Problema (1): Spreads soberanos, crisis financiera y aversión al riesgo.
Por favor, lea cuidadosamente el siguiente artículo:
Kristian Hartelius, Kenichiro Kashiwase and Laura E. Kodres (2008), “Emerging Market
Spread Compression: Is it Real or is it Liquidity?” IMF Working Paper 08/10. http://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2008/wp0810.pdf 1) Sintetice el principal propósito del artículo, la metodología empleada, los resultados econométricos y las conclusiones. Explique la innovación introducida por Hartelius et al
(2008) para estimar el impacto de las calificaciones de riesgo a largo plazo sobre los Spreads soberanos en países emergentes. Ayuda: observe el efecto asimétrico de cambios en las perspectivas (outlook) de dichas calificaciones sobre los spreads. Compare los principales hallazgos de este paper con los reportados por González Rozada y Levy-Yeyati (2006), y con los encontrados por Remolona, Scatigna y Wu (2007) en particular respecto al rol del “risk premium o unexpected losses given default”. (Máximo 5 carillas)

I. a) Principal propósito del artículo

El objeto de análisis de este trabajo es estudiar el dramático declive de los spreads, considerando que llamamos “ spread” de un mercado emergente a los determinantes de la diferencia entre el rendimiento de un instrumento de deuda del mercado emergente y una nota del Tesoro de U.S. a 10 años- Esta caída en los spreads ocurrió a lo largo de una dramática disminución en las políticas de las tasas de interés de los países industriales y a un marcado incremento en el crecimiento del dinero, al emitir dinero , por medio de la política monetaria que hicieron estos países en un esfuerzo por reavivar sus economías como consecuencia de los efectos de la burbuja de activos en el 2000, lo cual motivó a ciertos analistas a proclamar que la caída en los Spreads se producía por “un exceso en la liquidez global”.Y a pesar de una consistente contracción por parte de la mayoría de los bancos centrales hasta hace poco, y el tembladeral del mercado de junio-julio 2007 , los Spreads continuaron muy bajos. La compresión del Spreads también fue acompañada por una mejora de los fundamentals reales de muchos mercados de los países emergentes- ratios de deuda descendieron en algunos de los países, mejoraron los déficits de cuenta corriente y además fueron adoptadas otras políticas estructurales-. Reflejando estas mejoras , el promedio de rating crediticio de los países incluyendo el Indice EMBI Global mejoró de BB- a BB+ entre comienzos del 2000 y el 2007.

Como las tasas de interés continuaron su paso hacia arriba, trataremos de discernir cuánto de la mejora en los Spreads de mercado de los países emergentes se debe a los Fundamentals del país y cuánto se debe a el exceso de liquidez . Si mucho de la compresión en los Spreads es atribuible a las sólidas reformas hechas en los años recientes , restringir las condiciones monetarias en los países industriales debería haber tenido un efecto pequeño en los Spreads. Sin embargo, si mucho de la compresión de los Spreads se debe a la liquidez , entonces restringir la política monetaria y secar la liquidez podría significar invertir en los Spreads , que podría ser especialmente pronunciado si la excesiva liquidez ha también conducido a las posiciones de leverage.

Este paper trata de distinguir entre los dos factores - los fundamentals y la liquidez – al construir un modelo que toma en consideración diversas figuras de Spreads de mercados emergentes y ver cómo ellos se ajustan a los Fundamentals internos y a las tasas de interés.

Una de las motivaciones de añadir la perspective de rating de crédito a las series de ratings actual es constatar que los mercados anticipan, reaccionan primero a insinuaciones de cambios futuros de ratings más que frente a los hechos presentes.

b) Metodología empleada

Este paper trata de distinguir entre los dos factores - los fundamentals y la liquidez – al construir un modelo que toma en consideración diversas figuras de los spreads de mercados emergentes y ver cómo ellos se ajustan a los Fundamentals internos y a las tasas de interés.

Comparado a los exámenes previos de Spreads , innovamos de muchas maneras:Primero) Usamos datos que capturen la visión de futuro del mercado de precios reflejado en los Spreads , agregando perspectivas de las agencias de crédit rating , sumando a los ratings propios por país, por Fundamentals de país, y usando las tasas futuras a 3 meses de los Fed Funds más que la propia tasa de Fed Funds , como una medida de liquidez.

Segundo) Desarrollamos una relación más exacta entre el crédito rating y su efecto en los spreads al modelar la relación observada no lineal entre los dos.

Primero se estimó un modelo de regresion con el logaritmo de spreads de bonos como variable dependiente SPRD, y solo dos variables explicativas sean el CROI (o LTCR) y la U.S. 3 meses tasa future de Fed Funds (FF3M). Se incluyeron 30 países para la estimación. Así ve del modelo al obtener el R cuadrado qué proporción ó cuánto explica la variabilidad de la variable dependiente. El logaritmo lo emplean porque suponen que el efecto de las variables independientes sobre los spreads no es lineal.

Luego , se estimó una regression , cuyas variables explicativas son 3-meses tasa futura de Fed Funds (FF3M), la volatilidad del Mercado futuro de Fed Funds (V_FF)representada por los 90 –días desvio standar de la diferencia entre FF3M y FFTR, el indice de volatilidad (VIX)par aS&P 500, y los fundamentals. Para medir los fundamentals apllicamos el log de CROI y el log de LTCR.

Frente al análisis de la relación entre la liquidez global y la tasa de interés y los spreads ,los autores eligieron una tasa de interés future de corto plazo -La 3 meses FF futura para capturer el hecho que los mercados financieros miran adelante e incorporan expectativas de tasas futures de interés en sus decisiones comerciales. También al usar la volatilidad de dicha tasa prevee la incertidumbre de las condiciones cambiantes en la liquidez.

Para evaluar la buena performance del modelo, agregamos los spreads del EMBI Global , por capitalización del Mercado de los países, y los comparamos contra el spread actual.

Muchos estudios usan crédito ratings porque encapsula variables económicas. Es una manera eficiente , con un número fijo de categorías , por ejemplo AAA, AA+, …C, y Sd (referido a los defaults), y las alteraciones entre ellas no están asociadas a una respuesta fija en los Spreads. El modelo construido trata de enriquecer el contenido informacional de ratings para i) usar las indicaciones para futuras alzas o bajas en los “grades” representadas por las perspectivas de ratings, y ii) usa logaritmos para cuantificar la relación no lineal entre los Spreads.

Respecto a la influencia de la tasa de interés global en los spreads de los mercados emergentes se usan las de corto plazo (tasa de depósito a 3 m3ses en euro dolares o la tasa de los Fed Funds,) y las de largo plazo U.S. a 10 años treasury note, u otra fianza del gobierno a 10 años de los países industriales, o la curva de rendimiento medida por la diferencia entre la U.S. nota a 10 años y la 3meses Bono del Tesoro. Esta última variable se usa de manera que los participantes toman prestados fondos a la tasa de los Fed Funds ó tasa similar e invierten en fianzas de largo plazo .

Para los datos , se coleccionó un numero de series diarias y mensualesdesde junio 1991 hasta febrero 2007 para los 33 mercados económicos emergentes principales asi como datos financieros de la economía de U.S.

Para examinar los factores que ldeterminan los spreads , coleccionamos observaciones diarias del Indice de bonos del Mercado emergente (EMBI) y del EMBI Global para países individuales así como el Indice compuesto. Debido a criterios específicos de inclusion de país y liquidez, los dos indices de bonos consisten en varios números de países miembros y de instrumentos financieros.

Credit ratings soberanos mensuales y sus perspectivas son coleccionados en Rating directo , provisto por Standard &Poors.

La tasa a 3 meses de los Fed funds nos dice de qué manera las expectativas acerca de la U.S. futura política monetaria afecta el Mercado de bonos emergentes.

La incertidumbre de la U.S. política monetaria se percibe como de gran impacto en los mercados financieros, dificultando las decisiones de riesgo .

El Indice de volatilidad chicago Board Otions Exchange , VIX, se basó en S&P 500 opciones de precios.Este indice explica los movimientos del spread del Mercado emergente de bonos , y se usa como un proxy de la actitud del inversor hacia el riesgo.

El Indice Total de perspectiva de Credit Rating ,CROI, reúne la información de credit ratings de largo plazo soberanos y las perspectivas de credit ratings.este índice. Se usó la regression para estimar la respuesta individual ,

En este trabajo empezamos nuestro ejercicio observando la relación lineal en logaritmos entre los spreads y un índice de rating desde 1 al 22 en escala logarítmica.

Usa el EMBI global para cada miembro , agrega el CROI y el Credit Rating de largo plazo.Se analizaron los efectos de los fundamentals económicos y la liquidez en los spreads de bonos. El efecto de la liquidez resultó en examinar i) nivel anticipado de U.S. tasa de interés ii) la volatilidad del Mercado futuro de los Fed Funds iii) el nivel del apetito de riesgo como medido por el indice VIX.En este análisis se hacen comparaciones de los resultados de las regresiones con base CROI Perspectiva de Indice total de Credit Rating y el credit Rating de largo plazo.

c) Resultados econométricos

En la “tabla 3. Resultados del Modelo Básico : CROI versus LTCR, como variables independientes el Logaritmo de los spreads de bonos SPRD”, analizamos los resultados que surgen de los coeficientes, si son estadísticamente significativos . Concluímos que sí son los coeficientes estadísticamente significativos para la variable CROI y para la LTCR, pues el pvalue es cercano a cero. En cambio la variable FF3M no es significativa (ni al 5% ni al 10%), porque el pvalue es del 22%. Lo mismo ocurre cuando reemplazo LTCR por CROI.

En cuanto al Rcuadrado en el modelo de la variable CROI, el R cuadrado es cercano al 60%, que representa que el 60% de la variabilidad del logaritmo del spread es explicado por la variabilidad del modelo.

El “Coeficiente” , que muestra la pendiente de la regression, o el efecto marginal del spread, me dice que si el CROI aumenta una unidad, la SPRD ó variable dependiente cambia en 24,6%. En el caso de la variable explicativa LTCR me da 24,2%.

En la “tabla 4, los Resultados del Modelo Ampliado : CROI vs LTCR. Ene1991-Feb 2007”, se incluyen más variables que captan la volatilidad: V_FF y VIX. Los coeficientes son todos significativos y también el FF3M es estadísticamente significativo al 1% y al 5%. También en el caso de la variable LTCR los coeficientes son significativos.

El R cuadrado aumenta al 70% y en el LTRC lalcanza al 68%.

Comparando este modelo con el anterior que no incluía las variables de volatilidad,éste nos muestra que son variables relevantes., es decir me dan todas las variables como significativas y el modelo ajusta mejor.

d) Las conclusiones

Las estimaciones muestran que la US tasa de interés tienen un efecto claro en los spreads de deuda de los mercados emergentes. Ello implica que la Fed puede jugar un rol en reducer los riesgos de interrumpciones del Mercado de bonos emergentes. La Fed puede ayudar guiando las expectativas del Mercado , promoviendo la estabilidad financiera al mantener la volatilidad de la U.S. política monetaria baja, así contribuyendo a reducer los spreads cuando los fundamentals comienzan a empeorar.

Asimismo los mercados de las economías emergentes deben evitar incrementos abruptos de los spreads administrando medidas durante los buenos tiempos para evitar el deterioro de los fundamentals.

II. Explique la innovación introducida por Hartelius (2008) para estimar el impacto de las calificaciones de riesgo a largo plazo sobre los spreads soberanos en países emergentes. Ayuda: observe el efecto asimétrico de cambios en las perspectivas (outlook) de dichas calificaciones sobre los spreads .

Primero el autor usa datos para captar las proyecciones a futuro del Mercado de precios reflejado en los spreads , agregando perspectivas (“outlooks”) de las agencias de credit rating , en adición a los propios ratings, por fundamentals de país y como medida de liquidez y usa las tasas futuras a 3 Meses de Fed Funds (más que la tasa de Fed Funds misma.)

Segundo desarrolla una relación más exacta entre credit ratings y su efecto en los spreads al modelar la observada relación no lineal entre los dos. El modelo al incorporar el “outlook” usa las indicaciones para alzas o bajas de grados representado por el rating outlook. Además incorpora el logaritmo para contabilizar su relación no lineal con los spreads.

Uno de los motivos de agregar las perspectivas d e credit rating a las series de credit rating actual es observar que los mercados reaccionan primero y principalmente , anticipan las insinuaciones de cambios futuros de ratings más que a los hechos presentes cuando estos ocurren. Sy provee evidencia formal de las reacciones tempranas de los participantes respecto del mercado.

Ayuda: observe el efecto asimétrico de cambios en las perspectivas (outlook) de dichas calificaciones sobre los Spreads.

Hay cuatro propiedades que reflejan las respuestas no lineales de los Spreads a cambios en el rating o en el Outlook.De acuerdo a qué categoría se está, el Outlook que es el efecto sobre el spreads ,que sea estable, positiva ó negativa depende del crédito rating ,por ejemplo un país con Categoría non investmente grade , tier 1 (G2) , con Outlook positivo tiene menor Spreads que un país G1 con Outlook negativo.

III. Compare los principales hallazgos de este paper con los reportados por González Rozada y Levy-Yeyati (2006) y con los encontrados por Remolona ,Scaligna y Wu (2007), en particular respecto del “risk premium o unexpected losses given default”

González Rozada y Levy-Yeyati (2006) dicen que “los factores globales, la liquidez global y el sentimiento del mercado explican gran parte de la volatilidad de los Spreads de los mercados emergentes . Las implicancias son : ninguna prevision de la sustentabilidad fiscal de las economías emergentes pueden ignorar los factores exógenos (que por otro lado, son más fácilmente predictivas que los Fundamentals). Por otro lado, además de mejorar los fundamentals macro , las economías emergentes necesitan considerar su exposición a los factores globales y precisar mecanismos de reducción de dicha exposición.” En relación al paper de Hartelius, ellos coinciden en diagnosticar las mismas causas en los factores de riesgo: los factores globales o externos, la liquidez global tienen efectos sobre los Spreads de los países. Además la liquidez global explica gran parte de la volatilidad, es decir los dos papers hablan de la liquidez . Hartelius dirá que la Fed tiene una gran responsabilidad en ello. En general todos los resultados obtenidos destacan la influencia significativa de los factores exógenos en la el aumento de los costos de los préstamos que deben pagar las economías emergentes.

En otras palabras, González Rozada y Levy-Yeyati (2006) en su estudio explican las variaciones en los spreads de los mercados emergentes en el periodo 1993 – 2005 por el efecto que tienen los cambios en las tasas de interés y los spreads de los bonos en los países desarrollados como también los efectos de contagio de las crisis financiera mexicana y rusa que tuvieron lugar en estos años. Según su modelo una causa determinante de los spreads en los países emergentes fueron los factores globales como:

- El apetito al riesgo: Dado por la propagación de los bonos corporativos de alto rendimiento en la los mercados desarrollados.

- La liquidez global: Dado por la rata a 10 años del UST

- El contagio: Ocasionado por los acontecimientos sistémicos como el incumplimiento de Rusia y la caída del peso mexicano junto con las crisis bancarias.

Remolona et al. (2007) estudia los componentes de los spreads soberanos partiendo de una base de datos de los CDS (Credit default swaps) para los mercados emergentes. Estos componentes son:- la pérdida esperada por default (o riesgo de incumplimiento soberano)

- las primas de riesgo del soberano.

Su principal conclusión es que las primas de riesgo son la causa de la mayor parte de los spreads de crédito soberano.

En este modelo no se tienen en cuenta la aversión al riesgo global y el contagio. Los autores sólo explican la variabilidad en la pérdida esperada de forma predeterminada, es decir, el incumplimiento soberano como un fenómeno puro. No hay indicios de ningún relevamiento de los fundamentales en los componentes permanentes y transitorios. En relación a Hartelius, la volatilidad tiene un efecto sobre el spread , la volatilidad implica riesgo, y ambos papers muestran que el spread se explica por la prima de riesgo.

2.Según el cuadro 5, página 20, “declining global risk aversion (i.e. lower VIX) accounts for 43% of the EMBIG spread compression during the period from December 2002-February 2007”. ¿Qué implicancia tendría este resultado para interpretar el significativo aumento de los spreads soberanos desde mediados de 2008, como muestra el gráfico del reporte IMF Regional Outlook (Abril 2009), o la reciente caída de los mismos después de abril?

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Figura 1

Siendo el VIX una medida de volatilidad, este índice resulta bastante útil para capturar el apetito por riesgo de los inversionistas, así como el nerviosismo del mercado. Por los resultados obtenidos en el modelo de Hartelius el VIX es un buen indicador del comportamiento de los spreads soberanos de países emergentes.

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Figura 2. CBOE Volatility Index (VIX) - Tomada de CBOE Volatility Index (VIX)—Five-year Graph http://www.cboe.com/micro/vix/pricecharts.apx

En este caso, El VIX tiene una correlación importante con el EMBI+ en el periodo de estudio como se aprecia en la figura 2. En momentos de nerviosismo (desde mediados del 2008) y de retorno a la calma ( desde abril del 2009) el VIX ha venido reflejando el sentimiento generalizado del mercado.

Según el modelo de Hartelius et al (2008) u otros, ¿qué efecto esperaría de las reducciones masivas de tasas de interés en los EE.UU. sobre el riesgo de default en Latinoamérica? Justifique.

Continuando con los resultados presentados en el cuadro 5, página 20 y las justificaciones de la pagina 19 en especial “Just examining the two variables representing U.S. monetary policy (the Fed Funds futures rate and its volatility), the explanatory power amounts to less—around 10 percent” Es de esperar que las reducciones masivas de las tasas de interés en los EE.UU. no tendrán un efecto significativo en el riesgo de default en Latinoamerica.

¿Por qué países como México están siendo menos penalizados por los mercados en términos del spread y el acceso a los mercados de deuda voluntarios? (Máximo 5 carillas)

En el periodo 1999 – 2007, México mostró una reducción sostenida de sus spreads y luego de la crisis Sub-prime junto con Chile se ha mantenido en los niveles más bajos. Por lo tanto está es una razón de peso para que los inversores vean claramente que el riesgo de inversión en los bonos soberanos Mexicanos es bajo en comparación con otros países (Ver figura 1 y figura 4).

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Figura 3.

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Figura 4. EMBI sovereign bond spreads (bp)

Source: OECD Development Centre based on Thomson Datastream, 2009

3.Contraste la evolución de los ratings soberanos a largo plazo en moneda extranjera con los EMBI+ observados entre 2002 y 2008 (antes del colapso de Lehman Brothers).

¿Qué países de América Latina obtienen el grado de inversión y qué razones brindan las agencias de calificación de riesgo (escoja una)?

[pic] Figura 5

Cuando se menciona el grado de inversión de un país se está calificando la capacidad de pago del gobierno de ese país respecto de su deuda, es decir, cuán probable es que ese gobierno cumpla con pagar dicha deuda. Contar con el grado de inversión significa obtener una calificación crediticia de BBB- o más alta para el caso de las agencias clasificadoras Fitch y Standard & Poor’s o de Baa3 o más alta en la metodología de calificación de Moody’s. Como se observa en la Figura 5, los países de América Latina que lograron calificación de grado de inversión en el periodo de estudio (2002 – 2008) otorgado por Standard & Poor’s fueron Chile, México, Perú y Brasil. Estos emisores tienen acceso continuo a financiamiento a tasas competitivas y a una gran base de inversionistas. Estos países acceden a mercados de financiamiento muy profundos; inclusive estos gobiernos cuentan con la posibilidad de emitir en los mercados de bonos denominados en euros y yenes. El grado de inversión es la certificación que el país obtiene por mejoras sostenidas en las cuentas fiscales e indicadores macroeconómicos y sociales, en general la adjudicación de grado de inversión está basada en datos político-económico en los que el país ha tratado de evolucionar, como el índice de reservas internacionales, la solidez de la economía y estabilidad política, además de factores sociales tales como la libertad de prensa y distribución de la renta. Los inversionistas observan la mejora en las variables descritas y empiezan a demandar más los títulos emitidos por dicho gobierno.

Utilizando el modelo de Cantor y Packer (1996) o la actualización hecha por Rowland y Torres (2004), encuentre la variación de los valores de las principales variables explicativas del modelo para el período 2002-2007 y analice el rating predicho por el modelo en contraste con el observado.

Basados en los resultados de Norbert Gaillard presentados en su paper “Fitch, Moody’s and S&P’s Sovereign Ratings and EMBI Global Spreads: Lessons from 1993-2007”

El propósito del trabajo de Gaillard es examinar la correlación entre los spreads JP Morgan EMBIG y los ratings soberanos de Fitch, Moody's y S & P para el período diciembre 1993-febrero 2007 y la evaluación del impacto de los spreads en las calificaciones, y viceversa. Analizando la percepción del riesgo soberano por el mercado primero y luego por las agencias de calificación, por otra parte, es muy representativo, porque el período de estudio abarca tramos de la aversión al riesgo extremadamente alto (La crisis del Tequila de diciembre 1994-marzo 1995, la crisis rusa de julio-septiembre de 1998, riesgo de no pago en Brasil de junio de 2002-marzo 2003) y también años de la baja aversión al riesgo desde 2005 (impulsado por altos niveles de liquidez, el aumento de los precios de los productos básicos, el rápido ritmo de crecimiento económico, y la mejora continua de la calidad crediticia de los países emergentes).

Las investigaciones de los ratings soberanos se pueden dividir en tres categorías principales. El primer grupo de trabajos investiga los factores determinantes de las calificaciones soberanas de S & P y Moody's. En su paper , Cantor y Packer (1996) muestran que cinco variables (PIB per cápita, los indicadores para el desarrollo económico y para el default soberano: inflación y deuda externa) explican el 90% de la puntuaciones emitidas por S & P y Moody's .

La segunda línea de investigación examina el presunto comportamiento ciclico de calificaciones soberanas en las crisis financieras. Para Ferri, et al. (1999), Moody's y S & P no pudieron prever la crisis de Asia, e incluso agravado por descalificación de los países de Asia más de lo justificado por los fundamentals. Kräussl (2000) no está de acuerdo, argumentando que la rebaja masiva no necesariamente intensificar una crisis (por ejemplo, Corea del sur en 1997).

El tercer tipo de papers, mucho más en consonancia la investigación de Gaillard, estudia las relaciones entre los spreads y calificaciones soberanas. Cantor y Packer (1996) estudia el período 1987-1994 y concluye que el impacto de un cambio de calificación sobre los spreads es mayor si se hace por Moody's o si se trata de relacionados con los países con grado especulativo.

Gaillard desarrolla un modelo con los spreads EMBIG para determinar las diferencias en la evaluación del riesgo soberano entre el mercado y las tres agencias. La relación entre los spreads y calificaciones está dada por:

Log (EMBIG) que = αi + β RATit + εit

Para los países i = 1, 2, 3, ..., 32 y periodos t = 1, 2, 3 ..., 159. La variable dependiente Log (EMBIG) da el registro de los spreads EMBIG. La variable independiente RAT es la calificación asignada por cada agencia.

Durante todo el período de estudio, el mercado y las agencias de rating parecen tener una percepción común de riesgo soberano. Sin embargo, sus percepciones tienden a diferir en tiempos de muy alta aversión al riesgo (1998) baja aversión al riesgo (desde 2006). Esta divergencia en la forma en que las agencias evalúan la solvencia soberana se debe fundamentalmente a la falta de voluntad de las agencias para tener en cuenta el punto de vista del mercado cuando los spreads EMBIG son excesivamente altos o bajos.

Sin embargo, las calificaciones no pueden ser considerados de forma sistemática pro-cíclico, porque rara vez se ajustan a excesivamente a las subidas/bajadas de los spreads y los fuertes aumentos/disminuciones de los spreads. Como una cuestión de Una c conclusión importante de este estudio se refiere a la importante repercusión de las calificaciones en los spreads. Las mejoras en calificación de Moody's y las bajas de S & P tienen un impacto significativo pero los cambios en rating suelen ir precedidos por una evolución de los spreads en la dirección esperada. Estos resultados muestran que los ratings y los spreads son interdependientes a pesar de que sus variaciones no están sincronizadas.