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 3672.28
Fecha de la última observación 2026-03-29
Promedio histórico mensual 3564.08
Promedio últimos 12 meses 3917.77
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 3672.28
Promedio últimos 12 meses 3917.77
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 este punto se realiza la simulación del crédito de la maquinaria en dólares tomando como referencia el programa SBA 7(a) ofrecido por Bank of America, ya que ofrece condiciones más flexibles como una cuota inicial del 10% y plazos más largos.

Como el banco no maneja una tasa fija para todos los casos, se asume una tasa del 6,5% anual para poder desarrollar el ejercicio. A partir de esto, se toma una inversión de 350.000.000 COP, la cual se convierte a dólares usando la TRM.

Luego se calcula el valor financiado teniendo en cuenta la cuota inicial del 10%, y se establecen pagos trimestrales durante 10 años bajo el sistema francés, donde la cuota se mantiene constante.

En la tabla se observa que al inicio se paga una mayor proporción de intereses y una menor amortización a capital. Con el paso del tiempo, los intereses disminuyen y la amortización aumenta, hasta que la deuda se paga completamente en el último periodo.


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 3672.28
Valor de la maquinaria en USD 95308.64
Cuota inicial 10 por ciento en USD 9530.86
Monto financiado en USD 85777.77
Tasa efectiva anual en USD 6.5%
Tasa trimestral equivalente 1.5868%
Numero total de periodos 40
Cuota trimestral constante en USD 2912.95

Nota: 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 2912.951 1361.146 1551.805 84225.97
2 2912.951 1336.522 1576.429 82649.54
3 2912.951 1311.506 1601.444 81048.09
4 2912.951 1286.094 1626.857 79421.24
5 2912.951 1260.279 1652.672 77768.56


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 2912.951 220.51015 2692.441 11203.841
37 2912.951 177.78574 2735.165 8468.676
38 2912.951 134.38336 2778.568 5690.108
39 2912.951 90.29225 2822.659 2867.449
40 2912.951 45.50150 2867.449 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

En los primeros periodos del crédito se observa que una mayor parte de la cuota corresponde al pago de intereses, mientras que la amortización de capital es menor. Con el paso del tiempo, esto cambia, y cada vez se paga más capital y menos interés.

Esto se da porque al inicio el saldo de la deuda es más alto, lo que también implica una mayor exposición al riesgo cambiario. Es decir, si el dólar sube en esos primeros periodos, el impacto en las cuotas en pesos sería más fuerte.

Por esta razón, es importante considerar mecanismos de cobertura como los forwards, ya que permiten reducir ese riesgo en los momentos donde la deuda es más sensible a cambios en la TRM.

3. Recreación del crédito en pesos colombianos

Una vez se tiene el flujo del crédito en dólares, se transforma a pesos colombianos para analizar cómo cambia su comportamiento en moneda local.

Para esto se usa la TRM actual como referencia, lo que permite tener una equivalencia inicial entre los valores en dólares y en pesos.

Aunque la cuota del crédito es constante en dólares, al llevarla a pesos su valor cambia dependiendo del tipo de cambio. Por esto, se puede ver que el costo del crédito no depende solo de la tasa de interés, sino también de cómo se comporte la TRM en el tiempo.

Tabla 4
Resumen del crédito recreado en pesos colombianos

Concepto Valor
TRM base utilizada 3672.28
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 lógica del sistema francés, donde la cuota es constante en dólares, pero en pesos su valor cambia dependiendo de la TRM.

Esto hace que, aunque el crédito sea estable en USD, en COP las cuotas no sean fijas, ya que dependen del comportamiento del tipo de cambio. Por esta razón, el crédito en pesos no solo depende de la tasa de interés, sino también de cómo evolucione la TRM.

Al analizar el crédito en moneda local se puede ver más claramente el impacto del riesgo cambiario en el costo del proyecto, lo que justifica hacer simulaciones de la TRM en los siguientes puntos.

A partir de las tablas, se observa que la cuota trimestral en pesos es cercana a 10,7 millones de COP, lo cual representa una carga financiera alta.

En los primeros periodos, una parte importante de la cuota corresponde a intereses (alrededor de 5 millones de COP), mientras que la amortización de capital es menor. Esto muestra que al inicio el costo financiero es más alto.

Con el paso del tiempo, los intereses van disminuyendo y la amortización aumenta, lo que permite que la deuda se reduzca de forma progresiva. Sin embargo, esto se cumple bajo el supuesto de una TRM constante, ya que en la realidad cualquier cambio en el tipo de cambio afectaría directamente el valor de las cuotas en pesos.

En este sentido, trabajar el crédito en COP permite entender mejor no solo el tamaño del compromiso financiero, sino también qué tan expuesto está a cambios en la TRM.

4.1 Retornos mensuales de la TRM

Para analizar la variación del tipo de cambio, se calcularon los retornos logarítmicos mensuales de la TRM a partir de la serie histórica.

Los retornos logarítmicos permiten medir los cambios porcentuales del tipo de cambio de forma consistente en el tiempo, lo que facilita su análisis y su uso en simulaciones. Estos valores reflejan cómo se ha comportado el dólar frente al peso mes a mes y sirven como base para estimar la volatilidad y realizar las simulaciones posteriores.

Tabla 7
Retornos mensuales y desviación estándar de la TRM

Indicador Valor
Media mensual de retornos 0.003243
Desviacion estandar mensual 0.039432

Nota. Elaboración propia con base en la serie histórica de la TRM.

4.2 Desviación estándar mensual de la TRM

La desviación estándar muestra qué tanto varían los retornos frente al promedio, es decir, qué tan inestable puede ser el tipo de cambio en el tiempo.

En este caso, una mayor volatilidad indica que el dólar puede tener cambios más fuertes en periodos cortos, lo que aumenta el riesgo cambiario. Esto es importante porque el crédito está en dólares, por lo que cualquier variación en la TRM afecta directamente el valor de las cuotas en pesos.

Por esta razón, la desviación estándar se utiliza como base para las simulaciones del tipo de cambio, ya que permite incorporar ese comportamiento variable observado en los datos históricos.

En general, los resultados muestran que la TRM no es estable, lo que implica que existe un riesgo adicional cuando el crédito se analiza en pesos..

4.3 Simulación de la TRM mediante BMG con distribución normal

Para proyectar el comportamiento futuro del tipo de cambio, se realizó una simulación utilizando un movimiento browniano geométrico (BMG), tomando como base la media y la desviación estándar de los retornos mensuales.

Este modelo permite generar diferentes trayectorias posibles de la TRM, teniendo en cuenta cómo se ha comportado el tipo de cambio en los datos históricos.

Bajo el supuesto de distribución normal, los cambios en la TRM se generan de manera aleatoria alrededor de un valor promedio, con una variación determinada por la volatilidad.

La simulación se realizó para una line ade tiempo de 12 meses, obteniendo distintos escenarios posibles para el comportamiento del dólar. Estos escenarios permiten ver cómo podría cambiar la TRM en el tiempo y qué efecto tendría sobre el crédito en pesos.

Es importante tener en cuenta que este modelo no captura completamente los movimientos extremos del mercado, por lo que los resultados deben entenderse como una aproximación y no como un valor exacto del tipo de cambio futuro.

Figura 4

Simulación de la TRM bajo distribución normal

Nota. Elaboración propia con datos de la simulación.

La gráfica muestra diferentes trayectorias que podría tomar la TRM en los próximos meses a partir del valor actual. No hay un solo camino, sino varios escenarios que permiten ver cómo podría comportarse el dólar.

A medida que avanzan los periodos, se observa que las trayectorias se separan cada vez más, lo que indica que la incertidumbre aumenta con el tiempo. Es decir, es más fácil estimar el tipo de cambio en el corto plazo que en el largo.

En general, la mayoría de los escenarios se mantiene dentro de un rango moderado, lo cual es coherente con el supuesto de distribución normal. Sin embargo, esto también muestra que el modelo no está captando completamente los cambios más extremos del mercado.

Por esta razón, aunque esta simulación sirve como una referencia inicial, es necesario complementarla con otros enfoques que consideren escenarios más extremos.

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

Para complementar la simulación anterior, se implementó el mismo modelo de movimiento browniano geométrico, pero utilizando una distribución t-Student para los retornos.

A diferencia de la distribución normal, la t-Student permite que se presenten cambios más extremos en el tipo de cambio, lo cual se ajusta mejor a lo que ocurre en la realidad.

Al igual que en el caso anterior, se generaron varias trayectorias de la TRM para un horizonte de 12 meses, usando la media y la volatilidad de los datos históricos. La diferencia es que en este caso hay mayor probabilidad de que ocurran movimientos más fuertes.

Esto permite analizar escenarios más exigentes, donde el dólar puede presentar variaciones importantes, lo cual es clave para evaluar el riesgo cambiario del crédito.

Figura 5

Simulación de la TRM bajo distribución normal Nota. Elaboración propia con datos de la simulación.

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 tienen una mayor dispersión, especialmente en los valores extremos. Esto indica que el modelo con distribución t-Student incluye una mayor probabilidad de cambios fuertes en el tipo de cambio.

En la gráfica se ve que algunos escenarios alcanzan valores más altos o más bajos que en la simulación anterior, lo que se acerca más a lo que pasa en la realidad, donde el dólar puede tener movimientos bruscos.

Desde el punto de vista financiero, esto es importante porque muestra que el riesgo cambiario puede ser mayor al que se observa usando una distribución normal. Es decir, el crédito en pesos podría verse más afectado en escenarios donde el dólar sube de forma significativa.

Por esta razón, la simulación con distribución t-Student permite tener una visión más conservadora del riesgo, ya que incluye escenarios más exigentes para el tipo de cambio.

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

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

Con distribución normal, los escenarios se concentran en un rango más reducido, lo que refleja una menor variabilidad. Esto puede dar una idea más optimista del comportamiento del dólar, ya que no se observan cambios extremos.

En cambio, con distribución t-Student las trayectorias son más dispersas, especialmente en los extremos. Esto indica que el modelo considera una mayor probabilidad de movimientos fuertes, lo cual es más cercano a lo que ocurre en el mercado.

Desde el punto de vista financiero, esta diferencia es importante porque muestra que el riesgo cambiario puede quedar subestimado si solo se usa la distribución normal.

En comparación, la simulación con t-Student resulta más útil para este análisis, ya que permite evaluar escenarios donde el dólar sube de forma significativa y afecta el valor del crédito en pesos. Por esta razón, para el análisis de cobertura se toma como referencia la simulación con colas pesadas, ya que refleja mejor el riesgo cambiario.

5.1 Planteamiento de la cobertura cambiaria

Para reducir el riesgo cambiario del crédito en dólares, se analiza el uso de un contrato forward sobre la tasa de cambio USD/COP.

Este instrumento permite fijar desde hoy una tasa de cambio para pagos futuros, lo que ayuda a tener mayor control sobre el valor de las cuotas en pesos en caso de que el dólar suba.

En este caso, la cobertura no se aplica sobre todo el crédito, sino solo sobre una parte, lo que permite evaluar cómo funciona el forward sin eliminar completamente la exposición al tipo de cambio.

Para el análisis, se toma como referencia un contrato forward con plazo superior a seis meses, utilizando información del mercado SET-FX, como base para evaluar su efecto sobre el crédito.

5.2 Supuestos del modelo de cobertura

Para la implementación de la cobertura se establecen los siguientes supuestos:

Tabla 8
Resumen del crédito recreado en pesos colombianos
Supuestos del modelo de cobertura forward
Supuesto Valor
Valor de la maquinaria (COP) 350.000.000
Porcentaje de cobertura 75%
Valor cubierto (COP) 262.500.000
Ano de inicio de la cobertura 6
Numero de contratos forward 4
Duracion de cada forward 1 ano
TRM spot de referencia (COP/USD) 3672.28
Tasa de interes Colombia 10%
Tasa de interes Estados Unidos 5%

Nota. Elaboración propia con base en la simulación.

5.3 Cálculo de los contratos forward

Para estimar los precios forward se utiliza la fórmula de paridad de tasas de interés, la cual relaciona el tipo de cambio spot con las tasas de interés doméstica y extranjera. En este caso, se toman como referencia una tasa representativa de Colombia y una tasa de Estados Unidos, con el fin de aproximar las condiciones del mercado para contratos forward de divisas.

La expresión utilizada es la siguiente:

\[ F = S \times \frac{(1+r_d)^n}{(1+r_f)^n} \]

donde \(F\) corresponde al precio forward, \(S\) al tipo de cambio spot, \(r_d\) a la tasa de interés doméstica, \(r_f\) a la tasa de interés extranjera y \(n\) al plazo del contrato en años.

A partir de esta formulación, se estiman cuatro contratos forward anuales, correspondientes a los años 6, 7, 8 y 9 del crédito.

Tabla 9
Precios forward estimados para los años 6 a 9

Precios forward estimados para los anos 6 a 9
Contrato Ano_cobertura Spot_referencia Tasa_colombia Tasa_usa Plazo_anios Precio_forward
Forward ano 6 6 3.672,28 10% 5% 6 4.854,63
Forward ano 7 7 3.672,28 10% 5% 7 5.085,80
Forward ano 8 8 3.672,28 10% 5% 8 5.327,98
Forward ano 9 9 3.672,28 10% 5% 9 5.581,70

Nota. Elaboración propia con base en la paridad de tasas de interés entre Colombia y Estados Unidos

Los resultados muestran que el precio forward va aumentando a medida que el plazo es mayor, lo cual tiene sentido con lo visto en clase sobre la paridad de tasas de interés.

Esto ocurre porque la tasa de interés en Colombia es más alta que la de Estados Unidos, por lo que el mercado ajusta el precio forward al alza. En otras palabras, se está incorporando la idea de que el peso colombiano podría perder valor frente al dólar con el tiempo.

Sin embargo, aunque el uso del forward ayuda a reducir la incertidumbre frente al tipo de cambio, también implica fijar una tasa que en muchos casos es más alta que la actual. Por esta razón, en escenarios donde el dólar no sube tanto o incluso baja, la cobertura puede terminar representando un mayor costo.

5.4 Aplicación de la cobertura al 75% del flujo del crédito

Una vez estimados los precios forward, se procede a aplicar la cobertura cambiaria sobre el flujo del crédito. En este caso, la cobertura se realiza únicamente sobre el 75% del valor de las cuotas, dejando el 25% restante expuesto al comportamiento del tipo de cambio.

Adicionalmente, la cobertura no se aplica durante todo el horizonte del crédito, sino a partir del sexto año, tal como se plantea en el enunciado. Esto implica que durante los primeros periodos las cuotas dependen completamente de la TRM simulada, mientras que a partir del año 6 se introduce el efecto del forward sobre una parte del flujo.

De esta manera, el flujo total del crédito se divide en dos componentes: una parte cubierta, que se calcula con el precio forward, y una parte no cubierta, que continúa dependiendo del tipo de cambio simulado.

Tabla 10
Aplicación de la cobertura cambiaria sobre el flujo del crédito alrededor del inicio de cobertura

Para evaluar qué tan efectiva es la cobertura cambiaria con contratos forward, se comparan los flujos totales del crédito con y sin cobertura en todos los escenarios simulados.

Aplicacion de la cobertura sobre el flujo del credito alrededor del inicio de cobertura
Periodo Ano Cuota_USD Forward_aplicado Porcentaje_cubierto
18 5 2912.95 No aplica 0%
19 5 2912.95 No aplica 0%
20 5 2912.95 No aplica 0%
21 6 2912.95 4854.63 75%
22 6 2912.95 4854.63 75%
23 6 2912.95 4854.63 75%
24 6 2912.95 4854.63 75%
25 7 2912.95 5085.8 75%
26 7 2912.95 5085.8 75%

Nota. Nota. A partir del trimestre 21 se aplica cobertura sobre el 75% del flujo mediante contratos forward.

La tabla anterior permite observar el punto en el cual inicia la cobertura cambiaria sobre el crédito. Hasta el periodo 20, las cuotas permanecen completamente expuestas al comportamiento de la TRM. A partir del periodo 21, correspondiente al año 6, se aplica cobertura sobre el 75% del flujo mediante el precio forward estimado para ese año.

De esta manera, el comportamiento del crédito cambia a partir del inicio de la cobertura, ya que una parte del flujo deja de depender del tipo de cambio spot y pasa a quedar fijada con el contrato forward. Esto reduce parcialmente la exposición cambiaria y permite analizar con mayor claridad el efecto de la cobertura en los periodos posteriores.

En otras palabras, la cobertura actúa como un seguro cambiario: protege en escenarios adversos, pero puede implicar un costo adicional en escenarios favorables.

5.5 Identificación de escenarios donde la cobertura protege y no protege

Se considera que la cobertura protege cuando el flujo total del crédito con forward es menor que el flujo sin cobertura, ya que en ese caso el inversionista termina pagando menos en pesos.

Por el contrario, la cobertura no protege cuando el flujo con forward resulta mayor, lo que sucede en escenarios donde la TRM se comporta de manera más favorable que el precio forward pactado.

Este análisis permite ver en qué casos realmente vale la pena cubrirse y en cuáles no, evidenciando que el forward no siempre reduce el costo del crédito, sino que funciona principalmente como una herramienta para disminuir la incertidumbre frente a movimientos adversos del tipo de cambio.

Tabla 11
Eventos donde la cobertura protege y no protege

Eventos donde la cobertura protege y no protege
Escenario Probabilidad
La cobertura protege 0.353
La cobertura no protege 0.647

Fuente: Elaboración propia con base en la simulación

Los resultados muestran que la cobertura protege al inversionista en aproximadamente el 35,16% de los escenarios simulados, mientras que en el 64,84% restante no resulta conveniente en términos de costo.

Esto indica que, bajo las condiciones del modelo, el uso del forward fija un tipo de cambio que en la mayoría de los casos resulta superior al tipo de cambio simulado, generando un mayor costo en pesos para el crédito.

Sin embargo, este resultado no implica que la cobertura sea una mala decisión. Por el contrario, evidencia que el forward no está diseñado para minimizar el costo en todos los escenarios, sino para proteger al inversionista frente a escenarios adversos, especialmente cuando el tipo de cambio presenta incrementos significativos.

En este sentido, la cobertura actúa como un mecanismo de gestión del riesgo, donde se sacrifica la posibilidad de beneficiarse en escenarios favorables a cambio de reducir la exposición a movimientos extremos del tipo de cambio.

5.6 Comparación del flujo total del crédito y evaluación de la cobertura

A partir de los resultados obtenidos, se compararon los flujos totales del crédito con y sin cobertura para analizar cómo cambia el comportamiento del crédito al usar contratos forward.

En promedio, el flujo con cobertura es mayor que el flujo sin cobertura. Esto muestra que cubrirse no necesariamente hace que el crédito sea más barato, sino que en muchos casos termina siendo un poco más costoso.

Sin embargo, al mirar los valores extremos, se nota que sin cobertura los valores máximos son mucho más altos. Esto significa que el crédito queda más expuesto a subidas fuertes del dólar. En cambio, con cobertura esos valores extremos se reducen, porque una parte del flujo queda fija con el forward.

Esto permite ver que la cobertura no está pensada para reducir el costo promedio, sino para evitar escenarios muy desfavorables. Es decir, funciona más como una forma de controlar el riesgo que como una forma de ahorrar dinero.

En conclusión, la cobertura puede no ser conveniente si solo se mira el costo promedio, pero sí es útil si lo que se busca es tener mayor estabilidad en los pagos y evitar aumentos fuertes en el crédito.

Tabla 12
Comparación del flujo total del crédito con y sin cobertura

Comparacion del flujo total del credito con y sin cobertura
Escenario Promedio Desv_Estandar Minimo P5 Mediana P95 Maximo
Sin cobertura 525369069 142737327 166318861 330401718 505685414 790348349 1422550906
Con cobertura 538418665 84334116 308425001 422051954 528076513 691570732 1054970851

Fuente: Elaboración propia con base en la simulación

6. Conclusiones

A partir del análisis realizado, se observa que la TRM no es estable en el tiempo, lo que genera incertidumbre cuando el crédito está en dólares.

Con las simulaciones se encontró que el uso de contratos forward no reduce el costo promedio del crédito, ya que en muchos escenarios termina siendo más alto que sin cobertura.

Sin embargo, también se ve que la cobertura sí ayuda a reducir el riesgo, ya que disminuye la variabilidad de los resultados y evita valores muy altos cuando el dólar sube de forma fuerte.

Esto muestra que el forward no está pensado para hacer el crédito más barato, sino para tener mayor control sobre los pagos y evitar escenarios desfavorables.

En conclusión, la decisión de cubrirse depende del nivel de riesgo que se quiera asumir, ya que usar forward implica renunciar a algunos escenarios favorables a cambio de tener mayor estabilidad.

Además, al comparar la simulación con distribución normal y la de t-Student, se nota que la segunda muestra escenarios más extremos. Esto ayuda a entender mejor cómo se puede comportar el tipo de cambio en situaciones más exigentes.

Esto es importante porque si solo se usa la distribución normal, se puede subestimar el riesgo, ya que no se están considerando esos movimientos más fuertes del dólar.

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. https://www.bbvaresearch.com/

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

Yahoo Finance. (2026). USD/COP Historical Data. https://finance.yahoo.com/

Investing. (2026). USD/COP Historical Data. https://www.investing.com/