Modelación de la prima de riesgo que asumen los agentes en transacciones a plazo a través de los factores que influyen y explican el comportamiento de la tasa de cambio de la moneda colombiana con respecto a la de Estados Unidos

En este trabajo se pretende establecer que factores fundamentales influyen en el movimiento de la tasa de cambio COP/USD en un periodo intra-diario de forma horaria, para así poder establecer un modelo que ayude a estimar la prima de riesgo de la tasa de cambio colombiana -- Basados en Pantoja (2012)1, se pretende la aplicación de un modelo VAR (vectores autorregresivos) para estimar la prima de riesgo de la tasa de cambio, donde se encontró que este modelo no es el modelo más adecuado para explicar la serie de datos utilizada, por lo que se propone un modelo GARCH para modelar la serie -- Se encontró que hay factores fundamentales que explican la prima, como lo son el WTI, el S&P500 y la tasa de cambio EUR/USD

Estimación de la estructura a plazos de tasas de interés de Colombia utilizando el modelo Diebold, Rudebusch & Aruoba con macrofactores

Se presenta una aproximación a la estructura a plazos de tasas de interés del mercado colombiano a través de dos modelos: Modelo de Diebold, & Li con factores latentes y el modelo de Diebold, Rudebusch & Aruoba con Macrofactores, los cuales fueron estimados utilizando un Filtro de Kalman implementado en MATLAB y posteriormente utilizados para obtener pronósticos de la curva en función del comportamiento esperado de variables macroeconómicas y financieras de la economía local y americana -- La inclusión de los macrofactores se hace esperando mejores proyecciones de la curva, de manera que tener proyecciones de estas variables será de utilidad para conocer el comportamiento futuro de la curva de rendimientos local -- Los modelos se ajustan con datos mensuales, tomando el periodo 2003-2015 y testeado con una porción de esta información; el modelo de factores latentes tiene solo información histórica de la curva cero cupón mientras que en el modelo con macrofactores se consideraron variables como: inflación local 12 meses, CDS 5Y, índice VIX, precios del WTI, TRM, tasa de cambio Euro/Dólar, tasa REPO y tasa FED; obteniendo finalmente dos modelos, siendo el que contiene macrofactores el que tiene mejores indicadores de desempeño en el pronóstico