Documento 1 - Departamento de Economía

1
LOS PAISES DEL EX- BLOQUE SOCIALISTA EURO- ASIATICOS DIEZ ANOS
DESPUES LA CAIDA DEL MURO DE BERLIN.
de
Luciano Vasapollo1
El cambio económico y político de los países que hasta, el 1989, hacían parte del bloque
socialista euro-asiático, estimula la nuestra reflexión a comprender la manera en la cual estos
países, propiamente dichos de economías planificadas, se presentan sobre la actual escena
internacional caracterizada de la incesante, ahora ya dominante, globalización ò mejor
competición global.
El proceso de acercamiento a la economía de mercado y en primer lugar, a la estabilización
macroEconómica y política ha “botado”, a los inicios de los anos noventa, a estos países en una
grave recensión económica. Esto ultimo ha sido más fuerte en la Confederación de los
Estados Independientes ( CEI)2 que a diferencia de los otros países de la ex –URSS, ò sea los
países del Europa Centro Oriental ( PECO)3 , se encontraban en una situación económica más
atrasada y cuya transición ha estado obstaculizada de una cantidad de elementos endógenos y
sobre todo exógenos a la estructura político-económica; en realidad, las primeras señales de
renovación se han evidenciado en el 1997, un poco más de tres-cuatro anos después de la
salida de la fase recesiva de los PECOS. Por lo tanto, durante los pasados diez anos, el
proceso de transición ha posteriormente acentuado la heterogeneidad estructural de estos
países: algunos de esos como ya ha sido anotado, han empezado, en los últimos anos, las
negociaciones para la integración en la Unión Europea ( U.E ), mientras para los otros la
relación con esta última son únicamente de tipo asociativo y por algunos versos y en
particular para los países del Asia trascaucásica, asistencial.
No obstante el gran desequilibrio económico, político y social existente en esta área, estos
países que forman un mercado de un poco más de 400 millones de consumadores, han
asumido un rol de primer plano en el tablero geoestratégico mundial y en el acaparamiento de
los notables recursos naturales y humanos de los cuales el área dispone fuertemente; en
efecto, la penetración económica de las empresas multinacionales tiene el objetivo de obtener
altos provechos por el camino del bajo costo de la alta mano de obra especializada,
proveniente de la reestructuración de los grandes establecimientos industriales heredados del
régimen comunista, se ha concretizada, en todos los anos noventa, además que con el
mencionado trafico de perfeccionamiento pasivo, con el continuo y notable aumento del flujo
de inversiones directas exteriores (IDE).
Profesor de estadística de la empresa, Universidad de Roma “La Sapienza”, Facultad de estadística. Director
científico del CESTES-PROTEO.
1
En este trabajo en la Confederación de los Estados Independiente vienen agrupados aquellos países que
geográficamente están situados en el Asia trascaucásica: Armenia, Azerbaigian, Georgia, Kazakistan,
Kirghizistan, Tagikistan, Turkmenistan y Uzbekistan.
2
Los países del ex- bloque soviético que definimos simplemente PECO son: Albania, Bielorusia, Bosnia –
Erzegovina, Bulgaria, Croazia, Estonia, Federación yugoslava, Letonia, Lituania, Macedonia, Moldavia,
Polonia, Republica Checa, Republica Eslovaca, Rumania, Rusia, Eslovenia, Ucrania y Hungría.
3
2
En este trabajo, por lo tanto, se ha querido evidenciar de una parte, tramite el auxilio del
análisis factorial dinámico ( AFD ), el andamiento de la estructura macroeconómica
de tales países en el periodo 1994 – 1999 y sucesivamente individuar, a través la
confrontación de las trayectorias temporales de la cluster analysis, las semejanzas de tales
economías, de otro lado, en vez, se ha buscado, a través la actuación de un modelo de
regresión lineal múltiple, de explicar ò entender mejor, el motivo que impulsa a las
multinacionales a dirigir sus inversiones en esta área antes que en otras.
1. ESTUDIO DE LA EVOLUCION MACROECONOMICA DE LOS PAISES EN
TRANSICION.
Para exponer claramente y comprender eficazmente las dinámicas macroeconómicas de los
países en transición se ha retenido oportuno hacer uso de un análisis estadístico en tres
sentidos ( Multiway Analysis)4. La metodología utilizada es el análisis Factor dinámico (
AFD ). El objeto de análisis es un Array del tipo “ igual unidad x igual variable x tiempo”.
Las variables objeto del análisis son de natura cuantitativa. La Array de estudio esta
indicado en el siguiente modo: X = (xijt ) donde,
i = 1, I el índice de Unidad, j = 1, j es el índice de variable y t = 1, T es el índice de tiempo.
La Array X ( IT, J ) utilizado, en los cuales los índices en conjunto I y T constituyen las
líneas y J las columnas de una matriz en dos sentidos, define la AFD “directa”. Por lo tanto,
con relación a esta última a la cual haremos referencia con posterioridad, I y T son entre
ellas dependientes y por consiguiente, se puede hacer variar I al interno de J y viceversa.
A través el auxilio de tal metodología, como se ha ya dicho, se quiere estudiar el andamiento
macroeconómico de los países del ex – bloque comunista. Se trata, en practica, de un
fenómeno multidimensional que, en esta área geopolítica en transformación del inicio de los
anos noventa, presenta una elevada variabilidad espacio- temporal. Los países objeto del
análisis son aquellos para los cuales hay disponibles los datos de todas las variables objeto de
análisis, por todo el periodo tomado en examen ( 1994 – 1999 ). Por consiguiente, de los 27
países en transición5, han sido escogidos aquellos que resultaban tener el mayor numero de
datos estadísticamente significativos6 por esto, se consideran 26 países, 10 variables y 6 anos.
Las variables consideradas resultan diferentes respecto ya sea a la unidad de medida ( algunas
están expresadas en valores absolutos, otros en valores porcentuales) sea a la variabilidad
relativa a cada ocasión. Tal heterogeneidad ha sido filtrada tramite la normalización de los
datos iniciales; en
practica, cada dato ha sido subdividido por la media general de la
singular variable,---- a cada unidad ( país ), además, ha sido atribuido un peso: se ha escogido
el Producto Interno Bruto pro capita (PIBpc) medio en millares de dólares, del entero periodo
de referencia. El análisis, por lo tanto, viene conducido en la forma Z(IT,J) específicamente al
modelo 1. El software utilizado para la implementación de tal análisis es XLISP-STAT. Los
Coppi R, “análisis estadística Multivariada”, Departamento de estadística, probabilidad y estadística aplicada
Universidad de los estudios de Roma “ La Sapienza”.
4
5
Se recuerda que en la definición de países en transición, el Fondo Monetario Internacional (FMI) incluye
también la Mongolia la que obviamente, esta excluida de este análisis.
6
Los países de la ex- URSS retenidos unidad estadísticamente significativos son aquellos por los cuales las
variables consideradas presentan un numero limitado de missing ( valores faltantes ), en modo tal que el análisis
no venga comprometido. Por esto, el único país no considerado en el análisis es la Yugoslavia.
3
datos utilizados son provenientes del Fondo Monetario Internacional (FMI) y la Banco
Europeo para la reconstrucción y el desarrollo ( EBRD ).
Cuadro. 1 Etiquetas de los países y de las variables objetos de estudio
ETIQUETA PAIS
1) Alb: Albania
2) Bie: Bielorusia
3) BiH: Bosnia-Erzegovina
4) Bul: Bulgaria
5) Cro: Croazia
6) Est: Estonia
7) Let: Letonia
8) Lit: Lituania
9) Mac: Macedonia
10)Mol: Moldavia
11) Pol: Polonia
12) RCeca: Republica Checa
13) Rom: Rumania
14) Rus: Rusia
15) Rslo: Eslovaquia
16) Slo: Eslovenia
17) Ucr: Ucrania
18) Ungh: Ungheria
19) Arm: Armenia
20) Azer: Azerbaigian
21) Geo: Georgia
22) Kaz: Kazakistan
23) Kir: Kirghizistan
24) Tag: Tagikistan
25) Tur: Turkmenistan
26) Uzb: Uzbekistan
ETIQUETA VARIABLES
V1: PIB: PIB precios corrientes en millares de $
V2: VPI: variación % producción industrial
V3: TD: tasa de desocupación en % de la fuerza trabajo
V4: VAPIL: variación % de el PIB
V5: TI: tasa de inflación
V6: EXP: exportaciones en millares de $
V7: DE: deuda exterior en millares de $
V8: IDE: inversiones directas exteriores en millares de $
V9: QSPIL: Cuota servicio sobre el PIB ( % )
V10: TP: tasa de préstamo ( % )
1. 1 LOS RESULTADOS DEL MODELO 1 DEL AFD.
En este modelo la variabilidad general de la matriz de variaciones y covarianzas S esta
estudiada según la siguiente relación:
S = ST + S*T
4
ST = S *I + SIT ; precisamente ST es la estructura diferencial general que incluye
*
la estructura estática y la dinámica diferencial, mientras S T t es la dinámica media del
donde
sistema; la primera medida la variabilidad al interno de los tiempos ( variabilidad “within” ),
la segunda de viceversa la variabilidad entre los tiempos ( variabilidad “ between” ). En tal
modelo, los efectos debidos a la estructura estática y a la dinámica diferencial, es decir a la
matriz ST , vienen explicados de una única modelización basado sobre el análisis en
Componentes Principales (ACP); el efecto deseado, en lugar a la dinámica media del sistema,
matriz S *T es explicado de la modelización basado en un modelo de regresión lineal respecto
al tiempo7.
La aplicación del análisis en los componentes principales a la matriz ST nos da los dos
autovalores relativos a las primeras dos componentes principales8 consideradas y
consecuentemente, correspondientemente a los primeros dos auto vectores de la matriz ST
Los autovalores de ST 123.37; 34,19. En realidad, han sido extraídas tres componentes
principales, pero considerada la elevada porcentual explicada de las primeras dos, casi el 81%
de la variabilidad total, y la brevedad de la investigación, solamente 6 años, que
comprometería la variabilidad explicada de la tercera componente misma (solo el 7,31% de la
variabilidad general), se prefiere referirse a la estructura factorial de aquellas individuadas.
En cada caso, la cuota de variabilidad explicada de las primeras tres componentes
principales es
IT

= 0,88 =

K -3
h 1
J
h

h 1 h
.
La siguiente tabla 2 resume la calidad de representación del modelo.
La estructura factorial que ha sido identificada viene interpretada mediante el gráfico de las
correlaciones entre las componentes y las variables; para tal fin evidenciamos, el plano
formado de la I y de la II componente principal ( Grafica. 1 ).
La primera componente principal puede ser interpretada como “ un crecimiento superior a la
media de los indicadores macroeconómico”.
7
El modelo de regresión lineal al cual hace referencia el modelo 1 de la AFD esta así estructurado;
z. jt = a j + b j t + e jt con j = 1,J; t = 1,T.
aj e bj ,
Son los coeficientes de estimar y e jt son los residuos por los cuales debe de ser satisfecha la
siguiente condición:
w j ≥0
cov cov( e jt , e j' t ' ) = { 0
,
j= j'; t=t '
altrim enti . sino.
Los parámetros, a j e b j , de la ecuación de regresión vienen estimados tramite el método de los mínimos
cuadrados. De la solución de tal sistema regresivo, la dinámica media es descrita de un sistema de J en línea
recta de regresión respecto al tiempo.
8
Las primeras dos componentes explican, respectivamente, 63,19 % y el 17,46 % de la variabilidad.
9
Se mire en el apéndice.
5
La segunda componente, en vez, constituye “la expansión económica”, dependiente de los
partner internacionales.
Por consiguiente, es evidente que la apertura hacia los principales mercados internacionales
de parte de estos países, ha determinado en media en el periodo tomado en examen, un
aumento de la estructura macroeconómica que ha producido un sólido mejoramiento en la
riqueza nacional; esto refuerza posteriormente el conocimiento que hasta hoy, los países del
este europeo resultan particularmente influenciables de los efectos macroeconómicos de los
principales mercados externos.
TAB.2– LOS INDICADORES DE LA CALIDAD DE REPRESENTACION DEL MODELO
1
Fuente de explicación variabilidad
Estructura factorial general
Estructura factorial de los centros
dinámica diferencial de la unidad
dinámica de los centros
Modelo general
z. jt
z ij.
índice de variabilidad
indicador
valor
huella de
ST
IT
0,88
señal de
S *I
I *I
0,87
señal de
S IT
I IT
0,89
señal de
S *T
I *T
0,97
I
0,89
señal de S
GRAFICO 1 – CORRELACIONES ENTRE LAS COMPONENTES EXTRAIDAS Y LAS VARIABLES.
6
1,2
PIL
1
DE
Comp2
IDE
0,8
EXP
TD
-1
-0,8
-0,6
TP
0,4
0,2
VAPIL
VPI
-1,2
QSPIL
0,6
TI
0
-0,4
-0,2
0
0,2
0,4
-0,2
Comp1
*
Con referencia a la proyección de los centros z ij. (estructura estática), el índice I I que indica
la cuota de variabilidad de tales centros descritos de la estructura factorial individuada, e igual
a 0,87. El grafico 2 reporta la proyección de los centros de unidad (países) sobre planos
factoriales individuados. Resulta que la mayor parte de los países se concentra entorno al
baricentro de la nube de los puntos constituidos de origen de los planos; por lo tanto, solo
pocos países se destacan en su mayoría y de preciso son la Rusia, la Eslovenia, la BosniaErzegovina y la Eslovaca. En relación a Rusia, el crecimiento económico es debido sobre todo
al recurso a los capitales externos, mientras para los otros países el mejoramiento de tales
indicadores es fruto de una ponderada reestructuración del sistema político-económico interno
que ha privilegiado, en particular, la reestructuración de las plantas industriales.
Grafico 2 – proyecciones de los centros medios-------- sobre planos factoriales
individuados
7
30
25
Rus
20
Comp2
15
10
Slo
5
BiH
-20
-15
Cro
RSlo
-10
Est
-5
Comp1
Lit
Kaz
5 Ucr
0
0
10
-5
Grafico 3 – Plot de los índices I ( t )
1
0,95
Indice I(t)
0,9
0,85
0,8
0,75
0,7
0,65
0,6
1994
1995
1996
1997
1998
1999
Anni
Con respecto al andamiento de los índices I (t), a través los cuales se puede evidenciar la
calidad global de representación de las diversas ocasiones sobre la estructura factorial
individuada, se nota que en el complejo la calidad de representación de los diversos tiempos
es buena ( todos los índices son superiores a 0,7 ) por lo tanto, la variabilidad descrita de la
estructura factorial individuada re
8
sulta elevada; de todas formas, los anos mejor representados son el 1994 y el 1995 (presentan
un índice superior a 0,9 )10 .
El índice I IT, relativo a la medida de la variabilidad de la dinámica diferencial de la unidad
descrita de la estructura factorial individuada, es igual a 0,89 (tab. 2). A través la
confrontación de las trayectorias se puede interpretar eficazmente la posiciòn media de los
diversos países objetos del análisis. Los países que presentan una dinámica temporal
mayormente elevada son los mismos países la cuya proyección del centro z ij. resulta ser más
lejana de origen de los planos, ò sea del baricentro de la nube de los puntos NI ( t ).
Grafico 4- Representación de las trayectorias de los países puestos bajo estudio.
Albania
0,5
0
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Comp2
-0,5
-1
1994
-1,5
1995
-2
1996
1999
-2,5
1998
1997
Comp1
Bielorussia
0,5
0
-15
-10
-5
0
5
-0,5
10
15
1994
Comp2
1995
-1
-1,5
1999
1997
1996
1998
-2
-2,5
Comp1
10
Se trata de la proyección de la unidad estadística en cada tiempo ( tecnica de la unidad suplementaria; valores depurados de las
componentes medias
z ij. e z. jt ).. cuando más el índice es bajo tanto más la nube de los puntos es en aquel ano concentrada alrededor y
tanto menor es la cuota de variabilidad descrita de la estructura factorial individuada.
9
Bosnia-Erzegovina
6
1999
5,4
4,8
4,2
1998
3,6
Comp2
3
2,4
1997
1,8
1,2
1996
-26
-24
-22
-20
0,6
-18
-16
1995
-14
-12
-10
-8
-6
-4
1994
0
-2 -0,6 0
2
-1,2
Comp1
1,2
Bulgaria
1
0,8
0,6
0,4
1996
Comp2
0,2
-14
-12
-10
-8
-6
0
-2 -0,2 0
-4
2
4
6
8
10
12
14
16
-0,4
1994
-0,6
1999
-0,8
1995
1998
-1
1997
-1,2
Comp1
Croazia
6
5
1999
4
3
Comp2
1998
2
1996
1997
1
1994
1995
0
-18
-15
-12
-9
-6
-3
-1
-2
Comp1
0
3
6
10
Estonia
0,5
0
-27
-24
-21
-18
-15
-12
-9
-6
-3
0
3
6
9
Comp2
1998
-0,5
1999
1994
1995
-1
1996
1997
-1,5
-2
Comp1
Lettonia
0,3
0
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
Comp2
-0,3
1994
-0,6
1996
1998
-1,2
1997
1999
1995
-0,9
Comp1
Lituania
0,3
0
-10
1998
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Comp2
-0,3
1999
-0,6
1994
-0,9
1997
1995 1996
-1,2
Comp1
11
Macedonia
0,3
0
-4
-2
-0,3
0
2
4
19948
6
10
12
14
16
Comp2
-0,6
-0,9
1995
-1,2
1996-1,5
1998
1999
-1,8
1997
-2,1
Comp1
Moldavia
0,3
0
-2
-0,3 0
2
4
6
8
10
4
6
-0,6
Comp2
-0,9
-1,2
-1,5
1994
-1,8
1995
-2,1
1996
1999
-2,4
1998
1997
-2,7
-3
Comp1
Polonia
0,3
0
-6
-4
-2
-0,3 0
2
-0,6
Comp2
-0,9
-1,2
-1,5
1994
-1,8
-2,1
-2,4
1995
1999
-2,7
-3
Comp1
1996
1998
1997
12
Repubblica Ceca
0,3
0
-6
-4
-2
-0,3 0
2
4
6
-0,6
Comp2
-0,9
-1,2
-1,5
-1,8
1994
-2,1
-2,4
1995
1999
1996
1998
-2,7
1997
-3
Comp1
Romania
0,3
0
-6
-4
-2
-0,3 0
2
4
6
-0,6
Comp2
-0,9
-1,2
-1,5
-1,8
1994
-2,1
-2,4
1995
1999
1996
1998
-2,7
1997
-3
Comp1
Russia
1997
32
1996
28
1995
24
1999
1998
20
1994
Comp2
16
12
8
4
0
-15
-12
-9
-6
-3
-4
0
3
6
9
Comp1
12
15
18
21
24
27
30
13
Slovacchia
3
1998
2
Comp2
1999
1997
1996
1995
1
1994
0
-24
-20
-16
-12
-8
-4
0
4
-1
Comp1
Slovenia
8
7
Comp2
1997 6 1999
1995
1998
1996
5
1994
4
3
2
1
0
-54
-48
-42
-36
-30
-24
-18
-12
-6
-1
0
6
Comp1
Ucraina
1
Comp2
0
-2
0
2
4
6
8
10
1994
-1
1995
1998
1999
1997
-2
Comp1
1996
14
Ungheria
1
0
-6
-4
-2
0
2
4
6
Comp2
-1
-2
1994
1995
1996
1999
1997
1998
-3
-4
Comp1
Armenia
1
0
Comp2
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
-1
1994
1995
1996
-2
1999
1998
1997
-3
-4
Comp1
Azerbaigian
1
0
0
Comp2
-2
2
4
6
8
-1
1994
1995
1999
-2
1996
1998
1997
-3
Comp1
15
Georgia
1
0
0
Comp2
-2
2
4
6
8
10
-1
12
1994
1995
-2
1996
1999
1998
1997
-3
Comp1
Kazakistan
0,2
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Comp2
-0,2
-0,4
1994
1995
1999-0,6
1996
1998
-0,8
1997
-1
Comp1
Kirghizistan
0,4
0
-6
-4
-2
-0,4
0
2
4
6
8
10
Comp2
-0,8
-1,2
-1,6
-2
-2,4
1997
1995
1994
1996
1999
1998
-2,8
Comp1
16
Tagikistan
0,2
-6
-4
-0,2 0
-2
2
4
6
Comp2
-0,6
-1
-1,4
1995
-1,8
1994
1996
-2,2
1999
-2,6
Comp1
1997
1998
Turkmenistan
0,4
0
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
-0,4
Comp2
-0,8
1994
-1,2
-1,6
1995
1996
-2
1999
1998
1997
-2,4
Comp1
Uzbekistan
0
-6
-4,8
-3,6
-2,4
-1,2
0
1,2
-0,4
Comp2
-0,8
-1,2
1994
-1,6
1999
-2
1996
1998
-2,4
Comp1
1995
1997
17
Rusia que en dos anos paga los reflejos negativos de la crisis del agosto de 1998, en el tiempo
la escogencia de la política económica son dirigidas a la modernización de las grandes plantas
industriales (el creciente tren de la variación de la producción la confirma ) y Al
abatimiento de la elevada deuda exterior.
La expansión económica de la Eslovenia es fruto de una incesante apertura a los mercados
exteriores y en particular a las transacciones con los mercados del Unión Europea.
Por lo que se refiere a la Bosnia-Erzegovina las distancias extremas se alejan: en los primeros
dos anos de investigación, los indicadores económicos presentan un aumento inferior a la
media, mientras en los anos sucesivos, en los cuales el crecimiento de la estructura
macroeconómica tiende a ser estructural las selecciones gobernativas están orientadas a la
reestructuración del aparato industrial.
La dinámica macroeconómica de la Republica Eslovaca, en los anos, tiende, a diferencia de
la Bosnia-Erzegovina, a convergir; en cada caso, la expansión de tal país es debida al notable
mejoramiento de la eficiencia de la estructura industrial que al mismo tiempo, ha determinado
un mayor flujo de exportaciones al exterior y una fuerte atracción para los inversionistas
extranjeros los cuales, a su vez , han orientado un creciente flujo de inversiones directas
exterior.
Del confronto de estas trayectorias vienen construidas de las oportunas matrices de distancias
entre las unidades que tienen cuenta de dos particulares aspectos de las trayectorias mismas;
se trata de su forma y de la largueza de los segmentos relativos a cada copia de ocasiones
consecutivas. Por lo tanto, el programa nos permite de efectuar tramite oportunos métodos
agregativos, una cluster analysis a través la cual se pueden reagrupar los países que presentan
características dinámicas y estructurales símiles. Con tal finalidad, se ha utilizado,
respectivamente, la distancia Global (d 3 ) y el método de Ward ò de la mínima variación.
Tab. 3 – Valores de la cluster analysis en ámbito AFD
Método de ward
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
(11 18)
((11 18) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 13 14 15 16 17 19 20 21 22 23 24 25 26
(2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 )
0.9999999435846937
5.641530635556201E-8
738570.2038631395
NIL
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18) 12)
((11 18 12) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 13 14 15 16 17 19 20 21 22 23 24 25 26)
(3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9999998539147188
1.4608528116055844E-7
595244.8346968709
-5.999771417014134
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
((11 18 12) 13)
((11 18 12 13) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 15 16 17 19 20 21 22 23 24 25 26)
(4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9999996727960161
18
SPRSQ
PSF
PST2
3.272039838991224E-7
416754.06918930553
-6.999404089025332
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13) 24)
((11 18 12 13 24) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 15 16 17 19 20 21 22 23 25 26)
(5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9994741255622964
5.258744377036296E-4
362.01802230196876
-7.035008949160419
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24) 26)
((11 18 12 13 24 26) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 15 16 17 19 20 21 22 23 25)
(6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9974507519920028
0.002549248007997142
97.81813586427651
0.10638906066671708
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26) 20)
((11 18 12 13 24 26 20) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 15 16 17 19 21 22 23 25)
(7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9926429756866589
0.007357024313341023
42.60774322574792
7.024732553119192
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20) 10)
((11 18 12 13 24 26 20 10) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 14 15 16 17 19 21 22 23 25)
(8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9891233970946184
0.010876602905381647
35.36573893672292
3.021480393538803
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10) 19)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 14 15 16 17 21 22 23 25)
(9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9834795841431918
0.016520415856808177
28.01466536685325
-0.8750996636066015
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19) 17)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 14 15 16 21 22 23 25)
(10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9744380444631138
0.025561955536886248
21.442858674077375
4.013344748073747
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17) 1)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1) 2 3 4 5 6 7 8 9 14 15 16 21 22 23 25)
(11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.968596394296019
0.03140360570398109
20.562318085939374
-0.14094258931946954
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1) 23)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23) 2 3 4 5 6 7 8 9 14 15 16 21 22 25)
(12 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9614143647642556
0.038585635235744424
19
PSF
PST2
19.577156013397097
0.7935497232919927
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23) 9)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9) 2 3 4 5 6 7 8 14 15 16 21 22 25)
(13 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9482089118407071
0.05179108815929295
16.900007238387907
1.4267759556672521
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9) 22)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22) 2 3 4 5 6 7 8 14 15 16 21 25)
(14 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.928001912111037
0.07199808788896304
13.963362559536389
2.511897479605691
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22) 7)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7) 2 3 4 5 6 8 14 15 16 21 25)
(15 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.9105832970897811
0.08941670291021889
12.96093636397813
1.0649105592578487
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7) 2)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2) 3 4 5 6 8 14 15 16 21 25)
(16 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.8809349457701361
0.11906505422986396
11.098154930531827
1.0188681042228205
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
(5 6)
((5 6) (11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2) 3 4 8 14 15 16 21 25)
(2 16 1 1 1 1 1 1 1 1)
0.8756545217746214
0.12434547822537857
12.519306468064448
NIL
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2) 4)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4) (5 6) 3 8 14 15 16 21 25)
(17 2 1 1 1 1 1 1 1)
0.8414011781136274
0.15859882188637262
11.273586286614702
-0.01301779728473164
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4) 15)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15) (5 6) 3 8 14 16 21 25)
(18 2 1 1 1 1 1 1)
0.7714698320698731
0.22853016793012693
8.680602592416658
6.456966571553646
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15) (5 6))
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6) 3 8 14 16 21 25)
(20 1 1 1 1 1 1)
0.7051806029740488
0.29481939702595117
7.57437241899405
20
PST2
5.221219301294434
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6) 3)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3) 8 14 16 21 25)
(21 1 1 1 1 1)
0.6114740917419166
0.38852590825808336
6.295323722254703
5.864674608189841
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3) 21)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21) 8 14 16 25)
(22 1 1 1 1)
0.5463417960427264
0.45365820395727363
6.32258913032785
0.777395986340597
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21) 25)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21 25) 8 14 16)
(23 1 1 1)
0.5089719986610199
0.4910280013389801
7.601320725775574
0.19452160767238807
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21 25) 8)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21 25 8) 14 16)
(24 1 1)
0.4208888312821827
0.5791111687178173
8.358017978588819
0.3893210920518503
Cluster agregados
Cluster actuales
Dimensiones de los cluster
R- cuadro
SPRSQ
PSF
PST2
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21 25 8) 14)
((11 18 12 13 24 26 20 10 19 17 1 23 9 22 7 2 4 15 5 6 3 21 25 8 14) 16)
(25 1)
0.18771327702720975
0.8122867229727903
5.546217266934137
8.385548209508757
Al valor de R2 = 0,968 retenido significativo, se han formado siempre diez y seis grupos: uno
con numerosidad igual a 11, todos los otros con numerosidad unitaria11 . En el primer grupo ,
los primeros tres países que vienen agregados, en base a la confrontación de las trayectorias,
son: Polonia, Hungria y la Republica Checa, ò bien los tres países que entraron de primero a
ser parte de la OCSE y por consiguiente, a todos los efectos economías de mercado. Tal valor
de R2 ,nos permite de sostener que la clasificación obtenida pueda ser retenida homogénea, en
cuanto las unidades que pertenecen a un mismo grupo son muy símiles entre ellos (cohesión
interna) y los grupos son bien distintos (separación externa).
La descripción del modelo 1 viene completado de la dinámica regresiva de las variables, con
*
respecto a la matriz de variaciones y covarianzas S T , es decir relativamente a la dinámica
media del sistema. Las variables han sido interpoladas muy bien de un modelo de regresión
11
Por valor significativo de R 2 se entiende aquel valor que a un determinado paso del análisis no se distancia demasiado del valor de el
mismo obtenido en el paso anterior, tal de formar un codo en la representación. , Grafica de los valores ( decrecientes ) de R 2.
21
temporal de tipo parabólico; el indicador de la calidad de representación, I *T , a él asociado es
igual a 0,97. Todas las variables presentan una descripción satisfactoria, la R2 es superior a
0,7512 . La tabla 4 refleja la parábola temporal del antes mencionado modelo de regresión.
Tab. 4 – Gráficos de la regresión temporal en ámbito AFD
PIL
VPI
TD
VAPIL
TI
EXP
DE
IDE
12
Se observa en el apéndice
22
QSPIL
TP
De la lectura de los índices de la buena calidad de la representación, sea en media y sea en
trayectoria, de la estructura factorial de la unidad se nota cuales países son bien representados
( ò bien todos aquellos que presentan un valor superior a 0,7 ); el país que presenta una poca
participación es la Albania con una contribución relativa igual a 0,5913 .
Tab. 5 – índice de la bondad de representación factorial
13
Los contribuciones relativos son expresados del coseno cuadrado del Angulo entre el vector de la unidad observada y su proyección sobre
su espacio Factorial individuado.
Para los valores de los indise de la bondad de representación se mire la tab. III A 4 en el apéndice
23
Contribuciones relativas:
cos(Alb) cos(Bie) cos(BiH) cos(Bul) cos(Cro) cos(Est) cos(Let) cos(Lit) cos(Mac) cos(Mol) cos(Pol) cos(RCeca) cos(Rom)
0,92
0,94
0,86
0,8
0,83
0,88
0,69
0,81
0,59
0,98
0,87
0,82
0,72
cos(Rus) cos(RSlo) cos(Slov) cos(Ucr) cos(Ungh) cos(Arm) cos(Azer) cos(Geo) cos(Kaz) cos(Kir) cos(Tag) cos(Tur) cos(Uzb)
1
0,97
0,9
0,95
0,93
0,96
0,92
0,99
0,92
0,86
0,86
0,88
0,96
Contribuciones absolutas de las unidades a las componentes:
Alb Bie BiH Bul Cro Est Let Lit Mac Mol Pol Rceca Rom
comp 1 0,01 0 0,28 0,01 0,03 0,03 0,01 0,02 0,01 0,01 0
0
0
comp 2 0
0 0,02 0 0,02 0
0
0
0
0
0
0
0
comp 3 0 0,19 0,03 0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Rus Rslo Slo Ucr Ung Arm Azer Geo Kaz Kir Tag Tur Uzb
comp 1 0,04 0,17 0,34 0,01 0
0 0,01 0 0,02 0
0 0,01 0
comp 2 0,86 0,01 0,07 0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
comp 3 0 0,01 0,02 0,01 0 0,05 0,01 0,53 0,04 0
0 0,07 0,02
.
Apéndice; ulterior output del análisis factorial dinámico
Tab A1: matriz de los datos
VARIABLES
Anos
1994
Paesi
V1
V2
V3
V4
V5
V6
V7
V8
V9
V10
Alb
0,0400
-0,0404
0,3960
0,1899
0,4566
0,0028
0,0204
1,0707
0,6647
0,4041
24
1995
Bie
0,1488
-0,5235
0,0643 -0,3858
74,5212
0,0768
0,0673
0,3368
1,6594
4,5464
BiH
0,0129
-0,0544
0,7030 -0,2174
0,0970
1,6403
0,0909
0,0000
0,8977
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0,0060
0,0060
0,0004
0,0474
0,0018
0,0022
Rus
25,7240
0,1121
0,6609
0,0507
0,8662
5,2074
7,9127
391,6801
3,8295
1,8882
Rslo
1,7892
0,2477
1,1469
0,6001
0,5597
0,8808
0,9083
18,9009
6,1474
1,4864
Slo
4,8871
0,2572
2,0061
1,1831
2,1604
2,1622
1,0751
82,5596
17,5407
5,2211
Ucr
0,8208
-0,0339
0,0434 -0,0575
0,2995
0,2906
0,2226
11,7621
1,1649
0,8105
Ung
0,0056
0,0014
0,0013
0,0006
0,0022
0,0024
0,0029
0,2648
0,0084
0,0025
Arm
0,0182
0,0100
0,1264
0,0368
0,1531
0,0026
0,0087
0,5767
0,4969
0,3948
Azer
0,0465
0,0034
0,1453
0,0663
0,0400
0,0092
0,0065
12,7529
0,6268
0,2459
Geo
0,0428
0,1000
0,0926
0,1321
0,0873
0,0061
0,0187
1,3708
0,6422
0,5557
Kaz
0,6586
0,1202
0,3810
0,0498
0,5111
0,2022
0,1744
38,7123
1,8961
0,6682
Kir
0,0155
0,3500
0,0494
0,0873
0,2063
0,0053
0,0120
0,7317
0,3729
0,4417
Tag
0,0051
-0,0095
0,0081
0,0077
0,3963
0,0034
0,0050
0,0180
0,2397
0,3334
Tur
0,0445
-0,5475
0,3600 -0,1875
1,3891
0,0128
0,0225
1,7919
0,7782
0,8727
26
1998
1999
Uzb
0,2194
0,0970
0,0045
0,0373
1,0575
0,0551
0,0387
4,2531
0,7760
0,4179
Alb
0,0618
0,0828
0,3596
0,1590
0,4162
0,0041
0,0177
0,9091
0,4263
0,5051
Bie
0,4456
0,3368
0,0704
0,2541
2,2349
0,2168
0,0771
4,5617
1,5553
0,8266
BiH
0,0736
0,3335
0,6850
0,2307
0,1947
14,7268
0,0537
0,1803
1,1086
0,4074
Bul
0,4219
-0,4357
0,4185
0,1201
0,7650
0,1437
0,3465
18,4215
1,7221
0,4562
Cro
2,4115
0,4102
1,2640
0,2794
0,6320
0,5106
1,0622
99,0105
-1,2972
1,7851
Est
0,3920
0,1354
0,7448
0,3551
0,6200
0,2024
0,2084
43,7126
6,0189
1,2264
Let
0,3377
0,1109
0,7763
0,2152
0,2584
0,1115
0,1697
19,7967
4,1534
0,9094
Lit
0,6354
0,4157
0,7897
0,3034
0,3028
0,2375
0,2215
54,9848
4,0793
0,7482
Mac
0,1695
0,2003
1,6852
0,1417
-0,0049
0,0063
0,0684
5,7640
3,2704
1,0258
Mol
0,0209
-0,1193
0,0206 -0,0705
0,0835
0,0070
0,0110
0,8784
0,4869
0,3362
Pol
0,0151
0,0005
0,0010
0,0005
0,0011
0,0029
0,0055
0,6135
0,0064
0,0015
Rceca
0,0077
0,0002
0,0010 -0,0003
0,0015
0,0036
0,0033
0,3761
0,0080
0,0015
Rom
0,0016
-0,0007
0,0004 -0,0002
0,0023
0,0023
0,0004
0,0792
0,0023
0,0023
Rus
16,3935
-0,3068
0,7848 -0,2874
1,6321
4,4068
9,3052
162,9149
5,3748
2,4605
Rslo
1,8717
0,4221
1,4313
0,4055
0,6147
0,9790
1,0918
57,8956
6,3217
1,4864
Slo
5,1208
0,9516
2,0061
1,0031
2,0576
2,3392
1,2757
42,4372
17,5150
3,1635
Ucr
0,7884
-0,0188
0,0697 -0,0366
0,1996
0,2582
0,2205
14,0051
1,2064
1,0179
Ung
0,0057
0,0015
0,0011
0,0006
0,0017
0,0025
0,0033
0,2481
0,0083
0,0023
Arm
0,0211
-0,0277
0,0987
0,0794
0,0965
0,0025
0,0089
2,5731
0,5024
0,4924
Azer
0,0476
0,0252
0,1475
0,1144
-0,0092
0,0078
0,0078
11,7007
0,6565
0,3168
Geo
0,0334
-0,0333
0,1815
0,0358
0,0440
0,0059
0,0202
3,2727
0,7064
0,4693
Kaz
0,6392
-0,0615
0,4015 -0,0557
0,2139
0,1721
0,2328
33,7597
1,9752
0,5392
Kir
0,0143
0,0406
0,0467
0,0185
0,0908
0,0052
0,0130
0,9609
0,4196
0,3747
Tag
0,0059
0,0369
0,0131
0,0239
0,1945
0,0026
0,0053
0,1352
0,2798
0,3289
Tur
0,0475
0,4281
0,3600
0,0830
0,2782
0,0102
0,0290
2,1569
0,7665
0,9723
Uzb
0,2231
0,0866
0,0075
0,0642
0,4325
0,0431
0,0520
2,9847
0,8641
0,4925
Alb
0,0743
0,1293
0,3636
0,1465
0,0081
0,0058
0,0182
0,8283
0,4243
0,5212
Bie
0,3540
0,2970
0,0643
0,1041
8,9917
0,1813
0,0765
6,8885
1,6226
2,0114
BiH
0,0824
0,8297
0,7210
0,1550
0,0901
17,5388
0,0582
0,1803
1,1980
0,4398
Bul
0,4357
-0,4288
0,5489
0,0823
0,0720
0,1358
0,3430
26,4144
1,7427
0,4837
Cro
2,2374
-0,1552
1,3970 -0,0344
0,4657
0,4745
1,0722
153,2280
7,7834
1,4968
Est
0,3867
-0,2934
0,8803 -0,0813
0,2483
0,1843
0,2242
23,0225
6,1897
0,6470
Let
0,3471
-0,4880
0,7985
0,1314
0,1048
0,2129
20,2958
4,3198
0,6932
0,0039
Lit
0,6294
-0,6294
0,7482 -0,2452
0,0475
0,1870
0,2541
28,8581
4,1803
0,7719
Mac
0,1744
-0,1270
1,7414
0,1319
-0,0342
0,0581
0,0703
1,0746
3,2689
0,9770
Mol
0,0141
-0,0976
0,0293 -0,0477
0,4257
0,0052
0,0114
0,3687
0,5286
0,3904
Pol
0,0148
0,0004
0,0013
0,0004
0,0007
0,0025
0,0057
0,7229
0,0064
0,0014
Rceca
0,0073
-0,0004
0,0013
0,0000
0,0003
0,0037
0,0031
0,7063
0,0082
0,0011
Rom
0,0013
-0,0003
0,0004 -0,0001
0,0018
0,0018
0,0004
0,0375
0,0023
0,0027
Rus
10,8940
0,4779
0,6904
0,1912
5,0680
4,4055
9,3551
168,8154
3,5639
2,2599
Rslo
1,7249
0,4037
1,7616
0,1771
0,9772
0,9359
0,9606
29,5442
6,4502
1,2387
Slo
5,5863
-0,1029
1,9290
1,2603
1,5689
2,2142
1,4120
23,1475
17,6693
3,9094
Ucr
0,5799
0,0811
0,0735 -0,0083
0,4283
0,2315
0,2164
9,3493
1,2714
1,0367
Ung
0,0059
0,0013
0,0009
0,0005
0,0012
0,0027
0,0036
0,2369
0,0073
0,0019
Arm
0,0206
0,0566
0,1275
0,0366
0,0067
0,0026
0,0096
1,4418
0,4470
0,4015
Azer
0,0431
0,0412
0,1498
0,0846
-0,0949
0,0117
0,0098
7,9034
0,6805
0,3122
Geo
0,0338
0,0914
0,1593
0,0404
0,2359
0,0060
0,0217
1,1856
0,7694
0,3162
Kaz
0,4579
0,0645
0,4677
0,0495
0,2462
0,1755
0,2286
46,5075
2,0001
0,6271
Kir
0,0109
-0,0379
0,0476
0,0317
0,3147
0,0042
0,0138
0,3086
0,3800
0,3041
Tag
0,0051
0,0225
0,0144
0,0167
0,1242
0,0029
0,0060
0,1307
0,3194
0,1577
27
Tur
0,0546
0,2655
0,4181
0,2655
0,3894
0,0193
0,0348
1,3273
0,8666
0,6935
Uzb
0,2447
0,0910
0,0090
0,0657
0,4343
0,0399
0,0640
1,6863
0,9169
0,4477
Tab A2 – Otros indicadores del modelo 1
% acumulada de variaciones explicadas de los autovectores extraídos
63,19 80,65 87,96 92,38 96,4 98,01 98,91 99,41 99,77 100
Autovectores de St
PIL
VPI
TD
VAPIL
TI
EXP
DE
IDE QSPIL
TP
autovet. 1 0,020 -0,965 -0,043 -0,229 0,057 -0,089 0,028 -0,007 -0,050 0,007
autovet. 2 0,579 -0,015 0,070
0,032
autovet. 3 0,025 -0,057 0,021
0,012 -0,996 -0,055 0,019 0,014
0,015 0,304 0,606 0,388
0,107
0,192
0,005 -0,018
Autovalores de St
123,37 34,1 14,276 8,616 7,854 3,143 1,771 0,976 0,695 0,448
TAB A3 – VALORES DE LA REGRESION
Regresión V1
Least Squares Estimates:
Constant
Variable 0
Variable 1
-275007.
-6.899571E-2
275.495
R Squared:
Sigma hat:
Number of cases:
Degrees of freedom:
0.939952
6.159256E-2
6
3
(40180.8)
(1.008045E-2)
(40.2512)
Regresión V2
Least Squares Estimates:
Constant
Variable 0
Variable 1
-4.314172E+6
-1.08174
4320.56
R Squared:
Sigma hat:
Number of cases:
Degrees of freedom:
0.995358
0.325708
6
3
Regresión V3
(212480.)
(5.330650E-2)
(212.853)
28
Least Squares Estimates:
Constant
Variable 0
Variable 1
24171.6
6.074998E-3
-24.2352
R Squared:
Sigma hat:
Number of cases:
Degrees of freedom:
0.725356
3.560192E-2
6
3
(23225.4)
(5.826732E-3)
(23.2661)
Regresión V4
Least Squares Estimates:
Constant
Variable 0
Variable 1
R Squared:
Sigma hat:
Number of cases:
Degrees of freedom:
-1.010874E+6
-0.253479
1012.39
(126943.)
(3.184717E-2)
(127.166)
0.968764
0.194589
6
3
Regresión V5
Least Squares Estimates:
Constant
Variable 0
Variable 1
1.317000E+6
0.330084
-1318.67
R Squared:
Sigma hat:
Number of cases:
Degrees of freedom:
0.856140
0.794651
6
3
(518402.)
(0.130055)
(519.311)
Regresión V6
Least Squares Estimates:
Constant
Variable 0
Variable 1
-8118.97
-1.937022E-3
7.93437
R Squared:
Sigma hat:
Number of cases:
Degrees of freedom:
0.994178
3.693926E-2
6
3
(24097.8)
(6.045606E-3)
(24.1401)
Regresión V7
Least Squares Estimates:
Constant
Variable 0
Variable 1
1485.29
4.185147E-4
-1.57901
(26411.7)
(6.626094E-3)
(26.4580)
29
R Squared:
Sigma hat:
Number of cases:
Degrees of freedom:
0.967949
4.048610E-2
6
3
Regresión V8
Least Squares Estimates:
Constant
Variable 0
Variable 1
-261209.
-6.542891E-2
261.463
R Squared:
Sigma hat:
Number of cases:
Degrees of freedom:
0.821854
0.254323
6
3
(165911.)
(4.162335E-2)
(166.202)
Regresión V9
Least Squares Estimates:
Constant
Variable 0
Variable 1
61078.1
1.534403E-2
-61.2265
R Squared:
Sigma hat:
Number of cases:
Degrees of freedom:
0.963354
2.253100E-2
6
3
(14698.4)
(3.687501E-3)
(14.7242)
Regresión V10
Least Squares Estimates:
Constant
Variable 0
Variable 1
197165.
4.931869E-2
-197.220
R Squared:
Sigma hat:
Number of cases:
Degrees of freedom:
0.943513
0.176589
6
3
centri x(.jt) nell'occasione 1
V1
0.796 V2 -5.788 V3
0.935 V10 1.839
centri x(.jt) nell'occasione 2
V1
1.014 V2
0.352 V3
0.938 V10 1.413
centri x(.jt) nell'occasione 3
V1
1.199 V2
3.225 V3
0.950 V10 1.228
centri x(.jt) nell'occasione 4
V1
1.243 V2
4.447 V3
0.980 V10 0.522
centri x(.jt) nell'occasione 5
(115200.)
(2.890108E-2)
(115.402)
0.939 V4
-0.524 V5
4.280 V6
0.517 V7
0.782 V8
0.377 V9
1.013 V4
0.845 V5
0.745 V6
0.670 V7
0.846 V8
0.613 V9
0.962 V4
1.538 V5
0.318 V6
0.883 V7
0.957 V8
0.847 V9
0.977 V4
1.955 V5
0.404 V6
1.128 V7
1.015 V8
1.612 V9
30
V1
0.966 V2
3.237 V3
1.024 V10 0.502
centri x(.jt) nell'occasione 6
V1
0.781 V2
0.528 V3
1.173 V10 0.497
centri x(ij.): unità Alb
V1
0.045 V2
2.115 V3
0.255 V10 0.353
centri x(ij.): unità Bie
V1
0.292 V2
2.022 V3
0.719 V10 1.669
centri x(ij.): unità BiH
V1
0.043 V2 15.430 V3
V9
0.478 V10 0.228
centri x(ij.): unità Bul
V1
0.322 V2 -2.649 V3
0.863 V10 2.534
centri x(ij.): unità Cro
V1
1.772 V2
5.055 V3
0.088 V10 1.183
centri x(ij.): unità Est
V1
0.264 V2
5.005 V3
2.620 V10 0.670
centri x(ij.): unità Let
V1
0.240 V2 -3.895 V3
1.826 V10 0.765
centri x(ij.): unità Lit
V1
0.404 V2 -4.558 V3
1.760 V10 0.680
centri x(ij.): unità Mac
V1
0.156 V2 -3.545 V3
1.499 V10 1.512
centri x(ij.): unità Mol
V1
0.016 V2 -2.931 V3
0.214 V10 0.248
centri x(ij.): unità Pol
V1
0.011 V2
0.023 V3
0.003 V10 0.001
centri x(ij.): unità RCeca
V1
0.006 V2
0.010 V3
0.004 V10 0.001
centri x(ij.): unità Rom
V1
0.001 V2 -0.002 V3
0.001 V10 0.001
centri x(ij.): unità Rus
V1 15.751 V2 -6.423 V3
V9
1.820 V10 5.643
centri x(ij.): unità RSlo
V1
1.381 V2 12.507 V3
2.697 V10 0.866
centri x(ij.): unità Slo
V1
4.016 V2 16.392 V3
V9
8.016 V10 3.643
centri x(ij.): unità Ucr
V1
0.555 V2 -3.762 V3
0.516 V10 1.180
centri x(ij.): unità Ung
V1
0.005 V2
0.029 V3
0.004 V10 0.002
centri x(ij.): unità Arm
1.022 V4
1.281 V5
0.091 V6
1.332 V7
1.193 V8
1.309 V9
1.087 V4
0.905 V5
0.162 V6
1.470 V7
1.207 V8
1.242 V9
0.721 V4
1.159 V5
0.069 V6
0.006 V7
0.036 V8
0.068 V9
0.174 V4
0.144 V5
3.874 V6
0.242 V7
0.157 V8
0.200 V9
1.472 V4
4.877 V5
0.004 V6
12.549 V7
0.163 V8
0.962 V4
-0.443 V5
1.661 V6
0.221 V7
0.743 V8
0.705 V9
2.896 V4
4.747 V5
0.451 V6
0.696 V7
1.534 V8
3.800 V9
1.582 V4
2.487 V5
0.322 V6
0.217 V7
0.297 V8
1.256 V9
1.935 V4
1.402 V5
0.181 V6
0.126 V7
0.282 V8
1.087 V9
1.653 V4
0.623 V5
0.313 V6
0.274 V7
0.317 V8
1.166 V9
3.625 V4
0.418 V5
0.252 V6
0.068 V7
0.122 V8
0.096 V9
0.040 V4
-0.875 V5
0.167 V6
0.011 V7
0.020 V8
0.033 V9
0.003 V4
0.005 V5
0.000 V6
0.003 V7
0.010 V8
0.027 V9
0.002 V4
0.002 V5
0.000 V6
0.004 V7
0.006 V8
0.019 V9
0.001 V4
0.000 V5
0.001 V6
0.004 V7
0.001 V8
0.002 V9
1.330 V4
-1.901 V5
1.401 V6
6.626 V7
17.517 V8
2.892 V4
4.639 V5
0.168 V6
1.183 V7
1.643 V8
4.321 V4
10.942 V5
0.600 V6
3.020 V7
2.187 V8
0.081 V4
-1.540 V5
0.919 V6
0.379 V7
0.399 V8
0.514 V9
0.003 V4
0.004 V5
0.001 V6
0.003 V7
0.007 V8
0.017 V9
0.003
9.964
1.648 V9
2.659
31
V1
0.014 V2
0.604
0.211 V10 0.394
centri x(ij.): unità Azer
V1
0.030 V2 -2.485
0.276 V10 0.761
centri x(ij.): unità Geo
V1
0.025 V2 -1.695
0.311 V10 0.408
centri x(ij.): unità Kaz
V1
0.443 V2 -4.308
0.874 V10 0.718
centri x(ij.): unità Kir
V1
0.011 V2 -0.677
0.178 V10 0.307
centri x(ij.): unità Tag
V1
0.004 V2 -0.607
0.108 V10 0.402
centri x(ij.): unità Tur
V1
0.035 V2
2.547
0.302 V10 1.282
centri x(ij.): unità Uzb
V1
0.159 V2
1.798
0.359 V10 0.552
It=.97Indice *
V3
0.223 V4
0.573 V5
2.125 V6
0.004 V7
0.014 V8
0.050 V9
V3
0.299 V4
-0.130 V5
0.834 V6
0.012 V7
0.014 V8
0.423 V9
V3
0.197 V4
0.391 V5
6.825 V6
0.008 V7
0.037 V8
0.064 V9
V3
0.779 V4
-0.891 V5
2.177 V6
0.232 V7
0.341 V8
1.941 V9
V3
0.094 V4
-0.041 V5
0.102 V6
0.006 V7
0.021 V8
0.035 V9
V3
0.019 V4
-0.201 V5
0.242 V6
0.004 V7
0.010 V8
0.005 V9
V3
0.685 V4
-0.576 V5
2.241 V6
0.033 V7
0.040 V8
0.101 V9
V3
0.012 V4
0.186 V5
1.071 V6
0.068 V7
0.083 V8
0.119 V9
32
2. Los países en transición en el contexto de los movimientos de los capitales internacionales
En el transcurso de los anos noventa, los países en transición, empeñados en la modernización de la
estructura socio-económica y política, han asumido una importancia fundamental al interior de la
creciente integración de la economía mundial; tal fenómeno, conocido con el nombre de
globalización, se extiende por conducto de el comercio exterior, la producción transnacional y el
movimiento internacional de capitales14 . Por tanto, se quiere, estudiar, a través una metodología
estadística, el proceso de internacionalización productiva de los países ex-comunistas. La decisión
de estudiar la penetración económica de las empresas multinacionales en los países en transición ha
sido dictada del hecho que los datos a nuestra disposición evidencian que en los últimos años el
inversiones productivas dirigidas hacia tales países ha asumido de connotados decididamente
interesantes, con incrementos porcentuales que muestran un fuerte interés hacia estos países. El
cambio en curso de las directrices geográficas de las multinacionales con respecto sea al comercio
que los inversiones directos exteriores nos lleva por lo tanto, a intentar de evidenciar cuales son las
variables que impulsan a tales multinacionales a orientar sus inversiones en una área en vez que en
otra.
Nuestra área de interés se presenta en la escena internacional de forma no homogénea; en efecto, tal
área es constituida, de una parte, de los países del Europa centro oriental (incluso la Rusia) (PECO),
en la cual, la situación económica, política y social resulta muy estable y de la otra parte los países
de la Confederación de los Estados Independientes (CEI ) que se encuentran en una condición de un
grande atraso económico: en efecto, en los primeros, el proceso de transformación y de integración
en la U.E se encuentra en un estadio mas avanzado, mientras en los segundos muchos problemas
todavía no se resuelven y las relaciones con la misma Unión Europea son todavía hoy en fase
contractual, aunque por cuanto en lo tocante a los mencionados acuerdos de primera generación.
La susodicha no homogeneidad, como el resto es intuible, influencia de forma negativa la situación
económica de la entera área; en realidad, considerando los países en transición en su complejo, se
nota que la mayor parte de los indicadores macroeconómicos son fuertemente negativos y esto no
nos consiente de visualizar correctamente los notables progresos realizados de la mayor parte de los
países de la Europa centro oriental.
Aquí posteriormente, vienen presentados gráficos de algunos principales indicadores
macroeconómicos que dan una idea de como el atraso económico de los CEI condiciona
fuertemente el desarrollo económico de la Europa centro oriental.
14
Vasapollo L. , Una geoeconomía para la “ estabilidad” del grande Imperio “Profit Global Nato”. Cuader nos Cestes, n. 3, 1999.
33
Grafico 5 – Indicadores macroeconómicos de los países en transición
Importazioni dall'UE (mln. di $)
135000
120000
105000
90000
75000
60000
45000
30000
15000
0
1992
1993
1994
1995
Peco
1996
CSI
1997
1998
1999
1998
1999
Transizione
Esportazioni verso l'UE (mln. di $)
120000
105000
90000
75000
60000
45000
30000
15000
0
1992
1993
1994
1995
Peco
1996
CSI
1997
Transizione
34
IDE mondiali in entrata (mln. di $)
25000
22500
20000
17500
15000
12500
10000
7500
5000
2500
0
1992
1993
1994
1995
Peco
1996
CSI
1997
1998
1999
1998
1999
1998
1999
Transizione
Produzione industriale (var. % annua)
9
6
3
0
-3
1992
1993
1994
1995
1996
1997
-6
-9
-12
-15
-18
-21
-24
-27
Peco
CSI
Transizione
Tasso di disoccupazione (%)
14
12
10
8
6
4
2
0
1992
1993
1994
1995
Peco
1996
CSI
1997
Transizione
35
Tasso di Inflazione (%)
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
1992
1993
1994
Peco
1995
CSI
1996
1997
Transizione
1998
1999
Russia
Real GDP (annual percent change)
6
4
2
0
-2
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
-4
-6
-8
-10
-12
-14
-16
-18
-20
Peco
CSI
Russia
billions of $
Summary of Payments Balances on Current Account
21
18
15
12
9
6
3
0
-3
-6
-9
-12
-15
-18
-21
-24
-27
1992
1993
1994
Peco
1995
CSI
1996
Russia
1997
1998
Transizione
1999
36
External debt (miliardi $)
360
330
billions of $
300
270
240
210
180
150
120
90
60
30
0
1992
1993
1994
Peco
1995
CSI
1996
Russia
1997
1998
1999
Transizione
billions of $
Debt-service payments (miliardi $)
52
48
44
40
36
32
28
24
20
16
12
8
4
0
1992
1993
1994
Peco
1995
CSI
1996
Russia
1997
1998
1999
Transizione
%
External debt (% of exports of goods and services)
195
180
165
150
135
120
105
90
75
60
45
30
15
0
1992
1993
1994
Peco
1995
CSI
1996
Russia
1997
1998
Transizione
1999
37
%
Debt-service payments (% of exports of goods and services)
26
24
22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
1992
1993
1994
Peco
1995
CSI
1996
Russia
1997
1998
1999
Transizione
%
Summary of Sources and Uses of Saving (% of GDP)
26
24
22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
-2
-4
1994
1995
1996
Saving
Net lending
Factor income
Acquisition of foreign assets
1997
1998
1999
Investment
Current transfers
Resource balance
Change in reserves
Para poder alcanzar los objetivos trazados, se ha decidido de estudiar el vinculo existente entre los
flujos mundiales de inversiones directos exteriores hacia los países en transición y un conjunto de
variables explicativas que describen algunas características estructurales y expansivas sea del U.E,
en cuanto principal área de proveniencia, que de los países ex- comunistas. Lamentablemente,
tratándose de un análisis observacional sobre pocas unidades, se deberá hacer frente a dos tipos de
problemas: el primero considera la escogencia del numero de variables que deberá contener con el
fin de satisfacer los criterios de estudios ligados al problema del grado de multicolinear y de
redundancia; y el segundo considera la justa interpretación que es necesario dar a un grupo de
variables que presentan un contenido informativo valioso, pero al mismo tiempo general. El
conjunto de variables considerado esta visualizado en la tabla 6.
Los datos utilizados son aquellos producidos y publicados del FMI, del UNCTAD, de la Banca de
Italia y de la EBRD en el periodo que va del 1994 al 1999, ò sea del ano en los cuales en algunos
países del Europa centro oriental, en particular Polonia, Hungría, Eslovenia, había terminado la
recensión transicional.
38
La metodología aplicada puede ser subdividida en varias fases: vendrá impostada un análisis de la
regresión lineal múltiple con el fin de explicar los investimientos directos exteriores ( IDE ) en
entrada en función de las variables explicativas escogidas. En medida precaucional, antes de
proceder con la regresión vendrá efectuado un análisis de la variación finalizada a la reducción del
grado de multicolinearidad y de redundancia de las variables escogidas. Operativamente se
procederá a la construcción de un modelo de regresión lineal múltiple en el cual la variable
dependiente viene explicada a través el mismo sep de variables explicativas.
Para hacer esto es indispensable el auxilio informático, a través la utilización de algunos módulos
del software SPSS, en particular aquellos relativos al análisis de la correlación y de la regresión
lineal múltiple.
2 . 1 LOS RESULTADOS OBTENIDOS
Por lo tanto, como habíamos ya dicho, en este trabajo se quiere estudiar ( y al mismo tiempo
predecir ) cuales entre las variables inseridas en el set objeto de estudio , son las más significativas a
explicar las determinantes que impulsan las empresas multinacionales a orientar sus investimientos
en los países en transición, en vez que en las otras macro áreas económicas ò simétricamente, a
rendir tal área particularmente atractiva. Para tal fin, viene utilizado un modelo de regresión lineal
múltiple. El modelo de regresión lineal, en este caso de tipo temporal j = t, con t = 1994, …, 1999
que indica la genérica unidad ano, expresa la relación lineal existente entre la variable dependiente
Yt y algunas variables explicativas Xit, con i = 1, …, k.
La selección de la k variable independiente inserida en el modelo ha sido hecho después de haber
efectuado un atento análisis de la matriz del coeficiente de correlación r : han sido seleccionadas
aquellas variables explicativas para las cuales es alta la correlación con la variable dependiente,
pero al mismo tiempo no correladas entre ellas. Esto ha permitido, por un lado, de introducir
variables que presentan efectivamente una relación lineal con la variable dependiente y, del otro
lado, de reducir el grado de multicolinearidad, de modo que los resultados obtenidos no sean
comprometidos de la contribución redundante de eventuales variables explicativas entre ellas
linealmente dependientes. La expresión del coeficiente de correlación del Bravais 15, es:
n
r=
xy
xy
n
n
i 1
i 1
n XiYi   Xi Yi
=
i 1
 n
 n

n Xi2    Xi 
 i 1

 i 1
2
2
  n
 n
 
2
 * n Yi    Yi  
 i 1  
  i 1
Han sido seleccionadas aquellas con un coeficiente de correlación r inferior al nivel 0,70. En tal
modo, el modelo de estudio presenta un bajo grado de multicolinearidad tal de garantizar la
determinación de intervalos de confidencia suficientemente contenidos. Las variables elegidas para
nuestro modelo de regresión son: V2, V13, V28. Antes de comentar, de un punto de vista
15
En Apéndice esta reportada la matriz de correlación
39
económico, los resultados obtenidos se retiene fundamental analizar el output de un punto de vista
inferencial y verificar la calidad del análisis propuesto.
Tab. 6 Variables inclusas en el análisis de regresión lineal múltiple
Variable Independiente
V1 IDE en entrada del mundo(millones de dólares)
V2
V3
V4
V5
V6
V7
V8
V9
V10
V11
V12
V13
V14
V15
V16
V17
V18
V19
V20
V21
V22
V23
V24
V25
V26
V27
V28
V29
V30
V31
V32
V33
V34
V35
V36
V37
V38
V39
Exp hacia UE (millones de dólares)
Deuda total (millares de dólares )
DT / exp Bienes y servicio %
Servicio deuda / exp. Bienes y servicio (%)
Posiciòn neta hacia el exterior de las bancas (millares liras)
Precio al consumo (%)
Payments Balances on Current account (mld.$)
Central government fiscal balance (% of GDP)
General government fiscal balance (% of GDP)
External debt (miliardi $)
Debt-service payments (miliardi di $)
External debt (% of exports of goods and services)
Debt-service payments (% of exports of goods and services)
Net private capital flows (miliardi di dollari)
Net private direct investment (miliardi di dollari)
Net private portfolio investment (miliardi di dollari)
Other net private capital flows (miliardi di dollari)
Net official flows (miliardi di dollari)
Change in reserves (miliardi di dollari)
Gross domestic product, constant prices (var. % annua)
Tasa de desocupaciòn UE (%)
Growth in employment UE (%)
Consumer prices UE (%)
Hourly earnings (salario orario) UE (var. % annua)
Productivity UE (var. % annua)
Unit labor costs in manufacturing UE (var. % annua)
Export volumen UE (var.% anual)
Financiamiento netos totales de los mercados internac. (mill de &)
Saving (% of GDP)
Investment (% of GDP)
Net Lending (% of GDP)
Current transfer (% of GDP)
Factor income (% of GDP)
Resource balance (% of GDP)
Acquisition of foreign assets (% of GDP)
Importaciones de la UE (millones de dólares)
producción industrial ( var. % anual )
Tasa de desocupación ( % )
1994
7096,00
1995
16223,00
1996
15451,00
1998
24290,00
1999
25686,00
1994
67452,10
258,70
127,70
10,20
4428,00
273,30
2,10
-7,50
-7,30
248,70
21,80
122,90
10,80
8,64
5,31
17,33
-14,00
-13,74
-5,28
-7,62
11,00
-0,10
3,00
3,60
7,50
-3,50
8,80
5,50
24,40
24,90
-0,60
0,90
-1,00
-0,40
1,90
69067,00
-9,09
8,92
1995
85381,30
276,40
107,00
11,10
5008,00
133,50
-1,80
-4,60
-4,60
267,20
30,00
103,40
11,60
51,05
13,05
14,63
23,37
-5,94
-37,67
-1,49
10,50
0,70
2,90
3,90
3,30
0,60
8,00
6,10
23,80
24,60
-0,80
0,80
-0,70
-0,80
2,00
90957,60
-0,64
10,11
Variables explicativas
1996
1997
1998
90373,80 100901,70 109630,70
301,70
314,00
353,70
107,70
106,10
124,10
10,60
10,30
17,60
4011,00
3622,00
4303,00
42,40
27,30
21,80
-16,90
-26,10
-24,80
-4,60
-4,70
-3,60
-5,80
-5,40
-5,40
285,70
297,90
347,10
33,10
32,40
49,20
101,70
100,90
120,40
11,80
11,00
17,10
19,33
6,22
28,39
12,77
17,22
20,33
14,69
10,63
6,04
-8,12
-21,63
2,02
4,59
26,18
6,49
-2,17
-9,52
-1,07
-0,52
1,63
-0,78
10,60
10,30
9,50
0,60
1,00
2,00
2,50
1,80
1,40
4,10
3,20
2,20
2,80
4,10
2,20
1,30
-0,80
0,10
4,70
9,90
6,20
11,00
28,30
30,60
21,90
20,60
17,80
24,40
24,00
21,00
-2,50
-3,40
-3,20
0,80
0,90
0,90
-0,90
-1,20
-2,10
-2,50
-3,00
-2,00
….
2,70
1,30
101880,50 115529,60 127210,50
4,13
5,30
2,79
10,47
11,90
12,62
1999
114458,40
355,70
129,60
16,50
4952,00
43,70
-5,30
-2,10
-3,40
353,00
51,40
122,10
17,80
13,36
20,73
-7,09
-0,28
-0,16
-7,06
2,39
8,80
1,60
1,40
3,00
2,40
0,60
4,50
18,50
22,40
21,30
1,20
1,20
-3,80
3,90
5,80
118942,00
1,14
11,88
Fuente: Bdl ( 2000, 2001 ) FMI ( 2000) EBRD (2000) UNCTAD (1998, 2000 )
1997
22968,00
40
Mirando los niveles obtenidos de los coeficientes de determinación se puede afirmar, siempre con
una cierta cautela, considerado el numero limitado de las observaciones, que el hiperplano de
regresión se adapta bien a nuestros datos.
Tab. 7 – Cuadro reasuntivo de la Rlm
Riepilogo del modelo
Modelo R R-cuadrato R-cuadrato corretto Error estd. de la estima Durbin-Watson
1 1,00 1,00
0,99
715,85
2,59
ANOVA
Suma de los cuadrados df Media de los cuadrados
Regresión
Residuo
Total
248548210,71
1024889,29
249573100,00
3,00
2,00
5,00
82849403,57
512444,65
F Sig.
161,67 0,01
Coeficientes
Coeficientes no estandarizados
B
-22329,20
543,44
-37,34
0,44
( Constante)
V28
V13
V2
Coeficientes estandarizados
Error estd.
4620,77
167,75
30,27
0,02
Beta
0,17
-0,06
1,07
t
Sig. estadística de colinearidad
Tolerancia
VIF
-4,83 0,04
3,24 0,08
0,73
1,36
-1,23 0,34
0,94
1,06
20,75 0,00
0,77
1,29
Diagnostico de Colinearidad
Autovalor
Dimensión
1,00
2,00
3,00
4,00
3,90
0,08
0,01
0,00
índice di Colinearidad Variabilidad explicada
(Costante)
1,00
0,00
6,92
0,00
16,81
0,02
37,78
0,98
V28
0,00
0,48
0,21
0,31
V13
0,00
0,00
0,23
0,77
V2
0,00
0,07
0,71
0,22
Estadísticas de los residuos
Mínimo Máximo Media Desviación Estad. N
7290,51 25490,33 18619,00
7050,51
6,00
-402,69 817,42
0,00
452,74
6,00
0,97
0,00
1,00
6,00
Valor considerado estad -1,61
Residuo estad.
-0,56
1,14
0,00
0,63
6,00
Valor considerado
Residuo
La primera fase del de los modelos de regresión considera el estudio de los coeficientes de las
ecuaciones. Recordemos que el genérico coeficiente B1 expresa la relación de dependencia
existente entre la variable dependiente Y, y la variable explicativa X1 suponiendo constante las
otras variables y toma el nombre de coeficiente de regresión parcial. En otros términos indica como
cambia la variable dependiente Y, si la variable explicativa X1 aumenta de una unidad.
Consideraciones análogas vienen efectuadas con referencia a los otros coeficientes.
Asume seguramente un rol de primera importancia el análisis del cuadrado del coeficiente de
correlación y del correspondiente coeficiente correcto (tiene cuenta del número de variables
explicativas). En efecto estos indicadores miden la bondad de la regresión efectuada, en particular
41
medida el grado de convergencia de los punto hacia los puntos teóricos. De los datos propuestos
podemos observar un optimo nivel de bondad de la adaptación.
Dicho esto podemos andar más a fondo del análisis y verificar la significatividad estadística de los
singulares coeficientes de regresión parcial. De los datos propuestos podemos observar como no en
todos los casos la hipótesis de ausencia de la relación de regresión lineal venga rechazada en pleno.
Este elemento puede ser explicado haciendo referencia al hecho que nos encontramos de frente a un
análisis observacional efectuado sobre pocas unidades, pero de cualquier modo se retiene que los
coeficientes tiendan a la significatividad y que si hubiésemos tenido un numero de unidad más
consistente se habrían obtenido mejores valores. Las únicas variables que exprimen una relación
lineal positivo, la cuya estimación del coeficiente de regresión es significativa, son la V2 y la V28 ò
sea , respectivamente, las exportaciones de los países en transición hacia la UE y la variación
porcentual de la exportaciones de la UE hacia los países en transición.
Una vez estimados los coeficientes y analizada la bondad de la adaptación, es necesario estudiarle
la significatividad. Para hacer esto consideramos la tabla del análisis de la variación (ANOVA) para
la regresión lineal múltiple donde son reportadas las desviaciones totales, del error(ò los residuos) y
de regresión y los relativos grados de libertad.
Si quiere verificar la hipótesis de base de ausencia de una relación de regresión lineal entre las
variables. Consideremos por consiguiente las siguientes hipótesis de base y alternativa.
H0: B1=B2=0
H1: B1B2
La estadística de referencia esta dada del raporto entre la variación de regresión y la variación del
error y aproxima una distribución F de Fisher y Snedecor. De los datos reportados anteriormente
podemos agregar al rechazo de la hipótesis de ausencia de regresión y afirmar con certeza la
existencia de un a relación entre la variable dependiente y las variables explicativas.
El ultimo aspecto considerado en cuanto a el análisis de los residuos para el cual ha sido efectuada
la verificación del test de Durbin-Watson para examinar la hipótesis de presencia de auto
correlación de los residuos ò series. En base a los valores reportados del test de Durbin-Watson, no
podemos rechazar con certeza la hipótesis de presencia de auto correlación de los residuos (ò de
correlación serial); en efecto, por un nivel de probabilidad 0,01, han sido reencontrados en la tabla
de referencia los siguientes valores16 15 :
n = 15 (mínimo valor disponible en la tabla );
de = 0,39; du = 1,96
Podemos ahora, una vez efectuada la descripción de los resultados de la regresión proceder a
interpretar económicamente los resultados obtenidos.
Por consiguiente, podemos decir que la penetración económica de las empresas multinacionales,
en particular de origen europea, esta fuertemente dictada de la posibilidad de ampliar los
mercados de entrada y al mismo tiempo producir a menor costo de producción. De la otra parte,
la enorme cantidad de mano de opera especializada a bajo costo ha sido la principal peculiaridad
de estos países en los últimos diez anos; esto ha constituido para las empresas multinacionales
un elevado factor de atracción. además, la presencia en tal área permite a las multinacionales de
limitar el campo de influencia a las multinacionales de origen diverso de aquellas europeas, en
primer lugar aquellas que residen en los Estados Unidos y en Japón. Esto en definitiva explica la
lucha neoeconómica y geopolítica entre las tres susodichas potencias económicas y en particular
16
Se recuerda que la condición para no rechazar la hipótesis de ausencia de auto correlación, si el test es a dos colas,es : d u<d<4-du;
mientras se rechaza la hipótesis de base si d<de ò bien d>4 –de en los otros casos el test no permite de decidir si el test es a una cola,
se rechaza la hipótesis de base si d<de; no se rechaza Ho si d > du; mientras no se puede decidir en los otros casos (Cfr. Rizzi,1997).
42
entre los dos polos imperialistas U.E y los Estados Unidos. Por lo tanto, el creciente intercambio
comercial, entre la Unión Europea y los países de esta área, lleva a creer que ya sea en acto un
proceso de autoalimentación; en realidad, si la fuerte presencia en los países ex - comunistas,
iniciada al día siguiente de la caída del Comecom, ha, en cualquier modo, de un lado, facilitado
la reestructuración productiva y la introducción de eficientes elementos capitalistas, mejorando
de hecho la situación macroeconómica de estos países, de otro lado ha sido solo un modo para
acelerar el proceso de explotación con el fin de aumentar sus propias ganancias por vía de un
aumento de la productividad industrial obtenida gracias a los menores costos agregados de los
factores productivos.
43
Conclusiones
Los países balcánicos muy vecinos a nuestro país, teatro de anos de guerras “humanitarias” de parte
de la NATO con la hipócrita y falsa motivación de combatir el “ nacionalismo radicado, la
intolerancia y la limpieza étnica” van colocados en un contexto geográfico europeo. Pueblos como
los serbios, los croatas, los búlgaros, los albaneses, y bosniacos deben ser considerados “europeos a
todos los efectos “, aunque si después son vistos como pertenecientes a aquella parte de Europa
débil y sometida que debe de toda forma y en cualquier modo ser “civilizada”; pero mejor sería
decir explotada y usurpada de los propios recursos.
Está claro, entonces, que las intervenciones militares de parte de la NATO (guiados como siempre
de los USA) responden a exigencias de dominio geoeconómico y geopolítico; exigencias cada
vez mas apresuradas de las urgentes miras expansionistas USA acelerada de la crisis económica.
Realmente, la intervención militar en los Balcanes del 1999 ha dado un nuevo estimulo a la gran
industria bélica USA con la posibilidad de alcanzar elevados provechos para la industrias de
armas y estableciéndose en una área estratégica tentando de disminuir la influencia de la UE. En
efecto va evidenciado el verdadero objetivo de alcanzar con los intervenciones militares: o sea el
enfrentamiento USA-UE por el control de los “corredores” que colegan el Mediterráneo al
Caucazo y al Mar Caspio y que son de importancia fundamental estratégica sobre un medio
periodo para hacer afluir los recursos energéticos ( petróleo, gas, etc.) de estos territorios al
Occidente.
En la Euroasia vive el 75% de la población mundial y ya a partir de solo este dato se dice cual sea
la importancia de esta extensa porción de nuestro planeta. Para aclarar mejor este concepto basta
recordar el aforismo de Harold Mackinder:
“ Quien gobierna la Europa oriental manda la zona central ;
quien gobierna la zona central manda la masa euroasiática;
quien gobierna la masa euroasiática manda el mundo entero”17
Investimientos en Euroasia, en realidad, significan provechos para las multinacionales,
acaparamiento de recursos primarios y de capital humano a bajo precio con buena especialización,
control del petróleo, de las materias primas y de las fuentes de energía, determinación del valor de
la cotización del barril del petróleo y por consiguiente, determinación del valor que jugara en el
futuro el rol de reserva internacional. Esto significa provecho y capital inmediatamente disponible
para los operadores financieros, institucionales y no, para las especulaciones internacionales con
carácter desestabilizante para los países sometidos al agresión económica de parte de las grandes
potencias occidentales.
La perspectiva parece ser aquella de un contexto internacional de guerras difusas a la búsqueda de
hipotéticos terroristas presentes a nivel internacional en todas las áreas (Afganistán, Irak, Libano,
otros países del área hasta involucrar nuevamente los Balcanes,
y el área euro-asiática en general). Guerra de largo periodo ( mirar la hipótesis de fuentes
oficiales sobre misiones “justicia infinita”, “libertad duradera”, etc. etc.). En efecto estos territorios,
también son caracterizados de una situación diversificada fragmentada y depresiva sobre el
plano socio-económico general, registran relevantes potencialidad por los recursos energéticos
presentes y por la colocación espacial de enlace entre Asia y Europa al punto de atraer los
varios países a desarrollo avanzado que tienen la intención de aprovechar de las oportunidades
de investimientos y de cambios que tal área ofrece, insidiandose en zonas con un alto
significado estratégico de control.
17
Cfr. Z. Brzezinski, La grande scacchiera, pag.55. ,”
44
Se esta entonces en presencia de un escenario geoeconómico y político nuevo, impuesto sobre
relaciones a dos voces, y no mas unilaterales de tipo asistencial, entre estos países y la Unión
Europea y la ONU. De la caída de la Unión Soviética y del Muro de Berlín de 1989, el este
europeo se ha convertido en un enorme “astillero” comprometido en una gigantesca
modernización en sentido capitalista y de transición a la economía de mercado. Esto ha
quedado parte relevante del programa de intervención y de expansión principalmente para
muchas de las economías de los países de la Unión Europea. En efecto, La intervención
económica en los países de la Europa centro-oriental (PECO) significa la salvaguardia de los
notables investimientos que las mayores multinacionales del mundo y en particular de la UE,
han hecho en estos territorios y también la participación en el reparto de los yacimientos de
petróleo y de gas de la Euroasia, a las concesiones y a los relativos derechos de explotación,
así como al control de las rutas de los oleoductos.
A la luz de cuanto expuesto, resulta claro que detrás de los intereses de naturaleza económica
productiva de las grandes potencias occidentales, que con esta área han ulteriormente reforzado
sus relaciones colaborativas, se encuentran particulares intereses geopolíticos tendientes a la
“colonización” de un territorio de fundamental importancia estratégica; teniendo de toda forma
prioridad absoluta la UE que con la expansión en esta área quiere caracterizar definitivamente un
su polo político-económico que se pone como principal antagonista, de los Estados Unidos que
después del derrumbe de la Unión Soviética quisieran en vez imponerse como única superpotencia
mundial. Pero el proceso en acto no puede reportar la globalización, hacia al modelo unipolar.
Se trata de una verdadera y dura y despiadada competición global entre los principales bloques
económicos; una competición global entre polos imperialistas y por consiguiente a carácter
político-estratégico.
Actualmente para el “superimperialismo” unipolar estadounidense no hay espacio, no existe el
contexto económico adapto, existe la fuerte concurrencia de otros polos, y la potencia militar
USA, por cuanto predominante, no es suficiente ni capaz de imponerse, es mas evidencia
mayormente las contradicciones interimperialistas. Explicativos al respecto son las publicas
dificultades de los USA en estos últimos días, sea a carácter militar sea en sentido diplomático y
de dominio geopolítico y geoeconómico. De frente de un hipotecado “frente único internacional
contra el terrorismo” siempre mas emergen los desacuerdos, las diferencias, los conflictos entre
polos (USA y UE en particular) y también con aquellos grandes países así dichos emergentes ( ver
Iran, China, Rusia, Pakistan, India) que mas allá de las iniciales e instrumentales posiciones de
apoyo no podrán de seguro aceptar una presencia USA en Euroasia y Centro Asia a largo plazo
con finalidad de control geoeconómico.
Por lo tanto el movimiento de los trabajadores, y los opositores al modelo capitalista en general,
deberán tomar en cuenta este escenario de Keynesianismo de guerra como fenómeno económico
estructural y por consiguiente prepararse a restricciones de parte de los gobiernos en el plano de las
libertades individuales y sindicales, de derechos en genere y con formas de desarrollo del gasto
público a carácter militar, con consiguientes restricciones cómicas que golpearan siempre más los
salarios y el gasto social.