Determinantes de la Prima de Riesgo Soberano para Colombia
Se propone un modelo de rezagos distribuidos para determinar las variables que afectan las primas de riesgo soberano para Colombia, trabajando con datos mensuales para el periodo enero 2002 a marzo 2005; y datos de abril 2005 a noviembre 2005 como datos out-of-the-sample para verificar la capacidad...
- Autores:
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Zapata Bonnett, Bernardo Alberto
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/8906
- Palabra clave:
- 33 Economía / Economics
Riesgo soberano
Modelo de rezagos distribuidos
Efecto contagio
Clasificación JEL / Sovereign risk
Distributed lag model
Effect contagion
JEL Classification
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | Se propone un modelo de rezagos distribuidos para determinar las variables que afectan las primas de riesgo soberano para Colombia, trabajando con datos mensuales para el periodo enero 2002 a marzo 2005; y datos de abril 2005 a noviembre 2005 como datos out-of-the-sample para verificar la capacidad de pronóstico del modelo. Lo novedoso con respecto a estudios previos es la característica dinámica del modelo al incluir tanto la variable dependiente como las independientes rezagadas; igualmente la incorporación del spread de Brasil como una variable proxy del efecto contagio. Los resultados muestran que el efecto contagio es significativo para explicar el spreadsoberano de Colombia; igualmente que la historia importa, es decir, que los spreads no cambian súbitamente, sino que de hecho lo hacen poco a poco, en la medida en que incorporan nueva información./ Abstract.We propose a distributed lag model to determine the variables that affect sovereign risk premiums in Colombia, working with monthly data for the period January 2002 to March 2005 and data from April 2005 to November 2005 as data out-of-the-sample to verify the model forecast. The novelty with respect to previous studies is the dynamic characteristic of the model to include both the dependent variable as the independent behind, also incorporating the spread of Brazil as a proxy for contagion. The results show that the contagion effect is significant in explaining the spreadsoberano of Colombia, also that history matters, ie the spreads do not change suddenly, but actually do little by little, as they incorporate new information |
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