PRIMA DE RIESGO SOBERANO: FACTORES DETERMINANTES

PRIMA DE RIESGO SOBERANO: FACTORES DETERMINANTES

                          María del Carmen González Velasco
                             Marcos González Fernández
                   Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
                                 Universidad de León
                             carmen.gvelasco@unileon.es

RESUMEN:
El objetivo del presente artículo es analizar los factores determinantes de la prima de
riesgo soberano en once países de la UEM entre 2000 y 2010. Para ello se ha
empleado un análisis con datos de panel. Se obtiene evidencia de que existe una
relación entre los spreads soberanos y el riesgo de crédito, la aversión al riesgo
internacional y el riesgo de liquidez, siendo este último el factor más influyente.

Palabras clave:
Riesgo Soberano, Deuda Pública, Prima de Riesgo, Sovereign Risk, Sovereign
Spread, Risk Premium

PRIMA DE RIESGO SOBERANO: FACTORES DETERMINANTES

INTRODUCCIÓN
La crisis financiera global, que se inició en 2007, afectó también a la economía real y a
las finanzas públicas, fundamentalmente en Europa. Por este motivo, el análisis de los
mercados de deuda pública, así como del riesgo soberano son temas de gran interés
en la actualidad. La mayoría de los responsables de las políticas económicas de los
países miembros de la Unión Europea (UE) deben aplicar las medidas más adecuadas
para mejorar la situación, así como analizar las variables sobre las que se debe actuar.
Nos ha parecido interesante realizar un trabajo en esta línea, con el principal objetivo
de analizar y estudiar los factores determinantes de los spreads de bonos soberanos
en la zona euro.
Desde la creación del euro en 1999 y hasta el comienzo de la crisis financiera
internacional en el verano de 2007, los spreads de rentabilidad a los distintos plazos
de la deuda soberana de los países miembros de la Unión Económica y Monetaria
(UEM) se mantuvieron en niveles reducidos y estables. Desde entonces se ha
observado una mayor dispersión y volatilidad, con ampliaciones significativas en
algunos países, asociadas a distintos episodios de tensión de diferente duración e
intensidad.
Los spreads soberanos comenzaron a repuntar en el año 2008 como consecuencia de
las turbulencias financieras asociadas a la crisis de las hipotecas subprime y de
acontecimientos como la quiebra de Lehman Brothers. Sin embargo, si existe una
fecha y un acontecimiento que caractericen la crisis de deuda pública que actualmente
estamos sufriendo serían el año 2009 y la crisis fiscal griega. En el 2009 estalla en
Grecia una situación que se había estado incubando durante años, derivada del
enmascaramiento de la situación real de la economía griega. Este hecho derivó en una
espiral de tensiones sobre la deuda soberana que se mantiene hasta el día de hoy y
que se extendió a otros países de la zona euro, principalmente a Irlanda y Portugal.
En este trabajo se considera la prima de riesgo como medida del riesgo soberano. Se
calcula como la diferencia entre el yield del bono soberano a 10 años de un Estado
miembro con respecto a un país de referencia, que en el caso europeo corresponde a
Alemania.
Generalmente la literatura reciente tiene en cuenta tres tipos de factores
determinantes de la prima de riesgo soberano: variables de tipo fiscal o

macroeconómicas asociadas con el riesgo de crédito, el riesgo de liquidez y la
aversión al riesgo internacional.
Los resultados apoyan la existencia de una relación de los spreads con estas tres
variables pero en diferente medida, destacando la influencia de la variable de liquidez,
en línea con lo expuesto por otros autores (Bernoth et al., 2012).
Este estudio trata de proporcionar nueva evidencia sobre la crisis de deuda soberana
que se está sufriendo en el ámbito de la UEM.
A continuación se refleja la revisión de la literatura, el planteamiento de hipótesis, la
metodología empleada, el análisis de los resultados, las conclusiones y la bibliografía.
REVISIÓN DE LA LITERATURA
Estudios relacionados con el riesgo soberano y sus factores determinantes se inician
con Edwards (1984). Comienzan a proliferar desde principios de los años 90
(Goldstein y Woglom, 1992 y Poterba y Rueber, 1997) y se centran fundamentalmente
en países emergentes y en EEUU. Cabe destacar a Alesina et al. (1992), que analizan
datos de países de la OCDE y demuestran que el spread entre los rendimientos de
los bonos soberanos y privados está relacionado con los niveles de deuda de los
Estados. Bayoumi et al. (1995) obtienen que los spreads de los estados
norteamericanos en relación con su benchmark dependen positivamente de los niveles
de deuda. Lemmen (1999) también obtiene una relación positiva entre los spreads y la
deuda en el contexto de Canadá, Australia y Alemania.
En la zona euro los spreads han convergido, desde finales del siglo XX hasta el año
2005, con un breve paréntesis provocado en los primeros años del presente siglo
como consecuencia de la crisis de las dotcom y los atentados del 11S (Barrios et al,
2009). A partir del año 2005 comienzan a surgir diferencias entre los spreads de los
bonos soberanos para países como Grecia, Italia y Portugal, que se intensifican a
partir del año 2007.
Geyer et al. (2004) obtienen que uno de los factores determinantes de los spreads
soberanos son los spreads en los bonos corporativos o privados. Beber et al. (2009)
concluyen que el riesgo de crédito es un factor determinante en los spreads, aunque la
liquidez puede desempeñar un papel predominante en épocas de turbulencias. Favero
et al. (2010) y Bernoth et al. (2004) hallan que la actitud de los inversores hacia el
riesgo de crédito es un factor importante en la determinación de los spreads. Codogno
et al. (2003) destacan los factores de riesgo internacional como los más influyentes
sobre este diferencial. Sgherri y Zoli (2009) indican que, desde el año 2008, los

mercados se centran en aspectos relacionados con la situación fiscal y la estabilidad
del sector financiero.
La mayoría de estos trabajos tiene en cuenta factores de tipo fiscal, variables que
permiten medir la liquidez del mercado y un componente de aversión al riesgo por
parte de los inversores. Además, algunos incorporan variables que permiten medir el
impacto de determinados acontecimientos sobre los spreads.
PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESIS
A continuación, teniendo en cuenta los antecedentes anteriores, se plantean las
siguientes hipótesis.
Las variables de tipo fiscal y macroeconómico, como el nivel de deuda pública o el
déficit de un Estado, se emplean frecuentemente en la literatura para evaluar el riesgo
de crédito de un país. Valores elevados de estas variables supondrán un aumento de
los spreads de los estados miembros, afectando de esta forma al riesgo soberano. En
este sentido se plantea la siguiente hipótesis:
Hipótesis 1 (H1): existe un riesgo de crédito que afecta al riesgo soberano.
Además del riesgo de crédito, otros autores, mencionados en la revisión de la
literatura, consideran que la liquidez es una variable fundamental en la determinación
de los spreads, por lo que es interesante analizar la relación entre el riesgo de liquidez
y el riesgo soberano. Teniendo en cuenta lo anterior, se plantea la siguiente hipótesis:
Hipótesis 2 (H2): existe un factor de riesgo de liquidez que actúa sobre los spreads de
los países estudiados.
Existe una tercera variable que se analiza recurrentemente en la literatura para
comprobar su impacto sobre los spreads soberanos. Algunos trabajos consideran que
las preferencias de riesgo de los inversores son un condicionante de la evolución de
los spreads soberanos, en lo que se denomina aversión al riesgo de los inversores.
Para ello se incorpora en el modelo una variable que recoge dicho efecto y se plantea
la siguiente hipótesis:
Hipótesis 3 (H3): existe un factor común de aversión al riesgo internacional que influye
en los spreads de los países analizados.
Finalmente, parece lógico pensar que la evolución de la propia economía de un país
afecte a su capacidad y a su credibilidad a la hora de hacer frente a sus compromisos
de deuda con respecto a sus acreedores. Por este motivo se tiene en cuenta una
variable que mide la evolución del ciclo económico y se plantea la siguiente hipótesis:
Hipótesis 4 (H4): la evolución del ciclo económico influye sobre los spreads de los
estados soberanos.

METODOLOGÍA
Para analizar los spreads soberanos de la zona euro se han utilizado datos con
periodicidad anual1 de once países de la UEM (Austria, Bélgica, España, Finlandia,
Francia, Grecia, Irlanda, Italia, Luxemburgo, Holanda y Portugal). El horizonte temporal
se extiende desde el año 2000 hasta el 2010, ambos inclusive.
Las variables consideradas, teniendo en cuenta los antecedentes anteriores, han sido
las siguientes:
Variable dependiente: los spreads de los tipos a largo plazo de los bonos soberanos
de la zona euro denominados en la divisa nacional. Estos yields corresponden a los
valores en el mercado secundario de bonos con un vencimiento a 10 años o lo más
próximo posible, y libres de impuestos. Para su cálculo se revisa la muestra y se
remplazan regularmente los bonos para evitar sesgos por cambios en el vencimiento.
Los datos se han obtenido de Eurostat. Los spreads se calculan tomando como
referencia los yields del bono alemán (bono de referencia en el mercado europeo)2.
Variables explicativas: permiten medir el riesgo de crédito del país (variables de tipo
fiscal y macroeconómico), así como el riesgo de liquidez3 y la aversión al riesgo
internacional4 (tabla 1):

1
  La utilización de una frecuencia anual se debe a que algunas series de datos utilizadas no están
disponibles con una periodicidad menor.
2
  Alemania se excluye del análisis porque actúa como mercado europeo de referencia para el cálculo de
los spreads soberanos y del resto de las variables independientes (Barrios et al., 2009).
3
  Como medida de liquidez se considera el volumen de deuda pendiente. Los datos se obtienen de OCDE
Statistics, donde cada país representa una proporción del volumen total de deuda pendiente en la zona
euro y se calcula su diferencia con respecto al ratio de Alemania (Attinasi et al., 2009).
4
  Se selecciona como proxy para la aversión al riesgo internacional el índice VIX.

Tabla 1: variables explicativas
         VARIABLES                                           FUENTE           SIGNO ESPERADO
         Variables Fiscales
         Desempleo                                          Eurostat              Positivo
         Déficit                                            Eurostat              Positivo
         Deuda/PIB                                          Eurostat              Positivo
         Inflación                                          Eurostat              Positivo
         Deuda privada/PIB                                  Eurostat              Positivo
         Presión fiscal                                   OCDE Statistics         Positivo
         Variables de riesgo de liquidez
         Deuda pendiente                                  OCDE Statistics         Positivo
         Variables de aversión al riesgo internacional
         Vix                                              Yahoo Finance!          Positivo
         Otras Variables añadidas
         IPI                                                  Eurostat           Negativo
         Vencimiento deuda                                OCDE Statistics       Positivo/nulo
         Dummy                                           Elaboración propia       Positivo
         Fuente: elaboración propia
Además de las variables anteriores, que se refieren a los tres componentes
fundamentales del riesgo soberano en un país, se incorporan otras dos variables, una
para medir el vencimiento de la deuda emitida por los Estados y otra para medir la
evolución de la economía (Alesina et al., 1992). Se consideran el vencimiento medio
de la deuda emitida por los países de la OCDE y el IPI, respectivamente.
Se añade una variable dummy para comprobar cómo afecta la crisis de la deuda
soberana sufrida fundamentalmente por Grecia, Portugal, Irlanda y más recientemente
por España e Italia, al conjunto de la zona euro. Con ello se intenta analizar si hubo
una transferencia de riesgo desde estos países al resto.
Para llevar a cabo el estudio se utiliza como metodología el análisis con datos de
panel. Esta técnica es la más adecuada porque permite capturar la heterogeneidad
inobservable, ya sea entre los distintos países considerados, así como también en el
tiempo5. Se consideran siete modelos con efectos fijos: el primero incorpora las
variables de tipo fiscal y macroeconómicas; el segundo, el riesgo de liquidez; el
tercero, la aversión al riesgo internacional; el cuarto, el vencimiento medio de la deuda
pendiente; el quinto, el IPI; el sexto, la variable dummy; y el séptimo, todas las
5
 La heterogeneidad inobservable en las variables de corte transversal y temporal no se puede detectar ni
con las técnicas de series temporales ni tampoco con las de corte transversal.

variables, excepto la dummy. Todos los modelos incluyen el ratio deuda/PIB como
variable común para evaluar el riesgo de crédito, y el último pretende contrastar el
modelo de Bernoth et al. (2004) en versión reducida:

rit  rit *   0   1Z it   2 Liq it   3 Av it   4Vto it   5Ciclo it   it (1)

donde la variable dependiente es el spread entre el bono soberano y un benchmark (

rit * ) y las variables explicativas son: Zit es un vector que incorpora variables de tipo
fiscal para medir el riesgo de crédito, Liqit mide el riesgo de liquidez, Avit es el proxy de
la aversión al riesgo internacional, Vtoit se refiere al vencimiento sobre el spread y
Cicloit mide la repercusión del ciclo económico.
Además de esta especificación básica del modelo (ecuación 1), se incorpora una
variable dummy para medir el impacto de los rescates que ha realizado la UEM a
Grecia, Irlanda y Portugal.
ANÁLISIS Y RESULTADOS
Las estimaciones obtenidas en los diferentes modelos analizados se muestran en la
tabla 2.
Tabla 2: análisis con datos de panel
Variables            Modelo 1 Modelo 2        Modelo 3 Modelo 4 Modelo 5 Modelo 6 Modelo 7
Constante            0,2770*     4,1428***    3,8137*** 0,5724*** 0,4605*** 0,2825*** 2,0269**
Deuda/PIB            0,0269*** 0,0282***      0,0271*** 0,0414*** 0,0458*** 0,0359*** 0,0312***
Déficit/Superávit         0,0208
Desempleo            0,0770**
Presión Fiscal       -0,1244***
Deuda privada/PIB 0,0098***
Inflación            0,1470**
Liquidez                         30,5267***   28,8686***                                        17,7584***
VIX                                               0,0056                                        0,0257***
Vencimiento                                                0,1981***                            0,0897*
IPI                                                                    -0,0567***               -0,0599***
Dummy                                                                               1,0425***
N                        121         121         121          121         121           121        121
 2
R                      0,65      0,47        0,37       0,43       0,44      0,63        0,6
Para los análisis se han empleado efectos fijos tras comprobar su idoneidad mediante el test de
                                                                 2
Hausman. N representa el número de observaciones y R el coeficiente de determinación del
modelo
* estadísticamente significativo al 90%
** estadísticamente significativo al 95%
*** estadísticamente significativo al 99%
Fuente: elaboración propia.

El impacto de las variables de tipo fiscal sobre los spreads de los bonos soberanos se
analiza en el primer modelo. Todas las variables resultan estadísticamente
significativas, excepto el déficit. El ratio deuda/PIB se especifica en todos los modelos
ya que es la variable más utilizada para medir el riesgo de crédito. En este caso es
estadísticamente significativo al 99%. Los signos de las variables son los esperados y
se obtiene una relación directa entre las variables fiscales y los spreads, excepto la
presión fiscal que presenta un signo negativo. Esto indica que los países con una
presión fiscal más elevada tienen unos spreads menores. Países con elevados tipos
impositivos como, por ejemplo, Finlandia tienen mayor capacidad para recaudar y, por
tanto, para obtener más ingresos y así sanear su posición fiscal, lo que justifica el
signo negativo. De forma global, estos resultados confirman la existencia de un riesgo
de crédito que afecta a los spreads soberanos, tal y como se plantea en la H1.
La variable de liquidez se incorpora en el segundo modelo. Se obtiene un alto nivel de
significación, al 99%, junto con el ratio deuda PIB. Como se ha mencionado en la
literatura, la importancia de la liquidez es mayor en periodos de crisis largas y con
condiciones financieras limitadas, como ocurre en la crisis actual. Respecto al signo de
la variable de liquidez, se obtiene una relación directa con los spreads. Este resultado
depende de la variable considerada para medir la liquidez. En este caso, en el que
utilizamos la deuda pendiente, aquellos países que tienen una deuda pendiente
considerable serán más ilíquidos y, por tanto, pueden suponer un mayor riesgo para
los inversores, aumentando de esta forma los spreads. El elevado coeficiente de esta
variable indica su gran importancia en la determinación de los spreads, sobre todo en
épocas de crisis, lo que confirma la H2.
La aversión al riesgo internacional se añade en el tercer modelo. Se utiliza como proxy
el índice VIX, que mide la volatilidad del S&P500. No resulta significativa si se
considera de forma conjunta con la variable de liquidez. Sin embargo, ésta sigue
mostrando un nivel de significación muy alto. El signo observado es el esperado ya
que un incremento en la aversión al riesgo internacional provoca un incremento en los
spreads. En este caso no se puede confirmar la H3 porque el valor de este coeficiente
no es estadísticamente significativo.
Las variables deuda/PIB y vencimiento de la deuda se reflejan en el cuarto modelo. Se
obtiene un nivel de significación del 99% y un signo observado que coincide con el
esperado. Esto confirma que los países de la Eurozona tienen un nivel elevado de
deuda o que dicha deuda soberana está creciendo rápidamente. Se obtiene una
relación directa entre el vencimiento medio de la deuda y el nivel de los spreads, tal

como indican Alesina et al. (1992).
Las variables deuda/PIB e Índice de Producción Industrial (IPI) se reflejan en el quinto
modelo. El IPI es un indicador coyuntural que elimina la influencia de los precios, y no
está referenciado al PIB como el resto de variables fiscales. Esta variable muestra un
nivel de significación del 99%. El signo negativo es el esperado ya que la evolución de
los spreads mejora ante una evolución favorable y positiva de la economía, lo que
demuestra la H4.
Las variables deuda/PIB y dummy se analizan en el sexto para comprobar el posible
riesgo de contagio, sobre todo a partir de la crisis de deuda griega. Esta variable toma
el valor 1 a partir del año 2009 y 0 en el resto para comprobar si los spreads se ven
afectados en el conjunto de la UEM a partir del desastre ocurrido en Grecia. La
variable dummy tiene un nivel estadístico de significación del 99%, lo cual explica que
este riesgo de transferencia ha afectado a los yields de los países de la Eurozona,
sobre todo a partir del año 2009.
El modelo final resume gran parte de las variables estudiadas anteriormente y permite
contrastar el modelo de Bernoth et al. (2004). Incluye las siguientes variables:
deuda/PIB, representativa del riesgo de crédito; el volumen de deuda pendiente como
proxy del riesgo de liquidez; el VIX, como medida de aversión al riesgo internacional;
el vencimiento; y el IPI. Todas las variables son estadísticamente significativas y los
signos son los mismos que en las especificaciones anteriores. Cabe resaltar que la
variable de aversión al riesgo internacional es estadísticamente significativa, al
contrario de lo que ocurre en el tercer modelo. Esto puede deberse a que, en este
modelo, el efecto de la aversión al riesgo sea absorbido casi en su totalidad por la
variable de liquidez. Los coeficientes indican que la variable más influyente en este
modelo es la que mide la liquidez. Se confirman todas las hipótesis planteadas.
Para completar el análisis con datos de panel es interesante conocer la capacidad
predictiva del modelo y la contribución relativa de las variables. Uno de los principales
inconvenientes de esta metodología es que no proporciona en qué medida contribuye
cada variable del modelo a determinar los cambios en la variable dependiente. Por
este motivo se calcula la predicción del último modelo y las contribuciones relativas
máximas de las variables incluidas (tabla 3), tal como se indica en Attinassi et al.
(2009).

Tabla 3: capacidad predictiva del modelo y contribución de las variables
                                           Contribución relativa máxima de los factores en la
                  Spread      Spread
       País                                 explicación de las variaciones de los spreads (%)
                     real    estimado
                                       Deuda/PIB Liquidez           VIX     Vencimie      IPI
     Austria       0,2427     0,2427        1,2        78,2        15,4        2,6        2,6
     Bélgica       0,2882     0,2882       22,7        59,6        14,3        0,5         3
     España        0,3355     0,3355       16,7        61,5        16,7        0,6        4,6
    Finlandia        0,18       0,18        16,4       66,6        11,8        3,6        1,6
     Francia       0,1555     0,1555        3,9         3,6        71,7         4        16,7
     Grecia        1,0955     1,2034       28,1         55         11,9        2,1        2,9
     Irlanda       0,5836     0,5836       16,9        66,4        11,5        1,3        3,8
       Italia      0,4745     0,4745       32,2        48,5        14,4        0,8        4,1
  Luxemburgo       -0,0727    -0,0727      30,2        57,2         9,4        2,7        0,5
    Holanda        0,1455     0,1455       11,8        71,4        15,6        0,7        0,5
    Portugal       0,5236     0,5236         2         77,1        14,3        2,2        4,5
      Total        0,3593     0,3777        3,6        74,5        19,7        0,6        1,6
Las columnas spread real y estimado indican el spread medio efectivamente realizado y el
spread medio estimado por el modelo. Para la elaboración de la tabla se ha seguido la
metodología del trabajo de Attinassi et al., (2009). En el cálculo se han tomado los valores de
los coeficientes correspondientes al modelo 7 de la tabla 2 de acuerdo con la siguiente
ecuación
   Spreads = 2,026 + 0,0312*Deuda/PIB – 0,0599*IPI + 0,0897*Vto. + 0,0257*VIX + 17,74*Liquidez
Fuente: elaboración propia

La contribución de un país concreto con respecto a los spreads se obtiene como el
producto entre el valor medio del valor de esa variable a lo largo del tiempo para ese
país y su coeficiente en el último modelo. Posteriormente, se calcula la contribución
relativa dividiendo este valor entre la contribución de todas las variables
estadísticamente significativas en el modelo.
Para conocer la capacidad predictiva del modelo se tiene en cuenta la ecuación de
regresión obtenida con el último modelo, así como los interceptos correspondientes a
cada país.
Se obtiene que los valores estimados y reales de los spreads coinciden para todos los
países, excepto Grecia, lo que demuestra la gran capacidad predictiva del modelo.
Cabe destacar la importancia que tiene Grecia en las estimaciones ya que, a pesar de
ser el único país que presenta diferencias con respecto a la predicción, tiene el peso
suficiente para provocar una desviación entre el valor real y el estimado en el panel
completo.
Según los resultados, la liquidez es la variable más influyente para determinar los
spreads en todos los países, excepto en Francia. En este país, el factor de aversión al
riesgo internacional (VIX) es el que más contribuye en la determinación de sus
spreads, mientras que su valor es bastante homogéneo para el resto de países (entre
un 10-15%).

El ratio deuda/PIB, que mide el riesgo de crédito de los países analizados, presenta un
rango de valores muy amplio. En países como Portugal, Austria o Francia su
importancia es muy reducida, mientras que en Grecia, Luxemburgo e Italia su valor es
muy elevado. Esto nos permite deducir que la situación de las finanzas públicas influye
en mayor proporción en los spreads de países con un elevado ratio deuda/PIB, como
es el caso de Italia que presenta el mayor de la UEM, y Grecia.
Por lo que respecta al vencimiento y al IPI, cabe indicar que su contribución en la
determinación de los spreads es residual.
Estos resultados aportan nuevas evidencias al consenso existente entre los autores de
que los factores que influyen en la determinación de los spreads soberanos son
básicamente los tres que presentan mayor importancia en nuestro estudio: el riesgo de
liquidez, la aversión al riesgo internacional y el riesgo de crédito.
Si se analizan las contribuciones para el panel completo se obtiene como la liquidez se
encuentra en torno al 75%, seguida por la aversión al riesgo internacional (VIX) y por
el ratio deuda/PIB con una contribución mínima. Sin embargo, este último supone una
contribución relativa en algunos países superior al 30%. Estos diferentes resultados
pueden ser debidos a que el efecto del ratio deuda/PIB a nivel global esté absorbido
por las otras dos variables.
CONCLUSIONES
El presente trabajo analiza los factores determinantes de la prima de riesgo soberano
en la zona euro a través de las variables más utilizadas en la literatura.
Se confirma la existencia de una relación entre los spreads y el riesgo de crédito,
medido a través del ratio deuda/PIB. Estos resultados coinciden con Alesina et al.
(1992) y Ardagna et al. (2004). Además, el riesgo de crédito influye en mayor
proporción en países con elevados niveles de deuda pública como son Grecia y
especialmente Italia.
También se obtiene evidencia sobre la relación entre los spreads y la aversión al
riesgo internacional, aproximada por el VIX. Sin embargo, su influencia es
relativamente limitada en la mayoría de los países. Cabe destacar, que la importancia
de esta variable en Francia es significativamente superior al resto de la zona euro.
El riesgo de liquidez, medido a través del volumen de deuda pendiente, es el factor
más influyente en los spreads de los países analizados de la zona euro, excepto en
Francia, tal como se deduce del análisis con datos de panel. Estos resultados siguen
la línea propuesta por Beber et al. (2009) y Gómez Puig (2006), y en cierta medida por
Codogno et al. (2003). Obtienen que la liquidez se encuentra en un segundo plano

como determinante de los spreads y sólo desempeñan un papel predominante en
épocas de turbulencias. De ahí la necesidad de un mercado de deuda pública líquido y
que permita reducir los spreads soberanos.
Por lo que respecta al ciclo económico y al vencimiento de la deuda, su contribución
es residual en la determinación de los spreads.
Estas conclusiones son coherentes con los resultados obtenidos por la mayor parte de
la literatura sobre la materia, que muestran la existencia de una relación entre los
spreads soberanos con el riesgo de crédito, el riesgo de liquidez y la aversión al riesgo
internacional.
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