A Three-Variable Benchmark for Post-GFC Covered Interest Parity Deviations

Resumen Técnico: Un Referente de Tres Variables para las Desviaciones de la Paridad de Tipos de Interés Cubierta Post-Crisis Financiera Global

Enunciado del Problema
La Paridad de Tipos de Interés Cubierta (CIP) es una condición fundamental de no arbitraje en las finanzas internacionales, no obstante, los datos posteriores a la Crisis Financiera Global (GFC) revelan desviaciones persistentes. Aunque ahora están disponibles paneles de desviaciones diarias de la CIP (por ejemplo, Du et al., 2025b), la literatura empírica carece de un referente canónico, basado en datos públicos, para regresiones diarias comparable a los modelos factoriales estándar en la valoración de activos. Los determinantes existentes de las desviaciones de la CIP, como las restricciones en los balances de los intermediarios, los fricciones regulatorias y las medidas de liquidez, suelen ser de baja frecuencia, propietarios o difíciles de reconstruir a diario. En consecuencia, las nuevas variables se juzgan frecuentemente frente a especificaciones ad hoc en lugar de un estándar transparente y reproducible. Este artículo aborda esta brecha preguntando si un pequeño conjunto de variables de estado macrofinancieras públicas puede resumir el componente persistente de las desviaciones de la CIP en bonos gubernamentales lo suficientemente bien como para servir como un referente diario.

Metodología
El estudio utiliza datos de desviaciones de la CIP en bonos gubernamentales ($x^{Govt}_{i,n,t}$) de Du et al. (2025b), que cubren las monedas del G10 más el Won surcoreano (KRW) desde el 1 de enero de 2008 hasta el 30 de junio de 2025. La variable dependiente se define como la diferencia entre el rendimiento en dólares sintético de un bono gubernamental extranjero cubierto y el rendimiento directo en dólares de un Tesoro estadounidense con vencimiento coincidente.

La especificación de referente propuesta es una regresión lineal de la desviación de la CIP sobre tres variables de estado públicas rezagadas:

1. NFCI: El Índice de Condiciones Financieras Nacionales de la Reserva Federal de Chicago (impresión semanal rezagada proyectada a frecuencia diaria).
2. Dólar Amplio: El índice del dólar estadounidense nominal amplio (observación diaria rezagada).
3. Pendiente del Tesoro: La diferencia entre el rendimiento del Tesoro a 10 años y el de 2 años (observación diaria rezagada).

El artículo estima este modelo en tres configuraciones:

• Regresiones Separadas por Moneda y Vencimiento: Estimación de coeficientes únicos para cada moneda y vencimiento.
• Pendiente Común Específica por Moneda: Apilamiento de vencimientos dentro de cada moneda, permitiendo efectos fijos de vencimiento pero restringiendo las pendientes de las variables de estado para que sean comunes entre vencimientos.
• Pendiente Común Agrupada: Apilamiento de todas las monedas y vencimientos con efectos fijos de moneda y vencimiento.

El rendimiento se evalúa utilizando el $R^2$ dentro del panel (eliminando diferencias medias entre paneles) y pruebas fuera de muestra de Dejar Un Año Fuera (LOYO). El análisis también emplea errores estándar HAC de Newey–West, diagnósticos de cointegración de Engle–Granger, análisis de diferencias de agregación no superpuestos y Análisis de Componentes Principales (PCA) para probar la robustez y el alcance del referente.

Resultados Clave

• Ajuste Intra-muestra: La especificación separada por moneda y vencimiento arroja un $R^2$ intra-muestra dentro del panel de 0.637. La especificación de pendiente común específica por moneda logra un $R^2$ intra-muestra de 0.645, y la especificación de pendiente común agrupada alcanza 0.658.
• Rendimiento Fuera de Muestra: La especificación separada por moneda y vencimiento entrega un $R^2$ fuera de muestra agrupado LOYO de 0.499. La especificación de pendiente común específica por moneda tiene un mejor rendimiento fuera de muestra con un $R^2$ agrupado LOYO de 0.607, lo que indica que el ajuste no es meramente un artefacto de sobreajuste de pendientes únicas para cada panel.
• Patrones de Coeficientes:
  • NFCI: El regresor más estable, con un coeficiente positivo en el 88.8% de los paneles y significancia al nivel del 5% en el 86.7%. Esto se alinea con una visión de límites al arbitraje donde condiciones financieras más estrictas amplían las desviaciones.
  • Pendiente del Tesoro: Entra positivamente en el 85.7% de los paneles, sugiriendo que el régimen de la curva de rendimientos estadounidense está vinculado al componente persistente de las desviaciones.
  • Dólar Amplio: Muestra signos heterogéneos, consistente con una variable de estado global cuyo impacto depende de presiones específicas de financiación y cobertura por moneda.
• Magnitud Económica: Un aumento de una desviación estándar en el NFCI se asocia con un aumento mediano de aproximadamente 11.4 puntos básicos en las desviaciones de la CIP. La pendiente del Tesoro tiene un efecto similar de una desviación estándar de aproximadamente 10.0 puntos básicos.
• Robustez y Alcance:
  • Efectos de Fin de Trimestre: Añadir un indicador dummy de fin de trimestre de corto vencimiento (últimos 5 días hábiles) agrega poder explicativo negligible (cambio en $R^2$ < 0.0001), confirmando que el referente captura desviaciones de fondo en lugar de picos de reporte de vencimientos ultra-cortos.
  • Comparación con VIX: Reemplazar el NFCI por el VIX o añadir el VIX a la línea base no mejora el rendimiento fuera de muestra, indicando que el referente captura condiciones financieras más amplias más allá de la sentiment estándar de riesgo en acciones.
  • Cointegración: Las pruebas de Engle–Granger rechazan la nula de no cointegración en casi todos los paneles, sugiriendo que la relación no es una correlación de nivel espuria.
  • Frecuencia: El referente explica poco de los cambios de alta frecuencia diarios ($R^2 \approx 0$) pero se vuelve cada vez más informativo en horizontes mensuales a trimestrales, confirmando que modela un componente macrofinanciero persistente en lugar de ruido de ejecución.
  • PCA: Los dos primeros componentes principales de las variables de estado explican el 95% de la varianza pero no logran recuperar el rendimiento fuera de muestra del referente; es necesario el espacio completo de tres variables.

Significado y Contribución
El artículo no afirma identificar nuevos determinantes estructurales ni reemplazar la literatura existente específica de mecanismos. En cambio, su contribución principal es la evaluación comparativa (benchmarking). Establece un obstáculo compacto, reproducible y basado en datos públicos para futuras investigaciones sobre las desviaciones diarias de la CIP en bonos gubernamentales.

El artículo argumenta que un pequeño conjunto de tres variables públicas rezagadas captura un componente sustancial de baja frecuencia de las desviaciones post-GFC. Esta especificación sirve como un "patrón común" contra el cual deben probarse modelos más ricos (que incorporan datos propietarios de balances, variables regulatorias o medidas de liquidez). Para que una nueva variable o modelo estructural sea considerado una mejora, debe demostrar poder explicativo incremental en relación con esta línea base, tanto intra-muestra como fuera de muestra, a través de monedas y vencimientos. Los resultados sugieren que, aunque el referente no es un modelo estructural completo, resume eficazmente las fuerzas macrofinancieras persistentes que impulsan las desviaciones de la CIP, proporcionando un punto de referencia necesario para la literatura empírica.