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Title: Riesgo país
Authors: Cárdenas Parrales, Sandra
Keywords: Crecimiento económico
Análisis de correlación
Riesgo país
Economic growth
Correlation analysis
Risk country
Issue Date: Aug-2012
Series/Report no.: RI000219;
Abstract: El desarrollo de los mercados financieros internacionales ha dado lugar a la percepción sobre el riesgo país y la manera como éste se expresa. El análisis del riesgo país es una herramienta en el proceso de toma de decisiones. La amplitud en las clasificaciones de riesgo país obedece a que se ha convertido en un elemento fundamental del funcionamiento de las economías latinoamericanas desde que los países se incorporaron de lleno al mercado financiero internacional, el riesgo país se ha convertido en un elemento fundamental para las economías emergentes como la de México, pues de ella dependen sobremanera las inversiones para el crecimiento y desarrollo. Por su parte, las inversiones sólo llegarán al país en la medida que el riesgo sea bajo; cuanto menor sea, mayor será la entrada de inversionistas. Luego entonces, reviste especial interés conocer las variables económico-financieras que son consideradas al precisar este indicador, altamente vinculado a la estabilidad del entorno económico del país. Se centra la investigación en el riesgo país, definición de riesgo país y diferentes tipos de riesgo como el riesgo soberano, riesgo político, riesgo crediticio, se incluye una reseña de las empresas calificadoras de riesgo con mayor experiencia y reconocimiento internacional, Moody¿s Investors Service. Standard and Poor¿s y Fich IBCA, las principales metodologías y formas de calcular el riesgo país, se define el indicador EMBI (Emerging Markets Bond Index) y las variables determinantes en la asignación del rating. El producto de la investigación fue determinar el coeficiente de correlación, herramienta estadística elemental e importante para el estudio econométrico de relaciones lineales bivariadas, que proporciona información sobre la fuerza y el sentido de la relación lineal entre las variables seleccionadas, incluyendo la equivalencia numérica de la calificación de riesgo, el estadístico presentó alta significancia, oscilando entre .793 y .929, lo que viene a confirmar la evidencia histórica y abre un espacio hacia la construcción de un modelo de análisis multivariante capaz de identificar y predecir escenarios.
Description: The development of international finance markets has led to the perception of risk country and the way in which this is expressed. The analysis of risk country is a tool in the decision-making process. The range of classifications for risk country is due to the fact that is has become a fundamental element in the functioning of Latin American economies ever since countries became fully incorporated into the international finance market. Risk country has become a fundamental element in emerging economies such as that of Mexico since investments for growth and development are exceedingly dependent on it. Investments in the country will only take place if the risk is low: the lower it is, the greater the number of investors. It is therefore of special interest to be aware of the economic-financial variables considered when determining this indicator which is strongly tied to the stability of the economic environment of the country. This research study is centered on the risk country, the definition of risk country and different types of risks, such as sovereign risk, political risk and credit risk. A review of the companies that qualify risk and that have the greatest experience and international recognition is included - Moody's Investors Service, Standard and Poor's and Fich IBCA - the principal methodologies and ways of calculating risk country. The EMBI (Emerging Markets Bond Index) indicator and the determining variables in rating assignments are defined. The purpose of the study was to determine the correlation coefficient, a fundamental and important statistical tool for the econometric study of bi-variable linear relationships which provides information on the strength and sense of the linear relationship between the variables selected, including the numerical equivalent of the risk classification. The statistic was highly significant, oscillating between .793 and .929 which confirms historical evidence and opens the way for the construction of a multi-variant analysis model capable of identifying and predicting different scenarios.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/321
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