Sustainability of Latin American Fiscal Deficits: A Panel Data Approach

This paper evaluates the fiscal sustainability hypothesis for eight Latin Americancountries for the period 1960 - 2009: Argentina, Chile, Colombia, Ecuador, Panama, Peru, Paraguayand Uruguay. Using second generation cointegration panel data models, we test whether governmentrevenues and primary expenditures are sustainable in the long run. This methodology allowsfor cross-sectional dependence among countries and is appropriate under the existence of potentialstructural breaks. We found empirical evidence of sustainability of the primary deficit for theseLatin American countries but only in a weak sense.Fiscal Sustainability, Panel Unit Root tests, Panel Cointegration tests, Structural Change.

Pronóstico de incumplimientos de pago mediante máquinas de vectores de soporte: una aproximación inicial a la gestión del riesgo de crédito

Este documento describe la metodología desarrollada por Vapnik (1995), denominada máquinas de vectores de soporte (SVM, por sus siglas en inglés) y realiza dos aplicaciones al caso de clasificación de agentes para el otorgamiento de créditos a partir de sus características. El primer caso de estudio clasifica individuos de un banco alemán. En el segundo caso se pronostica el incumplimiento del pago de créditos comerciales otorgados a empresas colombianas utilizando las características iniciales del crédito. SVM se compara con dos metodologías utilizadas en el análisis de este tipo de problemas, regresión logística y análisis lineal discriminante. Los resultados arrojan un mejor desempeño en la predicción por parte de SVM respecto a las otras dos metodologías.Clasificación, máquinas de aprendizaje, riesgo de crédito, support vector machines. Classification JEL:C44, C50, C60, G32.

Actualización de la descomposición del BEI cuando se dispone de nueva información

Este documento utiliza la metodología de Melo et al. (2003) para la actualización de la descomposición del Break Even Inflation (BEI) presentado en Melo y Granados (2010) cuando se dispone de nuevas observaciones. El procedimiento de actualización utiliza una transformación del modelo de estado espacio del BEI en el que se supone que los parámetros del modelo siguen una caminata aleatoria.Break even inflation, filtro de Kalman, modelos de estado espacio. Classification JEL: C13, C50, E31.

Transmisión de Tasas de Interés bajo el Esquema de Metas de Inflación: Evidencia para Colombia

This paper describes the dynamics of the monetary policy decisions enacted by the Central Bank of Colombia and the transmission to other interest rates, in order to identify the effectiveness and backwardness of such monetary policy measures. Based on a tTransmisión de tasas de interés, esquema de metas de inflación, modelos VECX-MGARCH, funciones de impulso respuesta en volatilidad (VIRF)

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

Использование ботокса в медицине

Este documento combina estimaciones de 8 metodologías de la brecha del producto colombiano para el período comprendido entre el primer trimestre de 1994 y el tercer trimestre de 2012. A partir de modelos vectoriales autorregresivos que incluyen las diferentes brechas y la inflación, se construyen las densidades combinadas de pronósticos de la brecha mediante el uso de 3 esquemas de ponderación: logarítmicos, basados en puntuaciones de rango de probabilidad continuo y en el error cuadrático medio; estas densidades de la brecha resultan útiles porque proveen indicios de su tendencia central a la vez que caracterizan su incertidumbre. Los resultados sugieren que las densidades combinadas bajo estos 3 esquemas con horizontes de pronóstico de 1, 2, 3 y 4 trimestres adelante están bien especificadas. Adicionalmente, las puntuaciones logarítmicas calculadas sobre estas densidades muestran que las metodologías basadas en ponderadores logarítmicos son las que presentan mejor desempeño, y para horizontes de pronóstico de 2 y 3 trimestres, tienen significativamente una mayor puntuación que las calculadas por los ponderadores basados en puntuaciones de rango de probabilidad continuo y error cuadrático medio.This paper combines eight estimations of the Colombian output gap for the time period between the first quarter of 1994 and the third quarter of 2012. The combined forecast densities of the gap are obtained by using bivariate VAR models that include the different gaps and inflation, and using three weighting schemes: logarithmic scores, continuous probability range scores (CRPS) and mean square error criteria (MSE), these output gap densities are useful because they provide an insight of the gap's central tendency, while characterizing the uncertainty. The results suggest that the combined densities under these three schemes for one, two, three and four quarters ahead are not miss-specified. Additionally, the combined density based on logarithmic weights has the best performance for all horizons. For two and three quarters ahead there are significant higher scores for the logarithmic weights methodology that those calculated by CRPS and MSE weights

Regulación y Valor en Riesgo

En este trabajo se analizan algunos aspectos de la regulación relacionada con el manejo del riesgo de mercado establecida por la Superintendencia Financiera de Colombia, donde se propone el valor en riesgo (VaR) como la medida para cuantificar este tipo de riesgo. No obstante, esta regulación omite aspectos relevantes sobre el cálculo del VaR. A pesar de que la Superintendencia Financiera sugiere el uso de la regla de la raíz para el cálculo del VaR en multiperiodos con base en el VaR para un día, la validez de dicha regla no es clara. Por otra parte, las pruebas de desempeño backtesting) pretenden validar si la metodología utilizada para el cálculo de VaR es correcta. Sin embargo, la regulación actual solo hace referencia al número de veces que las perdidas exceden el VaR, olvidándose de otros factores que son necesarios para la evaluación del desempeño de estas medidas. Para llevar a cabo los análisis relacionados con los efectos de la regla de la raíz y de diferentes metodologías de backtesting que evalúen todas las propiedades relevantes del VaR, este documento calcula dos medidas de riesgo, el VaR y el VaR condicional, utilizando metodologías de fácil implementación (RiskMetrics, ARMA-GARCH, simulación histórica, simulación histórica filtrada y normalidad) para la Tasa Representativa del Mercado, los TES, y el IGBC con un periodo muestral comprendido entre enero de 2003 y marzo de 2010. Los resultados muestran que para horizontes de pronóstico de un día las metodologías consideradas miden apropiadamente el VaR. Los métodos con mejor desempeño son aquellos que modelan tanto la media como la varianza condicional. Por otro lado, para horizontes mayores a un día ninguna metodología tiene un desempeño adecuado. En particular, se encuentra que la regla de la raíz no genera estimaciones apropiadas del VaR multiperiodo. Es importante anotar que si solo se consideran los criterios de la regulación vigente, se tendrían algunos modelos adecuados para estimaciones multiperiodo. Sin embargo, cuando se tienen en cuenta supuestos adicionales que debe satisfacer el VaR, ninguna metodología es apropiada.Valor en riesgo, valor en riesgo condicional, backtesting, riesgo de mercado, regulación financiera. Classification JEL: C32, C52, G10, G28.

Expectativas y prima por riesgo inflacionario bajo una medida de compensación a la inflación

En este documento se estima una medida de compensación inflacionaria (Break Even Inflation) usando los rendimientos de los TES en pesos y de los TES indexados a la UVR para el periodo comprendido entre enero de 2003 y noviembre de 2009. Esta medida se descompone en expectativas de inflación y prima por riesgo inflacionario. Las expectativas de inflación se calculan con base en la representación de estado espacio de un modelo afín de estructura a término extendido. Este relaciona la rentabilidad de los bonos nominales y reales, a distintas maduraciones, con la inflación observada y dos factores no observables. Con el objeto de mejorar los pronósticos, este modelo incorpora las expectativas de inflación a 12 meses de la encuesta mensual del Banco de la República. Los resultados muestran una tendencia a la baja de las expectativas de inflación. Esto se puede deber al aumento de la confianza en la política monetaria por parte de los agentes. Otro resultado que soporta esta hipótesis es que la prima por riesgo inflacionario presenta una tendencia decreciente a lo largo de la muestra para horizontes de tiempo de mediano y largo plazo (2 y 5 años). Adicionalmente, los resultados indican que a corto plazo, el break even es un buen indicador de expectativas de inflación. Sin embargo, para el mediano y largo plazo esto no se cumple dado que la prima por riesgo inflacionario toma relevancia para mayores periodos de maduración.Break even inflation, prima por riesgo inflacionario, expectativas de inflación, modelos de estado espacio, modelos afines de estructura a término. Classification JEL: C13, C50, E31, E43.

Medidas de Riesgo, Características y Técnicas de Medición: Una Aplicación del VAR y el ES a la Tasa Interbancaria de Colombia

En este documento se describen en detalle diversas metodologías que permiten calcular dos medidas utilizadas para cuantificar el riesgo de mercado asociado a un activo financiero: el valor en riesgo, VaR y el Expected Shortfall, ES. Los métodos analizados se dividen en dos grupos. En el primer grupo, compuesto por las metodologías de normalidad, simulación histórica y teoría del valor extremo (EVT), no se modelan las dependencias existentes en el primer y segundo momento condicional de la serie. En el segundo grupo, las metodologías ARMA-GARCH y ARMA-GARCH-EVT modelan los dos tipos de dependencias, mientras RiskMetrics® modela solo la segunda. Estas metodologías son aplicadas a las variaciones diarias de la tasa interbancaria para el periodo comprendido entre el 16 de abril de 1995 y el 30 de diciembre de 2004. El desempeño o backtesting del VaR calculado para diferentes metodologías en los años 2003 y 2004 muestra que las mejores son aquellas que modelan la dependencia de la varianza condicional, tales como los modelos RiskMetrics®, ARMA-GARCH y ARMA-GARCH-EVT. Las técnicas con el peor desempeño son la de simulación histórica, la EVT sin modelar dependencia y la basada en el supuesto de normalidad.Riesgo de Mercado, valor en riesgo,Expected shortfall, teoría del valor extremo, modelos GARCH, backtesting

¿Qué nos pueden decir las cosechas de crédito sobre la cartera en mora?

Usando información de cosechas de crédito, en este documento descomponemos la cartera en mora en un componente que captura la evolución de la capacidad de pago de los deudores y otro componente que captura los cambios en la toma de riesgo de crédito del sistema financiero al momento del desembolso. Utilizamos estimadores intrínsecos y técnicas de regresión penalizadas para solucionar el problema de multicolinealidad perfecta asociado a la estimación de los parámetros de los modelos. Encontramos que estos dos tipos de componentes han evolucionado de manera diferente a lo largo del tiempo y que buenas condiciones económicas y condiciones financieras laxas mejoran la capacidad de pago de los deudores para cumplir con sus obligaciones y, a su vez, tienden a coincidir con el otorgamiento de préstamos de mayor riesgo por parte del sistema financiero. Finalmente, recomendamos el uso de esta metodología como herramienta de política de fácil aplicación por parte de las autoridades financieras y económicas que disponen de un flujo constante de información de cosechas de crédito. A través de ella las autoridades podrían identificar el origen de la materialización del riesgo crediticio y contener la toma de riesgo del sistema financiero.Using Colombian credit vintage data, we decompose the non-performing loans into one component that captures the evolution of the payment capacity of borrowers, and other component that captures changes in the credit risk taken by the financial system at the time of loan disbursement. We use intrinsic estimators and penalized regression techniques to overcome the perfect multicollinearity problem that the model entails. We find that these two type of components have evolved differently over time, and that good economic conditions and loose financial conditions improve the payment capacity of borrowers to meet their obligations, and in turn, they tend to coincide with the financial system engaging in riskier loans. Finally, we advocate the use of this methodology as a policy tool that is easy to apply by financial and economic authorities that dispose of a constant flow of credit vintage information. Through it, they will be able to identify the origin of the credit risk materialization and curb the risk taken by the financial system.¿Qué nos pueden decir las cosechas de crédito sobre la cartera en mora? Enfoque Utilizando información de cosechas de crédito, que siguen a través del tiempo el desempeño de los créditos que se desembolsan cada mes, descomponemos la dinámica de la cartera en mora en un componente que captura la capacidad de pago de los deudores y otro que está asociado a la toma de riesgo de crédito por parte del sistema financiero. Contribución Proponemos una metodología para analizar la dinámica de la cartera en mora. Adicionalmente, esta metodología puede servir como una herramienta de política para monitorear la toma de riesgo de crédito del sistema financiero. Resultados Encontramos que los dos tipos de componentes de la cartera en mora han variado en el tiempo de distintas maneras y que, en general, buenas condiciones económicas y condiciones financieras más laxas mejoran la capacidad de pago de los deudores, al tiempo que coinciden con períodos en los que el sistema financiero otorga préstamos que resultan ser más riesgosos. Frase destacada: Esta metodología puede servir como una herramienta de política para monitorear el riesgo de crédito del sistema financiero