Informe Gerencial - Credito en USD y Cobertura con Forward de Divisas

INTRODUCCIÓN

El contexto de este caso práctico se basa en financiar la adquisición de una maquinaria amarilla por 350 millones de pesos a través de un crédito estadounidense a 10 años. Dada la incertidumbre del mercado implementaremos una estrategia de cobertura al 75% del valor de la inversión, utilizando 4 forwards de 1 año de TRM para los últimos 4 años del crédito. A través de este ejercicio, aplicaremos conceptos fundamentales de derivados financieros, específicamente el uso de forwards como instrumento de cobertura, se recopilan datos históricos de la TRM de la Bolsa de Valores de Colombia y finalmente simulando las condiciones del mercado financiero.

ANÁLISIS TRM

Para poder hablar sobre la TRM es necesario hacer un análisis de los diferentes factores que influyen en la economía local, como lo es la política monetaria y las tasas de interés, en donde se halla que, el Banco de la república mantiene actualmente una tasa de interés de política monetaria del 10,25% la cual, viene vigente desde febrero del 2022. Adiciona a ello, es importante tener presente la inflación que a febrero de 2026 se ubicó en el 5,29% cifra que supera la meta oficial del 3% establecida por el banco de la república. El banco central ha incrementado las tasas de interés para combatir el impacto que genera la inflación. Otro factor importante es el crecimiento económico que se ve reflejado en el PIB donde se muestra que la economía colombiana creció en un 2,6% en 2025 y se prevé un crecimiento del 2,8% para el 2026 y una ralentización del 1,8% para el 2027. Teniendo en cuenta lo anterior, se debe tener presente los diferentes factores geopolíticos que pueden afectar el comportamiento de la TRM, como las políticas de la reserva federal (FED) que se encuentra en un rango de 3,5% y el 3,75% los cuales fortalecen al dólar de manera global y este trae como efecto el encarecimiento de las monedas en mercados emergentes como es el caso de Colombia. También afectan las diferentes crisis y tensiones que se generen a nivel mundial, como es el conflicto que se está generando en el estrecho de Ormuz y la incertidumbre sobre negociaciones diplomáticas con EE. UU. con Irán. Sin mencionar el impacto que genera en el mercado local la desaceleración económica de China. Teniendo en cuenta el análisis realizado con base a la información recolectada, se puede inferir que, el peso colombiano enfrentará un año de alta volatilidad debido a la combinación de una inflación interna que no cede, un crecimiento económico que se frenará hacia 2027 y un panorama geopolítico global incierto.

Resumen estadistico mensual del USD COP
Indicador	Valor
Spot actual	3672.280000
Media retorno log mensual	0.000988
Desviacion estandar mensual	0.036554
Skewness	0.758600
Curtosis	5.315900

Simulacion BMG mensual

Basándonos en una simulación a 10 años, la Tasa Representativa del Mercado (TRM). Esta nos muestra una dispersión que está representando por el percentil 10-90 y se ve un incremento conforme avanza el tiempo en ambos modelos (normal y t-student). La dispersión en la simulación con distribución normal muestra una banda de incertidumbre más acotada y con un crecimiento progresivo y mayor estabilidad ante el riesgo. Sin embargo, en la simulación T-student la banda es significativamente más amplia, mostrando mayor dispersión en los posibles resultados, siendo ésta más sensible frente a los escenarios extremos del mercado que pueden darse por choches macroeconómicos o crisis cambiarias que generan colas pesadas. Tener en cuenta estos factores muestra un panorama más real y con mayor estimación del riesgo en los mercados financieros.

Para la compra de la maquinaria amarilla, se estimó un valor total de 95.750,59 USD, de los cuales se financió el 90%, equivalente a 86.175,53 USD, y se pagó una inicial del 10% por 9.575,06 USD. Para esta conversión, la TRM utilizada fue aproximadamente de 3.655,33 COP/USD. El crédito se estipuló con cuotas fijas trimestrales a 10 años y se utilizó una tasa comercial anual del 5.83% TAE (US BANK). Como resultado, la cuota trimestral fue de 3.249,28 USD, el total pagado ascendió a 129.971,01 USD y los intereses totales fueron de 43.795,48 USD. Posterior a la simulación del comportamiento de la TRM, se seleccionaron tres escenarios clave que servirán como base para analizar estrategias de cobertura con los forwards de SET-FX

Comparacion de resultados finales de simulacion

Comparacion de resultados finales de simulacion
Modelo	Media_final	P10_final	p50_final	P90_final
Normal	4111.21	2282.84	3803.95	6263.24
T Student	4144.35	2299.91	3830.89	6326.59

Credito en USD con sistema frances y cuotas trimestrales

Tabla de amortizacion trimestral del credito
	Periodo	Cuota	Interes	Amortizacion	Saldo
1	1	3234.28	1868.08	1366.19	84411.58
2	2	3234.28	1838.33	1395.95	83015.63
3	3	3234.28	1807.93	1426.35	81589.28
4	4	3234.28	1776.87	1457.41	80131.87
5	5	3234.28	1745.13	1489.15	78642.72
6	6	3234.28	1712.70	1521.58	77121.14
35	35	3234.28	392.19	2842.09	15166.28
36	36	3234.28	330.29	2903.98	12262.29
37	37	3234.28	267.05	2967.23	9295.07
38	38	3234.28	202.43	3031.85	6263.22
39	39	3234.28	136.40	3097.88	3165.34
40	40	3234.28	68.94	3165.34	0.00

Resumen del credito en USD
Concepto	Valor
Valor maquinaria en USD	95308.64
Inicial en USD	9530.86
Monto financiado en USD	85777.77
Cuota trimestral en USD	3234.28
Total pagado en USD	129371.11
Intereses totales en USD	43593.34

Calculo del forward

Para la implementación de los forwards se usó la información obtenida de la SET-FX de 4 forward por encima de 6 meses.

Forwards pactados para la cobertura desde el septimo anio
Forward	Anio	Tasa_Forward_COP_USD
Forward 1	7	3688
Forward 2	8	3777
Forward 3	9	3771
Forward 4	10	3862

Flujo cubierto por 4 forwards de 1 anio desde el mes 7

Flujo en USD cubierto por 4 forwards de 1 anio desde el septimo anio
forward	anio	mes_inicio	mes_fin	tasa_forward	pago_periodo_usd	monto_cubierto_usd	monto_no_cubierto_usd
1	7	73	84	3688	12937.11	9702.83	3234.28
2	8	85	96	3777	12937.11	9702.83	3234.28
3	9	97	108	3771	12937.11	9702.83	3234.28
4	10	109	120	3862	12937.11	9702.83	3234.28

Escenarios posibles para cada forward

Bajo las simulaciones de los posibles escenarios de la TRM para cada forward por medio de distribución normal y t-student se puede observar que se presentan similitudes entre ambas, sin embargo, la simulación t-student muestra una mayor amplitud en los escenarios extremos, ofreciendo una aproximación más robusta para la gestión del riesgo cambiario, mientras que la distribución normal podría subestimar el riesgo del mercado a largo plazo.

Escenarios por forward bajo simulacion normal
Forward	Anio	Mes_Fin	Tasa_Forward	Escenario_Bajo	Escenario_Mas_Probable	Escenario_Alto
Forward 1	7	84	3688	2454.91	3752.26	5762.86
Forward 2	8	96	3777	2394.47	3749.33	5966.45
Forward 3	9	108	3771	2351.05	3780.41	6144.22
Forward 4	10	120	3862	2282.84	3803.95	6263.24

Escenarios por forward bajo simulacion T Student
Forward	Anio	Mes_Fin	Tasa_Forward	Escenario_Bajo	Escenario_Mas_Probable	Escenario_Alto
Forward 1	7	84	3688	2462.88	3775.78	5797.18
Forward 2	8	96	3777	2407.04	3785.57	5967.24
Forward 3	9	108	3771	2341.33	3807.89	6142.48
Forward 4	10	120	3862	2299.91	3830.89	6326.59

Cobertura por escenarios para cada forward

En lugar de optimizar el valor esperado, la cobertura mediante contratos de forwards actúa como un mecanismo de protección al riesgo, cuyo valor se vuelve más evidente cuando se utiliza una distribución ponderada como la t-Student. La decisión de cobertura no debe basarse únicamente en el coste esperado, sino más bien en la reducción del riesgo de cola, que es significativamente mayor en la simulación t-Student.

Resumen gerencial por forward bajo simulacion normal
Forward	Anio	Mes_Inicio	Mes_Fin	Tasa_Forward	Pago_USD	TRM_Baja	TRM_Probable	TRM_Alta	Costo_Sin_Probable	Costo_Con_Probable
1	7	73	84	3688	12937.11	2454.91	3752.26	5762.86	48543403	47919899
2	8	85	96	3777	12937.11	2394.47	3749.33	5966.45	48505497	48773975
3	9	97	108	3771	12937.11	2351.05	3780.41	6144.22	48907583	48816279
4	10	109	120	3862	12937.11	2282.84	3803.95	6263.24	49212122	49775372

Resumen gerencial por forward bajo simulacion T Student
Forward	Anio	Mes_Inicio	Mes_Fin	Tasa_Forward	Pago_USD	TRM_Baja	TRM_Probable	TRM_Alta	Costo_Sin_Probable	Costo_Con_Probable
1	7	73	84	3688	12937.11	2462.88	3775.78	5797.18	48847684	47995969
2	8	85	96	3777	12937.11	2407.04	3785.57	5967.24	48974338	48891185
3	9	97	108	3771	12937.11	2341.33	3807.89	6142.48	49263095	48905157
4	10	109	120	3862	12937.11	2299.91	3830.89	6326.59	49560648	49862503

Resumen

Finalmente podemos observar como se ven los posibles escenarios con o sin cobertura en los diferentes modelos (normal y t-student), en donde sin importar el modelo la mejor opción es tener una cobertura; pero tener presente que la probabilidad de una cobertura beneficiosa es en el modelo t-student, dado que tiene en cuenta una mayor sensibilidad al riesgo por las diferentes fluctuaciones del mercado.

Resumen gerencial costo con y sin cobertura por modelo
modelo	costo_promedio_sin_cobertura	costo_promedio_con_cobertura	diferencia_promedio	prob_cobertura_beneficiosa	promedio_eventos_protegidos
BMG Normal	209092095	198766397	-10325698	50.3%	2.00
BMG T Student	210676873	199162592	-11514281	51.4%	2.04

Simulación de un Escenario Promedio

De las simulaciones, es el escenario más probable estadísticamente y en este es en que se va a hacer un análisis más profundo y con base a este se va a generar análisis de cobertura y de gestión de riesgo frente los forwards.

Tabla de amortizacion trimestral del credito en pesos colombianos Media
	Periodo	Cuota	Interes	Amortizacion	Saldo
1	1	11.907.312,88	6.877.535,24	5.029.777,64	310.769.566,67
2	2	11.933.506,94	6.782.884,27	5.150.622,67	306.302.584,22
3	3	11.954.438,06	6.682.413,37	5.272.024,69	301.567.807,77
4	4	11.996.780,87	6.590.860,80	5.405.920,07	297.230.045,67
5	5	12.024.963,86	6.488.336,45	5.536.627,41	292.391.674,91
6	6	12.064.497,00	6.388.693,35	5.675.803,65	287.677.134,92
35	35	13.107.441,10	1.589.412,09	11.518.029,00	61.463.828,50
36	36	13.147.776,74	1.342.689,57	11.805.087,17	49.847.884,51
37	37	13.175.136,95	1.087.855,34	12.087.281,61	37.864.335,17
38	38	13.222.780,58	827.598,30	12.395.182,28	25.606.077,03
39	39	13.274.004,93	559.814,10	12.714.190,83	12.991.082,78
40	40	13.296.806,30	283.408,14	13.013.398,16	0,00

Simulación de Menor Dispersión

De las simulaciones, se evidencia una mínima volatilidad y una tendencia bajista, por lo cual se asumiría una posición corta para tener una mejor cobertura en la tasa de TRM.

Tabla de amortizacion trimestral del credito en pesos colombianos P10
	Periodo	Cuota	Interes	Amortizacion	Saldo
1	1	10.948.404,31	6.323.680,01	4.624.724,30	285.742.962,96
2	2	10.590.458,19	6.019.508,99	4.570.949,21	271.829.959,85
3	3	10.301.278,63	5.758.313,50	4.542.965,14	259.864.495,40
4	4	10.105.225,87	5.551.667,38	4.553.558,49	250.365.225,37
5	5	9.938.119,93	5.362.333,44	4.575.786,49	241.649.252,82
6	6	9.777.656,88	5.177.708,74	4.599.948,15	233.147.583,19
35	35	7.581.877,33	919.380,64	6.662.496,70	35.553.179,66
36	36	7.603.948,67	776.537,57	6.827.411,11	28.829.266,18
37	37	7.516.838,98	620.656,43	6.896.182,55	21.602.819,89
38	38	7.464.418,42	467.189,18	6.997.229,24	14.454.937,96
39	39	7.428.027,66	313.267,52	7.114.760,14	7.269.706,68
40	40	7.383.351,84	157.368,77	7.225.983,07	0,00

Simulación de Mayor Dispersión

Dispersión De las simulaciones, se evidencia una máxima volatilidad y una tendencia alcista, por lo cual se asumiría una posición larga para tener una mejor cobertura en la tasa de TRM.

Tabla de amortizacion trimestral del credito en pesos colombianos P90
	Periodo	Cuota	Interes	Amortizacion	Saldo
1	1	12.887.025,12	7.443.406,44	5.443.618,68	336.339.126,47
2	2	13.356.792,40	7.591.865,28	5.764.927,11	342.834.679,48
3	3	13.706.412,32	7.661.749,76	6.044.662,56	345.763.865,65
4	4	14.046.059,71	7.716.705,45	6.329.354,26	348.002.602,89
5	5	14.298.955,03	7.715.318,92	6.583.636,12	347.684.654,95
6	6	14.515.812,82	7.686.775,24	6.829.037,58	346.128.598,83
35	35	19.641.865,94	2.381.778,34	17.260.087,61	92.105.260,73
36	36	19.872.112,82	2.029.398,51	17.842.714,31	75.342.227,41
37	37	20.003.555,62	1.651.669,73	18.351.885,89	57.488.687,77
38	38	20.099.781,21	1.258.021,69	18.841.759,53	38.923.473,24
39	39	20.214.976,91	852.540,67	19.362.436,24	19.784.114,88
40	40	20.257.044,26	431.758,66	19.825.285,60	0,00

Conclusiones:

La simulación con distribución T-Student representa de forma más realista el comportamiento de la TRM, ya que incorpora colas pesadas y, por tanto, una mayor probabilidad de movimientos extremos que la distribución normal tiende a subestimar. En este sentido, resulta más adecuada para evaluar el riesgo cambiario en escenarios de mayor volatilidad e incertidumbre.

Por su parte, la estrategia de cobertura mediante forwards no tiene como objetivo principal reducir el costo esperado del crédito, sino proteger la inversión frente a fluctuaciones adversas de la TRM. Esto cobra mayor importancia en horizontes de largo plazo, donde la exposición al riesgo cambiario aumenta y puede afectar de manera significativa el valor total de las obligaciones en pesos colombianos.

Finalmente, al comparar los escenarios con y sin cobertura bajo los modelos Normal y T-Student, se observa que la cobertura no siempre genera un menor costo promedio, pero sí aporta una mayor estabilidad en los flujos y reduce la exposición a escenarios extremos de depreciación del peso. Por ello, más que una herramienta de ahorro esperado, los forwards deben interpretarse como un mecanismo de gestión y mitigación del riesgo cambiario. En particular, bajo el modelo T-Student, la cobertura adquiere mayor relevancia, ya que este refleja una sensibilidad más alta a los choques del mercado y evidencia con mayor claridad la utilidad de protegerse frente a escenarios adversos.