Este artículo cuantifica la respuesta del premio por riesgo soberano (EMBI) de un grupo de países latinoamericanos a cambios inesperados (shocks) de variables financieras externas. La principal contribución de este artículo es la aplicación de los parámetros estimados de un modelo de vector autorregresivo (VAR) utilizando una descomposición especial de la matriz de varianza- covarianza como una herramienta de análisis de escenarios de riesgo. La interpretación propuesta de la matriz estimada permite la cuantificación del impacto de más de un shock y cuantificar el efecto derrame. Se estima un vector autorregresivo para cada país (Colombia, Chile, México, y Perú) en frecuencia mensual incluyendo el EMBI de China y Brasil, un índice de volatilidad global (VIX), el precio del dólar respecto de una canasta de monedas (Broad Index), y una proxy de la curvatura de la Tasa de Bonos Soberanos de EE.UU. (Spread US). Los shocks del VIX y del Broad Index poseen un efecto relativamente homogéneo en el EMBI de cada país, mientras que los shocks del EMBI de China y Brasil son más heterogéneos. Para el caso de Chile, se analiza también la respuesta en tres escenarios de riesgo, incorporando el precio del cobre como variable adicional. El escenario más disruptivo al momento de enfrentar el shock es el denominado “Aumento en Volatilidad”. Sin embargo, el escenario denominado “Economías Emergentes” (esto es, shocks simultáneos al EMBI de China y de Brasil) es el que presenta la dinámica más perjudicial, debido a que se diluye más lento. Finalmente, el escenario de “Decaimiento del Precio del Cobre”, en el que el precio del cobre cae significativamente junto con un shock en el EMBI China, es el de menor efecto, porque el precio del cobre afecta relativamente menos al resto de las variables, exhibiendo un menor efecto derrame.
This article presents a quantification of the response of the sovereign risk premium (EMBI) of a group of Latin American countries, to unexpected changes (shocks) in external financial variables. The main contribution of the paper is to use the estimated parameters of a vector autoregression (VAR) model using a special Cholesky variance-covariance decomposition as a tool for risk scenario’s assessment. The proposed interpretation of the estimated matrix allows for the quantification of the impact of more than one shock and also to quantify spillovers. A VAR is estimated for each country (Colombia, Chile, Mexico, and Peru) in monthly frequency that includes China’s and Brazil’s EMBI, the global volatility index (VIX), plus the value of the dollar against a basket of currencies (Broad Index) and a proxy of the slope of the US Treasury yield curve (Spread US). The VIX and Broad Index shocks turn out to have a relatively homogenous effect on each country’s EMBI, while shocks to the China and Brazil EMBI are more heterogeneous. For the case of Chile, we further study three alternative risk scenarios, incorporating the copper price as an additional variable. The most disruptive scenario at the time when the shock hits is the “Volatility driven” one. Nevertheless, it is the “Emerging markets” scenario (namely one with simultaneous shocks to China’ and Brazil’s EMBI) the one with the most harmful dynamics, as it dyes out slower. Finally, a “Copper price bust” scenario, in which the price of copper drops significantly in addition to a shock to the EMBI China, is the one with the least effect as the price of copper is relatively less affected by shocks to other variables, displaying lower spillovers.
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