¿Cómo funcionan y se pueden enfrentar los shocks bursátiles en

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¿Cómo funcionan y se pueden enfrentar los shocks
bursátiles en economías abiertas y emergentes?
Carlos J. Garcia 1
Georgetown University - ILADES
Luis Gonzáles C.
Georgetown University - ILADES
Alejandro Granda
Georgetown University - ILADES
Agosto 2010
Abstract
En este estudio buscamos evidencia de la existencia de una
relación entre fluctuaciones macroeconómicas y mercados
bursátiles en economías pequeñas y abiertas con diferentes grados
de desarrollo (Australia, Chile, Colombia, Nueva Zelandia y Perú).
Utilizando modelos de equilibrio general, se encuentra que las
fluctuaciones en los mercados bursátiles no se trasmiten a través de
cambios en la riqueza y por tanto del consumo privado, sino que
los cambios se traspasan al resto de la economía a través del
financiamiento de la inversión privada que realizan los
intermediarios financieros (bancos). En consecuencia, los shocks
en los mercados bursátiles son transmitidos por los bancos hacia el
sector real de la economía a través de una menor oferta de crédito.
Finalmente, se concluye que la política monetaria podría mejorar
en términos de bienestar si se incorporaran las fluctuaciones
exógenas (no proveniente de la tecnología) del precio de los
activos financieros dentro de una regla monetaria tipo Taylor
JEL: F41, E52, E58, E44
Keyword: Equity market, monetary policy, small open economies
1
Garcia (corresponding author): [email protected], Almirante Barroso 6 Santiago, Chile.
We wish to thank and seminar participants at the..and the edition of Solange De Vidts. All remaining
errors are the authors’ own.
1
1. Introducción
Con posterioridad a la crisis financiera ocurrida en los países industrializados ha renacido el
interés por investigar la existencia de una conexión entre mercados bursátiles y macroeconomía.
Este estudio tiene el objetivo determinar dicho vínculo en economías pequeñas y abiertas con
diferentes grados de desarrollo. Con este propósito consideramos un grupo amplio de países
(Australia, Chile, Colombia, Nueva Zelanda y Perú) y en seguida nos preguntamos cuál es el
canal o los canales por donde se transmite el impacto de los mercados bursátiles hacia el resto de
los sectores. Para poder lograr esto, estimamos modelos de equilibrio general con técnicas
bayesianas y así poder discriminar entre diferentes hipótesis. A continuación, evaluamos en
términos de bienestar cómo se podría mejorar el diseño de la política monetaria para reducir el
impacto de estos shocks bursátiles.
Los modelos neo keynesianos utilizados para analizar la política monetaria normalmente no
consideran en su estructura imperfecciones en el mercado de valores (Woodford 2003,
Christiano et al 2005, Smets and Wouter, 2007, Galí 2008). Sin embargo, cambios en este
mercado reflejan fricciones que luego afectan fuertemente la actividad económica. Por ejemplo,
Reinhart y Rogoff (2008) demuestran que durante los últimos 200 años se observa que las crisis
financieras terminan sistemáticamente afectando a la economía real. Más aún, después de la
severa crisis del 2008, se ha incrementado significativamente el interés y la necesidad por
investigar en profundidad el rol de los mercados financieros en el ciclo económico, en especial el
desempeño de los mercados de valores y de los intermediarios financieros.
La dinámica de los precios de las acciones y otros activos financieros, puede tener injerencia en
la economía a través de diversos canales. El precio de los activos que poseen las familias, tales
como las acciones, hipotecas, inversiones en fondos mutuos, etc., puede cambiar las decisiones
de gasto en consumo a través del efecto riqueza. En ese sentido- de ser relevante este canal- los
encargados de formular políticas monetarias podrían considerar la posibilidad de responder a
shocks bursátiles debido a su impacto en la demanda agregada, la producción y finalmente las
presiones sobre la inflación (Nistico, 2005, Di Giorgio and Nistico 2005). Existe un amplio
debate sobre la relevancia de dicho canal, aunque la mayoría de los estudios empíricos en
economías industrializadas muestran una relación causal positiva y significativa del efecto
riqueza sobre el consumo2. Sin embargo, estudios recientes concluyen que el efecto riqueza es
menor a lo esperado3 en estos países.
Existe otro canal a través del cual el precio de las acciones también puede tener un efecto sobre
el sector real; como indicador de las decisiones de inversión. La Q de Tobin indica la manera en
que un dólar adicional en capital afecta el valor presente de los beneficios de la firma, i.e., la Q
es el valor de mercado de una unidad extra de capital (Hayashi, 1982). Así, en presencia de un
mercado de valores eficiente, el valor de mercado de una firma que posee una unidad extra de
capital debe exceder por Q veces el valor de otras firmas y por tanto debiera observarse un flujo
de inversión hacia esa firma en particular.
2
3
Ando y Modigliani (1963); Poterba (2000) y Davis y Palumbo (2001).
Lettau y Ludvigson (2004), Case, Quigley y Shiller (2005).
2
Los intermediarios financieros resultan especialmente importantes en la forma en que los
mercados de valores afectan al sector real, pues son ellos quienes llevan recursos desde los
individuos superavitarios hasta aquellos agentes productivos que necesitan de recursos para
financiar sus planes de consumo o proyectos de inversión (Diamond,1984). Los estudios que
incorporan los efectos macroeconómicos de los intermediarios y su rol como amplificadores de
shocks comienzan con la gran depresión de 1929. Así, Fisher (1933), Mishkin (1978) y Bernanke
(1983), hacen énfasis en el impacto sobre el sector real del aumento de los costos reales del
crédito tanto por la severidad de recesión como por la carga impuesta por la deflación.
Bernanke y Gertler (1989), Bernanke et al (1999), incorporan el acelerador financiero como
mecanismo de expansión del ciclo introduciendo formalmente fricciones financieras en un
modelo de equilibrio general. Sin embargo, el foco no son los intermediarios financieros
propiamente tal sino el premio financiero externo que enfrentan las empresas no financieras por
los costos monitoreo que se producen por la información asimétrica entre estas y los
intermediarios. En caso de una recesión la hoja de balance de las empresas empeora, el premio
financiero externo sube, y con ello cae la inversión. El artículo de Kiyotaki y Moore (2008)
resulta interesante, porque si bien sigue una línea parecida, se focaliza en el efecto de un shock
negativo sobre la liquidez de los valores que poseen las empresas no financieras y por tanto en
los menores recursos para la inversión.
Recientemente, Gertler y Karadi (2009), basado en la crisis sub-prime, introducen directamente
las fricciones financieras en los intermediarios financieros a través de un problema de agencia.
Las empresas no financieras ofrecen valores a cambio de crédito de los intermediarios, quienes a
su vez obtienen los fondos de las familias. Un shock adverso reduce el precio de los activos acciones por ejemplo- que poseen los bancos y lesiona su capacidad de ofertar fondos. Esto
afecta por ende la inversión, el empleo y el producto de las empresas no financieras. Asimismo
muestran la manera en que el banco central -a través de políticas no convencionales- puede
compensar la restricción del crédito por parte del sector privado. En una línea similar Gertler y
Kiyotaki (2009), construyen un modelo hibrido que considera los elementos de Gertler y Karadi
(2009) y Kiyotaki y Moore (2008).
El elemento común de todos los estudios antes mencionados es la incorporación de las rigideces
financieras, y así ayudan a explicar mejor el ciclo económico de los países industrializados,
mostrando los mecanismos de conexión entre el sector financiero, el mercado de valores y la
economía real. Por ejemplo, Christiano, Motto and Rostagno (2010) estiman un modelo basado
en Bernanke et al (1999) y Chari et al (1995) para los Estados Unidos y Europa encontrando
evidencia sobre la importancia de los shocks financieros para explicar los ciclos económicos y la
conveniencia de incluir en las reglas monetarias el precio de los activos.
En este estudio, como primera cuestión, para poder visualizar el impacto del mercado de valores
en el consumo privado a través de la riqueza (el cual llamamos el canal del consumo), estimamos
un modelo de Equilibrio General Dinámico Estocástico (DSGE) para Australia, Chile, Colombia,
Nueva Zelanda y Perú. El modelo planteado se mantiene dentro de la tradición nueva keynesiana
de rigidez en precios de corto plazo, generada por una competencia monopolística al estilo de
Calvo. La estructura de la economía es el propuesto por Galí y Monacelli (2005) para una
economía pequeña y abierta. Sin embargo, se levanta el supuesto de equivalencia Ricardiana del
3
modelo de Galí y Monacelli (2005) a fin de incorporar directamente en la función de consumo
(ecuación de Euler) el efecto riqueza proveniente de la dinámica del precio de las acciones
reemplazando al estilo de Nistico (2005), Di Giorgio y Nistico (2005) y Blanchard (1985). Por
otra parte, no se considera la inversión para concentrarnos sólo en el efecto de los mercados
bursátiles en el consumo.
Cabe señalar, que de acuerdo al enfoque de generaciones traslapadas, la magnitud del efecto
riqueza dependerá de un parámetro estructural que indica la longitud del horizonte de
planificación financiera de los hogares. Dicho enfoque permite demostrar que las fluctuaciones
del producto dependen de las expectativas de la producción futura, de las curvas de tasas de
interés real y de la riqueza financiera actual, esta última influenciada a su vez por las
fluctuaciones del precio de las acciones. Cabe indicar además, que así como sucede en el
mercado de valores, el precio en valor presente de dichos activos depende de sus propios valores
esperados, las expectativas sobre la actividad real y las tasas de interés real ex ante.
En segundo lugar, para poder medir el efecto sobre el financiamiento de la inversión (el cual
llamamos el canal de la inversión), se opta por un modelo con agente representativo, con el
objeto dejar de lado el efecto riqueza que resulta sin equivalencia Ricardiana. El modelo DSGE,
en este caso, corresponde también a uno Nuevo Keynesiano, que es estándar en el análisis de
corto plazo de las fluctuaciones cíclicas de la economía. El modelo está basado en el trabajo
desarrollado por Smets y Wouters (2002), así como en Woodford (2003), Clarida et al (1999), y
Galí et al (2007).
El modelo ha sido modificado para adaptarlo a una economía pequeña y abierta. Incluye por
tanto, elementos como consumidores restringidos (como en Galí et al, 2007), inversión con
costos de ajuste, materias primas, hábito en el consumo, inclusión del precio del petróleo. La
estructura del modelo también tiene elementos de Laxton y Pesenti, (2003), i.e., un modelo de un
agente representativo, con bienes domésticos producidos con capital, trabajo e insumos
importados y rigidez de precios y salarios. Se cierra la economía con la introducción de una
prima de riesgo, tal como se sugiere en Schmitt-Grohe y Uribe (2003).
Una estructura central en el modelo para el canal de la inversión consiste en incorporar
explícitamente las fricciones financieras a través de los intermediarios financieros en un contexto
de una economía pequeña y abierta. Se adapta directamente la estrategia de Gertler y Karadi
(2009) para modelar bancos que están sujetos a restricción de fondos por un problema de
agencia. Finalmente, analizamos tanto un cambio en la política monetaria, así como un cambio
en el precio de las activos (medido por los precios en el mercado de acciones) y sus efectos en el
resto de la economía.
A fin de estimar los parámetros de ambos modelos (en particular las distribuciones de
probabilidad de los mismos) se realiza una estimación bayesiana con datos de frecuencia
trimestral 1996/2009 para la muestra de los países antes mencionados. La estimación bayesiana
tiene la ventaja de que permite realizar estimaciones razonables con muestras pequeñas, puesto
que a cada parámetro de le asigna un “prior”. La muestra pequeña es un problema potencial que
enfrentamos dada la limitada información que se dispone de los países que consideramos en el
4
estudio. Además la información de los “prior” puede tomarse de los numerosos estudios que ya
se han hecho para modelos DSGE en países industrializados.
La estrategia econométrica es directa. Primero, para medir el canal del consumo se estima el
mismo modelo con y sin riqueza bursátil y se construye el “posterior odd ratio” para comparar
entre modelos alternativos. Posteriormente, se repite el mismo procedimiento para el canal de la
inversión, se estima el modelo con y sin intermediarios financieros restringidos. En tercer lugar,
con los modelos estimados se calcula la solución de Ramsey (política monetaria óptima) 4 y se
analiza si introduciendo shocks exógenos (independiente de los tecnológicos) en el precios de
los activos dentro de la regla de política monetaria tipo Taylor nos podemos acercar a esta
solución y por ende mejorar el bienestar de la sociedad.
Este artículo se organiza de la siguiente forma: en la sección 2 se analiza la evidencia sobre la
importancia de los mercados bursátiles en los países de la muestra y su relación con las
fluctuaciones cíclicas en el consumo y la inversión. En la sección 3 se presentan los principales
resultados y se determina cual canal (consumo e inversión u ambos) es el más relevante para
explicar el impacto de la los mercados bursátiles y financieros sobre la economía real. En la
sección 3 se analiza cómo se puede mejorar el diseño de la política monetaria para enfrentar los
shocks financieros y mejorar el bienestar social. En la sección 4 se concluye y se resumen las
lecciones de políticas para las economías pequeñas y abiertas en relación a las fluctuaciones
cíclicas causadas por estos mercados.
2. Mercados bursátiles y financieros: evidencia en economías abiertas y pequeñas
Durante los últimos años la fuerte reducción de las tasas de interés por parte de la Reserva
Federal motivó el aumento considerable de los flujos de capital en las diversas plazas bursátiles.
El abaratamiento del crédito motivó a su vez la creación de nuevos productos financieros, nuevas
coberturas frente a riesgos cambiarios y de tasas de interés, entre otros5.
De esta manera, el relajamiento de la política monetaria permitió a buena parte de los
inversionistas aumentar las posibilidades de diversificación por lo que no es raro observar una
creciente demanda por instrumentos financieros que en otros contextos hubieran implicado una
fuerte exposición de cartera. Así, el mayor atractivo del mercado bursátil implicó el aumento en
la participación de los mercados financieros bursátiles en relación a la actividad real de las
economías.
En las economías pequeñas abiertas, la importancia de los mercados de valores y financieros
también se ha venido acrecentándose en la medida que ha aumentado su grado de desarrollo
económico y su integración a los mercados financieros internacionales. Tal como se observa en
el Grafico Nº1 el stock de acciones listadas en relación al producto (indicador conocido como
Market Value6), aumentó de manera significativa, superando incluso el 100% del PBI anual en
4
For example Schmitt-Grohé y Uribe (2004).
En dicho periodo hacen su aparición nuevas operaciones de coberturas como los Cross Currency swaps y los
Credit Default Swap (CDs) que permitieron aumentar la demanda de instrumentos en plazas con riesgos
considerablemente altos.
6
Cabe indicar que dicho índice tan sólo incluye instrumentos emitidos por empresas domésticas.
5
5
países como Chile y Australia. Por su parte, no menos significativo resulta ser el aumento de la
participación en Perú, país que pasó de mantener un stock de acciones equivalentes a sólo el 20%
de su producto, a un nivel de 100% al cierre de 2007.
Por otro lado, al observar el porcentaje de acciones negociadas como porcentaje del producto
(Gráfico Nº1), podemos observar que la liquidez de las bolsas de valores en los países
analizados, se incrementó de manera bastante significativa. Por colocar un ejemplo, en el caso de
Chile, el monto negociado como porcentaje del producto pasó de un nivel de 4,6% a fines del
año 2002 a un nivel por encima del 25% a fines del año 2007. Por su parte en el caso de Nueva
Zelanda se puede observar que si bien los montos negociados sufrieron un aumento considerable,
la tasa de crecimiento de la liquidez en dicha plaza bursátil se contrajo luego del año 2006,
posiblemente como resultado del endurecimiento de la política monetaria7.
La dinámica también se ha extendido al comportamiento del crédito, el Gráfico Nº1, indica que
el uso del crédito en este grupo de países se ha incrementado a medida que lo hace su nivel de
desarrollo. El mayor acceso a crédito y el crecimiento de los mercados bursátiles son
probablemente dos caras de un mismo fenómeno: la importancia de los mercados financieros en
el financiamiento de la inversión y el consumo privado. Una posible interconexión entre ambos
elementos, créditos y mercados bursátiles, es que los valores que poseen las empresas no
financieras e intermediarios financieros permiten mayor acceso a los fondos de las familias u
otros inversionistas.
Si bien estos indicadores muestran un aumento significativo de la participación de las bolsas
devalores, a fin de tener una idea más clara sobre su incidencia en la actividad real, se analizan
las similitudes entre la evolución del precio de las acciones y el comportamiento de variables
macroeconómicos claves como el consumo y la inversión. Para este análisis se utilizaron series
de frecuencia trimestral para el periodo 1996 – 2006. Dichas series fueron desestacionalizadas y
filtradas con la metodología propuesta por Hodrick y Prescott.
En términos generales se observa una relación entre las fluctuaciones cíclicas del precio de las
acciones y las variables macroeconómicas. En relación al consumo, las correlaciones son mucho
más bajas en el caso de países como Chile, Colombia y Perú. Caso contrario sucede en el caso de
países como Australia y Nueva Zelanda, países en donde la correlación entre el consumo y los
índices bursátiles superan el 55%. Con respecto a la inversión privada, en términos generales la
correlación es muy positiva a excepción del caso de Chile.
3. ¿Cómo se transmiten los shocks bursátiles y financieros a las economías pequeñas,
abiertas y emergentes?
Canal del Consumo
La idea central de este modelo es adicionar un canal más para influir sobre la demanda agregada
de la economía por el efecto proveniente de las variaciones de los precios de las acciones. Por
ejemplo, en caso de un shock monetario, uno esperaría en modelo tradicional que un aumento de
la tasa de interés afectara los costos marginales reales, a través de caídas en la demanda por
7
En este periodo Nueva Zelanda contrajo rápidamente su tasa de interés de política monetaria luego del incremento
significativo de su inflación.
6
trabajo, y por ende en la inflación. En nuestro modelo además, el aumento de la tasa de interés
real hacer caer el flujo futuro de las acciones y con ello deprime su precio y por tanto la riqueza y
el consumo. Este efecto adicional, refuerza la contracción monetaria y ayuda a reducir más
rápidamente la inflación.
Gráfico Nº 1: Importancia de los mercados bursátiles y del crédito en economías pequeñas
y abiertas
Capitalización del mercado (% PIB)
Acciones negociadas (% PIB)
200
30
25
150
20
100
15
10
50
5
0
0
2000
2001
AUS
2002
COL
2003
2004
2005
CHILE
2006
NZ
2007
2008
2000
2001
PER
2002
COL
Credito Interno de la Banca (% PIB)
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
AUS
COL
CHILE
NZ
Fuente: Global Market Information Data Base. Banco Mundial.
7
PER
2003
2004
CHILE
2005
NZ
2006
PER
2007
2008
Gráfico Nº 2: Correlaciones históricas entre el índice de la bolsa de valores e indicadores
macroeconómicos 1996 – 2009
Correlación - Consumo Real
Australia
0.025
Correlación - Inversión Real
0.15
Correlación = 55,11%
0.02
Correlación = 12,13%
0.1
0.015
0.01
0.05
0.005
0
-0.4
0
-0.2 -0.005 0
0.2
0.4
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
-0.05
-0.01
-0.015
-0.1
-0.02
-0.025
-0.15
Chile
0.06
0.35
0.05
0.04Correlación = 3,54%
0.25
0.03
Correlación = -18,65%
0.15
0.02
0.05
0.01
0
-0.6
-0.4
-0.2 -0.01 0
0.2
-0.6
0.4
-0.4
-0.02
-0.2 -0.05 0
0.2
0.4
-0.15
-0.03
-0.25
-0.04
Colombia
0.35
0.04
0.03
0.02
0.25
Correlación = 20,74%
0.15
Correlación = 31,54%
0.01
0.05
0
-0.6
-0.4
-0.2
0
-0.01
0.2
0.4
0.6
-0.6
-0.4
-0.05 0
-0.2
-0.02
-0.15
-0.03
-0.25
8
0.2
0.4
0.6
Gráfico Nº 2: Continuación
Nueva Zelandia
0.03
0.15
Correlación = 64,69%
-0.4
Correlación = 54,46%
0.02
0.1
0.01
0.05
0
0
-0.2
0
0.2
0.4
-0.4
-0.2
0
-0.01
-0.05
-0.02
-0.1
-0.03
-0.15
0.04
0.25
0.2
0.4
Perú
0.2
0.03
Correlación = 14,80%
0.15
0.02
-1
-0.5
0.1
0.01
0.05
0
0
-0.01 0
Correlación = 36,91%
0.5
-1
1
-0.5
-0.05 0
0.5
1
-0.1
-0.02
-0.15
-0.03
-0.2
-0.04
-0.25
Fuente: Bloomberg. Banco Central de Chile, Perú, Colombia, Australia, Nueva Zelanda y Global Financial
Data. Todas las variables se construyen como la diferencia entre las variables efectivas y el filtro HP.
La principal característica del modelo para medir la relevancia del canal del consumo es que
suponemos generaciones traslapadas a la Blanchard (1985)8 en una economía abierta (Nistico,
2005, Di Giorgio and Nistico 2005). Esto nos permite quitar la equivalencia Ricardiana del
modelo para obtener una ecuación explicita para el consumo y explicar la evolución de esta
variable de cada generación (“j”) en función de la riqueza financiera Ω y humana H.
Otro supuesto importante dentro del modelo es que los consumidores sólo tienen acceso a
acciones locales. Esto está en línea con el desarrollo de los mercados bursátiles en economías,
como Chile, Perú y Colombia,. Además hemos excluido el capital para concentrarnos sólo en los
8
En el Anexo 1 se explican los detalles del modelo completo utilizado.
9
efectos provenientes del consumo y dejar de lado, por ejemplo, temas como el impacto de hoja
de balance de las empresas no financieras sobre la inversión.
1 1 (1)
La riqueza financiera de la generación "j" en el periodo "t" como:
!, #$ !
% !&!'
(2)
Donde:
1 γ: Probabilidad que la generación sobreviva un periodo más.
B) j : Bonos en moneda nacional que mantiene la generación "j"
B)+ j : Bonos en moneda extranjera que mantiene la generación "j"
S)+
: Tipo de cambio nominal con la moneda del país "i"
Q) k : Precio nominal de las acciones emitidas por el intermediario "k" en el mercado local.
D) k : Dividendos nominales pagados por el intermediario "k" en el mercado local.
Z) k, j : Participación de las acciones en el portafolio de inversiones de la generación "j"
Por su parte, la riqueza humana en términos nominales está dada por la siguiente ecuación:
1
1 2∑∞ 4,56
6 #756 856 56 9 56 &:
(3)
Que es igual al valor presente del flujo de ingresos netos tomando en cuenta la probabilidad de
que la generación "j" sobreviva más de un periodo. Nótese que en la medida en que "k" se
incrementa la probabilidad de que la generación "j" se mantenga en actividad es menor.
Para poder establecer si el canal del consumo es relevante o no para este tipo de economías, se
comparan los resultados del modelo con una versión sin riqueza bursátil. La estrategia
econométrica consiste en estimar ambas versiones a través de técnicas bayesianas (ver Anexo 1
donde se reportan todos los resultados) y obtener las distribuciones “posterior” que permite la
comparación entre estos dos modelos alternativos, para ello se calcula la probabilidad
condicional relativa empleando el denominado “posterior odds ratio”:
p ( A / YT ) p( A) p (YT / A)
=
p ( B / YT ) p( B) p (YT / B )
(4)
Donde ;<, ; son las probabilidades “prior” asignado a cada modelo, ;=> |<, ;=> |
son las “likelihood marginales” asociados a cada modelo. En términos prácticos se elige
;< ; por lo cual el “posterior odds ratio” es simplemente la razón de máxima
verosimilitud. Según Dejong y Dave (2007) valores por sobre 10 en la “posterior odds ratio” es
evidencia a favor del modelo A, que en nuestro caso es el modelo donde se incorpora la riqueza
bursátil.
10
Tabla No 1 Posterior Odds Ratios
Marginal Data Densities
H0
Chile
Perú
Colombia
Australia
Nueva Zelanda
Posterior Odds
H1
-2 110,12
-2 207,49
-2 608,59
-2 041,53
-1 723,33
-2 122,63
-2 219,26
-2 595,76
-2 028,88
-1 711,03
Exp(H0-H1)
0,000000
0,000000
0,000003
0,000003
0,000005
Fuente: cálculos de los autores
Luego de realizar un análisis con el “posterior odds ratio” se encuentra a que el canal de riqueza
evaluado a través del consumo no resulta ser importante para explicar la relación entre la
evolución de los precios de los activos y las variables macroeconómicas (Ver Tabla Nº1).
El resultado anterior es coherente con el grafico Nº 4. Tomando el caso de Chile, un shock
monetario produce funciones impulsos respuesta coincidente con otras investigaciones
anteriores. Un shock monetario se refleja en un incremento de la tasa de interés real, reduciendo
la brecha del producto, la inflación y causando una apreciación del tipo de cambio real. Sin
embargo, no hay diferencias perceptibles entre el modelo con y sin riquezas bursátil. Se puede
concluir que el canal del consumo que muestra como las acciones podrían afectar la brecha del
producto a través del consumo, no es un canal relevante para estas economías.
Los resultados son bastante definitivos, debido a los supuestos sobre el mercado de valores que
se han considerado en el modelo. En particular, el modelo plantea que los individuos que
compran acciones del mercado local no tienen posibilidades de arbitrar, es decir, adquirir una
acción en el mercado externo no resulta más ventajoso que adquirirla en el mercado local. Con lo
cual el portafolio de acciones está integrado sólo por acciones locales, esto tiene la consecuencia
de aumentar el efecto riqueza. En efecto, en el caso contrario, un shock monetario causaría un
cambio de composición en los portafolios de acciones locales hacia acciones foráneas,
reduciendo el impacto del efecto riqueza sobre el consumo y por tanto sobre la demanda
agregada.
Canal de la Inversión
En el modelo para medir la relevancia del canal de la inversión, suponemos que los agentes
representativos viven para siempre. Con esto volvemos a imponer el supuesto de equivalencia
Ricardiana y por tanto las fluctuaciones transitorias del precio de las acciones no tienen efectos
sobre la riqueza y el consumo. Con el objetivo de hacer más fuerte la diferencia con el modelo
anterior, introducimos además una fracción de agentes restringidos a los mercados de capitales,
por tanto su consumo depende esencialmente de los ingresos del trabajo y no de la riqueza (el
nivel) ni de la tasa de interés (el perfil) 9.
9
En el Anexo 2 se explican los detalles del modelo completo utilizado.
11
Gráfico Nº 4: Efecto de Shock monetario, el caso de Chile
Fuente: cálculos de los autores
Reponemos el capital dentro del modelo y modelamos explícitamente como las firmas deben
financiar su inversión. En este proceso consideremos tres agentes: los intermediarios financieros
que obtienen los fondos desde las familias y de su propia riqueza neta, firmas que producen
capital con los fondos de los intermediarios y firma productoras de bienes intermedios
perfectamente competitivas que venden su producto a un precio Pm y que usan como insumo: el
trabajo Lt , el capital K t y los bienes importados M t . Los precios del capital y los bienes
importados son flexibles. La producción se realiza a través de una tecnología tipo Cobb-Douglas:
Yt = At Ltα1 ( Ktε t ) 2 M 1−α1 −α2
α
(5)
En esta última ecuación, el shock tecnológico es medido por la variable At y suponemos que éste
sigue un proceso aleatorio AR (1).
Un elemento clave en (5) es el shock épsilon ε t , el cual se define como una fuente exógena de
cambio en el valor del capital Qt . Autores como Merton (1973), Brunnermeier y Sannikov
(2009) y Gertler y Karadi (2009) utilizan este tipo de shocks para medir los efectos de los
cambios en los mercados de valores sobre la economía que son independiente de los shocks
tecnológicos.
12
En las estimaciones realizadas se utiliza este shock épsilon como la fuente primaria de cambios
en el valor de los activos además de los productivos. Este shock puede interpretarse de la
siguiente manera: se supone que el capital existente, que fue comprado por las firmas de bienes
intermedios, puede volverse a vender a las firmas productoras de capital para su
reacondicionamiento o reparación, sin embargo, debido a la existencia de este shock –el cual
afecta el valor de este capital existente- las familias pueden haber financiado un capital cuyo
valor es distinto al de su inversión inicial. En seguida, esto impacta las creencias futuras de los
intermediarios financieros y por tanto los fondos que ellos están dispuestos a ofertar para nuevas
inversiones.
Así, las firmas productoras de bienes intermedios maximizan la siguiente función de beneficios.
∞
{
max ∑ β k Et Λ t ,t + k ( Pm ,t + k Yt + k ( j ) + (1 − δ ) ε t + k K t + k Qt + k ) − RF ,t + k Qt + k K t + k
k =0
∞
{
(6)
}
− ∑ β Et Λ t ,t + k (Wt + k Lt + k + S t + k M t + k )
k =0
k
}
Como se observa de la demanda por capital, ecuación (7), un aumento de épsilon incrementa
directamente RF ,t el retorno ex post del capital 10.
RF ,t +1 =
Qt +1 (1 − δ ) ε t + + α1 Pm ,t +1
Yt +1
K t +1
(7)
Qt
Las firmas productoras de bienes de capital, producen capital que es arrendado, asimismo
compran el capital ya usado por las firmas productoras de bienes intermedios, su función de
beneficios es definida como:
∞

 I 

max ∑ β t Et Λ t ,τ  ( Qτ − 1) Iτ − f  τ  Iτ
τ =t

 Iτ −1 

 
 
 
(8)
En donde se ha sustituido la ley de movimiento del capital K t +1 = (1 − δ ) K t + I t y donde los
costos de ajustes de nuevos proyectos de inversión, f
( )
son cuadráticos. De la solución de este
problema se desprende que el valor del capital Qt depende de las expectativas futuras de la
condición marginal (7). Así, por ejemplo, un aumento de RF ,t el retorno ex post del capital o una
reducción de la tasa de depreciación elevan la rentabilidad de la inversión y por tanto el valor de
Qt .
10
En las estimaciones se supone que existe inercia en la respuesta de las demandas de cada insumo obtenidas de la
ecuación (8) cuando cambian los precios relativos.
13
Siguiendo directamente a Gertler y Karadi (2009), en el modelo suponemos la existencia de
intermediarios financieros que reciben fondos de las familias para comprar activos a las firmas.
Estos fondos son empleados por las empresas para financiar nuevas inversiones (stock de
capital). Se introducen fricciones en el proceso de intermediación financiera de tal forma que los
fondos que disponen estos intermediarios están restringidos por su nivel de leverage. La fricción
se da a través de la existencia de un problema de riesgo moral, es decir, que al inicio de cada
período los intermediarios financieros tienen la posibilidad de desviar una fracción λ de sus
fondos. En consecuencia, las familias conocedoras de este riesgo pueden decidir restringir los
fondos totales que depositan en estos intermediarios.
La hoja de balance de los intermediarios financieros está definida por
Qt S j ,t = N j ,t + B j ,t
(9)
Donde Qt es el precio de los valores (activos) de las firmas, S j ,t la cantidad emitidos de estos
valores, N j ,t es la riqueza de los intermediarios y B j ,t son los fondos depositados por las
familias. Es decir, la cantidad total de valores que los intermediarios financieros compran, está
financiado por su riqueza y por los fondos de las familias.
Los intermediarios financieros acumulan riquezas por la diferencia en las tasas RF ,t +1 que cobran
versus las que pagan a las familias por sus fondos depositados Rt +1 , así como por la cantidad
total de sus activos Qt S j ,t :
N j ,t +1 = ( RF ,t +1 − Rt +1 )Qt S j ,t + Rt +1 N j ,t
(10)
Para que el banquero o intermediario financiero financie activos en el período i debe cumplirse
la siguiente desigualdad:
Et β Λ t ,t +i ( RF ,t +1+ i − Rt +1+i ) ≥ 0
∀i ≥ 0
(11)
Donde β Λ t ,t +i es la tasa de descuento estocástico que el banquero en t aplica a las ganancias en
t + i . Por lo tanto, el objetivo del banquero es maximizar su riqueza esperada, la cual está dado
por:
V jt = max Et ∑ (1 − θ ) θ i β i Λt ,t +1+i ( RF ,t +1+i − Rt +1+i )Qt +i S jt +i + Rt +1+i N jt +i 
(12)
i =0
Gertler y Karadi (2009) introducen el problema de riesgo moral al problema representado por
(12), al considerar que al inicio de cada período el banquero puede escoger desviar una
proporción λ de los fondos disponibles y transferirlo a sus respectivas familias. Esto haría que
los depositantes fuercen a los banqueros a entrar en bancarrota y puedan recuperar la fracción
remanente 1 − λ de sus activos. Consecuentemente, para que los prestamistas estén dispuestos a
14
ofertar fondos a los banqueros, se debe satisfacer que la riqueza final acumulada por el banquero
sea mayor a la proporción de los activos desviados en algún momento lo que da lugar a la
siguiente restricción de incentivos:
V jt ≥ λ Qt St
(13)
V jt = ηt N jt + vt Qt S jt
(14)
Dado que V jt puede expresarse como
Donde vt es la ganancia marginal esperada y descontada por parte del banquero de incrementar
sus activos Qt S jt en una unidad, manteniendo N jt constante. De modo similar, ηt es el valor
descontado esperado y descontado de aumentar en una unidad N jt , manteniendo Qt S jt
constante. En un mercado de capitales libre de fricciones los banqueros pueden expandir sus
créditos hasta el punto donde la tasa de retorno se ajustará para lograr que vt sea igual a cero,
pero con el supuesto de riesgo moral esto no sucederá. Tomando la ecuación (13) con igualdad,
y sustituyéndola en (14) se obtiene que los fondos disponibles para la inversión es @ veces la
riqueza 8 del banquero (ratio de leverage):
Qt S jt =
η jt
N
λ − vt jt
Qt S jt = φ N jt
(15)
(15’)
Como φt no depende de componentes específicos a las firmas, se puede agregar la oferta total de
fondos:
Qt St = φt Nt
(16)
En consecuencia, las empresas no financieras utilizan los fondos agregados de los intermediarios
para financiar su requerimiento de nuevo capital.
Qt K t +1 = Qt St
(17)
Esta última ecuación es la que vincula a los intermediarios financieros con el resto del modelo de
una manera directa. Tanto N j ,t como φt depende del spread entre RF ,t y la tasa de interés real
Rt ( Pt / Pt +1 ) . Así, un aumento de ese spread, por un incremento de RF ,t por sobre Rt ( Pt / Pt +1 ) ,
eleva la riqueza de los intermediarios financieros N j ,t y sube φt por las expectativas de
ganancias futuras. Por otro lado, la ecuación (17) también se cumple, porque un aumento de RF ,t
, el retorno del capital, hace más atractivos los nuevos proyecto de inversión y con ello Qt ,
15
ocasionando a su vez un incremento del precio de los activos de las firmas y por tanto su valor
bursátil.
Tabla 2
Posterior Odds Ratios
Marginal Data Densities
H0
H1
Posterior Odds
Exp(H0-H1)
Chile
-2,201.98
-2,230.57
2.61E+12
Perú
-2,278.97
-2,422.75
2.78E+62
Colombia
-2,091.10
-2,124.32
2.67E+14
Australia
-2,144.95
-2,161.89
2.27E+07
Nueva Zelanda
-2,172.50
-2,225.58
1.13E+23
Fuente: cálculos de los autores
En la Tabla 2 se presentan los “Posterior Odds Test” para medir la relevancia del canal de la
inversión. Se muestra que la densidad marginal de los modelos que consideran la inclusión de los
intermediarios financieros es mayor respecto de los modelos estándares donde se omiten a estos
agentes. Por los valores encontrados, la evidencia empírica nos indica que el primer tipo de
modelo se ajusta sin duda mejor a los datos para cada uno de los países considerados en la
muestra.
Al igual que en el caso anterior, el shock de política monetaria supuesto es de 0.1. En el Grafico
No 5 se presentan la respuesta de ambos modelos, con y sin intermediarios financieros para todos
los países de la muestra. Las líneas continuas representan el modelo con intermediarios
financieros, y las discontinuas reflejan el comportamiento del modelo sin fricciones. Tal como se
indica en la literatura, un incremento exógeno en la tasa de política monetaria ocasiona una
contracción en la economía, el consumo, el PIB y la inversión caen durante los primeros
trimestres.
La menor actividad asociada al shock monetario estaría asociada a una menor demanda por
insumos produciéndose una caída de los costos marginales reales. A su vez esta disminución en
la actividad económica se ve reforzada por una disminución en los precios de los activos lo cual
deteriora la hoja de balance de los intermediarios financieros. Al disminuir su riqueza se activa el
mecanismo del acelerador financiero, amplificándose el spread con un evidente mayor costo de
financiamiento externo por parte de las firmas no financieras.
En todos los países, a excepción, de Australia, muestran una fuerte caída PIB en el caso del
modelo con intermediarios financieros en relación al modelo sin dichos agentes. La inflación cae
menos en el modelo con intermediarios financieros pero las diferencias con el modelo sin
intermediario tienden a ser menores. En Chile, Colombia y Perú la inversión es fuertemente
afectada cuando consideramos intermediarios financieros, situación que no se observan en
Australia y Nueva Zelanda. Este resultado en los tres primeros países es coherente con la caída
más fuerte en el precio de los activos que se observa en sus economías.
16
Por otro lado, la apreciación del tipo de cambio real es menor con intermediarios, la caída más
severa del PIB, ocasiona una respuesta más suave de la tasa de política monetaria lo cual reduce
las fluctuaciones del tipo de cambio real. Por su parte el empleo muestra una mayor caída en el
modelo sin intermediario financieros por que la mayor apreciación real de las monedas
domesticas produce una sustitución de trabajo por insumos importados.
4. Política monetaria óptima y shocks de activos
¿Deben los bancos centrales de estas economías reaccionar a los precios de las acciones? Desde
un punto vista académico, Bernanke y Gertler (2000) indican que el precio de los activos es
relevante sólo si es una señal de presiones inflacionarias y deflacionarias. Más aún poner el
precio de los activos dentro de la regla de política genera efectos indeseables, por ejemplo
reduciendo los efectos benéficos de los shocks tecnológicos positivos. En cambio, Cecchetti et al
(2000) refutan esa conclusión en el caso que los bancos centrales puedan distinguir entre shocks
proveniente de fundamentales vs de burbujas.
Sin embargo, los hechos ocurridos en los países industrializados en los últimos años sobrepasó la
discusión académica por lejos. Así hasta antes del crash financiero -que comenzó en 2007 con las
hipotecas subprime en los EE.UU. y que se profundizó en 2008 con la quiebra e intervención de
varias instituciones financieras (Bear Stearns, Lehman Brothers, AIG, etc.)- la importancia de los
intermediarios financieros dentro del marco de análisis de la política económica era secundaria.
La crisis financiera internacional ha obligado a repensar la interacción entre la política monetaria
centrada en el manejo de la tasa de interés y las políticas macro prudenciales diseñadas para
asegurar la estabilidad del sistema financiero.
Si bien los bancos centrales mantenían un monitoreo detallado del sector financiero, en la
práctica, y a pesar de los resultados como los obtenidos por Ceccheti (2000), la discusión sobre
el diseño de la política monetaria se limitaba a los siguientes principios: baja inflación, un
limitado rol de la política fiscal y un tipo de cambio flexible. El instrumento para el control de la
inflación se reducía esencialmente al manejo de la tasa de interés, por lo tanto la regulación
financiera y del mercado de valores en particular no era considerada como un instrumento de
política macroeconómica para estabilizar el ciclo económico (Blanchard 2010).
En línea con los desarrollos que se observaban en diferentes países en la implementación de la
política monetaria11, numerosos e importantes trabajos académicos avalaban los principios antes
mencionados. Por ejemplo, Woodford (2003, página 61) establece que la determinación del
nivel de precio puede ser obtenido dentro de un marco en que no se le asigna ninguna
importancia a la evolución de la oferta y la demanda de dinero. Según este autor lo realmente
importante es la forma en que el banco central -a través de la tasa de interés- puede manejar la
demanda agregada.
11 Mishkin y Schmidt-Hebbel (2006)
17
Gráfico 5: Impulsos Respuesta ante un Shock Monetario
Australia
PIB
Tipo de Cambio Real
1.00
2.00
Inflación Doméstica
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-1.00
2.00
PIB_CI
PIB_SI
Precio de Activos
0.00
-3.00
TCR_SI
Inversión
5.00
Q_CI
Q_SI
PI _ C
PI _ SI
Stock de Capital
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-5.00
1
-0.50
I nversión_ CI
Empleo
0.00
-0.20
0.50
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-2.00
TCR_C
Spread
0.50
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
3
5
7
9 11 13 15 17 19
K_CI
K_SI
Riqueza de los IF
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Empleo_C
-0.20
-0.50
Empleo_SI
-5.00
N_CI
Spread
Chile
PIB
Tipo de Cambio Real
0.20
0.50
0.00
-0.20
1.00
PIB_CI
PIB_SI
Precio de Activos
0.00
-0.50
1.00
0.10
TCR_C
TCR_SI
Inversión
0.00
Q_CI
Q_SI
Empleo
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-1.00
0.00
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Inflación Doméstica
0.02
-0.02
0.10
-1.00
Stock de Capital
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-0.10
I nversión_…
Spread
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
PI _ SI
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
0.20
PI _ C
1.00
K_CI
K_SI
Riqueza de los IF
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Empleo_C
-0.10
-0.20
-1.00
Empleo_SI
Spread
18
N_CI
Colombia
Tipo de Cambio Real
PIB
0.20
0.00
Inflación Doméstica
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-0.20
PIB_CI
PIB_SI
Precio de Activos
1.00
0.00
-0.50
1.00
0.00
TCR_SI
Inversión
Q_CI
Q_SI
Empleo
-0.02
0.10
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-1.00
TCR_C
PI _ SI
Stock de Capital
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-1.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-0.10
K_CI
I…
0.20
PI _ C
Spread
K_SI
Riqueza de los IF
1.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
0.00
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Empleo_C
-0.10
-0.20
-1.00
Empleo_SI
N_CI
Spread
Nueva Zelanda
PIB
Tipo de Cambio Real
0.20
2.00
0.00
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-0.20
PIB_CI
PIB_SI
Precio de Activos
2.00
0.00
0.00
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-2.00
2.00
TCR_C
TCR_SI
Inversión
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-2.00
Q_CI
Q_SI
Empleo
Inflación Doméstica
0.20
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-0.20
0.50
PI _ SI
Stock de Capital
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-2.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-0.50
I nversión_…
0.50
PI _ C
Spread
5.00
K_CI
K_SI
Riqueza de los IF
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
0.00
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Empleo_C
-0.10
Empleo_SI
-0.50
-5.00
Spread
19
N_CI
Perú
0.20
Tipo de Cambio Real
PIB
0.00
0.00Inflación Doméstica
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-0.20
PIB_CI
PIB_SI
-0.20
1.00 Precio de Activos
1.00
0.00
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-1.00
0.00
Q_CI
Q_SI
Empleo
TCR_C
TCR_SI
Inversión
-0.02
PI _ SI
0.10 Stock de Capital
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-1.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
-0.10
I nversión_…
0.20
PI _ C
Spread
K_CI
K_SI
1.00 Riqueza de los IF
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
0.00
0.00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Empleo_C
-0.10
Empleo_SI
-1.00
-0.20
Spread
N_CI
Fuente: cálculos de los autores
Por otra parte, Woodford (2003, capitulo 6) demuestra también que la maximización del
bienestar se puede lograr a través de la minimización de la volatilidad de la inflación y la brecha
del producto. Por último, Galí (2008, página 84) demuestra que un contexto de un modelo nuevo
keynesiano una regla de Taylor para la tasa de interés que responde agresivamente a la inflación
se aproxima a una política monetaria óptima.
Si bien estos resultados teóricos son simplificaciones de la realidad, en términos generales
representaban lo que muchos banqueros centrales pensaban sobre el rol de la política monetaria.
Esta creencia fue tomando cada vez más fuerza en la medida que la inflación caía y el
crecimiento era cada año más estable, lo que fue bautizado por algunos economistas como la
“Gran Moderación”. Nuevos desarrollos tecnológicos y algo de buena suerte, pero en definitiva
un mejor trabajo de los bancos centrales parecía estar detrás de esta “Gran Moderación” que
aseguraba la estabilidad financiera y económica mundial (Farmer, 2009).
Sin embargo, la profunda recesión de 2009 a nivel mundial demostró que la política monetaria
debe ser pensada dentro de un contexto mucho más amplia que sólo el control de la inflación y el
producto. Por ejemplo, el Banco de Inglaterra (2009) líder en la implantación de las metas de
inflación reconoce que las políticas macro prudenciales son un importante ingrediente que está
faltante en el diseño actual de la política monetaria. Más aún, este banco admite que una brecha
20
más acotada entre las políticas macro estándar y la regulación de instituciones financieras habría
evitado en gran medida los costos de la actual crisis financiera.
Brunnermeier et al (2009) establecen que la regulación debe ser contra cíclica y encargarse
especialmente de burbujas especulativas en los activos cuyo colapso puede dañar seriamente al
sector financiero. Esto, debido a que la mayoría de las crisis financieras son precedidas por
burbujas en los precios de los activos. Estas emergen después de aperturas financieras e
innovaciones y pueden persistir incluso con la presencia de inversionistas racionales y
sofisticados que encuentran más rentable (en contraposición a la teoría de mercados eficientes)
seguir a una burbuja que ir en contra de ella12.
Una crisis de liquidez en una institución o mercado puede gatillar una masiva externalidad a las
otras instituciones (riesgo sistémico) que pone fin en forma abrupta a la burbuja especulativa y
en consecuencia produce una caída severa en el precio de los activos. La incertidumbre
resultante y el menor precio de los activos reducen el acceso a nuevos créditos y fuentes de
financiamiento, ocasionando de este modo una ineficiente reducción en el apalancamiento
(deleveraging), la que se traduce finalmente en una menor actividad el sector real de la
economía.
El efecto de esta regulación debe ser la reducción del riesgo sistémico que las fluctuaciones en
las condiciones de una institución o mercado podrían provocar en el resto del sistema. En
consecuencia, el análisis se debe concentrar en tres elementos claves (Brunnermeier et al 2009):
niveles de apalancamiento, descalce entre activos (largo plazo) y sus fuentes de financiamiento
(Wholesale Money market) y expansión del crédito. Para esto, las medidas deben ser restrictivas
durante un boom de crédito y más relajadas durante una crisis13.
Al respecto, en este estudio hemos encontrado evidencia que en economías pequeñas abiertas y
emergentes los mercados bursátiles operan a través de los intermediarios financieros para
financiar la inversión (canal de la inversión). Como se explica más arriba, un camino directo es
la regulación contra cíclica a los intermediarios para evitar burbujas que terminen ocasionando
daño a la economía. Un complemento a esta estrategia es intervenir directamente a través de la
tasa de interés cuando ocurren cambios exógenos, por ejemplo épsilon ε t , en el valor del capital
Qt , y que son independientes de los shocks tecnológicos.
El Gráfico 6 muestra tres tipos de reacciones del banco central a un shock en el precio de los
activos épsilon ε t . Primero, la respuesta estimada del modelo con intermediarios financieros
para los cinco países de la muestra. Segundo, la respuesta óptima obtenida a través de resolver el
12
Por ejemplo Coval et al (2007) demuestra que mucho de los instrumentos financieros que gatillaron la crisis
pueden ser caracterizado como bonos catastróficos, es decir, los inversionistas se fijaron más en la rentabilidad
esperada (credit rating) que en los estados de la economía en que se puede producir un default.
13 Autores como Perotti y Suarez (2009), Caballero (2009), Kashyap et al (2008), Borio (2009) y Brunnermeier et al
(2009) han propuesto diferentes formas para regular en forma más eficiente los intermediarios financieros y evitar
que exacerben el ciclo económico. Por un lado están los esquemas de seguros privados y públicos, mayores ratios de
deuda a activos, y los impuestos Pigouvianos, todas herramientas para asegurar los requerimientos de capital y
liquidez de los intermediarios financieros. Así en caso de un boom de crédito, se debieran implementar las
herramientas para moderar los niveles de apalancamiento y el crecimiento del crédito.
21
problema de Ramsey. Para esto suponemos la siguiente función de pérdida que debe minimizar
el planificado central:
A B CDEF BG CDEH BI CDEJDKD LM NJMEMK EMDO
Donde B 1.0, BG .5 y B 0.2
Si bien esta función es arbitraria, nos permite responder directamente la siguiente pregunta: cuál
debería ser la trayectoria de la tasa de interés de política monetaria que permite minimiza la
función de pérdida si ocurren shocks, épsilon ε t . Tercero, se adiciona al Gráfico 6, la respuesta
del modelo suponiendo que se “ajusta” la función de reacción del banco central y se incorpora
directamente el precio de los activos.
Los resultados del Gráfico 6 indican una serie de hechos estilizados importantes. Un shock
shocks épsilon ε t produce una expansión y luego una contracción. La contracción es al menos
tan larga como la expansión. Si bien el modelo es de equilibrio y no considera temas como el
desempleo y la utilización de recursos, la posterior contracción que produce este tipo de shock
debe producir necesariamente un perjuicio a la economía.
En seguida, la política monetaria óptima representada por la solución de Ramsey ocasiona menos
fluctuaciones en el PIB pero si una apreciación real mayor. En general la tasa de interés real
tiende a subir y a la inflación a caer. Una ponderación cercana a 0.1 en el precio de los shocks
exógenos del precio de los activos en la regla de Taylor, mejora en todos los casos la trayectoria
del tipo de cambio real y en algunos casos la trayectoria del PIB y también de la tasa de interés
real. Todo esto medido en relación a la solución de Ramsey y a los impulsos obtenidos con la
regla de Taylor simple.
Una ponderación mayor para el PIB dentro de la función de pérdida aumentaría también la
ponderación de este tipo de shock dentro de la función de Taylor. Sin duda que una derivación
con micro fundamentos daría más luces sobre la ponderación final que deben tener esos shocks
en la función de reacción de los bancos centrales. En otras palabras, dependiendo de la función
de pérdida, una política monetaria mejor a la estimada se puede lograr a través de una
apreciación real y una mayor tasa de interés real. Esto se puede implementar si el banco central
en estos países es más agresivo para enfrentar estos shocks.
Limitaciones del estudio
Sin embargo, el estudio presenta importantes limitaciones que deben ser abordadas más adelante.
Primero, las estimaciones se realizan sobre un modelo lineal por tanto quedan excluidos los
temas de incertidumbre, es decir, segundos y terceros momentos, asociados con la volatilidad de
los mercados bursátiles. Así, la exclusión de estos momentos ponen en duda las conclusiones que
se pueden obtener sobre el bienestar de una política específica. Una forma de enfrentar este tema
es usar los parámetros estimado de este estudio en una aproximación de segundo orden y ahí
comparar la introducción de los shocks sobre activos exógenos en la regla monetaria sobre el
bienestar social.
22
Segundo, la comparación entre tener en la regla de política monetaria los shocks de precios
activos exógenos o no es una posibilidad pero no es la única alternativa que disponen los bancos
centrales. Si estos shocks afectan la disponibilidad de crédito privado a la economía, como bien
lo muestran Gertler y Karadi (2009), puede ser mejor que los bancos centrales abandonen
temporalmente en el caso de este tipo de shocks las reglas monetarias basadas en tasas de interés
por un manejo directo sobre la liquidez de la economía. Esto también es válido si estos shocks
son extremadamente virulentos y por tanto producen traumáticos efectos sobre el sistema
financiero y económico. Nuevamente, en este caso es necesario contar con una versión no lineal
del modelo para capturar los efectos de severos shocks bursátiles que causan que la economía se
desvié fuertemente de su estado estacionario. Esto también es válido para las asimetrías en el
ciclo económico que generan este tipo de shock. En efecto, recesiones que comienzan con crisis
financieras tienden a ser más largas por la pérdida de credibilidad entre los diferentes agentes
sobre la solvencia de empresas, familias y agentes financieros.
Tercero, el modelo no considera la posibilidad de desempleo y por tanto, si bien se considera
salarios nominales rígidos, no contabiliza el efecto de este tema sobre el desempeño en el
bienestar de diferentes alternativas de política monetaria.
Gráfico 6: Política Monetaria Óptima
Australia
Inflación
0.020000
0.200000
0.150000
0.100000
0.050000
0.000000
-0.050000
-0.100000
-0.150000
0.010000
0.000000
-0.010000
1
3
5
7
9
11 13 15 17
-0.020000
-0.030000
Estimada
Ramsey
1
Ajustada
3
5
7
Estimada
9
11 13 15 17
Ramsey
Ajustada
Tasa Int Real
TCR
0.300000
PIB
0.200000
0.200000
0.150000
0.100000
0.100000
0.000000
-0.100000
1
3
5
7
9
0.050000
11 13 15 17
-0.200000
0.000000
-0.300000
-0.050000
Estimada
Ramsey
Ajustada
1
3
Estimada
23
5
7
9
11 13 15 17
Ramsey
Ajustada
Colombia
0.025000
0.020000
0.015000
0.010000
0.005000
0.000000
-0.005000
-0.010000
Inflación
1
3
5
7
9
Estimada
0.600000
0.400000
0.200000
0.000000
-0.200000
-0.400000
-0.600000
-0.800000
-1.000000
1.000000
0.800000
0.600000
0.400000
0.200000
0.000000
-0.200000
-0.400000
-0.600000
11 13 15 17
Ramsey
PIB
1
Ajustada
3
5
7
Estimada
TCR
9
11 13 15 17
Ramsey
Ajustada
Tasa Int Real
1.000000
0.800000
0.600000
0.400000
1
3
5
7
9
11 13 15 17
0.200000
0.000000
-0.200000
-0.400000
Estimada
Ramsey
1
3
5
7
9 11 13 15 17 19
Ajustada
Estimada
Ramsey
Ajustada
Chile
0.025000
0.020000
0.015000
0.010000
0.005000
0.000000
-0.005000
-0.010000
Inflación
1
3
5
7
9
Estimada
0.400000
0.300000
0.200000
0.100000
0.000000
-0.100000
-0.200000
-0.300000
11 13 15 17
Ramsey
0.000000
3
5
7
9
11 13 15 17
-0.400000
-0.600000
Estimada
5
7
9
11 13 15 17
Ramsey
Ajustada
Tasa Int Real
0.600000
0.500000
0.400000
0.300000
0.200000
0.100000
0.000000
-0.100000
-0.200000
0.200000
1
3
Estimada
0.400000
-0.200000
1
Ajustada
TCR
0.600000
PIB
Ramsey
Ajustada
1
3
Estimada
24
5
7
9
11 13 15 17
Ramsey
Ajustada
Nueva Zelandia
Inflación
0.100000
PIB
0.600000
0.400000
0.050000
0.200000
0.000000
0.000000
1
-0.050000
3
5
7
9
-0.200000
11 13 15 17
1
3
5
7
9
11 13 15 17
-0.400000
-0.100000
-0.600000
Estimada
Ramsey
Ajustada
Estimada
TCR
1.000000
Ajustada
Tasa Int Real
1.000000
0.800000
0.500000
0.600000
0.000000
-0.500000
Ramsey
1
3
5
7
9
0.400000
11 13 15 17
0.200000
-1.000000
0.000000
-1.500000
-0.200000
Estimada
Ramsey
1
3
5
7
9
11 13 15 17
Ajustada
Estimada
Ramsey
Ajustada
Perú
Inflación
PIB
0.600000
0.025000
0.400000
0.020000
0.200000
0.015000
0.000000
0.010000
0.005000
-0.200000
0.000000
-0.400000
-0.005000
1
3
5
7
1
3
5
7
0.400000
0.300000
0.200000
0.100000
0.000000
-0.100000
-0.200000
-0.300000
-0.400000
-0.500000
Ramsey
3
5
7
Estimada
Ramsey
Ajustada
Ajustada
Tasa Int Real
TCR
1
11 13 15 17
9 11 13 15 17
Estimada
Estimada
9
9
0.600000
0.500000
0.400000
0.300000
0.200000
0.100000
0.000000
-0.100000
-0.200000
11 13 15 17
Ramsey
Ajustada
1
3
Estimada
Fuente: cálculos de los autores
25
5
7
9
11 13 15 17
Ramsey
Ajustada
5. Conclusiones
El presente estudio busca evidencia respecto de la existencia de conexiones entre las
fluctuaciones macroeconómicas y los mercados bursátiles en economías pequeñas y abiertas, de
diferentes niveles de desarrollo. Así, estimamos modelos de equilibrio general dinámicos y
estocásticos (DSGE) para Australia, Chile, Colombia, Nueva Zelanda y Perú.
Al respecto, tomamos una estrategia de modelación que considera dos casos extremos. Primero,
se utiliza un modelo nuevo keynesiano en el que se levanta el supuesto de equivalencia
Ricardiana para ver el impacto de los mercados bursátiles sobre la riqueza y por tanto en el
consumo. Para concentrarnos en los efectos sobre el consumo el modelo no se considera la
inversión privada. Esta aproximación al problema la llamamos “canal del consumo”.
Segundo, se restablece el supuesto de equivalencia Ricardiana y se introduce intermediarios
(bancos) para financiar los proyectos de inversión. En esta segunda estrategia, las empresas
dependen de los fondos obtenidos a través de estos intermediarios para poder financiar sus
proyectos productivos. Con el objetivo de diferenciar esta estrategia de la anterior, la llamamos
“canal de la inversión”.
Ambos tipos de modelos son estimados con técnicas bayesianas. Esto nos permite comparar
directamente entre modelos alternativos. Así, en cada estrategia por separado consideramos
como punto de partida que los mercados bursátiles, el canal del consumo y el canal de la
inversión, juegan un rol en las fluctuaciones cíclicas en estos países. Esto se realiza chequeando
los “Posterior Odds Ratios” para ver si existe evidencia empírica en favor o no de cada uno de
estos canales.
En conclusión, no encontramos evidencia de que los mercados bursátiles tengan algún rol en la
explicación de las fluctuaciones cíclicas a través del consumo. Sin embargo, estos mercados si
contribuyen a explicar el ciclo económico cuando se introducen intermediarios financieros
(bancos) para financiar la inversión. Los resultados indican que estos intermediarios acentúan
considerablemente el ciclo económico y la transmisión de la política monetaria.
Además, se evidencia que la política monetaria podría mejorar su desempeño si reaccionara a
los shocks en el precio de los activos, que son independientes de los aumentos de productividad.
Tomando una función de pérdida arbitraria se calcula la solución de Ramsey y luego se obtiene
que una regla monetaria tipo Taylor ajustada por el shock en el precio de los activos replica
mejor la solución de Ramsey. En particular, se logra generar una mayor apreciación real y
aumento en la tasa de interés real para suavizar las fluctuaciones el PIB que causan estos shocks.
En efecto, la política monetaria puede mejorar el bienestar social puesto que este tipo de shock
produce en general una dinámica de boom y luego de recesión, en la que esta última fase se
prolonga por un periodo de tiempo mayor que la expansión.
Finalmente, el estudio se realizo con estimaciones lineales, limitando el análisis en dos aspectos
importantes. Uno de ellos son las comparaciones de bienestar, puesto que se omiten temas claves
como la incertidumbre que puede generar la volatilidad de los mercados bursátiles en las
decisiones de consumo e inversión y también al no existir no linealidades se excluye la
26
posibilidad real que los ciclo económicos sean asimétricos tanto en términos de duración como
de magnitud.
Referencias
An S., Schorfheide F., 2007, Bayesian Analysis of DSGE Models, Econometric Reviews, 26,
113–172.
Ando A., Modigliani F., 1963, The life cycle hypothesis of saving: Aggregated implications and
tests, American Economic Review, 53, 55-84.
Bank of England, 2009, The Role of Macroprudential Policy.
Bernanke B., Gertler M., 2000, Monetary Policy and Asset Price Volatility, Federal Reserve
Bank of Kansas City.
Bernanke B., Gertler M., Gilchrist S., 1999, The Financial Accelerator in a Quantitative Business
Cycle framework, Handbook of macroeconomics, Taylor, J., Woodford, M. editors.
Bernanke B., Gertler M., 1989, Agency Costs, Net Worth and Business Fluctuation, American
Economic Review, Vol. 79,N°.1, pp.14-31.
Bernanke B., 1983, Nonmonetary Effects of the Financial Crisis in the Propagation of the
Great Depression, The American Economic Review, Vol. 73, No. 3, pp. 257-276
Blanchard O., Dell’Ariccia G., Mauro P., 2010, Rethinking Macroeconomic Policy, IMF Staff
Position Note.
Blanchard O. ,1985, Debt, Deficits, and Finite Horizons, The Journal of Political Economy, 93,
223–247.
Borio C., 2009, Ten Prepositions about Liquidity Crises, BIS Working Papers No 23.
Brunnermeier M., Yuliy,S., 2010, A Macroeconomic Model with a Financial Sector, mimeo.
Brunnermeier M., Crockett A., Goodhart C., Persuad A., Shin H., 2009, The Fundamental
Principles of Financial Regulation, Geneva Reports on the World Economy 11.
Brunnermeier M., 2008, Deciphering the Liquidity and Credit Crunch 2007-2008, Journal of
Economic Perspective, Vol 23, No 1, 77-100.
Caballero R., 2009, A Global Perspective on the Great Financial Insurance Run, Vox EU, 23
January
Calvo G.,1983, Staggered Prices in a Utility-Maximizing Framework, Journal of monetary
Economics 12;3 383-398, September.
Case K., Quigley J., Shiller R., 2005, Comparing Wealth Effects: The Stock Market versus the
Housing Market, The B.E. Journal of Macroeconomics, Berkeley Electronic Press, vol.
0(1).
Cecchetti S., Genberg H., Lipsky J., Wadhwanil S., 2000, Asset Prices and Central Bank Policy,
ICMB and the CEPR
27
Christiano L., Motto R., Rostagno M., 2010, Financial Factors In Economic Fluctuations,
mimeo No 1192 / May 2010
Christiano L., Eichenbaum M., Evans C., 2005, Nominal Rigidities and the Dynamics Effects of
a Shock to Monetary Policy, Journal of Political Economy.
Clarida R., Galí J., Gertler M., 1999. The Science of Monetary Policy: A New Keynesian
Perspective. Journal of Economic Literature 37, 1661-707.
Coval J., Jurek J., Stafford E., 2007, Economic Catastrophe Bonds, mimeo
Davis M., Palumbo M., 2001, A primer on the economics and time series econometrics of wealth
effects," Finance and Economics Discussion Series 2001-09, Board of Governors of the
Federal Reserve System (U.S.).
Diamond D. (1984), Financial Intermediation and Delegated Monitoring, Review of Economic
Studies, 393-414
Di Giorgio G., Nistico S., 2005, Monetary Policy and Stock Prices in an Small Open Economies,
Luiss Lab on European Economics, LLEE Working Document No 34, November.
DeJong D., Dave C., 2007, Estructural Macroeconometrics, Princeton University Press
Erceg C., Henderson D., Levin A, 2000, Optimal Monetary Policy with Staggered Wage and
Price Contracts. Journal of Monetary Economics 46; 2; 281-313, October.
Farmer R., 2009, How the Economy Works: Confidence, Crashes and Self-Fulfilling Prophecies.
Fisher I., 1933, The Debt-Deflation Theory of Great Depressions, Econometrica.
Galí J., 2008, Monetary Policy , Inflation, and the Business Cycle, Princeton press
Galí J., López-Salido JD., Vallés J., 2007. Understanding the Effects of Government Spending
on Consumption. Journal of the European Economic Association 5, 227-70.
Galí J., Monacelli T., 2005, Monetary Policy and Exchange Rate Volatility in a Small Open
Economy, Review of Economic Studies, 72, 707–734.
Gertler M., Kiyotaki N., 2010, Financial Intermediation and Credit Policy in Business Cycle
Analysis, mimeo.
Gertler M., Karadi, P., 2009, A Model of Unconventional Monetary Policy, mimeo.
Hayashi F., 1982, Tobin's Marginal q and Average q: A Neoclassical Interpretation,
Econometrica, Econometric Society, vol. 50(1), pages 213-24, January.
Kashyap A., Raghuram G., Stein J., 2008, Rethinking Capital Regulation, mimeo
Kiyotaki N., Moore J., 2008, “Liquidity, Business Cycles y Monetary Policy," mimeo.
Laxton D., Pesenti P., 2003. Monetary Rules for Small, Open, Emerging Economies, Journal of
Monetary Economics, 50, 1109-1146.
Lettau M, Ludvigson S., 2004, Understanding Trend and Cycle in Asset Values: Reevaluating
the Wealth Effect on Consumption, American Economic Review, American Economic
Association, vol. 94(1), pages 276-299, March.
Merton R., 1973, An Intertemporal Capital Asset pricing Model, Econometrica.
28
Mishkin F., 1978, The Household Balance Sheet and the Great Depression, Journal of Economic
History, (December 1978), 38, 918-937.
Mishkin F., Schmidt-Hebbel K., 2006. Monetary Policy Under Inflation Targeting: An
Introduction," Journal Economía Chilena (The Chilean Economy), Central Bank of Chile,
vol. 9(3), pages 5-17, December.
Nisticó S. ,2005, Monetary Policy and Stock-Price Dynamics in a DSGE Framework, Libera
Universit´a Internazionale degli Studi Sociali - Guido Carli, LLEE Working Paper, 28,
Rome.
Reinhart C., Rogoff K., 2008, Is the 2007 U.S. Sub-Prime Financial Crisis so Different? An
International Historical Comparison,
Perotti E., Suarez,J., 2009, Liquidity Risk Charges as a Macroprudential Tool, mimeo.
Poterba J., 2000, Stock Market Wealth and Consumption, Journal of Economic Perspectives,
American Economic Association, vol. 14(2), pages 99-118, Spring.
Schmitt-Grohe S., Uribe M., 2004, Optimal fiscal and monetary policy under imperfect
competition, Journal of Macroeconomics, Elsevier, vol. 26(2), pages 183-209, June
Schmitt-Grohe S, Uribe M., 2003, Closing Small Open Economy Models, Journal of
International Economics 61, 163-185.
Smets F., Wouter R., 2007, Shocks and frictions in U.S. Business Cycle, A Bayesian DSGE
Approach, American Economic Review.
Woodford M. (2003), Interest and Prices: Foundations of a Theory of Monetary Policy.
Princeton University Press.
Anexo A Modelo Canal del Consumo
El modelo se basa en el trabajo seminal de Galí y Monacelli (2005), que proporcionan un pequeño modelo de
equilibrio general para una economía abierta. A fin de introducir el efecto riqueza de las acciones se utiliza el
enfoque de generaciones traslapadas (Blanchard, 1985) para una economía abierta de acuerdo con Nisticó (2005) y
así levantar el supuesto de equivalencia Ricardiana. El modelo se asemeja a la estructura propuesta por Funke et al
(2009), modelo en donde el efecto riqueza de las acciones está presente en una economía de tipo de cambio fijo.
Adicionalmente se incorpora al modelo una ecuación a fin de evaluar la dinámica del tipo de cambio real. Por otro
lado se supone la existencia de expectativas adaptativas en la curva de Phillips, sin dejar de lado el supuesto de
expectativas racionales.
El Resumen del modelo Log linealizado y parámetros
Curva IS
V
\
x) U WY Z E) x)5 U Y Z q) U Y Z #r) E) π`,)5 rr)a &
X
Curva de Phillips
X
X
µ
π`,) φθβE) π`,)5 τπ`,) κg x) ε)
(A1)
(A2)
Tasa de interés de equilibrio
rr_tⁿ ρ 2σgno Ψ Γ :Γr a ) 2#σg ρtu Ψ Γ &Γtu Θσg #ρtu 1&:αy)u
29
(A3)
Producto con flexibilidad de precios
Brecha del producto
Equilibrio de mercado
y)a Γr a ) αΓtu y)u
(A4)
x) y) y)a
(A5)
y) y)u U Z t )
(A6)
π) π`.) αs) s) (A7)
s) s) s) s) πu) πu`,)
(A8)
q) 1 αs)
(A9)
VW
Inflación y términos de intercambio
Inflación y términos de intercambio
Tipo de cambio real
Resto del mundo
Regla de Taylor
Shock Monetario
Shocks tecnológico local
Tasa de interés real
Mercado de acciones
tu
u
y)u ρutz y)
ε)
(A10)
r) φ{ r) φ{ x) φ| π) m)
(A11)
m) ρ~ m) ε~
)
(A12)
a ) ρr a ) εr)
(A13)
r) i) π)5
(A14)
q) €
5
‚
E) q)5 ƒ E) x)5 r) E) πh,)5 rr)a η)
5
q) q ) qa)
qa) y)a
(A15)
Shocks en el precio de las acciones por factores no fundamentales
…
η) ρ… η) ε)
30
(A16)
Tabla A1 parámetros
σg †
σ
ˆ
1 α αω
‹
†
N
ˆ
1N
κg λσg ‹
1 r1 εµ
Ω
C r 1 rε UCZ
Y
ω σζ 1 ασŠ 1
Γr Θ ζ 1 1 አ1
λ’ #1 ε β“& ”Ž
Ψ γŽ
1 ‹ µ
 ασg •
µ
β β–/1 Ψ
1‹
σg ‹
1 β1 γ Ω
† ˆ
1γ
C
λ 1 τ1 θ1 β–θφ
β– 1/1 r
Γtu Θσg
σg ‹
Γ 1 Ψ αΘσg
φ
Ž
1
θ τ21 θ#1 β–&:
ρ logβ–
Anexo B Modelo Canal de la Inversión
Familias
Las familias que tienen acceso al mercado de capitales además de consumir y trabajar también prestan fondos a los
intermediarios financieros.
 ( C o (i ) − hC o (i) ) 1−σ
Lo (i)1+ ρL
t
t −1
Eo ∑ t =0 β 
− t

1−σ
1 + ρL

Sujeto a la siguiente restricción presupuestaria
∞
t




(B1)
o
o
o
o*
o
PC
t t (i ) = Wt (i ) Lt (i ) + Bt (i ) − St Bt (i ) + Dt (i ) − PT
t t
− Rt−1 Bto+1 (i ) + St (Φ( Bt*+1 ) Rt* ) −1 Bto+*1 (i ),
(B2)
Donde Cto (i ) es consumo, Dto (i ) son dividendos, Φ ( Bt*+1 ) es el premio por riesgo país, S t es el tipo de cambio
nominal, Bto* (i ) son activos internacionales netos, Wt (i ) es salario nominal, Lot (i ) es el número de horas trabajadas,
Bto (i) son los fondos prestados a los intermediarios financieros, Rt y Rt* son las tasas de interés nominal domestica
y externa, respectivamente ( Rt = 1 + it y R* = 1 + it* ) y T t impuestos lump sum.
t
Introducimos una proporción 1 − λ _ C de familias restringidas a su ingreso laboral. Suponemos por simplicidad
que estas restricciones sólo ocurren en el corto plazo y que en el estado estacionario ambas familias tienen iguales
niveles de consumo.
De las condiciones de primer orden de este problema de maximización para las familias optimizadores se obtienen
la ecuación de Euler para el consumo, la oferta de trabajo y la paridad no cubierta de tasa de interés. A fin de
capturar mejor la dinámica de los datos se supuso que la paridad de tasas de interés sólo se cumple parcialmente y en
consecuencia el tipo de cambio real depende además de su propio rezago en una proporción Ω E .
Oferta de Trabajo
Al igual que en Erceg et al. (2000), se supone que los hogares actúan como fijadores de precios en el mercado
laboral. El supuesto estándar es que los salarios nominales son rígidos a la Calvo (1983). Por otro lado, existe un
agente agregador que produce un índice de trabajo con los trabajos individuales de cada familia a través de una
31

tecnología de rendimientos constantes a escala (una función CES) para ser entregado a las empresas productoras de
bienes intermedios. Del problema de minimización se obtiene el nivel agregado de salario para la economía:
1+θ w
−θ w
1
1
−
1

1

1+θω
θω
(B3)
Lt =  ∫ Lt (i )
di 
Wt =  ∫ Wt (i ) di 
 0

 0

Adicionalmente, se supone que las familias restringidas fijan su salario igual al salario medio de las familias que
tienen acceso al mercado de capitales. Por último, los trabajadores que no reciben la "señal" para re-optimizar y
cambiar sus salarios nominales pueden reajustar su salario de acuerdo la inflación pasada a una tasa δ W .
Las Firmas
En el modelo existen dos tipos de firmas: primero, las productoras de bienes intermedios perfectamente competitivas
que venden su producto a un precio Pm y que usan como insumo: el trabajo Lt , el capital Kt y los bienes
importados M t . Los precios del capital y los bienes importados son flexibles. La producción se realiza a través de
una tecnología tipo Cobb-Douglas:
Yt = At Lt α1 ( Kt ε t ) 2 M 1−α1 −α 2
α
(B4)
En esta última ecuación, el shock tecnológico es medido por la variable At y suponemos que éste sigue un proceso
aleatorio AR (1). El shock épsilon ε t se define como una fuente exógena de cambio en el valor del capital Qt .
Entonces, las firmas productoras de bienes intermedios maximizan la siguiente función de beneficios.
∞
{
max ∑ β k Et Λ t ,t + k ( Pm,t + k Yt + k ( j ) + (1 − δ ) ε t + k K t + k Qt + k ) − RF ,t + k Qt + k K t + k
k =0
∞
{
}
(B5)
}
− ∑ β k Et Λ t ,t + k (Wt + k Lt + k + St + k M t + k )
k =0
En las estimaciones del modelo se supone también que existe inercia en la respuesta de las demandas de cada
insumo obtenidas de la ecuación (B5) a cambios en los precios relativos. Entonces el trabajo, las importaciones y el
capital responden directamente a los precios en proporciones Ωœ , ٝ y ΩžŸ respectivamente.
La producción de bienes intermedios es vendida al mercado local por intermediarios con poder de mercado que fijan
su precio Pt * según el modelo de Calvo (1983). La fijación de precios es similar a la supuesta para la formación de
los salarios nominales. Por lo tanto, las firmas que no reciben la señal para cambiar los precios pueden reajustarlos
según la inflación pasada medido por el nivel de indexación δ D . De esta manera las firmas fijan un precio Pt * en
función de los costos marginales futuros MCt .
∞
{
max ∑ θ k Et Λ t ,t + k Yt + k ( j )( Pt * ( j )∏ l =1 (π tk+l −1 )
k =0
k
δD
}
− MCt + k )
(B6)
Sujeta a la demanda que enfrentan:
 P* ( j ) 

Yt +k ( j ) ≤  t
 Pt 
−ε D
Yt +k
(B7)
Los costos marginales están definidos como:
λ
1−λ
(B8)
MCt +k = Pmt c (St Oilt ) c
Con lo cual, las firmas productoras de bienes intermedios deben asumir el costo de transporte medido por el precio
del petróleo Oilt
Las firmas productoras de bienes de capital, producen capital que es arrendado, asimismo compran el capital ya
usado por las firmas productoras de bienes intermedios, su función de beneficios es definida como:
32
∞


 I   
(B9)
max ∑ β t Et  Λ t ,τ  ( Qτ − 1) Iτ − f  τ  Iτ  
I
τ =t
 τ −1   


En donde se ha sustituido la ley de movimiento del capital K t +1 = (1 − δ ) K t + I t y donde los costos de ajustes de
nuevos proyectos de inversión, f
( ) son cuadráticos.
Los Intermediarios Financieros: ver Sección 2.
Política Monetaria y Fiscal
La política monetaria es administrada por el banco central que se supone sigue una Regla de Taylor, se asume
también que esta responde a cambios en la inflación, producto y tipo de cambio, se introduce asimismo un cierto
grado de inercia Ω R en la respuesta monetaria lo cual permite reflejar el grado de persistencia existente.
1−Ω R
ζ e2 
φπ
φy
ζ 1e
 

R


Π
PIB
E
E






t
t
t
(B10)
 eut 
Rt = ( Rt −1 )  R   t +1  





   Π   PIB   E   Et −1   
 
 
Donde R es la tasa natural, Π t es la inflación total, Π es el objetivo inflacionario, PIB es el PIB potencial, Et es
ΩR
el tipo de cambio real, E es el tipo de cambio real de equilibrio y utR es un shock monetario.
Respecto a la política fiscal, se tiene una recta presupuestaria en donde se asume que la totalidad de la deuda es
pública, además se considera que el gasto fiscal sigue un proceso AR(1).
Exportaciones y Riesgo país
En el modelo se supone que las exportaciones X t dependen del tipo de cambio real Et por una elasticidad u , de la
actividad económica internacional PIBt* y además, presenta cierto grado de inercia Ω .
Asimismo, para cerrar el modelo, suponemos que el riesgo país Φ depende de la deuda externa -Schmitt-Grohé y
Uribe (2004)-, sobre el PIB
Equilibrio y Agregaciones
Finalmente, se define la agregación de algunas variables, dada la existencia de dos tipos de familias, además de
considerar las condiciones de equilibrio que se deben cumplir.
Para el caso de las familias, se agregan de manera ponderada el consumo de aquellas con acceso al mercado de
capitales y de aquellas con restricciones a este mercado cuyo consumo depende directamente de sus ingresos
laborales, esta suma ponderada nos brinda el consumo agregado de la economía.
Ct = (1 − λ _ C )C + (λ _ C)C =
r
t
o
t
λ _C
∫C
o
t
0
1
(i)di +
∫ C (i)di
λ
r
t
(B11)
1− _ C
Por el lado de los intermediarios financieros sus fondos totales provienen solo de las familias con acceso al mercado
de capitales:
(B12)
Bt = (λ _ C )( Bto )
La deuda externa total de la economía está dada por la suma entre la deuda de las familias que tienen acceso al
mercado de capitales y el gobierno
(B13)
Bt* = BtG* + (λ _ C ) Bto*
A su vez, el trabajo total de la economía es también un promedio agregado del trabajo ofrecido por los dos tipos de
familias.
(B14)
Lt = (1 − λ _ C )Lrt + (λ _ C ) Lot
Una vez que los salarios nominales se consideran rígidos en el corto plazo, la demanda es quien define la cantidad
total de trabajo, no así la oferta. Se supone además que ambos tipos de familia trabajan para ese nivel de salario la
misma cantidad de horas.
33
(B15)
Lt = Lrt = Lot
Por último, una vez agregadas cada una de las restricciones de las familias, las firmas y el equilibrio en el mercado
domestico, se obtiene la restricción total de la economía.

PC
t t + Pt I t 
1 +

−1
  Bt*+1  *  *
 I 
f  t   + PG
 Rt  Bt +1
t t = Pm ,t Yt − St M t + St 
Φ
 I t −1  
  Yt  
(B16)
− St Bt* + ( St Pt cu CU ) + Qt K t +1 − RF ,t Qt −1 K t
Donde (St Pt cu CU ) son los ingresos provenientes de los commodities (cobre en el caso chileno y peruano, petróleo
para Colombia, y una canasta de commodities para Australia y Nueva Zelanda). En el modelo se supone también
que en el análisis de corto plazo, la oferta de este commoditie (CU ) es completamente inelástica a cambios en el
precio ( Pt cu ). De esta manera, todas las fluctuaciones en los ingresos provenientes de la venta de estos commodities
durante este plazo son ocasionadas enteramente por variaciones en el precio de este producto y el tipo de cambio.
Anexo C Metodología Econométrica y resultados
Se como referencia An y Schorfheide (2007) para la estimación bayesiana de los modelos (DSGE). Un resumen de
esta técnica se encuentra en DeJong y Dave (2007), sucintamente el “posterior” de un parámetro Θ en un modelo <
puede expresarse como una proporción del producto entre el “prior” y la función de verosimilitud:
p ( Θ / YT , A) ∝ p ( Θ / A) p (YT / Θ , A)
(C1)
Típicamente, el objetivo del análisis Bayesiano considera el cálculo del valor esperado condicional de una función
de los parámetros g ( Θ ) :
E  g ( Θ )  =
∫ g (Θ )p (Θ / Y , A) d Θ
∫ p (Θ / Y , A) d Θ
T
(C2)
T
E  g ( Θ )  es un promedio ponderado de g ( Θ ) , con la ponderación asignada a un valor particular de Θ
determinada conjuntamente por la data –a través de la función de verosimilitud- y el “prior”.
En general, no es posible calcular E  g ( Θ )  de manera analítica, en su lugar se emplean métodos numéricos que
permiten aproximar las integrales que aparecen en esta expresión. Un método de aproximación empleado, es el
denominado Metrópoli-Hastings el cual consiste en la construcción de una cadena de Markov de Θ cuya
distribución converge al posterior de p ( Θ / YT , A) .
Estimaciones
De acuerdo a la metodología de trabajo de los modelos DSGE, el modelo es log-linealizado en torno a su estado
estacionario. Los datos empleados son trimestrales y corresponden al período 1996-2009, para las estimaciones los
datos se transforman a diferencias porcentuales de la forma 100* ln ( X t ) − ln X tHP donde X tHP es la tendencia
(
(
))
obtenida empleando el filtro de Hodrick y Prescott, bastante utilizado en la literatura de análisis de los ciclos. La tasa
de inflación trimestral se utilizó en sus unidades originales y las tasas de interés fueron llevadas a términos
trimestrales, es decir las tasas anualizadas divididas por cuatro.
Se decidió no estimar los parámetros que se emplean para calcular el estado estacionario, en su lugar se utilizan
valores que permitan replicar los principales ratios macroeconómicos para las economías de cada uno de los cinco
países en el período 1996-2009. Los principales ratios alcanzados se muestran en la Tabla 1, mientras que en la
Tabla 2 se muestran los principales parámetros relacionados a los intermediarios financieros que son consistentes
con estos ratios macro económicos.
34
Tabla C.1
Ratios macroeconómicos en Estado Estacionario del Modelo Anexo B
Australia
Chile
Colombia N. Zelanda
C
PIB
0.50
0.58
0.51
0.53
0.60
I
PIB
0.25
0.25
0.25
0.23
0.18
M
PIB
0.17
0.33
0.18
0.24
0.19
G
PIB
0.17
0.10
0.11
0.18
0.10
B*
PIB
0.56
0.64
0.33
0.45
0.39
Perú
Tabla C.2
Parámetros Calibrados del Modelo Anexo B
Parámetros
% de capital que puede desviarse
Tasa de descuento
Tasa de sobrevivencia de los banqueros
Transferencia % a los banqueros entrantes
Margen de comercialización
Participación del capital
Participación del trabajo
Tasa de depreciación
λ
β
θ
γ
εD
α1
α2
δ
Australia
Chile
Colombia N. Zelanda
Perú
0.2700
0.3500
0.3860
0.3500
0.3800
0.9850
0.9950
0.9975
0.9950
0.9976
0.8160
0.6500
0.6390
0.6500
0.6169
0.0350
0.0360
0.0310
0.0360
0.0300
6.0000
6.0000
6.0000
6.0000
6.0000
0.2800
0.2300
0.2750
0.2300
0.2577
0.5750
0.5200
0.5750
0.5200
0.5820
0.0275
0.0250
0.0240
0.0250
0.0350
35
Tabla C33: Resultados de la estimación bayesiana modelo Anexo A
Resultados Modelo de efecto riqueza del mercado financiero
Países
Parámetros
Descripción
Prior
Colombia
Australia
Nueva
Zelanda
Posterior Posterior Posterior
Posterior
Posterior
Chile
Perú
alpha
Apertura de la economía
0,3500
0,3018
0,2996
0,2957
0,2989
fi_pi
Respuesta a inflación de la Regla de Taylor
1,5000
1,5024
1,5021
1,5029
1,5031
1,5026
fi_y
Respuesta al output gap de la Regla de Taylor
0,5000
0,5120
0,5143
0,5156
0,5133
0,5117
theta
Rigidez de precios
0,7500
0,7098
0,7134
0,7085
0,7038
0,7096
tao
Rezago de inflación curva de Phillips
0,2000
0,1917
0,1855
0,1845
0,1918
0,1907
gamma
Probabilidad de dejar de planificar financieramente
0,0500
0,0246
0,0258
0,0232
0,0241
0,0249
rez_i
Inercia en la Política Monetaria
0,5000
0,4865
0,4794
0,4806
0,4864
0,4849
rho_a
Proceso Ar(1) Shock Tecnológico
0,7000
0,6612
0,6553
0,6728
0,6618
0,6633
rho_yf
Proceso Ar(1) PIB Externo
0,7000
0,6957
0,6944
0,7066
0,7126
0,6670
rho_m
Proceso Ar(1) Shock Monetario
0,7000
0,6714
0,6654
0,6691
0,6705
0,6716
rho_n
Proceso Ar(1) Boom financiero
0,7000
0,7312
0,5584
0,8230
0,7482
0,6866
rho_if
Proceso Ar(1) Tasa de Interés Externa
0,7000
0,8669
0,8352
0,8159
0,8338
0,8209
rho_cpif
Proceso Ar(1) precios externos
0,7000
0,7702
0,5363
0,7137
0,8754
0,7197
v_cpi_f
Shock precios externos
0,0500 116,4928 146,4999
172,3577
35,7544
62,7583
v_if
Schok tasa de interés externa
0,0500
42,9103
49,4254
40,8558
26,5342
16,9635
v_yf
Schok PBI internacional
0,0500
36,2648
45,7547
65,8310
12,3475
18,7029
v_a
Schok Tecnológico
0,0500 133,3212 140,7398
252,0330
44,9329
69,5727
v_i
Shock Monetario
0,0500
32,7167
6,4445
10,9182
v_n
Shock Precio de los Activos
0,0500
11,8325
25,3444
12,4507
3,2371
6,6002
v_u
Shock Cost Push
0,0500
38,5230
49,6647
65,9336
12,3461
20,9979
36
19,6496
26,1791
0,3027
Tabla C.4: Parámetros Estimados del Modelo Anexo B
Modelo con Intermedios Financieros
Países
Parámetros
h
h
ρL
rho_L
index
xi
index_w
xi_w
beta1
beta2
rho_R
rho_inf
rho_y
rho_e1
rho_e2
rho_E
lambda_c
pmg_M
pmg_L
pmg_K
rho_G
rho_Epsilon
rho_A
rho_Rstart
rho_ystart
rho_oil
ρ
ρ
Prior
Australia Chile
G
λC
δD
Inversa de la Elasticidad de Sustitución del Consumo
2.0000
4.7510
3.0927
3.9536
3.5169
3.6924
Hábito
0.3000
0.3834
0.2967
0.4094
0.3540
0.3841
Inversa de la Elasticidad de Oferta de Trabajo, respecto a los salarios rales
1.0000
0.6455
1.0514
1.2848
0.8526
1.2102
Elasticidad del Cmg a cambios en los precios de los bs intermedios
0.9500
0.9609
0.9777
0.9824
0.8637
0.8500
Nivel de Indexación de Precios, de minoristas que no reciben la señal de cambiar precios
0.5000
0.1764
0.3005
0.1952
0.2933
0.4175
Presente en la Curva de Phillips
0.7500
0.8352
0.8319
0.8843
0.8494
0.9200
Nivel de indexacion de los salarios (de trabajadores que no reciben la señal para reoptimizar
0.5000
0.1144
0.6226
0.4922
0.3075
0.2609
Elasticidad de Sustitución a traves de horas trabajadas (ec 4)
0.7500
0.5227
0.7622
0.7496
0.6284
0.7176
Elasticidad de las X al TCR en el LP (ec20)
1.0000
0.8210
0.6268
0.1787
0.3720
0.4246
Inercia en la respuestas de exportaciones a fluctuaciones de TCR y actividad externa
0.1000
0.1920
0.2096
0.1863
0.1668
0.2754
0.6978
Pcu
θ
δW
θW
η*
Ω
ΩR
φπ
φy
ζ e1
ζe2
ΩE
λ _C
ΩM
ΩL
Ω RK
ρG
ρε
ρA
ρR
ρY
ρPoil
*
*
Inercia en la Política Monetaria
0.7000
0.9622
0.6660
0.7883
0.9589
Respuesta del BC a la Inflac en R Taylor
2.0000
1.4494
1.3249
1.4428
1.5204
1.7598
Respuesta del BC al Producto en R Taylor
0.5000
0.8806
0.7469
0.8998
0.8394
0.7673
Respuesta del BC a la desv del TC en R Taylor
0.3000
0.0810
0.0378
0.0874
0.2453
0.0537
Respuesta del BC a la desv del TC respecto de E en t-1 en R Taylor
0.3000
0.0530
0.0435
0.0834
0.0923
0.4631
Inercia o rezago en el tipo de cambio real
0.5000
0.5579
0.2028
0.7157
0.5093
0.6776
% de Optimizadores
0.7000
0.7197
0.6956
0.7490
0.6522
0.3991
Inercia en la respuesta del insumo M a cambios en los precios relativos (tipo de cambio)
0.5000
0.0279
0.2423
0.3020
0.0674
0.4805
Inercia en la respuesta del insumo L a cambios en el salario real
0.5000
0.0328
0.1382
0.1978
0.0500
0.1868
Inercia en la respuesta del insumo Kt+1 a cambios en los precios relativos
0.5000
0.9307
0.1011
0.0590
0.9561
0.1801
Proceso AR(1) Shock de Gasto de Gobierno
0.8000
0.7382
0.4430
0.7619
0.4492
0.3648
Proceso Ar(1) Shock de Epsilon
0.9500
0.8062
0.9397
0.9235
0.9582
0.7291
0.9618
Proceso AR(1) Shock Tecnológico
0.9500
0.9899
0.9879
0.9643
0.9921
Proceso Ar(1) Tasa de Interés Externa
0.8000
0.7699
0.8408
0.8416
0.7990
0.8771
Proceso Ar(1) PIB Externo
0.8000
0.2857
0.3104
0.2736
0.3251
0.3923
0.8177
Proceso Ar(1) Precio del Petróleo
0.8000
0.8623
0.7822
Proceso Ar(1) Precio del Cobre*
0.8000
0.7658
0.8085
Err_R
Shock Monetario
1.1700
0.1699
0.6413
Err_A
Schok Tecnológico
0.4000
0.3338
0.2253
Err_Oil
Schok Precio del Petróleo
22.0300
14.9326
14.9636
Err_Pcu
Shock Precio del Cobre
21.6700
11.5439
13.4818
Err_Epsilon
Shock Precio de los Activos
0.5000
3.9938
0.2510
rho_Pcu
Colombia N Zelanda Perú
Posterior Posterior Posterior Posterior Posterior
σ
Sigma
alpha_P
Descripción
λ
ρ Pcu
0.7866
0.7337
0.7318
0.8167
0.4627
0.2368
0.8780
0.5627
0.3514
0.4627
14.8379
14.1143
14.1743
11.1523
13.2960
0.9076
3.9394
C
* Este parámtero, no se calcula para Colombia
37
-
0.6252
Descargar