IMPACTO DE LA POLÍTICA FISCAL Y MONETARIA EN EL CICLO

Banco Central de Venezuela
Colección Economía y Finanzas
Serie Documentos de Trabajo
impacto de la
política fiscal
y monetaria en el
Ciclo Económico
de venezuela.
un enfoque bayesiano
virginia cartaya
Francisco sáez
wendy bolívar
[Nº 118]
Julio, 2011
 Banco Central de Venezuela, Caracas, 2011
Gerencia de Investigaciones Económicas
Producción editorial
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son responsabilidad de los autores
y no necesariamente coinciden
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Se permite la reproducción parcial o total
siempre que se mencione la fuente
y no se modifique la información.
Impacto de la política …scal y monetaria en el ciclo
económico de Venezuela. Un enfoque Bayesiano.
Virginia Cartaya, Francisco Sáez y Wendy Bolívar
Banco Central de Venezuela.
Resumen
En este trabajo se realiza una descomposición de las series de producto e in‡ación en Venezuela
utilizando datos trimestrales desde 1984 hasta el 1er trimestre de 2011. La extracción de los componentes tendenciales y cíclicos de estas variables se realiza de manera conjunta mediante la utilización
de técnicas bayesianas y utilizando la representación espacio-estado de un modelo de series temporales. La estimación de un modelo multivariante que utiliza los datos originales permite mantener
la consistencia, facilita la proyección (Harvey, 2007) y evita una arbitraria separación entre el corto
y el largo plazo (Harvey, 1997). El estudio de los elementos cíclicos y tendenciales, no solo se basa
en extraer dichos componentes sino que también pasa por estudiar el comportamiento de variables
que son cruciales en la determinación de los mismos. Es así, que en este trabajo se propone utilizar
técnicas que permiten determinar, bajo la forma de modelos estructurales, los componentes del
producto y de la in‡ación, evaluando el impacto de las políticas de gasto en la identi…cación de los
instrumentos con las cuales se puedan establecer las etapas del ciclo de actividad económica. En
este modelo ampliado se incorporan variables como el gasto público y las importaciones totales,
para determinar el ciclo del Producto Interno Bruto (PIB), y obtener conjuntamente el ciclo de
la in‡ación, y de las importaciones. Es así que se facilita la obtención de los efectos de las políticas monetaria y …scal sobre el comportamiento cíclico de estas variables fundamentales para la
economía; adicionalmente, se hace posible realizar pronósticos de estas variables objetivo, así como
la determinación y pronóstico de los puntos de in‡exión del ciclo económico.
Palabras claves: actividad económica, ciclos de segundo orden, …ltros de Kalman, Métodos
Bayesianos, puntos de quiebre.
Clasi…cación JEL: E32, C11.
Dirección de correspondencia: Departamento de Modelos Económicos, Vicepresidencia de Estudios, Banco Central de Venezuela, Caracas 1010, Venezuela. Email: [email protected], [email protected], wbolí[email protected]
Las opiniones expresadas en este trabajo son responsabilidad exclusiva de los autores y no representan el criterio
del Banco Central de Venezuela. Se agradece la asesoría del Dr. Fabio Canova
1
Abstract
In this paper, a series decomposition of output and in‡ation in Venezuela using quarterly data
from 1984 to Q1 2011. The removal of trend and cyclical components of these variables is performed
jointly using Bayesian techniques and using state-space representation of a time series model. The
estimation of a multivariate model using the original data can maintain consistency, easy to forecast
(Harvey, 2007) and avoids an arbitrary separation between the short and long term (Harvey, 1997).
The study of cyclical and trend components, not only based on extracting those components but
also by studying the behavior of variables that are crucial in determining them. Thus, in this work
aims to use technologies to determine the form of structural models, the components of output
and in‡ation, assessing the impact of spending policies in the identi…cation of the instruments with
which to establish the stages of economic activity. In this extended model incorporates variables
such as public expenditure and total imports, to determine the cycle of Gross Domestic Product
(GDP), and get together the cycle of in‡ation and imports. With this model it is possible to obtain
the e¤ects of monetary and …scal policies on the cyclical behavior of these fundamentals for the
economy, in addition, it is possible to forecast these variables goal, and the determination and
prediction of turning points.
Keywords: economic activity, cycles of second-order Kalman …lters, Bayesian methods, turnings points.
JEL Classi…cation: E32, C11
2
1.
Introducción
En este trabajo se parte de la estimación propuesta en Bolívar y Cartaya (2010), para extraer
el componente tendencial y el componente cíclico del producto y la in‡ación, añadiendo el gasto público y las importaciones como variables claves que condicionan la actividad económica en
Venezuela. Las primeras entran de forma exógena y se asocian con los precios del petróleo, mientras
que las segundas se modelan considerando una relación de bidireccionalidad con el producto. Así
es, que la actividad económica estimula el crecimiento de las importaciones, pero también la mayor
posibilidad de importar puede ser un estímulo para el crecimiento económico, sobre todo aquel
relacionado con el sector terciario de la economía.
La estimación del ciclo es un problema extremadamente complejo pero fundamental para contestar preguntas relacionadas con la capacidad de la economía para recuperarse ante una eventual
recesión, la naturaleza de las presiones in‡acionarias o las condiciones en las cuales la oferta podría
responder favorablemente, o no, a una determinada política de estabilización (Harding y Pagan,
1999). Por otra parte, la duración, amplitud o simetría de las ‡uctuaciones aporta valiosa información sobre las características estructurales de la economía y facilita el diseño y adopción de políticas
económicas contracíclicas. En una economía emergente donde gran parte de los shocks tienen un
carácter permanente esta distinción es todavía mas relevante (Aguiar y Gopinath, 2004). No es,
por tanto, de extrañar la importancia que este tema conserva tanto en los ámbitos académicos
como en las instituciones responsables de la política económica.
La literatura sobre los métodos de identi…cación de ciclos ha evolucionado desde la de…nición estándar de ciclos económicos provista por Burns y Mitchell (1946), basada en de…niciones operativas
e incluso la identi…cación visual de las expansiones y contracciones, hasta métodos más so…sticados
basados en el análisis espectral (Baxter y King, 1995), la utilización de modelos estructurales de
series de tiempo (Harvey, 1997), el uso de técnicas lo lineales (Filardo, 1994), cadenas de Markov
con cambios de régimen (Hamilton y Raj, 2002), con factores dinámicos (Kim y Nelson, 1998) o
incluso modelos de equilibrio general estocástico estimados mediante técnicas bayesianas (Smets y
Wouters, 2007).
En Venezuela el estudio de los ciclos económicos se ha realizado desde diversas perspectivas.
En Sáez (2006) se realiza un estudio mediante el uso de …ltros ad hoc para describir las princi-
3
pales propiedades cíclicas de la economía venezolana. Arreaza y Dorta (2006), utilizan los modelos
VAR estructurales para estudiar el origen de las ‡uctuaciones en Venezuela. En Cartaya, Sáez y
Zavarce (2010) se utilizan diversos algoritmos de fechado para caracterizar el ciclo económico en
Venezuela, desde una perspectiva sectorial. En Barráez y Pagliacci (2010) se analiza la dinámica
de las ‡uctuaciones en los últimos treinta años, a partir de la estimación conjunta de una curva de
Phillips y una curva de demanda agregada, usando la técnica Markoviana de cambios de régimen;
y …nalmente, en Bolívar y Cartaya (2010), se utilizan los ciclos de segundo orden a …n de mejorar
la estimación de los componentes no observables de las series de producto e in‡ación.
Dentro de estos desarrollos, los ciclos de segundo orden introducidos por Harvey y Trimbur
(2003), permiten extraer ciclos más suaves y con menos ruido que los obtenidos cuando se descompone la serie asumiendo la presencia de un componente tendencia, otro cíclico y un ruido
utilizando ciclos de primer orden. Además a …n de mejorar el ajuste y evitar la presencia de
parámetros impausibles, Harvey et al (2007), sugieren la utilización de técnicas bayesianas que
permitan introducir información sobre la volatilidad o la periodicidad del ciclo, al tiempo que
permite obtener información sobre los grados de incertidumbre asociados a la estimación de los
parámetros.
El presente trabajo ilustra la sensibilidad de la descomposición de las series a la incorporación
de variables exógenas como el gasto público. Por otra parte, la estimación propuesta permite la
identi…cación de las expansiones y contracciones del ciclo económico en Venezuela, con un enfoque
estructural de series de tiempo. De esta forma, es posible avanzar en el análisis de los efectos
que sobre el producto o la in‡ación tiene la presencia de restricciones …nancieras asociadas al
…nanciamiento del gasto público o los efectos que, sobre el crecimiento económico, generaría la
presencia de una restricción externa sobre las importaciones. Finalmente, en este trabajo también
se proveen elasticidades sobre la relación entre el gasto público y la in‡ación y el producto, así
como una discusión sobre la doble causalidad entre las importaciones y el crecimiento económico.
El trabajo se estructura como sigue: en la sección 2 se hace un breve resumen sobre las ventajas
que representa trabajar con el enfoque estructural, las sección 3 presenta una breve discusión sobre
cómo han afectado los shocks externos y el gasto público al ciclo económico en Venezuela, lo cual
representa una justi…cación para su empleo en actual modelo; la sección 4 describe la metodología
de estimación ; en la sexta sección, son colocados los modelos estimados ; en la séptima sección, se
4
presentan los principales resultados de la determinación de los ciclos y tendencias para Venezuela
mediante modelos multivariados. Finalmente, en la sección 8 se presentan las conclusiones.
2.
Ventajas del enfoque estructural de series de tiempo
La modi…cación de la especi…cación propuesta en Harvey (2007) y utilizada en Bolívar y Car-
taya (2010) para el caso venezolano, permite estimar los componentes no observables de las series
de producto e in‡ación, así como su relación entre ellas, tomando en consideración las características especí…cas de esta economía. Una de las principales ventajas de esta nueva especi…cación es
que permite condicionar las proyecciones del modelo econométrico a la evolución prevista de las
variables exógenas. En Venezuela, la variable fundamental que permite realizar este análisis, es el
gasto público que está íntimamente ligado al comportamiento de los precios del petróleo. Es así como, la especi…cación del modelo en su forma espacio-estado permite considerar, al menos de forma
indirecta, el efecto que una variación de los términos de intercambio genera sobre el crecimiento
económico y la in‡ación en una pequeña economía abierta con un sector de enclave.
Por otra parte, la obtención de ciclos de segundo orden en un modelo estructural de series de
tiempo permite imponer restricciones ‡exibles sobre los parámetros, reducir la incertidumbre en la
estimación y proporciona …ltros que implícitamente están de…nidos por el modelo estructural. Esto
último permite que todos los componentes cíclicos o tendencias estimadas sean consistentes entre
sí, lo cual no es necesariamente cierto cuando se utilizan …ltros ad hoc como el Hodrick-Prescott o
el …ltro de Baxter y King (ver Harvey et al, 2007), cuyas distorsiones son ampliamente conocidas
(ver por ejemplo, Harvey y Jaeger, 1993, Cogley y Nason, 1995, Canova, 1998). En este sentido, la
incorporación de las series de importaciones y de gasto público en la estimación permite avanzar
en términos de una especi…cación mas completa del modelo estructural de la economía venezolana
que profundice en una comprensión más detallada del funcionamiento de esta economía.
5
3.
Shock externo y gasto público en el ciclo económico de
Venezuela
Conviene destacar que en Venezuela el sector petrolero representa un 20 % del PIB, un 95 % de
las exportaciones totales, y un 50 % de los ingresos …scales. La ausencia de un fondo de estabilización
y la presencia de créditos adicionales en la medida en que los precios del crudo superan los valores
presupuestados, favorece la prociclicidad del gasto público (el cual muestra una correlación de %
con el PIB no petrolero para el período ). En general, esta expansión de la demanda agregada, en
presencia de tipo de cambio …jo, favorece la apreciación real, el incremento de los salarios reales,
la reducción del desempleo, el crecimiento de los agregados monetarios, la expansión del crédito y
el crecimiento de la actividad económica.
Los dos mecanismos tradicionales mediante los cuales la renta petrolera se distribuye a la
sociedad son principalmente las ventas de divisas y el gasto público. Ambos efectos, que llamaremos
externo y …scal respectivamente, actúan de forma simultánea. En particular, frente a un Boom
petrolero favorable es previsible que; (1) El efecto externo favorezca el mantenimiento de un tipo de
cambio real más bajo y un mayor nivel de importaciones. Esto permite expandir la oferta interna
de bienes de consumo (25 % de las importaciones totales) y por esa vía, contiene las presiones
in‡acionarias por el incremento de la demanda agregada. Al mismo tiempo, el incremento de las
importaciones de bienes de consumo intermedio (53 % del total) genera un shock de oferta positivo
que favorece la actividad económica. Con lo cual, la distribución de la renta petrolera actúa como
un subsidio o como una transferencia externa que favorece el incremento de todos los componentes
de la demanda agregada interna. (2) Por su parte, el efecto …scal, refuerza el efecto expansivo sobre
la demanda agregada a través de las transferencias directas, subsidios, salarios del sector público
y gastos corrientes o de inversión.
Los efectos reales y monetarios que actúan a través de los ingresos externos favorecen la presencia de ciclos económicos cuya duración puede ser tan larga como lo sea el período de mejora
en los términos de intercambio o como lo permiten los mecanismos de …nanciamiento externo del
gasto. Durante estas expansiones de la actividad económica la productividad total de los factores
suele incrementarse de forma endógena, no tanto en respuesta a la mayor acumulación de progreso
técnico o de capital humano, como a los efectos producidos por la mayor utilización del capital,
6
el esfuerzo laboral y por la mayor demanda intersectorial que genera la expansión económica.
La expansión económica suele …nalizar en medio de una crisis externa o …nanciera, asociada con
la reversión de los precios del petróleo, el sobre endeudamiento o la acumulación de distorsiones
reales. Estos efectos tienden a generar ciclos más volátiles que los que experimentan economías más
diversi…cadas y/o con mayor estabilidad en sus términos de intercambio y su demanda agregada
interna.
El modelo propuesto recoge el carácter procíclico de las importaciones y del gasto público, al
tiempo que permite cuanti…car la doble causalidad que existe entre las importaciones y la actividad
económica. La incorporación del gasto público a la descomposición de las series de tiempo de
producto e in‡ación responde a la necesidad de condicionar las proyecciones del ciclo económico a
la evolución de los precios del petróleo sobre la economía venezolana. Esto no sólo permite realizar
un mejor pronóstico, en relación al presentado en Bolívar y Cartaya(2010), sino que además permite
realizar proyecciones condicionadas y escenarios de política económica activa, donde se valide la
consistencia de los objetivos de crecimiento e in‡ación.
En el 2010, los ingresos del Gobierno central mostraron un incremento nominal con respecto a
su valor en 2009 de 30,3 %, (0,9 % en términos reales); por su parte, el gasto registró una variación
nominal de 24,5 % (caída de 3,5 % en términos reales). En relación con el producto, los ingresos
disminuyeron en 2,1 puntos porcentuales (al pasar de 21,4 % en 2009 a 19,3 % en 2010), mientras
que los gastos lo hicieron en 3,7 puntos porcentuales (de 26,8 % en 2009 a 23,1 % en 2010). Para
la proyección 2011 se considera un incremento del gasto (incluyendo Petróleos de Venezuela y los
fondos Públicos) de aproximadamente 7 %, mientras que, a partir del 2012, se estima un crecimiento
del 3 % interanual.
Después de la fuerte desmejora de los términos de intercambio durante el 2008 y experimentar variaciones negativas de la actividad económica entre el segundo trimestre del 2009 y tercer
trimestre del 2010, surge la pregunta sobre la capacidad de la economía venezolana para mantener el ritmo de recuperación observado durante el cuarto trimestre del 2010 (0.5 %) y el primero
del 2011 (4.5 %). En este sentido cabe destacar que existen varios elementos que condicionan la
recuperación de la actividad económica en el corto plazo, según se desprende de las simulaciones
realizadas.
7
4.
Formulación teorica del Modelo
4.1.
Ciclos y tendencia
Se consideran modelos estructurales donde el conjunto de observaciones yt se descompone en
los elementos que tienen una observación directa, esto es, en su tendencia
n;t
t;
el componente cíclico
y el componente irregular "t ; de la siguiente forma
yt =
t
+
n;t
+ "t ;
t = 1; : : : T:
(1)
2
":
donde "t es un término de ruido blanco con varianza
La tendencia estocástica se de…ne a través de un paseo aleatorio,
t
=
t 1
+
t 1;
t
=
t 1
+
t;
t
W N (0;
2
):
(2)
El modelo de ciclo estocástico es (siguiendo a Harvey , 2004)
yt =
donde
c
cos ( c ) t +
sin ( c ) t + "t ; 0 <
es la frecuencia en radianes y
y
; t = 1; :::; T:
c
son parámetros. El período del ciclo es 2 = c .
El ciclo puede ser construido recursivamente de la siguiente forma:
2
t
4
donde
0
=
y
t
0
3
2
cos ( c )
5=4
sin ( c )
sin ( c )
cos ( c )
32
54
t 1
t 1
3
5 ; t = 1; :::; T;
=
Si ahora se supone la existencia de dos disturbios ruido blanco no correlacionados,
media cero y varianza común
2
y un parámetro
se obtiene el modelo para el ciclo estocástico
8
t
y
t;
con
dentro de la ecuación que determina al ciclo,
2
4
t
t
3
2
cos ( c )
5= 4
sin ( c )
sin ( c )
cos ( c )
32
3
t 1
54
2
5+4
t 1
kt
kt
3
5 ; t = 1; :::; T;
con 2 [0; 1] es un parámetro de amortiguación que suaviza el ciclo
El componente cíclico de orden n-ésimo se de…ne por
2
1;t
4
Primer orden
1;t
2
Recursión
con
4.2.
i = 2;
4
2
i;t
4
; n;
i;t
kt
kt
3
3
2
5= 4
3
5
2
5= 4
cos ( c )
sin ( c )
sin ( c )
02
W N @4
0
0
cos ( c )
cos ( c )
3 2
5;4
2
k
sin ( c )
cos ( c )
54
0
2
k
0
sin ( c )
32
32
1;t 1
31
5A :
i;t 1
54
1;t 1
i;t 1
3
2
5+4
kt
kt
3
5;
(3)
(4)
3
2
5+4
i 1;t 1
i 1;t 1
3
5:
(5)
c.
Estimación Bayesiana
Se incorpora información previa para la frecuencia ( c ), el factor de amortiguación ( ) y para
las varianzas o matrices de covarianzas.
=(
k;
";
; ;
c)
Las densidades a priori a considerar para los parámetros del modelo son:
Para la distribución de las matrices de covarianza
k;
";
; a …n de tener densidades no
informativas, se consideran densidades inversa Wishart (Zellner, 1971) por ser una generalización multivariada de una inversa gamma.
Para
se supone una densidad uniforme en el intervalo [0; 1] ; ver Harvey et al. (2007).
9
Para
c
se considera una densidad beta con moda que va a depender de la periodicidad de
la variable (e.g. anual, mensual, trimestral).
Una vez que se han establecido las densidades a priori y se ha evaluado la función de verosimilitud usando …ltros de Kalman, el siguiente paso es obtener la densidad a posteriori, sin embargo,
dadas estas densidades a priori, no es posible obtener de manera explícita una expresión para la
densidad a posteriori, por eso se recurre a los métodos de Monte Carlo a …n hacer realizaciones de
los parámetros de esta densidad, en ese sentido, se hará uso del algoritmo de Metropolis Hastings.
5.
Formulación del Modelo estructural
En el modelo se incorpora el gasto público en la obtención del ciclo del producto, adicionalmente
se considera las importaciones totales como una variable endógena, para luego obtener el ciclo de
la in‡ación y se estiman conjuntamente los tres ciclos, con el ciclo del producto pasando a formar
parte de la estimación del resto de las variables .
Este modelo representa una curva de Phillips ampliada en la que se incorpora a las importaciones
como variable endógena; es así que tanto la in‡ación como las importaciones dependen del ciclo
del producto.
Esto lleva a formular el siguiente modelo estructural
2
t
3
2
6
7 6
6
7 6
6 mt 7 = 6
4
5 4
yt
t
m
t
y
t
3
2
7 6
7 6
7+6
5 4
t
m
t
y
t
3
2
pt
2
"t
7 6
7 6
7 6
7 6
7 + 6 qt 7 + 6 "m
5 4
5 4 t
xt
"yt
con
pt = d 1
y
t 1
+ d2
y
t 2
qt = e1
y
t 1
+ e2
y
t 2
10
3
3
7
7
7;
5
m
t 1
xt = f1
+ f2
m
t 2
donde pt denota las presiones in‡acionarias como consecuencia de los desvíos que tienen lugar
cuando el producto actual se aleja de su potencial, y xt el efecto que tiene el comportamiento
cíclico del producto sobre las importaciones totales.
El comportamiento de las tendencias para las tres variables vienen dadas por:
=
t
at
t 1
= at
m
t
=
bt
= bt
y
t
ct
1
m
t 1
1
y
t 1
=
= ct
1
+ at
+
1;
t;
+ bt
+
):
W N (0;
2
t
);
1;
t;
+ ct
W N (0;
2
t
1;
+ t;
W N (0;
t
2
):
y los ciclos:
2
In‡ación
6
6
6
6
6
6
4
1;t
1;t
2;t
2;t
2
3
7
7
7
7=
7
7
5
k1;t+1
6
6
6 k1;t+1
6
6
6 k2;t+1
4
k2;t+1
2
6
6
6
6
6
6
4
3
7
7
7
7
7
7
5
cos ( c )
sin ( c )
0
cos ( c )
0
0
0
cos ( c )
0
0
sin ( c )
02
0
B6 7 6
B6 7 6
B6 0 7 6
6 7 6
WN B
B6 7 ; 6
B6 0 7 6
@4 5 4
0
11
76
76
76
76
76
sin ( c ) 7 6
54
cos ( c )
0
sin ( c )
3 2
32
0
2
k1
0
0
0
0
2
k1
0
0
0
0
2
k2
0
0
2
k2
0
0
31
1;t 1
1;t 1
2;t 1
2;t 1
7C
7C
7C
7C :
7C
7C
5A
3 2
k1;t+1
7 6
7 6
7 6 k1;t+1
7+6
7 6
7 6 k2;t+1
5 4
k2;t+1
3
7
7
7
7
7
7
5
2
m
1;t
6
6
6
6
6
6
4
Importaciones
2
m
1;t
m
2;t
m
2;t
m
k1;t+1
6
6 m
6 k1;t+1
6
6 m
6 k2;t+1
4
m
k2;t+1
2
y
1;t
6
6
6
6
6
6
4
PIB
y
1;t
y
2;t
y
2;t
3
7
7
7
7=
7
7
5
2
3
7
7
7
7=
7
7
5
3
6
6
6
6
6
6
4
cos ( c )
6
6
6
6
6
6
4
cos ( c )
sin ( c )
6
6 y
6 k1;t+1
6
6 y
6 k2;t+1
4
y
k2;t+1
7
7
7
7
7
7
5
cos ( c )
0
0
0
cos ( c )
0
0
02
0
3 2
0
0
0
0
2
k1m
0
0
0
0
2
k2m
0
0
0
0
2
k2m
cos ( c )
0
0
cos ( c )
0
02
76
76
76
0
76
76
sin ( c ) 7 6
54
cos ( c )
sin ( c )
0
3 2
B6 7 6
B6 7 6
B6 0 7 6
6 7 6
WN B
B6 7 ; 6
B6 0 7 6
@4 5 4
0
32
0
m
1;t 1
76
76
76
76
76
sin ( c ) 7 6
54
cos ( c )
0
sin ( c )
0
32
0
2
k1m
sin ( c )
0
3
0
sin ( c )
0
y
k1;t+1
sin ( c )
B6 7 6
B6 7 6
B6 0 7 6
6 7 6
WN B
B6 7 ; 6
B6 0 7 6
@4 5 4
0
7
7
7
7
7
7
5
2
2
2
k1y
0
0
0
0
2
k1y
0
0
0
0
2
k2y
0
0
0
0
2
k2y
m
1;t 1
m
2;t 1
m
2;t 1
31
3 2
m
k1;t+1
7 6
7 6 m
7 6 k1;t+1
7+6
7 6 m
7 6 k2;t+1
5 4
m
k2;t+1
y
1;t 1
y
1;t 1
y
2;t 1
y
2;t 1
3 2
7 6 1
7 6
7 6 0
7+6
7 6
7 6 0
5 4
0
0
3
72
7
0 7 gt
74
7
gt
2 7
5
0
31
7C
7C
7C
7C :
7C
7C
5A
estado:
=
[
t
y
2t
at
2t
y
t
bt
m
2t
m
t
y
2t
ct
y
t 1
m
1t
1t
y
t 2
y la correspondiente ecuación de observación
12
y
1t
m
t 1
1t
m
t 2]
m
1t
7
7
7
7
7
7
5
7C
7C
7C
7C :
7C
7C
5A
la tendencias, sus desvíos y los ciclos de cada una de las variables, conforman el vector de
t
3
y
1t
2t
m
2t
...
1
2
2
y
k1;t+1
3 6
6 y
6 k
5+6 1;t+1
6 y
6 k2;t+1
4
y
k2;t+1
3
7
7
7
7
7
7
5
2
2
t
3
2
1
6
7 6
6
7 6
6 mt 7 = 6 0
4
5 4
0
yt
6.
0
0
0
0
0
1
0
0
0 0
0
1
0
0
0
0
0
d1
d2
0
0
1
0
0
0
0
1
0
0 0
0
0
1
0
0
0
0
e1
e2
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0 0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
f1
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
36
6
6
0
76
76
0 76
56
6
f2 6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
4
Resultados
6.1.
Descomposición. Ciclos de segundo orden con Priors Bayesianas
En este apartado solo se muestran los componentes obtenidos con los ciclos de segundo orden, la
principal diferencia obtenida con los ciclos de primer orden radica en que en la estimación produce
13
t
at
m
t
bt
y
t
ct
1t
m
1t
y
1t
1t
m
1t
y
1t
2t
m
2t
y
2t
2t
m
2t
y
2t
y
t 1
y
t 2
m
t 1
m
t 2
3
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7 2
7
7
7 6 "t
7 6
7+6 "m
7 4 t
7
7
"yt
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
5
3
7
7
7
5
ciclos más suaves, y componentes irregulares más erráticos, con lo cual se depura el cálculo.para
mejores diagnósticos.
En los grá…cos 1 hasta el 6 se muestran la tendencia, junto a los valores observados, y el ciclo de
la in‡ación, de las importaciones y del producto. En el Cuadro N 1 se han colocado los resultados
de las estimaciones.
Los resultados de la estimación arrojaron valores para
= 0.8,
=0.319, por tanto el perío-
do del ciclo (2 = ) es de 20 trimestres, es decir, el ciclo económico en Venezuela tiene una
duración promedio de 5 años durante todo el período de estimación, y la ratio de varianzas
q=
2
=(
2
+
2
") ; de 0;242.
Inflación y su tendencia
Componente cíclico de la inflación
6
2.5
2
4
Inflación
Tendencia de la Inflación
1.5
1
2
0.5
0
0
-0.5
-1
-2
-1.5
-4
-2
-2.5
-6
1986Q3 1989Q1 1991Q3 1994Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1
1986Q3 1989Q1 1991Q3 1994Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1
Grá…co N 1. In‡ación y su tendencia
Grá…co N 2. Ciclo de la In‡ación
Importaciones y su tendencia
Componente cíclico de las importaciones
2.5
2
3
Importaciones
1.5
Tendencia de las Importaciones
2
1
1
0.5
0
0
-0.5
-1
-1
-2
-1.5
-3
-2
-2.5
1986Q3 1989Q1 1991Q3 1994Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1
1986Q3 1989Q1 1991Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2004Q1 2006Q3 2009Q1
Grá…co N 3. Importaciones y su tendencia
14
Grá…co N 4. Ciclo de las Importaciones
Componente cíclico del producto
Producto y su tendencia
5
3
2
4
Producto
Tendencia del Producto
3
2
1
1
0
0
-1
-1
-2
-3
-2
-4
-3
-5
1986Q3 1989Q1 1991Q1 1994Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1
1986Q3 1989Q1 1991Q3 1994Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1
Grá…co N 5. PIB y su tendencia
6.2.
Grá…co N 6. Ciclo del PIB
Comparación de los ciclos
En el Grá…co N 7 se han colocado los ciclos correspondiente al PIB y a las importaciones, observándose la gran similitud en su comportamiento, tanto en media como en varinza. Ese resultado
pareciera indicar que el comportamiento de las importaciones totales está asociado directamente
al componente cíclico de la actividad económica del país.
15
Ciclo de las importaciones y ciclo del producto
5
ciclo importaciones
ciclo producto
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
1986Q3
1989Q1
1991Q3
1994Q1
1996Q1
1999Q1
2001Q3
2004Q1
2006Q3
2009Q1
Grá…co N 7. Ciclo del PIB y ciclo de la Importaciones
Por su parte, en cuanto al comportamiento cíclico de la in‡ación, obtenida por medio de una
curva de Phillips, en la que se asocia, como parte importante en la determinación del comportamiento de la in‡ación, a los desvíos que tienen lugar en el PIB como consecuencia de su alejamiento
del crecimiento potencial, generando así presiones o desaceleraciones in‡acionarias por la vía de
la demanda. Puede observarse en el grá…co N 8, que el ciclo del PIB pareciera adelantarse unos
trimestres al crecimiento de los precios al consumidor.
16
Ciclo del PIB y de la Inflación
10
8
6
4
2
0
-2
-4
1984Q4 1986Q4 1988Q4 1990Q4 1992Q4 1994Q4 1996Q4 1998Q4 2000Q4 2002Q4 2004Q4 2006Q4 2008q4 2010q4
Grá…co N 8. Componente cíclico del PIB y de la In‡ación
6.3.
Fases del ciclo
La estimación de los turnings points o los cambios de una fase a otra de la actividad económica,
es uno de los resultados que genera mayor interés a la hora de utilizar este instrumento en la
contribución en el proceso de toma de decisiones en materia de política económica. El nuevo
fechado del ciclo económico en Venezuela mediante la estimación de modelos estructurales de series
de tiempo permite evaluar la robustez de mecanismos tradicionales de identi…cación de Turning
points, como aquellos basados en los trabajos pioneros de Burns y Mitchell (1946).
En esta etapa se procedió a comparar los resultados del modelo de los ciclos (columna 1 de
Cuadro N 1), con los obtenidos por medio de la metodología de Bry-Boschan (1971) (columna
5). Este último método ha sido utilizado para emular los resultados del proceso de decisión del
National Bureau Economic Research en Estados Unidos, con bastante aproximación. Se aplica a
series univariadas para identi…car los puntos de giro.y a partir de alli, se describen las distintas
fases que atraviesa la economía.
Como puede observarse, en la mayoría de los casos existen algunas semejanzas en los puntos
de infexión con pequeñas diferencias, de uno o dos trimestres, excepto para el 4to trimestre del
17
año 87, para el 2do de 1994, el 3ero de 2002 y 4to de 2001. Es de notar la semejanza exacto en el
fechado de dos períodos por ambas metodologías, 4to trimestre de 1989 y 2do de 2010. Esta última
fecha marca el último valle de la historia, y por tanto el inicio de la actual fase expansiva.
Modelo Ciclos
Cambio de Signo
Fase
Valle o pico
Bry-Boschan
1987Q4
de negativo a positivo
(expansion)
valle
1985Q2
1988Q4
de positivo a negativo
(recesion)
pico
1988Q2
1989Q4
de negativo a positivo
(expansion)
valle
1989Q4
1994Q2
de positivo a negativo
(recesion)
pico
1993Q3
1994Q4
de negativo a positivo
(expansion)
valle
1994Q3
1995Q4
de positivo a negativo
(recesion)
pico
1995Q3
1996Q4
de negativo a positivo
(expansion)
valle
1996Q3
1997Q4
de positivo a negativo
(recesion)
pico
1998Q1
1999Q3
de negativo a positivo
(expansion)
valle
1999Q2
2002Q3
de positivo a negativo
(recesion)
pico
2001Q2
2003Q3
de negativo a positivo
(expansion)
valle
2003Q2
2007Q4
de positivo a negativo
(recesion)
pico
2008Q4
2010Q2
de negativo a positivo
(expansion)
valle
2010Q2
Cuadro N 1. Puntos de quiebre históricos
18
Puntos de quiebre
0.40
1988Q4
0.30
1995Q4
0.20
2002Q3
0.10
1994Q2
2007Q3
1997Q4
0.00
-0.10
1987Q4
1989Q4
1994Q4
1996Q4
2010Q2
1999Q3
2003Q3
-0.20
1984Q4 1987Q1 1989Q2 1991Q3 1993Q4 1996Q1 1998Q2 2000Q3 2002Q4 2005Q1 2007Q2 2009Q3
Grá…co N 9. Determinación de los puntos de quiebre a partir del modelo de ciclos
Grá…co N 10. Fases expansivas del PIB
En lo que respecta a la amplitud del ciclo, con esta metodología se estima que la misma ha
ido disminuyendo a lo largo del período; donde se destacan cuatro puntos de máxima amplitud,
19
durante todo el período de estimación, en el 2do trimestre de 1988, 2do trimestre de 1995, 3er
trimestre de 2002 y 1er trimestre de 2007.
Amplitud del ciclo
0.400
1988Q2
0.350
0.300
1995Q2
0.250
0.200
0.150
2002Q3
0.100
2007Q1
0.050
0.000
1984Q2 1986Q2 1988Q2 1990Q2 1992Q2 1994Q2 1996Q2 1998Q2 2000Q2 2002Q2 2004Q2 2006Q2 2008Q2 2010Q2
Grá…co N 11. Cambios en la amplitud del Ciclo en Venezuela
6.4.
Pronósticos
En esta ocasión el ciclo calculado con la información previa para
c,
predice que luego del
valle de 2do trimestre de 2010, comienza una expansión de la actividad económica, estabilizandose
alrededor de la tendencia durante el período considerado para la predicción.
20
Pronóstico puntos de inflexión
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-0.1
-0.2
1984Q4 1987Q1 1989Q2 1991Q3 1993Q4 1996Q1 1998Q2 2000Q3 2002Q4 2005Q1 2007Q2 2009q3 2011q4 2014q1
ciloPIB-1.96se
cicloPIB
ciloPIB+1.96se
Grá…co N 12. Pronósticos de puntos de in‡exión
Adicional al pronóstico del ciclo de actividad económica, fueron calculados la tasa de crecimiento
del PIB y la in‡ación anual para el año 2011. Cabe mencionar que, a pesar que se calculó una
proyección de mas largo plazo (a 5 años), solo se colocó en el cuadro N 2 el año 2011, a efecto de
analizar lo que ocurre en el mencionado año bajo el supuesto de un aumento en el gasto público
real de 7 %. El crecimiento puntual fue de 5,3 % y la in‡ación de 29 %. Este resultado podria
estar indicando, en primer lugar, que el mantenimiento del gasto público en el 2011 generaría
un crecimiento de la actividad económica de 5 % de forma tal que el impulso sobre la misma
descansa en gran medida en el esfuerzo …scal y por añadidura, en los precios del petróleo que
permiten sostenerlo. En segundo lugar, la tasa de in‡ación responde en gran medida al crecimiento
y por ende a la expansión del gasto público, con lo cual cualquier política antiin‡acionaria debería
considerar los elevados grados de persistencia de este fenómeno
VARIABLE
INTERVALOS DE
PROYECCIÓN
PIB
[4,4 ; 6,2]
INFLACIÓN
[27,0 ; 30,0]
Cuadro N 2. Pronósticos
21
7.
Conclusiones
Utilizando la metodología propuesta por Harvey et al. (2007), y partiendo del trabajo realizado
para Venezuela por Bolívar y Cartaya (2010), se elaboró un modelo estructural para descomposición de series macroeconómicas en sus componentes no observados mediante métodos basados en
modelos con una muestra que abarca datos trimestrales durante el período 1984-2010. Para esta
estimación se utiliza una representación en espacio de los estados que permite obtener los ciclos
de segundo orden, y se incorporan técnicas Bayesianas de tal forma de utilizar información previa sobre la frecuencia del ciclo. Adicional al modelo anterior, donde se descompuso el PIB y la
in‡ación, en este modelo se incorporó el efecto de otras variables que pudieran estar afectando
el comportamiento del ciclo de la actividad económica en Venezuela, como las importaciones y el
gasto público.
La estimación de los componentes cíclicos y tendenciales del producto y la in‡ación provista en
este documento permite condicionar el análisis prospectivo a variables exógenas en la estimación.
Futuros avances deberían proveer un marco teórico más detallado que permita modelar aspectos
relacionados con el mercado laboral, los efectos riqueza asociados con el incremento de los precios
del petróleo, la utilización del capital o las expectativas de in‡ación y crecimiento. La exploración
de estos elementos permitirá profundizar en los aspectos de política que condicionan el manejo de
la demanda agregada en el corto plazo con …nes de estabilización.
22
Referencias
[1] Anderson, B.D.O. y J.B. Moore (1979). Optimal Filtering. Englewood Cli¤s (N.J.):
Prentice Hall.
[2] Baxter, M. y R. King (1995) “Measuring business cycles: approximate band-pass …lters
for economic time series”. Working Paper N 5022, National Bureau of Economics Research.
Publicado en 1999, Review of Economics and Statistics, Vol. 81(4), 575-593.
[3] Bolivar, W. y V. Cartaya (2010). Determinación de ciclos y tendencias en serie de tiempo
macroeconómicas mediante un enfoque Bayesiano. Monetaria, Volumen XXXIII, 2, 179-205.
[4] Dennis, J.E. y R.B. Schnabel(1983). Numerical Methods for Unconstrained Optimization
and Nonlinear Equations. Englewood Cli¤s (N.J.): Prentice-Hall.
[5] De Jong Piet (1988). The Likelihood for the State-Space Model, Biometrika, 75, 165-169.
[6] De Jong Piet (1989). Smoothing and Interpolation with the State-Space Model, Journal of
the American Statistical Association, Vol. 84, 408, 1085-1088
[7] Hamilton James, D.(1994). State-Space Models. in Handbook of Econometrics, Volume
IV, Cap 50
[8] Harvey andrew.(1989). Forecasting, structural time series models and the Kalman …lter.
554 págs..
[9] Harvey, A. (2002). "Trends, cycle and convergence". Documentos de Trabajo. Banco Central
de Chile, N 155.
[10] Harvey, A. y T. Jagger (1993). "Detrending, stylized facts and the business cycle". Journal of Applied Econometrics,8, 231-247.
[11] Harvey, a. c., y pierse r. g. (1984). Estimating Missing Observations in Economics Time
Series. Journal of the American Statistical association, 79, 125-131.
[12] Harvey, A., T. Trimbur y H. Van Dijk (2004). Bayes estimates of the cyclical component
in twentieth century US gross domestic product. Econometric Institute Report EI 2004-45.
[13] Harvey, A., T. Trimbur y H. Van Dijk (2007). Trends and cycles in economic time
series: a bayesian approach. Journal of Econometrics, 140,618-649.
[14] Hodrick, R. J. y E. C. Prescott (1980). Post-war US business cycles: An empirical
investigation. Discussion Paper N 451, Carnegie Mellon University. Reimpreso y actualizado
en (1997), Journal of Money, Credit and Banking, 29, 1-16.
[15] Jones Richard H.(1980). Maximun Likelihood Fitting of ARMA Models to Time Series
With Missing Observations, Technometrics, Vol 22, 3. 389-395.
[16] Kalman, R. E. (1960). A New Approach to linear Filtering and Prediction Problems, Journal
of Basic Engineering, Transactions of the ASME, Series D, 82, 35-45.
[17] Kalman, R. E. (1963). "New Methods in Wiener Filtering Theory", in J.L. Bogdano¤ and
F. Kozin, eds., Proceedings of the First Symposium of Engineering Applications of Random
Function Theory and Probability, pp. 270-388. New York:John Wiley & Sons, Inc.
23
[18] Klejin, R y H. Van Dijk (2002). "Bayes Model Averaging of Cyclical Decompositions in
Economic Time Series". Econometric Institute Report EI 2003-48.
[19] Kohn, R. y Craig F. Ansley. (1986). Estimation, Prediction, and Interpolation for ARIMA Models with Missing Data, Journal of the American Statistical Association, Vol 81, 395,
751-761.
[20] Kohn, R. y Craig F. Ansley. (1987). Signal Extraction for Finite Nonstationary Time
Series, Biometrika, Vol 74, 2, 411-421.
[21] Koopman, S. y Shepard Neil (1987). Exact score for time series models in state space.
Biometrika, Vol 79, 4, 823-826.
[22] Manzano, Osmel y Roberto Rigobon (2001): Resource Curse or Debt Overhand? NBER
w8390
[23] Masanao, Aoki (1976). Optimal Control and System Theory in Dinamic Economics Analysis. North-Holland New York.
[24] Murray, C.J. (2003). Cyclical Properties of Baxter-King Filtered Time Series. The Review
of Economics and Statistics, 85, 472-476.
[25] Penzer, J. R. y Shea, B. L. (1999) Finite Sample Prediction and Interpolation for ARIMA
Models with Missing Data, Journal of Forecasting, 18, 411-419
[26] Piet de Jong.(1989) Smoothing and Interpolation With the State-Space Model, Journal of
the American Statistical Association, Vol. 84, N 408,1085-1088.
[27] Piet de Jong y Jeremy Penzer.(1998) Diagnosting Shocks in Time Series, Journal of the
American Statistical Association, Vol. 93, N 442,796-806.
[28] Saez, Francisco. (2004). Patrones cíclicos de la economía venezolana. Serie Documentos
de Trabajo N 60. Banco Central de Venezuela
[29] Smets f. y r. wouters (2007) Shocks and Frictions in US Business Cycles: A Bayesian
DSGE Approach
[30] Zellner, A. (1971). An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Wiley. New
York.
24