banco central de reserva de el salvador

Banco Central de Reserva de El Salvador

El Salvador: Determinantes de la Tasa de Interés de Préstamos

1990 - 2010

REDIBACENJulio de 2013

Contenido

• Objetivos

• Marco teórico

• Tasas de Interés en El Salvador

• Conclusiones

• Bibliografía

Objetivos Presentar los resultados

del trabajo “El Salvador: Determinantes de las Tasas de Interés de Préstamos 1990-2010”.

En la presentación se dará respuesta a las hipótesis.

En una economía dolarizada, funciona la Ley de un Solo Precio y la Paridad de Tasas de Interés Internas y Externas.

MXICPIBt

TCNRFNPIBINDt

SCCICINDt )(

SCIND

SCCIS

(1)(2)(3)(4)

(5)

TKNSCCICTKNINDPN )( (6)

Análisis: Identidades macroeconómicas

PIB t =Producto Interno BrutoC= Consumo TotalS= Ahorro NacionalI= Inversión TotalX= Exportaciones de B. y S.M= Importaciones de B. y S.

IND =Ingreso Nacional DisponibleRFN:= Remuneración Factores NetosTCN= Transferencias Corrientes NetasTKN = Transferencias de Capital NetasPN=Préstamos Netos

],[)()(

rTYCC

])(

,)(

[)( rTYCTYS

],[)()(

rTYS

tttt KPMKrKI

1),,,()()(

1)(1

21,c,

21

ccUmaxc

rty

tyr

cc

11

2211

21

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

TTGG tt ; (13)

Funciones: Consumo, Ahorro e Inversión

Función Consumo

Función Ahorro

Función Inversión

Mercado de Fondos Prestables(Demanda y Oferta)

D = D( r , , r*, )

(-) (+) (+) (+)

O= O( r, , r*, q e s)(+) (-) (-) (-) (-) (-)

(14)

(15)

(16)D( r, , r*, ) = O( r, , r*, q e s)(-) (+)(+)(+) (+)(-) (-) (-) (-) (-)

r = O( , r*, q e s) (+) (+) (+) (+) (+)

(17)

La tasa de interés ( r ), la inflación esperada (), la tasa de interés internacional ( r*), el déficit fiscal ( ), riesgo país ( q ), requerimientos de reserva de liquidez (e ) y riesgo crediticio (s)

Factores que afectan el Equilibrio en el Mercado de Fondos

Aumento en la inflación r S2

r2 S1

r1

D2

D1

Préstamos (Depósitos)

La inflación reduce el poder adquisitivo del dinero. La tasa de interés nominal tendría que proteger el poder adquisitivo y el rendimiento de las inversiones. Si en una economía la inflación es de 5.0% y ahorradores e inversionistas tienen expectativas de un rendimiento real de 8%, entonces la tasa de interés estaría cercana la 13.0%.

Tasa de interés internacional (aumento)r S2

r2 S1

r1

D2

D1


Al aumento la tasa de interés internacional se da una salida de recursos al exterior, encarece los fondos externos . Los bancos ajustan al alza la tasa de interés interna y se reduce la cartera de préstamos.


Aumento del riesgo crediticio

En períodos de recesión, la solvencia de las empresas se deteriora, el incumplimiento de pago afecta la calidad de la cartera, los bancos aumentan las reservas de saneamiento. El mayor riesgo crediticio reduce la oferta de créditos elevándose la tasa de interés.

r S2

S1

r2

r1

D1



Aumento del riesgo país

Cuando los mercados internacionales perciben problemas en la capacidad de pago de un país, reducen la demanda de papeles nacionales y de esta manera se limita la liquidez y la oferta de prestamos, con lo cual se genera un exceso de demanda por fondos prestables

r S2

S1

r2

r1

D1



Aumento en requerimiento de reserva liquidez r S2

S1

r2

r1

D1


Si el Banco Central aumenta la tasa de requerimientos de liquidez, los bancos tendrán menos recursos para prestar, se generaría un exceso de demanda lo que presiona el alza de las tasa de interés.


Impacto de déficit fiscal

r

S1r2

r1 D2

D1


El déficit fiscal genera presiones sobre la liquidez y el endeudamiento incrementa la demanda de prestamos conduciendo a un aumento de la tasa de interés.


La tasa de interés es el costo por el uso del dinero ajeno y el premio por diferir el consumo presente, orienta las decisiones de consumo, inversión y ahorro, variables claves para el crecimiento económico de mediano y largo plazo y constituye el vínculo entre las transacciones reales y financieras.

En equilibrio no ejerce presiones inflacionarias, porque es consistente con la oferta y demanda de recursos prestables y su nivel se alinea con los precios internos y externos y el tipo de cambio (real y nominal).

La tasa de interés, permite evaluar la rentabilidad de las inversiones por medio de los flujos futuros que esta generará en el tiempo.

Resumiendo..

Los bancos centrales utilizan la tasa de interés como mecanismo para incidir sobre la liquidez, destacando la Reserva Federal de Estados Unidos, el Banco Central Europeo y el Banco de Japón.

En presencia de hiperinflación y deflación la tasa de interés tiene poco margen para incidir sobre las expectativas de precios.

Hasta diciembre de 2000, la tasa de interés fue uno de los principales instrumentos de política monetaria en El Salvador.

Resumiendo..

Hechos relevantes de la economía Salvadoreña..

Período 1990 - 2000La actividad económica creció en promedio a una tasa de 4.6% anual, sustentado en aumentos en la formación de capital, recuperación de los precios de café. La expansión de las exportaciones, los flujos de inversión extranjera directa y las remesas familiares contribuyeron a la expansión de la liquidez, mejorando con ello la intermediación financiera y dotando de los recursos para la expansión del crédito y la mayor captación de depósitos. Reformas financieras (1991): Reprivatización del sistema bancario y liberalización de las tasas de interés activas y pasivas. se mejoraron los niveles de intermediación financiera y se permitieron las operaciones en moneda extranjera, se amplió el diferencial entre las tasas de interés domésticas y externas. Las operaciones de mercado abierto presiona al alza a las tasa de interés, que se mantuvieron positivas en términos reales.

En julio de 1996 se permitió a los bancos del sistema las operaciones activas y pasivas en moneda extranjera.

Hechos relevantes de la economía Salvadoreña..

El Salvador es una economía pequeña, abierta y dolarizada con libre movilidad de capitales. Es tomador de precios, no posee moneda propia y la liquidez en función de las operaciones entre residentes y no residentes.

La actividad económica con tasas de crecimientos positivas, a pesar de los desastres naturales y otros shocks como: La crisis financiera internacional y la volatilidad de precio de derivados de petróleo y alimentos.

La tasa de interés doméstica tiende a alinearse con la tasa de interés internacional el des-alineamiento puede responder a riesgo país e imperfecciones del sistema financiero local. Los desajustes en la oferta y demanda de fondos prestables se corrigen con movimientos en las cuentas externas, sean activas o pasivas.

La banca ha pasado a ser propiedad de bancos internacionales que tienen políticas para el manejo de la cartera de préstamos, tasas de interés y evaluación de riesgos.

La banca de desarrollo creada en septiembre de 2011 tiene con objetivo atender la demanda de crédito de los sectores de micro, pequeña y mediana empresa.

Período 2001 - 2010

Antes de LIM

Instrumentos

Metas intermedias

Objetivo final

o Estabilidad de precioso Tasa interés C.P.

o Activos Internos netoso Base Monetaria

o OMA´S (TV–divisas)o Encaje Legalo Emisión Monetariao VLAo Líneas de Créditoo Reportoso Líneas especiales

Requerimientos Reserva de Liquidez

RAL

Reportos

Créditos del IGD

País es tomador de precios

Con LIM

BCR deja de ser PUI.

Existen instrumentos para la gestión de la liquidez de los bancos

PIB usa

CPI usa

X FOB

ITCER

IPC es

PIB

R*

FBKF CHogares

Crédito

R es

Evidencia Empírica

Hernández R. y García J. (1991). “la política de bajas tasas de interés a los préstamos, implementada en la década de los ochenta respondían a los objetivos: mantener bajos los costos financieros de las inversiones y/o el servicio de la deuda del sector público y subvencionar el crédito a grupos específicos. Esto no fue sostenible, porque las tasas de interés activas y pasivas en términos reales se mantuvieron negativas y afectó la hoja de balance de los bancos”. Sorto, F. (1989) sostiene que en una economía de bajos ingresos como la que prevalece en El Salvador, las tasas de interés tienen limitada capacidad para influir sobre la demanda de dinero, especialmente, si la economía está expuesta a shocks externos. Rivera. R. (2000). La tasa de interés real se relaciona con las remesas familiares, la inflación doméstica e internacional y la apertura comercial. Entre más crecen las remesas familiares mayor es la tasa de interés real.Fuentes. J. (2001) El comportamiento de la tasa de interés responde a los efectos de la política monetaria en el mercado financiero, el costo de captación de recursos, una prima de riesgo implícita en el tipo de cambio, un porcentaje por riesgo país y la estructura del mercado bancario, entre otros.

Evidencia Empírica

M. Montero. (2002). Bolivia, las tasas de interés activa dependen de la tasa de captación de recursos y la utilidad esperada de la inversión, los intermediarios financieros buscan maximizar la rentabilidad esperada.Herrera O. (2001). Guatemala. La tasa de interés activa aplicada por los bancos depende de los costos de captación y de otras obligaciones financieras. Roca. R. (2002). Perú. Los principales determinantes de la tasa de interés en moneda nacional son las expectativas de inflación, la devaluación esperada, la tasa de interés internacional, el déficit fiscal, el riesgo país, la tasa de encaje legal y el riesgo crediticio.Moreno Villalaz. (1996). Panamá. La tasa de interés de préstamos está alineada con la tasa de interés internacional, ajustadas únicamente por costos de transacción y una prima de riesgo. Los desajustes temporales en la oferta y demanda de fondos prestables se cubre con entrada y salida de capitales .Burbano S. y Freire M. Freire (2003). Ecuador. Bajo el régimen de dolarización la tasa de interés activa depende la captación de recursos internos y de la preferencia de liquidez en el manejo de los activos.

Metodologia

La metodología para elaborar el modelo de tasas de interés de préstamos inicia con la especificación de:

Un modelo de Vector Autoregresivo (VAR)

El cual requiere la aplicación previa de pruebas de diagnostico para determinar:

La estacionariedad, y El orden de integración de las series.

Para ello se utilizarán las pruebas de raíces unitarias según el procedimiento de Dickey Fuller (1981), y de Phillips Perron (1988).

Metodologia

En el VAR todas las variables se incorporan como endógenas, expresadas en logaritmo y rezagadas en al menos dos períodos.

El intercepto y la variable dummy para el año de 2001, aparecen como variables exógenas y al correrse el modelo sus resultados permiten el análisis y diagnóstico de los residuos.

Para la ecuación de largo plazo (Johansen,1988) propone aplicar el método de mínimos cuadrados ordinarios, complementada con el mecanismo de corrección de error sugerido por Engle y Granger (1987), lo que permite utilizar el vector de cointegración para evalúa la significancia estadística del modelo en su conjunto y de las variables que incorpora en forma individual.

Este procedimiento es equivalente a aplicar al modelo una prueba adicional de cointegración (Benerjee y Hendry, 1992) mediante el análisis de los residuos.

Metodologia

Prueba de Johansen:• Permite evaluar si las variables incluidas en el modelo

tienen una relación de largo plazoPruebas de traza y máximo valor:• Permiten validar la relación de largo plazo entre las

variables del modelo, las cuales tiene que ser estadísticamente significativa y cumplir con los postulados de la teoría económica.

Estimación del modelo de corrección de error (MCE)

El modelo de corto plazo:• Se obtiene por medio de mínimos cuadrados ordinarios,

el cual incorpora las variables en diferencias y el MCE rezagado un período.

En primera instancia se debe verificar que el coeficiente del MCE sea negativo y ser estadísticamente significativo al 5.0%.

Metodologia

Por medio de un procedimiento de eliminación de las variables irrelevantes, denominado de lo general a lo especifico, que es recomendado por Hendry, 1995, permite obtener una reparametrización y una reducción del espacio de parámetros.

Al finalizar el proceso se obtiene un modelo de la tasa de interés de préstamos que se aproxima, de acuerdo con la información teórica y empírica disponible y cumple de manera satisfactoria con el proceso generador de información cumpliendo con los criterios descritos por Spanos (1986).

Metodología• El modelo de corto plazo de tasas de interés de

préstamos, tiene que cumplir con: Pruebas de estabilidad de los parámetros, Normalidad, Ausencia de autocorrelación, Heterocedasticidad y Cambio Estructural.

Clements y Hendry (1999) sugieren que el pronóstico de cualquier variable incluye:

Un componente determinístico representado por la constante o por una tendencia,

Un componente estocástico de las variables exógenas y endógenas observadas y pronosticadas, y

Un componente del término de error. El modelo seleccionado debería reproducir el comportamiento histórico de las tasas de interés de préstamos en sus componentes regular e irregular.

Metodología

La metodología VAR comprende la solución simultánea de los modelos, la realización de pronósticos de un escenario base, dentro y fuera de la muestra, lo que permitirá medir el grado de bondad que tienen los pronósticos de acuerdo a la varianza de los datos estimados y los datos realizados.

Con la aplicación de supuestos a las variables exógenas se pueda realizar una simulación de shock para evaluar el impacto en las tasas de interés.

El uso de variables dummy puede ayudar a contar con pronósticos estadísticamente significativos dentro del período de la muestra, pero existe la posibilidad de que la bondad de los pronósticos fuera de la muestra tienda a debilitarse.

El Salvador: Modelo de Tasas de Interés

f ( lr ) = 1 ( ldifcpi ) +2 ( lcobtiba/libor) + 3 ( ltibp* ) + µ (1)

(+ ) (+) ( + )

Lr = log de la tasa de interés de préstamos

Ldifcpi = Log de diferencial de inflación El Salvador -USA

Lcobtiba/libor = log de cobertura de tasa de interés

Ltibp* = log de tasa de interés de depósitos a plazo 180 días

µ = Término de error

(18)

Las variables del modelo son estacionarias cuando tienen signo negativo y la probabilidad menor al 5.0%

Pruebas de Raíz Unitaria: Augmented Dickey-Fuller Test Statistic

D(LTIBA) has a unit root -4.1368 0.0027 con intercepto

D(LTIBP) has a unit root -4.4259 0.0012 con intercepto

D(LDIFCPI) has a unit root -1.9718 0.0478 sin intercepto

D(LCOBTIBP/LIBOR) has a unit root -4.1032 0.0030 con intercepto

Pruebas en 1a. Diferencia y 1 rezago

Las pruebas indican que para formular el VAR de tasas de interés de préstamos se tiene un rezago óptimo de dos períodos.

Pruebas de Akaike, Schwarz y Hannan –Quinn

Lag logL LR FPE AIC SC HQ

0 17.962- NA 5.41 e-05 1.527 1.886 1.650

1 135.904 253.427 1.65 e - 08 -6.583 -5.505 -6.215

2 176.674 57.556 * 4.07 e - 09 * - 8.040 * -6.244 * -7.427 *

3 189.200 14.737 5.72 e - 09 -7.835 -5.321 -6.978* Indicates lag order selected by the criterionLR: sequential modified LR test statistic (each test at 5.0% level)FPE: Final prediction errorAIC: Akaike Information criterionSC: Schwars information criterionHQ: Hannan - Quinn information criterion

Residuos del VAR de Tasas de Interés

Test de Normalidad de Cholesky (Lutkepohl),

La prueba de Cholesky indica que los residuos tienen una tendencia normal, el test de Jarque –Bera es menor de 5.99.

Component Skewness Chi-sq df Prob.1 0.376047 0.824900 1 0.36382 0.057687 0.019412 1 0.88923 -0.0159 0.001473 1 0.96944 0.203801 0.242287 1 0.6226

Joint 1.088072 4 0.8962

Component1 2.478828 0.396113 1 0.52912 2.988163 0.000204 1 0.98863 4.030515 1.548693 1 0.21334 2.021703 1.395720 1 0.2374

Joint 3.340730 4 0.5025Component Jarque-Bera df Prob.

1 1.221013 2 0.54312 0.019616 2 0.99023 1.550166 2 0.46074 1.638008 2 0.4409

Kurtosis Chi-sq df Prob.

Pruebas de Autocorrelacion y Hetocedasticidad

VAR Residual Serial Correlation

LM Tests

Null Hypothesis: no serial

correlation at lag order h

Date: 11/17/11 Time: 16:08

Sample: 1974 2010

Included observations: 35

Lags LM-Stat Prob

1 11.90209 0.7507

2 23.61185 0.0983

3 16.14863 0.4426

Probs from chi-square with 16 df.

VAR Residual

Heteroskedasticity

Tests: No Cross

Terms (only levels

and squares)

Sample: 1974 2010

Included

observations: 35

Joint test:

Chi-sq df Prob.

195.7950 180 0.1993

El modelo supera ambas pruebas, la probabilidad supera el 5.0%.

Cointegración: Test de Johansen

Los test de traza y máximo valor indican que existe una relación de largo plazo entre las variables, con una probabilidad de 5.0%

Hypothesized Max-Eigen 0.05No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

None * 0.6004 32.10719 24.15921 0.0034

At most 1 * 0.469 22.18578 17.7973 0.0102

At most 2 * 0.3104 13.00693 11.2248 0.0241

At most 3 0.025354 0.898818 4.129906 0.3969 Max-eigenvalue test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized Trace 0.05No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

None * 0.6004 68.199 40.175 0

At most 1 * 0.4695 36.092 24.276 0.001

At most 2 * 0.31039 13.906 12.321 0.027

At most 3 0.0254 0.899 4.13 0.397 Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Modelo de Largo plazo

f ( lr ) = 0.1247 * ldifcpi + 0.2001 lcobtiba/libor + 0.4747 ltibp* + µ (1)

(0.04037) (0.10581 ( 0.07834 )

Los estimadores son estadísticamente significativos, con su signo esperado y su valor está dentro de los rangos esperados

0 < B< 1

(19)

Pruebas de Exogenéidad Débil

Sims (1972) “…X es estrictamente exógena con respecto a la variable Y si Y no causa a X” .

Yt = θXt + β11Yt-1 + β12Xt-1 + e1t

Sims … La ecuación anterior da estimaciones consistentes de θ sólo en el caso en que Y no cause a X.

Se aplicó un Vector de Corrección de Error (VEC) con restricciones de un rezago, sin constante ni tendencia a cada uno de los estimadores del modelo de largo plazo. Dos estimadores superan la prueba de exogenéidad débil al 5.0% de probabilidad.

Cointegration Restrictions:A(2,1)=0 A(3,1)=0 A(4,1)=0

Chi -square(1) 0.7980 1.4162 9.031Probability 0.371 7 0.2340 0.0027Convergence achieved after 26 iteraciones 14 iteraciones 20 iteraciones

(20)

Excluded Chi-sq Df Prob.LDIFCPI 17.8041 2 0.0001LCOBTIBP/LIBOR 5.9288 2 0.0516LTIBP 0.1419 2 0.9315

Pruebas de exogeneidad

Pruebas de Exogenéidad FuerteUn vector de variables zt es exógeno fuerte con respecto a yt para los parámetros de interés Ψ si:1. zt es exogena débil para Ψ.2. yt-1 no causa en el sentido de Granger a zt.

Las pruebas de exogeneidad fuerte aplicadas al modelo por medio del test de Granger Causality / Exogeneity Wald tests indican que los estimadores de las variables LDFCPI y LCOBTIBAPRIME superan la prueba, o sea que existe precedencia entre las variables.

Modelo de Corto PlazoVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.138 0.0445 3.1001 0.0041DLCOBTIBP/LIBOR 0.0464 0.02302 2.0147 0.0527DLTIBP 0.5375 0.0411 13.0706 0.0000ECM_DIFCOB(-1) -0.1348 0.044 -3.0616 0.0045A01 -0.0849 0.029 -2.923 0.0064

R-squared 0.8924 -0.0096Adjusted R-squared 0.8786 0.1242S.E. of regression 0.0433 -3.3139Sum squared resid 0.0581 -3.094Log likelihood 64.6508 -3.2372F-statistic 64.3065 2.1907Prob(F-statistic) 0.0000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat

Existe la paridad de tasas de interés: la cobertura de tasas de interés resulta estadísticamente significativa. Los des alineamientos en las tasas de interés internas y externas asociada a diferentes costos de transacción y la percepción de riesgos.

El diferencial de inflación resultó no significativa. Los desastres naturales afectan la producción, distribución y comercialización de bienes y servicios. La volatilidad en los precios internacionales de alimentos, y petróleo y derivados inducen cambio en la formación de precios domésticos..

Pruebas de Normalidad

La prueba de normalidad se evalúa por el test de Jarque-Bera (J-B), basado en dos medidas: sesgo y kurtosis. La hipótesis nula plantea que los residuos se distribuyen normalmente.

En el modelo, los residuos se distribuyen como una normal, con media: 0.3845 y desviación estándar de 3.22%. El test estadístico J - B: 0.3489, que es inferior al nivel crítico de 5.99, con una probabilidad de 84.0%.

Pruebas de Autocorrelación

Los errores son independientes, de tal manera que el vector E(ui uj ) = 0 se cumple para todo i diferente de j. Causas: omisión de variables relevantes, transformaciones en las ecuaciones, ajustes estacionales y presencia de rezagos en el proceso de ajuste que no fueron considerados en la ecuación inicial

F - statistic 1.037 Prob. F(2, 27) 0.3683Obs*R-squared 2.234 Prob. Chi -Square (2) 0.3272

Breusch -Godfrey Serial Correlation LM Test

Prueba de Heterocedasticidad“cambios en la varianza del término de error (ecuación estimada)”

E( e² t ) = s ² t

El test ARCH con una F = 1.78 y una probabilidad de 19.13%, supera el 5.0% que indicaría la presencia de heterocedasticidad.

F- statistic 1.7822 Prob. F(1, 32) 0.1913Obs*R-squared 1.7937 Prob. Chi -Square (2) 0.1805

Heteroskedasticity Test ARCH

Test Equation Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.0013 0.0003 3.9223 0.0004Resid^2(-1) -0.2297 0.172 -1.335 0.1913R-squared 0.0528 0.0010Adjusted R-squared 0.0232 0.0016

Mean dependent var S.D. dependent var

(21)

Prueba de Estabilidad

-16

-12

-8

-4

0

4

8

12

16

82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10

CUSUM 5% Significance

-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

CUSUM of Squares 5% Significance

El test de CUSUM muestra la estabilidad de los estimadores, ya que los residuos se mantienen dentro de la banda esperada de 5.0% . El test de CUSUM Squares los residuos superaron la banda de confianza del 5.0% y fue necesario incorporar en la ecuación una variable dummy para el año 2001, que corresponde a la implementación de la dolarización y que propició un cambio estructural en el comportamiento de la tasa de interés

Pronósticos dentro de la muestra

Los pronóstico se ajusta al valor observado con una deviación estándar de 2.0%, un error absoluto medio es de 2.38% y error cuadrático medio igual a 3.19%

Supuestos de los Pronósticos

Años TIBP * LIBOR 1 2 3 4 5/ IPCes CPIusa 6/ Fondos 7/

2011 3.01 0.59 109.27 104.04 5.0

2012 3.16 0.7 114.29 104.97 5.8

2013 3.32 1.11 117.95 106.65 6.4

2014 3.49 1.52 121.02 108.36 6.8

2015 3.66 1.93 123.8 110.09 6.9* / crecen en promedio 5.0% anual1/ 2011 LIBOR a 6 meses a la fecha. 2012 Market yield on U. S. Treasury securitie at 2 year2/ 2013 Market yield on U. S. Treasury securitie at 3 year constan maturity, quoted on investmen bais3/ Promedio de tasa de 3 y 5 años4/ 2015 Market yield on U. S. Treasury securitie at 5 year constan maturity, quoted on investmen bais5/ BCR, proyecciones de mediano y largo plazo.6/ FMI. WEO septiembre de 20117/ BCR, proyecciones de mediano y largo plazo. Tasas de crecimiento anual

Pronósticos dentro de la muestra

Pronósticos fuera de la muestra

Conclusiones• En El Salvador, el comportamiento de la tasa de interés de

prestamos en el período de 1990 – 2010 está función de la tasa de interés de los depósitos a plazo de 180 días y de los diferencial de inflación y tasas de interés interna y externa.

• En una economía dolarizada funciona la paridad de las tasas de interés y en el corto plazo los des-alineamientos se explican por los diferencias en costos de transacción y percepción de riesgo.

• Por otra parte, existen factores que pueden afectar el equilibrio en el mercado de fondos prestables, lo que provoca cambios en las tasas de interés de préstamos.

• La dolarización modificó el mecanismo de transmisión de las tasas de interés, el comportamiento de los precios es afectado por diversos shocks de oferta y por precio importados.

Bibliografía

• Ficher, Irving, The Theory of Interest Rates. Nueva York. Macmillan, 1930.

•Herrera Velásquez, O. L. “Tasa de Interés Activa de Equilibrio: Un Enfoque de Producción, el caso de Guatemala”. Banco de Guatemala y Centro de Estudios Monetarios Latinoamericanos.

•Johansen, S., 1999. Recursive estimation in cointegrated VAR-models. The Econometric Journal 2, 306–333.

•Juselius, K., MacDonald, R., 2002. Interest rate and price linkages between the USA and Japan: evidence from the post-Bretton Woods period. CESifo Working paper, in press.

•Johansen, S. Modelling of cointegration in the vector autoregressive model

•Johansen, S., Juselius, K., 1992. Structural hypotheses in a multivariate cointegration analysis of the PPP and UIP for UK. J. Econom. 53, 211]244.

Bibliografía

• Keynes, J. M. The general Theory of Employment, Interest and Money. Nueva York Harcourt, Brace & World, 1936 .

• Moreno – Villalaz, J. L.. “Lessons from the Monetary Experience of Panama: A Dollar Economy with Financial Integration” 1999 Cato Journal.v.18 No. 3, invierno, pp 421 – 439. Documento disponible en internet http://www.cato.org/pubs/journal/cj18n3-12.pdf.

•Perez Amaya, J.M. (2006). Evaluación de Reglas de Tasas de Interés en un modelo de economía abierta y pequeña. Aplicado a economía de Colombia. Banco de Guatemala.

•Posada P. , Misas M. La tasa de interés en Colombia 1958 -1992. Banco de la República. Santa Fé de Bogota, marzo de 1995.

•Roca, R. Determinantes de las tasas de interés de Perú. Instituto de Investigaciones de Economía. Universidad Nacional Mayor de San Marcos, octubre de 2002.

banco central de reserva de el salvador

Documents