Documentos de Trabajo

Documentos de
Trabajo Nº3
Agosto, 2007
Desarrollo Financiero y Crecimiento
Económico: La Evidencia Empírica
para el Perú 1950 - 2007
Rafael Bustamante Romaní
Docente UNMSM- Perú
Centro de Estudios
Económicos y Desarrollo
Empresarial
1
Documentos de Trabajo
© CEEDE
DT – Nº4. Agosto, 2007
Esquirlas de Aire, Arcano Indescifrable
Autor(es): Rafael Bustamante Romaní
90 páginas
La presente Investigación es una extensión de un paper presentado en el Encuentro de Economistas
BCRP 2006. Los hallazgos, interpretaciones, conclusiones y opiniones expresadas en el presente
documento corresponden enteramente a los autores y no reflejan necesariamente los puntos de vista de la
organización. Reproducciones totales o parciales no requieren autorización previa salvo indicación de
fuente. Copias pueden ser descargadas libremente de la sección publicaciones en www.ceede.org.pe. Los
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2
Desarrollo Financiero y Crecimiento Económico:
La Evidencia Empírica para el Perú
1950 2007
Rafael Bustamante Romaní 1
Este trabajo presentará una breve descripción del grado de desarrollo de los mercados financieros en
Perú, en comparación con otros países. Luego de resumir las principales reformas financieras
implementadas en el país en las últimas décadas, se destacan las fortalezas y debilidades más
importantes de los mercados financieros en el Perú.
Asimismo examina empíricamente el ajuste causal entre el desarrollo financiero y el crecimiento
económico para el caso peruano usando técnicas de econometría de series de tiempo como el análisis de
raíz unitaria y de los Vectores Autorregresivos Cointegrados haciendo uso de la metodología de
Jhoansen. Asimismo se busca que los resultados revelen una relación positiva entre el desarrollo
financiero y el desarrollo económico e investigar si la dirección de causalidad que funciona
predominante es de al desarrollo financiero al crecimiento económico. En ese sentido este trabajo busca
evaluar la hipótesis teórica de que el mejor desarrollo del sistema financiero estimula el crecimiento
económico de largo plazo. En esta dirección en principio se revisa la principal literatura en relación
con esta hipótesis. Luego se introduce el sistema financiero en un modelo de crecimiento de largo plazo,
partiendo del conocido modelo de Ramsey y luego planteando un modelo de crecimiento endógeno
incluyendo el sistema financiero como factor explicativo. A partir de este modelo y haciendo uso de la
metodología de series de tiempo se llega a obtener una relación de largo plazo entre el crecimiento
económico y los distintos factores que explican el desarrollo financiero.
Palabras Clave: Cointegración, VAR, Crecimiento Económico, Sistema financiero, política económica.
1
Candidato a Magíster en Economía: Mención en Finanzas por la UNMSM, Curso de Extensión BCRP,
participación de Encuentro de Economistas del BCRP marzo del 2006, diciembre 2006 y diciembre del 2007.
Tópicos de investigación: Economía Computacional, Modelos de Crecimiento Económico, Sistema Financiero,
Valorización de Empresas. E mail: [email protected]
3
ÍNDICE
Desarrollo Financiero y Crecimiento Económico: La Evidencia Empírica para el
Perú 1950 2007
Contenido
1. Introducción
2. La literatura acerca del desarrollo financiero y el crecimiento
económico
3. Relación entre desarrollo financiero y crecimiento: Evidencia
empírica
4. La contribución de la presente Investigación.
5. Marco Teórico
5.1 La estabilidad macroeconómica como base del desarrollo financiero
5.2 Relación entre desarrollo financiero y crecimiento
5.3 El sistema financiero en los desarrollos teóricos
5.4 Desarrollo del modelo Teórico
5.4.1 El sistema financiero en el modelo de Ramsey-Cass-Koopmans
5.4.2 Desarrollo del sistema financiero y productividad del capital
6. Hipótesis
6.1 Hipótesis principal
6.2 Hipótesis Específicas
7. Objetivos
7.1 Objetivo general
8. El rol de la estabilidad del sistema financiero en la conducción de la
política monetaria en Perú.
14. El Sistema Bancario Peruano: Evolución reciente
15. Aspectos Metodológicos de la Investigación
17. Técnicas de procesamiento de datos
18. Variables presentes en el estudio
19. Análisis de Estacionariedad y de las raíces unitarias
Aplicación del Test Zivot Andrews y el F Statisc secuencial
Prueba de Raíz unitaria sobre Estacionariedad
4
Aplicación del contraste ADF al caso de series de frecuencia
Anual
Aplicación del contraste del ADF al caso de series de frecuencia
trimestral
20. Análisis de causalidad de Granger: El Test de Causalidad Granger
por Bloques
21. Modelos de Vectores Autorregresivos (VAR)
Especificación del modelo VAR
Estimación del modelo VAR
22. Gráfica de la Funciones Impulso Respuesta a partir del modelo
VAR estimado para el caso de Data Anual
23. Gráfica de la Funciones Impulso Respuesta a partir del modelo
VAR estimado para el caso de Data Trimestral
23. Análisis de los Vectores de Cointegración
23.1 Concepto de Cointegración
23.2 Incorporación de tendencia e intercepto en el modelo
23.3 Estimación de lo Vectores de Cointegración a partir de la data de
frecuencia anual
24. Conclusiones y Recomendaciones
25 Bibliografía
26. Anexos
5
1. Introducción
Por años se ha sabido que el desarrollo o crecimiento económico y el del sistema financiero van
de la mano; esto es, los países de mayor ingreso tienen sistemas financieros más profundos o
desarrollados.
Sin embargo, la discusión acerca de la causalidad entre el desarrollo del sistema financiero y el
crecimiento económico ha generado por muchos años debate entre los economistas. Por una
parte, el premio Robert Lucas (1988) desestimó el rol del sistema financiero como un
determinante principal del crecimiento económico. Del mismo modo, la destacada economista
Joan Robinson (1952) argumentó que “donde las empresas lideran, las finanzas siguen”. En esta
perspectiva las finanzas no causan el crecimiento económico, sino que responden
automáticamente a los cambios en demanda del sector real. Por otra parte, el también ganador
del Nobel Merton Miller (1998) argumentó que “la proposición de que los mercados financieros
contribuyen al crecimiento económico es demasiado obvia como para una discusión seria”. De
manera similar, Bagehot (1873), Schumpeter (1934), Gurley y Shaw (1955), Goldsmith (1969)
y McKinnon (1973) han rechazado la idea de que el nexo entre finanzas y crecimiento pueda ser
ignorado sin obstaculizar nuestro entendimiento del proceso de crecimiento económico.
Más recientemente, una serie de trabajos de investigación iniciados por Levine (1997) indica
que los sistemas financieros juegan un rol crítico en estimular el crecimiento económico.
Todos estos antecedentes justifican preguntarse si el desarrollo del sistema financiero tiene
relación directa con el crecimiento. Avanzar en entender el rol que juega el sistema financiero
en el proceso de crecimiento económico permite comprender de mejor manera este último y,
finalmente, influir en la elección de políticas públicas, ya que éstas —sean de índole
macroeconómica, impositiva, legal o regulatoria— configuran la operación y evolución del
sistema financiero.
Hay una abundante literatura que investiga la relación entre el sistema financiero y el
crecimiento de la economía. Los trabajos de investigación se componen tanto de modelos
teóricos como de trabajos empíricos, que buscan establecer qué tipo de vínculo existe entre el
desarrollo financiero y el desarrollo económico resaltando su importancia en el crecimiento
económico como factor que complementa a factores como el comercio exterior, inversión en
capital humano e inversión en innovación tecnológica.
En ese sentido este trabajo busca demostrar que el mejor desarrollo del sistema financiero
estimula el crecimiento económico de largo plazo.
6
2. La literatura acerca del desarrollo financiero y el crecimiento económico
El problema fundamental que se trata abordar, es el de identificar el grado de influencia que
posee la actividad de intermediación financiera desarrollada por la banca en la generación de
bienes y servicios por parte del sector productivo.
La discusión acerca de la relación entre la actividad de intermediación financiera y el
crecimiento económico ha sido abordada por varios autores 2 , en el transcurso de los años. Sin
embargo, es a partir de la segunda mitad de la década de los setenta, como resultado del
acelerado proceso de cambios experimentado por el negocio financiero internacional, cuando la
misma comienza a plantearse en los términos actuales.
En este sentido, los temas asociados a la apertura y liberalización de los mercados financieros
adquieren relevancia en el marco de una nueva visión pública y privada de la estructura
financiera internacional 3 . Entre otros temas destacan el aumento de las fuentes de
financiamiento tanto en el plano de las economías domésticas como en el de las internacionales,
la mayor competencia por el crédito entre las empresas nacionales y multinacionales, la
influencia del sistema financiero en la actividad real de las economías, entre otros.
Entre las investigaciones que tratan de explicar los cambios en los sistemas financieros y sus
repercusiones sobre la dinámica de las variables reales, se encuentran las realizadas por
Schumpeter (1912), Goldsmith (1969), McKinnon (1973), Shaw (1973) y Levine (1993), los
cuales tratan, desde distintos puntos de vista, la relación entre el desarrollo financiero y el
crecimiento económico en un contexto de mercados financieros parcial o totalmente abiertos.
Así, según De Gregorio y Guidotti (1992), estos trabajos iniciales tienen como objetivos
principales determinar en qué medida la profundidad de los mercados financieros mejora las
tasas de crecimiento económico y aportar elementos explicativos acerca de los canales a través
de los cuales la intermediación financiera fomenta la actividad económica.
En este sentido, destaca la comprensión del grado de influencia que ejerce la actividad de
intermediación financiera sobre la inversión. En torno a este tema giran las dos principales
hipótesis desarrolladas para explicar la relación intermediación financiera actividad económica.
2
En la Teoría General de Keynes (1936), éste refiere “los procesos en los que las fuerzas financieras interactúan con
la producción y el consumo para determinar el producto agregado, el empleo y los precios. En toda economía
capitalista las empresas deben mantener niveles de inversión constantes que garantizarán la perpetuación del proceso
productivo, esta inversión realizada por la empresa es financiada a través del uso de recursos propios o empleando
recursos externos. Los niveles de inversión de toda empresa están basados en un plan a largo plazo que considera las
expectativas sobre las condiciones futuras de la economía.
3
Consultar el Informe sobre el Desarrollo Mundial 1989. “Los sistemas financieros y el desarrollo. Indicadores del
desarrollo mundial”.
7
Una, expresa que la intermediación financiera permite que se canalicen mayores flujos de
inversión hacia la economía y la otra, que la intermediación financiera mejora la eficiencia en el
proceso de acumulación de capital 4 .
La hipótesis de más amplia difusión en este tema, fue formulada por McKinnon (1973) y Shaw
(1973), quienes establecen una relación de causalidad directa entre el nivel de la tasa de interés
real, el grado de intermediación financiera y el incremento en los niveles de ahorro e inversión.
En tal sentido, estos autores señalan que tasas de interés reales positivas estimulan el ahorro
financiero y la intermediación bancaria, lo cual, a su vez, conduce a un aumento de la demanda
de crédito del sector privado, un estímulo a la inversión y al crecimiento. Asimismo, las tasas de
interés reales positivas incrementan la eficiencia de la asignación de los fondos invertibles,
generando así un efecto positivo adicional sobre el crecimiento económico 5 .
Lo más destacado de estos planteamientos, lo constituye la capacidad que posee la actividad de
intermediación bancaria para estimular la asignación de recursos hacia aquellos sectores
económicos que poseen mayor atractivo en cuanto a rentabilidad y a posibilidades de
crecimiento. En este sentido, la intermediación crediticia se presenta como un puente entre la
iniciativa productiva, fundamentalmente de carácter privado, y el logro de cotas de bienestar
social más elevadas. Para ello, la intermediación crediticia requiere no sólo de reglas
institucionales claras sino de un entorno macroeconómico estable. Los autores que han
estudiado la actividad financiera, asocian las virtudes que a ella acompañan, con la
obligatoriedad de mecanismos de mercado bien establecidos.
Mercados profundos regulados de manera adecuada, son las bases para el aprovechamiento de
los beneficios de la intermediación financiera entre las que destacan la reducción de los costos
transaccionales, la reducción del riesgo asumido por los agentes económicos y la capacidad para
motorizar la inversión productiva 6 .
4
Por supuesto, también existen autores que critican, como exagerada, la influencia de la intermediación financiera en
la generación de producto. Entre estos autores destacan Lucas (1988), Stern (1989), entre otros.
5
Esta hipótesis se fundamenta en el sencillo análisis siguiente: Los individuos destinan su ingreso, básicamente,
hacia consumo e inversión. Ingreso = Consumo + Inversión. El ahorro se define como: Ingreso – Consumo = Ahorro
= Inversión. Ahora bien, para que el ahorro se corresponda con los niveles de inversión de la economía, tanto los
ahorristas como los inversionistas deben ser reunidos en torno a una finalidad común, lo que implica costos derivados
de la transaccionalidad y el manejo de la información. Inversión = Ahorro- (Costos transaccionales y de manejo de la
información)
6
Las ventajas de la intermediación financiera surgen de la capacidad que poseen las instituciones que la desarrollan
para generar economías de escala en las operaciones financieras, permitir un grado de calce de plazos pertinente entre
activos y pasivos que no podría ser concretado por los agentes individuales, diversificar adecuadamente los riesgos,
entre otros aspectos.
8
Considerando tales elementos, los autores referidos y en especial McKinnon, establecieron
algunos vínculos entre lo que denominaron un estado de “represión” 7 o excesiva regulación de
las variables financieras, las restricciones a la intermediación bancaria y tasas de crecimiento
económico considerados subóptimos dadas las características de la economía y el potencial a
ella asociado. De este análisis nace el concepto de “liberalización financiera” o teoría que
pregona que mercados financieros profundos y desregulados permiten avances en términos de
crecimiento económico y bienestar social, debido al aumento de la influencia y eficiencia de los
mecanismos de asignación de mercado.
De allí que, el fenómeno de la liberalización y la apertura de los mercados financieros que cobra
auge hacia finales de la década de los setenta y principios de la. Es, mediante la actividad de
intermediación financiera, que este proceso resulta rentable para las partes (ahorristas e
inversionistas) debido a la generación de economías de escala por parte de las instituciones
financieras.
El desarrollo de los procesos de liberalización, a la luz de las teorías de McKinnon y Shaw,
permitió formar una opinión más completa de la dinámica de los mismos y ahondar en los temas
relacionados con la desregulación y apertura de los mercados. Los planteamientos iniciales de
estos autores fueron revisados en virtud de la presencia, en muchas de las economías objeto de
estudio, de sistemas financieros caracterizados por diversos grados de debilidad estructural en
los mecanismos de mercado y serias distorsiones en la estructura de incentivos después de años
de regulación y aplicación de controles.
De esta forma, gran parte de las economías que comenzaban a recorrer el camino de la
liberalización no fueron capaces de transitar con buen paso el cruce de un ambiente protegido y
controlado a uno determinado por la volatilidad y la presencia de agentes con elevada capacidad
de movilidad de recursos y profundos conocimientos del funcionamiento de los negocios
financieros.
3. Relación entre desarrollo financiero y crecimiento: Evidencia empírica
Existe una amplia literatura empírica que investiga el nexo entre desarrollo económico y
desarrollo financiero. La línea de investigación seguida en este tema ha estado destinada
principalmente a establecer la causalidad subyacente en este nexo, identificar los mecanismos
7
Según Mckinnon y Shaw (1973), El término “represión financiera” se refiere a “…al entorno caracterizado por
controles en los niveles de tasas de interés, altos requerimientos de encajes bancarios, el establecimiento forzado de
cupos en el otorgamiento de créditos a determinados sectores de la actividad económica (usualmente a tasas de
interés por debajo de los niveles de mercado), fijación década de los ochenta, principalmente en los países
desarrollados, permite evaluar las propuestas que acerca de las ventajas de la intermediación financiera formularon
los autores mencionados. Dicha evaluación continuó con los procesos de liberalización financiera llevados a cabo en
las “economías emergentes”, el cual sucede, con mayor intensidad a principios de la década de los noventa.
9
de transmisión del vínculo, y establecer si es mejor que los sistemas financieros se desarrollen
a través del sistema bancario o del mercado financiero no bancario (bolsas de valores). Por otra
parte, la literatura empírica también se compone de una amplia variedad de enfoques y técnicas
estadísticas: estudios de corte transversal, paneles, análisis de series de tiempo, estudios a nivel
de industrias y estudios a nivel de firmas 8 . A continuación describimos brevemente los
principales resultados encontrados en la literatura que investiga la relación entre desarrollo
financiero y crecimiento económico. El Cuadro Nº 1 presenta una descripción más detallada de
los estudios revisados.
Cuadro Nº 1:
Resumen de la Evidencia empírica del nexo entre Desarrollo Financiero y Crecimiento
Estudios de corte transversal
Definición de la variable usada
para medir desarrollo financiero Principales conclusiones
Autor
Muestra
Goldsmith
1969
1860-1963, 35 Intermediación financiera
países
King
Levine
1993
y
Levine
Zervos
1998
y
Existe una relación positiva
entre desarrollo financiero y
crecimiento.
-Pasivos líquidos del sistema El desarrollo financiero es un
buen predictor de las
1960-1989, 77 financiero (% PIB)
-Crédito bancario (% crédito Tasas de crecimiento futuras
países
de las economías.
bancario más activos
domésticos totales del Banco
Central)
-Créditos a empresas privadas (%
PIB)
-Tasa de rotación en el mercado
1976-1993, 42 accionario (% capitalización)
-Crédito Bancario (% PIB)
países
El desarrollo financiero es un
buen predictor de la tasa de
crecimientos posteriores de las
economías.
8
Financiamiento interno se refiere al monto de inversión que una firma financia con fuentes propias, como es el flujo
de caja generado por la misma operación. El financiamiento externo, como indica su nombre, se refiere a fuentes de
financiamiento como la emisión de deuda o a acciones.
10
Estudios con variables instrumentales
Autor
Muestra
Levine,
Loayza
Beck
2000
y
Definición de la variable usada
para medir
desarrollo Principales conclusiones
financiero
-Crédito privado (% PIB)
1960-1975,
71 países
Corbo,
1960-2000,
Hernández y
72 países
Parro
2005
-Crédito privado (% PIB)
Causalidad va desde desarrollo
financiero hacia crecimiento
y el efecto del primero sobre el
segundo
es económicamente significativo.
Instituciones, desarrollo financiero y
sobrevaluación
cambiaria
son
importantes
determinantes
del
Crecimiento
económico.
Estudios con paneles dinámicos
Autor
Muestra
1960-1995,
77 países
Levine,
Loayza
2000y
Beck
Beck
Levine
2004
y
1975-1998,
40 países
Definición de la variable usada para
medir desarrollo financiero
Principales conclusiones
-Crédito privado (% PIB)
-Tasa de rotación en el
accionario (% capitalización)
-Crédito bancario (% PIB)
Causalidad
va
desde
desarrollo financiero hacia
crecimiento y el efecto del
mercado primero sobre el segundo es
económicamente
significativo.
Causalidad
va
desde
desarrollo financiero hacia
crecimiento y el efecto del
primero sobre el segundo
es
económicamente
significativo.
11
Estudios en el nivel de firmas
Autor
Muestra
Definición de la variable usada
para
medir
desarrollo Principales conclusiones
financiero
1986-1991
DemirguçKunt 1998
Y
Maksimovic
firmas
manufactureras
transadas
Públicamente
más grandes en
26 países.
-Capitalización accionaría (% PIB) El desarrollo financiero
incentiva el crecimiento a
-Tasa de rotación mercado través de remover los
impedimentos que tienen las
accionario (% capitalización)
firmas
para
explotar
oportunidades
de
-Activos bancarios (% PIB)
crecimiento.
Relación entre Desarrollo financiero y crecimiento en el corto plazo
Autor
Muestra
Loayza y
Rancieres
2002
1960-1995
74 países
Definición de la variable usada
para
medir
desarrollo Principales conclusiones
financiero
Relación positiva de largo
plazo entre desarrollo
-Crédito privado (% PIB)
-Pasivos líquidos del sistema financiero y crecimiento
coexiste con una relación
financiero (% PIB)
Principalmente negativa en
el corto plazo. Ésta se da en
países que han tenido crisis
financieras que han sido
antecedidas por un boom de
crédito.
Una primera serie de estudios de corte transversal (Goldsmith, 1969; King y Levine, 1993;
Levine y Zervos, 1998) reveló que el desarrollo financiero precede al crecimiento del producto.
Trabajos posteriores que utilizaron técnicas estadísticas más sofisticadas, como el Método de
Variables Instrumentales (Levine, Loayza y Beck, 2000) y de Paneles Dinámicos (Beck, Levine
y Loayza, 2000; y Beck y Levine, 2004), concluyeron que el desarrollo financiero causa el
crecimiento económico en el largo plazo y, además, el efecto del mismo sobre el crecimiento
del producto per cápita es económicamente significativo.
12
Un estudio de corte transversal es aquel que se compone de una unidad de tiempo (por ejemplo,
la tasa de crecimiento promedio de la economía entre 1960 y 2000) y varias unidades
“transversales”, como las muestras de varios países. Un estudio de series de tiempo es aquel que
tiene varias unidades de tiempo y una única unidad transversal (por ejemplo, estudios acerca de
un país para un número determinado de años). Finalmente, un estudio de panel es aquel que se
compone de varias unidades de tiempo y transversales (con datos de varios países y varios años
para cada uno de ellos).
4. La contribución de la presente Investigación
Es el primer trabajo que toca este tema específico de crecimiento a nivel de trabajo de
investigación, para el caso peruano, ya que trabajos similares solamente podemos mencionar el
trabajo de Waldo Mendoza que estudia a las fluctuaciones del sistema financiero expresado en
el desarrollo bancario. Por lo tanto el resultado de este estudio servirá como fundamento
5. Marco Teórico
5.1 La estabilidad macroeconómica como base del desarrollo financiero
Como respuesta a la realidad de los procesos de liberalización financiera, comenzaron a
plantearse críticas a dichos procesos y a las ventajas a ellos asociados en términos de
crecimiento económico en ambientes de libre movilidad de los capitales. Así, De Gregorio y
Guidotti (1992) realizan ciertas objeciones, desde el punto de vista de las implicaciones de
política económica, a la relación entre tasas de interés reales positivas relativamente elevadas y
los beneficios de éstas para el crecimiento económico. Dichos autores sustentan sus argumentos
en la literatura que presenta, como eje central de la (discrecional casi siempre) del tipo de
cambio (acompañado frecuentemente con limitaciones a los movimientos de capital) o,
inclusive, actuación de los agentes económicos, el grado de credibilidad en las políticas
económicas y las instituciones que las respaldan 9 . De este modo, tasas de interés reales elevadas
podrían ser el reflejo de factores tales como las expectativas del público sobre inflación o sobre
9
Van Wijnbergen (1983), Buffie (1984) y Taylor (1983) realizan una serie de criticas cuyo argumento fundamental
es la existencia de “curb markets” en los países en desarrollo. “Tasas de interés elevadas inducen una reasignación de
portafolios que deterioran los más eficientes canales de intermediación de los mercados financieros informales (que
no estén sujetos a requerimientos de reservas) a favor de los depósitos en la banca”. Díaz Alejandro (1986) analiza lo
acontecido en los episodios seguidos en Argentina, Chile, Uruguay y señala que “un proceso de sobreendeudamiento
e inestabilidad macroeconómica termina convirtiendo la liberalización en pánico y colapso financiero”.
13
un repudio directo de las obligaciones del gobierno o con la falta de credibilidad en las políticas
económicas 10 , las cuales no tienen relación alguna con la productividad marginal del capital.
Asimismo, Calvo y Coricelli (1991) hacen referencia al caso de las economías de Europa
Oriental, en las cuales la presencia de tasas de interés reales elevadas podría ser expresión de
una estructura financiera frágil, un ambiente regulatorio débil y/o la carencia de una estructura
legal que resguarde los derechos de propiedad. Estos factores añaden un alto componente de
riesgo en las tasas de interés. Algunos de estos aspectos parecen ser comunes a un gran número
de países con economías en fase de transición de un sistema controlado a uno no controlado,
especialmente, en lo relativo al tema de la debilidad del entramado institucional sobre el cual se
sustenta el sistema financiero y el grado de desarrollo de los agentes públicos y privados que
participan en el mercado local. Vera y González (1997) expresan que los efectos que la
liberalización financiera ha tenido en algunos países en desarrollo, han motivado la reflexión
por parte de aquellos que veían en este proceso, el mejor mecanismo para lograr mercados
financieros profundos y competitivos. Un aspecto a destacar es el orden con el cual se realizan
las reformas en los mercados reales y financieros. A este respecto, McKinnon (1989,1991) ha
modificado parcialmente sus primeras posiciones, reconociendo que un escenario de altas tasas
de interés termina exacerbando problemas de “riesgo moral” y “selección adversa”, lo que
conduce, eventualmente, a un ambiente de inestabilidad macroeconómica y financiera
En este punto, sin embargo, conviene destacar que Mckinnon argumenta a favor de los
beneficios que se derivan de tasas de interés reales positivas en términos de crecimiento, pero no
necesariamente aboga por tasas de interés reales elevadas o excesivamente elevadas.
Por su parte, Gruben y McComb (1997) expresan que el tránsito de un sistema financiero
reprimido a uno liberalizado, usualmente, lleva consigo una notable incapacidad por parte de los
bancos de proveer servicios financieros de manera eficiente, bien sea por carencia de experticia,
precariedad en la calificación de los recursos humanos o uso inadecuado de las herramientas
tecnológicas. Todo ello conlleva a un mayor costo de intermediación, representado por un
diferencial de tasas de interés relativamente elevado. McKinnon (1989) incorpora nuevos
elementos a sus planteamientos, al afirmar que la consecución de una fuerte relación entre
intermediación financiera y crecimiento económico debe asentarse en un contexto de estabilidad
macroeconómica que garantice su sostenibilidad en una estructura fiscal viable, un sector
productivo competitivo y políticas públicas creíbles. Adicionalmente, este autor señala que cada
10
Según De Gregorio y Guidotti (1992) “la conclusión que se deriva de todos estos argumentos es que de hecho las
altas tasas de interés reales pueden tener un impacto negativo sobre la inversión y el crecimiento, a través de, por
ejemplo, un racionamiento del crédito, mayores costos de producción, o la creación de un excesivo aumento de las
deudas internas, tanto públicas como privadas”.
14
país debe tratar de establecer el ritmo adecuado de liberalización de las variables financieras con
la finalidad de no generar mayores distorsiones en la estructura de la economía 11 .
Sin embargo, más allá de todas las consideraciones empíricas asociadas a las tesis de Mckinnon
y Shaw, antes que ellos, Goldsmith (1969) señalaba que la intermediación financiera influía,
básicamente, en la eficiencia de la acumulación de capital. Este autor argumentaba sobre los
beneficios derivados de la disminución de los costos transaccionales implícitos en la búsqueda
de financiamiento, la minimización de los problemas de información y el establecimiento de una
estructura de incentivos que promueva la presencia e interacción de agentes optimizadores en el
manejo de los riesgos financieros, temas estos que sobrepasaban la simple discusión acerca de
tasas de interés reales y crecimiento que por un buen tiempo habían copado la atención de los
especialistas 12 .
El ahorrista promedio es renuente al riesgo y a la iliquidez, por lo que invertiría en negocios
seguros y de baja productividad. Estas colocaciones de baja o nula productividad privarían a
muchos empresarios de innovadores de los fondos necesarios para materializar sus proyectos. El
progreso tecnológico y, por ende, el crecimiento, sería extremadamente lento. Por lo tanto la
intersección del sistema financiero creando un activo financiero (depósito) que satisface las
exigencias del ahorrista y otro muy distinto (préstamo) que se amolda a las necesidades del
emprendedor, impulsa el crecimiento económico.
Acerca de las hipótesis presentadas, De Gregorio y Guidotti (1992) establecen, haciendo
conveniente abstracción de la polémica, que la principal fuente de controversia radica en la
determinación de la variable a través de la cual se mide la intermediación financiera y del canal
de transmisión del desarrollo financiero al crecimiento, lo cual retoma, en cierta medida, el
planteamiento de fondo inicialmente planteado.
A su vez, De Gregorio y Guidotti destacan la necesidad de un elevado grado de solidez
institucional que permita a la actividad de intermediación financiera desarrollarse sin la
interferencia de una excesiva discrecionalidad. En este sentido, resaltan los planteamientos de
11
A este respecto, García (1998) señala que la extensión de la represión financiera en América Latina ocasionó una
disminución significativa de la profundidad financiera, causando de esta manera un fuerte desestímulo al ahorro y,
por ende, al crecimiento económico de la región.
12
Con respecto a esta hipótesis es interesante citar a Bebczuk (2000), quién afirma que la actividad de intermediación
financiera hace más eficiente el proceso de acumulación de capital pues, “las inversiones productivas son de alto
riesgo y tienen poca liquidez. El afán de ganancias elimina de cuajo las oportunidades más seguras y rentables, por lo
que el empresario ambicioso debe revestirse de audacia para internarse en líneas de producción todavía no
exploradas. Ello implica que en muchos casos fuertes sumas de dinero colocadas en proyectos de larga maduración y
resultado incierto.
15
Mckinnon, Shaw y Goldsmith acerca de la importancia de la estabilidad macroeconómica
como base fundamental del sistema financiero.
En este sentido, Vera y González (1997) señalan que existen dos aspectos relativos al ambiente
macroeconómico que afectan el desempeño financiero en las economías en desarrollo. El
primero se relaciona con la estabilidad macroeconómica que se manifiesta en el comportamiento
de los precios internos y en el desempeño del sector externo de la economía. Un segundo
aspecto, no desvinculado del todo del primero, es el que concierne a al comportamiento de la
actividad económica y de la demanda efectiva que imprime a la economía un carácter
procíclico.
Hausmann y Gavin (1996) advierten que los shocks macroeconómicos adversos pueden
dificultar el pago oportuno de las deudas por parte de los prestatarios amenazando así la
solvencia de los bancos. Los shocks adversos a la demanda monetaria o a los flujos de capital
internacional pueden socavar la capacidad de la banca doméstica para financiar sus obligaciones
de préstamos, con lo cual se provoca una crisis por otros medios. Un incremento repentino en la
demanda de depósitos bancarios, así como un aumento del capital foráneo, pueden generar una
bonanza de préstamos bancarios, después de lo cual los bancos podrían encontrarse con una
cartera compuesta por gran cantidad de préstamos poco confiables, haciendo que el sistema sea
mucho más vulnerable.
Una economía que logra superar los problemas institucionales es capaz de aprovechar las
ventajas que otorgan los mercados financieros profundos, en cuanto al grado de eficiencia que
adquiere la realización de transacciones financieras de todo tipo y el incremento de la capacidad
de innovación por parte de las instituciones intermediadoras. La relación directa entre eficiencia
de los mercados financieros y fomento del proceso de acumulación de capital es de tal
trascendencia, que constituye uno de los principales motores que impulsa el crecimiento
económico.
5.2
Relación entre desarrollo financiero y crecimiento
Por años se ha sabido que el crecimiento económico y el del sistema financiero van de la mano;
esto es, que los países de mayor ingreso tienen sistemas financieros más profundos o
desarrollados.
Sin embargo, la discusión acerca de la causalidad entre el desarrollo del sistema financiero y el
crecimiento económico ha generado por muchos años debate entre los economistas. Por una
parte, el premio Nobel Robert Lucas (1988) desestimó el rol del sistema financiero como un
16
determinante principal del crecimiento económico. Del mismo modo, la destacada economista
Joan Robinson (1952) argumentó que “donde las empresas lideran, las finanzas siguen”. En esta
perspectiva las finanzas no causan el crecimiento económico, sino que responden
automáticamente a los cambios en demanda del sector real. Por otra parte, el también ganador
del Nobel Merton Miller (1998) argumentó que “la proposición de que los mercados
financieros contribuyen al crecimiento económico es demasiado obvia como para una discusión
seria”. De manera similar, Bagehot (1873), Schumpeter (1934), Gurley y Shaw (1955),
Goldsmith (1969) y McKinnon (1973) han rechazado la idea de que el nexo entre finanzas y
crecimiento pueda ser ignorado sin obstaculizar nuestro entendimiento del proceso de
crecimiento económico.
Más recientemente, una serie de trabajos de investigación iniciados por Levine (1997) indica
que los sistemas financieros juegan un rol crítico en estimular el crecimiento económico. Todos
estos antecedentes justifican preguntarse si el desarrollo del sistema financiero importa para el
crecimiento. Avanzar en entender el rol que juega el sistema financiero en el proceso de
crecimiento económico permite comprender de mejor manera este último y, finalmente, influir
en la elección de políticas públicas, ya que éstas —sean de índole macroeconómica, impositiva,
legal o regulatoria— configuran la operación y evolución del sistema financiero.
Hay una abundante literatura que investiga la relación entre el sistema financiero y el
crecimiento de la economía. Los trabajos de investigación se componen tanto de modelos
teóricos como de trabajos empíricos, que buscan establecer qué tipo de vínculo existe entre el
desarrollo financiero y el desarrollo económico. A continuación revisamos brevemente la
literatura teórica y empírica con el objetivo de extraer las principales conclusiones encontradas
acerca de este vínculo.
Los costos de adquirir información, hacer cumplir los contratos y llevar a cabo transacciones
generan incentivos para el surgimiento de mercados, intermediarios y contratos financieros. En
otras palabras, los sistemas financieros surgen con el propósito de reducir los costos y
minimizar las fricciones y asimetrías que existen en los mercados. El modo en que estos
problemas se resuelven influye en las decisiones de ahorro e inversión, y afectan a la asignación
de recursos de las economías y al crecimiento económico 13 .
Analíticamente se pueden distinguir cinco funciones que presta el sistema financiero a las
economías, a través de las cuales reduce los costos de transacción, de obtención de información
y de hacer cumplir los contratos (Levine, 2004):
13
Hay que notar, sin embargo, que el desarrollo financiero no sólo permite un mayor crecimiento en el largo plazo,
sino que también permite suavizar los ciclos
17
a) Producción de información ex ante acerca de las posibles inversiones y asignaciones de
capital.
Un sistema financiero provee las economías de escala 14 que permiten adquirir la información
necesaria para elegir a quien prestar. Específicamente, un sistema financiero puede destinar
recursos suficientes para escoger los proyectos que representan la mejor inversión, lo cual, en
agregado, implica una asignación eficiente de los recursos.
Es de anotar que un sistema financiero que solo asigna recursos en forma de deuda no crea los
mismos incentivos para la innovación tecnológica que uno que, además, provee capital. Debido
al conflicto de intereses en un contrato de deuda, Éste puede explícitamente excluir proyectos de
alto riesgo, dentro de los cuales suelen estar las innovaciones tecnológicas.
b)
Monitoreo de las inversiones realizadas y de los gobiernos corporativos
Un sistema financiero provee las economías de escala que permiten adquirir la información
necesaria para controlar los conflictos de interés, y asumir los costos de hacer cumplir los
contratos. Por estas mismas razones un sistema financiero esta mejor capacitado para alinear los
intereses de administradores, accionistas y prestamistas.
c) Comercialización, diversificación y administración de riesgos
El aporte de un sistema financiero es obvio en el riesgo de liquidez. Sin él no sería posible que
los recursos de los ahorradores, que quieren mantener un acceso ágil a ellos, financiaran
proyectos de largo plazo. Adicionalmente, un sistema financiero puede permitir la cobertura y
distribución del riesgo de un proyecto que, de otra forma, no podría obtener financiación.
d) Movilización de ahorros
Las economías de escala de un sistema financiero también reducen los costos de transacción.
Sin ellas algunos proyectos no podrían recolectar fondos suficientes y algunos ahorradores no
podrían realizar inversiones, cubrirlas o diversificarlas.
d)
Provisión de medios de pagos para facilitar el intercambio de bienes y servicios
Por último, al reducir los costos de transacción, un sistema financiero fomenta la especialización
del trabajo. Levine argumenta que cada una de las funciones anteriores contribuye al
crecimiento económico a través de su impacto en la acumulación de capital y en la innovación
14
Las economías de escala son un fenómeno que motiva la aparición de barreras de entrada. Existen economías de
escala o rendimientos crecientes a escala cuando, al multiplicar todos los factores de producción por una cantidad z,
la producción se multiplica por un número mayor que z.
18
tecnológica: el sistema financiero aumenta la tasa de ahorro y dirige recursos hacia los
proyectos más rentables, y aumenta la velocidad de la innovación tecnológica.
En uno de los estudios más influyentes de la literatura de la relación entre el desarrollo
financiero y el crecimiento económico –King and Levine (1993) 15 - se afirma que el nivel de
desarrollo financiero es un buen pronóstico del ritmo de crecimiento económico futuro. El
artículo concretamente establece que mayores niveles de desarrollo financiero están fuertemente
asociados con las futuras tasas de acumulación de capital y futuras mejoras en la eficiencia
con la cual se asigna el capital.
Así, un mayor grado de desarrollo financiero implica que cada una de las cinco funciones
anteriores se encuentre más diseminada y/o sean de mejor calidad, lo que conlleva menores
costos de adquisición de información y realización de transacciones y una mejor selección de
proyectos de inversión. A su vez, al eliminar de mejor forma las fricciones de mercado aludidas,
el desarrollo financiero aumentará la rentabilidad y/o disminuirá la incertidumbre asociada a las
distintas alternativas de inversión, lo que influirá positivamente en las decisiones de ahorro e
inversión, mejorando la asignación de recursos en la economía e incentivando el crecimiento
económico 16 . Dicho de otro modo, una ventaja de contar con un sistema financiero más
desarrollado es que éste permite suavizar las fluctuaciones de la economía, por ejemplo,
permitiendo el acceso a endeudamiento en períodos malos.
Cabe destacar que las tres primeras funciones, que se asocian a una mejor selección de
proyectos con mejoras en productividad y sostenidas ganancias en eficiencia, son el mecanismo
de transmisión más importante entre desarrollo financiero y crecimiento (más importante aun
que la simple acumulación de recursos).
Sin embargo, existen otros mecanismos de segundo orden y, por ende, menos importantes que
pueden hacer más complicada esta relación. A modo de ejemplo, Japelli y Pagano (1994)
explican que la liberalización financiera en el mercado de los créditos de consumo y de créditos
hipotecarios puede tener un efecto negativo sobre el crecimiento, ya que al aliviar las
restricciones de liquidez de las personas se reducen los incentivos al ahorro de éstas. Por el
contrario, De Gregorio (1996) argumenta que las restricciones de liquidez pueden tener un
15
King, Robert G. and Ross Levine, “Finance Growth: Schumpeter Might be Right,” The Quarterly Journal of
Economics, Volume CVIII, August, 1993, pp. 717-737.
16
Cabe destacar que las tres primeras funciones, que se asocian a una mejor selección de proyectos con mejoras en
productividad y sostenidas ganancias en eficiencia, son el mecanismo de transmisión más importante entre desarrollo
financiero y crecimiento (más importante aun que la simple acumulación de recursos). Sin embargo, existen otros
mecanismos de segundo orden y, por ende, menos importantes que pueden hacer más complicada esta relación. A
modo de ejemplo, Japelli y Pagano (1994) explican que la liberalización financiera en el mercado de los créditos de
consumo y de créditos hipotecarios puede tener un efecto negativo sobre el crecimiento, ya que al aliviar las
restricciones de liquidez de las personas se reducen los incentivos al ahorro de éstas. Por el contrario, De Gregorio
(1996) argumenta que las restricciones de liquidez pueden tener un efecto negativo sobre el crecimiento al reducir la
acumulación de capital humano.
19
efecto negativo sobre el crecimiento al reducir la acumulación de capital humano. Un aspecto
que merece mención se refiere a cómo lograr un mayor desarrollo de los sistemas financieros.
La Porta et al. (1997) muestran que en el largo plazo variable institucionales, como el imperio
de la ley y la protección de los derechos de los acreedores, son importantes determinantes del
financiamiento externo de las firmas 17 . En otras palabras, los determinantes últimos del
desarrollo financiero son variables de tipo institucional.
5.3 El sistema financiero en los desarrollos teóricos
Desde la propuesta de Schumpeter (1911) 18 de que los servicios prestados por el sistema
financiero son importantes para la promoción de la innovación tecnológica y el crecimiento
económico ha existido un relativo consenso entre los economistas en el sentido de que el
desarrollo del sistema es importante para el crecimiento de largo plazo. A pesar de ello, en la
teoría del crecimiento no se han incorporado con suficiente relevancia estas relaciones. En el
plano empírico las primeras evaluaciones de esta hipótesis se llevaron a cabo en la década de los
setenta Goldsmith (1969) McKinnon (1973) y Shaw (1973) para muestras pequeñas de países,
con resultados que apoyaban la idea de que la mejor estructuración financiera de una
economía acelera el crecimiento. Por supuesto, las simples relaciones empíricas resultaban
cuestionables en tanto carecían de fundamentación teórica 19 . Desarrollos recientes han
presentado modelos de crecimiento en los que la intermediación financiera afecta la tasa de
crecimiento (endógeno) del PIB percápita en el largo plazo, y de ellos se extrae la lección de
que las políticas de represión al sistema financiero, o la excesiva intermediación en sus
funciones tienen efectos nocivos de largo plazo. Uno de los primeros modelos en esta dirección
es Greenwood y Jovanovic (1990) 20 . En este trabajo se propone un modelo en el que los agentes
pueden o no participar de un arreglo institucional costoso de crear que es la intermediación
financiera 21 . Así, el entrar a formar parte de tal arreglo como agente intermediario, o servirse de
él como cliente, suponen unos costos fijos por sólo una vez. Se supone que en la economía
existen dos tipos de inversión posibles. Una de ellas ofrece una rentabilidad baja, libre de
riesgo. La otra ofrece una rentabilidad que es la agregación de dos componentes: una
rentabilidad (promedio) del agregado económico, que se explica por los choques aleatorios
18
Schumpeter, J. The Theory Economic Development. Harvard University Press. 1911. Según él, por sus funciones
de canalización de ahorros, evaluación de proyectos, diversificación del riesgo, monitoreo de gerentes y reducción de
costos de transacción.
19 De hecho, algunos economistas aceptaban (Robinson, 1952) que el desarrollo del sistema financiero era resultado
del (o, aún, acompañaba al) crecimiento económico, pero difícilrnente podía ser uno de sus determinantes.
20 Greenwood, J. y B. Jovanovic. Financial Development, Growth and the distribution of income Journal of Política
Economy. 1990.
21
También se demuestra que la competencia en el mercado financiero debe llevar a unos beneficios nulos de parte de
los intermediarios.
20
agregados (sistémicos) de productividad del capital, cuya media es más alta que la de la
inversión libre de riesgo, pero que está sujeta a una determinada varianza, y un término de
choques específicos al proyecto de inversión (idiosincrásicos), de media nula y alguna
varianza 22 .
El arreglo institucional propuesto funciona de la siguiente manera: los inversionistas que desean
utilizar sus servicios, pagan el costo de entrar y ceden los derechos sobre sus proyectos de
inversión. A cambio, el intermediario 23 se compromete con un retorno sobre la rentabilidad
promedio de la economía un periodo después 24 . De los proyectos recibidos, e intermediario
escoge aleatoriamente un subconjunto que decide financiar con los recursos captados 25 Una vez
escogido este subconjunto, el intermediario evalúa su rentabilidad esperada, neta de los costos
de la intermediación, y la compara con la tasa de rendimiento del capital seguro. Si la segunda
supera a la primera, completa su portafolio con inversiones seguras de baja rentabilidad. En el
caso contrario, invierte más recursos en activos de alta rentabilidad y riesgo y reevalúa la
rentabilidad del portafolio. Se demuestra que cuanto más amplio es el subconjunto de proyectos
escogidos para financiar 26 mayor será la probabilidad de que un portafolio compuesto de esta
forma sea el que maximiza las ganancias de los inversionistas 27 .
En estas condiciones, la intermediación financiera asintóticamente le ofrece a los agentes
participantes del arreglo lo siguiente: i) Retornos totalmente cubiertos del riesgo idiosincrático,
y Ia Cobertura del riesgo de que el retorno sistemático caiga por debajo de la tasa de
rentabilidad libre de riesgo. Ambos resultados son deseables para agentes adversos al riesgo y,
además, constituyen una demostración de que la canalización del ahorro por la intermediación
financiera, asigna los recursos hacia su mayor rentabilidad social.
Según este resultado, el desarrollo del sector financiero promueve el crecimiento, y viceversa.
Lo primero, porque sistemas financieros más desarrollados permiten una mejor asignación del
ahorro, en el sentido de financiar proyectos de inversión más rentables y productivos, aunque
22
Formalmente, la inversión segura ofrece un retorno
δ
constante, mientras la alternativa ofrece uno ( θ t
+ εt )
θ t es el choque agregado de la economía que se distribuye θ t i.i.d .( μθ , σ θ ) , con μθ > δ , σ θ > 0 .
ε t representa el choque idiosincrático distribuido como ε t i.i.d .( με , σ ε2 ) .
donde
2
2
23
Que actúa como un agente fiduciario.
Nótese que, siendo así, los inversionistas quedan totalmente cubiertos del riesgo específico, a cambio de un costo
fijo de entrada al arreglo. En su formalización, la simetría en el tamaño de los proyectos y en la distribución de sus
choques específicos simplifica de manera importante el manejo algebraico.
25
En la formalización del modelo, no se consideran, sin embargo, las preferencias intertemporales de los agentes, ni
su problema de asignación de recursos. Si bien esta función es reconocida en el trabajo, su importancia queda
inexplorada el crecimiento económico, por si mismo, irá reduciendo en términos absolutos el costo de participar en el
arreglo
24
21
con un riesgo sistemático e idiosincrásico más alto que las inversiones alternativas que se
hubieran emprendido en ausencia de un sistema desarrollado. En este contexto, el sistema
financiero desarrollado aparece como un arreglo institucional (costoso) que tiene tres beneficios
potenciales. En primer lugar, ofrece a los empresarios la información como un bien público.
Así, cada empresario utiliza (indirectamente) la información sobre el retorno a los proyectos de
inversión emprendidos por otros anteriormente 28 . En segundo, el sistema actúa como un seguro
para la diversificación del riesgo, gracias a la composición de un portafolio amplio por parte del
intermediario financiero. En tercero 29 , ofrece a los agentes la oportunidad de suavizar en el
tiempo sus sendas de consumo 30 al permitirles manejar intertemporalmente su liquidez 31 .
Sin embargo, la relación va también en la dirección de un mayor crecimiento económico hacia
un mejor sistema financiero. Para esta demostración, se considera el problema estático de los
agentes, de decidir o no pagar el costo fijo de participar del arreglo institucional. Cuanto mayor
es el nivel de ingreso de los agentes, mayor es la disposición a participar, puesto que, en
términos relativos el costo se reduce. Adicionalmente, si existen economías de escala externas
al sector (y existiendo costos fijos este es un supuesto plausible) el crecimiento económico, por
si mismo, irá reduciendo en términos absolutos el costo de participar en el arreglo 32 .
En esta misma línea avanza Bencivenga y Smith (1991) 33 . Allí se desarrolla un modelo de
crecimiento endógeno en generaciones translapadas que viven tres periodos, y en el que, para
endogenizar el crecimiento, se considera una función de producción con externalidad de
acumulación de capital tipo Romer (1986) 34 , bajo condiciones de rendimientos constantes a
escala privados. En la modelación se considera que sólo una fracción de la generación que está
en la edad 3 posee capital, que utiliza para la producción, combinándolo con el trabajo que es
ofrecido inelásticamente por la generación más joven. Sólo la generación joven ofrece trabajo, y
ahorra la totalidad de sus ingresos gracias a la forma funcional supuesta para la utilidad
28
Al disponer de la información de todas las alternativas de inversión puestas a su disposición por sus clientes, el
intermediario toma decisiones con mejor información que las que tomaría cada uno de ellos individualmente. Nótese,
sin embargo, una característica poco atractiva del modelo: a pesar de que se reconoce la importancia del sistema
financiero como agente manejador de información asimétrica, al suponerse aquí que la elección aleatoria de los
primeros proyectos a financiar, se está negando un rasgo fundamental de esta función, que es el que cumplen los
ntermediarios al ordenar los proyectos según su relación riesgo-rentabilidad.
29 Con funciones de utilidad cóncavas, este es un resultado deseable para los individuos.
30
Con funciones de utilidad cóncavas, este es un resultado deseable para los individuos.
31 En la formalización del modelo, no se consideran, sin embargo, las preferencias intertemporales de los agentes, ni
su problema de asignación de recursos. Si bien esta función es reconocida en el trabajo, su importancia queda
inexplorada.
32
Este resultado es compartido por Townsend: It Intermediation with Costly Bilateral Exchange. American
Economic Review 1983. En su explicación se utiliza la propuesta de economías externas de Diamond: Financion
Intermediation and Delegated. Review of Economic Studies. 1984. Otras dos alternativas hubieran llevado a una
observación similar: suponer que la rentabilidad va en relación directa con el monto de la inversión (como en Gertier,
M. y K. Rogoff. Developing Country Borrowing and Domestic Wealth. 1989), o suponer indivisibilidades que
introduzcan no-convexidades, por grandes necesidades de apalancamiento (como en Freeman, S. Incide Money,
Monetary Contractions and Welfare. Canadian Joumal of Economics. 1986).
33Bencivenga, y. y B. Smith. Financial Intermediation and Endogenous Growth. Review of Economic Studies. 1991.
34
Romer, P. Increasing Retuns and Long Run Growth Increasing. Journal of Politice. Economy. 1986.
22
intertemporal, en la que no se incluye el consumo de esa edad 35 . Los agentes sólo obtienen
utilidad del consumo del periodo 2, y del que tengan en el periodo 3 aquellos que conserven
capital hasta ese momento (los empresarios).
En este contexto, los individuos se enfrentan, cuando jóvenes, a la decisión de ahorrar en
activos líquidos, poco rentables 36 que pueden consumirse en el segundo o el tercer periodos, o
en activos iliquidos, más rentables pero más riesgosos, que sólo podrían consumirse
(rentablemente) en el tercer periodo 37 Así, la existencia del sistema financiero es importante
porque, en su función de transformador de plazos, permite la recomposición de los ahorros
hacia los de más largo plazo, pues reduce el riesgo de iliquidez prematura de las inversiones
más rentables En esta medida, el sistema financiero incrementa la fracción de individuos de
edad media que guardan su capital hasta la tercera edad, de forma que guía los recursos hacia la
mayor rentabilidad social Además, los autores reconocen (sin formalizar en una demostración),
que el sistema financiero es importante pues en su ausencia es necesario auto-financiar una gran
parte de la inversión, condición en la cual el ciclo económico es altamente nocivo para la
inversión.
Esta misma dirección de análisis sigue el trabajo de Roubini y Sala-i-Martin (1992) 38 , que
reconoce el impacto de la represión al sistema financiero sobre las tenencias de liquidez de los
individuos. Así, se propone un modelo de crecimiento endógeno, con tecnología AK tipo
Rebelo 39 y horizonte infinito en tiempo continuo.
Dicho modelo incorpora dentro de las funciones de utilidad de los agentes a los saldos líquidos,
como motivo precaución ante el riesgo de iliquidez de los depósitos en el sistema financiero.
Por supuesto, la utilidad marginal de estos saldos, resulta siendo una función creciente de los
costos que tiene el acudir al sistema financiero para proveerse liquidez y, por ende, será
decreciente respecto al desarrollo del sistema financiero, que al reducir estos costos reduce las
tenencias líquidas de los agentes. Como ente regulador, el gobierno decide cuánto desarrollo le
permite al sistema financiero 40 y por tanto, influye fuertemente en las decisiones de tenencia de
35
Esto puede funcionar como un periodo de aprendizaje por learning – by- doing.
36 Piénsese, p. Ej., en la acumulación de bien de consumo. Esto puede funcionar como un periodo de aprendizaje por
learning-by-doing.
37
Por medio del sistema se pueden transformar activos líquidos en inversiones ilíquidas, reduciendo el riesgo de
liquidez, pues cualquier necesidad anticipada puede fondearse con los ahorros corrientes del periodo.
38
Roubini, It y X. Sala-i Martin Financial Repression and Economic Growth. Journal of Development Economics.
1992.
39
En el cual la productividad del capital (que incluye al humano) está en función directa del desarrollo del sistema
financiero, pues se supone que la variable de desarrollo financiero recoge en si “la eficiencia microeconómica de
toda la macroeconomía”.
40
Cuánta represión genera.
23
liquidez de los agentes. Este supuesto resulta fundamental, dado que el sector público sólo
cuenta con dos fuentes de financiación de sus gastos corrientes: los impuestos directos sobre las
rentas del capital y el señoreaje 41 En el primero, el gobierno depende del stock:
existente de
capital y de su productividad media. En el segundo, depende del stock de saldos monetarios.
En estas condiciones, el gobierno sólo estará dispuesto a permitir un desarrollo del sistema
financiero, que le reduzca su capacidad de financiarse inflacionariamente, si esto se traduce en
una mayor acumulación de capital y/o una mejora en su tasa de retomo, de forma tal que
recupere financiamiento por el impuesto de renta. 42
Esto lleva al mecanismo por medio del cual el desarrollo del sistema financiero lleva a un
crecimiento más alto en el steady-state. En primer lugar, en su problema de optimización los
agentes deben maximizar su utilidad intertemporal sujetos a una restricción de acumulación en
la que los ingresos no consumidos (ahorro corriente) se destinan o bien a acumular saldos
monetarios o a formar capital. Con una función de utilidad instantánea cóncava, que implique
sendas suaves de consumo percápita, el mayor desarrollo del sistema financiero se traducirá en
una menor necesidad de saldos reales y, si el consumo no reacciona excesivamente ante el
menor riesgo, en una mayor acumulación de capital y un mayor crecimiento en el largo plazo.
En segundo, dado el efecto sobre la productividad marginal del capital, el desarrollo del sistema
financiero induce una mayor tasa de interés real, de forma que eleva la rentabilidad del capital
en términos de consumo futuro, e induce un mayor crecimiento del producto percápita. En
tercero, se reconoce (sin formalizar) que en ausencia de sistema financiero, o con uno en el cual
la intermediación financiera sea muy costosa, los empresarios privados se verán obligados a
auto-financiar sus proyectos de inversión, de forma tal que se verán guiados a llevar a cabo
proyectos de menor escala que, presumiblemente, resultarán menos eficientes.
En el trabajo de Roubini y Sala-i-Martin pierde importancia, sin embargo, la función del
sistema financiero como manejador de información y evaluador del riesgo en los proyectos de
inversión. Este aspecto es retomado por Boyd y Smith (1992) quienes demuestran, en un
modelo de selección adversa y costos de verificación de la información, que los
intermediarios financieros poseen ventajas comparativas en el manejo de dichas asimetrías, de
forma tal que el desarrollo del sistema previene la existencia de diferenciales de retorno e
intereses y de racionamientos del crédito, incrementando potencialmente la inversión 43 .
41 Una fuente adicional, la emisión de bonos, se ignora por simplicidad. Esto se hace, pues su incorporación
introduciría una variable de control y una de estado adicionales. Nótese que el modelo ya tiene das variables de
control y dos de estado, y esto implica cierta complicación matemática.
42 En este modelo el gasto público crece exógenamente a un ritmo igual al del consumo privado, de forma tal que la
financiación corriente deba ajustarse a ese nivel, dada la imposibilidad de acumular endeudamiento.
43
Boyd, J. y B. Smith. Intermediation and the equilibrium allocation of Investment Capital Journal of Monetary
Economics. 1992.
24
La función de manejador de la información es retomada por Pagano (1993) 44 en una propuesta
sencilla de economía con crecimiento endógeno (nuevamente con tecnología AK), en la que la
mejor información le permite al sistema financiero actuar como un evaluador del riesgo de los
proyectos de inversión, de forma tal que establezca un ordenamiento de los que son
potencialmente más exitosos.
Esta mejor información hace que, al decidir financiar un proyecto, el intermediario actúe como
asociado del empresario, de forma tal que comparta, al menos parcialmente, el riesgo de fracaso
del proyecto. Al diseminar el riesgo, la intermediación financiera estimula los proyectos más
rentables aunque más riesgosos y, por esta vía, estimula el crecimiento de largo plazo. El
desarrollo del sistema tiene efectos positivos por otra vía: cuanto más eficientes son los
intermediarios financieros, menor es la apropiación qué hacen de los recursos obtenidos y
mayor la canalizada hacia los créditos, permitiendo una mayor inversión. En cuanto a la
determinación del nivel de desarrollo del sistema financiero, Pagano coincide con Roubini y
Sala-i-Martin (1992) en el sentido de que son preponderantemente las medidas de política
financiera las que lo explican.
A conclusiones en el mismo sentido llegan King y Levine (1993) en un modelo de crecimiento
endógeno en el que los intermediarios evalúan los proyectos de investigación para la
innovación, y canalizan el ahorro hacia los que resulten más prometedores en el sentido de
mejorar la productividad y, por esta vía, revelan al público su información sobre tales proyectos.
El modelo recoge cuatro funciones de los intermediarios financieros: la de evaluadores de
riesgo de los proyectos de inversión (como manejadores de información asimétrica), la de
apalancadores de grandes proyectos, la de seguros contra riesgo de fracaso de los proyectos,
tanto para ahorradores como para inversionistas y la de estimular los proyectos (más
productivos) de investigación y desarrollo 45 .
Por supuesto, dado que las inversiones de investigación y desarrollo son costosas, el empresario
que las emprenda debe percibir un rendimiento futuro tal que valga la pena comprometer parte
de su patrimonio en esos proyectos. En este caso, la percepción de retornos de los empresarios
estará dada por el valor presente de los flujos futuros de ingresos, los cuales tendrán un
componente de renta monopólica por un periodo durante el cual el empresario será líder de su
industria (tipo Romer, 1 99O) La intermediación financiera resulta indispensable.
Una forma de solucionar los problemas de selección adversa por costos de verificación, es la creación de agentes
especializados mejor informados. Ver al respecto Kreps, D. A Course in Microeconomic Theory. Princeton
University Press. 1990.
44
Pagano, M. Financial Markets and Growth. European Economics Reviews, 1993.
45
Tipo Romer, P. Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy.
25
Esta formalización requiere la realización de un supuesto adicional: para mantener la identidad
macroeconómica equilibrada, se debe suponer que todo el monto de ingreso apropiado por el
sistema financiero es utilizado en consumo, y que nada es ahorrado, pues generaría efectos
multiplicados. Debe anotarse, sin embargo, que éste es el único efecto realmente demostrado.
Los intermediarios componen portafolios lo suficientemente amplios como para diseminar el
riesgo de los ahorradores. De otra parte, al no comprometer todos sus recursos, y entrar a un
proyecto que ha sido evaluado por agentes que se favorecen de asimetrías de información, los
inversionistas reducen su riesgo sobre el patrimonio.
Por supuesto, además de remunerar la mayor inversión, el proyecto debe remunerar además el
riesgo incurrido por el empresario. Al respecto, debe anotarse que en la modelación se supone
que es un en este contexto, si se dan dos condiciones. En primer lugar, se requiere la existencia
de proyectos de inversión a gran escala En segundo, se requiere de individuos aversos al riesgo,
que encuentren valiosos un menor compromiso de su patrimonio y una evaluación mejor
informada de sus proyectos.
Como resultado del equilibrio del modelo, se encuentra que el sistema financiero es importante
para el crecimiento económico de largo plazo, y que medidas para su represión desaceleran tal
crecimiento. El argumento es el siguiente: cuanto más reprimido (e ineficiente) se encuentra el
sistema financiero mayor será el costo cobrado por la intermediación (porque la represión actúa
como un impuesto implícito a la actividad financiera). Esto último deteriora el valor presente
del flujo futuro de retornos a la inversión y, por tanto desestimula la formación de capital, la
investigación y el desarrollo, y frena el crecimiento.
Del trabajo de King y Levine debe destacarse, además, el hecho de considerar explícitamente el
papel de los mercados de capitales. En el contexto propuesto, dicho mercado revela, a través
de empresarios racionales, el valor de las firmas, como valor presente descontado de sus
ingresos futuros. De otra parte, permite la constitución de portafolios lo suficientemente amplios
como para lograr mantener tasas de retorno atractivas con riesgos altamente diversificados.
Con estas consideraciones, se propone que (en especial para países desarrollados) el papel del
mercado de capitales es complementario al de los intermediarios financieros. La forma en que
se propone que actuarían es que el intermediario se convertiría en un primer socio capitalista (en
joint-venture 46 ) del empresario que desea innovar, a cambio de una participación (alta) en los
46
Se conoce como Joint Venture un acuerdo mediante el cual un conjunto de personas (normalmente personas
jurídicas o comerciantes) llegan a un acuerdo comercial para la realización de un negocio común. Este negocio puede
ser muy variado, desde la producción de bienes o la prestación de servicios, a la búsqueda de nuevos mercados o el
apoyo mutuo en diferentes eslabones de la cadena de un producto. Se desarrollará durante un tiempo limitado, con la
finalidad de obtener beneficios económicos. Para la consecución del objetivo común, dos o más empresas se ponen de
acuerdo en hacer aportaciones de diversa índole a ese negocio común. La aportación puede consistir en materia
prima, capital, tecnología, conocimiento del mercado, ventas y canales de distribución, personal, financiamiento o
productos, o, lo que es lo mismo: capital, recursos o el simple know-how. Dicha alianza no implicará la pérdida de la
identidad e individualidad como persona jurídica.
26
activos de la empresa. Una vez se ha comprobado el éxito del proyecto, el intermediario
recuperaría sus grupos de individuos el que posee intrínsecamente la capacidad empresarial para
llevar a cabo un proyecto exitoso, con una probabilidad no nula, y que esta capacidad es
evaluada por el intermediario financiero a un costo fijo. Dado que todos los agentes poseen la
misma fuerza de trabajo, se requiere que en los proyectos de inversión se deba comprometer
(mucha) más fuerza de trabajo que la de sólo un individuo, de forma tal que el apalancamiento
sea indispensable. Los recursos por medio de la venta de su participación en la empresa en el
mercado de capitales.
5.4
Desarrollo del modelo Teórico
Se presenta en esta sección una formalización de los efectos del desarrollo del sistema
financiero en el crecimiento económico. En el primer apartado se introduce el parámetro de
desarrollo en la intermediación, en el modelo tradicional de Ramsey. En el segundo se
evalúa el impacto de tal desarrollo en la productividad marginal del capital. Finalmente; en el
tercer apartado se introducen el señoreaje y la utilidad marginal del dinero.
5.4.1 El sistema financiero en el modelo de Ramsey-Cass Koopmans
Siguiendo a Pagano (1993) 47 y suponiendo una economía agregativa (de un sólo bien), en la que
el producto total (Y) se obtiene a partir de una tecnología (F) que combina capital físico (K) y
empleo (L), se parte de la función de producción habitual.
Y = F ( K , L)
(1)
y se define una ecuación de acumulación de capital:
0
K = I −δ K
(2)
47
Nótese que el intermediario mantiene su papel tradicional y no asume el de empresario inversionista. Esto, por
supuesto, constituye una diferencia con la figura habitual de joint-venture. 41 0p Cit.
27
Donde I es la inversión bruta, δ es la tasa constante de depreciación y el punto sobre la
variable K representa su primera derivada respecto al tiempo.
Suponiendo que la tecnología es de rendimientos constantes a escala, de forma tal que su
homogeneidad lineal permita apelar al teorema de Euler, si se multiplica a tanto a Y como a los
factores por λ = 1/ L , se tiene que
y = Y / L = F ( K / L,1) Se supone, además, que la función
cumple las habituales condiciones de lnada 48 .
Si hay una tasa constante de crecimiento de la población n (y suponiendo una oferta de trabajo
perfectamente inelástica) 49 se obtiene una función de acumulación de capital percápita (k) dada
por:
0
0
k = K / L
(3)
Se supone, siguiendo Pagano (1993), que en la labor de intermediación el sistema financiero se
apropia de una fracción (1 − ϕ ) de los recursos que ha captado (no sólo por la vía de un margen
financiero sino forma de comisiones, pólizas de seguros, etc.) y que la totalidad de estos
recursos se destina a gasto de consumo, tiene que ahora una identidad macroeconómica dada
por:
Y t = C t + I t + (1 − φ ) S t
(4)
De donde el sistema financiero genera una intermediación:
φS = I
(5)
> 0 Si K , L > 0
Lim F (.) = ∞ , Lim FL' (.) = ∞
48
Esto es: F ( K , L)
K →0
'
K
L→ 0
Lim F (.) =0 , Lim FL' (.) =0
K →∞
'
K
L→∞
Esto a su vez implica que
f' >0,
gracias a que
∂F (.)
∂K
= ∂ ( Lf (k ))
∂K
= Lf ' (.)
, y por ende que
Lim f ' (.) = ∞ , Lim f ' (.) = 0
k →0
k →∞
49
Nótese que estos supuestos son limitantes, De una parte, al suponer inelástica la oferta de trabajo implican la
existencia de pleno empleo permanente de forma que implican suponer salarios reales perfectamente flexibles. De
otra, impiden explicar, como ya se ha dicho, un hecho estilizado (no kaldoriano) como es la transición demográfica.
Sin embargo, en este trabajo se ha preferido seguir considerando tasas de crecimiento de la población no nulas. Esto
último, si bien genera efectos de escala que podrían evitarse, es un supuesto menos fuerte y habitual.
28
En estas condiciones y siendo c el consumo percápita, el problema de un agente representativo
es maximizar el valor presente de su flujo futuro de utilidad, dado por
∞
∫ u (c )e
−θ t
t
dt
(6)
0
Donde u(c) es la función de utilidad instantánea, que se supone monótona creciente: u’(c) y
estrictamente cóncava: u”(c) <O. Dadas estas condiciones implica una preferencia por el
consumo presente (impaciencia) que hace que en el límite el valor presente sea finito y el
problema pueda solucionarse (converja).
De (3), la restricción de acumulación en términos percápita se convierte es
o
k = φ ( f ( k ) − c) − (δ + n) k
(3’)
El problema es entonces maximizar (6) sujeto a (3’). Solucionando por la metodología
estándar de control óptimo, el principio del máximo implica unas condiciones de primer orden
dadas por:
u ' (ct ) = φλt
(7)
0
μ t = λt ⎡⎣φ f ' (k ) − (δ + n) ⎤⎦ eθ t
Donde
μt y λt
(8)
son, respectivamente, los precios sombra del capital en valor presente y en
valor corriente 50 .
Se debe, además, cumplir la habitual condición de transversalidad
Lim(kt , λt e−θ t ) = 0
t →∞
(9)
Derivando (7) respecto al tiempo y reemplazando en (8) se obtiene la siguiente ecuación de
Euler, en la que se igualan las utilidades marginales de los dos usos del ingreso:
50
Formalmente:
μt = λt e−θ t
29
''
0
0
ct u (ct ) c
= δ + n + θ − φ f ' ( kt )
'
u (ct ) c
(10)
Definiendo, como en Roubini y Sala-i-Martin (1992) 51 y en Blanchard y Fisher (1989) 52
ct u '' (ct )
−1
=
u ' (ct ) σ (ct )
(11)
Donde σ (c ) es la elasticidad de la utilidad de sustitución intertemporal en el consumo.
Reemplazando (11) en (10), se obtiene
0
c
= σ (ct ) ⎡⎣φ f ' ( kt ) − (θ + n + δ ) ⎤⎦
c
(10’)
Esta ecuación define una condición necesaria para la optimalidad de la senda de consumo,
análoga a la Regla de Keynes-Ramsey. En esta forma y dadas las características de la función
de utilidad instantánea, (10’) impone que el consumo deberá crecer, permanecer constante o
decrecer, si la productividad marginal del capital, ajustada por ineficiencias del sistema
financiero y neta de depreciación, es mayor, igual o menor que la preferencia intertemporal (tasa
de impaciencia) ajustada por crecimiento poblacional 53 .
Suponiendo σ constante 54 (10’), (3’) y (9) definen el steady-state de la economía, dado el
supuesto de rendimientos marginales decrecientes.
De una parte, por (3’)
0
k =0
c = f (k ) −
Si y solo si
n +δ
φ
k
El gráfico 1 muestra la forma de este locus.
51
Op. Cit.
Blanchard, O. y S. Fischer. Lectures on Macroeconomics. Ch 2. MIT press. Allí se observa que, en el límite, para
dos periodos cercanos de tiempo, tal igualdad es cierta.
53
Roubini y SaIa-i-Martiri, Op. Cit
54
Esto es, suponiendo una función de utilidad instantánea de Elasticidad de Sustitución Constante (CES)
52
como:
con
σ >0
, de forma tal que la función conserve sus propiedades.
30
Gráfico 1
En este caso, un menor desarrollo del sistema financiero implica (vía un menor φ ) un
desplazamiento hacia abajo del locus de equilibrio en el stock de capital percápita, como en el
gráfico 2.
31
Gráfico 2
De otra parte, por (10’):
32
Lo cual implica que sólo un nivel de stock de capital percápita, el que cumpla la anterior
condición, puede llevar al equilibrio del consumo percápita en steady-state. El locus será, por
tanto, vertical como en el gráfico 3.
Gráfico 3
Por rendimientos marginales decrecientes del capital, un menor desarrollo del sistema
financiero impone un desplazamiento hacia la izquierda del locus, por cuanto agota más
rápidamente la productividad del capital, como muestra el gráfico.
Gráfico 4
En este caso, resulta claro que, con rendimientos decrecientes un mayor desarrollo del sistema
33
financiero se traduce en niveles más altos de capital y consumo percápita, como lo muestra el
siguiente grafico.
Gráfico 5
Si se endogeniza el crecimiento, levantando el supuesto de cumplimiento de las condiciones de
Inada e imponiendo una tecnología AK, tipo Rebelo 55 de rendimientos marginales constantes en
el factor acumulable 56 y se retorna la ecuación de Euler, se tiene una vez más que:
0
c
= σ [φ A − (θ + n + δ )]
c
En este caso, nuevamente un sistema financiero más desarrollado se traduce en una tasa de
crecimiento percápita de la economía más alto. El gráfico 6 muestra este efecto. En este gráfico,
el crecimiento económico será la distancia vertical entre la recta que involucra la productividad
marginal del capital (las rectas superiores) y la recta de tasa de descuento intertemporal
percápita (la recta inferior).
55 Rebelo, S. Long – Run Analysis and Log-Run Growth. Journal of Political Economy.
56
Esta no es, por supuesto, la única forma de levantar las condiciones de Inada. Estas también pueden levantarse,
manteniendo rendimientos marginales decrecientes, pero acotados inferiormente en un valor no nulo. Esto se logra,
por ejemplo, con una tecnología tipo Jones Manuelli, que combina la Cobb-Douglas con una AK. Ver al respecto:
Jones, L. y R. Manuelli. A Convex Model of Equilibrium Growth: Theory and Policy Implications. Journal of
Political Economy. Vol 98. No 5. 1990.
34
Gráfico 6
5.4.2
Desarrollo del sistema financiero y productividad del capital
Se considera ahora otra influencia del desarrollo financiero en el crecimiento económico.
Considerando las asimetrías de información 57 que se observan en los mercados de activos, se
sigue la presentación de Kug y Neusser (1995) 58 de la idea de King y Levine (1993) 59 según la
cual la mejor intermediación financiera se traduce en una mayor productividad del capital físico.
El argumento es que el crecimiento de la productividad requiere de innovaciones productivas
que resultan de los procesos de Investigación y Desarrollo (l&D). En estas condiciones, el
sector financiero es importante porque permite diversificar el riesgo en que incurren los
empresarios comprometidos con este tipo de procesos, ofrece el apalancamiento necesario para
financiar los altas costos fijos que las actividades de l&D y, crucialmente, porque la mejor
información de entidades especializadas garantiza una mejor evaluación de las posibilidades de
éxito de tales actividades, de forma tal que sólo las más prometedoras reciban financiación,
como en Greenwood y Jovanovic (1990). 60
58
Kugler, M. y K. Neusser. Manufacturing Growth and Financial Development: Evidence from OECD Countries.
Mimeo
59
Op. Cit.
60 Op. Cit.
35
En estas condiciones, se supone que en los costos de las actividades de l&D debe incurrirse
antes de la recepción de sus beneficios, debe entonces incorporarse una convexidad en el
mercado, que permita posteriormente la realización de cuasi rentas 61 suficientes como para
cubrir el costo fijo inicial. Esta posibilidad debe surgir, como en Romer (1990) del poder
monopólico con que contarán, como líderes del mercado, aquellos empresarios que tengan éxito
en su actividad de l&D.
Si existe un continuo de industrias de productos intermedios (diseños), de masa 1 e indexado
por w (la medida de Lebesgue del intervalo) 62 cuya función de producción es
(13)
Donde I (w) representa el vector las unidad de factores empleadas y B (w) es un parámetro de
cambio técnico neutral en el sentido de Hicks en esta industria, que está guiado por
(14)
Donde j es un contador para definir el estado del conocimiento 63 y ∧ j mide la magnitud de las
innovaciones.
Normalizando a 1 la dotación total de factores, se deberá cumplir que
(15)
y si se supone, por simplicidad, que todas las firmas son iguales, se puede reemplazar l(w) =I.
Se supone que una vez que un empresario ha tenido éxito en su l&D, se convierte en el único
líder de su mercado, y que, aprovechando ésta condición para la obtención de rentas, fija su
precio en un nivel igual al costo medio de los demás productores de la industria (CCI).
Siendo W (el vector de productividades marginales de los factores, en condiciones de
competencia tal costo unitario es
62
63
Ver Stokey y Lucas (1989). Op. Cit.
Esto es: por cada éxito en actividades de I&D j avanza una unidad.
36
(16)
En estas condiciones, se observa para el líder un mark-up bruto de precios sobre costos dado
por ∧ , gracias a que su costo unitario (cuL) es:
En estas condiciones, y si se supone que los empresarios no retienen dividendos, se encuentra
que la condición de equilibrio ex-ante para que un agente decida participar en un proyecto de
inversión requiere que la suma de su valorización y los dividendos recibidos sea igual al mínimo
retorno esperado en el mercado (ajustado por el riesgo de las inversiones de l&D). Siendo r e tal
retorno, la condición es
(18)
Si se supone que el mercado de valores actúa bajo racionalidad perfecta, y deberá ser igual al
valor presente de sus cuasi rentas futuras, el cual dependerá positivamente del parámetro de
eficiencia del sistema financiero, de forma tal que
v = v (φ ) v > 0
(19)
6. Las Hipótesis
6.1 Hipótesis general
Para el Perú entre los años 1950 y 2007, el desarrollo del sistema financiero medido a través de
distintos indicadores (profundización financiera, ineficiencia del sistema, indicador de
37
transformación de ahorro a crédito, crecimiento del sistema financiero) causo el crecimiento
económico de largo plazo.
6.2 Hipótesis específicas
H1: Una mayor eficiencia del sistema financiero aumenta la formación bruta de capital fijo.
H2: El mayor costo de intermediación financiera deteriora el valor presente del flujo futuro de
retornos a la inversión y desestimula la formación bruta de capital.
H3: Una mayor estabilidad del sistema financiero permite la reasignación del ahorro hacia
proyectos de largo plazo, aumentado la formación bruta de capital
H4: Una mayor eficiencia del sistema financiero aumenta la tasa de crecimiento del PBI.
H5: Un mayor costo de intermediación financiera deteriora el valor presente del flujo futuro de
retornos a la inversión y desestimula la tasa de crecimiento del PBI,
H6: Una mayor estabilidad del sistema financiero permite la reasignación del ahorro hacia
proyectos de largo plazo, aumentado la la tasa de crecimiento del PBI.
H7: Una mayor profundidad del sistema financiero aumenta la formación bruta de capita y la
tasa de crecimiento del PBI.
7. Objetivos
7.1 Objetivo general
Determinar la causalidad entre el desarrollo financiero y el crecimiento económico para el caso
peruano entre los años 1950 y 2005.
7.2 Objetivos Específicos
•
Determinar y analizar las variables representativas de desarrollo financiero y
crecimiento económico en el Perú.
•
Analizar los factores que determinaron el desarrollo financiero
•
Proponer sugerencias de políticas regulatorias dirigida hacia los organismos
competentes.
38
•
Explicar los canales a través de los cuales la intermediación financiera fomenta la
actividad económica.
8. El rol de la estabilidad del sistema financiero en la conducción de la política monetaria
en Perú
La caracterización tradicional de la manera en que opera un Banco Central, ha sido especificada
bajo dos grandes aproximaciones. En primer lugar, resalta un enfoque narrativo o descriptivo de
las acciones de la política monetaria y su interrelación con la actividad macroeconómica. En
segundo lugar, la literatura se orienta hacia la búsqueda de estimaciones empíricas que permitan
explicar y caracterizar los hechos estilizados, los mecanismos de transmisión, los
procedimientos operativos, entre otros temas relevantes de política monetaria. En esta línea, en
los últimos veinte años, la metodología VAR ha ostentado un rol preponderante desde la
contribución de Sims (1980).
Los aportes de McCallum (1988) y Taylor (1993) a la discusión sobre reglas monetarias, han
permitido caracterizar, analítica y empíricamente, el accionar discrecional de la autoridad
monetaria 64 . Ambas contribuciones a la literatura de reglas monetarias, proponen formas
explícitas y simplificadas para describir la evolución del instrumento de política relevante para
cada caso2, para cuya determinación se supone un uso consistente y predecible de la
información relevante. Los argumentos originalmente considerados en la regla de política
monetaria, son los desvíos de la inflación con respecto al nivel objetivo y la brecha del
producto, aunque se debe resaltar que el marco de análisis en el que originalmente se estudiaron
estas reglas fue una economía cerrada. En este sentido, Ball (1999) propone modificar las reglas
de política para incorporar en ellas al tipo de cambio y su rol como mecanismo de ajuste en
economías abiertas, sugerencia que, para el caso peruano, parece aún más interesante si se
considera la discusión sobre el grado de exibilidad cambiaria, la existencia de un elevado grado
de dolarización financiera y el potencial efecto pass through de una devaluación hacia el nivel
de precios.
En el marco de análisis descrito y en línea con la evidencia presentada por Morón y Castro
(2000), esta investigación caracteriza el accionar de la política monetaria en Perú en términos de
su preocupación o de su reacción sistemática ante variables como la brecha del producto, la
inflación y el tipo de cambio. Adicionalmente, propone la construcción de un índice de
64
Además, destacan las contribuciones empíricas de Clarida, Gali y Gertler (1997).
39
condiciones bancarias que considere y aproxime la solvencia, la estabilidad y la salud del
sistema financiero peruano. Con ello, se busca reincorporar al análisis de la política monetaria la
discusión sobre las relaciones entre el objetivo de estabilidad de precios y la necesidad de un
sistema financiero sólido y estable, que facilite el buen funcionamiento del sistema de pagos de
la economía y, por tanto, contribuya a una mayor efectividad de la política monetaria.
En términos generales, es innegable que la política monetaria requiere de un sistema bancario
sólido, y en óptimas condiciones de funcionamiento. De esta manera, se garantiza la capacidad
de creación secundaria de dinero por parte de la autoridad monetaria, la intermediación de
recursos financieros entre agentes, y el funcionamiento de un potencial canal de préstamos
bancarios de la política monetaria, cuya sucesiva evolución podría tener implicancias sobre las
variables macroeconómicas 65 relevantes para el accionar del Banco Central. Sin embargo, si
bien este objetivo puede ser deseable, no tiene ninguna implicancia normativa sobre el
comportamiento de la autoridad monetaria. En síntesis, para efectos de esta investigación, el
hecho que la evolución de una variable sea importante para el adecuado funcionamiento de la
política monetaria, no implica necesariamente que el Banco Central deba reaccionar
necesariamente ante shocks que afecten sus valores observados.
Sin lugar a dudas, la estabilidad y la solvencia del sistema financiero y, por consiguiente, el
buen funcionamiento del sistema de pagos de la economía, son objetivos socialmente deseables
en una economía con dinero fiduciario. En este sentido, los elevados costos asociados a un
deterioro del sistema financiero, y sus potenciales efectos sobre las finanzas públicas, la
intermediación financiera, la capacidad de creación secundaria del dinero, las fuentes de
financiamiento para la actividad real, y la confianza de los agentes en el sistema de pagos, son
reconocidos como altamente perjudiciales para una economía. Sin embargo, esto no
necesariamente implica que exista (o deba existir) un compromiso explícito por parte de la
autoridad monetaria o algún organismo del gobierno central de condicionar la conducción de la
política monetaria o económica a la evolución del sector financiero 66 .
Tal vez por ello, el análisis teórico y empírico se ha concentrado, por un lado, en la discusión
del manejo macroeconómico implícito en la determinación de la política monetaria y, por otro
lado, en la discusión sobre la salud y la estabilidad del sistema financiero en términos de una
adecuada gestión regulatoria prudencial con el .n de prevenir futuras crisis financieras. Es decir,
ambos objetivos parecen haber sido concebidos como independientes. Tanto es así que, durante
65
McCallum propone como instrumento de política a un agregado monetario y Taylor a la tasa de interés de corto
plazo controlada por la autoridad monetaria.
66
Un compromiso explícito de este tipo podría incrementar los problemas de riesgo moral asociados a las asimetrías
de información propias de la actividad financiera. Asimismo, un sistema monetario más estable podría implicar
menores niveles de inflación y un aumento de la velocidad de la circulación del dinero, lo que tendría efectos sobre el
manejo monetario del Banco Central.
40
los últimos años, la discusión en la literatura sobre el marco institucional más adecuado para
ejercer las funciones de supervisión y regulación, se ha enfocado en las ventajas y desventajas
de crear agencias de supervisión y regulación independientes de los bancos centrales 67 . Sin
embargo, es posible argumentar que existen efectos de retroalimentación entre el grado de
estabilidad del sistema financiero el objetivo de estabilidad de precios 68 .
En el caso peruano, si bien es posible identificar un importante número de entidades que operan
en el sistema financiero, la evolución del sector bancario es determinante en el desempeño
global del sistema. Así, a diciembre de 2002, el 76,4% del crédito total al sector privado era
intermediado a través del sistema bancario 69 . Por ello, esta investigación considera a las
condiciones del sistema bancario como una aproximación bastante representativa a las
condiciones del sistema financiero.
14. El Sistema Bancario Peruano: Evolución reciente
La liberalización y las reformas financieras en el Perú, formaron parte de un programa de
estabilización y reformas estructurales implementadas a partir de agosto de 1990. Las reformas
anteriormente mencionadas se dieron luego de un periodo de represión financiera y crisis del
sistema financiero que llevó a la desintermediación del sistema bancario y a la perdida de
acceso al sistema financiero internacional.
En lo que respecta al mercado de capitales, se reformuló el marco legal estableciendo el campo
de acción de las distintas instituciones estatales y delimitando sus facultades. Además se
fortaleció a las instituciones de control y supervisión. Se redujo la acción de las instituciones
estatales en el mercado de capitales. Posteriormente se liberalizó totalmente la fuente de
capitales y se permitió la apertura de cuentas en moneda extranjera por parte de los agentes
nacionales
o extranjeros. Finalmente
se desreguló la política financiera
a través de la
liberalización efectiva de las tasa de interés y de la reducción de la tasa de encaje 70 .
14.1 Programas de Estabilización
Entre las medidas de apoyo al sistema financiero por parte del Estado:
67
Crocket (2001).
Por ejemplo, los cambios en el nivel de precios medidos como la inflación de un período, generan una
redistribución de la riqueza entre prestatarios y prestamistas que utilizan contratos en valores nominales.
69
Banco Central de Reserva del Perú, Nota Semanal.
70
Desde Septiembre de 1990 se fue reduciendo la tasa de encaje marginal en moneda nacional de 40% en
Septiembre de 1990 a 5% en Enero de 1992 y a 0% en Marzo de 1992. El encaje mínimo legal en moneda nacional
se estableció en 9% en Diciembre de 1993 y el encaje marginal en moneda extranjera se estableció en 45% en
Octubre de 1993.
68
41
♦ Programa de canje de cartera por bonos del tesoro público: se autorizaron dos programas, i)
diciembre de 1998, los bancos podían transferir parte de sus carteras de crédito a cambio de
bonos libremente negociables; ii) julio de 1999, el cual canjeaba bonos por cartera pesada.
♦ Programa de saneamiento empresarial de COFIDE (mayo de 1999): el objetivo de este
programa fue promover financiamiento para capital o reestructuración de pasivos a
empresas consideradas viables.
♦ Programa de consolidación patrimonial del sistema financiero (junio, 1999): se creó un
fondo cuyos recursos podrían incorporarse al accionariado de los bancos mediante
suscripción temporal de acciones.
♦ Programa de adquisión de activos por parte del Banco de la Nación (julio, 1999): Se
otorgaba autorización al BN para adquirir activos de las empresas del sistema financiero en
las que el Estado tuviera participación mayoritaria.
♦ Por el lado privado, aparecen las fusiones como mecanismo alternativo a los problemas de
liquidez y solvencia.
En la década de los 90s, el sistema financiero se oriento a un proceso de dolarización (más del
70% de los créditos del sistema financiero se encontraban en dólares), presentando en su
evolución dos etapas marcadas:
a)
Etapa de expansión 1990 – 1997
Durante este periodo el sistema bancario
experimentó un crecimiento y mejora en sus
principales indicadores, debido principalmente a un nuevo marco regulatorio:
♦ Liberalización del sistema financiero.
♦ Apertura a la inversión extranjera.
♦ Desarrollo de estrategias de ampliación de mercado y de nuevos productos.
♦ Desarrollo de la banca comercial: Créditos de consumo e hipotecarios.
♦ Aparición y consolidación del sistema privado pensiones (AFP).
♦ Desarrollo de las centrales de crédito.
b)
Etapa de recesión y ajuste 1998 – 1999
La economía sufrió fuertes shocks tanto externos como internos. Por el lado de los shocks
externos tenemos la crisis asiática (1997), que deprimió los precios internacionales afectando a
nuestras exportaciones, principalmente el cobre; la crisis Rusa (1998) implicando cierre de
líneas de crédito del exterior hacia los bancos locales disminuyendo su liquidez para realizar sus
operaciones. En este mismo año se produjo la crisis brasileña. El riesgo de una crisis sistemática
hizo que se llevaran ajustes durante 1998 y 1999 para estabilizar la economía.
42
c)
Etapa de Reactivación o Fortalecimiento 1999 – 2005
En los últimos años, los sistemas financieros, de seguros y privado de pensiones del Perú se han
ido fortaleciendo y consolidando significativamente, ubicándose hoy entre los más sólidos y con
mejores perspectivas de crecimiento en América Latina. Los esfuerzos realizados por las
empresas de estos sistemas, en cuanto a capitalización y mejora en la administración de riesgos,
sumado a importantes cambios ejecutados por la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS),
en materia de regulación y supervisión, han hecho posible esta favorable evolución, que
imprime en la economía peruana las condiciones idóneas para el desarrollo de negocios y la
inversión en el largo plazo.
La actual administración de la SBS emprendió una serie de acciones orientadas a lograr la
mayor eficiencia y efectividad de los sistemas supervisados, para promover su estabilidad y
proteger los intereses del público usuario. En este marco, destacan la implementación de un
esquema de supervisión preventiva, capaz de anticipar los problemas que pudieran surgir en los
mercados financieros; la creación de una gerencia de riesgos que permitió una supervisión más
especializada de los riesgos de crédito, mercado y operación; y la iniciativa de ampliar la
difusión sobre los precios y principales operaciones de los sistemas financiero, de seguros y
privado de pensiones que generó una mayor competencia en éstos.
La composición del sistema financiero así como su evolución reciente y principales indicadores,
reflejan su solvencia, niveles de cobertura de riesgos superiores a los estándares internacionales
y niveles de rentabilidad que se vienen recuperando paulatinamente, gracias a los cuales el Perú
se configura como un escenario atractivo a la participación de bancos internacionales de primer
nivel. En línea con su política de Supervisión y Regulación preventiva, la SBS ha realizado
significativos avances en la adecuación del Nuevo Acuerdo de Capital de Basilea II, que
posiciona al ente supervisor como uno de los primeros en América Latina. De otro lado, en la
última década, los activos y colocaciones de las instituciones microfinancieras no bancarias
crecieron más de diez veces, siendo las de mayor evolución del mercado. Incentivando la
competencia en el segmento de créditos personales y de microempresa, la reciente autorización
de la entrada al mercado limeño de las cajas municipales de ahorro y crédito, incrementó
considerablemente la oferta de créditos local. Cabe resaltar en este ámbito, la creación, al
interior de la SBS, de una intendencia general de microfinanzas, que hace posible que en el Perú
se maneje uno de los mejores esquemas de supervisión de estas entidades en la región
latinoamericana.
43
15. Aspectos Metodológicos de la Investigación
Cuando se trata de concentrar el análisis en los determinantes de largo plazo del crecimiento
para una economía, resulta más pertinente acudir al estudio de series de tiempo; dado que las
conclusiones a que se puede llegar mediante los análisis de sección cruzada son de hecho
limitadas, en tanto se fundamentan en observaciones hechas en un momento del tiempo. En este
sentido, en el estudio se realiza un análisis de regresión de dimensión temporal longitudinal.
En este parte de la investigación se describe la metodología que se utiliza durante el desarrollo
del trabajo, ésta consiste básicamente en lo que se denomina raíces unitarias, las pruebas de
integración y cointegracion. Otro aspecto importante son los vectores autorregresivos, y también
se desarrolla la parte de test de cointegración de Johansen para sistemas VAR con la finalidad
de conocer si existe alguna relación de largo plazo entre las series en estudio. La muestra será
todas las variables especificadas en el presente proyecto anual y trimestral para los años 1950
2006 en el caso de data anual y en el caso de data trimestral para los años 1990 2007.
Para evitar el problema de posibles regresiones espurias, se examina la presencia de raíces
unitarias en cada variable. Cuando los resultados muestran la existencia de una raíz unitaria en
todas las variables implicadas, se realizan pruebas de cointegración por el método de Jhoansen 71
de equilibrio y el comportamiento del sistema fuera del equilibrio.
Procurando no caer en un trabajo meramente correlacional, el estudio avanza en la exploración
del enorme caudal de literatura teórica y empírica sobre crecimiento neoclásico. A partir de esa
exploración teórica y empírica se definió el siguiente sistema de variables:
Para evitar el problema de posibles regresiones espurias, se examina la presencia de raíces
unitarias en cada variable. Cuando los resultados muestran la existencia de una raíz unitaria en
todas las variables implicadas, se realizan pruebas de cointegración por el método de Jhoansen 72
de equilibrio.
16. Técnicas de procesamiento de datos
Como procedimiento de recolección u obtención de datos se procederá a recoger datos de
fuentes secundarias: Banco Central de reserva, Superintendecia de Banca y Seguros, INEI,
Ministerio de economía, FMI, etc.
Es fundamental que las series utilizadas sean estacionarias (que no tengan una tendencia) es
decir que su media y su varianza sean constantes durante el tiempo en que se midan, para que
las interpretaciones y los análisis realizados sean consistentes y más apegados a la evidencia
71
De manera complementaria, y buscando mayores evidencias de cointegración, también se recurre al método de
Johansen.
72
De manera complementaria, y buscando mayores evidencias de cointegración, también se recurre al método de
Johansen.
44
empírica, salvo en casos de cointegración que es la metodología en la que recurriremos en el
presente trabajo 73 .
Existen diferentes pruebas para identificar no estacionariedad, como la representación gráfica de
las series, o a través de correlogramas, aunque generalmente se utilizan pruebas formales como
el estadístico de Dickey –Fuller (DF), estadístico Aumentado de Dickey-Fuller (ADF) y el
estadístico de Phillips- Perron (PP).
La muestra será todas las variables especificadas en el presente proyecto anual y trimestral para
los años 1950 2006 en el caso de data anual y en el caso de data trimestral para los años 1990
2007.
Cuando se trata de concentrar el análisis en los determinantes de largo plazo del crecimiento
para una economía, resulta más pertinente acudir al estudio de series de tiempo; dado que las
conclusiones a que se puede llegar mediante los análisis de sección cruzada son de hecho
limitadas, en tanto se fundamentan en observaciones hechas en un momento del tiempo. En este
sentido, en el estudio se realiza un análisis de regresión de dimensión temporal longitudinal.
Para evitar el problema de posibles regresiones espurias, se examina la presencia de raíces
unitarias en cada variable. Cuando los resultados muestran la existencia de una raíz unitaria en
todas las variables implicadas, se realizan pruebas de cointegración por el método de Jhoansen 74
de equilibrio y el comportamiento del sistema fuera del equilibrio.
El rango de análisis para el ejercicio econométrico comprende el período tanto para frecuencia
anual 1950 2006 como para a una frecuencia trimestral 1992 2007:3, luego, el tamaño de la
muestra 61 y 64 observaciones respectivamente. Dado el modelo teórico adaptado y la
necesidad de estimar elasticidades, las series se encuentran en logaritmo, transformación que
corrige problemas de varianza. La primera aproximación que se tiene con las series en cuestión
es el análisis gráfico en el cual aparentemente se observan series no estacionarias, pero es
necesario establecer test de raíces unitarias para confirmar los resultados.
17. Variables presentes en el estudio
73
Se dice que un proceso estocástico es estacionario si su media y su varianza son constantes en el tiempo y si el
valor de la covarianza entre dos periodos depende solamente de la distancia o rezago entre estos dos periodos de
tiempo y no del tiempo en el cual se ha calculado la covarianza. Si una serie de tiempo es estacionaria, su media, su
varianza y su autocovarianza (en los diferentes rezagos) permanecen iguales sin importar el momento en el cual se
midan (Gujarati 2001). Si una serie de tiempo no es estacionaria en el sentido antes definido, se denomina una serie
de tiempo no estacionaria.
74
De manera complementaria, y buscando mayores evidencias de cointegración, también se recurre al método de
Johansen.
45
Procurando no caer en un trabajo meramente correlacional, el estudio avanza en la exploración
del enorme caudal de literatura teórica y empírica sobre crecimiento, en especial aquella
relacionada con el aprendizaje por la práctica y el desbordamiento del conocimiento; con lo cual
el fundamento del análisis propuesto es el razonamiento lógico. A partir de esa exploración
teórica y empírica se definió el siguiente sistema de variables. Como indicadores de desarrollo
del sistema financiero se utilizará las siguientes variables:
•
Profundización financiera (PROF) Como indicador macro de desarrollo del sistema
financiero se utilizará a la profundización financiera, definida esta como la relación de la
oferta monetaria con respecto al PIB, ambos en términos nominales. La serie anual cubre el
periodo 1950-2006.
•
Crédito del Sector Bancario al sector Privado con respecto al PBI (CREDPBI) Esto
como una medida de desarrollo del sistema financiero como la capacidad que tiene el sector
financiero de financiar inversiones productivas. ambos en términos reales. La serie anual
cubre el periodo 1950-2007.
•
Liquidez del Sector Bancario al sector Privado (LIQUIDEZ). Esto como una medida
adicional de desarrollo del sistema financiero.
•
Crecimiento del sistema financiero (GFRO) Para capturar la dinámica de crecimiento del
sistema se utilizó, siguiendo a Kug y Neusser (1995), la tasa de crecimiento del PIB del
sistema financiero. Con frecuencia anual la serie se construirá para el periodo 1950-2005 y
trimestral 1992:01 2007: 07.
De otra parte, como indicadores de crecimiento económico se utilizó a:
Tasa de crecimiento del PIB real (GPIB).
Tasa de crecimiento de la Formación Bruta de Capital Fijo (GFBKF).
Otras variables adicionales:
Como variables de control del entorno macroeconómico se usaron las siguientes variables: Tasa
de Inflación anual, tipo de cambio nominal, tasas de interés en moneda nacional y moneda
extranjera.
18. Análisis de Estacionariedad y de las raíces unitarias
Es fundamental que las series utilizadas sean estacionarias (que no tengan una tendencia) es
decir que su media y su varianza sean constantes durante el tiempo en que se midan, para que
las interpretaciones y los análisis realizados sean consistentes y más apegados a la evidencia
46
empírica. Se dice que un proceso estocástico es estacionario si su media y su varianza son
constantes en el tiempo y si el valor de la covarianza entre dos periodos depende solamente de
la distancia o rezago entre estos dos periodos de tiempo y no del tiempo en el cual se ha
calculado la covarianza. Si una serie de tiempo es estacionaria, su media, su varianza y su
autocovarianza (en los diferentes rezagos) permanecen iguales sin importar el momento en el
cual se midan (Gujarati 2001). Si una serie de tiempo no es estacionaria en el sentido antes
definido, se denomina una serie de tiempo no estacionaria. Existen diferentes pruebas para
identificar no estacionariedad, como la representación gráfica de las series, o a través de
correlogramas, aunque generalmente se utilizan pruebas formales como el estadístico de Dickey
–Fuller (DF), estadístico Aumentado de Dickey-Fuller (ADF) y el estadístico de Phillips-Perron
(PP).
Este análisis lo podemos realizar inicialmente mediante sus gráficos:
Crédito Anual total del
Sistema bancario al sector
privado (% PBI)
Crédito Trimestral total del
Sistema bancario al sector privado
(% PBI)
CREDPBI
CREDPBI
30
800
700
25
600
500
20
400
15
300
200
10
100
0
5
1950
1960
1970
1980
1990
2000
92
94
96
98
00
02
04
06
Fuente: BCRP
Elaboración propia
47
Ahorro Financiero Total
Anual total del Sistema
bancario al sector privado (%
PBI)
SIT
30.0
27.5
25.0
22.5
20.0
17.5
15.0
12.5
10.0
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
00
05
Fuente: BCRP
Elaboración propia
18.1 Aplicación del Test Zivot Andrews y el F Statisc secuencial
Perron (1989) sostuvo que los tradicionales test de raíz unitaria (Dickey-Fuller, Dickey-Fuller
Aumentado y Phillips-Perron) tenían poco poder para diferenciar una trayectoria de raíz unitaria
de una estacionaria cuando había cambio estructural. En consecuencia, como estos test estaban
sesgados hacia el no rechazo de la hipótesis nula de raíz unitaria, a menudo se rechazaba
incorrectamente la hipótesis alternativa de estacionariedad. Perron encontró, por ejemplo, que
las series de agregados macroeconómicos y financieros utilizados por Nelson y Plosser (1982)
eran en su mayoría estacionarias con cambio estructural, en oposición a lo que los citados
autores señalaban. Siguiendo esta línea, Zivot y Andrews (1992) 75 elaboraron un test en la que
la fecha del punto de quiebre era determinada endógenamente. Con esta finalidad se desarrollo
un programa preparado para E-Views 76 , correspondiente al test de Z&A, realizado de manera
secuencial, esto último se refiere a que el programa evalúa la posible presencia de quiebre
estructural en cada observación de la serie analizada (genera variables Dummy a partir de la
75
Zivot, Eric y Andrews, Donald W.K., 1992, “Further Evidence on the Great Crash, the Oil-Price Shock and the
Unit-Root Hypothesis”, Journal of Business and Economic Statistics vol.10, nr.3, pp. 251-270.
76
Software utilizado para realizar Análisis Econométrico. El programa se adjunta en el anexo del documento.
48
75ava observación y termina en la observación N-75). Esta prueba fue realizada para cada una
de las series tanto de frecuencia trimestral como anual, corrigiendo las series que presente
problemas de quiebre estructural para luego someterlas al test del ADF 77 .
18.2 Prueba de Raíz unitaria sobre estacionariedad
La prueba sobre estacionariedad se conoce como prueba de raíz unitaria. Considere el siguiente
modelo:
yt = yt −1 + ut
(1)
Donde ut es un término de error estocástico que sigue los supuestos clásicos, tiene media cero,
varianza constante σ 2 y no está autocorrelacionado, si cumple estas características se denomina
también término de error ruido blanco. Si el coeficiente de yt −1 es igual a 1 surge lo que se
conoce como problema de raíz unitaria, es decir una situación de no estacionariedad.
Si se efectúa la regresión
yt = ρ yt −1 + ut
(2)
Si se encuentra que ρ =1, entonces se dice que la variable estocástica
yt
tiene una raíz
unitaria. Una serie de tiempo que tiene una raíz unitaria se conoce como caminata aleatoria.
La ecuación (2) también se puede expresar como:
Δyt = δ yt −1 + ut
Donde
(3)
δ = ρ − 1 y donde Δ es el operador de primer deferencia. La hipótesis nula es
que δ = 0 Si δ es en realidad cero (3) se puede escribir
Δyt = yt − yt −1 = ut
(4)
Le ecuación (4) dice que la primera diferencia de una serie de tiempo de caminata aleatoria
( = ut ) es una serie de tiempo estacionaria porque,
77
= ut
es puramente aleatoria.
Para ver estos resultados ver el Anexo
49
Si una serie de tiempo ha sido diferenciada una vez y la serie diferenciada resulta ser
estacionaria, se dice que la serie original es integrada de orden 1, y se denota por I(1), si debe
diferenciarse dos veces para hacerla estacionaria se dice que la serie original es integrada de
orden 2 I(2). Si d=0, (sin diferenciar), el proceso resultante I (0) representa una serie de tiempo
estacionaria.
En la práctica se utiliza el estadístico Dickey-Fuller para conocer la estacionariedad de las
variables. Si el valor absoluto calculado del estadístico τ excede los valores absolutos τ críticos
de DF o de MacKinnon, DF, entonces no se rechaza la hipótesis de que la serie de tiempo dada
es estacionaria. Si, por el contrario, éste es menor que el valor critico, la serie de tiempo es no
estacionaria.
El estadístico τ se conoce como la prueba de Dickey-Fuller. Por razones teóricas y prácticas la
prueba de Dickey-Fuller se aplica a regresiones de las siguientes formas:
Δyt = δ yt −1 + ut
(5)
Δyt = β1 + δ yt −1 + ut
(6)
Δyt = β1 + β 2t + δ yt −1 + ut
(7)
Donde t es la variable de tiempo o de tendencia. En cada caso, la hipótesis nula es que δ = 0 ,
es decir hay una raíz unitaria. La diferencia entre las tres regresiones envuelve la presencia de
componentes determinísticos: intercepto (drift) y tendencia (T). La primera es un modelo
puramente aleatorio, la segunda añade un intercepto o término a la deriva drift y la tercera
incluye intercepto y un término de tendencia. El parámetro de interés en las tres regresiones es
δ.
Si el termino de error esta correlacionado, se modifica (7)
m
Δyt = β1 + β 2t + δ yt −1 + α i ∑ Δyt −i + ut
i =1
La hipótesis nula continua siendo que δ=0 o que p=1, es decir que existe una raíz unitaria, pero
ahora se utiliza la prueba de Dickey-Fuller Aumentada (ADF).
Las series fueron sometidas a las prueba ADF obteniéndose los siguientes resultados:
50
18.3 Aplicación del contraste del ADF al caso de series de frecuencia anual
Luego de plantear teóricamente el contraste del ADF para comprobar la existencia de raíces
unitarias en sus distintas modalidades, procedemos a realizar la prueba a las distintas series de
frecuencia anual que se utilizan en presente estudio:
Cuadro N1
Crédito Anual total del Sistema bancario al sector privado
(% PBI) (CREDPBI)
Null Hypothesis: CREDPBIC 78 has a unit
root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-0.837319
0.8007
Test critical values:
1% level
-3.548208
5% level
-2.912631
10% level
-2.594027
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Cuadro N2
Inversión bruta fija
(mill. S/. de 1994)
Null Hypothesis: LNFBKF has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-1.410588
0.5709
Test critical values:
1% level
-3.550396
5% level
-2.913549
10% level
-2.594521
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
78
CREDPBIC nos indica la serie corregida de quiebre.
51
Cuadro N3
Producto Bruto Interno (PBI)
(mill. S/. de 1994)
Null Hypothesis: LNPBI has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
-1.857469
-3.550396
-2.913549
-2.594521
Prob.*
0.3497
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
18.4 Aplicación del contraste del ADF al caso de series de frecuencia trimestral
Luego de plantear teóricamente el contraste del ADF para comprobar la existencia de raíces
unitarias en sus distintas modalidades, procedemos a realizar la prueba a las distintas series de
frecuencia trimestral que se utilizan en presente estudio:
19. Análisis de causalidad de Granger: El Test de Causalidad Granger por Bloques
Dado que la cointegración en si misma no nos indica la dirección de causalidad entre las
variables es necesario realizar pruebas de causalidad. Granger (1969) propuso una definición
empírica exclusivamente en su contenido de previsión:
Si X t causa a Yt entonces Yt +1 es mejor pronóstico si se utiliza la información en X t dado que
habrá una varianza más pequeña de previsión de error. Aunque existe controversia sobre esta
definición. El test de causalidad de Granger permite comprobar si las series tienen carácter
unidireccional o bidireccional, esto implica analizar si el comportamiento actual y rezagado de
una serie de tiempo X predice la conducta de una serie de tiempo Y, si esto ocurre se dice que la
serie X causa a la serie Y, y el comportamiento es unidireccional. Si ocurre lo anteriormente
descrito y, además la serie Y predice el movimiento de la serie X, se dice que el carácter de las
series es bidireccional, es decir, la serie X causa a la serie Y, y la serie Y también causa a la
serie X.
La hipótesis nula que es no existe causalidad, es decir la serie X t no explica a la serie yt La
regla de decisión es rechazar la hipótesis nula si la probabilidad es menor o igual a 0,05%. Para
cuantificar los comportamientos de las series se utiliza el test de causalidad de Granger, que
bajo la hipótesis nula de no existencia de causalidad y la probabilidad asociada a ese evento,
52
permite comprobar las direcciones y los movimientos de esas series, con un número de rezagos
determinado. En nuestro primer modelo hemos estimado data anual para el periodo muestral
1950 2006 y data trimestre 1992:01 2006: 06:
Cuadro N3
Test de Causalidad Granger por Bloques
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests / Sample: 1947
2007
Dependent variable: LNPBI (Primer Bloque)
Excluded
Chi-sq
df
Prob.
LNFBKF
9.679049
2
0.0079
CREDPBIC
10.45795
2
0.0054
LIQUIDEZ
5.211797
2
0.0738
SIT
1.634065
2
0.4417
All
21.09217
8
0.0069
Dependent variable: LNFBKF (Segundo Bloque)
Excluded
Chi-sq
df
Prob.
LNPBI
17.0638
2
0.0002
CREDPBIC
6.137394
2
0.0465
LIQUIDEZ
0.030617
2
0.9848
SIT
1.303528
2
0.5211
All
22.87024
8
0.0035
Excluded
Chi-sq
df
Prob.
LNPBI
1.031323
2
0.5971
Dependent variable: CREDPBIC
LNFBKF
0.142107
2
0.9314
LIQUIDEZ
149.7867
2
0
SIT
1.829127
2
0.4007
All
189.6307
8
0
Excluded
Chi-sq
df
Prob.
LNPBI
0.530739
2
0.7669
LNFBKF
0.089797
2
0.9561
CREDPBIC
46.78524
2
0
SIT
1.910897
2
0.3846
All
66.34705
8
0
Excluded
Chi-sq
df
Prob.
LNPBI
3.789485
2
0.1504
Dependent variable: LIQUIDEZ
Dependent variable: SIT
LNFBKF
3.045725
2
0.2181
CREDPBIC
0.406694
2
0.816
LIQUIDEZ
0.034905
2
0.9827
All
6.137182
8
0.6319
Elaboración propia con ayuda del programa Econométrico Eviews 6.0
53
Como se puede observar en el primer bloque el crédito, el ahorro financiero, la formación bruta
de capital y la liquidez causan al logaritmo del producto bruto interno (lnPBI). En el segundo
bloque el crédito, el ahorro financiero, la formación bruta de capital y el PBI causan al
logaritmo de la formación bruta de capital (lnFBKF) a excepción de la liquidez del sistema
financiero, sin embargo si recurrimos a la prueba global todas estas variables causan
conjuntamente a la formación bruta de capital.
Vemos que en los siguientes bloques la liquidez, el crédito y el ahorro del sistema financiero
son causados conjuntamente por las demás variables del sistema, de esta manera estamos
comprobando que la relación entre desarrollo del sistema financiero y crecimiento económico es
bidireccional es decir hay una retroalimentación de las dos variables. Sin embargo para efectos
del presente estudio nos centraremos en el estudio de las implicancias que puede tener un
desarrollo financiero en el crecimiento económico del país.
20. Modelos de Vectores Autorregresivos (VAR)
Para responder a los objetivos planteados, en este apartado se hace uso primeramente, de la
metodología de los Vectores Autorregresivos, que es un sistema de ecuaciones lineales
estocástico, donde cada variable del sistema depende de rezagos de sí misma y de rezagos de las
demás variables del sistema. Esta metodología inicialmente fue introducidos por Sims (1980)
como una alternativa de modelación de series temporales multivariados, en oposición a los
modelos convencionales como la técnica de ecuaciones simultaneas que se necesita imponer
ciertas restricciones así como identificar las variables endógenas y exógenos En cambio, los
modelos VAR permite hablar a los datos por si mismos sin que necesariamente exista una teoría
económica que guié o que restringa la estructura del modelo.
Sims como otros trabajos empíricos han demostrado que los Vectores Autorregresivos proveen
un marco flexible y tratable en el análisis de series temporales porque permite analizar el
impacto dinámico de las perturbaciones aleatorias sobre el sistema de las variables y este
aspecto es precisamente lo que se quiere conocer como es el impacto de las distintas medidas de
para aumentar el grado de apertura al comercio exterior sobre el crecimiento económico en el
corto plazo. También se han utilizado los modelos VAR para realizar pronósticos en sistemas
de variables de series de tiempo interrelacionadas, donde cada variable ayuda a pronosticar a las
demás variables. Asimismo se ha utilizado, aunque con controversia en el análisis del impacto
dinámico de diferentes tipos de perturbaciones y controles fortuitos en sistemas de variables 79 .
Particularmente el uso del VAR en este trabajo es el estudio de las interacciones dinámicas
79
La Metodología de las Raíces Unitarias, Cointegración, Vectores Autorregresivos y Estabilidad de Parámetros.
54
estimadas entre las series desarrollo financiero y crecimiento económico, obteniendo a partir de
este modelo, las funciones impulso-respuesta, así como la descomposición de la varianza del
error de predicción.
La representación matemática de un VAR es:
Yt =A1Yt-1 + A 2 Yt-2 + A3Yt-3 +.......+ A p Yt-p + β X t + ε t
Donde Yt es un vector de k variables endógenas, X t es un vector de n variables exógenas,
X1 , X 2 , X 3 ,..... X p y β son matrices de coeficientes a ser estimados y ε t es un vector de
innovaciones que puede tener correlación contemporánea, pero no puede estar correlacionado
con sus propios valores rezagados y tampoco con todas las variables del lado derecho de la
ecuación.
20.1 Especificación del modelo
A continuación se presenta la especificación econométrica del VAR para aplicar el enfoque de
Johansen:
Yt =A1Yt-1 + A 2 Yt-2 + A3Yt-3 +.......+ A p Yt-p + β X t + ε t
Donde:
Yt : Es un Vector (Nx1) de variables endógenas integradas de orden 1, las cuáles se denotan I(1)
A1…, y β. Son matrices de coeficientes a ser estimados
ρ : Número de rezagos incluidos en el VAR.
X t : es un vector de variables exógenos, (constante, variables dummies, estacionales etc.) .En
este caso todas las variables están determinadas dentro del sistema.
ε t : Es un Vector de (Nx1) de términos de errores normal e independiente distribuido.
En forma de matrices la expresión sería la siguiente:
⎡ y1t ⎤ ⎡a11( L ) a12( L ) L a1m( L ) ⎤ ⎡ y1t ⎤ ⎡ μ1t ⎤
⎢ y ⎥ ⎢a
O
a2m( L ) ⎥ ⎢ y2t ⎥ ⎢μ 2t ⎥
L
(
)
21
2
t
⎥ ⎢ ⎥+ ⎢ ⎥
⎢ ⎥=⎢
M ⎥⎢ M ⎥ ⎢ M ⎥
⎢M ⎥ ⎢ M
⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥
⎢
⎢ ⎥
a
a
L
y
mm( L ) ⎦ ⎣ ymt ⎦
⎣μ mt ⎦
⎣ mt ⎦ ⎣ m1( L )
55
En este sistema existen m variables endógenas y el operador de rezagos L resume los p rezagos
del modelo. Esta es la formulación del VAR en la forma reducida.
En este sistema:
[
]
E μ t μ' t- j = 0 ∀ j ≠ 0
E [μ t μ ' t
1.
]=
⎡ σ 21 σ1,2
⎡ ⎡ μ1t ⎤ ⎡ μ1t ⎤' ⎤ ⎢ σ2,1 σ 22
⎢ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎥ ⎢
.
⎢ ⎢ μ2t ⎥ ⎢ μ2t ⎥ ⎥ ⎢ .
E⎢
=
⎢
⎢ M ⎥⎢ M ⎥ ⎥ ⎢ .
.
⎢ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎥
⎢⎣ ⎢⎣μmt ⎥⎦ ⎢⎣μmt ⎥⎦ ⎥⎦ ⎢σm−1,1 σm−1,2
⎢ 2
⎢⎣σ m,1 σm,2
∑
.
.
.
.
.
.
Es una matriz simétrica.
.
.
σ1,m ⎤
⎥
.
.
σ2,m ⎥
.
.
. ⎥
⎥ =∑
.
.
σm−2,m ⎥
. σ 2m−1 σm−1,m ⎥
⎥
. σm,m−1 σ 2m ⎥⎦
Es decir, no se tiene autocorrelación entre los errores de una misma ecuación pero se observa
correlación contemporánea entre los errores de las diferentes ecuaciones.
La estimación de esta forma reducida por MCO para cada ecuación del vector es eficiente. La
forma estructural no esta identificada salvo supuestos adicionales. Desde que solo los valores
rezagados de las variables endógenas aparecen en el lado derecho de las ecuaciones, la
simultaneidad no es problema y los estimadores obtenidos por MCO son consistentes. Sin
embargo aun cuando las innovaciones
μt
pueden estar contemporáneamente correlacionadas
los estimadores MCO son eficientes y equivalentes a los MCG debido a que todas las
ecuaciones tienen idénticos regresores.
56
21. Gráfica de la Funciones Impulso Respuesta a partir del modelo VAR estimado para el
caso de Data Anual
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of LNFBKF to CREDPBIC
Response of LNPBI to CREDPBIC
.2
.08
.04
.1
.00
.0
-.04
-.1
-.08
-.2
-.12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
10
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of LNFBKF to LNPBI
Response of LNPBI to LNFBKF
.2
.08
.04
.1
.00
.0
-.04
-.1
-.08
-.2
-.12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
En esta primera estimación del modelo considerando a todas las variables del sistema en
estudio observamos un efecto Puzzle, si embargo para corregir este problema estimamos varios
modelos VAR con el objeto de eliminar las posibles interacciones que puedan existir entre las
distintas variables que aproximan al desarrollo financiero.
21.1 Grafica de la Función Impulso respuesta a partir del primer Modelo VAR1
La variable que aproxima el desarrollo financiero es el ahorro financiero interno total y las
variables que aproximan crecimiento económico son: La inversión o formación Bruta de Capital
y el Producto Bruto Interno.
57
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of LNPBI to SIT
.06
.04
.02
.00
-.02
-.04
-.06
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
9
10
Response of LNFBKF to SIT
.12
.08
.04
.00
-.04
-.08
1
2
3
4
5
6
7
8
Esta función es simplemente la representación de medias móviles asociada con el modelo
estimado y explica la respuesta del sistema a shocks en los componentes del vector de
perturbaciones. La función impulso-respuesta traza la respuesta de las variables endógenas en el
sistema ante un shock en los errores. Un cambio en un shock de en los errores asociados al
ahorro financiero interno total cambiaría inmediatamente el valor de LNPBI, LNFBKF, ello
además cambiaría todos los valores futuros de las demás variables endógenas debido a la
estructura dinámica del sistema. La función impulso-respuesta, separa los determinantes de las
variables endógenas dentro de los shocks o identifica innovaciones con variables específicas.
Dicho de otra manera, traza el efecto corriente y valores futuros de las variables endógenas ante
un “shock” de una desviación estándar a las innovaciones (variables estocásticas).
Técnicamente los errores son ortogonalizados por una descomposición Choleski, así la matriz de
covarianza resultante es triangular inferior (los elementos por encima de la diagonal principal
58
son cero). La descomposición Choleski es extensamente usada, es un método un poco arbitrario
de atribución de efectos comunes. Cambiando el orden de las ecuaciones, se puede cambiar
dramáticamente las funciones impulso-respuesta, hay que tener cuidado con las interpretaciones
de estas funciones. Sin embargo para la presente investigación usamos la función impulso
respuesta generalizada que es un método mucho más potente que la descomposición de
choleski 80 .
El período de pronóstico elegido para visualizar y analizar como responde el logaritmo del
producto bruto interno y de la formación bruta de capital ante un shock aleatorio del ahorro
financiero interno total, es de 10 períodos.
Un shock aleatorio en el ahorro financiero interno total tiene un impacto positivo sobre los el
PBI en los tres primeros períodos, para después tener un efecto decreciente a partir del 4°
período para luego ir acentuándose en su senda convergente. De otro lado, un shock aleatorio en
el ahorro financiero interno total tiene un impacto positivo sobre los el formación bruta de
capital y en consecuencia con el nivel de inversión en los cuatro primeros períodos , para
después tener un efecto decreciente a partir del 5° período para luego ir acentuándose en su
senda convergente.
21.2
Grafica de la Función Impulso respuesta a partir del Segundo Modelo VAR2
La variable que aproxima el desarrollo financiero es el Crédito al Sector Privado SB Total
Promedio (% PBI) total y las variables que aproximan crecimiento económico son: La
inversión o formación Bruta de Capital y el Producto Bruto Interno.
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of LNFBKF to CREDTOTAL
Response of LNPBI to CREDTOTAL
.3
.4
.2
.3
.2
.1
.1
.0
.0
-.1
-.1
-.2
-.2
-.3
-.3
-.4
5
10
15
20
25
30
35
5
10
15
20
25
30
35
80
59
El período de pronóstico elegido para visualizar y analizar como responde el logaritmo del
producto bruto interno y de la formación bruta de capital ante un shock aleatorio del ahorro
financiero interno total, es de 35 períodos o años.
Un shock aleatorio en el crédito total al sector privado tiene un impacto positivo sobre los el
PBI en los diez primeros años, para después tener un efecto decreciente a partir del 11° año
para luego ir acentuándose en su senda convergente. De otro lado, un shock aleatorio en el
crédito total al sector privado tiene un impacto positivo sobre los el formación bruta de capital
y en consecuencia con el nivel de inversión en los cinco primeros años, para después tener un
efecto decreciente a partir del 6° año para luego ir acentuándose en su senda convergente.
21.3
Grafica de la Función Impulso respuesta a partir del tercer Modelo VAR3
La variable que aproxima el desarrollo financiero es la velocidad de circulación del dinero y las
variables que aproximan crecimiento económico son: La inversión o formación Bruta de Capital
y el Producto Bruto Interno.
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of LNPBI to VELOCIDAD
Response of LNFBKF to VELOCIDAD
1.5
6
1.0
4
2
0.5
0
0.0
-2
-0.5
-4
-1.0
-6
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
El período de pronóstico elegido para visualizar y analizar como responde el logaritmo del
producto bruto interno y de la formación bruta de capital ante un shock aleatorio del ahorro
financiero interno total, es de 10 períodos o años.
Un shock aleatorio en el la velocidad de circulación del dinero tiene un impacto positivo sobre
los el PBI en los diez primeros años, para después tener un efecto decreciente a partir del 11°
año para luego ir acentuándose en su senda convergente. De otro lado, un shock aleatorio en el
crédito total al sector privado tiene un impacto positivo sobre los el formación bruta de capital
y en consecuencia con el nivel de inversión en los cinco primeros años, para después tener un
efecto decreciente a partir del 6° año para luego ir acentuándose en su senda convergente.
60
21.4 Grafica de la Función Impulso respuesta a partir del cuarto Modelo VAR4
La variable que aproxima el desarrollo financiero es la velocidad de circulación del dinero y las
variables que aproximan crecimiento económico son: La inversión o formación Bruta de Capital
y el Producto Bruto Interno.
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of LNFBKF to LIQUIDEZTOTAL
.3
.2
.1
.0
-.1
-.2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of LNPBI to LIQUIDEZTOTAL
.20
.15
.10
.05
.00
-.05
-.10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
21.5 Grafica de la Función Impulso respuesta a partir del quinto Modelo VAR5
La variable que aproxima el desarrollo financiero es el multiplicador bancario del dinero y las
variables que aproximan crecimiento económico son: La inversión o formación Bruta de Capital
y el Producto Bruto Interno.
61
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of LNFBKF to MULTIPLICADOR
.8
.4
.0
-.4
-.8
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of LNPBI to MULTIPLICADOR
.2
.1
.0
-.1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
21.6 Grafica de la Función Impulso respuesta a partir del sexto Modelo VAR6
La variable que aproxima el desarrollo financiero es el dinero total existente en la economía y
las variables que aproximan crecimiento económico son: La inversión o formación Bruta de
Capital y el Producto Bruto Interno.
62
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of LNPBI to DINERO
Response of LNFBKF to DINERO
40
20
30
10
20
10
0
0
-10
-10
-20
-20
1
2
3
4
5
6
7
8
10 1
9
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of LNPBI to LNCREDPBIC
Response of LNPBI to LNSIT
.20
.20
.15
.15
.10
.10
.05
.05
.00
.00
-.05
-.05
-.10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
-.10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of LNPBI to LNLIQUIDEZ
.20
.15
.10
.05
.00
-.05
-.10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
63
Response to Generalized One S.D. Innovations
Response of LNPBI to LNSIT
.05
.04
.03
.02
.01
.00
-.01
-.02
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22. Gráfica de la Funciones Impulso Respuesta a partir del modelo VAR estimado para
el caso de Data Trimestral
La función impulso-respuesta traza la respuesta de las variables endógenas en el sistema ante un
shock en los errores. Un cambio en un shock de en los errores asociados a cada una de las
variables explicativas asociadas al desarrollo financiero como son: Crédito total del sistema
bancario al sector privado (% PBI) (CREDC), Liquidez total del sistema bancario (% PBI), las
cuales cambiaría inmediatamente el valor de las mismas, además de ello además cambiaría
todos los valores futuros de las demás variables endógenas debido a la estructura dinámica del
sistema. La función impulso-respuesta, separa los determinantes de las variables endógenas
dentro de los shocks o identifica innovaciones con variables específicas. Dicho de otra manera,
traza el efecto corriente y valores futuros de las variables endógenas ante un “shock” de una
desviación estándar a las innovaciones (variables estocásticas).
Técnicamente los errores son ortogonalizados por una descomposición Choleski, así la matriz de
covarianza resultante es triangular inferior (los elementos por encima de la diagonal principal
son cero). La descomposición Choleski es extensamente usada, es un método un poco arbitrario
de atribución de efectos comunes. Cambiando el orden de las ecuaciones, se puede cambiar
dramáticamente las funciones impulso-respuesta, hay que tener cuidado con las interpretaciones
de estas funciones. Sin embargo para la presente investigación usamos la función impulso
respuesta generalizada que es un método mucho más potente que la descomposición de
choleski 81 .
El período de pronóstico elegido para visualizar y analizar como responde el logaritmo del
producto bruto interno y de la formación bruta de capital ante un shock aleatorio del ahorro
financiero interno total, es de 10 períodos.
81
64
Un shock aleatorio en el crédito bancario total tiene inicialmente un impacto negativo sobre el
PBI pero en los siguientes periodos este impacto negativo, va desapareciendo para después tener
un efecto positivo a partir del 200 período o mes, a partir del cual el efecto es positivo para
muchos meses siguientes. De otro lado, un shock aleatorio en el crédito bancario total tiene un
impacto positivo sobre los el formación bruta de capital y en consecuencia con el nivel de
inversión a partir del 130 período, para después permanecer este efecto positivo por los
siguientes meses.
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of PBIR to CREDC
Response of PBIR to LIQUIDEZ
Response of FBKFR to LIQUIDEZ
800
800
400
300
400
400
200
100
0
0
0
-100
-400
-400
-200
-300
-800
-800
-400
5
10
15
20
25
30
5
Response of PBIR to DINERO
10
15
20
25
Response of FBKFR to CREDC
800
400
0
-400
-800
10
15
20
25
30
10
15
20
25
30
Response of FBKFR to DINERO
400
400
300
300
200
200
100
100
0
0
-100
-100
-200
-200
-300
-300
-400
5
5
30
-400
5
10
15
20
25
30
5
10
15
20
25
65
30
22.1 Para el caso de frecuencia Trimestral pero en logaritmo:
Realizando el contraste de rezagos excluidos:
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: LNFBKFR
LNDINERO
Exogenous variables: C
Sample: 1991Q1 2007Q4
Included observations: 61
Lag
LogL
LR
LNPBIR
FPE
LNCIRCULANTE
AIC
0
267.2866
NA
1.27E-10
-8.599562
1
663.0792
713.7242
6.68E-16
-20.75669
2
756.2006
152.6582
7.27E-17
-22.99018
3
797.7988
61.37439
4.41E-17
-23.53439
4
852.9248
72.29640*
1.78e-17* -24.522*
5
869.489
19.00808
2.72E-17
-24.24554
6
897.8323
27.87865
3.07E-17
-24.35516
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5%
level)
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information
criterion
SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
LNCRED
SC
HQ
-8.42653
-19.7185
-21.086*
-20.76603
-20.8886
-19.74696
-18.99146
-8.5317
-20.349
-22.244
-22.449
-23.0*
-22.482
-22.253
Bajo este criterio escogemos un VAR con 4 rezagos fundamentándonos en el criterio de LR,
FPE y AIC.
66
Gráfica de la Funciones Impulso Respuesta a partir del modelo VAR estimado para el
caso de Data Trimestral y las series en logaritmos
Response to Generalized One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of LNFBKFR to LNCIRCULANTE
Response of LNFBKFR to LNDINERO
Response of LNFBKFR to LNCRED
.06
.06
.04
.04
.02
.02
.00
.00
-.02
-.02
-.04
-.04
.06
.04
.02
.00
-.02
-.04
-.06
-.06
-.06
5
5
10
15
20
25
30
10
15
20
25
30
35
5
10
15
20
25
30
35
35
Response of LNPBIR to LNCRED
Response of LNPBIR to LNDINERO
.03
Response of LNPBIR to LNCIRCULANTE
.03
.03
.02
.02
.01
.01
.00
.00
-.01
-.01
.02
.01
.00
-.01
-.02
5
10
15
20
25
30
35
-.02
-.02
5
10
15
20
25
30
35
5
10
15
20
25
30
67
35
23.
Análisis de los Vectores de Cointegración
23.1 Concepto de Cointegración
Una relación de equilibrio de alcanza automáticamente
cuando las series empleadas son
estacionarias ya que con cualquier combinación lineal de las mismas siempre resultará otra
serie estacionaria. Sin embargo el equilibrio que nos interesa es aquel generado por series no
estacionarias. Se busca el desarrollo de una técnica de estimación que recoja este tipo de
relaciones, con el fin de evitar la pérdida de información que se produce de diferenciar las
series.
Para el lector que tenga idea de lo que implica calcular simultáneamente tanto el vector de
cointegración como el MCE, se escribirá el siguiente sistema:
p
p
p
i=1
i=1
i=1
p
p
p
i=1
i=1
i=1
p
p
p
i=1
i=1
i=1
ΔYt = ρY (Yt−1 − βX Xt−1 − βwwt−1) + ∑aY1(i)ΔYt−i + ∑aX1(i)ΔXt−i + ∑aW1(i)ΔWt−i +εyt
ΔXt = ρx (Yt−1 − βX Xt−1 − βwwt−1) + ∑ay2 (i)ΔYt−i + ∑aX2 (i)ΔXt−i +∑aW2 (i)ΔWt−i +εxt
ΔWt = ρw(Yt−1 − βX Xt−1 − βwwt−1) +∑ay3(i)ΔYt−i +∑ax3(i)ΔXt−i +∑aw3(i)ΔWt−i +εWt
El procedimiento propuesto por Johansen realiza la estimación de manera conjunta de todo el
sistema, logrando calcular los coeficientes de toda la relación de cointegración
como el resto de coeficientes del sistema
(a
yi
(β x y β w )
, a xi , a wi ). Por este motivo, el estimador MCO
no puede ser empleado en este contexto, siendo necesario la aplicación de un procedimiento de
máxima verosimilitud.
Para realizar la estimación del sistema completo, primero este debe ser especificado de una
manera conveniente. Esta forma es bastante parecida a la empleada en el test de Dickey-Fuller.
Sin embargo, en este caso se emplea un vector de variables. Primero se define la siguiente
relación:
X t = A1 X t −1 + ε t
68
Xt =
Vector de n variable
AT =
Matriz de nxn
εt =
Vector de errores aleatorios
Esta representación se parece a un AR (1) con la diferencia de que no se está analizando una
sola serie sino un vector de series. Ahora se procede a restar a cada lado de la ecuación el
vector Xt-1. De esta manera se va construyendo el MCE:
X t − X t −1 = A1 X t −1 − X t −1 + ε t
ΔX
t
= πX
t −1
+ εt
De esta manera se obtiene la matriz
(18.29)
π (nxn) definida como: π = A1 − I . De esta matriz
nos interesa conocer dos cosas: sus valores propios diferentes de cero y la estimación de cada
uno de los vectores linealmente independientes.
Determinación de los valores propios
Para determinar los valores propios (o raíces características) de la matriz
π
se debe recordar
que toda matriz puede ser expresada en términos de estos:
π X
= λ X
t
(π − λ I ) X
t
t
Luego:
= 0
De esta manera y para que no exista una solución trivial (es decir, que las variables del vector
sean iguales a cero), se debe cumplir con:
π − λI = 0
De esta expresión se puede calcular el valor de los valores propios. La presencia de un valor
propio (o raíz característica) diferente de cero indica la existencia de una relación linealmente
independiente dentro del vector π .
69
X t = A1 X t - 1 + A2 X t - 2 + .......... + Ap X t - p + et
Si se sustrae X t - 1 de ambos lados tenemos:
D X t = ( A1 - I ) X t - 1 + A2 X t - 2 + .......... + Ap X t - p + et
Como nuestro objetivo es contar con valores rezagados de las diferencias del vector X t ,
entonces primero se resta y suma al lado derecho de la última
expresión el monto de
( A1 - I ) X t - 2 , de tal forma que se obtenga:
D X t = ( A1 - I )D X t - 1 + ( A2 + A1 - I ) X t - 2 + .......... + Ap X t - p + et
Si continúa con esta operación finalmente se obtiene:
p- 1
D Xt =
å
p i D X t - i + p X t - p + et
i= 1
Donde:
p
i
p i = - (I -
å
j= 1
A j ); p = - (I -
å
A j );
j= 1
Por lo que el rango de p indicará el numero de vectores de cointegración independientes. Si el
rango de p es cero, esto significa que la matriz esta compuesta por ceros. De esta forma, lo
que se obtendría seria un VAR en primeras diferencias. En el caso en que de esta matriz fuese
igual a n (es decir, que todas sus raíces características se encuentran entre cero y uno), esto
significaría que la series son estacionarias por lo que cualquier combinación de estas series
sería estacionarias. Si se cuenta con n raíces características distintas de cero (0<r<n), esto
equivale a decir que existen r relaciones linealmente independientes en nuestra matriz p .
En este proceso de estimación ya se conocen los valores de la matriz p , estimados a partir del
desarrollo del sistema autorregresivo. Además, de la determinación del numero de valores
propios diferentes de cero se conoce el número de vectores de cointegración involucrados en el
MCE. Finalmente, se debe considerar que el valor esperado de p X t - 1 es cero. Con esta
información, y aplicando un algoritmo de máxima verosimilitud, el test de Jhoansen busca
determinar los valores de los elementos de la matriz
α yβ
de la siguiente relación:
70
π = αβ '
⎡α x ⎤
⎢α ⎥ ⎡ β
⎢ y⎥⎣ x
⎢⎣α z ⎥⎦
βy
⎡α x ⎤
π = ⎢⎢α y ⎥⎥ ⎡⎣ β x yt −1
⎢⎣α z ⎥⎦
⎡α y ⎤
⎢α ⎥ ⎡ β
⎢ x⎥⎣ y
⎢⎣α z ⎥⎦
βx
⎡ yt −1 ⎤
β z ⎤⎦ ⎢⎢ xt −1 ⎥⎥
⎢⎣ zt −1 ⎥⎦
β y xt −1 β z zt −1 ⎤⎦ = ε t
⎡α y ( β y yt −1 + β x xt −1 + β z zt −1 ) ⎤
⎡ yt −1 ⎤
⎢
⎥
β z ⎤⎦ ⎢⎢ xt −1 ⎥⎥ = ε t ⇒ ⎢α x ( β y yt −1 + β x xt −1 + β z zt −1 ) ⎥
⎢
⎥
⎢⎣ zt −1 ⎥⎦
⎢α z ( β y yt −1 + β x xt −1 + β z zt −1 ) ⎥
⎣
⎦
De esta expresión se puede calcular el valor de los valores propios. Como ya se trató en
secciones anteriores, la presencia de un valor propio (o raíz característica) diferente de cero
indica la existencia de una relación linealmente dentro del vector π .
X t = A1 X t - 1 + A2 X t - 2 + .......... + Ap X t - p + et
Si se sustrae X t - 1 de ambos lados tenemos:
D X t = ( A1 - I ) X t - 1 + A2 X t - 2 + .......... + Ap X t - p + et
Como nuestro objetivo es contar con valores rezagados de las diferencias del vector X t ,
entonces primero se resta y suma al lado derecho de la última
expresión el monto de
( A1 - I ) X t - 2 , de tal forma que se obtenga:
D X t = ( A1 - I ) X t - 1 + ( A2 + A1 - I ) X t - 2 + .......... + Ap X t - p + et
Si continúa con esta operación finalmente se obtiene:
p- 1
D Xt =
å
p i X t - i + p X t - p + et
i=1
Donde:
71
p
i
p i = - (I -
å
A j ); p = - (I -
j= 1
å
A j );
j= 1
Por lo que el rango de p indicará el numero de vectores de cointegración independientes. Si el
rango de p es cero, esto significa que la matriz esta compuesta por ceros. De esta forma, lo
que se obtendría seria un VAR en primeras diferencias. En el caso en que de esta matriz fuese
igual a n (es decir, que todas sus raíces características se encuentran entre cero y uno), esto
significaría que la series son estacionarias por lo que cualquier combinación de estas series
sería estacionarias. Si se cuenta con n raíces características distintas de cero (0<r<n), esto
equivale a decir que existen r relaciones linealmente independientes en nuestra matriz
p
.
Para el caso de detectarse dos vectores de cointegración la matriz p sería la siguiente:
⎡α y1 α y 2 ⎤
⎡ xt −1 ⎤
β
β
β
⎡
⎤
x1
z1
⎢
⎥ y1
⎢ ⎥
π X t −1 = ⎢α x1 α x1 ⎥ ⎢
⎥ ⎢ yt −1 ⎥ = ε t
β
β x 2 β z 2 ⎦⎥
⎢α z1 α z 2 ⎥ ⎣⎢ y 2
⎢⎣ zt −1 ⎥⎦
⎣
⎦
⎡α y1 ( β y1 yt −1 + β x1xt −1 + β z1zt −1 ) + α y 2 ( β y 2 yt −1 + β x 2 xt −1 + β z 2 zt −1 ) ⎤
⎢
⎥
π X t −1 = ⎢α x1 ( β y1 yt −1 + β x1 xt −1 + β z1zt −1 ) + α x 2 ( β y 2 yt −1 + β x 2 xt −1 + β z 2 zt −1 ) ⎥
⎢
⎥
⎢α z1 ( β y1 yt −1 + β x1 xt −1 + β z1 zt −1 ) + α z 2 ( β y 2 yt −1 + β x 2 xt −1 + β z 2 zt −1 ) ⎥
⎣
⎦
En esta, matriz se observa claramente la existencia de dos vectores de cointegración cada uno
los cuales está multiplicado por su respectivo coeficiente de ajuste.
23.2 Incorporación de tendencia e intercepto en el modelo
El modelo presentado en la ecuación (18.3), el
cual
incluye p rezagos del vector
en
diferencias, puede generalizarse aun más si se incluye un intercepto y una tendencia tanto en
el MCE como en el vector de cointegración de esta manera se puede contar con diferentes tipos
de modelo:
Modelo 1:
a b ' Zt - 1 Sin tendencia ni intercepto
El modelo de corrección será:
D Zt = a b ' Zt - 1 + et
72
Este tipo de modelos no incorpora intercepto ni pendiente tanto en el vector de cointegración
como dentro del modelo de corrección de errores.
En este sistema se considera un coeficiente de ajuste de 0.3 y -0.3 respectivamente. El
movimiento de las series se caracteriza por mantener tan solo una tendencia estocástica propia
de las series random walk.
Modelo # 2:
cointegración
a ( b ' Zt - 1 + r 0 )
Incorporación de una constante en el vector de
Ahora en este modelo vamos a incorporar la presencia de una constante en el vector de
cointegración. La presencia de la misma responde a la modelación de largo plazo, más no a la
característica sobre el comportamiento dinámico. Es decir este no va ha provocar la presencia
de algún tipo de tendencia determinística. Ambas series continúan siendo camino aleatorio. Se
usa este modelo si se cree o se sospecha que todas las series poseen tendencia determinística.
Se usan los modelos 1 y dos cuando ninguna de las series parecen tener tendencia.
Modelo 3
a 0 (b ' Zt - 1 + r 0 ) + a 1g
Se usa este caso si uno cree o sospecha que todas las series tienen tendencia estocástica.
Zt
Tiene tendencia lineal pero la ecuación de cointegración tiene intercepto.
Modelo 4 ( b ' Zt - 1 + r 0 + r 0 t )
Se usa este caso si se sospecha si alguna de las series estacionario en tendencia.
La
incorporación de una tendencia dentro del vector de cointegración no incorpora ningún tipo de
tendencia deterministica al modelo, tal como se muestra en el siguiente grafica.
Modelo 5
(b ' Zt - 1 + r 0 + r 0t ) + a 0 (b ' Zt - 1 + r 0 ) + a 1( g 0 + g1t )
La variable tiene tendencia cuadrática y la ecuación de cointegración tiene tendencia lineal. Si
se incorpora una tendencia determinística al MCE, lo que se estaría determinando es una
tendencia cuadrática a las series. Este tipo de modelos es poco usado, este puede darnos un buen
ajuste dentro de la muestra pero puede darnos pronósticos improbables fuera de ella.
En esta parte se realiza la prueba de cointegración para vectores VAR con el fin de conocer si
existe alguna relación de largo plazo entre las series en estudio. Se incluyen las series en
niveles, sin embargo Eviews lo considera automáticamente en primeras diferencias. Como se
mostró anteriormente en las pruebas de integración las series de precios no son estacionarias en
73
niveles, es decir son procesos I(1), pero si existiera una relación de largo plazo dos series I(1),
podrían ser I(0).
Utilizando la metodología de Johansen (1991,1995) se observan diferentes resultados
dependiendo de si se incluye una constante y tendencia en las ecuaciones de cointegración, así
como el número de rezagos utilizados en el modelo. Se utilizó el modelo que por defecto utiliza
EViews 5.0, este considera que las series tienen tendencia y las ecuaciones de cointegración
solo incluyen término independiente. El número de rezagos a utilizar se determinó con el
estadístico LR, en este caso se incluyó ocho rezagos.
Para el análisis de cointegración se trabajan todas las series en logaritmos. Dicho análisis
considera de uno a un rezago y los modelos: (i) drift (D), el cual incluye una tendencia lineal
determinística en los niveles de las variables y (ii) cidrift (C) el cual reconoce la existencia de
tendencia lineal en el vector de cointegración. La selección de estos modelos para el análisis de
cointegración se basa en el hecho de que en la mayoría de los casos las variables exhiben
tendencia lineal en sus niveles y en consecuencia se hace necesario dirimir entre los dos
modelos citados, es decir, la selección de componentes determinísticas propuesta por Johansen
(1994).
Una vez que se encuentra existencia de cointegración 82 , la selección de las componentes
determinísticas se lleva a cabo a través de pruebas de exclusión, Johansen (1995) 83 . El siguiente
paso se centra en la evaluación del comportamiento de los residuales. Estos se consideran
adecuados si son ruidos blancos y normales multivariados, Lütkepohl (1993). Aquellos modelos
que presentan residuales óptimos se someten a pruebas de exogeneidad débil y exclusión del
vector de cointegración. Es de señalar que, dado el propósito del trabajo se requiere que el
logaritmo de las exportaciones no tradicionales, según sea el caso, no presenten evidencia de
exogeneidad débil y que ninguna de las variables este excluida del vector de cointegración. En
caso de no encontrar evidencia para rechazar la hipótesis de exogeneidad débil de las variables
asociadas al desarrollo financiero, se estiman las elasticidades de largo plazo de las crecimiento
económico respecto a las variables asociadas al desarrollo financiero considerando el sistema
bajo restricciones de exogeneidad débil. Ello consiste fundamentalmente en imponer un cero
82
Es de señalar que, en el análisis de cointegración se consideran variables “dummies” estacionales centradas y
“dummies” que recogen valores atípicos, estas últimas cuando así se requiera. Además en la determinación del rango
por el estadístico de la traza se tiene en cuenta qué de acuerdo a Cheung y Lai (1993) dicha prueba muestra más
asimetría y exceso de curtosis que el de máximo valor propio (en los residuos) por lo cual se requiere una corrección
previa por tamaño de muestra.
83
En el caso de más de un vector de cointegración por lo menos uno debe tener interpretabilidad económica. Es decir,
uno de ellos debe corresponder a una función de demanda por exportaciones.
74
sobre las velocidades de ajuste α i de manera que el desequilibrio de largo plazo no afecta a las
ecuaciones de corto plazo de las variables consideradas exógenas débiles 84 .
Ahora, para obtener las elasticidades, uno de los objetivos de este trabajo, es importante
observar que por lo general en la literatura empírica se han asociado las mismas al vector de
cointegración. Sin embargo y como señala Misas et al (2001), citando a Johansen, esta
interpretación es controversial pues ignora la dinámica completa del sistema. Se sugieren
entonces formas alternativas para obtener dichas elasticidades como el análisis de impulso
respuesta o la matriz C fruto de la representación MA. Se procede entonces a mostrar las
elasticidades estimadas a partir de las diversas alternativas y combinaciones.
El análisis sobre los nuevos sistemas se realiza mediante el procedimiento y pruebas
de
cointegración ya mencionado. El cuadro XXXX presenta las pruebas de cointegración de la
traza ajustadas por el tamaño de muestra de acuerdo a Cheung y Lai (1993), las estimaciones de
los vectores de cointegración normalizados, como también, los factores de ajuste, al considerar
la información de las series en estudio. Es de señalar que tan solo se reportan los modelos
seleccionados mediante el esquema ya descrito en la sección anterior 85 .
25.3 Pruebas de Cointegración a partir del modelo con frecuencia anual con data anual
Se estima el modelo de cointegración con aquellas series anuales que demostraron tener una
relación sistemática de largo plazo a partir de las pruebas de Jhoansen. Se obtuvo los siguientes
resultados:
Contraste de Jhoansen
Sample: 1978 2007
Included observations: 25
Series: LNPBI DINERO CREDTOTAL PROF
Lags interval: 1 to 3
Selected (0.05 level*) Number of Cointegrating Relations by Model
Data Trend: None
None
Linear
Linear
Test Type
No Intercept Intercept
Intercept
Intercept
No Trend
No Trend
No Trend
Trend
Trace
4
2
1
2
Max-Eig
1
1
1
2
*Critical values based on MacKinnon-Haug-Michelis (1999)
Quadratic
Intercept
Trend
3
2
Elaboración propia con la ayuda del Software Eviews 6.0
84 Desde luego se observa que los residuales mantengan un comportamiento adecuado tras la imposición de las
restricciones.
85
Un modelo es descartado, en su orden, por: (i) signos no esperados en el vector de cointegración, (ii) Modelación
inadecuada (Pruebas de exclusión), (iii) Rechazo de exogeneidad débil en lo referente a la variable de exportaciones,
(iv) comportamiento inadecuado en los residuales del modelo (autocorrelación y no normalidad a nivel multivariado)
y (v) factores de ajuste inadecuados (signo contrario al esperado).
75
Dado que existe más de un vector de cointegración y basándonos en el criterio de que al menos
uno de estos vectores de cointegración tiene sentido económico, estimamos este
modelo
86
cointegrado siguiente con su respectivo modelo de corrección de errores.
Vector Error Correction Estimates
Sample (adjusted): 1982 2006
Included observations: 25 after adjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq:
CointEq1
LNPBI(-1)
1
DINERO(-1)
-1.195993
-0.03439
[-34.7806]
CREDTOTAL(-1)
-0.195981
-0.00826
[-23.7343]
PROF(-1)
-0.00393
-0.00014
[-28.8534]
Error Correction:
D(LNPBI)
D(DINERO)
D(CREDTOTAL) D(PROF)
CointEq1
0.031148
0.351779
-1.308846
84.49609
D(LNPBI(-1))
D(LNPBI(-2))
D(LNPBI(-3))
D(DINERO(-1))
D(DINERO(-2))
D(DINERO(-3))
D(CREDTOTAL(-1))
D(CREDTOTAL(-2))
86
-0.00672
-0.20917
-0.2324
-163.683
[ 4.63568]
[ 1.68179]
[-5.63197]
[ 0.51622]
-0.713844
-8.46182
61.94922
-5380.039
-0.31406
-9.77682
-10.8624
-7650.72
[-2.27295]
[-0.86550]
[ 5.70306]
[-0.70321]
-0.360845
-5.690277
47.70233
-2847.185
-0.24493
-7.62484
-8.4715
-5966.71
[-1.47324]
[-0.74628]
[ 5.63092]
[-0.47718]
-0.533182
-13.22868
7.233134
2219.493
-0.215
-6.69295
-7.43614
-5237.47
[-2.47995]
[-1.97651]
[ 0.97270]
[ 0.42377]
0.071033
0.699001
-2.681713
248.3101
-0.0153
-0.47633
-0.52922
-372.742
[ 4.64238]
[ 1.46748]
[-5.06732]
[ 0.66617]
0.019299
0.190809
-4.480966
-258.2214
-0.01733
-0.53958
-0.59949
-422.237
[ 1.11343]
[ 0.35363]
[-7.47463]
[-0.61156]
-0.019701
0.143514
0.299112
921.8141
-0.01565
-0.48712
-0.54121
-381.187
[-1.25904]
[ 0.29462]
[ 0.55268]
[ 2.41827]
-0.001322
0.010151
0.588915
97.26447
-0.00464
-0.14456
-0.16061
-113.124
[-0.28460]
[ 0.07022]
[ 3.66668]
[ 0.85980]
0.010665
0.086988
0.20742
-394.4457
-0.00406
-0.12653
-0.14058
-99.0168
Con sentido económico escogido de todos los modelos cointegrados tentativos.
76
[ 2.62379]
D(CREDTOTAL(-3))
D(PROF(-1))
D(PROF(-2))
[ 0.68747]
[ 1.47542]
[-3.98362]
-0.013187
-0.044519
-0.02316
226.5748
-0.00405
-0.12607
-0.14007
-98.6522
[-3.25637]
[-0.35314]
[-0.16535]
[ 2.29670]
7.49E-05
0.000929
-0.002982
-0.121062
-1.90E-05
-0.00058
-0.00064
-0.4511
[ 4.04250]
[ 1.61101]
[-4.65525]
[-0.26837]
4.15E-05
0.000555
-0.002164
-0.232996
-1.30E-05
-0.0004
-0.00045
-0.31563
[ 3.20250]
[ 1.37569]
[-4.82882]
[-0.73820]
2.10E-06
0.000155
-0.000996
0.01434
-7.40E-06
-0.00023
-0.00026
-0.18132
[ 0.28229]
[ 0.67066]
[-3.86830]
[ 0.07908]
R-squared
0.879238
0.518055
0.898372
0.879486
Adj. R-squared
0.758476
0.036111
0.796745
0.758972
D(PROF(-3))
Sum sq. resids
0.011954
11.5848
14.3004
7094099
S.E. equation
0.031562
0.982547
1.09165
768.879
F-statistic
7.280734
1.074927
8.839838
7.297803
Log likelihood
60.09593
-25.85868
-28.49111
-192.4222
Akaike AIC
-3.767674
3.108695
3.319289
16.43378
Schwarz SC
-3.133859
3.74251
3.953104
17.06759
Mean dependent
0.020825
-0.064
0.184
-2.96
S.D. dependent
0.064223
1.000783
2.421377
1566.118
Determinant resid covariance (dof adj.)
38.26014
Determinant resid covariance
2.031007
Log likelihood
-150.7505
Akaike information criterion
16.54004
Schwarz criterion
19.27032
Luego tenemos que la ecuación de contegración es la siguiente
Cointegrating Eq:
LNPBI
DINERO
CREDTOTAL
PROF
CointEq1
1
-1.195993
-0.195981
-0.00393
Que especificado como una ecuación que nos muestra la relación de largo plazo es decir la
relación de cointegración tenemos la siguiente ecuación:
LNPBI = 1.195993*DINERO +0.195981*CREDTOTAL +0.00393*PROF
Se puede observar que es el dinero el que tiene mayor influencia en el PBI y en consecuencia el
que tiene mayor influencia sobre el crecimiento. Sin embargo tenemos que el Crédito y la
77
profundización financiera tienen influencia importante en el crecimiento económico de largo
plazo para la economía peruana.
Del modelo Cointegrado especificado se puede obtener la evolución de las funciones impulso
respuesta, a partir del modelo de corrección de errores, y estimar el impacto a largo plazo de
shocks del desarrollo financiero sobre la evolución del PBI y por lo tanto sobre el crecimiento
económico.
Response to Cholesky One S.D. Innovations
Response of LNPBI to DINERO
Response of LNPBI to CREDTOTAL
.08
.08
.06
.06
.04
.04
.02
.02
.00
.00
-.02
-.02
-.04
-.04
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
78
Response to Generalized One S.D. Innovations
Response of LNPBI to LNSIT
.05
.04
.03
.02
.01
.00
-.01
-.02
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
24. Conclusiones y Recomendaciones Finales
24.1 Conclusiones generales
Cuanto más reprimido (e ineficiente) se encuentra el sistema financiero mayor será el costo
cobrado por la intermediación (porque la represión actúa como un impuesto implícito a la
actividad financiera). Esto último deteriora el valor presente del flujo futuro de retornos a la
inversión y, por tanto desestimula la formación de capital, la investigación y el desarrollo, y
frena el crecimiento, la intencionalidad de este trabajo es estudiar los mecanismos de
transmisión y las relaciones de largo plazo de estas nuevas variables.
El desarrollo financiero es un factor que promueve el crecimiento económico: asignación
eficiente del capital y manejo de riesgo.
Asimismo, la estabilidad macroeconómica ha permitido que el sistema financiero se continúe
desarrollando.
Evidencia más reciente: desarrollo financiero, en particular bancario, está asociado a menores
grados de desigualdad. Favorece el emprendimiento, la acumulación de capital humano, etc.
79
24.2 Con respecto al modelo de cointegración y los modelos VAR estimados
•
Como resultado del equilibrio del modelo en el largo plazo, se encuentra que el sistema
financiero es importante para el crecimiento económico de largo plazo, y que medidas para
su represión desaceleran tal crecimiento.
•
Se ha demostrado que para el caso peruano la casualidad es en ambos sentidos es decir el
crecimiento de la economía afecta positivamente al desarrollo del sistema financiero y
viceversa.
•
Los resultados empíricos, integrando los conceptos de cointegración
y vectores
autorregresivos confirman la existencia de una relación de largo plazo entre el crecimiento
económico y el desarrollo del sistema financiero para el caso peruano. La existencia de esta
única relación de largo plazo, interpretable nos permite estimar un mecanismo de corrección
de errores a partir del cual se puede estimar la dinámica de ajuste en el largo plazo del
sistema.
•
En general, las elasticidades de largo plazo son asociadas a los coeficientes del vector de
cointegración, hecho rebatido en la literatura sobre cointegración multivariada. Un resultado
novedoso, en esta investigación, se obtiene al derivar las elasticidades de largo plazo, del
producto bruto interno y de la formación bruta de capital como indicadores de crecimiento
económico respecto a variables asociados de desarrollo financiero como, como es sugerido
en la literatura reciente, la dinámica completa del sistema. Teniendo en cuenta esta
dinámica, las elasticidades estimadas implican una mayor respuesta de las exportaciones no
tradicionales ante cambios en la demanda externa y en los precios relativos que aquellas
obtenidas a través de los coeficientes del vector de cointegración, frecuentemente
reportadas.
24.3 Con Respecto a la Evolución del sistema Financiero
•
Este texto ha presentado la evolución del sistema financiero de Perú, haciendo hincapié en
las últimas tres décadas. Ciertamente, las reformas liberalizadoras han permitido la
reconstrucción del sistema y la profundización financiera después de la hiperinflación. Si
bien implica riesgos y costos específicos, la parcial dolarización del sistema fue necesaria
para alcanzar estos resultados y es sólo de manera muy reciente que la proporción de
operaciones en soles ha ido elevándose.
80
•
El ahorro forzoso, producto del sistema de pensiones privado, ha permitido dinamizar el
mercado de capitales, tradicionalmente muy poco desarrollado en Perú, fomentando cierta
diversificación. Al otro extremo del sistema, la creación de una serie de instituciones de
microfinanzas ha logrado incorporar al proceso formal de ahorro-inversión una franja
creciente de la población peruana que no era sujeto de crédito bancario.
•
Por último, si bien esta evolución del sistema no ha estado exenta de sobresaltos, el manejo
conservador y la intervención de las autoridades de supervisión han logrado evitar una crisis
bancaria sistémica como producto de las crisis financieras externas y de la Créditos en soles
Corporativo Mediana Pequeña Consumo Microempresa Hipotecario empresa alto/medio
•
La impresión general que se desprende del estudio del sistema financiero peruano es la de
un crecimiento y una diversificación moderados desde 1990; por cierto muy bienvenidos
después del agudo proceso de desintermediación sufrido en los ochenta pero que falta
todavía dinamizarlo más y estimular la competencia de diferentes formas de financiamiento
para mejorar el impacto del sistema sobre el crecimiento económico.
81
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