El Salvador: Determinantes de la Tasa de Interés de Préstamos

Banco Central de Reserva de El Salvador
REDIBACEN
Julio de 2013
El Salvador: Determinantes de la
Tasa de Interés de Préstamos
1990 - 2010
Contenido
Objetivos
• Objetivos
• Marco teórico
 Presentar los resultados del
trabajo “El Salvador:
Determinantes de las Tasas de
Interés de Préstamos 19902010”.
• Tasas de Interés en El Salvador
• Conclusiones
 En la presentación se dará
respuesta a las hipótesis.
• Bibliografía
 En una economía dolarizada,
funciona la Ley de un Solo Precio
y la Paridad de Tasas de Interés
Internas y Externas.
Análisis: Identidades macroeconómicas
(1)
PIBt  C  I  X  M
(2)
(3)
(4)
INDt  PIB  RFN  TCN
IND  C  S
INDt  (C  I )  SCC
(5)
S  I  SCC
PN  IND  TKN  (C  I )  SCC  TKN
PIB t =Producto Interno Bruto
C= Consumo Total
S= Ahorro Nacional
I= Inversión Total
X= Exportaciones de B. y S.
M= Importaciones de B. y S.
(6)
IND =Ingreso Nacional Disponible
RFN:= Remuneración Factores Netos
TCN= Transferencias Corrientes Netas
TKN = Transferencias de Capital Netas
PN=Préstamos Netos
Funciones: Consumo, Ahorro e Inversión
C  C [Y  T , r ]
( )
(7)
Función Consumo
( )
max U c1 , c 2 
(8)
c1 , c2
c1 
c 2
1  r

y
1
 t1 
y
 t
1  r
2
(9)
2
S  (Y  T )  C [Y  T , r ] 
( ) ( )
(10)
 S [Y  T , r ]
(11)
()
It  K
()
t 1
Función Ahorro
( r , PMK
( )
Gt  G ; Tt  T
( )
t 1
,  ,  )  1   K
()
t
Función Inversión
(13)
(12)
Mercado de Fondos Prestables
(Demanda y Oferta)
D=
D( r ,
,
r*,
)
(-)
(+)
(+)
(+)
O= O( r, , r*, q e s)
(+) (-) (-) (-) (-) (-)
D( r, , r*, ) = O( r, , r*, q e s)
(-) (+)(+)(+)
(+)(-) (-) (-) (-) (-)
r
= O( , r*, q
e s)
(14)
(15)
(16)
(17)
(+) (+) (+) (+) (+)
La tasa de interés ( r ), la inflación esperada (), la tasa de interés internacional ( r*), el
déficit fiscal ( ), riesgo país ( q ), requerimientos de reserva de liquidez (e ) y riesgo
crediticio (s)
Factores que afectan el Equilibrio en el Mercado de Fondos
Aumento en la inflación
r
S2
r2
S1
r1
D2
D1
Préstamos (Depósitos)
La inflación reduce el poder adquisitivo del dinero. La tasa de interés nominal tendría
que proteger el poder adquisitivo y el rendimiento de las inversiones. Si en una
economía la inflación es de 5.0% y ahorradores e inversionistas tienen expectativas de
un rendimiento real de 8%, entonces la tasa de interés estaría cercana la 13.0%.
Factores que afectan el Equilibrio en el Mercado de Fondos
Tasa de interés internacional (aumento)
r
S2
r2
S1
r1
D2
D1
Préstamos (Depósitos)
Al aumento la tasa de interés internacional se da una salida de recursos al exterior,
encarece los fondos externos . Los bancos ajustan al alza la tasa de interés interna y se
reduce la cartera de préstamos.
Factores que afectan el Equilibrio en el Mercado de Fondos
Aumento del riesgo crediticio
r
S2
S1
r2
r1
D1
Préstamos (Depósitos)
En períodos de recesión, la solvencia de las empresas se deteriora, el
incumplimiento de pago afecta la calidad de la cartera, los bancos aumentan las
reservas de saneamiento. El mayor riesgo crediticio reduce la oferta de créditos
elevándose la tasa de interés.
Factores que afectan el Equilibrio en el Mercado de Fondos
Aumento del riesgo país
r
S2
S1
r2
r1
D1
Préstamos (Depósitos)
Cuando los mercados internacionales perciben problemas en la capacidad de pago
de un país, reducen la demanda de papeles nacionales y de esta manera se limita
la liquidez y la oferta de prestamos, con lo cual se genera un exceso de demanda
por fondos prestables
Factores que afectan el Equilibrio en el Mercado de Fondos
Aumento en requerimiento de reserva liquidez
r
S2
S1
r2
r1
D1
Préstamos (Depósitos)
Si el Banco Central aumenta la tasa de requerimientos de liquidez, los
bancos tendrán menos recursos para prestar, se generaría un exceso de
demanda lo que presiona el alza de las tasa de interés.
Factores que afectan el Equilibrio en el Mercado de Fondos
Impacto de déficit fiscal
r
S1
r2
r1
D2
D1
Préstamos (Depósitos)
El
déficit fiscal genera presiones sobre la liquidez y el
endeudamiento incrementa la demanda de prestamos
conduciendo a un aumento de la tasa de interés.
Resumiendo..
 La tasa de interés es el costo por el uso del dinero ajeno y
el premio por diferir el consumo presente, orienta las
decisiones de consumo, inversión y ahorro, variables claves
para el crecimiento económico de mediano y largo plazo y
constituye el vínculo entre las transacciones reales y
financieras.
 En equilibrio no ejerce presiones inflacionarias, porque es
consistente con la oferta y demanda de recursos prestables
y su nivel se alinea con los precios internos y externos y el
tipo de cambio (real y nominal).
 La tasa de interés, permite evaluar la rentabilidad de las
inversiones por medio de los flujos futuros que esta generará
en el tiempo.
Resumiendo..
 Los bancos centrales utilizan la tasa de interés como
mecanismo para incidir sobre la liquidez, destacando la
Reserva Federal de Estados Unidos, el Banco Central
Europeo y el Banco de Japón.
 En presencia de hiperinflación y deflación la tasa de
interés tiene poco margen para incidir sobre las
expectativas de precios.
 Hasta diciembre de 2000, la tasa de interés fue uno de
los principales instrumentos de política monetaria en El
Salvador.
Hechos relevantes de la economía Salvadoreña..
Hechos relevantes de la economía Salvadoreña..
Período 1990 - 2000
La actividad económica creció en promedio a una tasa de 4.6% anual, sustentado
en aumentos en la formación de capital, recuperación de los precios de café. La
expansión de las exportaciones, los flujos de inversión extranjera directa y las
remesas familiares contribuyeron a la expansión de la liquidez, mejorando con ello la
intermediación financiera y dotando de los recursos para la expansión del crédito y la
mayor captación de depósitos.
Reformas financieras (1991): Reprivatización del sistema bancario y liberalización de
las tasas de interés activas y pasivas. se mejoraron los niveles de intermediación
financiera y se permitieron las operaciones en moneda extranjera, se amplió el
diferencial entre las tasas de interés domésticas y externas.
Las operaciones de mercado abierto presiona al alza a las tasa de interés, que se
mantuvieron positivas en términos reales.
En julio de 1996 se permitió a los bancos del sistema las operaciones activas y
pasivas en moneda extranjera.
Período 2001 - 2010
El Salvador es una economía pequeña, abierta y dolarizada con libre movilidad de
capitales. Es tomador de precios, no posee moneda propia y la liquidez en
función de las operaciones entre residentes y no residentes.
La actividad económica con tasas de crecimientos positivas, a pesar de los
desastres naturales y otros shocks como: La crisis financiera internacional y la
volatilidad de precio de derivados de petróleo y alimentos.
La tasa de interés doméstica tiende a alinearse con la tasa de interés internacional
el des-alineamiento puede responder a riesgo país e imperfecciones del sistema
financiero local. Los desajustes en la oferta y demanda de fondos prestables se
corrigen con movimientos en las cuentas externas, sean activas o pasivas.
La banca ha pasado a ser propiedad de bancos internacionales que tienen
políticas para el manejo de la cartera de préstamos, tasas de interés y evaluación
de riesgos.
La banca de desarrollo creada en septiembre de 2011 tiene con objetivo atender la
demanda de crédito de los sectores de micro, pequeña y mediana empresa.
Antes de LIM
Con LIM
Instrumentos
BCR deja de ser PUI.
o
OMA´S (TV–divisas)
o
Encaje Legal
o
Emisión Monetaria
o
VLA
o
Líneas de Crédito
o
Reportos
Requerimientos Reserva de Liquidez
o
Líneas especiales
RAL
Metas intermedias
o
Activos Internos netos
o
Base Monetaria
Existen instrumentos para la gestión de la
liquidez de los bancos
Reportos
Créditos del IGD
Objetivo final
o
Estabilidad de precios
o
Tasa interés C.P.
País es tomador de precios
R*
PIB usa
R es
CPI usa
Crédito
IPC es
FBKF
CHogares
PIB
ITCER
X FOB
Evidencia Empírica
Hernández R. y García J. (1991). “la política de bajas tasas de interés a los préstamos,
implementada en la década de los ochenta respondían a los objetivos: mantener bajos los
costos financieros de las inversiones y/o el servicio de la deuda del sector público y
subvencionar el crédito a grupos específicos. Esto no fue sostenible, porque las tasas de
interés activas y pasivas en términos reales se mantuvieron negativas y afectó la hoja de
balance de los bancos”.
Sorto, F. (1989) sostiene que en una economía de bajos ingresos como la que prevalece
en El Salvador, las tasas de interés tienen limitada capacidad para influir sobre la
demanda de dinero, especialmente, si la economía está expuesta a shocks externos.
Rivera. R. (2000). La tasa de interés real se relaciona con las remesas familiares, la
inflación doméstica e internacional y la apertura comercial. Entre más crecen las remesas
familiares mayor es la tasa de interés real.
Fuentes. J. (2001) El comportamiento de la tasa de interés responde a los efectos de la
política monetaria en el mercado financiero, el costo de captación de recursos, una prima
de riesgo implícita en el tipo de cambio, un porcentaje por riesgo país y la estructura del
mercado bancario, entre otros.
Evidencia Empírica
M. Montero. (2002). Bolivia, las tasas de interés activa dependen de la tasa de
captación de recursos y la utilidad esperada de la inversión, los intermediarios
financieros buscan maximizar la rentabilidad esperada.
Herrera O. (2001). Guatemala. La tasa de interés activa aplicada por los bancos
depende de los costos de captación y de otras obligaciones financieras.
Roca. R. (2002). Perú. Los principales determinantes de la tasa de interés en moneda
nacional son las expectativas de inflación, la devaluación esperada, la tasa de interés
internacional, el déficit fiscal, el riesgo país, la tasa de encaje legal y el riesgo crediticio.
Moreno Villalaz. (1996). Panamá. La tasa de interés de préstamos está alineada con
la tasa de interés internacional, ajustadas únicamente por costos de transacción y una
prima de riesgo. Los desajustes temporales en la oferta y demanda de fondos
prestables se cubre con entrada y salida de capitales .
Burbano S. y Freire M. Freire (2003). Ecuador. Bajo el régimen de dolarización la tasa
de interés activa depende la captación de recursos internos y de la preferencia de
liquidez en el manejo de los activos.
Metodologia
La metodología para elaborar el modelo de tasas de interés
de préstamos inicia con la especificación de:
Un modelo de Vector Autoregresivo (VAR)
El cual requiere la aplicación previa de pruebas de
diagnostico para determinar:
La estacionariedad, y
El orden de integración de las series.
Para ello se utilizarán las pruebas de raíces unitarias según el
procedimiento de Dickey Fuller (1981), y de Phillips Perron (1988).
Metodologia
En el VAR todas las variables se incorporan como endógenas,
expresadas en logaritmo y rezagadas en al menos dos períodos.
El intercepto y la variable dummy para el año de 2001, aparecen como
variables exógenas y al correrse el modelo sus resultados permiten el
análisis y diagnóstico de los residuos.
Para la ecuación de largo plazo (Johansen,1988) propone aplicar el
método de mínimos cuadrados ordinarios, complementada con el
mecanismo de corrección de error sugerido por Engle y Granger (1987),
lo que permite utilizar el vector de cointegración para evalúa la
significancia estadística del modelo en su conjunto y de las variables
que incorpora en forma individual.
Este procedimiento es equivalente a aplicar al modelo una prueba
adicional de cointegración (Benerjee y Hendry, 1992) mediante el
análisis de los residuos.
Metodologia
Prueba de Johansen:
• Permite evaluar si las variables incluidas en el modelo tienen una
relación de largo plazo
Pruebas de traza y máximo valor:
• Permiten validar la relación de largo plazo entre las variables del
modelo, las cuales tiene que ser estadísticamente significativa y
cumplir con los postulados de la teoría económica.
Estimación del modelo de corrección de error (MCE)
El modelo de corto plazo:
• Se obtiene por medio de mínimos cuadrados ordinarios, el cual
incorpora las variables en diferencias y el MCE rezagado un
período.
En primera instancia se debe verificar que el coeficiente del MCE
sea negativo y ser estadísticamente significativo al 5.0%.
Metodologia
Por medio de un procedimiento de eliminación de las variables
irrelevantes, denominado de lo general a lo especifico, que es
recomendado por Hendry, 1995,
permite obtener una
reparametrización y una reducción del espacio de parámetros.
Al finalizar el proceso se obtiene un modelo de la tasa de interés de
préstamos que se aproxima, de acuerdo con la información teórica y
empírica disponible y cumple de manera satisfactoria con el proceso
generador de información cumpliendo con los criterios descritos por
Spanos (1986).
Metodología
• El modelo de corto plazo de tasas de interés de préstamos, tiene
que cumplir con:
 Pruebas de estabilidad de los parámetros,
 Normalidad,
 Ausencia de autocorrelación,
 Heterocedasticidad y
 Cambio Estructural.
Clements y Hendry (1999) sugieren que el pronóstico de cualquier
variable incluye:
 Un componente determinístico
constante o por una tendencia,
representado
por
la
 Un componente estocástico de las variables exógenas y
endógenas observadas y pronosticadas, y
 Un componente del término de error.
El modelo seleccionado debería reproducir el comportamiento
histórico de las tasas de interés de préstamos en sus componentes
regular e irregular.
Metodología
 La metodología VAR comprende la solución simultánea de los
modelos, la realización de pronósticos de un escenario base,
dentro y fuera de la muestra, lo que permitirá medir el grado de
bondad que tienen los pronósticos de acuerdo a la varianza de
los datos estimados y los datos realizados.
 Con la aplicación de supuestos a las variables exógenas se
pueda realizar una simulación de shock para evaluar el impacto
en las tasas de interés.
El uso de variables dummy puede ayudar a contar con
pronósticos estadísticamente significativos dentro del período de
la muestra, pero existe la posibilidad de que la bondad de los
pronósticos fuera de la muestra tienda a debilitarse.
El Salvador: Modelo de Tasas de Interés
f ( lr ) = 1 ( ldifcpi ) +2 ( lcobtiba/libor) + 3 ( ltibp* ) + µ
(1)
(+ )
(+)
(+)
(18)
Lr
=
log de la tasa de interés de préstamos
Ldifcpi
=
Log de diferencial de inflación El Salvador -USA
Lcobtiba/libor =
log de cobertura de tasa de interés
Ltibp*
=
log de tasa de interés de depósitos a plazo 180 días
µ
=
Término de error
Pruebas de Raíz Unitaria: Augmented Dickey-Fuller Test Statistic
D(LTIBA) has a unit root
-4.1368
0.0027 con intercepto
D(LTIBP) has a unit root
-4.4259
0.0012 con intercepto
D(LDIFCPI) has a unit root
-1.9718
0.0478 sin intercepto
D(LCOBTIBP/LIBOR) has a unit root
-4.1032
0.0030 con intercepto
Pruebas en 1a. Diferencia y 1 rezago
Las variables del modelo son estacionarias cuando tienen signo
negativo y la probabilidad menor al 5.0%
Pruebas de Akaike, Schwarz y Hannan –Quinn
Lag
logL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
- 17.962
NA
5.41 e-05
1.527
1.886
1.650
1
135.904 253.427 1.65 e - 08
-6.583
-5.505
-6.215
2
176.674 57.556 * 4.07 e - 09 * - 8.040 * -6.244 *
-7.427 *
3
189.200
-6.978
14.737 5.72 e - 09
-7.835
-5.321
* Indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5.0% level)
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike Information criterion
SC: Schwars information criterion
HQ: Hannan - Quinn information criterion
Las pruebas indican que para formular el VAR de tasas de interés de
préstamos se tiene un rezago óptimo de dos períodos.
Residuos del VAR de Tasas de Interés
Test de Normalidad de Cholesky (Lutkepohl),
Component
1
2
3
4
Joint
Skewness
0.376047
0.057687
-0.0159
0.203801
Component
Kurtosis
1
2.478828
2
2.988163
3
4.030515
4
2.021703
Joint
Component Jarque-Bera
1
1.221013
2
0.019616
3
1.550166
4
1.638008
Chi-sq
0.824900
0.019412
0.001473
0.242287
1.088072
df
1
1
1
1
4
Prob.
0.3638
0.8892
0.9694
0.6226
0.8962
Chi-sq
0.396113
0.000204
1.548693
1.395720
3.340730
df
2
2
2
2
df
1
1
1
1
4
Prob.
0.5431
0.9902
0.4607
0.4409
Prob.
0.5291
0.9886
0.2133
0.2374
0.5025
La prueba de Cholesky indica que los residuos tienen una tendencia
normal, el test de Jarque –Bera es menor de 5.99.
Pruebas de Autocorrelacion y Hetocedasticidad
VAR Residual Serial Correlation
VAR Residual
LM Tests
Heteroskedasticity
Null Hypothesis: no serial
Tests: No Cross
correlation at lag order h
Terms (only levels
Date: 11/17/11 Time: 16:08
and squares)
Sample: 1974 2010
Included observations: 35
Sample: 1974 2010
Included
Lags
LM-Stat
Prob
1
11.90209
0.7507
2
23.61185
0.0983
3
16.14863
0.4426
Probs from chi-square with 16 df.
observations: 35
Joint test:
Chi-sq
195.7950
df
Prob.
180
0.1993
El modelo supera ambas pruebas, la probabilidad supera el 5.0%.
Cointegración: Test de Johansen
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized
Trace
0.05
No. of CE(s)
Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized
Max-Eigen
0.05
No. of CE(s)
Eigenvalue
Statistic Critical Value Prob.**
None *
0.6004
32.10719
24.15921
0.0034
At most 1 *
0.469
22.18578
17.7973
0.0102
0.3104
13.00693
11.2248
0.0241
None *
0.6004
68.199
40.175
0
At most 1 *
0.4695
36.092
24.276
0.001
At most 2 *
0.31039
13.906
12.321
0.027
At most 2 *
At most 3
0.0254
0.899
4.13
Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
0.397
At most 3
0.025354
0.898818 4.129906
0.3969
Max-eigenvalue test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Los test de traza y máximo valor indican que existe una relación de
largo plazo entre las variables, con una probabilidad de 5.0%
Modelo de Largo plazo
f ( lr ) = 0.1247 * ldifcpi + 0.2001 lcobtiba/libor + 0.4747 ltibp* + µ
(1)
(0.04037)
(0.10581
( 0.07834 )
Los estimadores  son estadísticamente significativos, con su
signo esperado y su valor está dentro de los rangos esperados
0 < B< 1
(19)
Pruebas de Exogenéidad Débil
Sims (1972) “…X es estrictamente exógena con respecto a la variable Y si Y no
causa a X” .
(20)
Yt = θXt + β11Yt-1 + β12Xt-1 + e1t
Sims … La ecuación anterior da estimaciones consistentes de θ sólo en el caso
en que Y no cause a X.
Chi -square(1)
Cointegration Restrictions:
A(2,1)=0
A(3,1)=0
0.7980
1.4162
Probability
0.371 7
0.2340
Convergence achieved after
26 iteraciones
14 iteraciones
A(4,1)=0
9.031
0.0027
20 iteraciones
Se aplicó un Vector de Corrección de Error (VEC) con restricciones de un
rezago, sin constante ni tendencia a cada uno de los estimadores del modelo de
largo plazo. Dos estimadores superan la prueba de exogenéidad débil al 5.0%
de probabilidad.
Pruebas de Exogenéidad Fuerte
Un vector de variables zt es exógeno fuerte con respecto a yt
para los parámetros de interés Ψ si:
1. zt es exogena débil para Ψ.
2. yt-1 no causa en el sentido de Granger a zt.
Pruebas de exogeneidad
Excluded
Chi-sq
Df
Prob.
LDIFCPI
17.8041
2
0.0001
LCOBTIBP/LIBOR
5.9288
2
0.0516
LTIBP
0.1419
2
0.9315
Las pruebas de exogeneidad fuerte aplicadas al modelo por medio del test de
Granger Causality / Exogeneity Wald tests indican que los estimadores de las
variables LDFCPI y LCOBTIBAPRIME superan la prueba, o sea que existe
precedencia entre las variables.
Modelo de Corto Plazo
Variable
C
DLCOBTIBP/LIBOR
DLTIBP
ECM_DIFCOB(-1)
A01
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
Coefficient
0.138
0.0464
0.5375
-0.1348
-0.0849
0.8924
0.8786
0.0433
0.0581
64.6508
64.3065
0.0000
Std. Error
0.0445
0.02302
0.0411
0.044
0.029
t-Statistic
3.1001
2.0147
13.0706
-3.0616
-2.923
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
Prob.
0.0041
0.0527
0.0000
0.0045
0.0064
-0.0096
0.1242
-3.3139
-3.094
-3.2372
2.1907
Existe la paridad de tasas de interés: la cobertura de tasas de interés resulta
estadísticamente significativa. Los des alineamientos en las tasas de interés
internas y externas asociada a diferentes costos de transacción y la percepción
de riesgos.
El diferencial de inflación resultó no significativa. Los desastres naturales
afectan la producción, distribución y comercialización de bienes y servicios. La
volatilidad en los precios internacionales de alimentos, y petróleo y derivados
inducen cambio en la formación de precios domésticos..
Pruebas de Normalidad
La prueba de normalidad se evalúa por el test de Jarque-Bera (J-B), basado en
dos medidas: sesgo y kurtosis. La hipótesis nula plantea que los residuos se
distribuyen normalmente.
En el modelo, los residuos se distribuyen como una normal, con media: 0.3845 y
desviación estándar de 3.22%. El test estadístico J - B: 0.3489, que es inferior al
nivel crítico de 5.99, con una probabilidad de 84.0%.
Pruebas de Autocorrelación
Breusch -Godfrey Serial Correlation LM Test
F - statistic
1.037 Prob. F(2, 27)
0.3683
Obs*R-squared 2.234 Prob. Chi -Square (2)
0.3272
Los errores son independientes, de tal manera que el vector E(ui uj ) = 0 se
cumple para todo i diferente de j. Causas: omisión de variables relevantes,
transformaciones en las ecuaciones, ajustes estacionales y presencia de rezagos
en el proceso de ajuste que no fueron considerados en la ecuación inicial
Prueba de Heterocedasticidad
“cambios en la varianza del término de error (ecuación estimada)”
(21)
E( e² t ) = s ² t
F- statistic
Obs*R-squared
Test Equation
Heteroskedasticity Test ARCH
1.7822 Prob. F(1, 32)
1.7937 Prob. Chi -Square (2)
Dependent Variable: RESID^2
Variable
Coefficient
C
0.0013
Resid^2(-1)
-0.2297
0.0528
R-squared
Adjusted R-squared
0.0232
Std. Error
0.0003
0.172
Mean dependent var
S.D. dependent var
0.1913
0.1805
Method: Least Squares
t-Statistic Prob.
3.9223
0.0004
-1.335
0.1913
0.0010
0.0016
El test ARCH con una F = 1.78 y una probabilidad de 19.13%, supera el 5.0%
que indicaría la presencia de heterocedasticidad.
Prueba de Estabilidad
16
1.6
12
1.2
8
4
0.8
0
0.4
-4
-8
0.0
-12
-16
82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10
CUSUM
5% Significance
-0.4
2002
2003
2004
2005
2006
CUSUMof Squares
2007
2008
2009
2010
5%Significance
El test de CUSUM muestra la estabilidad de los estimadores, ya que los residuos
se mantienen dentro de la banda esperada de 5.0% . El test de CUSUM
Squares los residuos superaron la banda de confianza del 5.0% y fue necesario
incorporar en la ecuación una variable dummy para el año 2001, que corresponde
a la implementación de la dolarización y que propició un cambio estructural en el
comportamiento de la tasa de interés
Pronósticos dentro de la muestra
Los pronóstico se ajusta al valor observado con una deviación
estándar de 2.0%, un error absoluto medio es de 2.38% y error
cuadrático medio igual a 3.19%
Supuestos de los Pronósticos
Años
TIBP *
LIBOR 1 2 3 4 5/
IPCes
2011
3.01
0.59
109.27
104.04
5.0
2012
3.16
0.7
114.29
104.97
5.8
2013
3.32
1.11
117.95
106.65
6.4
2014
3.49
1.52
121.02
108.36
6.8
2015
3.66
1.93
123.8
110.09
6.9
* / crecen en promedio 5.0% anual
1/ 2011 LIBOR a 6 meses a la fecha. 2012 Market yield on U. S. Treasury securitie at 2 year
2/ 2013 Market yield on U. S. Treasury securitie at 3 year constan maturity, quoted on investmen bais
3/ Promedio de tasa de 3 y 5 años
4/ 2015 Market yield on U. S. Treasury securitie at 5 year constan maturity, quoted on investmen bais
5/ BCR, proyecciones de mediano y largo plazo.
6/ FMI. WEO septiembre de 2011
7/ BCR, proyecciones de mediano y largo plazo. Tasas de crecimiento anual
CPIusa 6/ Fondos 7/
Pronósticos dentro de la muestra
Pronósticos fuera de la muestra
Conclusiones
•
En El Salvador, el comportamiento de la tasa de interés de prestamos en el
período de 1990 – 2010 está función de la tasa de interés de los depósitos a
plazo de 180 días y de los diferencial de inflación y tasas de interés interna y
externa.
•
En una economía dolarizada funciona la paridad de las tasas de interés y en
el corto plazo los des-alineamientos se explican por los diferencias en costos
de transacción y percepción de riesgo.
•
Por otra parte, existen factores que pueden afectar el equilibrio en el mercado
de fondos prestables, lo que provoca cambios en las tasas de interés de
préstamos.
•
La dolarización modificó el mecanismo de transmisión de las tasas de
interés, el comportamiento de los precios es afectado por diversos shocks de
oferta y por precio importados.
Bibliografía
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