Una Estimación de la Tasa de Interés Real Neutral para

UNIVERSIDAD CATÓLICA SANTO DOMINGO
Santo Domingo, República Dominicana
“Una estimación de la tasa de interés real
neutral para la Economía Dominicana.”
Tesis para optar por el título de:
MAESTRÍA EN ECONOMÍA APLICADA, MONETARIA Y FINANCIERA
Por:
Fidel Ernesto Morla Martínez
Octubre 2013
Aprobado por:
_______________________________
Julio Gabriel Andújar Scheker, PhD.
Coordinador de Tesis
_______________________________
Frank Fuentes Brito
Lector
ii
A mis padres, que han sido el soporte durante toda mi vida.
Sin ellos, no se hubiese podido llegar ni siquiera a esta página…
iii
Agradecimientos
Antes de todo, quisiera agradecer a Dios que en su benevolencia me ayudó a cruzar todo el camino hasta
ahora. Luego, desde el fondo quisiera reconocer y agradecer a mis padres, por su guía, ayuda y paciencia
siempre. También agradezco a mis amigos, que en buenas y malas no han dejado de serlo, ellos saben a
quienes me refiero, porque de seguro están leyendo esto. Mis compañeros de maestría con los cuales
pasamos juntos todo el trayecto y pusieron su grano de arena para hacer esto posible. Mis compañeros de
trabajo y de vida. Si tuviese más de una página de agradecimientos, más de la mitad la escribiría para dar
la gracias a mi asesor quién funge como maestro y mentor al mismo tiempo y me ha ayudado
cuantiosamente. Gracias a todos los que dijeron presente de cualquier manera durante esta fase. Gracias a
todos ellos.
iv
Síntesis
Los Bancos Centrales modernos manejan su política monetaria mediante el ajuste de las tasas de interés
de corto plazo con el objetivo final de mantener la inflación dentro de un objetivo de mediano plazo.
Estos movimientos de tasas de interés buscan estimular o contraer la economía cuando la inflación se
desvía de su meta. En consecuencia, hay una tasa de interés de mediano plazo que corresponde a una
política monetaria neutral. Este tipo de interés, se conoce como la Tasa de Interés Real Neutral.
Identificar y entender el comportamiento de este punto de referencia es de suma importancia para los
hacedores de política, para tener una perspectiva de los efectos de la política ejecutada. Utilizando
información del Banco Central de la República Dominicana, el presente trabajo presenta evidencia de que
existe una Tasa de Interés Real Neutral en la economía dominicana. Asimismo, se estima un producto
potencial congruente con esta tasa de interés, así como los efectos de los choques de producto, precios y
expectativas cambiarias sobre esta Tasa de Interés Real Neutral.
v
“There is a certain rate of interest on loans which is neutral in respect to
commodity prices, and tends neither to raise nor to lower them. This is
necessarily the same as the rate of interest which would be determined by
supply and demand if no use were made of money and all lending were
effected in the form of real capital goods. It comes to much the same thing to
describe it as the current value of the natural rate of interest on capital”.
Wicksell (1898)
vi
Índice General.
I. Introducción------------------------------------------------------------------------------------ 1
I.1 Aspectos generales. ------------------------------------------------------------------------ 1
I.2 Justificación. -------------------------------------------------------------------------------- 2
I.3 Objetivos. ------------------------------------------------------------------------------------ 4
I.4 Alcance y limitaciones--------------------------------------------------------------------- 5
I.5 Estructura del estudio ---------------------------------------------------------------------- 6
II. La Política Monetaria de la República Dominicana ---------------------------------- 7
II.1 Evolución de la Política Monetaria Dominicana. ------------------------------------- 7
III. Revisión de literatura --------------------------------------------------------------------- 11
III.1 Fundamentos Conceptuales y Teóricos de la Tasa de Interés Real Neutral. ---- 13
III.2 Comprobaciones Empíricas de la Tasa de Interés Real Neutral. ------------------ 17
IV. Marco Teórico y Metodología. ---------------------------------------------------------- 24
IV.1 Extracción de tendencia a través del Filtro de Hodrick y Prescott. --------------- 25
IV.2 Filtro Paso-Banda de Baxter y King. ------------------------------------------------- 27
IV.3 Paridad Descubierta de Tasas de Interés. -------------------------------------------- 29
IV.4 Filtro de Kalman. ------------------------------------------------------------------------ 30
IV.5 Vectores Autorregresivos Estructurales (SVAR). ---------------------------------- 33
V. Análisis de los datos. ------------------------------------------------------------------------ 37
V.1 Descripción de los Datos. --------------------------------------------------------------- 37
V.2 Propiedades de Estacionariedad -------------------------------------------------------- 42
VI. Estimación y análisis de los resultados.------------------------------------------------ 44
VI.1 Filtro de Hodrick-Prescott. ------------------------------------------------------------- 44
VI.2 Filtro de Baxter-King. ------------------------------------------------------------------ 46
VI.3 Paridad Descubierta de Tasas de Interés.-------------------------------------------- 47
VI.4 Filtro de Kalman. ----------------------------------------------------------------------- 49
VI.5 Estimación de la TIRN: SVAR. ------------------------------------------------------ 51
VI.5.1 SVAR con Tasa de Interés Interbancaria.--------------------------------------- 51
VI.5.2 SVAR con Tasas de Interés Activas a más a 5 años. -------------------------- 55
VII. Análisis Económico, Conclusiones y Recomendaciones. -------------------------- 57
Referencias. -------------------------------------------------------------------------------------- 62
Anexos. -------------------------------------------------------------------------------------------- 69
vii
Índice de Gráficos y Tablas.
Gráfico II.1a. Crecimiento PIB, 1971-2000. ---------------------------------------------------- 8
Gráfico II.1b. Desempleo Ampliado, 1971-2000. ---------------------------------------------- 8
Gráfico II.1c. Inflación Interanual, 1971-2000. ------------------------------------------------- 8
Gráfico II.2. ----------------------------------------------------------------------------------------- 11
Tabla III.1. Estimaciones de la TIRN en América Latina. ----------------------------------- 21
Tabla IV.1. Descripción de los Componentes de Series Temporales. ----------------------- 25
Gráfico IV.1. Función de Respuesta de Frecuencia.------------------------------------------- 28
Tabla V.1. Estadística Descriptiva Variables Seleccionadas. -------------------------------- 37
Tabla V.2. Prueba de Raíz Unitaria. ------------------------------------------------------------- 37
Gráfico V.1a. Tasa de Interés Interbancaria, 1996-2012 -------------------------------------- 38
Gráfico V.1b. Tasa de Interés Interbancaria, Lombarda y Overnight, 1996-2012--------- 38
Gráfico V.2. Inflación Interanual, 1996-2012 -------------------------------------------------- 39
Gráfico V.3. Producto Interno Bruto, Precios Constantes de 1991, 1996-2012------------ 40
Gráfico V.4a. Tasa de Interés Activa y Pasiva, Banca Múltiple, 1996-2012--------------- 41
Gráfico V.4b. Tasa de Interés Activa y Pasiva a 90 días, Banca Múltiple, 1996-2012 --- 41
Gráfico V.5a Tipo de Cambio Nominal de Venta, 1996-2012 ------------------------------- 42
Gráfico V.5b. Índice de Tipo de Cambio Real (EE.UU), 1996-2012 ----------------------- 42
Gráfico VI.1a. Tasa de Interés Interbancaria y Real Ex-ante, 1996-2012 ------------------ 45
Gráfico VI.1b. Tasa de Interés Real Neutral, 1996-2012 ------------------------------------- 45
Gráfico VI.2a TIRN Estimada con Filtro BK, 1996-2012------------------------------------ 46
Gráfico VI.2b. Función de Respuesta de Frecuencia ------------------------------------------ 46
Tabla VI.1. TIRN a partir de la Paridad de Tasas---------------------------------------------- 48
Tabla VI.2. TIRN a partir del Filtro de Kalman ----------------------------------------------- 49
Gráfico VI.3a Brecha de Producto, 1996-2012 ------------------------------------------------ 50
Gráfico VI.3b. TIRN y Tasa de Interés Real Ex-ante, 1996-2012--------------------------- 50
Gráfico VI.4. Respuesta Acumulada a una Desviación Estructural ------------------------- 53
Gráfico VI.5. Descomposición de Varianza ---------------------------------------------------- 54
Gráfico VI.6. Respuesta Acumulada a una Desviación Estructural ------------------------- 55
Tabla VII.1 Resumen de Resultados ------------------------------------------------------------ 57
viii
Capítulo I
Introducción.
I.1 Aspectos Generales.
En las economías modernas, el instrumento más utilizado en la ejecución de la
política monetaria es la tasa de interés. Esta situación es el resultado de la migración
de bancos centrales de estrategias de políticas basadas en agregados monetarios a
Esquemas de Metas de Inflación (EMI). El uso de las tasas de interés como
instrumento principal de política monetaria revivió el viejo debate sobre la
existencia o no de un tipo de interés natural que equilibra las condiciones de oferta
y demanda de la economía.
La noción de tasa de interés natural o Tasa de Interés Real Neutral (TIRN) se
remonta a finales del siglo XIX cuando el economista sueco Knut Wicksell
argumentó que la tasa de interés observada no necesariamente equilibraba la oferta
y demanda en el mercado. Más bien, era común presenciar alzas y bajas en el nivel
de precios cuando existan diferencias entre esa tasa de interés observada y lo que
sería una tasa de interés neutral que estabilizara el mercado. Para Wicksell (1898)
esa tasa de interés natural era, por definición, aquella que no provocaba presiones
de movimiento en los precios.
Actualmente, la TIRN se define como la tasa de interés real que hace que el
Producto Interno Bruto (PIB) converja a su nivel potencial manteniendo una
inflación estable (Bomfim, 2001). En el contexto de los modelos nuevo keynesianos
1
de equilibrio general, la tasa neutral es el nivel de tasa de interés real que
prevalecería en equilibrio bajo la ausencia de rigideces nominales (Galí, 2002). Esto
es equivalente a decir que la TIRN es la tasa de interés real adecuada para mantener
el nivel de demanda agregada a la par con el producto potencial, una vez cesen los
efectos transitorios (Blinder, 1999). Para los nuevo keynesianos la TIRN se asocia a
la idea de tasa de interés de estado estacionario o de largo plazo.
A pesar de la aparente imprecisión del concepto, es pertinente debatir la
importancia de la TIRN en la conducción de la política monetaria moderna. Por esta
razón, economistas de distintas escuelas han utilizados diferentes metodologías,
basadas en una variedad de modelos teóricos y enfoques empíricos, para determinar
su valor (Taylor, 1993; Laubach y Williams, 2003; y Brzoza-Brzezina, 2003).
Esta investigación busca en particular, estimar el nivel de la Tasa de Interés Real
Neutral para la República Dominicana (RD), abordando el problema de posibles
cambios estructurales en este indicador, a través del tiempo. Para realizar la
estimación se parte de la idea de que la tasa de política monetaria converge a la
TIRN, como describen Amato (2005) y Archibald y Hunter (2001).
I.2 Justificación.
El diseño eficiente de políticas económicas de corto plazo, ya sean de corte fiscal o
monetario es importante para alcanzar un crecimiento sostenido. Estas políticas
deberán crear las condiciones para mantener las tasas de interés estables, a niveles
relativamente bajos. En este sentido, el análisis de las tasas de interés en la
economía es clave para poder formular propuestas efectivas para el manejo de las
2
políticas públicas. La TIRN constituye así, una especie de referencia que sirve como
insumo para ejecutar políticas más eficaces.
En la economía existen múltiples tasas de interés, activas ó pasivas, de corto ó de
largo plazo. Se puede decir que las tasas activas proveen una aproximación del
costo de la demanda de fondos de una economía. Las tasas pasivas, por otro lado,
proporcionan una idea del precio de la oferta de fondos. La interacción de estas
tasas refleja factores de oferta y demanda, de riesgo y de liquidez, además de influir
en las expectativas de inflación y en las tasas futuras que enfrentará el consumidor.
Esta investigación no solo pretende estimar la TIRN, busca además determinar y
analizar la influencia de la brecha de tasas en la economía lo que podría contribuir a
eficientizar el proceso de toma de decisiones de política monetaria.
Adicionalmente, el presente estudio provee una referencia para el análisis de otras
tasas de interés que lleven a cabo investigadores económicos sobre República
Dominicana. A nivel sectorial, la TIRN también brinda señales a diversas
actividades económicas, lo que permite responder con mayor eficacia ante cambios
en las variables macroeconómicas más relevantes.
Por último, este trabajo al estimar una variable no observable de la economía
dominicana contribuye a una literatura de por sí, bastante escasa. Además, ofrece
una fuente de información de referencia para futuros estudios, investigaciones y
políticas económicas y otros temas relacionados.
3
I.3 Objetivos.
Desde el trabajo seminal de Wicksell (1898), la teoría de la TIRN ha ocupado un
lugar de importancia, tanto en la literatura macroeconómica como en los debates de
formulación de políticas, esencialmente los de corte monetario. En vista del rol que
juega la TIRN, explícita o implícitamente, en el mecanismo de transmisión
monetaria, su estimación podría ser de utilidad a los hacedores de políticas. Dado
que la mayoría de los bancos centrales modernos formulan su política monetaria
utilizando como instrumento una tasa de interés nominal de corto plazo, la tasa
natural proporciona una referencia conveniente (Amato, 2005).
La presente investigación tiene como objetivo principal estimar empíricamente la
TIRN en la economía dominicana y obtener, de esta manera, un precio de referencia
para los flujos de liquidez que equilibran la oferta y la demanda en la economía.
Este objetivo representa un reto debido al carácter de variable no observable que
posee la TIRN.
Una vez estimada la tasa neutral, uno de los objetivos específicos es calcular la
diferencia entre dicha tasa y la tasa de política monetaria (TPM) del Banco Central,
así como explorar los posibles efectos en variables como el ahorro y la inflación.
Los resultados también servirán para determinar los efectos directos de una brecha
de tasa nominal, tanto positiva como negativa, sobre la economía. Otro objetivo, no
menos importante, es explicar la relación de la TIRN con la brecha de producto, las
expectativas cambiarias y la tasa de interés internacional, con el fin de tener una
4
perspectiva general de cómo interactúa la tasa neutral con las variables más
importantes en la macroeconomía.
Al cumplir con los objetivos propuestos se espera obtener un marco de referencia
para las decisiones de política monetaria, así como un análisis del impacto de la tasa
de interés real neutral sobre la economía, contribuyendo a fortalecer la literatura
existente.
I.4 Alcance y Limitaciones.
Esta investigación se limita a estimar la TIRN y estudiar sus efectos en los
agregados macroeconómicos más importantes como el producto, los precios y el
tipo de cambio. Los datos utilizados abarcan el periodo que transcurre desde enero
1996 hasta septiembre 2012. Se utilizan dos periodicidades (mensual o trimestral),
dependiendo el método de análisis. Dada la complejidad de la economía, el análisis
arroja una forma estructural simple de la economía, donde sólo interactúan la tasa
de interés, el producto, los precios y el tipo de cambio, manteniendo todo lo demás
constante. Cabe señalar, que si bien se usaron estas variables, esta investigación no
procura estudiar la estabilidad de precios o el crecimiento económico.
Estimar variables no observables es un desafío para cualquier investigador, no solo
por la existencia de diversos métodos de estimación, sino también por la necesidad
de adecuar esas metodologías al tipo de economía que se quiere estudiar. En adición
a estos desafíos, este tipo de trabajo es un reto por las limitantes de datos que se
tienen sobre la economía dominicana. A todo esto se le suma el poco acervo de
literatura respecto al tema de tasas de interés neutral para República Dominicana.
5
I.5 Estructura del Estudio.
La investigación se estructura de la siguiente manera. Una historia breve sobre la
política monetaria en la República Dominicana es resumida en el Capítulo II.
Luego, en el Capítulo III, se presenta una revisión de la literatura que fundamenta
este trabajo. Ya en el Capítulo IV, se enuncia el marco conceptual y las
metodologías con las que se contrastarán las hipótesis planteadas. Más adelante se
muestra un análisis de los datos y las variables pertinentes del estudio, toda esta
parte las incluye el Capítulo V. La sección que contempla las estimaciones y
resultados se presentan en el Capítulo VI seguido de un análisis económico, junto a
las conclusiones y recomendaciones incluidas en el Capítulo VII.
6
Capítulo II
La Política Monetaria de la República Dominicana
II.1 Evolución de la Política Monetaria Dominicana.
Desde su creación en octubre de 1947, el Banco Central de la República
Dominicana (BCRD) ha sido el encargado de la política monetaria dominicana. A
través del tiempo, ha operado por seguir diferentes estrategias. Inicialmente se
centró en Metas Cambiarias, utilizando un tipo de cambio fijo como ancla nominal
del nivel de precios. El principal instrumento de política monetaria durante este
periodo fue el uso del encaje legal diferenciado y los límites del crédito. En esta
primera fase, las tasas de interés eran administradas por el BCRD y, durante gran
parte del tiempo, se observó un entorno determinado por un alto predominio fiscal
(BCRD, 2012; Andújar, 2008). El régimen de pseudo paridad cambiaria dominicana
se mantuvo hasta 1983 cuando, en el marco de una crisis y de un Acuerdo Stand-by
con el Fondo Monetario Internacional (FMI), se dejó flotar la moneda.
En una segunda etapa, a partir de mediados de la década de los ochenta, el régimen
cambiario fue reemplazado por un esquema de flotación manejada. Durante estos
años, una política fiscal expansiva generó una inflación que se consideraba alta y
puso en peligro la estabilidad macroeconómica, creando un ambiente de crisis. La
crisis económica ocurrida entre 1989 y 1991 llevó a un nuevo acuerdo Stand-by con
el FMI en 1991, el cual mantuvo la política monetaria en un esquema de Metas
Cambiarias, pero reorientó el uso de instrumentos hacia el manejo de los agregados
7
monetarios, las restricciones del crédito al sector público y la determinación de las
tasas de interés mediante la oferta y demanda de fondos prestables.
Gráfico II.1a.
Gráfico II.1b.
República Dominicana
Crecimiento PIB
1971-2000
República Dominicana
Desempleo Ampliado
1971-2000
16%
26%
24%
12%
22%
8%
20%
4%
18%
0%
16%
-4%
14%
00
20
96
19
92
19
88
19
84
19
80
19
76
19
72
19
00
20
96
19
92
19
88
19
84
19
80
19
19
19
76
12%
72
-8%
Gráfico II.1c.
República Dominicana
Inflación Anualizada
1971-2000
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
20
00
19
96
19
92
19
88
19
84
19
80
19
76
19
72
0%
Fuente: BCRD.
Esta reestructuración de la política monetaria, acompañada de reformas importantes
en la política fiscal, contribuyeron a que durante la mayor parte de la década de
1990, la economía dominicana presentara altas tasas de crecimiento. Entre 1995 y
1999, la tasa de crecimiento promedio fue de 6.9%, al tiempo que la tasa de
8
inflación se mantuvo en un dígito y la tasa de desempleo ampliada cayó a su nivel
más bajo en los últimos 20 años (13.8%).
Para finales de 2002, se aprueba la Ley Monetaria y Financiera 183-02. Esta nueva
ley contribuyó al mejoramiento del marco institucional de la política monetaria
dominicana por tres razones fundamentales: a) fortalecimiento de la autonomía del
BCRD; b) prohibición del financiamiento al sector público; y c) establecimiento de
la estabilidad de precios como objetivo primordial de la máxima entidad monetaria.
Para el BCRD, esto significaba la creación de nuevos instrumentos de política
monetaria que le permitieran mantener el control de la inflación.
La economía se ve afectada por una crisis en el Sistema Financiero Dominicano en
2003, que en unos pocos meses causa la quiebra de tres bancos privados. Esta crisis
tuvo un costo aproximado de 20% del PIB para RD (Fanelli y Guzmán, 2008). Para
rescatar a los ahorrantes afectados directamente con la quiebra, el BCRD emitió
certificados de participación de muy corto plazo a tasas de interés elevadas. La
crisis financiera y el rescate bancario provocaron un aumento de la emisión
monetaria de 120% entre enero de 2003 y enero de 2004.
En el año 2004, el BCRD crea un nuevo instrumento de política monetaria, basado
en un corredor de tasas compuesto por la tasa de interés de remuneración a
depósitos de un día y por la tasa de interés lombarda o de descuento (González,
2011). La ejecución de un régimen de Metas Monetarias que surge del acuerdo
Stand-by firmado con el FMI en 2005 es el último paso para allanar el camino hacia
un Esquema de Metas de Inflación (EMI). El cambio de un sistema a otro es
9
justificado por el deterioro de la relación entre la inflación y los agregados
monetarios, lo que hacía a estos últimos, un inefectivo instrumento de política
monetaria (BCRD, 2012).
En este sentido, durante el período 2005-2011, el BCRD fue incorporando nuevos
componentes al proceso de toma de decisiones y de implementación de la política
monetaria. Dentro de estos se destacan el fortalecimiento de su sistema de
pronósticos y una política comunicacional más activa con el propósito de lograr una
mayor incidencia en las expectativas de los agentes económicos.
A partir de enero de 2012, el BCRD anuncia formalmente la adopción del Esquema
de Metas de Inflación. Un EMI es un marco de referencia de política monetaria
caracterizado por el compromiso oficial con una meta de inflación durante un
horizonte temporal, esencialmente con el propósito de anclar las expectativas de los
agentes económicos en torno al valor anunciado (BCRD, 2012). Bajo este esquema,
el BCRD enfrenta los choques económicos utilizando como instrumento principal y
como señal de su postura de política la tasa de interés de corto plazo u overnight,
con el objetivo de llevar la inflación a la meta y mantener el crecimiento del
producto cerca de su capacidad potencial.
Posteriormente, en febrero de 2013, el BCRD realiza importantes variaciones a la
operatividad de la política monetaria. En ese sentido, introduce una tasa de
referencia para las operaciones de contracción y de expansión monetaria al plazo de
1 (un) día hábil. Esta nueva modalidad del manejo de la política monetaria contiene
dos mecanismos para las operaciones de contracción monetaria, es decir, las
10
operaciones para absorber la liquidez excedente el mercado financiero. El primero
de estos mecanismos consiste en subastas de letras a un día hábil, donde la tasa de
rendimiento máxima es igual a la tasa de política monetaria del BCRD. El segundo
viene dado por una facilidad de depósitos remunerados de corto plazo de 24 horas
hábiles, con una tasa de interés 2% menor a la tasa de política del BCRD.
Por el lado de las operaciones de expansión monetaria, también contará con dos
mecanismos para proveer de liquidez al sistema financiero. Primero, subastas de
repos a un día hábil, siendo la tasa de política del BCRD su valor mínimo posible.
Segundo, facilidades permanentes de expansión a un día hábil, con una tasa de
interés sobre 2% a la tasa de política monetaria del BCRD. El efecto inicial de ésta
nueva operatividad es una reducción en la tasa interbancaria hacia la tasa de
referencia en unos pocos meses, tal cual se observa en la gráfica siguiente.
Gráfico II.2.
República Dominicana
Tasa de Interés Interbancacia, Tasa de Política Monetaria,
Tasa de Expansión y Contracción
Feb 2013 - Jun 2013
8%
7%
6%
5%
4%
3%
M
06
M
05
M
04
M
03
M
02
2%
2013
TII
TPM
TEX
Fuente: BCRD.
11
TCON
Debido a que la República Dominicana ejecuta su política monetaria por EMI, las
investigaciones sobre las tasas de interés de la economía local se hacen aún más
relevantes. Esto contribuye al objetivo de este estudio, donde se estimará una tasa
de interés de referencia para apoyar la literatura existente que utilizan como base los
agentes económicos involucrados en la política monetaria y la economía en general.
Con el nuevo sistema, se hace aún más necesario estimar una TIRN, para
complementar el análisis de tasas de interés en la economía dominicana. Esto hace
inevitable hacer una diferenciación de las interpretaciones que surgen de las
estimaciones hechas con datos históricos provenientes de otros sistemas de política
monetaria y de las interpretaciones con datos de EMI.
12
Capítulo III
Revisión de literatura.
III.1 Fundamentos Conceptuales y Teóricos de la Tasa de Interés Real Neutral.
El concepto de Tasa de Interés Real Neutral se le atribuye comúnmente al
economista sueco Knut Wicksell, quien la describe como la tasa de interés
equivalente a la productividad marginal del capital y por tanto, la tasa que iguala el
ahorro a la inversión.1 La TIRN representa también, la tasa de interés consistente
con la estabilidad de precios a nivel agregado. En ese sentido, cualquier diferencia
entre la tasa de interés real observada y la TIRN, se manifiesta en una variación en
el nivel de precios (Wicksell, 1898). El mecanismo de transmisión de la tasa neutral
al nivel de precios explicado por Wicksell es el siguiente:
Un aumento en la tasa de interés natural (teniendo en cuenta la tasa de
interés real) implica un aumento en las ganancias de las empresas
debido al incremento en la rentabilidad de su capital. Esto conduce a
una mayor demanda de mano de obra y, por tanto, eventualmente, al
aumento de los salarios. El incremento de los salarios aumentará la
demanda de los hogares de bienes de consumo, lo que empuja un alza
en los precios. Es decir, si la tasa de interés natural excede la tasa de
interés real, el nivel de precios aumentará. De la misma forma, el nivel
de precios caerá si la tasa natural es inferior a la tasa real. Para mantener
un nivel estable de precios, el banco central deberá prevenir una brecha
de tasa de interés. Jonsson (2002, p. 47)
Giammarioli y Valla (2003) ratifican la visión de Wicksell de que la brecha de tasa
de interés y, por tanto, la determinación de la TIRN es de fundamental importancia
para la conducción de la política monetaria. En la visión de estos autores, aunque
1
En la literatura se utilizan indistintamente los conceptos de "Tasa de Interés Real Neutral", "Tasa Natural de
Interés Real" y "Tasa Normal de Interés Real". En este documento se emplea "Tasa de Interés Real Neutral".
13
los bancos centrales utilizan la tasa de interés de corto plazo como su instrumento
de política para alcanzar los objetivos de inflación, este instrumento solo será eficaz
si la institución monetaria conoce: (1) el nivel subyacente de la tasa de interés real
que corresponde a una postura monetaria neutral; y (2) las fuerzas que impulsan las
fluctuaciones de este nivel subyacente.
La tasa natural de Wicksell no fue popular entre los economistas durante gran parte
del siglo XX.2 No es hasta la década de los noventa con la aparición de la famosa
Regla de Taylor (Taylor, 1993), que la TIRN recobra importancia en el análisis
económico, formando parte importante de los modelos dinámicos de equilibrio
general “Nuevo-Keynesianos”. Numerosas investigaciones han utilizado por lo
menos la definición de tasa de interés natural que Taylor usa como intercepto en su
regla.3 Otro factor posible de la popularidad de la TIRN se debe a la adopción de
EMI por parte de los bancos centrales, debido a que este esquema de política
monetaria utiliza la tasa de interés de corto plazo como instrumento para alcanzar el
objetivo de inflación (Brzoza-Brzezina, 2003).
Archibald y Hunter (2001), realizaba un trabajo teórico que toma como referencia a
Taylor (1993), donde definen de forma explícita la tasa neutral y explican cómo los
hacedores de políticas pueden utilizarla. Para estos autores, la TIRN es la tasa de
interés que prevalecería si no hubiera presiones inflacionarias o deflacionarias. Por
tanto, un banco central que tiene como objetivo una tasa de inflación, debe
responder a desvíos en este instrumento de largo plazo. De hecho, Archibald y
2
Amato (2005) hace una analogía entre la tasa natural de Wicksell (1898) con la tasa natural de desempleo de
Friedman (1968).
3
Archibald y Hunter (2001), Laubach y Williams (2003), Woodford (2002), Brzoza-Brzezina (2003),
Giammarioli and Valla (2003), Amato (2005) y Horváth (2007).
14
Hunter van más lejos al explicar que la TIRN es la tasa de interés que es consistente
con una situación en que la inflación observada y las expectativas de inflación
coinciden con la meta fijada por el banco central, siendo la brecha del producto de
mediano plazo igual a cero. Con las apreciaciones de estos autores es fácil concluir
que la TIRN es una referencia para los hacedores de política en el sentido de
identificar una postura de política como restrictiva o expansiva.
Más allá de las múltiples definiciones y el entendimiento conceptual de la TIRN, es
importante identificar cuáles son los determinantes de esta variable. Jonsson (2002),
utilizando modelos de equilibrio general, identifica los choques de productividad y
los choques fiscales como determinantes de la tasa de interés natural y la tasa de
interés de largo plazo. Tanto este investigador como Bernhardsen y Gerdrup (2007)
hacen una diferenciación entre la tasa de equilibrio de largo plazo y la TIRN. La
primera está determinada por factores económicos fundamentales como el potencial
de crecimiento y el comportamiento del ahorro privado. La segunda, en adición a
estas variables, se determina por perturbaciones que afectan a la oferta y la demanda
de la economía en el mediano plazo. Otra importante conclusión de estas
investigaciones es que la tasa natural puede desviarse en ocasiones de la tasa de
equilibrio a largo plazo pero siempre se moverá en torno a ella en el tiempo.
De los estudios Archibald y Hunter (2001) y Magud y Tsounta (2012) puede
inferirse que la TIRN es, por lo general, inferior en las economías más
desarrolladas, y en los países donde se tienen objetivos de inflación. También puede
deducirse que los países altamente dolarizados y con predominio fiscal, la debilidad
de los mecanismos de transmisión monetaria, la segmentación de los mercados de
15
corto plazo de financiación, y la gran concentración del sector bancario hace que la
tasa estimada de interés neutral no pueda captar plenamente las condiciones
actuales internas de financiamiento.
Además, los factores específicos de cada economía podría aumentar (disminuir) la
tasa de interés efectiva de mercado para el sector privado. Entre estos factores
podemos citar la tasa de preferencia intertemporal de los hogares, la productividad
marginal del capital (especialmente el capital social), las innovaciones en la
productividad total de factores de producción, los cambios exógenos en las políticas
públicas o algún tipo de “crisis” o una situación económica que pueda alterar la
decisión de ahorro de los agentes.4 Estos factores han demostrado reducir la eficacia
de la tasa de política al obstaculizar el correcto funcionamiento del canal de
transmisión de la política monetaria. Al tratarse de rigideces reales en la economía,
los resultados de equilibrio se ven afectados, incluso cuando los precios son
totalmente flexibles. En ese sentido, las rigideces reales tienen una influencia
directa sobre la tasa natural de interés, por lo que puede tener importantes
implicaciones para la política monetaria.
Amato (2005) explica que un aumento esperado de la productividad total de los
factores tiende a elevar la tasa natural. También esboza el escenario de que cuando
se espera un crecimiento de la productividad, los hogares y agentes económicos
tienen la expectativa de más ingresos en el futuro y, por lo tanto, aumentan el
consumo presente. En el mismo sentido, De Fiore y Tristani (2008) indican que la
tasa natural reacciona de manera diferente y desigual a los choques agregados, no
4
También se mencionan factores como la falta de flexibilidad del tipo de cambio, la concentración bancaria
excesiva, alta dolarización financiera y baja intermediación financiera.
16
sólo cuantitativamente, sino también cualitativamente, en función de los supuestos
del modelo subyacente.
Para complementar esta idea, Archibald y Hunter (2001) descomponen la tasa de
interés neutral es tres componentes: i) los fundamentos que afectan las decisiones de
ahorro e inversión; ii) los impedimentos a flujos internacionales de capital; y iii) la
prima de riesgo país. Estos elementos están estrechamente ligados entre sí, por lo
que cambios en cualquiera de estos afectará inequívocamente los otros dos
restantes. Por ejemplo, si los individuos cambian su patrón de ahorro-inversión, esto
influirá en la prima de riesgo país y ésta última al flujo de capital. 5 Del mismo
modo, si disminuyen los impedimentos a los flujos de capital (por razones
exógenas), las decisiones de ahorro e inversión cambiarán en respuesta de ello y de
igual forma la prima de riesgo país (Ver Tabla A5 de los Anexos).
III.2 Comprobaciones Empíricas de la Tasa de Interés Real Neutral.
En distintas regiones del mundo se ha logrado de estimar una tasa neutral de
mediano y largo plazo. Uno de los documentos más citados en la literatura reciente
sobre el tema es Laubach y Williams (2003), quienes calculan la tasa neutral desde
el comienzo del decenio de 1960 y hasta 2002 para Estados Unidos (EEUU) y
argumentan que parece haber experimentado una gradual disminución con el tiempo
hasta llegar a rondar el 3% y la caída se atribuye a la prima de riesgo de inflación.6
Brzoza-Brzezina (2004) resume las conclusiones de Laubach y Williams (2003) en
5
Se asume como individuos a las empresas y hogares.
Brzoza-Brzezina (2003), a través de un VAR estructural durante el período 1960-2002 para EE.UU., sugiere
una alta variabilidad de la tasa natural y la fuerte correlación positiva con el ciclo económico.
6
17
que la TIRN se correlaciona positivamente no sólo con el crecimiento de la
productividad, sino también refleja una variabilidad relativamente alta.
Woodford (2002) analiza los determinantes de la tasa natural de interés, haciendo
énfasis en las preferencias de consumo-ahorro de los hogares, el crecimiento de la
productividad y los choques de demanda. Igualmente, explica que el banco central
debe seguir de cerca el comportamiento de la tasa natural de interés, así como sus
tasas de corto plazo para estabilizar la economía.
Para la Zona Euro, se destaca el trabajo de Giammarioli y Valla (2003) que contiene
estimaciones con un modelo basado en la serie histórica de la tasa de interés de
corto plazo y en la serie histórica bajo graduaciones alternativas. Estos autores
sostienen que la tasa de interés real neutral para la Zona Euro ha disminuido
gradualmente desde mediados de la década de 1990, de alrededor de 4% hasta
rondar 3% en 2000.
Sobre la base de un modelo de equilibrio general dinámico estocástico (DSGE por
sus siglas en inglés), Neiss y Nelson (2003) calculan una serie temporal de la tasa
natural de interés para la economía británica, durante el período 1980-2000. No
obstante la utilidad de la TIRN como indicador, una de las críticas importantes
aparece en De Fiore y Tristani (2008), quienes presenta un modelo de precios
rígidos donde la política monetaria tiene efectos reales en los precios flexibles y la
economía opera con régimen monetario de estabilidad de precios wickselliano. Para
estos autores, el concepto de tasa natural de interés general adoptado en la literatura,
es decir, la tasa de equilibrio de rendimiento real que surge bajo precios flexibles,
18
no es un indicador útil para la conducción de la política monetaria, debido a que no
es independiente de la tasa de interés nominal. Por esta razón, estos autores realizan
calibraciones en su modelo para llegar a una TIRN independiente que mantenga
constante la diferencia entre el rendimiento del dinero y el tipo de interés nominal y
así, utilizar la TIRN como intercepto bajo el concepto normalmente utilizado.
Björksten y Karagedikli (2003) y Basdevant, Bjorksten y Karagedikli (2004)
estimaron dos modelos para la tasa neutral de interés real en Nueva Zelanda,
tomando información del período 1992-2002. Primero parten de una brecha de tasas
definida como la diferencia entre la tasa nominal a 90 días y la tasa de interés
nominal a 10 años y asumen una inflación estable.7 En segundo lugar, estiman las
variables no observables a través de un filtro multivariado de Hodrick-Prescott (HP)
para obtener la TIRN. El resultado de esta estimación del filtro se utiliza en la
minimización de una función que depende de la diferencia de una variable
observable y una variable no observable, de la varianza del componente cíclico de
esta diferencia y de la varianza de la tasa de crecimiento del componente de
tendencia de la variable no observable. Estos autores concluyen que la TIRN de
Nueva Zelanda está en torno a 4%. El trabajo de Björksten y Karagedikli (2003) es
similar al de Basdevant, Bjorksten y Karagedikli (2004), y da como resultado una
TIRN para la economía de Nueva Zelanda entre 3 y 4%.8
Bernhardsen (2005) hace un interesante estudio desde el Banco Central de Noruega,
dividido en 3 partes. La primera parte explica algunos determinantes de la tasa de
7
Los componentes de la inflación de las tasas de interés nominales a corto y largo plazo se anulan entre sí
cuando uno se resta de la otra.
8
Björksten y Karagedikli (2003) estiman la TIRN a través de una curva de rendimiento promedio.
19
interés neutral para el caso de una economía tanto cerrada como abierta.
Bernhardsen expone que los principales determinantes de la TIRN en una economía
cerrada son: la productividad y las decisiones de ahorro de los hogares, deuda
pública, la prima de riesgo de inflación y riesgos de liquidez. Para una economía
abierta: La TIRN Interna se determina por la TIRN mundial más la prima de riesgo
país. La tasa neutral mundial está determinada por factores estructurales en los
principales países, mientras que la prima de riesgo depende de componentes
estructurales locales. La segunda parte contiene estimaciones de la TIRN para el
caso noruego, obteniendo valores en un rango de 3 y 4%. La última sección se
centra en las consecuencias de un cambio en la tasa de interés real neutral.
Una investigación similar, para Polonia fue elaborada por Brzoza-Brzezina (2004),
quienes añaden que la tasa natural presenta una variabilidad mucho menor que la
tasa real de mercado. En consecuencia, la brecha entre las tasas se puede estimar
con mucha certeza y es un buen indicador de la orientación de la política monetaria.
Estos autores concluyen con una TIRN promedio de 4.6% para la economía polaca.
En la misma línea de economías pequeñas y abiertas, la tesis de Öğünç (2006)
estima una banda entre 2.2 y 5.0% para la tasa neutral de Turquía, quien utiliza dos
variantes del filtro de Kalman, y destaca, al igual que Brzoza-Brzezina (2004), que
la tasa natural es menos volátil que la tasa real de mercado.
Con el fin de establecer políticas adecuadas, los hacedores de política deben tomar
en cuenta otras variables como por ejemplo, los determinantes de ahorro de los
hogares y de las decisiones de consumo, la capacidad de respuesta de las
20
exportaciones a la tasa de cambio, o el nivel de la tasa de cambio real de equilibrio
(Archibald y Hunter, 2001).
Desde comienzos de 2000, en Latinoamérica han tomado auge las investigaciones
para estimar estas variables no observables. Algunos estudios sobre estimaciones de
la TIRN de la región latinoamericana, resaltando la metodología utilizada y los
resultados obtenidos se presentan en la Tabla III.1:
Tabla III.1.
Estimaciones de la TIRN en América Latina.
País
Autores
AL
Fuentes (2007);
Magud y Tsounta (2012)
Chile
Calderón y Gallego (2002);
Fuentes y Gredig (2008)
México
Hernández y Amador
(2008)
Costa Rica
Muñoz y Tenorio (2007)
Perú
Castillo, Montoro y Tuesta
(2006); Pereda (2010)
Colombia
Echavarría, et al (2007);
González, et al (2011)
Uruguay
Jamaica
Metodología
Resultados
2, 4, 5.
Entre 2.0 y 5.1%.
2, 3, 4, 7.
Entre 4 y 6%.
2, 5.
Entre 2.8 y 3.7%
1, 2, 4, 5.
Entre 2.5 y 4%.
2, 3, 5.
Entre 3 y 6%.
2, 5.
Entre 2 y 5%.
España (2008)
1, 2, 3.
Alrededor de 3%.
Dacass (2011)
2, 5.
Entre 5 y 10%
1. Medias de tasas de interés reales efectivas.
2. Modelos estructurales. (Filtro de Kalman)
3. Indicadores de los mercados financieros.
4. Paridad Descubierta de Tasas de Interés.
5. Extracción de la tendencia con el filtro HP.
6. Productividad Marginal del Capital.
Fuente: Elaboración propia.
En América Latina se han publicado estimaciones de la TIRN en países como Chile,
México, Costa Rica, Perú, Colombia, Uruguay y Jamaica. No obstante, a diferencia
21
de estimaciones de otras variables no observables en la economía dominicana, como
la brecha del producto o el tipo de cambio real de equilibrio, existen pocas
referencias de estudios e investigaciones sobre la tasa neutral, exceptuando el
trabajo de Magud y Tsounta (2012), donde incluye a RD junto a otros países
latinoamericanos. Por las características de la economía dominicana, esencialmente
una economía pequeña, abierta y perteneciente al grupo de países en vía a
desarrollo, por sus niveles de inflación, crecimiento económico y prima de riesgo,
se esperaría una TIRN en un rango de 3 y 6 por ciento, un poco superior a
economías industrializadas como EE.UU. (2.5%).
Para el caso de la economía dominicana la literatura es bastante escasa y, hasta el
momento, sólo aparece el país en el estudio de Magud y Tsounta (2012) para una
mayoría de los países latinoamericanos con resultados que incluyen una TIRN
promedio de para Chile de 2.0%, para Colombia de 2.3%, para México de 2.1%,
para Costa Rica de 3.5%, para Guatemala de 2.8%, para Brasil de 5.1%, para
Uruguay de 3.8% y para República Dominicana de 3.2%. las metodologías
utilizadas por estos autores utilizan son la Paridad Descubierta de Tasas de Interés,
un filtro HP y tres versiones del filtro de Kalman que incluye dos formas de la
Regla de Taylor y un modelo de equilibrio general similar al de Laubach y Williams
(2003).
En consonancia con Magud y Tsounta (2012), la investigación presentada en esta
tesis busca estimar ese precio de referencia para los flujos de liquidez que
equilibran la oferta y demanda en la economía dominicana. Además, procura
22
identificar que tan restrictiva o expansiva es la tasa de política monetaria en el
mediano y largo plazo, junto con la influencia sus variaciones en la economía.
En la práctica, los modelos de componentes no observados, como los filtros HP y de
Kalman, son ampliamente utilizados para estimar la TIRN debido a que presentan
algunas ventajas. Cuando estos modelos se aplican a la economía tienen la
capacidad de proporcionar posible interpretaciones económicas tanto de las
variables no observadas como de los parámetros del modelo. También permiten
evaluar grandes cambios en las variables no observables como los grandes choques
y cambios estructurales (Mesonnier y Renne, 2004). En este sentido, este tipo de
modelos puede funcionar mejor para estimar el nivel de la tasa neutral real en las
economías pequeñas y abiertas expuestas a grandes choques y/o cambios
estructurales, como RD.
23
Capítulo IV.
Marco Teórico y Metodología.
El concepto de Tasa de Interés Real Neutral se asocia a un nivel de tasa de interés
real que implica una política monetaria neutral (Bernhardsen y Gerdrup, 2007).9 Si
el Banco Central busca estimular la actividad económica en un ambiente de baja
inflación, la tasa de política monetaria debe ser ejecutada de manera tal que la tasa
de interés real observada sea más baja que la tasa neutral. Por el contrario, si el
Banco Central lo que desea es disminuir el ritmo de crecimiento de la economía
para reducir presiones inflacionarias, la tasa de interés real observada deberá ser
más alta que la tasa neutral.
La visión tradicional de la macroeconomía es basada en dos ideas. Por un lado, la
oferta agregada que determina las fluctuaciones de largo plazo de las principales
variables macroeconómicas. Dicho esto, lo que define el movimiento de las series
de tiempo en el largo plazo son factores como los cambios demográficos, los
cambios tecnológicos, la productividad de factores, el sistema tributario, entre otros.
Desde esta óptica, el movimiento de largo plazo de las series corresponde al valor
de las variables se encuentran en equilibrio. Estos factores son los determinantes del
movimiento “natural” de las series y, debido a que varían paulatinamente en el
tiempo, el movimiento natural debe ser “suave” en el largo plazo. A este
movimiento natural se le conoce como componente permanente o tendencia (Baxter
y King, 1999; García, González y Peña, 2011).
9
Una política monetaria neutral sería una política ni expansiva ni restrictiva.
24
Por otro lado, la demanda agregada es que determina el comportamiento de la serie
en el corto plazo. Así, las oscilaciones alrededor del movimiento natural de las
series vienen determinadas por las variaciones en la demanda agregada. Al
movimiento en torno a la tendencia se define como componente cíclico Tomando en
cuenta esto y la definición de la TIRN presentada anteriormente, este trabajo utiliza
diversos métodos detallados más abajo.
IV.1 Extracción de tendencia a través del Filtro de Hodrick y Prescott.
Las series de tiempo suponen una composición univariante con cuatro elementos
multiplicativos que tiene la siguiente estructura (García, González y Peña, 2011):
(
Donde
)
es la tendencia,
el ciclo,
es el elemento estacional y
el
componente irregular (Ver Tabla IV.1).
Tabla IV.1.
Descripción de los Componentes de Series Temporales.
Componente
Descripción.
Tendencia.
Comportamiento suavizado de la serie de largo plazo. Determina el
crecimiento (decrecimiento) de la serie al pasar el tiempo.
Ciclo.
Las variaciones cíclicas están constituidas por fluctuaciones en torna a la
tendencia. Su duración puede ser de años y su evolución obedece a causas
exógenas pero determinables.
Estacionalidad.
Consiste en un movimiento periódico, de corta duración con longitud de
onda regularmente anual.
Irregularidad o
variación
estocástica.
Es el comportamiento menos predecible y el más errático de la serie.
Fuente: BCRD.
Hodrick y Prescott (1981) crearon un filtro lineal y simétrico (filtro HP) que
descompone la serie de tiempo observada en dos elementos: la tendencia y el ciclo.
25
(
)
Dada la descomposición de series de tiempo, aplicar el filtro HP a series temporales
puede provocar distorsiones en los resultados, ya que como el filtro sólo extrae los
primeros dos elementos (tendencia y ciclo). La parte cíclica estaría compuesta
también por el componente estacional y el irregular, así que se recomienda eliminar
los elementos
en la estimación.10
Kydland y Prescott (1990) respaldan la aplicación del filtro HP por ser bien
definido, lineal y fácil de replicar. No obstante, King y Rebelo (1989) argumentan
que dicho filtro no tiene justificación teórica, siempre y cuando se trate en el
contexto de ciclos reales y, como implica la extracción de un componente de
tendencia lineal a través de minimización, supone una tasa de crecimiento
constante, lo que no necesariamente se cumple para algunas series temporales.
Estos autores también resaltan la desventaja con respecto al sesgo de las últimas
observaciones en el proceso de minimización que implica el filtro. Por esta razón,
sugieren proyectar las series en periodos cercanos en el futuro y así reducir dicho
sesgo.
Por último, el filtro HP necesita la elección de un parámetro lambda (λ) que modula
la suavidad de la tendencia, aspecto que da cierta ventaja adicional a este método.
La selección de dicho parámetro obedecerá a la longitud de los ciclos que se quieran
extraer y a la periodicidad de los datos. Esta opción da la posibilidad de manipular a
discreción del investigador, la longitud con la que se descompondrá las series de
10
Para la descomposición de los elementos de las series se aconseja el uso TRAMO/SEATS ó X-12-ARIMA,
ambos programas de ajuste estacional. Ver CMCA (2004) y BCRD (2010).
26
acuerdo con los datos que esté trabajando. Cabe destacar la aclaración que hace Del
Rio (1999) y es que el ajuste que realiza el filtro obedece a dicho parámetro lambda,
de manera que si éste tiende a infinito, la tendencia extraída será lineal, mientras
que si lambda tiende a cero, la tendencia será muy similar la serie original.
Al ser la TIRN una variable macroeconómica no observable de movimiento suave,
puede ser estimada por este tipo de filtros. Otra virtud de utilizar el filtro HP, es que
al tratarse de una metodología sencilla, sus resultados proveen un punto de
referencia para estimaciones más complejas, como las que siguen a continuación.
IV.2 Filtro Paso-Banda de Baxter y King.
El filtro paso-banda (BP, por sus siglas en inglés) es un método desarrollado por
Baxter y King (1999) para la extracción de los componentes de una serie cuya
frecuencia está comprendida en un determinado rango de tiempo. Estos autores
utilizan la definición de ciclo económico de Burns y Mitchell (1946) para construir
este método de filtrado que disgrega los movimientos muy lentos o de baja
frecuencia (tendencia), los componentes medios (ciclo) y los componentes de alta
frecuencia (estacionales). El filtro BK supone que la serie se comporta en forma de
una media móvil como sigue:
(
)
∑
Donde ak representan las ponderaciones de cada observación y ak = a-k para k =
1,…,K. Baxter y King (1999) centran su atención en este último componente y
argumentan que si las ponderaciones de la media móvil son simétricas, es decir
27
∑
entonces, el filtro tiene propiedades de eliminación de tendencia.11
Así, esta estructuración hace que el filtro de como resultado una serie estacionaria
con una tendencia determinística cuadrática, lo cual hace que las observaciones
centrales tengan mayor peso.
Cabe señalar, que al igual que otros métodos de suavizamiento de variables
fundamentados en medias móviles, el filtro BP tiene la desventaja de que elimina
las observaciones al inicio y al final de la muestra. La ventaja más significativa de
este tipo de filtrado de series de tiempo es que provee una función de respuesta de
frecuencia que incluye un filtrado “ideal” (Flores, 2001). La función de respuesta de
frecuencia provee una medida cuantitativa de la salida de un sistema o dispositivo
en respuesta a un estímulo, y se utiliza para caracterizar la dinámica de un sistema.
Es una medida de la magnitud de la fase de salida como una función de la
frecuencia, en comparación con la fase de entrada.
Gráfico IV.1.
Función de respuesta de frecuencia.
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0
.5
5
.4
0
.4
5
.3
0
.3
5
.2
0
.2
5
.1
0
.1
5
.0
.0
0
-0.2
ciclos/periodo
Fuente: Elaboración propia.
11
El filtro BP difiere del filtro HP en que este último tiene como propósito extraer la tendencia, mientras que la
intención del filtro BP es extraer el elemento cíclico.
28
Baxter y King (1999) definen el filtro ideal como un filtro que se mantiene sin
cambios en su densidad en un intervalo de tiempo en el que la densidad en todas las
otras frecuencias es casi cero. Por lo general, el investigador define este intervalo.
La forma gráfica del filtro ideal se representa en el Gráfico IV.1, se valora 1 para el
intervalo deseado y cero en otro lugar. Esto permite identificar una ruta que el filtro
considera ideal y ver si la variable estimada, en este caso la Tasa de Interés Real
Neutral, está cerca o lejos de los valores esperados por el filtro BK.
IV.3 Paridad Descubierta de Tasas de Interés.
En los estudios de Calderón y Gallego (2002), Muñoz y Tenorio (2007) y Fuentes y
Gredig (2008) se muestra que una opción para estimar la TIRN es a través de la
Paridad Descubierta de Tasas de Interés (PDTI). La PDTI tiene relación con las
condiciones de equilibrio de una economía pequeña y abierta como es RD. De
manera simple, Muñoz y Tenorio (2007) parten de la combinación de la ecuación de
Fisher con la paridad descubierta nominal de tasas de interés para derivar la
condición de arbitraje en términos reales y obtener la Ecuación IV.4:
(
)
( )
Donde i* es la tasa de interés real externa, E(e) representa las expectativas de
depreciación real de la moneda nacional y
captura la prima de riesgo soberano.
La PDTI sugiere que el retorno de un activo local debe igualarse al retorno de un
activo externo bajo condiciones similares, si se expresan en la misma moneda y
luego de cubrir el riesgo cambiario. Este retorno real se aproxima a la productividad
29
marginal del capital de cada país y, por tanto, la tasa que iguala el ahorro con la
inversión, según la definición de TIRN de Wicksell (1898).
IV.4 Filtro de Kalman.
Los modelos de componentes no observados son ampliamente utilizados para
estimar variables no observables como la tasa de desempleo no aceleradora de la
inflación (NAIRU, por sus siglas en inglés) o el producto potencial. Este tipo de
modelos posee una mejora con respecto a los filtros anteriores y es, que al basarse
en un sistema de ecuaciones, admite la estimación de varias variables no
observables. Adicionalmente,
plantear la posibilidad de incluir choques que
provocan fluctuaciones en las variables del sistema, lo que hace ventajoso su
utilización para la estimación de una TIRN en una economía pequeña y abierta
como la dominicana.12
Dicha estimación alternativa se hace a través de un modelo semi-estructural por
medio del Filtro de Kalman (1960, FK), que orienta la TIRN hacia el mediano
plazo, cuando los efectos de choques transitorios en la brecha del producto y la
inflación han desaparecido. Así, ésta estrategia respeta la definición de tasa natural
de Wicksell (1898). Se especifica un modelo macroeconómico simple, compuesto
por el lado de la oferta por una forma reducida de la curva de Phillips y por el lado
de la demanda por una curva IS.
El FK es un algoritmo que procesa datos en forma recursiva y utiliza el error
cuadrático medio para la estimación de una señal no observada. Parte de una
12
Öğünς (2006) realiza una estimación de la TIRN para Turquía como economía pequeña y abierta.
30
representación estado-espacio de donde se obtiene un estimador lineal e insesgado y
puede estar conformado por variables variantes o no en el tiempo. Este modelo
habitualmente viene especificado con dos conjuntos de ecuaciones. Un primer
conjunto contiene variables de medida o señal en función de las variables
observadas, variables exógenas al sistema y un ruido o error de medida. El otro
conjunto, llamado de transición o estado, contiene las variables no observables
expresadas como procesos autorregresivos, variables exógenas y un ruido o error.13
Este tipo de modelos de componentes no observables tienen dos desventajas claras
que yacen en la especificación y en los valores iniciales de las variables
(restricciones), siendo estos últimos bastante influyentes en los resultados del
proceso recursivo.
Esta investigación propone estimar un modelo de equilibrio general a través del FK
similar al establecido por Laubach y Williams (2003). Estos autores presentan dos
ecuaciones. La primera (Ecuación IV.5) refleja una forma reducida de la demanda
agregada o curva IS, que contiene la relación de la brecha de producto ( ̃ ) con sus
rezagos ( ̃
( ̃
), la diferencia entre la tasa de interés real de corto plazo y la TIRN
) y un término de error
que se supone es ruido blanco, es decir, que tiene
media cero y varianza constante,
La segunda ecuación, representada en IV.6 es
una proxy de la oferta agregada o curva de Phillips, donde se asume que la
desviación de la inflación con respecto a la meta fijada por el BCRD ( ̂ ) puede ser
explicada por sus rezagos ( ̂
) y la brecha de producto rezagada ( ̃
13
)
España (2008) resume el algoritmo del FK como una representación estado-espacio que obtiene un estimador
óptimo al tiempo t con toda la información hasta t-1, y que dicho proceso añade a cada nueva predicción un
término proporcional a error cometido en la proyección de las variables observables y así, minimiza este error.
31
(
)
̃
∑
̃
∑
̃
(
)
̂
∑
̂
∑
̃
(
)
̃
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
̃
En este modelo estructural se estiman dos variables no observables de forma
conjunta (el PIB potencial y la TIRN). Para simplificar, se asume que el PIB
potencial crece a una tasa gt, la cual sigue un proceso de paseo aleatorio donde el
residuo tiene media cero y varianza constante,
(Ecuación IV.10). También se
supone que la TIRN se comporta como un camino aleatorio donde el residuo tiene
media cero y varianza constante,
(Ver Ecuación IV.12). Para completar el
modelo, se necesita imponer algunas restricciones al grado de suavidad de los
componentes de tendencia. Estas restricciones permitirán estimar por máxima
verosimilitud, usando el FK.14
14
Ver Fuentes y Gredig (2008) y Magud y Tsounta (2012).
32
El grado de suavización del componente de tendencia se encuentra igualando a
el cociente de las varianzas del elemento c que acompaña a
Ecuación IV.10 y del crecimiento rezagado
de suavización de
(
),
se encuentra igualando a
(
)
en la
). Por otro lado, el grado
(
el cociente de las varianzas del
).
producto y la tasa de interés, (
IV.5 Vectores Autorregresivos Estructurales (SVAR).
Los modelos de Vectores Autorregresivos (VAR) son una alternativa a los modelos
macroeconómicos tradicionales que se caracterizan por interacciones simultáneas
entre un grupo de variables, las cuales son tratadas de forma simétrica y explicadas
por sus rezagos. En los modelos VAR se tiene la ventaja de utilizar las variables de
forma dependiente e independiente, simultáneamente.
De manera simple, un modelo VAR de dos variables y un rezago puede presentarse
matricialmente como:
(
)
( )
(
)
(
)(
)
( )
Transformando IV.14 en sistema de ecuaciones, podemos obtener las siguientes
ecuaciones:
(
)
(
)
33
Donde tanto
como
se comportan como variables explicativas y son explicadas
simultáneamente por sus valores rezagados. En este modelo se satisface que el valor
esperado de los términos de error sea igual a cero y la varianza sea constante.15
Uno de los modelos de la familia VAR más utilizados es el Vector Autorregresivo
Estructural (SVAR), el cual asume que la evolución de las variables en el sistema
está influenciada por choques de demanda (transitorios) y choques de oferta
(permanentes), en consonancia con la teoría económica. Es común utilizar SVAR
para estimar variables no observables y ejemplos de ello son los trabajos de
Blanchard y Quah (1989) para estimar el producto potencial, también en los
trabajos sobre la NAIRU de Friedman (1968). Brzoza-Brzezina (2003), por otro
lado, estiman además del PIB potencial, la TIRN.
El modelo SVAR para una variable dependiente
puede representarse como
IV.17:
(
)
Donde
[
];
( )
(
[
)
(
)
]( )
En sistema de ecuaciones se tiene (IV.17) y (IV.18) como sigue:
15
(
)
(
)
Esto es
( )
( )
;
(
)
(
Novales (2011).
34
)
(
)
y
( )
Ver
Donde yt y xt son estacionarias y
son innovaciones que siguen un proceso de
ruido blanco con valor esperado de cero y varianza constante. Esta estructura es
similar al modelo estructural presentado por Blanchard y Quah (1989).
La diferencia entre el VAR y el SVAR, es que éste último relaciona los errores de la
forma estructural con las innovaciones y son resueltos a través de un sistema de
ecuaciones, por lo que fluctuaciones imprevistas de la variable yt por medio de la
innovación estructural
, influye directamente tanto en yt como a
(Ver Ecuación
IV.18 y Ecuación IV.19).
Otro aspecto a señalar de esta técnica es que la identificación de los parámetros
estructurales requiere imponer restricciones en las matrices de parámetros. La
matriz A especifica las relaciones instantáneas. Esta matriz puede incluso suponer
que A = Ik, lo que implica que los choques de et son ortogonales y ello no es
suficiente para alcanzar la identificación (Sims, 1980). Además, para un sistema de
k dimensiones se requieren k(k-1)/2 restricciones para ortogonalizar los choques
porque existen k(k-1)/2 potencialmente diferentes covarianzas.
Dicho esto, cabe señalar que lo importante de esta metodología es la función de
impulso-respuesta y el análisis de descomposición de la varianza ya que permiten el
análisis de las interacciones dinámicas que caracterizan al sistema estimado e
identificarlas con la simulación del modelo. Esta simulación da la posibilidad de
examinar y analizar los efectos que provocan variaciones de las variables exógenas
en las variables endógenas. Sin embargo, como en los modelos VAR no existen en
35
principio variables exógenas, las alteraciones se incluyen en algunas de las variables
explicadas (Novales, 2011).
Con respecto a esta disyuntiva, si una proporción importante de la varianza de una
variable viene explicada por las aportaciones de sus propias perturbaciones, dicha
variable será relativamente más exógena que otras, de forma que este análisis a
través de la descomposición de la varianza puede ayudarnos a confirmar que el
orden de exogeneidad.
Una de las críticas importantes hechas por Sims (1980) a este tipo de modelos es
que el SVAR impone solo las restricciones necesarias para identificar a los
parámetros impulso respuesta del vector autorregresivos y los vectores de
corrección de error estructurales son funciones no lineales de los parámetros.
La ventaja más significativa de utilizar este modelo a la hora de estimar variables no
observables es que se instauran restricciones de largo plazo en cuanto al
comportamiento de las variables como también de los errores que juegan el papel de
los choques estocásticos. Al principio de este capítulo, se menciona que el
movimiento de largo plazo de las series corresponde al valor de las variables se
encuentran en equilibrio y como los factores de largo plazo se mueven de forma
paulatina, el movimiento es suave. Las restricciones impuestas en las variables y los
errores de este método aseguran este movimiento natural. Esto hace que sea
bastante ventajoso realizar estimaciones de la TIRN con este método.
36
Capítulo V.
Análisis de los datos.
V.1 Descripción de los Datos.
Para la presente investigación, se considera una serie mensual de variables que
abarca de enero de 1996 a diciembre de 2012. Adicionalmente, se hacen
estimaciones con datos trimestrales para incluir variables como el PIB, en este caso
desde marzo de 1996 hasta diciembre de 2012. Las variables son extraídas en su
mayoría del BCRD. En la Tabla V.1, se presenta la estadística descriptiva de las
variables pertinentes:
Tabla V.1.
República Dominicana
Estadística Descriptiva variables seleccionadas.
Var
Obs
Media
Mediana
Max
Min
Dev.
Est.
Coef.
Asim.
Curtosis
JarqueBera
TII
204
14.22
13.00
52.01
5.33
8.00
2.49
11.43
810.97
OVN
108
8.38
7.00
50.00
1.00
7.33
4.63
25.83
2707.07
LOM
108
21.08
16.00
60.00
7.00
15.59
1.29
3.44
30.43
IA
204
22.24
22.17
35.67
10.74
5.98
0.09
2.15
6.46
IA90
204
21.00
21.43
35.11
7.88
6.50
-0.11
2.01
8.66
IA5
156
21.71
20.17
37.93
11.41
7.13
0.40
1.93
11.60
IP
204
12.99
13.43
22.69
4.24
5.29
0.00
1.78
12.54
IP90
204
12.99
13.07
23.31
4.35
5.26
0.04
1.83
11.57
INF
204
10.35
6.81
65.29
-1.57
12.52
2.88
10.98
819.42
TCR
204
99.12
95.36
161.45
87.13
13.91
2.85
10.70
776.82
EMBI
120
5.76
4.47
17.30
1.36
3.69
1.47
4.49
53.66
Fuente: Elaboración propia.
Donde;
TII = Tasa de Interés Interbancaria
37
OVN = Tasa de Interés Overnight
LOM = Tasa de Interés Lombarda
IA = Tasa de Interés Activa
IA90 = Tasa de Interés Activa a 90 días.
IA5 = Tasa de Interés Activa a más de 5 años.
IP = Tasa de Interés Pasiva.
IP90 = Tasa de Interés Pasiva a 90 días.
INF = Inflación.
TCR = Índice de Tipo de Cambio Real.
EMBI = Indicador de Bonos de Mercados Emergentes.
La tasa de interés overnight se define como el interés que se aplica a las captaciones
efectuadas en el mercado monetario de muy corto plazo, casi siempre con
vencimientos pautados entre uno y tres días. En cambio, la tasa de interés lombarda
constituye el tipo de interés al cual los bancos centrales otorgan créditos a los
bancos comerciales. Para estas variables, por su condición de variables discretas y
que dependen de la decisión de las autoridades encargadas, es mejor observar su
mediana (7% para la primera y 16% para la segunda), en vez del promedio durante
los años de estudio (Ver Gráfico V.1b).
Gráfico V.1a.
Gráfico V.1b.
República Dominicana
Tasa de Interés Interbancaria
1996 - 2012
República Dominicana
Tasa de Interés Interbancaria, Lombarda y Overnight.
2004 - 2012
60%
70%
60%
50%
50%
40%
40%
30%
30%
20%
20%
10%
10%
Interbancaria
Fuente: BCRD.
38
12
20
11
20
10
09
Lombarda
20
20
08
20
07
20
06
05
20
20
20
04
12
20
10
20
08
20
06
20
04
20
02
20
00
20
19
19
98
0%
96
0%
Overnight
La tasa de interés interbancaria (TII) es el tipo de interés al que los bancos se
prestan dinero entre sí. Es una de las variables más importantes de este estudio. Es
necesario aclarar que, debido a que la economía dominicana es pequeña con un
mercado financiero poco desarrollado, la tasa interbancaria no refleja gran parte de
interacción oferta-demanda. Aun así, esta tasa de interés es una variable
significativa para los hacedores de política monetaria por su influencia en las otras
tasas de interés del sistema financiero. Generalmente se busca que la TII se ubique
dentro de un corredor que tiene a la tasa de interés lombarda como límite superior y
a la tasa de interés overnight como límite inferior.16 Como se puede ver en el
Gráfico V.1b, la TII ha transitado dentro de dicha banda, la cual se ha ido
reduciendo a lo largo del periodo en cuestión.
Gráfico V.2.
República Dominicana
Inflación Interanual
1996 - 2012
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
20
12
20
10
20
08
20
06
20
04
20
02
20
00
19
98
19
96
-10%
Fuente: BCRD.
La variable inflación que se muestra en el Gráfico V.2, se refiere al cambio en el
Índice de Precios al Consumidor (IPC) de forma anualizada. Tomando en cuenta el
periodo 1996-2012, la inflación promedio es de 10.35%. La inflación fue
16
Esto es así hasta febrero de 2013. Ver Capítulo II.
39
particularmente alta en 2003-2004 debido a que la crisis financiera, provocada por
una corrida bancaria, incitó un alza en el nivel general de precios. La inflación
anualizada llegó a ser 65.29% en mayo de 2004. Para 2005, la inflación comienza a
estabilizarse y su promedio desciende a 6.13% en el periodo 2005-2012.
Dado estos niveles relativamente bajos de inflación, la economía dominicana ha
mantenido niveles altos de crecimiento. Como muestra el Gráfico V.3, muestra la
evolución del Producto Interno Bruto, en el periodo el cual ha crecido poco más de
5% durante el periodo tomado en cuenta para este estudio, lo que puede
considerarse como un crecimiento económico elevado con respecto a la región.
Gráfico V.3.
República Dominicana
Producto Interno Bruto, Precios constantes de 1991.
Ajuste Estacional; Millones de RD$
1996 - 2012
110,000
100,000
90,000
80,000
70,000
60,000
50,000
20
12
20
10
20
08
20
06
20
04
20
02
20
00
19
98
19
96
40,000
Fuente: BCRD.
En su estudio sobre la relación entre inflación y crecimiento, Ibarra y Trupkin
(2011) plantean un umbral de inflación que produce desaceleraciones en la tasa de
crecimiento del producto. Estos autores encuentran valores para el umbral de 4.1%
para países considerados industrializados y 19.1% para los no industrializados.
40
Como país no industrializado, República Dominicana se ha mantenido lejos de
dicho tope de inflación que afectaría el crecimiento económico.
Por el lado de las tasas de interés, la tasa activa en RD tiene una media de 21.99%
entre 1996-2012 y de 17.83 entre 2005-2012, periodo después de la crisis. Por otro
lado, la tasa pasiva se ubica 12.51% (8.66 entre 2005-2012). Ambas tasas han ido
descendiendo paulatinamente a lo largo de los últimos siete años. Este movimiento
hacia la baja ha propiciado el abaratamiento del crédito. Por lo tanto, financiar
inversiones resulta más atractivo, lo que contribuye al incremento de la producción.
Igualmente, al disminuir las tasas de interés, el consumo aumenta, en especial el que
es financiado a través de créditos, lo que lleva al incremento de la demanda. El
Gráfico IV.3 a muestra las oscilaciones de las tasas de interés en el periodo
considerado. También se observa que las tasas de interés de 90 días, por ser de muy
corto plazo (tanto la activa como pasiva), tienen movimientos más bruscos (Ver
Gráfico IV.3b).
Gráfico V.4a.
Gráfico V.4b.
0%
4%
Activa
Pasiva
Activa
Fuente: BCRD.
41
Pasiva
20
12
8%
20
10
5%
20
08
12%
20
06
10%
20
04
16%
20
02
15%
19
96
20%
20
12
20%
20
10
24%
20
08
25%
20
06
28%
20
04
30%
20
02
32%
20
00
35%
19
98
36%
19
96
40%
20
00
República Dominicana
Tasa de Interés Activa y Pasiva a 90 días, Banca Múltiple.
1996 - 2012
19
98
República Dominicana
Tasa de Interés Activa y Pasiva, Banca Múltiple.
1996 - 2012
Una de las desventajas de este lento descenso de las tasas de interés, es que
disminuye el incentivo a ahorrar en pesos, lo que podría provocar un proceso de
sustitución de monedas en los agentes económicos. No obstante, los datos
contradicen esta inferencia. El tipo de cambio nominal, a pesar de depreciarse
aceleradamente en 2003-2004, ha logrado estabilizarse a partir de 2005, como se ve
en el Gráfico V.4a. El Gráfico V.4b muestra el Índice de Tipo de Cambio Real con
EE.UU., un precio relativo que compara el valor de la canasta de bienes entre RD y
su principal socio comercial, expresados en la misma moneda.
Gráfico V.5a.
Gráfico V.5b.
República Dominicana
Tipo de Cambio Nominal de Venta, RD$/US$
1996 - 2012
República Dominicana
Índice de Tipo de Cambio Real (EE.UU.)
1996 - 2012
52%
170%
48%
160%
44%
150%
40%
140%
36%
130%
32%
120%
28%
12
20
10
20
08
20
06
20
04
20
02
20
00
20
19
96
19
12
20
10
20
08
20
20
20
20
20
19
19
06
80%
04
12%
02
90%
00
16%
98
100%
96
20%
98
110%
24%
Fuente: BCRD.
V.2 Propiedades de Estacionariedad de las Variables.
Para el correcto uso de las variables en cualquier modelo, es imprescindible conocer
las propiedades de estacionaridad de las series. Mahadeva y Robinson (2004)
subrayan la importancia de la estacionaridad para la estimación porque al estimar
regresiones sin tomar en cuenta esta característica, se pueden tener resultados con
coeficientes falsos sobre la relación entre las variables. Además, el pronóstico de la
42
estacionaridad puede ser un factor importante, ya que indica que tipo de modelos
construir para realizar predicciones precisas.
Dada esta situación, se realizan las pruebas de raíz unitaria de Dickey y Fuller
(1981) y Phillips y Perron (1986), para evaluar si las series son caminos aleatorios o
no, tomando en cuenta también si tienen componentes determinísticos.
Para comprobar el grado de integración de una serie, se procede a realizar varias
pruebas. Una de las más comunes, y sencilla a su vez, es la prueba de raíz unitaria
de Dickey Fuller Aumentada (DFA). Teniendo la Ecuación V.1:
(
)
Se resta de ambos lados la variable Xt-1 y se tiene la Ecuación V.2 y V.3:
(
)
(
)
(
⏟
)
;
La prueba DFA consiste en
, donde se dice que la serie es camino
aleatorio o que tiene raíz unitaria.
43
Tabla V.2 Prueba de Raíz Unitaria
Var.
Componentes
Determinísticos
DFA
PP
Var.
N
0.3892
0.3902
C
0.2291
0.3586
PIBt
CT
0.2070
0.3550
N
0.0000
0.0000
C
0.0000
0.0000
ΔIt
ΔPIBt
CT
0.0000
0.0000
N
0.3991
0.3905
C
0.6037
0.5311
IAt
EMBIt
CT
0.4874
0.4161
N
0.0000
0.0000
C
0.0000
0.0000
ΔIAt
ΔEMBIt
CT
0.0000
0.0000
N
0.3526
0.2974
C
0.4527
0.6867
IPt
IPCt
CT
0.0917
0.3783
N
0.0000
0.0000
C
0.0000
0.0000
ΔIPt
ΔIPCt
CT
0.0000
0.0000
N
0.9218
0.9363
C
0.5895
0.6432
TCNt
TCRt
CT
0.3445
0.4942
N
0.0000
0.0000
C
0.0000
0.0000
ΔTCNt
ΔTCRt
CT
0.0002
0.0000
DFA: Prueba Dickey-Fuller Aumentada
PP: Prueba de Phillips-Perron
Ho: Series tienen raíz unitaria. Prob < 0.05 indica rechazo de
H0.
Fuente: Elaboración propia.
It
44
Componentes
Determinísticos
DFA
PP
N
1.0000
0.9997
C
0.8836
0.8100
CT
0.0000
0.0000
N
0.0000
0.0000
C
0.0000
0.0001
CT
0.0001
0.0001
N
0.4374
0.4067
C
0.5045
0.3551
CT
0.7584
0.6123
N
0.0000
0.0000
C
0.0000
0.0000
CT
0.0000
0.0000
N
0.9969
1.0000
C
0.8149
0.8585
CT
0.7376
0.8646
N
0.0002
0.0000
C
0.0002
0.0000
CT
0.0012
0.0000
N
0.6463
0.6462
C
0.0557
0.0733
CT
0.1238
0.1745
N
0.0000
0.0000
C
0.0000
0.0000
CT
0.0000
0.0000
Componentes Determinísticos
N: Ninguno
CT: Constante y
tendencia
C: Constante
Capítulo VI.
Estimación y análisis de los resultados.
En este capítulo, se evalúan y comparan los resultados de las estimaciones de los
cinco modelos desarrollados. Por otra parte, los resultados empíricos se analizan
enfatizando los aspectos importantes de la economía dominicana. Dichos modelos
se comparan desde diferentes perspectivas, como la evaluación de los parámetros
estimados desde el punto de vista económico, la incertidumbre que viene anexa en
este tipo de estimaciones, el significado y la interpretación de los parámetros.
VI.1 Filtro de Hodrick-Prescott.
El primer paso en esta sección busca extraer la tendencia de la Tasa de Interés Real
Neutral con el filtro HP, escogiendo dos valores para el parámetro de suavizado;
primero,
(L1 en lo adelante), un estándar para datos mensuales; y
segundo,
(L2 en lo adelante) proveniente del estudio de Del Rio
(1999). Antes de aplicar el filtro, se toma la TII descontando el efecto de la
inflación esperada, lo que sería la Tasa de Interés Real Ex-ante.17
Los gráficos subsiguientes muestran por un lado, la TII junto a la tasa de interés real
ex-ante y por otro lado, la TIRN extraída con ambos valores de lambda.
17
La forma de estimación de la inflación esperada están en el Anexo A10.2.
45
Gráfico VI.1a.
Gráfico VI.1b.
Real Ex-ante
TIRN; L1
12
20
10
20
08
20
06
20
04
20
19
20
20
20
20
20
20
20
19
19
Interbancaria
02
-12%
20
-60%
20
-8%
19
-40%
96
-4%
12
-20%
10
0%
08
0%
06
4%
04
20%
02
8%
00
40%
98
12%
96
60%
00
República Dominicana
Tasa de Interés Real Neutral
1996 - 2012
98
República Dominicana
Tasa de Interés Interbancaria y Real Ex-ante
1996 - 2012
TIRN; L2
Fuente: Elaboración propia y BCRD.
Como objeto de análisis, es preferible tomar en cuenta la TIRN estimada con el
parámetro de suavizamiento L2 por tener la característica de responder en menor
medida a los efectos cíclicos de la economía. Este hecho se percibe claramente en el
Gráfico VI.1b donde se muestra una banda de movimiento mucho menor que la
TIRN estimada con L1. Esto es debido a que esta estimación minimiza los valores
extremos, principalmente los datos negativos.
De acuerdo con esta metodología, la TIRN muestra una tendencia ondulante a lo
largo del todo el periodo de referencia con media de 3.9%, en consonancia con las
estimaciones de la tasa neutral a través de una Regla de Taylor estimada por Magud
y Tsounta (2012). Entre los años 2005 y 2012, la TIRN se mantuvo entre 2.66 y
4.19%, comparable con Magud y Tsounta (2012), donde se indica una franja de 1.7
y 4.5% para República Dominicana.
Esta estimación ex-ante de la TIRN, a través de la aplicación de un filtro simple
como el HP, resulta un punto de referencia para estimaciones más complejas que
46
brindarán una mayor información para el hacedor de política. Tiene la ventaja de
que permite una comparación rápida con la TIRN estimada para otros países por el
mismo método.
VI.2 Filtro de Baxter-King.
Antes de profundizar en los resultados de la tasa neutral a través del filtro BK, es
importante mencionar que estos filtros deben analizarse con cuidado por dos
razones. La primera razón es la subjetividad con la que se ajusta el filtro con
respecto a la longitud del ciclo, principal componente de extracción de éste método,
así como la elección de los rezagos para utilizar en el proceso de filtrado. La
segunda es que las fluctuaciones en la actividad económica, ya sea una contracción
o una expansión muy distanciada del nivel potencial, influye bastante en los filtros
basados en procesos de medias móviles como lo es el filtro BK, por lo que se
recomienda analizar periodos de estabilidad económica.
Gráfico VI.2a.
Gráfico VI.2b.
Re pública Dominicana
TIRN estimada con filtro BK,
Rezagos=12, Rango del ciclo (12,36)
República Dominicana
Función de respuesta de frecuencia.
30%
1.2%
20%
1.0%
0.8%
10%
0.6%
0%
0.4%
-10%
Actual
Fuente: Elaboración propia.
47
Ideal
.5
.4
.3
.2
.0
20
12
20
09
20
06
20
03
-0.2%
20
00
-30%
19
97
0.0%
.1
0.2%
-20%
ciclos/periodo
Como se observa en el Gráfico VI.2a, durante el periodo 2009-2012, un periodo
estable, la media de la TIRN fluctúa entre 2% y 5%. En cuanto a la función de
respuesta de frecuencia se muestra un ajuste paulatino, hasta hacer congruencia con
lo que el filtro considera como respuesta ideal (Ver Gráfico VI.2b). Los resultados
del filtro BK compensan los resultados obtenidos a través del HP principalmente en
dos aspectos. El primero debido a la cualidad del BK de eliminar los movimientos
tanto de alta como de baja frecuencia, a diferencia de HP que sólo elimina los de
alta frecuencia. El segundo aspecto viene dado por la función de respuesta de
frecuencia, que proporciona una idea de si la estimación de la TIRN está cerca o no
de lo esperado. En caso de ser similares los resultados de HP y BK, facilitan una
buena referencia para las estimaciones siguientes que toman en cuenta otras
variables para la estimación de la TIRN.
VI.3 Paridad Descubierta de Tasas de Interés.
La suposición de la PDTI es un elemento importante para el análisis
macroeconómico de las economías abiertas. Proporciona una relación simple entre
la tasa de interés de activos denominados en moneda nacional, la tasa de interés de
un activo similar denominado en moneda extranjera, y la tasa esperada de cambio
entre las dos monedas. En pocas palabras, la PDTI predice que, ceteris paribus, un
aumento de la tasa de interés real debe apreciar la moneda (Bekaert, Wei y Xing
2007).
Dicho esto, es conveniente tener una herramienta de estimación y análisis de la
TIRN, que incluya las tasas de interés internacionales, la depreciación del tipo de
48
cambio y la prima de riesgo país, aún más en una economía donde se tiene un grado
de apertura económica, como RD.
Antes de seguir, se recuerda la Ecuación IV.4 que indica que la TIRN depende de
tres variables macroeconómicas: i*, que es la tasa de interés real externa, E(e) las
expectativas de depreciación real de la moneda nacional y
la prima de riesgo
soberano.
(
)
( )
En la tabla siguiente, están plasmados los resultados de ésta identidad propuesta por
Muñoz y Tenorio (2007):
Tabla VI.1.
República Dominicana
TIRN a partir de la Paridad Descubierta de Tasas de Interés.
0.50
0.0 – 0.03
3.0 – 4.0
3.50 – 4.53
( )

TIRN
Fuente: Elaboración propia.
Los resultados con éste método muestran un valor de la TIRN próximo a 3.7% a
finales de 2012, muy cerca de su valor mínimo a lo largo del periodo muestral
(3.32%). El nivel medio de esta tasa para el periodo desde enero 2008 a noviembre
2012 fue de 5.3%, explicado principalmente por el alza de la prima de riesgo país,
utilizando como proxy el Indicador de Bonos de Mercados Emergentes (EMBI)
entre 2007 y 2009, y posteriormente se reduce a partir de 2010.
49
Esta metodología, a diferencia de los métodos de filtrado presentados
anteriormente, muestra una identidad de la TIRN, que toma en cuenta aspectos tanto
nacionales como extranjeros, estos últimos expresados en la tasa de interés
internacional y en cierta medida la prima de riesgo. Además, éste método permite
identificar rápidamente como se mueve la TIRN cuando existen fluctuaciones en las
tasas de interés internacionales, la depreciación de tipo de cambio real y la prima de
riesgo nacional.
Estas tres estimaciones a través de metodologías sencillas como HP, BK y PDTI
nos dan indicios de que la TIRN ronda entre 2 y 5%, y comprenderán la base del
análisis de modelos más complejos que toman en cuenta la estructura de la
economía desde la oferta hasta la demanda.
VI.4 Filtro de Kalman.
Estimar modelos semi-estructurales con el filtro de Kalman tiene cierta ventaja
sobre las metodologías presentadas anteriormente. En este caso, no sólo se obtiene
un valor para la tasa neutral de la economía, sino también la tasa de crecimiento del
producto potencial, que es otra variable inobservable y de gran utilidad para el
análisis macroeconómico. En esta sección, se muestra los resultados de las
estimaciones de la TIRN con este filtro.18
18
Los valores de lamda (λg y λy) se obtienen de las calibraciones de Laubach y Williams (2003) para EE.UU.
50
Parámetro
Tabla VI.2.
República Dominicana
TIRN a partir del Filtro de Kalman.
Base
Bajo λz
Alto λz Bajo λg Alto λg
Prom.
λg
0.042
0.042
0.042
0.000
0.110
-
λz
0.058
0.006
0.106
0.012
0.047
-
g
r*
4.55
3.60
4.65
4.37
4.50
3.61
4.98
4.67
4.13
3.03
4.56
3.86
Fuente: Elaboración propia.
Los resultados que contiene la Tabla VI.2 indican que la TIRN en RD se encuentra
entre 3.03 y 4.67%, con una media de 3.86%. Por otro lado, se obtiene el la tasa de
crecimiento del producto potencial, manteniéndose en una banda de 4.13 y 4.98%,
con promedio de 4.56%.
Gráfico VI.3a.
Gráfico VI.3b.
República Dominicana
Brecha de Producto.
1996 - 2012
República Dominicana
TIRN y Tasa de Interés Real Ex-ante
1996 - 2012
5%
5.6%
50%
4%
5.2%
40%
4.8%
30%
4.4%
20%
4.0%
10%
3.6%
0%
3.2%
-10%
2.8%
-20%
-2%
2.4%
-30%
-3%
2.0%
-40%
3%
2%
1%
T IRN
20
12
20
10
20
08
20
06
20
04
20
02
20
00
19
98
20
12
20
10
20
08
20
06
20
04
20
02
20
00
19
98
19
96
-1%
19
96
0%
T asa de Interés Real Ex-ante
Fuente: Elaboración propia.
El Gráfico VI.3 se divide en dos partes: la parte 3a contiene la brecha de producto
estimada con el filtro. Es perceptible que las brechas de producto mayores ocurren
en épocas donde la economía presenta cambios significativos, por ejemplo, la crisis
financiera de 2003. La parte 3b muestra la tasa de interés real ex-ante junto con la
51
TIRN. Se puede observar que la tasa neutral empieza a disminuir inmediatamente
después de la crisis en 2003, en consonancia con la tendencia a la baja de la prima
de riesgo, tal como lo predice la PDTI. También se observa que la TIRN disminuye
en los últimos años debido a una evolución favorable de la economía.
Archibald y Hunter (2001) afirman que los operadores principales de la TIRN son
los factores estructurales que afectan a decisiones de ahorro e inversión y la prima
de riesgo específicos de cada país. Debido a se espera que estos factores cambien
lentamente a través del tiempo, nos dice que la tasa neutral también cambia
paulatinamente, en vez de variar de forma significativa a lo largo del ciclo
económico.
VI.5 SVAR.
La última metodología empleada para estimar la TIRN es el modelo de VAR
Estructurales. Como se menciona anteriormente, la ventaja de estos modelos es que
se puede utilizar las variables de forma dependiente e independiente,
simultáneamente. Dado esto, se pasa a estimar la TIRN en dos escenarios: el
primero con la tasa de interés interbancaria y el segundo con la tasa de interés activa
a más de 5 años.
VI.5.1 SVAR con Tasa de Interés Interbancaria.
Desde esta perspectiva, en el SVAR se asume que la evolución de la TII es afectada
por la acumulación de choques de demanda que serían cíclicos y choques de oferta
con carácter permanente. Es bueno aclarar, que antes de realizar estimaciones con
este tipo de modelos, es necesario implantar restricciones. De acuerdo a Blanchard
52
y Quah (1989), las restricciones pueden tomarse de la teoría económica,
particularmente de la relación de largo plazo entre las variables del modelo.
El modelo empírico utilizado viene dado por la Ecuación IV.1:
(
)
[
]
Donde Zt es el vector de variables del VAR; It representa la tasa de interés
interbancaria; Yt el producto; Pt los precios; y Et el tipo de cambio real.
Las restricciones de largo plazo utilizadas en este estudio siguen las
recomendaciones de Blanchard y Quah (1989) y Clarida y Gali (1994), para que el
SVAR quede exactamente identificado. Esto implica que la relación entre los
choques estructurales y los errores de forma reducida se pueden representar en
forma matricial como sigue:
(
)
[
]
Los coeficientes que acompañan a los errores estructurales se muestran en la Tabla
A9 de los anexos, los cuales resultan significativos.
Como se menciona en la sección de metodología, lo notable de esta técnica es la
función impulso-respuesta porque muestra la reacción (respuesta) de las variables
explicadas en el sistema ante cambios en los errores. Un cambio o choque en una
variable en el período t afectará directamente a la propia variable y se transmitirá al
53
resto de variables dependientes a través de la estructura dinámica que representa el
modelo SVAR.
Gráfico VI.4.
República Dominicana
Respuesta Acumulada a una desviación estructural.
14 periodos.
Res pues ta Acumulada de TII a la TII
Res pues ta Acumulada de TII al Producto
16%
16%
12%
12%
8%
8%
4%
4%
0%
0%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
1
Res pues ta Acumulada de TII a los Precios
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
Res pues ta Acumulada de TII al Tipo de Cambio
16%
16%
12%
12%
8%
8%
4%
4%
0%
0%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
Fuente: Elaboración propia.
Durante el periodo completo, la TIRN se mueve entre una banda con valor máximo
de 7.2% y valor mínimo de 2.5%, esto asumiendo que la tasa de interés convergerá
a su nivel de equilibrio o tasa neutral. Otro resultado interesante es que choques en
el tipo de cambio en el largo plazo no causan grandes fluctuaciones en la TIRN que
permanece estable entre 2.2 y 4.9% manteniendo todo lo demás constante. El
54
Gráfico VI.4 muestra la relación de los choques en las cuatro variables de la
Ecuación VI.1 sobre la TII.
Otro método para describir la dinámica del sistema de ecuaciones del modelo
SVAR es el análisis de la descomposición de la varianza del error. Consiste en
obtener distintos componentes que permitan aislar el porcentaje de variabilidad de
cada variable que es explicado por la perturbación de cada ecuación, pudiéndose
interpretar como la dependencia relativa que tiene cada variable sobre el resto.
Gráfico VI.5.
República Dominicana
Descomposición de Varianza
Porcentaje de Varianza de TII debido a la TII
Porcentaje de Varianza de TII debido al Producto
70%
70%
60%
60%
50%
50%
40%
40%
30%
30%
20%
20%
10%
10%
0%
0%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
Porcentaje de Varianza de TII debido a los Precios
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
Porcentaje de Varianza de TII debido al Tipo de Cambio
70%
70%
60%
60%
50%
50%
40%
40%
30%
30%
20%
20%
10%
10%
0%
0%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
1
2
3
Fuente: Elaboración propia.
55
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
La diferencia de la función de impulso-respuesta es que ésta última muestra el
efecto de un cambio (choque) en una de las variables endógenas sobre las demás
variables del modelo VAR, mientras que la descomposición de la varianza
proporciona información acerca de la importancia relativa de cada innovación
aleatoria de las variables en el modelo de vectores autorregresivos.
En el Gráfico VI.5 se muestra la descomposición de la varianza, notando que en el
largo plazo las innovaciones en los errores del producto explican un 68%, mientras
que las otras tres variables explican el 32% restante (14.9% para It,). Esta
distribución en el porcentaje en que las innovaciones afectan la TII nos indica que
los choques en las variables reales son más perdurables que los choques las
variables nominales.
VI.5.2 SVAR con Tasas de Interés Activas a más a 5 años.
Con la intención de ver la evolución con tasas de más largo plazo, se realizan
estimaciones con las tasas de interés activas a más de cinco años de la banca
múltiple. Con esto se espera tener una curva que represente una tasa de interés que
aumente en el tiempo simulando la prima de riesgo que toma en cuenta un
inversionista a la hora de invertir.
56
Gráfico VI.6.
República Dominicana
Respuesta Acumulada a una desviación estructural.
14 periodos.
Res pues ta Acumulada de TA5 a la TA5
Res pues ta Acumulada de TA5 al Producto
8%
8%
4%
4%
0%
0%
-4%
-4%
-8%
-8%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
1
Res pues ta Acumulada de TA5 a los Precios
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
Res pues ta Acumulada de TA5 al Tipo de Cambio
4%
8%
2%
4%
0%
0%
-2%
-4%
-4%
-8%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14
Fuente: Elaboración propia.
La Gráfica VI.6 muestra que se cumple dicho supuesto con resultados similares a
las estimaciones de un SVAR con la TII en este caso, la TIRN ronda en una banda
más ancha entre 1.4 y 5.7%.
57
Capítulo VII.
Análisis económico, conclusiones y recomendaciones.
En esta investigación se estima la tasa de interés real neutral en el sentido de
Wicksell (1898), es decir, la tasa de interés real consistente con el producto real
potencial y una inflación estable. La estimación se realiza bajo cinco diferentes
metodologías con datos agregados de la República Dominicana (enero de 1996
hasta noviembre de 2012). Específicamente, se utilizan tres filtros (HP, BP y
Kalman), una definición teórica (paridad de tasas de interés) y un modelo
estructural de vectores autorregresivos (SVAR). La tabla más abajo resume los
resultados.
Método.
Filtro
HP
TIRN
2.6 – 4.2
Tabla VII.1
Resumen de Resultados.
Filtro
Filtro
PDTI
BK
Kalman
2.0 – 5.0
3.50 – 4.53
3.03 – 4.67
SVAR
Prom.
2.2 – 4.9
2.67 - 4.66
Fuente: Elaboración propia.
La primera estimación basada en un filtro Hodrick-Prescott muestra una TIRN
promedio de 3.9%. En el tiempo, esta TIRN cae de 7.2% a principios de 1999 a
alrededor del 2.8% a finales de 2012. En consonancia con el promedio del filtro HP,
la segunda estimación con el filtro BP indica una media de 3.5% para la TIRN. En
el caso de la tercera estimación realizada a través de la paridad internacional de
tasas de interés, la TIRN se mueve en un rango de 3.5 y 4.5 por ciento.
Por otro lado, el filtro de Kalman muestra una TIRN de 3.9%, similar al resultado
por el método de SVAR, que exhibe una tasa de interés interbancaria que
58
convergerá a su nivel de equilibrio, es decir, donde se cierra la brecha de producto y
la inflación es estable en alrededor de 4.1 por ciento. Cabe destacar que las
variaciones de largo plazo son explicadas en un 65% por innovaciones en el
producto, un 15% para la misma tasa de interés, y 20% para el resto de las variables
(inflación y tipo de cambio).
El alto porcentaje de la descomposición de varianza de la TIRN dependiendo de los
choques en el producto va en congruencia con lo mencionado por Baxter y King
(1999) y García, González y Peña (2011), por lo que se hace importante observar
los impactos de estas variables sobre la varianza de la TIRN en el mediano plazo,
tal como lo muestra el Gráfico VI.5. Estos autores afirman que son factores como
los cambios demográficos, los cambios tecnológicos, la productividad de factores,
el sistema tributario, entre otros, los que definen el movimiento de las series de
tiempo en el largo plazo, principalmente al producto, traspasándose luego a la
TIRN.
Similar a la definición de Tasa de Interés Real Neutral, el producto potencial se
refiere al “producto natural” o alternativamente al “producto tendencial”. El
concepto de producto natural está ligado históricamente a la noción de la NAIRU
presente en las teorías de inflación de Friedman (1968), donde no existe relación
entre inflación y la tasa de desempleo en el largo plazo. La macroeconomía nuevo
keynesiana define el producto natural como aquel nivel de producto que se
alcanzaría si los precios fueran plenamente flexibles. Por tanto, la brecha del
producto corresponde al desvío entre el producto observado y el producto natural.
59
Esta definición de producto potencial reacciona continuamente a los diferentes
choques que golpean la economía. Un choque expansivo es real, por ejemplo,
aumentos en la productividad agregada de la economía, podría llevar a una brecha
negativa de producto. En cambio, cuando el choque expansivo es nominal (aumento
en la masa monetaria, mayor gasto público nominal o menor tasa de política
monetaria) induce una presión hacia brechas positivas. Cabe destacar, que un signo
positivo de esta brecha refleja presiones inflacionarias, lo que significa que se está
produciendo más de lo que sugiere el crecimiento sostenido y tendencial de la
economía. Esta situación se refleja en sobre-consumo y sobre-inversión que pueden
presionar hacia altos niveles de inflación (Friedman, 1968; Öğünç, 2006)
Por otro parte, si la brecha del producto es negativa, se está produciendo menos
bienes y servicios que el ideal y la presión es hacia bajos niveles de inflación e
inclusive deflación. Si a este análisis se le añade el hecho de la significancia del
producto a la descomposición de varianza de la TIRN, en términos de política
económica significa que las autoridades, tanto fiscales como monetarias, deben
ajustar sus instrumentos para ponerle freno a la economía cuando la brecha del
producto es positiva y estimularla cuando la brecha es negativa. Esta observación es
igualmente válida para la brecha de tasas de interés.
De otro lado, la TIRN presenta un valor promedio de 3.8%, lo que implicaría que
con una inflación de 4%, la tasa de interés interbancaria estaría cerca del 8% (a final
de 2012, la TII se sitúa en 7.3%). Este valor, relativamente alto, puede justificarse
en principio, porque las estimaciones de la TIRN se realizan con datos históricos
que provienen de periodos bajo esquemas de Metas Monetarias, donde todavía la
60
tasa de interés no era el instrumento explícito del ejercicio monetario. En economías
con EMI, la TIRN ronda en valores más pequeños que los estimados para RD, por
ejemplo, Guatemala (2.8%), Chile (2.0%), Perú (2.0%), México (2.1%), Colombia
(2.3%) y Costa Rica (3.5%).19 Como puede verse en el Gráfico V.1a, los valores de
la TII han ido descendiendo, en parte por la transición desde Metas Monetarias a
EMI y al nuevo corredor de tasas por parte del BCRD.
Para complementar estas observaciones, Clarida y Galí (1994) presentan una pieza
importante en el estudio de tasas de interés que viene relacionada con el tipo de
cambio y las primas de riesgo país, esencialmente en economías abiertas. Estos
autores afirman que cuando la tasa de interés real se eleva sobre su media, la
moneda en niveles tiende a ser más fuerte en términos reales. Es decir, países con
tasas de interés real relativamente altas, tienen menor prima de riesgo y, por lo
tanto, una moneda más fuerte. Cuando la tasa de interés real presenta un alza, su
moneda se aprecia no sólo porque sus activos pagan una tasa de interés más alta,
sino también porque presenta menos riesgo.
En cuanto a las recomendaciones de política, se sugiere dar seguimiento a los
factores principales que afectan, sea en el corto o largo plazo, la tasa de interés real
observada y, por ende, la TIRN. Se presenta también la necesidad de rehacer las
estimaciones de la Tasa de Interés Real Neutral para cuando haya datos suficientes
con el sistema EMI, con el fin de comparar con los actuales resultados, para así ver
si se percibe la baja esperada en la TIRN. Asimismo, ampliar las conclusiones para
ver el efecto de la TIRN en el canal de crédito y la adaptación de modelos más
19
Los resultados provienen de Magud y Tsounta (2012).
61
complejos de estimación para un mejor análisis de la información, principalmente
las variables agregadas como producto e inflación.
62
Referencias.
 Amato, J. (2005), “The Role of the Natural Rate of Interest in Monetary
Policy”, Bank for International Settlements, Working Papers No. 171.
 Andújar-Scheker, J. (2008). El Efecto Traspaso de las Tasas de Interés en
República Dominicana. Serie de Estudios Económicos.
 Archibald, J. y L. Hunter (2001), “What is the Neutral Interest Rate, and How
Can We Use It?”, Reserve Bank of New Zealand Bulletin, Vol. 64, No. 3, pp.
15-28.
 Banco Central de la República Dominicana (2010), “Extracción de Señales del
Indicador Mensual de Actividad Económica (IMAE)”, Seminario: PIB
Trimestral, Centro de Estudios Monetarios Latinoamericanos.
 Basdevant, O., N. Björksten y Ö. Karagedikli (2004), “Estimating a Time
Varying Neutral Real Interest Rate for New Zealand”, Reserve Bank of New
Zealand Discussion Paper Series DP2004/01, Reserve Bank of New Zealand.
 Baxter, M. y R. King (1999), “Measuring Business Cycles: Approximate BandPass Filters For Economic Time Series”, The Review of Economics and
Statistics, MIT Press, Vol. 81, No. 4, pp. 575-593.
 Bekaert, G., M. Wei y Y. Xing (2007). "Uncovered Interest Rate Parity and the
Term Structure," Journal of International Money and Finance, Elsevier, Vol. 26,
No. 6, pp.1038-1069.
 Bernhardsen, T. (2005), “The Neutral Real Interest Rate”, Monetary Police
Department, Paper N°2005/1, Norges Bank.
63
 Bernhardsen, T. y K. Gerdrup (2007), “The Neutral Real Interest Rate”, Norges
Bank Economic Bulletin, Vol. 78, No. 2, pp. 52-64.
 Björksten, N. y Ö. Karagedikli (2003), “Neutral Real Interest Rates Revisited”,
Reserve Bank of New Zealand Bulletin, Vol. 66, No. 3.
 Blanchard, O. y D. Quah. (1989), “The Dynamic Effects of Aggregate Demand
and Supply Disturbances”, American Economic Review, Vol. 79, No.4, pp.
655-673.
 Blinder, A. (1999), Central Banking in Theory and Practice, MIT Press Books,
The MIT Press, Edición 1, Vol. 1, No. 0262522608.
 Bomfin, A. (2001). “Measuring the Equilibrium Real Interest Rates: What Can
We Learn From Yields on Indexed Bonds?” Finance and Economics Discussion
Series No. 53, Federal Reserve Board of Governors.
 Brzoza-Brezezina, M. (2003), “Estimating the Natural Rate of Interest: A
SVAR Approach”, National Bank of Poland Working Paper No. 27.
 Brzoza-Brzezina, M. (2004), “The Information Content of the Natural Rate of
Interest: The Case of Poland” (mimeo), National Bank of Poland y Warsaw
School of Economics, Economic Review, pp. 46-65.
 Burns, A. y W. Mitchell (1946), Measuring Business Cycles, Nueva York,
EE.UU. NBER Book Series Studies in Business Cycles.
 Calderón, C. y F. Gallego (2002), “La Tasa de Interés Real Neutral en Chile”,
Notas de Investigación, Journal Economía Chilena, Banco Central de Chile,
Vol. 5, No. 2, pp. 65-72.
64
 Castillo, P., C. Montoro y V. Tuesta (2006), “Estimación de la Tasa Natural de
Interés para la Economía Peruana”, Serie de Documentos de Trabajo 2006-003,
Banco Central de Reserva del Perú.
 Clarida, R.; J. Gali. (1994). Sources of Real Exchange Rate Fluctuations: How
Important Are Nominal Shocks?” NBER Working Papers 4658, National
Bureau of Economic Research.
 Dacass, T. (2012), “Estimating the Natural Rate of Interest for Jamaica”,
Journal of Business, Finance & Economics in Emerging Economies, Vol. 7, No.
1.
 De Fiore, F. y O. Tristani (2008), “Credit and the natural rate of interest”, ,
European Central Bank, Working Paper Series 889.
 Del Rio, A. (1999), Agregación Temporal y Filtro de Hodrick-Prescott, BBV
Gestinova, España, Tesina del Centro de Estudios Monetarios y Financieros No.
9910.
 Dickey, D. y W. Fuller (1981), “Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive
Time Series with a Unit Root”, Econometrica, Econometric Society, Vol. 49,
No. 4, pp. 1057-72.
 Echavarría, J., E. López, M. Misas, J. Téllez y J. Parra (2007). “La Tasa de
Interés Natural en Colombia”, Ensayos Sobre Política Económica, Banco de la
República de Colombia, Vol. 25, No. 4.
 España, V. (2008), “La Tasa Natural de Interés: Estimación para la Economía
Uruguaya”, Revista de Economía, Banco Central del Uruguay, Vol. 15, No. 2.
65
 Fanelli, J.M. y R. Guzmán (2008) “Diagnóstico de crecimiento para República
Dominicana” Departamento de Investigación, Banco Interamericano de
Desarrollo, Documento de Trabajo CSI-118, DR-P1034.
 Faust, J. y J. Wright (2011), Forecasting Inflation, Handbook of Economic
Forecasting, Elsevier.
 Flores, M. (2001), “El Filtro Baxter-King: Metodolgía y Aplicaciones”, Banco
Central de la Reserva de Costa Rica, Economía y Sociedad, No. 16, pp. 61-78.
 Friedman, M. (1968), “The Role of Monetary Policy”, The American Economic
Review, Vol. 58, No. 1, pp. 1-17.
 Mahadeva, L. y P. Robinson (2004), Unit Root Testing to Help Model Building,
Handbooks in Central Banking, (Eds.) Andrew Blake and Gill Hammond,
Centre for Central Banking Studies, Bank of England, No. 22.
 Fuentes, R. (2007), “La Tasa de Interés Real Neutral: Definiciones y Evidencia
para Economías Latinoamericanas”, Programa de Investigación Conjunta,
Centro de Estudios Monetarios Latinoamericanos.
 Fuentes, R. y F. Gredig (2008), “La Tasa de Interés Neutral: Estimaciones para
Chile”, Journal Economía Chilena, Banco Central de Chile, Vol. 11, No. 2, pp.
47-58.
 Galí, J. (2002), “New Perspectives on Monetary Policy, Inflation and the
Business Cycle”, Center for Economic and Policy Research Discussion Paper
No. 3210.
66
 García, A., E. González y D. Peña (2011), “Exploring ICA for Time Series
Descomposition”, Departamento de Estadística, Universidad Carlos III de
Madrid, Statistical and Econometrics Series 11, Working Paper 11-16.
 Garnier, J. y B.R. Wilhelmsen (2005), “The Natural Real Interest Rate and the
Output Gap in the Euro Area”, European Central Bank Working Paper No. 546.
 Giammarioli, N. y N. Valla (2003), “The Natural Real Rate of Interest in the
Euro Area”, European Central Bank Working Paper No. 233.
 González, E., L. Melo, L. Rojas y B. Rojas (2011) “Estimations of the Natural
Rate
of
Interest
in
Colombia”,
Centro
de
Estudios
Monetarios
Latinoamericanos, Money Affairs, Vol. 0, No. 1, pp. 33-75.
 González, J. (2011), “Traspaso de la Política Monetaria a las Tasas de Interés de
Mercado y sus efectos en el Sector Real: Evidencia empírica para la República
Dominicana”. Nueva Literatura Económica.
 Hernández, O. y J. Amador (2008), “La Tasa Natural en México: Un Parámetro
Importante para la Estrategia de Política Monetaria”, Economic Research
Department, BBVA Working Paper No. 0807.
 Hodrick R.J. y E. Prescott (1981), “Post-War U.S. Business Cycles: An
Empirical Investigation”, Northwestern University, Center for Mathematical
Studies in Economics and Management Science, Discussion Papers 451.
 Horváth, R. (2007) “The Time-Varying Policy Neutral Rate in Real Time: A
Predictor for Future Inflation?” Czech National Bank, Working Paper Series 4.
67
 Ibarra, R. y D. Trupkin (2011), “La Relación entre Inflación y Crecimiento
desde un Enfoque de Regresión con Transición Suavizada para Datos de Panel”,
Centros de Investigación del Banco Central de Uruguay.
 Jonsson, M. (2002), “The Real Interest Rate and the Monetary Policy”, Sveriges
Riksbank Economic Review, pp. 46-65.
 Kalman, R.E. (1960), “A New Approach to Linear Filtering and Prediction
Problems”, Transactions of the ASME, Journal of Basic Engineering, Vol. 82,
pp. 35-45.
 King, R. y S. Rebelo (1989) “Low Frequency Filtering And Real Business
Cycles”, Center for Economic Research, University of Rochester Working
Papers 205.
 Kydland, F. y E. Prescott (1990), “Business Cycles: Real Facts and a Monetary
Myth”, Federal Reserve Bank of Minneapolis, Quaterly Review, pp. 3-18.
 Laubach, T. y J.C. Williams (2003), “Measuring the Natural Rate of Interest,"
The Review of Economics and Statistics, MIT Press, Vol. 85, No. 4, pp. 10631070.
 Magud, N. y E. Tsounta (2012), “To Cut or Not to Cut? That is the (Central
Bank’s) Question In Search of the Neutral Interest Rate in Latin America”,
Western Hemisphere Department, IMF Working Paper 12-243.
 Mésonnier, J.-S. y J.-P. Renne (2004), “A Time-Varying Natural Rate for the
Euro Area”, Banque de France Working Paper No. 115.
68
 Muñoz, E., y E. Tenorio (2007), “Tasa de Interés Real Neutral para la Economía
Costarricense”, Banco Central de Costa Rica, Departamento de Investigación
Económica, Documento de Investigación DIE-04-2007-DI.
 Neiss, K. y E. Nelson (2003), “The Real Interest Rate Gap as an Inflation
Indicator”, Macroeconomic Dynamics, Cambridge University Press, Vol. 7(,
No. 02, pp. 239-262.
 Novales, A. (2011), Modelos Vectoriales Autorregresivos (VAR), Universidad
Complutense.
 Öğünç, F. (2006), Estimating the Neutral Real Interest Rate for Turkey by
Using an Unobserved Components Model, Middle East Technical University
Thesis.
 Pereda, J. (2012), “Estimación de la Tasa Natural de Interés para el Perú: Un
Enfoque Financiero”, Banco Central de Reserva del Perú, Series de Documentos
de Trabajo No. 2010-018.
 Phillips, P. y P. Perron, (1986), “Testing for a Unit Root in Time Series
Regression," Cowles Foundation for Research in Economics, Yale University,
Cowles Foundation Discussion Papers 795R.
 Roca, R (2002), “La Tasa de Interés y sus Principales Determinantes”
Documento de Investigación, Universidad Nacional Mayor de San Marcos,
Perú.
 Taylor, J. (1993), “Discretion versus policy rules in practice”, CarnegieRochester Series on Public Policy, Vol. 39, No. 1, pp. 195–214.
69

Wicksell, K. 1898, “Interest and Prices: A Study of the Causes Regulating the
Value of Money”, R. F. Kahn (trad.), New York: Augustus M. Kelley
Publications.

Woodford, M. (2002), Interest and Prices, Princeton University Press.
70
Anexos.
Anexo 1.
Tabla A1. Descripción de las Variables.
Variable
Siglas
Tasa de Interés
Interbancaria
TII
Tasa de Interés
Lombarda
LOM
Tasa de Interés
Overnight
OVN
Descripción
Tipo de interés al que los bancos se prestan dinero entre sí.
Créditos que los bancos centrales conceden a los bancos
comerciales.
Interés que se aplica a las colocaciones o captaciones efectuadas en
el mercado monetario de muy corto plazo, casi siempre con
vencimientos pautados a las 24 horas o tres días como máximo.
Periodicidad
1996M012012M11
2004M012012M11
2004M012012M11
Porcentaje que las instituciones bancarias (Bancos Múltiples), de
acuerdo con las condiciones de mercado, cobran por los diferentes
tipos de servicios de crédito a los usuarios de los mismos. Son
activas porque son recursos a favor de la banca. Se toma el
promedio ponderado de todas estas tasas activas.
1996M012012M11
Tasa de Interés Activa de
la Banca Múltiple
IA
Tasa de Interés Activa a
90 días de la Banca
Múltiple
IA90
Tasa de Interés Activa a 90 días de la Banca Múltiple
1996M012012M11
Tasa de Interés Activa a
más de 5 años de la
Banca Múltiple
IA5
Tasa de Interés Activa a más de 5 años de la Banca Múltiple
1996M012012M11
Tasa de Interés Pasiva de
la Banca Múltiple
IP
Es el porcentaje que paga una institución bancaria a quien deposita
dinero mediante cualquiera de los instrumentos que para tal efecto
existen. Se toma el promedio ponderado de todas estas tasas
pasivas.
2000M012012M11
Tasa de Interés Pasiva a
90 días de la Banca
Múltiple
IP90
Tasa de Interés Pasiva a 90 días de la Banca Múltiple
1996M012012M11
IMAE
Índice de quántum tipo Laspeyres y mide la evolución de la
actividad económica, aproximando el comportamiento mensual del
valor agregado de las diferentes industrias incluidas en el cálculo
del producto interno bruto.
1996M012012M11
INF
Incremento generalizado de los precios de bienes y servicios con
relación a una moneda durante un período de tiempo determinado.
1996M012012M11
Índice Mensual de
Actividad Económica
Inflación
Meta de Inflación
MINF
Inflación Objetivo del Banco Central de RD.
1996T012012T03
Tipo de Cambio
Nominal
TCN
Precio al cuál una divisa de un país puede ser convertida
(cambiada) por la divisa de otro país. En este caso RD$/US$.
1996M012012M11
Índice de Tipo de
Cambio Real con
EE.UU.
TCR
Es el precio relativo que compara el valor de una canasta de bienes
de dos países diferentes (RD y EE.UU.), expresados en la misma
moneda.
1996M012012M11
Producto Interno Bruto
PIB
Valor monetario de la producción total de bienes y servicios.
1996T012012T03
Indicador de riesgo país, y consiste en la diferencia de tasa de
interés que pagan los bonos denominados en dólares, emitidos por
países en desarrollo, y los Bonos del Tesoro de Estados Unidos,
considerados "libres" de riesgo. Esta diferencia se expresa en
puntos básicos.
2003M012012M11
Indicador de Bonos de
Mercados Emergentes
EMBI
Fuente: Elaboración propia.
71
Anexo 2.
Tabla A2. Aproximación Teórica de la Tasa de Interés Neutral.
El concepto de TIRN es originario de Wicksell (1898) y retomado años después para el análisis de la política monetaria.
Básicamente se define como aquella tasa de interés real que cumple con las siguientes condiciones:
1. Es igual a la productividad neta marginal del capital de depreciación.
2. Es consistente con el producto potencial.
3. Tiene una relación de equilibrio y consistente con la estabilidad de precios.
4. Evoluciona en el tiempo relacionada a factores estructurales de la economía.
Los valores de corto plazo pueden mostrar diferencias de sus niveles de equilibrio por la existencia de rigideces nominales
en la economía. Dado este hecho, se relacionan la brecha de producto, brecha de tasas de interés real y brechas de inflación
con base en los modelos nuevo-keynesianos. Estas relaciones se sintetizan en las siguientes cadenas:
̃
̃
̃
Donde;
̃
Basado en estas combinaciones y relaciones, la TIRN constituye en un indicador de la instancia de la política monetaria.
Fuente: España, 2008.
Anexo 3.
Tabla A3. Matriz de Correlación.
TII
OVN
LOM
TII
1.0000
OVN
0.7669
1.0000
LOM
0.8000
0.5843
1.0000
IA
IA90
IP
IA
0.8394
0.5440
0.8858
1.0000
IA90
0.8022
0.5108
0.8967
0.9858
1.0000
IP
0.8412
0.5242
0.8921
0.9836
0.9655
1.0000
IP90
0.8685
0.5612
0.8607
0.9726
0.9470
0.9914
Fuente: Elaboración propia.
72
IP90
1.0000
Anexo 4.
Tabla A4. Desagregación de la Tasa de Interés Nominal.
Fuente: Archibald y Hunter (2001)
Anexo 5.
Gráfico A5.1.
Fuente: Elaboración propia.
Gráfico A5.2.
Fuente: Elaboración propia.
Anexo 6.
Tabla A6. SVAR.
Coeficiente
-1.34
-0.21
-27.00
2.21
5.00
-0.27
-0.11
0.04
4.02
0.03
Er. Est.
Estad-z
0.53
-2.53
0.02
-9.60
2.48
-10.87
0.20
11.14
0.45
11.11
0.02
-10.73
0.03
-3.41
0.00
10.24
0.37
10.83
0.01
5.55
Fuente: Elaboración propia.
Prob.
0.0112
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0007
0.0000
0.0000
0.0000
Anexo 7.
Tabla A7. Respuesta Acumulada de TII a una desviación estructural.
Periodo
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Factorizacion: Estructural
Choque 1
Choque 2
Choque 3
Choque 4
2.158
3.492
4.366
5.520
6.210
6.747
7.162
7.258
7.068
6.312
5.624
5.153
4.475
3.719
0.880
3.814
6.963
9.293
12.352
14.851
15.485
15.114
14.020
12.467
10.823
9.431
8.500
7.672
1.675
3.279
3.253
2.523
2.035
2.161
2.474
2.497
2.663
2.797
2.613
2.227
1.569
0.860
2.316
2.749
2.547
2.638
2.022
2.194
2.739
3.138
3.859
4.481
4.767
4.899
4.863
4.906
Fuente: Elaboración propia.
75
Anexo 8.
Tabla A8. Descomposición de Varianza de TII.
Periodo
Err. Est.
1
3.688
2
5.172
3
6.122
4
6.692
5
7.431
6
7.862
7
7.923
8
7.942
9
8.054
10
8.261
11
8.458
12
8.595
13
8.696
14
8.797
Factorizacion: Estructural
Choque 1
Choque 2
Choque 3
Choque 4
34.249
24.066
19.215
19.054
16.311
15.042
15.084
15.025
14.669
14.778
14.761
14.595
14.863
15.263
5.692
35.068
51.504
55.231
61.721
65.254
64.888
64.790
64.858
65.172
65.950
66.497
66.096
65.477
20.625
20.112
14.358
13.207
11.140
9.979
9.982
9.934
9.704
9.248
8.870
8.793
9.160
9.601
39.435
20.754
14.923
12.508
10.829
9.724
10.046
10.251
10.769
10.802
10.420
10.115
9.881
9.659
Fuente: Elaboración propia.
76
Anexo 9. Especificaciones y Consideraciones Generales.
A9.1 Especificación de los Determinantes de la Tasa de Interés.
En lo adelante se presenta un modelo que define los componentes que determinan la
tasa de interés, en este caso la TII. Roca (2002) resume los determinantes de la tasa
de interés y llega a la conclusión de que dicha tasa depende básicamente de la
inflación, devaluación esperada, tasa internacional de interés, déficit fiscal, riesgo
país, riesgo crediticio y la tasa de encaje legal. Esto luego de la interacción entre
oferta-demanda del mercado financiero.
Partiendo de Roca (2002), se toma una forma reducida de los determinantes de la
TII representada en (1):
(
)
(
)20
Donde, la tasa de interés interbancaria (TII) en principio, es afectada por el ahorro
(s), el riesgo país (ρ), el tipo de cambio ( ) y la inflación (π).
La ecuación 1 se estimará a través de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MICO),
principalmente con la intención de ver qué tipo de relación existe entre la TII y
algunas variables consideradas importantes para el estudio. Cabe señalar que los
coeficientes, al menos no en esta fase todavía, explican el impacto de las variables
explicativas sobre la tasa interbancaria una manera cabal, pero si dan a conocer en
qué dirección se desplaza cuando hay cambios en estas.
20
Una modificación de la ecuación general de tasa de interés de equilibrio de Roca (2002).
77
A9.2 Consideraciones y Proyecciones de la Inflación.
Debido a que el motivo de este estudio es obtener la TIRN, una tasa de interés
medida en términos reales, la variable principal utilizada para su estimación, es
decir la TII, debe ser modificada para que no tenga efectos de los precios. Esto
conlleva a tener que deflactar la tasa interbancaria con las expectativas de inflación
y asumiendo perfecta información y poder de predicción por parte de los agentes
económicos, el descuento se realizará con la inflación de doce meses en el futuro.
Es decir:
(
Siendo
)
la TII real, la TII y
representa la inflación esperada a doce meses.
Pero hay que tener en cuenta que la ecuación 4 provoca la pérdida de las últimas
doce observaciones de la muestra, por lo que se procede a pronosticar la inflación
en doce periodos posteriores, concretamente hasta junio 2013. En analogía a Faust y
Wright (2012), se utilizará un Modelo de Autorregresión Recursiva (RAR, por sus
siglas en inglés) para pronosticar la inflación para el periodo que se necesita. Este
modelo supone una inflación que se comporta de la siguiente manera:
(
Donde
)
∑
es el componente autorregresivo y
78
el de media móvil.