Perú
Chapter

Capítulo 21. Motivos y eficacia de las intervenciones cambiarias: Datos empíricos sobre el Perú

Author(s):
Alejandro Werner, and Alejandro Santos
Published Date:
September 2015
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Author(s)
Melesse Tashu

En este capítulo se evalúan en forma empírica los motivos y la eficacia de las intervenciones cambiarias en el Perú. Si bien el Banco Central de Reserva del Perú declara que sus intervenciones en el mercado cambiario fueron únicamente para controlar el exceso de volatilidad, las conclusiones de este capítulo indican que, en la práctica, todo señala que las intervenciones también tuvieron como objetivo ir en contra de la tendencia. Las observaciones también muestran que la venta de divisas, aunque no la compra, es una reacción a la volatilidad, lo que constituye un indicio de asimetría en las reacciones del banco central ante episodios de presiones tanto de apreciación como de depreciación. Del mismo modo, en el capítulo se documentan indicios de asimetría respecto de la eficacia de las intervenciones cambiarias.

Los flujos de capital hacia el Perú aumentaron significativamente en los últimos años, reflejando factores de rechazo (dinero barato en las economías avanzadas) y también factores de atracción (fundamentos económicos sólidos en la economía del Perú). Si bien una proporción importante de esos flujos corresponde a la inversión extranjera directa (IED), el tamaño y la volatilidad crecientes de la cartera y los flujos a corto plazo son una fuente de preocupación, ya que a menudo esos factores redundan en una acumulación de riesgos y vulnerabilidades en el sistema financiero.

Si bien el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) utiliza medidas prudenciales para controlar la acumulación de riesgos financieros y macroeconómicos, recurre diariamente a la intervención cambiaria para proteger el mercado cambiario de las presiones de los flujos de capital grandes y volátiles. Solo en 2013, el BCRP intervino en la compra de divisas por US$5.200 millones hasta abril inclusive, y en la venta, por un monto similar entre julio y diciembre en el mercado al contado, en función de la volatilidad de los flujos de capital. El BCRP interviene con el objetivo declarado de controlar la volatilidad del mercado cambiario. El patrón de esa intervención, no obstante, sugiere que ir en contra de la tendencia—es decir, frenar el ritmo de apreciación y depreciación—podría ser otro objetivo de la intervención.

El objetivo de este capítulo es evaluar empíricamente los motivos y la eficacia de las intervenciones cambiarias en el Perú. La eficacia se evalúa no solo en función de los objetivos declarados oficialmente, sino también en función de otros motivos que los datos revelan empíricamente. En ese sentido, en el capítulo se estima una función de reacción del BCRP a fin de identificar los verdaderos motivos de sus intervenciones y de abordar el problema de simultaneidad entre las intervenciones cambiarias y los tipos de cambio. Así, en el capítulo también se pone a prueba si existe asimetría entre las respuestas del BCRP ante presiones de apreciación y depreciación, y si existe asimetría en cuanto a la eficacia de las intervenciones en términos de compra y venta de divisas.

En el capítulo se emplea un enfoque empírico innovador para abordar el problema potencial de simultaneidad entre la intervención del tipo de cambio y los movimientos del tipo de cambio. En particular, en el capítulo se elaboran variables instrumentales basadas en información sobre el momento específico de las intervenciones cambiarias del BCRP y los datos de tipo de cambio intradiarios. Aunque las intervenciones cambiarias del BCRP no se anuncian con antelación, un comité que se reúne entre las 11.30 h. y las 13.00 h. toma esas decisiones todos los días. Por ende, en el capítulo se utilizan los movimientos del tipo de cambio previos a las 11.30 h., a fin de estimar la función de reacción del BCR, y se toman los valores proyectados de la probabilidad de intervenciones cambiarias a partir de la función de reacción estimada como variables instrumentales de la intervención cambiaria en las ecuaciones de tipo de cambio. Las variables dependientes de las ecuaciones de tipo de cambio en la regresión de segunda etapa son los cambios en el nivel y la volatilidad del tipo de cambio entre las sesiones de operación de la tarde y de la mañana.

En el capítulo primero se examinan los flujos de capital y las intervenciones cambiarias en el Perú, y luego se analizan cuestiones metodológicas. Posteriormente, se presentan datos y resultados de la estimación, junto con las conclusiones.

Flujos De Capital e Intervenciones Cambiarias

El notable monto de flujos de capital netos del Perú promedió aproximadamente 8% del PIB por año entre 2010–13, muy por encima del promedio regional (aproximadamente 5% del PIB)1, y superior al promedio del Perú en la década anterior (aproximadamente 6%). Las entradas brutas totalizaron alrededor de 9,5% del PIB por año en 2010–13 (gráfico 21.1). Ese aumento de los flujos de capital refleja factores de rechazo y de atracción. En las economías avanzadas, las tasas de interés llegaron a un punto mínimo y los agregados monetarios crecieron notablemente tras la crisis financiera mundial, impulsando una avalancha de flujos financieros hacia las economías de mercados emergentes2. Entre tanto, el Perú se posicionó como un destino cada vez más atractivo para los flujos de capital, gracias a su nivel inédito de crecimiento económico (aproximadamente 6,5% anual en la década pasada), la fortaleza de sus términos de intercambio y la solidez de sus políticas monetarias y fiscales.

Gráfico 21.1Flujos de capital, cifra móvil de cuatro trimestres

Fuentes: Banco Central de Reserva del Perú, Haver Analytics y estimaciones del autor.

Nota: IED = inversión extranjera directa; AL-6 = Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay; MLT = mediano y largo plazo.

El aumento y la volatilidad de los flujos de capital de cartera y de corto plazo destinados al Perú generaron inquietudes, aunque una proporción considerable de esos flujos corresponde a inversión extranjera directa. A pesar de los intentos de las autoridades de promover las salidas de capital a fin de atenuar las presiones de apreciación (lo que incluye elevar los límites de inversión en el extranjero de los administradores de fondos de pensiones), las entradas de cartera netas siguieron aumentando a medida que creció la demanda por parte de las empresas del Perú de financiamiento externo que les permitiera aprovechar las bajas tasas de interés a nivel mundial. La emisión de bonos externos por parte de las empresas del Perú se duplicó respecto del nivel de 2012 de US$3.000 millones (1,5% del PIB) y llegó a US$6.500 millones en 2013 (3,2% del PIB).

Los datos empíricos demuestran que los aumentos en las entradas de capital son producto de la expansión excesiva del crédito, burbujas de precios de activos, apreciación del tipo de cambio real y deterioros de la cuenta corriente, que probablemente generen en última instancia crisis financieras y económicas (Cardarelli, Elekdag y Kose, 2010; Furceri, Guichard y Rusticelli, 2012; Reinhart y Reinhart, 2008). Mientras evitaban las medidas de control de capital, las autoridades del Perú aplicaron medidas preventivas, lo que incluyó la acumulación de reservas internacionales, el fortalecimiento de las políticas macroprudenciales y la promoción de las salidas de capital tendientes a evitar la acumulación de vulnerabilidades asociadas con los flujos de capital. Por consiguiente, los indicios anticipados de “recalentamiento”—como un crecimiento del crédito superior a 20% y una apreciación notable de los precios de las acciones y la vivienda en 2011—se moderaron hacia fines de 2012, a pesar de que se mantuvieron las entradas de capital.

No obstante, diariamente, las autoridades utilizaron la intervención cambiaria para proteger el mercado cambiario y el sistema financiero del impacto de los flujos de capital elevados y volátiles. El mercado cambiario del Perú es un mercado interbancario basado principalmente en transacciones al contado. El mercado de derivados no está desarrollado del todo bien, y se limita a unas pocas transacciones de opciones y a futuro. Las operaciones en el mercado al contado también son muy menores. Por consiguiente, un leve cambio en los flujos de capital puede generar volatilidades en el mercado cambiario (gráfico 21.2), con efectos potenciales sobre los balances y la acumulación de vulnerabilidades en el sistema financiero debido a un nivel relativamente elevado de dolarización financiera3. Por esa razón, el BCRP trata de reducir la volatilidad del tipo de cambio interviniendo en el mercado cambiario.

Gráfico 21.2Flujos de capital, tipo de cambio e intervención cambiaria

Fuentes: Banco Central de Reserva del Perú, Haver Analytics y estimaciones del personal técnico del FMI.

1Como no hay datos disponibles de la balanza de pagos mensual, los flujos de cartera mensuales se representan mediante los flujos de bonos y acciones EFRB, y los flujos a corto plazo se interpretan como los cambios en la posición de pasivo externo a corto plazo de los bancos comerciales.

2El tipo de cambio es nuevos soles/dólares de EE.UU.

Las intervenciones se realizan principalmente en el mercado al contado, y ocasionalmente mediante canjes y ventas de títulos indexados en dólares (lo que equivale a vender divisas a futuro) (Rossini, Quispe y Rodríguez, 2013; Rossini, Quispe y Serrano, 2013). En general, las intervenciones cambiarias del BCRP no se anuncian con antelación4. Las intervenciones cambiarias realizadas durante episodios recientes de entradas de capital generaron acumulación de reservas. Las reservas internacionales netas se ubicaban cerca de los US$65.700 millones (aproximadamente 32,5% del PIB) a fines de 2013. Esas intervenciones, en su mayoría, se esterilizaron a través de la emisión de títulos del BCRP, depósitos en el Tesoro y requisitos de reservas. Los títulos del BCRP denominados en moneda local se venden a instituciones financieras con un retorno de alrededor de 4%. (Además, se cobra una comisión de 4% por las transferencias de los títulos a entidades no financieras, a fin de garantizar que no atraigan nuevas entradas de capital de no residentes.) El BCRP también vendió divisas en épocas de presiones de depreciación, como en el período posterior a la crisis de Lehman Brothers, la crisis de la zona del euro y, más recientemente, tras el anuncio de la Reserva Federal del repliegue de la política monetaria no convencional. Las ventas de divisas también se esterilizan (inyección de liquidez en moneda local) a través de canjes y acuerdos de recompra.

Las intervenciones cambiarias absorben un nivel significativo de presiones cambiarias. Se utiliza un Índice de Presión de los Mercados Cambiarios5 para desglosar según las presiones sobre el tipo de cambio y las reservas internacionales netas (gráfico 21.3). El Índice de Presión de los Mercados Cambiarios muestra que las intervenciones cambiarias absorben una proporción significativa de las presiones provenientes de los flujos de capital, aunque las autoridades siguen permitiendo los aumentos de la flexibilidad del tipo de cambio. Si bien los aumentos en las reservas en divisas durante los períodos de entradas elevadas de capital pueden, en principio, ser el resultado de la acumulación de reservas, todo indica que las intervenciones cambiarias recientes aplicadas en el Perú apuntaron principalmente a reducir la presión sobre el tipo de cambio. Por ejemplo, las reservas internacionales netas ya eran elevadas a fines de 2011, y es probable que las intervenciones cambiarias desde entonces se hayan aplicado para atenuar las presiones cambiarias.

Gráfico 21.3Flujos de capital, tipo de cambio e intervención cambiaria

Fuentes: Banco Central de Reserva del Perú y estimaciones del personal técnico del FMI.

Los datos empíricos estadísticos sugieren que el control de la volatilidad podría no ser el único objetivo de la intervención cambiaria en el Perú. Las intervenciones cambiarias del BCRP anteriores a mayo de 2013 se concentraron en la compra de divisas y después de esa fecha, en la venta de divisas, lo que indica que las intervenciones cambiarias podrían tener otro objetivo, además del control de la volatilidad. En otras palabras, el patrón de la intervención del BCRP podría ser indicio de un intento de ir en contra de la tendencia o de limitar el ritmo de apreciación o depreciación. Otros estudios empíricos también encontraron pruebas de que el desvío del tipo de cambio respecto de su tendencia es la causa de la intervención cambiaria en el Perú (González, 2009; Humala y Rodríguez, 2009). Además, en contra del objetivo planteado, todo indica que las intervenciones realizadas entre septiembre de 2012 y abril de 2013 aumentaron la volatilidad.

En este capítulo se investigan los motivos y la eficacia de las intervenciones cambiarias en el Perú. A fin de cumplir con esas metas, en el capítulo se dan dos pasos. En primer lugar, se estiman las funciones de reacción del BCRP correspondientes a la compra y a la venta de divisas, por separado, a fin de aclarar los motivos de las intervenciones, que pueden variar entre episodios de apreciación y episodios de depreciación. En segundo lugar, las probabilidades de las intervenciones, proyectadas a partir de regresiones de primera etapa, se utilizan como variables instrumentales de las intervenciones cambiarias (a fin de superar posibles sesgos de simultaneidad) en las ecuaciones de tipo de cambio.

Metodología

En los estudios se identifican dos canales a través de los cuales una intervención esterilizada puede afectar el nivel del tipo de cambio: el saldo de cartera y los efectos de señal6. Según el enfoque de saldo de cartera, la intervención esterilizada altera la composición de las carteras de los agentes a medida que los bancos centrales compran/venden activos internos a fin de esterilizar, y por ende también alteran los precios relativos de los activos denominados en moneda local y de los activos denominados en divisas, suponiendo que esos activos sean sustitutos imperfectos en las carteras de los inversionistas (Domínguez y Frankel, 1993; Sarno y Taylor, 2001). Alternativamente, la intervención cambiaria podría funcionar a través del canal de señales si los agentes privados la toman como un indicio de una postura de política a futuro o como medio para difundir información acerca de los fundamentos del tipo de cambio, suponiendo que el banco central cuente con una mejor información (Domínguez y Frankel, 1993; Kearns y Rigobon, 2005; Sarno y Taylor, 2001).

Las iniciativas para poner a prueba empíricamente el impacto de las intervenciones cambiarias en el tipo de cambio suelen verse afectadas por los posibles sesgos de simultaneidad. Si bien la intervención podría afectar el tipo de cambio, la decisión de intervenir no es independiente de los movimientos del tipo de cambio (Disyatat y Galati, 2007; Domínguez y Frankel, 1993; Galati, Melick y Micu, 2005; Kearns y Rigobon, 2005). Incluso luego de que el banco central haya decidido intervenir, el momento y el nivel de intervención depende de la reacción del tipo de cambio a la intervención inicial (Disyatat y Galati, 2007; Kearns y Rigobon, 2005).

Una solución común al problema de la simultaneidad es el uso de variables de intervención con rezago (Baillie y Osterberg, 1997; Broto, 2012; Domínguez y Frankel, 1993; Guimaraes y Karacadag, 2004), pero es posible que ese método subestime el impacto real de las intervenciones, ya que parte del impacto puede reflejarse a través de los valores con rezago de las variables dependientes, que a menudo se incluyen entre las variables explicativas (Galati, Melick y Micu, 2005). Además, los bancos centrales a menudo intervienen con la meta de influir no solo sobre los movimientos a futuro, sino también sobre los movimientos contemporáneos del tipo de cambio.

Otro enfoque utilizado en los estudios empíricos recientes son las regresiones de “estudio de eventos”. Ese método apunta a abordar el problema de la simultaneidad identificando con precisión el momento de la intervención y vinculándolo con los retornos del tipo de cambio utilizando datos intradiarios de frecuencia muy elevada (Domínguez, 2003 y 2006)7. Sin embargo, es posible que este método no resuelva el problema de la simultaneidad si los bancos centrales basan sus decisiones de intervención en los movimientos o la volatilidad del tipo de cambio intradiario (Domínguez, 2003). Dicho eso, existen datos empíricos que demuestran que es más probable que los bancos centrales basen sus decisiones de intervención en objetivos a más largo plazo, aunque la magnitud de las intervenciones podría responder a las reacciones del mercado a las intervenciones iniciales (Neely, 2001)8. Lamentablemente, este método requiere datos de frecuencia muy elevada (minuto a minuto) sobre los tipos de cambio y las intervenciones, que no están disponibles a nivel público en el caso del Perú.

Un tercer enfoque para abordar el sesgo de simultaneidad consiste en usar un método de variable instrumental, que implica estimar la función de reacción de un banco central y utilizar en la ecuación de tipo de cambio los valores de intervención proyectados a partir de la función de reacción estimada como un instrumento de intervención (Adler y Tovar, 2011; Disyata y Galati, 2007; Galati, Melick y Micu, 2005; Kearns y Rigobon, 2005). Lo habitual es usar valores con rezago del tipo de cambio en una estimación de mínimos cuadrados ordinarios de la función de reacción del banco central. No obstante, la exclusión de los valores contemporáneos del tipo de cambio podría crear un sesgo por omisión de variables, aunque podría tratarse de un sesgo trivial, ya que no hay datos empíricos que demuestren que los momentos del tipo de cambio son persistentes (Galati, Melick y Micu, 2005)9.

En este capítulo se emplea un método de estimación de variables instrumentales para evaluar la eficacia de la intervención cambiaria en el Perú. No obstante, a diferencia de la práctica habitual de utilizar tipos de cambio con rezago en las funciones de reacción, en el capítulo se utilizan los tipos de cambio del mismo día, aprovechando la disponibilidad de datos de tipos de cambio intradiarios y el momento aproximado de las intervenciones cambiarias. El mercado cambiario del Perú funciona entre las 9.00 h. y las 13.30 h., hora local, y un comité que se reúne entre las 11.30 h. y las 13.00 h. toma las decisiones de intervención cambiaria (Lahura y Vega, 2013), lo que indica que las intervenciones se realizan después de las 11.30 h.10. Por otro lado, los datos sobre el tipo de cambio intradiarios disponibles públicamente corresponden a tres momentos específicos: la apertura del mercado (aproximadamente a las 9.00 h.), las 11.00 h. y el cierre del mercado (13.30 h.). En el capítulo se utilizan los movimientos del tipo de cambio de la sesión matutina a fin de estimar la función de reacción del BCRP. Los valores proyectados sobre la probabilidad de que se realicen intervenciones cambiarias a partir de la función de reacción del BCRP se utilizan luego como variables instrumentales de intervención cambiaria en las regresiones correspondientes a las modificaciones en el tipo de cambio (tanto en términos de nivel y de volatilidad) entre la sesión de la tarde y la de la mañana.

Se supone que el BCRP toma decisiones de intervención tras observar el comportamiento del tipo de cambio durante la sesión de operaciones matutina. Ese método minimiza la posibilidad de que se registre un sesgo por variables omitidas en la segunda etapa de las regresiones. Además, las intervenciones se usan como variables ficticias, ya que los montos diarios en dólares de las intervenciones pueden depender de las reacciones del mercado a las intervenciones iniciales, por lo que pueden crear un sesgo de simultaneidad. El modelo también supone que el mercado no anticipa en absoluto las decisiones de intervención del banco central. De lo contrario, las expectativas de intervención podrían afectar el comportamiento del tipo de cambio en la sesión de operaciones matutina y crear un sesgo de simultaneidad. Ese supuesto guarda coherencia con la estrategia de intervención discrecional del BCRP, con excepción del período comprendido entre septiembre de 2012 y abril de 2013.

En particular, se supone que el BCRP interviene en el mercado cambiario cuando el nivel y la volatilidad del tipo de cambio se alejan de los rangos meta implícitos, de acuerdo con la bibliografía estándar (Disyatat y Galati, 2007; Galati, Melick y Micu, 2005; Sarno y Taylor, 2001)11. La probabilidad de que el BCRP intervenga depende del grado de las desviaciones, lo que puede representarse con la siguiente ecuación:

donde INT es la variable ficticia de intervención (que es igual a 1 cuando el BCRP interviene, e igual a 0 cuando no interviene) st y st* son logaritmos de los niveles efectivo y meta del tipo de cambio nuevo sol/dólar de EE.UU., σs y σs* son las volatilidades efectiva y meta del tipo de cambio, e es el término de error aleatorio, y t es el índice de tiempo.

Se supone que el BCRP, en cada período, fija sus rangos meta para el nivel y la volatilidad del tipo de cambio en función de promedios históricos. Los resultados principales del capítulo se obtienen en función de las metas de nivel y volatilidad del tipo de cambio, estimadas de acuerdo con un promedio móvil simple de un año, pero el ejercicio se repite con un promedio móvil simple de seis meses y metas promedio acumuladas de filtro de Hodrick-Prescott de un año (solo para el nivel de tipo de cambio), a fin de verificar si los resultados son robustos ante modificaciones del período de tiempo y del método de promedio.

La ecuación (21.1) se estima utilizando un modelo probit de compra y venta de divisas por separado, a fin de capturar la asimetría potencial en las reacciones del BCRP ante episodios de apreciación y depreciación12. En el caso de las ventas de divisas, INT es una variable ficticia que es igual a 1 en días de venta y a 0 en caso contrario. Del mismo modo, en el caso de la ecuación de compra de divisas, INT es igual a 1 en días de compra de divisas y a 0 en caso contrario. Existen datos empíricos que sugieren que existe asimetría respecto de las intervenciones del BCRP en el mercado cambiario (Lahura y Vega, 2013; Pontines y Rajan, 2011; Ramachandran y Srinivasan, 2007). Por ejemplo, es probable que la volatilidad sea más preocupante—y una razón para intervenir—durante episodios de depreciación que durante episodios de apreciación, ya que los primeros a menudo se relacionan con una sensación de ansiedad en el mercado financiero. Por otro lado, los motivos de intervención durante episodios de apreciación probablemente sean la acumulación de reservas y el intento de ir en contra de la tendencia para evitar la apreciación del tipo de cambio real y el deterioro del déficit de cuenta corriente. El hecho de que los bancos centrales de los países en desarrollo tengan un límite para las ventas de divisas (a causa del límite inferior a cero en las reservas en divisas), pero ningún límite para las compras (al menos en principio), puede ser otra fuente de intervención asimétrica del banco central13.

Las reglas de intervención se definen de la siguiente manera:

  • El BCRP interviene para evitar el exceso de apreciación y depreciación. Se supone que el rango tolerable para el BCRP es el tipo de cambio meta, estimado en función del promedio histórico, más o menos un desvío estándar. El BCRP interviene para evitar el exceso de apreciación si durante la sesión de operaciones matutina14 el tipo de cambio cae por debajo del límite inferior del rango tolerable (definido en este caso como el promedio histórico menos un desvío estándar). También interviene para evitar el exceso de depreciación si durante la sesión de operaciones matutina el tipo de cambio supera el límite superior del rango tolerable (definido en este caso como el promedio histórico más un desvío estándar)15.

Por consiguiente, la brecha de tipo de cambio (desviación) se deriva de la siguiente manera:

donde se espera que α1 sea positivo en ambos casos, ya que la probabilidad de intervención se incrementa con el aumento de la brecha del tipo de cambio.

  • El BCRP interviene para controlar el exceso de volatilidad. La intervención se produce si la volatilidad de la sesión de operaciones matutina (medida según la raíz cuadrada del cuadrado del desvío del tipo de cambio de la sesión matutina respecto del tipo de cambio promedio de la semana) supera el promedio histórico del desvío estándar semanal. Se supone que una mayor brecha de volatilidad redunda en un aumento de la probabilidad de intervención.

Los valores proyectados para las intervenciones y la probabilidad de intervención estimada a partir de las regresiones anteriores se utilizan como variables instrumentales para la intervención cambiaria en las siguientes ecuaciones de tipo de cambio (ecuaciones 21.2 y 21.3). Las dos probabilidades estimadas de compra y venta de divisas se ingresan en las ecuaciones sobre el nivel y la volatilidad del tipo de cambio, además de variables de control (otros factores potenciales que podrían afectar la variabilidad diaria del tipo de cambio). Las variables dependientes se definen como las diferencias de nivel entre la sesión vespertina y la correspondiente sesión matutina16.

donde Δer_pmt es la diferencia entre el tipo de cambio de cierre y el tipo de cambio a las 11.00 h., y Δvol_pmt es la diferencia entre la volatilidad de la sesión vespertina y la volatilidad de la sesión matutina17. INT_purt es la variable ficticia de una compra de divisas, INT_salet es la variable ficticia de una venta de divisas, y Control representa las demás variables de control, según se definen a continuación.

INT_purt y INT_salet se ingresan en las ecuaciones de la regresión por separado a fin de poner a prueba las potenciales respuestas asimétricas a la compra y venta de divisas. Las respuestas asimétricas pueden darse si la compra y venta de divisas envía información diferente al mercado (Lahura y Vega, 2013). Por ejemplo, la compra de divisas durante episodios de apreciación puede interpretarse como un intento del banco central de acumular reservas internacionales. La acumulación de este tipo de reservas podría atraer a su vez más entradas de capital, a causa de la mejora en la protección contra los shocks externos, y debilitaría la eficacia de la intervención cambiaria. Por otro lado, la venta de divisas por parte del banco central durante episodios de depreciación puede ser eficaz porque el mercado puede interpretar la intervención como un indicio de que el banco central está tratando de corregir problemas de alineación en el tipo de cambio. Se hallaron datos empíricos sobre los efectos asimétricos de las intervenciones cambiarias en el caso del Perú (Lahura y Vega, 2013) y en el de Brasil, Chile, Colombia y Perú (Broto, 2012).

En teoría, las variables de control incluyen los componentes inesperados de grandes anuncios de datos económicos (sorpresas), medidos según las diferencias entre los datos anunciados oficialmente y las respectivas estimaciones promedio de los analistas antes del anuncio (Disyatat y Galati, 2007; Domínguez, 2003 y 2006; Galati, Melick y Micu, 2005). No obstante, los anuncios sobre noticias económicas importantes en el Perú y Estados Unidos (crecimiento económico, índice de precios al consumidor, desempleo y la tasa de interés de política monetaria), con la excepción del crecimiento del PIB del Perú, se hacen temprano por la mañana o luego de que cierra el mercado cambiario, y no se espera que tengan impactos diferenciales en la variabilidad del tipo de cambio matutino y vespertino. Las autoridades del Perú anuncian los datos de crecimiento económico mensual cerca del mediodía, por lo que la diferencia entre la tasa de crecimiento del PIB anunciada y las estimaciones promedio previas al anuncio (en términos de valor absoluto para la ecuación de volatilidad) se incluye en las ecuaciones 21.2 y 21.3. Además, se incluyen indicadores de valores regionales y mundiales. La variación en el índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago (VIX) entre los valores de apertura y de cierre se incluye en la regresión de volatilidad a fin de capturar el impacto de la volatilidad del mercado a nivel mundial, y se espera que sea positivo18. Por otro lado, la variación diaria (entre la apertura y el cierre del mercado) en el factor común (componente principal) de los tipos de cambio del grupo AL-6 se incluye en la ecuación del tipo de cambio a fin de capturar el impacto de factores regionales, como el impacto de los precios de las materias primas, y también se espera que sea positivo19.

Datos y Resultados De La Estimación

Los datos sobre tipos de cambio diarios (11.00 h. y 13.30 h.) e intervenciones cambiarias diarias se toman de la base de datos estadística en línea del BCRP. Los datos sobre el tipo de cambio de apertura del Perú, los tipos de cambio de otras economías de AL-6 y las estimaciones consensuadas de los analistas respecto del PIB son de Bloomberg. Por último, los datos del VIX se toman de la base de datos en línea del Mercado de Opciones de Chicago. La muestra cubre datos diarios de cuatro años (de enero de 2010 a diciembre de 2013) e incluye una muestra total de 982 observaciones20.

El análisis estadístico de los datos sobre el tipo de cambio y las intervenciones sugiere que las decisiones de intervención responden principalmente a los desvíos del nivel del tipo de cambio respecto de un rango meta hipotético. En particular, la compra de divisas muestra una fuerte relación con el desvío del nivel del tipo de cambio respecto del límite inferior del rango tolerable del BCRP (gráfico 21.4). No obstante, la venta de divisas se realiza durante episodios de depreciación del tipo de cambio incluso si el nivel del tipo de cambio está dentro del rango meta, posiblemente por inquietudes relacionadas con la volatilidad. En general, la volatilidad es elevada durante períodos de depreciación, como así lo demuestra la ampliación del rango meta en la segunda mitad de 2013.

Gráfico 21.4Tipos de cambio e intervención cambiaria

Fuentes: Banco Central de Reserva del Perú y estimaciones del personal técnico del FMI.

Todo indica que la compra de divisas responde principalmente al desvío del tipo de cambio respecto del rango tolerable hipotético del BCRP (ir en contra de la tendencia). Aproximadamente 91% de la compra de divisas se hizo en días en los que el nivel del tipo de cambio de la sesión matutina se ubicó por debajo del límite inferior del rango tolerable hipotético. Menos de 5% de la compra de divisas se hizo en días en los que solo la volatilidad del tipo de cambio se alejó de la meta, mientras que el nivel del tipo de cambio se mantuvo dentro de la banda meta (gráfico 21.5).

No obstante, todo indica que ir en contra de la tendencia no es el único objetivo de la venta de divisas. Si se compara con los días de compra de divisas, se registró una proporción más baja (75%) de venta de divisas en días en los que el tipo de cambio de la sesión matutina se alejó del límite superior del rango tolerable hipotético del BCRP. Por otro lado, una proporción relativamente elevada de venta de divisas (aproximadamente 20%) corresponde a días en los que la volatilidad del tipo de cambio se desvió respecto de la meta y el nivel del tipo de cambio se mantuvo dentro de la banda tolerable del BCRP (gráfico 21.6).

Gráfico 21.5Esquema de la compra de divisas por parte del Banco Central de Reserva del Perú, enero de 2010–diciembre de 2013

Fuentes: Banco Central de Reserva del Perú y cálculos del autor.

Nota: Las cifras entre paréntesis indican la cantidad de días de intervención en la muestra. S*l y S*u representan los límites inferiores y superiores, respectivamente, del rango tolerable del Banco Central de Reserva del Perú respecto del nivel del tipo de cambio.

Gráfico 21.6Esquema de la venta de divisas por parte del Banco Central de Reserva del Perú, enero de 2010–diciembre de 2013

Fuentes: Banco Central de Reserva del Perú y cálculos del autor.

Nota: Las cifras entre paréntesis indican la cantidad de días de intervención en la muestra. S*l y S*u representan los límites inferiores y superiores, respectivamente, del rango tolerable del Banco Central de Reserva del Perú respecto del nivel del tipo de cambio.

Las funciones de reacción del BCRP

Las funciones de reacción del BCRP se estiman utilizando regresiones probit. Todo indica que las regresiones estimadas explican muy bien las decisiones de intervención. La estadística de coeficientes de probabilidad y los valores del pseudo R2 son elevados, lo que indica un buen ajuste. Se concluye que los rezagos de dos días de las variables dependientes son estadísticamente significativos, lo que indica que hay una tendencia al agrupamiento de intervenciones (Cuadro 21.1).

Cuadro 21.1Resultados de regresión probit sobre la probabilidad de intervención cambiaria
(a) Compra de divisas(b) Venta de divisas
Variable independiente(1)(2)Variable independienteCoeficiente
Compra de1,6131,511Venta de1,143
divisas_1° rezago(11,60)***(10,73)***divisas_1° rezago(5,42)***
Compra0,5250,398Venta de0,711
de divisas_2° rezago(3,76)***(2,79)***divisas_2° rezago(3,24)**
Exceso de apreciación31,43729,139Exceso de depreciación12,823
(6,64)***(5,79)***(6,36)***
Exceso de volatilidad−0,110−0,215Exceso de volatilidad0,304
(−1,11)(−1,90)*(3,72)***
Exceso de apreciación*variable ficticia306,325Constante−2,280
de cambio en política de intervención(2,44)**(−18,81)***
Exceso de volatilidad*variable ficticia de−0,695
cambio en política de intervención(−1,17)
Constante−1,766−1,710
(−16,93)***(−16,10)***
Estadísticas de modeloEstadísticas de modelo
Cantidad de observaciones960960Cantidad de observaciones960
LR-χ2 (4)632,4***663,0***LR-χ2 (4)249,5***
Pseudo-R20,500,52Pseudo R20,49
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: La compra y venta de divisas se representan mediante variables ficticias con valores de 1 cuando se produce una compra (venta) y de 0 en caso contrario. Las ecuaciones (21.1) y (21.2) se muestran sin y con interacción con la variable ficticia de cambio en la política de intervención, respectivamente. Las cifras entre paréntesis son valores z. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y ***significativo al 1%.
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: La compra y venta de divisas se representan mediante variables ficticias con valores de 1 cuando se produce una compra (venta) y de 0 en caso contrario. Las ecuaciones (21.1) y (21.2) se muestran sin y con interacción con la variable ficticia de cambio en la política de intervención, respectivamente. Las cifras entre paréntesis son valores z. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y ***significativo al 1%.

Los resultados ofrecen pruebas sólidas de que el BCRP interviene para evitar episodios de exceso de apreciación y depreciación (desvíos respecto del rango tolerable hipotético). Los desvíos del nivel del tipo de cambio respecto del límite inferior y superior del rango tolerable hipotético del BCRP tienen una correlación positiva y significativa con la compra y venta de divisas, lo que indica respectivamente que esos desvíos generan intervenciones cambiarias (Cuadro 21.1). Sin embargo, todo parece señalar que la reacción del BCRP ante la volatilidad es asimétrica. Si bien las desviaciones de la volatilidad del tipo de cambio respecto de la meta del BCRP tienen una correlación positiva y significativa con la venta de divisas, la correlación con la compra de divisas es negativa, pero no estadísticamente significativa. Eso sugiere que un exceso en la volatilidad del tipo de cambio parece ser más preocupante para el BCRP durante episodios de depreciación.

La regresión (2) del cuadro 21.1 se estimó con el agregado de una variable ficticia sobre los cambios en la política de intervención, que interactúa con un nivel excesivo de apreciación y volatilidad del tipo de cambio, a fin de probar si los anuncios previos de intervención del BCRP de agosto de 2012 correspondieron a un cambio de su reacción al movimiento del tipo de cambio21. Los resultados no cambian de manera significativa. La reacción del BCRP al exceso de apreciación se mantiene estadísticamente significativa. La reacción al exceso de volatilidad sigue siendo negativa, pero se torna un tanto significativa, lo que sugiere que es posible que el BCRP haya intervenido por temor a una volatilidad demasiado baja, lo cual no se ajusta a su objetivo general declarado.

Los resultados de la función de reacción estimada del BCRP son robustos respecto de los cambios en la metodología de estimación. Por ejemplo, los resultados principales no registran cambios si se estima una ecuación única de función de reacción utilizando una regresión logística multinomial, en lugar de funciones de reacción separadas para la compra y venta de divisas (anexo 21.1)22. En particular, las probabilidades de compra de divisas se ven afectadas únicamente por casos de apreciación excesiva, pero las probabilidades de venta de divisas se ven afectadas por el exceso de depreciación y también por el exceso de volatilidad.

Efecto de las intervenciones cambiarias

Las estimaciones de variables instrumentales sobre el nivel y la volatilidad del tipo de cambio ofrecen pruebas empíricas de que existen efectos asimétricos de las intervenciones cambiarias sobre la variabilidad del tipo de cambio (Cuadro 21.2). Se estiman tres regresiones para cada cambio en el nivel y la volatilidad del tipo de cambio. La regresión (1) incluye únicamente las variables de intervención del tipo de cambio (compra y venta de divisas)23, mientras que la regresión (2) incluye otras variables de control. La regresión (3) incluye la interacción de una variable ficticia sobre los cambios en la política de intervención con una compra de divisas.

Cuadro 21.2Efectos estimados de intervención cambiaria sobre el nivel y la volatilidad del tipo de cambio
Variación del nivel del tipo de cambioVariación de la volatilidad del tipo de cambio
Variables explicativas(1)(2)(3)(1)(2)(3)
Compra de divisas0,0180,0180,027−0,073−0,077−0,128
(1,41)(1,49)(1,73)*(−2,21)**(−2,33)**(−3,08)***
Venta de divisas−0,138−0,138−0,137−0,124−0,135−0,143
(−2,68)***(−2,70)***(−2,68)***(−1,86)**(−2,00)**(−2,12)**
Venta de divisas_1°0,1130,1150,115
rezago(2,20)**(2,25)**(2,27)**
Cambio en ER_LA10,0130,013
(4,48)***(4,47)***
Sorpresa en PIB2−0,006−0,007−0,006−0,005
(−0,28)(−0,30)(−0,1)(−0,08)
Valor absoluto de variación−0,011−0,011
del VIX(−1,01)(−0,97)
Probabilidad de compra de−0,0150,093
divisas con interacción con(−0,89)(2,02)**
variable ficticia de cambio en
política de intervención
Constante−0,002−0,003−0,0040,1130,1260,132
(−0,32)(−0,38)(−0,53)(6,16)***(5,68)***(5,90)***
Estadísticas de modelo
Cantidad de observaciones979979979980980980
Estadístico F3,59***6,25***5,34***3,16**1,84*2,29**
R2 ajustado0,0080,0260,0260,0040,0030,007
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: Las estimaciones del cuadro usan el método de variable instrumental (mínimos cuadrados de dos etapas). Los valores proyectados de compra y venta de divisas de las regresiones (a) y (b) del cuadro 21.1 se usan como variables instrumentales de la compra y venta de divisas, respectivamente. La ecuación (21.1) es la regresión base, la ecuación (21.2) incluye variables de control y la ecuación (21.3) incluye la interacción de la compra de divisas con una variable ficticia de cambio en la política de intervención, además de las variables de control. Las cifras entre paréntesis son valores t. * Significativo al 10%, ** significativo al 5%, *** significativo al 1%. VIX = Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.

Variación del componente principal del tipo de cambio en AL-6 (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay).

La diferencia entre el crecimiento del PIB efectivo real y las estimaciones del consenso es previa a la publicación de los datos. Se ingresa con valor absoluto en las ecuaciones de volatilidad.

Fuente: Estimaciones del autor.Nota: Las estimaciones del cuadro usan el método de variable instrumental (mínimos cuadrados de dos etapas). Los valores proyectados de compra y venta de divisas de las regresiones (a) y (b) del cuadro 21.1 se usan como variables instrumentales de la compra y venta de divisas, respectivamente. La ecuación (21.1) es la regresión base, la ecuación (21.2) incluye variables de control y la ecuación (21.3) incluye la interacción de la compra de divisas con una variable ficticia de cambio en la política de intervención, además de las variables de control. Las cifras entre paréntesis son valores t. * Significativo al 10%, ** significativo al 5%, *** significativo al 1%. VIX = Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.

Variación del componente principal del tipo de cambio en AL-6 (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay).

La diferencia entre el crecimiento del PIB efectivo real y las estimaciones del consenso es previa a la publicación de los datos. Se ingresa con valor absoluto en las ecuaciones de volatilidad.

De acuerdo con los resultados, no existen pruebas empíricas sólidas que sugieran que la compra de divisas del BCRP logre evitar una apreciación del tipo de cambio, ya que la probabilidad de la compra de divisas no es estadísticamente significativa (regresiones 1 y 2) o bien es un tanto significativa (regresión 3). No obstante, la probabilidad de que se realicen compras de divisas tiene un impacto estadísticamente significativo y negativo sobre la volatilidad, lo que indica que la compra de divisas por parte del BCRP reduce la volatilidad. En otras palabras, aunque el objetivo de las intervenciones del BCRP durante episodios de apreciación es ir en contra de la tendencia, esas intervenciones terminan por reducir la volatilidad, sin tener un impacto significativo sobre el nivel del tipo de cambio.

Por otro lado, todo indica que la venta de divisas no solo logra reducir la volatilidad, sino también evitar la depreciación del tipo de cambio, aunque por lo visto algunos efectos se revierten al día siguiente. Esos resultados son coherentes con las conclusiones de Lahura y Vega (2013)24 de que la venta de divisas es más efectiva al momento de evitar la depreciación que la compra de divisas al momento de evitar la apreciación. Con excepción del primer rezago de la venta de divisas, se concluye que los rezagos de la intervención cambiaria no son estadísticamente significativos, lo que indica que los efectos de las intervenciones duran poco.

Lamentablemente, el nivel de ajuste general de los modelos estimados no es bueno, como ocurre con estudios empíricos similares sobre los tipos de cambio. Las variables incluidas en este capítulo no son muy explicativas respecto de la variabilidad del tipo de cambio. Eso se debe, en parte, a que no se incluyen todos los posibles factores determinantes a causa de las limitaciones en el acceso a datos diarios, pero también refleja la dificultad de explicar la variabilidad del tipo de cambio. Entre las variables de control, solo el factor común (componente principal) de los tipos de cambio de las economías del grupo AL-6 demostró ser estadísticamente significativo, lo que refleja la importancia de factores regionales comunes, como el impacto de los precios de las materias primas.

Los resultados son robustos ante cambios en la definición del rango meta y el rango tolerable del tipo de cambio. Las regresiones anteriores se volvieron a estimar en el caso del tipo de cambio meta, definido como un promedio móvil de seis meses y un promedio acumulado de filtro de Hodrick-Prescott de un año, y en el caso del rango tolerable, definido como un promedio histórico de 1 año ±1,5 veces el desvío estándar. Los resultados de la función de reacción del BCRP y las regresiones del tipo de cambio, presentadas en los anexos 21.2–21.4, muestran que las conclusiones anteriores son robustas ante cambios en la definición del rango meta y el rango tolerable del tipo de cambio. La única excepción es que la volatilidad se volvió estadísticamente significativa en la ecuación de compra de divisas cuando el rango tolerable del BCRP se amplía para que abarque un promedio histórico de un año y ±1,5 veces el desvío estándar, en particular en la segunda regresión. No obstante, el coeficiente sigue siendo negativo, lo que respalda también la hipótesis de una reacción asimétrica del BCRP.

Conclusiones

En este capítulo se han presentado datos empíricos sobre la asimetría de las reacciones del BCRP a las presiones de apreciación y depreciación. Si bien la compra de divisas responde principalmente al exceso de apreciación del tipo de cambio, la venta de divisas responde tanto al exceso de volatilidad del tipo de cambio como al exceso de depreciación del tipo de cambio. Eso implica que la volatilidad del tipo de cambio podría ser más preocupante para el BCRP durante episodios de presiones de depreciación que durante episodios de presiones de apreciación. En todas las regresiones, el exceso de volatilidad tiene una correlación negativa con la probabilidad de que el BCRP compre divisas, y en algunas de las regresiones es estadísticamente significativa, aunque no en gran medida. Eso indica que es posible que el BCRP haya intervenido en casos de volatilidad muy baja durante episodios de apreciación. Ese último resultado tiene coherencia con las declaraciones públicas del BCRP de agosto de 2012, a saber, que sus preocupaciones eran la baja volatilidad y la apreciación sostenida del nuevo sol, y con su decisión de anunciar de antemano la compra de montos estables de divisas, incluso en episodios de depreciación.

Aunque todo indica que la venta de divisas es eficaz al momento de evitar la depreciación, no existen datos estadísticos suficientes para verificar la eficacia de la compra de divisas. Los resultados muestran que la venta de divisas del BCRP permite reducir el nivel y la volatilidad del tipo de cambio. La compra de divisas no tiene efectos estadísticamente significativos sobre el nivel del tipo de cambio, pero sí tiene un impacto negativo—estadísticamente significativo—no buscado sobre la volatilidad del tipo de cambio. Los resultados también muestran que los anuncios previos del BCRP de agosto de 2012 respecto de sus intervenciones no modificaron la eficacia de la intervención.

Como las intervenciones pueden ser costosas, el BCRP debe realizar aquellas intervenciones que son más eficaces25. En ese sentido, los resultados del capítulo implican que:

  • La venta de divisas del banco central puede justificarse en períodos de presión de depreciación si hay preocupación por el exceso de volatilidad y de depreciación. Los datos estadísticos del capítulo demuestran que la venta de divisas permite reducir el exceso de volatilidad y depreciación del nuevo sol. No obstante, como se concluye que esos efectos duran poco, las intervenciones no deberían apuntarse a evitar la tendencia de depreciación del tipo de cambio, que tendría que estar basada en los fundamentos económicos.

  • La compra de divisas del banco central en períodos de apreciación se justifica principalmente si las inquietudes están relacionadas con la volatilidad26. Si la reducción de la volatilidad no es el objetivo, como indican los resultados del estudio, la compra de divisas podría perpetuar la apreciación reduciendo la volatilidad y promoviendo una apuesta unilateral a la moneda local.

Anexo 21.1 Regresión de Ecuación Única de la Función de Reacción del Banco Central de Reserva del Perú
Cuadro 21.1.1 Del AnexoRegresión logística multinomial de la intervención cambiaria
(1)(2)
Variable independienteVenta de divisasCompra de divisasVenta de divisasCompra de divisas
Intervención_1° rezago−1,5312,636−1,5292,439
(−4,49)***(11,04)***(−4,49)***(10,15)***
Intervención_2° rezago−0,7980,853−0,7970,634
(−2,30)**(3,57)***(−2,30)**(2,63)***
Desvío respecto de la meta (apreciación)−7151145,131−7383538,394
(−0,02)(5,12)***(−0,01)(4,09)***
Desvío respecto de la meta (depreciación)14,940−940614,850−9170
(4,08)***(−0,00)(4,06)***(−0,00)
Volatilidad0,285−0,1300,284−0,300
(1,82)**(−0,68)(1,81)**(−1,39)
Desvío respecto de la meta56546519,424
(apreciación)*variable ficticia de cambio(0,01)(2,39)**
en política de intervención
Volatilidad*variable ficticia de cambio en−1,783−1,453
política de intervención(−0,42)(−1,39)
Constante−2,703−2,668−2,693−2,516
(−9,22)***(−12,63)***(−9,19)***(−11,78)***
Estadísticas de modelo
Cantidad de observaciones980980
LR-χ2 (10)877,12***909,20***
Pseudo-R20,500,52
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: La variable dependiente es una variable ficticia que adopta un valor de 1 para la compra de divisas, −1 para la venta de divisas, y 0 en caso contrario. El resultado base es la no intervención. Las ecuaciones (21.1) y (21.2) tienen y no tienen interacción con la variable ficticia de cambio en la política de intervención, respectivamente. Las cifras entre paréntesis son valores z. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y *** significativo al 1%.
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: La variable dependiente es una variable ficticia que adopta un valor de 1 para la compra de divisas, −1 para la venta de divisas, y 0 en caso contrario. El resultado base es la no intervención. Las ecuaciones (21.1) y (21.2) tienen y no tienen interacción con la variable ficticia de cambio en la política de intervención, respectivamente. Las cifras entre paréntesis son valores z. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y *** significativo al 1%.
Anexo 21.2 Meta de Tipo de Cambio Estimada Según el Promedio Móvil de Seis Meses del Tipo de Cambio
Cuadro 21.2.1 Del AnexoResultados de regresión probit sobre la probabilidad de intervención cambiaria
(a) Compra de divisas(b) Venta de divisas
Variable independiente(1)(2)Variable independienteCoeficiente
Compra de divisas_1° rezago1,6351,548Venta de divisas_1° rezago1,430
(11,75)***(11,05)***(7,48)***
Compra de divisas_2° rezago0,5690,464Venta de divisas_2° rezago1,010
(4,07)***(3,28)***(5,11)**
Exceso de apreciación47,20045,548Exceso de depreciación7,461
(6,31)***(5,81)***(2,73)***
Exceso de volatilidad−0,110−0,217Volatilidad0,220
(−1,13)(−1,94)*(2,71)***
Exceso de apreciación*variableConstante−2,022
ficticia de cambio en política(−21,12)***
de intervención1
Exceso de volatilidad*variable0,630
ficticia de cambio en política(1,59)
de intervención
Constante−1,669−1,639
(−17,76)***(−17,29)***
Estadísticas de modeloEstadísticas de modelo
Cantidad de observaciones980898Cantidad de observaciones980
LR-χ2642,5***484,87***Estadístico F217,62***
Pseudo-R20,500,44R2 ajustado0,39
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: La compra y venta de divisas se representan mediante variables ficticias con valores de 1 cuando se produce una compra (venta) y de 0 en caso contrario. Las ecuaciones (21.1) y (21.2) se muestran sin y con interacción con la variable ficticia de cambio en la política de intervención, respectivamente. Las cifras entre paréntesis son valores z. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y ***significativo al 1%.

No se incluye en la ecuación (21.2), ya que predice el éxito a la perfección.

Fuente: Estimaciones del autor.Nota: La compra y venta de divisas se representan mediante variables ficticias con valores de 1 cuando se produce una compra (venta) y de 0 en caso contrario. Las ecuaciones (21.1) y (21.2) se muestran sin y con interacción con la variable ficticia de cambio en la política de intervención, respectivamente. Las cifras entre paréntesis son valores z. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y ***significativo al 1%.

No se incluye en la ecuación (21.2), ya que predice el éxito a la perfección.

Cuadro 21.2.2 Del AnexoEfectos estimados de la intervención cambiaria sobre el nivel y la volatilidad del tipo de cambio
Variación del nivel del tipo de cambioVariación de la volatilidad del tipo de cambio
Variables explicativas(1)(2)(3)(1)(2)(3)
Compra de divisas0,0170,0170,025−0,090−0,094−0,127
(1,32)(1,39)(1,70)(−2,73)***(−2,84)***(−3,28)***
Venta de divisas−0,133−0,126−0,126−0,170−0,179−0,181
(−3,07)***(−2,94)***(−2,94)***(−2,40)**(−2,51)**(−2,53)**
Venta de divisas_1° rezago0,1100,1050,105
(2,55)***(2,44)**(2,45)**
Cambio en ER_LA10,0130,013
(4,36)***(4,36)***
Sorpresa en PIB2−0,007−0,008−0,006−0,005
(−0,33)(−0,35)(−0,09)(−0,08)
Valor absoluto de variación−0,012−0,011
del VIX(−1,05)(−0,98)
Probabilidad de compra de−0,0170,079
divisas con interacción con(−0,98)(1,67)*
variable ficticia de cambio
en política de intervención
Constante−0,002−0,002−0,0030,1230,1360,138
(−0,29)(−0,33)(−0,41)(6,64)***(6,18)***(6,23)***
Estadísticas de modelo
Cantidad de observaciones979979979980980980
Estadístico F4,10***6,36***5,46***5,08***2,82**2,81**
R2 ajustado0,0100,0270,0270,0080,0070,009
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: Las estimaciones del cuadro usan el método de variable instrumental (mínimos cuadrados de dos etapas). Las variables estadísticamente significativas en las regresiones (1) y (2) del cuadro 21.2.1 se usan como variables instrumentales de la probabilidad de venta y compra de divisas, respectivamente. La ecuación (21.1) es la regresión base, la ecuación (21.2) incluye variables de control y la ecuación (21.3) incluye la interacción de la compra de divisas con una variable ficticia de cambio en la política de intervención, además de las variables de control. Las cifras entre paréntesis son valores t. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y *** significativo al 1%. VIX = Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.

Variación del componente principal del tipo de cambio en AL-6 (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay).

La diferencia entre el crecimiento del PIB efectivo real y las estimaciones del consenso es previa a la publicación de los datos. Se ingresa con valor absoluto en las ecuaciones de volatilidad.

Fuente: Estimaciones del autor.Nota: Las estimaciones del cuadro usan el método de variable instrumental (mínimos cuadrados de dos etapas). Las variables estadísticamente significativas en las regresiones (1) y (2) del cuadro 21.2.1 se usan como variables instrumentales de la probabilidad de venta y compra de divisas, respectivamente. La ecuación (21.1) es la regresión base, la ecuación (21.2) incluye variables de control y la ecuación (21.3) incluye la interacción de la compra de divisas con una variable ficticia de cambio en la política de intervención, además de las variables de control. Las cifras entre paréntesis son valores t. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y *** significativo al 1%. VIX = Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.

Variación del componente principal del tipo de cambio en AL-6 (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay).

La diferencia entre el crecimiento del PIB efectivo real y las estimaciones del consenso es previa a la publicación de los datos. Se ingresa con valor absoluto en las ecuaciones de volatilidad.

Anexo 21.3 Meta de Tipo de Cambio Estimada Según el Promedio Acumulado de Filtro Hodrick-Prescott de Un Año
Cuadro 21.3.1 Del AnexoResultados de regresión probit sobre la probabilidad de intervención cambiaria
(a) Compra de divisas(b) Venta de divisas
Variable independiente(1)(2)Variable independienteCoeficiente
Compra de divisas_1° rezago1,6201,519Venta de divisas_1° rezago1,072
(11,65)***(10,80)***(5,34)***
Compra de divisas_2° rezago0,5310,405Venta de divisas_2° rezago0,660
(3,80)***(2,85)***(3,16)**
Exceso de apreciación31,93529,668Exceso de depreciación13,784
(6,73)***(5,88)***(7,01)***
Exceso de volatilidad−0,115−0,220Volatilidad0,283
(−1,16)(−1,94)*(3,52)***
Exceso de apreciación*variable323,227Constante−2,254
ficticia de cambio en política(2,39)**(−19,14)***
de intervención
Exceso de volatilidad*variable−0,675
ficticia de cambio en política(−1,14)
de intervención
Constante−1,773−1,720
(−17,31)***(−16,52)***
Estadísticas de modeloEstadísticas de modelo
Cantidad de observaciones980980Cantidad de observaciones980
LR-χ2 (4)648,38***6678,62***Estadístico F260,23***
Pseudo-R20,510,53R2 ajustado0,47
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: La compra y venta de divisas se representan mediante variables ficticias con valores de 1 cuando se produce una compra (venta) y de 0 en caso contrario. Las ecuaciones (21.1) y (21.2) se muestran sin y con interacción con la variable ficticia de cambio en la política de intervención, respectivamente. Las cifras entre paréntesis son valores z. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y ***significativo al 1%.
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: La compra y venta de divisas se representan mediante variables ficticias con valores de 1 cuando se produce una compra (venta) y de 0 en caso contrario. Las ecuaciones (21.1) y (21.2) se muestran sin y con interacción con la variable ficticia de cambio en la política de intervención, respectivamente. Las cifras entre paréntesis son valores z. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y ***significativo al 1%.
Cuadro 21.3.2 Del AnexoEfectos estimados de la intervención cambiaria sobre el nivel y la volatilidad del tipo de cambio
Variación del nivel del tipo de cambioVariación de la volatilidad del tipo de cambio
Variables explicativas(1)(2)(3)(1)(2)(3)
Compra de divisas0,0180,0190,027−0,072−0,077−0,128
(1,42)(1,49)(1,72)*(−2,20)**(−2,32)**(−3,07)***
Venta de divisas−0,138−0,137−0,136−0,124−0,135−0,143
(−2,68)***(−2,69)***(−2,67)***(−1,86)**(−2,00)**(−2,12)**
Venta de divisas_1° rezago0,1130,1140,115
(2,20)**(2,25)**(2,26)**
Cambio en ER_LA10,0130,013
(4,45)***(4,44)***
Sorpresa en PIB2−0,007−0,007−0,006−0,005
(−0,30)(−0,32)(−0,10)(−0,08)
Valor absoluto de variación−0,011−0,016
del VIX(−1,03)(−1,49)
Probabilidad de compra de−0,0150,093
divisas con interacción con(−0,88)(2,02)**
variable ficticia de cambio
en política de intervención
Constante−0,002−0,003−0,0040,1130,1260,132
(−0,33)(−0,38)(−0,53)(6,15)***(5,68)***(5,90)***
Estadísticas de modelo
Cantidad de observaciones979979979980980980
Estadístico F3,59***6,20***5,30***3,14**1,83*2,28**
R2 ajustado0,0080,0260,0260,0040,0030,007
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: Las estimaciones del cuadro usan el método de variable instrumental (mínimos cuadrados en dos etapas). Las variables estadísticamente significativas en las regresiones (1) y (2) del cuadro 21.3.1 se utilizan como variables instrumentales para la probabilidad de la venta y compra de divisas, respectivamente. La ecuación (21.1) es la regresión base, la ecuación (21.2) incluye variables de control y la ecuación (21.3) incluye la interacción de compra de divisas con una variable ficticia de cambio en la política de intervención, además de las variables de control. Las cifras entre paréntesis son valores t. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y *** significativo al 1%. VIX = Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.

Variación del componente principal del tipo de cambio en AL-6 (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay).

La diferencia entre el crecimiento del PIB efectivo real y las estimaciones del consenso es previa a la publicación de los datos. Se ingresa con valor absoluto en las ecuaciones de volatilidad.

Fuente: Estimaciones del autor.Nota: Las estimaciones del cuadro usan el método de variable instrumental (mínimos cuadrados en dos etapas). Las variables estadísticamente significativas en las regresiones (1) y (2) del cuadro 21.3.1 se utilizan como variables instrumentales para la probabilidad de la venta y compra de divisas, respectivamente. La ecuación (21.1) es la regresión base, la ecuación (21.2) incluye variables de control y la ecuación (21.3) incluye la interacción de compra de divisas con una variable ficticia de cambio en la política de intervención, además de las variables de control. Las cifras entre paréntesis son valores t. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y *** significativo al 1%. VIX = Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.

Variación del componente principal del tipo de cambio en AL-6 (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay).

La diferencia entre el crecimiento del PIB efectivo real y las estimaciones del consenso es previa a la publicación de los datos. Se ingresa con valor absoluto en las ecuaciones de volatilidad.

Anexo 21.4 Rango Tolerable, Definido Como el Promedio Histórico de un Año del Tipo de Cambio ±1,5 Veces el Desvío Estándar
Cuadro 21.4.1 Del AnexoResultados de regresión probit sobre la probabilidad de intervención cambiaria
(a) Compra de divisas(b) Venta de divisas
Variable independiente(1)(2)Variable independienteCoeficiente
Compra de divisas_1° rezago1,6911,625Venta de divisas_1° rezago1,391
(12,27)***(11,75)***(7,21)***
Compra de divisas_2° rezago0,6060,524Venta de divisas_2° rezago0,972
(4,39)***(3,75)***(4,91)**
Exceso de apreciación41,36734,138Exceso de depreciación9,592
(5,01)***(3,81)***(3,44)***
Exceso de volatilidad−0,170−0,246Volatilidad0,244
(−1,75)*(−2,26)**(3,12)***
Exceso de apreciación* variableConstante−2,034
ficticia de cambio en política(−21,04)***
de intervención1
Exceso de volatilidad*variable0,375
ficticia de cambio en política(0,87)
de intervención
Constante−1,544

(−18,25)***
−1,500

(−17,61)***
Estadísticas de modeloEstadísticas de modelo
Cantidad de observaciones980896Cantidad de observaciones980
LR-χ2 (4)627,7***461,24***Estadístico F222,06***
Pseudo-R20,490,42R2 ajustado0,40
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: La compra y venta de divisas se representan mediante variables ficticias con valores de 1 cuando se produce una compra (venta) y de 0 en caso contrario. Las ecuaciones (21.1) y (21.2) se muestran sin y con interacción con la variable ficticia de cambio en la política de intervención, respectivamente. Las cifras entre paréntesis son valores z. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y ***significativo al 1%.

No se incluye en la ecuación (21.2), ya que predice el éxito a la perfección.

Fuente: Estimaciones del autor.Nota: La compra y venta de divisas se representan mediante variables ficticias con valores de 1 cuando se produce una compra (venta) y de 0 en caso contrario. Las ecuaciones (21.1) y (21.2) se muestran sin y con interacción con la variable ficticia de cambio en la política de intervención, respectivamente. Las cifras entre paréntesis son valores z. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y ***significativo al 1%.

No se incluye en la ecuación (21.2), ya que predice el éxito a la perfección.

Cuadro 21.4.2 del anexoEfectos estimados de la intervención cambiaria sobre el nivel y la volatilidad del tipo de cambio
Variación del nivel del tipo de cambioVariación de la volatilidad del tipo de cambio
Variables explicativas(1)(2)(3)(1)(2)(3)
Compra de divisas0,0150,0160,024−0,082−0,086−0,123
(1,20)(1,25)(1,57)(−2,48)**(−2,58)**(−3,08)***
Venta de divisas−0,136−0,130−0,130−0,180−0,189−0,192
(−3,08)***(−2,98)***(−2,98)***(−2,58)***(−2,68)***(−2,72)***
Venta de divisas_1° rezago0,1070,1030,103
(2,42)**(2,35)**(2,36)**
Cambio en ER_LA10,0130,013
(4,37)***(4,36)***
Sorpresa en PIB2−0,007−0,008−0,007−0,006
(−0,33)(−0,34)(−0,12)(−0,10)
Valor absoluto de variación−0,011−0,011
del VIX(−1,03)(−0,96)
Probabilidad de compra de−0,0170,078
divisas con interacción con(−0,96)(1,68)*
variable ficticia de cambio
en política de intervención
Constante−0,001−0,001−0,0020,1210,1340,137
(−0,16)(−0,18)(−0,29)(6,53)***(6,09)***(6,17)***
Estadísticas de modelo
Cantidad de observaciones979979979980980960
Estadístico F4,05***6,35***5,45***4,92***2,72**2,72**
R2 ajustado0,0100,0270,0270,0080,0070,009
Fuente: Estimaciones del autor.Nota: Las estimaciones del cuadro usan el método de variable instrumental (mínimos cuadrados de dos etapas). Las variables estadísticamente significativas en las regresiones (1) y (2) del cuadro 21.4.1 se utilizan como variables instrumentales para la probabilidad de la venta y compra de divisas, respectivamente. La ecuación (21.1) es la regresión base, la ecuación (21.2) incluye variables de control y la ecuación (21.3) incluye la interacción de compra de divisas con una variable ficticia de cambio en la política de intervención, además de las variables de control. Las cifras entre paréntesis son valores t. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y *** significativo al 1%. VIX = Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.

Variación del componente principal del tipo de cambio en AL-6 (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay).

La diferencia entre el crecimiento del PIB efectivo real y las estimaciones del consenso es previa a la publicación de los datos. Se ingresa con valor absoluto en las ecuaciones de volatilidad.

Fuente: Estimaciones del autor.Nota: Las estimaciones del cuadro usan el método de variable instrumental (mínimos cuadrados de dos etapas). Las variables estadísticamente significativas en las regresiones (1) y (2) del cuadro 21.4.1 se utilizan como variables instrumentales para la probabilidad de la venta y compra de divisas, respectivamente. La ecuación (21.1) es la regresión base, la ecuación (21.2) incluye variables de control y la ecuación (21.3) incluye la interacción de compra de divisas con una variable ficticia de cambio en la política de intervención, además de las variables de control. Las cifras entre paréntesis son valores t. * Significativo al 10%, ** significativo al 5% y *** significativo al 1%. VIX = Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.

Variación del componente principal del tipo de cambio en AL-6 (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay).

La diferencia entre el crecimiento del PIB efectivo real y las estimaciones del consenso es previa a la publicación de los datos. Se ingresa con valor absoluto en las ecuaciones de volatilidad.

Referencias

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El promedio de flujos de capital netos a Brasil, Chile, Colombia, México y Uruguay.

El repliegue de la compra de títulos de la Reserva Federal, que comenzó en la segunda mitad de 2013, ya desaceleró los flujos de capital a las economías de mercados emergentes, incluida la del Perú.

A pesar del avance considerable en la reducción de la dolarización financiera logrado en la última década, la dolarización de créditos y depósitos sigue siendo elevada: aproximadamente 40%.

La excepción es el período comprendido entre septiembre de 2012 y abril de 2013, cuando el BCRP adquirió divisas casi a diario, tras anunciar en agosto de 2012 que compraría montos más estables de divisas incluso en días de presiones de depreciación, pero sin anunciar los montos de la intervención. La decisión se tomó en función de las inquietudes relacionadas con la presión de apreciación prevista para el nuevo sol, y la estrategia apuntó a generar una mayor volatilidad del tipo de cambio (BCRP, 2012; Rossini, Quispe y Serrano, 2013).

El índice apunta a medir las presiones sobre la acumulación de reservas y el tipo de cambio. Se calcula como la suma de la variación porcentual del tipo de cambio y la variación porcentual de reservas, de acuerdo con la bibliografía empírica (Aizenman y Hutchison, 2012; Cardarelli, Elekdag y Kose, 2010). El tipo de cambio se define, a tal fin, en términos de dólares de EE.UU. por nuevos soles, a fin de que la presión sobre el tipo de cambio tenga el mismo signo que la presión sobre las reservas en moneda extranjera.

En Domínguez (2003 y 2006) también se muestra cómo la intervención puede afectar los retornos intradiarios del tipo de cambio a través de un tercer canal, el canal de la microestructura. Ese enfoque muestra cómo la heterogeneidad entre operadores, basada en sus diferencias en términos de comprensión e interpretación de información revelada a través de información del banco central, puede afectar el valor a corto plazo y la volatilidad del tipo de cambio.

En Domínguez (2003 y 2006) se calculan regresiones sobre retornos del tipo de cambio en cinco minutos (media y volatilidad) sobre intervenciones firmadas (con registro de tiempo aproximado a los cincos minutos más cercanos) y otras variables ficticias de anuncios.

Dos terceras partes de los 22 bancos centrales encuestados por Neely (2001) declaran que intervinieron en el mercado cambiario para alinear el tipo de cambio con los “valores fundamentales”, y aproximadamente 90% declararon que el propósito de la intervención era resistir tendencias a corto plazo. No obstante, 95% informaron que las reacciones del mercado a su intervención inicial, en ocasiones o siempre, afectaron el tamaño de la intervención.

Por consiguiente, es probable que la correlación entre los momentos con rezago incluidos y los momentos contemporáneos omitidos no sea significativa.

La decisión de intervenir durante la tarde también puede responder al hecho de que la mayoría de los agentes cambiarios apuntan a cerrar sus posiciones hacia el final del día de operaciones, lo que redunda en un flujo mayor de transacciones durante las horas de cierre. Los autores agradecen a Marco Ortiz y Fernando Pérez Forero del BCRP, que brindaron ese dato.

La acumulación de reservas internacionales podría ser otro motivo potencial para la compra de divisas, pero no la incluimos en el modelo, ya que es menos probable que el banco central tenga una meta diaria para las reservas internacionales. Además, como estas reservas ya tenían un nivel elevado en el Perú, es menos probable que sean uno de los principales motivos de la intervención cambiaria durante el período de muestra del estudio, en especial en 2012 y 2013.

También se estima una ecuación única para la intervención, definida como una variable ficticia multinomial de 1 para la compra de divisas, de 0 en casos de no intervención y de –1 para la venta de divisas, utilizando una regresión logística multinomial para determinar la robustez de la prueba de asimetría en la reacción del banco central ante episodios de apreciación y depreciación (los resultados se analizan posteriormente).

Los autores agradecen a Marco Ortiz y Fernando Pérez Forero del BCRP, que señalaron este detalle.

A causa de la falta de datos con una mayor frecuencia, el tipo de cambio de la sesión matutina se calcula como el promedio del tipo de cambio de apertura (9.00 h.) y el de las 11.00 h.

Con una configuración similar, en Galati, Melick y Micu (2005) se utiliza el promedio histórico ±1,5 de desvíos estándar como los límites meta del tipo de cambio yen/dólares de EE.UU. Teniendo en cuenta la baja variabilidad del tipo de cambio nuevo sol/dólares de EE.UU., en este capítulo se reduce el límite meta a ±1 de desvío estándar, aunque el modelo se vuelve a estimar con límites meta de ±1,5* de desvíos estándar a fin de determinar si los resultados son sensibles a la amplitud del límite meta.

A causa de limitaciones en los datos, el tipo de cambio de las 13.30 h. (de cierre) se toma como el tipo de cambio de la sesión vespertina.

La volatilidad de la sesión vespertina se mide según la raíz cuadrada del cuadrado del desvío entre el tipo de cambio de la sesión vespertina y el promedio semanal del tipo de cambio.

En teoría, los cambios del VIX tendrían que corresponder al período comprendido entre los valores de las 11.00 y las 13.30, a fin de que coincidan con los cambios de las variables dependientes. Sin embargo, los valores históricos minuto a minuto para el período que se cubre en este capítulo no están disponibles.

El grupo AL-6 comprende a Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay.

Entre las 982 observaciones, el BCRP compró divisas en 354 días (36% de las observaciones totales), vendió divisas en 81 días (8,25% de las observaciones totales) y no intervino en 534 días (55,5% de las observaciones totales).

La variable ficticia es igual a 1 durante el período comprendido entre septiembre de 2012 y abril de 2013—episodio de apreciación cuando se aplicó la nueva estrategia de intervención del banco central—, e igual a 0 durante otros períodos.

La variable dependiente es una variable ficticia que equivale a 1 en el caso de la compra de divisas, a –1 en el caso de la venta de divisas, y a 0 en caso de que no haya intervención. Se utilizó la regresión logística multinomial, en lugar de un modelo probit multinomial, ya que no se logró convergencia utilizando una regresión probit multinomial.

Las variables estadísticamente significativas en las regresiones (1) y (2) del cuadro 21.1 se utilizan como variables instrumentales sobre la probabilidad de que se produzcan ventas y compras de divisas, respectivamente.

Los autores emplean regresiones de estudio de eventos y autorregresiones de vectores estructurales.

Según estimaciones, el costo de la esterilización en 2012 era de aproximadamente 0,5% del PIB.

La acumulación de reservas internacionales también puede ser una razón detrás de la intervención en episodios de apreciación, aunque es menos probable que sea lo que ocurrió recientemente en el Perú.

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