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E C O N O M Í A
TESIS de MAGÍSTER
IInstituto
N S T I de
T Economía
U T O
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DE TRABAJO
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TESIS DE GRADO
MAGÍSTER EN ECONOMÍA
Fuenzalida Núñez Cristián Sergio
Julio 2010
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
INSTITUTO
MAGISTER EN
DE
ECONOMIA
ECONOMIA
Factores Institucionales como Determinantes de
la Liquidez de la Deuda Soberana: una
Evaluación Empírica para Economías
Latinoamericanas
Cristián Sergio Fuenzalida Núñez
Comisión
Jaime Casassus Vargas
Luis Lagos Marchant
Verónica Mies Moreno
Francisco Rosende Ramírez
Santiago, julio 2010
Factores Institucionales como Determinantes de
la Liquidez de la Deuda Soberana: una
Evaluación Empírica para Economías
Latinoamericanas1
Cristián Fuenzalida Núñez
Julio de 2010
1
Esta tesis ha sido financiada con la Beca para Estudios de Magíster en Chile, año académico 2009, otorgada
por la Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica – CONICYT.
3
Resumen Ejecutivo
En este trabajo se investiga la influencia de factores institucionales sobre la liquidez de la
deuda soberana. Puesto que la calidad institucional contribuye a la transparencia de los
mercados, al revelarse más eficazmente la información sobre los fundamentos, esto alivia
los problemas informacionales que son causa de iliquidez en los mercados de activos. El
estudio incluye datos para los bid-ask spreads de 78 bonos soberanos en un conjunto de
siete economías latinoamericanas.
Al hacer un análisis econométrico considerando
variables de calidad institucional monetaria y percepción de corrupción provenientes de
Heritage Foundation y Transparency International, se encuentra evidencia para apoyar la
idea de causalidad entre estas variables y la liquidez.
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1. Introducción y Motivación
Así como es posible ligar los valores de algunos fundamentales de una compañía con el
valor de los bonos emitidos por ésta, una pregunta natural es si existe una relación entre los
fundamentos macroeconómicos e institucionales de una economía y el spread que obtienen
sus papeles en el mercado internacional de títulos soberanos. Una serie de trabajos plantea
el vínculo entre los fundamentos de la economía que emite los bonos y el correspondiente
spread de aquellos (Eaton y Gersovitz, 1981; Bulow y Rogoff, 1989a; Westphalen 2001;
Jeanneret, 2009 y Hilscher y Nosbusch, 2010). Estos trabajos teóricos muestran que
variables como el crecimiento de la economía y la volatilidad de sus ingresos están ligadas
al nivel general del spread de estos bonos.
Sin embargo, los estudios empíricos al respecto muestran un diagnóstico mixto. Algunos
estudios concluyen que los factores macroeconómicos locales no tienen un rol importante
en la explicación de los spreads de bonos soberanos (Longstaff et al., 2008; Díaz y
Gemmill, 2006). Otros, como Baldacci et al. (2008) y Grandes (2007) muestran que no
sólo el análisis empírico muestra que los fundamentos macroeconómicos del país explican
parte de los spreads, sino que hay razones teóricas que muestran la relación. Por ejemplo,
Baldacci et al. (2008) muestra que la reputación de un gobierno en los mercados de
capitales internacionales depende negativamente de los riesgos políticos enfrentados por el
país y del nivel de deuda respecto al producto. Economías más expuestas a cambios que
deterioren su institucionalidad, o que presentan una carga mayor de deuda, son vistas por
los inversionistas como más riesgosas. En consecuencia, el spread exigido a sus bonos es
mayor.
Una mirada atenta a la metodología del primer conjunto de estudios permite apreciar que el
análisis de spreads realizado tiende a considerar sólo la parte de éste que corresponde a
riesgo de crédito (Hund y Lesmond, 2007). Así, el estudio de Longstaff et al. (2007) usa
como muestra datos de CDS. De la misma forma, Díaz y Gemmill (2006) usan una medida
implícita de distancia al default en su argumentación. Así, si bien esto indica que la parte
del spread que compensa el riesgo de crédito está explicado en parte por la exposición a
factores de riesgo globales y regionales, tal vez por el rol de los premios por riesgo en la
compensación, esto no es incompatible con la existencia de un canal de influencia de los
fundamentos de la economía que emite en el spread total.
5
Lo anterior se debe a que el spread no refleja solamente una compensación por el riesgo de
crédito del bono. Si los bonos difieren en su liquidez, los inversionistas demandarán una
compensación adicional por mantener estos bonos en su portafolio. Este mayor spread
compensa el riesgo de necesitar liquidar el bono en un momento determinado y no
encontrar un comprador en ese instante específico. Bonos menos líquidos obligarán a hacer
una pérdida de capital al inversionista en esa situación.
Por lo tanto, si se desea averiguar la pertinencia de los fundamentos macroeconómicos e
institucionales como explicación de las diferencias de spread entre países, se deben
investigar también los determinantes de las diferencias de liquidez de los bonos soberanos
emitidos por distintos países.
El propósito de este trabajo es responder una parte de esta pregunta: establecer si los
fundamentos institucionales de un país tienen relación con la liquidez de los bonos emitidos
por esa economía. Para ello, se realiza un análisis econométrico sobre datos de liquidez
medida por el bid-ask spread de los bonos soberanos de siete economías latinoamericanas.
Este análisis muestra un efecto positivo de la calidad de las instituciones locales en la
liquidez.
El resto del documento se estructura como sigue: en la sección 2 se revisa la literatura sobre
spread soberanos y liquidez en estos mercados. La sección 3 estudia la definición de
liquidez apropiada para este estudio. En la sección 4 se fundamenta la relación entre
algunas variables institucionales y la liquidez promedio de los títulos de deuda emitidos por
los gobiernos. En la sección 5 se plantea un modelo empírico que testea si acaso la relación
planteada se condice con los datos extraídos del mercado financiero para bonos de países
latinoamericanos. La sección 6 discute los resultados de la regresión y en la sección 7 se
concluye planteando las extensiones necesarias.
6
2. Revisión de la literatura
No existe un modelo teórico micro-fundado que explique la liquidez de los mercados de
deuda soberana hasta la fecha. Por lo tanto, el estado del arte respecto a este tema soporta
diversos enfoques: por un lado están los modelos modernos de liquidez micro-fundada para
activos cualesquiera, por otro los modelos teóricos sobre deuda soberana e incentivos al
default y la evidencia empírica respecto a los determinantes del spread de estos bonos. Una
literatura aún en ciernes evalúa la importancia de la compensación por liquidez en los
mercados de deuda soberana.
2.1. Literatura teórica sobre causas de iliquidez en los mercados de activos
La liquidez de un activo se refiere a la facilidad con que éste puede ser transado o, más
específicamente, a “la capacidad de un inversionista de comprar o vender grandes
cantidades de un activo sin alterar sustancialmente su precio” (Ugur, 2009). La literatura
sobre liquidez en los mercados de activos reconoce que el fenómeno de la liquidez está
ligado a actividades económicas más básicas como el intercambio en mercados de activos y
la intermediación financiera. Por ello, se han investigado diversos mecanismos que pueden
generar este fenómeno en un modelo micro-fundado. Entre las principales causas de
iliquidez en los mercados investigadas se encuentran la existencia de costos exógenos de
transacción, de presiones de demanda y riesgo de inventarios, la posesión de información
privada por una parte de los inversionistas y la existencia de costos de búsqueda,
importante sobre todo en los mercados over-the-counter.
Uno de los supuestos de la teoría de precios de activos estándar (Cochrane, 2001) es que los
mercados no tienen fricciones, en el sentido de que todo activo puede ser transado sin costo
alguno por los inversionistas, quienes toman los precios del mercado como dados. En este
marco analítico no existe rol para una compensación adicional por liquidez. Sin embargo, la
investigación posterior ha llevado a la conclusión de que no es posible un mercado cuyos
precios no se vean afectados por fricciones, porque la desaparición de estas fricciones
involucra un costo, y de no existir un impacto en precios no hay lugar a rentas para las
empresas cuyo giro es resolver estos problemas (Amihud et al., 2005). Por ejemplo, en un
contexto de presiones de demanda variables, si no hay impacto en precio de estas
oscilaciones de demanda no hay espacio para ganancias para el broker encargado de
7
mantener un inventario del activo y proveer liquidez al mercado. Debe existir una
compensación para el market-maker. En el mismo sentido, Grossman y Stiglitz (1980) han
probado que tampoco es posible la existencia de mercados informacionalmente eficientes,
puesto que si los precios revelaran completamente toda la información, ningún inversionista
tendría incentivos a recabar esa información.
Una primera fricción investigada ha sido la existencia de costos de transacción fijos y
exógenos en un mercado de activos. La idea básica de estos modelos es que un
inversionista que anticipa que deberá pagar un costo por transar el activo cuando desee
liquidarlo debe incorporar en su valoración inicial este hecho. En el contexto de costos de
transacción variables en el tiempo, Acharya y Pedersen (2005) han desarrollado un modelo
de precios de activos que representa un CAPM con riesgo de liquidez. Estos autores
muestran que en un mercado donde existe un costo de transacción por activo, el precio de
equilibrio es la suma del premio por riesgo de mercado neto de costos de transacción
ponderado por los betas del retorno y el costo de transacción del activo respecto al retorno
de mercado y el costo de transacción agregado. Así, los inversionistas pagarán más por
activos cuyos retornos estén correlacionados negativamente con la iliquidez de mercado. La
predicción es consistente con la evidencia provista por Pastor y Stambaugh (2001).
La investigación de efectos de clientela y demanda se basa en la idea de que los
inversionistas difieren en el período de manutención esperado de un activo. De esta forma,
los inversionistas que anticipan requerir la liquidación anticipada del activo –por
requerimientos de rentabilidad de corto plazo, por ejemplo, según se estudia en Duffie
(2003) — exigen un retorno superior al activo que aquellos que anticipan una baja
frecuencia de transacción. Amihud y Mendelson (1986) demuestran que los inversionistas
con el menor tiempo de manutención esperado mantienen carteras con los menores costos
de transacción.
Entre las fuentes de iliquidez endógena en los mercados, se ha propuesto la existencia de
información asimétrica en los mercados de activos. La existencia de un grupo de
inversionistas con información privada crea problemas de selección adversa, puesto que un
inversionista informado con malas noticias sobre los flujos tiene incentivos a vender el
activo, de forma que un inversionista cualquiera debe ponderar en su evaluación del valor
del activo el hecho de que una oferta de venta puede deberse también a información
8
adicional en la contraparte. Un trabajo que sigue esta línea es Garleanu y Pedersen (2004),
donde se muestra que la existencia de información asimétrica produce bid-ask spread y un
premio por liquidez en el spread en presencia de agentes heterogéneos en cuanto al shock
de liquidez que reciben en el tiempo.
Por otra parte, Duffie et al. (2003) construyeron un modelo dinámico de valoración de
activos que permite, entre otras cosas, establecer un vínculo entre los tiempos de búsqueda
de una contraparte de estos mercados y la volatilidad de los dividendos del activo.
Concretamente, a mayor volatilidad de los dividendos, mayores tiempos de búsqueda para
venta, y menor precio del activo. La intuición de este resultado es que una mayor
volatilidad de los flujos hace que una fracción menor de los inversionistas califique para ser
un comprador del activo si éstos se rigen por límites de riesgo a sus posiciones (dada, por
ejemplo, por un Value at Risk). Esto hace que la profundidad del mercado disminuya y por
lo tanto aumenten los costos de búsqueda de una contraparte para realizar la transacción en
estos mercados.
2.2. Literatura empírica sobre determinantes del spread de la deuda soberana
Los estudios empíricos sobre los determinantes del spread intentan entregar una respuesta
al rol de cada uno de los factores de riesgo sobre los flujos del bono en la explicación del
nivel total del spread. Mientras algunos analizan exclusivamente medidas identificables
con riesgo de crédito, otros estudian directamente el spread sin hacer diferencia respecto de
por qué concepto se está compensando al inversionista que demanda esos bonos, si por
riesgo de crédito o de liquidez.
Por una parte, Díaz y Gemmill (2006), Remolona et al. (2007), Longstaff et al. (2007),
Eichengreen y Moody (2000) y Kamin y van Kleist (1999) encuentran que los spread de
estos bonos se explican principalmente por factores relativos al mercado financiero global,
como el retorno de los bonos del Tesoro Americano y del mercado accionario
norteamericano, y por variables que describen la aversión al riesgo global, como la razón
precio-utilidad del índice S&P 100. Sin embargo, se observa que estos estudios centran su
atención o bien en muestras que contienen sólo información relativa al riesgo de crédito de
los bonos, o bien en medidas de distancia a default que nuevamente incorporan sólo esa
dimensión.
9
El estudio de Díaz y Gemmill (2006) construye una medida de distancia a default y estima
una regresión entre los cambios de esta medida de distancia y un conjunto de factores
explicativos del spread, que comprenden factores globales regionales y factores específicos
de cada país. Sus resultados muestran que las variables del mercado global dan cuenta del
25% de la varianza explicada, las variables regionales un 45% y las variables locales un
12%.
Longstaff at al. (2008) hacen un estudio econométrico de los determinantes de los spread
de bonos soberanos. El análisis llevado a cabo por estos autores comprende una muestra de
26 entre países desarrollados y economías emergentes. Para los títulos de deuda de estas
economías se consideran los spread de los instrumentos CDS (Credit Default Swap), que
son más líquidos que los correspondientes bonos. En la explicación del spread de estos
instrumentos se incluyen variables globales relativas al mercado financiero, medidas del
premio por riesgo global, variables locales y variables relativas al flujo de inversión global.
Sus resultados arrojan que la variable de mayor importancia es el spread de bonos de alto
retorno de los US. A partir de tales resultados, concluyen que el exceso de retorno de los
bonos considerados es en gran medida una compensación por la exposición al riesgo global.
En la misma dirección, Eichengreen y Moody (2000) y Kamin y van Kleist (1999)
encuentran que los principales determinantes de los spreads de bonos soberanos son el
retorno de los bonos del Tesoro Americano, la pendiente de la curva yield de los US y los
indicadores de riesgo de los mercados de bonos de US.
Sin embargo, otros estudios que analizan los determinantes del spread soberano encuentran
una relación entre algunas variables macroeconómicas locales, como el crecimiento de la
economía, los flujos de capitales netos o el servicio de la deuda. Entre estos estudios se
encuentran Hilscher y Nosbusch (2010), Baldacci et al. (2008), Grandes (2007), Ferrucci
(2003) y Codogno et al. (2003).
De acuerdo con Baldacci et al. (2008), tanto factores políticos como fiscales explican parte
de las diferencias de spread soberano entre países. Sus resultados muestran que niveles
menores de riesgo político de un país, medido por índices construidos en base al índice de
gobernabilidad del Banco Mundial y al índice de libertad económica de Heritage
Foundation, están asociado a menores niveles promedio de los spread para la economía.
Asimismo, las medidas de ajuste fiscal que lleven las cuentas hacia el balance tienen como
10
resultado una disminución del premio exigido por los inversionistas, sobre todo entre
aquellos países que han experimentado en el pasado un episodio de default.
La tabla 1 entrega un resumen de los principales trabajos que explican los determinantes de
riesgo soberano, indicando la muestra utilizada, su metodología, las variables explicativas
relativas a cada factor de riesgo del bono y los principales resultados. La observación de
este resumen permite confirmar que razones de elección de muestra y metodología explican
los resultados del primer conjunto de estudios.
2.3. Literatura sobre liquidez en los mercados de deuda soberana
Los estudios empíricos recientes sobre liquidez en estos mercados han encontrado que ésta
tiene un efecto importante en el spread de los bonos. Por ejemplo, Schwarz (2009) ha
construido nuevas medidas de calidad de crédito y liquidez basadas en datos de microestructura de los mercados. Como medida de liquidez en el mercado de deuda alemán
consideran el spread entre los bonos del Gobierno Federal alemán y los menos líquidos
KfW (Kreditanstalt für Wiederaufbau) bonos de agencia, con el mismo riesgo de crédito
que los bonos Federales. Con estas medidas ha probado que los cambios en la liquidez
explican más de las dos terceras partes del aumento en los spreads para los bonos de la
zona Euro.
En un estudio reciente sobre las diferencias entre los spreads observados para los títulos de
deuda de los países de la UE, Favero, Pagano y von Thadden (2010) hallan una alta
correlación entre los diferenciales de spread de los distintos países de la muestra, pero
también una gran heterogeneidad entre los diferenciales de liquidez de los bonos de
distintos países. Usando un modelo teórico de agentes heterogéneos con demanda por
liquidez endógena, predicen que los diferenciales de liquidez son crecientes tanto en el
riesgo agregado como en la iliquidez relativa.
2.4. La medición de los determinantes de la liquidez en la literatura
Algunos estudios han centrado su atención en los determinantes de la liquidez de los
activos en algunos mercados. Los primeros estudios al respecto se han centrado en el
mercado de acciones y bonos corporativos en economías desarrolladas. Más recientemente,
la disponibilidad de datos ha permitido el examen de algunas características de los
11
mercados emergentes. Ejemplos de estos estudios son Fujimoto (2003), Lesmond (2005) y
Chen at al. (2007).
El estudio de Fujimoto (2003) investiga las fuentes macroeconómicas de variación en la
liquidez en los mercados. Para ello, examina la evolución conjunta de medidas de liquidez
agregada para el mercado accionario con variables de mercado y de la economía, como el
crecimiento de la producción industrial, la tasa mensual de inflación, el crecimiento de un
índice de materias primas, las tasa de política de la FED y las reservas. Sus resultados
indican que la influencia de los shocks macroeconómicos fue más importante a mediados
de la década de 1980, cuando el ciclo era más volátil. Además, el efecto de estos shocks se
extiende a otras variables como el retorno de mercado, la volatilidad agregada y la
reversión en los retornos, y por ese canal indirecto también se afecta la liquidez agregada.
Mientras el estudio anterior se concentra en una economía, el trabajo de Lesmond (2005)
examina las diferencias de liquidez en distintos mercados emergentes. Cuando se evalúa el
efecto de diferencias en el origen legal, las instituciones políticas y el riesgo político en los
niveles promedio de liquidez, el hallazgo es que países con instituciones políticas o legales
más débiles tienen mayores costos de liquidez. En este trabajo, la liquidez de un mercado se
mide usando datos de mercados accionarios para cada uno de los países y construyendo
índices agregados de liquidez. Se estima un panel con efectos aleatorios de la forma:
! " # ! Donde CODE LAW es una variable que indica el origen legal del país, INSID es la
aplicación de leyes contra las transacciones realizadas por insiders, JUD es la eficiencia del
sistema judicial, POLRISK corresponde a un índice de riesgo político y PRICE, VOLUME,
VOLAT y MKT CAP son variables del mercado local para los precios, el volumen transado,
la volatilidad y la capitalización de mercado. Sus resultados indican que la eficiencia del
sistema judicial y el riesgo político son determinantes importantes de la liquidez promedio
en los mercados.
Por otra parte, el trabajo de Chen et al. (2007) indaga la evolución conjunta de spreads,
medidas de liquidez y ratings de crédito para una muestra de bonos corporativos del
mercado norteamericano. La estimación de un sistema de ecuaciones simultáneas para las
variables anteriores permite concluir que la liquidez es un determinante clave de los
12
spreads en estos mercados, aunque no se indaga sobre factores que pueden ser causa de esta
liquidez. Los autores encuentran que la mitad de la variación cross-section de los cambios
en los spreads viene explicada por cambios en la liquidez.
13
3. Concepto de liquidez relevante para este estudio
Una tarea pendiente en la literatura es encontrar un modelo micro-fundado que explique el
vínculo entre los fundamentos de una economía y el grado de liquidez de sus mercados de
deuda soberana. En ausencia de un marco analítico de este tipo, el examen que se ofrece
pretende vincular de forma cualitativa las características de estos mercados con la
investigación sobre el efecto de cambios estructurales o de política sobre la liquidez y la
profundidad de los mercados.
3.1. Definición de liquidez
El concepto de liquidez que interesa en este trabajo es la liquidez de activos financieros.
Las definiciones de los trabajos seminales (Keynes, 1936; Hicks, 1962) establecen que la
liquidez es una propiedad que mide si un activo en más realizable con certidumbre en el
corto plazo sin incurrir en una pérdida. De acuerdo con Hicks, esta definición de liquidez
involucra dos propiedades para el activo: el ser comerciable (marketable) y el poder serlo
sin pérdida en el corto plazo, es decir que el valor actual del activo guarde una relación
estable con su valor para el largo plazo, de no mediar nueva información sobre los flujos.
Para otros autores, como Black (1971), la liquidez puede definirse para activos transados en
un exchange en términos de medidas de liquidez directas. De acuerdo con este autor, un
activo es líquido en un mercado no-ideal si siempre existen precios bid y ask para un
inversionsta que desee comprar pequeñas cantidades, si la diferencia entre ambos precios es
pequeña, si es posible comprar o vender una cantidad importante de acciones en un plazo
largo a un precio no muy diferente del valor fundamental y si, en cambio, para vender
bloques grandes en el corto plazo se hace necesario transar con un descuento que depende
del tamaño del bloque.
Definiciones alternativas de liquidez enfatizan su capacidad de realizarse en la forma de
fondos disponibles para el consumo inmediato o reinversión, aproximadamente en la forma
de dinero (Hirschleifer, 1968), su facilidad de transacción y baja volatilidad de precios
(Marschak, 1938) o el tiempo que toma cambiar el activo por dinero (Lippman, 1986). Kyle
(1985) reconoce que el concepto de liquidez general involucra varias propiedades
transaccionales de los mercados, que incluyen la “estrechez” (tightness) (el costo de
cambiar la posición en un activo en un período de tiempo corto), “profundidad” (el tamaño
14
y cambio requerido en el flujo de órdenes para cambiar los precios en una magnitud
determinada) y “resiliencia” (la velocidad con la cual los precios se recuperan de un shock
aleatorio no-informativo.
La literatura más reciente sobre el tema tiende a definir el concepto de forma amplia,
reconociendo que son varias las propiedades asociadas a éste, así como las medidas
utilizadas para medirla. Amihud et al. (2005) proponen como definición “la facilidad para
transar un activo”, entendiendo que esta facilidad se mide por el costo de liquidación para
quien efectúa una transacción en el mercado ilíquido. Hay varios fenómenos o fuentes de
iliquidez que dan lugar a este costo de liquidación: en un nivel básico, la existencia de
primas por la acción del broker, la existencia de costos de procesamiento de órdenes o de
impuestos a las transacciones. Todos estos costos corresponden a costos de transacción. Por
otra parte, si existen demandas variables por el activo, de forma que no existe
necesariamente coincidencia entre las puntas de compra y venta en un mercado, el marketmaker debe mantener un inventario temporal de los activos y debido a ello, exigirá una
compensación adicional por ese hecho. De la misma forma, si existen agentes en el
mercado con información privada o una capacidad analítica superior, las transacciones con
estos agentes resultarán en promedio en una pérdida y el market-maker también exigirá una
compensación adicional por este hecho. Por último, si los inversionistas transan en un
mercado over-the-counter, es posible que deban enfrentar costos de búsqueda adicionales
en mercados menos líquidos, porque en tal caso es posible que no existan posiciones que
puedan calzar con las necesidades de compra o venta.
En un mercado con agentes aversos al riesgo, si los factores anteriores oscilan a través del
tiempo de forma no predecible, este mismo hecho genera un costo adicional para el
inversionista, puesto que los costos de la liquidez ahora incorporan una compensación por
riesgo a través del tiempo. Por ejemplo, la existencia de costos de transacción en la forma
de primas para el broker es una fuente de iliquidez en los mercados, porque aumenta el
costo de liquidar el activo. Si además esta prima es variable en el tiempo de una forma
aleatoria, este riesgo de oscilación hace exigir una compensación adicional para el
inversionista averso al riesgo.
3.2. Tipos de liquidez y formas de medirla
15
En referencia a la liquidez de activos financieros, se han usado medidas de la liquidez que
descansan en estimaciones de los costos de trading, en el volumen de transacciones y en el
comportamiento de los precios.
Entre los indicadores del costo de trading, el bid-ask spread ha recibido la mayor atención.
Si bien este es un indicador global de liquidez, tiene la desventaja de que es posible que las
transacciones se cierren fuera del rango indicado por sus extremos, de forma que no sería
un indicador fiel del costo para un inversionista pequeño de transar en el mercado, porque
esta alternativa puede abaratar ese costo. Grossman y Miller (1988) han argumentado que
el bid-ask spread es una medida del costo de liquidiez sólo en el caso en que el market
maker cierra las puntas bid y ask al mismo tiempo. Además, la falta de disponibilidad de
datos dificulta la utilización de esta medida de forma generalizada.
Otras medidas de la liquidez de un activo, como el turnover (número de papeles transados
sobre el total emitido), el valor transado, el volumen transado y la frecuencia de
transacciones, se basan en datos sobre volúmenes de transacciones. Este tipo de medidas
captura la frecuencia de las transacciones, pero la primera de ellas ignora el costo que esto
genera. Además, su comportamiento es no-lineal respecto del bid-ask spread, lo que arroja
dudas sobre su aplicabilidad como medida alternativa a ésta.
Otro tipo de medidas trata de capturar el impacto en precios de las oscilaciones en el flujo
de transacciones. La generalización de Amihud para el turnover (la razón entre el retorno
diario absoluto y el volumen total de transacciones en dólares) captura el concepto de Kyle
de medir la respuesta de los precios al flujo de órdenes para cuantificar el nivel de iliquidez
derivado de diferencias informacionales en el mercado. Roll (1984) deriva una medida de
iliquidez observando que la autocorrelación entre los cambios de precios en los mercados
suele ser negativa. De acuerdo con Roll, la medida de bid-ask spread “efectivo” es:
$$%&'()% *(+ , -./ .01%-+ 2√,4)
Donde Cov es la primera autocovarianza de los cambios en precios. Roll argumenta que
esta es una medida más fiel del costo de liquidar en un modelo donde los precios oscilan
entre el bid y el ask. Al mismo tiempo, Grossman y Miller (1988) señalan que esta medida
captura también el impacto en precios de los shocks de liquidez.
3.3. Tipo de liquidez abordada en este estudio y discusión de la medida utilizada
16
Este trabajo concentra su análisis de la liquidez de la deuda soberana examinando los
determinantes del bid-ask spread de estos bonos. La principal razón para utilizar esta
medida es la disponibilidad de datos. Recientemente, ha sido reconocida en la literatura la
escasez de datos como razón primaria de ausencia de estudios sobre liquidez en los
mercados de deuda, en particular en mercados emergentes (Hund y Lesmond, 2007). La
recopilación de datos para bonos de siete economías en desarrollo representa un avance
respecto a estudios anteriores, que se vieron detenidos por esta dificultad.
Si un inversionista desea transar inmediatamente un activo, el precio al que puede vender es
el precio bid, y aquel al que puede comprar instantáneamente es el precio ask. La diferencia
entre ambos se define como el bid-ask spread, y representa una compensación para el
market-maker que está encargado de las operaciones en una bolsa o tiene como giro de
negocio cerrar transacciones en un mercado over-the-counter. Se han propuesto tres
explicaciones básicas dentro del conjunto de explicaciones generales para la liquidez como
mecanismos para generar esta medida de iliquidez: costos de procesamiento de las órdenes
de compra o venta, costos de inventario y costos de selección adversa (Campbell et al,
1997). Los costos de procesamiento de órdenes constan de las primas cargadas por los
market-makers por el uso de sus servicios de provisión de liquidez, mientras que los costos
de inventario representan una compensación a los market-makers por mantener portafolios
distintos al óptimo2. Los costos asociados a selección adversa son las compensaciones
adicionales exigidas por los market-makers por la posibilidad de transar con inversionistas
que poseen información superior al resto, y en particular superior a la del market-maker, lo
que implica que en promedio las transacciones con estos inversionistas significarán una
pérdida.
Puesto que hay tres elementos que generan el bid-ask spread, las diferencias en esta medida
pueden estar capturando fenómenos diferentes al investigado en este trabajo. Por ejemplo,
en principio es posible que diferencias en costos de transacción (en la forma de costos de
procesamiento de órdenes) para los bonos de distintos países sean explicación de los
distintos niveles en el bid-ask spread medido. Así, es necesario incorporar controles para
2
Un market-maker debe mantener cierto stock de un activo que es transado en el mercado para poder hacer
frente a las peticiones de compra y venta que se le realizan. Por lo tanto, el saldo de su cuenta no es
permanentemente cero en los activos, lo que representa una fuente de riesgo. Ver Bodie et al. (2008).
17
los costos de transacción en la evaluación de los efectos de otras variables sobre el bid-ask
spread.
18
4. Relación
entre
variables
macroeconómicas
e
institucionales
y
liquidez:
fundamentación teórica
4.1. Factores que afectan el costo de inventarios
De acuerdo con Chordia et al. (2001), la liquidez varía según el mercado presenta retornos
crecientes o decrecientes, y según la volatilidad reciente en los retornos. Por una parte, el
retorno de mercado es un posible determinante de la liquidez agregada porque gatilla
cambios en la composición de los portafolios óptimos y en las expectativas de los
inversionistas. En particular, declinaciones en el retorno de mercado pueden causar caídas
bruscas de la liquidez del mercado, porque los market-makers pueden encontrar dificultades
en ajustar sus portafolios en estas circunstancias, lo que aumenta el costo de mantener un
portafolio distinto al óptimo. Esto se traduciría en mayores niveles de bid-ask spread para
compensar el costo al market-maker.
Por otra parte, Ho y Stoll (1981) han demostrado que el riesgo de inventario aumenta con la
volatilidad de los retornos. En este caso, un aumento en la variabilidad de los retornos de
los activos incrementa el riesgo de la posición del market-maker, haciendo que se
incremente a su vez la compensación exigida.
Por lo tanto, al analizar la liquidez promedio de los bonos, es menester incluir como
determinantes tanto el retorno del mercado mundial como la volatilidad de los retornos.
Puesto que estos bonos se transan en el mercado de Eurobonos, lo pertinente es usar
medidas para el mercado internacional, y no el local de cada economía emisora. Debe
recordarse que finalmente estos bonos forman parte de los portafolios de los inversionistas
internacionales, para los cuales estos son los retornos relevantes.
4.2. Transparencia en la información entregada al mercado
4.2.1. Definición de transparencia fiscal
El concepto de transparencia denota la disponibilidad y la calidad de la información
disponible para un país. Esta transparencia puede referirse tanto a la predictibilidad de la
aplicación de políticas económicas y la claridad de su formulación, como a la posible
opacidad en la información macroeconómica disponible (Gelos y Wei, 2002).
4.2.2. Vínculo entre institucionalidad y liquidez
19
El vínculo entre instituciones y liquidez propuesto en este trabajo se da a través de la
transparencia que un mayor desarrollo institucional genera hacia el público. Por una parte,
mejores instituciones monetarias requieren la comunicación efectiva de los objetivos de la
autoridad al público, cuya formulación precisa requiere de liberación de información sobre
el estado de la economía y las políticas llevadas a cabo. Por otra, una mejora en el combate
contra la corrupción supone que se bloquean los mecanismos de rent seeking, uno de los
cuales pasa por las rentas informacionales.
De acuerdo con Kyun Kim (2008), las instituciones democráticas ayudan a los países a
evitar que se produzcan crisis de liquidez en los mercados internacionales de sus bonos. El
canal a través del cual actúan estas instituciones es la transparencia en los mercados. Mayor
calidad de las instituciones se traduce en mejores señales a los mercados sobre el estado de
los fundamentales de la economía. Esta ampliación de la información de dominio público
puede aminorar los problemas de iliquidez causados por la existencia de información
asimétrica en el mercado, en el sentido del modelo de Kyle (1985)3. Mercados poco
transparentes se ven expuestos a la existencia de un grupo de inversionistas con mejor
información (o capacidad de análisis) que el resto, lo que les permitiría obtener mejores
precios de aquellos menos informados. Los proveedores de liquidez de estos mercados
(brokers) anticiparían este hecho y exigirían una compensación superior respecto al caso en
que no existe la asimetría. Es decir, la falta de transparencia expone al mercado a asimetrías
de información que acaban encareciendo las transacciones vía aumentos en el bid-ask
spread.
En el caso de la medida de iliquidez bid-ask spread en específico, Glosten y Milgrom
(1985) han probado que una explicación es precisamente la existencia de asimetrías de
información. En este modelo, existen market-makers competitivos que pueden establecer
precios ask y bid para los activos, mientras los inversionistas deciden si compran al precio
ask, venden al precio bid o se abstienen de realizar una operación. Si d es el valor
fundamental del activo, los precios bid y ask son esperanzas del valor del fundamental que
3
Kyle (1985) considera un modelo donde los inversionistas no pueden distinguir entre los agentes informados
y los desinformados entre las órdenes de compra y venta que se encuentran en el mercado. Por tal razón, los
precios en este contexto incorporan un descuento de acuerdo a las órdenes observadas. Al ponderar el número
de órdenes de venta o compra, los inversionistas ponderan la probabilidad de que el motivo de transacción sea
la posesión de información privada no-observable.
20
deben reflejar que las transacciones anteriores son de compra o venta, dado que ello es
indicativo de información (buena o mala) sobre los flujos del activo. De esta forma:
*(+ 5+ | 7 , )%9'-:
-./ 5+ | 7 , &4;01-:
En las ecuaciones anteriores, < representa la información pública con que cuenta el
market-maker. El equilibrio de este modelo es que existe un bid-ask spread positivo que es
reflejo del costo esperado para el market-maker de encontrar un inversionista informado en
el mercado. Nótese que si este inversionista fuera identificable, el market-maker no estaría
dispuesto a transar con él, porque su disposición a vender refleja que existen malas noticias
sobre el activo. Entonces, el market-maker hace una ganancia en promedio con los
inversionistas no-informados, para los cuales los precios bid y ask son demasiado bajos o
altos, y una pérdida en promedio con los inversionistas informados. Glosten y Milgrom
(1985) prueban además que el bid-ask spread aumenta cuando la precisión relativa de la
información de los inversionistas informados es mayor.
Siguiendo a Kyun Kim (2008), el vínculo entre democracia y transparencia se da en varios
sentidos. En primer lugar, la democracia supone algún grado de transparencia en sentido
normativo. Esto, porque la entrega de información oportuna es condición necesaria para
que los gobiernos den cuenta a los ciudadanos de su gestión. De forma más relevante, el
vínculo también aparece a nivel positivo, porque las instituciones electorales inducen a las
autoridades a revelar la información sobre los asuntos públicos. Por una parte, la existencia
de elecciones da incentivos a la oposición a pedir y publicar información que el gobierno
preferiría manejar a discreción. Además, la información pública puede ser vista como un
bien público. Persson y Tabellini (2000) argumentan que los líderes democráticos tienen
mayores incentivos a proveer este bien porque su habilidad para extraer rentas
informacionales está acotada por la institucionalidad de este régimen.
En tercer lugar, a los “incumbentes” en el poder político les interesa separar el resultado de
su gestión económica de los shocks económicos sobre los cuales no tienen control. Esto se
debe a que la ciudadanía tiene una demanda por resultados de gestión económica. Si los
resultados económicos son adversos, y estos son imputables a una pobre gestión de la
21
autoridad, es esperable que se refleje en un castigo electoral de parte de los votantes4
(Rosendorff y Vreeland, 2006). Un último argumento propuesto por Persson, Roland y
Tabellini (1997) apunta a que las instituciones de monitoreo que surgen en este tipo de
regímenes, en relación a la rendición de cuentas entre los poderes del Estado y la auditoría
que se desarrolla con instituciones independientes permite transmitir información al público
sobre el estado real de variables económicas clave.
En la investigación que sigue el análisis se concentra más en el vínculo entre transparencia
del mercado y liquidez, entendiendo que un marco analítico que explica la generación de
los espacios de transparencia y difusión de la información es el explicado en esta sección.
Debido a falta de indicadores políticos con suficiente varianza a través del tiempo, el
análisis del vinculo entre el régimen político y la transparencia subsecuente se soslaya.
4
En particular, Rosendorff y Vreeland (2006) muestran que la disposición de la autoridad a hacer anuncios
creíbles en materia de empleo e inflación depende del tipo de régimen, siendo mayor en los países
democráticos.
22
5. Evaluación Empírica
5.1. Descripción de los datos
La literatura sobre liquidez en mercados emergentes es escasa. Se ha atribuido este hecho a
la dificultad de obtener de series de precios y medidas de liquidez para este tipo de
instrumentos (Hund y Lesmond, 2007). La deuda de los países emergentes se transa
principalmente a través de dealers en los mercados over-the-counter, donde el registro de
datos en un terminal es menos frecuente. Como forma de superar este problema, se ha
accedido a los terminales de información de Thomson Reuters DatastreamTM, donde existe
registro histórico de transacciones para bonos actualmente en circulación en los mercados
secundarios. En esta fuente, el registro de valores para los precios bid y ask parte en todas
las series en septiembre de 2004, independientemente de la fecha de emisión del bono.
La base de datos consta de series de retornos, bid-ask spread y características de bonos para
una muestra de 7 países. Para cada país, se cuenta con un número variable de bonos, siendo
4 el número mínimo (Argentina) y 20 el máximo (Colombia). En total, se analizan datos
para 78 bonos en un período que comprende desde septiembre de 2004 a diciembre de 2009
en frecuencia mensual. Esta muestra incluye solamente bonos emitidos en dólar
estadounidense, lo que permite centrar el análisis en los instrumentos emitidos para el
mercado internacional en una moneda distinta a la local y soslayar la discusión sobre el
“pecado original” de las economías emergentes y la composición de monedas de las
emisiones de deuda.
Un detalle de los bonos considerados se encuentra en la tabla 2. En ella se observa que los
bonos de la muestra difieren en las características de emisión según la economía que los
emite. Los bonos de menor tasa del cupón son los emitidos por Argentina, con una tasa
promedio de 4.38%. Todo el resto de los países se ubica sobre el 7.5%. Paralelamente, los
bonos argentinos son los de mayor madurez promedio, con 18.78 años. Le sigue Panamá
con 14.05 y Brasil, con 12.86 años. Se observa además que la mayoría de los bonos tienen
cláusula de rescate y su estructura de pagos es del tipo Bullet. Con excepción de Venezuela,
que ha emitido bonos en dólares en la jurisdicción de su propio país, el resto de los bonos
de la muestra han sido emitidos por bancos de inversión internacionales como underwriters
en los mercados de Eurobonos o bajo la jurisdicción norteamericana.
23
La figura 1 muestra la evolución de los bid-ask spread promedio para las siete economías
de la muestra a través del tiempo. Se observa que la correlación entre los bid-ask spreads
de los países es alta, aunque hay diferencias sistemáticas en la evolución a través del tiempo
de este indicador de liquidez. Por ejemplo, Argentina presenta un nivel mayor y un
incremento superior de la iliquidez en el episodio de crisis financiera mundial 2008-2009.
Al mismo tiempo, Brasil presenta un descenso sostenido en su promedio de iliquidez a lo
largo del tiempo respecto del promedio de los países de la muestra.
La tabla 4 permite apreciar los estadísticos del bid-ask spread para cada uno de los países
de la muestra. Contrariamente a lo que indica la figura, el país con mayor iliquidez es
Argentina, seguido de Venezuela. La diferencia se produce por el problema de tamaño de
muestra citado anteriormente. Es importante señalar, sin embargo, que la volatilidad
exhibida por la serie venezolana se condice con el estadístico global de la muestra, que
establece que la deviación estándar del bid-ask spread de Venezuela es casi el doble de los
países que le siguen, Argentina y Perú.
Las figuras 3 y 4 muestran la evolución conjunta de los bid-ask spread promedio para todos
los países de la muestra y los índices de liquidez mundial dados por el TED spread y el
índice de volatilidad agregada VIX. Nuevamente, al computar el promedio para toda la
muestra se obtienen diferencias significativas al incluir los países con menor número de
observaciones en la primera parte de la serie. Al computar un promedio que excluye estos
países, se observa que la correlación entre la iliquidez promedio de los bonos de la muestra
y la volatilidad agregada es alta, lo cual es notorio en el episodio de crisis financiera
señalado.
El panel construido para la estimación es desbalanceado, puesto que se cuenta con
información histórica para un grupo de bonos que difiere en madurez y fecha de emisión
original. A cada bono, que corresponde a la dimensión cross-section del panel, se le asocia
el valor correspondiente de las variables macroeconómicas e institucionales de la economía
que lo emitió. Cuando la frecuencia de los datos no coincide, el valor de la variable de
menor frecuencia se repite. Una alternativa a este procedimiento sería considerar valores
promedio de las variables de mayor frecuencia y usar datos anuales, al costo de perder parte
de la información.
5.2. Acotamiento de la muestra al mercado de Eurobonos
24
En la consideración de las componentes del bid-ask spread, se vió que éste tiene una parte
imputable al costo de procesamiento de las órdenes y otra a la compensación exigida por el
market-maker por el riesgo de inventario y el potencial problema de riesgo moral que pueda
existir en este mercado. Así, si se estudian bonos en mercados distintos, las diferencias
sistemáticas de bid-ask spread encontradas pueden imputarse tanto a diferencias en los
costos de transacción de los mercados donde se comercian los bonos como a las
compensaciones derivadas de los problemas citados. En particular, si los países eligen
como destino de sus bonos distintos mercados, y estos mercados difieren en sus costos de
transacción, incluso si no hay diferencias institucionales que hagan variar el grado en que
se dan estos problemas se encontrarán diferencias sistemáticas en la liquidez de estos
bonos.
Como forma de remediar este problema, se ha adoptado el siguiente procedimiento: se ha
acotado la muestra a bonos pertenecientes al mercado de Eurobonos exclusivamente. El
mercado de Eurobonos es aquel donde los bonos se emiten y venden fuera de la
jurisdicción del emisor. Las transacciones en este mercado ocurren principalmente overthe-counter, y aunque su comercialización no se efectúa necesariamente en ningún país en
particular, las transacciones típicamente se hacen en Londres.
Este mercado está
compuesto principalmente por bonos de la Industria Bancaria (45,2%), de corporaciones
financieras (23,4%), emisiones soberanas (5,7%) y otras emisiones de empresas privadas
(Claes et al., 2002).
En principio, no hay razones para postular diferencias en los costos de transacción de los
distintos bonos por el solo hecho de diferir en su emisor. Ahora bien, sí debe reconocerse
que los costos de transacción pueden variar en el tiempo. Por lo tanto, se usa el siguiente
enfoque: como control de los costos de transacción del mercado de Eurobonos, se usa el
costo promedio (medido por el bid-ask spread) de una serie de bonos altamente líquida. En
este caso, se considera una muestra de bonos soberanos de economías desarrolladas
transados en este mercado, todos los cuales tienen clasificación de riesgo superior a A en
las agencias Moody’s y Standard and Poor’s. Un detalle de las propiedades estadísticas de
esta serie puede verse en la figura 3. La característica más notoria es que el bid-ask spread
de este promedio es sustancialmente inferior al de los bonos de la muestra, lo que entrega
una idea del tamaño relativo de las compensaciones exigidas por lo market-makers.
25
5.3. Institucionalidad tras las emisiones de bonos de la muestra
Existen dos problemas potenciales en la muestra elegida que hacen peligrar la
representatividad de los bid-ask spreads de estos bonos como medida de la liquidez
promedio de las deudas de estos países. Uno de ellos es el tamaño de muestra. Si bien el
conjunto de bonos totales es amplio (con un total de 78, lo que entrega una cantidad
promedio de bonos por país superior a 11, que es un nivel cercano a otros estudios, por
ejemplo Ugur (2009)), para algunos países la cantidad de bonos es muy pequeña. Para la
economía de Argentina, sólo fue posible rescatar datos para cinco bonos. Relacionado con
este problema, surge la interrogante de si existe un sesgo de supervivencia en la muestra
elegida. Si los bonos menos líquidos también tienen menos registros en los terminales de
los servicios de información financieros como Bloomberg o Reuters, una economía cuyos
bonos en general son menos líquidos presentará también problemas de disponibilidad de
datos mayores.
Por otra parte, existen dos economías en la muestra cuya deuda ha tenido problemas de
renegociación y default en un pasado reciente: Argentina y Venezuela. Esto suscita la
pregunta sobre la naturaleza de los bonos emitidos por estas economías que se encuentran
en la base de datos.
Argentina
Argentina entró en default de su deuda el 24 de diciembre de 2001, cuando declaró la
suspensión de pagos para una serie bonos por un monto total de US$144.453 millones. Este
hecho generó un cierre inmediato de los mercados de capitales internacionales a las
emisiones argentinas, y el inicio de un proceso de negociación y reestructuración que se
extendió desde 2002 a 2005 en su primera etapa y continúa en ejecución (Damill et al.,
2005). Las primeras propuestas del gobierno argentino se plantearon el año 2003, y
apuntaban a realizar un canje de los títulos en default por series nuevas que dejaban fuera
los intereses pactados y no pagados de las emisiones anteriores. Tras dos ofertas que no
recibieron acogida favorable entre los inversionistas (Propuesta de Dubai y Propuesta de
Buenos Aires), la evolución de los mercados financieros hacia fines de 2004 hizo que las
posturas de gobierno argentino se tornaran más favorables para los inversionistas, al
aproximarse a los valores de mercado de los títulos en default.
26
A inicios de 2005, se realizó el canje de la deuda antigua por las nuevas emisiones, proceso
que acabó con una tasa de aceptación del 76,15%. Con este canje, US$62.300 millones en
bonos antiguos fueron retirados del mercado y permutados por nuevas unidades por un
valor principal equivalente.
De los bonos de la muestra, tres corresponden a títulos en default, emitidos entre
septiembre de 1997 y marzo de 1999. Estos títulos se siguen transando en los mercados
internacionales porque no formaron parte del canje de deuda de 2005. Otros dos bonos
fueron emitidos durante 2005 y forman parte del proceso anterior. El detalle de los bonos
incluidos se encuentra en la tabla 3.
Venezuela
Aunque durante la última década no se registran episodios de default en los títulos
venezolanos, la situación de la deuda de este país es particular por el elevado nivel de
riesgo país alcanzado en los últimos años fruto de cambios políticos en esa nación. Durante
el cuarto trimestre de 2009, éste se ubicó en 884 puntos base, y en el último tiempo en los
primeros lugares del ranking de riesgo país para las economías latinoamericanas.
A inicios de la década, la deuda pública venezolana representaba un 27,2% del PIB, y un
69% de esa deuda correspondía a deuda externa denominada en dólares. Posteriormente, la
reducción de la actividad económica llevó a las autoridades a financiar el gasto con un
aumento del endeudamiento, que alcanzó un 47,5% del PIB a fines de 2002. Durante el
período 2004-2008, junto con el repunte de los precios del crudo, la deuda pública
disminuyó su importancia como fracción del producto total. A fines de 2009, la fracción
representa un 13,5% del PIB. La caída se explica por el retiro de títulos del mercado
internacional. Durante el primer trimestre de 2006, se llevó a cabo una operación de
recompra de bonos Brady por un valor par total de US$3900 millones. Paralelamente, el
Ministerio de Finanzas de Venezuela ha efectuado desde 2005 emisiones de Eurobonos en
el mercado local y emisiones en conjunto con Argentina.
Durante el segundo trimestre de 2007, Venezuela anunció su retiro del Fondo Monetario
Internacional y el Banco Mundial. Puesto que la mayor parte de los bonos incluyen como
covenant la obligatoriedad de pertenecer a estas instituciones para el emisor, el
incumplimiento de esta cláusula llevó a los bonos a un default técnico. Sin embargo, el
gobierno venezolano siguió haciendo los pagos de intereses de los cupones
27
correspondientes. Tras el estallido de la crisis financiera internacional 2008-2009, los bonos
de Venezuela alcanzaron spreads de 1567 puntos base en marzo de 2009. De esta forma, la
deuda venezolana existente a inicios de la muestra se compone de títulos emitidos con
anterioridad al nuevo gobierno. La serie de reformas económicas y políticas que han
distanciado a Venezuela del mercado financiero internacional ha tenido un impacto mayor
en sus nuevas emisiones, que se han concentrado en la jurisdicción local en los últimos
años. Un detalle de los bonos de este país incluidos en la muestra se encuentra en la Tabla
3.
5.4. Especificación
del
modelo
empírico
para
investigar
determinantes
estructurales de los spreads
El modelo que se propone busca establecer la relación entre las variables macroeconómicas
e institucionales del país emisor y el nivel del bid-ask spread de los bonos emitidos por este
país. Para ello, se lleva a cabo una estimación de panel desbalanceado que muestra la
relación entre las variables mencionadas y el nivel de esta medida de liquidez. La
especificación básica del modelo econométrico tiene la forma de la ecuación 1:
=./ , >(+? @ A
En la ecuación anterior, =./ , >(+? corresponde al bid-ask spread del bono i en la fecha
t, Xit es una matriz de regresores, que incluye las variables detalladas en la sección
siguiente, y corresponden a los coeficientes de la regresión estimada, y A es un error
aleatorio. La estimación se hace utilizando la matriz de errores robustos para eliminar los
problemas de heterocedasticidad.
5.4.1. Variables incluidas en la regresión
Variables idiosincráticas de cada bono
De acuerdo con la investigación de Longstaff et al. (2005) para los componentes del spread
de bonos corporativos, características idiosincráticas de los bonos tales como la tasa del
cupón, el monto del principal, la antigüedad del bono, su madurez y el rating de crédito
están correlacionadas con la parte del spread no explicada por riesgo de crédito. Por lo
tanto, se incluyen dentro de las variables explicativas para aislar efectos idiosincráticos de
cada bono. Estos efectos pueden entenderse como características de los bonos que
favorecen en algún sentido el portafolio de los inversionistas que los compran y que hacen
28
que ciertas series sean más transadas que otras. Se incluyen dentro de la regresión los
siguientes atributos:
•
Tasa del cupón (Coupon). La evidencia en Longstaff et al. (2005) muestra que
bonos con cupones más grandes tienden a ser más líquidos. Por lo tanto, el signo
esperado de la influencia sobre el bid-ask spread es negativo.
•
Monto del principal (AmountOutstand). Este valor es una medida del tamaño de la
emisión y del mercado que está satisfaciendo. Así, bonos con un principal más alto
debieran tener un menor bid-ask spread, reflejo de la mayor amplitud de mercado
que cubre este bono.
•
Plazo de expiración remanente (Maturity). Se ha mostrado que la liquidez de la
deuda corporativa también se incrementa cuando es mayor el plazo remanente de
expiración del instrumento (Longstaff et al., 2005).
Esto refleja la idea de la
existencia de on-the-run y off-the-run securities. Es decir, para los bonos
recientemente emitidos existe una mayor facilidad de encontrar posiciones de
compra y venta, porque el mercado de corto plazo compuesto por hedgers y
speculators es más amplio. Al incluir esta variable, se testea si el efecto es similar
en el mercado de deuda soberana. Se espera entonces que el signo de esta variable
sea negativo.
•
Spread del contrato CDS emitido sobre el bono (SpreadSwap). Esto permite separar
el efecto que puedan tener los fundamentos de aquel que tienen a través de la
modificación de la calidad de crédito.
Variables de la economía local
•
Variables de desarrollo institucional. En este caso, se consideran varios indicadores
de desarrollo institucional desarrollados por Heritage Foundation. La conjetura es
que mayor desarrollo institucional, en el sentido de instituciones con menor
intervencionismo estatal, mayor independencia de las autoridades monetarias, mejor
funcionamiento del mercado financiero local y menores problemas de corrupción se
asocian a menor incertidumbre para el inversionista y mayores niveles de liquidez
en el mercado de deuda emitida por ese país. Los indicadores seleccionados son:
Índice de Libertad Monetaria (MonetFreed) e Índice de Libertad Financiera
(FinanFreed) Adicionalmente, se considera el Índice de percepciónde la Corrupción
29
(CorrupTransInt) desarrollado por Transparencia Internacional como una medida
del desarrollo institucional en el combate a la corrupción y las malas prácticas.
El Índice de Estabilidad Monetaria es una medida que intenta capturar el grado de
estabilidad de precios conseguido en una economía, castigando por las distorsiones
de precios que puedan existir. El procedimiento de cálculo de este índice considera
un promedio ponderado de la inflación de los últimos tres años y una penalización
por la existencia de controles de precios:
9$B-&(ó9 14;%+(4 D 9$B-&(ó9 D 9$B-&(ó9E D 9$B-&(ó9E
(*%1'-+ !49%'-1(- 100 , H9$B-&(ó9 14;%+(4 , %9-B(I-&(ó9 Por su parte, el Índice de Libertad Financiera captura la seguridad del sistema
bancario, así como la independencia de éste del control gubernamental. El máximo
puntaje en este índice se obtiene en una economía donde existe un Banco Central
independiente que regula sólo el cumplimiento de las obligaciones contractuales, el
gobierno no mantiene propiedad de los bancos, existe libertad para emitir
instrumentos financieros y las instituciones financieras extranjeras tienen libre
acceso al mercado, bajo las mismas condiciones que las domésticas.
El Índice de percepción de la Corrupción mide el grado de corrupción percibido en
180 países de todo el mundo. Este índice es un resumen de 13 encuestas parciales
que incluyen reportes de expertos y opiniones de empresas. El valor de este índice
es recalculado con una frecuencia anual. Valores más altos de este índice indican
que el país tiene una mejor institucionalidad para combatir la corrupción. Su rango
de variación está entre 1 y 10.
•
Variables dummies indicadoras de los países (Dumm_Argent, Dumm_Bras,
Dumm_Colom, Dumm_Mex, Dumm_Pan, Dumm_Per, Dumm_Ven). A fin de
controlar por otros factores distintos a las variables institucionales que caractericen
a los países, se incorpora en la regresión de efectos aleatorios una variable
indicadora de cada economía.
Variables de condiciones financieras globales
•
TED spread. El TED spread se define como entre la tasa de los T-bill a 3 meses y la
tasa LIBO en dólares en el mismo plazo. Este indicador se usa como medida del
30
riesgo de crédito percibido en la economía global. En condiciones de aumento del
TED spread, los inversionistas internacionales demandarán más activos líquidos
como forma de resguardarse frente al mayor riesgo agregado. En efecto, un aumento
no anticipado en las tasas LIBO causan menores préstamos en el mercado
internacional interbancario. Puesto que los bancos deben cumplir con requisitos de
reservas, existen menos préstamos tanto a otros bancos como al resto de los clientes.
Esto significa que se retiran capitales de los mercados de deuda emergentes y por lo
tanto aumenta la iliquidez en estos mercados5. Dado esto, la relación esperada entre
el TED spread y el bid-ask spread de la deuda soberana de países emergentes es
positiva.
•
Índice VIX de volatilidad de mercado (VIX). Corresponde a una medida de
volatilidad implícita de las opciones sobre el S&P 500. De acuerdo con Chordia el
al. (2003), los shocks de liquidez y volatilidad están correlacionados de forma
positiva y significativa en los mercados de acciones y bonos de los Estados Unidos.
Por ende, valores mayores de este índice son indicativos de mayor volatilidad
mundial y por lo tanto menores niveles de liquidez para los mercados emergentes.
Esta medida ha sido usada como indicador alternativo de liquidez mundial en las
pruebas de robutez, arrojando valores similares al TED spread. La correlación
medida entre ambas variables es 0.7.
•
Índice CRSP de retorno global (CRSP). Este índice corresponde a un portafolio de
valores provenientes de S&P 500 y el NASDAQ Composite Index, que refleja el
retorno de mercado global. Siguiendo a Chordia et al. (2001), este retorno debiera
tener un impacto positivo sobre la liquidez de mercado.
•
Retorno de los Bonos del tesoro Americano (Treasury). Para cada madurez
remanente de los bonos, se calcula el retorno en la curva cero nominal de los bonos
del Tesoro Americano. Puesto que no existe en cada momento del tiempo un
Tresury Bond con la madurez requerida, en cada fecha se calibra una curva usando
los datos de bonos de madurez igual a 1, 3 y 6 meses, y 1, 2, 3, 5, 7, 10, 20 y 30
5
La existencia de ciclos de liquidez en los mercados emergentes que explican esta dinámica ha sido
investigada por Fostel y Geanokoplos (2008).
31
años disponibles en la Reserva Federal. El detalle de este cálculo se encuentra en el
apéndice 1.
•
Control por costos de transacción en el mercado de Eurobonos (TransactionCosts).
Se añade como regresor la proxy del costo de transacción en el mercado de
Eurobonos, de forma de controlar la parte del bid-ask spread que se debe a costos
de procesamiento de órdenes. Puesto que los bonos se transan en el mismo
internacional, esta medida de bid-ask spread para los bonos más líquidos controla
por los costos de transacción comunes a todos los bonos de este mercado.
5.4.2. Discusión de las propiedades estadísticas de los regresores
Un punto importante a examinar son las propiedades estadísticas de los regresores, en
particular los índices institucionales cuya influencia se está investigando. Si estos índices
tienen una varianza muy pequeña, es inverosímil obtener coeficientes significativos, puesto
que la varianza de un estimador lineal es inversamente proporcional a la varianza de los
regresores.
Las figuras 5, 6 y 7 ilustran la evolución a través del tiempo de estas variables
institucionales. Se observa que tanto la variable de Institucionalidad Monetaria como la
variable de Institucionalidad contra la Corrupción presentan una variabilidad apreciable a
través del tiempo. Esto no sucede con la variable de Institucionalidad Financiera, cuyo
valor cae entre 10 casos posibles, y en muchos casos las series entre países se superponen,
haciéndolos indistinguibles.
La tabla 7 muestra el comportamiento en corte transversal de estos índices de manera
tabulada. Al igual que las figuras recién citadas, las variables Monetaria y de Corrupción
tienen diferencias importantes entre países, lo que no sucede con el índice de
Institucionalidad Financiera.
Por otra parte, es importante notar que el examen de la varianza de los regresores no es
incondicional. El punto central es probar que la relación entre al varianza de la variable
explicada y la de los regresores es suficiente como para generar una varianza de los
estimadores dentro de un rango normal. La varianza computada para el bid-ask spread a lo
largo de toda la muestra es 4,8. El examen de las varianzas muestrales de los regresores en
32
la tabla 5 muestra que sus valores son 195,2; 98,2 y 30,9. Aunque este análisis no es
conclusivo (porque finalmente el estadístico t determina la significancia del coeficiente), sí
sugiere que, en principio, la variabilidad de los tres índices genera rango de varianza para
los estimadores del orden de 0,1-0,01. De esta forma, con coeficientes estimados entre 0,2 y
0,02 se obtienen valores que pueden resultar significativos.
5.4.3. Examen preliminar de episodio de crisis financiera
Una forma de analizar exploratoriamente los datos es estudiar los cambios en la liquidez
agregada en el episodio de crisis financiera internacional 2008-2009. Para ello, se computan
los cambios en las variables institucionales consideradas y los cambios en el promedio de
bid-ask spread por país. Los gráficos que muestran las correlaciones simples son las figuras
7, 8 y 9. En la figura 7, se observa una relación negativa entre los cambios de liquidez y
cambios en el indicador institucional. Esto no se repite para el caso del indicador de
Institucionalidad Financiera, puesto que la variabilidad del índice es demasiado baja. Para
el caso de la percepción de la corrupción, nuevamente se muestra una clara relación
negativa para el año de crisis financiera. Estas relaciones sugieren la existencia de
correlación entre las variables. El análisis de regresión incluido a continuación examina si
estas correlaciones pueden insertarse de forma rigurosa en un modelo explicativo.
33
6. Resultados
La estimación del modelo se realiza en primer lugar considerando efectos fijos. Con esto, se
supone que el efecto individual inobservable es fijo a través de los bonos, que son la
dimensión cross-section del panel. Bajo esta estimación, los resultados son los entregados
en la tabla 8.
En esta estimación, las características individuales de los bonos que no varían a través del
tiempo se excluyen de la estimación. Con esto, las variables que explican el nivel de los
bid-ask spread son la tasa de los bonos del Tesoro Americano, el TED spread, el nivel del
índice CRSP y las variables de institucionalidad Monetaria y Financiera de los países. Sin
embargo, al realizarse un test de Hausman para evaluar la pertinencia de esta
especificación, el valor del estadístico Chi-cuadrado es menor que el valor crítico, lo que es
indicativo de que el modelo pertinente debe considerar efectos aleatorios.
La tabla 9 muestra los resultados de la estimación de panel del modelo propuesto por
efectos aleatorios. En primer lugar, se observa que un aumento en el spread del swap
emitido sobre los bonos incrementa la iliquidez de éstos. Esto sugiere la existencia de una
relación entre el riesgo de crédito y costo de iliquidez. Bonos con peor calidad de crédito, y
consiguientemente mayor spread sobre sus CDS, tienen también mayor bid-ask spread.
Este hallazgo va en la misma dirección que la conjetura de Chen et al. (2005) sobre la
relación entre riesgo de crédito y liquidez.
Se observa además que de las variables idiosincráticas de los bonos, sólo la madurez
remanente, y el carácter de rescatable tienen un efecto significativo. Bonos con mayor
madurez remanente tienen un bid-ask spread más bajo, lo que confirma el efecto on-therun/off-the-run securities. En el mismo sentido, los bonos rescatables son menos líquidos
en esta muestra, reflejando que el castigo de los inversionistas a las emisiones cuya
maduración es indefinida no sólo afecta el retorno total, sino también al costo de liquidez.
En este caso, un incremento de un año en la madurez remanente conduce a una reducción
en el margen de 0.12 puntos base en el bid-ask spread, mientras que la calidad de rescatable
hace que un bono tenga un bid-ask spread 1.8 puntos base superior. En cambio, no se
confirma también la evidencia encontrada por Longstaff et al. (2005) para bonos
corporativos en el mercado norteamericano, en el sentido de que bonos con mayor tasa del
34
cupón sean más líquidos. El monto de emisión tampoco tiene un efecto significativo sobre
el bid-ask spread.
Respecto a las variables del mercado internacional, tanto la tasa del Tesoro Americano
como el índice de liquidez mundial TED y el índice CRSP tienen efectos significativos.
Para el retorno de los bonos del Tesoro, un aumento de esta tasa incrementa el nivel de
iliquidez en el mercado mundial y en particular en el mercado de deuda soberana de estos
países. Además, incrementos en el nivel de volatilidad mundial hacen que aumente el nivel
general de los spreads, en conformidad con la predicción de la hipótesis de costo de
inventario. En efecto, en períodos en que aumenta la iliquidez mundial, es más probable
que el market-maker no encuentre fácilmente una contraparte para llevar el inventario de
una activo determinado a cero. Anticipando esto, debe exigirse una compensación mayor
por concepto de costo de inventario. El retorno de los mercados internacionales tiene un
efecto positivo sobre la liquidez de estos bonos, y por lo tanto negativo en los bid-ask
spreads de estos bonos. Esto también se ajusta a la discusión de la sección 5.4.1.
Finalmente, las variables institucionales que resultan significativas corresponden a los
Índices de Libertad Monetaria y de Percepción de la Corrupción. Ambos índices tienen un
efecto igual al esperado, siendo negativo en ambos casos.
Lo anterior puede interpretarse en términos estadísticos y económicos. Como se mencionó
en la sección 5.4.1, el índice de Libertad Monetaria considera un premio por la menor
inflación del país y un castigo por la existencia de controles de precio en el país. Por una
parte, esta serie tiene suficiente varianza como para explicar parte de los movimientos de
los bid-ask spreads a través del tiempo, lo que es más improbable para una serie como la
del desarrollo del mercado Financiero Local, cuya variabilidad a lo largo de los años es
baja. Visto desde la intuición económica, el menor costo promedio que reciben los bonos
por concepto de iliquidez en los países donde el combate a la inflación sin controles de
precios puede explicarse por el éxito de las economías por llevar las expectativas del
mercado hacia el nivel de compromiso de la autoridad. A falta de una medida directa de
transparencia en la entrega de información, esta evidencia sugiere que el grado de
transparencia y comunicación que requiere la autoridad monetaria con el público para
combatir con éxito las alzas sostenidas de precios tienen como efecto colateral una
liberación de información a los inversionistas que despeja la incertidumbre sobre los
35
fundamentos de
la economía y aminora los potenciales problemas de información
asimétrica que puedan existir.
En el mismo sentido, economías con más éxito en el combate a la corrupción enfrentan
menos problemas de iliquidez en los mercados internacionales. Nuevamente, el canal
propuesto es la transparencia en la información entregada a los mercados. Una economía
con menores problemas de corrupción es una economía más comprensible para los
inversionistas internacionales, de forma que se aminoran las diferencias informacionales
que pueden tener los inversionistas en el mercado.
Para el caso de la libertad financiera, el vínculo existente entre la libertad de los mercados
financieros locales y el grado de transparencia del mercado es difuso. En este caso, la proxy
elegida para medir el grado de transparencia en la economía es muy imperfecta. Es un
punto a probar que las instituciones financieras menos reguladas y más independientes
producen mayor transparencia en el traspaso de información, y evaluado empíricamente, no
parece sustentarse la idea de que el desarrollo financiero local afecte de forma significativa
la liquidez de un conjunto de bonos que son transados en un mercado internacional, con
independencia del emisor. Desde el punto de vista del inversionista, lo relevante es el
patrón de flujos esperados a recibir.
Estudio de los efectos de interacción entre iliquidez mundial y las variables
institucionales
Una forma de evaluar alternativamente la hipótesis estudiada es mirar los términos de
interacción entre la liquidez mundial y las variables institucionales estudiadas. Con este
objeto, se definen las variables de interacción InterMonetTED, InterFinanTED e
InterCorrupTED, las cuales corresponden respectivamente al producto de las variables de
Institucionalidad Monetaria, Institucionalidad Financiera e Institucionalidad en el Combate
contra la corrupción con el TED spread. Un coeficiente negativo para estas variables
significa que el mayor desarrollo institucional contrarresta el aumento en el bid-ask spread
producido por el aumento de iliquidez mundial. Es decir, países con mejor desarrollo
institucionalidad tendrían bonos más “resistentes” en términos de liquidez a aumentos en la
iliquidez agregada de mercado. Precisamente, este es la dirección esperada de la influencia
de estas variables.
36
Los resultados de la estimación se encuentran en la tabla 10. En ella se aprecia que los
efectos de interacción de las variables de institucionalidad monetaria y del combate a la
corrupción son significativos y tienen el signo esperado. Concretamente, el cambio en el
TED spread incrementa el bid-ask spread en 0,166 por cada punto de TED, pero este efecto
se atenúa en 0,03 puntos si la variable de Institucionalidad Monetaria aumenta en una
unidad. Este efecto de atenuación es aún más importante para el caso de la variable de
Institucionalidad contra la Corrupción, donde la atenuación es de 0.07 por cada punto de
aumento del Índice. En contraste, el término de Interacción para el Índice de
Institucionalidad Financiera no tiene significancia estadística.
Significancia Económica de los coeficientes de variables institucionales
Aparte de la significancia estadística de los coeficientes que acompañan a las variables
institucionales, corresponde evaluar si su magnitud es económicamente importante. Una
observación directa de los coeficientes revela que una mejora de un punto en el índice
Monetario está asociada a una caída de 0,09 en el bid-ask spread. Esta magnitud es
relativamente pequeña comparada con el promedio de bid-ask de 1,6. Sin embargo,
existiendo variaciones de 5 puntos en la muestra, esto se traduciría en un efecto marginal de
0,45 sobre el bid-ask spread, magnitud que resulta relevante. Por ejemplo, la caída de
Argentina en 2009 de 65 a 60,6 en este índice estaría asociada en una aproximación lineal a
un incremento de 0,4 en el bid-ask spread por este hecho, es decir, un aumento de 16%
respecto a su media muestral.
En el caso del Índice de Combate a la Corrupción, el coeficiente es mucho mayor, aunque
el rango de variación posible es menor (1 a 10). Las variaciones año a año de este índice
dentro de la muestra no superan 0,3. Con este cambio, la caída en el bid-ask spread es de
0,4, que es una magnitud similar al caso anterior.
Poder explicativo de las regresiones estudiadas
En cada tabla, se ha incluido el ajuste de la regresión medido por los R2 within, between y
total. El R2 within es 28% en la regresión sin términos de interacción y 29% cuando se los
incluye. Como referencia, el trabajo de Hund y Lesmond (2007) obtiene un ajuste de 33%
para su regresión de medidas de liquidez sobre bonos corporativos. Así, el ajuste del
modelo es comparable al obtenido en la literatura.
Análisis de Robustez
37
A la luz de la forma de construcción del índice de Libertad Monetaria, un análisis relevante
es examinar si la significancia de este Índice se debe a un efecto de la inflación de los
países en el bid-ask spread. En tal caso, existiría un canal no explorado ni justificable por el
análisis anterior entre los fundamentos de la economía y la iliquidez de los bonos. Para ello,
se incorpora en el análisis de regresión de panel una variable que mide la inflación local
(Inflation)6.
Los resultados de esta regresión se encuentran en la tabla 11. En ella se aprecia que la
variable de inflación local no explica las variaciones en la liquidez de los bonos más allá de
lo que lo hace el índice. Tanto las magnitudes, la significancia y los signos de los
coeficientes se mantienen bajo esta especificación.
Limitaciones del análisis
Existen varias objeciones para el análisis anterior que hacen que los resultados obtenidos
sean sugerentes, pero no probatorios de la hipótesis original. Hay un problema en la
cantidad de datos, que hace muy variable el valor de los coeficientes estimados para las
variables institucionales elegidas. Por otra parte, las variables elegidas son indicadores
imperfectos e indirectos de la transparencia que se busca como causa de la mayor liquidez
que gozan los bonos de algunas economías. En tercer lugar, es deseable que el análisis
considere medidas alternativas de liquidez, puesto que el bid-ask spread puede capturar
sólo algunos aspectos del problema. Examinar medidas como la volatilidad de los precios
puede ayudar a testear si la relación es robusta a distintas medidas del concepto.
Todos los problemas anteriores apuntan a la insuficiencia de datos como problema central.
Dado que los bonos de mercados emergentes tienen escasas estadísticas sobre transacciones
y medidas de micro-estructura, el problema sólo puede solucionarse en la medida que el
paso del tiempo haga que más bonos de estas economías queden registrados en los
terminales de información financiera.
De la misma forma, es necesario contar con índices más claros sobre transparencia y
liberación de información económica en distintas economías. A falta de indicadores
directos, la única alternativa disponible es usar variables proxy sobre ellos. Esto introduce
problemas en la estimación econométrica y en la interpretación de los resultados.
6
Consiste en la inflación medida como la variación anual del Índice de Precios al Consumidor de cada país,
obtenida de la base de datos IFS del Fondo Monetario Internacional.
38
Por último, la elección de medidas alternativas de liquidez queda sujeta también a la
disponibilidad de datos en los terminales financieros. Esto hace aplicables las mismas
reflexiones respecto al tamaño de muestra.
39
7. Conclusiones y Extensiones
Este trabajo se ha enfocado en el rol de variables institucionales en la explicación de la
liquidez promedio de los bonos soberanos de siete economías latinoamericanas. Este
estudio se fundamenta en el vínculo existente entre información y compensación a los
proveedores de liquidez en el mercado, por una parte, y liberación de información,
transparencia y desarrollo institucional.
De acuerdo con los trabajos anteriores sobre bid-ask spread, existen tres mecanismos que
explican su formación: costos de procesamiento de órdenes, costos de inventarios y
compensación por selección adversa. Se arguye que el problema de selección adversa se ve
aminorado ante mayor desarrollo institucional que conlleve transparencia, porque nivela las
diferencias de conocimiento de los inversionistas sobre los fundamentos de la economía
estudiada.
El análisis estadístico muestra que existe un canal de influencia de la institucionalidad
monetaria y de la institucionalidad frente a la corrupción. Concretamente, mejoras en los
índices considerados conllevan disminuciones significativas y económicamente relevantes
del bid-ask spread.
Existen dificultades metodológicas y de disponibilidad de datos que limitan el ámbito de
aplicación de los resultados. Sin embargo, los resultados sugieren que países que avanzan
en sus instituciones monetarias y en el combate a la corrupción son premiados por el
mercado con un menor bid-ask spread para sus bonos.
Existen varias líneas de extensión de este trabajo, cuyo aporte se limita a mostrar el efecto
positivo que tienen la calidad de las instituciones locales y el desarrollo del mercado
financiero local en el grado de liquidez promedio de la deuda soberana.
Una primera tarea pendiente es desarrollar un modelo teórico que explique de forma
satisfactoria el vínculo entre las variables institucionales y macroeconómicas de un país con
el nivel de liquidez de su deuda. Idealmente, el modelo debe mostrar que en alguna de las
causas de iliquidez conocidas en los mercados de activos opera para el caso de la deuda
soberana el efecto de estas variables estructurales. Se deben aclarar dimensiones como la
forma específica como operan los problemas informacionales en este mercado, la
pertinencia de identificar a los actores que resultan ser poseedores de información privada
40
en este mercado y otros canales que generen un vínculo entre los fundamentos del emisor y
el problema de iliquidez.
En segundo lugar, debe notarse que la argumentación anterior sólo prueba el vínculo entre
estos factores y una medida de liquidez. Aún no se puede concluir que estos factores
afectan el spread de la deuda directamente, puesto que si existiera perfecta correlación de la
evolución de estas variables con factores de riesgo globales, estos factores bastarían para
explicar también la liquidez. Una alternativa metodológica es seguir la metodología de
Chen et al. (2007), quienes estiman para una muestra de bonos corporativos de forma
conjunta el spread de los bonos, la liquidez y el rating de crédito con el objeto de encontrar
el impacto de la liquidez en el spread total controlando por problemas de endogeneidad.
Este procedimiento permitiría establecer el impacto que tiene la liquidez en el spread total.
41
Apéndice 1: Construcción de spreads de bonos soberanos
El spread de un bono es la diferencia entre su retorno en el momento t y el retorno de una
bono libre de riesgo del Tesoro de los Estados Unidos de la misma madurez en el mismo
momento t. Puesto que no existen Treasury Bills y Treasury Bonds para cualquier madurez
de la muestra, el spread se calcula respecto a la curva cero nominal de referencia para cada
fecha. Así, el procedimiento utilizado contempla la construcción de curvas yield para cada
uno de los meses de la muestra, desde septiembre de 2004 a junio de 2010.
El cálculo se realiza utilizando el método de Nelson y Siegel (1987) para el cálculo de
curvas. De acuerdo con estos autores, la tasa spot para un bono de madurez remanente T
puede representarse de acuerdo a la siguiente función:
L
5 : J K1 , % E M N
L O
L
O
PK1 , % E M N , % E M Q
En la ecuación anterior, los términos J , , y O representan parámetros a estimar, que
permiten ajustar la curva en el corto, mediano y largo plazo, respectivamente. Los
coeficientes para la tasa nominal deben satisfacer las condiciones de no-arbitraje para las
tasas nominales:
50: J R 0,
5∞: J R 0
Para obtener curvas para la tasa libres de riesgo, se usan datos de las series Treasury
Constant Maturities, de La Reserva Federal de los estados Unidos, en frecuencia mensual
para cada uno de los meses de la muestra. En cada uno de ellos, se calibran los parámetros
de la curva de acuerdo a los datos de cada mes para bonos de madurez igual a 1, 3 y 6
meses, y 1, 2, 3, 5, 7, 10, 20 y 30 años.
Dada la serie de curvas (una por mes), se calcula la diferencia entre el spread de cada bono
con el valor de la tasa en la curva del mes correspondiente, para la misma madurez
remanente.
42
Tabla 1: Selección de Estudios sobre determinantes del spread soberano
Estudio
Longstaff et al. (2007)
Remolona et al. (2007)
Diaz y Gemmill (2006)
Muestra para los spread
Metodología
Variables del mercado
financiero internacional
Variables Macroeconómicas
Locales
Resultados
Como proxy de el equity
Los retornos de los bonos soberanos
Exceso de retornos sobre un
premium, el cambio
Análisis de regresión de los cambios
Retorno del mercado accionario están altamente correlacionados entre
portfolio CRSP, cambio en el mensual en la razón utilidadContratos CDS sobre bonos de deuda
mensuales de los spread de los
local, cambio porcentual del tipo de países, lo que parece estar causado
yield de los bonos del tesoro a 5 precio del índice S&P 100
soberana para 26 países entre octubre
CDS en un conjunto de variables
por la dependencia de los spreads
cambio frente al dólar y cambio
años, cambio en los spreads de
y el spread entre las
de 2000 y mayo de 2007
explicativas relativas al mercado
soberanos del conjunto de variables
porcentual de las reservas
bonos investment grade y high
volatilidad implícita y
global y a la economía local.
del mercado global, premios por
internacionales
yield de US
realizada en las opciones
riesgo y factores de liquidez global.
sobre índices
Spreads de los contratos CDS sobre los
Estiman regresiones separadas
bonos soberanos de 24 economías
para el riesgo soberano y el premio
emergentes, entre enero de 2002 y
por riesgo.
mayo de 2006.
Precios de bonos soberanos Brady de
Argentina, Brasil, México y Venezuela
para el período 1994-2001
Construyen una medida de distancia
a default basada en un modelo
estructural y examinan los
determinantes de esa medida.
Índice VIX, Índice de Tarashev
et al. de apetito por riesgo
Tasas de interés del Tesoro
Americano
Modelo de Pesaran, Shin y Smith
para el panel de spreads, usando
como regresores un conjunto de
variables macroeconómicas locales
y factores financieros globales.
Retornos de las T-bills a 30 días
y de los Treasury Bonds a 10
años
Baldacci et al. (2008)
Estimación de panel para controlar
Spreads de bonos soberanos de 30
por heterogeneidad entre países,
economías emergentes provenientes del
donde se toman spread promedio
Índice EMBIG, para el período 1997anuales y variables explicativas en
2007
la misma frecuencia.
Tasa de política Fed Funds rate,
Índice VIX de volatilidad del
mercado accionario
Hilscher y Nosbusch (2010)
Spreads de bonos soberanos de 32
economías emergentes provenientes del
Índice VIX, Yield Treasury
Análisis de regresión para el total de países y datos
Índice EMBIG, para el período 1998Bonds a 10 años, TED spread
2007
Ferrucci (2003)
Variables del premio por
riesgo global
Precios de bonos soberanos en
mercados secundarios dados por los
índices JP Morgan EMBI y EMBIG
--
La pérdidas esperadas por default
vienen dadas por los fundamentales
Tasa de inflación local, crecimiento
macroeconómicos del país y la
del GDP consensus forecast,
liquidez de mercado, mientras que el
Producción Industrial y Reservas
premio por riesgo sobernao viene
Internacionales
dado por variables de retorno y
volatilidad global.
Retornos del S&P 500,
precios del petróleo crudo
Brent
En total, el modelo explica el 80% de
los cambios en la medida de distancia
Retornos accionarios regionales,
a default. Entre los factores
Volatilidad de acciones regionales,
exlicativos, los factores globales y
Índice de Investor Sentiment,
regionales tienen mucha mayor
retornos del mercado accionario
influencia que los factores locales.
local, Volatilidad de las acciones
Una descomposición de varianza
locales, Reservas Internacionales, arroja que el 25% puede adjudicarse a
Tasa de Inflación.
variables globales, un 45% a variables
regionales y sólo un 8% a los
fundamentos de la economía local.
Existe una relación robusta entre los
fundamentos macroeconómicos de la
Deuda externa, Balance Fiscal y
Spread entre bonos
economía y la explicación de los
Cuenta Corriente como % del PIB,
corporativos
niveles de los spreads soberanos. Sin
Índice de Apertura Comercial,
norteamericanos de alto y
embargo, puesto que el error del
Amortización de deuda sobre
bajo rating de crédito,
modelo es sistemático, se concluye
reservas, Pagos de Intereses sobre
Índice S&P 500
que la evaluación del riesgo de crédito
deuda externa.
incluye factores adicionales no
incorporados en el modelo.
Los factores de riesgo político tienen
Reservas como porcentaje del PIB, un poder explicativo importante sobre
Tasa de Inflación, Balance de
el nivel de los spreads. Sin embargo,
-Cuenta Corriente, Balance fiscal,
las mayores componentes de la
Índice de riesgo político.
explicación corresponden a las
variables fiscales.
Default yield spread bonos
de alto retorno US
Volatilidad de los términos de
intercambio, Cambio en los
términos de intercambio, Años
desde el último default, Deuda
Total como fracción de PIB y
Reservas Internacionales.
La variación de los fundamentales del
país sí explica una parte importante de
los spreads en economías
emergentes. En particular, la
volatilidad de los términos de
intercambio es significativa e
importante.
Tabla 2: Muestra de bonos para el total de la muestra por país.
La tabla 2 muestra la cantidad de bonos por país y los estadísticos principales para las características de estos bonos. Las características mostradas son la
tasa del cupón (Cupón) en puntos porcentuales, la madurez remanente del bono al final de la muestra (Madurez) en años, el porcentaje de bonos con
opción de rescate por país (Ejecutable), el saldo de principal no amortizado en millones de dólares, el porcentaje de bonos tipo bullet por país, la moneda
de denominación (Moneda) y el mercado donde se emitió el bono. Nótese que casi la totalidad de los bonos de la muestra se transan en mercados
internacionales, lo que hace soslayar la discusión sobre características del mercado local que afecten los costos de transacción e inventarios de los bonos.
País
Bonos por
país
Cupón
Promedio
Argentina
Brasil
Colombia
México
Panamá
Perú
Venezuela
Total
4
20
15
15
10
8
6
78
4.38
8.76
8.05
6.82
7.59
7.54
8.70
8.29
Desviación
estándar
4.44
2.17
2.64
1.98
1.66
2.60
2.69
2.52
Ejecutable Saldo Principal No Amortizado
(%)
(MM USD)
Madurez
Promedio
18.78
12.86
11.87
9.44
14.05
10.96
8.38
11.83
Desviación
estándar
7.37
9.44
9.11
8.62
8.34
9.23
7.68
8.85
Promedio
100%
105%
93%
100%
100%
88%
100%
99%
Fuente: Elaboración propia basado en los datos de Thomson Reuters DatastreamTM.
44
5,115.86
1,765.27
756.33
1,468.79
663.13
926.13
1,308.94
1,453.65
Desviación
estándar
5436.15
1071.03
5831.81
5713.61
5674.48
1501.88
1431.45
1761.55
Tipo de
Cupón
(% Bullet)
Moneda
(% USD)
Mercado de Emisión
Eurobond
100%
105%
93%
113%
100%
100%
150%
106%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
Tabla 3: Bonos de economías con procesos de renegociación
La tabla 3 muestra los bonos considerados para Argentina y Venezuela dentro de la muestra. Se indica en ella
el código RIC del bono (identificador dentro del sistema Thomson Reuters DatastreamTM), su fecha de
emisión, la madurez, la presencia de cláusulas de rescate, el principal, el tipo de cupón del bono y el mercado
de emisión. De los bonos argentinos en la muestra, todos los emitidos con anterioridad al 24 de diciembre de
2001 están declarados en default, pero se siguen transando en los mercados internacionales. El resto de los
bonos argentinos surge del proceso de canje mencionado en la sección 5.2.
RIC
040114AR1=
040114AV2=
040114BD1=
040114GL8=
922646AS3=
922646AT1=
922646BJ2=
922646BL7=
922646BM5=
VE017411845=
País Emisor Fecha Emisión
Argentina
Argentina
Argentina
Argentina
Venezuela
Venezuela
Venezuela
Venezuela
Venezuela
Venezuela
1/30/1997
9/19/1997
3/1/1999
11/29/2005
9/18/1997
8/6/1998
3/11/2004
1/14/2004
10/8/2004
8/7/2003
Madurez
Ejecutable
1/30/2017
9/19/2027
3/1/2029
12/31/2033
9/15/2027
8/15/2018
9/19/2013
1/13/2034
10/8/2014
8/7/2010
Y
Y
N
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Saldo de Principal
Tipo de Cupón Moneda Mercado de Emisión
No Amortizado
4,575,000,000
3,435,086,000
125,000,000
3,057,696,527
3,998,000,000
752,811,000
1,487,389,000
1,489,000,000
1,498,000,000
1,500,000,000
Bullet
Bullet
Bullet
Bullet
Bullet
Bullet
Bullet
Bullet
Bullet
Bullet
Fuente: Elaboración propia basado en los datos de Thomson Reuters DatastreamTM.
USD
USD
USD
USD
USD
USD
USD
USD
USD
USD
Eurobond
Eurobond
Eurobond
Eurobond
Eurobond
Eurobond
Eurobond
Eurobond
Eurobond
Eurobond
Tabla 4: Estadísticos Descriptivos de los Bid-ask spreads en la muestra
La tabla 4 muestra los principales estadísticos descriptivos de la medida de iliquidez usada en este estudio. Se
indican el promedio, el valor mínimo, el valor máximo, la desviación estándar y la cantidad de observaciones
por cada economía de la muestra, a lo largo de todos los bonos.
Estadísticos Descriptivos Bid-Ask Spread
País
Promedio
Mínimo Máximo Desviación Estándar Observaciones
Argentina
2.51
0.13
10.00
2.11
355
Brazil
1.47
0.00
15.71
1.80
1491
Colombia
1.44
0.16
7.00
1.30
1136
Mexico
1.04
0.13
10.00
1.55
1207
Panama
1.61
0.00
4.00
1.26
710
Peru
1.87
0.16
13.77
2.12
639
Venezuela
2.49
0.22
29.50
4.37
639
Total Muestra
1.61
0.00
29.50
2.19
6177
Fuente: Elaboración propia basado en los datos de Thomson Reuters DatastreamTM.
Tabla 5: Estadísticos Descriptivos de los Regresores del Panel
La tabla 5 muestra los estadísticos principales de los regresores utilizados en este estudio. La primera columna
lista los regresores según los nombres consignados en la sección 5.4.1. En la segunda columna se lista el
número de observaciones disponibles en el panel completo para cada regresor, y las cuatro columnas restantes
indican los valores de los estadísticos respectivos.
Estadísticos Descriptivos de los Regresores
Variable
Observaciones
Promedio
Desv. Est. Mínimo
Máximo
SpreadSwap
4264
3.66
9.38
-0.07
262.05
Treasury
6440
4.03
1.06
-0.05
5.52
Maturity
6532
13.68
8.70
0.02
35.80
Coupon
6532
8.21
2.47
0.00
13.63
AmountOutstand (MM)6532
1410
1710
0.05
14400
TED
6348
0.71
0.59
0.12
3.39
VIX
6532
21.30
10.84
10.42
59.89
MonetFreed
6532
74.02
9.91
47.70
90.20
FinanFreed
6532
54.09
13.97
20.00
70.00
CorrupFreed
6532
33.52
5.56
19.00
40.00
CRSP
5888
0.44
4.81
-18.42
11.06
Fuente: Para los bonos del Tesoro Americano, Federal Reserve H.15 Tables. El TED spread
incorpora además las tasas LIBO, obtenidas del Banco Central de Chile, www.bcentral.cl. El
índice VIX se obtuvo de Finance Yahoo! Los índices MonetFreed, FinanFreed y CorrupFreed
provienen de Heritage Foundation. El índice CRSP proviene de Center for Research in Security
Prices.
Tabla 6: Matriz de Correlaciones de los Regresores
La tabla 6 muestra la matriz de correlaciones entre los regresores de la muestra. Se incluyen sólo los regresores de la especificación final. Los nombres de las
variables corresponden a los especificados en la sección 5.4.1.
AmountOutstand
SpreadSwap Treasury TransactionCost
Maturity Coupon (MM)
Callable TED
SpreadSwap
Treasury
TransactionCost
Maturity
Coupon
AmountOutstand (MM)
Callable
TED
MonetFreed
FinanFreed
CRSP
CorrupTransInt
Fuente: Elaboración propia.
1
-0.0862
-0.2196
0.3532
-0.558
-0.4202
0.4259
-0.2025
-0.1591
-0.3552
-0.2793
-0.2405
1
0.6615
-0.1435
0.3091
-0.2191
0.0941
-0.4356
-0.3208
-0.3072
-0.7494
-0.3455
1
-0.1441
0.4808
-0.0451
-0.0843
0.1529
-0.3033
0.2361
-0.3129
0.2975
1
-0.4517
-0.6423
0.3684
0.3108
-0.5575
-0.102
-0.1896
-0.1596
1
0.5707
-0.6623
0.162
0.1532
0.4435
0.2796
0.2738
1
-0.8064
0.0084
0.4986
0.3329
0.5796
0.3366
1
-0.1248
-0.2524
-0.452
-0.5037
-0.3417
1
-0.1919
0.7582
0.5886
0.366
MonetFreed FinanFreed CRSP
1
-0.1197
0.4197
0.1987
1
0.6826
0.4884
CorrupTransInt
1
0.5052
1
Tabla 7: Variables Institucionales en la muestra – corte transversal
La tabla 7 muestra los índices institucionales usados en el estudio. Los datos se agrupan por país y se
extienden de 2003 a 2009. En la regresión sólo se utilizan datos desde 2004.
INDICE DE PERCEPCIÓN DE LA CORRUPCIÓN
2003
2004
2005
Argentina
2.5
2.5
2.8
Brazil
3.9
3.9
3.7
Colombia
3.7
3.8
4
Mexico
3.6
3.6
3.5
Panama
3.4
3.7
3.5
Peru
3.7
3.5
3.5
Venezuela
2.4
2.3
2.3
MONETARY FREEDOM
Name
2003
Argentina
88.5
Brazil
78.6
Colombia
76.5
Mexico
77
Panama
89.9
Peru
84.8
Venezuela
61
2004
64
77.2
78.3
79.8
89.1
88.8
57.1
2005
65.4
72.7
78.3
81.1
89.8
86.6
51.9
2006
71.5
76.3
79.2
81.3
90.2
84
53.9
FINANCIAL FREEDOM
Name
2003
Argentina
30
Brazil
50
Colombia
70
Mexico
70
Panama
90
Peru
70
Venezuela
50
2004
30
50
70
70
70
70
30
2005
30
50
70
70
70
70
30
2006
30
50
70
70
70
70
30
2006
2.9
3.3
3.9
3.3
3.1
3.3
2.3
2007
2.9
3.5
3.8
3.5
3.2
3.5
2
2007
71.4
72.6
70.3
77
85.8
85.7
57.6
2007
40
40
60
60
60
60
40
Fuente: Transparency International, Heritage Foundation.
2008
2.9
3.5
3.8
3.6
3.4
3.6
1.9
2008
65
75.7
71.4
77.7
80.2
85.9
60.6
2008
40
40
60
60
70
60
40
2009
2.9
3.7
3.7
3.3
3.4
3.7
1.9
2009
60.6
77.2
70.6
77.5
77.9
86.5
53.7
2009
40
50
60
60
70
60
30
Tabla 8: Estimación de panel con efectos fijos de la regresión del bid-ask spread sobre
el conjunto de variables del modelo.
La tabla 8 presenta los coeficientes estimados para la regresión con efectos fijos. Los nombres de las variables
corresponden a los especificados en la sección 5.4.1. Tratándose de una estimación de este tipo, se excluyen
de ella aquellos regresores que son fijos para cada bono. Puesto que el test de Hausman indica que la
regresión que corresponde es de efectos aleatorios, la tabla sólo sirve de referencia, no de apoyo a la
argumentación.
Regresión Efectos Fijos
VARIABLES
SpreadSwap
TransactionCost
Treasury
Maturity
Coupon
AmountOutstand
Callable
TED
MonetFreed
FinanFreed
CorrupTransInt
Dumm_Argent
Dumm_Bras
Dumm_Colom
Dumm_Mex
Dumm_Pan
Dumm_Per
CRSP
Constante
Observaciones
Número de bonos
R-cuadrado
Bid-Ask Spread
Coeficiente
Desv. Std.
0.022**
2.574***
-0.118**
-0.001**
---
-0.448***
-0.080***
-0.020
-1.067**
--
------0.001***
17.381***
3,757
78
0.285
49
(0.010)
(0.376)
(0.04)
(0.000)
--
--(0.085)
(0.023)
(0.021)
(0.520)
------(0.000)
(4.279)
Tabla 9: Estimación de panel con efectos aleatorios de la regresión del bid-ask spread
sobre el conjunto de variables del modelo.
La tabla 9 presenta los coeficientes estimados para la regresión con efectos aleatorios. Los nombres de las
variables corresponden a los especificados en la sección 5.4.1.
Regresión Efectos Aleatorios
VARIABLES
SpreadSwap
TransactionCost
Treasury
Maturity
Coupon
AmountOutstand
Callable
TED
MonetFreed
FinanFreed
CorrupTransInt
Dumm_Argent
Dumm_Bras
Dumm_Colom
Dumm_Mex
Dumm_Pan
Dumm_Per
CRSP
Constante
Observaciones
Número de bonos
R-cuadrado
Errores est ándar entre paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Bid-Ask Spread
Coeficiente
0.022**
2.296***
-0.002**
-0.12**
-0.170
-0.061
1.762**
0.446***
-0.089***
-0.026
-1.444***
1.859*
3.188***
3.389**
2.649**
4.167***
5.230***
-0.001***
16.532***
3,757
Desv. Std.
(0.010)
(0.349)
(0.00)
(0.044)
(0.191)
(0.328)
(0.879)
(0.084)
(0.021)
(0.021)
(0.475)
(1.006)
(1.123)
(1.506)
(1.347)
(1.308)
(1.710)
(0.000)
(4.687)
78
within
between
overall
0.2786
0.0521
0.118
Tabla 10: Regresión con efectos de interacción
La tabla 10 muestra la regresión utilizando efectos de interacción. Las variables de interacción corresponden a
InterMonetTED, InterFinanTED, InterCorrupTED.
Regresión Efectos
Aleatorios con términos de
interacción
VARIABLES
SpreadSwap
TransactionCost
Treasury
Maturity
Coupon
AmountOutstand
Callable
TED
MonetFreed
FinanFreed
CorrupTransInt
Dumm_Argent
Dumm_Bras
Dumm_Colom
Dumm_Mex
Dumm_Pan
Dumm_Per
CRSP
InterMonetTED
InterFinanTED
InterCorrupTED
Constante
Observaciones
Número de bonos
R-cuadrado
Bid-Ask Spread
Coeficiente
Desv. Std.
0.019**
2.301***
0.015**
-0.12**
-0.170
-0.072
1.723**
0.166
-0.118***
-0.034
-1.001**
2.115**
3.550***
3.924**
3.278**
4.815***
5.859***
-0.001***
-0.030**
-0.003
-0.070***
17.039***
3,757
(0.009)
(0.363)
(0.01)
(0.044)
(0.191)
(0.329)
(0.873)
(0.696)
(0.030)
(0.027)
(0.461)
(0.952)
(1.090)
(1.556)
(1.350)
(1.287)
(1.630)
(0.000)
(0.015)
(0.006)
(0.02)
(4.786)
78
within
between
overall
Errores estándar entre paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
51
0.2895
0.0543
0.1283
Tabla 11: Análisis de Robustez – Estimación incluyendo término de inflación
En esta tabla11 se muestra el análisis de robustez que evalúa si la variable de Institucionalidad Monetaria no
captura más que la inflación del país considerado. Para ello, se añade la variable Inflation, utilizando la
información disponible en IFS, International Monetary Fund.
Regresión Efectos Aleatorios
con variable Inflación
Bid-Ask Spread
VARIABLES
SpreadSwap
TransactionCost
Treasury
Maturity
Coupon
AmountOutstand
Callable
TED
MonetFreed
FinanFreed
CorrupTransInt
Dumm_Argent
Dumm_Bras
Dumm_Colom
Dumm_Mex
Dumm_Pan
Dumm_Per
CRSP
Inflation
Constante
Observaciones
Número de bonos
R-cuadrado
Coeficiente
Desv. Std.
0.020**
2.411***
0.016**
-0.12**
-0.168
-0.077
1.736**
0.483***
-0.092***
-0.031
-1.431***
2.302*
3.707***
3.978***
3.296**
4.825***
5.923***
0.001***
2.667
16.226***
3,757
(0.010)
(0.424)
(0.006)
(0.044)
(0.191)
(0.322)
(0.872)
(0.075)
(0.024)
(0.020)
(0.466)
(1.195)
(1.342)
(1.518)
(1.562)
(1.472)
(1.983)
(0.000)
(3.460)
(4.719)
78
within
between
overall
Errores est ándar ent re paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
52
0.2789
0.057
0.1248
Figura 1: Liquidez promedio de los bonos de la muestra para siete economías
latinoamericanas
Bid-Ask Spread Promedio Economías Latinoamericanas
(puntos base)
7
6
5
Argentina
4
Brasil
Colombia
México
3
Pa na ma
Peru
2
Venezuela
1
0
9/1/2004
3/1/2005
9/1/2005
3/1/2006
9/1/2006
3/1/2007
9/1/2007
53
3/1/2008
9/1/2008
3/1/2009
9/1/2009
3/1/2010
Figura 2: Comparación de la evolución del Bis-Ask Promedio de la muestra con las
medidas de liquidez y volatilidad mundial
Bid-Ask Spread promedio muestra e Índices de Liquidez Mundial
7
6
Bid-Ask
Promedio
5
4
TED
spread
3
VIX
2
1
0
54
9/1/2004
55
3/1/2010
1/1/2010
11/1/2009
9/1/2009
7/1/2009
5/1/2009
3/1/2009
1/1/2009
11/1/2008
9/1/2008
7/1/2008
5/1/2008
3/1/2008
1/1/2008
11/1/2007
9/1/2007
7/1/2007
5/1/2007
3/1/2007
1/1/2007
11/1/2006
9/1/2006
7/1/2006
5/1/2006
3/1/2006
1/1/2006
11/1/2005
9/1/2005
7/1/2005
5/1/2005
3/1/2005
1/1/2005
11/1/2004
Figura 3: Estimador del costo de transacción e indicadores de liquidez
Evolución en el tiempo del Costo de Transacción Estimado frente a
indicadores de liquidez mundial
6
5
4
3
TransactionCost
TED spread
2
VIX
1
0
Figura 4: Series de Tiempo por País para el Índice de Libertad Monetaria Índice de Libertad Monetaria
95
90
85
80
75
Argentina
Bra zil
Colombia
70
Mexico
Panama
65
Peru
Venezuela
60
55
50
45
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Figura 5: Series de Tiempo por País para el Índice de Libertad Financiera
Índice de Libertad Financiera
95
85
75
65
Argentina
Bra zil
Colombia
55
Mexico
Pana ma
Peru
45
Venezuela
35
25
15
2003
2004
2005
2006
2007
56
2008
2009
2010
Figura 6: Índice de Percepción de la Corrupción de Transparencia Internacional
Índice de Percepción de la Corrupción
Transparencia Internacional
4.3
3.8
Argentina
3.3
Brazil
Colombia
Mexico
Panama
2.8
Peru
Venezuela
2.3
1.8
2003
2004
2005
2006
2007
57
2008
2009
Figura 7: Análisis de episodio de cambios importantes en la liquidez de la muestra –
Crisis Financiera 2008-2009
Correlación simple entre cambios de bid-ask spread promedio e
Institucionalidad Monetaria
3.5
3
2.5
2
Ca mbios 2007-2008
Cambio en la liquidez
promedio
Ca mbios 2008-2009
1.5
Linea l (Ca mbios 2008-2009)
Linea l (Ca mbios 2007-2008)
1
0.5
0
-8
-6
-4
-2
0
-0.5
Cambio en índice de Libertad Monetaria
58
2
4
Figura 8: Análisis de episodio de cambios importantes en la liquidez de la muestra –
Crisis Financiera 2008-2009
Correlación simple entre cambios de bid-ask spread promedio e
Institucionalidad Financiera
3.5
3
2.5
2
Cambio en la liquidez
promedio
Cambios 2007-2008
1.5
Cambios 2008-2009
1
0.5
0
-15
-10
-5
0
5
-0.5
Cambio en índice de Libertad Financiera
59
10
15
Figura 9: Análisis de episodio de cambios importantes en la liquidez de la muestra –
Crisis Financiera 2008-2009
Correlación simple entre cambios de bid-ask spread promedio y
cambios en la percepción de la corrupción
3.5
3
2.5
2
Ca mbios 2007-2008
Cambio en la liquidez
promedio
Ca mbios 2008-2009
1.5
Lineal (Cambios 2008-2009)
Lineal (Cambios 2007-2008)
1
0.5
0
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
-0.5
Cambio en índice de Percepción de la Corrupción
60
0.2
0.3
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