En el campo de las inversiones, los mercados emergentes por lo general se consideran como una región con un comportamiento de bloque; es decir, cuyas economías y activos financieros se comportan de forma similar ante situaciones de riesgo asociadas a conmociones externas o internas.
Respecto de los activos de renta fija de los mercados emergentes, se ha observado que los precios reaccionan de forma similar ante eventos idiosincráticos de una economía en particular, lo que sugiere que las crisis financieras asociadas a un determinado país se extienden a otros países emergentes sin importar el estado de las bases económicas de estos últimos. Ello también ha implicado que la ocurrencia o el incremento en la probabilidad de que pueda ocurrir algún evento de riesgo en un país emergente pueden provocar fuertes salidas de capitales de mercados emergentes e impactar sobre sus monedas.
Por estas consideraciones resulta relevante analizar la dinámica de los comovimientos entre los spreads de los bonos de países emergentes denominados en dólares, por regiones y por países, a través del «análisis de componentes principales» (PCA, por la sigla de Principal Component Analysis) en un periodo de trece años (2003-2015). Para ello se analizó si la variabilidad de los spreads crediticios de los bonos emergentes denominados en dólares responde a un factor común o si está más relacionada con factores idiosincráticos. También se estudió la correlación entre los spreads crediticios de los bonos emergentes y los factores comunes e idiosincráticos en distintos periodos de la muestra. Se buscó cuantificar la variabilidad explicada por los factores comunes e idiosincráticos y la correlación existente entre los spreads de bonos emergentes con estos factores, para identificar posibles causas subyacentes en estos resultados.
Además, el estudio se orientó a determinar las características que comparten las regiones y los países de aquellos bonos que presentan una menor correlación con el resto: fundamentos de la economía, calidad crediticia, etc.; y, por último, a analizar qué implicancias podrían tener los resultados encontrados para una estrategia de asignación de activos en un portafolio de inversiones.
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Daniel Chicoma, docente de los programas en Marketing de ESAN, explicó en ATV+ cómo los miembros de la Generación Z aprovechan las diferentes herramientas de Inteligencia Artificial para sus quehaceres (trabajos académicos, emprendimientos, etc.).