfoque En la literatura económica hay evidencia mixta sobre los costos y beneficios de imponer techos en las tasas de interés de los créditos, es decir, las tasas de usura. Mientras algunos autores defienden su implementación, argumentando que sirven como medidas de protección a los sectores y población más vulnerable (Dewatripont et al., 1994), otros sostienen que estas medidas distorsionan el mercado y que incluso, terminan excluyendo a este grupo de la población (Helms and Reille, 2004; Maimbo and Gallegoz, 2014). En este documento intentamos dar luz a este debate, analizando la liberalización de la tasa de usura de la cartera de microcrédito que se llevó a cabo en Colombia a principios del 2007. De esta forma, evaluamos el efecto sobre la inclusión financiera, medida como nuevos créditos otorgados, y el valor de estos mismos. Contribución No existen muchos trabajos en la literatura que estudien el impacto de las tasas de usura bajo un marco de experimento natural. Nuestro trabajo se acerca a este enfoque, por la forma en la que se llevó a cabo la regulación financiera en Colombia: la tasa de usura para la cartera de microcrédito aumento y se fijó en 33%, mientras que la tasa de usura de las demás carteras (exceptuando la hipotecaria) se mantuvo cercana a un nivel del 20%. En particular, utilizamos la metodología de diferencias en diferencias para identificar los efectos sobre el crédito. Es decir, comparamos la expansión de la cartera de microcrédito (grupo de tratamiento) con la expansión de la cartera comercial (grupo de control). Además, consideramos cuatro definiciones del grupo de control con el fin de que ambas carteras sean lo más comparable posible. El primer grupo consiste en la muestra completa, el segundo restringe la muestra a créditos corporativos que no excedan los 25 salarios mínimos, el tercero incluye solo préstamos a pequeñas y medianas empresas (pymes), y por último el cuarto consiste en préstamos a pymes y menores a 25 salarios mínimos. Frase destacada: Nuestros resultados indican que la liberalización de las tasas de interés fomentó y facilitó el acceso al sistema financiero. Resultados Nuestros resultados indican que la liberalización de las tasas de interés fomentó y facilitó el acceso al sistema financiero. En promedio, encontramos que el número de nuevos préstamos aumentó entre 41,8% y 57,7% y el monto del préstamo aumentó entre 27,5% y 75,7%. Adicionalmente, Realizamos diferentes ejercicios de robustez para validar el supuesto de tendencias paralelas y dar sustento a nuestra estrategia de identificación