Metodología | Observatorio de Bancos Centrales

TL;DR – Resumen Ejecutivo

¿Qué hace este sitio? Proporciona dos análisis para cada banco central cubierto:

Pronósticos de Probabilidad: Las probabilidades de un aumento de tasa, un recorte o mantenerla en las próximas reuniones, derivadas de los precios de los futuros de tasas de interés.
Evaluación de Política Monetaria: Si la tasa actual parece demasiado alta, demasiado baja o aproximadamente adecuada, basándose en modelos económicos como la Regla de Taylor.

Cómo funciona:

Futuros de tasas de interés: Los operadores profesionales invierten capital real apostando hacia dónde se dirigen las tasas de corto plazo. Este sitio extrae probabilidades de esos precios de futuros utilizando la metodología CME FedWatch, que es el estándar de la industria para la Reserva Federal y se adapta aquí para el BCE, el BoE y el RBA. Los precios fijados por miles de millones de dólares en actividad de operaciones han sido históricamente una señal confiable de lo que los bancos centrales realmente hacen.
Tasas teóricas: Los modelos económicos como la Regla de Taylor calculan cuáles deberían ser las tasas dado el nivel actual de inflación y los datos de empleo. Comparar las tasas teóricas con las tasas reales indica si la política es acomodaticia, restrictiva o neutral.

Un desafío clave: Los futuros de Fondos Federales rastrean directamente la tasa de política monetaria de la Fed, la tasa de fondos federales. No existe un vínculo tan directo para el BCE ni el BoE. Los proxies más cercanos son el ESTR para el BCE y el SONIA para el BoE, ambos operando entre 5 y 15 puntos básicos por debajo de las respectivas tasas de política monetaria. Este sitio asume que el diferencial actual permanece constante a lo largo del horizonte de pronóstico.

Validación: Más del 90% de precisión direccional en 95 decisiones de bancos centrales (2020–2024).

Herramienta interactiva: Hay disponible una calculadora de Excel gratuita para descargar, que permite a los usuarios replicar la metodología de probabilidad y experimentar con diferentes precios de futuros.

Marco de doble metodología:

Probabilidades prospectivas: Expectativas de tasa de política monetaria implícitas en el mercado, derivadas mediante descomposición en árbol expansivo de futuros de tasas de interés (Fondos Federales, ESTR, SONIA). Un supuesto de diferencial constante vincula las tasas proxy con las tasas de política monetaria durante el horizonte de pronóstico.
Evaluación normativa: Evaluación comparativa de tasas teóricas mediante la Regla de Taylor y la Ley de Okun, con calibraciones específicas para cada banco central. El análisis de brecha de tasas clasifica la postura como acomodaticia, neutral o restrictiva.

Contribución clave: Extensión de la metodología CME FedWatch al ESTR y al SONIA bajo un supuesto de diferencial constante para horizontes de 6 a 12 meses. Rendimiento fuera de muestra: 96,3% de precisión direccional, 4,1pp de MAE, puntuación de Brier de 0,041.

Herramientas: Hay disponible una implementación completa en Excel (descarga a continuación) con fórmulas transparentes y sin macros.

Navegación Rápida:

Secciones 1–2: Metodología de cálculo de probabilidades
Secciones 4–5: Tasas teóricas y evaluación de postura de política monetaria
Sección 6: Resultados de validación
Calculadora Excel: Herramienta interactiva

Dos Metodologías Principales

La política de los bancos centrales analizada a través de dos enfoques complementarios

Parte A: Pronósticos de Probabilidad

Pregunta: ¿Qué harán los bancos centrales a continuación?

Método: Análisis del mercado de futuros

Resultado: Probabilidades de cambios de tasa en cada próxima reunión

Ejemplo: "75% de probabilidad de un recorte de 25pb en marzo"

Secciones: 1–3 a continuación

Parte B: Evaluación de Postura de Política Monetaria

Pregunta: ¿Deberían las tasas ser más altas o más bajas?

Método: Modelos económicos (Regla de Taylor, Ley de Okun)

Resultado: Clasificación Acomodaticio / Neutral / Restrictivo

Ejemplo: "Tasas 50pb por encima de la Regla de Taylor → Postura restrictiva"

Secciones: 4–5 a continuación

Estas metodologías se complementan entre sí. Los pronósticos de probabilidad reflejan lo que los mercados esperan; la evaluación de postura de política monetaria refleja lo que sugieren los fundamentos económicos. Cada página de banco central presenta ambas.

Metodología CME FedWatch: De los Precios de Futuros a las Probabilidades

El estándar de la industria para extraer expectativas de política monetaria de los mercados de futuros

El Concepto Central

Los futuros de tasas de interés agregan las expectativas de miles de inversores profesionales que comprometen capital real en posiciones sobre la dirección de las tasas. La metodología CME FedWatch convierte esos precios en probabilidades en tres pasos.

Paso 1: Los contratos de futuros reflejan tasas promedio. Un contrato de futuros de Fondos Federales se liquida en función de la tasa de fondos federales efectiva promedio para un mes determinado. Si la tasa actual es del 5,00% y el contrato de junio implica un 4,75%, el mercado espera que la tasa promedio de junio sea del 4,75%.

Paso 2: Considerar el momento de la reunión. Si la Fed se reúne el 15 de junio, la tasa para los primeros 15 días del mes es la tasa anterior a la reunión (5,00%). Para los 15 días restantes, es lo que la Fed decida. El precio de los futuros captura el promedio ponderado de ambos períodos.

Paso 3: Determinar la tasa implícita posterior a la reunión. Usando cálculos de calendario, determinamos la tasa post-reunión que es consistente con el precio de futuros observado. Si esa tasa es del 4,875% — a mitad de camino entre el 5,00% y el 4,75% — la implicación es una probabilidad de aproximadamente el 50% de que no haya cambio y un 50% de probabilidad de un recorte de 25pb.

Validación: Más del 90% de precisión direccional en 95 decisiones de bancos centrales (2020–2024).

Marco de doble metodología:

Probabilidades prospectivas: Expectativas de tasa de política monetaria implícitas en el mercado, derivadas mediante descomposición en árbol expansivo de futuros de tasas de interés (Fondos Federales, ESTR, SONIA). Un supuesto de diferencial constante vincula las tasas proxy con las tasas de política monetaria durante el horizonte de pronóstico.
Evaluación normativa: Evaluación comparativa de tasas teóricas mediante la Regla de Taylor y la Ley de Okun, con calibraciones específicas para cada banco central. El análisis de brecha de tasas clasifica la postura como acomodaticia, neutral o restrictiva.

Herramientas: Hay disponible una implementación completa en Excel (descarga a continuación) con fórmulas transparentes y sin macros.

Navegación Rápida:

Secciones 1–2: Metodología de cálculo de probabilidades
Secciones 4–5: Tasas teóricas y evaluación de postura de política monetaria
Sección 6: Resultados de validación
Calculadora Excel: Herramienta interactiva

Dos Metodologías Principales

La política de los bancos centrales analizada a través de dos enfoques complementarios

Parte A: Pronósticos de Probabilidad

Pregunta: ¿Qué harán los bancos centrales a continuación?

Método: Análisis del mercado de futuros

Resultado: Probabilidades de cambios de tasa en cada próxima reunión

Ejemplo: "75% de probabilidad de un recorte de 25pb en marzo"

Secciones: 1–3 a continuación

Parte B: Evaluación de Postura de Política Monetaria

Pregunta: ¿Deberían las tasas ser más altas o más bajas?

Método: Modelos económicos (Regla de Taylor, Ley de Okun)

Resultado: Clasificación Acomodaticio / Neutral / Restrictivo

Ejemplo: "Tasas 50pb por encima de la Regla de Taylor → Postura restrictiva"

Secciones: 4–5 a continuación

Metodología CME FedWatch: De los Precios de Futuros a las Probabilidades

El estándar de la industria para extraer expectativas de política monetaria de los mercados de futuros

El Concepto Central

Ejemplo Práctico

Tasa actual: 4,375%

Precio de futuros de junio: 95,6738 (implica una tasa del 4,3262%)

Reunión de la Fed: 18 de junio (día 18 de 30)

Cálculo: Antes de la reunión (días 1–17), la tasa es del 4,375%. Después de la reunión (días 18–30), es desconocida. Trabajando hacia atrás a partir del precio de los futuros se obtiene una tasa post-reunión del 4,262%.

Resultado: El cambio implícito es de −11,3pb, que cae entre 0 y −25pb. Esto se traduce en una probabilidad del 54,8% de que no haya cambio y una probabilidad del 45,2% de un recorte de 25pb.

Para reuniones más lejanas en el tiempo, el modelo utiliza un "árbol expansivo". Cada reunión se bifurca en posibles resultados — tasa al alza, a la baja o sin cambios — y el modelo asigna probabilidades a cada rama basándose en los precios de futuros. Rastrear todos los caminos a través del árbol arroja la probabilidad de cualquier nivel de tasa en cualquier reunión futura.

Para más detalles, véase la página dedicada al Método de Árbol Expansivo.

Marco Matemático

Sea $F_m$ la tasa de futuros para el mes $m$, $R_{pre}$ la tasa antes de la reunión, $R_{post}$ la tasa después, $d_{pre}$ los días anteriores a la reunión y $d_{post}$ los días posteriores:

$$F_m = \frac{d_{pre} \cdot R_{pre} + d_{post} \cdot R_{post}}{d_{total}}$$

Despejando $R_{post}$:

$$R_{post} = \frac{d_{total} \cdot F_m - d_{pre} \cdot R_{pre}}{d_{post}}$$

El cambio de tasa implícito $\Delta R = R_{post} - R_{pre}$ se convierte en probabilidades mediante interpolación lineal entre resultados adyacentes de 25pb. Si $\Delta R$ cae entre los resultados $O_i$ y $O_{i+1}$:

$$P(O_i) = 1 - \frac{\Delta R - O_i}{O_{i+1} - O_i}, \quad P(O_{i+1}) = \frac{\Delta R - O_i}{O_{i+1} - O_i}$$

Extensión a Múltiples Reuniones

El árbol expansivo extiende la extracción de una sola reunión de manera recursiva. Dados los precios de futuros $F_1, F_2, \ldots, F_n$ para $n$ reuniones, las probabilidades de transición $p_{ij}^t$ en cada nodo satisfacen la normalización ($\sum_j p_{ij}^t = 1$), una restricción de martingala (la tasa esperada es igual a la tasa implícita en los futuros) y la consistencia de rutas (las probabilidades se agregan correctamente entre ramas).

La complejidad computacional es $O(n^2 \cdot m)$, donde $n$ = posibles niveles de tasa y $m$ = número de reuniones.

Limitaciones

El supuesto de incremento constante se deteriora en períodos de crisis. Las primas de riesgo incorporadas en los futuros pueden sesgar las estimaciones de probabilidad. La metodología es más confiable para los Fondos Federales, donde los futuros rastrean directamente el instrumento de política monetaria, a diferencia del ESTR o el SONIA, que son tasas determinadas por el mercado con diferenciales variables respecto a las tasas de política monetaria.

Marco Matemático

Sea $P_t(r_i)$ la probabilidad de la tasa $r_i$ en la reunión $t$. Las probabilidades de transición $p_{ij}^t$ de $r_i$ a $r_j$ satisfacen:

$$P_{t+1}(r_j) = \sum_i P_t(r_i) \cdot p_{ij}^t$$ $$\sum_j p_{ij}^t = 1 \text{ (normalización)}$$ $$\mathbb{E}_t[r_{t+1}] = \text{tasa implícita en futuros}$$

El sistema se resuelve recursivamente, extrayendo $p_{ij}^t$ de los precios de futuros y las probabilidades previas. La complejidad computacional es $O(n^2 \cdot m)$, donde $n$ = posibles tasas y $m$ = reuniones.

Nota sobre los Datos de CME

La herramienta CME FedWatch y sus datos son propiedad de CME Group. Visite la herramienta oficial de CME para obtener las probabilidades autorizadas de la Reserva Federal. Este trabajo se centra en extender la metodología a otros bancos centrales.

Adaptación al BCE y al BoE: El Desafío del Diferencial

Por qué extender la metodología a los bancos centrales europeos requiere modificaciones

La Diferencia Fundamental

La metodología CME funciona perfectamente para la Reserva Federal porque los futuros de Fondos Federales rastrean directamente la tasa de política monetaria de la Fed. Para el BCE y el Banco de Inglaterra, no existe ese vínculo directo.

Banco Central	Tasa de Política Monetaria	Contrato de Futuros	Qué Rastrean los Futuros	La Brecha
Reserva Federal	Tasa de Fondos Federales	Futuros de Fondos Federales	Tasa de Fondos Federales	Ninguna (coincidencia 1:1)
Banco Central Europeo	Tasa de Facilidad de Depósito (DFR)	Futuros del ESTR	ESTR (tasa de mercado)	~8–15pb por debajo del DFR
Banco de Inglaterra	Tasa Bancaria	Futuros del SONIA	SONIA (tasa de mercado)	~3–7pb por debajo de la Tasa Bancaria

Por qué Existe el Diferencial

El ESTR (Tasa a Corto Plazo en Euros) y el SONIA (Índice Medio a Un Día en Libras Esterlinas) se basan en transacciones de préstamos interbancarios a un día reales. Operan consistentemente por debajo de las tasas de política monetaria oficiales por tres razones. En primer lugar, los participantes no bancarios, como los fondos del mercado monetario, los fondos de pensiones y las aseguradoras, no pueden depositar directamente en los bancos centrales y, por lo tanto, aceptan tasas ligeramente más bajas de los bancos comerciales. En segundo lugar, cuando la liquidez excedente es abundante — como durante la flexibilización cuantitativa — los diferenciales se amplían; cuando la liquidez se reduce, se estrechan. En tercer lugar, los ratios de apalancamiento bancario, los requisitos de cobertura de liquidez y las restricciones del balance general afectan la intermediación y, por extensión, el diferencial.

La Solución Práctica

Para pronósticos de corto plazo que cubren las próximas dos a cuatro reuniones (típicamente 6 a 12 meses), este sitio asume que el diferencial actual permanece constante. Esto es razonable porque los diferenciales cambian lentamente en ausencia de anuncios de política importantes, el horizonte de pronóstico es más corto que los períodos típicos de ajuste del balance general, y el supuesto mantiene los cálculos transparentes y replicables.

Advertencia importante: Si el BCE o el BoE anuncia un cambio significativo en la política de balance general — como un endurecimiento cuantitativo acelerado — el supuesto de diferencial puede requerir ajuste.

Por Qué Es Importante

Un error de 5pb en los supuestos de diferencial puede desplazar las estimaciones de probabilidad en 10 a 20 puntos porcentuales. La calibración precisa del diferencial es fundamental.

Dinámica del Diferencial y Estructura del Mercado

En sistemas de suelo con reservas abundantes, el ESTR y el SONIA reflejan las tasas de garantía general para instituciones financieras no bancarias — fondos del mercado monetario, fondos de pensiones, aseguradoras — que carecen de acceso directo a los depósitos del banco central. El acceso segmentado al mercado y las distintas restricciones regulatorias crean una brecha persistente por debajo de la tasa de política monetaria.

Principales determinantes del diferencial:

Exceso de liquidez: Mayores reservas amplían los diferenciales a medida que más participantes buscan rendimiento por debajo de la tasa de política monetaria.
Ratios de apalancamiento bancario: Las restricciones vinculantes a fin de trimestre producen picos temporales en los diferenciales.
Requisitos de LCR: Las reglas de cobertura de liquidez afectan la disposición de los bancos a intermediar.
Flujos de QE/QT: La expansión o contracción del balance general altera directamente los niveles de reservas.
Fechas de reporte regulatorio: Los efectos de ajuste de cartera crean volatilidad predecible en los diferenciales.

Supuesto de Diferencial Constante: Justificación y Limitaciones

Para horizontes de pronóstico de 6 a 12 meses sin cambios de régimen anunciados, este sitio utiliza el diferencial observado actual. La justificación se basa en el comportamiento de reversión a la media dentro de los regímenes, un horizonte de pronóstico más corto que los períodos típicos de ajuste del balance general (18 a 24 meses para los programas de QT), la parsimonia y la transparencia.

Implementación: (1) Observar el diferencial actual $s_t = DFR_t - ESTR_t$. (2) Ajustar las tasas implícitas en los futuros por $s_t$. (3) Aplicar la metodología estándar de árbol expansivo a las tasas ajustadas. (4) Normalizar las probabilidades.

Cuándo Falla el Supuesto

El supuesto de diferencial constante no es confiable durante las transiciones de QE/QT anunciadas, los programas significativos de drenaje o inyección de reservas, y los cambios regulatorios que afectan la estructura del mercado monetario. En tales casos, los pronósticos de diferencial deben incorporar los caminos de política anunciados y el comportamiento histórico del diferencial durante episodios análogos. Los modelos de cambio de régimen mejoran la precisión, pero añaden una complejidad considerable.

Comportamiento Histórico del Diferencial

Diferencial DFR-ESTR del BCE:

2019–2020 (pre-pandemia): 8–10pb
2020–2022 (período PEPP): 12–15pb
2023–2024 (inicio del QT): 8–10pb

Diferencial Tasa Bancaria-SONIA del BoE:

2019–2020: 5–7pb
2020–2022 (balance general ampliado): 8–10pb
2023–2024 (reducción del APF): 5–6pb

Cálculo de Tasas Teóricas

Cuáles deberían ser las tasas de interés dados los fundamentos económicos

¿Por qué Calcular Tasas Teóricas?

Las probabilidades de mercado muestran lo que los operadores esperan que hagan los bancos centrales. Las tasas teóricas muestran lo que las condiciones económicas sugieren que deberían hacer. La brecha entre ambas es informativa.

El modelo más ampliamente utilizado es la Regla de Taylor, que calcula una tasa de interés recomendada basándose en dos factores: cuán alejada está la inflación del objetivo del banco central (generalmente el 2%) y cuán alejada está la economía de su plena capacidad — un concepto que los economistas denominan "brecha del producto".

La Regla de Taylor (Simplificada)

Tasa Teórica = Tasa Neutral + 1,5 × (Inflación − Objetivo) + 0,5 × Brecha del Producto

Ejemplo:

Tasa neutral: 2,5%
Inflación actual: 3,5% (objetivo: 2%)
Brecha del producto: +1% (economía operando por encima de su potencial)

Tasa de la Regla de Taylor = 2,5 + 1,5 × (3,5 − 2) + 0,5 × 1 = 5,25%

Si la tasa de política monetaria real es del 4,75%, se sitúa 50pb por debajo de donde la Regla de Taylor indica que debería estar — una postura modestamente acomodaticia.

La Brecha del Producto: La Ley de Okun

La brecha del producto mide si la economía está operando por encima o por debajo de su potencial. Un método estándar para estimarla es la Ley de Okun, que vincula el desempleo con la producción económica. Cuando el desempleo cae por debajo de su tasa natural, es probable que la economía esté sobrecalentada (brecha del producto positiva). Cuando el desempleo supera la tasa natural, existe capacidad ociosa (brecha del producto negativa).

Modelos Específicos por Banco Central

Cada banco central tiene características distintas y los modelos se calibran en consecuencia:

Reserva Federal: Regla de Taylor estándar con la Ley de Okun. Véase la página de modelos de la Fed.
Banco Central Europeo: Regla de Taylor modificada que tiene en cuenta la heterogeneidad de la zona euro. Véase la página de modelos del BCE.
Banco de Inglaterra: Adaptada para las dinámicas de inflación específicas del Reino Unido. Véase la página de modelos del BoE.

Los detalles técnicos completos se encuentran en las respectivas páginas de modelos.

Marco de la Regla de Taylor

La especificación generalizada de la Regla de Taylor:

$$i_t = r^* + \pi_t + \alpha(\pi_t - \pi^*) + \beta \cdot y_t$$

Donde:

$i_t$ = tasa de política monetaria recomendada
$r^*$ = tasa real neutral (r-estrella)
$\pi_t$ = inflación actual
$\pi^*$ = meta de inflación
$y_t$ = brecha del producto
$\alpha, \beta$ = coeficientes de respuesta de política (valores canónicos: 1,5; 0,5)

Estimación de la Brecha del Producto

Se emplean tres métodos:

Ley de Okun: $y_t = -\gamma (u_t - u^*)$ donde $\gamma \approx 2$
Filtro HP: Descomposición tendencia-ciclo del PIB real
Función de Producción: Estimación estructural basada en capital, trabajo y PTF

Implementaciones Específicas por Banco Central

Las especificaciones detalladas se encuentran en la página de modelos de cada banco central:

Fed: Regla de enfoque equilibrado, variantes de la Regla de Taylor inercial
BCE: Agregación entre países, especificaciones del IAPC frente a la inflación subyacente
BoE: Ajustes de focalización del IPC, modificaciones de la era del Brexit

Las páginas de modelos individuales documentan la metodología de estimación, la calibración de parámetros y los resultados de las pruebas retrospectivas.

Análisis de Brecha de Tasas y Evaluación de Postura de Política Monetaria

Comparación de las tasas reales con las tasas teóricas

La Brecha de Tasas

Cada página de banco central incluye un gráfico histórico de la brecha de tasas — la diferencia entre la tasa de política monetaria real y la tasa recomendada por la Regla de Taylor.

Brecha de Tasas = Tasa Real − Tasa Teórica

Interpretación:

Brecha positiva (p.ej. +50pb): Tasa real por encima de la Regla de Taylor → Restrictivo (política restrictiva)
Cerca de cero (±25pb): Tasa real próxima a la Regla de Taylor → Neutral
Brecha negativa (p.ej. −50pb): Tasa real por debajo de la Regla de Taylor → Acomodaticio (política acomodaticia)

Ejemplo Práctico

Tasa actual: 4,375%

Precio de futuros de junio: 95,6738 (implica una tasa del 4,3262%)

Reunión de la Fed: 18 de junio (día 18 de 30)

Resultado: El cambio implícito es de −11,3pb, que cae entre 0 y −25pb. Esto se traduce en una probabilidad del 54,8% de que no haya cambio y una probabilidad del 45,2% de un recorte de 25pb.

Para más detalles, véase la página dedicada al Método de Árbol Expansivo.

Marco Matemático

$$F_m = \frac{d_{pre} \cdot R_{pre} + d_{post} \cdot R_{post}}{d_{total}}$$

Despejando $R_{post}$:

$$R_{post} = \frac{d_{total} \cdot F_m - d_{pre} \cdot R_{pre}}{d_{post}}$$

$$P(O_i) = 1 - \frac{\Delta R - O_i}{O_{i+1} - O_i}, \quad P(O_{i+1}) = \frac{\Delta R - O_i}{O_{i+1} - O_i}$$

Extensión a Múltiples Reuniones

La complejidad computacional es $O(n^2 \cdot m)$, donde $n$ = posibles niveles de tasa y $m$ = número de reuniones.

Limitaciones

Marco Matemático

Sea $P_t(r_i)$ la probabilidad de la tasa $r_i$ en la reunión $t$. Las probabilidades de transición $p_{ij}^t$ de $r_i$ a $r_j$ satisfacen:

$$P_{t+1}(r_j) = \sum_i P_t(r_i) \cdot p_{ij}^t$$ $$\sum_j p_{ij}^t = 1 \text{ (normalización)}$$ $$\mathbb{E}_t[r_{t+1}] = \text{tasa implícita en futuros}$$

Nota sobre los Datos de CME

Adaptación al BCE y al BoE: El Desafío del Diferencial

Por qué extender la metodología a los bancos centrales europeos requiere modificaciones

La Diferencia Fundamental

Banco Central	Tasa de Política Monetaria	Contrato de Futuros	Qué Rastrean los Futuros	La Brecha
Reserva Federal	Tasa de Fondos Federales	Futuros de Fondos Federales	Tasa de Fondos Federales	Ninguna (coincidencia 1:1)
Banco Central Europeo	Tasa de Facilidad de Depósito (DFR)	Futuros del ESTR	ESTR (tasa de mercado)	~8–15pb por debajo del DFR
Banco de Inglaterra	Tasa Bancaria	Futuros del SONIA	SONIA (tasa de mercado)	~3–7pb por debajo de la Tasa Bancaria

Por qué Existe el Diferencial

La Solución Práctica

Por Qué Es Importante

Un error de 5pb en los supuestos de diferencial puede desplazar las estimaciones de probabilidad en 10 a 20 puntos porcentuales. La calibración precisa del diferencial es fundamental.

Dinámica del Diferencial y Estructura del Mercado

Principales determinantes del diferencial:

Exceso de liquidez: Mayores reservas amplían los diferenciales a medida que más participantes buscan rendimiento por debajo de la tasa de política monetaria.
Ratios de apalancamiento bancario: Las restricciones vinculantes a fin de trimestre producen picos temporales en los diferenciales.
Requisitos de LCR: Las reglas de cobertura de liquidez afectan la disposición de los bancos a intermediar.
Flujos de QE/QT: La expansión o contracción del balance general altera directamente los niveles de reservas.
Fechas de reporte regulatorio: Los efectos de ajuste de cartera crean volatilidad predecible en los diferenciales.

Supuesto de Diferencial Constante: Justificación y Limitaciones

Cuándo Falla el Supuesto

Comportamiento Histórico del Diferencial

Diferencial DFR-ESTR del BCE:

2019–2020 (pre-pandemia): 8–10pb
2020–2022 (período PEPP): 12–15pb
2023–2024 (inicio del QT): 8–10pb

Diferencial Tasa Bancaria-SONIA del BoE:

2019–2020: 5–7pb
2020–2022 (balance general ampliado): 8–10pb
2023–2024 (reducción del APF): 5–6pb

Cálculo de Tasas Teóricas

Cuáles deberían ser las tasas de interés dados los fundamentos económicos

¿Por qué Calcular Tasas Teóricas?

La Regla de Taylor (Simplificada)

Tasa Teórica = Tasa Neutral + 1,5 × (Inflación − Objetivo) + 0,5 × Brecha del Producto

Ejemplo:

Tasa neutral: 2,5%
Inflación actual: 3,5% (objetivo: 2%)
Brecha del producto: +1% (economía operando por encima de su potencial)

Tasa de la Regla de Taylor = 2,5 + 1,5 × (3,5 − 2) + 0,5 × 1 = 5,25%

Si la tasa de política monetaria real es del 4,75%, se sitúa 50pb por debajo de donde la Regla de Taylor indica que debería estar — una postura modestamente acomodaticia.

La Brecha del Producto: La Ley de Okun

Modelos Específicos por Banco Central

Cada banco central tiene características distintas y los modelos se calibran en consecuencia:

Reserva Federal: Regla de Taylor estándar con la Ley de Okun. Véase la página de modelos de la Fed.
Banco Central Europeo: Regla de Taylor modificada que tiene en cuenta la heterogeneidad de la zona euro. Véase la página de modelos del BCE.
Banco de Inglaterra: Adaptada para las dinámicas de inflación específicas del Reino Unido. Véase la página de modelos del BoE.

Los detalles técnicos completos se encuentran en las respectivas páginas de modelos.

Marco de la Regla de Taylor

La especificación generalizada de la Regla de Taylor:

$$i_t = r^* + \pi_t + \alpha(\pi_t - \pi^*) + \beta \cdot y_t$$

Donde:

$i_t$ = tasa de política monetaria recomendada
$r^*$ = tasa real neutral (r-estrella)
$\pi_t$ = inflación actual
$\pi^*$ = meta de inflación
$\pi^*$ = meta de inflación
$y_t$ = brecha del producto
$\alpha, \beta$ = coeficientes de respuesta de política (valores canónicos: 1,5; 0,5)

Estimación de la Brecha del Producto

Se emplean tres métodos:

Ley de Okun: $y_t = -\gamma (u_t - u^*)$ donde $\gamma \approx 2$
Filtro HP: Descomposición tendencia-ciclo del PIB real
Función de Producción: Estimación estructural basada en capital, trabajo y PTF

Implementaciones Específicas por Banco Central

Las especificaciones detalladas se encuentran en la página de modelos de cada banco central:

Fed: Regla de enfoque equilibrado, variantes de la Regla de Taylor inercial
BCE: Agregación entre países, especificaciones del IAPC frente a la inflación subyacente
BoE: Ajustes de focalización del IPC, modificaciones de la era del Brexit

Las páginas de modelos individuales documentan la metodología de estimación, la calibración de parámetros y los resultados de las pruebas retrospectivas.

Análisis de Brecha de Tasas y Evaluación de Postura de Política Monetaria

Comparación de las tasas reales con las tasas teóricas

La Brecha de Tasas

Cada página de banco central incluye un gráfico histórico de la brecha de tasas — la diferencia entre la tasa de política monetaria real y la tasa recomendada por la Regla de Taylor.

Brecha de Tasas = Tasa Real − Tasa Teórica

Interpretación:

Brecha positiva (p.ej. +50pb): Tasa real por encima de la Regla de Taylor → Restrictivo (política restrictiva)
Cerca de cero (±25pb): Tasa real próxima a la Regla de Taylor → Neutral
Brecha negativa (p.ej. −50pb): Tasa real por debajo de la Regla de Taylor → Acomodaticio (política acomodaticia)

Ejemplo Práctico

Considérese el BCE a mediados de 2023:

Tasa de depósito real: 3,75%
Tasa teórica de la Regla de Taylor: 4,25%
Brecha de tasas: 3,75 − 4,25 = −50pb

Interpretación: A pesar de un ciclo de aumentos de tasa rápidos durante 2022–2023, la política del BCE se mantuvo ligeramente acomodaticia en relación con la Regla de Taylor, lo que sugería margen para un mayor endurecimiento si la inflación hubiera persistido.

Por Qué Es Importante

La brecha de tasas ofrece un marco para evaluar el sesgo de política monetaria (si el próximo movimiento es más probable que sea un aumento o un recorte), la razonabilidad de los precios del mercado y si la política puede ser demasiado restrictiva (con riesgo de recesión) o demasiado laxa (con riesgo de inflación persistente). Combinada con los pronósticos de probabilidad, ofrece una imagen más completa: lo que los mercados esperan frente a lo que sugieren los fundamentos.

Metodología de Clasificación

La postura de política monetaria se clasifica mediante reglas basadas en umbrales:

$$\text{Brecha}_t = i_t - \hat{i}_t$$ $$\text{Postura} = \begin{cases} \text{Restrictivo} & \text{si Brecha}_t > +25\text{pb} \\ \text{Neutral} & \text{si } |\text{Brecha}_t| \leq 25\text{pb} \\ \text{Acomodaticio} & \text{si Brecha}_t < -25\text{pb} \end{cases}$$

Donde $i_t$ es la tasa de política monetaria real y $\hat{i}_t$ es la recomendación de la Regla de Taylor. El umbral de ±25pb refleja la incertidumbre de medición en las estimaciones de la brecha del producto y de la tasa neutral.

Contexto Histórico

Los gráficos de brecha de tasas ofrecen una perspectiva histórica útil:

2008–2015: Brechas persistentemente negativas (acomodaticias) durante el período del límite inferior cero
2016–2019: Normalización gradual, brechas aproximándose a cero
2020–2021: Grandes brechas negativas (muy acomodaticias) durante la pandemia
2022–2024: Rápido giro hacia brechas positivas (restrictivas) durante la lucha contra la inflación

Limitaciones

La evaluación basada en la Regla de Taylor tiene limitaciones bien documentadas:

Incertidumbre de la tasa neutral: Las estimaciones de r* oscilan entre el 0,5% y el 3%.
Medición de la brecha del producto: Las estimaciones en tiempo real y las revisadas a menudo divergen de manera significativa.
Sensibilidad a la especificación: Los resultados varían según la inflación subyacente frente a la general y los coeficientes de respuesta alternativos.
Estabilidad financiera: La Regla de Taylor ignora los precios de los activos y las condiciones crediticias.

Las brechas de tasas se presentan como un insumo para la evaluación de política monetaria, no como juicios definitivos. Los bancos centrales ponderan un conjunto más amplio de indicadores del que cualquier regla individual puede capturar.

Perspectivas Futuras

Ampliaciones planificadas y mejoras metodológicas

Ampliaciones Planificadas

Banco de Canadá: En consideración, pendiente de disponibilidad de datos de futuros CORRA.
Banco de Japón: En consideración, pendiente de disponibilidad de datos de futuros TONA.
Banco Nacional Suizo: En consideración, pendiente de disponibilidad de datos de futuros SARON.

Mejoras Metodológicas en Consideración

Varias mejoras se encuentran en fase de investigación:

Pronóstico adaptativo del diferencial: Modelos dinámicos de cambio de régimen para los diferenciales del ESTR/SONIA, calibrados según los niveles de reservas y los caminos de QE/QT. Las pruebas retrospectivas preliminares sugieren una mejora de precisión de 3 a 5pp durante las transiciones de balance general, aunque la complejidad de implementación es significativa.
Volatilidad variable en el tiempo: Escalar las distribuciones de probabilidad según la proximidad de la reunión y las medidas de incertidumbre del mercado, como el VIX y los índices de incertidumbre de política.
Mejoras con aprendizaje automático: Redes neuronales para la predicción del régimen de diferencial y la estimación mejorada de la brecha del producto.

La metodología actual prioriza la simplicidad y la transparencia sobre las mejoras marginales de precisión provenientes de modelos más complejos.

Comentarios

Este es un proyecto en evolución. Las preguntas, correcciones y sugerencias metodológicas son bienvenidas — no dude en ponerse en contacto.

Calculadora Interactiva de Excel

Una herramienta de Excel para explorar la metodología de árbol expansivo

Este libro de Excel implementa la metodología de cálculo de probabilidades descrita anteriormente. Los usuarios pueden modificar las entradas de precios de futuros y observar cómo evolucionan las probabilidades de tasas a lo largo de múltiples reuniones de política monetaria.

Calculadora de Probabilidad de Tasas del BCE

Libro de Excel con cálculos de árbol binario, árbol de probabilidad visual y actualizaciones automáticas. Sin macros — cálculos basados en fórmulas puras.

Coincide exactamente con la implementación en Python
Distingue los meses con reunión de los meses sin reunión
Documentación completa incluida

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Guía de Inicio Rápido

Primeros Pasos en 3 Pasos

Descargar y abrir el archivo Excel.
Ir a la hoja InputData y actualizar los precios de futuros para los 8 meses (incluidos los meses sin reunión).
Ver los resultados en la hoja Summary — todos los cálculos se actualizan automáticamente.

Estructura del Libro de Excel

Config: Establecer la tasa de depósito actual del BCE y el nivel del ESTR.
InputData: Ingresar los precios de futuros mensuales del ESTR (8 meses).
Calculations: Propagación de precios con distinción de reunión/sin reunión.
BinaryTree: Árbol de probabilidad visual que muestra todos los caminos.
Summary: Distribución de probabilidad final y gráfico de barras.

Característica clave: La calculadora distingue entre los meses con reunión (cuando las tasas pueden cambiar) y los meses sin reunión (cuando las tasas permanecen constantes). Esta distinción es fundamental para el cálculo preciso de probabilidades.

Referencias y Lecturas Adicionales

Fuentes académicas y fuentes de datos

Artículos de Metodología Principal

CME Group. (2023). Understanding the CME FedWatch Tool Methodology. Chicago Mercantile Exchange. Enlace
Piazzesi, M., & Swanson, E. T. (2008). Futures prices as risk-adjusted forecasts of monetary policy. Journal of Monetary Economics, 55(4), 677-691.

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Gürkaynak, R. S., Sack, B., & Swanson, E. (2005). The sensitivity of long-term interest rates to economic news: Evidence and implications for macroeconomic models. American Economic Review, 95(1), 425-436.

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Krueger, J. T., & Kuttner, K. N. (1996). The fed funds futures rate as a predictor of Federal Reserve policy. The Journal of Futures Markets, 16(8), 865-879.

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Regla de Taylor y Evaluación de Política Monetaria

Taylor, J. B. (1993). Discretion versus policy rules in practice. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 39, 195-214.

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Orphanides, A. (2003). Historical monetary policy analysis and the Taylor rule. Journal of Monetary Economics, 50(5), 983-1022.

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Bernanke, B. S. (2010). Monetary policy and the housing bubble. Speech at the Annual Meeting of the American Economic Association.

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Comportamiento de los Bancos Centrales y Orientación Prospectiva

Rudebusch, G. D. (2002). Term structure evidence on interest rate smoothing and monetary policy inertia. Journal of Monetary Economics, 49(6), 1161-1187.

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Coibion, O., & Gorodnichenko, Y. (2012). Why are target interest rate changes so persistent? American Economic Journal: Macroeconomics, 4(4), 126-162.

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Banco Central Europeo y ESTR

Linzert, T., & Schmidt, S. (2008). What explains the spread between the Euro overnight rate and the ECB's policy rate? ECB Working Paper No. 983.

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Pérez-Quirós, G., & Rodríguez-Mendizábal, H. (2006). The daily market for funds in Europe: What has changed with the EMU? Journal of Money, Credit and Banking, 38(1), 91-118.

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Brecha del Producto y Ley de Okun

Okun, A. M. (1962). Potential GNP: Its measurement and significance. Proceedings of the Business and Economics Statistics Section, American Statistical Association, 98-104.
Ball, L., Leigh, D., & Loungani, P. (2017). Okun's Law: Fit at 50? Journal of Money, Credit and Banking, 49(7), 1413-1441.

Enlace

Nota sobre los Datos de CME

La herramienta CME FedWatch y sus datos son propiedad de CME Group. Visite la herramienta oficial de CME para obtener las probabilidades autorizadas de la Reserva Federal. Mi trabajo se centra en extender su metodología a otros bancos centrales.