Distr.
NACIONES UNIDAS
COMISIÓN ECONÓMICA
PARA AMÉRICA LATINA
Y EL CARIBE – CEPAL
LC/MEX/
Septiembre 2007
ORIGINAL: ESPAÑOL
EL RÉGIMEN DE METAS DE INFLACIÓN Y LA
ESTRUCTURA DE TASAS DE INTERÉS: EVIDENCIA
EMPÍRICA PARA UN DEBATE
_________________________
Este documento fue elaborado por Luis Miguel Galindo, consultor de CEPAL, en el
marco del Proyecto de Modelos Macroeconométricos. Las opiniones expresadas en él son de
la exclusiva responsabilidad del autor y pueden no coincidir con las de la Organización.
No ha sido sometido a revisión editorial.
Resumen: El principal objetivo de este trabajo es analizar la información disponible sobre
la determinación de tasas de interés como regla de política, la validez empírica de la
hipótesis de expectativas como regla de transmisión al conjunto de la estructura de tasas de
interés y sus posibles impactos en algunas variables para México. El trabajo sigue la
tradición de analizar al comportamiento del nivel y la estructura de tasas de interés en un
contexto más amplio. Los principales resultados obtenidos indican que la regla de Taylor
representa una función de reacción sencilla que ejemplifica adecuadamente el
comportamiento de las autoridades monetarias en donde puede incluirse al tipo de cambio.
Asimismo se observa que la estructura de tasas de interés se mueve en forma conjunta y
que es creciente la eficiencia en el mercado de bonos en México pero que se rechaza, en
estricto sentido, a la HE. Además se observa que existe una relación importante entre la
tasa de interés, la estructura de tasas de interés, la evolución de la tasa de inflación, del tipo
de cambio real y el producto. Estas relaciones deben de ser consideradas en el contexto de
un régimen de metas de inflación para evitar efectos colaterales indeseados.
I. INTRODUCCIÓN
En la actualidad la mayoría de los Bancos Centrales consideran que su principal objetivo es
la estabilidad de precios (Walsh, 2003). Así, el combate a la inflación se ha convertido en la
prioridad de la política monetaria (i.e. Banco de México, 1996). Para ello, los bancos
centrales aplican un régimen de metas de inflación (IT por sus siglas en inglés) desde 1999.
Bajo dicho esquema, el principal objetivo del instituto central es controlar la inflación y
para ello realiza un pronóstico de tasa de inflación anual y se compromete a utilizar todos
los instrumentos a su disposición para alcanzar esta meta (Banco de México, 2000, pp. 69,
Bernanke, et. al., 1999, Neumann y Hagen, 2002, Ball y Sheridan, 2003). Así, el esquema
de IT normalmente implica que el ancla nominal de la política monetaria es la propia tasa
de inflación lo que se acompaña de la independencia del instituto central y del uso de la
tasa de interés como el instrumento fundamental del Banco Central. Este régimen
monetario se aplica en varios países de Latinoamérica como Brasil (1999), Chile (1990),
Perú (1994), Colombia (1999) y México (1999) y varios más están en tránsito (Corbo,
Landerretche y Schmidt, 2002 y Schmidt-Hebbel y Werner, 2002).
En el caso del Banco de México, desde 1999, su política monetaria se basa en un régimen
de metas de inflación basado en un esquema de saldos acumulados, con el fin de enviar
señales a los agentes económicos, sin determinar directamente los niveles de tasas de
interés aunque paulatinamente ha ido estableciendo una tasa de referencia. En efecto,
Banxico, mediante la aplicación del “corto”, modifica el objetivo de saldos diarios lo que
constituye una señal para el mercado de dinero acerca de la opinión del Instituto Central
sobre las condiciones monetarias que se requieren para cumplir con sus objetivos de
inflación (Díaz de León y Greenham, 2001). En el caso donde la inflación se desvía de su
objetivo, el Banco de México aplica el “corto” que genera un incremento de la tasa de
interés nominal. Ello implica un aumento de la tasa de interés real, que a su vez generará
una contracción en la demanda agregada que incidirá en un menor ritmo de inflación. Así,
las expectativas de inflación se ajustaran hacia el objetivo propuesto de inflación por el
instituto central.
No obstante, la creciente popularidad de este régimen monetario persisten aún algunas
dudas sobre sus principales impactos y alcances e incluso sobre sus efectos colaterales
(Fraga, et. al., 2003, Calvo y Mishkin, 2003, Svensson, 1998, Goldfajn y Gupta, 2003, Ball
y Sheridan, 2003, Newman y Von Hagen, 2002). En particular, es relevante identificar los
posibles impactos de la tasa de interés en el conjunto de la estructura de tasas de interés y
en el conjunto de otros activos financieros. Esto es, el banco central incide o controla la tasa
de interés de corto plazo y a través de ella y con base en la hipótesis de expectativas de
tasas de interés (EH), induce una trayectoria en la tasa de interés de largo plazo. Ello resulta
particularmente importante en la medida en que se considera que la tasa de interés de largo
plazo es la que incide en el comportamiento de las variables de gasto como el consumo o la
inversión. Asimismo, resulta relevante identificar los impactos o relaciones en otros activos
financieros y algunas variables reales.
En este sentido, el principal objetivo de este trabajo es analizar la información disponible
sobre la determinación de tasas de interés como regla de política, la validez empírica de la
hipótesis de expectativas como regla de transmisión al conjunto de la estructura de tasas de
interés y sus posibles impactos en algunas variables para México. El trabajo sigue la
tradición de analizar al comportamiento del nivel y la estructura de tasas de interés en un
contexto más amplio. Así, por ejemplo, Rudebusch y Svensson, 1999, Mc Callum y
Nelson, 1999, Fuhrer (1996), Fuhrer y Moore (1995) y Favero (2006) analizan a la tasa de
interés, fundamentalmente utilizando una función de reacción del Banco Central de tipo
regla de Taylor, en el contexto de modelos macroeconómicos. Este trabajo se divide en seis
secciones. La primera sección comprende la presente introducción; en la segunda se incluye
una síntesis del régimen de IT en México; la tercera sección incluye un análisis de la regla
de Taylor. La cuarta sección, presenta un análisis de la hipótesis de expectativas en la
estructura de tasas de interés para el mercado de CETES. La quinta sección hace un análisis
de impulso-respuesta de los efectos del instrumento del corto en la economía mexicana y la
estructura de tasas de interés. Finalmente, en la sexta sección se presentan algunas
conclusiones y recomendaciones de política monetaria.
II. EL RÉGIMEN DE IT EN MÉXICO
México, a partir de la década de los noventa, ha experimentado diversas políticas
monetarias y regímenes cambiarios. En particular, se observan tres grandes fases: en la
primera donde el eje ordenador fue una meta de tipo de cambio definida en una banda antes
de la crisis de 1994; posteriormente se aplicó un régimen de metas de agregados monetarios
y se decidió abandonar el régimen de tipo de cambio con “flotación sucia” por un régimen
de tipo de cambio más flexible (Lustig y Ros, 1998 y Ros, 2001). A partir de 1999 se
establece un régimen de IT. En este entorno, la política monetaria se ve obligada a fungir
como ancla nominal de la economía substituyendo al tipo de cambio nominal. El uso de un
ancla nominal obliga entonces a las autoridades monetarias a conducir su política de forma
que la variable utilizada como ancla se mantenga dentro de un rango establecido. Esto
contribuye a crear las condiciones para la estabilidad de precios ya que ayuda a mantener
estables las expectativas inflacionarias, evita cambios bruscos en el nivel de precios y
asimismo atenúa el problema de la inconsistencia dinámica (Kydland y Prescott, 1977,
Estrella y Mishkin, 1997).
El control de la base monetaria fue abandonado hacia finales de los noventa, en virtud de
que no se lograron estabilizar las expectativas inflacionarias, debido principalmente a la
inestabilidad en la relación entre la base monetaria y la inflación, así como el hecho de que
Banxico no puede controlar la base monetaria en el corto plazo. Esto es, la demanda de
billetes y monedas en circulación, que es el principal determinante de la base monetaria, es
inelástica a la tasa de interés en el corto plazo (Carstens and Werner, 1999, p. 14). El
proceso de transición al régimen de IT se aceleró en 1999 cuando el Banco de México,
anunció un objetivo de inflación a mediano plazo basado en el índice nacional de precios al
consumidor (INPC) y a partir del 2000 empezó a publicar reportes trimestrales sobre la
evolución de la inflación. Junto con ello, el Banco de México, dispone además de un
conjunto de factores que contribuyen a consolidar la política de metas de inflación tales
como de independencia institucional (desde 1993) con un solo objetivo de controlar la
inflación, un régimen cambiario de libre flotación y un entorno de aplicación “transparente”
de sus políticas monetarias apoyado por un régimen fiscal austero (Schmidt-Hebbel y
Werner, 2002, p. 37). Desde finales de 2003, se establecen metas sobre el crecimiento anual
del INPC con lo cual de facto se implementa el esquema de metas de inflación.
Como principal instrumento de política monetaria el Banxico, aplica un objetivo
cuantitativo de saldos acumulados con el fin de enviar señales a los agentes económicos,
sin determinar directamente los niveles de tasas de interés. El esquema opera de la siguiente
forma. La gran mayoría de las operaciones de efectivo se realizan a través de los bancos, en
cuyas operaciones diarias presentan faltantes y sobrantes por lo cual cada banco ajusta su
saldo de efectivo en el mercado interbancario. El regulador de este mercado es el Banco de
México que debe asegurar que la demanda por dinero sea igual a la oferta, mediante una
subasta diaria que le permite inyectar o retirar efectivo. La política monetaria del Banco
consiste en fijar la cantidad de liquidez que quiere añadir o retirar y deja que se determine
libremente la tasa de interés. Así, cada 28 días el Banxico realiza el cómputo de la suma de
los saldos diarios de la cuenta corriente de los bancos con el instituto central. De resultar
negativa dicha suma (a favor del Banxico), el banco en cuestión deberá pagar una tasa
equivalente a CETES multiplicada por dos, esto obliga al banco a cubrir sus faltantes con
otros bancos comerciales, ejerciendo una presión al alza en las tasas de interés, lo que a su
vez tendrá un efecto negativo en la demanda por dinero. En este caso, un objetivo de saldos
acumulados negativo se dice que el Banco Central deja “corto” al mercado interbancario,
toda vez que los bancos se ven obligados a competir entre sí para obtener un poco más de
liquidez y no tener que acudir a la ventanilla especial con Banxico. Esta competencia ejerce
una presión al alza en las tasas de interés y disminuye la demanda de dinero.
Es importante señalar que la política de “cortos”, no retira dinero de la circulación,
únicamente se proporciona una pequeña parte de la demanda (el monto del “corto”) a un
tasa de interés más alta. En efecto, el “corto” representa un monto muy pequeño de la base
monetaria, de hecho desde la primera aplicación del corto (marzo de 1995) hasta la fecha su
valor ha fluctuado entre 0.09 y 0.068 de la base monetaria. En el momento en que el Banco
de México anuncia un incremento en el “corto”, los bancos compiten entre sí para obtener
la liquidez faltante y no acudir a la ventanilla especial del Banxico, lo cual genera una
presión al alza sobre las tasas de interés. Así, la efectividad del “corto” radica en la
frecuencia de sus incrementos y no en el monto que fija el Banco Central.
Cuando el Banco de México desea cambiar la postura de política monetaria a través del
“corto”, modifica el objetivo de saldos diarios, lo que constituye una señal para el mercado
de dinero acerca de la opinión del Instituto Central sobre las condiciones monetarias que se
requieren para cumplir con sus objetivos de inflación. De esta manera, una modificación en
el objetivo de saldos diarios que induzca un sobregiro en las cuentas corrientes de la banca
con el Banco de México constituye una señal de restricción monetaria. Por su parte, un
cambio en el objetivo de saldos diarios que de lugar a un incremento en el saldo que la
banca mantiene en sus cuentas corrientes es una señal de una menor restricción o
relajamiento monetario (Díaz de León y Greenham, 2001 y Castellanos, 2000).
Así, las principales razones argumentadas por el Banco Central para aplicar una política de
IT son la inestabilidad de la relación entre la base monetaria y la inflación los agregados o
que en general que los monetarios no mantienen una relación estable con el producto y los
precios y por tanto no contienen información relevante para predecir la trayectoria de estas
variables (Guerra y Torres, 2001 y Garcés, 2002), la incapacidad del instituto central para
controlar la base monetaria, al menos en el corto plazo, a consecuencia de su baja
elasticidad a la tasa de interés (Carstens y Werner, 2000, p. 14) y la creciente inestabilidad
de la demanda de dinero. Además, Garcés (2002) afirma que la inestabilidad de la demanda
de dinero viene determinada por cambios estructurales en el vector de cointegración. El
conjunto de estos argumentos deben sin embargo matizarse atendiendo a diversos factores.
Existen diversas estimaciones de funciones de demanda de dinero en México (Ortiz, 1982,
Galindo y Perrotini, 1996, Román y Vela, 1996) que son estables considerando las pruebas
econométricas tradicionales tales como Chow, CUSUM y CUSUMQ. Incluso Galindo y
Perrotini (1996) muestran que existe estabilidad para esta función en períodos de
desinflación. Las relaciones que establecen los agregados monetarios con el producto son
relativamente estables en el caso de México. Esto es, diversos estudios han mostrado que
existe una relación estable de largo plazo entre algún agregado monetario y el producto y
los precios en el contexto de modelos multivariados (Galindo, 1997). En este sentido, es
posible identificar que existe información relevante para simular o predecir la evolución del
nivel de ingreso o los precios en la trayectoria de los agregados monetarios. Por ejemplo,
existe evidencia en el caso mexicano para argumentar sobre una relación de equilibrio entre
los agregados monetarios y el nivel de precios y el producto (Galindo y Catalán, 2005,
Galindo, 1997, Galindo y Cardero, 1997, Liquitaya y Álvarez, 1998).
III. LA REGLA DE TAYLOR1
La regla de Taylor (1999) es quizá el modelo más utilizado para describir y evaluar la
función de reacción del Banco Central. La regla original de Taylor (Taylor, 1993) sugiere
que la tasa de interés nominal ajusta en respuesta a los cambios de la tasa de inflación y del
producto con respecto al objetivo o a su tendencia (Taylor, 1999a, Rotemberg and
Woodford, 1999 and Clarida, Galí and Gertler, 1999).
(1)
Rt = 1t + 2ygt + 3Rt-1 + ut
Donde Rt representa la tasa de interés nominal, t es la tasa de inflación, ygt representa la
diferencia entre el producto observado y el producto potencial. Es también común utilizar al
diferencial de tasas de interés o de inflación o los valores de equilibrio o tendenciales de las
variables (Rotemberg y Woodford, 1999). Esta especificación se ha modificado para incluir
los posibles efectos de una economía abierta. En efecto, Ball (1998), Batini, Harrison y
Millard (2001), Taylor (1999c), Taylor (2001) y Clarida, Galí y Gertler, (2001) argumentan
que en una economía abierta el tipo de cambio es un mecanismo de transmisión
fundamental y que por lo tanto debe de incluirse en la especificación de la regla de Taylor2
(Taylor, 1999a and Taylor, 2001):
1
Esta sección esta basada en Galindo y Taylor (2005).
Esta es una especificación alternativa tanto de las variables como en el número de rezagos. En particular se
utiliza la tasa de inflación anualizada y no la diferencia entre la inflación observada y la meta, debido a que
durante los noventa, el principal objetivo del Banxico fue reducir la expectativa de inflación por lo cual no
resulta en una buena aproximación de la meta. Adicionalmente, las autoridades monetarias concentran sus
acciones en el mediano plazo y no en el largo plazo (Clarida, Galí and Gerlter, 1998).
2
(2)
Rt = 1t + 2ygt + 4srt + 5srt-1 + ut
Los valores esperados de la ecuación (1) y (2) expresa diversas hipótesis sobre las política
que aplica el Banco Central (Clarida, Galí y Gertler, 1999), con 1>0, 2>0, así, la función
de reacción del Banco Central hace que se eleven las tasas de interés al aumentar la
inflación o el crecimiento del producto por arriba del producto potencial. El proceso de
ajuste gradual de la tasa de interés se manifiesta en que 3>0. Por su parte, los parámetros
4 y 5 expresan el papel del tipo de cambio en la regla de política. En el caso donde 4=0 y
5=0 entonces solo los factores domésticos son relevantes para la regla de política
monetaria. Por el contrario, en el caso donde se rechaza la hipótesis nula entonces el tipo de
cambio resulta importante para determinar la función de reacción del instituto central.
Obstfeld y Rogoff, (1995), Taylor (2001), Ball (1998) y Svensson (2000) argumentan que
4<0 y 5=0 o 5>0 con 4 mayor, en valor absoluto, a 5. Más aun en el caso donde 4<0 y
4=-5 entonces la variable relevante es la variación del tipo de cambio real. Estos
parámetros indicando que un tipo de cambio real más elevado (una sobrevaluación) implica
una reducción de la tasa de interés o una política monetaria más flexible (Taylor, 2001).
La estimación empírica de la regla de Taylor para economía abierta, en el caso de la
economía mexicana, considera series trimestrales sin ajuste estacional que comprende el
periodo de 1995(1)-2006(4), el periodo muestral corresponde a la vigencia del esquema de
IT. La tasa de interés nominal Rt es definida por la tasa de los CETES a 91 días, la tasa de
inflación anualizada del índice de precios al consumidor (pt) se obtuvo como t =100*(pt-ptg
4), las desviaciones del producto potencial como y t = 100*(yt-hpyt) donde hpyt es la
tendencia ajustada por el filtro Hodrick-Prescott (1997), del logaritmo natural del PIB (yt)
medido en millones de pesos a precios de 1993. El tipo de cambio real se define de forma
que una apreciación (srt) es un valor por arriba de la línea base.
Desde luego la estimación de la regla de Taylor requiere considerar las propiedades
estadísticas de las series. Esto es, las pruebas de raíces unitarias indican que estas series son
I(1). Ello, sin embargo, no esta exento de problemas ya que es difícil argumentar que estas
series crecen sin cota a lo largo del tiempo. Puede entonces considerarse que la presencia de
cambios estructurales son capturados como la presencia de raíces unitarias en las series
(Campbell, Loo y MacKinlay, 1997). En este sentido, es difícil distinguir entre series
estacionarias con cambio estructural de aquellas series con raíces unitarias genuinas (Kim y
Maddala, 1998). De este modo, para reducir este problema se utilizó un conjunto de
pruebas de raíces unitarias incluyendo algunas que permiten identificar la posible presencia
de cambios estructurales en las series.
Así, inicialmente se estimaron las pruebas estándares de DIkey Fuller Aumentado (1981),
de Phillips-Perron (1988) y de Kwiatkowsky et al (1992) (KPSS). En las pruebas de ADF y
de PP se utiliza el procedimiento de lo general a lo específico incluyendo constante y
tendencia y evaluando su significancia estadística. EL número de rezagos (k) se seleccionó
con base en el procedimiento de t-sig (Ng and Perron, 1995). Los resultados de las pruebas
de raíces unitarias de Dickey Fuller (ADF) (1981), Phillips Perron (PP) (1988) y KPSS
(1992), sintetizadas en el Cuadro 1, indican que la tasa de interés nominal, es una series no
estacionarias de orden I(1), mientras que la brecha de producto3, la tasa de inflación y el
tipo de cambio real son series de orden de integración es I(0).
Cuadro 1.
Pruebas de raíz unitaria
Variables
Rt
ΔRt
πt
Δπt
gapyt
srt
Δsrt
ADF
A
B
C
3.91(8)*
1.42(8)
0.50(8)
7.58(8)* 7.57(8)* 7.69(8)*
-11.6(8)* 11.7(8)* 11.8(8)*
3.32(8)
2.34(8)
0.07(8)
7.81(8)* 7.83(8)* 7.91(8)*
3.88(8)* 4.11(8)* 4.16(8)*
7.77(3)*
1.56(8)
2.15(8)
PP
A
B
3.91*
7.69*
15.64*
3.33*
7.88*
16.93*
2.97*
KPSS

C
1.48
7.75*
15.85*
2.40
7.91*
17.25*
1.15
0.49
7.79*
16.06*
0.05
8.00*
17.43*
0.62
0.5834*
0.1314
0.4997*
0.1239
0.0410
0.3879
0.1371

0.0860
0.0999
0.0793
0.0995
0.0410
0.1058
0.1082
Nota: (*) indica el rechazo de la hipótesis nula al 5% de significancia. El valor entre paréntesis en ADF indica el número de rezagos (tsig). Los valores críticos al 5% para la prueba Dickey-Fuller Aumentada, en una muestra de T=100, son de –3.45 incluyendo constante y
tendencia (modelo A), -2.89 únicamente la constante (modelo B) y –1.95 sin constante y sin tendencia (modelo C), (Maddala y Kim,
1998, p. 64) Los valores críticos al 5% para KPSS son de ημ= 0.463 y ητ = 0.146, (Kwiatkowski et. al. 1992, p. 166)
La especificación de la Regla de Taylor, asume que el Banco Central no tiene toda la
información relevante y disponible sobre el estado de la economía (Clarida, Galí and
Gertler, 1999). Bajo el supuesto de información imperfecta, la función de reacción puede
ser expresada en términos de un conjunto de información que es ortogonal al término de
error, indicando que los agentes no comenten errores sistemáticos al realizar sus
pronósticos (Cuthbertson, et. al., 1992). De tal forma que, la forma eficiente para estimar
los parámetros de la ecuación es por el Método General de Momentos (GMM) (Hansen,
1982).
Las estimaciones de la Regla de Taylor se reportan en el Cuadro 2. Inicialmente, se
incluyeron únicamente los factores internos sin tomar enguanta los efectos del tipo de
cambio real. Como variables instrumentales se consideraron los valores rezagados de la
tasa de interés, la inflación y la brecha de producto. Por otra parte, el método de GMM
permite corregir la posible presencia de autocorrelación y heroscedasticidad, usando una
función kernel de Newey y West (1987). Los resultados muestran que, la especificación de
una regla simple (ecuación 3) no es rechazada por los datos y que puede ser utilizada como
guía de las acciones del Banco Central, así las autoridades monetarias son altamente
sensibles a los movimientos de la inflación. Incluyendo la tasa de interés rezagada un
periodo (ecuación 4), las desviaciones del producto respecto a su crecimiento potencial
resulta no estadísticamente significativo, en tanto que la elasticidad de la inflación se
reduce. En este caso, el Banxico sólo se concentra en la inflación y ajusta gradualmente la
tasa de interés ante presiones inflacionarias.
3
La forma de estimación de la brecha de producto se presenta en el apéndice.
Las ecuaciones (5), (6) y (7), incluyen al tipo de cambio real. La relevancia del tipo de
cambio real es consistente con anteriores investigaciones realizadas para el caso de México
(Ortiz, 2000, Martínez, Sánchez y Werner, 2001). En el caso de la ecuación (5) se observa
que la restricción 4=-5 no es rechazado por los datos, por lo tanto las ecuaciones (6) y (7)
son una mejor opción incluyendo la variación del tipo de cambio real. En este sentido, el
Banco de México básicamente orienta su política monetaria a controlar la tasa de inflación,
mediante variaciones en la tasa de interés que compensan los efectos del tipo de cambio
real en la economía. Por ejemplo, una apreciación del tipo de cambio tiene efectos
negativos en el nivel de producto y el Banco Central trata de compensar este efecto a través
de una reducción de la tasa de interés nominal (Obstfeld and Rogoff 1995). El signo del
coeficiente del tipo de cambio real es consistente con los resultados de las investigaciones
de Ball (1998) y Taylor (1999b) e indica que la Regla de Taylor, en el caso de la economía
mexicana, es una mejor aproximación a la función de reacción del Banco Central al incluir
el tipo de cambio real, como en el caso de Italia y Francia.
Cuadro 2
Estimaciones de la Regla de Taylor 1995:1 2006:4
Variables
Ecuaciones
(3)
(4)
C
4.73
[0.00]
1.78
[0.00]
gapyt
0.23
[0.01]
-0.01
[0.91]
t
1.04
[0.00]
Rt-1
(5)
(6)
(7)
2.29
[0.00]
4.37
[0.00]
-0.06
[0.14]
0.02
[0.84]
0.32
[0.00]
0.37
[0.00]
0.17
[0.08]
0.44
[0.00]
1.08
[0.00]
0.58
[0.00]
0.80
[0.00]
0.53
[0.00]
srt
-0.391
[0.00]
srt-1
0.397
[0.00]
srt
-0.26
-0.32
[0.00]
[0.00]
Hansen’s
2(9)=
2(8)=
2(10)=
2 (8)=
2(9)=
J-test
6.75(0.66) 6.10(0.64) 7.48(0.68) 7.04(0.53) 6.95(0.64)
Nota: Las variables instrumentales incluyen cuatro rezagos de la brecha de
producto, inflación y tasa de interés.
Es importante señalar que, la brecha del producto no resulta estadísticamente significativo,
excluyendo el rezago de la tasa de interés. Este resultado es consistente con las
estimaciones realizadas por Clarida, Galí y Gertler (1999), para el caso de Estados Unidos,
indicando que Banxico sólo responde a la brecha del producto a través de su poder
predictivo sobre la tasa de inflación. En efecto, cuando la brecha de producto es utilizada
como un instrumento en la estimación por GMM, el parámetro en la ecuación únicamente
refleja su influencia independientemente de sus efectos a través de la tasa de interés
(Clarida, Galí and Gertler, 1999).
Así, el conjunto de estas estimaciones indican que una regla simple de reacción tiene un
ajuste razonable sobre la trayectoria de las tasas de interés en México para el período
considerado. La evidencia indica además que la inclusión del tipo de cambio real importa
aunque no es fundamental para el caso de la Regla de Taylor. En efecto, los efectos del tipo
de cambio real son capturados, indirectamente, por medio de la tasa de inflación y la brecha
del producto. La inclusión del tipo de cambio real permite mejorar relativamente el
desempeño de la regla de Taylor (2001). Esta mejora pequeña se debe a que este efecto es
parcialmente cancelado por los movimientos de la tasa de inflación y la tasa de interés con
un rezago (Taylor, 2001). Ello permite obtener una respuesta parcial a la forma en que
deben de considerarse los efectos del tipo de cambio en la formulación de la política
monetaria; esto es debe considerarse la retroalmentación entre la tasa de inflación, la tasa
de interés y el tipo de cambio (Taylor, 2001). Así, por ejemplo, la experiencia mexicana
sugiere que metas explícitas de la tasa de interés generan una mayor volatilidad en el tipo
de cambio (Schwartz, Tijerina y Torres, 2002 y Martínez, Sánchez y Werner, 2001) así
como la existencia de un fuerte relación (pass trought) entre movimientos en el tipo de
cambio y la tasa de inflación (Carstens y Werner, 1999).
Estos resultados indican que es importante considerar en un régimen de IT los ajustes de la
función de reacción asociadas a las relaciones entre tasa de interés nominal de corto plazo,
la tasa de inflación y el tipo de cambio real.
IV. LA ESTRUCTURA DE TASAS DE INTERÉS Y LA HIPÓTESIS DE
EXPECTATIVAS4
La estructura de tasas de interés es ciertamente fundamental para identificar a uno de los
principales canales de transmisión de la política monetaria (Mankiw y Summers, 1984 y
Walsh, 2000). Por desgracia existen aun pocos estudios sobre la estructura de tasas de
interés en México y están fundamentalmente concentrados en la relación ere la política
monetaria y la tasa de interés más que en el análisis específico del mercado de bonos (véase
por ejemplo a Camero y Castellanos, 2002, Castellanos, 2001, Ardavín, 2001, Cruz, 2001,
Torres, 2002, Díaz de León y Greenham, 2000, Werner, 1997, Galindo, 1995 y Galindo y
4
Este apartado se basa en Galindo y Catalan (2003).
Catalán, 2003). Ello resulta particularmente importante desde la reforma de 1989 donde se
liberalizan a las tasas de interés en México.
La hipótesis de expectativas (EH) indica que la tasa de interés de largo es un promedio
ponderado de la tasa actual y futura de corto plazo (Cuthbertson, 1996, Shiller, 1991 Shiller
y McCulloch, 1990, Campbell y Shiller, 1991 y Melino, 1988):
(8)
 1  k 1
Rtn    Et Rtm mi  i  Et Rtn  i
 k  i 0
Donde n y m representa las tasas de largo y corto plazo respectivamente; θi es el promedio
de la prima de riesgo, k=n/m y Rtn es el pronóstico perfecto que consiste en un promedio
ponderado de las tasas de interés de corto plazo. Inicialmente, es posible asumir que el
premio es constante sobre el tiempo y es independiente del plazo de vencimiento del bono.
A partir de la ecuación (8), restando la tasa de interés de corto plazo a ambos lados de la
ecuación (1) se obtiene que el “spread”, es un predictor óptimo de cambios futuros en la
tasa de interés (Cuthbertson, 1992 y Cuthbertson, Hayes y Nitzsche, 1998):
k 1
(9)

St( n, m)  Et  (1  i / k )m Rtm mi  Et PFSt( n, m)

i 0
Donde S(n,m)t = [Rnt - Rmt] y PFS(n,m)t es el spread predecido perfectamente. Este PFS es el
spread que se obtendría de existir un conocimiento perfecto futuro de las tasas de interés
(Patterson, 2000). Ello puede ejemplificarse con las tasas de uno y tres meses:
(10)
R3t = (1/3)[R1t + EtR1t+1 + EtR1t+2]
Moviéndose un período hacia adelante:
(11)
R2t+1 = (1/2)[Et+1R1t+1 + Et+1R1t+2]
Substituyendo a la ecuación [11] en [10]:
(12)
R3t = (1/3)[R1t + 2EtR2t+1]
Por tanto la ecuación (12) para EtR2t+1 es:
(13)
EtR2t+1 = (3/2)R3t - (1/2)R1t
Así:
(14)
[EtR2t+1 - R3t] = (1/2)[R3t - R1t] = (1/2)St(3,1)
La ecuación (14) establece que bajo la hipótesis de EH, el spred es un predictor óptimo de
los cambios futuros de la tasa de interés más una prima de riesgo (Campbell y Shiller,
1991). La formulación empírica de la HE se define como:
(15)
[R2t+1 - R3t] = α + β[(R3t - R1t)/2] + ut+2
Donde α=0 y β=1. El spread es independiente del término de error, así que la estimación de
la ecuación (15) debe realizarse por medio del método GMM. Por otra parte, una prueba
débil de la EH se basa en identificar un vector de cointegración en la ecuación (16), desde
luego bajo el supuesto de que Rnt y Rmt son I(1) y por tanto el spread es I(0):
(16)
Rtn  0  1Rtm  ut
Con la hipótesis nula de que β0=0 y β1=1. La presencia de cointegración entre las series
permite además utilizar el teorema de representación de Engle y Granger (1987) y
representar a la tasa de interés de largo plazo en su forma de corrección de error.
(17)


Rtn   0  i 1 i Rtn i i  0 i Rtm i  R n   0  1R m  ut
r
r
Bajo la presencia de cointegración entre las tasas de largo y corto plazo, su representación
en mecanismo de corrección de error, contiene información para predecir los cambios
futuros en la tasa de interés. Es importante señalar, que el mecanismo de corrección de
error (ECM) es consistente con la hipótesis de un comportamiento “forward looking”,
donde el spread es un predictor óptimo de los cambios futuros en la tasa de interés5.
Por otra parte, el PFS puede derivarse de la ecuación (11) restando R1t de ambos lados y
reordenando.
(18)
S(3,1)t = R3t - R1t = (-2/3)R1t + (1/3)[R1t+1 + EtR1t+2]
Sumando (1/3)[EtR2t+2 - EtR2t+2]:
(19)
S(3,1)t = (2/3)[EtR1t+1 - R1t] + (1/3)[EtR1t+2 - EtR1t+1]
Por tanto:
(20)
S(3,1)t* = (2/3)ΔR1t+1 + (1/3)ΔR1t+2
La ecuación (20) implica que el spread contiene toda la información de los cambios futuros
en la tasa de interés y que por tanto estos cambios deben ser causados en el sentido de
Granger por el spread. Así, la generalización de la ecuación (20) es:
5
Existen diversas alternativas para estimar el modelo ECM, ya sea aplicando el procedimiento de johansen
(1988), el método de mínimos cuadrados no lineales probando elasticidad unitaria en la tasa de corto plazo.
(21)
S(3,1)t* = Σs-1(1-i/s)ΔmRmt+im
S(3,1)t* es el PFS y s=(n/m). En este sentido, la ecuación (10) puede ordenarse como la
ecuación (21) indicando que el PFS es un promedio ponderado de los cambios futuros en
las tasas de interés de corto plazo. Por tanto el spread actual es un predictor óptimo del
PFS:
S(3,1)t* = S(3,1)t
(22)
La prueba econométrica de HE se pude especificar como:
(23)
S(3,1)t* = α + βS(3,1)t + γΩt + ut
Donde α=0 y β=1 y γ=0. El conjunto de información (Ωt) debe ser independiente al término
de error, de tal manera que es necesario aplicar el método de GMM. En el contexto del
modelo VAR, es factible probar la ecuación (23) utilizando la metodología propuesta por
Campbell y Shiller, (1987). Así considerando al vector zt = [S(n,m)t, ΔRmt] en su
representación estacionaria bivariada de Wold (Hannan, 1970):
(24)
Zt+1 = AZt
Así, el predictor óptimo de la ecuación (24) esta dado por:
Zt+2 = A2Zt
(25)
Definiendo a e1´ y e2´ como vectores de unos en cada espacio y resto valores de cero:
S(n,m)t = e1´Zt
ΔRmt = e2´Zt
ΔRmt+j = e2´AjZt
(26.a)
(26.b)
(26.c)
El conjunto de estas ecuaciones se puede representar en forma matricial:
(27)
 S t 1   a11 a12 a 31 a 41  S t   u1t 1 
 m  
 m  

R t 1  a 21 a 22 a23 a 24   R t   u 2t 1
 St   1
0
0
0   S t 1   0 
 m 

 

1
0
0  Rtm1  0 
 Rt   0
Substituyendo las ecuaciones (26.a), (26.b) y (26.c) en la ecuación (18) se obtiene que:
s 1
(28)
s 1
St(3,1)  e1Zt   (1  i / s)m Rtm im  e2 (1  i / s) A j Zt
Campbell y Shiller (1987) derivan de la ecuación (28) las restricciones no lineales:
(29)




e1  e2A 1  (m / n) I  An I  Am I  A  0
1
Así, la ecuación (29) india que el spread teórico esta dado por:
(30)




St  e2A 1  (m / n) I  An I  Am I  A
1
Por tanto, y de acuerdo a la ecuación (21) entonces el spread teórico y el actual deben ser
iguales de cumplirse la EH:
(31)
St( n, m)  eZ  St( n, m)
Es importante señalar que el conjunto de información especificado en el VAR puede ser no
relevante y por lo tanto se genera el rechazo de la HE. Si embargo, en el presente
documento se asume que la información especificada en el VAR es la correcta. Estas
restricciones para el caso de las tasas de interés de uno y tres meses se representan como:
(32)


St(3,1)  e1Zt  2 / 3e2A  (1/ 3)e2A2 Zt
Estas restricciones no lineales pueden ser probadas con la ayuda de la prueba de Wald
definida como:
1
(33)


W  f   f   f   f  


Donde el conjunto de parámetros se identifica como  . Así, las pruebas sobre la HE que
pueden aplicarse son:
1. El coeficiente de correlación entre (St,S´t). Con base en la estimación de la ecuación (34)
se pueden probar las restricciones de α0=0 y α1=1.
(34)
St  0  1St  ut
2. La prueba de razón de varianza. Con base en el modelo VAR es posible definir una
prueba con base en la varianza o la desviación estándar:
(35.a)
VR1  var(St ) var(St)
(35.b)
VR2   (St )  (St)
Donde en el caso que la EH se cumpla entonces la razón de varianzas debe ser cercano a
uno.
3. La ecuación (20) implica que el spread contiene toda la información de cambios futuros
en las tasas de interés y que por lo tanto el spread causa, en el sentido de Granger a los
cambios en la tasa de interés.
4. La ecuación (32) implica restricciones cruzadas que pueden ser probadas mediante una
prueba de Wald.
La EH incluye también la posibilidad de una primea de riesgo variable que puede analizarse
con modelos del tipo ARCH o GARCH (Shiller, 1979 y Engle, Lilien y Robins, 1987 y
Engel, 1982). Donde yt es el exceso de ganancia y la varianza condicional (h2t) es la suma
ponderada del cuadrado de las sorpresas pasadas:
(36)
ht2  0  1  wi t i
ARCH-M:
(37.1)
yt  k  ht   t
(37.2)
ht2      wi t2i
Una versión más compleja del modelo ARCH, incluye los valores rezagados de la varianza
condicional denominado GARCH(p,q) (Bollerslev, 1986), cuya representación se define
como:
(38)
ht2    i t2i   i ht2i
La evidencia disponible sobre la EH a nivel internacional6 muestra resultados mixtos y los
estudios se concentran principalmente en los mercados de los Estados Unidos y de
Inglaterra. En general los resultados a nivel internacional muestra que la tasa de interés es
una serie de orden de integración I(1), por los cual el spread es I(0), lo cual indica la
existencia de un vector de cointegración entre las tasas de interés de distintos plazos con un
coeficiente cercano a uno (Cuthbertson, Hayes y Nitzche, 1998). El uso del spread como un
predictor óptimo de los cambios en las tasas de interés no proporciona en general buenos
resultados (Shiller, 1979, Shiller, 1991, Shiller, Campbell and Schoenholtz, 1983, Mankiw
1986, Mankiw y Summers, 1984, Simon (1989) and Jones and Roley, 1983). La prueba de
Campbell y Shiller (1991) tiende a rechazar la EH en el corto plazo (MacDonald y Speight,
1991, Campbell y Shiller, 1992). En este sentido, la EH parece tener mayor relevancia para
períodos largos del espectro de tasas de interés, ello probablemente se debe a la importancia
de los “noise traders” en el corto plazo (Cuthbertson y Nitzsche, 1993). Finalmente, existe
6
Una exposición detallada de los resultados de las investigaciones a nivel internacional se puede consultar en
Galindo y Catalán (2003).
evidencia de una prima de riesgo variable (Simon, 1989 y Jones y Roley, 1983 y Mankiw y
Summers, 1984, Engle, Lilien y Robins, 1987 y Tzqavalis y Wickens, 1993).
Evidencia empírica para el caso de México
La base de datos utilizada, consiste en información mensual para el período 1994(1) a
2006(12), de la tasa de interés de los CETES a 29 días que se considera como R1 y la tasa a
91 días que se asume como R3. Es importante que se utilizan las tasas reportadas en la
última semana del mes, asimismo se transformaron a fin de obtener el interés compuesto7.
En el Cuadro 3, se reportan los resultados de las pruebas de raíz unitaria de Dickey Fuller
Aumentada (ADF) (1981), de Phillips Perron (PP) (1988) y KPSS (Kwiatkowsky, et. al.,
1992). Las tasas de interés nominal a un mes y tres meses se caracterizan como series no
estacionarias de orden de integración I(1), los componentes de tendencia y constante
resultan relevantes para caracterizar el proceso estocástico de la serie, lo cual podría indicar
la presencia de cambio estructural en las series, así como un alta volatilidad. Por su parte, el
spread de tasas de interés es de orden de integración I(0), resultado representa una prueba
débil a favor de la presencia de cointegración entre ambas tasas de interés, las cuales se
mueven en un trayectoria común a lo largo del tiempo. Este resultado es consiste con la
evidencia empírica internacional (Taylor, 1992, Cuthbertson, 1996, MacDonald y Speight,
1988, Campbell y Séller, 1987 y 1991).
Cuadro 3.
Pruebas de raíz unitaria
ADF
Variable
1
Rt
ΔR1t
R3t
ΔR3t
St3,1
PP(5)
KPSS(12)
A
B
C
A
B
C


-4.42(8)
-3.97(7)
-4.55(8)
-4.02(7)
-4.54(6)
-1.65(8)
-3.95(7)
-1.72(8)
-4.00(7)
-4.51(6)
-0.96(8)
-3.96(7)
-1.04(8)
-4.01(7)
-4.52(6)
-3.24
-9.89
-3.74
-9.70
-6.25
-1.42
-9.89
-1.98
-9.69
-6.27
-0.52
-9.93
-1.08
-9.73
-6.29
0.1226
0.0745
0.0792
0.0868
0.0917
1.8132
0.1054
0.9251
0.1198
0.1227
Nota: Los valores en negrillas indican rechazo de la hipótesis nula al 5% de significancia. Los valores críticos al 5% para la prueba
Dickey-Fuller Aumentada y Phillips-Perron, en una muestra de T = 15, son de -3.60 incluyendo constante y tendencia (modelo A), -2.98
únicamente la constante (modelo B) y -1.95 sin constante y sin tendencia (modelo C) (Maddala y Kim, 1998, p. 64). Los valores entre
paréntesis representan el número de rezagos utilizados en la prueba, ημ y ητ
representan los estadísticos de prueba KPSS con constante
y con constante y tendencia, donde la hipótesis nula considera que la serie es estacionaria en nivel o alrededor de una tendencia
determinística, respectivamente. Los valores críticos al 5% en ambas pruebas son de 0.463 y 0.146 respectivamente (Kwiatkowski et al.,
1992). Las letras minúsculas representan el logaritmo de las series. Periodo 1994:01-2006:12
Los resultados de las pruebas de raíz unitaria indican que la estimación de la ecuación (16),
debe realizarse por medio de un procedimiento de cointegración. El procedimiento de
Johansen (1988), permite estimar las distintas relaciones de cointegración que pueden
existir en el conjunto de variables consideradas por medio de un modelo de vectores
autorregresivos (VAR) con k rezagos. En principio se procedió a especificar un modelo
7
El interés compuesto se define como:
  r 
Rti  n log1  i 
n 
 
VAR, cuyo número de rezagos fue seleccionado a partir de los criterios información
estadística y la ausencia de autocorrelación en los residuales (Cuadro A-1 en el apéndice).
En el Cuadro 4, se reportan los resultados de aplicar el método de Johansen (1988), a la
especificación general del modelo. Las pruebas de la traza y de la raíz característica
máxima indican la presencia de un vector de cointegración, es decir es posible identificar
una relación estable en el tiempo en la estructura de tasas de interés para el mercado
mexicano. Por lo tanto, el impacto de las acciones de política monetaria a través del
“corto”que afecta la tasa de interés a corto plazo (Castellanos, 2000) tiene efectos en la
estructura de tasas de interés.
Cuadro 4.
Prueba de Cointegración de Johansen
Valor crítico 95%
Valor crítico 95%
L-max
Traza
(Traza)
(L-max)
33.84**
15.7
34.97**
20.0
r0
1.13
9.2
1.13
9.2
r1
Notas: (*) rechazo al 5% de nivel de significancia. L-max = prueba de la raíz característica máxima
(Johansen, 1995 tabla 15.1 p. 214). Traza = prueba de la traza (Mackinnon, et. al., 1999, tabla II, p.571). r
= número de vectores de cointegración. Período 1995(1)–2006(12). Elmodelo VAR fue estimado con 9
rezagos
Ho
Sin embargo, los coeficientes estimados son ciertamente diferentes de los valores esperados
por la teoría (ecuación 39). Asimismo, se rechaza la hipótesis nula de que 0=0 y 1=1
(Cuadro 5). En este sentido se puede argumentar que a favor de la existencia de una prima
de riesgo en el mercado de CETES y por lo tanto que la HE no se cumple para el caso
mexicano.
Rt3  1.95 1.4Rt1
(39)
Cuadro 5.
Prueba de razón de máximaverosimilitud
Test
LR
0=0; 1=1
2 (1) = 15.92[0.00]
Las estimaciones de las ecuaciones (22) y (23), se reporta en los Cuadro 6 y 7,
respectivamente. Los resultados indican que el spread tiene poder predictivo sobre el PFS
pero que los coeficientes obtenidos son distintos de 0=0 y 1=1 como lo establece la EH.
Cuadro 6.
Estimación de PFS y el spread
Variable
Coeficiente
Error Std
Estat-t
Prob
Constant
S t31
0.00499
0.00234
2.13679
0.03287
0.15152
2.70264
31
Notes: GMM estimation using constant and S t (spread) as instruments.
0.00700
0.40951
R2 = 0.006050
Period 1985:04:11 to 2003:06:19
SE = 0.0702328153
Cuadro 7.
Estimación VAR por GMM de PFS y el spread
Variable Coeficiente
Constante
0.0027
31
St
0.6685
3
Rt 1
0.3567
Error Std
0.0015
Estat-t
1.8334
Prob
0.0670
0.0504
13.2504
0.0000
0.1456
2.4493
0.0144
R
0.1230
0.1493
0.8237
0.4103
R
0.2058
0.1487
1.3835
0.1668
R
0.1525
0.1466
1.0494
0.2983
R
-0.1569
0.1337
-1.1737
0.2408
R
0.0062
0.1360
0.0456
0.9636
R
-0.0785
0.1352
-0.5808
0.5614
R
0.1643
0.1318
-1.2463
0.2129
3
t 2
3
t 3
3
t 4
1
t 1
1
t 2
1
t 3
1
t 4
Notes: GMM estimation using constant, S t31 spread and Rt14  Rt18 / 2 as instruments.
R2 = 0.280461
SE = 0.04526458. Period: 1985:04:11 to 2003:06:19
El conjunto de información en el modelo VAR estimado por GMM, incluye los valores
rezagados de las variaciones de las tasas de interés. En este sentido, el ajuste entre las tasas
de corto y largo plazo contiene información relevante para predecir los cambios futuros de
la tasa de interés de largo plazo. Sin embargo, las pruebas de Wald y de razón de varianza
rechazan la EH. Esto es, el coeficiente de correlación entre S´t y St es positive pero no es
uno (Cuadro 8). Esto si bien permite rechazar a la EH indica que existe información
relevante en el VAR. Además, las pruebas de razón de varianzas rechazan la EH y el
estadístico de Wald rechaza las restricciones cruzadas. Asimismo las pruebas de no
causalidad de Granger indican que existe una retroalimentación entre las dos variables
consideradas (Cuadro 9). Ello sugiere la presencia de algunas imperfecciones en el mercado
mexicano.
Cuadro 8.
Pruebas estadísticas de HE para el VAR por GMM
Prueba de Wald
χ2(8)=46.1(0.00)
Razón de
varianza
Coeficiente de
Correlación
2.35(1.712)
0.25(0.89)
Nota: Periodo 1995(1)-2006(12)
Cuadro 9
Prueba de no causalidad en el sentido de Granger
Rezagos StR1t
6
5.10 [0.001]
R1tSt
8.95 [0.000]
Las estimaciones de sobre la prima de riesgo variable con modelos ARCH y GARCH
confirman su existencia. Ello sugiere que el rechazo de la EH es consecuencia parcial de
este riesgo variable que se asocia en parte a shocks de tipo de cambio (Werner, 1997).
Cuadro 10
Prueba con base en modelos ARCH y GARCH
Β0
Β1
Β2
ARCH 0.0321 0.4551 0.3894
(0.000) (0.000) (0.000)
GARCH 0.129
0.9415 0.0002
(0.000) (0.000) (0.000)
Nota: periodo 1995:01 a 2006:12
Α1
0.0004
(0.000)
0.0008
(0.000)
α2
0.0033
(0.000)
0.1967
(0.000)
α3
0.1985
(0.000)
α4
0.1981
(0.000)
α5
0.1985
(0.000)
El conjunto de la evidencia sugiere que la estructura de tasas de interés tiende a moverse en
forma conjunta a lo largo del tiempo aunque, bajo el procedimiento de Johansen, se rechaza
la hipótesis de que 0=0 y 1=1. Ello sugiere que la HE para el mercado de CETES en
México no se cumple en sentido estricto. Este resultado es consistente con la mayoría de las
investigaciones internacionales (Campbell y Shiller, 1991, Cuthberston, 1996). En este
sentido, la evidencia sugiere la presencia de ciertas ineficiencias en el mercado que pueden
generar beneficios extraordinarios para los agentes. Las estimaciones sugieren además que
el spread contiene información relevante para predecir los cambios futuros en las tasas de
interés, pero no corresponde exactamente a la HE.
V. ANÁLISIS DE LA POLÍTICA MONETARIA
Una evaluación simple sobre la eficacia de la política monetaria para México puede
realizarse utilizando un modelo de vectores autorregresivos (VAR). Este tipo de análisis es
similar al de Leeper, Sims y Zha, (1996) para la economía de Estados Unidos.8 Así, se
especificó un modelo VAR con información mensual para el período 1996(1) a 2006(12),
que incluye la tasa de inflación anualizada (DP), la brecha de producto (GAPY) que se
aproximo con el índice de actividad industrial y su crecimiento potencial, como una medida
de la actividad económica, el spread (SPR) de tasas de interés de los CETES a 29 y 91 días,
el tipo de cambio real (TCR) y el monto del “corto”. En principio las series se pueden
considerar como estacionarias, por lo cual no existen problemas de presencia de raíz
unitaria en el modelo VAR. Al modelo VAR estimado se le aplicaron diversos shocks de
una desviación estándar para observar la trayectoria de las variables. Este análisis de
impulso respuesta se sintetiza en la Gráfica 1.
Los resultados indican, en primer lugar, que un incremento en el “corto” incide
negativamente sobre la actividad económica, pero también reduce la tasa de inflación. En
segundo lugar, se observa que un aumento en el nivel del corto genera una apreciación del
tipo de cambio real y una disminución en el spread de tasas de interés.
Así, este sencillo ejercicio permite considerar que la política monetaria es efectiva en
función de que su restricción implica una baja de precios. Sin embargo, esto genera un
costo en términos de producción y una apreciación del tipo de cambio real. En este sentido
se debe reconocer que la política monetaria juega un papel más importante que la
estabilidad de precios a diferencia de lo que algunos autores afirman (Carstens y Reynoso,
1997). En este sentido, la complejidad de los efectos de la política monetaria indica que el
Banco de México no debe fijarse solamente en la inflación, sino que debe tener en cuenta
los efectos multiplicadores de su política sobre la actividad económica y sobre el tipo de
cambio real. En este sentido, existe un procesote retroalientnación. En el contexto de IT,
que debe de tomarse en consideración por las consecuencias colaterales que implica la
aplicación del corto.
Gráfica 1.
Análisis de impulso respuesta de la tasa de inflación, la brecha de producto,
el spread de tasas de interés y el tipo de cambio real 1996:1-2006:12
(descomposición de Cholesky una desviación estándar)
8
Véase Walsh (2003) para una discusión más general sobre este tipo de especificación.
Respuesta de DP a incrmento en el corto
Respuesta de GAPY a incrmento en el corto
.002
.012
.000
.008
-.002
.004
-.004
.000
-.006
-.004
-.008
-.008
-.010
-.012
-.012
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
Respuesta de TCR a incrmento en el corto
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Respuesta de SPR a incrmento en el corto
.03
.002
.001
.02
.000
-.001
.01
-.002
.00
-.003
-.004
-.01
-.005
-.02
-.006
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Nota: DP = tasa de inflación; GAPY = brecha de producto; SPR = spread de tasas de interés y TCR = tipo de cambio real
VI. CONCLUSIONES GENERALES, RECOMENDACIONES DE POLÍTICA Y
POSIBLES LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN FUTURA
La evidencia presentada en este ensayo indica que la política monetaria en México ha
transitado de un régimen fundamentado en el control de los agregados monetarios y un tipo
de cambio fijo a un régimen de tasa de interés y tipo de cambio relativamente flexible
asociado a un marco general de política de metas de inflación.
Los resultados obtenidos indican algunas áreas que es necesario mantener especial atención
en el contexto de un régimen de IT:
1. La relación entre los agregados monetarios y la tasa de inflación no es tan flexible como
se ha supuesto en el caso de México. Así, el actual ritmo de crecimiento de los agregados
monetarios en referencia a la misma tasa de inflación genera un problema potencial.
2. La regla de Taylor representa una función de reacción sencilla que ejemplifica
adecuadamente el comportamiento de las autoridades monetarias. Es posible utilizar esta
regla considerando sólo factores internos aunque se obtiene una mejora relativa incluyendo
al tipo de cambio real. Ello refleja la relación que se establece entre la tasa de interés de
corto plazo, la tasa de inflación y el tipo de cambio real.
3. La estructura de tasas de interés muestra que el conjuntote las tasas de mueven en forma
conjunta y que es creciente la eficiencia en el mercado de bonos en México. Sin embargo,
la evidencia rechaza la HE. En este sentido, existen algunas ineficiencias en este mercado
que pueden originarse en una prima de riesgo variable o en shocks cambiarios lo que
refuerza esta relación entre tasas de interés y tipo de cambio.
4. La política monetaria reciente en México se ha vista acompañada de una importante
reducción de la tasa de inflación, pero también de un desempeño económico pobre. Es
necesario por tanto buscar identificar la posible presencia de alguna relación causal sobre el
efecto negativo de la sobrevaluación cambiaria en el ritmo de crecimiento económico. En
este caso, el traspaso de las devaluaciones a la inflación indican que los procesos de
reducción en la tasa de inflación y el bajo crecimiento económico están relacionados
parcialmente a través del desempeño del tipo de cambio real (Galindo y Ross, 2006). Esto
es, el alza de la tasa de interés origina una reducción de la tasa de inflación pero también
del producto y en forma colateral influye en el tipo de cambio real.
De este modo, el régimen de IT debe de seguir de cerca la relación entre las tasas de interés,
la tasa de inflación y el tipo de cambio real así como la evolución de lo agregados
monetarios. En este sentido, los shocks externos asociados a devaluaciones bruscas del tipo
de cambio generan, normalmente, condiciones para el incumplimiento de la meta de
inflación. Ello se traduce en un aumento de las tasas de interés que lleva a asociado una
contracción del producto y una sobre-valuación del tipo de cambio real que permite
recuperar la meta de inflación. Esta estrategia tiene límites en el largo plazo que deben de
considerarse en un régimen de IT.
En este sentido, la dinámica actual del régimen de metas de inflación (IT) sugiere entonces
que uno de los principales dilemas de la política monetaria para los próximos años será:
cumplir las metas de inflación planteadas manteniendo al mismo tiempo un tipo de cambio
competitivo. Esto es, ¿cómo aceptar una devaluación del tipo de cambio nominal sin
incumplir las metas inflacionarias y que al mismo tiempo mantener un tipo de cambio real
competitivo.
De este modo, el conjunto de estos resultados indican que es necesario realizar mayor
investigación en torno a los impactos de las tasas de interés en el conjunto de activos
financieros tales como los bonos o el tipo de cambio. Este ámbito resulta aún escasamente
estudiado para el caso de economías emergentes.
REFERENCIAS
Ball, L. (1997), “Efficient rules for monetary policy”, NBER Working Paper 5952,
march:1-22.
Ball, L (1998), “Policy Rules for Open Economic”, NBER Working Paper, 6760
October:1-30
Banco de México (1993), Ley del Banco de México
Banco de México (1997), Informe Anual 1996
Batini N., R. Harrison and S. P. Millard (2001), “Monetary policy rules for an open
economy”, Working Paper 149, Bank of England, December:1-54
Bollerslev, T. (1986), “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”,
Journal of Econometrics, 31, pp. 307-327.
Campbell, J.Y., A. W. Loo and A.C. Mackinlay (1997), The econometrics of financial
markets, Princeton University Press.
Campbell, J.Y. and Shiller, R.J. (1991), “Yield spreads and interest rate movements: a
bird´s eye view”, Review of Economic Studies, vol. 58, pp. 495-514.
Carstens, A.G. and A.M. Werner (1999), “Mexico’s monetary policy framework under a
floating exchange rate regime”, Documento de Investigación No. 9905, Banco de
México, may:1-52
Castellanos, S.G. (2000), “El efecto del “corto” sobre la estructura de tasas de interés”,
Documento de Investigación No. 2000-1, Banco de México, junio:1-41
Charemza, W.W. y E.M. Syczewska (1998), “Joint aplication of the Dickey Fuller and
KPSS tests”, Economic Letters, 61: 17-21.
Clarida, R., J. Galí and M. Gertler (1998), “Monetary policy rules in practice. Some
international evidence”, European Economic Review, 42:1033-1067.
Clarida, R., J. Galí y M. Gertler (1999), “The science of monetary policy: a new keynesina
perspective”, Journal of Economic Literature, XXXVII, December:1661-1707.
Clarida, R., J. Galí y M. Gertler (2001), “Optimal monetary policy in open versus closed
economies: an integrated approach”, American Economic Review, 91, No.2: 248252
Cogley, T. y J. M. Nason (1995), “Effects of the Hodrick-Prescott filter on trend and
difference stationary time series. Implications for business cycle research”, Journal
of Economics Dynamics and Control, 19:253-278.
Cochrane, J.H. (1991), “Volatility Tests and Efficient Markets, Journal of Monetary
Economics, 27, pp. 463-485.
Cuthberston, Keith, Hayes, Simon and Nitzche, Dirk (1998), “Interest Rates in Germany
and the UK: Cointegration and Error Correction Models”, Manchester School, Vol.
66, No. 1, January, pp. 27-43.
Cuthbertson, Keith (1996), Quantitative Financial Economics, John Wiley and Sons.
Davinson, R. y J.G. Mackinnon (1993), Estimation and inference in econometrics, Oxford
Univedrsity Press.
Díaz de León, A. y L. Greenham (2001), “Política monetaria y tasas de interés: experiencia
reciente para el caso de México”, Economía Mexicana, Nueva Época, Vol. X, 2:
213-258.
Dickey, D.A. y W.A. Fuller (1981), “Likelihood ratio statistics for autoregressive time
series with a unit root”, Econometrica, 49,4:1057-1077.
Engle, R.E. (1982), “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the
Variance of United Kingdom Inflation”, Econometrica, Vol. 50, no. 4, pp. 9871006.
Engle, R.F. and Granger, C.W.J. (1987), “Co-integration and Error Correction:
Representation, Estimating and Testing”, Econometrica, Vol. 4, No. 4, pp. 265-278.
Engle, R.F., Lilien, D.M. and Robins, R.P. (1987), “Estimating Time Varying Risk Premia
in the Term Structure: the ARCH-M Model”; Econometrica, Vol. 55, No. 2, pp.
391-407.
Fama, E.F. (1984a), “The Information in the Term Structure”, Journal of Financial
Economics, 13, pp. 509-528.
Fama, E.F. (1984b), “Term Premiums in Bond Returns”, Journal of Financial Economics,
13, pp. 529-546.
Fama, E.F. and Bliss, R.R. (1987), “The Information in Long-Maturity Forward rates”,
American Economic Review, 77, pp. 680-692.
Fuhrer, J.C. y G.R. Moore (1995), “Monetary trade-offs and the correlation between
nominal interest rates and real output”, American Economic Review, 85,1: 219-239.
Galindo L.M. y H. Catalán (2005), “The Taylor Rule And The Exchange Rate In Mexico
(An Empirical Appraisal)”, Revista Mexicana de Economía y Finanzas, 4(2), pp.
115-125
Galindo L.M. y H. Catalán (2003), “The Term structure of interest rate in Mexico: the
CETES market”, Revista Mexicana de Economía y Finanzas, 2(4), pp. 339-357
Gaindo, L.M., (1995), “La hipótesis de expectativas en el Mercado de Cetes en México:
1990-1995”, Estudios Económicos, 10(1), pp. 67-88
Gil-Díaz, F. (1997), “La política monetaria y sus canales de transmisión en México”,
Gaceta de Economía, Suplemento, ITAM, año 3, No. 5: 79-102.
Hall, S.G. and Miles, D.K. (1992), Measuring Efficiency and Risk in the Major bond
markets”, Oxford Economic Papers, Vol. 44, pp. 599-625.
Hall, A.D., Heather, M.A. and Granger, C.W.J. (1992), “A cointegration analysis of
Treasury Bill Yields”, The Review of Economic and Statistics, pp. 116-126.
Hansen, L. (1982), “Large sample properties of generalized method of moments
estimators”, Econometrica, 50:1029-1054.
Harvey, A.C. y A. Jaeger (1993), “Detrending, stylized facts and the business cycle”,
Journal of Applied Econometrics, Vol. 8: 231-247.
Hodrick, R.J. y E.C. Prescott (1997), “Postwar U.S. business cycles: an empirical
investigation”, Journal of Money Credit and Banking, Vol. 29, 1: 1-16.
Johansen, S. (1988), “Statistical Analysis of Cointegrating Vectors”, Journal of Economic
Dynamics and Control, Vol. 12, No. 2-3, pp. 231-254.
Johansen, S. (1995), Likelihood-based inference in cointegrated vector auto-regressive
models, Advanced Texts in Econometrics, Oxford University Press.
Jones, D.S. and Roley, V.V. (1983), “Rational Expectations and the expectations model of
the term structure”, Journal of Monetary Economics, Vol. 12, pp. 453-465.
Kwiatkowski, D., P.C.B. Phillips, P. Schmidt and Y. Shin (1992), “Testing the null
hypothesis of stationary against the alternative of a unit root”, Journal of
Econometrics, Vol. 54:159-178.
MacDonald, R. and Speight A.E.H. (1988), “The Term Structure of Interest rates in the
U.K.”, Bulletin of Economic Research, 40(4), pp. 287-299.
MacDonald, R. and Speight, A.E.H. (1991), “The term structure of Interest Rates Under
Rational Expectations: Some International evidence”, Applied Financial
Economics, Vol. 1, pp. 211-221.
Maddala, G.S. e I.M. Kim (1998), Unit roots, cointegration and structural change,
Cambridge University Press.
Mankiw, N.G. (1986), The Term Structure of Interest Rates Revisited”, Brookings Papers
of Economic Activity, Vol. 1, pp. 61-110.
Mankiw, N.G. and Miron, J.A. (1986), The Changing Behavior of the Term Structure of
Interest Rates”, Quarterly Journal of Economics, Vol. 101, No. 2, pp. 211-228.
Mankiw, G.N. and Summers, L.H. (1984), “Do long-term Interest Rates Overreact to Short
term Interest rates?”, Brookings Papers of Economic Activity, Vol. 1, pp. 223-242.
Margaritis, Dimitri (1994), “Time-varying Risk Premia in the Term Structure of Interest
Rates in New Zeland”, Applied Financial Economics, Vol. 4, No. 111, pp. 111120.
Martínez, L., Sánchez, O. and Werner, A. (2001), “Consideraciones sobre la conducción de
la política monetaria y el mecanismo de transmisión en México”, Documento de
investigación, No. 2001-02, Banco de México, marzo:1-50
McCallum, B.T. and E. Nelson (1999), “Performance of operational rules in an estimated
semiclassical structural model” in Taylor, J.B. (ed.), Monetary Policy Rules,
National Bureau of Economic Researc, Unviersity of Chicago Press: 15-56.
Mehra, Y.P. (1999), “A forward-looking monetary policy reaction function”, Federal
Reserve Bank of Richmond Economic Quarterly, Vol. 85, 2:33-53.
Melino, Angelo (1988), “The term structure of Interest rates: Evidence and Theory”,
Journal of Economic Surveys, Vol. 2, No. 4, pp. 335-366.
Mishkin, F.S. (1992), “Is the Fisher effect for real? A reexamination of the relationship
between inflation and interest rates”, Journal of Monetary Economics, Vol. 30:195215.
Newey, Whitney and Kenneth West (1987). "A Simple Positive Semi-Definite,
Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix,"
Econometrica, 55: 703-708.
Ng, S. and Perron, P. (1995), “Unit root tests in ARMA models with data depend methods
for the selection of the truncation lag”, Journal of the American Statistical
Association, Vol. 90: 268-281.
Obstfeld, M. and K. Rogoff (1995), “The mirage of fixed exchange rates”, Journal of
Economic Perspectives, Vol. 9, 4: 73-96.
Ortiz, G. (2000), “How should monetary policy markets react to the new challenges of
global economic integration: the case of Mexico”, prepared for the symposium
Global Economic Integration: opportunities and challenges, sponsored by the
Kansas City Fed, Jackson Hole Wyoming:1-22
Patterson, P. (1997), An introduction to applied econometrics: a time series approach, St.
Martin Press.
Perron, P. (1997), “Further evidence on breaking trend functions in macroeconomics
variables”, Journal of Econometrics, 80, pp. 355-385.
Perron, P. (1989), “The great crash, the oil price shock and the unit root hypothesis”,
Econometrica, Vol. 57, 6:1361-1401.
Phillips, P.C.P. y P. Perron (1988), “Testing for unit root in time series regression”,
Biométrica, Vol. 75: 335-346.
Rotemberg, J.J. y M. Woodford (1999), “Interest rate rules in an estimated sticky price
model”, en Taylor, J.B. (ed.), Monetary Policy Rules, National Bureau of Economic
Research, University of Chicago Press: 319-348.
Rotemberg, J.J. (1987), “The new Keynesian microfundations”, S. Ficher (ed.), NBER
Macroeconomics Annual, MIT Press: 297-346.
Schwartz, M.J., Tijerina, A. and Torre, L. (2002), “Volatilidad del tipo de cambio y tasas de
interés en México: 1996-2001”, Economía Mexicana, Nueva Época, vol. XI, 2:299331.
Shiller, R.J. (1979), “The Volatility of Long-term Interest rates and expectations Models of
the term Structure”, Journal of Political Economy, 87, pp. 1190-1219.
Shiller, R.J. (1981), “Alternative tests of Rational Expectations Models: The case of the
term Structure”, Journal of Econometrics, 16, pp. 71-87.
Shiller, R.J. (1991), Market Volatility, The MIT Press Cambridge Massachusetts.
Shiller, R.J., Campbell, J.Y. and Schoenholtz, K.L. (1983), “Forward rates and Future
Changes and Future Policy:, Interpreting the Term Structure of Interest rates”,
Brookings Papers of Economic Activity, Vol. 1, pp. 173-217.
Shiller, R.J. and McCulloch, J.H. (1990), “The term Structure of interest rates”, en
Handbook of Monetary Economics, Vol. 1, B.M. Friedman and F.H. Hahn (eds.),
North Holland.
Simon, D.P. (1989), “Expectations and risk in the treasury bill market: an instrumental
variable approach”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 24, No.
3, pp. 357-365.
Shea, G.S. (1992), “Benchmarking the Expectations Hypothesis of the Term Structure: An
Analysis of Cointegration Vectors”, Journal of Business and Economic Statistics,
pp. 347-365.
Stock, J. H. and Watson, M.W. (1988), “Testing for Common Trends”, Journal of
American Statistical Association, 83, December, pp. 1097-1107.
Svensson, L.E.O. (2000), “Open-economy inflation targeting”, Journal of International
Economics, Vol. 50, 1:155-183.
Svensson, L.E.O. (1997), “Inflation forecast targeting: implementation and monitoring
inflation targets”, European Economic Review, 41, June: 1111-1147.
Taylor, J.B. (1993), “Discretion versus policy rules in practice”. Carnegie-Rochester
Conference Series on Public Policy, 39:195-214.
Taylor, J.B. (ed.), (1999a), Monetary Policy Rules, National Bureau of Economic Researc,
Unviersity of Chicago Press.
Taylor, J.B. (1999b), “A historical analysis of monetary policy rules”, Taylor, J.B. (ed.),
Monetary Policy Rules, National Bureau of Economic Research, Unviersity of
Chicago Press, 319-348.
Taylor, J.B. (1999c), The robustness and efficiency of monetary policy rules as guidelines
for interest rates setting by the European Central Bank. Journal of Monetary
Economics, Vol. 43(3), June, 655-679.
Taylor, J.B. (2001), “The role of the exchange rate in monetary-policy rules”, American
Economic Review Papers and Proceedings, Vol. 91, 2: 263-267.
Walsh, C.E. (2000), Monetary Theory and Policy, MIT Press.
Woodward, B. (2001), Greenspan, Península Atalaya.
ANEXO
Cuadro A1.
Criterios de información estadística en el modelo VAR
Rezago
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
-645.8045
29.50173
9.060203
9.101641
9.077041
-408.494
464.6639
1.12905
5.797118
5.921434*
5.847634
-403.0158
10.57326
1.105998
5.776445
5.983637
5.860638
-395.0276
15.19433
1.046099
5.720666
6.010734
5.838536*
-394.1905
1.5689
1.093606
5.764902
6.137847
5.916449
-386.7248
13.78285
1.042149
5.71643
6.172252
5.901655
-383.265
6.290394
1.050472
5.723987
6.262686
5.942888
-379.2742
7.144494
1.051176
5.724114
6.34569
5.976693
-378.2102
1.875055
1.096016
5.765177
6.46963
6.051433
-369.944
14.33574*
1.033465*
5.705510*
6.49284
6.025443
-369.2275
1.222531
1.083241
5.751434
6.62164
6.105044
-365.9327
5.529748
1.095464
5.761296
6.714379
6.148584
-360.8268
8.426515
1.080402
5.745829
6.781789
6.166794
Nota: (*) indica el número de rezagos seleccionados de acuerdo a los criterios de información.
LR: sequential modified LR test statistic
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion
SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
132 observaciones incluidas
Descargar

El régimen de metas de inflación y la estructura de tasas de interés

MACROECONOMÍA I .LICENCIATURA EN ECONOMÍA PREGUNTA 1 (4 PUNTOS)

MACROECONOMÍA I .LICENCIATURA EN ECONOMÍA PREGUNTA 1 (4 PUNTOS)

Efecto recuperaciónParidad Poder adquisitivoPropensión marginal a consumir

Inflación española en Octubre de 2000

Inflación española en Octubre de 2000

Cesta de la compraVariación de preciosComunidades AutónomasIPC (Índice De Precios De Consumo)

Micro y Macroeconomía

Micro y Macroeconomía

Cono del aprendizaje10 principios de la economíaMercadoDisyuntivasTérminos marginalesNivel de vida de un paísInflación y desempleoEstadoIncentivosComercio