III.Ciclos Económicos y Variables no Observables

III. Ciclos Económicos y
Variables no Observables
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Shocks Externos y Fluctuaciones Macroeconómicas en una
Economía Pequeña y Abierta: Evidencia de la República
Dominicana para el Período 1998 - 2008
Por: Francisco A. Ramírez1
Año 2010, Vol. IV, No. 1
I. Introducción
La discusión acerca de las fuentes de fluctuaciones macroeconómicas en economías pequeñas y
abiertas, considera la influencia de factores tanto domésticos como externos, tales como el nivel de
actividad económica de los principales socios comerciales, el financiamiento externo, términos de
intercambio, entre otras variables de interés.
La economía dominicana no es la excepción. El vínculo o dependencia del aparato productivo
dominicano con el resto del mundo siempre ha sido objeto de atención, donde la fuerza motriz del
sector exportador ha evolucionado desde los llamados productos tradicionales (azúcar, tabaco y café),
el auge del sector de Zonas Francas como modelo de crecimiento basado en las exportaciones, hasta el
modelo de exportación de servicios, destacándose principalmente el turismo.2
En consecuencia, no es de extrañar que el rol de las variables externas sobre el desempeño económico
doméstico sea uno de los principales aspectos que se destacan en la mayoría de los análisis de la
economía dominicana.
El constante proceso de integración a una economía global interconectada comercial y
financieramente, incrementa el interés por entender los efectos de perturbaciones de variables
externas sobre las variables domésticas y sobre la formulación de la política económica y su capacidad
para garantizar la estabilidad macroeconómica o cual sea su principal objetivo.
De esta manera, se conjetura que no sólo perturbaciones en variables de carácter doméstico, sino
también externo determinan la longitud y profundidad del ciclo económico dominicano.
En este contexto, se entienden por “variables externas” aquellas que no pueden ser influidas por las
variables domésticas ni por las políticas monetaria y fiscal, por ejemplo: la tasa Libor.3 Cuando este
tipo de variable es relevante para la economía local, el campo de acción de los hacedores de política
para preservar el equilibrio macroeconómico resulta restringido a un conjunto de resultados factibles
menor, que en el caso de una economía relativamente cerrada.
División de Investigación Económica, Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. Para preguntas y comentarios
escribir a [email protected].
2 Para un análisis acucioso de la transformación productiva y los llamados “modelos de desarrollo” en la República Dominicana ver:
Ascuasiati (1975), Linares (2000), entre otros.
3 London Interbank Offered Rate.
1
198
Banco Central de la República Dominicana
El presente estudio tiene como objetivo analizar la importancia de las variables externas, y
perturbaciones o choques en éstas, sobre la brecha del Producto Interno Bruto (PIB) de la RD para el
período 1998 - 2008. Este período se caracteriza por la aceleración del proceso de apertura e
integración económica y financiera con el resto del mundo y la consolidación de la transición a un
régimen de tipo de cambio más flexible.
El documento se organiza de la siguiente manera. En la sección II se revisa parte de la literatura sobre
el tema de interés. El instrumental analítico para estudiar la relación entre los ciclos del PIB y las
variables externas es propuesto en la sección III. En la sección IV, se resumen los resultados de las
estimaciones econométricas. La sección V compendia los principales hallazgos obtenidos de ejercicios
de simulación numérica con el modelo calibrado con los parámetros estimados. Las conclusiones, así
como posibles ampliaciones se presentan en la sección VI.
II. Revisión de la literatura
La literatura sobre la influencia de variables externas, tales como los términos de intercambio, la
actividad económica externa, el tipo de interés internacional relevante para la economía y la inflación
externa sobre las fluctuaciones macroeconómicas, es amplia y contradictoria en términos de los
resultados que resultan del trabajo empírico, principalmente en la forma que se propagan en una
economía pequeña, abierta y en vías de desarrollo, como República Dominicana.
Los choques de las variables externas citadas se generalizan a través de diversos mecanismos que
caracterizan la estructura de la economía y de los regímenes de política cambiaria, comercial y
monetaria vigentes durante un determinado período. En la literatura macroeconómica, ha recibido
atención especial la propagación de aquellas perturbaciones asociadas a variaciones en los términos
de intercambio (TI), las tasas de interés internacional y los ciclos en la actividad económica mundial (o
de los principales socios comerciales).
El desarrollo teórico sobre la forma en que las economías abiertas son vulnerables a perturbaciones de
variables externas es de larga data y ha sido estudiado a partir de diferentes enfoques. Por ejemplo,
Harberger (1950) y Laursen y Metzler (1950), estudian cómo las perturbaciones de términos de
intercambio afectan el poder de compra de una economía y, en consecuencia, afectan su ingreso real.4
Desde mediados de la década de los noventa, la agenda de investigación sobre las fuentes de las
fluctuaciones económicas en economías pequeñas y abiertas, se ha desarrollado de manera acelerada
sobre la base de diferentes marcos conceptuales y enfoques empíricos, tales como: (a) la teoría real de
fluctuaciones, (b) modelos de utilización de capacidad productiva, y (c) modelos empíricos ateóricos
como los Vectores Autorregresivos (VAR) o con restricciones impuestas ad hoc o derivadas de un
modelo macroeconómico como los SVAR (VAR estructurales). La evidencia encontrada es variada y
contradictoria para el caso de los países en vías de desarrollo.
4
A este resultado se le conoce en la academia como el “Efecto Lausen – Metzler – Harberger”.
Oeconomia
199
Por un lado, se destacan estudios que encuentran que las variables o factores externos contabilizan
una proporción importante de las fluctuaciones tanto del PIB como de otras variables
macroeconómicas. Estudios teóricos de Mendoza (1991) y Mendoza (1995), así como empíricos:
Hoffmaister, Roldós y Wickman (1998), Coeymans (1999), Agenor, McDermontt y Prasad. (2000),
Kalulumia y Nyankiye (2000), Kose y Riezman (2002), Kose (2002), Canova (2005) e Iraheta (2008),
constatan este fenómeno.
Los autores citados consideran un conjunto de factores externos y domésticos para discriminar la
relevancia de cada uno en el ciclo del PIB. En orden de importancia, se identifican de manera
recurrente en dichos estudios las siguientes variables externas: términos de intercambio (TI), tasa de
interés real internacional relevante para la economía, fluctuaciones de la actividad productiva
mundial o del principal socio comercial, e inflación externa. Como factores domésticos introducen en
sus análisis: variables de oferta, en especial indicadores de utilización de la capacidad productiva, así
como otras relevantes: fiscales, tasas de interés e inflación doméstica.
Agenor, McDermontt, y Prasad (2000) documentan las principales regularidades empíricas para un
grupo de doce países en desarrollo. El análisis de correlaciones entre variables domésticas y externas
que estos autores realizan, sugiere que las fluctuaciones de corto plazo del PIB y la volatilidad de los
TI están estrechamente correlacionadas, y además no identifica correlación clara entre los ciclos del
producto y la balanza comercial. Asimismo, el ciclo de los países de la muestra se correlaciona
negativamente (positivamente) con las tasas de interés (ciclo del PIB) de las economías avanzadas.
Asimismo, Kose y Riezman (2002), infieren que las perturbaciones de precios externos (TI y tasa de
interés internacional) contabilizan alrededor de 50% de los ciclos trimestrales del PIB en países en
desarrollo, resultado que logran descomponiendo la variable TI en precios relativos de bienes de
capital y bienes intermedios.
Hoffmaister, Roldós y Wickman (1998) aunque no encuentran resultados convincentes de que las
fuentes de fluctuaciones en un grupo de países del continente africano sean externas, documentan
que aquellos países cuyo régimen cambiario es de tipo de cambio fijo son más vulnerables a
perturbaciones externas debido a que no disponen de un mecanismo “absorbente” que suavice el
impacto de dichos eventos mediante ajustes en el tipo de cambio nominal. Así, el grado de exposición
a los eventos foráneos es condicional a la estructura de la economía y del régimen de política
económica que se implemente.
En esa misma línea, Edwards (2005), evidencia que la magnitud del impacto de los choques de
términos de intercambio es sensible al régimen cambiario imperante al momento. De esta forma, las
perturbaciones se amplifican en economías con regímenes cambiarios predeterminados, en
comparación con los de tipo de cambio flexible.
En relación a los mecanismos de propagación o de dinámica intrínseca, estos dependen del régimen
de tipo de cambio, del nivel de ocupación de la capacidad instalada (Basu y Kimball, 1997; y
Coeymans, 1999) y de la estructura arancelaria.
200
Banco Central de la República Dominicana
Otros estudios, en cambio, encuentran que la proporción del ciclo del PIB que explica los factores
externos no es significativa y que la mayor parte de la acción viene del lado de factores domésticos:
Hoffmaister y Roldós (1997), Hoffmaister y Roldós (2001), Ahmed (2003), Boschi y Girardi (2008) y
Raddatz (2007). La mayoría de estos trabajos, contabilizan aportes de menos del 5% del componente
cíclico del PIB de países en desarrollo por parte de perturbaciones externas.
Hoffmaister y Roldós (1997), utilizando metodología VAR aplicada a un panel de países en Asia y
Latinoamérica, encuentran que en Latinoamérica la principal causa de las fluctuaciones son
perturbaciones de oferta y de variables domésticas, encontrando que las variables externas juegan un
rol secundario. No obstante, dentro de su muestra encuentran que los países latinoamericanos son
más vulnerables a factores externos que los países asiáticos incluidos en ese estudio. Raddatz, (2007),
halla que los factores externos sólo cuentan por una pequeña fracción de la varianza del producto.
La literatura para el caso de República Dominicana es variada. Durante mucho tiempo, la
construcción de modelos macroeconómicos para estudiar este tipo de fenómeno ha estado restringida
por la penetración a nivel local de la metodología econométrica en la profesión y por la disponibilidad
de información permitente.5
McCarthy, (1984), analiza la situación macroeconómica dominicana entre 1979 y 1982, mediante
desagregación de los factores relevantes en la determinación de la trayectoria del PIB, como resultado
de las condiciones externas en esos años caracterizadas por precios del petróleo crecientes y
encarecimiento del financiamiento externo. En resumen, encontró que el deterioro de los términos de
intercambio de 3.7% y del valor de las exportaciones de 3.1%, junto con el efecto de las tasas de interés
externa (2.0%) tuvieron un impacto sobre el PIB de los países analizados de aproximadamente 8.0%
durante ese periodo.
Recientemente, Iraheta (2008), en un estudio que considera países de Centroamérica y República
Dominicana, concluye que a pesar del éxito en el proceso de inserción de estos países a la economía
internacional, la variabilidad del crecimiento depende más de factores internos que de externos. En
particular, encuentra que la variable brecha del producto de Estados Unidos, principal socio
comercial de la región estudiada, solamente explica alrededor de 3% de la varianza del ciclo del PIB
de República Dominicana.
III. Metodología empírica
En esta sección se especifica un modelo macroeconómico con expectativas racionales para una
economía pequeña y abierta, en el espíritu de Galí y Monacelli, (2005) y Monacelli, (2003), que
posteriormente será estimado para República Dominicana con datos de frecuencia trimestral para el
periodo 1998 - 2008.
5
Para un análisis sobre la modelística macroeconómica, se recomienda revisar Andújar (2006).
Oeconomia
201
El modelo utilizado es micro-fundamentado, es decir, el sistema de relaciones es derivado a partir de las
elecciones óptimas de agentes y firmas que componen una economía y un conjunto de supuestos y
restricciones sobre el comportamiento de estos y el ambiente en el que interactúan. A nivel agregado,
lo anterior se reduce a una ecuación IS y una Curva de Phillips Aumentada. El modelo se completa
con ecuaciones para la tasa de interés, tipo de cambio real y una regla de política monetaria.
De este modo, está compuesto por 5 ecuaciones principales:6
ሺͳሻ‫ݕ‬௧ ൌ ߙଵ ‫ܧ‬௧ ‫ݕ‬௧ାଵ ൅ ߙଶ ‫ݕ‬௧ିଵ ൅ ߙଷ ሺ݅௧ െ ‫ܧ‬௧ ሺߨ௧ାଵ ሻሻ ൅ ߙସ ‫ݕ‬௧‫ כ‬൅ ߙହ ݃௧ ൅ ߙ଺ ο‫ݏ‬௧ ൅ ߙ଻ ሺ‫ݍ‬௧ െ ‫ݍ‬തሻ ൅ ߝ௧௬
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ሺ͵ሻοܾ௧ ൌ ߙ െ ο‫ݒ‬௧௔ ൅ ߛሺ‫ݔ‬௧ିଵ
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ሺͷሻ‫ݍ‬௧ ൌ ‫ܧ‬௧ ‫ݍ‬௧ାଵ ൅ ߮ଵ ሺ݅௧ െ ‫ܧ‬௧ ߨ௧ାଵ ሻ ൅ ߮ଶ ሺ݅௧‫ כ‬െ ‫ܧ‬௧ ߨ௧ାଵ
൅ ߮ଷ ߩ௧ ൅ ߝ௧
La ecuación (1) es la curva IS de la economía. La brecha de producto (yt) es influida tanto por su valor
esperado, E(yt+1), así como por un componente de persistencia (yt-1). Este último refleja el impacto de
la inercia del ciclo económico.7 La tasa de interés real, (it-EǑt+1), afecta el ciclo a través de su impacto
en la determinación de la inversión y el consumo de bienes durables. El estado del ciclo económico
externo viene representado por (y*t). El impacto de la política fiscal es expresado por gt, que en el
modelo es exógena. Por último, el impacto restante del sector externo es resumido por la variación de
los términos de intercambio (¨st) y la desalineación del tipo de cambio real respecto a su nivel de
equilibrio, ሺ‫ݍ‬௧ െ ‫ݍ‬തሻ.
La ecuación (2) es la Curva de Phillips Aumentada o ecuación de inflación. La persistencia
inflacionaria, en t-1, refleja el supuesto de que no todas las empresas, aún bajo expectativas racionales,
no ajustan su precio todos los periodos y los mecanismos de indexación salarial implícitos en la
economía, (Calvo, 1983). El componente de expectativas viene dado por (EtǑt+1). La inflación externa,
(Ǒ*t) influye sobre la doméstica, así como el efecto de la depreciación nominal del tipo de cambio,
(¨et). Se impone homogeneidad de grado uno, para garantizar consistencia dinámica. De acuerdo al
modelo, la etapa del ciclo de la economía, es decir, yt, influye en la dinámica inflacionaria.
La regla de política monetaria utilizada en el experimento para capturar el efecto de la política
monetaria, viene expresada en la ecuación (3). Es una regla tipo McCallum que reproduce a nuestro
entender el comportamiento de un banco central bajo un esquema de metas monetarias. Dicha
ecuación sugiere que el banco central reacciona ajustando la base monetaria, (¨bt), en función de la
‫כ‬
െ ‫ݔ‬௧ିଵ ሻ, respecto a su nivel objetivo en el periodo anterior. La
desviación de una meta nominal, ሺ‫ݔ‬௧ିଵ
Las derivaciones de las ecuaciones del modelo, así como el problema que resuelven los agentes de la economía de donde se deriva están
disponibles a solicitud.
7 En rigor, la presencia de persistencia de hábitos en la función de utilidad del consumidor es la que genera este tipo de especificación.
6
Banco Central de la República Dominicana
202
meta nominal en este tipo de reglas de política monetaria usualmente es el PIB nominal, mientras que
(¨va), es un promedio móvil de ocho trimestres de los cambios en la velocidad de circulación.
La ecuación (4) es la ecuación de tasa de interés de corto plazo de la economía. Puede ser interpretada
como una función de demanda de dinero inversa. La tasa de interés está influenciada por la condición
de paridad externa de tasas de interés, ሺ݅௧‫ כ‬൅ ο݁௧ ሻ, más los efectos de los cambios en la liquidez de la
economía. Un tercer componente es el premio por riesgo, (ǒ), que se incluye para reflejar
imperfecciones en el mercado financiero. El efecto de la liquidez en la economía viene recogido por la
variable ሺܾ௧ െ ‫ݔ‬௧ ሻ, donde (bt) es la base monetaria y (xt) el PIB nominal.
Por último, la ecuación de tipo de cambio real, ecuación (5) es introducida en su forma más sencilla, a
través de la derivación de la misma a partir de la condición de paridad no cubierta de intereses,
controlando por el premio por riesgo. Se supone que el tipo de cambio real de equilibrio es constante,
por lo que no hay que especificar una ecuación para el mismo McCallum (1988).
IV. Estimaciones8
En general, se utilizaron varias metodologías econométricas para estimar las ecuaciones del modelo,
dado la presencia de expectativas racionales y problemas de simultaneidad. Se utilizaron métodos de
información completa (MVIC, MGM, MC3E)9 y de información incompleta (MC2E, MGM)10 para
corregir la existencia de posibles sesgos típicos de los modelos con expectativas racionales. Los
coeficientes reportados son los del MGM.
La ecuación de tasas de interés, se estimó mediante la metodología Pesaran, Shin y Smith (1999), que
sugiere especificar el modelo en su formato de corrección de errores, identificando la estructura
dinámica o de corto plazo, a parte de la de largo plazo o el llamado término de corrección de error.
Luego se contrasta la existencia de una relación de largo plazo entre las variables involucradas.
Curva IS:
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ͲǤͶͲ
ሺ‫ ݍ‬െ ‫ݍ‬തሻ
൅
ሺʹǤʹͷ‫ ככ‬ሻ ௧
ሺ͸ሻ‫ݕ‬௧ ൌ
Periodo: 1998:1 - 2008:3 DW: 2.02
R2 Ajustado: 0.62
EER: 1.71
Curva de Phillips:
ሺ͹ሻߨ௧ ൌ
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ͲǤͶͺ ‫כ‬
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Valores entre paréntesis contraste t. *,**,***, denotan que el contraste t es significativo al 1%, 5% y 10% respectivamente.
MVIC: Máxima verosimilitud con información completa; MGM: Método Generalizado de Momentos; MC3E: Mínimos Cuadrados en Tres
Etapas.
10 MC2E: Mínimos cuadrados en dos etapas.
8
9
Oeconomia
203
Periodo: 1998:1 - 2008:3 DW: 2.54
EER: 1.43
R2 Ajustado: 0.85
Ho: Homogeneidad de grado uno.
Contraste de Wald:
F(1,37)= 0.59 Probabilidad Error Tipo I: 0.44
Regla de Política Monetaria:
ሺͺሻοܾ௧ ൌ
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ሺ͵Ǥ͸͸‫ כ‬ሻ
ሺͳǤ͹‫ כככ‬ሻ ௧ିଵ
ሺ͵ǤͶͶ‫ כ‬ሻ
Periodo: 1998:2 - 2008:4 DW: 1.74
R2 Ajustado: 0.37
EER: 0.06
Tasas de interés:
Dada las características de la mayoría de las series en la ecuación de tasas de interés, la misma se
reespecifica en su formato de corrección de error, e intentar identificar una relación de largo plazo o
estable mediante la metodología Pesaran, Shin y Smith (1999).
ସ
ସ
‫כ‬
ሺͻሻο݅௧ ൌ ߙ଴ ൅ ߙଵ ݅௧ିଵ ൅ ߙଶ ሺܾ െ ‫ݔ‬ሻ௧ିଵ ൅ ߙଷ ሺ݅௧ିଵ
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௝ୀଵ
Luego de eliminar los coeficientes estimados no significativos los resultados son los siguientes:
ͳͳǤͲͷ
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ͲǤͳ͸ ‫כ‬
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݅ ൅
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ሺο݅ ‫ כ‬൅ οο݁௧ିଶ ሻ
οߩ െ
൅
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ሺെʹǤ͹͵‫ כ‬ሻ ௧ିଵ ሺെʹǤ͹͵‫ כ‬ሻ ௧ିଶ
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ο݈‫݃݋‬ሺܾ െ ‫ݔ‬ሻ௧ିଷ െ
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Contraste de Wald:
F(4,32)=14.00 Probabilidad Error Tipo I: 0.00
Prueba de Pesaran, et al.
k=4, constante libre y sin tendencia
H0: No existe relación de LP.
F Calculado
5%
10%
14.01
2.86-4.01
2.45-3.52
Banco Central de la República Dominicana
204
Tipo de Cambio Real:
ሺͳͳሻ‫ݍ‬௧ ൌ
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ͲǤͲ͸
ͲǤͳ͸
ͲǤͶ͹ ‫כ‬
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ߩ ൅
‫ܯܷܦ‬ଶ଴଴ସ
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൅
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ሺ͵Ǥ͵͸‫ כ‬ሻ ௧ ሺ͹ǤͳͶ‫ כ‬ሻ
ሺͳͳǤ͹͸‫ כ‬ሻ ሺʹǤͲͳ‫ כ‬ሻ ௧
Periodo: 1998:1 - 2008:3 R2: 0.87 DW: 1.34
Obs.: 43 R2 Ajustado: 0.86 EER: 0.85
V. Evidencia
A partir del modelo especificado y los parámetros estimados de su versión empírica, se realizan
varios experimentos de simulación numérica. Se estudia la respuesta de la economía, en especial de la
brecha del producto, a choques transitorios de cuatro variables externas: términos de intercambio,
brecha de producto externa, tasa de interés externa e inflación externa.
El Apéndice resume las funciones de impulso respuesta, generadas a partir de las simulaciones
numéricas. Los hallazgos son los siguientes:
1. En general, para el caso de República Dominicana, los factores externos juegan un papel
significativo en la determinación de las fluctuaciones macroeconómicas de corto plazo, en especial en
el ciclo del PIB, aproximado por la brecha del producto.
2. El vínculo entre la economía doméstica y la del resto del mundo, principalmente con sus socios
comerciales, es muy importante en el sector de bienes, debido al efecto sobre los ciclos de corto plazo
de los choques de brecha del producto foráneo. El análisis de impulso – respuesta, cuantifica este
efecto más que proporcional en el largo plazo, y al momento en que se produce la perturbación
transitoria, el nivel de actividad económica doméstica reacciona relativamente rápido.
3. El efecto de los términos de intercambio es muy importante en la determinación de los ciclos, lo
cual no es un resultado nuevo en la literatura. Cuantitativamente quedó plasmado que, para el
periodo de análisis, su influencia es significativa. La propagación de este tipo de choques se realiza,
principalmente, por el impacto sobre el gasto y las restricciones de liquidez de la economía. La
transmisión de los choques transitorios de esta variable externa a la brecha de actividad, se produce
aproximadamente 1 a 1 en el largo plazo.
4. La relevancia de la tasa de interés externa, es más débil que el resto de las variables externas
consideradas. Esto puede tener varias explicaciones: (a) La tasa de interés utilizada como Proxy no
representa el costo de endeudamiento externo para la República Dominicana, o de rendimiento de los
activos financieros demandados por los inversionistas locales; y (b) el grado de integración financiera
de la economía dominicana es aún muy bajo en comparación a otras economías.
5. Los brotes inflacionarios a nivel externo, tienen efectos sobre el nivel de actividad doméstica de
manera modesta. Este resultado esta empañado por la falta de claridad del mecanismo de transmisión
en el modelo, ya que no identifica la naturaleza del choque, es decir, si es de oferta o de demanda.
Este punto requiere un estudio más rigoroso del tema.
Oeconomia
205
VI. Conclusión
En el presente documento se cuantificó la importancia relativa de las variables externas en la
determinación del ciclo de actividad económica en la República Dominicana.
Los resultados del experimento confirman la importancia de las variables mencionadas, destacándose
el estado de la actividad económica en los principales socios económicos y el precio relativo de los
principales bienes y servicios transados con el resto del mundo.
Los efectos cuantificados de las tasas de interés y de la inflación externas, arrojan poca información,
por lo que la especificación de modelos con mecanismos de transmisión más explícitos, arrojarían más
luz sobre la importancia de estas variables.
La introducción de una expresión para el tipo de cambio de equilibrio, que considere sus
fundamentos económicos, es otra extensión que daría más información sobre la naturaleza de la
relación del ciclo de actividad doméstica y las variables externas consideradas.
Referencias
Agenor, P., McDermontt, J. y Prasad, E. (2000). “Macroeconomic fluctuations in developing countries: Some
stylized facts”. The World Bank Economic Review, 14(2). pp. 251-285.
Ahmed, S. (2003). “Sources of economic fluctuations in Latin America and the implications for choice of
exchange rate regimes”. Journal of Development Economics, 72. pp. 181-202.
Andújar, J. (2006). “Modelística Macroeconómica en la República Dominicana: I, II y III”. Oeconomia, Banco
Central de la República Dominicana.
Ascuasiati, A.C. (1975). “Diez Años de Economía Dominicana”. Santo Domingo: Taller.
Basu, S. y Kimball, M. (1997). “Cyclical productivity with unobserve input variation”. NBER Working Paper
Series 5915.
Boschi, M. y Girardi, A. (2008). “The contribution of domestic, regional, and international factors to Latin
America's business cycle”.
Calvo, G. (1983). “Staggered prices in a utility - maximizing framework”. Journal of Monetary Economics, 12(3).
pp. 383-398.
Canova, F. (2005). “The transmission of US shocks to Latin America”. Journal of Applied Econometrics, 20. pp.
229-251.
Coeymans, J. (1999). “Ciclos y crecimiento sostenible a mediano plazo en la economía chilena”. Cuadernos de
Economía, Año 36, 107. pp. 545-596.
Edwards, S. (2005). “Flexible exchange rates as shocks absorbers”. European Economic Review, 49. pp.20792105.
206
Banco Central de la República Dominicana
Galí, J. y Monacelli, T. (2005). “Monetary policy and exchange rate volatility in a small open economy”. Review
of Economics Studies, 72. pp. 707-734.
Harberger, A. (1950). “Currency depreciation, income and the balance of trade”. Journal of Political Economy,
58. pp. 47-60.
Hoffmaister, A. y Roldós, J. (1997). “Are business cycles different in Asia and Latin America”. International
Monetary Fund.
Hoffmaister, A. y Roldós, J. (2001). “The sources of macroeconomic fluctuations in developing countries: Brazil
and Korea”. Journal of Macroeconomics, 23(1). pp. 213-239.
Hoffmaister, A., Roldós, J. y Wickman, P. (1998). “Macroeconomic fluctuations in Sub-Saharan Africa”. IMF
Staff Papers, 45 (1).
Iraheta, M. (2008). “Transmisión de los ciclos económicos a Centroamérica y República Dominicana”. San Jose,
C.R.: Consejo Monetario Centroamericano.
Kalulumia, P. y Nyankiye, F. (2000). “Labor adjustment cost, macroeconomics shocks and real business cycles in
a small open economy”. Journal of Macroeconomics, 22(4). pp. 671-694.
Kose, A. (2002). “Explaining business cycles in small open economies: How much the world prices matter?”.
Journal of International Economics, 56. pp. 299-327.
Kose, A. y Riezman, R. (2002). “Trade shocks and macroeconomics fluctuations in Africa”. Journal of
Development Economics, 65. pp. 55-80.
Laursen, S. y Metzler, A. (1950). “Flexible exchange rates and the theory of employment”. Review of Economics
and Statistics, 32. pp. 281-299.
Linares, M. (2000). “Resumen Evolutivo de la Economía Dominicana (1492 - 1999)”. Santo Domingo, República
Dominicana: ICSA.
McCallum, B. (1988). “Robustness properties of a rule for monetary policy”. Carnegie - Rochester Conference
Series on Public Policy, 29. pp. 53-84.
McCarthy, F. (1984). “Macroeconomic policy alternatives in the Dominican Republic: An analytical framework”.
World Bank Staff Working Paper, No. 649.
Mendoza, E. (1991). “Real business cycles in a small open economy”. The American Economy Review, 81(1). pp.
797-818.
Mendoza, E. (1995). “The term of trade, the real exchange rate, and economic fluctuations”. International
Economic Review. 36(1). pp.101-137.
Monacelli, T. (2003). “Monetary policy in a low pass - through environment”. IGIER, CEPR. Unpublished.
Pesaran, H., Shin, Y. y Smith, R. (1999). “Bounds testing approach to the analysis of long run relationships”.
Cambridge Working Papers in Economics.
Oeconomia
207
Raddatz, C. (2007). “Are external shocks responsible for the instability of output in low - income countries”.
Journal of Development Economics, 84. pp. 155-187.
Anexos
Figura 1. Funciones de Repuesta del Impulso de un choque de Tasa de Interés Externa (LIBOR)
Fuente: Elaboración propia.
Figura 2. Funciones de Repuesta del Impulso de un choques de Términos de Intercambio
Fuente: Elaboración propia.
Banco Central de la República Dominicana
208
Figura 3. Funciones Repuesta al Impulso de un choque de Producto Externo
Fuente: Elaboración propia.
Figura 4. Funciones Repuesta al Impulso de un choque de Inflación Externa
Fuente: Elaboración propia.
209
Caracterizando los Ciclos Económicos de la República Dominicana,
1992 - 2011
Por: Ariadna Martínez y Francisco A. Ramírez1
Año 2012, Vol. VI, No. 1
I. Introducción
La construcción de modelos macroeconómicos de equilibrio general dinámicos y estocásticos (DSGE,
por sus siglas en inglés), orientados a replicar el comportamiento de una economía de mercado, es un
elemento de primer orden en la conducción de la política monetaria, pues permite enriquecer
informacionalmente el juicio de los hacedores de política económica a través del análisis de escenarios
con cambios de política o coyuntura, así como pronósticos de variables macroeconómicas.
El primer requisito que debe satisfacer un modelo DSGE para los propósitos mencionados es su
capacidad para replicar de manera satisfactoria los hechos estilizados del ciclo económico de una
economía. Por tanto, la primera etapa de un proyecto de especificación y estimación (o calibración) de
un modelo DSGE consiste en la identificación de los principales hechos estilizados del ciclo
económico.
El objetivo central de este trabajo es contribuir a resumir las principales regularidades del ciclo
económico de la República Dominicana, para el periodo 1992 - 2011, periodo para el cual se dispone
de informaciones para un número importante de agregados macroeconómicos.
Esta investigación empírica contribuye a la existente literatura sobre hechos estilizados del ciclo
económico en la República Dominicana.
Respecto a la metodología empírica, en el análisis de las características de las fluctuaciones
económicas suelen emplearse procedimientos de descomposición estadística, denominados filtros,
que separan los movimientos de muy baja frecuencia de las series macroeconómicas.
En la presente investigación se emplea el filtro Band-Pass propuesto por Christiano y Fitzgerald
(2003) para extraer el componente cíclico del producto (variable que aproxima el nivel de actividad) y
un conjunto de variables macroeconómicas.
Con esta información se analizan: a) la amplitud relativa de las fluctuaciones de estas variables con la
del PIB; b) el grado de co-movimiento del ciclo del producto real (es decir, contra- o procíclica), y c) el
cambio de fase respecto al producto, es decir, si adelanta o rezaga a este último.
División de Estadísticas Fiscales y División de Investigación Económica, respectivamente. Departamento de Programación Monetaria y
Estudios Económicos. Se agradece la excelente asistencia en el manejo de la base de datos de Juan Quiñones Wu. Para preguntas y
comentarios escribir a [email protected] y [email protected].
1
210
Banco Central de la República Dominicana
La definición de ciclo empleada es aquella sugerida por Lucas (1977), quien lo describe como
desviaciones de un agregado económico respecto a su componente de tendencia. En ese orden,
Hodrick y Prescott (1997) afirman que “las fluctuaciones estudiadas son aquellas que son muy rápidas para
ser atribuidas a cambios demográficos y factores tecnológicos y cambios en el acervo de capital que producen
crecimiento secular del PIB per cápita”.
Las principales características que se destacan son:
1. Por el lado de la demanda agregada, el consumo privado es altamente procíclico, es más volátil que
el producto y lo adelanta en un trimestre.
2. La inversión privada es cinco veces más volátil que el producto y es contemporánea al mismo.
3. Las exportaciones son acíclicas y las importaciones son procíclicas y adelantan al ciclo del producto.
4. Curiosamente, el déficit público como porcentaje del producto, es acíclico, y tiene una correlación
negativa con el producto cuatro trimestres atrás.
5. Por el lado de la oferta, el salario real por hora, es procíclico y rezaga al ciclo del producto,
específicamente alcanza su máximo dos trimestres después que lo hace el producto.
6. Las fluctuaciones del acervo de capital no se correlacionan con el producto contemporáneamente
sino con un rezago de aproximadamente un año.
7. Los precios, tanto a través del Índice de Precios al Consumidor (IPC) como del deflactor del
Producto Interno Bruto (PIB), son contracíclicos contemporáneamente. Sin embargo, el mayor
coeficiente de correlación es positivo y se observa con ocho periodos de rezago de los precios.
8. Por el lado de las variables externas, el PIB de Estados Unidos y el doméstico se relacionan de
manera procíclica y contemporáneamente.
9. La cuenta corriente, y sus componentes, se vinculan de manera contracíclica con el ciclo del PIB. La
balanza comercial rezaga al PIB.
10. Las fluctuaciones del tipo de cambio real son contracíclicas, adelantan al producto. Con un año de
retraso la correlación es positiva con el producto actual.
El documento se distribuye en cinco secciones. En la sección II se hace una digresión sobre el interés
de analizar la naturaleza de los ciclos de variables macroeconómicas. En la sección II se comenta la
estructura de la economía en los últimos 20 años. La presentación de la metodología empírica se
esboza en la sección III. En la sección IV se analiza las principales características del ciclo económico
dominicano. Las conclusiones figuran en la sección V.
Oeconomia
211
II. Antecedentes
El interés por entender las razones por las cuales las economías pasan por periodos de expansión y
contracción relativa ha motivado el desarrollo de varias metodologías para describir y medir las
oscilaciones de la economía alrededor de una posición de equilibrio o senda de crecimiento estable. A
estas oscilaciones se le denomina ciclo económico o fluctuaciones cíclicas de la actividad económica y
consisten en cuatro fases: expansión, recesión, depresión y recuperación, dentro de las cuales entran
en juego diversas variables macroeconómicas.
Según Burns y Mitchell (1947), las fluctuaciones cíclicas consisten en expansiones que ocurren
aproximadamente al mismo tiempo en muchas actividades económicas, seguidas de recesiones,
contracciones y recuperaciones generales similares que se consolidan en la fase de expansión del ciclo
siguiente.
Si bien en la profesión siempre ha existido interés por las causas de las recesiones, no fue sino a partir
de la Gran Depresión (1929) que los ciclos fueron objeto de un estudio más profundo. El periodo post
II Guerra Mundial, caracterizado por una expansión acelerada de las economías industrializadas en
un contexto de baja inflación, se evidencia una explosión en el análisis de las fluctuaciones y la
efectividad de la política económica, en especial la fiscal, para motorizar el crecimiento económico.
Los eventos de la década del 70, dentro de los que se destacan el fenómeno de la estanflación, reanimó
el debate en torno a la naturaleza de los ciclos económicos siendo esa época donde surgen las
metodologías modernas de análisis macroeconómico de corto plazo de los aportes entre otros de
Robert Lucas (1975, 1977, 1981).
Durante las décadas siguientes, a partir de los trabajos de Hodrick y Prescott (1988, 1997), Nelson y
Plosser (1980), Stock y Watson (1988) y Backus and Keohe (1992) el análisis macroeconómico de corto
plazo se centró en distinguir las fuentes de las fluctuaciones macroeconómicas de corto plazo de los
movimientos seculares del producto en el largo plazo.
Los principales hechos estilizados que se documentan estas economías son: 1) el consumo privado es
menor volátil que el producto, lo cual es consistente con la hipótesis del ingreso permanente y la
inversión es aproximadamente 3 veces más volátil que el producto; 2) los precios son contra cíclicos y
las horas trabajadas son procíclicas.
Similar acumulación de investigación sobre este fenómeno se observa en economías en vías de
desarrollo. Agenor, McDermott y Prasad (1999), Loayza, Fajnzylber y Calderón (2004) son algunos de
los estudios más citados al respecto.
En los estudios en economías en desarrollo, los resultados son ambiguos. El hecho más destacable es
la verificación de que el consumo privado es menos volátil que el producto, mientras que en otros
ocurre lo contrario, aun después de extraer el componente de bienes durables. Este hallazgo suele
justificarse con el argumento de que en estas economías operan con sistemas financieros poco
Banco Central de la República Dominicana
212
profundos en relación a las economías avanzadas, por lo que es más costoso acomodar en el tiempo
los choques de ingreso.
Hasta el momento, no existe un estudio sistemático que documente los principales hechos estilizados
del ciclo económico de la economía dominicana. No obstante, dos estudios pueden considerarse como
puntos de partida Camilo (2004) y Cruz (2004). En el primero de estos se realiza un análisis de la
volatilidad del ciclo indagando si existen cambios en la volatilidad del ciclo en periodos antes,
durante y después de las elecciones. Cruz (2004) se interesa en explorar los cambios de régimen en el
ciclo económico, así como en analizar las asimetrías en la distribución de las recesiones y las
expansiones del producto en torno a su tendencia.
III. Estructura de la Economía
En los últimos 20 años la economía dominicana ha experimentado cambios estructurales importantes.
Es un periodo que se distingue por procesos de reformas en el ámbito financiero como en el
comercial: liberalización de tasas de interés, y una mayor apertura de la economía al comercio
internacional (Guzmán, 2002).
La evidencia relacionada con la composición sectorial del PIB, sugiere que la economía experimenta
un continuo proceso de tercerización.
En cuanto al sector secundario de la economía, las industrias, el declive de su participación ha sido
marcada por el retroceso en el peso de las Zonas Francas Industriales en el valor agregado total,
fenómeno discutido en la literatura y que coincide con el final del Acuerdo Multifibras y la creciente
competencia proveniente de China continental en el mercado estadounidense.
La fuerte expansión del sector telecomunicaciones en el sector de servicios, ha sido el principal factor
de expansión junto con el turismo. En general noventa por ciento de la actividad económica es
atribuible a la industria y al sector servicios.
Tabla 1. Componentes de oferta del PIB
Sector
1992/2011
1992/2000
2001/2011
1. Agropecuario
9.0
10.1
8.2
2. Industrias
31.4
33.7
29.5
Explotación de Minas y Canteras
0.8
1.0
0.6
Manufactura Local
21.1
22.1
20.3
Manufactura Zonas Francas
4.3
4.8
3.9
5.2
5.8
4.7
3. Servicios
Construcción
49.9
47.5
51.9
Valor Agregado [1+2+3]
90.3
91.3
89.5
Fuente: BCRD, 2011.
Oeconomia
213
Similar patrón se observa en la participación de la fuerza laboral en los sectores de la economía. El
sector que más participación ha perdido durante el periodo bajo estudio es el manufacturero,
coherente con la reducción de su participación en el producto total de la economía. En el sector
agropecuario, el porcentaje de la fuerza de trabajo en el mismo agropecuario se ha estabilizado en
torno a un 12%.
Figura 1. Participación sectorial de la fuerza laboral (%)
100
80
60
40
20
0
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Sector Agropecuario
Sector industrias
Sector Servicios
Fuente: BCRD, 2011.
Respecto al nivel de educación la fuerza de trabajo, variable aproximada (proxy) del nivel de
habilidades de las fuerza de trabajo, el porcentaje de trabajadores con nivel básico gravita en torno al
40% versus 33% a nivel secundario y vocacional.
Figura 2. Composición del nivel de educación de la fuerza laboral (%)
100
80
60
40
20
0
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Ninguna
Primaria
Secundaria y Vocacional
Universitaria
Fuente: BCRD, 2011.
Un indicador importante relacionado con la estructura de la economía es la razón capital producto.
Uno de los hechos estilizados enumerados por Kaldor (1954) es que esta relación es relativamente
estable en el tiempo. En este caso, el ratio fluctúa alrededor de dos, con un leve incremento a partir de
la crisis de 2003.
Banco Central de la República Dominicana
214
Figura 3. Razón Capital - Producto
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
Fuente: BCRD, 2011.
Desde la óptica de la demanda agregada, el componente del consumo agregado es el de mayor
importancia, con una participación relativamente alta en comparación a otras economías. En las
economías industriales el ratio se ubica entre 69% (Estados Unidos) y 43% (Noruega). En economías
emergentes entre 63% (Chile) y 71% (Perú). No obstante, la razón consumo-PIB es similar a la del
Salvador y Guatemala.
Tabla 2. Componentes de demanda agregada (porcentajes del Producto Interno Bruto)
Componente
1992/2011
1992/2000
2001/2011
88
87
89
84
83
85
Consumo Total
Privado
4
4
3
Formación Bruta de Capital
Público
21
23
20
Exportaciones
40
44
38
Importaciones
50
53
47
Fuente: BCRD, 2011.
IV. Metodología de descomposición de las series
En la literatura de descomposición estadística de las series macroeconómicas, figuran varias
metodologías estadísticas para descomponer una serie en distintos factores: tendencia, ciclo, irregular
y estacional. Cada una de estas tiene sus pros y contras en términos de sus resultados. Para una
discusión más extensa sobre las distintas metodologías y definiciones de producto se recomienda
revisar Dejong y Dave (2007) y Mills (2003).
En el presente estudio se utiliza el filtro de Christiano – Fitzgerald (2003), pues permite extraer
aquellas fluctuaciones de las series estadísticas cuya duración encajen en la definición del componente
cíclico que se adopte. En esencia, este filtro se especifica para aislar movimientos cuya duración va de
6 a 32 trimestres del resto de los componentes de la serie. El intervalo de tiempo en la definición de
ciclo económico adoptada por el Bureau de Investigación Económica (National Bureau of Economic
Research, NBER) sobre la duración de los ciclos en Estados Unidos.
Oeconomia
215
Considerando esta definición del componente cíclico, la metodología efectúa un filtrado de los
componentes de la serie con fluctuaciones que oscilan de seis a treinta y dos trimestres, removiendo
los componentes de mayor y menor frecuencia.
El filtro produce series suavizadas del PIB potencial similares a la del filtro HP, con la ventaja de que
no se tiene que escoger algún valor de nj y con la desventaja de que elimina valores extremos de las
series que utiliza para la computación de la serie filtrada.
V. Caracterización empírica de los ciclos de la economía dominicana
En esta sección se comentan las principales regularidades de empíricas del ciclo económico de la
República Dominicana. Los patrones observados se miden a través de: i) la volatilidad relativa de las
variables macroeconómicas con respecto del PIB, es decir la razón entre desviaciones estándar y ii) las
correlaciones cruzadas de las variables y el PIB.
A partir del análisis de las correlaciones cruzadas, se obtienen dos informaciones. En primer lugar, el
sentido de la correlación (positiva o negativa). Si la variable está correlacionada positivamente con el
producto se dice que es una variable procíclica, en caso contrario es una variable contracíclica y si no
está correlacionada es acíclica.
En segundo lugar, la temporalidad de la correlación. Dependiendo si el ciclo del producto se
correlaciona con los rezagos (adelantos) de la variable de interés, se dice que los ciclos de dicha
variable adelantan (rezagan) al producto. Si solo se correlaciona con el valor actual, se dice que la
relación es contemporánea. En el anexo se adjunta una tabla que compendia los resultados obtenidos
y a continuación se discuten los resultados.
Figura 4. Componente cíclico del PIB, 1992 - 2011
Fuente: Elaboración propia con datos del BCRD.
Para el periodo bajo análisis (1992 - 2011) el componente cíclico del producto sugiere que la economía
experimentó cinco ciclos, con una duración promedio de 15 trimestres cada uno. Los trimestres en los
Banco Central de la República Dominicana
216
cuales el producto creció por debajo de su tendencia, muestran una duración levemente mayor que
las recuperaciones o periodos en los cuales creció por encima de la tendencia.
El anexo 1, resume información de tres aspectos básicos del comportamiento cíclico de los agregados.
Figura 5. Correlaciones entre variables de demanda en t+i con PIB en t
1.0
0.8
Consumo Privado
0.6
Consumo del Gobierno
0.4
Formación Bruta de Capital
0.2
Importaciones
0.0
-0.2
Exportaciones
-0.4
-8
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Fuente: Elaboración propia con datos del BCRD.
Analizando la volatilidad relativa de los componentes de la demanda agregada respecto al producto,
se destaca que el consumo privado es 1.6 más volátil que producto. Este resultado contradice lo
observado en economías industrializadas. No obstante, este comportamiento no es sorprendente,
pues está documentado que puede deberse a la existencia de fricciones financieras en la economía que
no permiten que los individuos puedan suavizar su consumo en el tiempo utilizando el ahorro como
variable de ajuste. Asimismo, esta variable incluye consumo de bienes durables que es un
componente del consumo relativamente volátil, y del cual no se posee información desagregada.
El consumo privado es una variable procíclica con un coeficiente de correlación contemporánea de
0.7. La evidencia sugiere que el ciclo del consumo adelanta el ciclo del producto.
Otra regularidad, es que el componente cíclico de la inversión es 5 veces más volátil que el producto,
lo cual es consistente con la teoría y lo encontrado en otras economías. Asimismo, es contemporáneo
al producto.
Figura 6. Correlaciones entre variables de oferta en t+i con PIB en t
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-8
-7
-6
-5
Capital
-4
-3
-2
-1
0
1
Salario Real por hora
Fuente: Elaboración propia con datos del BCRD.
2
3
4
5
6
Horas Trabajadas
7
8
Oeconomia
217
En relación a las finanzas públicas, el gasto real y los ingresos en términos reales del gobierno son
altamente procíclicos y no hay indicios de si adelantan o rezagan al producto. Sin embargo,
curiosamente, el déficit público como porcentaje del producto es netamente acíclico. Respecto a las
exportaciones, estas se muestran acíclicas y las importaciones son procíclicas con un coeficiente de
correlación contemporánea de 0.4.
La evidencia muestra que no existe correlación contemporánea significativa entre el ciclo del capital y
el producto. No obstante, la misma es negativa para valores rezagados de esta variable y positiva para
valores adelantados a partir del cuarto rezago y el tercer adelanto respectivamente.
Otra característica interesante, es que la volatilidad del acervo de capital es un medio de la del
producto. Este resultado no sorprende, pues la serie incluye tanto capital en construcciones como en
maquinaria, siendo el primero bastante menos volátil de acuerdo a lo encontrado en otros países.
Consecuente con la literatura, fluctuaciones del salario real giran en la misma dirección de las PIB, no
obstante lo rezagan entre dos y tres trimestres en promedio.
No se encuentra relación entre las fluctuaciones de las horas trabajadas y el ciclo del PIB. Los datos
muestran que la información de la encuesta laboral no tiene un comportamiento cíclico relevante. Por
tanto, no es concluyente sobre la relación entre esta variable y el producto.
Figura 7. Correlaciones entre Cuenta Corriente, Balanza Comercial y Cuenta de Capital en t+i con
PIB en t
0.6
0.4
0.2
Cuenta Corriente
0
-0.2
-8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0
1
2
3
4
-0.4
5
6
7
8
Balanza Comercial
Cuenta de Capital
-0.6
-0.8
-1
Fuente: Cálculos de los autores con información del BCRD.
En relación con las variables externas de la economía, la cuenta corriente es 2.2 veces más volátil que
el producto y se relaciona negativamente con este.
El tipo de cambio real es aproximadamente cuatro veces más volátil que el producto y es una variable
netamente contracíclica. Aunque con un adelanto de 4 trimestres se relaciona positivamente con el
producto, sugiriendo la existencia del efecto curva J. Por su parte las reservas internacionales
muestran un patrón contracíclico y se adelantan al ciclo del producto.
En relación al sector nominal de la economía, dado que en los modelos de equilibrio general
orientados al análisis de política monetaria, el dinero juega un rol pasivo (i.e. es una variable
Banco Central de la República Dominicana
218
endógena), ninguna medida de este no es incluida en el análisis. No obstante, las fluctuaciones en el
mercado monetario son representadas por las tasas de interés nominal y real.
Las tasas de interés en sus distintas denominaciones son contracíclicas y se relacionan
contemporáneamente con el producto.
Figura 8. Correlaciones entre Tasas de Interés Nominales en t+i con PIB en t
0.4
0.2
0.0
-0.2
-8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1
2 3
4 5 6
-0.4
7 8
Tasa de Interés Nominal
Pasiva, 30 días
Tasa de Interés Nominal
Activa, 90 días
-0.6
-0.8
Fuente: Cálculos de los autores con información del BCRD.
En relación a los precios, se encuentra que tanto a través del IPC como del deflactor del PIB, son
contracíclicos contemporáneamente. Sin embargo, el mayor coeficiente de correlación es positivo y se
observa con ocho periodos de rezago.
V. Conclusión
En este trabajo se enumeraron algunos de los hechos estilizados de las fluctuaciones
macroeconómicas de la economía dominicana para el periodo 1992 - 2011. Los patrones identificados,
sirven de guía para la especificación y calibración de modelos macroeconómicos para el análisis de
política económica en esta economía.
Se encontraron resultados similares a los observados en otras economías y coherentes con lo sugerido
por la teoría economía, no obstante, algunos son contraintuitivos y requieren más investigación para
justificar dicho comportamiento.
Referencias
Agenor, P.R., McDermott, J., y Prasad, E.S. (1999). “Macroeconomic Fluctuations in Developing Countries: Some
Stylized Facts”. IMF Working Paper 99/35.
Backus, D.K., y Kehoe, P.J. (1992). “International Evidence of the Historical Properties of Business Cycles”.
American Economic Review. pp. 864-888.
Christiano, L.J., y Fitzgerald, T.J. (1999). “The Band Pass Filter”. Federal Reserve Bank of Cleveland Working
Paper.
Dejong, D.N., y Dave, C. (2007). “Structural Macroeconometrics”. Princeton University Press.
Oeconomia
219
Guzmán, R.M. (2002). “Crecimiento Económico, Acumulación de Factores y Productividad en la República
Dominicana”. Grupo de Consultoría Pareto.
Hodrick, R.J., y Prescott, E.C. (1997). “Postwar US Business Cycles: An Empirical Investigation”. Journal of
Money, Credit and Banking, 47. pp. 1-16.
Kaldor, N. (1958). “Monetary Policy, Economic Stability and Growth”. The Essential Kaldor, Editado por A.P.
Thorlwall. pp. 448-471.
Kydland, F.E., y Prescott, E.C. (1990). “Business Cycles: Real Facts and Monetary Myth”. Working Paper,
Federal Reserve Bank of Minneapolis.
Loayza, N., Fajnzylber, P., y Calderón, C. (2004). “Economic Growth in Latin America and the Caribbean:
Stylized Facts, Explanations, and Forecast”. Working Papers Central Bank of Chile 265.
Lucas, R. (1977). “Understanding Business Cycles”. Carmegie - Rochester Conference Series on Public Policy.
pp. 7-29.
Mills, T. C. (2003). “Modelling Trends and Cycles in Economic Time Series”. Palgrave Texts in Econometrics.
Nelson, C.R., y Plosser, C.I. (1982). “Trends and Random Walks in Macroeconomic Time Series: Some Evidence
and Implication”. Journal of Monetary Economics, 10. pp. 139-162.
Stock, J.H., y Watson, M.W. (1998). “Business Cycle Fluctuations in U.S. Macroeconomic Time Series”. NBER
Working Papers 6528.
Variables
6.55
9.16
6.32
4.28
Formación Bruta de Capital
Importaciones
Exportaciones
6.22
1.02
Ingresos Gobierno Real
Deficit Público
5.20
1.27
Salario Real por hora
Horas Trabajadas
2.94
Tasa de Interés Real Activa, 90 días
2.49
1.56
5.21
7.81
Balanza de Servicios
Balanza de Renta
Cuenta de Capital
Tipo de Cambio Real
3.87
2.37
0.71
1.13
1.64
2.22
4.88
3.60
Cuenta Corriente
3.19
Balanza Comercial
1.59
1.24
Reservas Internacionales Bruta/PIB
0.62
1.45
1.45
0.63
2.58
0.32
0.54
3.04
4.28
2.12
3.13
4.54
3.25
1.61
1.00
PIB Estados Unidos
Sector Externo
2.94
Tasa de Interes Real Pasiva, 30 días
Tasas
0.65
Capital
Oferta
8.78
Gasto Público Real
Fiscales
3.24
Consumo del Gobierno
2.02
ǔ(i)/ǔ(y)
Volatilidad
ǔ
0.13
0.04
0.07
-0.35
0.19
-0.13
0.10
-0.18
0.02
0.29
0.27
0.40
-0.22
0.23
-0.15
-0.15
0.16
-0.28
-0.53
0.10
-0.20
-0.17
0.22
0.13
-0.11
-0.17
-0.13
-0.44
-7
-0.35
0.15
-0.27
-0.27
0.19
-0.31
-0.50
0.28
-0.33
-0.22
0.30
-0.06
-0.31
-0.27
-0.31
-0.46
-8
-0.30
0.07
0.02
-0.16
0.20
0.01
-0.04
0.27
0.02
0.02
0.15
-0.22
-0.52
-0.09
-0.03
-0.12
0.11
0.30
0.06
-0.08
0.08
-0.37
-6
-0.47
0.01
0.20
-0.32
0.12
-0.11
0.20
0.29
0.22
0.22
0.17
-0.14
-0.48
-0.24
0.17
-0.02
0.01
0.40
0.19
0.01
0.29
-0.23
-5
-0.59
0.00
0.35
-0.42
0.02
-0.24
0.47
0.33
0.42
0.42
0.22
-0.05
-0.41
-0.29
0.38
0.13
-0.06
0.44
0.30
0.12
0.48
0.01
-4
-0.64
0.05
0.45
-0.45
-0.13
-0.38
0.70
0.38
0.58
0.58
0.25
0.05
-0.30
-0.25
0.56
0.32
-0.08
0.45
0.42
0.25
0.64
-0.61
0.14
0.51
-0.41
-0.34
-0.53
0.85
0.46
0.67
0.67
0.25
0.14
-0.16
-0.13
0.70
0.51
-0.05
0.46
0.54
0.39
0.75
0.64
-2
-0.50
0.21
0.52
-0.31
-0.57
-0.64
0.87
0.52
0.66
0.66
0.19
0.23
0.02
-0.01
0.76
0.64
0.03
0.46
0.66
0.52
0.78
0.90
-1
-0.33
0.22
0.47
-0.16
-0.75
-0.66
0.76
0.55
0.56
0.56
0.09
0.31
0.19
0.07
0.74
0.65
0.12
0.44
0.73
0.57
0.72
1.00
0
-0.12
0.12
0.38
0.04
-0.79
-0.54
0.55
0.49
0.39
0.39
-0.05
0.38
0.30
0.05
0.61
0.50
0.18
0.39
0.71
0.53
0.54
0.90
1
0.07
-0.03
0.23
0.26
-0.69
-0.31
0.29
0.39
0.19
0.19
-0.17
0.41
0.40
-0.03
0.43
0.27
0.21
0.31
0.58
0.43
0.32
0.64
2
3
0.23
-0.15
0.05
0.43
-0.49
-0.06
0.05
0.25
-0.02
-0.02
-0.23
0.40
0.45
-0.12
0.23
0.04
0.19
0.21
0.39
0.32
0.12
0.32
Correlación de la Variable x(t+i) con el PIB en t
0.32
-3
(Desviaciones respecto a las tendencias de las variables)
0.33
-0.17
-0.13
0.52
-0.25
0.15
-0.13
0.10
-0.20
-0.20
-0.23
0.31
0.46
-0.16
0.07
-0.13
0.11
0.10
0.17
0.23
-0.03
0.01
4
Comportamiento cíclico de las principales variables macroeconómicas, 1992 - 2011
Consumo Privado
Variables Reales
Demanda Agregada
Producto Interno Bruto (PIB)
Anexo
5
0.36
-0.10
-0.27
0.49
-0.04
0.27
-0.23
-0.06
-0.33
-0.33
-0.17
0.18
0.40
-0.13
-0.06
-0.21
-0.02
0.00
-0.02
0.18
-0.10
-0.23
6
0.32
0.01
-0.34
0.35
0.09
0.27
-0.27
-0.21
-0.40
-0.40
-0.09
0.01
0.31
-0.04
-0.15
-0.18
-0.16
-0.08
-0.15
0.14
-0.12
-0.37
7
0.24
0.09
-0.31
0.14
0.14
0.18
-0.28
-0.35
-0.40
-0.40
-0.02
-0.13
0.20
0.06
-0.21
-0.10
-0.27
-0.13
-0.21
0.09
-0.12
-0.44
8
0.13
0.10
-0.20
-0.08
0.15
0.06
-0.27
-0.46
-0.32
-0.32
0.01
-0.21
0.09
0.12
-0.26
-0.02
-0.34
-0.18
-0.24
0.02
-0.13
-0.46
220
Banco Central de la República Dominicana
6.20
6.16
6.11
9.43
0.61
0.78
IPC Subyacente
Deflactor del PIB
Inflación annual IPC
Tasa de Interés Nominal Pasiva, 30 días
Tasa de Interés Nominal Activa, 90 días
0.71
Precio del Petróleo
IPC General EEUU
0.35
9.09
5.28
0.38
0.30
4.66
3.04
2.67
2.71
3.01
4.25
-0.15
0.20
0.39
0.18
0.21
0.27
0.70
0.76
0.68
0.28
0.21
-8
-0.14
0.14
0.25
0.14
0.15
0.15
0.64
0.73
0.64
0.37
0.23
-7
-0.16
0.06
0.06
0.06
0.05
-0.02
0.49
0.62
0.53
0.44
0.21
-6
-0.15
0.02
-0.16
-0.07
-0.10
-0.22
0.28
0.43
0.35
0.48
0.19
-5
-0.09
0.04
-0.36
-0.25
-0.30
-0.42
0.03
0.19
0.12
0.48
0.20
-4
0.03
0.12
-0.53
-0.42
-0.50
-0.58
-0.22
-0.09
-0.12
0.44
0.18
0.22
-0.63
-0.52
-0.63
-0.67
-0.44
-0.34
-0.33
0.38
0.29
-2
0.33
0.28
-0.64
-0.53
-0.66
-0.66
-0.59
-0.54
-0.50
0.30
0.31
-1
0.42
0.29
-0.57
-0.43
-0.57
-0.56
-0.66
-0.67
-0.59
0.19
0.26
0
0.44
0.24
-0.44
-0.27
-0.39
-0.39
-0.64
-0.71
-0.63
0.05
0.10
1
0.43
0.15
-0.27
-0.07
-0.17
-0.19
-0.55
-0.66
-0.58
-0.08
-0.09
2
3
0.40
0.06
-0.10
0.11
0.03
0.02
-0.43
-0.55
-0.47
-0.18
-0.25
Correlación de la Variable x(t+i) con el PIB en t
0.24
-3
Fuente: Elaboración propia.
Las correlaciones estadísticamente significativas aparecen en negrita. Período muestral:1992Q1 - 2011Q4.
Para los componentes de la Balanza de Pagos, el análisis abarca el periodo 1997 - 2011.
10.66
18.34
TCN compra extrabancario
Sector Externo
5.46
IPC General
Precios
8.71
Ingresos Gobierno
ǔ(i)/ǔ(y)
Volatilidad
ǔ
Gastos Público
Fiscales
Variables Nominales
Variables
(Desviaciones respecto a las tendencias de las variables)
0.34
-0.03
0.06
0.23
0.16
0.20
-0.28
-0.39
-0.31
-0.21
-0.33
4
Comportamiento cíclico de las principales variables macroeconómicas, 1992 - 2011
(Continuación)
0.24
-0.10
0.17
0.30
0.23
0.33
-0.12
-0.21
-0.16
-0.20
-0.30
5
0.13
-0.14
0.22
0.32
0.24
0.40
0.02
-0.06
-0.02
-0.15
-0.18
6
0.00
-0.14
0.21
0.32
0.24
0.40
0.11
0.06
0.07
-0.11
-0.03
7
-0.10
-0.14
0.15
0.30
0.25
0.32
0.15
0.13
0.10
-0.12
0.09
8
Oeconomia
221
223
Estimación de la Tasa de Interés Real Neutral en la República
Dominicana
Por: Evelio Paredes1, Armando Sánchez2, Lisette Santana3 y Francisco A. Torres Díaz3
Año 2013, Vol. VII, No. 2
I. Introducción
Así como los hacedores de política monetaria deben tomar en consideración el impacto del
comportamiento de las tasas de interés sobre la economía, también deben incorporar, al menos de
manera implícita, el nivel de la tasa de interés real neutral en sus decisiones de política, ya que la
misma proporciona indicaciones con relación al nivel bajo el cual la postura de la política monetaria
es expansiva o contractiva.
En la literatura económica no existe un consenso sobre la definición exacta de la tasa de interés real
neutral, ya que la misma dependería del modelo económico considerado. No obstante, la acepción
más generalizada con respecto a la misma la define como la tasa de interés que prevalecería si no
existieran presiones inflacionarias o deflacionarias que requerirían que las acciones del Banco Central
estuviesen orientadas en función de las mismas.
En otras palabras, la tasa de interés neutral real es aquella que resulta coherente con la situación en la
cual la inflación y las expectativas de inflación son estables con respecto a la meta y que la brecha del
producto es cero y se espera que se mantenga en dicho nivel en el mediano plazo.
En este artículo se lleva a cabo la estimación de la tasa de interés real neutral para la economía
dominicana, en base a diferentes metodologías, haciendo énfasis en los resultados derivados de la
Regla de Taylor usando un modelo CVAR y la obtención de dicho indicador por medio del filtro de
Kalman. Las medidas obtenidas a través de los otros enfoques empleados se toman como referencia
para hacer comparaciones con métodos de cálculo más convencionales.
La estructura de este trabajo es la siguiente: la sección I examina la literatura económica, con el
propósito de encontrar evidencia empírica relacionada a la estimación de la tasa de interés real
neutral en distintos países, en base a diferentes metodologías; la sección II presenta los aspectos
metodológicos concernientes a los diferentes enfoques empleados, a fin de estimar este indicador para
el caso dominicano; la sección III muestra los resultados derivados de las estimaciones realizadas a
partir de cada metodología, así como también discusiones en torno a los mismos y, finalmente, la
sección IV resume las conclusiones.
División de Análisis de Coyuntura. Para preguntas y comentarios escribir a [email protected].
Universidad Nacional Autónoma de México.
3 División de Modelos Macroeconómicos. Para preguntas y comentarios escribir a [email protected].
1
2
224
Banco Central de la República Dominicana
II. Evidencia Empírica
Como en el caso de otras variables relevantes para los hacedores de política monetaria, tales como la
brecha del producto y el tipo de cambio real de equilibrio, la tasa de interés real neutral no puede ser
directamente observada y puede variar a través del tiempo, por lo que no existe una manera unívoca
de estimarla.
En este sentido, la literatura económica propone diversas metodologías para llevar a cabo la
estimación de este indicador, cada una con ciertas limitaciones y que arrojan diferentes resultados, lo
que es de esperarse considerando las dificultades inherentes a la realización de cálculos exactos para
variables tales como el premio por riesgo, la brecha del producto y las expectativas de inflación. No
obstante, pese a las dificultades concernientes a la estimación de la tasa de interés real neutral, ésta
sigue siendo un parámetro relevante en la conducción y toma de decisiones de política monetaria.
Schmidt-Hebbel y Walsh (2009) emplean un enfoque comúnmente utilizado para estimar un conjunto
de las principales variables inobservable, entre éstas la tasa de interés real neutral, para Estados
Unidos, la Eurozona, Japón y un grupo de países con metas de inflación: Australia, Canadá, Chile,
Nueva Zelanda, Noruega, Suecia y Reino Unido. Los resultados sugieren que el nivel de dispersión
de este indicador entre países ha declinado en gran medida durante las últimas cuatro décadas;
asimismo, se encuentra que algunos de estos países exhiben patrones de forma de “U invertida” en el
comportamiento de sus respectivas tasas de interés real neutral; esto refleja fuertes ajustes monetarios
en respuesta al episodio inflacionario de finales de los 70s.
Algunos estudios a nivel regional son los de Calderón y Gallego (2002), quienes proponen una batería
de enfoques para estimar la tasa de interés real neutral, para el caso de la economía chilena, llegando
a la conclusión de que los niveles de tasa neutral estimados a partir de los diferentes enfoques no
muestran gran variabilidad, lo cual permitiría afirmar que las estimaciones de los niveles de dicha
tasa son importantes para determinar el grado de expansión de la política monetaria. González et al.
(2010) emplean tres diferentes metodologías para estimar la tasa de interés real neutral en el caso
colombiano, dos de las cuales están basadas en filtros estadísticos y la tercera consiste en la estimación
de un modelo semi-estructural para una economía pequeña y abierta. Catarya et al. (2007) miden este
indicador para la economía venezolana, a partir de la productividad marginal del capital y en otro
caso tomando en cuenta la brecha y el crecimiento potencial del producto no petrolero; se demuestra
que bajo ambos enfoques la tasa de interés real neutral muestra muy poca variabilidad, durante el
período de estimación, en comparación con los valores observados.
III. Aspectos Metodológicos y Datos
Para el caso de la República Dominicana se utilizaron diferentes enfoques para estimar la tasa de
interés neutral real, a saber: Promedio de datos, Productividad Marginal de Capital, Paridad
Internacional de Tasas de Interés, Regla de Taylor, Regla de Taylor por CVAR y filtro de Kalman;
cada metodología se describe a continuación:
Oeconomia
225
a) Promedio de datos:
Este enfoque consiste simplemente en promediar series de tasa de interés real efectiva para largos
períodos de tiempo que se consideran de estabilidad inflacionaria. Para calcular la tasa de interés real
neutral, para el caso dominicano, bajo esta metodología, el período muestral seleccionado fue de 2000
- 2012, con periodicidad mensual.
b) Productividad marginal de capital:
En el marco de una economía cerrada y sin distorsiones, la tasa de interés real neutral TIRN está
determinada por la productividad marginal de capital PMK, neta de depreciación ሺߜሻ y ajustada por
un premio por riesgo referente al mantenimiento de activos de renta variable en comparación con
activos de renta fija ሺ߶ሻ. Suponiendo una función de producción de tipo Cobb-Douglas, la
productividad física marginal de capital vendría dada por el producto de la elasticidad de capital ሺߙሻ
y la productividad media del capital ሺܳΤ‫ ܭ‬ሻ:
ܶ‫ ܴܰܫ‬ൌ ݂ܲ݉݃௞ െ ߶ ൌ ሾߙሺܳΤ‫ ܭ‬ሻ െ ߜ ሿ െ ߶
Para el caso de República Dominicana, la estimación de la tasa de interés real neutral bajo esta
metodología fue llevada a cabo con datos anuales correspondientes al período 1970 - 2010. Para
efectuar el cálculo de la productividad marginal de capital, se construyó una serie de acervo de capital
basada en la teoría del inventario perpetuo y se asumió una depreciación de 4%. El premio por riesgo
se obtuvo como el diferencial entre el rendimiento de los activos de renta variable (representados en
este caso por la productividad marginal del capital) y los activos de renta fija (representados por la
tasa de interés interbancaria).
c) Paridad de tasas de interés:
Este enfoque considera el hecho de que la tasa de interés real interna en el estado estacionario debería
converger a la tasa de interés de paridad internacional. En este sentido, se tiene que:
ܶ‫ ܴܰܫ‬ൌ ‫ כ ݎ‬൅ ‫ܧ‬ሺ݁ሻ ൅ ߬ ൅ ߩ ൅ ߤ
Donde ‫ כ ݎ‬es igual a la tasa de interés real externa, ‫ܧ‬ሺ݁ሻ representa las expectativas de depreciación
real, ߬ los impuestos a los flujos de capitales, ߩ corresponde a la prima por riesgo soberano y ߤ
captura el riesgo cambiario.
El cálculo de la tasa de interés real neutral para el caso dominicano, bajo este enfoque, fue realizado
con periodicidad trimestral, para el período 1999 - 2012, empleando las expectativas de depreciación
del tipo de cambio nominal y utilizando como variables representativas de la prima de riesgo
soberano y de la tasa de interés externa, el EMBI y la tasa de interés de la Reserva Federal,
respectivamente.
Banco Central de la República Dominicana
226
d) Regla de Política Monetaria (Regla de Taylor):
Esta regla está conectada a la percepción de la autoridad monetaria con relación al nivel de la tasa de
interés real neutral, el cual se obtiene a partir del ajuste de las funciones de reacción del Banco
Central. De acuerdo a esta regla, la tasa de interés de corto plazo se ajusta en función de los desajustes
de la inflación con respecto a la meta establecida S S y del producto con relación al producto
potencial y y . En otras palabras, la tasa de interés derivada de esta regla corresponde a la tasa
que un Banco Central establecería bajo una situación de pleno empleo y en la cual la inflación efectiva
es igual a la inflación meta. Para el caso dominicano se presenta la siguiente especificación de la Regla
de Taylor:
‫ ݎ‬ൌ ߝ଴ ‫ିݎ‬ଵ ൅ ሺͳ െ ߝ଴ ሻܶ‫ ܰܫ‬൅ ߝଵ ሺߨ௧ାସ െ ߨതሻ ൅ ߝଶ ሺ‫ ݕ‬െ ‫ݕ‬തሻ
Los parámetros
H 0 , H1 , H 2
se obtuvieron a partir del Modelo de Análisis Macroeconómico Bayesiano
(MAMBO), el cual forma parte de la batería de modelos de proyección inflacionaria empleados en el
Banco Central de la República Dominicana.
e) Regla de Taylor por CVAR:
En presencia de variables con raíces unitarias la estimación e identificación de la regla de Taylor de
largo plazo mediante un modelo VAR Cointegrado (CVAR) se puede hacer en tres etapas. El primer
paso implica especificar y estimar un VAR estadísticamente adecuado, para el conjunto de variables
que determinan la tasa de interés de política monetaria. Esto es, se incorporan la tasa de interés
nominal de política monetaria, las expectativas de inflación, la brecha de inflación (inflación menos
inflación esperada), la brecha de producto (producto menos producto potencial) y el tipo de cambio
real.
En el segundo paso se transforma el modelo VAR en un modelo CVAR para identificar la asociación
específica de largo plazo entre la tasa interés nominal de política monetaria, el tipo de cambio, las
expectativas inflacionarias y las brechas de inflación y producto. En esta etapa, el punto de partida es
estimar el modelo CVAR de la ecuación (1) y después imponer una serie de restricciones en el
componente de largo plazo, I(0), del mismo:
ሺͳሻȞሺ‫ܮ‬ሻȟ‫ݖ‬௧ ൌ ߤ ൅ ߙߚ ᇱ ‫ݖ‬௧ିଵ ൅ ߝ௧
Más específicamente, una vez que se tiene estimado el modelo CVAR se imponen restricciones en la
estructura de error del mismo que procuran analizar la existencia de una relación de cointegración
estadísticamente sólida asociada a la regla de Taylor extendida por expectativas y se estima en forma
de un vector de la siguiente forma:
ሺʹሻ݁௧ିଵ ൌ ‫ כ ݎ‬൅ߨ ௘ ൅ ߚଵ ሺ‫ ݕ‬െ ‫כ ݕ‬ሻ௧ିଵ ൅ ߚଶ ሺߨ െ ߨ ‫ כ‬ሻ௧ିଵ ൅ ߚଷ ‫ݔ‬௧ିଵ
Oeconomia
227
Donde:
Expectativas de Inflación.
ߨ௘
ሺ‫ ݕ‬െ ‫ ݕ‬ሻ௧ିଵ
Brecha de producto.
ሺߨ െ ߨ ‫ כ‬ሻ௧ିଵ
Brecha de inflación.
݁௧ିଵ
Mecanismo de corrección de error que representa a la tasa de política.
‫ݔ‬௧ିଵ
Tipo de cambio real.
‫כ‬
‫ݎ‬
‫כ‬
Tasa de interés real neutral que es no observable.
El tercer y último paso para estimar la tasa de interés real neutral sería tomar la ecuación estimada de
largo plazo en (2) y estimar dicha tasa a partir de la diferencia de los valores reales de la tasa de
política y los valores pronosticados por la ecuación de largo plazo como lo sugiere la ecuación (3):
෢ଶ ሺߨ െ ߨ ‫ כ‬ሻ௧ିଵ ൅ ߚ
෢ଷ ‫ݔ‬௧ିଵ ൌ ‫כ ݎ‬
ሺ͵ሻ݁௧ିଵ െ ߚመଵ ሺ‫ ݕ‬െ ‫ כ ݕ‬ሻ௧ିଵ ൅ ߚ
Esto es, se extrae la señal de largo plazo de la tasa real neutral no observable ሺ‫ כ ݎ‬ሻ mediante el uso de
la ecuación de largo plazo identificada y estimada mediante el modelo CVAR.
Para el análisis econométrico, se estimó un modelo VAR estadísticamente adecuado con variables no
estacionarias de 2000.3 a 2012.3. Los datos tienen periodicidad mensual.
El número de rezagos se eligió con base en las pruebas de diagnóstico del modelo general; sin
embargo, también se usaron pruebas tales como, el criterio de información de Schwartz, la prueba de
Godfrey Portmanteau y la prueba LR (la última prueba es sugerida por Sims (1980)).
f) Filtro de Kalman:
Siguiendo la metodología propuesta por Laubach y Williams (2001) se estimó la tasa de interés real
neutral, para la economía dominicana, usando el filtro de Kalman. El sistema de ecuaciones de forma
reducida implica la estimación de una curva IS y de una curva de Phillips explícitamente “backwardlooking” de forma conjunta con las variables no observables. Este sistema (modelo enfocado en el
equilibrio de la demanda agregada “IS” y la oferta agregada “Curva de Phillips”) supone que la
política monetaria se encuentra dada o es exógena al sistema. En este sistema, la brecha del producto
depende de sus rezagos (los cuales permiten una respuesta a la tasa de interés real más lenta) y de la
tasa de interés real. La curva de Phillips para la inflación depende de sus rezagos, la brecha del
producto y la depreciación nominal. Para llevar a cabo esta estimación los datos fueron escogidos con
periodicidad trimestral para el período 2000 - 2012.
IV. Resultados y discusión
La discusión de esta sección girará en torno a los resultados de la tasa de interés real neutral
encontrados a partir del filtro de Kalman y del modelo CVAR. No obstante, se hará referencia a los
cálculos derivados de las otras metodologías mencionadas en la sección II, para fines comparativos.
Banco Central de la República Dominicana
228
a) Regla de Taylor por CVAR
Se empezará analizando el rango de cointegración con base en la metodología del rango reducido de
Johansen. El estadístico de la traza sugiere la existencia de al menos cuatro vectores de cointegración
(Johansen, 1988).
Para ofrecer más evidencia sobre el tema, se aplicó una prueba secuencial, la cual es sugerida por
Johansen (1995), para la determinación conjunta del rango de cointegración y la tendencia polinomial.
Los resultados sugieren la existencia del al menos dos vectores de cointegración a un nivel de
confianza de 95% e indican que un modelo apropiado implica la existencia de una tendencia lineal en
el vector de cointegración y una constante en las series del modelo.
El procedimiento de máxima verosimilitud de Johansen estima una base del espacio de cointegración
y el problema de identificación permanece abierto. Un tratamiento usado para el problema de
identificación es imponer un conjunto de restricciones a priori creíbles en el espacio de los parámetros
de largo plazo. En este caso, se normaliza el primer vector de cointegración como una ecuación de
largo plazo de la tasa de interés nominal de política monetaria y el segundo vector se normaliza como
una ecuación del producto interno bruto de la República Dominicana (curva IS) y se considera la
hipótesis de que las diferencias entre las brechas variables son estacionarias(se cierran); la ecuación (4)
sugiere que esas restricciones permiten tener una identificación apropiada de la estructura de
corrección de error del CVAR.
Esto es, los datos aceptan las restricciones asociadas a la regla de Taylor. A continuación se reporta la
ecuación de cointegración:
ሺͶሻ݁௧ିଵ ൌ ‫ כ ݎ‬െͲǤͳሺ‫ ݕ‬െ ‫כ ݕ‬ሻ௧ିଵ ൅ ͲǤͳሺߨ െ ߨ ‫ כ‬ሻ௧ିଵ െ ͲǤͳ‫ݔ‬௧ିଵ െ ͵ʹǤͷʹ
La relación de largo plazo en (4) confirma que es posible identificar una función de la tasa de interés
nominal de política monetaria con los signos esperados y magnitudes muy similares a la regla de
Taylor clásica.
Figura 1. Vector de cointegración de la regla de Taylor
80
60
40
20
0
-20
00
Fuente: Elaboración propia.
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
Oeconomia
229
La validez estadística del mecanismo de (4) confirma los supuestos a-priori sobre las conexiones de
corto plazo entre las variables fundamentales y la tasa de interés de política. El impacto de los shocks
estructurales de las brechas de producto y de inflación es positivo.
b) Filtro de Kalman
Para obtener los valores iniciales con los cuales el algoritmo del filtro de Kalman comienza las
estimaciones, fue preciso realizar regresiones lineales por separado de la curva IS y la curva de
Phillips.
La brecha del producto depende de dos rezagos de la misma brecha y un promedio móvil de tres
rezagos del desvío de la tasa de interés real de su promedio de toda la serie. Esta especificación difiere
de las de Laubach y Williams (2001) y Magud y Tsounta (2012) en el número de rezagos utilizados.
La inflación para el caso dominicano la cual es específicamente backward-looking depende de tres
rezagos (donde se le impone homogenización dinámica a dichos parámetros), de la brecha del
producto (un rezago) y de un rezago de la depreciación nominal. Este parámetro captura, en parte, de
forma lineal el pass-through para un trimestre. Es importante señalar, que esta variable sirve más bien
como un auxiliar que permite controlar mejor por estos efectos y obtener mejores estimadores de la
brecha y de la inflación.
La curva de Phillips especificada para la República Dominicana difiere con respecto a los trabajos de
Laubach y Williams (2003) y de Magud y Tsounta (2012), en los cuales se basa este artículo.
Esto se puede deber al hecho que se utilizó la inflación total y no la subyacente como es el caso de
Laubach y Williams (2003). Magud y Tsounta (2012) también incorporan otras variables explicativas
en un vector donde utilizan desvíos del tipo de cambio real y desvíos de los precios de
commodities/petróleo donde sus tendencias son calculadas por un filtro Hodrick-Prescott.
Para las variables de transición (inobservables) consideramos las siguientes especificaciones:
1. ܼ ൌ ‫ݖܦ‬ሺ‫ܮ‬ሻܼ௧ିଵ ൅ ‫ܧ‬ଷ௧ , donde Z representa los cambios en las preferencias de los agentes. Se
trataron dos especificaciones, la primera fue con AR(1) y segunda opción fue con una caminata
aleatoria.
‫כ‬
2. ܻ ‫ כ‬ൌ ܻ௧ିଵ
൅ ݃௧ିଵ ൅ ‫ܧ‬ସ௧ , donde Y* es el nivel del PIB potencial el cual depende de un rezago y su
tasa de crecimiento.
3. ݃ ൌ ݃௧ିଵ ൅ ‫ܧ‬ହ௧ , donde g es la tasa de crecimiento del PIB potencial y la especificación es una
caminata aleatoria.
4. ” ‫ כ‬ൌ ݃௧ିଵ ൅ ‫ݖ‬௧ିଵ , r* es la tasa de interés real neutral y es la suma de la productividad de la
economía y la tasa de crecimiento del PIB potencial.
De acuerdo a Laubach y Williams (2003), las desviaciones estándar de Z (preferencias) y G (tasa de
crecimiento del producto potencial) estarían sesgadas a cero bajo una estimación por máxima
verosimilitud. El problema de “pile-up” como lo describe Stock (1994) es resuelto utilizando la
Banco Central de la República Dominicana
230
mediana del estimador insesgado, sugerido por Stock y Watson (1998), para calcular el ratio de las
desviaciones estándares ߣ݃ ൌ ߪͷȀߪͶ y ߣ‫ ݖ‬ൌ ߪ͵Ȁߪͳ ‫ݎܽ כ‬Ȁ‫ݐݎݍݏ‬ሺʹሻ.
En la Tabla 1 se muestran los resultados, dadas las distintas calibraciones para njg y njz, de acuerdo al
trabajo de Laubach y Williams (2003). Las estimaciones muestran que en la curva IS la brecha de tasa
de interés real (ar) es identificada y altamente significativa.
Aunque en la curva de Phillips del filtro de Kalman no se logra identificar el parámetro asociado a la
brecha del producto (by), bajo las diferentes especificaciones el valor de dicho parámetro fue
consistente y con el signo esperado.
Tabla 1. Resultados
Parámetro AR (1) en Z Escenario Base Bajo njz Alto njz Bajo njg Alto njg
njg
0.042
0.042
0.042
0.042
0.000
0.110
njz
0.042
0.058
0.006
0.106
0.012
0.047
Sum
ay
0.928**
0.925**
0.929**
0.918**
0.930**
0.930**
ar
-0.128*
-0.124**
-0.125** -0.119** -0.121** -0.119**
by
0.747
0.740
0.746
0.745
0.743
0.804
ǔ1
0.634**
0.619**
0.638**
0.580**
0.611**
0.635**
ǔ2
4.921**
4.920**
4.923**
4.923**
4.921**
5.004**
ǔ4
0.644
-0.116
0.000
0.208
-0.168
-0.001
r*
4.606
3.996
4.543
3.184
4.522
4.123
gy
4.607
4.691
4.624
4.796
4.631
4.673
Fuente: Elaboración propia.
El resultado de las estimaciones utilizando el filtro de Kalman para las estimaciones de variables
inobservables indican que la tasa de interés real (r*) estaría en un rango de [3.18, 4.61], para un
promedio de 4.2%. De igual manera pudimos obtener, aunque no es la motivación de dicha
investigación, que la tasa de crecimiento del PIB Potencial estaría en un rango de [4.61, 4.80], para un
promedio de 4.7%.
c) Otros resultados y comparaciones
Como se señala en la sección III, se consideran otros enfoques basados en simples cálculos, a partir de
los cuales se obtienen resultados para la tasa de interés real neutral y que permiten establecer
comparaciones con respecto a las medidas derivadas de las estimaciones del CVAR y del filtro de
Kalman.
En este sentido, en la tabla 2 se muestra un resumen de los resultados obtenidos por medio de los
diferentes enfoques, observándose que el valor mínimo se tiene a partir del promedio de datos de
tasas de interés real ex ante (3.50%), mientras que el valor máximo se consigue a partir del enfoque de
productividad marginal de capital (5.5%).
Oeconomia
231
Tabla 2. Resumen de Resultados
Tasa de Interés Real Neutral o Natural
Promedio de los Datos
3.50%
Paridad de Tasas con EEUU
4.32%
Productividad MgK
5.50%
Regla de Taylor
4.28%
Regla de Taylor por CVAR
3.93%
Filtro de Kalman
4.16%
Fuente: Elaboración propia.
Por otra parte, se constata que la tasa de interés real neutral, para la economía dominicana, basada
en la Regla de Taylor por el CVAR alcanza un nivel de alrededor 3.93%, mientras que los resultados
del filtro de Kalman arrojan una tasa de aproximadamente 4.16%. Si se comparan estos valores
obtenidos a partir del CVAR y de la estimación mediante máxima verosimilitud, utilizando el
algoritmo del filtro de Kalman, con los resultados de la tasa de interés real neutral obtenida con
otros métodos más tradicionales, se verifica que los resultados son robustos, ya que se encuentran en
el rango esperado.
V. Conclusiones
La tasa de interés real neutral constituye un importante indicador para los hacedores de política
monetaria bajo un esquema en el cual el objetivo fundamental de la autoridad monetaria es lograr la
estabilidad de precios y del producto.
Así, las estimaciones de esta tasa constituyen un benchmark que resulta útil para las decisiones de la
posiciones del Banco Central, pues éstas pueden servir para determinar la instancia de la política
monetaria en un esquema de metas de inflación.
En este trabajo se lleva a cabo la estimación de la tasa de interés real neutral para la economía
dominicana, utilizando diferentes metodologías propuestas en la literatura económica: promedio de
datos, productividad marginal de capital, paridad de tasas de interés, regla de Taylor, regla de
Taylor por CVAR y filtro de Kalman. El grueso de la discusión gira en torno a las medidas derivadas
de la regla de Taylor por CVAR y del filtro de Kalman, obteniéndose tasas de 3.93% y 4.16%,
respectivamente, para cada caso.
Al comparar estos resultados con las estimaciones basadas en los demás enfoques se puede señalar
que éstos son robustos, puesto que se sitúan dentro del rango esperado. No obstante, es oportuno
señalar que las diferencias observadas de un enfoque a otro son de esperarse, considerando las
dificultades inherentes a la determinación de medidas exactas para ciertas variables que se
incorporan en los cálculos para cada metodología.
232
Banco Central de la República Dominicana
Referencias
Calderón, C. y Gallego, F. (2002). “La tasa de interés real neutral en Chile”. Notas de Investigación. Journal
Economía Chilena, Banco Central de Chile, Vol. 5(2). pp. 65-72.
Cartaya, V., Fleitas, C. y Vivas, J. (2007). “Midiendo la tasa de interés real natural en Venezuela”. Banco Central
de Venezuela, Colección Economía y Finanzas, Serie Documentos de Trabajo No. 93.
Enders, W. (1995). “Applied Econometric Time Series”. Wiley, New Jersey.
González, E., Melo, L., Rojas, L. y Rojas, B. (2010). “Estimations of the Natural Interest Rate in Colombia”.
Borradores de Economía No. 626.
Hodrick, R. y Prescott, E. (1997). “Post-war Business Cycles: An Empirical Investigation”. Journal of Money,
Credit and Banking 29. pp. 1-16.
Johansen, S. (1988). “Statistical Analysis of Cointegration Vectors”. Journal of Economic Dynamics and Control
12. pp. 231-254. North-Holland.
Laubach, T. y Williams, J. (2003). “Measuring the Natural Rate of Interest”. The Review of Economics and
Statistics, Vol. 85, No. 4. pp. 1063-1070 Published by: The MIT Press Stable.
Magud, N. y Tsounta, E. (2012). “To Cut or Not to Cut? That is the (Central Bank’s) Question: In Search of the
Neutral Interest Rate in Latin America”. IMF Working Paper No. 12/243.
Neiss, K. y Nelson, E. (2001).“The real interest rate gap as an inflation indicator”. Bank of England, Working
Paper.
Ramírez, A. (2003). “El filtro de Kalman”. Banco Central de Costa Rica, División Económica, Depto. de
Investigaciones Económicas. Nota Técnica.
Schmidt-Hebbel, C. y Walsh, C. (2009). “Monetary Policy and Key Unobservables: Evidence from large
industrial and selected inflation-targeting countries”. Banco Central de Chile, Documentos de Trabajo No. 527.
Stock, J. y Watson, M. (1998). “Median Unbiased Estimation of Coefficient Variance in a Time-Varying
Parameter Model”. Journal of the American Statistical Association 93. pp. 349-358.
Oeconomia
233
Ciclos de Crédito y Actividad en América Central y la República
Dominicana
Por: Francisco A. Ramírez1
Año 2013, Vol. VII, No. 3
I. Introducción
Desde el inicio de la crisis financiera internacional en 2007 - 2009 se evidencia un renovado interés
sobre la relación entre el sector financiero y el sector real de la economía, así como también su
implicación sobre el diseño de la política monetaria. En particular, la literatura macroeconómica
relacionando el crédito y los ciclos económicos, y el rol de los choques de crédito en la dinámica
económica ha crecido de manera sustancial, a nivel teórico como empírico.2
El propósito de este estudio es proveer evidencia sobre la relación entre el crédito y la actividad
real en América Central y la República Dominicana (RD). La parte empírica de ésta relación se
enfoca en caso de un grupo de países en desarrollo con mercados financieros limitados donde el
crédito bancario es la fuente principal de financiamiento externo para el sector privado. La
literatura empírica reciente está orientada a países desarrollados y emergentes, y brinda poca
atención a las pequeñas economías en desarrollo. Este documento busca llenar esa brecha en la
literatura.
Para alcanzar esta meta, se reúne información sobre el crédito orientado al sector privado y la
actividad económica agregada, para Costa Rica, El Salvador, Honduras, Guatemala, Nicaragua y
la RD. Se realizan pruebas de correlación cruzada y causalidad de Granger para conocer más
sobre relación estadística entre estas series de tiempo, y como los hechos encajan con la teoría
convencional de la relación crédito-producto. Las técnicas de descomposición de análisis espectral
se utilizan para explorar la relación entre el crédito y la actividad en diferentes frecuencias. Esto
es relevante porque, de acuerdo a la teoría macroeconómica, el crédito tiene un rol importante en
las fluctuaciones reales en las frecuencias de los ciclos económicos, esto supone que el crédito y la
actividad económica deben mostrar un alto nivel de covarianza en estas frecuencias.3
El resto del documento se organiza de la siguiente manera. En la sección II se resumen las teorías
principales sobre ciclos de crédito y sus implicaciones en la actividad económica real, y discute la
literatura empírica relacionada. La sección III provee una descripción de los datos y el análisis
empírico y la sección IV provee observaciones finales.
1 División de Investigación Económica. Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. Este es un resumen del
documento “Credit and Business Cycles in Central America and the Dominican Republic”, presentado en la XVII Reunión de Banca
Central del CEMLA en Noviembre 2013, en la Ciudad de México. Se agradece la asistencia y colaboración de Fernando Casanova y
Paola Pérez. Para preguntas y comentarios escribir a [email protected].
2 Nueva literatura sobre las frecuencias de los ciclos económicos en economías avanzadas: Helbling, et. al. (2010), Zhu (2011), Busch
(2012), Chen et. al. (2012) y Claessensa, et. al. (2012). Para América Latina: Gómez-González, et. al. (2013).
3 Kiyotaky y Moore (1997), Bernanke, Gertler y Gilchrist (1999), entre otros.
234
Banco Central de la República Dominicana
II. Revisión de literatura
Diferentes teorías debaten sobre qué tipo de relación existe entre el crédito y la actividad, y si el
crédito juega un rol activo o pasivo en la generación de ciclos reales. Hayek (1929), por ejemplo,
expone que las recesiones son resultado de los ciclos de crédito. Una expansión del crédito reduce
las tasas de interés e incrementa la inversión en relación a los ahorros. El aumento en la demanda
agregada, dados los altos niveles de consumo e inversión, incrementa los precios al consumidor,
haciendo los bienes del consumidor más rentables que los bienes del productor, y en
consecuencia, la inversión cambia su dirección de los bienes del productor a los bienes de
consumidor, y llevando eventualmente a una recesión.
Minsky (1982) sitúa el crédito en centro de las fluctuaciones económicas, este tiene una teoría
asociada a ciclos económicos largos (más de 5 años) y relaciona las innovaciones financieras a los
periodos con crecimiento estable que incentivan la toma de riesgo. En otras palabras, cambios en
los mercados financieros son responsables de las condiciones económicas en el mediano plazo.4
Las teorías macroeconómicas contemporáneas sobre el crédito discuten la relación entre el sector
financiero y la economía real en las frecuencias de los ciclos económicos, destacando tanto las
imperfecciones de mercado como la asimetría de información entre los agentes, así como otras
fricciones financieras. De acuerdo a este acercamiento, el mercado de crédito juega un rol de
propagación del mecanismo de los ciclos económicos cuando la economía es afectada por choques
(Kiyotaki, 1998; Kocherlakota, 2000). En otras palabras, el crédito y los mercados financieros
tienen un rol periférico que, dadas las fricciones financieras, amplifican los mecanismos de las
fluctuaciones macroeconómicas.5
La reciente literatura empírica sobre la relación entre el crédito y la actividad económica se enfoca
en el rol y el peso que los choques financieros han jugado en la Gran Recesión para países
desarrollados, su importancia explicando los ciclos económicos globales y las lecciones de la
experiencia de los mercados emergentes considerando los efectos reales de la crisis financiera.
Para las economías del G-7, Helbling et al. (2010) analizan el rol de los choques de crédito sobre
los ciclos económicos mundiales. Utilizando la metodología de Vectores Autorregresivos (VAR)
concluyen que en las frecuencias de los ciclos económicos, el crédito tiene el mismo impacto que
la productividad como variable explicativa de la actividad económica para este grupo específico
de economías, que unidas, representan el 40% de la economía global.
Claessensa, Kose y Terrones (2012) estudian en detalle la interacción entre los ciclos económico y
financiero utilizando una base de datos de 44 países para un periodo de 50 años. Encuentran que
los ciclos financieros generalmente son más pronunciados que los ciclos económicos, con
4 Brunner y Meztler (1990) incorporan el mercado de créditos al modelo IS-LM, y muestra que el crédito y los precios de los activos son
fuentes relevantes de las fluctuaciones de los ciclos económicos.
5 El mecanismo más popular es el acelerador financiero de Bernanke, Gertler y Gilchrist (1999). Aplicado a economías abiertas y
mercados emergentes por Céspedes, Chang y Velasco (2004), y Caballero y Krishnamurthy (1998).
Oeconomia
235
contracciones más profundas e intensas que las recesiones. Por otro lado, las recesiones
acompañadas de disturbios financieros tienden a ser más largas y profundas que otras recesiones.
En particular, recesiones asociadas con el desplome de precios de viviendas tiene una duración
significativamente más larga que otras recesiones sin tales disturbios, específicamente en 1.5
trimestres en promedio. Por último, recesiones con contracciones de crédito y caída de precios de
las casas resulta en caídas significativamente más grandes en la producción y en consecuencia
mayores pérdidas de producto acumulado (más de 4 puntos porcentuales en el caso de desplome
de precios de las casas) en relación con aquellos que no poseen este tipo de episodio.
El estudio de la relación crédito-producto, distinguiendo los tipos de frecuencias de ciclo, ha sido
explorado para los Estados Unidos (EEUU) y las economías de la Zona Euro. Chen, et al. (2012)
utilizan un modelo multivariado de componentes no observables con cambios de fase para
analizar las interacciones de las variables financieras y el producto. Encuentran que el largo plazo
y los ciclos de producción económica, están correlacionados con los precios de activos, las tasas de
interés y el crédito. Sin embargo, Zhu (2011) examina el vínculo entre crédito y producto, y
concluye que la relación cíclica entre las dos variables es débil en EEUU, relativamente débil en
Japón y fuerte en la Zona Euro. Para América Latina, Reyes et al. (2013) analiza el problema de
interés y encuentra que el crédito y los ciclos de actividad económica con duración entre 1.25 a
menos de 8 años son más volátiles que los ciclos de tamaño medio (8 a 20 años) en Colombia,
Chile y Perú. En términos de causalidad, ellos documentan que el crédito precede la actividad
económica. Esta causalidad es negativa en el caso de ciclos de corto plazo y positiva en las
fluctuaciones del PIB de mediano plazo.
III. Datos y análisis empírico
3.1 Datos
Este estudio utiliza datos mensuales de préstamos al sector privado por el sistema bancario, como
una medida del crédito agregado, y utiliza los índices de producción y actividad económica como
indicadores del PIB o la actividad económica real. Las fuentes de los datos incluyen los bancos
centrales de América Central y la RD, así como también, la base de datos macroeconómica del
Consejo Monetario Centroamericano (CMCA).
El análisis se restringe a la definición de crédito sólo a los préstamos del sector privado, porque
no existen datos disponibles sobre finanzas internas o del mercado de bonos corporativos. Se
utilizan series mensuales porque algunos países no tienen suficientes observaciones disponibles
del PIB (Nicaragua) o existe solo en periodicidad anual (Honduras); pero para cada uno de estos
países existe una medida mensual de producción o actividad económica que se utiliza por
conveniencia, a pesar de que el tamaño de la muestra no es la misma para todos los países. Todas
estas series están desestacionalizadas y deflactadas por el Índice de Precios al Consumidor (IPC)
de cada país.
Banco Central de la República Dominicana
236
En la base de datos se observa una considerable covarianza entre el logaritmo de los préstamos
reales y la actividad económica para todos los países, a pesar de las diferencias en la variabilidad
alrededor del comportamiento de la tendencia. Excepto para República Dominicana (RD) y
Nicaragua, donde las series de préstamos muestran un pronunciado movimiento de tendencia
relativo a la actividad real, los demás países muestran un comportamiento de tendencia en los
préstamos similar a la tendencia de la actividad económica real. La Tabla 1 en el anexo analiza
más de cerca a las regularidades estadísticas entre las dos series.
Cuando se examina la muestra común, de 2007 - 2012, el periodo incluye el disturbio financiero
internacional, exceptuando Guatemala y la RD, no existen cambios sustanciales en el
comportamiento de las series observadas. En el caso de Guatemala, los préstamos reales se
vuelven más volátiles en relación a la actividad y la RD muestra el comportamiento opuesto.
3.2 Análisis empírico
3.2.1 Correlación cruzada en el dominio del tiempo
La correlación cruzada es una herramienta común para el análisis empírico en la macroeconomía,
y consiste en la estimación de los coeficientes de correlación de una variable X con tendencia y
rezagos de una variable Y. Esto es, la muestra de los coeficientes de correlación cruzada de orden
k entre X y Y es:
ሺͳሻߩሺ݇ሻ ൌ
ߛ௫௬ ሺ݇ሻ
ඥߛ௫௫ ሺͲሻඥߛ௬௬ ሺͲሻ
்ି௞ ሺ‫ݔ‬
௧
െ ‫ݔ‬ҧ ሻሺ‫்ݕ‬ା௞ െ ‫ݕ‬തሻ
݇ ൌ Ͳǡͳǡʹǡ Ǥ Ǥ
ܶ
௧ୀଵ
ሺʹሻߛ௫௬ ሺ݇ሻ ൌ
‫் ۔‬ା௞ ሺ‫ݕ‬௧ െ ‫ݕ‬തሻሺ‫்ݔ‬ା௞ െ ‫ݔ‬ҧ ሻ
෍
݇ ൌ Ͳǡ െͳǡ െʹǡ Ǥ Ǥ
‫ ە‬௧ୀଵ
ܶ
‫ۓ‬෍
Donde ߛ௫௬ ሺ݇ሻ es la varianza cruzada entre X y Y, y ߛ௫௫ ሺͲሻߛ௬௬ ሺͲሻ es la varianza de X (Y).
Si el coeficiente de correlación cruzada es positivo, es dicho que X y Y son pro-cíclicas, y si son
negativas son contra-cíclicas. También, si se observa una alta correlación de X con el rezago de k,
esto es ܿ‫ݎݎ݋‬ሺ‫ݔ‬௧ି௞ ǡ ‫ݕ‬௧ ሻ, entonces se dice que X conduce a Y, o que valores pasados de X brindan
información de los valores presente de Y. Por otro lado, si la correlación máxima es verificada con
la guía k de X, concluimos que X rezaga a Y.
El cálculo de los coeficientes correlación cruzada asume que las series son estacionarias, por lo
tanto, se computan los coeficientes utilizando la tasa de crecimiento anual de los préstamos reales
y la actividad económica. Además, se reportan los resultados cuando la correlación cruzada es
computada utilizando las series filtradas por Hodrick-Prescott. La Tabla 2 del anexo muestra los
Oeconomia
237
resultados para cada país, los préstamos reales evolucionan pro-cíclicamente con la actividad
económica, no obstante, no parece ser la variable que impulsa la economía.
Cuando las correlaciones son calculadas utilizando las tasas de crecimiento, los préstamos
rezagan la actividad económica casi un año en el caso de Costa Rica y Nicaragua, y entre 2 a 6
meses en El Salvador, Honduras y la RD. Por otro lado, en Guatemala parece ser una variable
coincidente, pero con un bajo coeficiente.
Los resultados no cambian cuando las series filtradas son utilizadas a cambio de las tasas de
crecimiento. Solo en Costa Rica valores pasados de préstamos proveen información de valores
presente de la actividad económica, con un rezago de 3 meses. En otros países, los préstamos
rezagan la actividad económica en 5 meses, coincidente con Guatemala y Nicaragua.
En conclusión, el análisis de correlación cruzada sugiere una relación entre las variables, pero la
evidencia indica que los préstamos es una variable impulsada por la actividad económica. Sin
embargo, una característica de la base de datos de préstamos reales es que está compuesta por los
nuevos préstamos y las amortizaciones, implicando que el crecimiento no refleja exclusivamente
el otorgamiento de nuevos préstamos.
Para aclarar la relación entre el crédito y actividad real, se ejecuta un análisis de precedencia
estadística. La Tabla 3 en el anexo muestra las pruebas de causalidad de Granger entre préstamos
reales y la tasa de crecimiento anual de actividad con varios rezagos. La prueba de Granger
destaca que los préstamos reales preceden el comportamiento de la actividad en RD, Guatemala y
Nicaragua, y muestra resultados varios en el caso de Honduras. No se encontró evidencia de
causalidad de Granger en Costa Rica y El Salvador.
3.2.2 Crédito y actividad en el dominio de frecuencia
En esta sección estudiamos la relación utilizando el análisis espectral. Existen diferentes teorías
con respecto al crédito y la actividad económica dependiendo del horizonte en el cual la relación
es analizada. Por ejemplo, como fue mencionado en la sección II, Misky (1982) establece que las
innovaciones financieras llevan a relativamente largos ciclos económicos estables e inducen la
toma de riesgos, llevando a un círculo de crédito que termina en una recesión. En este caso, se
espera que el crédito y la actividad económica estén estrechamente correlacionados en frecuencias
asociadas a los ciclos con duración de 5 a 10 años.
El análisis espectral o de frecuencia consiste en la descomposición de la variabilidad (en el caso de
una variable) o covariabilidad (en caso de dos variables o más) en diferentes frecuencias.
Se procede primero a mostrar un análisis univariado a través de la estimación de periodogramas,
lo cual es una herramienta que describe que proporción de la variación se debe a las frecuencias
relacionadas con cada ciclo. Con esta información, se explora visualmente si la distribución de
varianza a través de la frecuencia de cada serie muestra algún tipo de correspondencia. Luego, se
Banco Central de la República Dominicana
238
analiza formalmente la covariabilidad de ambas series utilizando un análisis multivariado en
dominio de frecuencia, a través del cálculo del coespectro, la cuadratura y la coherencia, cada una
da la idea de que el comovimiento de ambas series, por frecuencia. Finalmente, la prueba de
Causalidad de Granger en dominio de frecuencia se trabaja en base a la estimación propuesta por
Breitung y Candelon (2006).
3.2.3 Análisis univariado
Siguiendo a Hamilton (1994), el periodograma muestral o la densidad espectral estimada puede
ser expresado como:
ଶ
்
்
ଶ
ͳ
ቐ൥෍ ‫ݕ‬௧ …‘•ൣ߱௝ ሺ‫ ݐ‬െ ͳሻ൧൩ ൅ ൥෍ ‫ݕ‬௧ •‹ൣ߱௝ ሺ‫ ݐ‬െ ͳሻ൧൩ ቑ
ሺ͵ሻå௬ ൫߱௝ ൯ ൌ
ʹߨܶ
௧ୀଵ
Donde T es el tamaño de la muestra, y ߱௝ ൌ
௧ୀଵ
ଶగ௝
்
es la frecuencia j, y cada frecuencia que está
asociada a un periodo específico ʹߨ݆Τ߱௝ ൌ ܶΤ݆. El número de componentes cíclicos (j) está atado a
0 y ܶȀʹ. La Figura 1 muestra el periodograma de la tasa de crecimiento anual de los préstamos
reales y la economía de cada país. Para Costa Rica y la República Dominicana, el ciclo más largo
dura aproximadamente 21 años, mientras que en Guatemala, El Salvador y Honduras, duran de
17 y cerca de 10 años, respectivamente. Finalmente Nicaragua, con la muestra más reducida (2007
- 2012), su ciclo más largo dura 6 años.6
Para todos los países, la mayor parte de la varianza de ambas series está concentrada en la
frecuencia de ciclos de 18 meses o más. Discriminando a Nicaragua, por no poseer las
proporciones de varianza de los préstamos reales y la actividad, se confirma que se encuentra en
frecuencias sobre los 96 meses. Otra regularidad para estos países es que la distribución de los
ciclos dentro del rango clasificado como frecuencia de ciclo económico, no es simétrica. De hecho,
ciclos económicos relativamente largos con al menos 3.5 años de duración dominan la
distribución. Este patrón se presenta en todos los países, excepto Guatemala, donde gran parte de
la varianza del crecimiento de la actividad económica es en frecuencias de ciclos de 2 años.
En resumen, el análisis individual de los periodogramas, sugiere que ambas series concentran
altos niveles de variabilidad en frecuencias asociadas a los ciclos económicos, y la distribución de
la variabilidad dentro este tipo de ciclo varía significativamente entre las frecuencias.
3.2.4 Análisis multivariado
Similar al análisis de correlación cruzada, se puede calcular una medida de la relación
multivariada entre los préstamos reales y la tasa de crecimiento de la actividad económica por
frecuencia, e identificar donde estas variables están más relacionadas entre ellas, en caso que
6
El número de ciclos está limitado por la muestra de datos disponible.
Oeconomia
239
estén relacionadas. Siguiendo a Hamilton (1994), el equivalente al análisis espectral de la
correlación cruzada es el espectro cruzado, puede ser definido por:
்ିଵ
ͳ
ሺ௞ሻ
ሺͶሻ‫ݏ‬௫௬ ൫߱௝ ൯ ൌ
෍ ߣመ௫௬ ݁ ି௜ఠ௞
ʹߨ
௞ୀି்ାଵ
El espectro cruzado puede ser reescrito como la suma de dos medidas importantes, el co-espectro
y la cuadratura, expresados en (5) y (6).
ͳ
ሺͷሻܿ௫௬ ሺ߱ሻ ൌ
ʹߨ
ሺ͸ሻ‫ݍ‬௫௬ ሺ߱ሻ ൌ
ͳ
ʹߨ
்ିଵ
ሺ௞ሻ
෍ ߣመ௫௬ …‘•ሺ߱݇ሻ
௞ୀି்ାଵ
்ିଵ
ሺ௞ሻ
෍ ߣመ௫௬ •‡ሺ߱݇ሻ
௞ୀି்ାଵ
El co-espectro da la idea de una relación de x y y en una fase, la covarianza se determina por el
tipo de ciclo. La cuadratura, por otro lado, provee información sobre el enlace fuera de la fase.
Con estas medidas, se puede construir la coherencia, que resume la fuerza de correlación, o el
porcentaje que ocupa la varianza entre dos series de tiempo en frecuencias seleccionadas. La
ecuación (7) muestra como computar este indicador:
ଶ
ሺ͹ሻ݄௫௬ ሺ߱ሻ ൌ
ൣܿ௫௬ ሺ߱ሻ൧ ൅ ൣ‫ݍ‬௫௬ ሺ߱ሻ൧
‫ݏ‬௬௬ ሺ߱ሻ‫ݏ‬௫௫ ሺ߱ሻ
ଶ
Asumiendo que ‫ݏ‬௬௬ y ‫ݏ‬௫௫ son diferentes de cero, y las series analizadas son estacionarias, la
coherencia está limitada entre cero y uno.
La Figura 2 muestra los limites estimados para cada país. De acuerdo a la coherencia, la
correlación varia significativamente a través de la frecuencia (de 1.5 a 8 años) la relación entre
crédito y actividad económica es alta (sobre 0.5) para El Salvador, la RD y Costa Rica, de menor
grado en Guatemala y Honduras, y no relevante en el caso de Nicaragua. Para Guatemala y
Honduras, la relación crédito-actividad parece ser importante en ciclos sobre 10 años, un patrón
observado en la RD y Costa Rica, sin embargo, esto no es diferente a las frecuencias de ciclo
económico. Finalmente, aunque las series estén estacionalmente ajustadas, se encontró que la
correlación de las frecuencias por debajo 1.5 años son importantes.
La correlación es importante en ciclos de 1.5 a 3 años, relacionado al horizonte de política
monetaria, para Costa Rica, Honduras, Guatemala, Nicaragua y la RD.
Banco Central de la República Dominicana
240
3.2.5 Prueba de causalidad de Granger en el dominio de frecuencia
En la sección II se muestran los resultados de la prueba de precedencia estadística entre crédito y
actividad. Ahora, se analiza la precedencia estadística por frecuencia a través de la Prueba de
Granger, versión de Breitung y Candelon (2006). La metodología consiste en estimar un VAR
mulitvariado utilizando el crédito y el índice actividad económica, donde el orden de los rezagos
es obtenido por el Criterio de Información de Akaike (AIC, por sus siglas en inglés). Eso es:
ሺͺሻȣሺ‫ܮ‬ሻܻ௧ ൌ ߝ௧
Donde ܻ௧ ൌ ሾܽܿ‫݀ܽ݀݅ݒ݅ݐ‬௧ ǡ ܿ‫ݎ‬±݀݅‫݋ݐ‬௧ ሿ es un vector bidimensional, ȣሺ‫ܮ‬ሻ ൌ ‫ ܫ‬െ ȣଵ ‫ ܮ‬െ ‫ ڮ‬െ ȣ௉ ‫ܮ‬௉ es una
rezago polinómico de orden 2X2, y ߝ௧ es un vector o innovaciones estructurales con E(ߝ௧ ሻ ൌ Ͳ y
E(ߝ௧ ߝԢ௧ ሻ ൌ ȭ como la matriz positiva de varianza covarianza definida. Asumiendo la
estacionariedad del proceso multivariado, la representación de MA (media móvil, por sus siglas
en inglés) es dada por:
ሺͻሻܻ௧ ൌ Ȱሺ‫ܮ‬ሻߟ௧
Donde ߟ௧ ൌ ‫ߝܤ‬௧ es el vector de la forma reducida de los residuos y B es la diagonal inferior de la
descomposición de Cholesky ‫ܤ‬ᇱ ‫ ܤ‬ൌ ȭ ିଵ . Ȱሺ‫ܮ‬ሻ ൌ ȣሺ‫ܮ‬ሻିଵ ‫ିܤ‬ଵ representa los coeficientes de forma
reducida que pueden ser divididos como:
ሺͳͲሻ൤
Ȱଵଵ ሺ‫ܮ‬ሻ
Ȱଶଵ ሺ‫ܮ‬ሻ
Ȱଵଶ ሺ‫ܮ‬ሻ
൨
Ȱଶଶ ሺ‫ܮ‬ሻ
Basado en (10), la densidad espectral de la actividad es:
ሺͳͳሻ݂௔௖௧௜௩௜ௗ௔ௗ ൌ
ͳ
ଶ
ଶ
ቄหȰଵଵ ሺ݁ ି௜ఠ ሻห ൅ หȰଵଶ ሺ݁ ି௜ఠ ሻห ቅ
ʹߨ
De (11), Breitung y Candelon (2006) proponen la siguiente medida de causalidad de Granger:
ሺͳʹሻ‫ܯ‬௖௥±ௗ௜௧௢՜௔௖௧௜௩௜ௗ௔ௗ ሺ߱ሻ ൌ ݈‫ ݃݋‬ቈͳ ൅
หȰଵଶ ሺ݁ ି௜ఠ ሻห
቉
ȁȰଵଵ ሺ݁ ି௜ఠ ሻȁ
Donde la hipótesis nula es que Ȱଵଶ ൫݁ ି௜ఠ ൯ ൌ Ͳ, significa que el crédito no causa actividad a la
frecuencia ߱. La evaluación de la hipótesis propuesta está basada en la prueba de Wald para cada
frecuencia. La Figura 3 muestra los resultados del valor crítico del estadístico de Wald para cada
frecuencia representada por una línea horizontal punteada.
Las pruebas de Granger sugieren que la relación de causalidad de crédito hacia actividad
económica está restringida por ciertos tipos de ciclos. Para Costa Rica, El Salvador, Honduras,
Guatemala y RD existe evidencia de que el crédito causa a la Granger la actividad en ciclos sobre
los 8 años. También, este patrón es observado en las frecuencias de ciclos económicos para los
países mencionados y Nicaragua. En el caso de Guatemala, no se encontró evidencia de
Oeconomia
241
causalidad a la Granger en las frecuencias asociadas con los ciclos entre 1 y 4 años. En Honduras y
El Salvador el crédito es relevante para explicar valores futuros de actividad, en ambos, ciclos
cortos entre 1.5 y 3 años y relativamente largos de 6 a 8 años. Finalmente, en la RD y Nicaragua, el
crédito parece preceder la actividad a través de las frecuencias relacionadas a los ciclos
económicos.
IV. Conclusión
Este documento señala la relación entre el crédito y la actividad en América Central y la
República Dominicana. Utilizando las técnicas de dominio de frecuencia y tiempo se explora la
relación entre los ciclos de crédito y los ciclos de actividad económica. Como variable proxy, esta
investigación utiliza los préstamos agregados del sector privado en términos reales y como
variable proxy de la actividad económica el Índice Mensual de Actividad Económica, ambos en
términos mensuales.
Se encuentra que los préstamos reales y la actividad económica muestran diferentes tipos de ciclo,
destacando aquellos que son conocidos como los ciclos económicos (1.5 a 8 años) y ciclos de baja
frecuencia. Existe evidencia de una relación positiva entre el crédito y la actividad económica real
en frecuencias asociadas a ciclos económicos para todos los países, con la excepción de Nicaragua,
que reporta coeficientes de relación por debajo de 0.5.
De acuerdo a la coherencia, quien mide la correlación por frecuencia entre el crédito y la
actividad, se encontró para Costa Rica y la RD que esta correlación es importante en frecuencia
con ciclos de duración de 10 o más años.
Utilizando una de versión frecuencia de la prueba de Granger, se identifica evidencia empírica
que sugiere que el crédito precede la frecuencia de los ciclos de la actividad económica en Costa
Rica, El Salvador, Honduras, Nicaragua y la RD. Excluyendo Nicaragua, este patrón también es
observado en ciclos sobre los 8 años para las economías mencionadas. En el caso de Guatemala,
no existe evidencia que confirme que el crédito preceda la actividad económica.
Referencias
Bernanke, B., Gertler, M. y Gilchrist, S. (1999). “The Financial Accelerator in a Quantitive Business Cycle
Framework”. Handbook of Macroeconomics. Vol. 1, Chapter 21. pp. 1341 - 1393. Elsevier.
Breitung, J. y Candelon, B. (2006). “Testing for short- and long-run causality: A frequency domain
approach”. Journal of Econometrics, Vol. 132. No. 2. pp. 363-378.
Brunner, K. y Meltzer, A.H. (1990). “Money supply”. Handbook in Monetary Economics. Vol 1. Chapter 9.
Elsevier.
Busch, U. (2012). “Credit Cycles and Business Cycles in Germany: A Comovement Analysis”. February.
Social Science Research Network No. 2015976.
242
Banco Central de la República Dominicana
Caballero, R. y Krishnamurthy, A. (1998). “Emerging Market Crises: An Asset Markets Perspective”.
Working Papers. pp. 98-18, MIT.
Céspedes, L.F., Chang, R. y Velasco, A. (2004). “Balance Sheets and Exchange Rate Policy”. American
Economic Review. Vol. 94. No. 4. pp. 1183-1193.
Chen, X., Kontonikas, A. y Montagnoli, A. (2012). “Asset Prices, Credit and the Business Cycle”. Economics
Letters, 117 (3). pp. 857-861.
Claessens, S., Kose, M. y Terrones, M. (2011). “How do Business and Financial Cycles Interact?”. CEPR
Discussion Paper, No. DP8396.
Gómez-González, J., Ojeda-Joya, J., Tenjo-Galarza, F. y Zárate, H. (2013). “The Interdependence Between
Credit and Business Cycles in Latin America Economies”. Borradores de Economía, No. 768. Banco de la
República de Colombia.
Hamilton, J. (1994). “Time Series Analysis”. Princeton University Press.
Hayek, F. (1929). “Monetary Theory and the Trade Cycle”. Jonathan Cape, London.
Helbling, T., Huidrom, R., Kose, M.A. y Otrok, C. (2010). “Do credit shocks matter? A global perspective”.
European Economic Review. Elsevier, Vol. 55. No. 3. pp. 340-353.
Kiyotaki, N. y Mooe, J. (1997). “Credit Cycles”. Journal of Political Economy, Vol. 105. No. 2. pp. 211-248.
Kiyotaki, N. (1998). “Credit and Business Cycles”. Japanese Economic Review, Vol. 49. pp. 18–35.
Kocherlakota, N.R. (2000). “Creating Business Cycles Through Credit Constraints”. Federal Reserve Bank of
Minneapolis Quarterly Review 24. pp. 2-10.
Minsky, H. (1982). “The Financial-instability Hypothesis: Capitalist Processes and the Behavior of the
Economy”. In: Kindleberger, C.P., Laffargue, J. (Eds.), Financial Crises. Cambridge University Press
(Chapter 2).
Zhu, F. (2011). “Credit and Business Cycles: Some Stylized Facts”. BIS draft.
Oeconomia
243
Anexos
Tabla 1. Estadísticas descriptivas (tasa de crecimiento anual)
País
Índice de Actividad
Económica
Préstamos Reales
CR
ES
HN
GT
NI
RD
Prom.
0.047
0.013
0.052
0.033
0.032
0.059
Des. Est.
0.038
0.043
0.044
0.031
0.044
0.039
Prom.
0.097
0.01
0.069
0.071
0.035
0.092
Des. Est.
0.105
0.037
0.078
0.065
0.101
0.147
Ene. 1992
Dic. 2002
Dic. 2002
Ene. 1996
Ene. 2007
Ene. 1992
Dic. 2012
Dic. 2012
Dic. 2012
Dic. 2012
Dic. 2012
Dic. 2012
Muestra
Fuente: Elaboración propia. *CR: Costa Rica; ES: El Salvador; HN: Honduras; GT: Guatemala; NI: Nicaragua; RD: República
Dominicana.
Tabla 2. Correlación cruzada
Correlación Máxima (no. de meses, impulso (+), rezago (-) préstamos reales)
País
Tasa de Crec.
Filtro HP
Muestra
Costa Rica
0.33 (+11)
0.31 (-3)
Ene. 1992 - Dic. 2012
El Salvador
0.56 (+5)
0.39 (+5)
Dic. 2002 - Dic. 2012
Honduras
0.52 (+2)
0.36 (+5)
Dic. 2002 - Dic. 2012
Guatemala
0.26 (0)
0.17 (0)
Ene. 1996 - Dic. 2012
Nicaragua
0.45 (+10)
0.30 (0)
Ene. 2007 - Dic. 2012
R.D.
0.44 (+6)
0.45 (+2)
Ene. 1992 - Dic. 2012
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 3. Prueba de causalidad de Granger
Países
Costa Rica
El Salvador
Honduras
Guatemala
Nicaragua
R.D.
H0
2
4
8
12
24
Crե
եY
0.66
0.38
1.17
1.23
1.18
YեCr
0.07
0.85
1.49
1.31
1.12
CrեY
0.48
0.34
0.89
0.91
1.39
YեCr
2.12
1.12
1.23
1.26
1.66*
CrեY
2.05
3.00**
1.99**
2.08**
1.64*
YեCr
4.05**
2.20*
1.5
1.62*
1.81**
CrեY
2.04
0.81
0.69
1.77*
1.15
YեCr
0.09
0.39
0.86
0.82
1.33
CrեY
0.54
2.01
1.7
1.82*
YեCr
0.48
0.39
0.93
1.38
CrեY
14.10***
10.45***
5.95*
5.13***
2.25***
YեCr
4.09**
4.09
1.63
1.67*
1.16
ե : No causa a la Granger.
Fuente: Elaboración propia.
Rezagos
244
Banco Central de la República Dominicana
Figura 1. Periodograma de préstamos reales y el índice de actividad económica, por país
Fuente: Elaboración propia.
Notas: Los préstamos reales (eje derecho). Los periodogramas son computados utilizando las tasas de crecimiento anual de
ambas variables, y condicionada a la muestra disponible de cada país. En área entre las barras muestra las frecuencias asociadas
con ciclos económicos (ciclos de 18 a 96 meses o de 1.5 a 8 años), donde el límite superior está dado por L (ciclos de 96 meses) y el
límite inferior dado por H (ciclos de 18 meses).
Oeconomia
245
Figura 2. Coherencia
Fuente: Elaboración propia. Notas: La coherencia es computada utilizando las tasas de crecimiento anual de ambas
variables, y condicionada a la muestra disponible de cada país. En área entre las barras muestra las frecuencias asociadas con
ciclos económicos (ciclos de 18 a 96 meses o de 1.5 a 8 años), donde el límite superior está dado por L (ciclos de 96 meses) y el
límite inferior dado por H (ciclos de 18 meses).
Banco Central de la República Dominicana
246
Figura 3. Prueba de causalidad de Granger
Fuente: Elaboración propia.
247
Una Aplicación de la Ley de Okun para la República
Dominicana
Por: Jessika S. García Obregón1
Año 2013, Vol. VII, No. 4
I. Introducción
Entre 1950 y 1970, las economías de América Latina experimentaron un gran dinamismo,
llegando en ocasiones a registrar tasas de expansión de dos dígitos, como los casos de Brasil y
México. Sin embargo, en los años ochenta, el crecimiento de la región se desaceleró, dando lugar
a una serie de reformas enfocadas en un nuevo modelo económico basado en el mercado. A
pesar de que estas reformas generaron expectativas positivas en cuanto al mercado laboral, “la
generación de empleo fue poco dinámica, la calidad de los puestos de trabajo empeoró, y es probable que
haya aumentado la desigualdad” (CEPAL, 2002, pág. 5).
Al inicio de los años noventa, a pesar de que los países de la región experimentaron una
recuperación económica, el mercado laboral mostró un debilitamiento en sus indicadores. Esta
situación cambió en el período 2003 - 2008, cuando el crecimiento económico generó un
aumento en el empleo, lo que permitió la reducción de las tasas de desocupación. Con la crisis
internacional de 2008 y su impacto en América Latina, el incremento en los niveles de
desempleo de la región comienza a generar un impacto negativo en las economías, y por tanto,
en el nivel de vida de los individuos.
En República Dominicana (RD), el crecimiento durante los últimos cincuenta años se ha
mantenido por encima del 5%; mientras, los niveles de desempleo ampliado alcanzaron 22% en
1980, 23% en 1990 y 13.9% en el año 2000. Este patrón de comportamiento indica una
correlación entre el crecimiento económico de las últimas décadas y el comportamiento del
mercado laboral.
A la relación existente entre Producto Interno Bruto (PIB) y desempleo, se le ha conocido a
través de la historia como Ley de Okun, convirtiéndose en un clásico en torno al tema de los
ciclos económicos, costos sociales y pleno empleo. A pesar de que existen críticas en cuanto a
esta estimación en términos de productividad, horas trabajadas, tamaño de la fuerza laboral,
entre otros; los trabajos realizados en distintos países muestran una relación inversa entre el
crecimiento del PIB y la tasa de desempleo, confirmando así las estimaciones de Okun (1962).
1
Departamento de Cuentas
[email protected].
Nacionales
y
Estadísticas
Económicas.
Para
preguntas
y
comentarios
escribir
a
248
Banco Central de la República Dominicana
II. Revisión de la literatura
Históricamente, la teoría económica ha planteado diversos enfoques para estudiar el desempleo
y sus características. En términos generales, se pueden identificar tres grandes posiciones en
torno al desempleo: la neoclásica, la marxista y la keynesiana (Griñan, 2007). Al margen de la
visión que se adopte del desempleo, desde el punto de vista empírico, algo que ha sido
comprobado en diversos estudios, es que existe una relación inversa entre el crecimiento
económico y el desempleo.
Empíricamente, dicha relación fue estimada por primera vez por Arthur Okun. Según Okun
(1962), el desempleo indica que hay una cantidad de bienes de capital físico y humano ociosos
en el momento presente que afectará la capacidad productiva de la economía en el futuro.
Plantea que la tasa de desempleo es una proxy que muestra cuánto producto se pierde al
comparar la tasa de desempleo efectiva a la tasa natural. El objetivo principal del estudio de este
autor fue estimar el gran costo social del desempleo por la pérdida de producto potencial.
En su estimación, Okun (1962), asume un coeficiente que se puede invertir, sugiriendo que una
variación del desempleo ante una variación en el producto, es equivalente al cambio en el
producto ante un cambio en el desempleo.
A través del tiempo, los investigadores han ido modificando las tres estimaciones del modelo de
Okun para responder preguntas sobre la persistencia de la relación encontrada en el tiempo,
para incluir más variables en la estimación que expliquen el comportamiento del desempleo y
para incorporar mejoras en las técnicas econométricas. Sin embargo, la esencia de la relación se
mantiene.
Gordon (1984) realiza estimaciones de corto y largo plazo de la Ley de Okun para EEUU. La
estimación se hace para el período 1951 - 1979, arrojando resultados diferentes a las
estimaciones originales de Okun. Freeman (2000) amplía las estimaciones de Okun a nivel de
diferentes regiones de EEUU con datos del período 1977 - 1997.
En otros estudios sobre países industrializados, Sögner y Stiassny (2002) obtiene resultados que
reflejan coeficientes que van desde -0.12 para Japón hasta -0.82 para Holanda. Usabiaga (2010),
utilizando el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios, estima el Coeficiente de Okun para
España y sus Comunidades Autónomas, arrojando como conclusión que para mantener la tasa
de desempleo invariable, el producto debería crecer alrededor de 2.68%.
En Latinoamérica, Cubillo, Kikut y Madrigal (2002) estima la Ley de Okun para la economía
costarricense, utilizando dos filtros para encontrar el producto potencial y el desempleo natural:
Hodrick-Prescott (1980) y Baxter-King (1999). Los autores encontraron un coeficiente cercano a
5%. Gulli (2002) estima el Coeficiente de Okun para Argentina en -0.19 usando un vector de
corrección de errores y descomponiendo la varianza de ambas series (PIB y Desempleo). Las
relaciones entre desempleo y crecimiento del producto en México son estudiados por Loría y
Oeconomia
249
Ramos (2006) para el período 1970 - 2004, utilizando vectores autorregresivos. Estos autores
calculan un coeficiente de Okun entre 2.08 y 2.50, que asocian a una economía de alto
desempleo, de baja productividad y de uso intensivo en el factor trabajo.
Aunque en RD no se tienen estudios publicados sobre la relación de Okun, se han realizado
diversas investigaciones sobre el mercado laboral. Gurak, Kritz, Mota y Ortega (1979) estudia el
empleo femenino y su participación en el mercado laboral; Moya (1986) revisa el sector laboral
femenino. Dauhajre, Riley, Mena y Guerrero (1989) analiza el sector Zonas Francas en el
desempleo en RD. Sánchez-Fung (2001) hace una revisión exhaustiva de la literatura en torno al
tema del desempleo. Guzmán (2005), por otro lado, estudia el impacto de la crisis 2003 - 2004 en
el mercado laboral y el nivel de vida de los individuos. Recientemente, Bencosme (2008) realiza
una estimación de la demanda de trabajo para RD, analiza las magnitudes de las elasticidades
producto-empleo por sectores económicos, así como su evolución en el tiempo.
III. Medición del desempleo en la República Dominicana
En la RD, la información sobre el mercado laboral es levantada a través de la Encuesta Nacional
de Fuerza de Trabajo (ENFT) que elabora el Banco Central de la República Dominicana (BCRD)
desde 1991.
En la actualidad, RD cuenta con dos mediciones para la tasa de desempleo: la Tasa de
Desempleo Abierta y la Tasa de Desempleo Ampliada. La desocupación abierta se refiere a la
porción de la población de 10 años y más, que en el período de referencia declara no tener
trabajo, pero está disponible para trabajar y que, en las últimas cuatro semanas ha hecho
esfuerzos para encontrar trabajo. En cuanto a la Tasa de Desocupación ampliada se considera,
además de los desocupados abiertos, a aquellas personas que aunque no buscaron trabajo en el
período de referencia, están disponibles de inmediato para trabajar.
IV. Las estimaciones de Okun
Según Okun (1962), es posible medir la ganancia o pérdida del PIB real proveniente de cambios
en la tasa desempleo, utilizando tres especificaciones:
Modelo
Ecuación Estimada
Primeras Diferencias
οܷ௧ ൌ ߚଵ ൅ ߚଶ ܻ௧ሶ
Prueba de Brechas
ܷ௧ ൌ ߚଵ ൅ ߚଶ ሺܻ െ ܻതሻ
Ajuste de tendencia y Elasticidad
݈݊‫ܧ‬௧ ൌ ߚଵ ൅ ߚଶ ݈ܻ݊௧ ൅ ߚଷ ‫ ݐ‬൅ ߳௧
En la primera especificación, el parámetro Ⱦଶ mide la variación de la tasa de desempleo ante un
cambio en la tasa de crecimiento del producto. En su estimación original, Okun (1962) obtuvo
un coeficiente de 0.30, lo que indica que cuando el producto aumenta en 1%, la tasa de
desempleo se reduce en 0.3 puntos porcentuales. Una interpretación alternativa es la del inverso
250
Banco Central de la República Dominicana
del coeficiente, que sugiere que una variación de 1 punto porcentual en el desempleo representa
3.3% de pérdida en el producto.
El Modelo de Prueba de Brechas es el nombre con que se ha conocido la segunda estimación
realizada por Okun. En este modelo, la brecha está especificada como la diferencia entre el
producto observado y su tendencia. Inicialmente, Okun enfrentó dificultades para definir el
nivel de desempleo que debe existir cuando la producción se encuentra en su nivel potencial.
En su estimación asumió 4% como el nivel de desempleo que debía existir con dichos niveles de
producción.
La estimación del Modelo de Prueba de Brechas de Okun arrojó un coeficiente de 0.36, lo que
fue interpretado como que una variación de 2.8% (1/0.36) de la producción con respecto a su
potencial generaría un cambio en sentido contrario en el desempleo de 1 punto porcentual. Por
otro lado, el intercepto en la estimación de Okun fue 3.72, valor cercano a 4% que representa la
tasa de desempleo donde no existe brecha en el producto.
En el tercer y último modelo estimado por Okun conocido como Ajuste de Tendencia y
Elasticidad, el parámetro ߚଶ , el cual representa la elasticidad empleo-producto, arrojó un 0.4 y
Ⱦଷ , que representa la tasa de crecimiento tendencial del PIB, mostró un 0.32. Este último
coeficiente apunta la reducción en la capacidad de generar empleos y a la vez permite concluir
que el único factor que lo contrarrestará es el crecimiento económico.
Dado que las especificaciones que estimó Okun arrojaron coeficientes muy similares, entre 0.30
y 0.36, fueron sintetizadas en una ecuación general:
ሺͳሻܻ ௣ ൌ ܻ ௧ ሾͳ ൅ ͲǤͲ͵ʹሺܷ௧ െ Ͷሻሿ
donde ܻ ௣ es el producto potencial, ܻ ௧ es el producto observado.
Esta ecuación permitió establecer que cuando la tasa de desempleo fuera de 4%, el producto
potencial sería igual al observado. Si la tasa de desempleo se situara en 5%, la brecha estimada
sería de 3.2% del PIB. Estas ecuaciones se han convertido en el centro de los estudios que
relacionan el PIB y el Desempleo para muchos países. La famosa correspondencia 3:1, que se
traduce como el incremento de un punto porcentual en la tasa de desempleo reduciría el
producto en 3.3%, es lo que más tarde se convirtió en la ley de Okun.
V. Metodología de la investigación
Para estudiar las diferentes relaciones entre el PIB y la tasa de desempleo se utilizaron datos con
frecuencia trimestral que se extienden desde el primer trimestre de 2000 hasta el cuarto
trimestre de 2011. Se cuenta con la serie trimestral PIB, sin embargo, la Tasa de Desempleo
Ampliada se elabora de manera semestral, por lo que se procedió a convertir los datos a la
frecuencia trimestral utilizando el método de interpolación segmentaria cúbica natural del
Oeconomia
251
paquete econométrico Eviews. Para las estimaciones del producto potencial es utilizado el
promedio de los filtros de Kalman (1960), Baxter King (1999), Christiano Fitzgerald (1999) y
Hodrick Prescott (1980).
Las ecuaciones se han estimado por el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MICO),
Cointegración de Johansen; y Corrección de Errores, estos últimos fueron aplicados por la
necesidad de obtener resultados más sólidos.
Todas las ecuaciones estimadas fueron sometidas a diferentes pruebas que buscan determinar la
consistencia y especificación del modelo. Las pruebas revisan estabilidad (Cusum y Cusum
cuadrado), normalidad (Jarque Bera, 1987), autocorrelación (Prueba LM; Breusch y Pagan, 1980;
Godfrey, 1988); y heterocedasticidad (Prueba de White, 1980).
VI. Modelación, estimación y resultados
Las ecuaciones estimadas utilizan para la Tasa de Desempleo Ampliada y el PIB, la variación y
la tasa de crecimiento del trimestre con respecto al mismo trimestre del año anterior,
respectivamente.
Modelo
Ecuación Estimada
Primeras Diferencias
οܷ௧ ൌ ͲǤͲͳ ൅ ͲǤʹͲܻ௧ሶ
Prueba de Brechas
ܷ௧ ൌ ͲǤͳ͸ ൅ ͲǤʹͲሺܻ െ ܻതሻ
Ajuste de tendencia y Elasticidad
݈݊‫ܧ‬௧ ൌ െ͵Ǥͳʹ ൅ ͲǤʹ͹ܻ௧ െ ͲǤͲͲ‫ݐ‬
La primera ecuación lleva a concluir que un crecimiento del PIB de 1% reduce la tasa de
desempleo en 0.20 puntos porcentuales. Este coeficiente es comparable con países de la región,
como es el caso de Argentina (-0.20), Costa Rica (-0.20) y Ecuador (-0.25). Si analizamos la
inversa del coeficiente, pudiéramos establecer un crecimiento de alrededor del 5% del producto,
para que el desempleo disminuya en 1 punto porcentual.
Los resultados de la segunda ecuación sugieren que si el producto crece 1% por encima de su
potencial, la tasa de desempleo disminuye en 0.21 puntos porcentuales. Para la última ecuación,
la elasticidad empleo-producto fue de 0.27, lo cual implica que si el PIB crece en 1%, el empleo
aumentará en 0.27%.
Las estimaciones de Okun se caracterizaron en sus inicios por utilizar técnicas econométricas
lineales. Según ha pasado el tiempo, los métodos de estimación se han diversificado debido
principalmente a la necesidad de modelizar, además de las relaciones de largo plazo, la
dinámica de corto plazo de muchas variables, a la vez que se exploran no linealidades. La
ecuación de cointegración estimada revela un Coeficiente de Okun de 0.24, lo que significa que
para lograr una reducción de un punto porcentual en el desempleo, el PIB debe de crecer
alrededor de 4% o lo que sería lo mismo, si el PIB crece un 1%, el desempleo disminuirá en 0.24
252
Banco Central de la República Dominicana
puntos porcentuales, resultado bastante cercano a los obtenidos en nuestras primeras
estimaciones.
ሺʹሻܷ௧ െ ܷ௧ିଵ ൌ ͲǤͲͳ െ ͲǤʹͶܻ௧
La ecuación de corto plazo, la cual se obtuvo luego de la estimación de la ecuación de largo
plazo como un mecanismo de corrección de errores muestra que los desequilibrios ante cambios
en el PIB se corrigen con una velocidad de ajuste de 0.52 equivalente a un semestre.
෡௧ିଶ െ ͲǤͲͶܻ௧ିଵ െ ͲǤͲʹܻ௧ିଶ െ ͲǤͲͲ
෡ ൌ െͲǤͷ͵݉ܿ݁ ൅ ͲǤ͵͹ܷ
෡௧ିଵ ൅ ͲǤͲͶܷ
ሺ͵ሻܷ
En resumen, la bondad de ajuste de los modelos estimados revela la complejidad del mercado
laboral en su composición y en las múltiples variables que se relacionan en su funcionamiento.
Sin embargo, los resultados resaltan la importancia del crecimiento económico para la
generación de empleos y, por tanto, para la disminución del desempleo.
VII. Conclusiones
Los resultados de los modelos estimados sugieren el cumplimiento de la ley de Okun para la
República Dominicana para el período 2000 - 2011. El comportamiento del desempleo y el
producto muestra una respuesta que se pudiera considerar simétrica: si el PIB crece, el
desempleo cae, y viceversa.
La relación inversa entre el crecimiento del producto y el desempleo, fue evidenciada, además
de la obtención del signo esperado, por la alta significancia y magnitud del Coeficiente de Okun
obtenido.
Dada la alta relación encontrada entre estas dos variables, se hace necesario mantener un
crecimiento sostenido para crear empleos y un entorno macroeconómico estable que permita a
los agentes económicos actuar de manera confiable y certera. A pesar de que es necesario
introducir el concepto de calidad de la ocupación, es indispensable tener el motor del
crecimiento para la generación de empleos.
Es imprescindible tomar decisiones de política que incluyan un análisis integral del mercado
laboral, que tengan un impacto focalizado y que no sean una consecuencia del concepto de
políticas públicas, ya que, como establece Guzmán y Cruz (2010), es necesario “colocar las
políticas laborales en el lugar preeminente que le corresponde” (pág. 216).
Referencias
Banco Central de la República Dominicana (2004). “Informe de la Economía”. Banco Central de la
República Dominicana, Santo Domingo, RD.
Banco Central de la República Dominicana (2011). “Mercado de Trabajo”. Banco Central de la República
Dominicana, Santo Domingo, RD.
Oeconomia
253
Baxter, M., y King, R. (1999). “Measuring Business Cycles: Approximate Band-Pass Filters for Economic
Time Series”. The Review of Economics and Statistics (81). pp. 575-593.
Bencosme, P. (2008). Ministerio de Economía, Planificación y Desarrollo.
Breusch, T. y Pagan, A. (1979). “A Simple Test for Heteroscedaticity and Random Coefficient Variation”.
Econometrica, XLVII. pp. 1287-1294.
Christiano, L.J. y Fitzgerald, T.J. (1999). “The Band Pass Filter”. National Bureau of Economic Research
Working Papers, 7257.
Colás Griñán, S. (2007). “Diferentes Enfoques del Análisis del Empleo en la Teoría Económica”.
Contribuciones a la Economía.
Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) (2002). “Panorama Social de América
Latina 2000 – 2001”. México, D.F.
Cubillo, E., Kikut, A.C., y Madrigal, J. (2002). “Estimación de la Ley de Okun para Costa Rica”.
Documento de trabajo. Banco Central de Costa Rica, San José.
Dauhajre, A., Riley, E., Mena, R., y Guerrero, J. (1989). “Impacto Económico de las Zonas Francas
Industriales de Exportación en la República Dominicana”. pp. 67-109.
Freeman, D. (2000). “Regional Test of Okun's Law”. International Advances in Economic Research. pp.
557-570.
Godfrey, L. (1978). “Testing for Multiplicative Heteroscedasticity”. Journal of Econometrics, VIII.
Gordon, R.J. (1984). “Unemployment and Potential Output in the 1980s”. Brookings Papers on Economic
Activity, II. pp. 537-586.
Gulli, I. (2002). “Ley de Okun y Descomposición de las Fluctuaciones Económicas”. Universidad
Empresarial Siglo 21.
Gurak, D.T., Kritz, M.M., Mota, V., y Ortega, M. (1979). “Female Employment in the Dominican
Republic”. Population Association of American Meetings. Philadelphia.
Guzmán, R. y Cruz, C. (2010). “Estudio, Salario y Seguridad Social en el Tránsito de la Crisis a la
Recuperación”. Observatorio del Mercado Laboral Dominicano. Santo Domingo, RD: Ministerio de
Trabajo.
Hodrick, R.J. y Prescott, E.C. (1980). “Postwar U.S. Business Cycles: an Empirical Investigation”.
Carnegie-Mellon University; Discussion Papers (451).
Jarque, C.M. y Bera, A.K. (1987). “A Test for Normality of Observation and Regression Residuals”.
International Statistical Review, LV (2). pp. 163-172.
Johansen, S. (1988). “Statistical Analysis of Cointegrating Vectors”. Journal of Economic Dynamics and
Control, 12.
254
Banco Central de la República Dominicana
Kalman, R.E. (1960). “A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems, Transactions of the
ASME”. Journal of Basic Engineering (LXXXII). pp. 35-45.
Loria, E., y Ramos, M. G. (2006). “Ley de Okun: Una relectura para México 1970 – 2004”. Universidad
Autónoma de México, Centro de Modelística y Pronósticos Económicos, México.
Moya, F. (1986). “Condiciones socioeconómicas de la mujer trabajadora en la República Dominicana”.
Forum (21).
Okun, A. (1962). “Potential GNP: Its measurement and significance”. Proceedings of the Business and
Econometric Statistics Section of the American Statistical Association.
Sánchez Fung, J.R. (2000). “Empleo y mercados de trabajo en la República Dominicana: Una revisión de la
literatura”. CEPAL (71).
Sögner, L. y Stiassny, A. (2002). “An Analysis on the Structural Stability of Okun’s Law - A CrossCountry Study”. Applied Economics Letters. pp. 1775-1887.
Usabiaga, C. (2010). “La Relación entre el Crecimiento, el Desempleo y el Empleo: El Caso Español”.
Cuaderno de Información Económica, CCXIV. pp. 83-88.
White, H. (1980). “A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix and a Direct Test for
Heteroskedasticity”. Econometrica, XLVIII. pp. 817-838.
Oeconomia
255
Crecimiento y Empleo Sectorial en la República Dominicana:
Tendencias y Perspectivas
Por: Francisco A. Ramírez1
Año 2014, Vol. VIII, No. 2
I. Introducción
En las últimas dos décadas (1992 - 2012) la República Dominicana (RD) ha exhibido tasas de
crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) por encima del promedio de crecimiento de
Latinoamérica. Sin embargo, de acuerdo a varios estudios sobre esta dinámica sugieren que este
ha sido desbalanceado concentrándose en unos pocos sectores y poco impacto en el empleo
(Abdullev y Estevao, 2013; Guzmán y Cruz, 2010).
En este artículo se estudia de manera empírica los determinantes y dinámica del empleo en la
RD a nivel sectorial. Específicamente, analiza la sensibilidad del crecimiento del empleo al
crecimiento económico, tanto desde el punto de vista del empleo total como desde la
perspectiva sectorial.
El objetivo es identificar las asimetrías de la respuesta del empleo por sector al crecimiento del
PIB sectorial e inferir qué se podría esperar del empleo de acuerdo a los sectores que
protagonizarían el retorno a la senda de crecimiento.
El estudio de la relación empleo-crecimiento a nivel sectorial ha sido poco estudiada. Bencosme
(2008) estima una serie de elasticidades empleo-producto a nivel sectorial para los periodos
1991 - 95, 1996 - 99 y 2000 - 06. Sus resultados muestran que las elasticidades eran importantes
en el primer periodo en un rango de 0.96 a 0.4, pero que caen al rango de 0.3 a -0.6 entre 2000 2006. Sin embargo, no ofrece una interpretación estructural a la caída de las elasticidades, más
allá de mencionar la influencia de los quiebres observados en las series durante la crisis
financiera de 2003.
El presente estudio emplea la metodología de VAR Cointegrado (Juselius, 2005) para analizar la
relación entre empleo y crecimiento a nivel agregado y sectorial. Las hipótesis o relaciones de
largo plazo a contrastar son extraídas de un modelo estructural estándar sobre la demanda de
empleo.
Los principales resultados son: (1) se verifica una heterogeneidad importante de la elasticidad
empleo–producto a través de los sectores en un rango que va de 1.19 a 0; (2) los sectores cuyo
crecimiento ejercen mayor efecto en el empleo son electricidad-agua-gas, manufactura y
hoteles-bares-restaurantes (HBR); (3) minería, sector actualmente de rápido crecimiento por su
1 División de Investigación Económica, Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. Para preguntas y
comentarios escribir a f.ramí[email protected].
Banco Central de la República Dominicana
256
naturaleza intensiva en capital, tiene un efecto no significativo sobre el empleo; y (4) las
velocidades de ajuste del empleo ante desviaciones de su tendencia de largo plazo, son
relativamente lentas. En el mejor de los casos en el sector construcción los desequilibrios se
corrigen a razón de 1/3 por trimestre.
El resto del documento abunda sobre los aspectos metodológicos y los hallazgos. En particular,
la sección II relata los hechos estilizados del empleo y el crecimiento económico en la RD. El
modelo estructural, de donde se especifica la demanda por trabajo se explica en la sección III. La
sección IV contiene la discusión sobre la metodología empírica empleada. Los datos y sus
propiedades estadísticas son analizados en la sección V. En la sección VI se analizan los
resultados y en la sección VII se concluye y se sugieren líneas de trabajo sobre este tópico.
II. Hechos estilizados del empleo y el crecimiento
En esta sección se discuten las principales tendencias y patrones del empleo a niveles agregado
y sectorial, así como su vínculo con la actividad económica.
Desde el punto de vista agregado, un aspecto de interés es la relación cíclica entre el crecimiento
del nivel de actividad y el empleo. La Figura 1 muestra los ajustes de las tasas de crecimiento
del PIB y el empleo desde el último máximo. En términos del comportamiento del empleo a
través del ciclo económico, este muestra un comportamiento pro-cíclico. Sin embargo, durante
la última década (2000 - 2013) los ciclos del crecimiento del empleo figuran ser menos
pronunciados que los del PIB, pero con recuperaciones similares de aproximadamente tres
trimestres de duración promedio.
Figura 1. Semestres de recuperación después del mínimo crecimiento respecto al crecimiento
promedio (2000 - 2013)
PIB
Empleo
Desv. Crec. prom (%)
4
2
0
-2
-3
-2
-1
0
1
2
3
Semestres
-4
-6
Fuente: Datos del BCRD.
Desde una perspectiva sectorial otros patrones pueden extraerse de la información disponible.
De acuerdo a la Figura 2, durante las últimas dos décadas, los sectores con más influencia sobre
el crecimiento de la economía, han sido Manufactura, Transporte y Comunicaciones, y
Comercio, no obstante su contribución al empleo ha sido modesta. Los sectores más dinámicos
Oeconomia
257
en cuanto a generación de empleo y crecimiento han sido intermediación financiera, el sector de
Energía, Gas y Agua, y Otros Servicios, siendo estos últimos asociados a la economía informal.
Figura 2. Crecimiento valor agregado sectorial y empleo sectorial (1996 - 2012)
12%
Crecimiento del Empleo Sectorial
10%
Energía, Gas y Agua
8%
Intermediación
Financiera
Minas
Transporte
6%
HBR
Adm. Pública
4%
Otros Servicios
Construcción
Comercio
2%
Agricultura
0%
0%
2%
4%
-2%
6%
8%
10%
12%
Manufactura
Crecimiento del PIB Sectorial
-4%
Fuente: Datos del BCRD.
Figura 3. Contribución del empleo por sectores al total de empleo (1996 - 2000)
Agricultura
-0.15%
Minas
-0.03%
Manuf.
0.51%
Constr.
0.23%
Elect., Gas y Agua
0.10%
Comercio
1.50%
HBR
0.35%
Transp y Com
0.20%
Finanzas
0.19%
Adm. Pública
0.23%
Otros
-0.5%
1.66%
0.0%
0.5%
1.0%
1.5%
2.0%
Fuente: Datos del BCRD.
En términos de la contribución al empleo, entre 1996 y el año 2000 todos los sectores, con la
excepción de agricultura y minas, contribuyeron positivamente al crecimiento del empleo,
destacándose el aporte de actividades terciarias como el comercio y las actividades informales.
En contraste entre 2001 - 2012, la creación de empleo en sentido general fue modesta en
comparación al periodo 1996 - 2000, lo que denota la pérdida de dinamismo de la economía.
Más aun, sectores que aportaron positivamente al crecimiento del empleo pasaron al lado
Banco Central de la República Dominicana
258
contrario, tal es el caso de la manufactura, que se ha visto afectada por las condiciones
contractivas en los principales destinos de exportación.
Figura 4. Contribución del empleo por sectores al total de empleo (2001 - 2012)
2001-2012
2009-2012
0.20%
Agricultura y Ganadería
0.36%
0.02%
0.03%
Explotación de Minas y Canteras
Manufactura
-0.47%
-0.26%
0.15%
0.00%
0.05%
0.08%
Construcción
Electricidad, Gas y Agua
0.48%
0.59%
Comercio
Hoteles, Bares y Restaurantes
0.06%
0.20%
0.28%
0.18%
0.10%
0.16%
0.16%
0.26%
Transporte y Comunicaciones
Intermediación Finaciera y Seguros
Administración Pública y Defensa
0.94%
1.01%
Otros Servicios
-0.6%
-0.4%
-0.2%
0.0%
0.2%
0.4%
0.6%
0.8%
1.0%
1.2%
Fuente: Datos del BCRD.
III. El Modelo
La estructura formal de la cual se deriva la relación de largo plazo entre crecimiento y empleo
es tomada de Hutchings y Koutparitzas (2012).
La demanda de trabajo es derivada de un modelo en el cual una empresa representativa elige,
en mercados competitivos, cuanto trabajo y capital demandar de tal manera maximice sus
beneficios dada una función de producción tipo CES. El objetivo de la empresa es resolver el
siguiente problema:
ሺͳሻƒš ȫ௧ ൌ ‫݌‬௧ ܻ௧ െ ‫ݓ‬௧ ‫ܧ‬௧ െ ‫ݎ‬௧ ‫ܭ‬௧
Sujeto a:
ሺʹሻܻ௧ ൌ ‫ܣ‬௧ ሾߠሺܺ௧ ‫ܧ‬௧ ሻ
ఙିଵ
ఙ
൅ ሺͳ െ ߠሻ‫ܭ‬௧
ఙିଵ ఙ
ఙ ሿఙିଵ
Donde ȫ௧ es la función de beneficios, ‫݌‬௧ es el índice de precios, ܻ௧ es la producción sectorial, ‫ܧ‬௧
es el empleo sectorial, ‫ܭ‬௧ es el acervo de capital, ‫ܣ‬௧ es el factor de cambio técnico Hick-neutral, y
ܺ௧ es el cambio técnico Harrod-Neutral.
Las condiciones de primer orden nos permiten obtener la demanda de empleo:
Oeconomia
259
ሺ͵ሻ‫ܧ‬௧ ൌ ߠ ఙ ሺ‫ܣ‬௧ ܺ௧ ሻఙିଵ ܻ௧ ൬
‫ݓ‬௧ ିఙ
൰
‫݌‬௧
Esta relación se asume como la demanda de trabajo en el largo plazo, donde todas las
fluctuaciones se disipan, por tanto se asume que ‫ܣ‬௧ ൌ ‫ܣ‬. Aplicando logaritmos y reordenando
se obtiene la relación de integración que se contrasta.
‫ݓ‬௧
ሺͶሻ݈‫݃݋‬ሺ‫ܧ‬௧ ሻ ൌ ߙ ൅ ሺ݈‫ܻ݃݋‬௧ െ ݈‫ܺ݃݋‬௧ ሻ െ ߪ ൜݈‫ ݃݋‬൬ ൰ െ ݈‫ܺ݃݋‬௧ ൠ
‫݌‬௧
Donde ߙ ൌ ߪߠ െ ሺߪ െ ͳሻ݈‫ܣ݃݋‬. El segundo término de la expresión anterior es el producto
ajustado por el cambio técnico aumentador de trabajo, mientras que el tercer término es el costo
unitario laboral en el largo plazo.
IV. Metodología empírica
La estrategia empírica consiste en la estimación de la demanda de trabajo mediante la
metodología de Johansen (1996) y Juselius (2005). En una primera etapa se especifica el modelo
estadístico que mejor caracterice la distribución conjunta de los datos. En una segunda etapa, se
evalúa la existencia del vector de cointegración, y en caso de hallar indicios sobre una demanda
de trabajo estable, se procede a estimarla.
Desde el punto de vista empírico la relación de largo plazo formulada en la sección anterior
contiene las restricciones de que la elasticidad empleo-producto es unitaria y que el producto y
el salario real contienen tendencia (estocástica o no) común adicional, el factor de cambio
técnico Harrod-Neutral. El enfoque empírico considerado permite dejar libre el parámetro de
elasticidad empleo-producto y contrastar la hipótesis de si este es igual a uno o diferente. La
principal razón es la estimación a nivel sectorial de esta relación, y nos permitirá evaluar la
relación empleo producto a nivel sectorial.
En cuanto a la segunda restricción, se asume que el factor de expansión técnica Harrod-Neutral
sea una tendencia determinística, cuya significancia también sería contrastada. La motivación
para la introducción de este supuesto es la observación que durante la mayor parte de la
muestra, específicamente a partir de 2003, se observa una divergencia entre la tasa de
crecimiento de la productividad laboral y el salario real por hora.
Considerando todos estos elementos el modelo estadístico a estimar es:
௞ିଵ
ᇱ
ሺͷሻȟܼ௧ ൌ ߙߚ ܼ௧ିଵ ൅ ෍ Ȟ௜ ȟܼ௧ି௜ ൅ Ȱ‫ܦ‬௧ ൅ ߝ௧
௜ୀଵ
Donde ܼ௧ ൌ ቂ‫ܧ‬௧ ǡ ܻ௧ ǡ
௪೟
௉೟
ቃ es el vector de variables endógenas y ‫ܦ‬௧ es un vector de componentes
determinísticos. ߚ es el vector de cointegración sobre el cual se contrastarán las restricciones y ߙ
es el vector de factores de corrección de las desviaciones de la relación de largo plazo de las
260
Banco Central de la República Dominicana
variables. A través de este último se evaluarán la exogeneidad débil de las variables que
explican el comportamiento del empleo sectorial.
V. Datos
El modelo anterior es estimado utilizando información trimestral por sector de actividad
económica (mencionados en la sección II) sobre empleo, el valor agregado y salario real para el
periodo 1996 - 2013.
El empleo sectorial es aproximado con la información disponible de la Encuesta Nacional de
Fuerza de Trabajo (ENFT) elaborada por el Banco Central de la República Dominicana. Esta
información se encuentra disponible en frecuencia anual entre 1997 - 1999 y semestral entre
2000 - 2013. La trimestralización se realiza a través del ajuste de un polinomio de segundo
orden, tal que la suma de la serie de alta frecuencia coincida con la serie observada.
El salario real por sector es calculado a partir de la misma fuente, la ENFT. La trimestralización
considera un polinomio de segundo orden de tal manera que el salario nominal promedio
coincida con la serie observada. Este salario es deflactado utilizando el Índice de Precios al
Consumidor para obtener el salario real.
El producto sectorial o nivel de actividad es aproximado por valor agregado sectorial, del cual
está disponible en frecuencia trimestral en los registros de cuentas nacionales. Por último, todas
las variables son desestacionalizadas mediante Tramo-Seats.
Para estudiar la persistencia de las variables consideradas, las Tablas A1-A4, en el anexo,
presentan los estadísticos computados de los contrastes de raíz unitaria Dickey Fuller
Aumentado (ADF), Phillips-Perron (PP), y los contrastes de selección de orden de rezagos en
base a los criterios Akaike y Schwarz. Con estas pruebas estadísticas, se indaga si la persistencia
de las series (en niveles o en diferencias) muestra propiedades de un proceso integrado de
orden uno, o si por el contrario evolucionan alrededor de una constante (estacionaria) o de una
tendencia determinística (estacionaria sobre una tendencia). Se emplea más de una prueba
debido a que la muestra de la serie es relativamente corta, así como la presencia de posibles
cambios estructurales y valores atípicos que puedan influir sobre la inferencia realizada.
El análisis de los resultados arroja que en el caso del empleo in-ambiguamente este presenta un
comportamiento no estacionario en los sectores Construcción, Finanzas, Manufactura, Minas y
Hoteles Bares y Restaurantes, cuando los contrastes son realizados incorporando tendencia y
constante. El contraste PP sugiere que el empleo en el resto de los sectores debe ser modelado
como variables no estacionarias, premisa que es asumida dado que este contraste errores
estándar robustos, que en este caso es necesario dado la presencia de valores atípicos en la
muestra estudiada. Asimismo, los contrastes sugieren que el valor agregado total y por sector se
comporta como procesos no estacionarios, exceptuando el sector Finanzas.
Oeconomia
261
Por último, se encuentran resultados menos convincentes sobre si la naturaleza de la
persistencia del salario real obedece a un componente de tendencia estocástica. En general, este
comportamiento es observado en el salario real promedio de la economía, el sector agricultura,
finanzas y minería. Asimismo, los contrastes ADF y PP sugieren que el salario real promedio de
los sectores comercio, construcción, HBR, así como transporte y comunicaciones muestran
comportamiento no estacionario.
VI. Análisis de los resultados
Esta sección presenta y discute los resultados del análisis empírico de la relación entre el empleo
y el crecimiento. En primer lugar, se indaga sobre la existencia de relaciones de cointegración a
nivel agregado y sectorial Una vez explorada dichas relaciones, se procede a la estimación de
los distintos modelos de corrección de error especificados en la ecuación (1). Por último, se
procede a realizar una interpretación de la relación empleo-producto a la luz de las
estimaciones obtenidas, tanto de la relación de largo plazo, como de la dinámica de ajuste a
dicha relación.
La Tabla A4 muestra los resultados del contraste de cointegración de Johansen, que se basa en
determinar el rango de la matriz ǃ, bajo determinados supuestos de los componentes
determinísticos comunes a las series consideradas. Este es un contraste basado en pruebas
asintóticas, por lo que la muestra limitada y la existencia de valores atípicos sugieren que los
resultados deben ser interpretados con cuidado. En base al contraste de la traza se encuentra
que, al 5% de significancia, hay evidencia de al menos una relación de cointegración a nivel
agregado, y en todos los sectores considerados con excepción del sector comercio en el que la
probabilidad mínima de cointegración es 18%. El contraste del máximo autovalor verifica estos
resultados. Sin embargo, una prueba de razón de verosimilitud entre el logaritmo de la
verosimilitud del VAR en niveles y el VAR en primeras diferencias en el caso del sector
comercio (donde este último es interpretado como un modelo que restringido respecto a las
relaciones de cointegración subyacentes) confirma la existencia de una relación de cointegración
subyacente.
La Tabla 1 resume los resultados de los VECM estimados a nivel sectorial y a nivel agregado. La
tendencia determinística en la relación de largo plazo, cuyo coeficiente se interpreta como la
tasa de crecimiento del cambio técnico Harrod–Neutral es rechazada en todos los sectores, a
excepción de Manufactura y Transporte y Comunicaciones. En el primer caso, el signo negativo
refleja el proceso de decaimiento del sector de manufactura principalmente desde finales del
Acuerdo Multifibras en 2004 y la pérdida de relevancia del sector de Zonas Francas en la
creación de empleo.
Las elasticidades empleo producto estimadas distan de ser estadísticamente unitarias, a
excepción del sector manufactura. Asimismo, se verifica una heterogeneidad importante de la
elasticidad empleo-producto a través de los sectores en un rango que oscila entre 1.46 a 0. De tal
manera que los sectores cuyo crecimiento ejerce mayor influencia sobre el crecimiento de
Banco Central de la República Dominicana
262
empleo son electricidad, agua y gas, manufactura, y HBR. En el caso de la minera, sector
actualmente de rápido crecimiento, por su naturaleza intensiva en capital tiene un efecto no
significativo sobre el empleo.
Las velocidades de ajuste del empleo ante desviaciones de su tendencia de largo plazo, son
relativamente lentas. En el mejor de los casos en el sector construcción los desequilibrios se
corrigen a razón de 1/3 por trimestre.
Para cada uno de los sectores, así como a nivel agregado se contrastó la exogeneidad débil del
valor agregado y el salario real, no pudiéndose rechazar esta premisa en ninguno de los sectores
(columna 6 de la Tabla 1).
Tabla 1. Elasticidades demanda de empleo a nivel sectorial y agregado
PIB
Sectorial
Salario
Real
Sector
Tendencia
Constante
Coef.
Corrección
LR
Restricciones
(p-value)
Agropecuario
0.49
0.27
-
9.0
-0.24
0.48
Comercio
0.46
-0.17
-
9.4
-0.18
0.87
Construcción
0.48
-0.61
-
8.4
-0.33
0.53
Finanzas
0.65
-0.23
-
6.0
-0.19
0.82
Manufactura
1.19
-0.57
-0.02
2.5
-0.15
0.24
Minas y Canteras
-0.94
-2.82
-
10.1
-0.05
0.13
HBR
0.74
0.16
-
5.9
-0.20
0.16
Electricidad, Agua y Gas
Transporte y
Comunicaciones
1.46
0.54
-
0.3
-0.12
0.49
0.14
0.27
0.01
13.1
-0.17
0.42
Empleo Agregado
0.43
-0.05
-
10.3
-0.26
0.66
Sector
Fuente: Elaboración propia.
VII. Conclusiones
El crecimiento del empleo está estrechamente vinculado a la dinámica económica en una
relación que es conocida en la literatura como Ley de Okun. Sin embargo, desde una
perspectiva desagregada, la relación entre empleo y crecimiento depende de la relación empleoproducto a nivel sectorial. En consecuencia la recuperación del empleo total depende de los
sectores que estén impulsando el crecimiento.
En ese sentido, en esta investigación se estimaron las elasticidades empleo-producto a nivel
sectorial para el caso de la RD. Los resultados sugieren que la elasticidad empleo-producto
varía considerablemente a través de los distintos sectores de la economía. Las elasticidades
estimadas de mayor magnitud (en comparación a la elasticidad agregada) son las de los sectores
de manufactura y HBR, y las menores asociadas a los sectores de minería y de transporte y
comunicaciones. Adicionalmente, ante desajustes en la relación de largo plazo entre empleo y el
producto, la corrección en el corto plazo es relativamente lenta a través de los distintos sectores.
Oeconomia
263
Estos resultados tienen implicancia directa sobre las perspectivas de crecimiento del empleo en
la economía dominicana. La pérdida de dinamismo en los sectores de manufactura y turismo,
debido al impacto del bajo crecimiento en las economías desarrolladas, ha sido una fuerza
negativa para la creación empleo en los años recientes, debido al fuerte vínculo entre el empleo
y el producto en estos sectores. Sectores pujantes como la minería tienen bajo impacto sobre la
creación de empleo en el largo plazo, principalmente por su naturaleza intensiva en capital. En
consecuencia, las perspectivas de crecimiento del empleo están atadas al continuo mejoramiento
de las condiciones externas y al efecto derrame sobre otros sectores con incidencia menor, pero
significativa sobre el empleo tales como construcción, agropecuaria y finanzas.
Referencias
Abdullaev, U. y Stevao, M. (2013). “Growth and Employment in the Dominican Republic: Options for a
Job-Rich Growth”. IMF Working Paper, WP/13/40.
Bencosme, P. (2008). “Estimación de la Demanda por Trabajo en la Economía Dominicana”. Texto de
Discusión 12. Unidad Asesora de Análisis Económico y Social, Ministerio de Economía, Planificación y
Desarrollo.
Guzmán, R. y Cruz, C. (2010). “Estudio, Salario y Seguridad Social en el Tránsito de la Crisis a la
Recuperación”. Observatorio del Mercado Laboral Dominicano.
Johansen, S. (1996). “Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models”. 2.ed.
Advanced Texts in Econometrics, Oxford University Press: Oxford.
Juselius, K. (2005). “The Cointegrated VAR Approach: Methodology and Applications”. Advanced Texts
in Econometrics Oxford University Press.
Banco Central de la República Dominicana
264
Anexos
Tabla A1. Contraste de raíz unitaria Dickey Fuller Aumentado (ADF)
Sector
Constante
Empleo
Valor Agregado
Constante y Tendencia
Salario Real
Empleo
Valor Agregado
Salario Real
Niveles
Total
-0.81
-0.89
-2.33
-2.79
-1.87
-2.97
Agricultura
-2.21
0.70
-1.44
-3.65
-3.74
-2.88
Comercio
-1.15
-0.96
-2.18
-3.29
-2.33
-3.17
Construcción
-2.22
-1.83
-2.45
-1.01
-2.04
-3.85
Finanzas
-1.74
-0.71
-0.97
-2.68
-3.87
-2.13
Manufactura
-1.66
-2.05
-3.32
-2.08
-1.12
-3.72
Minas
-2.04
-0.92
-1.41
-2.13
-2.55
-3.07
Hoteles, Bares y Restaurantes
-2.68
-4.33
-2.56
-0.77
-1.60
-2.56
Electricidad, Agua y Gas
-2.58
-2.59
-3.57
-4.44
-2.85
-3.60
Transporte y Comunicaciones
-1.76
-1.25
-2.10
-2.10
-0.14
-3.32
Primeras Diferencias
Total
-5.33
-5.14
-6.08
-5.30
-5.18
-6.08
Agricultura
-4.96
-7.18
-7.30
-4.96
-7.32
-7.25
Comercio
-5.52
-6.41
-6.53
-5.48
-6.39
-6.48
Construcción
-6.44
-9.70
-6.78
-6.81
-9.75
-6.75
Finanzas
-2.42
-11.38
-8.11
-2.58
-11.32
-8.06
Manufactura
-3.11
-5.37
-6.26
-3.37
-5.75
-6.25
Minas
-8.06
-12.35
-8.91
-8.02
-12.48
-8.87
Hoteles, Bares y Restaurantes
-7.12
-2.36
-6.81
-7.85
-6.58
-6.78
Electricidad, Agua y Gas
-5.14
-4.39
-9.15
-5.19
-4.43
-9.08
Transporte y Comunicaciones
-6.70
-8.46
-8.04
-6.80
-8.55
-8.03
Fuente: Elaboración propia.
Oeconomia
265
Tabla A2. Contraste de raíz unitaria Phillips-Perron (PP)
Sector
Constante
Empleo
Valor Agregado
Constante y Tendencia
Salario Real
Empleo
Valor Agregado
Salario Real
Niveles
-1.33
-0.91
-2.20
-2.61
-2.06
-2.98
Agricultura
Total
-1.75
-0.11
-0.99
-2.73
-3.56
-2.92
Comercio
-1.55
-1.01
-1.70
-3.11
-2.25
-2.90
Construcción
-2.06
-1.84
-2.36
-1.05
-2.23
-2.97
Finanzas
-1.54
-0.60
-1.10
-1.95
-3.82
-2.55
Manufactura
-1.68
-1.88
-2.95
-1.93
-1.40
-3.32
Minas
-1.98
0.10
-1.50
-2.04
-2.25
-3.35
Hoteles, Bares y Restaurantes
-2.37
-4.07
-2.84
-0.87
-1.43
-2.83
Electricidad, Agua y Gas
-1.74
-2.32
-3.76
-2.85
-2.52
-3.70
Transporte y Comunicaciones
-2.30
-1.16
-2.27
-2.22
-0.42
-3.29
Total
-5.31
-4.31
-5.90
-5.29
-4.35
-5.76
Agricultura
-4.96
-13.01
-7.15
-4.96
-13.10
-7.10
Comercio
-5.49
-6.48
-5.83
-5.45
-6.46
-5.71
Construcción
-5.12
-9.71
-5.31
-5.27
-9.76
-5.23
Finanzas
-5.24
-12.00
-7.84
-5.23
-11.93
-7.76
Manufactura
-4.32
-10.91
-6.22
-4.50
-11.17
-6.18
Minas
-5.21
-13.71
-8.40
-5.39
-15.25
-7.84
Hoteles, Bares y Restaurantes
-5.02
-6.16
-8.30
-7.78
-7.09
-7.98
Electricidad, Agua y Gas
-4.93
-8.22
-6.89
-4.95
-8.36
-6.52
Transporte y Comunicaciones
-6.70
-8.52
-7.10
-6.78
-8.60
-7.04
Primeras Diferencias
Fuente: Elaboración propia.
Tabla A3. Contraste de selección de orden de rezagos, criterios Akaike y Schwarz
Criterios/
Log Likelihood
AIC
SBC
0
1
2
3
0
1
2
3
0
1
2
3
Total
245.7
552.7
598.6
605.8
-7.4
-17.1
-18.24*
-18.2
-6.9
-16.2
-17.1*
-16.7
Agricultura
165.8
402.0
422.4
426.2
-4.4
-11.0
-11.3*
-11.1
-3.9
-10.2
-10.2*
-9.8
Comercio
166.0
438.9
458.6
465.6
-4.9
-12.9
-13.3*
-13.2
-4.8
-12.5
-12.6*
-12.2
Construcción
176.7
329.4
353.9
380.1
-5.0
-9.3
-9.8
-10.3*
-4.6
-8.6
-8.8
-9.0*
Finanzas
44.6
320.3
351.0
364.6
-0.9
-8.7
-9.3
-9.4*
-0.6
-8.0
-8.3*
-8.2
Manufactura
155.7
476.6
511.2
520.8
-4.1
-13.0
-13.7
-13.8
-3.7
-12.3
-12.8*
-12.5
Minas
-30.6
132.0
154.4
188.0
2.1
-3.5
-3.8
-4.5*
3.0
-2.0*
-1.7
-1.8
Hoteles, Bares y Restaurantes
154.1
441.0
452.7
467.7
-4.7
-13.4
-13.5
-13.7
-4.6
-13.0*
-12.8
-12.7
Electricidad, Agua y Gas
75.7
320.1
346.7
363.1
-1.6
-8.3
-8.8
-9.0
-0.9
-7.3
-7.5*
-7.5
Transporte y Comunicaciones
118.5
449.3
460.4
466.6
-3.3
-12.5
-12.5*
-12.5
-3.2
-12.1*
-11.9
-11.5
Rezagos
Sector
Fuente: Elaboración propia.
Banco Central de la República Dominicana
266
Tabla A4. Contrastes de cointegración
Sectores
H0
H1
Estadístico
Valor Crítico
95%
p-value
r=0
r=1
36.06
29.80
0.01
r”1
r=2
13.41
15.49
0.10
Supuesto sobre
Tendencia
(a) Contraste de la Traza
Total
Agricultura
Comercio
Construcción
Finanzas
Manufactura
Minas
Hoteles, Bares y Restaurantes
Electricidad, Agua y Gas
Transporte y Comunicaciones
Fuente: Elaboración propia.
r”2
r=3
0.34
3.84
0.56
r=0
r=1
34.71
29.80
0.01
r”1
r=2
5.69
15.49
0.73
r”2
r=3
0.00
3.84
0.96
r=0
r=1
24.50
29.80
0.18
r”1
r=2
7.94
15.49
0.47
r”2
r=3
1.56
3.84
0.21
r=0
r=1
36.53
29.80
0.01
r”1
r=2
11.87
15.49
0.16
r”2
r=3
2.08
3.84
0.15
r=0
r=1
51.96
35.19
0.00
r”1
r=2
18.60
20.26
0.08
r”2
r=3
4.08
9.16
0.40
r=0
r=1
32.86
29.80
0.02
r”1
r=2
14.78
15.49
0.06
r”2
r=3
2.32
3.84
0.13
r=0
r=1
70.90
47.86
0.00
r”1
r=2
24.08
29.80
0.20
r”2
r=3
8.44
15.49
0.42
r=0
r=1
46.18
42.92
0.02
r”1
r=2
20.06
25.87
0.22
r”2
r=3
4.47
12.52
0.67
r=0
r=1
42.76
42.92
0.05
r”1
r=2
18.78
25.87
0.29
r”2
r=3
6.98
12.52
0.35
r=0
r=1
37.72
35.19
0.03
r”1
r=2
14.47
20.26
0.26
r”2
r=3
3.80
9.16
0.44
Tendencia
Determinística en
los Datos
Tendencia
Determinística en
los Datos
Tendencia
Determinística en
los Datos
Tendencia
Determinística en
los Datos
Sin tendencia
(Constante
Restringida)
Tendencia
Determinística en
los Datos
Tendencia
Determinística en
los Datos
Tendencia
Determinística en
Rel. de LP
Tendencia
Determinística en
Rel. de LP
Sin tendencia
(Constante
Restringida)
Oeconomia
267
(b) Máximo autovalor
Total
Agricultura
Comercio
Construcción
Finanzas
Manufactura
Minas
Hoteles, Bares y Restaurantes
Electricidad, Agua y Gas
Transporte y Comunicaciones
Fuente: Elaboración propia.
r=0
r=1
22.66
21.13
0.03
r”1
r=2
13.07
14.26
0.08
r”2
r=3
0.34
3.84
0.56
r=0
r=1
29.02
21.13
0.00
r”1
r=2
5.69
14.26
0.65
r”2
r=3
0.00
3.84
0.96
r=0
r=1
16.56
21.13
0.19
r”1
r=2
6.38
14.26
0.57
r”2
r=3
1.56
3.84
0.21
r=0
r=1
24.66
21.13
0.02
r”1
r=2
9.79
14.26
0.23
r”2
r=3
2.08
3.84
0.15
r=0
r=1
33.35
22.30
0.00
r”1
r=2
14.53
15.89
0.08
r”2
r=3
4.08
9.16
0.40
r=0
r=1
18.07
21.13
0.13
r”1
r=2
12.47
14.26
0.09
r”2
r=3
2.32
3.84
0.13
r=0
r=1
46.81
27.58
0.00
r”1
r=2
15.64
21.13
0.25
r”2
r=3
6.80
14.26
0.51
r=0
r=1
26.12
25.82
0.05
r”1
r=2
15.59
19.39
0.16
r”2
r=3
4.47
12.52
0.67
r=0
r=1
23.98
25.82
0.09
r”1
r=2
11.80
19.39
0.43
r”2
r=3
6.98
12.52
0.35
r=0
r=1
23.25
22.30
0.04
r”1
r=2
10.67
15.89
0.28
r”2
r=3
3.80
9.16
0.44
Tendencia
Determinística en
los Datos
Tendencia
Determinística en
los Datos
Tendencia
Determinística en
los Datos
Tendencia
Determinística en
los Datos
Sin tendencia
(Constante
Restringida)
Tendencia
Determinística en
los Datos
Tendencia
Determinística en
los Datos
Tendencia
Determinística en
Rel. de LP
Tendencia
Determinística en
Rel. de LP
Sin tendencia
(Constante
Restringida)
269
Modelo de Equilibrio General Dinámico y Estocástico con
Rigideces Nominales para el Análisis de Política y Proyecciones
en la República Dominicana
Por: Francisco A. Ramírez y Francisco A. Torres Díaz94
Año 2014, Vol. VIII, No. 3
I. Introducción
Este documento presenta un modelo estructural de una economía pequeña y abierta estimado
para la República Dominicana. El objetivo es proveer un marco de análisis basado en un
riguroso componente teórico incluyendo aspectos que capturen de manera satisfactoria la
dinámica de las variables macroeconómicas y sea empíricamente plausible su uso para fines de
pronóstico y análisis de política.
La estructura adoptada en la especificación del modelo es estándar en la literatura de economías
pequeñas y abiertas, y está basado en los trabajos de Galí y Monacelli (2005), Justianiano y
Preston (2005) y Ercerg, Henderson y Levin (2000) y Lubik y Schorfheide (2005). El modelo está
caracterizado por relaciones entre agregados macroeconómicos que reflejan el comportamiento
de los agentes de la economía y las restricciones técnicas e institucionales que estos enfrentan.
En la economía habitan cuatro tipos de agentes: hogares, productores e importadores de bienes
finales de consumo diferenciados, y un gobierno que ejecuta política monetaria para influir
sobre las condiciones de la economía. Los hogares eligen cada periodo cuánto consumir y
trabajar, mientras que las firmas eligen los precios y la cantidad de bienes a ofrecer para
satisfacer la demanda. El sector externo de la economía está caracterizado por la exportación de
una fracción de la producción doméstica y la importación de los bienes consumidos a nivel
doméstico, donde las proporciones son determinadas por los precios relativos de los bienes
producidos a nivel doméstico respecto a los externos. Los hogares tienen acceso a dos vehículos
de movilización de recursos intertemporalmente, un bono doméstico y uno externo.
En el modelo, la política monetaria tiene efectos reales a través de la presencia de un conjunto
de fricciones nominales, por demás necesarias para capturar la persistencia empírica de las
series macroeconómicas observadas en los datos y que son consideradas estándar en la
literatura. El modelo incluye precios y salarios rígidos que ajustan a través del mecanismo
propuesto por Calvo (1983), así como un mecanismo de indexación parcial que depende de la
inflación del período anterior. El consumo de los hogares exhibe persistencia de hábitos,
artificio empleado para reproducir la persistencia observada en el consumo agregado.
Subdirección de Estudios Económicos y División Modelos Macroeconómicos, respectivamente. Departamento de Programación
Monetaria y Estudios Económicos. Para preguntas y comentarios escribir a f.ramí[email protected].
94
270
Banco Central de la República Dominicana
Por último, además de los mecanismos de transmisión del modelo, la dinámica de la economía
es generada por ocho innovaciones estructurales: productividad, márgenes, preferencias,
política monetaria, demanda externa, tasa de interés externa, inflación importada y premio por
riesgo.
En base a la información disponible, una parte de los parámetros del modelo son calibrados en
función a estudios previos y el resto son estimados mediante técnicas bayesianas. La
información disponible consiste en datos de la economía dominicana e información del sector
externo que en este caso consiste en información de Estados Unidos, principal socio comercial.
El documento está compuesto por seis secciones. En la sección II se hace una extensiva
discusión del modelo. En la sección III se discute la estimación, explicando la metodología
empírica y los datos empleados. En la sección IV se evalúa el modelo mediante el análisis
impulso respuesta de estudiando al respuesta a distintos tipos de shocks. A continuación, en la
sección V se analiza la historia que el modelo ofrece sobre las variables observables en función
de los shocks considerados. Por último, la sección VI presenta las conclusiones donde se
proponen distintas líneas de extensión del modelo que deben ser consideradas para estudiar
otros aspectos de la economía dominicana.
II. Descripción del Modelo
En esta sección se describe el modelo cuya estructura está basada en los trabajos de Galí y
Monacelli (2004), Justiniano y Preston (2005) y Erceg, Henderson y Levin (2000). En base a Galí
y Monacelli (2004), es una economía pequeña y abierta con mercados de bienes no competitivos
expuesta a shocks externos de precios y demanda. En línea con Justiniano y Preston (2005) se
incorpora un premio por riesgo función del nivel de adquisición de financiamiento externo, lo
que garantiza la estacionariedad del nivel relativo de activos externos netos de la economía en
estado estacionario. Por último, de acuerdo al mecanismo de Erceg, Henderson y Levin (2000)
se introducen rigideces salariales, mediante el supuesto de que los hogares delegan en un
sindicato el poder de negociar salarios cada periodo.
La economía está habitada por cuatro agentes que toman decisiones en base a la maximización
de una función objetivo: hogares, productores domésticos, importadores y gobierno
representado por el Banco Central.
Por un lado, los hogares eligen cuánto consumir y trabajar en cada periodo condicional a la
información disponible. Desde el punto de vista del consumo de bienes, los hogares son
tomadores de precios y tienen preferencias sobre bienes diferenciados. Asimismo, dado que la
producción de bienes en la economía exige distintos tipos de trabajo, los hogares tienen poder
de mercado sobre la determinación del salario a ofrecer, y se asume que este poder de mercado
es delegado en un sindicato que implementa un mecanismo de actualización de salarios á la
Calvo. Cuando los salarios no son actualizados, entonces se indexan a la inflación salarial del
periodo anterior.
Oeconomia
271
Los productores de bienes domésticos contratan trabajo a los salarios fijados por el sindicato y
producen un bien de consumo. Estas firmas venden una parte del bien directamente al
consumidor y exportan el resto de la producción a precios determinados en el mercado externo.
La proporción a exportar depende de las condiciones de demanda y el grado de apertura de la
economía. Debido a la preferencia de los hogares por la variedad de los bienes consumidos, los
productores tienen poder de mercado en la determinación del precio de venta, los cuales son
fijados a la Calvo. Por otro lado, los importadores revenden a los consumidores locales el bien
importado cuyos precios son determinados mediante el mismo mecanismo de los productores
domésticos. Los importadores adquieren los bienes en el mercado externo a precios
competitivos y los venden a precios no competitivos a nivel local generando un margen que
fluctúa en función de las condiciones de demanda de la economía. Debido a que los precios de
venta del bien importado son en moneda local, y el margen es influenciado por las condiciones
de demanda, las variaciones en el tipo de cambio no son reflejadas a nivel doméstico de manera
instantánea; es decir, existe traspaso incompleto de las variaciones del tipo de cambio a la
inflación de precios.
Por último, el cuarto agente de esta economía, es el gobierno el cual tiene como objetivos la
estabilización del crecimiento económico y la inflación del IPC de la economía a través del
control de la tasa de interés doméstica. Estas preferencias son incluidas mediante una regla tipo
Taylor. El Tabla 1 presenta la versión log-linearizada del modelo y en el Anexo figuran las
definiciones de las variables.
Tabla 1. Modelo log-linealizado
A. Demanda Doméstica
‫ݕ‬௧ ൌ ߝ௧௔ ൅ ݊௧
a.1 Demanda de bienes importados
b.1.2 Costos Marginales/demanda de trabajo
ܿிǡ௧ ൌ ܿ௧ െ ߟ൫‫݌‬ிǡ௧ െ ‫݌‬௧ ൯
݉ܿுǡ௧ ൌ ‫ݓ‬௧ െ ‫݌‬ுǡ௧ െ ‫ݕ‬௧ ൅ ݊௧
a.1 Demanda de bienes domésticos
b.1.3 Oferta de trabajo
ܿுǡ௧ ൌ ܿ௧ െ ߟ൫‫݌‬ுǡ௧ െ ‫݌‬௧ ൯
݉‫ݏݎ‬௧ ൌ ߮݊௧ ൅
a.3 Consumo agregado
b.2 Precios
b.2.1 Inflación de precios de bienes domésticos
ܿ௧ ൌ ሺͳ െ ߙሻܿுǡ௧ ൅ ߙܿிǡ௧
a.4 Consumo agregado: ecuación de Euler
ܿ௧ െ ݄ܿ௧ିଵ ൌ ‫ܧ‬௧ ሺܿ௧ାଵ െ ݄ܿ௧ ሻ െ
൅
ͳെ݄
ሺ‫ݎ‬௧ െ ‫ܧ‬௧ ߨ௧ାଵ ሻ
ߪ
ͳെ݄ ௨
௨ ሻ
ሺߝ௧ െ ‫ܧ‬௧ ߝ௧ାଵ
ߪ
B. Oferta agregada
b.1 Producción
b.1.1 Tecnología
ߪ
ሺܿ െ ݄ܿ௧ିଵ ሻ
ͳെ݄ ௧
ߨுǡ௧ ൌ ߚ‫ܧ‬௧ ൛ߨுǡ௧ାଵ െ ߤு ߨுǡ௧ ൟ ൅ ߤு ߨுǡ௧ିଵ
ሺͳ െ ߚߠு ሻሺͳ െ ߠு ሻ
൅
݉ܿுǡ௧
ߠு
b.2.2 Inflación de precios de bienes importados
ߨிǡ௧ ൌ ߚ‫ܧ‬௧ ൛ߨிǡ௧ାଵ െ ߤி ߨிǡ௧ ൟ ൅ ߤி ߨிǡ௧ିଵ
ሺͳ െ ߚߠி ሻሺͳ െ ߠி ሻ
൅
߰௧
ߠி
Banco Central de la República Dominicana
272
b.2.3 Inflación de salarios
c.5 Desviaciones de la ley de un solo precio
ߨ௪ǡ௧ ൌ ߚ‫ܧ‬௧ ൛ߨ௪ǡ௧ାଵ െ ߤ௪ ߨ௪ǡ௧ ൟ ൅ ߤ௪ ߨ௪ǡ௧ିଵ
ሺͳ െ ߚߠ௪ ሻሺͳ െ ߠ௪ ሻ
൅
ሺ݉‫ݏݎ‬௧ െ ‫ݓ‬௧
ߠ௪
൅ ߝ௧௪ ሻ
߰௧ ൌ ‫ݍ‬௧ െ ሺͳ െ ߙሻ‫ݏ‬௧
D. Sector externo
d.1 Exportaciones
b.2.4 Inflación total
‫כ‬
ܿுǡ௧
ൌ ߟሺ‫ݏ‬௧ ൅ ߰௧ ሻ ൅ ‫ݕ‬௧‫כ‬
ߨ௧ ൌ ሺͳ െ ߙሻߨுǡ௧ ൅ ߙߨிǡ௧
C. Precios relativos e identidades
c.1 Ecuación de Fisher
‫ݎݎ‬௧ ൌ ‫ݎ‬௧ െ ‫ܧ‬௧ ߨ௧ାଵ
d.2 Paridad no cubierta de tasas de interés
‫ כ‬ሻ
ሺ‫ݎ‬௧ െ ‫ܧ‬௧ ߨ௧ାଵ ሻ െ ሺ‫ݎ‬௧‫ כ‬െ ‫ܧ‬௧ ߨ௧ାଵ
௥௜௘௦௚௢
ൌ ‫ܧ‬௧ ȟ‫ݍ‬௧ାଵ െ ߯൫ܾ௧‫ כ‬െ ߝ௧
൯
d.3 Economía mundial
c.2 Términos de intercambio
‫כ‬
‫ݕ‬௧‫ כ‬ൌ ߩ ௬ ‫ݕ כ‬௧ିଵ
൅ ߝ ௬ ‫כ‬௧
‫ݏ‬௧ ൌ ‫݌‬ிǡ௧ െ ‫݌‬ுǡ௧
‫כ‬
‫כ‬
ߨ௧‫ כ‬ൌ ߩగ ߨ௧ିଵ
൅ ߝ௧గ
c.3 Relación entre inflación y términos de
intercambio
‫݌‬௧ ൌ ሺͳ െ ߙሻ‫݌‬ுǡ௧ ൅ ߙ‫݌‬ிǡ௧
‫כ‬
‫כ‬
‫ݎ‬௧‫ כ‬ൌ ߩ௥ ‫ݎ‬௧ିଵ
൅ ߝ௧௥
c.4 Tipo de cambio real
‫ݍ‬௧ ൌ ݁௧ ൅
‫݌‬௧‫כ‬
‫כ‬
E. Equilibrio
e.1 Equilibrio en el mercado de bienes
‫݌‬௧ ൌ ‫݌‬ுǡ௧ ൅ ߙ‫ݏ‬௧
ߨ௧ ൌ ߨுǡ௧ ൅ ߙȟ‫ݏ‬௧
‫כ‬
‫כ‬
‫ݕ‬௧ ൌ ሺͳ െ ߙሻܿுǡ௧ ൅ ߙܿுǡ௧
e.2 Política monetaria
‫ݎ‬௧ ൌ ߩ௥ ‫ݎ‬௧ିଵ ൅ ሺͳ െ ߩ௥ ሻሾ߶ଵ ߨ௧ ൅ ߶ଶ ȟ‫ݕ‬௧ ሿ ൅ ߝ௧௥
െ ‫݌‬௧
e.3 Activos externos netos
ܾ௧‫ כ‬ൌ
ͳ ‫כ‬
ܾ ൅ ሺ‫ݕ‬௧ െ ܿ௧ ሻ ൅ ൫ܿுǡ௧ െ ܿிǡ௧ ൯
ߚ ௧ିଵ
2.1 Evolución de shocks
Los shocks de productividad (a), preferencias (u), premio por riesgo (riesgo), inflación de
salarios (w), demanda externa (y*), inflación importada (ߨ ‫ כ‬ሻ, tasa de interés externa (r*) y
política monetaria, sigue el siguiente proceso.
௜
ሺͳሻߝ௧௜ ൌ ߩ௜ ߝ௧ିଵ
൅ ‫ݒ‬௧௜ ‫ݒ‬௧௜ ̱݅݅݀ሺͲǡ ߪሻ
Para i=a, u, riesgo, w, y*, ߨ ‫ כ‬, r* y r respectivamente, por último, la productividad.
III. Análisis empírico
El análisis empírico con el modelo requiere la imputación de valores a los parámetros
relacionados a las preferencias de los agentes, la regla de política monetaria, y la evolución de
los shocks. De acuerdo a la disponibilidad de información respecto a algunas de las variables
Oeconomia
273
del modelo, algunos parámetros son calibrados y el resto son estimados mediante técnicas
bayesianas.
3.1 Parámetros
De un total de 25 parámetros del modelo, solo 3 fueron calibrados. El parámetro Ⱦ, tasa de
descuento, se calibra a 0.99 de forma tal que la tasa de interés real de equilibrio relevante para el
consumidor sea de 4% anual. El grado de apertura, Ƚ, se calibra a 0.5 el cual corresponde con el
promedio histórico del ratio Importaciones/PIB en términos reales. La elasticidad del premio
por riesgo, ɖ, se calibra en 0.01, coherente con Justiniano y Preston (2005) y otros estudios.
El resto de los parámetros fueron estimados mediante técnicas bayesianas utilizando el
producto Interno Bruto (desestacionalizado y en tasa de crecimiento trimestral anualizado),
inflación trimestral anualizada medida a partir del IPC, tipo de Cambio Real (en tasa de
crecimiento trimestral anualizado), inflación salarial trimestral anualizada, tasa de Interés
Interbancaria anualizada, PIB EEUU (en tasa de crecimiento trimestral anualizado), T-Bills
EEUU (tasa anualizada) e inflación IPC EEUU (en tasa de crecimiento trimestral anualizado). En
el Anexo se presentan los resultados de las estimaciones.
3.2 Descomposición histórica de la inflación y el producto
La Figura 1 muestra la descomposición histórica de la inflación entre los shocks del modelo. De
acuerdo a esta descomposición, la evolución de la inflación es explicada principalmente por los
shocks de oferta (costos). En particular, este shock juega un rol contractivo entre 2009 - 2012. Por
otro lado, los factores expansivos durante este periodo son las innovaciones de política
monetaria y los shocks asociados a la ecuación de salarios.
Figura 1. Descomposición histórica de la inflación
1.2
Initial values
1
RES_DOT_Z
0.8
RES_PI_STAR
0.6
RES_RS_STAR
0.4
RES_W
0.2
RES_Y
0
RES_I
RES_S
-0.2
RES_D
-0.4
RES_A
-0.6
0
10
Fuente: Elaboración propia.
20
30
40
50
60
Banco Central de la República Dominicana
274
En términos del crecimiento del PIB, los shocks determinantes varían de acuerdo al periodo que
se estudie. Los shocks de oferta (costos y salarios) juegan un rol importante. Entre 2009 y 2012
los shocks de costos han sido un factor expansivo del crecimiento del PIB, es decir, han sido
negativos. Mientras que los shocks de salarios, en promedio han sido un factor contractivo. Por
último, entre los shocks de demanda destacados en la descomposición histórica, el de política
monetaria ha sido en promedio una fuerza contractiva.
Figura 2. Descomposición histórica del crecimiento
0.8
Initial values
0.6
RES_DOT_Z
0.4
RES_PI_STAR
RES_RS_STAR
0.2
RES_W
0
RES_Y
-0.2
RES_I
-0.4
RES_S
RES_D
-0.6
RES_A
-0.8
0
10
20
30
40
50
60
Fuente: Elaboración propia.
IV. Análisis impulso respuesta
El análisis de impulso respuesta permite estudiar las propiedades dinámicas del modelo y
evaluar los efectos de los shocks que están considerados en el modelo. La Figura 3 muestra la
respuesta de las variables del modelo a un shock de 100 puntos base (p.b.) de la política
monetaria.
Dada la rigidez de la política monetaria, y las expectativas de inflación, la tasa de interés real se
incrementa por encima de la natural en 60 p.b. reduciendo el consumo agregado. Esta
contracción de la demanda agregada, reduce el gasto en bienes de consumo importados y
producidos domésticamente. Asimismo, el incremento en la tasa de interés, induce una
apreciación cambiaria reduciendo las exportaciones del bien producido domésticamente en los
próximos periodos.
Todos estos efectos se traducen en una reducción del PIB y el empleo. La brecha negativa de
demanda agregada, ejerce una presión hacia abajo en las distintas inflaciones, en particular, la
inflación total se desvía de la inflación meta establecida en la regla de política monetaria, por lo
Oeconomia
275
que en los periodos subsiguientes el banco central reduce su tasa de referencia para devolver la
inflación a su nivel objetivo y la brecha de producto a sus niveles de estado estacionario.
Figura 3. Funciones impulso respuesta de las variables del modelo a un shock de 100 p.b.
Inflación IPC
Inflación Bienes Domésticos
10
0
-10
-10
-10
-20
-30
-40
Desv. de SS
0
-20
-30
0
5
10
15
-40
20
-20
-30
0
5
Trimestres
10
15
-40
20
0
5
Trimestres
Inflación Salarial
20
Inflación Bienes Importados
10
0
Desv. de SS
Desv. de SS
10
Términos de Intercambio
15
10
15
20
Trimestres
Costos Marg. Bienes Dom.
10
0
0
10
-40
5
0
5
10
15
-5
20
0
5
10
15
-50
20
20
-20
20
-30
Desv. de SS
-10
Desv. de SS
30
-20
-40
-60
5
10
15
-80
20
0
5
15
-10
20
0
-50
10
Trimestres
15
20
-150
10
15
20
15
20
Depreciación Real
50
-100
5
5
100
Desv. de SS
Desv. de SS
20
0
0
Trimestres
0
40
-20
10
Depreciación Nominal
50
60
20
10
Trimestres
Tasa de Interés Real
15
0
Trimestres
80
10
Tasa de Política Monetaria
40
0
0
5
Trimestres
Exportaciones
0
-40
0
Trimestres
Consumo Importados
10
Desv. de SS
-30
-40
Trimestres
Desv. de SS
-20
0
-60
-80
Desv. de SS
-20
Desv. de SS
Desv. de SS
-10
0
-50
-100
0
5
10
Trimestres
15
20
-150
0
5
10
Trimestres
Banco Central de la República Dominicana
276
TMS menos Sal. Real
-20
-20
-40
-60
-60
-80
-80
-100
-120
-120
5
10
15
0
-10
-40
-100
20
-20
-30
-40
0
5
Trimestres
10
15
-50
20
0
5
Trimestres
Producto
10
Salarios Reales
10
Desv. de SS
0
0
Desv. LOP
20
0
Desv. de SS
Desv. de SS
20
Consumo Total
10
0
10
15
20
Trimestres
Consumo Domésticos
10
0
0
-10
-10
-20
-30
Desv. de SS
Desv. de SS
Desv. de SS
-10
-20
-20
-40
-30
-50
-60
0
5
10
15
20
-40
-30
0
5
Trimestres
15
Empleo
10
0
5
40
20
-20
-30
10
15
20
Activos Externos Netos
60
-10
0
-20
-40
-40
-60
-50
-60
-40
20
Trimestres
0
Desv. de SS
Desv. de SS
10
Trimestres
0
5
10
Trimestres
15
20
-80
0
5
10
15
20
Trimestres
V. Conclusiones
En el presente documento se describió un modelo de equilibrio general dinámico y estocástico
para el caso de la República Dominicana. El motivo para la consideración de este tipo de
modelos en el ejercicio de la política monetaria es que se convierten en una herramienta flexible
para el análisis de política, y el estudio de la respuesta dinámica de las distintas variables de
interés a shocks que afectan la economía.
Referencias
Calvo, G.A. (1983). “Staggered Price Setting in a Utility-maximizing Framework”. Journal of Monetary
Economics, 12. pp. 383–398.
DeJong, D. y Dave, C. (2007). “Structural Macroeconometrics”. Princeton University Press.
Erceg, C., Henderson, D. y Levin, A. (2000). “Optimal Monetary Policy with Staggered Wage and Price
Contracts”. Journal of Monetary Economics, 46 (2). pp. 281-313.
Fernández-Villaverde, J. y Rubio-Ramírez, J. (2005). “Estimating Dynamic Equilibrium Economies: Linear
Versus Nonlinear Likelihood”. Journal of Applied Econometrics, 20(7). pp. 891-910.
Galí, J. y Monacelli, T. (2005). “Monetary Policy and Exchange Rate Volatility in a Small Open Economy”.
Review of Economic Studies, 72. pp. 707-734
Oeconomia
277
Greenwood, J., Hercowitz, Z. y Husffman, G. (1988). “Investment, Capacity Utilization, and the Real
Business Cycle”. American Economic Review, 78. pp. 402–417.
Justiniano, A. y Preston, B. (2005). “Small open economy DSGE models: specification, estimation and
model fit”. Manuscript, Columbia University.
Lubik, T.A. y Schorfheide, F. (2005). “A Bayesian Look at New Open Economy Macroeconomics”. NBER
Macroeconomics Annual, ed. by M. Gertler. NBER.
Schmitt-Grohe, S. y Uribe, M. (2003). “Closing Small Open Economy Models”. Journal of International
Economics, 61. pp. 163-195.
Schorfheide, F. (2000). “Loss Function-Based Evaluation of DSGE Models”. Journal of Applied
Econometrics, 15. pp. 645-670.
Anexos
Parámetros estimados
Prior
Parámetros estimados
h
Posterior
Intervalo De
Confianza (5,95)
Densidad
Media
Desv.Est
Moda
Hábitos
beta
0.50
0.1
0.65
0.48
0.83
ǔ
Inv. Elast. Sust. Intertem.
gamma
1.00
0.1
1.08
0.91
1.25
Ǚ
Inv. Elast. Salario en la O. Lab.
gamma
1.00
0.1
0.88
0.72
1.03
Lj
Elast. Intratemp. Sust. Bs H y F
gamma
1.00
0.1
0.69
0.55
0.82
Ǘ1
R. Taylor Inflación
gamma
1.25
0.1
1.42
1.25
1.61
Ǘ2
R. Taylor Crec.
gamma
0.25
0.1
0.35
0.10
0.60
ljD
Par. Calvo Precios Bs D
beta
0.50
0.1
0.60
0.54
0.66
ljI
Par. Calvo Precios Bs I
beta
0.50
0.1
0.65
0.55
0.75
ljw
Par. Calvo Salarios
beta
0.50
0.1
0.42
0.34
0.51
ǘH
Index. Bs H
beta
0.50
0.1
0.54
0.38
0.69
ǘF
Index. Bs F
beta
0.50
0.1
0.51
0.35
0.68
ǘW
Index. Salarios
beta
0.50
0.1
0.63
0.49
0.78
ǒa
Tecnología
beta
0.50
0.1
0.41
0.29
0.54
ǒr
Suav. Pol. Mon.
beta
0.70
0.1
0.88
0.80
0.95
ǒu
Preferencias
beta
0.50
0.1
0.86
0.73
0.95
ǒy*
Dem. Extern.
beta
0.50
0.1
0.51
0.35
0.68
ǒr*
Tasa Interés Ext.
beta
0.50
0.1
0.48
0.33
0.64
ǒǑ*
Inflación Ext.
beta
0.50
0.1
0.48
0.32
0.63
ǒw
Salarios
beta
0.50
0.1
0.51
0.31
0.72
ǒrisk
Prem. Riesgo
beta
0.50
0.1
0.23
0.13
0.32
Banco Central de la República Dominicana
278
Definición de variables del modelo
Variable
Definición
Variable
Definición
ܿி
Consumo Extranjero
‫݌‬
Índice de Precios
ܿு
Consumo Doméstico
‫݌‬ு
Nivel de Precios Doméstico
ܿ
Consumo Total
‫݌‬ி
Nivel de Precios Extranjero
ܿு‫כ‬
Exportación de bienes domésticos
‫כ݌‬
Índice de Precios Externo
Tasa de Interés Nominal
‫ݕ‬
PIB
‫ݎ‬
‫כݕ‬
PIB Externo
‫ݎݎ‬
Tasa de Interés Real
݉ܿு
Costo Marginal Doméstico
‫כݎ‬
Tasa de Interés Externa
݊
Nivel de Empleo
ܾ‫כ‬
Activos Externos Netos
‫ݓ‬
Nivel de Salarios
ߨ
‫ݍ‬
Tipo de Cambio Real
ߨ
݁
Tipo de Cambio Nominal
ߨு
Inflación Doméstica
‫ݏ‬
Términos de Intercambio
ߨி
Inflación Extranjera
݉‫ݏݎ‬
Mercado de Trabajo
ߨ௪
Inflación de Salarios
߰
Desviaciones de Precios
‫כ‬
Inflación Total
Inflación Externa