1. Análisis fundamental de la TRM y expectativa del dólar a un año

1.1 Análisis del comportamiento de la TRM

El análisis del tipo de cambio se centra en evaluar cómo ha sido el comportamiento del dólar frente al peso colombiano en el tiempo, con el fin de identificar patrones, niveles promedio y rangos de variación que permitan establecer escenarios realistas para el ejercicio.

A partir de la serie histórica, se observa que la TRM no sigue una trayectoria lineal, sino que presenta ciclos de apreciación y depreciación asociados a factores económicos internos y externos. Este comportamiento evidencia que el dólar es una variable volátil, pero que sus movimientos se mantienen dentro de ciertos rangos que pueden ser utilizados como referencia para la construcción de escenarios futuros.

En este sentido, el análisis no busca únicamente describir la evolución del tipo de cambio, sino entender su dinámica y establecer límites razonables que permitan validar posteriormente las simulaciones del dólar utilizadas en el desarrollo del ejercicio.

1.2 Contexto de la inversión y exposición cambiaria

Análisis del comportamiento del tipo de cambio

A partir de la serie histórica se observa que el tipo de cambio no presenta una tendencia lineal, sino que se comporta de manera cíclica, alternando periodos de apreciación y depreciación del peso colombiano.

Estos movimientos reflejan la sensibilidad del dólar frente a cambios en las condiciones económicas, lo que evidencia que su comportamiento no es estable, sino dinámico. Sin embargo, a pesar de esta variabilidad, se identifica que las fluctuaciones se mantienen dentro de rangos acotados en el tiempo, sin presentar incrementos desproporcionados en horizontes cortos.

Este comportamiento permite concluir que, aunque la TRM es una variable volátil, sus cambios siguen patrones observables y coherentes con el contexto económico, lo cual resulta fundamental para la construcción de escenarios de simulación realistas en el desarrollo del ejercicio.

1.3 Comportamiento histórico de la TRM

Figura 1
Evolución histórica de la TRM (USD/COP) y evidencia de periodos de alta volatilidad cambiaria

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance

Interpretación de la gráfica histórica

En la gráfica anterior se observa que la TRM no sigue una trayectoria estable, sino que presenta cambios importantes a lo largo del tiempo. Esto confirma que el tipo de cambio en Colombia está expuesto a episodios de alta volatilidad, asociados tanto a factores externos como internos.

En algunos periodos se identifican aumentos fuertes del dólar, lo cual implica una depreciación del peso colombiano. Este comportamiento suele estar relacionado con escenarios de incertidumbre internacional, cambios en tasas de interés externas, choques en materias primas y aumentos en la percepción de riesgo sobre economías emergentes.

Para el presente trabajo, esta volatilidad es especialmente relevante, ya que al tratarse de un crédito en dólares, un aumento en la TRM incrementa el valor de las cuotas expresadas en pesos. Por lo tanto, el riesgo cambiario no es secundario, sino uno de los elementos centrales en la evaluación financiera de la inversión.

1.4 Comportamiento mensual de la TRM

Figura 2
Comportamiento mensual de la TRM (USD/COP) y suavización de la tendencia cambiaria

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance

Interpretación del comportamiento mensual

Al llevar la serie a frecuencia mensual, se obtiene una visión más clara de la tendencia general de la tasa de cambio y se reduce el ruido propio de las variaciones diarias. Esta transformación es útil porque permite trabajar con una periodicidad coherente con los análisis posteriores de retornos, desviación estándar y simulaciones.

La serie mensual permite identificar con mayor facilidad si existen periodos de apreciación o depreciación del peso. También sirve como base para evaluar el riesgo cambiario de forma más ordenada, ya que los retornos mensuales permiten cuantificar la volatilidad del dólar frente al peso colombiano.

1.5 Estadísticos descriptivos básicos

Tabla 1
Resumen estadístico de la TRM

Resumen estadístico de la TRM
Indicador Valor
Última TRM observada 3665.47
Fecha de la última observación 2026-03-30
Promedio histórico mensual 3564.03
Promedio últimos 12 meses 3917.2
Desviación estándar mensual (retornos log) 0.0394
Máximo mensual observado 4848.13
Mínimo mensual observado 2378.1
Rango histórico observado 2470.03

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance y cálculos propios

El análisis histórico permite establecer un marco de referencia para validar la razonabilidad de los escenarios futuros. En particular, se observa que, aunque la TRM presenta volatilidad, sus variaciones se han mantenido dentro de rangos acotados en el tiempo. En este sentido, escenarios extremos de crecimiento acelerado del dólar en horizontes cortos no son consistentes con la evidencia histórica.

Por lo tanto, la expectativa adoptada de 3.900 COP/USD se considera coherente, ya que se encuentra dentro de los rangos observados y es consistente con un escenario de depreciación moderada del peso colombiano.

Análisis de los estadísticos

Los estadísticos descriptivos permiten resumir el comportamiento reciente de la TRM y facilitan la comprensión del entorno cambiario en el que se desarrollará el ejercicio. El promedio de los últimos 12 meses da una idea del nivel reciente del dólar, mientras que la desviación estándar mensual de los retornos muestra qué tan variable ha sido su comportamiento.

Entre más alta sea esta volatilidad, mayor es la incertidumbre que enfrenta una empresa o un inversionista que tenga obligaciones en dólares. En este caso, la presencia de volatilidad justifica el análisis posterior de cobertura con forwards, ya que una deuda en moneda extranjera expone al inversionista al riesgo de pagar más en pesos por el mismo valor en dólares.

1.6 Factores macroeconómicos que explican la TRM

El comportamiento del dólar frente al peso colombiano puede explicarse por varios factores macroeconómicos. En primer lugar, el diferencial de tasas de interés entre Colombia y Estados Unidos influye sobre el flujo de capitales. Cuando Estados Unidos ofrece rendimientos más atractivos o mantiene una política monetaria restrictiva, el dólar gana fortaleza a nivel internacional y eso puede presionar al alza la TRM.

En segundo lugar, la inflación y las decisiones de política monetaria también tienen efectos relevantes. Si Colombia enfrenta presiones inflacionarias o reduce tasas más rápido que Estados Unidos, el peso puede perder atractivo relativo. En tercer lugar, el precio del petróleo es importante, ya que una reducción en su valor puede disminuir el ingreso de divisas al país y afectar negativamente la tasa de cambio.

Finalmente, también influyen el riesgo país, la percepción de estabilidad económica, los cambios políticos y la incertidumbre en los mercados internacionales. Todos estos elementos hacen que la TRM no sea una variable aislada, sino el resultado de múltiples fuerzas económicas y financieras.

1.7 Proyecciones y expectativa del dólar a un año

Aunque el análisis histórico permite entender el comportamiento pasado de la TRM, para este trabajo también es necesario plantear una expectativa de tipo de cambio a un año basada en información de mercado.

De acuerdo con proyecciones de entidades financieras, el tipo de cambio en Colombia podría ubicarse en un rango aproximado entre 3.800 y 4.000 COP/USD en el corto y mediano plazo. BBVA Research (2026) proyecta una tasa de cambio promedio cercana a 3.750 COP/USD para 2026, mientras que informes de Corficolombiana estiman niveles cercanos a 3.900 - 4.000 COP/USD bajo escenarios de incertidumbre externa.

Estas proyecciones consideran factores como el diferencial de tasas de interés entre Colombia y Estados Unidos, los riesgos fiscales, el comportamiento de los mercados internacionales y la volatilidad de los precios de las materias primas.

Con base en esta información, para el desarrollo del ejercicio se adopta como escenario base una TRM esperada de 3.900 COP/USD dentro de un año. Este valor no se asume de forma arbitraria, sino que se ubica dentro del rango proyectado por el mercado y es consistente con un escenario de depreciación moderada del peso colombiano.

Esta expectativa resulta clave no solo para estimar el costo del crédito en pesos, sino también para evaluar la efectividad de la cobertura mediante forwards de divisas, ya que permite comparar escenarios con y sin protección frente a la volatilidad cambiaria.

1.8 Tabla de escenario de trabajo

Tabla 2
Escenario base de TRM para el trabajo

Escenario base de TRM para el trabajo
Concepto Valor_COPUSD
Última TRM observada 3665.47
Promedio últimos 12 meses 3917.20
TRM esperada a 1 año (escenario base) 3900.00

Fuente: Elaboración propia con datos de Yahoo Finance y cálculos propios

1.9 Cierre del análisis de la TRM

El análisis realizado permite establecer que la TRM es una variable determinante dentro del ejercicio, debido a que el financiamiento de la maquinaria se encuentra denominado en dólares, lo que genera una exposición directa al riesgo cambiario.

El comportamiento histórico evidencia que el dólar presenta volatilidad, pero dentro de rangos razonables, lo cual permite construir escenarios coherentes para su análisis. Asimismo, los factores macroeconómicos identificados, como tasas de interés, inflación y condiciones externas, explican la dinámica del tipo de cambio y refuerzan la necesidad de considerar su impacto en la estructura del crédito.

A partir de este marco de análisis, la información obtenida servirá como base para desarrollar las siguientes etapas del ejercicio, en las cuales se evaluará cómo la variación del tipo de cambio afecta los flujos del crédito y en qué medida la implementación de contratos forward permite mitigar dicha exposición.

2. Simulación del crédito de la maquinaria en dólares

Para el financiamiento de la maquinaria se selecciona como referencia el programa SBA 7(a) de Bank of America, debido a que el banco indica que este tipo de financiación permite baja cuota inicial desde 10%, plazos fijos de hasta 25 años totalmente amortizados y puede ser utilizado para financiar equipment. Esta elección resulta más consistente con el ejercicio que un equipment loan tradicional del mismo banco, ya que en este último se reportan plazos de hasta 5 años cuando está respaldado con activos del negocio.

No obstante, Bank of America no publica una tasa única aplicable a todos los clientes, sino que señala que la tasa depende de factores como el perfil crediticio, la relación del cliente con el banco, el monto y el plazo del préstamo. Por esta razón, para fines académicos se adopta una tasa fija efectiva anual del 6,50% como supuesto de trabajo, manteniendo coherencia con un esquema de financiación comercial en dólares.

Bajo estos supuestos, se construye la simulación del crédito en dólares para una inversión equivalente a 350.000.000 COP, con una cuota inicial del 10%, plazo de 10 años, pagos trimestrales y sistema de amortización francés, en el cual la cuota en dólares permanece constante a lo largo del tiempo.


Bajo estos supuestos, se construye la simulación…

Tabla 3
Resumen de la simulación del crédito en dólares

Concepto Valor
TRM usada para convertir el credito 3665.47
Valor de la maquinaria en USD 95485.71
Cuota inicial 10 por ciento en USD 9548.57
Monto financiado en USD 85937.14
Tasa efectiva anual en USD 6.5%
Tasa trimestral equivalente 1.5868%
Numero total de periodos 40
Cuota trimestral constante en USD 2918.36

Fuente: Elaboración propia con datos de la simulación



Tabla 4
Primeros 5 periodos del crédito en dólares

Periodo Cuota_USD Interes_USD Amortizacion_USD Saldo_USD
1 2918.363 1363.675 1554.688 84382.45
2 2918.363 1339.005 1579.358 82803.09
3 2918.363 1313.943 1604.420 81198.67
4 2918.363 1288.484 1629.879 79568.79
5 2918.363 1262.620 1655.743 77913.05


Fuente: Elaboración propia con datos de la simulación



Tabla 5
Últimos 5 periodos del crédito en dólares

Periodo Cuota_USD Interes_USD Amortizacion_USD Saldo_USD
36 2918.363 220.91984 2697.443 11224.656
37 2918.363 178.11604 2740.247 8484.410
38 2918.363 134.63303 2783.730 5700.680
39 2918.363 90.46001 2827.903 2872.777
40 2918.363 45.58604 2872.777 0.000


Fuente: Elaboración propia con datos de la simulación



Figura 3
Composición de la cuota: interés vs amortización

Fuente: Elaboración propia con datos de la simulación

Análisis del comportamiento del crédito en dólares

Adicionalmente, se puede notar que en los primeros periodos del crédito una gran parte de la cuota corresponde al pago de intereses, mientras que la amortización de capital es menor. A medida que pasan los periodos, esta relación va cambiando y cada vez se paga más capital y menos interés.

Esto es importante porque al inicio del crédito el saldo es más alto, por lo que la exposición al riesgo cambiario también es mayor. Es decir, si el dólar sube en esos primeros periodos, el impacto en el valor de las cuotas en pesos sería más fuerte. Por esta razón, resulta necesario considerar estrategias de cobertura como los forwards, ya que permiten mitigar ese riesgo en los momentos donde la deuda es más sensible a variaciones en la TRM.

3. Recreación del crédito en pesos colombianos

Una vez obtenido el flujo del crédito en dólares, el siguiente paso consiste en transformarlo a pesos colombianos para analizar cómo cambia su comportamiento cuando se expresa en moneda local.

En esta etapa se utiliza como referencia la TRM observada al momento del análisis, con el fin de obtener una equivalencia inicial entre los flujos en dólares y su valor en pesos. Este procedimiento permite identificar con mayor claridad la magnitud del compromiso financiero en moneda local y sirve como punto de partida para el análisis posterior del riesgo cambiario.

Es importante tener en cuenta que, aunque la cuota del crédito permanece constante en dólares bajo el sistema francés, al expresarse en pesos su valor depende del tipo de cambio. Por esta razón, la transformación del crédito a COP permite evidenciar que la carga financiera del proyecto no solo depende de la tasa de interés del préstamo, sino también de la evolución futura de la TRM.

Tabla 4
Resumen del crédito recreado en pesos colombianos

Concepto Valor
TRM base utilizada 3665.47
Valor de la maquinaria en COP 350000000.00
Cuota inicial en COP 35000000.00
Monto financiado en COP 315000000.00
Cuota trimestral constante en COP 10697171.44
Numero total de periodos 40.00

Fuente: Elaboración propia con datos de la simulación

Tabla 5
Primeros 5 periodos del crédito en pesos colombianos

Periodo Cuota_COP Interes_COP Amortizacion_COP Saldo_COP
1 10697171 4998510 5698662 309301338
2 10697171 4908082 5789090 303512249
3 10697171 4816219 5880953 297631296
4 10697171 4722898 5974273 291657023
5 10697171 4628097 6069075 285587948

Fuente: Elaboración propia con datos de la simulación

Tabla 6
Últimos 5 periodos del crédito en pesos colombianos

Periodo Cuota_COP Interes_COP Amortizacion_COP Saldo_COP
36 10697171 809775.0 9887396 41143641
37 10697171 652879.0 10044292 31099348
38 10697171 493493.3 10203678 20895670
39 10697171 331578.4 10365593 10530077
40 10697171 167094.3 10530077 0

Fuente: Elaboración propia con datos de la simulación

Análisis del crédito transformado a pesos

Al transformar el crédito a pesos colombianos se mantiene la estructura del sistema francés, en donde la cuota es constante en dólares pero su valor en moneda local depende directamente de la TRM.

Esto implica que, aunque el comportamiento del crédito es predecible en USD, en COP el valor de las cuotas puede variar dependiendo del tipo de cambio, lo que introduce un riesgo adicional para el inversionista. En este sentido, el crédito en pesos no solo depende de la tasa de interés, sino también de la evolución de la TRM.

Por esta razón, el análisis del crédito en moneda local permite evidenciar que el riesgo cambiario es un factor determinante en el costo financiero del proyecto, lo cual justifica la necesidad de realizar simulaciones de la TRM en los siguientes puntos.

Adicionalmente, a partir de las tablas se puede observar que la cuota trimestral en pesos es aproximadamente de 10,7 millones de COP, lo cual representa una carga financiera importante en moneda local.

En los primeros periodos, una parte significativa de la cuota corresponde al pago de intereses (alrededor de 5 millones de COP), mientras que la amortización de capital es un poco mayor. Esto muestra que, aunque la deuda empieza a reducirse desde el inicio, el costo financiero sigue siendo alto al comienzo.

A medida que avanza el crédito, el componente de intereses disminuye y la amortización aumenta, permitiendo que el saldo se reduzca progresivamente. Sin embargo, este comportamiento se mantiene bajo el supuesto de una TRM constante, ya que en la práctica cualquier variación en el tipo de cambio impactaría directamente el valor de las cuotas en pesos.

Por lo tanto, trabajar el crédito en COP permite ver con mayor claridad no solo el tamaño del compromiso financiero, sino también qué tan expuesto está el proyecto a cambios en la TRM, lo cual será clave en los análisis que siguen.

4.0 Retornos mensuales de la TRM

Con el fin de analizar la variación del tipo de cambio, se calcularon los retornos logarítmicos mensuales de la TRM a partir de la serie histórica previamente construida.

El uso de retornos logarítmicos permite medir los cambios porcentuales de la TRM de forma consistente en el tiempo, facilitando su análisis estadístico y su uso en simulaciones financieras. Estos retornos reflejan la dinámica mensual del dólar frente al peso colombiano, siendo la base para estimar la volatilidad y realizar las simulaciones posteriores.

Indicador Valor
Media mensual de retornos 0.003229
Desviacion estandar mensual 0.039442

4.1 Desviación estándar mensual de la TRM

A partir de los retornos mensuales calculados previamente, se estimó la desviación estándar como medida de la volatilidad de la TRM.

La desviación estándar representa el nivel de variabilidad de los retornos, es decir, qué tanto pueden alejarse los cambios mensuales del valor promedio. En el contexto del tipo de cambio, esta medida permite cuantificar el grado de incertidumbre asociado al comportamiento del dólar frente al peso colombiano.

Una mayor volatilidad implica que la TRM puede presentar fluctuaciones más amplias en periodos cortos, lo que incrementa el riesgo cambiario. Esto es especialmente relevante en este ejercicio, ya que el crédito se encuentra denominado en dólares, por lo que cualquier variación en la TRM impacta directamente el valor de las cuotas cuando se expresan en pesos.

Por lo tanto, la desviación estándar calculada constituye un insumo fundamental para la simulación de escenarios futuros del tipo de cambio, permitiendo incorporar la incertidumbre observada históricamente en el análisis del crédito.

En este sentido, la volatilidad estimada permite evidenciar que el comportamiento del tipo de cambio no es estable, lo que introduce un componente de riesgo adicional en la evaluación del crédito cuando se expresa en moneda local.

4.2 Simulación de la TRM mediante BMG con distribución normal

Con el objetivo de proyectar el comportamiento futuro del tipo de cambio, se implementó una simulación basada en un movimiento browniano geométrico (BMG), utilizando como insumos la media y la desviación estándar de los retornos mensuales calculados previamente.

Este modelo permite generar múltiples trayectorias posibles de la TRM, incorporando la incertidumbre observada históricamente. Bajo el supuesto de distribución normal, los cambios en el tipo de cambio se modelan como variaciones aleatorias alrededor de un promedio, con una dispersión determinada por la volatilidad.

La simulación se realizó para un horizonte de 12 meses, generando múltiples escenarios posibles de evolución del dólar. Estos escenarios permiten analizar cómo podría comportarse la TRM en el futuro y sirven como base para evaluar el impacto del riesgo cambiario sobre el crédito en pesos.

Es importante tener en cuenta que el supuesto de normalidad tiende a suavizar los movimientos extremos, por lo que los resultados deben interpretarse como escenarios base dentro de un rango de variación moderado.

Figura 4
Simulación de la TRM bajo distribución normal

Fuente: Elaboración propia con datos de la simulación

La gráfica muestra diferentes posibles trayectorias que podría tomar la TRM en los próximos meses, partiendo del valor actual. No se observa un solo camino definido, sino múltiples escenarios que reflejan la incertidumbre del comportamiento del dólar.

A medida que avanzan los periodos, se nota que las trayectorias se van dispersando más, lo que indica que la incertidumbre aumenta en el tiempo. Esto quiere decir que es más difícil estimar el valor del tipo de cambio en el largo plazo que en el corto.

En general, la mayoría de los escenarios se mantienen dentro de un rango moderado, lo cual es consistente con el supuesto de distribución normal. Sin embargo, esto también sugiere que el modelo podría no estar capturando completamente movimientos extremos del mercado.

Por esta razón, aunque esta simulación permite tener una idea base del comportamiento futuro de la TRM, es necesario complementarla con otros enfoques que consideren escenarios más extremos.

4.4 Simulación de la TRM mediante BMG con distribución t-Student

Con el fin de complementar la simulación anterior, se implementó un modelo basado en movimiento browniano geométrico utilizando una distribución t-Student para los retornos.

A diferencia de la distribución normal, la distribución t-Student permite capturar la presencia de colas pesadas, es decir, la ocurrencia de cambios más extremos en el tipo de cambio. Esto resulta más realista en el análisis del mercado cambiario, donde pueden presentarse movimientos bruscos debido a factores económicos y financieros.

Al igual que en el caso anterior, se generaron múltiples trayectorias de la TRM para un horizonte de 12 meses, utilizando la media y la volatilidad de los retornos históricos. Sin embargo, en este caso se incorpora una mayor probabilidad de eventos extremos.

Esta simulación permite evaluar escenarios más adversos, en los cuales el comportamiento del dólar puede presentar variaciones más significativas, lo cual es fundamental para analizar el riesgo cambiario asociado al crédito.

Análisis de la simulación con distribución t-Student

Al comparar esta simulación con la realizada bajo distribución normal, se observa que las trayectorias de la TRM presentan una mayor dispersión, especialmente en los valores extremos. Esto indica que el modelo con distribución t-Student incorpora una mayor probabilidad de movimientos bruscos en el tipo de cambio.

En la gráfica se evidencia que algunos escenarios alcanzan valores considerablemente más altos o más bajos que los observados en la simulación anterior, lo cual refleja de mejor manera el comportamiento real del mercado cambiario, donde pueden presentarse choques inesperados.

Desde el punto de vista financiero, esto es relevante porque implica que el riesgo cambiario puede ser mayor al estimado bajo supuestos de normalidad. En otras palabras, el crédito en pesos podría verse más afectado en escenarios adversos, especialmente si el dólar presenta incrementos significativos.

Por esta razón, la simulación con distribución t-Student permite tener una visión más conservadora del riesgo, siendo más útil para la toma de decisiones relacionadas con coberturas como los forwards, ya que considera escenarios donde la volatilidad del tipo de cambio es más alta.

4.5 Comparación entre la simulación con distribución normal y t-Student

Al comparar las simulaciones realizadas, se observa una diferencia importante en el comportamiento de las trayectorias de la TRM.

Bajo la distribución normal, los escenarios tienden a concentrarse en un rango más estrecho, lo que indica una menor dispersión y, por lo tanto, una menor estimación del riesgo cambiario. En este caso, los valores simulados no presentan variaciones extremas, lo que puede dar una visión más optimista del comportamiento futuro del dólar.

Por otro lado, la simulación con distribución t-Student muestra una mayor dispersión en las trayectorias, especialmente en los extremos. Esto significa que el modelo incorpora una mayor probabilidad de eventos extremos, lo cual es más consistente con el comportamiento real del mercado cambiario.

Desde el punto de vista financiero, esta diferencia es clave, ya que evidencia que el riesgo cambiario podría estar subestimado si se utiliza únicamente una distribución normal. En cambio, la distribución t-Student permite evaluar escenarios más adversos, donde el incremento del tipo de cambio puede afectar significativamente el valor del crédito en pesos.

En comparación con la simulación bajo distribución normal, la simulación con t-Student muestra escenarios más dispersos y con movimientos más extremos. Esto resulta más útil para el análisis del crédito, ya que permite evaluar de forma más conservadora el impacto que podría tener una subida fuerte del dólar sobre las cuotas en pesos. Por esta razón, para el análisis de cobertura se toma como referencia la simulación con colas pesadas, ya que representa de mejor manera el riesgo cambiario.

5. Proceso de cobertura mediante forward

Con el fin de mitigar el riesgo cambiario asociado al crédito en dólares, se analiza la posibilidad de utilizar un contrato forward sobre la tasa de cambio USD/COP.

Un contrato forward permite fijar hoy una tasa de cambio para una fecha futura, lo que garantiza el valor en pesos de los pagos en dólares, independientemente del comportamiento del mercado.

Para este análisis, se toma como referencia una tasa forward a un plazo superior a 6 meses, con el fin de cubrir parte de los flujos del crédito.

Forward de referencia tomado de SET-FX
Concepto Valor
Mercado de referencia SET-FX
Plazo forward usado 9 meses
Tasa forward utilizada (COP/USD) 3900

Se define una tasa forward de 3.900 COP/USD como referencia para el análisis de cobertura cambiaria.

BLOQUE B. Conversión de simulación mensual a trimestral

Este bloque es clave.
Porque el crédito es trimestral, entonces no puedes comparar pagos trimestrales contra una simulación mensual mal alineada.

Pega esto después del bloque del forward:

BLOQUE C. Flujos del crédito con y sin cobertura

Este reemplaza el bloque flujos_forward.

BLOQUE D. Identificar cuándo protege y cuándo no protege

Este es el bloque que realmente responde el punto 2 del proceso de forward.

Eventos donde la cobertura protege y donde no protege
Escenario Probabilidad
La cobertura protege en flujo total 0.6536
La cobertura no protege en flujo total 0.3464

Lectura correcta

  • protege si la TRM simulada termina siendo mayor al forward
  • no protege en costo si la TRM simulada es menor al forward

Eso era exactamente lo que faltaba.

BLOQUE E. Comparación del flujo total del crédito

Este reemplaza la tabla comparativa vieja.

Comparacion del flujo total del credito con y sin cobertura
Escenario Promedio Desv_Estandar Minimo P5 Mediana P95 Maximo
Sin cobertura 524894214 142619424 166142145 330110941 505217749 789621354 1421324642
Con cobertura 455264607 0 455264607 455264607 455264607 455264607 455264607

Qué muestra

  • costo promedio
  • volatilidad
  • peor escenario
  • percentiles
  • comparación real del flujo total

Esto ya sí suena a trabajo serio de Ingeniería Financiera.

BLOQUE F. Qué tanto cubre el forward

Este te ayuda a responder “qué tanto se cubre”.

Medidas de efectividad de la cobertura forward
Indicador Valor
Ahorro esperado del forward (COP) 69.629.607
Reduccion relativa de la volatilidad del flujo total 1
Probabilidad de que cubrirse sea mejor 0.6536
Probabilidad de que no cubrirse sea mejor 0.3464

BLOQUE G. Gráfico del flujo total

1.10 Referencias

Banco de la República. (2026). Política monetaria y tasa de interés de referencia. https://www.banrep.gov.co/

Board of Governors of the Federal Reserve System. (2026). Monetary policy and federal funds rate. https://www.federalreserve.gov/

BBVA Research. (2026). Situación Colombia 2026. https://www.bbvaresearch.com/

Corficolombiana. (2025). Informe económico y proyecciones macroeconómicas. https://investigaciones.corfi.com/

Yahoo Finance. (2026). USDCOP=X Historical Data. https://finance.yahoo.com/quote/USDCOP=X/history/

Investing. (2026). USD/COP Historical Data. https://www.investing.com/currencies/usd-cop-historical-data