Modelización econométrica del efecto de las crisis en ... RIOS ROLLA Tr… · Una de la hipótesis surgidas a partir de las recientes crisis en mercados ... Bolivia, Chile, Colombia,

1

Modelización econométrica del efectode las crisis en Latinoamérica

Lic. Mónica Iris CALDERÓNDirectora Ingreso FCE - UNCuyo

Prof. Adjunta “Econometría”Mariela Alejandra RIOS ROLLA

Ayudante Ad Honoren “Econometría”

I. Introducción

Una de la hipótesis surgidas a partir de las recientes crisis en mercados financieros ha traídoa la luz la importancia del manejo de la deuda y de la liquidez para prevenir crisis externas oamortiguar los efectos adversos que las mismas provocan. Se intenta averiguar por quéalgunas economías han sido azotadas por dichos desequilibrios y otras no. La pregunta es,entonces, si existe algún “fundamento o condición” que permita explicar los efectos de lascrisis financieras a través de los países o, si sólo reflejan un efecto contagio.

Teniendo presente que no existen indicadores perfectos, el objetivo de la investigación esbuscar aquellos que sean fuertes y relativamente fáciles de interpretar. El trabajo estudia elcomportamiento de doce economías de América Latina1, comúnmente denominadas“economías emergentes”, para el período 1985-2002, en un modelo de datos de panel quecombina observaciones de series de tiempo y de corte transversal.

El análisis se focalizará en interpretaciones sobre el papel que tuvieron las distintasvariables en el desarrollo de los sucesivos shocks económicos y financieros2 que afectaron ala región. Las principales variables propuestas están relacionadas con el excesivoendeudamiento, las reservas internacionales, los saldos de cuentas corrientes, el tipo decambio real y un índice que capture las crisis sufridas por parte de los países.

El presente trabajo comprueba empíricamente que no existen diferencias importantes porpaíses ni tampoco surgen distinciones por año. Esto permite concluir que los países de laregión se comportan en “bloque”, resultando similarmente vulnerables al efecto de losdesequilibrios externos sin importar demasiado cuán preparados estén para hacer frente alos mismos. Probablemente esto se debió a que las crisis se sucedieron unas a otras sindarle tiempo a los países a tomar medidas de política preventivas. No obstante, aplicaronpolíticas fiscales y monetarias más restrictivas para hacer frente a estos shocks adversos,pasando a tener mayor importancia, como objetivo de política económica, la reducción de lavulnerabilidad externa.

II. Contexto histórico para América Latina

A lo largo de estos casi 20 años, las exiguas tasas de crecimiento, los altos niveles deinflación (en algunos casos, con inflaciones que superan los tres dígitos) y los enormesniveles de endeudamiento, evidencian la escasa capacidad de las economíaslatinoamericanas para lograr un crecimiento sostenido, mantener la estabilidad y reducir la

1 Los países son: Argentina, Brasil, Bolivia, Chile, Colombia, Ecuador, México, Panamá, Paraguay, Perú,Uruguay y Venezuela.2 Algunas de ellas son: crisis de la deuda (externa) y procesos hiperinflacionarios (década del 80); crisis delTequila (diciembre 1994); crisis asiática (junio 1997); crisis rusa (1998); crisis energética y devaluación en Brasil(1999); mejora en la economía mundial (2000); caída del precio internacional del petróleo y del precio de losbienes exportables (2001); caída en la economía mundial (2001) y crisis argentina (2001).

2

vulnerabilidad externa. Se presentan algunos datos resumiendo las tasas de inflación y decrecimiento en las Tablas 1 y 2.

Sin duda el problema más grave en los ochenta fue la deuda externa, que estalló en 1982cuando México declaró su moratoria para el pago de la misma y dio origen a una situaciónen la cuál los fondos se hicieron escasos y, por ende, se encareció el costo delendeudamiento, condicionando a las políticas económicas de los países de la región. Laobligación de servir sus enormes deudas externas, sin la posibilidad de acceder a nuevospréstamos, se transformó en la necesidad de generar un superávit comercial, ya sea poraumento de las exportaciones y/o reducción de las importaciones. El inconveniente era quesi se restringían las importaciones de insumos y bienes de capital, se resentiría el nivel deactividad. Por otro lado, generar dicho superávit implicaba gastar menos de lo que seproducía, y si el producto no crecía, el ajuste debía venir por el lado de los gastos,reduciendo tanto el consumo como la inversión, ajuste un tanto desagradable.

Tabla 1Tasas de inflación América Latina Argentina Brasil Chile México1984-1988 383% 309% 308% 21% 97%1989-1990 891% 2697% 2189% 22% 23%1991-2002 55% 20% 459% 8% 17%

Fuente: Elaboración propia en base a datos del FMI.

Tabla 2Tasas de crecimiento América Latina Argentina Brasil Chile México1984-1989 2,4% -1,1% 4,4% 6,5% 1,3%1990-1999 2,7% 4,2% 1,8% 5,9% 3,4%2000-2002 1,2% -5,4% 2,2% 3,4% 2,5%

1984-2002 2,4% 1,2% 2,6% 5,6% 2,7%Fuente: Elaboración propia en base a datos de la CEPAL.

El mayor endeudamiento correspondía al Sector Público, estando obligado éste a generarun superávit fiscal primario para honrar la deuda. Por el lado de los gastos, se podía recortarpor varios lados, pero en todos los casos era doloroso, se tratara de una reducción desalarios y empleos públicos o de la inversión pública. Por el lado de los recursos, elpanorama era más complejo aún ya que la situación recesiva dificultaba cualquier intento demejorar la recaudación. En la mayoría de nuestros países, se recurrió al financiamiento condinero, provocando inflación y corridas hacia el dólar acrecentando aún más el servicio de ladeuda pública y, por ende, el déficit fiscal. Se convirtió en un círculo vicioso: ajuste externo,retracción de la inversión, caídas del PBI per cápita, deterioro de la recaudación tributaria,déficit públicos, inflación, fuga hacia el dólar, depreciación monetaria. Pero no hubo unapolítica tendiente a atacar el problema de fondo.

Hacia fines de los ochenta y principios de los noventa, una nueva corriente de corte liberalfue introduciéndose en la región en pos de reformas económicas: privatización de empresaspúblicas, apertura comercial y de capitales, desregulación de mercados, etc. Estas reformaspro-mercado, junto con un contexto internacional favorable, permitieron una voluminosaafluencia de capitales extranjeros a la región que permitió financiar los crecientes déficit encuenta corriente, al tiempo que permitió la acumulación de reservas. Asimismo, se sanearonlos sistemas financieros y se logró, en la mayoría de los casos, la tan ansiada estabilidad deprecios. En los noventa, el producto creció mucho más rápido que en la década anterior. Sinembargo, las presiones inflacionarias y las restricciones del balance de pagos han frenado elcrecimiento, al obligar a los gobiernos a recurrir a las políticas fiscal y, sobre todo,monetaria, con el objeto de evitar el recalentamiento de la economía. Nuevos problemas

3

azotan la región: desempleo y pobreza. Si bien el crecimiento es condición necesaria paraeliminar el desempleo, no es suficiente: debe acompañarse con políticas que permitan a lostrabajadores insertarse nuevamente en el mercado laboral. En algunos países, como Brasily Colombia, la causa de la desocupación es el lento incremento del producto. En otros,como Argentina y Perú, la reestructuración derivada de las etapas iniciales del proceso dereformas se ha convertido en la causa básica de las desmesuradas tasas de desempleo quese han registrado.

En estos últimos años las fluctuaciones macroeconómicas en América Latina han sido másfrecuentes y de mayor magnitud que en otras regiones. La volatilidad ha repercutidonegativamente en los procesos de desarrollo de los países. Es por ello que uno de losrequisitos para aumentar la tasa de crecimiento de largo plazo, es reducir su volatilidad real.Este podría ser objetivo de política económica estando asociado al concepto de histéresis,entendido como la irreversibilidad producida por perturbaciones negativas.

En teoría, existen nexos de distinto signo entre la inestabilidad de corto plazo y elcrecimiento a largo plazo. Esta relación, en palabras de Martner3, puede ser positiva en elmarco de un proceso “schumpeteriano” de destrucción creativa, donde las recesiones sonun “mal necesario” que permite eliminar técnicas y actividades obsoletas y aumentar laproducción. Por el contrario, dos argumentos sustentan una relación negativa:

• Por un lado, el impacto adverso que produce la incertidumbre sobre el gasto eninversión privada. Una mayor volatilidad, que genera incertidumbre en la demandafutura, puede producir reticencia en los agentes para llevar a cabo sus proyectos demediano plazo.

• Por el otro, se relaciona con el concepto de “learning by doing”, en el cual, parte delcrecimiento de largo plazo se explica por la experiencia y el aprendizaje acumulado enel trabajo. Por lo tanto, períodos prolongados de recesión y desempleo implicanepisodios de desacumulación de capital físico y humano incidiendo fuertemente en elcrecimiento futuro.

Empíricamente, diversos autores han encontrado una importante relación negativa entrevolatilidad y crecimiento. Ramey y Ramey4 muestran que, para 92 países, una menordesviación estándar del PBI se asocia con una mayor tasa de crecimiento promedio. Otrosautores han encontrado que la volatilidad se encuentra en segundo lugar entre los factoresdeterminantes del crecimiento, después del nivel inicial de PBI y por encima de la tasa deinversión física.

Para el caso particular de América Latina, Gráfico 1, la evidencia empírica también parececonfirmar el vínculo negativo entre inestabilidad y crecimiento: las amplias fluctuacionesmacroeconómicas han llevado a un bajo crecimiento promedio (y con altibajos) en lamayoría de las economías de la región. Los países con mayor crecimiento medio, como esel caso de Chile, son los que también tienen menor desviación estándar. En el otro extremo,Argentina, Venezuela y Uruguay, con menor crecimiento medio y mayor inestabilidadmacroeconómica.

3 MARTNER, Ricardo, “Política fiscal, ciclo y crecimiento”, Revista de la CEPAL Nº 64 (Santiago de Chile, Abril1998), págs. 73-90.4 RAMEY, G. y RAMEY, V., “Cross-country evidence on the link between volatility and growth”, en MARTNER,Ricardo, “Política fiscal, ciclo y crecimiento”, Revista de la CEPAL Nº 64 (Santiago de Chile, Abril 1998), págs.73-90.

4

Moguilansky5 muestra que los factores de variabilidad tienen importancia en ladeterminación de la inversión privada en los países de Latinoamérica y, por ende, en elcrecimiento potencial de sus economías. Es razonable, entonces, suponer una relaciónpositiva entre crecimiento de largo plazo y estabilidad macroeconómica en los paíseslatinoamericanos y a eso debe apuntar la política económica.

Gráfico 1

III. Algunos conceptos asociados a la vulnerabilidad de los países

La deuda externa y las reservas afectan la vulnerabilidad externa del país a través delimpacto que tienen en la capacidad de hacerse cargo de sus obligaciones. Si no puedenhacer frente a las mismas, tendrán problemas de liquidez o solvencia.

El término solvencia puede definirse como la capacidad del país de satisfacer el valorpresente de sus obligaciones con el exterior. La falta de solvencia lleva inevitablemente auna crisis externa, dado que se retiran los acreedores extranjeros y los residentesdomésticos buscan refugiarse en activos externos. Es relativamente fácil, pero no ayudademasiado, definir la capacidad “teórica” de pago: los países son solventes cuando el valoractual neto del pago de intereses no excede el valor presente de las exportaciones netas(exportaciones menos importaciones). En la práctica, sin embargo, los países dejan dehonrar su deuda mucho antes de que la restricción sea alcanzada, en el punto en quecumplir con ella se percibe como muy costoso en términos de los objetivos económicos ysociales del país. Así, la restricción que deba tenerse en cuenta será aquella que refleje lavoluntad de pago y no tanto la capacidad de hacerlo.

Los problemas de solvencia siempre llevan a problemas de liquidez, por la fuga de capitales,sin embargo, es posible tener problemas de liquidez aún cuando los países aparezcan como

5 MOGUILANSKY, G., “El contexto macroeconómico y la inversión: América Latina a partir de 1980”, enMARTNER, Ricardo, “Política fiscal, ciclo y crecimiento”, Revista de la CEPAL Nº 64 (Santiago de Chile, Abril1998), págs. 73-90.

Volatilididad y crecimiento1984-2002

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0% 1% 2% 3% 4% 5% 6%Tasa de crecimiento promedio

Vo

latil

ida

d (

de

svia

ció

n e

stá

nd

ar)

Argentina

Bolivia

ChileBrasilColombia

Ecuador

México

Panamá

Paraguay

Perú

Uruguay

Venezuela

Fuente: Elaboración propia en base a datos de la CEPAL.

5

solventes. Es decir, aún cuando la solvencia “técnica” de poder servir su deuda externa bajocondiciones normales, se puede sufrir una “corrida” en la que los acreedores se precipitanpor salir, afectando su liquidez. De cualquier manera, en la práctica es difícil determinar si lacausa de la iliquidez es la insolvencia o una corrida dado que la “solvencia” nunca puedecumplirse plenamente. Por eso la importancia de las reservas internacionales y la estructurade madurez de los activos y pasivos externos.

Existen condiciones microeconómicas en el país (tales como impuestos implícitos oexplícitos, garantías de préstamos externos y estructuras débiles de las institucionesrespecto a procesos de concursos y quiebras) que permitirán determinar los riesgos queasumen los agentes privados en el mercado. Estas condiciones pueden caer en lo que sedenomina “riesgo moral”, distorsionar la estructura financiera y hacer más vulnerables a losdistintos sectores, como sería el caso de los impuestos que favorecen el financiamiento dedeuda de corto plazo o el de garantías implícitas sobre el tipo de cambio, que reducen lacapacidad de las instituciones para hacer frente a los shocks. La incertidumbre respecto dedichas condiciones micro contribuye a mayor vulnerabilidad externa. Las expectativas sobreel funcionamiento de las instituciones, como un régimen de concursos y quiebras eintervenciones del gobierno durante crisis, puede ser volátil e impactar sobre la voluntad delos acreedores externos de dejar sus capitales en el país. Si se dan condicionesmicroeconómicas estables, la deuda del sector privado puede ser grande y no ser causal deproblemas, como ocurre en algunos países desarrollados.

Otro punto importante tiene que ver con el régimen de tipo de cambio. Un régimen de tipo decambio flotante asegura una mayor precaución a la hora de endeudarse (debido al riesgo delas grandes fluctuaciones de su cotización) y, además, reduce el costo de las crisis externas(ya que bajo tipo de cambio fijo, una crisis tiene el costo adicional de hacer caer el régimen).De todos modos, bajo tipo de cambio flexible, no deja de importar el tema de la deudaexterna. En la práctica, la respuesta del tipo de cambio ante entradas y salidas de capitales,puede ser débil, especialmente en el corto plazo o cuando el factor confianza es dominantey, puede depreciarse mucho ante una pérdida de confianza en los mercados. Taldepreciación puede traer consigo grandes costos en términos de reducción deimportaciones e incapacitar a los países a honrar sus deudas. Por lo tanto, aún con tipo decambio flexible, el país debería cuidarse de no quedar expuesto a un excesivoendeudamiento.

IV. Modelo Teórico Econométrico

Sachs, Tornell y Velasco6 analizan los efectos de la crisis del Tequila sobre diferentespaíses emergentes, tanto de Latinoamérica como de Asia, con un modelo simple de tresvariables que, según ellos, determinan si un país es más vulnerable a sufrir crisisfinancieras: alta tasa de apreciación real, débil sistema bancario y bajos niveles de reservas.Estos autores llegan a la conclusión de que las diferencias en los fundamentos son muyútiles para explicar por qué durante 1995 algunas economías emergentes fueron golpeadaspor la crisis financiera y por qué otras no. Asimismo, encuentran que los datos no respaldanhipótesis alternativas que permitan explicar las crisis, como crónicos déficit en cuentacorriente, excesivas entradas de capitales y pérdidas de política fiscal. Para ellos, Méxicoestuvo sujeto ataques especulativos que sobrepasaron lo que sería un problema debido afrágiles fundamentos.

6 SACHS, Jeffrey, TORNELL, Aaron y VELASCO, Andrés, “Financial crises in emerging markets: the lessons of1995”, en NBER Working Papers Series, National Bureau of Economic Research, Nº 5576 (Cambridge, Mayo1996), 65 págs.

6

Corsetti, Pesenti y Roubini7 interpretan que la crisis asiática se evidenció a través deburbujas financieras, excesivo endeudamiento externo y déficit de cuenta corriente. Paraellos, los agentes privados actúan bajo el supuesto de que el Estado garantiza lasinversiones financieras de manera de que exista un retorno asegurado sobre los activosdomésticos ante shocks adversos. Así, proyectos no rentables y escasez de dinero se re-financian con endeudamiento externo, convirtiéndose en una senda insostenible de déficiten cuenta corriente. Para garantizar la solvencia, el gobierno apela al financiamiento conemisión, generando expectativas sobre el tipo de cambio, causando el colapso de lamoneda y anticipando una crisis financiera.

En esta investigación se pretende estudiar el comportamiento de doce países de AméricaLatina, denominados “países emergentes”, para el período 1985-2002, en un modelo dedatos de panel que combina observaciones de series de tiempo y de corte transversal.

El método de estimación a través de datos de panel, también conocido como “pool data”, esuna extensión del modelo lineal general. No varía la interpretación de los coeficientesbásicos del modelo ni tampoco difieren los métodos de estimación e inferencia (mínimoscuadrados y sus generalizaciones). La principal dificultad radica en la interpretación de lasdistintas versiones del modelo de componente de errores.

Es posible que distintos individuos presenten diferentes características no observables queagreguen una complicación adicional al problema analizar. Por ello, la disponibilidad dedatos en paneles permite analizar en forma parsimoniosa ciertos aspectos que no puedenser explorados con modelos simples de series de tiempo o de corte transversal.

El modelo de datos de panel8 podría expresarse de la siguiente manera:

ititit uXy += β

siendo ittiit eu ++= δµ para TtNi ,...,1;,...,1 == y en donde itX es un vector fila con Kvariables explicativas siendo la primera de ellas una constante igual a 1; y β es un vector

de K parámetros que es el objetivo de estimación.

El término de error itu presenta tres componentes:

iµ Representa factores no observables que difieren por individuos pero no en eltiempo. Por ejemplo, regulaciones propias de cada país.

tδ Representa shocks que varían en el tiempo pero no por individuos. Por ejemplo,shocks petroleros de los 70 que afectaron a todos los países simultáneamente.

iteRepresenta la visión más tradicional del término de error, representando shockspuramente aleatorios que específicamente afectan a un individuo en undeterminado período.

Las distintas versiones del modelo de componente de errores surgen de diferentes formasde especificar el término de error itu .

7 CORSETTI, Giancarlo, PESENTI, Paolo y ROUBINI, Nouriel, “Paper Tigers? A model of Asian crisis”, en NBERWorking Paper Series, National Bureau of Economics Research, Nº 6783 (Cambridge, November 1998), 46 págs.8 SOSA ESCUDERO, Walter, “Tópicos de Econometría Aplicada”, Documentos de Trabajo, Universidad Nacionalde La Plata, Nº 12 (Marzo, 1999), págs. 36-48.

7

Suponemos, por simplicidad que 0=tδ , sólo hay efectos por países y no hay efectos

temporales.

Caso 1: No existen diferenciales por individuo, entonces 0=iµ .

Bajo esta especificación, el término de error itu satisface todos los supuestos del modelolineal general siendo el estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) el mejorestimador lineal e insesgado (MELI). El modelo a estimar sería:

ititit eXy += β TtNi ,...,1;,...,1 ==con

( ) 0XeE itit = ( )

≠≠==

=stohisi0

styhisieeE

2

hsit

σ

1NTx02Ven

02Bra

86Bra

85Bra

02Arg

86Arg

85Arg

1KxK

1

0

NTxK

K02Ven

202Ven

102Ven

K02Bra

202Bra

102Bra

K86Bra

286Bra

186Bra

K85Bra

285Bra

185Bra

K02Arg

202Arg

102Arg

K86Arg

286Arg

186Arg

K85Arg

285Arg

185Arg

1NTx02Ven

02Bra

86Bra

85Bra

02Arg

86Arg

85Arg

e

e

e

e

e

e

e

XXX1

XXX1

XXX1

XXX1

XXX1

XXX1

XXX1

y

y

y

y

y

y

y

+

=

...

...

...

...

...

...............

...

...............

...

...

...

...............

...

...

...

...

...

β

ββ

Cuando no existe heterogeneidad no observable en el problema asociada con individuos ofactores temporales, el método de mínimos cuadrados ordinarios es una alternativa válida.

Caso 2: Efectos Fijos. Existen diferenciales por individuo pero iµ es una constante diferentepara cada individuo.

El modelo lineal es el mismo para todos los individuos excepto por el intercepto. En estecaso, se agregan N-1 variables dicotómicas.

itNtNtitit eddXy ++++= −− 1)1(11 ... µµβ

en donde para cada individuo j , la variable itd adopta el valor uno si ji = y cero si ji ≠ .

Matricialmente, eZXy ++= µβ en donde y es un vector columna con NT observaciones

ordenadas primero por individuos y luego en el tiempo; X es una matriz (NTxK) con lasvariables explicativas ordenadas de la misma manera, siendo la primer columna unaconstante igual a 1; Z es una matriz NTx(N-1) en donde cada columna es la variabledicotómica. Finalmente, e es un vector columna NT.

8

Si e satisface los supuestos del modelo lineal clásico, el método de mínimos cuadradosproducirá los mejores estimadores lineales insesgados de β . En definitiva, se trata de

aplicar MCO al modelo original incorporando N-1 variables dicotómicas.

1NTx02Ven

02Bra

86Bra

85Bra

02Arg

86Arg

85Arg

1x1NK1N

2

1

K

1

0

1NKNTx

K02Ven

202Ven

102Ven

K02Bra

202Bra

102Bra

K86Bra

286Bra

186Bra

K85Bra

285Bra

185Bra

K02Arg

202Arg

102Arg

K86Arg

286Arg

186Arg

K85Arg

285Arg

185Arg

1NTx02Ven

02Bra

86Bra

85Bra

02Arg

86Arg

85Arg

e

e

e

e

e

e

e

100

010

010

010

001

001

001

XXX1

XXX1

XXX1

XXX1

XXX1

XXX1

XXX1

y

y

y

y

y

y

y

+

=

−+−

−+

...

...

...

...

...

...

............

...

............

...

...

...

............

...

...

...

...............

...

...............

...

...

...

...............

...

...

...

...

...

)(

)(

µ

µµβ

ββ

En esta especificación, la forma de resolver el problema de la heterogeneidad no observablees a través de la agregación de N-1 variables adicionales las cuales capturan el efecto sobreel intercepto en cada individuo. El estimador MCO de β es conocido como el estimador de

efectos fijos. El modelo tiene K+N-1 parámetros.

Caso 3: Efectos Aleatorios. Se trata a iµ como una variable aleatoria no observable quevaría sólo a través de los individuos pero no el tiempo.

ititit uXy += βdonde itiit eu += µ

con( ) ( ) ( )( ) ( ) 22

000

eiti

itititititi

eVV

XuEXeEXE

σσµµ

µ =====

La matriz de covarianzas del vector que contiene a los términos de error será:

( )

==+≠=

≠=

jtyhisi

jtyhisi

hisi0

uuE2e

2

2hjit

σσσ

µ

µ

Bajo la especificación de efectos aleatorios, la matriz de covarianzas no es diagonal: existeuna correlación entre los shocks para un mismo individuo originada por la presencia delefecto aleatorio específico para cada individuo. El estimador MCO sigue siendo insesgadopero no eficiente debido a la presencia de autocorrelación inducida por el efecto aleatorio, elcual es constante para cada individuo. El estimador de Mínimos Cuadrados Generalizados(MCG) producirá un estimador de varianza mínima dentro de los estimadores linealesinsesgados.

9

IV.1. Test de especificación

IV.1.a) Test F de Efectos Fijos

El efecto fijo es incorporado a la esperanza condicional de la variable explicada y, enconsecuencia, es estimado conjuntamente con los otros coeficientes correspondientes alresto de las variables explicativas. Como consecuencia, el efecto fijo es indistinguible decualquier otra variable que no varía por individuos, por lo que si el objetivo consiste enidentificar el efecto de dichas variables, el modelo de efectos aleatorios permitirá estimar enforma única los coeficientes asociados con este tipo de variables. El modelo de efectos fijosincorpora a los efectos individuales como variables explicativas.

La Hipótesis Nula, 0...: 110 === −NH µµ puede evaluarse a través de un test designificatividad conjunta de las variables binarias correspondientes. Bajo el supuesto denormalidad de los residuos,

KTNSRC

TNSRCSRCF

N

NR

−−−−+−

=)1)(1/(

)2/()(

tiene una distribución ( )KTNTNF −−−−+ )1)(1(,2 bajo la hipótesis nula.

IV.1.b) Test LM de Efectos Aleatorios

La especificación de efectos aleatorios trata al efecto fijo como una variable aleatoriaomitida, la cual pasa a formar parte del término aleatorio alterando la estructura de la matrizde covarianzas. Se ha supuesto que los componentes del término de error no estáncorrelacionados con las variables explicativas. Si lo estuvieran, las propiedades de losestimadores analizados se alteraría significativamente. Si el término de error es tratadocomo un componente aleatorio cuya correlación con las variables explicativas no es nula,MCO y MCG producirán estimadores inconsistentes. Aún cuando el efecto aleatorio estécorrelacionado con las variables explicativas, el estimador de efectos fijos preserva lapropiedad de consistencia. Esto es así debido a la transformación operada para obtenerdicho estimador elimina el efecto específico por individuos.

Ahora queremos evaluar la Hipótesis Nula, 0: 20 =µσH a través del Multiplicador de

Lagrange que proponen Breusch y Pagan (1980)9 basado en los residuos del estimadorMCO.

( ) 2

1)1(2

−

′⊗′

−=

ee

eIJe

T

NTLM TN

tiene una distribución )1(2χ bajo la hipótesis nula; donde NJ es una matriz NxN con todos

sus elementos iguales a 1, TI es la matriz identidad con dimensión T , e es el vector deresiduos del método MCO y ⊗ es el producto de Kronecker.

9 Breusch y Pagan (1980) en SOSA ESCUDERO, Walter, “Tópicos de Econometría Aplicada”, Documentos deTrabajo, Universidad Nacional de La Plata, Nº 12 (Marzo, 1999), págs. 36-48.

10

V. Modelo Empírico

El modelo de datos en paneles para el caso particular de la investigación, se puede expresarmatricialmente de la siguiente manera:

1NTx02Ven

02Bra

86Bra

85Bra

02Arg

86Arg

85Arg

1KxK

1

0

NTxK02Ven02Ven02Ven

02Bra02Bra02Bra

86Bra86Bra86Bra

85Bra85Bra85Bra

02Arg02Arg02Arg

86Arg86Arg86Arg

85Arg85Arg85Arg

02Ven02Ven02Ven02Ven

02Bra02Bra02Bra02Bra



02Arg02Arg02Arg02Arg



1NTx02Ven

02Bra

86Bra

85Bra

02Arg

86Arg

85Arg

e

e

e

e

e

e

e

INV2M1M

INV2M1M

INV2M1M

INV2M1M

INV2M1M

INV2M1M

INV2M1M

DEXTPRESTTCRCC1

DEXTPRESTTCRCC1

DEXTPRESTTCRCC1

DEXTPRESTTCRCC1

DEXTPRESTTCRCC1

DEXTPRESTTCRCC1

DEXTPRESTTCRCC1

IC

IC

IC

IC

IC

IC

IC

+

=

...

...

...

...

.........

.........

.........

...............

...............

...............

...

...

...

β

ββ

La variable dependiente es el índice de crisis (IC?). Las variables explicativas son: saldo encuenta corriente respecto del PBI (CC?), tasa de variación del tipo de cambio real (TCR?),tasa de variación de los préstamos bancarios al sector privado como proporción del PBI(PREST?), deuda externa sobre reservas internacionales (DEXT?), M1 sobre reservasinternacionales (M1?), M2 respecto de las reservas internacionales (M2?) y el ratio deinversiones respecto del PBI (INV?). Por último, el término de error (e?). El signo deinterrogación hace referencia a que cada variable varía primero por país y luego por año10.

V.a) Indicador de Crisis

El índice de crisis11 es un promedio ponderado de la tasa de variación del tipo de cambionominal, definido como moneda nacional respecto del dólar, y de la tasa de variación en losniveles de reservas internacionales. La interpretación de este indicador es la siguiente: anteuna ataque especulativo, si se revierte una entrada de capitales, las autoridades puedenreaccionar dejando que el tipo de cambio se deprecie o, alternativamente, pueden defenderla moneda con pérdida de divisas (o incrementando la tasa de interés12). Por lo tanto, unvalor muy grande para IC? implica una alta tasa de devaluación y/o una profunda caída enlas reservas internacionales, es decir, estamos en presencia de una grave crisis de moneda.

Las crisis se manifiestan de diferentes maneras. Algunos de sus síntomas son: régimen detipo de cambio fijo que se mantiene durante un tiempo prolongado, una aguda apreciaciónreal, un severo empeoramiento de la cuenta corriente y un débil sistema bancario, congrandes montos de préstamos en mora o incobrables.

10 Por ejemplo, la variable TCR? está formada por el tipo de cambio real de Argentina desde 1985 hasta 2002,luego Brasil desde 1985 hasta 2002 y así sucesivamente hasta completar los países integrantes del panel.11 Los datos de tipo de cambio nominal, niveles de reservas, saldo de la cuenta corriente, tipo de cambio real,préstamos bancarios al sector privado, agregados monetarios (M1 y M2), niveles de inversión y producto bruto,se obtuvieron de las Estadísticas Financieras Internacionales del Fondo Monetario Internacional (FMI). Loscorrespondientes a deuda externa se obtuvieron de las bases de datos de la Comisión Económica para AméricaLatina y el Caribe (CEPAL).12 Si bien un incremento en la tasa de interés doméstica puede ser signo de un ataque especulativo, el índice decrisis excluye sus cambios ya que un incremento en la tasa de interés, en presencia de ataques especulativos,está fuertemente correlacionado con la no esterilización de moneda que implica una caída en las reservas.

11

V.b) Indicador de fragilidad financiera

Una forma de medir la debilidad del sistema bancario es considerando la relación entre elstock de préstamos con problemas de recupero respecto del total de activos. Otra, no tanrigurosa, es la sugerida por Sachs, Tornell y Velasco13, quienes construyen una variable querefleja el “boom” de préstamos bancarios, calculando la tasa de crecimiento del cociente depréstamos bancarios comerciales respecto del PBI. Estos autores afirman que cuando lospréstamos bancarios crecen rápidamente en un período corto de tiempo, dicha variable esuna “proxy” de la fragilidad financiera dado que la calidad de los préstamos bancarios tiendea deteriorarse significativamente y, por ende, es probable que una gran parte se conviertaen incobrables. El signo esperado para la variable PREST? es, entonces, positivo.

V.c) Indicadores de desequilibrios externos

Se construyen dos variables que reflejan el saldo externo y la sustentabilidad del déficit decuenta corriente. La primera es el saldo de la cuenta corriente (definido como exportacionesmenos importaciones) como proporción del PBI (CC?), que se espera tenga signo negativo:mientras mayor sea el déficit de cuenta corriente, más vulnerable es el país y másprobabilidades de ocurrencia de crisis. La segunda es la tasa de variación del tipo de cambioreal (TCR?), como una forma de medir la apreciación real y se espera tenga signo negativo:mientras menor es el tipo de cambio real, menos competitivo es el país y mayoresposibilidades de estar ante una crisis.

No existe forma de asegurar cuándo el saldo de la cuenta corriente es sostenible y cuándono lo es (reflejado, a su vez, en una pérdida de competitividad). Sin embargo, existeconsenso en la literatura en cuanto a que un déficit de cuenta corriente crónico combinadocon una significativa apreciación real representa una preocupante señal de nosustentabilidad.

V.d) Indicadores de adecuación o suficiencia de reservas

Son varios los motivos por los que se mantienen reservas. Entre los más importantes está elmantener cierta liquidez y permitir absorber shocks en situaciones en donde el créditoexterno está restringido o es costoso. Al mismo tiempo, da confianza a las autoridadespermitiendo hacerse cargo de las obligaciones externas y mantener el valor de la monedadoméstica.

Las recientes crisis financieras han puesto en evidencia los muy altos costos que soportanlos países cuando están cortos de liquidez, por ello, la importancia de tener un nivelsuficiente de reservas.

Existe interés en comprobar si los efectos de los desequilibrios externos y de la fragilidadfinanciera se magnifican por la inadecuada disponibilidad de reservas y por la débil“performance” de otras variables fundamentales. La vulnerabilidad de un país a una crisis demoneda es mayor cuando las reservas son pequeñas respecto de los activos domésticoslíquidos o respecto de la deuda externa de corto plazo. Para ver el rol de la disponibilidad dereservas, se construyen tres variables diferentes. La primera es el ratio de M1 respecto delas reservas internacionales (M1?). La segunda es el ratio de M2 respecto de las reservas(M2?). Por último, el ratio de los servicios de la deuda externa (deuda externa de corto plazomás pago de intereses) respecto de las reservas (DEXT?). El signo esperado para estostres indicadores es positivo, ya que un menor cociente reservas-agregado monetario oreservas-deuda externa, implica mayores posibilidades de ocurrencia de crisis.

13 SACHS, Jeffrey, TORNELL, Aaron y VELASCO, Andrés, Op. cit.

12

Utilizar un indicador de base monetaria-reservas14, da una medida de la fuga potencial decapitales por parte de los residentes: una demanda de dinero inestable o la presencia de unsistema bancario débil, implican una alta probabilidad de fuga de capitales. Sin embargo,este indicador adolece de algunos defectos. En países donde la demanda de dinero esestable y existe gran confianza en la moneda doméstica, se tiene un cociente dinero-reservas grande, “ceteris paribus”, sin ser indicio de una fuga de capitales. Debido a estasdeficiencias, se utiliza un concepto amplio de dinero, siendo el coeficiente agregadomonetario-reservas un buen indicador.

Con respecto al indicador de deuda, trabajos anteriores sugieren que el ratio de deudaexterna de corto plazo respecto de las reservas es uno de los indicadores más importantesde la suficiencia de reservas. Una alto coeficiente se asocia con una gran incidencia yprofundización de las crisis. Asimismo, es mejor incluir la deuda total (pública y privada).Puede suceder que el sector privado tenga acceso restringido al mercado de capitales porfalta de solvencia, en cuyo caso las autoridades pueden incluir la deuda del sector privadoen las políticas macroeconómicas (garantizando la deuda de dicho sector, incluido elsistema bancario), trasladando así el riesgo desde el sector privado hacia el sector público.Este indicador ha cobrado importancia en los últimos años en aquellos países que quierenminimizar su vulnerabilidad. Existen algunos puntos a tener en cuenta con respecto aincrementar el nivel de reservas o reducir la necesidad de ellas:

• El régimen de tipo de cambio: un régimen flexible reduce la probabilidad y los costos deuna crisis.

• La moneda en la que está denominada la deuda externa.

• El déficit de cuenta corriente y el tipo de cambio real.

• Las condiciones microeconómicas (“fundamentos”) que impactan sobre la posicióndeudora del sector privado.

• La posibilidad de fuga de capitales, por lo que hay que prestar atención a los agregadosmonetarios, especialmente cuando el sistema financiero es frágil y, a la deuda pública decorto plazo mantenida por los residentes, en especial cuando no existen controles decapital y la posición financiera del sector público es débil.

Según el “Manual de Balanza de Pagos del Fondo Monetario Internacional”15, se definereservas a los “activos que están disponibles fácilmente y que son controlados directamentepor la autoridad monetaria para el financiamiento de desequilibrios en la balanza de pagos,interviniendo indirectamente en el mercado de divisas para afectar el tipo de cambio y/uotros propósitos”. Si las autoridades usan reservas con fines de financiamiento de losdesequilibrios externos y para mantener el tipo de cambio, dichos activos deben estardenominados moneda extranjera.

La madurez de la deuda tiene un gran impacto sobre la liquidez, especialmente a la hora decomparar entre países, pero dada la dificultad para obtener datos separados en corto y largoplazo, se considera la deuda bruta total desembolsada.

14 El ratio base monetaria-reservas puede ser útil para asegurar un nivel adecuado de reservas especialmentebajo tipo de cambio fijo, en donde se necesita generar confianza y credibilidad.15 FONDO MONETARIO INTERNACIONAL, “Balance of Payments Manual, 5th Edition”, en FONDOMONETARIO INTERNACIONAL, “Debt and reserve related indicators of external vulnerability”, PolicyDevelopment and Review Department (Marzo 2000), 54 págs.

13

V.e) Indicador de productividad del capital

Por último, se quiere comprobar si la productividad del capital tiene poder explicativo comoregresor del índice de crisis. La forma de medirlo es a través del cociente de inversión-producto bruto. Se espera que el signo de INV? sea negativo ya que una mayorproductividad del capital en el país tenderá a reducir la vulnerabilidad externa y, por ende, areducir los efectos de las crisis.

VI. Resultados de las estimaciones econométricas

Se procede a presentar una evidencia empírica de los determinantes de las crisis,seleccionando los factores macroeconómicos que son consecuentes con nuestrainterpretación de los distintos hechos ocurridos.

Se analiza el comportamiento de las economías latinoamericanas que fueron afectadas pordistintas crisis durante el período 1985-2002. La disponibilidad de datos permitió armar unamuestra de 216 observaciones. Siguiendo la metodología sugerida en la bibliografíaconsultada, se construye un “Indicador de Crisis” como medida de la presión especulativasobre la moneda del país y, se lo estima en función de una serie de variables que reflejan lafragilidad financiera, los desequilibrios externos, nivel de reservas adecuado, entre otras.

Cuadro 1Dependent Variable: IC?Method: Pooled Least SquaresSample: 1985 2002Included observations: 18Number of cross-sections used: 12Total panel (unbalanced) observations: 204

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 5.958417 3.084880 1.931491 0.0549CC? -29.65784 12.85560 -2.306998 0.0221

TCR? -12.48072 4.689966 -2.661154 0.0084PREST? 8.435334 2.373295 3.554271 0.0005

M1? -0.907044 1.071487 -0.846528 0.3983M2? -0.325366 0.249385 -1.304673 0.1935

DEXT? 0.242467 0.091914 2.637987 0.0090INV? -31.05732 14.50973 -2.140447 0.0336

R-squared 0.245970 Mean dependent var 1.534249Adjusted R-squared 0.219040 S.D. dependent var 8.856107S.E. of regression 7.826313 Sum squared resid 12005.23Log likelihood -705.1112 F-statistic 9.133790Durbin-Watson stat 1.505311 Prob(F-statistic) 0.000000



C 5.945808 3.082624 1.928814 0.0552CC? -28.54929 12.77952 -2.233987 0.0266

TCR? -12.96443 4.651679 -2.787043 0.0058PREST? 8.443989 2.371566 3.560512 0.0005

M2? -0.459925 0.192024 -2.395139 0.0176DEXT? 0.215292 0.086063 2.501548 0.0132INV? -31.76621 14.47512 -2.194538 0.0294


14

La estimación del Cuadro 1, muestra el “output” para América Latina sin considerardivergencias entre países ni años, bajo el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios. Seincluyen todas las variables referidas con anterioridad, las cuales resultaron significativas yde signos esperados, con excepción de M1? y M2? El resultado no es muy confiable dadoque el test de Durbin-Watson, cae en zona de duda; sin embargo, la bondad del ajuste esaceptable puesto que el test F rechaza la hipótesis nula de no explicatividad conjunta de lasvariables. El Cuadro 2 excluye la variable M1? por ser no significativa en el Cuadro 1. Enesta estimación continuaría el problema de autocorrelación, puesto que el valor observadodel test cae en zona de duda.

A partir de los Cuadros 1 y 2, se puede inferir la no conveniencia de utilizar un modelo deMCO con las observaciones “undated”, que no tenga en cuenta el efecto dado por el paísy/o por el tiempo separadamente. Por ello se introduce la modelización bajo datos de panelque combina las series de tiempo con el corte transversal.

VI.a) Análisis de los efectos fijos (entre países)

El Cuadro 3 presenta el “output” por país, de forma tal de captar si existen efectos fijosregionales. La incorporación de las variables que captan el efecto fijo entre países solucionael problema aparente de MCO de autocorrelación, puesto que el test de Durbin-Watsonaceptaría hipótesis nula de no autocorrelación en los residuos. Bajo este modelo resulta nosignificativa INV?, es decir, la productividad del capital no sería elemento importante en ladeterminación de las crisis. Se acepta M2? al 6% de significatividad.



CC? -30.41077 14.98286 -2.029704 0.0438TCR? -24.94269 4.738363 -5.263989 0.0000

PREST? 7.390981 2.221493 3.327034 0.0011M1? -3.932659 1.308739 -3.004921 0.0030M2? -0.720592 0.386782 -1.863046 0.0640

DEXT? 0.600452 0.109473 5.484929 0.0000INV? -20.92015 19.97476 -1.047329 0.2963

Fixed Effects_ARG—C 6.629769 4.148108 1.598263 0.1117_BOL—C 2.911803 3.769473 0.772470 0.4408_BRA—C 9.041389 4.653248 1.943027 0.0535_CHI—C 5.100292 4.845418 1.052601 0.2939_COL—C 5.607939 4.151583 1.350795 0.1784_ECU—C -11.80970 5.236514 -2.255261 0.0253_MEX—C 7.434297 4.877074 1.524336 0.1291_PAN—C 9.057559 5.309489 1.705919 0.0897_PAR—C 7.735544 5.129482 1.508055 0.1332_PER—C 4.138068 4.324736 0.956837 0.3399_URU—C 6.591024 3.645098 1.808188 0.0722_VEN—C 7.591071 4.482664 1.693429 0.0921


En el Cuadro 4 se elimina la variable INV?, que resultaba no significativa en el procesoanterior. Los resultados son analíticamente similares al Cuadro 3, no existirían problemas de

15

autocorrelación y la bondad del ajuste se mantiene en el entorno del 40% de explicatividad.Los signos de las variables M1? y M2? son contrarios al esperado por la teoría. Loscoeficientes restantes señalan una explicación teórica esperada sobre el índice de crisis.Queda demostrado una mayor posibilidad de ocurrencia de crisis ante mayores niveles dedéficit en cuenta corriente (CC?) y gran apreciación real (TCR?), evidenciado por pérdida decompetitividad. Asimismo, la fragilidad del sistema financiero (PREST?) y un bajo nivel dereservas relativo (DEXT?), son elementos críticos en la determinación del efecto de lascrisis.

En cuanto a las variables que tratan de capturar el efecto diferencial entre países, solamentelas “dummies” para Brasil y Ecuador resultan significativas, esto se manifiesta en unadiferencia respecto a los otros países incluidos en el “pool”. El coeficiente que acompaña ala variable dicotómica Brasil resulta positivo, esto implica que resulta más sensible al efectode la crisis. En cambio Ecuador muestra un signo negativo, que le permite una ciertaamortiguación del efecto crisis.



CC? -21.67114 12.44722 -1.741043 0.0833TCR? -25.00606 4.739211 -5.276419 0.0000

PREST? 6.928015 2.177635 3.181439 0.0017M1? -3.975396 1.308444 -3.038263 0.0027M2? -0.765830 0.384462 -1.991950 0.0478

DEXT? 0.648784 0.099297 6.533757 0.0000Fixed Effects

_ARG—C 2.782158 1.926759 1.443957 0.1504_BOL—C -0.192023 2.330033 -0.082412 0.9344_BRA—C 4.634108 1.986595 2.332689 0.0207_CHI—C 0.387645 1.797954 0.215603 0.8295_COL—C 1.699689 1.819966 0.933912 0.3516_ECU—C -16.66216 2.440880 -6.826294 0.0000_MEX—C 2.798150 2.047661 1.366510 0.1734_PAN—C 4.465508 2.995200 1.490888 0.1377_PAR—C 3.384851 3.009968 1.124547 0.2622_PER—C 0.123641 2.003359 0.061717 0.9509_URU—C 3.748712 2.434082 1.540093 0.1252_VEN—C 3.321155 1.864004 1.781732 0.0764


El test F de efectos fijos nos permite aceptar la hipótesis nula de no existencia de diferencialpor países ya que el F observado para 28 y 179 grados de libertad es 1,38, inferior al valorcrítico 1,61, al 5% de significancia. Esto corroboraría la hipótesis de “efecto contagio” en laregión y no tanto el efecto individual de cada país.

VI.b) Análisis de los efectos fijos (entre años)

Se decidió, asimismo, investigar si existían efectos fijos por año, bajo el supuesto de “ceterisparibus” por países. Los resultados se presentan en el Cuadro 5. La estimación no tendríaproblemas de autocorrelación en los residuos. Sin embargo, resultan no significativas lasvariables M1?, M2? e INV?, las cuales se conservan en el modelo dado que al ser omitidasinfluyen provocando la pérdida de significatividad de las otras variables. Al igual que en elcaso del análisis de efectos fijos por países los principales determinantes de los cambios en

16

el índice de crisis (IC?) son el saldo de cuenta corriente (CC?), el nivel adecuado dereservas (DEXT?), el tipo de cambio real (TCR?) y la fragilidad del sistema bancario(PREST?).

El efecto fijo para las variables dicotómicas en el tiempo estaría reconocido para los años1985, 1989 y 1990. Estos años se caracterizan por fuertes inflaciones o hiperinflación yproblemas de endeudamiento severos. Los coeficientes son positivos en todos los casos,esto implica que frente a presiones inflacionarias aumenta la sensibilidad del índice de crisis,particularmente en los años 1989 y 1990, donde las expectativas por inflación eran muyaltas y los mecanismos de indexación actuaban rápidamente. En estos casos se hacenmanifiestos el “efecto Olivera – Tanzi”16 y el efecto recesivo provocado por la inflación. ElGráfico 2 hace evidente esta aseveración.

Gráfico 2

Con respecto a las diferencias entre años para el conjunto de coeficientes, resulta nosignificativo ya que el valor observado del test F es 0,66 (para 28 y 179 grados de libertad),muy inferior al valor crítico, al 5% de significancia. La interpretación de esta falta designificatividad puede estar dada por el hecho de que en los años de crisis severas(“Tequila”, “Sudeste Asiático”, “Rusa”, Brasil y Argentina) no coinciden con los años 1985,1989, 1990, por el hecho de que en estos años, las crisis fueron básicamente inflacionariasy no financieras, que son las reflejadas en el constructo del índice de crisis (IC?).

La no existencia de efectos fijos en el tiempo confirmaría una vez más el efecto contagio,como elemento dominante en América Latina.

16 El denominado “efecto Olivera-Tanzi” se refiere a que la inflación reduce el ingreso real de impuestos enpresencia de retardos en la recaudación. El problema es que las obligaciones tributarias se generan en undeterminado momento y su correspondiente pago se efectúa en una fecha posterior, por lo que el aumento de lainflación durante ese período reduce la carga tributaria que debe soportar el contribuyente.

América LatinaCrecimiento e Inflación

-1%

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Ta

sa d

e c

reci

mie

nto

0%

100%

200%

300%

400%

500%

600%

700%

800%

900%

1000%

Ta

sa d

e in

flació

n

Tasa de crecimiento

Tasa de inflación

Fuente: Elaboración propia en base a datos de la CEPAL.

17



CC? -34.10134 13.21903 -2.579715 0.0107TCR? -13.10406 4.905529 -2.671283 0.0083

PREST? 10.22636 2.463439 4.151255 0.0001M1? -0.625946 1.114367 -0.561705 0.5750M2? -0.288681 0.259763 -1.111327 0.2679

DEXT? 0.202291 0.107840 1.875840 0.0623INV? -24.22703 14.94713 -1.620848 0.1068

Fixed Effects_85--C 11.65148 3.887074 2.997495 0.0031_86--C 1.146520 3.860532 0.296985 0.7668_87--C 2.167045 4.343116 0.498961 0.6184_88--C 1.749283 4.351862 0.401962 0.6882_89--C 7.616009 4.007388 1.900492 0.0590_90--C 8.095518 3.790501 2.135738 0.0341_91--C 2.919760 3.917234 0.745363 0.4570_92--C 1.558442 3.901238 0.399474 0.6900_93--C 2.482314 3.872333 0.641038 0.5223_94--C 4.637875 3.969955 1.168244 0.2443_95--C 4.454394 4.003853 1.112527 0.2674_96--C 4.684428 3.973512 1.178914 0.2400_97--C 2.669595 4.021497 0.663831 0.5077_98--C 2.900810 4.046463 0.716876 0.4744_99--C 4.001029 3.752525 1.066223 0.2878_00--C 5.027489 3.798287 1.323620 0.1873_01--C 4.344731 3.743491 1.160610 0.2473_02--C 6.022001 3.781107 1.592656 0.1130

R-squared 0.323873 Mean dependent var 1.534249Adjusted R-squared 0.233220 S.D. dependent var 8.856107S.E. of regression 7.754938 Sum squared resid 10764.89F-statistic 3.572640 Durbin-Watson stat 2.078812Prob(F-statistic) 0.000001

VI.c) Análisis de los efectos aleatorios (dentro de cada país)

El análisis por país de los efectos aleatorios muestran problemas de autocorrelación en lasvariables, Cuadro 6, el cual no se soluciona de manera sencilla. Dado que el interés es el decaptar efectos aleatorios, no para inferencia sino más bien para predicción, se extracta eltest LM. La explicación intuitiva es que la ausencia de efectos aleatorios implica que dentrode cada país la desviación estándar es pequeña.

Para comprobar si existe divergencia dentro de cada país, se realizó el test LM y se llega a

la conclusión de que no existe tal divergencia. Se acepta la hipótesis nula de que 02 =µσ : el

valor observado es 0,62 es muy inferior al valor crítico de 3,84, al 5% de significancia.

18

Cuadro 6Dependent Variable: IC?Method: GLS (Variance Components)Sample: 1985 2002Included observations: 18Number of cross-sections used: 12Total panel (unbalanced) observations: 204


C 5.671132 2.293835 2.472336 0.0143CC? -28.91708 10.92538 -2.646779 0.0088

TCR? -5.213186 4.529294 -1.150993 0.2511PREST? 8.668348 2.436816 3.557244 0.0005

M1? 0.589555 0.891405 0.661377 0.5091M2? -0.357577 0.180140 -1.984992 0.0485

DEXT? 0.151872 0.081720 1.858445 0.0646INV? -30.90602 10.65536 -2.900515 0.0042

Random Effects_ARG--C -3.729281_BOL--C 0.467859_BRA--C -2.965814_CHI--C -1.501424_COL--C 1.922363_ECU--C 7.270742_MEX--C 0.503782_PAN--C -0.937772_PAR--C -1.552037_PER--C -0.391711_URU--C 1.717473_VEN--C -1.838873

GLS Transformed Regression

R-squared 0.162233 Mean dependent var 1.534249Adjusted R-squared 0.132313 S.D. dependent var 8.856107S.E. of regression 8.249440 Sum squared resid 13338.44Durbin-Watson stat 1.400280

Unweighted Statistics including Random Effects

R-squared 0.009467 Mean dependent var 1.534249Adjusted R-squared -0.025909 S.D. dependent var 8.856107S.E. of regression 8.970101 Sum squared resid 15770.69Durbin-Watson stat 1.184320

VI.d) Análisis de los efectos aleatorios (dentro de cada año)

Nuevamente se realiza el supuesto de 2µσ es constante por países, investigando si el 2

δσdifiere por año. El cuadro 7, también muestra problemas de autocorrelación en los residuos,razón por la que tampoco se realiza un análisis pormenorizado de las variables del modelo.

El valor observado del test LM es muy inferior al valor crítico de 3,84, al 5% de significancia,por lo tanto, se concluye que no existen efectos aleatorios por año. Es decir las varianzas derespecto al tiempo son cero.

19

Cuadro 7Dependent Variable: IC?Method: GLS (Variance Components)Sample: 1 12Included observations: 12Number of cross-sections used: 18Total panel (unbalanced) observations: 204


C 6.397467 3.080881 2.076505 0.0392CC? -28.70056 12.93158 -2.219416 0.0276

TCR? -12.33087 4.686833 -2.630959 0.0092PREST? 7.954607 2.377032 3.346444 0.0010

M1? -1.004804 1.074765 -0.934906 0.3510M2? -0.330027 0.250761 -1.316104 0.1897

DEXT? 0.251089 0.089874 2.793790 0.0057INV? -32.82265 14.56590 -2.253389 0.0253

Random Effects_85--C -2.263170_86--C 1.062693_87--C 0.698760_88--C 0.829499_89--C -0.955755_90--C -0.993084_91--C 0.519517_92--C 0.764906_93--C 0.443718_94--C -0.142050_95--C -0.068570_96--C -0.113105_97--C 0.338069_98--C 0.260838_99--C 0.101217_00--C -0.173929_01--C 0.033446_02--C -0.361054

GLS Transformed Regression


Unweighted Statistics including Random Effects


VII. Interpretación de los resultados econométricos

VII.1. Cálculo de las elasticidades

Se procedió a analizar los resultados obtenidos de las estimaciones, calculando laselasticidades correspondientes a cada una de las variables independientes, para determinarcuál de ellas tuvo mayor peso relativo en la determinación de las crisis.

La Tabla 3 presenta las estimaciones de los coeficientes, el valor medio de las variablesindependientes, el cálculo y lectura de las elasticidades. El valor medio de la variabledependiente (IC?) es igual a 1,534.

20

Tabla 3Variable

Independienteβ Media Elasticidad Lectura de la Elasticidad

CC? -21,67 -0,02 0,37Si mejora el saldo en cuenta corriente en un 1%,

aumenta en 0,37% el índice de crisis.

TCR? -25,01 -0,05 0,79Si mejora la competitividad del país (TCR) en un

1%, aumenta en 0,79% el índice de crisis.

PREST? 6,93 0,04 0,20Si aumenta la fragilidad del sistema bancario en

un 1%, aumenta en 0,20% el índice de crisis.

M1? -3,98 1,06 -2,90Si el ratio M1-Reservas aumenta en un 1%, el

índice de crisis se reduce en 2,90%.

M2? -0,77 4,02 -2,11Si el ratio M2-Reservas aumenta en un 1%, el

índice de crisis se reduce en 2,11%.

DEXT? 0,65 9,29 4,13Si el ratio Deuda Externa-Reservas aumenta enun 1%, el índice de crisis aumenta en un 4,13%

(el país es más vulnerable).

VII.2. Interpretación de las elasticidades

La elasticidad crisis - cuenta corriente (0,37) muestra una relación baja y positiva, cuyainterpretación podría darse al grado de apertura de las economías latinoamericanas alcomercio internacional. Esta mayor apertura económica, lleva a los países a una mayorvulnerabilidad frente a las crisis internacionales. Al existir mayor apertura, los países hanimportado más de lo que han exportado, lo que se refleja domésticamente en un aumentode la absorción por sobre el ingreso. Esta brecha no ha sido preocupante dado que, durantelos noventa, se produjo una voluminosa entrada de capitales que, en muchos casos,permitió financiar con soltura los enormes déficit en cuenta corriente.

La elasticidad crisis - competitividad (0,79) también muestra una relación baja y positiva. Losnoventa se caracterizaron por pérdida de competitividad de los productos nacionales, esdecir, de apreciación de la moneda en términos reales, acompañada por déficit crónicos encuenta corriente. Esto aumenta la vulnerabilidad frente a las crisis, puesto que aumenta lasimportaciones y desalienta las exportaciones. La apreciación real de las monedas obedeció,principalmente, a factores de naturaleza financiera (producto de la cuantiosa afluencia decapitales externos y apreciación del dólar estadounidense con respecto a otras monedas dereserva), sin vínculo aparente con la evolución de los factores fundamentales de laeconomía real (crecimiento, productividad y evolución de los términos del intercambio). Lamayor apreciación real, en todo el período, se registró en Ecuador.

La elasticidad crisis - fragilidad financiera (0,20) es la menor de las elasticidades, lainfluencia del sistema financiero ha sido relativamente inocua para la mayoría de los países.Luego de la crisis mexicana de 1994-95, se profundizó la reforma bancaria en la mayoría depaíses a través de un refuerzo del marco reglamentario, destinado a perfeccionar lasnormas prudenciales y la supervisión de las actividades financieras. La consolidación de labanca latinoamericana implicó una reducción del número de instituciones en muchos paísesy una mayor participación de bancos extranjeros en el capital y en la dirección de los bancosnacionales. Estos procesos fueron muy importantes en Argentina, Brasil, Colombia, Méxicoy Venezuela, pero se trata de una tendencia que se manifiesta en la mayoría de los paísesde la región. La crisis asiática de 1997-98, puso en jaque nuevamente al sistema financiero

21

y lleva a prestar más atención al fortalecimiento de los bancos y a la adopción de normasprudentes y de supervisión más adecuadas para evitar el alto costo de las crisis financieras.

La elasticidad crisis - M1 (-2,90) muestra una considerable relación negativa. Lainterpretación intuitiva de la misma es que luego de la ocurrencia de las crisisinternacionales, se produce una remonetización del sistema, es decir, después de sufrirestos shocks adversos, los agentes económicos no huyen de la moneda doméstica: crece laconfianza en la misma. En los lapsos de crisis, la economía se desmonetiza debido a quelos individuos tratan de convertir sus activos líquidos domésticos en divisas y sacarlos delpaís.

De la misma manera, la elasticidad crisis - M2 (-2,11) muestra una relación negativa eimportante. La interpretación es similar a la anterior, sólo que implica utilizar un agregadomonetario más amplio de menor liquidez pero que refleje cómo los agentes económicostratan de convertir sus depósitos en divisas o se mantienen en la moneda local.

La elasticidad crisis - endeudamiento externo (4,13) es la que mayor influencia tiene en ladeterminación de las crisis en Latinoamérica. El aumento de un 1% en el endeudamientoexterno, aumenta en un 4% la probabilidad de ocurrencia de shocks por crisisinternacionales. El crecimiento de la deuda externa ha llevado a los países a tener quedestinar una mayor cantidad de recursos para cubrir el servicio de la misma, excediendo loslímites de la capacidad de endeudamiento hasta el punto de volverla prácticamenteimpagable. La deuda externa representa, en promedio para el período bajo estudio, más del300% de las exportaciones y más del 30% del producto bruto. El primer coeficiente mide elesfuerzo que debería hacer la región pagar la deuda, expresado en términos de las divisasque habría que generar en concepto de exportaciones para destinar a tal efecto. En estesentido mientras mayor sea esa relación, menor será la solvencia crediticia del país. Elsegundo coeficiente muestra qué porcentaje de la producción anual de América Latina estácomprometido con los acreedores externos: trata de mostrar el esfuerzo que tendría quehacer la región para pagar la deuda existente a una fecha determinada, medido comoproporción del producto bruto.

Así como las crisis perjudican el desarrollo de los países, las mejoras a nivel mundial, comobuenos términos del intercambio y precios de los exportables o crecimiento económicoglobal, favorecen a la región.

Se calculan, asimismo, las elasticidades de la deuda externa por países (Tabla 4), los másafectados por las crisis han sido Argentina, Panamá, Perú y Uruguay, a un nivel designificancia del 5%. Pero podemos incluir a Brasil y México, a un nivel de significancia del10%. Los demás fueron no significativos.

De la Tabla 4, se infiere que el excesivo endeudamiento externo de Argentina y lainsuficiencia de reservas para hacer frente al mismo, hacen que el país sea más vulnerable,afectando, particularmente, a los países vecinos.

22

Tabla 4País β Media Elasticidad Interpretación de la Elasticidad

Argentina * 1,29 12,72 11,28Ante un aumento del 1% en el ratio deudaexterna-reservas de Argentina, aumenta lavulnerabilidad de la región en un 11,28%.

Bolivia 0,19 15,64 2,06

Brasil ** 0,57 9,53 3,76Ante un aumento del 1% en el ratio deuda

externa-reservas de Brasil, aumenta lavulnerabilidad de la región en un 3,76%.

Chile 0,37 3,66 0,94

Colombia 1,30 4,28 3,81

Ecuador -0,06 14,56 -0,59

México *** 0,40 9,95 2,71Ante un aumento del 1% en el ratio deudaexterna-reservas de México, aumenta lavulnerabilidad de la región en un 2,71%.

Panamá * 0,76 16,45 8,63Ante un aumento del 1% en el ratio deudaexterna-reservas de Panamá, aumenta lavulnerabilidad de la región en un 8,63%.

Paraguay 2,81 3,11 6,00

Perú * 0,77 10,26 5,43Ante un aumento del 1% en el ratio deuda

externa-reservas de Perú, aumenta lavulnerabilidad de la región en un 5,43%.

Uruguay * 1,21 6,82 5,65Ante un aumento del 1% en el ratio deudaexterna-reservas de Uruguay, aumenta lavulnerabilidad de la región en un 5,65%.

Venezuela 1,05 4,48 3,23* Significativa al 5% ** Significativa al 11% *** Significativa al 12%

VIII. Conclusiones

El presente trabajo, a través de un modelo de datos de panel combinando observaciones deseries de tiempo y de corte transversal, estudia el comportamiento de doce economías deAmérica Latina ante los distintos shocks económicos que ocurrieron en las últimas dosdécadas. Se comprueba empíricamente que no existen diferenciales ni por países ni poraño. Esto permite concluir que los países de la región se comportan en “bloque”, resultandosimilarmente vulnerables al efecto de los desequilibrios externos sin importar demasiadocuán preparados estén para hacer frente a los mismos. Probablemente esto se debió a quelas crisis se sucedieron unas a otras sin darle tiempo a los países a tomar medidas depolítica preventivas. No obstante, aplicaron políticas fiscales y monetarias más restrictivaspara hacer frente a estos shocks adversos, pasando a tener mayor importancia, comoobjetivo de política económica, la reducción de la vulnerabilidad externa.

Así, un país es más vulnerable mientras mayores y persistentes sean los déficit en cuentacorriente, evidencie una apreciación real por un período de tiempo prolongado, su estructurafinanciera sea débil y no cuente con un nivel suficiente de reservas. Finalmente, se concluyeque contar con pobres fundamentos micro y macroeconómicos es condición necesaria perono suficiente para la ocurrencia de las crisis ya que existe un ataque especulativo quetransmite y profundiza los efectos de las mismas en la región, principalmente en países desimilares características.

23

Sachs, Tornell y Velasco17 trataron de descubrir si la crisis mexicana fue efecto contagio oexistían condiciones en el país que fueran causa del derrumbe, y llegan a la conclusión deque en parte, el desordenado comportamiento previo al Tequila (bajo la forma de tipo decambio real sobrevaluado, excesivo otorgamiento de préstamos bancarios y bajos niveles dereservas del Banco Central) fue elemento condicionante para su ocurrencia. Si no hubiesenexistido estas estructuras débiles, el contagio hubiera sido, al menos, de corto plazo y susefectos no se hubieran extendido más allá. Sin embargo, el elemento predominante fue elpánico: con seguridad, la crisis en el sistema bancario argentino, entre Marzo y Abril de1995, no hubiera ocurrido si no hubiese sido “provocada” por el Tequila.

“Paper tiger” es una expresión china referida a una persona, un país o algo queaparentemente es poderoso o importante pero que en realidad es débil. Corsetti, Pesenti yRoubini18 interpretan que la crisis asiática se evidenció a través de burbujas financieras,excesivo endeudamiento externo y déficit de cuenta corriente y llegan a la conclusión de lospaíses del Este Asiático en verdad son “tigres de papel”. La caída en el nivel de actividad yel derrumbe de las monedas sugieren que detrás de las estrategias de “overinvestment”(debido a la garantía del gobierno), se esconde una estructura débil del sector financiero.Los países asiáticos colapsaron debido al excesivo peso de los pasivos que financiaronproyectos de dudosa rentabilidad, generaron pérdidas y llevaron a desequilibrios externosinsostenibles.

IX. Bibliografía

COMISIÓN ECONÓMICA PARA AMÉRICA LATINA Y EL CARIBE, “Estudio económicode América Latina y el Caribe, Síntesis 1996-1997”, CEPAL-Naciones Unidas(Santiago de Chile, Agosto 1997), 33 págs.

–––––––––––––––––, “Estudio económico de América Latina y el Caribe, Síntesis 1997-1998”, CEPAL-Naciones Unidas (Santiago de Chile, Setiembre 1998), 32 págs.

–––––––––––––––––, “Estudio económico de América Latina y el Caribe, Síntesis 1998-1999”, CEPAL-Naciones Unidas (Santiago de Chile, Agosto 1999), 40 págs.

–––––––––––––––––, “Estudio económico de América Latina y el Caribe, Síntesis 1999-2000”, CEPAL-Naciones Unidas (Santiago de Chile, Agosto 2000), 38 págs.

–––––––––––––––––, “Estudio económico de América Latina y el Caribe, Síntesis 2000-2001”, CEPAL-Naciones Unidas (Santiago de Chile, 2000), págs. 35-220.

–––––––––––––––––, “Estudio económico de América Latina y el Caribe, Síntesis 2001-2002”, CEPAL-Naciones Unidas (Santiago de Chile, 2000), págs. 41-216.

CORSETTI, Giancarlo, PESENTI, Paolo y ROUBINI, Nouriel, “Paper Tigers? A model ofAsian crisis”, en NBER Working Paper Series, National Bureau of EconomicsResearch, Nº 6783 (Cambridge, November 1998), 46 págs.

FONDO MONETARIO INTERNACIONAL, “Debt and reserve related indicators ofexternal vulnerability”, Policy Development and Review Department (Marzo 2000),54 págs.

GERCHUNOFF, P. y LLACH, L., “El ciclo de la ilusión y el desencanto”, (Buenos Aires,Ariel, Sociedad Económica, 1998), págs. 381-462.

GREENE, William H.; “Análisis econométrico”, 3ª Ed. (Madrid, Prentice Hall Iberia, 1999),752 págs.

17 SACHS, Jeffrey, TORNELL, Aaron y VELASCO, Andrés, Op. cit.18 CORSETTI, Giancarlo, PESENTI, Paolo y ROUBINI, Nouriel, Op. cit.

24

GUJARATI, Damodar, “Basic Econometric”, 3ª Ed. (New York, McGraw-Hill, 1995), 838págs.

–––––––––––––––––, “Econometría”, 2ª Ed. (Buenos Aires, McGraw-Hill, 1992), 597 págs.

MADDALA, G.S., “Introduction to Econometrics”, 2ª Ed. (New York, Macmillan PublishingCompany, 1992).

MARTNER, Ricardo, “Política fiscal, ciclo y crecimiento”, Revista de la CEPAL Nº 64(Santiago de Chile, Abril 1998), págs. 73-90.

RIOS ROLLA, Mariela, “Datos de Panel. Estimación de Efectos Fijos y Aleatorios”,Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Cuyo, Mimeo (Mendoza,Noviembre 2001), 27 Págs.

SACHS, Jeffrey, TORNELL, Aaron y VELASCO, Andres, “Financial crises in emergingmarkets: the lessons of 1995”, en NBER Working Papers Series, National Bureauof Economic Research, Nº 5576 (Cambridge, Mayo 1996), 65 págs.

SOSA ESCUDERO, Walter, “Tópicos de Econometría Aplicada”, Documentos deTrabajo, Universidad Nacional de La Plata, Nº 12 (Marzo, 1999), págs. 36-48.

TRAPÉ, Alejandro, “Períodos de política económica en Argentina (1800-2000)”, Facultadde Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Cuyo, Mimeografía (Mendoza,Mayo 2004), 145 Págs.

Documents

Modelización econométrica del efecto de las crisis en ... RIOS ROLLA Tr… · Una de la hipótesis surgidas a partir de las recientes crisis en mercados ... Bolivia, Chile, Colombia,