Impacto de las compras de deuda por parte del Banco de la República en la volatilidad de los precios de los TES

Abstract

La pregunta de investigación de este trabajo pretendió establecer si la intervención del Banco de la República (BanRep) en el mercado secundario de Títulos de Tesorería (TES) afecta los retornos de dichos activos con vencimiento a 1, 5 y 10 años. Para la implementación de los modelos se consideraron inicialmente 45 variables macroeconómicas con datos diarios, mensuales y trimestrales desde el año 2010 a 2019. Después de revisar la complejidad en la construcción de los modelos, debido a la gran cantidad de ecuaciones que se generan, se decidió incluir 15 variables y reducir la temporalidad de la serie de diciembre de 2015 a diciembre de 2019. La metodología utilizada fue el modelo vectorial autorregresivo reducido multivariado. Una de las ventajas de estos modelos es que permite determinar la causalidad y el impulso-respuesta entre las variables endógenas, para así poder responder la pregunta de negocio. Se evidenció en los resultados que, para los TES de 1 y 5 años, la variable intervención del BanRep como procentaje del monto total transado en el mercado "Porc_Interv" como "no causal en el sentido de Granger"; y la función "impulso-respuesta", muestra gráficamente con una significancia del 95% que no tiene efecto sobre la variable respuesta (volatilidad de los precios de los TES). En lo referente al activo TES de 10 años, la ecuación del modelo full no mostró a la variable intervención del BanRep como significativa, lo cual fue revalidado con el test causality Granger e impulso-respuesta.

The research question for this work aims to establish if the intervention of the Banco de la República (BanRep) in the secondary market of Public Debt (TES) affects the returns of this assets maturing in 1, 5 and 10 years. For implementation of the models, we considered initially 45 macroeconomic variables with daily, monthly, and quarterly data from 2010 to 2019. After reviewing the complexity in the construction of the models, due to the large number of equations that are generated, we decided to include only 15 variables and reduce the period of the series from December 2015 to December 2019. The methodology used was the Multivariate Reduced Vector Autoregressive Model (VAR). One of the advantages of these models is that it allows determining the causality and the impulse-response between the endogenous variables, to answer the business question. It was evidenced in the results that, for the TES of 1 and 5 years, the intervention variable of BanRep as percentage of the total trade amount "Porc_Interv" as "Granger non-casuality"; and the function "impulse-response", graphically shows with a significance of 95% that it has no effect on the dependent variable (TES prices volatility). Regarding the 10 -year TES asset, the equation of the full model did not shows the BanRep intervention variable as significant, which was revalidated with the Granger causality and impulse.response test.