Efectos de la tasa de cambio real sobre la inversión industrial en un modelo de transferencia de precios (Pass-Through)

Se mide el efecto que los cambios de la tasa de cambio real tienen sobre la inversión industrial colombiana. Para este propósito se parte de la existencia de la relación entre la inversión y el valor presente de las ganancias marginales. Similar al trabajo de Goldberg y Campa (1997), se indica que la importancia de la tasa de cambio real en las decisiones de inversión depende de las estructuras de mercado. Así, mientras más competitivas y más expuestas estén las actividades económicas a la competencia externa, mayor es el efecto de la tasa de cambio sobre las decisiones de inversión. La evidencia empírica para Colombia señala que existe un importante efecto de la tasa de cambio, vía las exportaciones, el precio relativo de los bienes de capital y el costo de las materias primas. Sin embargo, los  factores que más pesan sobre las decisiones de inversión son la demanda interna y las restricciones financieras.

Distribución condicional de los retornos de la tasa de cambio colombiana: un ejercicio empírico a partir de modelos GARCH univariados.

Un conjunto de modelos GARCH multivariados son estimados y su validez empírica comparada a partir del cálculo de la medida VaR, para los retornos diarios de la tasa de cambio nominal del peso colombiano con respecto al dólar americano, euro, libra esterlina y yen japonés en el periodo 1999–2005. La comparación de las estimaciones para la matriz de covarianza condicional y los resultados obtenidos para la proporción de fallo y el contraste de cuantil dinámico de Engle y Manganelli (2004) presentan evidencia a favor del modelo de correlación condicional constante.  

Modelando la distribución de series de tiempo de tasa de cambio y midiendo el área de las colas: una aplicación empírica a los rendimientos de la tasa de cambio flexible en Colombia.

El conocimiento de la distribución de probabilidad de los retornos de la tasa de cambio y la medición de las área extremas son tópicos en la literatura de finanzas que han sido analizados por procedimientos de estimación paramétricos y no paramétricos. Sin embargo, un conflicto de robustez surge debido a que estas series de tiempo son leptocúrticas. Más aún, se ha observado que en varias economías en desarrollo la fase inicial del régimen flexible de tasa de cambio ha presentado volatilidad alta. En esta investigación se cubren dos objetivos: primero, parametrizar varias clases de distribuciones que permitan tener una nueva descripción del proceso generador de la tasa de cambio durante el régimen flexible. Segundo, cuantificar el área extrema a través del estimador de Hill. Está estrategia requiere que el número de observaciones extremas sea conocido. Así basado en la teoría de estadísticas de orden se implementa una regla de decisión encontrada por simulación de Monte Carlo bajo varias distribuciones. El modelo de decisión es formulado de tal manera que el error cuadrado medio es minimizado.