La prima de riesgo en la eurozona

wikipedia

El documento presenta una evaluación basada en un modelo de los multiplicadores fiscales que operan en la zona del euro durante el período 2011-2014. La evaluación está condicionada a dos reacciones distintas de la prima de riesgo soberano (que responden endógenamente a los shocks fiscales o son un proceso exógeno) y a dos tipos de política monetaria (acomodaticia y no acomodaticia). Aplicando esos multiplicadores a la cantidad de medidas de austeridad aplicadas en los años 2011-14, el documento evalúa sus posibles consecuencias y muestra que los efectos sobre la producción de las recientes consolidaciones fiscales estuvieron determinados en gran medida por dos factores clave: los sentimientos de los mercados financieros y la composición de las medidas adoptadas. Por último, el documento también subraya la importancia de la modelización de los pagos de intereses del gobierno para predecir la evolución de los ratios de deuda sobre el PIB.

Extensión: 1 Online-Ressource (circa 52 Seiten)Illustrationen Series: Serie de documentos de trabajo / Banco Central Europeo. – Frankfurt, M. : Banco Central Europeo, ISSN 1725-2806, ZDB-ID 2123559-4. – Vol. no 2016 (febrero 2017) Tipo de publicación: Libro / Documento de trabajo

prima de riesgo de mercado 2021

Nuestro mapa interactivo, arriba, muestra la evolución del riesgo país en la última década. Algunos países se han vuelto mucho más arriesgados para operar, mientras que otros han visto disminuir sus niveles de riesgo. Un análisis de las tendencias del riesgo país puede ayudar a las organizaciones a identificar estos riesgos y oportunidades en una fase temprana de sus procesos de planificación.

Calculamos las Primas de Riesgo País (PRP) para 186 naciones soberanas utilizando un modelo económico que hemos desarrollado desde 1998. Nuestro modelo utiliza una serie de datos para generar las PRC, incluyendo fuentes fiables de calificaciones de crédito y de riesgo e información sobre bonos soberanos.

primas de riesgo

Este estudio combina estimadores condicionales sin modelo para la distribución neutral del riesgo y la distribución física de los rendimientos de la renta variable con el fin de obtener medidas diarias para el núcleo de precios en el horizonte temporal mensual. A pesar de su naturaleza variable en el tiempo, nuestros kernels de precios no son paramétricos, están orientados al futuro, son agnósticos respecto a las preferencias, las variables de estado económico o su dinámica y se basan únicamente en restricciones técnicas mínimas. Sin embargo, nuestras estimaciones de los núcleos de precios realizados están claramente vinculadas a variables económicas de estado como el diferencial de plazos, el diferencial de crédito o la liquidez. Descomponemos la varianza esperada del núcleo de precios logarítmicos y descubrimos que los saltos contribuyen de forma considerable al riesgo global del núcleo de precios. Basándonos en pruebas estadísticas, confirmamos una forma de U en el kernel de precios en todo momento y encontramos un fuerte vínculo entre las variaciones de su magnitud y la prima de riesgo de la varianza. Se confirma la existencia de una joroba central en el kernel de fijación de precios de forma incondicional, pero parece desvanecerse en tiempos de crisis.

Presentamos una nueva metodología para rastrear el flujo de información de los eventos de comunicación: Utilizando los pies de foto de las conferencias de prensa y las herramientas de análisis textual, creamos de forma totalmente automática marcas de tiempo para los diferentes contenidos informativos, que luego pueden utilizarse para estudiar el respectivo impacto en tiempo real en los mercados financieros. Aplicando nuestro enfoque a las conferencias de prensa del Banco Central Europeo, descubrimos que los anuncios de medidas de política monetaria no estándar del BCE primero aumentaron la deriva previa al BCE (como documentan Ulrich et al., 2017) en un 20% antes de que los precios de las acciones comiencen a caer. Más del 50% de esta caída se realiza durante el análisis económico del BCE, en parte debido a la información sobre la economía real y en parte a las noticias sobre la inflación. Relacionamos las primeras con las noticias sobre el curso de la crisis de la deuda soberana europea. Los resultados son especialmente pronunciados para el sector bancario y de seguros, así como para los países GIIPS de nuestra muestra.

prima de riesgo de país de pwc

Divididas en tres categorías (requeridas, históricas, esperadas), las primas de riesgo de mercado miden la tasa de rendimiento que los inversores esperan de una inversión con respecto al riesgo que ésta conlleva. En Europa, las primas de riesgo de mercado (MRP) medias se sitúan entre el cinco y el diez por ciento.

A pesar de tener una prima de riesgo de mercado relativamente alta, Grecia ha visto disminuir sus tipos de forma significativa desde 2020. Grecia también ha visto una tasa de rendimiento superior a la media en las inversiones sin riesgo. La misma correlación puede verse con los países europeos de menor riesgo para la inversión. Con Alemania viendo algunas de las primas de riesgo de mercado y los rendimientos libres de riesgo más bajos de Europa.

Separar los tres tipos de primas de riesgo de mercado es sencillo. Las primas de riesgo de mercado requeridas difieren entre los inversores, ya que los enfoques de la inversión cambian y miden la tasa de rendimiento necesaria para realizar una inversión. Las primas esperadas se fijan en la tasa de rendimiento y en lo que se calcula que debe salir, mientras que las MRP históricas se fijan en la tasa media de rendimiento que los inversores obtuvieron en el pasado.