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1. INTRODUCCION
La economía y su medición, al depender de tantas variables como ser la
producción, el ingreso, el consumo, el gasto, etc., presentan diversos
efectos de una variable hacia otra en términos de que todas estas están
ligadas. Es en ese sentido que el análisis de las variables monetarias sobre
las reales permite entender como la política monetaria, en este caso de
Bolivia, afecta a las variables reales, siendo el caso del PIB. Durante los
últimos 20 años, los diversos escenarios políticos y económicos ofrecen un
panorama de análisis que es muy efectivo al momento de realizar el trabajo.
Dividiendo en dos periodos la economía boliviana desde los años 90, tanto
el escenario de privatización como el de nacionalización, se observan
diversos cambios en la política monetaria y su influencia en el PIB. El uso
de vectores autorregresivos permite realizar relaciones dinámicas entre
variables y estas relaciones son producto de un análisis impulso respuesta,
el mismo muestra el efecto de una variable sobre otra ante un shock. Los
vectores autorregresivos permitirán comparar variable real versus variable
monetaria y determinar si cumple con la respectiva teoría económica.
2. ANTECEDENTES
Víctor Paz Estensoro graficó la grave situación de la economía boliviana en
1985. Era necesario un conjunto de políticas coherentes que alcanzaran
credibilidad y que frenaran en seco el proceso hiperinflacionario.
Personas como Juan Cariaga, Fernando Illanes y Gonzalo Sánchez de
Lozada, posteriormente supervisados por el estadounidense Jeffrey Sachs,
elaboraron lo que se conoció como Neoliberalismo.
El Decreto 21060 fue concebido para introducir drásticas correcciones en
materia macroeconómica y a restablecer el equilibrio fiscal y de balanza de
pagos.
Este instrumento cambió el curso de la economía boliviana y, acorde a los
vientos que soplaban en el contexto externo, se dejó que las decisiones
1
sobre precios, tasas de interés y tipo de cambio fueran tomadas de acuerdo
a las señales del mercado y no por la burocracia estatal.
Se aumentó el precio de los carburantes como una forma transitoria de
dotar de recursos al gobierno central, creándose un mecanismo automático
de traspaso diario de esos recursos que representaban casi la mitad de los
ingresos del TGN. Se congeló los salarios en el sector público, se unificó
todos los bonos compensatorios existentes y se prohibió las
remuneraciones extralegales. Se derogó las disposiciones sobre
inamovilidad funcionaria y se instauró la libre contratación. Las empresas
del sector privado podían negociar libremente los pliegos salariales con sus
empleados. Paralelamente se dispuso la reducción de los gastos del
Estado.
Se estableció un tipo de cambio real y flexible. Desapareció el peso y nació
el boliviano (reducido en seis ceros). Se creó el Bolsín con un mecanismo
de flotación administrada donde el Banco Central fija la cotización base
mínima y el monto de divisas a ser vendido. Así, la moneda se devaluaba
gradualmente y sin sobresaltos traumáticos.
Se liberaron los precios y las tarifas para que sean regidos por la ley de la
oferta y la demanda. Quedaron abolidas las restricciones al comercio
exterior y se fijó un arancel único para todas las importaciones.
Se creó mecanismos de fomento a las exportaciones. Se autorizó al
sistema financiero a operar con moneda extranjera y se permitió la apertura
de cuentas en cualquier divisa. Las entidades financieras estaban
autorizadas a operar en la compra y venta de dólares. Se liberó los
intereses. Se impulsó una reforma tributaria con una estructura muy simple.
El universo de 400 tributos, existentes hasta ese momento, se redujo a sólo
siete impuestos, donde el Impuesto al Valor Agregado jugaba un
significativo rol recaudador.1
1 PAZ, JULIO, Historia Económica de Bolivia
2
Las medidas viabilizaron un acuerdo con el FMI y permitieron reabrir el flujo
del financiamiento externo y las conversaciones para renegociar la deuda
externa.
Pero el decreto encontró su mayor obstáculo en el desplome del precio
internacional del estaño que bajó de 5,5 dólares por libra fina a menos de
2,5, lo que provocó significativas pérdidas a Comibol cuyos costos de
producción estaban por encima de esa cotización. Esta coyuntura provocó
el despido de más de 20.000 mineros en un proceso denominado
“relocalización”.
Los vientos del liberalismo soplaban por doquier y Bolivia no fue la
excepción.
Tras haberse estabilizado la macroeconomía, correspondía encarar
reformas orientadas a dinamizar y potenciar el aparato productivo y a
generar los excedentes para mejorar la calidad de vida de los habitantes.
Las empresas públicas necesitaban una masiva inyección de inversiones,
pues se encontraban en déficit y debieron hacer frente al endeudamiento
adquirido en los períodos anteriores. Se consideró que el programa
generaría un período de creación masiva de empleo.
Mientras en el vecindario regional se encaraban procesos de venta de las
empresas públicas a capitales privados, en Bolivia se formuló una
modalidad distinta denominada “capitalización” consistente en la venta del
50% del patrimonio de las empresas estatales a socios privados,
concediéndoles además la administración de la empresa, mientras que el
restante 50% pasaba a propiedad del pueblo boliviano en forma de
acciones.2 Se le añadía además un componente social: con la rentabilidad
que generaban las acciones se pagaba a los mayores de 65 años un bono
anual vitalicio denominado Bono Solidario (BonoSol). La capitalización fue
el núcleo central del gobierno de Gonzalo Sánchez de Lozada.
Entre 1995 y 1996 se capitalizó las cinco mayores empresas estatales:
YPFB (hidrocarburos), ENTEL (telecomunicaciones), LAB (transporte
2 BANCO CENTRAL DE BOLIVIA, Historia Monetaria Contemporánea de Bolivia
3
aéreo), ENDE (electricidad) y ENFE (ferrocarriles). Su impulsor fue Alfonso
Revollo. El programa logró captar una inversión de 1.670 millones de
dólares, la mayor de la historia económica boliviana y permitió la presencia
de importantes empresas transnacionales.3
La capitalización produjo inicialmente un alza en las tarifas ya sea porque
se procedió a descongelarlas o porque fueron eliminados los subsidios que
se venían aplicando. Los resultados alcanzados no fueron similares en
todas las áreas. Hubo avances significativos en los sectores de
hidrocarburos, telecomunicaciones y electricidad, en tanto que en los
sectores de transporte aéreo y ferroviario los frutos fueron muy modestos y
hasta contraproducentes.
YPFB se dividió en cuatro empresas: dos de exploración (Chaco y Andina),
una de transportes (Transredes) e YPFB residual.
Se encaró un activo proceso de exploración y recuperación de pozos que
permitió no sólo continuar con el suministro a la Argentina y concretar la
venta de gas al Brasil, sino formular potenciales proyectos de exportación
(México y California) debido a la certificación de que las reservas
cuantificadas alcanzaban volúmenes que situaban a Bolivia con
perspectivas de convertirse en el corazón de la integración energética
regional. Ese volumen pasó de 4,24 trillones de pies cúbicos a 53,30 tpc y
descontado el consumo interno quedaba un saldo disponible superior a los
40 tpc para exportar.
Estalló una verdadera revolución en el mercado de las telecomunicaciones
con el acceso a servicios de telefonía celular y pública, ampliación de la
cobertura, acceso a satélite y tendido de fibra óptica. En electricidad la
inversión logró revertir el déficit en la oferta de energía eléctrica.
Se constituyó un sistema de regulación sectorial (SIRESE) para regular,
controlar y supervisar las actividades de varios sectores. Surgieron así las
Superintendencias en hidrocarburos, telecomunicaciones, electricidad,
transporte, aguas. Sin embargo, no se alcanzaron los resultados en materia
3 OVANDO SANZ, JORGE ALEJANDRO, Historia Económica de Bolivia
4
de empleo, pues los sectores eran intensivos en capital y no en mano de
obra.
La economía boliviana inaugura en el 2006 otra etapa de con un cambio de
timón que le devuelve al Estado el protagonismo en el desarrollo, para lo
cual se plantea la creación o refundación de empresas estatales que
maximicen el excedente económico, su apropiación uso y distribución, así
como inversiones y transferencia a otros sectores. Se define como
estratégicos a los sectores de hidrocarburos, minería, electricidad y
recursos ambientales y se propone la recuperación del control y soberanía
de los recursos naturales reconocidos como patrimonio del Estado.
En este marco, el presidente Evo Morales aprueba el Decreto 3058 de
nacionalización de los hidrocarburos, por la cual el Estado boliviano
recupera la propiedad estos recursos, asume el control del ciclo productivo
y determina la firma de nuevos contratos con las empresas petroleras.
El Decreto dispone la obligatoriedad para todas las empresas petroleras
privadas de entregar su producción de gas y crudo a la estatal YPFB, que
decidirá sobre su comercialización, transporte, almacenaje, exportación,
precios y volúmenes. Instruye a las empresas resultantes de la privatización
vender el número necesario de acciones al Estado para que éste tenga la
mayoría del paquete accionario.
Se d e t e r m i n a que todas las acciones de los b o l i v i a n o s deben
pasar a "título gratuito" a YPFB, y que las socias extranjeras deben vender
las acciones faltantes para que YPFB "el 50% más uno" de las acciones.
Se otorga a las compañías un plazo de 180 días para negociar con el
gobierno sus nuevos contratos en el marco de las nuevas normas. Se
instruye que los mega campos gasíferos de San Alberto y San Antonio
incrementen los beneficios para el Estado, de manera que éste se
favorezca con el 82% del valor de lo producido. Se dispone la "refundación"
de YPFB para que pueda impulsar todas las tareas encomendadas en la
cadena productiva de los hidrocarburos.
5
A tres años de la nacionalización, el Estado se convirtió en propietario de
los hidrocarburos en el subsuelo, en el suelo y en boca de pozo. YPFB
controla casi la totalidad de la cadena productiva de los hidrocarburos.
Recuperó las empresas asociadas a la exploración y explotación,
producción y tiene la propiedad del sistema de transportes, de la refinación
y el almacenaje, es dueño de la empresa distribuidora de combustible para
aviación y controla casi todas las distribuidoras de gas natural domiciliario.
No se conoce exactamente el costo de este proceso pero se estima
millonario pues supuso compensaciones para evitar el arbitraje
internacional y se ha denunciado que el Estado incluso asumió deudas de
las empresas afectadas. Su resultado inmediato fue un importante
incremento de ingresos fiscales. Sin embargo, la nacionalización no ha
logrado reactivar la industria petrolera. Las inversiones no son suficientes,
hay un estancamiento en la producción a tal punto que se está importando
varios hidrocarburos, se han incumplido compromisos contractuales de
exportación y Bolivia pasó a ser considerada como proveedor no confiable.
No hay industrialización. La conducción de YPFB no fue encarada con
criterios técnicos y más bien la empresa estatal ha quedado empañada con
un escandaloso caso de corrupción.
El Estado boliviano nacionalizó también ENTEL (telecomunicaciones) y
también pisa fuerte en el sector minero. El Gobierno pretende nacionalizar
las generadoras de electricidad controladas por capitales extranjeros. En
enero de 2009 se aprobó la nueva Constitución Política del Estado que
aprueba una economía plural, buscando eliminar el “neoliberalismo del
21060”. El BCB pasar a ser parte del órgano ejecutivo y pierde su
autarquía. En 2009 las reservas llegan a superar los $us 8.000 millones.4
3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
4 BANCO CENTRAL DE BOLIVIA, Memorias años 1985 - 2009
6
3.1. Identificación del problema
Entre 1995 y 1996 se capitalizó las cinco mayores empresas estatales:
YPFB (hidrocarburos), ENTEL (telecomunicaciones), LAB (transporte
aéreo), ENDE (electricidad) y ENFE (ferrocarriles). Su impulsor fue Alfonso
Revollo. El programa logró captar una inversión de 1.670 millones de
dólares, la mayor de la historia económica boliviana y permitió la presencia
de importantes empresas transnacionales.
La economía boliviana inaugura en el 2006 otra etapa de con un cambio de
timón que le devuelve al Estado el protagonismo en el desarrollo, para lo
cual se plantea la creación o refundación de empresas estatales que
maximicen el excedente económico, su apropiación uso y distribución, así
como inversiones y transferencia a otros sectores. Se define como
estratégicos a los sectores de hidrocarburos, minería, electricidad y
recursos ambientales y se propone la recuperación del control y soberanía
de los recursos naturales reconocidos como patrimonio del Estado.
En este marco, el presidente Evo Morales aprueba el Decreto 3058 de
nacionalización de los hidrocarburos, por la cual el Estado boliviano
recupera la propiedad estos recursos, asume el control del ciclo productivo
y determina la firma de nuevos contratos con las empresas petroleras.
El cambio de políticas económicas y monetarias le permitió experimentar al
país diversas etapas de bienestar económico, el fin del análisis es
comprender si las políticas monetarias actuales influencian a la economía.
Si en ese sentido analizamos periodos de tiempo como ser el de tipo de
cambio flexible al fijo, de privatización como el de nacionalización, las
políticas monetarias en estos fueron diferentes por la coyuntura política y
económica, tanto nacional como internacional.
La emisión monetaria por los años 1990 era mucho menor a la del año
2006 (ANEXO 1), la tasa de inflación al igual era menor (ANEXO 2), si bien
el PIB es una variable que tiende a crecer (ANEXO 3) en comparación a la
inflación que mantiene cierto nivel y la emisión monetaria que incrementa
por las políticas de tipo de cambio y otros factores, el análisis de las
7
relaciones dinámicas mostraran el efecto de las variables monetarias sobre
las reales mediante shocks en las mismas.
3.2. Formulación del problema
¿Cuál es el tipo de relación dinámica de las variables monetarias sobre las
variables reales en la economía Boliviana?
4. OBJETIVOS
4.1. Objetivo General
Conocer cuál es el tipo de relación dinámica que existe de las variables
monetarias sobre las variables reales en la economía Boliviana, mediante el
uso de vectores autorregresivos.
4.2. Objetivos Específicos
Contar con la información y datos necesarios sobre las variables
reales y monetarias.
Contar con una propuesta de respuesta de la relación dinámica de
las variables monetarias sobre las reales.
Lograr confrontar el efecto de las variables monetarias sobre las
reales.
Conformar un modelo econométrico en base a Vectores
Autorregresivos para explicar la relación dinámica.
4.3. Acciones
8
TABLA 1: OBJETIVOS ESPECIFICOS Y ACCIONES
OBJETIVOS ESPECIFICOS
ACCIONESMARCO TEORICO
INSTRUMENTO
Contar con la información y datos sobre las variables reales y monetarias.
Investigar datos correspondientes a las variables monetarias y las reales de la economía Boliviana.
Metodología de la investigación.
Investigar documentación.
Organización y selección de datos. Macroeconomía
Gráficos, relación de datos
Contar con una propuesta de respuesta de la relación dinámica de las variables monetarias sobre las reales.
Elaborar la relación conceptual
Metodología de la investigación.
Deducción
Establecer la relación funcional.
Estadística Correlación
Lograr confrontar el efecto de las variables monetarias sobre las reales.
Elaborar el modelo del fenómeno.
Econometría Modelos econométricos
Medir los parámetros en el modelo.
Econometría Modelos econométricos
Conformar un modelo econométrico en base a Vectores Auto Regresivos para explicar el modelo.
Aplicación de vectores auto regresivos
Econometría Modelos econométricos
Análisis impulso respuesta
Econometría Modelos econométricos
*ELABORACION: PROPIA
5. JUSTIFICACION
9
5.1. Justificación Teórica
La justificación teórica del trabajo se enfoca la teoría de demanda de dinero
y en la influencia de las variables monetarias (Oferta monetaria, inflación),
sobre las variables reales (PIB). El modelo a utilizar, su estructuración y la
relación dinámica del mismo contribuirán a entender como la política
monetaria afecta al PIB.
Su aporte a la teoría existente es la contrastación del enfoque monetario
sobre el real, respecto a las variables de la oferta monetaria, ya que en
Bolivia las políticas monetarias y la coyuntura económica pueden ofrecer
otro punto de vista y análisis para el uso de la teoría correspondiente.
5.2. Justificación Económica
La justificación económica del trabajo se fundamenta en la relación de la
política monetaria sobre la economía boliviana. Verificar si las políticas
actuales determinan el bienestar del país, nos sirve de herramienta para el
análisis de la economía actual.
5.3. Justificación Social
Entender cómo actúan las variables que determinan el bienestar económico
de un país es muy importante, en especial por el hecho de que las variables
a analizar influyen mucho en la vida de las personas, actividad de empresas
y políticas de gobierno. Puesto que el bienestar económico se refleja en el
bienestar de la gente, el trabajo contribuye en una herramienta de análisis
más para la determinación del bienestar de las personas.
6. ALCANCE
6.1. Alcance Teórico
10
La demanda de dinero posee varias áreas de análisis en cuanto a variables
y su relación de las unas con las otras se refiere, el alcance temático llega a
la relación de las variables monetarias (oferta monetaria, inflación), con las
variables reales (PIB).
6.2. Alcance Temático
6.2.1. Área de Investigación
Las áreas de investigación son Macroeconomía y economía monetaria.
6.2.2. Tema Específico
El tema específico es demanda de dinero.
6.2.3. Nivel de Investigación
El nivel de investigación es pura.
6.3. Alcance Geográfico
La limitación geográfica del tema será la economía Boliviana en aspecto de
datos económicos y análisis.
6.4. Alcance temporal
Análisis de datos históricos, años 1990 - 2009
Desarrollo del trabajo, año 2012
7. HIPOTESIS
11
Existe una relación dinámica de las variables monetarias sobre las variables
reales en la economía Boliviana.
7.1. Análisis de Variables
A→C
A: Variables monetarias
C: Variables reales
Se puede decir que:
C=f (A )
Si se toma en cuenta las variables oferta monetaria, inflación, tasa de
interés, que son monetarias, versus la variable real, que solo es el PIB, las
variables monetarias deben actuar de tal manera que influencian al PIB de
forma relevante, se puede decir que bajo un tipo de política monetaria las
variables que la componen determinan el nivel del PIB.
7.2. Definición Conceptual de Variables
7.2.1. Variables monetarias
Variable monetaria o nominal es aquella variable que esta expresada en
unidades monetarias. Así por ejemplo el PIB nominal, ya que mide el valor
monetario de la producción de bienes y servicios de la economía.5
7.2.2. Variables reales
Variable real es aquella variable expresada en unidades físicas. Así por
ejemplo, el PIB real, ya que mide la cantidad total producida de bienes y
servicios y en ella no influyen los precios vigentes de esos bienes y
servicios.6
5 MANKIW, GREGORY, Introducción a la economía, pag.4606 MANKIW, GREGORY, Introducción a la economía, pag.460
12
7.3. Operativización de Variables
TABLA 2: OPERATIVIZACION DE VARIABLES
VARIABLE DIMENSION INDICADOR
1. VARIABLE INDEPENDIENT
E Variables Monetarias
Nivel de depósitos a la vista, en caja de ahorro, DPF.
Oferta Monetaria
Nivel de incremento de precios
Inflación
Nivel de rendimiento sobre una inversión
Tasa de interés
2. VARIABLE DEPENDIENTE
Variables Reales
Nivel de Ingreso Ingreso per cápita
Nivel de Gasto Propensión a consumir
Nivel de inversión Propensión a invertir
*ELABORACION: PROPIA
8. MATRIZ DE CONSISTENCIA
FIGURA 2: MATRIZ DE CONSISTENCIA
13
OBJETIVOS ESPECIFICOS
ACCIONESMARCO TEORICO
Contar con la información y datos sobre las variables reales y monetarias.
Investigar datos correspondientes a las variables monetarias y las reales de la economía Boliviana.
Metodología de la investigación.
Organización y selección de datos. Macroeconomía
Contar con una propuesta de respuesta de la relación dinámica de las variables monetarias sobre las reales.
Elaborar la relación conceptual
Metodología de la investigación.
Establecer la relación funcional.
Estadística
Lograr confrontar el efecto de las variables monetarias sobre las reales.
Elaborar el modelo del fenómeno.
Econometría
Medir los parámetros en el modelo.
Econometría
Conformar un modelo econométrico en base a Vectores Auto Regresivos para explicar el modelo.
Aplicación de vectores auto regresivos
Econometría
Análisis impulso respuesta
Econometría
ELABORACION: PROPIA
9.2. Desarrollo
9.2.1. ¿Qué es el dinero?
15
Usamos el dinero para comprar bienes y servicios, medimos la riqueza por
la cantidad de dinero que una persona ha acumulado. En el uso cotidiano,
identificamos al dinero como los billetes y monedas que utilizamos para
hacer compras. Un concepto aplicable al análisis es:
El dinero se define como el stock de activos que se pueden utilizar
fácilmente para realizar transacciones.
Describiendo los componentes por partes tenemos, el dinero es un stock,
es decir que se puede la cantidad de dinero que hay en un país o en manos
de una persona en un momento del tiempo. Es un activo, ya que forma
parte de la riqueza de la persona que lo posee, por último el dinero se
puede utilizar fácilmente para realizar transacciones. Esto implica que no
cualquier activo puede ser considerado como dinero.7
9.2.2. Funciones del dinero
Dado que no tiene valor intrínseco y no paga interés. La manera más fácil
para entender lo que hace el dinero es desarrollando un poco de
introspección. La realidad de porque una persona acepta dinero en vez de
especias, por así decirlo, es porque la persona puede utilizar ese dinero
para adquirir nuevos bienes o comprar otros dependiendo a su
conveniencia en el tiempo.
Los economistas llaman a estas razones, funciones del dinero. La primera
razón es que el dinero sirve como forma de pago, es decir que podremos
utilizar el dinero para comprar cualquier bien o servicio, pues sería
bastante complicado obtener cualquiera de ambos de otra manera que no
sea con dinero.
La segunda razón se debe a que el dinero es una reserva de valor, es decir
que puede conservarse el dinero que se obtienen y utilizarlo para consumir
en el futuro.
7 BRAUN, MIGUEL y LLACH, LUCAS, Macroeconomía Argentina, Alfaomega, segunda edición, pág. 233
16
Por último el dinero también tiene utilidad por su capacidad de cuenta de
cuenta, puesto que el dinero permite expresar el valor de todos los bienes
con la misma medida, si no existiera el dinero, sería necesario saber cuánto
vale cada bien con relación con los demás para hacer transacciones.8
9.2.3. El surgimiento del dinero fiduciario
En tiempos anteriores, los países usaban como medio de intercambio el
oro, este también generaba un costo, ya que para comprar algo una
persona debía andar caminando con una bolsa de oro y comprobar con el
vendedor la calidad del oro a ser intercambiado. Este se llama dinero
mercancía, ya que el dinero tiene valor de uso propio.
La siguiente etapa de evolución del oro, vino cuando las autoridades de
cada país se dieron cuenta del inconveniente de transportar oro y sus
costos. Como solución se decidió acuñar monedas de oro, con un peso y
calidad estándar, con lo cual comenzó a ser fácil determinar su valor. Esta
medida facilito el comercio, ya que en vez de perder tiempo y energía
valorizando el oro el intercambio solo se efectuaba entre un valor
determinado de monedas. El fin de la emisión de monedas era mejorar la
eficiencia del sistema y porque era una mejor forma de manejar las finanzas
publicas. A cambio de la acuñación de monedas, el gobierno encargado
recibía una proporción de lo acuñado. Todo aquel que llevara su oro para
ser acuñado recibía un monto determinado públicamente, esa parte recibida
se llamaba señoreaje, ya que los primero en realizar los mismos eran
señores feudales. A este tipo de dinero se le llamo dinero convertible o
mercancía9.
La nueva complicación surgió con el hecho de transporte, entonces los
gobiernos decidieron guardar las monedas en el tesoro de cada país y
repartir a los dueños de dichas monedas papel moneda que representaba
el canje correspondiente a las monedas de oro.
8 BRAUN, MIGUEL y LLACH, LUCAS, Macroeconomía Argentina, Alfaomega, segunda edición, pág. 2359 Dinero que adopta el valor de una mercancía que tiene valor intrínseco.
17
Por último el gobierno descubrió que por conveniencia, casi nadie cambiaba
los billetes por oro. Supo entonces que podía emitir más billetes que el oro
que tenía en su tesoro. Como la gente seguía usando los billetes sin pedir
el intercambio correspondiente con el oro, resulto que la cantidad en
circulación de billetes era mayor a la de oro.
La situación fue que los billetes dejaron de ser convertibles, ya que la
emisión del dinero era mayor a la de la cantidad de oro en el tesoro y
hubiera sido imposible pagar a todas las personas su valor, es por eso que
el dinero paso a ser dinero fiduciario10,
9.2.4. Creación del dinero
En una economía que utiliza dinero mercancía, la cantidad de dinero es
simplemente igual a la cantidad de mercancía que existe. Sin embargo
todos los países se manejan con dinero fiduciario. Entonces la cantidad de
dinero en circulación depende de la cantidad de dinero que el Estado
manda a imprimir
9.2.5. Oferta de dinero
Un banco central es aquella institución encargada de supervisar el sistema
bancario y de regular la cantidad de dinero que hay en la economía.11 En
ese sentido influye sobre la cantidad de dinero en una economía, a esta
llamaremos oferta de dinero.
Llamaremos oferta de dinero u oferta monetaria al stock de dinero que
circula en la economía. El banco central es el encargado de manejar los
aumentos y disminuciones de la oferta de dinero.12
Si un determinado Banco Central imprime dinero y lo vende al público,
aumenta la oferta de dinero. Por el contrario, si el banco compra dinero al
público y los retira de circulación, se reduce la oferta de dinero, este
intercambio normalmente se realiza a través de dólares o bonos13.10 Dinero que carece de valor intrínseco y que se utiliza como dinero según decreto gubernamental.11 MANKIW, GREGORY, Introducción a la Economía, Thomson, cuarta edición, pág. 44712 BRAUN, MIGUEL y LLACH, LUCAS, Macroeconomía Argentina, Alfaomega, segunda edición, pág. 23713 Un bono es un certificado de deuda que emite un determinado banco central
18
Un banco central puede vender o comprar dólares14 en el mercado
cambiario. Si el Banco central quiere aumentar la oferta de dinero, en este
caso se encarga de imprimir billetes y los utiliza para comprar dólares por la
moneda propia del país, el precio de intercambio no es otro que el tipo de
cambio nominal15. Si un dólar vale tres unidades de la moneda propia, el BC
deberá imprimir tres unidades monetarias por cada dólar que desea
comprar. Así el BC logra aumentar la cantidad de dinero en poder del
público.
En segundo lugar, el BC puede emitir o recomprar bonos. Cuando el BC
emite bonos, le ofrece al público la capacidad de comprar estos bonos por
un plazo determinado y a una tasa determinada. Si el publico compra
bonos, retira dinero de circulación y disminuye la oferta monetaria, si al
contrario el BC recompra bonos, aumenta la oferta monetaria.
Mediante el uso de la contabilidad básica, entendemos que todo el dinero
en circulación y los bonos son pasivos del BC, los dólares que tienen son
sus activos, conocidos como reservas.16
9.2.6. Creación de dinero por parte de bancos comerciales
Muchas de las transacciones que se realizan, se llevan a cabo con
cheques, tarjetas de crédito, debito, transferencias electrónicas entre
cuentas bancarias y demás. Debemos afirmar que es necesario tomar en
cuenta para medir la oferta monetaria, todos los depósitos en cuenta
corriente, además de los billetes y monedas.
El argumento continua, y en parte del proceso también se debe incluir los
depósitos en caja de ahorro, ya que se pueden realizar fácilmente
transacciones entre caja de ahorro del comprador y la cuenta bancaria del
vendedor para efectuar la compra. Se podrían argumentar también los
depósitos a plazo fijo, ya que también pueden ser usados como dinero
gracias a las tarjetas de debito y crédito.
14 También puede realizar la compra de otras divisas.15 Tipo de cambio nominal es la relación de intercambio de moneda de un país con relación a otro.16 También se entiende como reserva al dinero depositado pero no prestado.
19
TABLA 4: COMPONENTES DE LA OFERTA DE DINERO
NONMBRE DE LA MEDIDA
ACTIVOS QUE INCLUYE
C, Circulante Billetes y monedas en poder del publico
M1 C+ Depósitos en cuenta corriente
M2 M1+ Depósitos en caja de ahorro
M3 M2+ Depósitos a plazo fijo
FUENTE: BRAUN, MIGUEL y LLACH, LUCAS, Macroeconomía Argentina,
Alfaomega, segunda edición, pág. 237
9.2.7. M1 Circulante
Está compuesto por todos los depósitos a la vista, cheques de viaje, otras
cuentas corrientes y el efectivo en manos del público.17
9.2.8. M2
Está compuesto por el M1, todos los depósitos de ahorro, depósitos plazo
de pequeña cuantía, fondos de inversión en el mercado de dinero y otras
categorías de menor importancia.18
9.2.9. M3
Compuesto por M2 y por todos los depósitos a plazo fijo.19
17 MANKIW, GREGORY, Introducción a la Economía,, Thomson, cuarta edición, pág. 44618 MANKIW, GREGORY, Introducción a la Economía,, Thomson, cuarta edición, pág. 44619 BRAUN, MIGUEL y LLACH, LUCAS, Macroeconomía Argentina, Alfaomega, segunda edición, pág. 248
20
La oferta de dinero depende del accionar del BC, de los bancos privados y
del público. El BC, define la base monetaria20 por medio de la compra de
unidades monetarias a cambio de dólares o bonos, y por medio de los
redescuentos. A su vez los bancos privados crean dinero por medio de los
depósitos que otorgan, y contribuyen así a aumentar la oferta monetaria. La
cantidad de dinero que crean los bancos depende de la tasa de encaje21,
regulada por el Banco Central, y de las preferencias del público respecto de
cómo mantener su dinero, si en efectivo o en el banco.
Cuanto mayor sea la base monetaria, mayor será la oferta de dinero.
Cuanto menor sea la tasa de encaje legal, mayor será la creación de
dinero por parte de los bancos y, por lo tanto, será mayor la oferta
monetaria.
Cuanto menor sea la relación circulante-depósitos, mayor será la
creación de dinero por parte de los bancos y por lo tanto será mayor
la oferta monetaria.
El BC entonces puede afectar la cantidad de dinero ya sea por medio de
compra y venta de unidades monetarias a cambio de dólares o bonos, por
medio de la tasa de redescuento22, o bien cambiando la tasa de encaje.
9.2.10. Demanda de Dinero
Analizando tres motivos básicos de la demanda de dinero y concentrando el
mismo en los efectos de los cambios del ingreso y la tasa de interés en la
demanda de dinero.
Señalando antes, algo esencial respecto a la demanda de saldos reales. La
gente tiene dinero por su poder de compra la gente no le interesa las
tenencias nominales de dinero, es decir, el numero de billetes que posea.
Desprendemos dos implicaciones:
20 Denominado también dinero fuerte, es todo el circulante y depósitos bancarios en el banco central.21 Monto de dinero que los bancos deben mantener liquido, para respaldar los depósitos.22 Tipo de interés de los préstamos que concede el BC a los bancos comerciales.
21
La demanda real de dinero no sube conforme incremente el nivel de
precios y se mantengan todas las variables reales, como tasa de
interés real, ingreso real y la riqueza real.
En forma equivalente, la demanda de dinero nominal aumenta en
proporción al incremento en el nivel de precios, dadas las variables
reales ya mencionadas.
El análisis se centra en la demanda de dinero que indique la demanda de
saldos reales, M/P, no saldos nominales, M.
Las teorías que respaldan corresponden a tres motivos para guardar
dinero:23
El motivo de la transacción. Que es la demanda de dinero que viene
de usarlo para pagos comunes.
El motivo de la precaución. Que es la demanda de dinero para cubrir
eventualidades imprevistas.
El motivo de la especulación. Que surge de las incertidumbres sobre
el valor monetario de otros activos que tenga un individuo.
Al hablar de motivos de la transacción y de precaución, el concepto se
dirige más a M1, mientras que el motivo de la especulación se refiere más a
M2.
Estas teorías de la demanda de dinero están formuladas en una disyuntiva
entre los beneficios de tener más dinero y los costos de intereses. El dinero
(M1, es decir, el efectivo y otros depósitos liquidables) no ganan intereses o
ganan menos que otros activos. Cuanto más intereses se pierda por
guardar dinero, menos dinero se espera que tenga un individuo.
En la práctica, se puede medir el costo de guardar dinero como la diferencia
entre la tasa de interés pagada en dinero (quizá cero) y la tasa de interés
pagada por el activo más parecido, como una cuenta de ahorros o, para las
corporaciones, un certificado de depósito o un titulo comercial. La tasa de
23 J.M. KEYNES, Teoría general de la ocupación, el interés y el dinero, Macmillan, cap. 13
22
interés del dinero se denomina tasa propia del interés y el costo de
oportunidad de guardar dinero es igual a la diferencia entre el rendimiento
de otros activos y la tasa propia.
9.2.11. Teoría cuantitativa del dinero
Se puede tener otra perspectiva de la teoría cuantitativa del dinero
examinando la siguiente pregunta:
¿Cuántas veces al año se utiliza el billete representativo de unidad
monetaria para pagar un bien o un servicio recién producido?24
La respuesta viene dada por una variable llamada velocidad del dinero. En
física, el termino velocidad se refiere al ritmo al cual se desplaza un objeto.
En economía se refiere al ritmo al que un billete de determinada unidad
representativo se desplaza por la economía de un monedero a otro.
9.2.12. Ecuación cuantitativa del dinero
M x V = P x Y
Esta ecuación establece que la cantidad de dinero (M) multiplicada por su
velocidad (V) es igual al precio de la producción (P) multiplicado por la
cantidad de producción (Y). Se denomina ecuación cuantitativa porque
relaciona la cantidad de dinero (M) y el valor nominal de la producción (P x
Y). La ecuación cuantitativa muestra que en un aumento de la cantidad de
dinero de la economía debe reflejarse en una de las otras tres variables: el
nivel de precios debe subir, la cantidad de producción debe aumentar o la
velocidad del dinero debe disminuir.
9.2.13. La inflación
La inflación es la tasa de crecimiento del nivel general de precios.
24 MANKIW, GREGORY, Introducción a la Economía,, Thomson, cuarta edición, pág. 462
23
9.2.14. El impuesto de la inflación
Cuando el gobierno quiere construir carreteras, pagar salarios o realizar
transferencias a los pobres o a los ancianos, primero tiene que recaudar los
fondos necesarios. Normalmente, los recauda estableciendo impuestos,
como los impuestos sobre la renta y sobre las ventas, y pidiendo prestado
al público vendiendo bonos de estado. Sin embargo, el gobierno también
puede pagar el gasto público imprimiendo simplemente el dinero que
necesita.
Cuando el estado recauda ingresos imprimiendo dinero, se dice que
recauda un impuesto de la inflación. Sin embargo, este impuesto no es
exactamente como los demás, porque nadie recibe una factura del estado
por él. El impuesto de la inflación es más sutil. Cuando el estado imprime
dinero, el nivel de precios sube, por lo que los billetes que llevamos en el
monedero valen menos. Por lo tanto, el impuesto de la inflación es como un
impuesto sobre todas las personas que tienen dinero.
9.2.15. Efecto Fisher
Según el principio de la neutralidad del dinero, un aumento de la tasa de
crecimiento del dinero eleva la tasa de inflación, pero no afecta a ninguna
variable real. Una importante aplicación de este principio se refiere a la
influencia del dinero en los tipos de interés. Estas son importantes variables
que los macroeconomistas deben comprender, ya que relaciona la
economía actual con la futura a través de su influencia en el ahorro y en la
inversión.
Para comprender la relación entre el dinero, la inflación y los tipos de
interés es importante recordar la distinción entre el tipo de interés nominal y
el real. El tipo de interés nominal es el tipo de interés que oímos en el
banco. El tipo de interés real corrige al tipo nominal, para tener en cuenta el
efecto de la inflación con el fin de indicar cuanto aumentara el poder
24
adquisitivo de nuestra cuenta de ahorro con el paso del tiempo. El tipo de
interés real es el tipo de interés nominal menos la tasa de inflación.
Analizando el crecimiento de la oferta monetaria a los tipos de interés. A
largo plazo, periodo en el cual el dinero es neutral, una variación de su
crecimiento no debe afectar al tipo de interés real, pues al fin y al cabo, el
tipo de interés real es una variable real. Para que el tipo de interés real no
resulte afectado el tipo de interés nominal debe ajustarse a fin de tener en
cuenta las variaciones de la tasa de inflación.
Por lo tanto, cuando el BC eleva la tasa de crecimiento del dinero, el
resultado a largo plazo es tanto un aumento de la tasa de inflación como
una subida del tipo de interés nominal. Este ajuste del tipo de interés
nominal a la tasa de inflación se denomina efecto Fisher.
9.2.16. El costo de la inflación
La respuesta más obvia a la influencia de la inflación es que esta roba el
poder adquisitivo de la unidad monetaria que tanto le ha costado ganar.
Cuando suben los precios, se compran menos bienes y servicios con cada
unidad monetaria de renta. Por lo tanto la inflación reduce directamente el
nivel de vida. Pero no es así, en realidad cuando los precios suben la gente
gasta más en lo que usualmente compra, sin embargo al mismo tiempo los
vendedores reciben más por lo que venden. Como la renta de la mayoría de
las personas procede de la venta de sus servicios, la inflación de las rentas
está estrechamente relacionada con la inflación de los precios. Por lo tanto
la inflación no reduce en sí misma el poder adquisitivo real de los
individuos.
La gente tiene una idea errónea de la inflación porque no comprende el
concepto de neutralidad del dinero. Las rentas reales como el capital físico,
el capital humano, los recursos naturales y la tecnología de producción
existente. Las rentas nominales son determinadas por esos factores y por el
nivel general de precios.
25
Pero qué pasa si la renta nominal tiende a aumentar al mismo tiempo que
los precios, ¿qué efecto tiene la inflación?, en realidad no tiene una
respuesta definida.
9.2.17. Inflación perfectamente anticipada
Suponiendo que una economía ha tenido cierta tasa de inflación, digamos
5%, durante un tiempo prolongado, y que todo el mundo anticipa que esta
será de 5%, entonces en esta economía, todos los contratos se basarían en
una inflación esperada del 5%.
Las tasas de interés nominales incrementarían 5% para compensar la
inflación. Los contratos laborales a largo plazo aumentarían los salarios un
5% cada año para tomar en cuenta la inflación y se basarían en los
cambios de los salarios reales que se hubieran acordado, los préstamos a
largo plazo de la misma manera. En este aspecto también ingresan las
leyes fiscales las cuales estarían indizadas. Los tramos impositivos
aumentarían también a un ritmo de 5% anual.25
Los costos de guardar efectivo para un individuo son el interés que pierde
por no tener un activo que lo pague. Cuando la inflación aumenta, sube la
tasa de interés nominal, aumenta el interés perdido por conservar el
efectivo, y por tanto, el costo de guardarlo también se acrecienta.
Por tanto baja la demanda de la unidad monetaria correspondiente. Los
individuos deben arreglárselas con menos dinero.
Otro aspecto de la inflación son los costos de menú26, que vienen del hecho
de que con la inflación (y no con estabilidad de precios), la gente tiene que
dedicar recursos reales para reetiquetar los precios. Se debe añadir que las
tasas de inflación son razonables digamos a un digito o no mucho mas, lo
bastante bajas para no alterar el sistema de pagos. Con esas tasas de
inflación moderadas, son bajos los costos de anticipar completamente la
inflación. Se ha demostrado que las tasas elevadas de inflación se
25 Gravar los intereses tendría que hacerse sobre el rendimiento real (después de descontar la inflación) sobre los activo, para que el sistema fiscal estuviera bien indizado.26 Costos de modificar los precios.
26
relacionan con tasas bajas de crecimiento sostenido. El vinculo negativo no
se debe a los costos de inflación per se, sino a que la tasa de inflación es
un indicador de la capacidad general del gobierno de manejar la economía.
Como una tasa de inflación no tiene defensa, un gobierno que genera
inflación es un gobierno que no tiene buen control de su economía.27
9.2.18. Inflación imperfectamente anticipada
El escenario idílico de u ajuste completo a la inflación no describe la
economía de la vida real. Las economías moderadas abarcan una gran
variedad de características institucionales que representan grados de ajuste
de la inflación. Mediante el método de indización se pueden generar ajustes
en la inflación de un país, pero no en todos los casos.
9.2.19. Inflación inesperada
Casi todos los tipos de contratos se redactan en términos nominales. Si una
persona pagara un pago fijo en efectivo en una fecha y la inflación
inesperadamente es alta, paga con dinero devaluado y genera ventaja de la
transacción. De misma manera si llegara ser al revés, siempre habrá un
perdedor y un ganador, ese es el riesgo que conlleva el mismo. Este
disminuye la cantidad de transacciones entre empresas por un miedo obvio
a la perdida.
9.2.20. Distribución de riqueza e inflación
Un efecto importante de la inflación es el cambio del valor real de los
activos fijos en términos de nominales. El efecto de redistribución tienen un
efecto parecido en todos los países, en especial en activos fijados como
nominales, en particular el dinero, bonos, cuentas de ahorro, contratos de
seguro y algunas pensiones. Significa que las tasas de interés reales
materializadas son más bajas que las tasas nominales de los activos, hasta
27 FISCHER, STANLEY, Macroeconomic factors in growth, Periodico de economia monetaria, 1993.
27
quizás negativas. Este es un efecto muy importante puesto que puede
anular el poder de compra de los ahorros de toda una vida, que se suponen
que están destinados a financiar el consumo del retiro de una persona.
9.2.21. Inflación y tasas de interés
Hay muchos contratos de préstamos nominales de largo plazo, como bonos
del gobierno, hipotecas, etc. La tasa de interés rea, después de ajustarse a
la inflación, de los bonos sea mayor o menor, depende de cuál será la tasa
inflacionaria en un determinado tiempo, es por eso que la tasa inflacionaria
es de suma importancia para los prestamistas y prestatarios a largo plazo, y
más aun para la vivienda.
9.2.22. Inflación y vivienda
Una familia que compra una casa con préstamo del banco o una institución
de ahorros, debe tomar ciertos factores en cuenta. La interacción entre los
la inflación y los impuestos tienen un gran impacto en el costo real de los
prestamos.
La interacción sobre las perspectivas de la inflación es uno de los motivos
de que apareciera un nuevo instrumento financiero: la hipoteca con tasa
ajustable, que es un caso de préstamo con tasa flotante. Es un préstamo a
largo plazo, con una tasa de interés que se ajusta periódicamente de
acuerdo con las tasas de interés a corto plazo prevalecientes.
9.2.23. Deuda indizada
En países donde las tasas de inflación son elevadas e inciertas, se vuelve
bastante complicado tomar préstamos de largo plazo con deuda nominal:
los prestamistas se sienten demasiado inseguros en cuanto al valor real de
los pagos que recibirán. En esos países es normal que los gobiernos
expidan deuda indizada. Un bono se indiza (al nivel de precios) cuando el
interés o el capital se ajustan a la inflación.
28
El tenedor de un bono indizado recibe un interés igual a la tasa de interés
real declarada mas la inflación resultante, con el fin de compensar la
inflación.
Muchos autores y economistas opinan que los gobiernos deben expedir
deuda indizada, para que los ciudadanos tengan por lo menos un activo con
rendimientos reales seguros.
10. DISEÑO METODOLOGICO
Los modelos autorregresivos pueden describirse como aquéllos en los que
una variable o conjunto de variables se explican, al menos en parte, en
función de los valores pasados de esa misma variable o conjunto de
variables. Estos modelos han cobrado gran importancia en el campo de la
econometría y la economía. Se ha demostrado que modelos sencillos de
este tipo, con un pequeño número de variables y parámetros, compiten,
incluso con ventaja, en su capacidad de predicción y simulación con los
grandes modelos macro econométricos que se desarrollaron en los años
cincuenta y sesenta, y que incluyen cientos de variables y parámetros.
Mostramos cómo modelos de Dinámica de Sistemas pueden incorporar los
elementos principales de los modelos autorregresivos.28
Es en ese sentido que se hace uso del test impulso respuesta, que
muestra, además de la relación dinámica entre variables, los cambios de
una variable entre otra si se presenta un shock.
El análisis de las variables monetarias sobre las reales se realizara
efectuando la correspondiente prueba de variable monetaria versus variable
real y su respuesta mediante el test impulso-respuesta.
Mediante el modelo base:
PIB = OM + INF
Tomando en cuenta que:
OM = f (M1, M2, M3, M4)
28 CRESPO ALVAREZ, PABLO, Introducción a los modelos autorregresivos
29
Se hará uso de tasas de crecimiento para el mejor uso de variables, eso
quiere decir que con la tasa de crecimiento evitaremos problemas como el
de estacionariedad. Si bien el PIB y la oferta monetaria son variables que
tienden a crecer y los valores no fluctúan alrededor de la media, la tasa de
crecimiento si lo hace. Los shocks y su influencia se demostraran mediante
el test de impulso respuesta, además que las variables se analizaran una
versus la otra para tener mejor comprensión de la influencia de las mismas.
10.1. Modelos
10.1.1. Modelo completo
Incluimos todas las variables en el análisis de este modelo, tanto las
variables reales como las monetarias.
Vector Autoregression Estimates Date: 11/18/12 Time: 14:10 Sample (adjusted): 1991Q2 2009Q4
30
Included observations: 75 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
PIB INF M1 M2 M3 M4
PIB(-1) -0.852910 3.098728 0.235870 0.353818 0.189712 0.218190 (0.14615) (4.60597) (0.50603) (0.53691) (0.54663) (0.59963)[-5.83594] [ 0.67276] [ 0.46612] [ 0.65899] [ 0.34706] [ 0.36387]
PIB(-2) -0.827034 0.879097 -0.008270 0.108744 -0.040574 -0.036810 (0.15086) (4.75445) (0.52234) (0.55422) (0.56425) (0.61896)[-5.48216] [ 0.18490] [-0.01583] [ 0.19621] [-0.07191] [-0.05947]
PIB(-3) -0.840083 2.567029 0.973134 0.845000 0.746485 0.676376 (0.16053) (5.05926) (0.55583) (0.58975) (0.60042) (0.65864)[-5.23316] [ 0.50739] [ 1.75078] [ 1.43280] [ 1.24327] [ 1.02693]
PIB(-4) 0.072825 4.316268 0.569488 0.472652 0.381361 0.276899 (0.15025) (4.73533) (0.52024) (0.55199) (0.56198) (0.61647)[ 0.48468] [ 0.91150] [ 1.09466] [ 0.85627] [ 0.67860] [ 0.44917]
INF(-1) -0.004518 -0.018314 0.015054 0.017846 0.018688 0.015027 (0.00430) (0.13541) (0.01488) (0.01578) (0.01607) (0.01763)[-1.05159] [-0.13525] [ 1.01197] [ 1.13061] [ 1.16290] [ 0.85245]
INF(-2) -0.000267 0.073314 -0.003778 -0.005843 -0.007859 -0.003769 (0.00391) (0.12307) (0.01352) (0.01435) (0.01461) (0.01602)[-0.06843] [ 0.59569] [-0.27943] [-0.40725] [-0.53807] [-0.23522]
INF(-3) -0.003134 -0.024251 -0.002686 -0.000677 0.002525 0.005868 (0.00374) (0.11802) (0.01297) (0.01376) (0.01401) (0.01536)[-0.83691] [-0.20549] [-0.20717] [-0.04923] [ 0.18026] [ 0.38190]
INF(-4) 0.001824 -0.179453 -0.008148 -0.010747 -0.006772 -0.013673 (0.00378) (0.11919) (0.01310) (0.01389) (0.01415) (0.01552)[ 0.48232] [-1.50554] [-0.62222] [-0.77346] [-0.47870] [-0.88111]
M1(-1) -0.008832 -5.900536 -0.666604 -0.739014 -0.877582 -0.861412 (0.15142) (4.77205) (0.52427) (0.55627) (0.56634) (0.62125)[-0.05833] [-1.23648] [-1.27148] [-1.32851] [-1.54958] [-1.38658]
M1(-2) -0.118448 3.141267 0.451367 0.351980 0.341582 0.191329 (0.14590) (4.59807) (0.50516) (0.53599) (0.54569) (0.59860)[-0.81186] [ 0.68317] [ 0.89351] [ 0.65669] [ 0.62596] [ 0.31963]
M1(-3) 0.021728 2.604166 0.108453 0.142622 0.083742 0.096665 (0.13994) (4.41030) (0.48453) (0.51410) (0.52340) (0.57416)
31
[ 0.15527] [ 0.59047] [ 0.22383] [ 0.27742] [ 0.16000] [ 0.16836]
M1(-4) -0.186063 5.376160 0.881852 1.016429 0.814068 0.962367 (0.13307) (4.19379) (0.46074) (0.48887) (0.49771) (0.54597)[-1.39824] [ 1.28193] [ 1.91397] [ 2.07916] [ 1.63563] [ 1.76268]
M2(-1) 0.121047 3.324166 -0.214835 -0.235904 -0.097355 0.093468 (0.23077) (7.27303) (0.79904) (0.84781) (0.86315) (0.94684)[ 0.52453] [ 0.45705] [-0.26887] [-0.27825] [-0.11279] [ 0.09872]
M2(-2) 0.030669 -8.363180 -1.545819 -1.400410 -1.134717 -0.751808 (0.22696) (7.15272) (0.78582) (0.83378) (0.84887) (0.93118)[ 0.13513] [-1.16923] [-1.96713] [-1.67958] [-1.33674] [-0.80737]
M2(-3) -0.271849 6.016037 0.057904 0.455804 0.794613 0.982014 (0.23339) (7.35554) (0.80811) (0.85743) (0.87294) (0.95758)[-1.16478] [ 0.81789] [ 0.07165] [ 0.53160] [ 0.91027] [ 1.02551]
M2(-4) -0.000181 -14.67467 -1.463722 -1.389951 -1.325181 -1.359114 (0.24378) (7.68283) (0.84406) (0.89558) (0.91178) (1.00019)[-0.00074] [-1.91006] [-1.73414] [-1.55201] [-1.45340] [-1.35885]
M3(-1) -0.293017 4.356457 1.430211 1.774621 1.790376 1.994427 (0.21049) (6.63365) (0.72880) (0.77328) (0.78727) (0.86360)[-1.39210] [ 0.65672] [ 1.96243] [ 2.29494] [ 2.27417] [ 2.30943]
M3(-2) -0.029983 9.908707 0.859626 0.645170 0.412785 0.331807 (0.21409) (6.74722) (0.74127) (0.78652) (0.80075) (0.87839)[-0.14005] [ 1.46856] [ 1.15966] [ 0.82029] [ 0.51550] [ 0.37774]
M3(-3) 0.095548 -6.962758 -0.271040 -0.634565 -0.925394 -0.998868 (0.22696) (7.15299) (0.78585) (0.83382) (0.84890) (0.93121)[ 0.42098] [-0.97341] [-0.34490] [-0.76104] [-1.09011] [-1.07265]
M3(-4) -0.006404 15.36325 0.390344 0.194341 0.172285 0.185190 (0.23883) (7.52691) (0.82693) (0.87740) (0.89328) (0.97989)[-0.02681] [ 2.04111] [ 0.47204] [ 0.22150] [ 0.19287] [ 0.18899]
M4(-1) 0.149583 -2.408309 -0.555161 -0.719272 -0.747605 -1.096489 (0.11660) (3.67486) (0.40373) (0.42837) (0.43612) (0.47841)[ 1.28283] [-0.65535] [-1.37507] [-1.67907] [-1.71420] [-2.29193]
M4(-2) 0.019597 -2.989571 0.297715 0.444026 0.454023 0.309833 (0.12479) (3.93299) (0.43209) (0.45846) (0.46676) (0.51202)[ 0.15704] [-0.76013] [ 0.68901] [ 0.96851] [ 0.97271] [ 0.60512]
M4(-3) 0.086930 -0.384205 0.246319 0.201229 0.203092 0.091870
32
(0.12170) (3.83557) (0.42139) (0.44711) (0.45520) (0.49933)[ 0.71428] [-0.10017] [ 0.58454] [ 0.45007] [ 0.44616] [ 0.18399]
M4(-4) 0.135746 -4.267986 0.627200 0.685880 0.782520 0.695731 (0.11677) (3.68019) (0.40432) (0.42900) (0.43676) (0.47911)[ 1.16248] [-1.15972] [ 1.55125] [ 1.59880] [ 1.79166] [ 1.45214]
C -0.028971 0.394232 0.034893 0.030292 0.025452 0.021896 (0.00607) (0.19132) (0.02102) (0.02230) (0.02271) (0.02491)[-4.77230] [ 2.06061] [ 1.66007] [ 1.35828] [ 1.12099] [ 0.87911]
R-squared 0.972511 0.432396 0.838043 0.808377 0.789391 0.759164 Adj. R-squared 0.959316 0.159947 0.760303 0.716397 0.688298 0.643563 Sum sq. resids 0.014396 14.29878 0.172587 0.194296 0.201390 0.242338 S.E. equation 0.016968 0.534767 0.058751 0.062337 0.063465 0.069619 F-statistic 73.70479 1.587068 10.78015 8.788691 7.808594 6.567086 Log likelihood 214.5156 -44.27111 121.3675 116.9244 115.5796 108.6387 Akaike AIC -5.053751 1.847230 -2.569801 -2.451316 -2.415456 -2.230365 Schwarz SC -4.281255 2.619726 -1.797305 -1.678820 -1.642960 -1.457869 Mean dependent -0.014065 0.406829 0.053945 0.057475 0.059595 0.061088 S.D. dependent 0.084125 0.583460 0.120002 0.117056 0.113675 0.116610
Determinant resid covariance (dof adj.) 3.93E-18 Determinant resid covariance 3.45E-19 Log likelihood 955.6522 Akaike information criterion -21.48406 Schwarz criterion -16.84908
Mediante el test de impulso respuesta analizamos la influencia de la
inflación versus todas las variables.
GRAFICO 3: IMPULSO RESPUESTA INFLACION
33
-.008
-.004
.000
.004
.008
.012
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to INF
-.4
-.2
.0
.2
.4
.6
.8
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to INF
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M1 to INF
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M2 to INF
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M3 to INF
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M4 to INF
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E-VIEWS
GRAFICO 4: IMPULSO RESPUESTA M1
34
-.016
-.012
-.008
-.004
.000
.004
.008
.012
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M1
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to M1
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M1 to M1
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M2 to M1
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M3 to M1
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M4 to M1
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E-VIEWS
GRAFICO 5: IMPULSO RESPUESTA M2
-.010
-.005
.000
.005
.010
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M2
-.3
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to M2
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M1 to M2
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M2 to M2
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M3 to M2
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M4 to M2
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E-VIEWS
GRAFICO 6: IMPULSO RESPUESTA M3
35
-.012
-.008
-.004
.000
.004
.008
.012
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M3
-.3
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to M3
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M1 to M3
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M2 to M3
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M3 to M3
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M4 to M3
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E-VIEWS
GRAFICO 7: IMPULSO RESPUESTA M4
-.010
-.005
.000
.005
.010
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M4
-.3
-.2
-.1
.0
.1
.2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to M4
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M1 to M4
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M2 to M4
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M3 to M4
-.05
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M4 to M4
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E-VIEWS
10.1.2. Combinación de variables
36
10.1.2.1. Combinación M1, INF, PIB
Vector Autoregression Estimates Date: 11/18/12 Time: 14:15 Sample (adjusted): 1991Q2 2009Q4 Included observations: 75 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
PIB INF M1
PIB(-1) -0.820392 0.640955 -0.013280 (0.12988) (4.20325) (0.47497)[-6.31637] [ 0.15249] [-0.02796]
PIB(-2) -0.762617 -0.090287 -0.157072 (0.13794) (4.46391) (0.50442)[-5.52870] [-0.02023] [-0.31139]
PIB(-3) -0.801246 1.049892 0.695457 (0.14244) (4.60964) (0.52089)[-5.62510] [ 0.22776] [ 1.33514]
PIB(-4) 0.088791 3.253824 0.341305 (0.13041) (4.22045) (0.47691)[ 0.68084] [ 0.77097] [ 0.71566]
INF(-1) -0.003811 -0.141074 0.003579 (0.00376) (0.12184) (0.01377)[-1.01221] [-1.15788] [ 0.25997]
INF(-2) -0.001221 0.101716 -0.006376 (0.00362) (0.11727) (0.01325)[-0.33703] [ 0.86734] [-0.48110]
INF(-3) -0.001473 -0.031361 -0.011531 (0.00340) (0.11017) (0.01245)[-0.43260] [-0.28465] [-0.92622]
INF(-4) 0.001122 -0.214996 -0.009324 (0.00338) (0.10951) (0.01238)[ 0.33164] [-1.96319] [-0.75347]
M1(-1) 0.001080 -1.156469 -0.020784 (0.03256) (1.05378) (0.11908)[ 0.03318] [-1.09745] [-0.17455]
M1(-2) -0.078845 1.861657 0.090670
37
(0.03209) (1.03836) (0.11733)[-2.45730] [ 1.79288] [ 0.77275]
M1(-3) -0.073124 1.238746 0.120148 (0.03188) (1.03175) (0.11659)[-2.29359] [ 1.20063] [ 1.03054]
M1(-4) -0.053645 2.025364 0.554897 (0.03179) (1.02892) (0.11627)[-1.68725] [ 1.96844] [ 4.77259]
C -0.028847 0.381256 0.033601 (0.00569) (0.18401) (0.02079)[-5.07312] [ 2.07188] [ 1.61594]
R-squared 0.968164 0.306873 0.790774 Adj. R-squared 0.962002 0.172719 0.750279 Sum sq. resids 0.016673 17.46090 0.222957 S.E. equation 0.016399 0.530686 0.059967 F-statistic 157.1229 2.287476 19.52757 Log likelihood 209.0100 -51.76323 111.7645 Akaike AIC -5.226933 1.727019 -2.633720 Schwarz SC -4.825235 2.128717 -2.232022 Mean dependent -0.014065 0.406829 0.053945 S.D. dependent 0.084125 0.583460 0.120002
Determinant resid covariance (dof adj.) 2.38E-07 Determinant resid covariance 1.34E-07 Log likelihood 274.0689 Akaike information criterion -6.268504 Schwarz criterion -5.063410
38
GRAFICO 8: IMPULSO RESPUESTA INFLACION
-.008
-.004
.000
.004
.008
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to INF
-.4
-.2
.0
.2
.4
.6
.8
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to INF
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M1 to INF
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
GRAFICO 9: IMPULSO RESPUESTA M1
-.012
-.008
-.004
.000
.004
.008
.012
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M1
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to M1
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M1 to M1
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
39
10.1.2.2. Combinación INF, M2, PIB
Vector Autoregression Estimates Date: 11/18/12 Time: 14:17 Sample (adjusted): 1991Q2 2009Q4 Included observations: 75 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
PIB INF M2
PIB(-1) -0.808734 0.362878 0.064696 (0.13550) (4.41531) (0.54251)[-5.96844] [ 0.08219] [ 0.11925]
PIB(-2) -0.749999 -0.369026 -0.087479 (0.14186) (4.62251) (0.56797)[-5.28688] [-0.07983] [-0.15402]
PIB(-3) -0.801270 1.401918 0.685252 (0.14542) (4.73859) (0.58223)[-5.50994] [ 0.29585] [ 1.17694]
PIB(-4) 0.113882 2.385359 0.253375 (0.13232) (4.31169) (0.52978)[ 0.86064] [ 0.55323] [ 0.47826]
INF(-1) -0.003685 -0.153258 0.004605 (0.00378) (0.12329) (0.01515)[-0.97392] [-1.24302] [ 0.30398]
INF(-2) -0.001837 0.119260 -0.007431 (0.00364) (0.11868) (0.01458)[-0.50444] [ 1.00487] [-0.50959]
INF(-3) -0.001820 -0.030493 -0.011663 (0.00343) (0.11170) (0.01372)[-0.53080] [-0.27299] [-0.84982]
INF(-4) 0.000403 -0.190447 -0.006428 (0.00341) (0.11114) (0.01366)[ 0.11803] [-1.71365] [-0.47074]
M2(-1) 0.002075 -0.888478 0.049426 (0.03111) (1.01362) (0.12454)[ 0.06670] [-0.87654] [ 0.39686]
M2(-2) -0.064534 1.507368 0.041939
40
(0.03011) (0.98102) (0.12054)[-2.14352] [ 1.53653] [ 0.34793]
M2(-3) -0.065309 1.077711 0.134916 (0.03041) (0.99088) (0.12175)[-2.14769] [ 1.08763] [ 1.10814]
M2(-4) -0.035537 1.451824 0.540068 (0.03015) (0.98239) (0.12071)[-1.17872] [ 1.47785] [ 4.47422]
C -0.029136 0.386647 0.032829 (0.00580) (0.18912) (0.02324)[-5.01990] [ 2.04440] [ 1.41274]
R-squared 0.967317 0.278594 0.729407 Adj. R-squared 0.960992 0.138967 0.677035 Sum sq. resids 0.017116 18.17328 0.274367 S.E. equation 0.016615 0.541403 0.066523 F-statistic 152.9194 1.995276 13.92722 Log likelihood 208.0259 -53.26280 103.9837 Akaike AIC -5.200690 1.767008 -2.426233 Schwarz SC -4.798992 2.168706 -2.024535 Mean dependent -0.014065 0.406829 0.057475 S.D. dependent 0.084125 0.583460 0.117056
Determinant resid covariance (dof adj.) 2.95E-07 Determinant resid covariance 1.67E-07 Log likelihood 265.9884 Akaike information criterion -6.053025 Schwarz criterion -4.847931
GRAFICO 10: IMPULSO RESPUESTA INFLACION
41
-.008
-.004
.000
.004
.008
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to INF
-.4
-.2
.0
.2
.4
.6
.8
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to INF
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M2 to INF
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
GRAFICO 11: IMPULSO RESPUESTA M2
-.012
-.008
-.004
.000
.004
.008
.012
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M2
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to M2
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M2 to M2
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
10.1.2.3. Combinación INF, M3, PIB
Vector Autoregression Estimates Date: 11/18/12 Time: 14:18 Sample (adjusted): 1991Q2 2009Q4 Included observations: 75 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
PIB INF M3
PIB(-1) -0.803509 0.255726 -0.153584 (0.13490) (4.32939) (0.54194)[-5.95649] [ 0.05907] [-0.28339]
PIB(-2) -0.756298 -0.006343 -0.191526 (0.14300) (4.58948) (0.57450)[-5.28878] [-0.00138] [-0.33338]
42
PIB(-3) -0.805784 1.294497 0.570559 (0.14638) (4.69801) (0.58809)[-5.50467] [ 0.27554] [ 0.97020]
PIB(-4) 0.125867 2.213242 0.077603 (0.13313) (4.27285) (0.53487)[ 0.94541] [ 0.51798] [ 0.14509]
INF(-1) -0.003796 -0.147002 0.006568 (0.00383) (0.12291) (0.01539)[-0.99134] [-1.19602] [ 0.42689]
INF(-2) -0.001791 0.107785 -0.011884 (0.00369) (0.11829) (0.01481)[-0.48585] [ 0.91116] [-0.80252]
INF(-3) -0.001964 -0.031099 -0.008956 (0.00347) (0.11133) (0.01394)[-0.56628] [-0.27934] [-0.64269]
INF(-4) 6.03E-05 -0.182703 -0.002719 (0.00343) (0.11020) (0.01380)[ 0.01755] [-1.65786] [-0.19708]
M3(-1) -0.000946 -0.924569 0.061729 (0.03104) (0.99634) (0.12472)[-0.03048] [-0.92797] [ 0.49494]
M3(-2) -0.062341 1.561057 0.091156 (0.03039) (0.97522) (0.12208)[-2.05162] [ 1.60073] [ 0.74672]
M3(-3) -0.057540 0.760577 0.077340 (0.03047) (0.97786) (0.12241)[-1.88850] [ 0.77780] [ 0.63183]
M3(-4) -0.029541 1.634298 0.495870 (0.03007) (0.96503) (0.12080)[-0.98245] [ 1.69352] [ 4.10486]
C -0.029300 0.387223 0.026699 (0.00587) (0.18838) (0.02358)[-4.99172] [ 2.05549] [ 1.13220]
R-squared 0.966551 0.283752 0.704326 Adj. R-squared 0.960077 0.145123 0.647099 Sum sq. resids 0.017517 18.04336 0.282731
43
S.E. equation 0.016809 0.539465 0.067529 F-statistic 149.2982 2.046845 12.30755 Log likelihood 207.1569 -52.99375 102.8577 Akaike AIC -5.177517 1.759833 -2.396205 Schwarz SC -4.775819 2.161531 -1.994507 Mean dependent -0.014065 0.406829 0.059595 S.D. dependent 0.084125 0.583460 0.113675
Determinant resid covariance (dof adj.) 3.09E-07 Determinant resid covariance 1.75E-07 Log likelihood 264.2432 Akaike information criterion -6.006485 Schwarz criterion -4.801391
GRAFICO 12: IMPULSO RESPUETA INFLACION
-.008
-.004
.000
.004
.008
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to INF
-.4
-.2
.0
.2
.4
.6
.8
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to INF
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M3 to INF
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: EVIEWS
GRAFICO 13: IMPULSO RESPUESTA M3
-.012
-.008
-.004
.000
.004
.008
.012
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M3
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to M3
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M3 to M3
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
44
10.1.2.4. Combinación M4, INF, PIB
Vector Autoregression Estimates Date: 11/18/12 Time: 14:20 Sample (adjusted): 1991Q2 2009Q4 Included observations: 75 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
PIB INF M4
PIB(-1) -0.778842 0.069816 -0.324631 (0.13373) (4.33663) (0.57715)[-5.82417] [ 0.01610] [-0.56248]
PIB(-2) -0.739853 -0.705678 -0.438135 (0.13966) (4.52913) (0.60277)[-5.29745] [-0.15581] [-0.72687]
PIB(-3) -0.799753 1.240466 0.358302 (0.14486) (4.69757) (0.62518)[-5.52103] [ 0.26407] [ 0.57312]
PIB(-4) 0.142839 1.578003 -0.035960 (0.13270) (4.30335) (0.57272)[ 1.07641] [ 0.36669] [-0.06279]
INF(-1) -0.004312 -0.148008 0.003831 (0.00383) (0.12424) (0.01653)[-1.12541] [-1.19131] [ 0.23171]
INF(-2) -0.002299 0.127076 -0.003275 (0.00367) (0.11917) (0.01586)[-0.62561] [ 1.06638] [-0.20648]
45
INF(-3) -0.002166 -0.020358 -0.005997 (0.00347) (0.11253) (0.01498)[-0.62434] [-0.18092] [-0.40046]
INF(-4) 7.65E-05 -0.179577 -0.011924 (0.00343) (0.11113) (0.01479)[ 0.02231] [-1.61586] [-0.80623]
M4(-1) 0.002758 -0.801899 -0.009189 (0.02858) (0.92673) (0.12333)[ 0.09650] [-0.86530] [-0.07450]
M4(-2) -0.064637 1.188715 0.098808 (0.02785) (0.90299) (0.12018)[-2.32129] [ 1.31642] [ 0.82220]
M4(-3) -0.051989 0.984930 0.106872 (0.02825) (0.91609) (0.12192)[-1.84040] [ 1.07515] [ 0.87659]
M4(-4) -0.015634 1.126695 0.481157 (0.02798) (0.90724) (0.12074)[-0.55883] [ 1.24189] [ 3.98502]
C -0.028953 0.379484 0.020752 (0.00589) (0.19102) (0.02542)[-4.91539] [ 1.98666] [ 0.81633]
R-squared 0.966308 0.263396 0.673371 Adj. R-squared 0.959787 0.120828 0.610152 Sum sq. resids 0.017645 18.55614 0.328667 S.E. equation 0.016870 0.547076 0.072808 F-statistic 148.1821 1.847507 10.65147 Log likelihood 206.8849 -54.04461 97.21210 Akaike AIC -5.170265 1.787856 -2.245656 Schwarz SC -4.768567 2.189554 -1.843958 Mean dependent -0.014065 0.406829 0.061088 S.D. dependent 0.084125 0.583460 0.116610
Determinant resid covariance (dof adj.) 3.76E-07 Determinant resid covariance 2.13E-07 Log likelihood 256.8942 Akaike information criterion -5.810512 Schwarz criterion -4.605419
46
GRAFICO 12: IMPULSO RESPUESTA INFLACION
-.008
-.004
.000
.004
.008
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to INF
-.4
-.2
.0
.2
.4
.6
.8
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to INF
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M4 to INF
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
GRAFICO 13: IMPULSO RESPUESTA M4
-.016
-.012
-.008
-.004
.000
.004
.008
.012
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M4
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to M4
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M4 to M4
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
10.1.2.5. Combinación PIB, INF
Vector Autoregression Estimates Date: 11/18/12 Time: 14:22 Sample (adjusted): 1991Q2 2009Q4 Included observations: 75 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
PIB INF
PIB(-1) -0.652483 -1.931269 (0.11523) (3.60996)[-5.66260] [-0.53498]
PIB(-2) -0.612640 -2.477667 (0.11941) (3.74094)
47
[-5.13066] [-0.66231]
PIB(-3) -0.621809 -0.404493 (0.12131) (3.80045)[-5.12591] [-0.10643]
PIB(-4) 0.353519 -2.404697 (0.11785) (3.69230)[ 2.99962] [-0.65127]
INF(-1) -0.004663 -0.130208 (0.00397) (0.12436)[-1.17468] [-1.04706]
INF(-2) -0.002596 0.147009 (0.00381) (0.11923)[-0.68202] [ 1.23296]
INF(-3) -0.003113 -0.001122 (0.00363) (0.11375)[-0.85733] [-0.00987]
INF(-4) -0.000490 -0.150094 (0.00356) (0.11153)[-0.13763] [-1.34579]
C -0.027731 0.374951 (0.00610) (0.19096)[-4.54957] [ 1.96351]
R-squared 0.960412 0.192216 Adj. R-squared 0.955613 0.094303 Sum sq. resids 0.020732 20.34927 S.E. equation 0.017724 0.555268 F-statistic 200.1451 1.963129 Log likelihood 200.8375 -57.50378 Akaike AIC -5.115667 1.773434 Schwarz SC -4.837569 2.051533 Mean dependent -0.014065 0.406829 S.D. dependent 0.084125 0.583460
Determinant resid covariance (dof adj.) 9.09E-05 Determinant resid covariance 7.04E-05 Log likelihood 145.7178 Akaike information criterion -3.405808 Schwarz criterion -2.849611
48
GRAFICO 14: IMPULSO RESPUESTA INFLACION
-.008
-.004
.000
.004
.008
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to INF
-.4
-.2
.0
.2
.4
.6
.8
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of INF to INF
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
10.1.2.6. Combinación PIB, M1, M2, M3, M4
Vector Autoregression Estimates Date: 11/18/12 Time: 14:23 Sample (adjusted): 1991Q2 2009Q4 Included observations: 75 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
PIB M1 M2 M3 M4
49
PIB(-1) -0.834713 0.238243 0.360087 0.168591 0.227045 (0.14032) (0.48361) (0.51628) (0.52512) (0.57432)[-5.94881] [ 0.49264] [ 0.69747] [ 0.32105] [ 0.39533]
PIB(-2) -0.805638 -0.010306 0.106977 -0.074287 -0.038134 (0.14488) (0.49934) (0.53307) (0.54220) (0.59301)[-5.56071] [-0.02064] [ 0.20068] [-0.13701] [-0.06431]
PIB(-3) -0.816255 0.985116 0.866375 0.731530 0.700613 (0.15127) (0.52138) (0.55660) (0.56613) (0.61918)[-5.39584] [ 1.88944] [ 1.55655] [ 1.29215] [ 1.13152]
PIB(-4) 0.091377 0.573294 0.482074 0.368656 0.285406 (0.14430) (0.49736) (0.53095) (0.54005) (0.59065)[ 0.63322] [ 1.15268] [ 0.90794] [ 0.68264] [ 0.48321]
M1(-1) -0.063205 -0.551165 -0.589868 -0.702044 -0.706617 (0.14319) (0.49353) (0.52687) (0.53589) (0.58610)[-0.44139] [-1.11678] [-1.11958] [-1.31005] [-1.20562]
M1(-2) -0.076881 0.306570 0.159400 0.144918 -0.005416 (0.13868) (0.47796) (0.51024) (0.51898) (0.56761)[-0.55439] [ 0.64142] [ 0.31240] [ 0.27923] [-0.00954]
M1(-3) -0.011309 0.101524 0.161462 0.141052 0.170024 (0.13259) (0.45697) (0.48784) (0.49620) (0.54269)[-0.08529] [ 0.22217] [ 0.33097] [ 0.28426] [ 0.31330]
M1(-4) -0.153824 0.784568 0.875931 0.689354 0.781820 (0.12492) (0.43055) (0.45963) (0.46750) (0.51131)[-1.23137] [ 1.82226] [ 1.90573] [ 1.47454] [ 1.52905]
M2(-1) 0.107189 -0.138821 -0.130185 -0.041147 0.240606 (0.22173) (0.76420) (0.81582) (0.82979) (0.90754)[ 0.48343] [-0.18166] [-0.15958] [-0.04959] [ 0.26512]
M2(-2) -0.006480 -1.428854 -1.258606 -0.983004 -0.627436 (0.22075) (0.76082) (0.81221) (0.82612) (0.90353)[-0.02936] [-1.87805] [-1.54961] [-1.18990] [-0.69443]
M2(-3) -0.263058 0.137988 0.551675 0.833154 1.072473 (0.22479) (0.77475) (0.82708) (0.84125) (0.92008)[-1.17025] [ 0.17811] [ 0.66701] [ 0.99038] [ 1.16563]
M2(-4) -0.094920 -1.138702 -0.981262 -0.917482 -0.965015 (0.22781) (0.78516) (0.83820) (0.85256) (0.93245)[-0.41666] [-1.45027] [-1.17067] [-1.07615] [-1.03493]
50
M3(-1) -0.233676 1.311273 1.596851 1.600271 1.759065 (0.20148) (0.69443) (0.74134) (0.75404) (0.82469)[-1.15977] [ 1.88828] [ 2.15402] [ 2.12227] [ 2.13300]
M3(-2) -0.074529 0.978399 0.812641 0.566624 0.544406 (0.20637) (0.71127) (0.75931) (0.77232) (0.84469)[-0.36115] [ 1.37557] [ 1.07023] [ 0.73367] [ 0.64451]
M3(-3) 0.091248 -0.293408 -0.690630 -0.951261 -1.105366 (0.21444) (0.73909) (0.78901) (0.80253) (0.87772)[ 0.42551] [-0.39699] [-0.87531] [-1.18533] [-1.25936]
M3(-4) 0.043752 0.127850 -0.117526 -0.150020 -0.044373 (0.22503) (0.77557) (0.82796) (0.84214) (0.92105)[ 0.19443] [ 0.16485] [-0.14195] [-0.17814] [-0.04818]
M4(-1) 0.155187 -0.613779 -0.779792 -0.778735 -1.144406 (0.11195) (0.38585) (0.41191) (0.41897) (0.45823)[ 1.38620] [-1.59072] [-1.89309] [-1.85869] [-2.49746]
M4(-2) 0.057686 0.200168 0.319999 0.337768 0.169256 (0.11923) (0.41092) (0.43868) (0.44620) (0.48800)[ 0.48384] [ 0.48712] [ 0.72946] [ 0.75700] [ 0.34683]
M4(-3) 0.103746 0.220406 0.176834 0.174349 0.072026 (0.11708) (0.40352) (0.43078) (0.43815) (0.47921)[ 0.88613] [ 0.54621] [ 0.41050] [ 0.39792] [ 0.15030]
M4(-4) 0.145340 0.651201 0.712003 0.810585 0.691352 (0.11307) (0.38969) (0.41601) (0.42314) (0.46279)[ 1.28544] [ 1.67107] [ 1.71149] [ 1.91564] [ 1.49388]
C -0.029735 0.033818 0.029244 0.025502 0.021848 (0.00587) (0.02024) (0.02160) (0.02197) (0.02403)[-5.06465] [ 1.67123] [ 1.35377] [ 1.16064] [ 0.90915]
R-squared 0.971322 0.832583 0.799475 0.780023 0.749946 Adj. R-squared 0.960700 0.770576 0.725207 0.698551 0.657334 Sum sq. resids 0.015019 0.178405 0.203322 0.210347 0.251613 S.E. equation 0.016677 0.057479 0.061361 0.062412 0.068261 F-statistic 91.44862 13.42735 10.76468 9.574032 8.097683 Log likelihood 212.9275 120.1241 115.2216 113.9477 107.2302 Akaike AIC -5.118068 -2.643309 -2.512577 -2.478607 -2.299473 Schwarz SC -4.469171 -1.994412 -1.863681 -1.829710 -1.650576 Mean dependent -0.014065 0.053945 0.057475 0.059595 0.061088 S.D. dependent 0.084125 0.120002 0.117056 0.113675 0.116610
51
Determinant resid covariance (dof adj.) 1.28E-17 Determinant resid covariance 2.48E-18 Log likelihood 988.1188 Akaike information criterion -23.54983 Schwarz criterion -20.30535
GRAFICO 15: IMPULSO RESPUESTA M1
-.012
-.008
-.004
.000
.004
.008
.012
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M1
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M2 to M1
-.02
.00
.02
.04
.06
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M3 to M1
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M4 to M1
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
52
GRAFICO 16: IMPULSO RESPUESTA M2
-.012
-.008
-.004
.000
.004
.008
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M2
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M1 to M2
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M3 to M2
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M4 to M2
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
53
GRAFICO 17: IMPULSO RESPUESTA M3
-.010
-.005
.000
.005
.010
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M3
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M1 to M3
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M2 to M3
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M4 to M3
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
54
GRAFICO 18: IMPULSO RESPUESTA M4
-.010
-.005
.000
.005
.010
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of PIB to M4
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M1 to M4
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M2 to M4
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of M3 to M4
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
ELABORACION: E VIEWS
55
11. TEMARIO TENTATIVO
1. GENERALIDADES
1.1 INTRODUCCION
1.2 ANTECEDENTES
1.3 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
1.3.1. Identificación del problema
1.3.2. Formulación del problema
1.4 OBJETIVOS
1.4.1. Objetivo General
1.4.2. Objetivos específicos y acciones
1.5 JUSTIFICACION
1.5.1. Justificación teórica
1.5.2. Justificación económica
1.5.3. Justificación social
1.5.4. Justificación ambiental
1.6 ALCANCE
1.6.1. Alcance teórico
1.6.2. Alcance temático
1.6.3. Alcance geográfico
1.6.4. Alcance temporal
1.7 HIPOTESIS
1.7.1. Identificación de variables
1.7.2. Definición conceptual
1.7.3. Operativizacion de variables
1.8 MATRIZ DE CONSISTENCIA
2. MARCO TEORICO
2.1 Contenido del marco teórico
2.2 ¿Qué es el dinero?
56
2.3 Oferta de dinero
2.4 Demanda de dinero
3. MARCO PRÁCTICO
3.1 Diseño metodológico
3.2 Datos de variables monetarias y variables reales
3.3 Relación dinámica de variables
3.4 Estructuración del modelo y análisis VAR
3.5 Demostración de la hipótesis
4. CONCLUSIONES
4.1 Conclusiones
4.2 Recomendaciones
BIBLIOGRAFIA
ANEXOS
12. CRONOGRAMA DE TRABAJO
57
BIBLIOGRAFIA
BANCO CENTRAL DE BOLIVIA, Historia Monetaria Contemporánea de
Bolivia
PRADO, GUSTAVO, Ensayos de historia económica, El país, 2008
OVANDO SANZ, JORGE ALEJANDRO, Historia Económica de Bolivia
BRAUN, MIGUEL y LLACH, LUCAS, Macroeconomía Argentina,
Alfaomega, segunda edición
MANKIW, GREGORY, Introducción a la Economía, Thomson, cuarta
edición
J.M. KEYNES, Teoría general de la ocupación, el interés y el dinero,
Macmillan, cap. 13
FISCHER, STANLEY, Macroeconomic factors in growth, Periodico de
economia monetaria, 1993.
CRESPO ALVAREZ, PABLO, Introducción a los modelos autorregresivos
DORNBUSCH, RUDIGER Y FISCER STANLEY, Macroeconomia, Mcgraw
Hill, decima edición
BLANCHARD, OLIVIER Y PÉREZ ENRRI, DANIEL, Macroeconomia,
segunda edición
KRUGMAN, PAUL, Introduccion a la macroeconomía, Reverte, 2008
ZEGARRA, JUSTINIANO, 4 formas de elaborar tesis y proyectos de grado,
Shaddai, tercera edición.
BANCO CENTRAL, MEMORIAS AÑOS 1990 – 2009
MINISTERIO DE FIANAZAS PUBLICAS, memorias años 2006 - 2009
http://medios.economiayfinanzas.gob.bo/MH/documentos/
Memorias_Fiscales/Memorias/MEB_2010.pdf
58