if_jara calvo_fce - Universidad Nacional del Callao.

1
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS
VICE RECTORADO DE INVES TIGACION
“EL RIES GO PAIS , LOS TERMINOS DE INTERCAMBIO Y EL
TIPO DE CAMBIO EN EL CRECIMIENTO ECONOMICO DEL
PERU, PERIODO: 1999 - 2007 ”
HUGO ALEJANDRO JARA CALVO
PERIODO DE EJECUCIÓN: ( DEL 01- 12 – 2008 AL 30 – 11 – 2010)
RES OLUCIÓN RECTORAL N°1335- 08 – R
2011
2
INDICE
RES UMEN
04
I.
INTRODUCCIÓN
05
II.
MARCO TEORICO CONCEPTUAL
08
2.1
08
2.2.
III
EL PRODUCTO BRUTO INTERNO
RIESGO PAIS
10
2.2.1 Antecedentes inmediatos
10
2.2.2 Riesgo País
11
2.2.3 Cálculo del Riesgo País
13
2.3.
LOS TERMINOS DE INTERCAMBIO
14
2.4.
EL TIPO DE CAMBIO
15
2.5.
EL MODELO
18
2.5.1
18
Variables
MATERIALES Y METODOS
3.1
MATERIALES
19
3.2
DETERMINACIÓN DEL UNIVERSO
19
3.3
TÉCNICAS ESTADÍSTICAS Y ECONOMÉTRICA
20
3.4
METODOLOGÍA
20
3.4.1 Evolución del PBI
20
3.4.2. Evolución del índice de Riesgo País
25
3.4.3 Índice de Términos de Intercambio
28
3.4.4. El Tipo de Cambio Nuevo Sol-Dólar
31
3
IV
RES ULTADOS
4.1.
34
MODELO IDEAL
34
4.1.1 Prueba de Normalidad
35
4.1.2. Prueba de Heteroscedasticidad
35
4.1.3. Prueba de Autocorrelación
37
4.1.4 Prueba de Linealidad
38
4.1.5 Prueba de Cambio Estructural
41
4.2. COMPARACIÓN ENTRE MÉTODOS
43
V
DIS CUS IÓN
43
VI
REFERENCÍAS
47
VII
APENDICE
48
4
RES UMEN
Este documento pretende mostrar los elementos más importantes de la investigaci
llevada a cabo para estimar los impactos de variables omo riesgo país y términos de
intercambio en el crecimiento económico expresada en el producto bruto interno, y de
esta manera pueda servir para investigaciones posteriores para diseñar políticas
económicas, financieras y de comercio internacional y monitorear su desempeño, en la
consecución de metas y objetivos de crecimiento y desa rollo económico y de bienestar
social.
El objetivo principal del trabajo consistió en estudiar la relación existente entre el
PBI, los Términos de Intercambio, el Tipo de Cambio y el Índice del Riesgo País y
determinar el impacto de estas variables en el crecimiento económico y sirva a los
diseñadores de política económica a tomar decisiones adecuadas.
Para la estimación del modelo se han utilizado el méto o econométrico de
mínimos cuadrados ordinarios y realizar las diferentes pruebas para determinar
las bondades del modelo. Los resultados de la regresión permitieron constatar la
relación directa entre el PBI con los TI e inversa con el RP y determinar los
impactos de estas variables en el PBI.
Uno de los principales inconvenientes consistió en tra ajar con datos
correspondientes a un periodo relativamente corto, sería conveniente realizar
estimaciones con períodos más grandes para ver el impacto del riesgo país en el
crecimiento económico.
5
I.
INTRODUCCIÓN
A finales de la década de los 80 e inicios de la década de los 90 del siglo
pasado la economía peruana se encontraba en una situación de recesión
económica, con una inflación incontrolada y con el con
uiente deterioro del
nivel de vida de la población.
El nuevo Gobierno que se instaló el 28 de julio del 90, aplico un shock
económico orientado a corregir la disparidad de los precios relativos y a
estabilizar la economía y sentar las bases para impulsar la reactivación y
crecimiento económico. Para la consecución de estos objetivos, la nueva
administración formuló políticas destinada a crear las condiciones sociales,
jurídicas y tributarias destinadas a incentivar la inv sión de capitales privados
nacionales y extranjeros. Este proceso fue acompañado
un programa de
privatización de empresas del sector público ubicados n todos los sectores
de la economía peruana.
A nivel internacional la tarea principal fue reinserta la economía peruana en
el sistema financiero internacional, renegociar y refinanciar los compromisos
pendientes de pago y restaurar la confianza para que capitales extranjeras
puedan desarrollar inversiones en grandes proyectos mineros, el comercio y
los servicios.
Como resultado de este conjunto de políticas, se logró estabilizar la
economía, generar confianza en los agentes económicos e iniciar un
6
proceso de crecimiento económico, de esta forma entre 2002 y 2006 la
economía creció más de 4% al año, el tipo de cambio mo tro una cierta
estabilidad y una baja tasa de inflación. Para el año 2007 el crecimiento
fue cercano al 9%, las exportaciones crecieron en más de 27%, la inversión
(privada y pública) alcanzó el 21% del PBI, los ingresos del Estado por
recaudación de impuestos aumentaron en 33%, la deuda r
pecto al PBI
se redujo notablemente del 50% el 2000 al cercano al 24% a finales de
2007, y el presupuesto nacional creció en aproximadamente 50% en los
últimos cinco años.
Este buen desempeño de la economía se reflejó en compor
iento del
Tipo de Cambio, los Términos de Intercambio así como e Riesgo-país de
por sí volátiles evolucionaran en un desempeño menos volátil.
Los Términos de Intercambio en el Perú varían debido a la variación de las
exportaciones e importaciones; especialmente de las ex
rtaciones que
dependen de los precios internacionales del cual somos tomadores de
precios por ser países pequeños con libre movilidad de factores a
excepción de la mano de obra.
De otro lado las Importaciones (Ms) dependen del Prod
to Bruto Interno
(PBI), y el crecimiento de éste depende de la Inversión Directa Nacional y
Extranjera, el cual se retrae a veces. En tanto que el riesgo país depende
del cumplimiento de las obligaciones financieras fundamentalmente con la
deuda externa.
7
En consecuencia surge la pregunta, ¿El Riesgo País, el Tipo de Cambio
y los Términos de Intercambio influyen en el nivel de la producción del
país?
Este trabajo propone un modelo que permita estimar el comportamiento
del PBI frente a variaciones en los Términos de Intercambio, Tipo de
Cambio y Riesgo País para un adecuado manejo de las variables en
estudio y contribuya en el crecimiento económico.
Para tal efecto, se ha utilizado el método econométrico de mínimos
cuadrados ordinarios con el cual se ha procedido a regresionar la data
para obtener los insumos que permitan medir el comportamie
Por ello el objetivo de este trabajo consiste en
del PBI.
estudiar la relación
existente entre el PBI, los Términos de Intercambio, e
de Cambio y
el Índice del Riesgo País y determinar el impacto de estas variables en el
crecimiento económico y sirva a los diseñadores de política económica a
tomar decisiones adecuadas en materia de política económica para
mantener la estabilidad y el crecimiento económico, el cumplimiento
puntual con el pago de las obligaciones con entidades
gobiernos y el
establecimiento de políticas productivas que generen un mayor valor
agregado a nuestros exportaciones y un manejo adecuado de las política
cambiaria permitirá estabilizar el crecimiento económi o y sentar las
bases para el desarrollo económico.
La presentación final del documento está estructurada en cinco
apartados de la siguiente manera: Primero, la parte introductoria;
Segundo, revisión de la literatura relacionado con el
ema de
investigación o el marco teórico; Tercero, las metodol gías utilizadas
8
que permiten resolver el problema planteado; Cuarto, los resultados
econométricos de los modelos planteados; Quinto, la interpretación
económica y su incidencia en el proceso de crecimiento económico, las
conclusiones y recomendaciones.
II.
MARCO TEORICO CONCEPTUAL
En el Perú, desde la segunda mitad de la década de los 90 del siglo
pasado hasta el 2008 del presente siglo, la economía h mostrado un
crecimiento sostenido pasando de un 4% en 1999 hasta ubicarse
cercano a 9% en 2007; este buen desempeño de la economía se ha
reflejando en las principales variables macroeconómicas, crecimiento
sostenido del Producto Bruto Interno (PBI), reducción
niveles mínimos
de la inflación, estabilidad de la moneda nacional y s
preciación frente
al dólar, balanza comercial favorable, reducción del riesgo país e
incremento de las inversiones, lo cual ha permitido dotar de mayor
solidez a la economía en el futuro inmediato.
2.1.
EL PRODUCTO BRUTO INTERNO
En el periodo comprendido de 1999 al 2007, el Producto Bruto Interno
(PBI) peruano ha crecido de una manera continua y sostenida, jalonado
por una mayor dinamización de la economía mundial. La mayor demanda
de productos metálicos y productos agrícolas, así como los productos
9
textiles, llamó la atención de los inversionistas extranjeros que vieron una
magnífica oportunidad de realizar inversiones así como los capitalistas
nacionales que orientaron sus recursos hacia la minería, la agroindustria y
los servicios.
El Crecimiento del PBI puede ser definida como el “incremento porcentual
del producto bruto interno de una economía en un período de tiempo”1
El Producto Bruto Interno es una variable que se utiliza usualmente para
medir el crecimiento económico. El crecimiento es una medida del
bienestar de la población de un país o región económica y del éxito de las
políticas económicas. Implícitamente, se supone que un elevado
crecimiento económico es beneficioso para el bienestar de la población,
es decir que un elevado crecimiento económico sería un resultado
deseado por las autoridades políticas y por la población de un país.
El PBI es una medida numérica de fácil interpretación, además, "encaja"
bien en los modelos económicos, donde en general el producto de una
economía es el resultado de la combinación de insumos
roductivos
(capital y trabajo) utilizando una tecnología determinada.
Un elemento central en este desempeño de la economía se debe según
el Banco Central de Reserva a la “creciente integración económica y el
proceso de globalización que se extiende a los mercados de bienes y a
los mercados financieros. Este proceso refuerza la interrelación ntre lo
1
Anzil Federico, el Crecimiento Económico, nov. 2004. Pag.27.
10
que sucede en las economías emergentes y el resto del
undo. En el
ámbito financiero, los capitales pueden orientarse hacia las economía
emergentes por factores propios de dichas economías (f ndamentos
macroeconómicos, oportunidades
de inversión y mayores tasas de
interés), pero, también, por aspectos globales como ab ndante liquidez,
un mayor apetito por riesgo por parte de los inversionistas e innovaciones
tecnológicas”2 .
2.2.
RIES GO PAIS
2.2.1 Antec edentes inmediato s
A finales de la década del 80 el secretario del Tesoro de los Estados
Unidos, Nicholas Brady propuso la reducción voluntaria de aquella parte
de la deuda concertada con la banca privada internacio al, propuesta
denominada plan Brady, que se orientó a la reducción de la deuda
externa; de esta manera en la década de los 90 el Perú para ser
considerado país elegible tuvo que realizar reformas estructurales
profundas, iniciando con programas de estabilización, pertura de los
mercados a la economía internacional y las privatizaciones y
desregulaciones y de esta manera redefinir el papel del Estado en la
economía.
Este proceso propició el ingreso de abundantes capitales, sumado al
entorno favorable, los inversionistas bajo la expectativa de crecimiento
de la economía y de altos rendimientos esperados.
2
Banco Central de Reserva del Perú. Memoria Anual 2006. Pág. 54
11
Si se considera como “una característica común de las
as
emergentes, poseer un alto grado de debilidad macroeconómica que se
manifiesta en un alto nivel del denominado riesgo país”3.
2.2.2 Rie s go País
El riesgo país es un tipo de indicador que se aplica s bre, únicamente,
los países emergentes. A través de este índice se calcula la posibilidad
de que dichos países no cumplan en los términos acordados el pago de
su deuda externa.
Este indicador se define como el retorno adicional dem
inversionista para colocar sus fondos en una economía
lugar de hacerlo en un país de menor riesgo. El riego
dado por el
nte en
se mide a
partir del diferencial entre el retorno de un bono emitido n monedas
fuertes por una economía emergentes y el rendimiento de un bono
similar, emitido en la misma moneda por un país libre
riesgo. El
diferencial antes señalado se denomina margen de riesgo. “La magnitud
del diferencial depende de las expectativas de los acreedores con
respecto a la recuperación de su inversión. A mayor diferencial mayor
riesgo país. Otra forma de entender el riesgo país es
r de la tasa
de interés que los mercados financieros internacionales cobran a una
economía emergente por acceder a fondos”4.
3
4
Pa ro d i C. Glob a liz ac ió n y c ris is Fin a n c ie ra s I n t e rn ac i
a le s . 2 00 4 . Pág . 3 0 7 .
Pa ro d i C. Glob a liz ac ió n y c ris is Fin a n c ie ra s I n t e rn ac i
a le s . 2 00 4 . Pág . 3 0 7
12
La medición de riesgo país, es efectuada por el banco de inversión JP
Morgan, mediante su denominado Emerging Markets Bond Index
(EMBI), que consiste en medir la diferencia de tasas de interés de los
bonos soberanos emitidos por los países emergentes con la de los
bonos del tesoro de Estados Unidos.
El riesgo país afecta de manera directa a la actividad económica a
través de su impacto en el flujo de inversiones. Los efectos pueden ser
de corto plazo, en la medida que el país cobra credibilidad en los
mercados financieros internacionales, en consecuencia
sulta muy
costoso ser un país riesgoso.
El financiamiento de las nuevas inversiones proveniente de capitales
externos se ha acelerado debido a la mejora constante n la calificación
del indicador financiero
“Riesgo-País”, Bouchet M., Sarmiento A. y
Lumbreras J. definen este riesgo como “toda incertidumbre generada por
la voluntad y la capacidad de una entidad extranjera de respetar todos
sus compromisos financieros y/o legales en la fecha contractual”5
Warnes I. y Venturini L. consideran que “los niveles del spread de los
rendimientos de los Bonos soberanos entre el rendimiento de los
papeles del tesoro, constituyen la variable financiera con mayor
sensibilidad intrínseca: con mercados financieros internacionalmente
integrados y con mercados domésticos de escasa significación, la deuda
pública está representada en una alta proporción de activos financieros
5
Bouchet M., Sarmiento A. y Lumbreras J. El Riesgo-País, un Enfoque Latinoamericano. 2007. Pág. 23.
13
de origen externo, el comportamiento de éste sería el
yor termómetro
de la evolución financiera. Esta variable, es conocida comúnme e como
prima de riesgo país o spreads soberanos”6.
El financiamiento de la inversión puede darse a través de Inversión
extranjera directa (IED), créditos comerciales de cort plazo y mediano
plazo, préstamos en la banca comercial e inversiones de portaf
todos ellos contribuyen al crecimiento del PBI, y la variable riego país es
un elemento de suma importancia en las decisiones de inversión.
2.2.3 Cálculo del Ries g o País
1.
Se debe comparar cuanto mayor es la T.I.R. de un bono de largo
plazo emitido por un gobierno contra la T.I.R. de los
del
Tesoro de los Estados Unidos a 30 años.
2.
En consecuencia, si la T.I.R. del emitido por el gobie
en
evaluación es mayor que la T.I.R. de los bonos del Tesoro
norteamericano a 30 años, el riesgo país del emisor será igual al
plus de rendimiento que posea.
Asimismo, el riesgo país se expresa bajo la denominación de
“puntos básicos”, lo cual sale de multiplicar al porce aje por 100.
(10%= 10 puntos básicos).
6
Warnes I. y Venturini L. Crecimiento Económico, términos de intercambio y riesgo-país. 2002. Pág. 003.
14
2.3.
LOS TERMINOS DE INTERCAMBIO
A nivel global según la memoria anual del BCPR “la rec peración
del crecimiento de las economías desarrolladas y la aceleración en
el crecimiento de China, principal demandante de materias primas,
aunado a restricciones de oferta de algunos de estos productos,
provocó mayor volatilidad y alzas sin precedentes de p ecios en los
mercados de estos productos. Como resultado nuestros términos
de intercambio registraron tasas altas de crecimiento n el periodo,
debido principalmente a que el incremento de los precios de las
exportaciones superó al de las importaciones”7 .
Los Términos de intercambio según el Banco Central de Reserva
del Perú “es la relación entre el índice de precios de exportación y
el índice de precios de importación de un determinado país o grupo
de países: Esta relación indica la cantidad de importa
es que
puede comprar con unidades de exportaciones, registrando como
deterioro en dichos términos las bajas en esta relación” 8.
Los Términos de intercambio es una variable real y que
conjuntamente con otras variables reales explican el crecimiento
del PBI: En este trabajo se considera a los términos de intercambio
porque se trata de un factor que incidiría en los incentivos para
invertir en el país, ya que ésta determina la rentabilidad de las
inversiones en el sector comerciable; Además, es una variable
7
8
Banco Central de Reserva del Perú. Memoria Anual 2006. Pág. 55
Banco Central de Reserva del Perú. Glosario de Términos Económicos. 1985. Pág. 115
15
cuyos efectos deben ser cuantificados desde un inicio, debido a su
carácter exógeno para una economía relativamente peque a como
la Peruana.
Adicionalmente, las exportaciones enfrentan riesgos que son más
semejantes a los que asumen los Bancos Comerciales. El riesgo
que asume un exportador no son los mismos riesgos que asume
un inversionista extranjero directo, debido a que puede tener un
financiamiento de la banca local y tener un seguro.
2.4.
EL TIPO DE CAMBIO
Otra variable de suma importancia está dada por el Tipo de
cambio. Esta variable desempeña un papel fundamental en el
comercio internacional, por que permiten comparar los
os de
los diferentes bienes y servicios de distintos países. Los individuos
y las empresas utilizan los tipos de cambio para conve tir los
precios expresados en moneda extranjera en los respect
precios en moneda nacional.
El tipo de cambio se define “como el precio del dinero de un país
en términos de dinero de otro …”9
Las variaciones en los tipos de cambio reciben el nomb e de
depreciaciones y apreciaciones. Una depreciación del nuevo sol
9
Krugman, Paul R. y Obstfeld, Maurice. Economía Internacional. 1994. Pág. 361
16
con respecto al dólar es una caída del nuevo sol expre
en
dólares. Un incremento en el precio del nuevo sol en términos de
dólares representa una apreciación del nuevo sol respe
al dólar.
“Cuando la moneda de un país se deprecia, sus exportaciones se
abaratan y sus importaciones se encarecen. Una apreciación de la
moneda tiene el efecto contrario: encarece sus exportaciones y
abarata sus importaciones.”10
En el trabajo se incorpora el tipo de cambio por el volumen de
nuestras exportaciones al mercado de los EE.UU.de Amér ca, por
que el comercio internacional usa como divisa fundamental el dólar y
porque al país le interesa su competitividad, por lo tanto, el tipo de
cambio real debe mantenerse en un nivel adecuado. A este respecto
y en opinión de Dornbusch y Fischer, “el tipo de cambio real mide la
competitividad de un país en el comercio internacional”11 y está dado
por la relación entre los precios de los bienes produ idos en el
exterior, expresados en la moneda del país y los preci
de los
bienes producidos en el interior.
Luego se puede afirmar que un mayor crecimiento económico es posible con
un menor riesgo país por que permite abaratar el costo del dinero y hace
posible acceder a mayores fuentes de financiamiento y
ce al país altamente
atractivo para las inversiones privadas internacionales. Este proceso es más
exitoso en una economía estabilizada, con una moneda más sólida en el
mercado de valores, s{olidas políticas fiscales, reduc
10
11
Ibid. Pág. 365
Dornbusch R., Fischer S. y Starts R. Macroeconomía. 2002. Pág. 286.
n de la deuda pública y
17
la disminución de los conflictos sociales. Dentro de esta misma línea el ingreso
de capitales presenta costos y beneficios. El incremento de recursos
financieros permite que las economías crezcan, pero ta bién genera
distorsiones en los precios relativos, poniendo de manifiesto las debilidades del
sistema financiero doméstico y generando burbujas especulativas.
Por el lado del tipo de cambio el mayor influjo de capitales del exterior y los
saldos favorables de los términos de intercambio ha permitido que la moneda
nacional se aprecie de una manera constante favorecien
y dinamizado la
actividad exportadora y en otro momento el Banco Central de Reserva se ha
visto en la necesidad de intervenir en el mercado para esterilizar el exceso de
moneda nacional por la abundancia de divisas increment
do la deuda pública
Nacional.
Por otro lado la liberalización de los mercados
crecimiento
de las exportaciones
favorece el
propiciando la generación de
mayores beneficios para la economía nacional. Una may
inversión
principalmente en sectores económicos demandados por el mercado
mundial, dinamizado por el crecimiento económico de las grandes
economías del mundo y una política de precios sumament
avorables
permite dinamizar la producción interna incrementando la demanda
por bienes producidos internamente así como bienes importados, el
saldo de este comercio mostrará finalmente que los términos de
intercambio sean favorables para el país.
18
2.5.
EL MODELO
Se ha considerado diferentes modelos lineales a se regresionados y
seleccionar el mejor modelo que explique el crecimiento del PBI.
PBI = C + a1TI + a2RP
PBI = C + a1TI + a2RP + a3TC
PBI = C + a1TI + a2RP + a3PBIt-1
PBI = C + a1TI + a2RP + a3PBIt-1 + a4TIt-1
PBI = C + a1TI + a2RP + a3PBIt-1 + a4TIt-1 + a5RPt-1
2.5.1 Variables
1º Producto Bruto Interno (PBI) = Variable Dependiente
2° Índice Riesgo País (RP) = Variable independiente
3° Términos de Intercambio (TI) = Variable Independiente
4° Tipo de Cambio (TC) = Variable Independiente
Con este modelo se busca hallar la relación del PBI con las variables
riesgo-país, términos de intercambio y tipo de cambio en el en el
crecimiento económico peruano en el periodo comprendido entre el
primer trimestre de 1999 al cuarto trimestre de 2007.
19
La estimación del modelo requerirá el uso de las series de tiempo,
para poder
aplicar las pruebas de estacionalidad a las variables
aplicadas en el modelo y las pruebas de cointegración.
III.
MATERIALES Y METODOS
3.1.
Materiales
Para la realización de la presente investigación se utilizaron los
siguientes materiales:
-
Información estadística elaborada y publicada por el Banco
Central de Reserva del Perú.
-
Libros y textos especializados en crecimiento económico,
temas de riesgo, comercio internacional y teoría económica.
3.2.
-
Trabajos de investigación y artículos publicados en internet.
-
Otros
Dete rminac ió n del Univers o
La data recopilada para la presente investigación corr sponde a
los años 1999, 2000, 2001,2002,2003,2004,2005, 2006 y
07.
Se ha tomado el PBI a precio de 1994, el riesgo país medido por
EMBI+ de Perú, elaborado por el Banco de Inversión J.P. Morgan,
el Índice de los Términos de Intercambio elaborado por l BCRP y
el Tipo de Cambio Bancario venta del Dólar Americano con el
Nuevo Sol.
20
3.3.
Técnicas Es tadís ticas y Econo métricas
Entre los métodos y técnicas estadísticas y econométri
s se
encuentran:
3.4.
-
Medidas de estacionalidad, normalidad.
-
Análisis de tendencia
-
La regresión y Correlación.
Meto do log ía
Análisis de Estadístico y Econométrico del Producto Br
nterno,
Riesgo País, Términos de Intercambio y Tipo de Cambio: 19992007.
3.4.1. Ev o lu c ió n d e l P BI
Entre 1999 y 2007, el PBI corriente ha tenido un
comportamiento creciente con caídas entre el tercer
trimestre de 2000 al primer trimestre de 2001, este
comportamiento se repite hasta el 2003, pero
manteniendo la tendencia ascendente
puede
apreciar
en
el
gráfico
N°
como se
01,
siendo
aproximadamente 28 mil millones de nuevos soles
en el primer trimestre de 1999 a aproximadamente
46 mil millones de nuevos soles en el cuarto
trimestre de 2007.
21
Grafico N° 01
PRODUCTO BRUTO INTERNO TRIMESTRAL
(Millones de nuevos soles a precio de 1994)
PBI
48,000
44,000
40,000
36,000
32,000
28,000
24,000
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Fuente: Elaboración propia
En el gráfico N° 02 correspondiente al PBI trimestral esestacionalizado,
se observa la misma tendencia y el mismo patrón de c
observado en el gráfico N° 01
ortamiento
22
Grafico N° 02
PRODUCTO BRUTO INTERNO TRIMESTRAL
DESESTACIONALIZADO
(Millones de nuevos soles a precio de 1994
PBISM
48,000
44,000
40,000
36,000
32,000
28,000
24,000
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Fuente: Elaboración Propia
En el gráfico N° 03 aparecen representados el PBI trimestra
corriente y el PBI trimestral corriente desetacionalizado, ambos
siguen la misma tendencia creciente y la variación entre entre ellas
es poco significativo. La evolución del PBI muestra los resultados de
las reformas económicas introducidas a partir de la dé
da de los
noventa y la gran influencia del crecimiento de la economía mundial,
reflejada en el incremento de la demanda de materia prima e insumos
para satisfacer la demanda de bienes de comsumo final
asiaticos, Europeos y Norteamericano.
los mercados
23
Grafico N° 03
PBI (corriente y desestacionalizado) trimestral
48,000
44,000
40,000
36,000
32,000
28,000
24,000
1999
2000
2001
2002
2003
P BI
2004
2005
2006
2007
P B ISM
Fuente: Elaboración Propia
Si se tiene en cuenta, que el PBI es una variable real, el
comportamiento que ha seguido podría deberse a cierta inercia en
su componente debido a su imposibilidad de reaccionar
e
manera inmediata ante cambios en las variables que lo
determinan. Lo cual implica que gran parte de su compo
ento
sería explicado por su rezago anterior, cualquier shock que haya
sufrido el PBI en el pasado va a permanecer de forma
permanente dentro de su valor.
24
Mode lo N° 01
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/07/11 Time: 09:46
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBISM(-1)
1.011999
0.013376
75.65865
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.665631
0.665631
2723.006
2.52E+08
-325.9878
3.484436
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
34617.07
4709.072
18.68502
18.72945
18.70036
La regresión del modelo N° 01 nos muestra que el primer rezago
está explicando al PBI
en un
66.56%. El coeficiente
s
significativo y muestra que si el PBI aumenta en una u dad en to ,
en t1 aumenta 1.012.
Prueba de Es tacionariedad del PBI
Al efectuar la prueba de raíz unitaria se constata que la variable
PBI es no estacionaria es decir es una caminata aleato ia lo cual
nos indica que cualquier shock que haya sufrido la var able
permanecerá de permanente.
25
Augmented Dickey-Fuller T est Equation
Dependent Variable: D(PBISM)
Method: Least Squares
Date: 02/21/11 Time: 17:14
Sample (adjusted): 2000Q2 2007Q4
.Included observations: 31 after adjustments
Variable
PBISM(-1)
D(PBISM(-1))
D(PBISM(-2))
D(PBISM(-3))
D(PBISM(-4))
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
0.007107
-0.076458
-0.066269
-0.124473
0.834326
0.006089
0.117304
0.111670
0.113979
0.114660
1.167200
-0.651796
-0.593436
-1.092074
7.276511
0.952119
0.944753
628.0193
10254613
-240.9805
1.169011
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Prob.
0.2537
0.5203
0.5580
0.2848
0.0000
500.6790
2671.881
15.86971
16.10100
15.94510
3.4.2. Evoluc ión de l índic e de Rie s go País
El Riesgo País utilizados en este trabajo corresponde al índice EMBI de
J Morgan durante el periodo de estudio.
El comportamiento del índice riesgo país ha tenido períodos bien
diferenciados. A grandes rasgos podríamos diferenciar cuatro
tramos: en primer lugar, un tramo donde el riesgo es decreciente
alcanzando su punto más bajo en cuarto trimestre de 1999, a
partir de este punto se incrementa hasta ubicarse por encima 700
puntos en el segundo trimestre de 2001 y descender has a
ubicarse cercano a 420 puntos en el primer trimestre de 2002,
seguidamente se se incrementa alcanzado el punto más alto del
26
periodo al ubicarse cercano a 800 puntos en el tercer trimestre de
2002; a partir de este pico máximo este índice cae drásticamente
hasta ubicarse cercano a 100 puntos en el segundo trimestre de
2007.
Como puede apreciarse en el gráfico las grandes subas
el
spread han estado asociadas a momentos de incertidumbre en la
política peruana la tercera reelección, fuga y renuncia vía fax del
presidente Fujimori, el periodo de transición y el proceso electoral
que finalizó con la elección de Alejandro Toledo como
uevo
presidente este hecho explicaría la gran incertidumbre que llevó el
riesgo país al punto más alto del periodo.
Grafico N° 04
Evo lución del índice d e ries go país EMBI+ Perú
RP
800
700
600
500
400
300
200
100
1999
2000
2001
Fuente: Elaboración propia
2002
2003
2004
2005
2006
2007
27
En el siguiente cuadro, incorporaremos el riesgo país en nuestro
modelo de PBI:
Mode lo 2
PBISM = C + RP
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/27/11 Time: 15:05
Sample: 1999Q1 2007Q4
Included observations: 36
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RP
42303.37
-19.12057
980.3967
2.122345
43.14924
-9.009168
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.704772
0.696088
2645.188
2.38E+08
-333.7508
1.553766
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
34414.22
4798.251
18.65282
18.74080
81.16510
0.000000
La regresión del modelo N° 02 nos muestra que el riesgo país
está explicando al PBI
en un
70.48%. El coeficiente es
significativo y muestra que si el RP disminuye en 19.12 el PBI
aumenta en una unidad.
Prueba de Es tacionariedad del RP
Al realizar la prueba de raíz unitaria o de estacionariedad se
observa que la variable riesgo país es no estacionaria es decir es
28
una caminata aleatoria lo cual nos indica que cualquier shock que
haya sufrido la variable permanecerá de permanente.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(RP)
Method: Least Squares
Date: 02/27/11 Time: 13:08
Sample (adjusted): 2001Q3 2007Q4
Included observations: 26 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RP(-1)
D(RP(-1))
D(RP(-2))
D(RP(-3))
D(RP(-4))
D(RP(-5))
D(RP(-6))
D(RP(-7))
D(RP(-8))
D(RP(-9))
C
-0.177981
0.265384
-0.558584
0.027160
0.210859
-0.075672
0.311719
0.524477
0.086118
0.509470
61.66648
0.075568
0.188865
0.191875
0.171877
0.164578
0.163555
0.167083
0.142045
0.165525
0.161373
40.37391
-2.355257
1.405147
-2.911181
0.158017
1.281212
-0.462671
1.865654
3.692326
0.520273
3.157100
1.527384
0.0325
0.1803
0.0107
0.8766
0.2196
0.6502
0.0818
0.0022
0.6105
0.0065
0.1475
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.752053
0.586755
53.31977
42644.97
-133.1258
1.978429
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
-21.76692
82.94391
11.08660
11.61887
4.549682
0.004371
3.4.3 Índ ice de Término s de Intercambio
El Perú es un país pequeño con nula influencia en los mercados
internacionales. Los precios de los bienes transables peruanos en el
mercado internacional estarán determinados exógenamente. La
existencia
del
tipo
de
cambio
flotante
(“flotación
sucia”)
conjuntamente con una inflación bajo para el período en estudio,
29
implican que la relación entre los precios de los bienes transables y
los no transables fue determinada por las variaciones internacionales
de precios. Los términos de intercambio son muy importantes en la
evolución del PBI ya que representaran otra fuente de shock externo
y además son fundamentales en la determinación del resultado de la
balanza comercial, el ingreso de divisas, la cantidad de circulante y
la tasa de interés.
Grafico N° 05
Evo lu ción del Índice de Término s de Intercambio
TI
150
140
130
120
110
100
90
80
1999
2000
2001
2002
Fuente: Elaboración propia
2003
2004
2005
2006
2007
30
Modelo 3
PBIS M = C + TI
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/27/11 Time: 15:08
Sample: 1999Q1 2007Q4
Included observations: 36
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
TI
11229.68
226.3746
1957.986
18.80336
5.735323
12.03905
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.809991
0.804402
2122.095
1.53E+08
-325.8187
1.736186
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
34414.22
4798.251
18.21215
18.30012
144.9387
0.000000
Al observar la regresión del modelo N° 03 se constata que los
términos de intercambio están explicando al PBI en un 81%
aproximadamente. El coeficiente es significativo y muestra que si
el PBI aumenta en una unidad debido al aumento de los términos
de intercambio en 226.37.
Prueba de Es tacionariedad del TI
Al efectuar la prueba de raíz unitaria se constata que la variable
términos de intercambio es no estacionaria lo cual sig
ica que es
una caminata aleatoria, esto quiere decir que cualquier shock que
haya sufrido la variable permanecerá de manera permanente.
31
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(TI)
Method: Least Squares
Date: 02/27/11 Time: 12:30
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
TI(-1)
C
0.004695
0.666083
0.044227
4.563561
0.106165
0.145957
0.9161
0.8848
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.000341
-0.029951
4.799072
760.0261
-103.5279
1.588973
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
1.142857
4.728778
6.030168
6.119045
0.011271
0.916094
3.4.4. El Tipo de Cambio Nuevo So l-Dó lar de lo s EE.UU.AA.
Se ha considerado conveniente incorporar el tipo de cambio entre
dólar Norteamericano frente al nuevo sol como un posible
determinante adicional del PBI. Esta variable se ha incluido por la
importancia que significan las transacciones con los Estados
Unidos de América en el comercio exterior peruano. Además se
ha considerado el uso del dólar Norteamericano debido
que el
dólar es la divisa con la cual se realizan las transacciones con el
resto del mundo.
Como se puede apreciar en el gráfico N° 05 el Tipo de ambio
tuvo un comportamiento diferenciado. En el tramo compr ndido
entre el primer trimestre de 1999 y el segundo trimestre de 2001
el nuevo sol de depreció ligeramente para luego apreciarse hasta
el segundo semestre del 2002; iniciando un periodo corto de
depreciación hasta el primer trimestre del 2003, y a p tir de ahí
32
hacia adelante la tendencia ha sido de una apreciación
permanente hasta situarse aproximadamente en tres nuevo soles
el precio de un dólar.
Grafico N° 05
Evo lución del Tipo de Cambio Nuevo s o l-Dó lar No rteamericano
TC
3.6
3.5
3.4
3.3
3.2
3.1
3.0
2.9
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Fuente: Elaboración propia
Al regresionar el PBISM ( PBI desetacionalizado) con respecto a
las variables independientes
Índice de los Términos de
Intercambio (TI), Riesgo País con un rezago y el Tipo
ambio
(TC), se observa que el tipo de cambio explicaría de alguna
manera la evolución del PBI Peruano (ver modelo 04).
Al observar el modelo N° 05
en donde se considera como
varaiable dependiente el índice términos de intercambio, riesgo
país con un rezago y e l tipo de cambio con un rezago, el modelo
estaría explicando también al PBI.
33
Mode lo N° 04
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/07/11 Time: 10:04
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
TI
194.3041
27.06421
7.179372
0.0000
RP(-1)
-6.846627
3.157001
-2.168713
0.0376
TC
5170.006
1171.285
4.413959
0.0001
R-squared
0.839899
Mean dependent var
34617.07
Adjusted R-squared
0.829892
S.D. dependent var
4709.072
S.E. of regression
1942.215
Akaike info criterion
18.06286
Sum squared resid
1.21E+08
Schwarz criterion
18.19618
Log likelihood
-313.1001
Hannan-Quinn criter.
18.10888
Durbin-Watson stat
1.831853
Modelo N° 05
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/07/11 Time: 10:07
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
TI
RP(-1)
TC(-1)
R-squared
Adjusted R-squared
Coefficient
180.2922
-7.986904
5720.590
0.848618
0.839157
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
1888.584
1.14E+08
-312.1200
Durbin-Watson stat
1.984491
Std. Error
28.15753
3.182635
1207.388
t-Statistic
Prob.
6.402984
-2.509525
4.737988
0.0000
0.0173
0.0000
Mean dependent var
S.D. dependent var
34617.07
4709.072
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
18.00686
18.14017
18.05288
34
IV.
RES ULTADOS
Luego de regresionar con diferentes combinaciones de variables
independientes (desestacionalizados y/o con rezagos) y someterlos a
diferentes test, se ha seleccionado el siguiente mode o:
4.1. MODELO IDEAL
Para estimar el modelo se ha considerado el Producto B
o
Interno desestacionalizado (PBISM), el Riesgo País (RP) y
Términos de Intercambio (TI) y el intercepto C.
PBISM = C + RP + TI
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/08/11 Time: 17:11
Sample: 1999Q1 2007Q4
Included observations: 36
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RP
TI
20580.93
-6.956885
163.0956
4177.959
2.796437
30.88276
4.926073
-2.487768
5.281119
0.0000
0.0181
0.0000
R-squared
0.839998
Adjusted R-squared 0.830301
S.E. of regression
1976.616
Sum squared resid 1.29E+08
Log likelihood
-322.7247
F-statistic
86.62395
Prob(F-statistic)
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
34414.22
4798.251
18.09582
18.22778
18.14187
2.141434
El modelo tiene un buen ajuste de 0.83 y los valores de RP y TI
son significativos. Además se puede apreciar la relac ón indirecta
entre el PBI y riesgo país y una relación directa con el índice TI.
35
Para determinar las bonades del modelo se le ha sometido a un
conjunto
4.1.1
de
pruebas
(test).
Siendo
las
siguientes:
PRUEBA DE NORMALIDAD
El resultado de esta prueba, indica que el modelo tiene un
comportamiento normal y es un buen modelo.
Gráfico N° 06
Prueba de Normalidad
7
Series: Residuals
Sample 1999Q1 2007Q4
Observations 36
6
5
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
4
3
2
Jarque-Bera
Probability
1
0
-4000
2.53e-12
227.2480
3566.326
-3796.638
1919.310
-0.047305
2.188654
-3 000
-2 000
-1 000
0
1000
2 000
3 000
1.000850
0.606273
4 000
Fuente: Elaboración propia
4.1.2. PRUEBA DE HETEROS CEDASTICIDAD
Este
test
permite
determinar
si
el
modelo
es
heteroscedático ó homoscedático por lo que se le sometió
a dos pruebas:
36
Heteroskedasticity Test: ARCH
F-statistic
Obs*R-squared
2.377001
2.351670
Prob. F(1,33)
Prob. Chi-Square(1)
0.1327
0.1251
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 02/08/11 Time: 17:16
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RESID^2(-1)
4099577.
-0.249270
796233.4
0.161680
5.148712
-1.541753
0.0000
0.1327
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.067191
0.038924
3478915.
3.99E+14
-575.8112
2.377001
0.132670
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
3271910.
3548664.
33.01778
33.10666
33.04846
1.933689
La primera se testeó considerando si la probabilidad F(1.32),
siendo éste mayor a 0.05, en consecuencia el modelo es
homoscedástico.
HETEROSKEDASTICITY TEST: ARCH
F-statistic
Obs*R-squared
1.639037
3.251482
Prob. F(2,31)
Prob. Chi-Square(2)
0.2105
0.1968
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 02/08/11 Time: 17:18
Sample (adjusted): 1999Q3 2007Q4
Included observations: 34 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RESID^2(-1)
RESID^2(-2)
4969920.
-0.309601
-0.204346
1089055.
0.196027
0.168822
4.563515
-1.579378
-1.210419
0.0001
0.1244
0.2353
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
0.095632
0.037285
3507091.
3.81E+14
-559.0637
1.639037
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
3346117.
3574360.
33.06257
33.19725
33.10850
1.852564
37
La segunda se testeó considerando si la probabilidad F(2.30),
siendo éste mayor a 0.05, en por lo tanto el modelo es
homoscedástico.
4.1.3. PRUEBA DE AUTOCORRELACION
Este test permite determinar si el modelo presenta un problema
de autocorrelación por lo que se le sometió a dos pruebas:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared
1.169246
1.269032
Prob. F(1,32)
Prob. Chi-Square(1)
0.2876
0.2599
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 02/08/11 Time: 17:19
Sample: 1999Q1 2007Q4
Included observations: 36
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RP
TI
RESID(-1)
656.2325
-0.376057
-5.086277
-0.200357
4211.244
2.810890
31.16094
0.185290
0.155829
-0.133786
-0.163226
-1.081317
0.8771
0.8944
0.8714
0.2876
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.035251
-0.055194
1971.566
1.24E+08
-322.0787
0.389749
0.761158
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
2.53E-12
1919.310
18.11548
18.29143
18.17689
1.647912
La primera se testeó considerando si la probabilidad F(1.32),
siendo éste mayor a 0.05, en consecuencia el modelo no presenta
autocorrelación.
38
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared
2.757924
5.437928
Prob. F(2,31)
Prob. Chi-Square(2)
0.0790
0.0659
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 02/08/11 Time: 17:28
Sample: 1999Q1 2007Q4
Included observations: 36
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RP
TI
RESID(-1)
RESID(-2)
-1320.013
0.890636
9.618767
-0.105549
0.379296
4127.086
2.748895
30.54751
0.182514
0.184450
-0.319841
0.323998
0.314879
-0.578306
2.056364
0.7512
0.7481
0.7550
0.5672
0.0482
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.151054
0.041512
1879.051
1.09E+08
-319.7770
1.378962
0.263976
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
2.53E-12
1919.310
18.04317
18.26310
18.11993
1.558049
La segunda se testeó considerando si la probabilidad F(2.31),
siendo éste mayor a 0.05, en por lo tanto el modelo no presente
problemas de aucorrelación.
4.1.4 PRUEBA DE LINEALIDAD
Este test permite determinar si el modelo presenta un problema de
multicolinealidad por lo que se le sometió a dos prue
s:
39
Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Specification: PBISM C TI RP
Omitted Variables: Squares of fitted values
t-statistic
F-statistic
Likelihood ratio
Value
0.442693
0.195977
0.219801
df
32
(1, 32)
1
Probability
0.6610
0.6610
0.6392
Sum of Sq.
784804.0
1.29E+08
1.28E+08
1.28E+08
df
1
33
32
32
Mean
Squares
784804.0
3907009.
4004578.
4004578.
Value
-322.7247
-322.6148
df
33
32
F-test summary:
Test SSR
Restricted SSR
Unrestricted SSR
Unrestricted SSR
LR test summary:
Restricted LogL
Unrestricted LogL
Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/08/11 Time: 17:42
Sample: 1999Q1 2007Q4
Included observations: 36
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
TI
RP
FITTED^2
19566.52
-116.1594
1.665332
2.17E-05
4810.607
631.5846
19.68145
4.89E-05
4.067371
-0.183917
0.084614
0.442693
0.0003
0.8552
0.9331
0.6610
0.840972
0.826063
2001.144
1.28E+08
-322.6148
56.40760
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
34414.22
4798.251
18.14527
18.32121
18.20668
2.119992
La primera se testeó considerando si la probabilidad F(1.32),
siendo éste mayor a 0.05, en consecuencia el modelo no tiene
problema de multicolinealidad.
40
Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Specification: PBISM C TI RP
Omitted Variables: Squares of fitted values
t-statistic
F-statistic
Likelihood ratio
Value
0.442693
0.195977
0.219801
df
32
(1, 32)
1
Probability
0.6610
0.6610
0.6392
Sum of Sq.
784804.0
1.29E+08
1.28E+08
1.28E+08
df
1
33
32
32
Mean
Squares
784804.0
3907009.
4004578.
4004578.
Value
-322.7247
-322.6148
df
33
32
F-test summary:
Test SSR
Restricted SSR
Unrestricted SSR
Unrestricted SSR
LR test summary:
Restricted LogL
Unrestricted LogL
Unrestricted Test Equation:
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/08/11 Time: 17:42
Sample: 1999Q1 2007Q4
Included observations: 36
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
TI
RP
FITTED^2
19566.52
-116.1594
1.665332
2.17E-05
4810.607
631.5846
19.68145
4.89E-05
4.067371
-0.183917
0.084614
0.442693
0.0003
0.8552
0.9331
0.6610
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.840972
0.826063
2001.144
1.28E+08
-322.6148
56.40760
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
34414.22
4798.251
18.14527
18.32121
18.20668
2.119992
La segunda se testeó considerando si la probabilidad F(2.30), siendo
éste mayor a 0.05, en por lo tanto el modelo no presente problemas
de multicolinealidad.
41
4.1.5 PRUEBA DE CAMBIO ESTRUCTURAL
Esta prueba permite determinar si el modelo presenta o no un
cambio estructural en el periodo de estudio por lo que se le
sometió a dos pruebas:
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
-20
2000
2001
2002
2003
C US U M
2004
2005
2006
2007
5 % S ig nific a nc e
La primera prueba de cambio estructural muestra que el modelo
tiene un comportamiento que se ubica dentro de las dos líneas
rojas por lo que no presenta cambio estructural.
42
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
-0.4
2000
2001
2002
2003
CUS UM of S quares
2004
2005
2006
2007
5% S ignific anc e
La segunda prueba de cambio estructural muestra que el modelo
(línea azul) tiene un comportamiento que se ubica dent o de las dos
líneas rojas y corre paralela a ellas, en consecuencia no presenta
cambio estructural.
Luego el modelo puede ser expresado como sigue:
PBISM = C + RP + TI
PBISM = 20580 - 6.956885(RP) + 163.0956(TI)
Este resultado verifica la relación inversa existente entre el PBI
con el riesgo país y directa con el término de intercambio.
Para explicar el impacto de la variación del RP y el TI en el PBI se
realiza mediante el uso de elasticidades.
Para realizar el cálculo de las elasticidades se ha determinado el
promedio de las variables:
Promedio de PBISM = 34414.22
43
Promedio de RP
=
412.60
Promedio de TI
=
102.4167
? 1 % en RP = (-6.956885) (412.60/34414.22) = - 0.08
? 1 % en TI = (163.0956) (102.4167/34414.22) = 0.49
Estos resultados indican que ante una reducción de 1%
el
riesgo país, el PBI se estaría incrementado en 0.08% durante el
período, en tanto que ante un incremente de 1% de los
rminos de
intercambio el PBI se estaría incrementando en aproximadamente
en 0.5%
4 . 2 . COMPARACIÓN ENTRE MÉTODOS
Según la teoría, existe una relación directa entre el
y los
términos de intercambio y una relación inversa entre el PBI y el
riesgo País y el tipo de cambio es una variable que se halla
inmersa en los términos de intercambio.
En el presente caso para el periodo de estudio se ha logrado
determinar que efectivamente existe una relación directa entre el
PBI y los términos de intercambio y una relación inversa entre el
PBI y el riesgo país, aunque el impacto de ésta última variable
es muy pequeño (0.08%).
V.
D I S CUS I ON
-
Se verifica la relación positiva entre el PBI y los té minos de intercambio
en el mismo período (trimestres), es decir que ante un cambio en
relación de los precios de las exportaciones respecto
los precios de las
44
importaciones el PBI real (producción real) cambia casi inmediatamente.
La lógica económica de este resultado plantea que la c pacidad
productiva de las empresas exportadoras se activa rápidamente debido
a que principalmente exportamos bienes primarios y tam
n por la que
la demanda mundial absorbe rápidamente esta producción.
-
Esta lógica da solidez al argumento de que una buena p rte del éxito
económico del Perú se debe a que los precios de los comodities han
sido extraordinariamente altos, lo cual plantea la pre unta: ¿qué pasaría
con nuestro PBI si en un escenario prolongado de tiempo los precios de
nuestras importaciones se incrementan respecto a los precios de
nuestras exportaciones? El modelo señala que caería el PBI al reducirse
los términos de intercambio, por lo que es necesario iniciar la discusión
respecto a las políticas que se deben tomar cuando este escenario
aparezca.
-
En esencia, el modelo muestra que no debemos confiarnos en que el
ciclo expansivo de nuestro PBI continuará, ya que buena parte del
mismo se debe a la mejora de los términos de intercambio que venimos
experimentando desde el 2002.
-
El modelo determina que existe una relación inversa entre el riesgo país
y el PBI, aunque el grado de impacto de un cambio en el riesgo país es
pequeño, esto no significa que debemos ignorar la relevancia del mismo
en mantener un producto estable además de poder conseg
incrementos en el mismo período que cambia el riesgo país.
pequeños
45
-
La estabilidad del producto se garantiza debido a que n bajo riesgo país
permite un mayor flujo de capitales para inversiones de corto y largo
plazo, debido a que los inversionistas tendrían una alta predictibilidad
respecto a la voluntad y capacidad de pago en nuestro país. Asimismo,
el incremento del producto, ante una mejora del riesgo país, está
explicado en el hecho que los inversionistas adquirirían con mayor
confianza los instrumentos financieros emitidos por los agentes
nacionales para actividades de corto plazo y/o salir de problemas
temporales de liquidez.
-
La razón por la que el impacto es pequeño radica en qu el flujo de
capitales externos destinados a generar capital productivo (capital no
especulativo) son mayores e inician su mecanismo de transmisión en el
mercado financiero a través de transacciones de largo
zo (hasta
traducirse en capital físico); asimismo, los capitales destinados a
financiar actividades productivas de corto plazo son menores.
-
El rol del tipo de cambio nominal en el crecimiento no es factible de
evaluación conjunta con los términos de intercambio en el modelo
debido al problema de multicolinealidad, dado que la metodología de
cálculo de los términos de intercambio incorpora el tipo de cambio
nominal para que los índices de precios de Ias exportaciones e
importaciones trabajen con precios expresados en una s la moneda (el
nuevo sol en nuestro caso).
-
La lógica teórica (por lo explicado) y la verificación econométrica
permiten afirmar que el modelo es adecuado para predecir el efecto de
los términos de intercambio y del riesgo país sobre el PIB del período
46
(84% aproximadamente, según R²). Esto implica que para decisiones de
política inmediatas referidas al ciclo económico o tasa de crecimiento del
PBI de un período determinado, debemos gestionar instrument
que
afectan principalmente los términos de intercambio y e riesgo país.
-
El modelo seleccionado permite señalar que ante un incremento del 10%
del índice de términos de intercambio el producto bruto interno se
incrementaría en 5% aproximadamente y ante una reducción del 10%
del riego país el producto bruto interno se incrementaría en apenas
0.08%. Este cálculo de elasticidades…
47
VI .
REFERENCI AS
1.
Bouchet, Michael Henry, Sarmiento. Aleida. Lumbreras, José. EL
RIESGO-PAÍS. Un enfoque latinoamericano, Lima – Perú: ESAN
Ediciones. Primera Edición, 2007.
2.
Parodi Trece, Carlos. GLOBALIZACIÓN Y CRISIS FINANCIERAS
INTERNACIONALES.
Lima
–
Perú,
Centro de Investigación
Universidad del Pacífico, Primera Edicición, 2004.
3.
Dorunbusch, R. Fischer, S. y Startz, R. MACROECONOMÍA. Madrid
– España. Editorial Mc Graw Hill. Octava Edición. 2002.
4.
Krugman, P. y Obstfeld, M. ECONOMÍA INTERNACIONAL: Teoría y
Política. Madrid-España. Segunda Edición, 1994.
5.
Banco Central de Reserva del Perú. GLOSARIO DE TÉRMINOS
ECONÓMICOS. Segunda Edición. 1985.
6.
www.aaep.org.ar/espa/anales/PDF_02/warne s _ve nturini.pdf
7.
www.econlink.com.ar/economia/crecimiento /crecimiento .shtml
8.
Anzil, Federico - Noviembre de 2004 - © www.econlink.com.ar
9.
www.laeconomia.com.mx/tag/rie s go -pais
48
VI I . AP EN DI CE
Prueba de raíz unitaria ( se prueba que la variable PBI es no estacionaria)
Null Hypothesis: PBISM has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
t-Statistic
Prob.*
1.167200
-2.641672
-1.952066
-1.610400
0.9338
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(PBISM)
Method: Least Squares
Date: 02/21/11 Time: 17:14
Sample (adjusted): 2000Q2 2007Q4
Included observations: 31 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBISM(-1)
D(PBISM(-1))
D(PBISM(-2))
D(PBISM(-3))
D(PBISM(-4))
0.007107
-0.076458
-0.066269
-0.124473
0.834326
0.006089
0.117304
0.111670
0.113979
0.114660
1.167200
-0.651796
-0.593436
-1.092074
7.276511
0.2537
0.5203
0.5580
0.2848
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.952119
0.944753
628.0193
10254613
-240.9805
1.169011
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
500.6790
2671.881
15.86971
16.10100
15.94510
49
Prueba de raíz unitaria ( se prueba que la variable Ri sgo País es no
estacionaria)
Null Hypothesis: RP has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 9 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
t-Statistic
Prob.*
-2.355257
-3.711457
-2.981038
-2.629906
0.1635
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(RP)
Method: Least Squares
Date: 02/27/11 Time: 13:08
Sample (adjusted): 2001Q3 2007Q4
Included observations: 26 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RP(-1)
D(RP(-1))
D(RP(-2))
D(RP(-3))
D(RP(-4))
D(RP(-5))
D(RP(-6))
D(RP(-7))
D(RP(-8))
D(RP(-9))
C
-0.177981
0.265384
-0.558584
0.027160
0.210859
-0.075672
0.311719
0.524477
0.086118
0.509470
61.66648
0.075568
0.188865
0.191875
0.171877
0.164578
0.163555
0.167083
0.142045
0.165525
0.161373
40.37391
-2.355257
1.405147
-2.911181
0.158017
1.281212
-0.462671
1.865654
3.692326
0.520273
3.157100
1.527384
0.0325
0.1803
0.0107
0.8766
0.2196
0.6502
0.0818
0.0022
0.6105
0.0065
0.1475
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.752053
0.586755
53.31977
42644.97
-133.1258
1.978429
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
-21.76692
82.94391
11.08660
11.61887
4.549682
0.004371
50
Prueba de raíz unitaria (se prueba que la variable Términos de Intercambio es
no estacionaria)
Null Hypothesis: TI has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
t-Statistic
Prob.*
0.106165
-3.632900
-2.948404
-2.612874
0.9617
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(TI)
Method: Least Squares
Date: 02/27/11 Time: 12:30
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
TI(-1)
C
0.004695
0.666083
0.044227
4.563561
0.106165
0.145957
0.9161
0.8848
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.000341
-0.029951
4.799072
760.0261
-103.5279
1.588973
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
1.142857
4.728778
6.030168
6.119045
0.011271
0.916094
51
RAIZ UNITARIA TC
Null Hypothesis: TC has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
t-Statistic
Prob.*
0.555711
-3.632900
-2.948404
-2.612874
0.9863
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(TC)
Method: Least Squares
Date: 02/27/11 Time: 15:11
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
TC(-1)
C
0.044590
-0.161374
0.080240
0.272926
0.555711
-0.591275
0.5822
0.5584
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.009271
-0.020751
0.056710
0.106130
51.80991
1.583029
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
-0.009800
0.056131
-2.846280
-2.757403
0.308814
0.582157
52
Grafico Riesgo País desestacionalizado
RPSM
800
700
600
500
400
300
200
100
0
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Modelo: PBISM = PBISM(-1) + RP + TI
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/07/11 Time: 09:59
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBISM(-1)
RP
TI
0.375876
3.643048
197.1449
0.151245
1.744044
46.47149
2.485212
2.088851
4.242276
0.0184
0.0448
0.0002
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.785991
0.772615
2245.515
1.61E+08
-318.1788
2.454445
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
34617.07
4709.072
18.35307
18.48639
18.39909
2007
53
Modelo: PBISM = PBISM(-1) + TI + RP + TC
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/07/11 Time: 10:01
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBISM(-1)
TI
RP
0.079693
188.7817
-5.144853
0.167135
41.61969
3.307523
0.476821
4.535875
-1.555500
0.6368
0.0001
0.1300
TC
4303.421
1428.615
3.012304
0.0051
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.834449
0.818428
2006.595
1.25E+08
-313.6859
2.209378
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
34617.07
4709.072
18.15348
18.33123
18.21484
Gráfico: Términos de Intercambio Desestacionalizado
TISM
150
140
130
120
110
100
90
80
1999
2000
2001
Fuente: Elaboración Propia
2002
2003
2004
2005
2006
2007
54
Modelo: PBISM = PBISM(-1) + TI
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/07/11 Time: 09:58
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
PBISM(-1)
TI
0.559924
149.5660
0.129042
42.52068
4.339068
3.517488
0.0001
0.0013
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Modelo:
0.756810
0.749441
2357.169
1.83E+08
-320.4157
2.786113
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
34617.07
4709.072
18.42376
18.51263
18.45444
PBISM = RP(-1)
Dependent Variable: PBISM
Method: Least Squares
Date: 02/07/11 Time: 10:10
Sample (adjusted): 1999Q2 2007Q4
Included observations: 35 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RP(-1)
62.62424
6.977634
8.974995
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
-15.808098
-15.808098
19306.10
1.27E+10
-394.5417
0.121206
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
34617.07
4709.072
22.60239
22.64682
22.61773
55
DATA: PBI, RP, TI y TC
(Trimestral)
PBI
Mar-99
Jun-99
27,724
30,684
Sep-99
Dic-99
28,856
30,323
Mar-00
29,722
Jun-00
32,471
Sep-00
Dic-00
Mar-01
29,374
29,491
28,463
Jun-01
Sep-01
32,087
29,915
Dic-01
Mar-02
30,852
29,400
Jun-02
34,170
Sep-02
Dic-02
31,506
32,326
Mar-03
31,371
Jun-03
Sep-03
35,723
32,343
Dic-03
33,108
Mar-04
32,676
Jun-04
36,855
Sep-04
33,928
Dic-04
35,683
Mar-05
Jun-05
34,649
39,373
Sep-05
Dic-05
Mar-06
Jun-06
36,217
38,401
37,305
41,667
Sep-06
Dic-06
Mar-07
39,373
41,800
40,507
Jun-07
45,074
Sep-07
Dic-07
42,913
45,913
RP
666.67
564.40
636.71
541.05
446.40
552.16
546.82
725.17
648.86
728.75
634.69
590.13
461.93
510.88
780.72
703.17
549.65
432.02
419.61
314.62
326.00
416.71
371.35
284.40
234.91
222.19
166.15
175.20
184.42
177.29
146.06
142.42
127.36
110.57
151.36
162.81
Fuente: Elaboración Propia
TI
93
87
88
91
90
87
89
87
87
86
87
87
90
91
91
92
89
88
91
96
101
100
97
100
101
105
104
109
119
135
138
140
134
145
139
133
TC
3.34
3.34
3.37
3.48
3.47
3.49
3.48
3.52
3.52
3.56
3.50
3.45
3.47
3.46
3.58
3.57
3.49
3.48
3.48
3.48
3.47
3.48
3.40
3.30
3.26
3.26
3.27
3.39
3.34
3.29
3.24
3.22
3.19
3.17
3.15
3.00
56
ANEXOS
ANEXO N° 01: VARIACIÓN PORCENTUAL DEL PBI
Año
PBI real (var. %)
1997
6,9
1998
- 0,7
1999
0,9
2000
3,0
2001
0,2
2002
5,0
2003
4,0
2004
5,0
2005
6,8
2006
7,7
2007
8,9
Fuente: memoria 2009 BCRP
57
ANEXO N° 02: RANKING DE RIESGO PAÍS
AMERICA LATINA RIESGO PAIS (EMBI)
(Puntos Básicos al 3 de julio)
País
EMBI+
1
México
180
2
Perú
204
3
Panamá
222
4
Colombia
223
5
Brasil
235
6
Venezuela
582
7
Ecuador
610
8
Argentina
622
Fuente: CBonds