Relación entre variables macroeconómicas y métricas de riesgo sistémico para el caso de México 
Autor: Alexis Ismael Vela Herrera
Año: 2020
Carrera: Actuaría

En esta tesis se estudiará la relación bidireccional que existe entre el riesgo sistémico y un conjunto de variables macroeconómicas. Las variables macroeconómicas mexicanasconsideradas en este trabajo incluyen: Indicador de Actividad Económica (IGAE), deudapública, deuda privada, tipo de cambio, inflacióny tasade interés. Además, se incorporan la tasa de interés de Estados Unidos y la Unión Europea con el fin de incorporar diferentes escenarios de la interacción entre estas economías. Según CapieF. , GoodhartC. and SchnadtN. (2012), los bancos centrales de economías emergentes generalmente conducen su política monetaria haciendo uso del control sobre la tasa de interés, sin embargo, la implementación de una nueva política puede resultar benéfica en el periodo de crisis más no en periodos normales, esto debido a que la implementación de una política suele tener un periodo de retraso entre el momento de aplicación y los resultados generados por la misma. 1Por un lado, las variables macroeconómicas capturanel estado de una economía, por lo que, el uso de éstas en el desarrollo de diferentes modelos permite un acercamiento a lo sucedido en periodos de crisis. Por el otro, la capacidad de reacción asociada a los bancos centrales se ve en la actuación que éstos tienen en periodos de crisis tanto nacionales como internacionales. El estudio del riesgo sistémico que captura elcontagio en episodios de crisises devitalimportancia, y es que la crisis financiera mundial ocurrida en 20072009 ilustró cómo el riesgo sistémico puede expandirse rápidamente y amenazar la estabilidad del sistema financiero global. Investigar y conocer este riesgo permite entender cómo se puede dar la propagación del mismo y los posibles efectos sobre la estabilidad financiera afectando de forma directa el bienestar de la sociedad. Haremos uso de un modelo SVEC(Structural Vector Error Correction Model o Modelos de Corrección de Error Vectorial Estructural), lo que nos permitirá incorporar fuentes de crisis externas, como sucedió en los periodos 20082009 y 20122013considerando diferentes escenarios decómo interactúan las economías de México, Estados Unidos de América (USApor sus siglas en inglés)y Unión Europea (EUpor sus siglas en inglés) paravisualizar los efectos en funciones de impulso respuesta. Haremos uso de un método estadístico conocido como Análisis de Componentes Principales sobre 17 variables para estimar los valores históricos del riesgo sistémico en México. Nuestro periodo de análisis comprendede2005 a 2016, permitiéndonosincorporar información principalmente de lascrisis ocurridas en 20082009 y 20122013. En el primer capítulo, se abordará el concepto de riesgo sistémicoy se definirán cada una de las variables macroeconómicas que se utilizarán en el ajuste del modelo. En el segundo capítulo se dana conoceralgunas de las métricas de riesgo sistémicomás utilizadas, y cómo es que éstas han sido aplicadas por diversos autores. Para el tercer capítulo se explica la metodología para ajustar unmodelo SVEC, esto después de haberse estudiado la implementación de otros modelos como VAR, SVAR y VEC. Finalmente, en el último capítulo se ajustará estemodelo haciendo el uso de datos históricos para el caso de México y poder así, generar funciones de impulso respuesta. Los resultados muestran quela deuda públicaytasa de interés de México, tasa de interés de USA y la tasa de interés de la UE son las variables que tienen incidenciasobre el riesgo sistémico para los distintos escenarios que se presentan.