Documento completo - Banco Central de la República Dominicana

œconomĭa
Breves Ensayos de Economía y Finanzas
Volumen IV, Número 1, 2010
Contenido
Shocks Externos y Fluctuaciones Macroeconómicas en una Economía
Pequeña y Abierta: Evidencia de República Dominicana para el periodo
1998-2008
Francisco A. Ramírez…………………..................……………...............……………...….…2
Estimación de la Reglas de Política Monetaria de Regímenes con
Metas de Inflación: Caso Chileno
Francisco Alberto Torres Díaz………………......…….............................…....…..………..…11
Agregados Monetarios e Inflación
Oscar Iván Pascual………………………..…………………………………………………..…….16
Banco Central de la República Dominicana
Banco Central de la República Dominicana
Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos.
Oeconomia Vol. IV, No.1
Elaborado por el Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos del Banco Central
de la República Dominicana. – Santo Domingo: Banco Central de la República Dominicana, 2010.
24 p.
Trimestral
ISSN (Pendiente Asignación)
© 2010
Publicaciones del Banco Central de la República Dominicana
Esta es una publicación del Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos del
Banco Central. El contenido y las opiniones de los artículos publicados en Oeconomia son de exclusiva
y estrictamente responsabilidad de su o sus autores y no reflejan la opinión del Banco Central de
República Dominicana.
Consejo Editorial:
Joel Tejeda Comprés,
Subgerente de Políticas Monetaria, Cambiaria y Financiera
Julio Andújar Scheker,
Director Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos
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Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Volumen IV, Número 1
Shocks Externos y Fluctuaciones Macroeconómicas en una Economía Pequeña y
Abierta: Evidencia de República Dominicana para el Período 1998-2008.
Por: Francisco A. Ramírez1
I. Introducción
La discusión acerca de las fuentes de
fluctuaciones macroeconómicas en economías
pequeñas y abiertas, considera la influencia de
factores tanto domésticos como externos, tales
como el nivel de actividad económica de los
principales socios comerciales, el financiamiento
externo, términos de intercambio, entre otras
variables de interés.
La economía dominicana no es la excepción. El
vínculo o dependencia del aparato productivo
dominicano con el resto del mundo siempre ha
sido objeto de atención, donde la fuerza motriz del
sector exportador ha evolucionado desde los
llamados productos tradicionales (azúcar, tabaco y
café), el auge del sector de Zonas Francas como
modelo de crecimiento basado en las
exportaciones, hasta el modelo de exportación de
servicios, destacándose principalmente el
turismo2.
En consecuencia, no es de extrañar que el rol de
las variables externas sobre el desempeño
económico doméstico sea uno de los principales
aspectos que se destacan en la mayoría de los
análisis de la economía dominicana.
El constante proceso de integración a una
economía global interconectada comercial y
financieramente, incrementa el interés por
entender los efectos de perturbaciones de
variables externas sobre las variables domésticas
y sobre la formulación de la política económica y
1
División de Investigación Económica, Departamento
Programación Monetaria y Estudios Económicos.
de
2
Para un análisis acucioso de la transformación productiva y los
llamados “modelos de desarrollo” en la República Dominicana ver:
(Ascuasiati, 1975), (Linares, 2000), entre otros. su capacidad para garantizar la estabilidad
macroeconómica o cual sea su principal objetivo.
De esta manera, se conjetura que no sólo
perturbaciones en variables de carácter doméstico,
sino también externo determinan la longitud y
profundidad del ciclo económico dominicano.
En este contexto, se entienden por “variables
externas” aquellas que no pueden ser influidas por
las variables domésticas ni por las políticas
monetaria y fiscal, por ejemplo: la tasa Libor3.
Cuando este tipo de variable es relevante para la
economía local, el campo de acción de los
hacedores de política para preservar el equilibrio
macroeconómico resulta restringido a un conjunto
de resultados factibles menor, que en el caso de
una economía relativamente cerrada.
El presente estudio tiene como objetivo analizar la
importancia de las variables externas, y
perturbaciones o choques en éstas, sobre la brecha
del Producto Interno Bruto (PIB) de la RD para el
período 1998-2008. Este período se caracteriza
por la aceleración del proceso de apertura e
integración económica y financiera con el resto
del mundo y la consolidación de la transición a un
régimen de tipo de cambio más flexible.
El documento se organiza de la siguiente manera.
En la Sección II se revisa parte de la literatura
sobre el tema de interés. El instrumental analítico
para estudiar la relación entre los ciclos del PIB y
las variables externas es propuesto en la Sección
III. En la Sección IV, se resumen los resultados de
las estimaciones econométricas. La Sección V
compendia los principales hallazgos obtenidos de
ejercicios de simulación numérica con el modelo
calibrado con los parámetros estimados. Las
conclusiones, así como posibles ampliaciones se
presentan en la Sección VI.
3
London Interbank Offered Rate 2
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
II. Revisión de la Literatura
La literatura sobre la influencia de variables
externas, tales como los términos de intercambio,
la actividad económica externa, el tipo de interés
internacional relevante para la economía y la
inflación externa sobre las fluctuaciones
macroeconómicas, es amplia y contradictoria en
términos de los resultados que resultan del trabajo
empírico, principalmente en la forma que se
propagan en una economía pequeña, abierta y en
vías de desarrollo, como República Dominicana.
Los choques de las variables externas citadas se
generalizan a través de diversos mecanismos que
caracterizan la estructura de la economía y de los
regímenes de política cambiaria, comercial y
monetaria vigentes durante un determinado
período. En la literatura macroeconómica, ha
recibido atención especial la propagación de
aquellas perturbaciones asociadas a variaciones en
los términos de intercambio (TI), las tasas de
interés internacional y los ciclos en la actividad
económica mundial (o de los principales socios
comerciales).
El desarrollo teórico sobre la forma en que las
economías
abiertas
son
vulnerables
a
perturbaciones de variables externas es de larga
data y ha sido estudiado a partir de diferentes
enfoques. Por ejemplo, (Harberger, 1950) y
(Laursen & Metzler, 1950), estudian cómo las
perturbaciones de términos de intercambio afectan
el poder de compra de una economía y, en
consecuencia, afectan su ingreso real4.
Desde mediados de la década de los noventa, la
agenda de investigación sobre las fuentes de las
fluctuaciones económicas en economías pequeñas
y abiertas, se ha desarrollado de manera acelerada
sobre la base de diferentes marcos conceptuales y
enfoques empíricos, tales como: (a) la teoría real
de fluctuaciones, (b) modelos de utilización de
capacidad productiva, y (c) modelos empíricos
ateóricos como los Vectores Autorregresivos
(VAR) o con restricciones impuestas ad hoc o
derivadas de un modelo macroeconómico como
los SVAR (VAR estructurales). La evidencia
4 A este resultado se le conoce en la academia como el “efecto Lausen – Metzler – Harberger”.
Volumen IV, Número 1
encontrada es variada y contradictoria para el caso
de los países en vías de desarrollo.
Por un lado, se destacan estudios que encuentran
que las variables o factores externos contabilizan
una proporción importante de las fluctuaciones
tanto del PIB como de otras variables
macroeconómicas. Estudios teóricos de Mendoza,
(1991) y Mendoza, (1995), así como empíricos:
Hoffmaister, Roldós, & Wickman, (1998),
Coeymans, (1999), Agenor, McDermontt, &
Prasad., (2000), Kalulumia & Nyankiye, (2000),
Kose & Riezman, (2002), Kose, (2002), Canova,
(2005) e Iraheta, (2008), constatan este fenómeno.
Los autores citados consideran un conjunto de
factores externos y domésticos para discriminar la
relevancia de cada uno en el ciclo del PIB. En
orden de importancia, se identifican de manera
recurrente en dichos estudios las siguientes
variables externas: términos de intercambio (TI),
tasa de interés real internacional relevante para la
economía, fluctuaciones de la actividad
productiva mundial o del principal socio
comercial, e inflación externa. Como factores
domésticos introducen en sus análisis: variables
de oferta, en especial indicadores de utilización de
la capacidad productiva, así como otras
relevantes: fiscales, tasas de interés e inflación
doméstica.
Agenor, McDermontt, & Prasad., (2000)
documentan
las principales regularidades
empíricas para un grupo de doce países en
desarrollo. El análisis de correlaciones entre
variables domésticas y externas que estos autores
realizan, sugiere que las fluctuaciones de corto
plazo del PIB y la volatilidad de los TI están
estrechamente correlacionadas, y además no
identifica correlación clara entre los ciclos del
producto y la balanza comercial. Asimismo, el
ciclo de los países de la muestra se correlaciona
negativamente (positivamente) con las tasas de
interés (ciclo del PIB) de las economías
avanzadas.
Asimismo, Kose & Riezman, (2002), infieren que
las perturbaciones de precios externos (TI y tasa
de interés internacional) contabilizan alrededor de
50% de los ciclos trimestrales del PIB en países
en
desarrollo,
resultado
que
logran
3
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
descomponiendo la variable TI en precios
relativos de bienes de capital y bienes
intermedios.
Hoffmaister, Roldós, & Wickman (1998) aunque
no encuentran resultados convincentes de que las
fuentes de fluctuaciones en un grupo de países del
continente africano sean externas, documentan
que aquellos países cuyo régimen cambiario es de
tipo de cambio fijo son más vulnerables a
perturbaciones externas debido a que no disponen
de un mecanismo “absorbente” que suavice el
impacto de dichos eventos mediante ajustes en el
tipo de cambio nominal. Así, el grado de
exposición a los eventos foráneos es condicional a
la estructura de la economía y del régimen de
política económica que se implemente.
En esa misma línea, Edwards, (2005), evidencia
que la magnitud del impacto de los choques de
términos de intercambio es sensible al régimen
cambiario imperante al momento. De esta forma,
las perturbaciones se amplifican en economías
con regímenes cambiarios predeterminados, en
comparación con los de tipo de cambio flexible.
En relación a los mecanismos de propagación o de
dinámica intrínseca, estos dependen del régimen
de tipo de cambio, del nivel de ocupación de la
capacidad instalada [Basu & Kimball, (1997) y
Coeymans, (1999)] y de la estructura arancelaria.
Otros estudios, en cambio, encuentran que la
proporción del ciclo del PIB que explica los
factores externos no es significativa y que la
mayor parte de la acción viene del lado de
factores domésticos: Hoffmaister & Roldós,
(1997), Hoffmaister & Roldós., (2001), Ahmed,
(2003), Boschi & Girardi, (2008) y Raddatz,
(2007). La mayoría de estos trabajos, contabilizan
aportes de menos del 5% del componente cíclico
del PIB de países en desarrollo por parte de
perturbaciones externas.
Hoffmaister & Roldós, (1997), utilizando
metodología VAR aplicada a un panel de países
en Asia y Latinoamérica, encuentran que en
Latinoamérica la principal causa de las
fluctuaciones son perturbaciones de oferta y de
variables domésticas, encontrando que las
variables externas juegan un rol secundario. No
Volumen IV, Número 1
obstante, dentro de su muestra encuentran que los
países latinoamericanos son más vulnerables a
factores externos que los países asiáticos incluidos
en ese estudio. Raddatz, (2007), halla que los
factores externos sólo cuentan por una pequeña
fracción de la varianza del producto.
La literatura para el caso de República
Dominicana es variada. Durante mucho tiempo, la
construcción de modelos macroeconómicos para
estudiar este tipo de fenómeno ha estado
restringida por la penetración a nivel local de la
metodología econométrica en la profesión y por la
disponibilidad de información permitente5.
McCarthy, (1984), analiza la situación
macroeconómica dominicana entre 1979 y 1982,
mediante desagregación de los factores relevantes
en la determinación de la trayectoria del PIB,
como resultado de las condiciones externas en
esos años caracterizadas por precios del petróleo
crecientes y encarecimiento del financiamiento
externo. En resumen, encontró que el deterioro de
los términos de intercambio de 3.7% y del valor
de las exportaciones de 3.1%, junto con el efecto
de las tasas de interés externa (2.0%) tuvieron un
impacto sobre el PIB de los países analizados de
aproximadamente 8.0% durante ese periodo.
Recientemente, (Iraheta, 2008), en un estudio que
considera países de Centroamérica y República
Dominicana, concluye que a pesar del éxito en el
proceso de inserción de estos países a la economía
internacional, la variabilidad del crecimiento
depende más de factores internos que de externos.
En particular, encuentra que la variable brecha del
producto de Estados Unidos, principal socio
comercial de la región estudiada, solamente
explica alrededor de 3% de la varianza del ciclo
del PIB de República Dominicana.
III. Metodología Empírica
En esta sección se especifica un modelo
macroeconómico con expectativas racionales para
una economía pequeña y abierta, en el espíritu de
Gali & Monacelli, (2005) y Monacelli, (2003),
que posteriormente será estimado para República
5
Para un análisis sobre la modelística macroeconómica, se recomienda revisar (Andújar, 2006).
4
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Dominicana con datos de frecuencia trimestral
para el periodo 1998-2008.
El modelo utilizado es micro-fundamentado, es
decir, el sistema de relaciones es derivado a partir
de las elecciones óptimas de agentes y firmas que
componen una economía y un conjunto de
supuestos y restricciones sobre el comportamiento
de estos y el ambiente en el que interactúan. A
nivel agregado, lo anterior se reduce a una
ecuación IS y una Curva de Phillips Aumentada.
El modelo se completa con ecuaciones para la tasa
de interés, tipo de cambio real y una regla de
política monetaria.
De este modo, está compuesto por 5 ecuaciones
principales6:
(1)
∆
∆
1
∆
3
(2)
(3)
∆
∆
(4)
(5)
La ecuación (1) es la curva IS de la economía. La
brecha de producto (yt) es influida tanto por su
valor esperado, E(yt+1), así como por un
componente de persistencia (yt-1). Este último
refleja el impacto de la inercia del ciclo
económico7. La tasa de interés real,(it-Eπt+1),
afecta el ciclo a través de su impacto en la
determinación de la inversión y el consumo de
bienes durables. El estado del ciclo económico
externo viene representado por (y*t). El impacto
de la política fiscal es expresado por gt, que en el
modelo es exógena. Por último, el impacto
restante del sector externo es resumido por la
6 Las derivaciones de las ecuaciones del modelo, así como el problema que resuelven los agentes de la economía de donde se deriva están disponibles a solicitud. 7 En rigor, la presencia de persistencia de hábitos en la función de utilidad del consumidor es la que genera este tipo de especificación. Volumen IV, Número 1
variación de los términos de intercambio (∆st) y la
desalineación del tipo de cambio real respecto a
su nivel de equilibrio,
.
La ecuación (2) es la Curva de Phillips
Aumentada o ecuación de inflación. La
persistencia inflacionaria, en t-1, refleja el
supuesto de que no todas las empresas, aun bajo
expectativas racionales, no ajustan su precio todos
los periodos y los mecanismos de indexación
salarial implícitos en la economía, (Calvo, 1983).
El componente de expectativas viene dado por
(Etπt+1). La inflación externa, (π*t) influye sobre la
doméstica, así como el efecto de la depreciación
nominal del tipo de cambio, (∆et). Se impone
homogeneidad de grado uno, para garantizar
consistencia dinámica. De acuerdo al modelo, la
etapa del ciclo de la economía, es decir, yt, influye
en la dinámica inflacionaria.
La regla de política monetaria utilizada en el
experimento para capturar el efecto de la política
monetaria, viene expresada en la ecuación (3). Es
una regla tipo McCallum que reproduce a nuestro
entender el comportamiento de un banco central
bajo un esquema de metas monetarias. Dicha
ecuación sugiere que el banco central reacciona
ajustando la base monetaria, (∆bt), en función de
la desviación de una meta nominal,
, respecto a su nivel objetivo en el periodo
anterior. La meta nominal en este tipo de reglas de
política monetaria usualmente es el PIB nominal,
mientras que (∆va), es un promedio móvil de ocho
trimestres de los cambios en la velocidad de
circulación.
La ecuación (4) es la ecuación de tasa de interés
de corto plazo de la economía. Puede ser
interpretada como una función de demanda de
dinero inversa. La tasa de interés está influenciada
por la condición de paridad externa de tasas de
interés,
∆ , más los efectos de los cambios
en la liquidez de la economía. Un tercer
componente es el premio por riesgo, (ρ), que se
incluye para reflejar imperfecciones en el mercado
financiero. El efecto de la liquidez en la economía
viene recogido por la variable
, donde
(bt) es la base monetaria y (xt) el PIB nominal.
Por último, la ecuación de tipo de cambio real,
ecuación (5) es introducida en su forma más
5
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
sencilla, a través de la derivación de la misma a
partir de la condición de paridad no cubierta de
intereses, controlando por el premio por riesgo. Se
supone que el tipo de cambio real de equilibrio es
constante, por lo que no hay que especificar una
ecuación para el mismo (McCallum, 1988).
IV. Estimaciones8
Los resultados de las estimaciones se resumen a
continuación.
En general, se utilizaron varias metodologías
econométricas para estimar las ecuaciones del
modelo, dado la presencia de expectativas
racionales y problemas de simultaneidad. Se
utilizaron métodos de información completa
(MVIC, MGM, MC3E)9 y de información
incompleta (MC2E, MGM)10 para corregir la
existencia de posibles sesgos típicos de los
modelos con expectativas racionales. Los
coeficientes reportados son los del MGM.
La ecuación de tasas de interés, se estimó
mediante la metodología (Pesaran, Shin, & Smith,
1999), que sugiere especificar el modelo en su
formato de corrección de errores, identificando la
estructura dinámica o de corto plazo, a parte de la
de largo plazo o el llamado término de corrección
de error. Luego se contrasta la existencia de una
relación de largo plazo entre las variables
involucradas.
Curva IS:
0.17
0.42
(1.14 )
( 0.51)
0.88
( 2.36 **)
(−2.63*)
0.45
( 2.14 **)
∆
Curva de Phillips:
0.48
(1.74*)
(2)
(3.87*)
(1.74**)
Periodo: 1998:1 2008:3 DW: 2.54
R2 Ajustado: 0.85 EER: 1.43
Ho: Homogeneidad de grado uno.
Contraste de Wald:
F(1,37)= 0.59 Probabilidad Error Tipo I: 0.44
Regla de Política Monetaria:
∆
0.0328
∆
0.20
( 3.66*)
(1.7***)
(3)
0.10
(3.44*)
Periodo: 1998:2 2008:4 DW: 1.74
R2 Ajustado: 0.37 EER: 0.06
Tasas de interés:
Dada las características de la mayoría de las series
en la ecuación de tasas de interés, la misma se
reespecifica en su formato de corrección de error,
e intentar identificar una relación de largo plazo o
estable mediante la metodología Pesaran, Shin, &
Smith, (1999).
∆
∆ −1 4 −1 14 5 ∆ − 4−
∑
∆
∑
∆∆ − 8−
14 8 ∆ − 8−
0.40
11 .05
( 2.25**)
(1)
∆
Periodo: 1998:1 2008:3 DW: 2.02
R2 Ajustado: 0.62 EER: 1.71
0.16
0.10
(−3.01*)
0.086
(−2.73*)
2
Valores entre paréntesis contraste t. *,**,***, denotan que el contraste t es significativo al 1%, 5% y 10% respectivamente. 9 MVIC: Máxima verosimilitud con información completa; MGM: Método Generalizado de Momentos; MC3E: Mínimos Cuadrados en Tres Etapas; 10 MC2E: Mínimos cuadrados en dos etapas
0.43
( 2.14*)
∆
0.08
(−6.33*)
∆
(1.84**)
0.40
∆
( 2.84*)
8 (−4.67 *)
17.55 2004_1
0.10
( 6.14*)
0.11 ∆
0.20
0.27
( 2.93**)
Luego de eliminar los coeficientes estimados no
significativos los resultados son los siguientes:
0.32
( 2.87*)
1 0.02
Volumen IV, Número 1
(−2.73*)
0.16
∆∆
0.11
(−2.08*)
∆
( 2.99*)
0.72
∆∆
∆
0.45
( 3.35*)
(−3.18*)
−
3
∆
∆
∆
4.06
(−4.69*)
(4)
6
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Contraste de Wald:
F(4,32)=14.00 Probabilidad Error Tipo I: 0.00
TEST DE PESARAN, et. al.
k=4, constante libre y sin tendencia
F Calculado
5%
10%
14.01
2.86-4.01
Ho: No existe relación de LP
2.45-3.52
Tipo de Cambio Real:
10.36
0.47
(11.76*)
0.06
( 2.01*)
0.16
(3.63*)
(−1.67 ***)
5.05
( 7.14*)
2004
(5)
Periodo: 1998:1 2008:3 R2: 0.87 DW : 1.34
Obs.: 43 R2 Ajustado: 0.86 EER: 0.85
V. Evidencia
A partir del modelo especificado y los parámetros
estimados de su versión empírica, se realizan
varios experimentos de simulación numérica. Se
estudia la respuesta de la economía, en especial de
la brecha del producto, a choques transitorios de
cuatro
variables
externas:
términos
de
intercambio, brecha de producto externa, tasa de
interés externa e inflación externa.
El Apéndice resume las funciones de impulso
respuesta, generadas a partir de las simulaciones
numéricas. Los hallazgos son los siguientes:
1. En general, para el caso de República
Dominicana, los factores externos juegan un papel
significativo en la determinación de las
fluctuaciones macroeconómicas de corto plazo, en
especial en el ciclo del PIB, aproximado por la
brecha del producto.
2. El vínculo entre la economía doméstica y la del
resto del mundo, principalmente con sus socios
comerciales, es muy importante en el sector de
bienes, debido al efecto sobre los ciclos de corto
plazo de los choques de brecha del producto
foráneo. El análisis de impulso – respuesta,
cuantifica este efecto más que proporcional en el
largo plazo, y al momento en que se produce la
Volumen IV, Número 1
perturbación transitoria, el nivel de actividad
económica doméstica reacciona relativamente
rápido.
3. El efecto de los términos de intercambio es
muy importante en la determinación de los ciclos,
lo cual no es un resultado nuevo en la literatura.
Cuantitativamente quedó plasmado que, para el
periodo de análisis, su influencia es significativa.
La propagación de este tipo de choques se realiza,
principalmente, por el impacto sobre el gasto y las
restricciones de liquidez de la economía. La
transmisión de los choques transitorios de esta
variable externa a la brecha de actividad, se
produce aproximadamente 1 a 1 en el largo plazo.
4. La relevancia de la tasa de interés externa, es
más débil que el resto de las variables externas
consideradas.
Esto
puede
tener
varias
explicaciones: (a) La tasa de interés utilizada
como Proxy no representa el costo de
endeudamiento externo para la República
Dominicana, o de rendimiento de los activos
financieros demandados por los inversionistas
locales; y (b) el grado de integración financiera de
la economía dominicana es aún muy bajo en
comparación a otras economías.
5. Los brotes inflacionarios a nivel externo, tienen
efectos sobre el nivel de actividad doméstica de
manera modesta. Este resultado esta empañado
por la falta de claridad del mecanismo de
transmisión en el modelo, ya que no identifica la
naturaleza del choque, es decir, si es de oferta o
de demanda. Este punto requiere un estudio más
rigoroso del tema.
VI. Conclusión
En el presente documento se cuantificó la
importancia relativa de las variables externas en la
determinación del ciclo de actividad económica
en la República Dominicana.
Los resultados del experimento confirman la
importancia de las variables mencionadas,
destacándose el estado de la actividad económica
en los principales socios económicos y el precio
relativo de los principales bienes y servicios
transados con el resto del mundo.
7
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Los efectos cuantificados de las tasas de interés y
de la inflación externas, arrojan poca información,
por lo que la especificación de modelos con
mecanismos de transmisión más explícitos,
arrojarían más luz sobre la importancia de estas
variables.
La introducción de una expresión para el tipo de
cambio de equilibrio, que considere sus
fundamentos económicos, es otra extensión que
daría más información sobre la naturaleza de la
relación del ciclo de actividad doméstica y las
variables externas consideradas.
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8
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Linares, M. (2000). "Resumen Evolutivo de la
Economía Dominicana (1492-1999). Santo Domingo,
República Dominicana: ICSA.
Volumen IV, Número 1
0.30
0.20
0.10
0.00
1
-0.10
McCallum, B. (1988). "Robustness properties of a rule
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rate,
and
economic
fluctuations".
International Economic Review. , 36(1): 101-137.
DM_TASA DE INTERES
(%)
0.40
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Trimestres
-0.20
DM_TCR
(%)
0.15
0.13
0.11
0.09
0.07
0.05
0.03
0.01
-0.01
-0.03
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Trimestres
Funciones de Repuesta del Impulso de un
choques de Términos de Intercambio.
DM_GAP
(%)
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Trimestres
DM_INFLACION
(%)
Monacelli, T. (2003). "Monetary policy in a low pass through environment". IGIER, CEPR. Unpublished.
Pesaran, H., Shin, Y., & Smith, R. (1999). "Bounds
testing approach to the analysis of long run
relationships". Cambridge Working Papers in
Economics .
0.20
0.10
0.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Trimestres
DM_TASA DE INTERES
(%)
0.05
0.04
0.03
Raddatz, C. (2007). "Are external shocks responsible
for the instability of output in low - income countries".
Journal of Development Economics , 84: 155-187.
0.02
0.01
0.00
-0.01
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Trimestres
DM_TCR
(%)
0.010
APENDICE
Funciones de Repuesta del Impulso de un
choque de tasa de interés externa (LIBOR)
0.005
0.000
1
-0.005
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Trimestres
DM_GAP
(%)
0.04
0.03
0.02
0.01
0.00
-0.01
-0.02
-0.03
-0.04
-0.05
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Trimestres
DM_INFLACION
(%)
0.15
0.05
-0.05
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Trimestres
-0.15
9
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Funciones Repuesta al Impulso de un choque
de producto externo.
Volumen IV, Número 1
Funciones Repuesta al Impulso de un choque
de inflación externa.
DM_GAP
(%)
0.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
-0.20
11
12
DM_GAP
(%)
Trimestres
-0.40
0.09
-0.60
-0.80
0.04
-1.00
-0.01
(%)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Trimestres
-0.06
DM_INFLACION
0.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
DM_INFLACION
(%)
-0.10
0.8
Trimestres
-0.20
0.6
0.4
0.2
-0.30
0
-0.2
DM_TASADE INTERES
(%)
-0.010
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Trimestres
-0.040
-0.070
-0.100
DM_TCR
(%)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Trimestres
-0.4
DM_TASA DE INTERES
(%)
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
-0.10
-0.20
-0.30
-0.40
-0.50
-0.60
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Trimestres
0.010
DM_TCR
(%)
0.000
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Trimestres
-0.010
0.1
0
-0.1
-0.2
-0.020
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Trimestres
-0.3
-0.4
-0.5
10
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Volumen IV, Número 1
Estimación de Reglas de Politica Monetaria de Regímenes con Metas de
Inflación: Caso Chileno
Por: Francisco Alberto Torres Díaz1
I. Introducción
La teoría monetaria partiendo desde la Gran
Depresión ha hecho importantes avances. Desde
el trabajo de Friedman y Schwartz, Monetary
history of the United States 1867-1960 hasta las
décadas de los 80 y 90 con las teorías de Barro,
Gordon, McCallum, Nelson y con la
introducción de reglas monetarias a la Taylor;
tenemos una vasta experiencia teórica de donde
basarnos al tratar de modelar el comportamiento
de las autoridades monetarias de un país. Estas
reglas tipo Taylor han sido estudiadas a fondo
por autores como Bernanke, Clarida, Gali,
Gertler, Mishkin, Svensson y otros que
favorecen la adopción de un modelo que pueda
ayudar al mercado crear las expectativas en
torno a las decisiones tomadas por las
autoridades.
Las bondades y deficiencias de estos modelos
han sido debatidas por décadas. La conducción
de la política monetaria ha sido uno de los ejes
centrales en el escenario global que nos
encontramos en estos momentos. Desde la crisis
subprime en los EEUU hasta la debacle de los
mercados financieros después de la quiebra de
Lehman Brothers, hacen de los banqueros
centrales protagonistas de las noticias diarias.
Nuestro deseo en este trabajo es poder replicar la
teoría en base a una regla monetaria utilizando
como instrumento la tasa de política monetaria
del Banco Central de Chile. Dado que el Banco
Central de Chile adoptó una política de metas de
inflación a mediados de los 90, su ancla nominal
pasó a ser las expectativas que los agentes se
forman respecto a la inflación; llevándose de las
señales emitidas por las autoridades vía su tasa
de interés de política monetaria y sus respectivos
1
División de Modelos Macroeconómicos, Departamento de
Programación Monetaria y Estudios Económicos.
informes de inflación. Es tan importante la
decisión misma de política como el mecanismo
de informarle de forma clara, precisa y sencilla
al mercado los pronósticos de las variables que
afectan su toma de decisión. Por último es
preciso que el mercado comprenda cual es el
modelo de inflación que el banco apunta a
mantener dentro de su meta.
II. Marco Teórico
El marco teórico para este trabajo puede
extenderse a tratar de explicar en micro
fundamentos una regla tipo Taylor. En esta
sección más bien se trata de resumir dichas
teorías que se basan en modelos de equilibrio
general dinámicos también llamados modelos de
ciclos reales, donde se incorporan rigideces
nominales á la Calvo. Al existir estas rigideces
nominales el Banco Central puede afectar la tasa
de interés real de corto plazo a través de su tasa
de política nominal.
En estos modelos que mantienen la virtud
empírica de los modelos IS/LM; la política
monetaria afecta la economía real en el corto
plazo. A diferencia del los modelos puramente
Keynesianos, estos están micro-fundados ya que
parten de agentes maximizadores representativos
de las firmas y los hogares. El comportamiento
de estos agentes se ve influenciado por las
expectativas de la política monetaria futura y
presente. No solamente actúa el Banco Central
sobre las tasas actuales sino también sobre las
expectativas de tasas futuras, ya que los agentes
son forward-looking. El modelo incorpora una
curva IS que relaciona inversamente la brecha
del producto con la tasa de interés real y una
curva de Phillips relacionando positivamente la
inflación con la brecha del producto.
La curva IS proviene de la decisión óptima de
los hogares de escoger su nivel de consumo y
ahorro. Como los hogares tienden a suavizar el
consumo en el tiempo, las expectativas de mayor
11
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
consumo futuro aumenta el deseo de consumir
más hoy, así aumentando la demanda agregada.
El efecto negativo de la tasa de interés real
refleja la elasticidad inter-temporal del consumo.
La curva de Phillips proviene de la agregación
de qué porcentaje de las firmas individuales
pueden ajustar sus precios sujetos a las
expectativas de precios futuros como también de
aquellas que lo dejan fijo. Cuando existe un
exceso en la demanda, estos se traducen en
mayores costos marginales para las firmas y
estas a su vez tratan de ajustar sus precios, pero
solo algunas lo pueden hacer. Una diferencia
respecto a la curva de Phillips aumentada es que
la inflación depende de la inflación esperada y
no de las expectativas sobre la inflación de hoy
hechas en el pasado. Tampoco existe inercia
inflacionaria en este modelo.
Utilizando la tasa de política monetaria nominal
como instrumento, el Banco Central ajusta la
oferta monetaria hasta alcanzar su meta de tasa.
En este instante, la condición de equilibrio en el
mercado de dinero simplemente determina el
valor de la oferta monetaria que se ajusta al
criterio de equilibrio. Por esta razón es
irrelevante la curva LM en el modelo.
Partiendo de una minimización de costos
asociados a la brecha del producto y a la
desviación de la inflación respecto a su meta, el
Banco Central en su publicación del año 2003
nos presenta una regla de política monetaria para
la tasa de interés nominal (i).
Esta regla indica que la tasa de interés se desvía
de su nivel neutral en la medida que la inflación
proyectada a un horizonte dado (πet) se aleja del
nivel meta (π). Adicionalmente, la tasa de
política también depende de la holgura con que
cuenta la economía ya sea medida por la brecha
de producto (yt-y) respecto a su tendencial o
medida por la diferencia entre la tasa de
desempleo observada y su tasa natural.
También se incorpora la posibilidad de que el
Banco Central suavice la senda de la trayectoria
de la tasa de política monetaria para no
introducir más distorsiones al ciclo económico.
Los parámetros que el Banco Central utiliza para
tomar su decisión no fueron presentados por
Volumen IV, Número 1
este, lo que permite deducir que estos cambian
dependiendo de la coyuntura en que se encuentre
la economía ó se utilizan parámetros profundos
que provienen de estimaciones de modelos de
equilibrios general dinámicos.
El modelo según el Banco Central quedaría de la
siguiente forma:
it = λ (it-1) + (1-λ) ixt
(1)
donde ixt = πet + r + γ [κ (πet - π) + (1-κ) (yt - y)]
El parámetro (λ) nos da que tanto el banco
central suaviza la toma de su decisión con
respecto a la tasa pasada y el parámetro (κ) nos
dice que tan importante es la brecha con
respecto a la meta de inflación en la toma de su
decisión relativo a la brecha del producto. En el
largo plazo la (TPM) debe converger a su nivel
neutral de (r) que la definen como la LIBOR real
más un premio por riesgo.
III. Datos
La serie de la tasa de política monetaria está
disponible desde el segundo trimestre del 1995.
Cabe resaltar que en ese entonces el Banco
Central de Chile empezó a utilizar como
instrumento una tasa de política en unidades de
fomento (tasa real). Para ese entonces las
expectativas de los agentes en el mercado
estaban muy atadas al pasado. Existía un alto
nivel de inercia inflacionaria por el método de
indexación existente. Al utilizar la tasa real
como instrumento de política, el Banco Central
estaba en cierto sentido también utilizando las
expectativas adaptativas del mercado para tomar
su decisión.
No es hasta el segundo trimestre del 2001 que el
Banco Central de Chile adopta el instrumento de
política en base nominal. Los agentes
económicos no incorporan inmediatamente estas
señales al formar sus expectativas de inflación.
En el año 2002 se empieza a utilizar una
encuesta de expectativas de inflación. Por las
razones descritas arriba tuvimos que nominalizar
las tasas de política monetaria (TPM) desde el
tercer trimestre del año 2001 hacia el segundo
12
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
trimestre del año 1995 donde comienza la
utilización de este instrumento como política.
Para poder obtener una mejor proxy para la
brecha del producto utilizamos la tasa de
desempleo como medida de holgura aunque
también incluimos la brecha del producto
medida como una serie desestacionalizada del
producto efectivo menos el producto que nos da
el filtro Hodrick-Prescott de la misma serie.
Para crear una serie más larga que la de las
encuestas de expectativas de inflación
procedimos a crear por diferencia ente la tasa
nominal a un año de las captaciones bancarias y
las medidas en UF en diferencia interanual para
obtener
un
dato
consistente.
Cuando
comparamos esta serie con la de expectativas de
inflación medida por encuesta para los periodos
coincidentes, no se aprecia ninguna diferencia.
El trabajo del Banco Central también nos dice
que podíamos utilizar esta medida como proxy
de expectativas de inflación.
Volumen IV, Número 1
Tabla 1. Resultados de las Estimaciones
Figura 1. Valores Ajustados y Residuos de las
regresiones.
.16
Se tomo como medida de la meta de inflación la
serie que nos entregó la coordinación del
Programa Interamericano de Macroeconomía
Aplicada.
.12
.08
IV. Resultados
.008
Realizamos una regresión tal y como la propone
el Banco Central. Pudimos probar que tanto para
la brecha de producto medida como describimos
anteriormente como para la tasa de desempleo el
coeficiente es estadísticamente el mismo.
Decidimos mantener la tasa de desempleo ya
que es una variable observable y el modelo nos
entrega un menor error estándar. Al incluir la
brecha del producto el modelo también acepta
como variable explicativa a la inflación pasada
del trimestre anterior. Esto nos daría una
representación del modelo con componentes
forward- y backward-looking. Al final optamos
por no utilizar esta representación por las
razones
descritas
anteriormente.
La
representación final es la siguiente.
.004
.04
.00
.000
-.004
-.008
96 97 98
00 01 02 03 04 05 06 07
Residual
Actual
Fitted
V. Resultados de Tests Estadísticos
Los tests estadísticos realizados nos dicen que
los errores son bien comportados, no están
autocorrelacionados y son homocedásticos. Se
procedió a realizar los tests de estabilidad de
CUSUM y CUSUM2 al igual que los tests
recursivos. Bajo ninguno de estos se pudo
constatar inestabilidad de los parámetros.
13
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Incluyendo los periodos del primer semestre del
año 1999, se aprecia que los parámetros no son
estables, lo que nos demuestra que este periodo
se comporta como un outlier en la serie. Los
resultados de los tests se encuentran en los
anexos. A continuación presentamos las graficas
de los residuos y los tests de CUSUM y
CUSUM2 de estabilidad.
Figura 2. Contraste CUSUM y CUSUM2
1.6
1.2
0.8
0.4
0.0
Volumen IV, Número 1
dos años de proyección fuera de muestra. Se
asumió que la inflación reduciría su aceleración
para los dos últimos trimestres de este año y que
por ende las expectativas también estarían más
en línea con esta desaceleración. Se mantuvo la
tasa LIBOR cerca de un 1% ya que no se
esperan grandes cambios al alza en la LIBOR
por expectativas de menor inflación y caída de
demanda global. Se asumió que la tasa de
desempleo que llegó en el mes de septiembre a
7.8% aumente por encima del 8% hasta finales
del 2009 cuando se espera una recuperación en
el economía la tasa de desempleo empieza a
ceder hasta niveles actuales. Con estos supuestos
y no tomando en cuenta los datos del tercer
trimestre que nos arrojaría una TPM promedio
de 7.6%, esperamos que la tasa se mantenga a
niveles actuales y comience a caer a principios
del año 2009 con un claro sesgo a la baja hasta
el final del periodo de proyección.
VI. Conclusiones
-0.4
97 98
00 01 02 03 04 05 06 07
CUSUM of Squares
5%Significance
En el presente estudio, se presentó el potencial
de análisis que tiene en términos de la política
monetaria realizar estimaciones de reglas de
política.
La estimación de la regla de política se realiza
en función del régimen de política monetaria que
haya elegido el Banco Central. En este caso una
regla de Taylor es la que mejor describe el
comportamiento del Banco Central de Chile.
20
10
Referencias
0
Barro, Robert J. and David B. Gordon. 1983. "A
Positive Theory of Monetary Policy in a Natural Rate
Model," Journal of Political Economy, 91:4, pp. 589610.
-10
-20
97 98
00 01 02 03 04 05 06 07
CUSUM
5%Significance
V. Proyección
Se realizo una proyección haciendo supuestos
razonables para las variables exógenas del
modelo hasta el segundo trimestre del año 2010;
Bernanke, Ben. S.; Mark Gertler, and Simon
Gilchrist. 1998. "The Financial Accelerator in a
Quantitative Business Cycle Framework," NBER
Working Paper 6455. The Handbook of
Macroeconomics. John Taylor and Michael
Woodford, eds.
Bernanke, Ben S. and Frederic Mishkin. 1997.
"Inflation Targeting: A New Framework for
Monetary
Policy?"
Journal
of
Economic
Perspectives, 11:2, pp. 97-116.
14
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Calvo, Guillermo. 1983. "Staggered Prices in a
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Christiano, Lawrence J.; Martin Eichenbaum, and
Charles Evans. 1998. "Monetary Policy Shocks: What
Have We Learned and To What End?" NBER
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Clarida, Richard; Jordi Calf, and Mark Gertler.
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Friedman, M., Schwartz J. A. 1971. A Monetary
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Walsh. Carl. 1998. Monetary Theory and Policy.
MIT Press.
15
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Volumen IV, Número 1
Agregados Monetarios e Inflación
Por: Oscar Iván Pascual V12.
•
I. Introducción
Desde inicios del año 2005, el Banco Central de la
República Dominicana adoptó una metodología de
medición y definición de agregados monetarios
acorde con las mejores prácticas internacionales,
cuyo aporte principal es la armonización de las
estadísticas monetarias dominicanas con las de
otros países. Con el cambio de metodología,
producto del proyecto de armonización de las
Estadísticas Monetarias y Financieras para
Centroamérica y República Dominicana, tanto la
Base Monetaria como los Agregados (Medio
Circulante, Oferta Monetaria Ampliada y Dinero en
Sentido Amplio) sufren cambios significativos en
cuanto a composición y alcance.
El objetivo de este artículo es documentar los
hallazgos del análisis de la interacción entre los
distintos agregados monetarios: Medio Circulante
(M1), la Oferta Monetaria (M2) (ambos tanto en el
caso tradicional como armonizado) y el Dinero en
Sentido Amplio (M3, sólo en el caso armonizado))
y las variables relativas a precios, con el propósito
de identificar el(los) que mayor poder predictivo
sobre la inflación.
Los principales cambios registrados en estas
medidas del dinero como consecuencia de la
armonización de las Estadísticas Monetarias y
Financieras se listan a continuación:
•
En lo que respecta al Medio Circulante (M1),
encontramos cambios significativos tanto en los
aspectos teóricos como en las estadísticas.
Quizás la modificación más importante sea la
exclusión los depósitos del gobierno de este
agregado monetario13.
•
El incremento en la cobertura institucional es
otra de las razones por las cuales los conceptos
de agregados armonizados y tradicionales
difieren: En el marco de las nuevas estadísticas
armonizadas la cantidad de instituciones pasa
de 13 a 79. Con la metodología tradicional sólo
se captaba información de 12 Bancos Múltiples
y del Banco Central, mientras que en las
estadísticas armonizadas se incluyen además 11
Asociaciones de Ahorros y Préstamos, 27
Bancos de Ahorro y Crédito, 17 Corporaciones
de Crédito,
8 Financieras, 3 Casas de
Préstamos de Menor Cuantía y 1 Entidad
Pública de Intermediación Financiera.
Ampliación de los instrumentos contemplados
en el M1: Aparte de los billetes y monedas en
poder del público y los depósitos a la vista tanto
en Bancos Múltiples como en el BCRD, en el
nuevo Medio Circulante figuran otros depósitos
en las Otras Sociedades de Depósito (OSD)
transferibles mediante giros, débito o similares
en Moneda Nacional (MN) (depósitos de ahorro
transferibles con tarjeta de débito) y los
Cheques de Gerencia en MN.
Visto lo anterior, el presente artículo se distribuye
en la siguiente estructura: En la sección II
encontramos una breve revisión de la literatura
sobre el tema, la tercera sección consiste en un
análisis gráfico y descriptivo de los datos utilizados.
La sección cuatro consta de dos subsecciones:
Primero se pretende identificar el orden de
integración de las series consideradas para luego
verificar cuáles de los agregados monetarios de la
economía dominicana guardan una relación de
cointegración con el IPC y construir varios modelos
de corrección de errores con las medidas del dinero
que mantengan una relación de largo plazo con la
variable de precios. Las secciones 4 y 5 presentan
algunas conclusiones y trabajos pendientes,
respectivamente.
12
División de Balances Sectoriales, Departamento de Programación
Monetaria y Estudios Económicas.
13
El Manual de Estadísticas Monetarias y Financieras del Fondo
Monetario Internacional establece que “… la justificación de esa
exclusión a menudo tiene una base empírica. Se sostiene, al menos
para algunos países, que las tenencias de depósitos del Gobierno
Central no responden a influencias macroeconómicas (es decir, a
variaciones en la actividad económica, tasas de interés, tipos de
cambio, etc.) de la misma manera, ni en el mismo grado, que los
depósitos de los sectores tenedores de dinero debido a la naturaleza
singular de los mecanismos de financiamiento del Gobierno Central,
decisiones en materia de gasto y procedimientos de gestión de
efectivo.”
16
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
II. Revisión de Literatura
El estudio del impacto de los agregados monetarios
sobre la inflación en RD guarda una estrecha
relación con varios análisis realizados con el fin de
identificar los canales de transmisión de la política
monetaria.
Williams y Adedeji (2004) estiman un modelo de
corrección de errores para el período 1991 – 2002
buscando identificar los determinantes de la
inflación. Usando series que incluyen la crisis
bancaria de 2003 (hasta el segundo trimestre de
2006), Medina (2006) replicó el ejercicio anterior y
ambos resultados confirman que tanto cambios en
los agregados monetarios como desequilibrios en el
mercado de dinero tienen un efecto positivo en la
inflación.
Por medio de un modelo de cointegración dinámico,
Hernández (2006) determinó que en el largo plazo
la inflación depende de cambios en el Medio
Circulante, entre otras variables. Este resultado
contrasta con la estimación de un modelo SVAR
llevada a cabo en Williams (2001), donde se
concluye que aumentos en la tasa de crecimiento de
base monetaria no tienen el efecto positivo y
significativo esperado sobre la inflación.
Las estimaciones llevadas a cabo en este trabajo
pueden no estar en consonancia con los estudios
citados más arriba, principalmente debido a la no
inclusión de variables adicionales en el modelo de
corrección de errores en torno al cual se desarrollará
nuestro análisis.
III. Las Series y su comportamiento
Para llevar a cabo el análisis se consideraron series
de frecuencia mensual dentro del período enero
2001 – septiembre 2009, al ser esta la muestra
disponible para los datos armonizados. Las series se
analizaron en logaritmos al hallarse evidencia de
heterocedasticidad en las mismas.
Todos los resultados obtenidos deben enmarcarse
en el entorno macro y microeconómico que se vivió
en República Dominicana en el periodo estudiado.
Se hace esta salvedad especialmente por los
Volumen IV, Número 1
acelerados cambios producto de la crisis bancaria
que inició en 2003.
Luego de aplicados logaritmos, las series se
comportan de manera homocedástica y con cierta
tendencia ascendente. El resumen de los principales
estadísticos de las variables está detallado en la
siguiente tabla:
Tabla 1: Estadísticos principales, usando las
observaciones 2001:12- 2009:09 (94 observaciones
válidas):
Variable
Media
Mediana
Mínimo
Máximo
Desv. Típ.
C.V.
Asimetría
Curtosis
Variable
Media
Mediana
Mínimo
Máximo
Desv. Típ.
C.V.
Asimetría
Curtosis
IPC
5.44
5.56
4.79
5.81
0.33
0.06
-0.93
-0.59
M1_Arm
11.24
11.23
10.29
11.85
0.48
0.04
-0.58
-0.81
M1_Trad
11.31
11.42
10.44
11.85
0.42
0.04
-0.72
-0.72
M2_Arm
12.51
12.62
11.74
12.95
0.38
0.03
-1.01
-0.25
M2_Trad
12.55
12.60
11.79
13.06
0.38
0.03
-0.68
0.00
M3_Arm
12.72
12.82
11.92
13.16
0.38
0.03
-1.05
-0.10
IV. Dinámica de corto y largo plazo
4.1 Estacionariedad
La principal herramienta econométrica para
identificar si dos series temporales guardan una
relación estable y significativa de largo plazo
consiste en determinar si las mismas cointegran. El
primer paso en la búsqueda de cointegración es
verificar cuáles de las variables consideradas son
estacionarias y cuáles no. Una rápida inspección
gráfica de las mismas nos indica que todas tienen
un comportamiento tendencial lo que indicaría que
ninguna es estacionaria (gráficas 1.a - 1.f).
Para confirmar esta suposición aplicamos las tres
distintas versiones del test de Dickey-Fuller
17
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Aumentado (ADF) a cada una de ellas, a saber:
ADF sin constante ni tendencia, ADF con constante
sin tendencia y ADF con constante y tendencia.
Figura 1: Logaritmos de las series (1.a1.f)
Volumen IV, Número 1
Tabla 2: τ y Rezagos Calculados
Variable
(1)
(2)
(3)
Rezagos
l_IPC
1.482 -2.106
-1.722
3
l_M1_Ar
1.866 -2.425
-2.134
6
m
l_M2_Ar
1.867 -1.784
-1.792
2
m
l_M3_Ar
1.923 -2.404
-2.132
3
m
l_M1_Tra 1.725 -2.385
-1.896
6
d
l_M2_Tra 1.924 -2.246
-2.512
4
d
τcrítico
-2.860
-3.410
1.940
(1)
(2)
(3)
Test ADF sin constante ni tendencia
Test ADF con constante y sin
tendencia
Test ADF con constante y tendencia
4.2 Cointegración
La tabla 2 nos muestra un resumen de los τ's
calculados por el test, aplicado a cada variable en
cada contraste y la cantidad de rezagos incluidos.
También podemos observar que para los tres casos
ninguno de los τ obtenidos es inferior al valor del τ
crítico correspondiente al 95% de significancia por
lo que no podemos rechazar la hipótesis nula de que
las series en niveles son no estacionarias. Al aplicar
el test de ADF a las series en primeras diferencias
este sugiere todas son estacionarias, por lo que
concluimos que son de orden de integración 1.
El hecho de que nuestras series sean no
estacionarias implica que antes de llevarse a cabo
regresiones con ellas se debe identificar si existe
cointegración entre las mismas. El ensayo seminal
de Engle y Granger (1987) establece que un
conjunto de series temporales se dicen cointegradas
de orden (d, b) si, teniendo todas orden de
integración d, existe alguna combinación lineal de
ellas cuyo orden de integración es d - b.
En el caso particular de dos series I(1), este
resultado implica que las mismas son cointegradas
de orden (1,0) si el error resultante de la regresión
por mínimos cuadrados ordinarios entre ellas tiene
orden de integración 0.
La tabla 3 recoge los diferentes valores de τ para los
residuos obtenidos al aplicar el test de cointegración
de Engle-Granger a la variable l_IPC con cada uno
de
agregados
tanto
tradicionales
como
armonizados:
18
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Tabla 3. Resultados Contraste de Cointegracion de
Engle y Granger.
Variable
l_M1_Arm
l_M2_Arm
l_M3_Arm
l_M1_Trad
l_M2_Trad
τ Calculado
-2.204
-3.500
-3.765
-2.204
-2.269
En este caso la prueba de hipótesis que debemos
llevar a cabo es la siguiente:
H0: Los residuos son no estacionarios ↔ Las series
no cointegran
H1: Los residuos son estacionarios ↔ Las series
cointegran
Dados los valores de la tabla, y considerando el
hecho de que el τ crítico al 95% de confianza para
este test es de -3.37, se verifica que sólo las
variables
l_M2_Arm
y
l_M3_Arm
(correspondientes a los logaritmos de M2 y M3
armonizados respectivamente) guardan una relación
de largo plazo confiable con l_IPC.
Una consideración interesante sería verificar si los
coeficientes correspondientes a estos agregados en
las regresiones son estadísticamente igual a 1. Para
los casos en que las series cointegran calculamos
los siguientes t’s:
t _M
_A
t _M
_A
y
0.844726 1
0.018257
8.504902
0.845406 1
0.0176174
8.775075
Al ser estos valores de t calculados mayores que el t
tabulado con dos grados de libertad (4.303),
rechazamos en ambos casos la hipótesis nula de que
los coeficientes son iguales a uno (H0: β = 1). Este
resultado indica que si bien estas dos medidas del
dinero guardan una relación de largo plazo
confiable con la variable de precios, es
estadísticamente poco probable que esa relación sea
unitaria.
Volumen IV, Número 1
Obtenidos estos resultados, podemos proceder a
estimar el término correspondiente a la dinámica de
corto plazo en nuestra regresión de las variables en
niveles.
Determinada la existencia de cointegración entre
nuestra variable de precios (l_IPC, logaritmo del
nivel de precios) y los logaritmos de los agregados
M2 y M3 armonizados es importante incluir en
nuestro modelo un elemento que nos permita
corregir de forma dinámica las desviaciones
existentes entre nuestras estimaciones y la serie
observada.
Precisamente a este término es al que llamamos el
término de corrección de errores y viene dado por
los residuos de la regresión entre l_IPC y el
agregado monetario en cuestión. Empezamos por
formular el modelo más sencillo posible para
l_M2_Arm:
l_IPC
β
β l_M2_Arm
β e
v 1
Siendo et−1 el término de corrección de errores y vt
el término de error del modelo. El coeficiente β1 se
interpreta como la parte que corresponde a la
dinámica de largo plazo en la relación entre IPC y
M2_Arm y β2 representa la proporción del
desequilibrio entre ambas variables que es corregida
por el término de corrección de errores.
Al llevar a cabo esta regresión obtenemos los
siguientes coeficientes:
l_IPC 5.067 0.840l_M2 Arm 0.870e
Los resultados nos indican que todas las variables
incluidas son estadísticamente significativas. Es de
especial interés el valor de β2 (en este caso 0.87)
cuya interpretación es la siguiente: Dada una
primera estimación de l_IPC usando como variable
dependiente l_M2_Arm, el error cometido en la
misma se corrige a una tasa aproximada de 87%
mensual.
Este resultado implica que al cabo de poco más de
un mes nuestro error de estimación va a ser
mitigado completamente por el término de
19
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
corrección de errores. Más interesante aún es el
hecho de que estimando el modelo:
l_IPC
β
β l_M2_Arm
β e
v 2
se obtienen los coeficientes β0=-4.97, β1=0.833 y
β2=0.891.
Esta
pequeña
diferencia
tiene
consecuencias mayúsculas a la hora de utilizar el
modelo como una herramienta de seguimiento y
control del nivel de precios, ya que si podemos
estimar los niveles de inflación del período
corriente basándonos en información sobre los
agregados del período anterior, nuestra capacidad
de análisis y programación se ve significativamente
enriquecida.
Además, el valor obtenido para el coeficiente del
término de corrección de errores es aún mayor que
en el caso anterior, por lo que los desequilibrios de
corto plazo son rápidamente (poco más de un
período) mitigados.
Fueron estimadas diversas combinaciones de las
variables en cuestión y preferimos quedarnos con la
especificación dada más arriba por su simplicidad y
robustez (con las demás especificaciones del
modelo por lo general se perdía significancia de los
parámetros estimados y se agravaba el problema de
autocorrelación, que sería cuestión de un análisis
subsecuente).
A continuación se presentan los resultados
obtenidos con el agregado monetario M3 y dos
especificaciones distintas que incluyen el término
de corrección de errores:
l_IPC
5.312
0.845l_M3_Arm
l_IPC
5.174
0.835l_M3_Arm
0.844e
0.892e
En este caso el término de corrección de errores
tiene un coeficiente cercano al de los casos
anteriores, que difumina casi de inmediato la
desviación producto de estimaciones en el período
anterior.
Al tratar de incluir rezagos de la variable predicha
(l_IPC) se obtienen valores no significativos para
Volumen IV, Número 1
los coeficientes. Esto nos empujaría a pensar que en
el caso de República Dominicana el nivel de
inflación en períodos anteriores tiene poco peso en
la determinación de la inflación actual.
Un ejercicio interesante y más cercano a la realidad
incluiría otras variables explicativas14, pero se
dejará para un análisis subsiguiente esta
profundización.
V. Conclusiones
En este breve ejercicio se utilizaron distintas
herramientas econométricas en la búsqueda de
interrelaciones entre las variables que sirven como
medida del dinero en la economía dominicana y el
nivel agregado de precios (representado por el
Índice de Precios al Consumidor).
Se determinó que si bien las series tienen orden de
integración 1, en dos de los cinco casos
considerados (M2 y M3 armonizados) existe
evidencia estadística de que para el periodo bajo
estudio hay una relación de largo plazo con los
precios. Apoyándose en esta evidencia se construye
un modelo que incluye un término de corrección de
errores que simula el comportamiento de corto
plazo de la relación antes hallada.
En el caso de M2 Armonizado, el modelo contiene
problemas significativos de autocorrelación no
corregibles usando métodos convencionales como
la inclusión de rezagos de la variable predicha. El
término de corrección de errores de este modelo
rectifica el curso de las estimaciones al cabo de
aproximadamente un mes.
En lo que respecta al M3, el modelo obtenido arroja
resultados más satisfactorios en cuanto a solidez de
los estadísticos y significancia de los parámetros. El
coeficiente del término de corrección de errores
hallado tiene un valor cercano a la unidad.
14
Si por ejemplo incluyésemos el tipo de cambio en nuestro modelo,
el coeficiente obtenido nos daría una idea aproximada del efecto
traspaso de las devaluaciones y revaluaciones en el nivel de precios
doméstico, por lo que en este caso la interacción es mucho más
dinámica que en el caso anterior.
20
Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas
Volumen IV, Número 1
Este último resultado (combinado con la evidencia
no rechazable de cointegración entre las series)
apunta a que, si bien la relación de los agregados
tradicionales con la inflación podría considerarse
más bien débil, el dinero en sentido amplio de las
nuevas estadísticas monetarias y financieras se
presenta como una herramienta a tomar en cuenta a
la hora de construir modelos econométricos para la
toma de decisiones de política. No obstante, hay
que señalar que la política monetaria tiene menos
efectos sobre la determinación de los agregados
más amplios, tales como el M3.
Referencias
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Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit
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República Dominicana bajo un Esquema de Metas
Monetarias y Tipo de Cambio Flotante. Revista
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21