instituto politÉcnico nacional escuela superior de economÍa secciÓn de...

INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL ESCUELA SUPERIOR DE ECONOMÍA

SECCIÓN DE ESTUDIOS DE POSGRADO E INVESTIGACIÓN

FUNDAMENTOS, CAUSALIDAD Y PREDICCIÓN EN LOS MERCADOS CAMBIARIO Y BURSÁTIL MEXICANOS

TESIS PARA OBTENER EL GRADO DE:

DOCTOR EN CIENCIAS ECONÓMICAS

PRESENTA:

MARÍA DE LA PAZ TIMOTEA GUZMÁN PLATA

MÉXICO, D. F. ENERO DE 2005

Dedico este trabajo a:

Enrique y Samuel

Agradezco a todos aquellos que se han interesado en esta investigación y han prestado su gentil y

y valiosa colaboración A mis profesores: Dr. Humberto Ríos Bolívar Dr. Federico Reina Sosa Dr. Francisco Almagro Vázquez Dr. Carlos Gómez Chiñas Dr. José Filiberto Castillo de la Peña Dr. Mario Sánchez Silva Por su disponibilidad, su valioso tiempo y sus sabios consejos A mi centro de trabajo: UNIVERSIDAD AUTÓNOMA METROPOLITANA Por su apoyo económico

i

INDICE

SIGLAS Y ABREVIATURAS ivCUADROS viiGRÁFICAS ixTABLAS xiiGLOSARIO DE TÉRMINOS ECONÓMICOS xiiiRESUMEN xviSUMARY xviiiINTRODUCCIÓN xx CAPÍTULO I. EL MERCADO CAMBIARIO Y EL MERCADO BUSÁTIL

1.1. Aspectos teóricos 1 1.1.1. El dinero 2 1.1.2. La neutralidad del dinero 2 1.1.3. La demanda de dinero 8 1.1.3.1. La demanda de dinero en la teoría cuantitativa 8 1.1.3.2. La demanda de dinero en Keynes 10 1.1.3.3. La demanda de dinero en la teoría Keynesiana 11 1.1.3.4. La demanda de dinero en el enfoque de Cartera 12 1.1.3.5. La demanda de dinero para Friedman 131.2. Los modelos del tipo de cambio 15 1.2.1. La Paridad del Poder Adquisitivo (PPA) 15 1.2.2. La Paridad de Intereses: Un modelo de Corto Plazo del Tipo Cambio 18 1.2.3. El Tipo de Cambio en el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos 20 1.2.4. Los Determinantes del Tipo de Cambio para Keynes 26 1.2.5. El Modelo Keynesiano para la determinación del Tipo de Cambio 271.3. Los Determinantes del mercado Bursátil 321.4. La Predictibilidad del Mercado Cambiario y del Mercado Bursátil 37 1.4.1. La Predictibilidad del Mercado Cambiario 37 1.4.2. La Predictibilidad del Mercado Bursátil 411.5. La relación entre el mercado cambiario y el mercado bursátil en la teroría microeconómica y macroeconómica 441.6. La metodología econométrica 46 1.6.1. El método de causalidad de Granger 47 1.6.2. El orden de integración de las series y el método de corrección del error

49

1.6.3. El método de elección y evaluación del pronóstico 51 1.6.3.1. Elección del modelo de pronóstico 51 1.6.3.2. Evaluación del modelo de pronóstico 52

ii

CAPÍTULO II. LA RELACIÓN EMPÍRICA ENTRE EL ÍNDICE DE PRECIOS Y COTIZACIONES DE LA BOLSA MEXICANA DE VLORES Y EL ÍNDICE DEL TIPO DE CAMBIO SPOT 2.1. El índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores 55 2.1.1. El cálculo de IPC 56 2.1.2. Las acciones que componen la muestra 572.2. El índice del tipo de cambio spot mexicano con respecto al dólar de los Estados Unidos

57

2.3. La relación empírica entre TC y en el IPC 582.3.1. El desarrollo del Mercado de Valores y del Mercado Cambiario 592.3.2. Comportamientos atípicos en el IPC y TC 752.4. La relación de causalidad econométrica entre el índice del tipo de cambio y el índice de precios y cotizaciones

86

2.4.1. Descripción del comportamiento del TCS y del IPC 89 2.4.2. Cointegración y causalidad entre el TCS y el IPC 91 CAPÍTULO III. EL MODELO DE LARGO PLAZO Y DE CORTO PLAZO DEL TIPO DE CAMBIO SPOT 3.1. El modelo de largo plazo del tipo de cambio spot 99 3.1.1. Las variables del modelo de largo plazo, su descripción y grado de integración

101

3.1.2. Estimación del modelo de largo plazo y la prueba de cointegración 1093.2. El modelo de corto plazo del tipo de cambio spot 116 3.2.1. Las variables del modelo de corto plazo, su descripción y grado de integración

117

3.2.1.1. El índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores

117

3.2.1.2. El índice Dow Jones de los Estados Unidos 118 3.2.1.3. El precio de petróleo 119 3.2.1.4. La inflación 121 3.2.1.5. Las Reservas Internacionales 122 3.2.1.6. La Cuenta Comercial 124 3.2.1.7. El tipo de cambio real 126 3.2.1.8. El Déficit de Gobierno 128 3.2.1.9. El Gasto del Gobierno 130 3.2.1.10. El riesgo 133 3.2.1.11. La tasa de interés a corto plazo 135 3.3.2. los resultados del modelo de corto plazo 136

iii

CAPÍTULO IV. EL PRONÓSTICO DEL TIPO DE CAMBIO SPOT DE MÉXICO 4.1. Tipos de pronóstico 1474.2. Criterios de selección de los modelos estimados para su uso en el pronóstico

148

4.2.1. Criterios de selección que minimizan el error de pronóstico 148 4.2.2. Criterios de selección que minimizan la varianza del pronóstico 149 4.2.3. La metodología Box-Jankins 1504.3. El cálculo del pronóstico, el error de pronóstico y la varianza del pronóstico

153

4.4. Evaluación de un pronóstico 1584.5. Selección del modelo de predicción del tipo de cambio spot para la economía mexicana

166

4.5.1. Presentación de los modelos alternativos 166 4.5.2. Resultados de las pruebas de selección del modelo 1674.6. Resultados de la evaluación del pronóstico 1734.7. El pronóstico y las realizaciones del tipo de cambio spot 184 CONCLUSIONES 192BIBLIOGRAFÍA 200ANEXO 205

iv

SIGLAS Y ABREVIATURAS

AR Modelos Autorregresivos

CETES91 Tasa de interés de los Certificados de la Tesorería de la Federación a 91 días

CETES28 Tasa de interés de los Certificados de la Tesorería de la Federación a 28 días

DF Estadístico Dickey-Fuller

DW Estadístico Durbin Watson

EIM Encuesta Industrial Mensual

FMI Fondo Monetario Internacional

GASPUB Gasto Público

IDJ Índice Dow Jones de los Estados Unidos

IEXCAR Inversión Extranjera en Cartera

INPC Índice Nacional de Precios al Consumidor

IPC Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores

IPI Índice del Volumen de la Producción Industrial

IPIMEX Índice del Volumen de la Producción Industrial de México

IPIUSA Índice del Volumen de la Producción Industrial de Estados Unidos

INEGI Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática

M1MEX Agregado monetario M1 de México

MA Modelos de Promedios Móviles

M1USA Agregado monetario M1 de Estados Unidos

MCE Método de Corrección del Error

MCO Mínimos Cuadrados Ordinarios

OPEP Organización de Países Exportadores de Petróleo

PIB Producto Interno Bruto

PP Estadístico Phillips-Perron

RCC Residuos de la Ecuación Cointegrante

SCC Saldo en la Cuenta Comercial

SCK Saldo en la Cuenta de Capital

TBILL Tasa de Interés de los Bonos del Tesoro a tres meses

v

TC Tipo de Cambio

TCR Tipo de Cambio Real

TCS Tipo de Cambio Spot del peso mexicano con respecto al dólar de Estados Unidos

TCSF Tipo de Cambio Spot Pronosticado por el Modelo

Z Variable ajuste al equilibrio de largo plazo

DDOW Diferencia del Índice Dow Jones de los Estados Unidos

DM1MEX Diferencia del agregado monetario M1 de México

DIPIMEX Diferencia del Índice del Volumen de la Producción Industrial de México

DINPC Diferencia del Índice Nacional de Precios al Consumidor

DIPC Diferencia del Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores

DPPO Diferencia del Precio del Petróleo Olmeca

DTCR Diferencia del Tipo de Cambio Real

DTCS Diferencia del Tipo de Cambio Spot del peso mexicano con respecto al dólar de Estados Unidos

LM1MEX Logaritmo del agregado monetario M1 de México

LM1USA Logaritmo del agregado monetario M1 de los Estados Unidos

LIPIMEX Logaritmo del Índice del Volumen de la Producción Industrial de México

LIPIUSA Logaritmo del Índice del Volumen de la Producción Industrial de Estados Unidos

LCETES91 Logaritmo de la tasa de interés de los Certificados de la Tesorería de la Federación a 91 días

LCETES28 Logaritmo de la tasa de interés de los Certificados de la Tesorería de la Federación a 28 días

LINPC Logaritmo del Índice Nacional de Precios al Consumidor

LVM Logaritmo del Valor de Mercado

LIPC Logaritmo del Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores

LPPO Logaritmo del Precios del Petróleo Olmeca

LREINT Logaritmo del Monto de las Reservas Internacionales

LTBILL Logaritmo de la tasa de interés de los Bonos del Tesoro de Estados Unidos a tres meses

LTCR Logaritmo del Tipo de Cambio Real

LTCS Logaritmo del Tipo de Cambio Spot del peso mexicano con respecto al dólar de Estados Unidos

DDOW Diferencia del Índice Dow Jones de los Estados Unidos

vi

DM1MEX Diferencia del agregado monetario M1 de México

DIPIMEX Diferencia del Índice del Volumen de la Producción Industrial de México

DINPC Diferencia del Índice Nacional de Precios al Consumidor

DIPC Diferencia del Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores

DPPO Diferencia del Precio del Petróleo Olmeca

DTCR Diferencia del Tipo de Cambio Real

DTCS Diferencia del Tipo de Cambio Spot del peso mexicano con respecto al dólar de Estados Unidos

VIPIMEX Variación en el Índice del Volumen de la Producción Industrial de México

VRI Variación en las Reservas Internacionales

VTCS Variación del tipo de Cambio Spot

VCCOMER Variación de la Cuenta Comercial

vii

CUADROS

1.1 La demanda de dinero en la teoría cuantitativa 9

1.2 La ecuaciones básicas del Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos 22

1.3 La Condición de la Paridad de Intereses 25

1.4 Predictibilidad del Tipo de Cambio 37

2.1 Acciones constantes en el año 2000 57

2.2 Indicadores Económicos de México (1971-1976) 61


2.4 Indicadores Económicos de Estados Unidos (1971-1976) 62
















2.20 Pruebas de integración (datos diarios) 92

2.21 Pruebas de integración (datos semanales) 92

2.22 Pruebas de integración (datos mensuales) 92

2.23 Ecuación cointegrante (datos diarios) 92

2.24 Ecuación cointegrante (datos semanales) 93

2.25 Ecuación cointegrante (datos mensuales) 93

viii

2.26 Prueba de raíces unitarias (datos diarios) 93

2.27 Prueba de raíces unitarias (datos semanales) 94

2.28 Prueba de raíces unitarias (datos mensuales) 94

2.29 Prueba de causalidad (datos diarios) 95

2.30 Prueba de causalidad (datos semanales) 96

2.31 Prueba de causalidad (datos mensuales) 97

3.1 Prueba de raíces unitarias para las variables del modelo de largo plazo 108

3.2 Prueba sobre restricciones en los coeficientes de M1 113

3.3 Prueba de raíces unitarias en los residuales del modelo de largo plazo 113

3.4 Prueba de cointegración de Johansen para el modelo de largo plazo 114

3.5 Prueba Chow para los errores del modelo de largo plazo 115

3.6 Evaluación econométrica de los errores del modelo de largo plazo 116

3.7 Prueba de raíces unitarias para el LIPC y para LIDJ 119

3.8 Prueba de raíces unitarias para el LPPO 121

3.9 Prueba de raíces unitarias para el LINPC 122

3.10 Prueba de raíces unitarias para el LREINT 124

3.11 Prueba de raíces unitarias para la COMER 125

3.12 Prueba de raíces unitarias para el LTCR 128

3.13 Prueba de raíces unitarias para el GASPUB 132

3.14 Prueba de raíces unitarias para LCETES28 136

3.15 Resultados de la prueba de exogeneidad 140

3.16 Resultados de la Regresión con ordenada al origen 142

3.17 Resultados de la Regresión sin ordenada al origen 143

3.18 Resultados de la Regresión 144

3.19 Resultados de la Regresión sin las variables redundantes 144

4.1 El error cuadrático promedio 167

4.2 El error cuadrático promedio corregido por los grados de libertad 168

4.3 El criterio de Akaike y Schwarz 168

4.4 Prueba de autocorrelación en los errores 170

4.5 Intervalos de Confianza (2001.09-2003.06) 175

4.6 Prueba de insesgamiento 180

ix

4.7 Términos MA 181

4.8 Prueba de no pronosticabilidad 1 182


4.10 Prueba de autocorrelación 183


4.12 Prueba Wald de no pornosticabilidad 184

4.13 Prueba Wald de no pronosticabilidad 184

4.14 El pronóstico del tipo de cambio spot y sus realizaciones

(2001.09-2003.06) 186

4.15 El pronóstico del tipo de cambio spot como un modelo AR(1) y sus realizaciones(2003.07-2005.06) 191

x

GRÁFICAS

2.1 Comportamiento del IPC y del TCS (datos diarios 1994) 90

2.2 Comportamiento del IPC y del TCS (datos diarios 1995-2001) 90

2.3 Comportamiento del IPC y del TCS (datos semanales 1994) 90

2.4 Comportamiento del IPC y del TCS (datos semanales 1995-2001) 90

2.5 Comportamiento del IPC y del TCS (datos mensuales 1994) 91

2.6 Comportamiento del IPC y del TCS (datos mensuales 1995-20019 91

3.1 Comportamiento del Agregado Monetario M1 en México (1995-2001) 104

3.2 Comportamiento del Agregado Monetario M1 en Estados Unidos (1995-2001) 104

3.3 Comportamiento del Agregado Monetario M1 de México y del Tipo de Cambio

Spot (1995-2001) 104

3.4 El índice de la producción industrial de México y de Estados Unidos

(1995-2001) 105

3.5 El Comportamiento del IPIMEX y del TCS (1995-2001) 106

3.6 El Comportamiento de las tasas de interés a largo plazo (1995-2001) 107

3.7 La tasa de interés de largo plazo y el tipo de cambio spot (1995-2001) 108

3.8 Variación de M1 (México 1990-1994) 111

3.9 Variación de M1 (México 1995-2001) 111

3.10 Relación entre el Saldo de la Cuenta Comercial y en la variación en el volumen

de la producción industrial (1995-2001) 112

3.11 Prueba de cambio estructural en los errores del modelo de largo plazo 115

3.12 El IPC mexicano y el IDJ de los Estados Unidos (1995-2001) 118

3.13 El comportamiento del TCS, del IPC y del IDJ (1995-2001) 118

3.14 El TCS y el precio del petróleo 120

3.15 El comportamiento del TCS y la inflación (1995-2001) 122

3.16 El TCS y la Reservas Internacionales (1995-2001) 124

3.17 Saldo en la Cuenta Comercial (1995-2001) 125

3.18 Variación en la Cuenta Comercial y en el TCS (1995-2001) 125

3.19 El tipo de cambio spot y el TCR (1995-2001) 127

3.20 El comportamiento del Déficit del sector Público (1995-2001) 130

xi

3.21 El comportamiento del Gasto Público Real (1995-2001) 131

3.22 El Gasto Público y la variación del tipo de cambio spot (1995-2001) 132

3.23 La inversión extranjera en cartera y la variación en el TCS (1995-2001) 134

3.24 El TCS y los Cetes a 28 días (1995-2001) 136

4.1 Los errores del modelo A en el tiempo (1995-2001) 169

4.2 Los errores del modelo B en el tiempo (1995-2001) 169

4.3 Los errores del modelo C en el tiempo (1995-2001) 169

4.4 Los errores del modelo D en el tiempo (1995-2001) 169

4.5 El comportamiento del tipo de cambio spot (Realizaciones, Simulación Histórica y Pronóstico) 174 4.6 El comportamiento del tipo de cambio spot (Realizaciones y Pronóstico) 174

4.7 Varianza de los errores de pronóstico 181

4.8 Simulación Histórica, Pronóstico y Realizaciones del tipo de cambio spot (1995.01-2003.06) 187 4.9 Pronóstico y Realizaciones del tipo de cambio spot (2001.09- 2003.06) (Gráfica de líneas) 188 4.10 Pronóstico y Realizaciones del tipo de cambio spot (2001.09- 2003.06) (Gráfica de líneas y barras) 189 4.11 Pronóstico y Realizaciones del tipo de cambio spot (2001.09- 2003.06) (Gráfica de barras) 190

xii

TABLAS

3.1 Prueba de normalidad en los errores del modelo de largo plazo 114

4.1 Prueba de normalidad en los errores (Modelo A) 171

4.2 Prueba de normalidad en los errores (Modelo B) 171

4.3 Prueba de normalidad en los errores (Modelo C) 172

4.4 Prueba de normalidad en los errores (Modelo D) 172

4.5 Coeficiente de desigualdad de Theil (1995-2003) 179

xiii

GLOSARIO DE TÉRMINOS ECONÓMICOS Apreciación. Ocurre cuando el valor de la moneda de una nación sube en relación con las monedas de otras naciones. Balanza de pagos. Registro sistemático de todas las transacciones entre los residentes de un país (economías domésticas, empresas y Estado) y el resto del mundo. Bienes y servicios finales. Aquellos que son comprados durante el año por sus usuarios finales y que no se utilizan como factores intermedios de la producción. Cantidad de dinero. Es el valor del medio de pago generalmente aceptado en la economía. Cantidad real de dinero. Es el cociente entre la cantidad nominal de dinero y el nivel de precios. Conducta renuente al riesgo. La mayoría de los consumidores son renuentes al riesgo; están dispuestos a pagar por evitarlo. Los amantes de riesgo están dispuestos a pagar por soportarlo y los neutrales al riesgo ante el riesgo son aquellos a los que les da igual tener que soportar un riesgo. Corto plazo. Periodo de tiempo durante el cual no pueden alterarse alguno de los factores de las empresas o durante el cual una empresa o una economía doméstica no se ha adoptado totalmente a una variación del precio. Crisis de la deuda. La crisis de la economía internacional provocada por las dificultades que tienen los países en vías de desarrollo deudores, para devolver la deuda y las dificultades que tiene los bancos prestadores que se enfrentan a la perspectiva de no recuperar todas las cantidades que se les adeuda. Cuenta de capital. Registro de las transacciones internacionales que conllevan compras y ventas de activos. Curva de demanda agregada. Función que señala las combinaciones del nivel de precios y de producción en las cuales los mercados de bienes y de dinero se encuentran simultáneamente en equilibrio. Curva de oferta Agregada. Función a corto plazo que señala la cantidad de producto ofrecida a cualquier nivel de precios, dado un nivel de precios esperado. Curva IS. La que identifica la combinación de ingreso y de la tasa de interés en las cuales el mercado de bienes se encuentran en equilibrio; en todos los puntos a lo largo de la IS, la demanda de bienes es igual a la oferta de bienes.

Curva LM. Función que identifica las combinaciones de ingreso y de la tasa de interés en las cuales el mercado monetario se encuentra en equilibrio; en cada punto de la LM, la demanda de dinero es igual a la oferta de dinero. Datos económicos. Hechos expresados casi siempre en cifras, que suministran información sobre las variables económicas. Déficit o superávit de la balanza de pagos. Existe un déficit cuando los ingresos netos de la divisas procedentes de las transacciones por cuenta corriente o por cuenta de capital son negativos. Sólo pueden producirse cuando el banco central vende divisas, reduciendo sus reservas, para suministrar las divisas netas compradas por los residentes nacionales. Existe un superávit, por el contrario, cuando la cuenta corriente y la cuenta de capital muestran en conjunto un superávit, los ingresos netos de divisas son positivos y el banco central está aumentando sus reservas de divisas. Déficit o superávit presupuestario. Un déficit es la diferencia entre los gastos del Estado y sus ingresos. Cuando el Estado incurre en un déficit, está gastando más de lo que recibe. Cuando registra un superávit, sus ingresos son superiores a sus gastos. Déficit por cuenta corriente. Diferencia entre el gasto de un país en importaciones de bienes y servicios y las transferencias unilaterales netas realizadas a extranjeros por una parte, y sus exportaciones por otra. Demanda Agregada. Gasto total nominal en bienes y servicios realizado por todos los agentes económicos de la economía. Depreciación de una moneda. La moneda de un país se deprecia cuando baja su valor en relación con el de otras. Deuda pública. Títulos del Estado en manos del público. Dinero. Todo medio de pago generalmente aceptado que puede intercambiarse por bienes. Diversificación. Estrategia consistente en reducir el riesgo invertido en varios activos riesgosos. Dividendos. Pagos más o menos regulares (normalmente trimestrales) que efectúan las sociedades anónimas a sus accionistas. Econometría. Rama de la economía que utiliza y desarrolla métodos estadísticos para medir las relaciones entre las variables económicas. Efecto de saldos reales o Efecto Pigou. Estímulo directo al gasto autónomo de consumo que ocurre

xiv

cuando una deflación de precios incrementa la oferta monetaria real y por tanto la riqueza. Equilibrio. Estado en el cual no existe una presión al cambio. Especuladores. Agentes que intervienen en el mercado de valores o de futuros que aumentan el riesgo que soportan con la esperanza de obtener elevados rendimientos. Existencias. Bienes que tienen en existencia una empresa para utilizarlos en la producción futura o para venderlos en el futuro. Exportaciones. Ventas a extranjeros de bienes y servicios producidos en el país. Exportaciones netas. Es el valor de nuestros bienes vendidos a extranjeros (exportaciones), menos el valor de los bienes que compramos a extranjeros (importaciones). Hiperinflación. Periodo en que la tasa de inflación supera el 1000% al año. Hipótesis del ingreso permanente. Teoría que sostiene que el gasto de consumo depende del ingreso promedio a largo plazo (permanente) que la gente espera recibir. Importación. Bienes y servicios comprados por los residentes nacionales a los extranjeros. Índice de precios. 100 multiplicado por el cociente entre el costo monetario de un conjunto específico de bienes y servicios (la cesta de mercado) en un periodo dado y el costo de ese mismo conjunto en un periodo base específico. Inversión. Utilización de una parte de la producción corriente para aumentar el stock de capital (incluidas la fábricas, las máquinas y las existencias). Inversión no planeada de las existencias. Aumento que experimentan las existencia de una empresa porque las ventas son menores de las esperadas; negativo si las ventas son superiores a las esperadas. Largo plazo. Periodo de tiempo suficientemente largo para que una empresa pueda variar todo sus factores de producción o para que una empresa o una economía doméstica pueda adaptarse totalmente a una variación del precio. Liquidez. Los activos líquidos pueden venderse rápidamente a un bajo costo si se conoce con seguridad su valor monetario. M1. Oferta monetaria definida en sentido estrecho; las tenencias del público de efectivo y de cuentas de cheques. Macroeconomía. El estudio del funcionamiento de la economía en su conjunto.

Mercado. Conjunto de mecanismos mediante los cuales los compradores y vendedores de un bien o servicio entran en contacto para comunicarlo. Mercado de divisas. Mercados en los que se compran y se venden las monedas de diferentes países. Microeconomía. Rama de la economía que se ocupa de la conducta de las empresas, las economías domésticas y otras unidades económicas del funcionamiento de los mercados y de la eficiencia global de la asignación de los recursos. Modelo o teoría. Descripción simplificada de la realidad o descripción exacta de una sencilla economía monetaria. Monetaristas. Grupo de economistas que se oponen a la intervención gubernamental en la economía y que no están de acuerdo con los no monetaristas en varios temas importantes. Multiplicador. Cociente entre la variación de la producción de equilibrio y la variación de la demanda agregada que causa esa variación. Nivel de precios. Media ponderada de los precios de los diferentes bienes y servicios de la economía, en la que los precios más importantes reciben unos pesos mayores: normalmente se mide mediante un índice de precios. Oferta Agregada. Cantidad total que las empresas están dispuestas a producir al nivel de precios corrientes. Pleno empleo. Situación en la que el mercado de trabajo se encuentra en equilibrio: los trabajadores son capaces de encontrar trabajo y los empresarios son capaces de encontrar trabajadores generalmente de prisa. La tasa de desempleo correspondiente es positiva porque las diferentes empresas se expanden y contraen y los diferentes trabajadores entran en la población activa y la abandonan y encuentran trabajo y lo pierden. Política de estabilización. Medida del gobierno que intenta controlar la economía con el fin de mantener el PNB cercano a su nivel potencial y unas tasas de inflación bajas y estables. Políticas macroeconómicas. Medidas gubernamentales destinadas a influir en el conjunto de la economía. Precio de equilibrio. El precio al que la cantidad demandada es igual a la ofrecida. Producto Interno Bruto (PIB). Producción realizada por factores de la producción localizados en la economía nacional, independientemente de quién lo posea.

xv

Productividad. Término general que comúnmente significa la cantidad promedio de producción (PNB real). Producida por trabajador o por hora. Máquinas nuevas e invenciones tienden a incrementar la productividad del trabajo ya que ayudan a los trabajadores a producir más. Propensión marginal a consumir. Cantidad en que aumenta el consumo cuando la renta personal disponible aumenta en un dólar. Rentabilidad. Cualidad de una inversión o negocio de proporcionar un rendimiento atractivo. Relación de Fisher. Afirma que el aumento de la inflación esperada tiende a elevar los tipo de interés nominales. En su forma más fuerte, la hipótesis afirma que los tipos de interés nominales suben exactamente igual que la tasa de inflación esperada. Reservas internacionales. Posesiones de divisas y otros activos de un país que pueden utilizarse para satisfacer las demandas de divisas. Riesgo. La posibilidad de perder en una inversión determinada. Series temporales. Conjunto de mediciones de una variable en diferentes puntos e intervalos de tempo. Superávit por cuenta corriente. Diferencia entre las exportaciones de bienes y servicios de un país y de las importaciones más las transferencias unilaterales netas. Teoría cuantitativa del dinero. Establece que las variaciones del nivel de precios depende de las variaciones de la cantidad nominal de dinero. Teoría de la paridad del poder adquisitivo (PPA). Establece que tipo de cambio siempre se ajusta exactamente para contrarrestar las diferencias entre las variaciones de los niveles de precios de los distintos países. Teoría de los mercados eficientes. Teoría según la cual la bolsa es un procesador sensible y preciso de la información, que responde correctamente a cada nueva información sobre el precio correcto que debe pagarse por las acciones. Tipo de cambio. Precio en moneda nacional de una unidad de moneda extranjera o divisas, expresado normalmente como el número de unidades de moneda nacional por unidades de moneda extranjera. Tipo de interés. Pago expresado en porcentajes anuales, que efectúa un prestatario a un prestamista a cambio del préstamo de una suma de dinero. El tipo de interés nominal se expresa en los pagos de dinero efectuados sobre un préstamo. El tipo de interés real (o ajustados para tener en

cuenta la inflación) se expresa en bienes y servicios, es aproximadamente igual al tipo de interés nominal menos la tasa de inflación. Utilidad. Placer o felicidad que reportan a una economía doméstica los bienes y servicios que consume. Velocidad-renta del dinero. Número de veces al año que la oferta nominal del dinero rota en la financiación del gasto o la renta agregados, medida como el cociente entre el PNB nominal y la cantidad también de dinero.

xvi

RESUMEN

Esta tesis tiene como objetivo demostrar que para el caso de México, existe una relación de

causalidad econométrica entre el tipo de cambio spot (TCS) y el índice de precios y

cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (IPC). En consecuencia, se construyó un

modelo capaz de predecir el comportamiento de ambos mercados en el tiempo.

Para cumplir con este objetivo se establecen los fundamentos teóricos del mercado

cambiario y del mercado bursátil, se revisa la literatura sobre predictibilidad, se destaca la

herramienta econométrica sobre cointegración, causalidad y predicción de los modelos de

regresión; además se hace un recuento histórico del desarrollo del mercado bursátil y del

mercado cambiario mexicano puntualizando los momentos en que ambos mercados se

comportan de manera atípica.

Se prueba la existencia de una relación de causalidad econométrica que va del

mercado bursátil al mercado cambiario para el año 1994 y para el periodo 1995-2001, con

datos diarios, semanales y mensuales.

Como se demuestra la existencia de una relación de causalidad econométrica, entre le

mercado bursátil y el mercado cambiario y además que el sentido de la relación de

causalidad va del mercado bursátil al mercado cambiario, se plantea un modelo de largo

plazo y de corto plazo para la estimación del tipo de cambio spot.

El planteamiento del modelo de largo plazo se sustenta en el enfoque monetario del

tipo de cambio. El modelo de corto plazo recoge a la variable de ajuste al equilibrio, que se

extrae de la estimación del modelo de largo plazo y a las variables, que de acuerdo a la

teoría del tipo de cambio y al desenvolvimiento de la economía mexicana, inciden en el

corto plazo en el tipo de cambio spot.

Al ser muchas las variables que a priori inciden en el corto plazo en el tipo de cambio

spot de México, el modelo de corto plazo viola el principio de parsimonia (ahorrativo en

parámetros) y tiene problemas para realizar inferencia estadística. Para resolver estos

problemas, se recurre al concepto de exogeneidad para discriminar variables del modelo. Al

xvii

realizar la discriminación de las variables, el número de parámetros a estimar se reducen al

mínimo. Sin embargo, aún así se encuentran cuatro modelos alternativos del tipo de cambio

spot a corto plazo. Estos cuatro modelos alternativos, se estiman y se utilizan algunos

criterios de selección para elegir el modelo que mejor se ajusta a los datos en su uso en el

pronóstico. Para seleccionar el modelo de pronóstico, se destacan los criterios de Akaike y

de Schwarz, así como también se realiza la etapa de verificación de la metodología de Box-

Jenkins.

El modelo elegido que explica al tipo de cambio spot para la economía mexicana en el

periodo 1995-2001, depende de la oferta monetaria de los Estados Unidos, del índice del

volumen de la producción industrial de México, de la tasa de interés interna de corto y

largo plazo (tasa de interés de los Cetes a 91 días y a 28 días), del índice de precios y

cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores, de las reservas internacionales de México,

del índice del tipo de cambio real, del riesgo y del tipo de cambio spot en periodos

retrasados.

Una vez elegido el modelo de pronóstico, se pasa a la etapa de evaluación, es decir, el

modelo del tipo de cambio spot se somete a una serie de pruebas para evaluar el desempeño

del pronóstico. Para evaluar al modelo de pronóstico, se utiliza, entre otros estadísticos, al

coeficiente de desigualdad de Theil y se recurre al concepto de pronóstico óptimo. El

desempeño del pronóstico resulta favorable, sin embargo el pronóstico del tipo de cambio

spot no cumple con todas las propiedades para ser un pronóstico óptimo.

El pronóstico del tipo de cambio spot para la economía mexicana, se estima para 22

etapas fuera de la muestra, es decir, se calcula del mes de septiembre de 2001 al mes de

junio del 2003. Además, se estima el pronóstico de esta variable hasta junio de 2005 como

un modelo AR(1).

xviii

SUMMARY

The aim of this thesis is demonstrate that as for Mexico, there is a relationship of

econometric cause between the spot exchange rate (TCS) and the Mexican stock exchange

price index (IPC). Therefore, a model was built in order to predict both markes’ behavior in

time.

To reach this aim, the theoretical basis of both, the exchange and stock markets have

been established; predictability is revised and the econometrical tool on co-integration,

cause and prediction of the regression model, have been pointed out; there is also a

historical detailed account of the stock market development as well as the Mexican

exchange market when they have behaved atypically.

For daily, weekly and monthly data was proved that there is a relationship of

econometric cause. This relationship goes from the stock market to the exchange market in

1994 and in the period 1995-2001.

Since the existence of a relationship of econometric cause between both markets, has

been shown and it goes from the stock market to the exchange market, a model of long and

short-term was stated to estimate the spot exchange rate.

The idea of a long-term model was supported by he monetary sight on the rate

exchange. The short-term model comprises the balancing adjustment parameter, which

comes by estimating the long-term and the parameters that according to the theory of rate

exchange and the development of Mexican economy, fall into the short-term in the spot

exchange rate.

Since many variables fall into the short-term in the Mexican spot exchange rate, the

short-term model violates the principle of moderation (saving parameters) and gets into

trouble when marking statistics inference. To work out these problems, it is necessary to

turn to exogenity in order to discriminate parameters of the model.

xix

When discriminating the variables, the amount of parameters to be estimated goes

down to the minimum. Nevertheless, there are four models were estimated; and some kind

of selection criteria was applied to choose the model that best adjust to date when being

used in forecasting. To choose the forecasting model, Akaike’s and Shwarz’s criteria are

brought out as well as the verification stage of the methodology of Box-Jenkins.

The model choose, which explains the spot exchange rate for the Mexican economy

in the period 1995-2001, depends on the following: the monetary offer of the United States,

the index of industrial production of Mexico, the short and long-term domestic interest rate

(cetes interest rate at 28 and 91 days), the Mexican stock exchange price index, the

international Mexican reserves, the real rate exchange index, the risk and the spot exchange

rate in lag period.

Once the forecasting model has been chosen, it is time to go on to evaluation, that is,

the spot exchange rate model is subject to a series of test in order to evaluate the forecasting

performance. In order for the forecasting model to be evaluate, the inequality coefficient

of Theil is used among other statistics along whit the concept of very best forecasting. The

forecasting performance turns well, however the forecasting of the spot exchange rate does

not meet all the necessary features to be efficient.

Finally the forecasting of the spot exchange rate the Mexican economy is estimated in

22 stages out of the sample, that is, it is calculated from September 1001 to June 2003 and

also it is estimated from August 2003 to June 2005, as a AR(1) model.

xx

INTRODUCCIÓN

La problemática económica y financiera que ha venido viviendo nuestro país se refleja

principalmente en el comportamiento del mercado bursátil y el mercado cambiario. El

movimiento abrupto de estos dos mercados, muestran que ambos están íntimamente

relacionados y que las variables que afectan a uno de estos mercados pueden afectar al otro.

Además, según la experiencia histórica de nuestro país, es evidente que el movimiento

tanto del mercado bursátil como del mercado cambiario han provocado las peores crisis

económicas y financieras de que se tenga memoria en México. Es por esta razón que

estudiar al mercado bursátil y al mercado cambiario con mayor profundidad se vuelve un

imperativo y más aún, poder predecir su comportamiento se convierte en un reto.

Dada mi inquietud por estudiar la relación entre el mercado cambiario y el bursátil y

poder predecir su comportamiento, el objetivo de esta tesis es el siguiente:

Demostrar que para el caso de México, existe una relación de causalidad econométrica

entre el tipo de cambio spot (TCS) y el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa

Mexicana de Valores (IPC). En consecuencia, se construyó un modelo capaz de predecir el

comportamiento de ambos mercados en el tiempo.

Como hipótesis planteo que si existe una relación de causalidad econométrica entre el

tipo de cambio spot (TCS) y el índice del mercado bursátil (IPC), entonces se puede

construir un modelo capaz de predecir el comportamiento de ambos mercados en el tiempo.

Para cumplir con el objetivo que me he propuesto, esta tesis se divide en cuatro

capítulos. En el primer capítulo, se encuentran los modelos teóricos más relevantes del tipo

de cambio y del mercado bursátil; así como también una revisión de la literatura sobre la

predictibilidad de ambos mercados; además se estudia la relación teórica que a nivel

macroeconómico y microeconómico tienen los mercados bursátiles y cambiarios; y en la

última parte de este capítulo se esboza brevemente, la metodología econométrica a utilizar

en el desarrollo mismo de la tesis. En el segundo capítulo, se hace un recuento histórico de

la relación entre el mercado bursátil y el mercado cambiario en México, destacando los

momentos y las variables que anteceden a sus caídas más bruscas; además al final de este

xxi

capítulo, se prueba la relación de causalidad econométrica entre ambos mercados en el año

1994 (sin incluir los días de la fuerte devaluación del peso de diciembre de este año) y para

el periodo 1995 a agosto del año 2001, con datos diarios, semanales y mensuales. En tercer

capítulo de esta tesis, se definen y analizan en forma econométrica las variables que, a

partir del recuento histórico de México, inciden en mercado cambiario y en el mercado

bursátil; además, en este capítulo se plantean y estiman los modelos de corto y de largo

plazo del tipo de cambio spot. En el cuarto capítulo, se elige el modelo del tipo de cambio

spot que se usará en el pronóstico y se predice el tipo de cambio spot a 22 etapas fuera de la

muestra y como un modelo AR(1) hasta junio de 2005. La última parte de esta tesis

comprende las conclusiones generales y la bibliografía.

1

CAPÍTULO I. EL MERCADO CAMBIARIO Y EL MERCADO BURSÁTIL Cuando se hace referencia al mercado cambiario y al mercado bursátil generalmente se realiza en ausencia de sus sustentos teóricos. Sin embargo, para tener un mejor conocimiento de estos mercados y de sus posibles movimientos en el futuro, es preciso ubicarlos en sus orígenes teóricos. Como los antecedentes de la teoría de estos dos mercados forma parte de la teoría monetaria, el retroceder a conceptos como el dinero, la neutralidad del dinero y las teorías alternativas de la demanda de dinero no es un trabajo en vano, sino más bien constituye una forma de emprender el camino para su estudio. Una vez que se revisan los principios de la teoría monetaria sobre el dinero, la neutralidad del dinero y la demanda de dinero, los modelos del tipo de cambio y del mercado de bursátil son más fáciles de comprender en sus relaciones internas. En lo que se refiere a la predicción del mercado cambiario y al mercado bursátil y después de una larga lectura de las investigaciones de los autores más reconocidos sobre el tema, se comprende que aunque la mayoría de los modelos de predicción se basan en los fundamentos de estos mercados, la predicción es un trabajo empírico que se alimenta de los avances econométricos. Por otro lado, la relación más evidente entre el mercado bursátil y el mercado cambiario es la que existe en la balanza de pagos, puesto que los flujos de capital en inversión extranjera directa e inversión en cartera, entra como componentes en la cuenta de capital, por lo que el movimiento en estas inversiones, afectan el monto de reservas internacionales o financian el déficit en la cuenta corriente, pero finalmente modifican el tipo de cambio. Afortunadamente, la relación entre dos variables también se puede medir en términos econométricos por medio del concepto de causalidad de Granger, el cual se describe en la última parte de este capítulo. Según lo comentado en los párrafos anteriores, este capítulo tiene como objetivo ubicar al mercado cambiario y al mercado bursátil dentro de sus fundamentos teóricos, estudiar los modelos más conocidos de estos dos mercados, revisar la literatura sobre predicción que se ha escrito de ellos, destacar la teoría que sustenta la relación entre el mercado cambiario y el mercado bursátil y plantear brevemente la metodología econométrica que será utilizada en el modelo de estimación y pronóstico de alguno de estos mercados, si resulta que existe una relación de causalidad en el mercado cambiario y en el mercado bursátil. 1.1. ASPECTOS TEÓRICOS La estrecha relación que existe entre el dinero y los mercados financieros como el mercado cambiario y el mercado bursátil, hace posible detener la atención en las funciones del

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dinero, en la neutralidad del dinero y en la demanda de dinero. Aunque se considera importante la oferta monetaria, en especial la generación de la base monetaria en la determinación del tipo de cambio, en esta tesis, se considera que la oferta monetaria es regulada por el banco central de cada país por lo que se supone que esta variable está dada. Este argumento no quiere decir que, la oferta monetaria no tenga efectos en el mercado monetario, únicamente significa que la oferta monetaria está regulada por las autoridades monetarias, sin detenerse a analizar si esta variable está determinada por otras variables. Sin embargo en este apartado, se estudia con mayor profundidad a la demanda de dinero porque se considera que esta forma parte fundamental de los modelos del tipo de cambio. 1.1.1. El dinero La existencia del dinero se relaciona con la evolución del hombre y se dice que es un instrumento esencial de la civilización. El dinero se utiliza para facilitar el cambio de los bienes y servicios que no se presentaba en las sociedades donde existía trueque, pero para que sea aceptado debe ser socialmente reconocido como medio de cambio1. De acuerdo a estas características, el dinero se define por distintos autores como: “El dinero es algo que la gente acepta a cambio de bienes con la expectativa de trasmitirlo a una tercera persona en un cambio adicional . Una característica esencial del dinero es la confianza general de su aceptación como medio de cambio”2. “El dinero es un bien que actúa como medio de cambio, unidad de cuenta y almacén de valor ...cuya característica fundamental es ser un fenómeno social porque existe dentro de los marcos sociales y económicos bien particulares”.3 A partir de estas definiciones se deducen las principales funciones del dinero: Como medio de cambio el dinero sirve para realizar la mayoría de las transacciones de bienes y servicios que se producen en una sociedad determinada; como unidad de cuenta, todos los precios se expresan en términos del dinero; como almacén de valor el dinero tiene la capacidad de conservar valor. 1.1.2. La neutralidad del dinero Dentro de los estudiosos de la teoría monetaria se pueden encontrar dos grandes grupos de economistas, aquellos que sostienes que el dinero es neutral y aquellos que argumentan que el dinero no es neutral.

1 Uno de los primeros autores que estudian la importancia del dinero en las sociedades modernas es James S. Duesenberry en su libro Moneda y Crédito Impacto y Control, México, Unión Tipográfica Editorial Hispano Americana, traducido al español en 1965. 2 Ibid, p.8. 3 Harris Laurence, Teoría Monetaria, México, Fondo de Cultura Económica, 1985, p. 15

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Se dice que el dinero es neutral si un cambio en las cantidades de éste no altera el equilibrio real del sistema económico; como por ejemplo el ingreso, el producto y el empleo. Este argumento de la neutralidad del dinero tiene su origen con la llamada ley de Say que dice que toda oferta crea su propia demanda o bien que los agentes económicos únicamente venden bienes solo para comprar bienes4. Otra fuente importante de este argumento es la ley de Walras. Según esta ley, las demandas excedentes en todos los mercados deben ser idénticamente iguales a cero o bien, que el total de oferta de bienes y de dinero sea idénticamente igual a la demanda de bienes y de dinero5. Los supuestos que están detrás del argumento de la neutralidad del dinero son: que la economía se encuentra en equilibrio de pleno empleo y que los precio son totalmente flexibles; de esta manera, los precios se mueven ante cualquier exceso de demanda y oferta para equilibrar los mercados. La teoría cuantitativa del dinero se representa generalmente por la ecuación de Fisher y por la ecuación de Cambridge. 1. La ecuación de Fisher se expresa de la siguiente forma

PTMV = (1.1)

donde M es la cantidad de dinero en circulación, V es la cantidad de dinero para realizar el total de transacciones y P es la cantidad de bienes, servicios y valores que se transfieren. En esta ecuación el hecho fundamental es una transacción, es decir, un intercambio en que un agente económico le transfiere bienes, servicios y valores a otro y este último recibe una cantidad de dinero. El término de la izquierda de esta ecuación, expresa las transferencias de dinero y el segundo miembro las transferencias de bienes, servicios y valores. Si se desglosa el segundo término de la ecuación de Fisher, este representa un precio multiplicado por la cantidad. Por ejemplo, el precio del trabajo por la cantidad de horas trabajadas o el precio de una acción por la cantidad de acciones. En forma global, este segundo miembro sería el índice de precios de una canasta por la cantidad de bienes servicios y valores que se intercambian, de esta forma PT representaría el valor nominal de las transacciones. Como estos intercambios se dan constantemente PT expresaría la cantidad de dinero necesaria por unidad de tiempo o bien un flujo de bienes, servicios y valores transferido. El primer miembro de la ecuación de Fisher, es la cantidad de dinero que cambia de manos y al contrario del segundo término que es un flujo, este miembro se considera un

4 Harry Johnson. Ensayos de Economía Monetaria. Buenos Aires. Amorrortu editores, 1970, pp. 23. 5 Aunque la ley de Walras tuvo problemas de identificación del nivel absoluto de los precios, Patinkin lo resuelve a través de la introducción del efecto de saldos reales sin alterar el supuesto esencial de la neutralidad del dinero.

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stock. Si se desglosa este miembro, M representa la cantidad de dinero en circulación y V el número de veces que esta cantidad rota por unidad de tiempo. La ecuación (1.1) también es conocida como la ecuación de transacciones por el énfasis que se les da a éstas6. Con el desarrollo de la contabilidad nacional y social el término transacciones se ha conectado con el de ingresos, es por ello que la ecuación de Fisher también se expresa de la siguiente forma

PyMV = (1.2)

donde M es la cantidad de dinero en circulación, V es el número medio de veces que se utiliza el medio circulante para realizar las transacciones de los bienes finales, P es el índice de precios y “y” es el ingreso nacional real. La ecuación anterior se distingue de la ecuación (1.1) porque en esta última se considera sólo las transacciones de los bienes finales o bien el valor neto agregado del total de transacciones, mientras que en la ecuación (1.1) se consideran las transacciones de los bienes intermedios y finales. Para Milton Friedman (1987) la diferencia de estas dos versiones de la teoría cuantitativa estriba en que cada una de ellas tiene una percepción distinta de las funciones del dinero. Para la versión de transacciones, resalta la separación entre el acto de compra y el acto de venta que caracteriza a una economía monetaria y la necesidad de tener una mercancía que sea socialmente reconocida para facilitar el intercambio. La versión de ingreso, resalta la utilidad del dinero como reserva de valor durante el intervalo de tiempo que existe entre la venta y la compra. En la primera, toda oferta crea su propia demanda (se cumple la ley de Say); mientras que en la segunda, como existe la separación del acto de compra y de venta no se cumple la ley de Say. 2. La ecuación de Cambridge se deriva de una ecuación de demanda de dinero, de una ecuación de oferta de dinero y una ecuación de equilibrio entre la demanda de dinero y la oferta de dinero. La ecuación de demanda de dinero kPyM D = (1.3) La ecuación de oferta de dinero SS MM = (1.4) La condición de equilibrio

DS MM = (1.5)

Sustituyendo (1.3) y (1.4) en (1.5), la ecuación de Cambridge es kPyM S = (1.6)

donde SM es la oferta de dinero, k es la cantidad deseada de saldos monetarios, P es el índice de precios y “y” es el ingreso nacional real. La ecuación de demanda de dinero

6 Milton Friedman en su libro El marco monetario de Milton Friedman. Un debate con sus Críticos. editado en la ciudad de México por Premia editora de libros, S. A., en 1987 profundiza sobre la versión de transacciones como forma de expresar a la teoría cuantitativa del dinero.

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expresa la idea de que los agentes económicos desean mantener una porción k dada de su ingreso nominal (Py) en forma de saldos monetarios nominales. La ecuación 1.4 expresa la idea de que la oferta de dinero se determina en forma exógena y la ecuación 1.5 es la ecuación de equilibrio donde la oferta de dinero se iguala con la demanda de dinero. Como se puede observar en la ecuación de Cambridge, el término k (saldos monetarios deseados) es el factor que distingue a esta versión de la teoría cuantitativa de la de transacciones, porque los agentes económicos desean tener una parte de su ingreso en forma de saldos monetarios en efectivo, es decir, se concibe al dinero como reserva de valor. Más bien la ecuación de Cambridge, sería la versión de ingresos de la que habla Milton Friedman en 1987. Descritas la ecuación de Fisher (en sus dos versiones) y la ecuación de Cambridge, es importante resaltar que aunque la percepción de la función del dinero es distinta en la versión de transacciones y en la de Cambridge, se ha considerado al término velocidad de circulación del dinero (V), saldos en efectivo deseados (k) y al producto e ingreso real (y) como términos fijos, debido a la constancia del nivel de transacciones existentes en la economía para k y V, y a que también se supone que el producto nacional real se encuentra en nivel de pleno empleo. Vistas de esta manera a las versiones de la teoría cuantitativa del dinero, éstas se encontrarían dentro de las teorías generales del nivel absoluto de precios, porque dada la igualdad entre oferta y demanda de dinero con “y”, V y k constantes, cualquier incremento en los saldos monetarios afecta al nivel de precios únicamente. Por lo que se infiere, que en estas versiones se considera al dinero como neutral. La teoría cuantitativa moderna representada por Milton Friedman y sus seguidores de la escuela de Chicago, también sostienen el principio de la neutralidad del dinero. En estudios posteriores, la hipótesis de expectativas racionales de la teoría monetaria Neo-walrasiana se utiliza para sustentar la neutralidad del dinero en el corto y en el largo plazo7. Esta hipótesis, sostiene que la tasa de inflación esperada es la esperanza matemática de la tasa efectiva de inflación dada toda la información disponible. En términos formales las expectativas racionales se generan como: )/( 1−= tt

et ZpEp && (1.7)

donde e

tp& es la tasa de inflación esperada, tp es la tasa de inflación efectiva, 1−tZ es el conjunto de información disponible. Según la hipótesis de expectativas racionales, los agentes económicos al principio del periodo tienen información eficiente acerca del comportamiento pasado, presente y futuro de las variables económicas por lo que ellos pueden pronosticar la tasa de inflación esperada. Si los agentes económicos forman expectativas racionales, cualquier incremento en la oferta de dinero se traduce en un incremento en la misma proporción en el nivel de precios, dejando intacto el nivel de producto y de inversión. El principal supuesto que está detrás de la hipótesis de

7 Rogerio Studart. Invesment Finance in Economic Development. London y New-York, 1993, pp. 12 y 13.

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expectativas racionales, es que los mercados son perfectos y que en ellos la información no tiene ningún costo. A partir del breve recuento de las diferentes escuelas que sostienen la neutralidad del dinero se observa, que este es un principio fundamental de los economistas clásicos y neoclásicos en los cuales el dinero juega principalmente dos funciones, a saber: como medio de cambio y como unidad de cuenta8 . Contrariamente a los economistas que sostienen la neutralidad de dinero, se encuentran a aquellos que la rechazan: Duesenberry (1965) argumenta que aunque el dinero es muy útil en las sociedades más desarrolladas y que incluso el dinero ha facilitado este desarrollo, éste también es el origen de las inflaciones y de las depresiones de las sociedades industriales. La causa principal de tantos problemas que acarrea la utilización del dinero es que éste permite separar el proceso de cambio en dos partes, por lo que todo se puede comprar con dinero. Keynes (1926), por ejemplo, afirma que como el dinero puede ser visto como reserva de valor9 y como la incertidumbre, acerca del desenvolvimiento futuro de la economía, permea las decisiones presentes de los agentes económicos, el dinero no es neutral. Es precisamente esta característica del dinero la que genera problemas en el sector real de la economía, porque da origen a constantes alteraciones en su demanda y oferta. Un cambio abrupto en las expectativas de los agentes económicos, puede generar un exceso de demanda de dinero o excesos de oferta de dinero que modifican las decisiones de inversión y alteran el ingreso y el empleo en una economía de mercado. Según Studart (1993), el principio de la demanda efectiva10 de Keynes es el resultado de la descripción de la economía de mercado como una economía de producción monetaria donde el dinero no es neutral y las expectativas de ganancia son guiadas por las decisiones de mercado. Para Studart (1993), la demanda efectiva será menor porque las expectativas acerca de la evolución de la economía no son favorables lo cual incrementa la demanda de dinero para utilizarlo en un periodo futuro y obstruye la inversión directa a través de crédito bancario lo que afectará al nivel de empleo y de producto.

8 Rogerio Studart op. cit. p. 20 hace una breve introducción de los orígenes del argumento del ahorro previo donde estudia las fuentes del principio de la neutralidad del dinero. 9 Al ser el dinero un activo líquido por excelencia es más seguro conservarlo en tiempos de incertidumbre con lo cual se pospone el gasto cuando el futuro es incierto. 10 La demanda efectiva es el punto donde se igualan el precio Oferta Global y el precio de la Demanda Global. La demanda efectiva puede estar deprimida si el producto que los empresarios esperan recibir de la producción correspondiente a un cierto nivel de empleo (precio de Oferta Global) es mayor al importe del producto que los empresarios esperan recibir de su producción dado un cierto nivel de empleo (precio de la Demanda Global), es decir, si el flujo de ingresos que esperan recibir los empresarios es menor al planeado la demanda efectiva será menor. El hecho de que la demanda efectiva sea menor afectará al nivel de empleo y al nivel de producto.

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Dentro de la corriente Keynesiana (Síntesis Neoclásica/Keynesiana), el efecto Piguo conocido también como el efecto riqueza de Meltzer es un claro ejemplo de la no neutralidad del dinero por lo menos en el corto plazo. Este efecto permite demostrar que una economía con precios flexibles, mantendría la ocupación total en oposición al equilibrio con desempleo del que hablaba Keynes. El efecto Pigou sostiene que un cambio en la riqueza real o en la cantidad de dinero existente en la economía, tiene efectos sobre la tasa de interés y sobre el consumo. Si se parte de un momento donde hay oferta excedente en los mercados de mano de obra y de bienes, el ajuste macroeconómico en una economía de precios flexibles, provoca una reducción general de precios, lo cual hará que el valor de la riqueza real aumente y que el consumo planeado se incremente lo suficiente para que la función de gasto se eleve y con este aumento se alcance el equilibrio con pleno empleo. Un efecto derivado de un incremento en la riqueza, es que la baja en el nivel general de precios libera dinero del saldo para transacciones y lo arroja a los saldos especulativos. Con una oferta excedente de bonos, la tasa de interés tiende a bajar, por lo que la inversión planeada aumenta. Sin embargo la no neutralidad del dinero en los modelos keynesianos responde a la existencia de ilusión monetaria11 definida como: “El comportamiento de un individuo refleja ilusión monetaria si cambia su demanda y oferta en términos reales en respuesta a un cambio en una variable nominal”12. El hecho que el cambio en el nivel general de precios (variable nominal) cambie el valor real de la demanda especulativa, es el origen de la no neutralidad del dinero. Pero , la no neutralidad del dinero en los modelos keynesianos es concebida en el corto plazo, porque en el momento que se logra alcanzar el pleno empleo a través del efecto riqueza, prevalece ésta. Los llamados nuevos Keynesianos también sostienen la no neutralidad del dinero. La rigidez de los precios a corto plazo, es uno de los factores más importantes por el cual el dinero provoca movimientos en las variables reales. Pero en contraste con lo que proponen los teóricos de la síntesis, en vez de que el efecto Pigou se cumpla por la flexibilidad de los precios y se llegue al pleno empleo, la rigidez en los precios tiene efectos multiplicadores que magnifican los desequilibrios en la economía que evitan alcanzar el pleno empleo. En la mayoría de los casos, estos desequilibrios están presentes porque los precios no se ajustan instantáneamente a las variaciones en las cantidades . La explicación de este proceso es el siguiente: Supóngase que por alguna razón, los gastos de los consumidores disminuyen y que por esta baja se genera un exceso de oferta de mercancías, al ver los empresarios que sus ingresos efectivos son menores a los planeados, en vez de bajar sus precios, reducen la 11 La ilusión monetaria no es posible cuando los agentes económicos forman expectativas racionales. 12 Harris Laurence, op. cit. p. 303

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demanda de mano de obra, generando un exceso de oferta de mano de obra y como los salarios reales son rígidos a la baja, esto genera aún más desempleo por el efecto del multiplicador Keynesiano, presentándose una demanda efectiva más deprimida. En este caso como los precios son rígidos, las mercancías y la mano de obra se venden a precios de desequilibrio. Los nuevos Keynesianos explican que las rigideces en los precios, derivan de la información imperfecta que priva en los mercados. El subastador que provee de información gratuita y completa del conjunto de precios de equilibrio en los mercados, en realidad no existe: la información es costosa y tardada. La información imperfecta en los mercado, se convierte en la causa de que los empresarios y los trabajadores no puedan vender a los precios de equilibrio y mientras reciben esa información sus precios se desvían del equilibrio. Algunos nuevos Keynesianos sostienen que los mercados imperfectos prevalecen porque los bienes no se intercambian por bienes, se intercambian por dinero. Es por tanto, que la función del dinero como medio de cambio es la fuente de desequilibrio en la economía13. 1.1.3. La demanda de dinero Los factores que condicionan la demanda de dinero que los agentes económicos desean mantener, se encuentran íntimamente relacionadas con las funciones del dinero en una economía monetaria. Una constante que aparece en los distintos enfoques teóricos de la demanda de dinero, es que los agentes económicos demandan saldos monetarios para realizar sus transacciones. Si embargo, donde los distintos enfoques teóricos difieren, es en la parte del dinero que el individuo conserva después de llevar a cabo el intercambio de los bienes y servicios que él necesita. Es por ello que en este apartado se sintetizan los motivos por los cuales los distintos enfoques teóricos explican los determinantes de la demanda de dinero. 1.1.3.1. La demanda de dinero en la teoría cuantitativa La demanda de dinero en la teoría cuantitativa, se expresa generalmente por la ecuación de Fisher y por la ecuación de Cambridge. La demanda de dinero en la ecuación de Fisher se presenta en dos versiones: la de transacciones y la de ingreso.

13 Como todo se intercambia por dinero, los empresarios al ver que sus ventas efectivas son menores a las planeadas, no perciben que reduciendo su demanda de trabajo genera menor demanda porque la mano de obra se intercambia por dinero y no por las mercancías que produce ésta.

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CUADRO 1.1 LA DEMANDA DE DINERO EN LA TEORÍA CUANTITATIVA

Versión de transacciones Versión de ingreso PTVM d = (1.8) PyVM d = (1.9)

Donde Donde dM = la demanda de dinero

P = el índice de precios T = las transacciones de bienes, servicios y valores.

dM = la demanda de dinero P = el índice de precios “y” = el ingreso neto real

En este cuadro la ecuación (1.8) se conoce como la versión de transacciones de la demanda de dinero; en esta versión se demanda dinero con el fin de realizar todas las transacciones necesarias de bienes, servicios y valores que se intercambian en una economía a un nivel de precios determinado. Esta versión, incluye la cantidad de dinero requerido para llevar a cabo las transacciones intermedias y de capital. La ecuación (1.9) se conoce como la versión de ingreso de la demanda de dinero, en esta versión se demanda dinero con el objetivo de realizar todas las transacciones finales sin contabilizar las intermedias, es decir, se demanda dinero por una cantidad igual al precio del producto agregado. Además en esta versión de ingresos, se mantiene constante el producto agregado neto porque se supone que la economía se encuentra a nivel de pleno empleo y la velocidad del dinero también se supone fija, por las pautas de transacciones de los agentes económicos. En la ecuación de Cambridge, la demanda de dinero está dada por la ecuación (1.3) vista en el inciso anterior kpyM d = (1.3)

donde dM es la demanda de dinero, k es la cantidad deseada de saldos monetarios, P es el índice de precios y “y” es el ingreso nacional real. La ecuación de demanda de dinero de Cambridge, expresa que los agentes económicos demandan una porción deseada de saldos monetarios (k) de su ingreso nominal (Py). Según Milton Friedman (1987) la porción deseada de saldos monetarios, distingue a la ecuación de Cambridge de la ecuación de Fisher, porque al ser esta porción deseada, la demanda de dinero también es una cantidad deseada y habría que preguntarse por qué los agentes económicos, desean mantener esa cantidad de saldos monetarios en su poder, es decir, porque estos agentes desean conservar dinero. Este argumento es la pieza central que distingue la ecuación de Fisher y la ecuación de Cambriage porque mientras en la primera se cumple la ley de Say automáticamente, en la segunda no necesariamente porque el dinero se conserva. Sin embargo, en la mayoría de la literatura que habla sobre la ecuación de Cambridge, se supone que la porción k de saldos monetarios deseados es fija, dada la constancia del nivel de transacciones que los agentes económicos tienen. Además, al igual que en la ecuación de Fisher, el ingreso se mantiene constante porque se supone que la economía se encuentra a nivel de pleno

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empleo. La constancia de la porción de los saldos monetarios deseados y del nivel del producto, hacen que la demanda de dinero dependa del nivel de precios únicamente. 1.1.3.2. La demanda de dinero en Keynes El tema de la demanda de dinero en Keynes, se aborda con mayor profundidad en la Teoría General, cuando estudia la tasa de interés14. Para Keynes las preferencias psicológicas del individuo en el tiempo, requieren dos clases de decisiones: una es la denominada propensión a consumir y la otra es la parte del ingreso que no se consume. Esta última representa poder adquisitivo para el consumo futuro. Una vez que los individuos toman esta clase de decisiones, les queda una decisión por resolver, en que forma conservar el poder adquisitivo de su ingreso corriente o de sus ahorros que finalmente se convertirán en consumo futuro. A esta clase de decisiones Keynes les llama preferencia por la liquidez. Esta variable, fija la cantidad de dinero que el público desea tener en un momento dado para conservar su riqueza15 y además, esta variable existe porque hay incertidumbre respecto al futuro de la tasa de interés. La preferencia por la liquidez es vista por Keynes como una variable de potencialidad que fija la cantidad de dinero que entra en una economía y que depende básicamente de la incertidumbre de la tasa de interés futura o bien de las expectativas respecto al futuro de esta tasa. Según Keynes existen tres clases de preferencias por la liquidez que dependen de: 1. El motivo transacción. El motivo transacción surge por la necesidad efectiva para realizar transacciones corrientes de cambios personales y de negocios. 2. El motivo precaución. Este motivo existe por el deseo de seguridad de conservar el dinero en efectivo frente a la incertidumbre que genera tenerlo en otras formas equivalentes. 3. El motivo especulación. El motivo especulación surge con el propósito de conseguir ganancias, por saber mejor que el mercado (analizar una serie de hechos presentes y adelantase a lo que acontezca en el mercado), lo que el futuro traerá consigo.

De estas tres clases de preferencia por la liquidez, la que depende del motivo especulativo es la más importante para Keynes, porque es la más sensible a la tasa de interés, pero no a la tasa de interés corriente sino a la incertidumbre de la tasa de interés futura . La preferencia por la liquidez por el motivo transacciones más bien depende del nivel del ingreso.

14 Capítulo 13 del libro La Teoría General de la Ocupación el Interés y el Dinero cuyo autor es John Keynes (1926), impreso en México por el Fondo de Cultura Económica en 1985. 15 Keynes dice que cuando se hable de la preferencia por la liquidez se debe hacer la distinción, entre el uso del dinero para los negocios y el que tiene como reserva de valor. Es este último el de mayor relevancia cuando se estudia la preferencia por la liquidez.

11

“...el motivo transacción y el motivo precaución absorben una cantidad en efectivo que no es muy sensitiva a los cambios en la tasa de interés como tal y aparte de sus reacciones sobre el nivel de ingresos, de tal manera que la cantidad total de dinero, menos esa cantidad, está disponible para satisfacer las preferencias por la liquidez debido al motivo especulación...”16. Con lo que respecta al motivo precaución de la demanda de dinero, Keynes lo trata de dos maneras diferentes en la Teoría General, una que depende del nivel del ingreso, como lo refiere en la cita anterior, y la otra que depende de la tasa de interés, porque aunque no gane ningún beneficio el conservar el dinero en forma liquida, tampoco obtendrá perdidas derivadas por invertir en activos alternativos al dinero, es decir, mantener el dinero liquido con fines precautorios no involucra ningún riesgo. Sin embargo, la tasa de interés de la cual depende el motivo precautorio, es la tasa de interés corriente, porque entre mayor sea ésta, mayor será el rendimiento de los bonos, lo cual compensará al individuo parte de su riesgo. 1.1.3.3. La demanda de dinero en la teoría Keynesiana La demanda de dinero para los economistas Keynesianos17 depende del nivel de transacciones y de los saldos en efectivo que los agentes desea retener para convertirlos en otra forma diferente al dinero líquido. La demanda de dinero para transacciones depende a su vez del nivel de ingreso. La otra parte de la demanda de dinero depende de la tasa de interés de los bonos18 . Siendo que la demanda de dinero, según la teoría Keynesiana, depende básicamente del ingreso y de la tasa de interés de los bonos, la ecuación de la demanda de dinero esta dada por: )()( rLyLM d += (1.10) donde dM es la demanda de dinero, “y” es el nivel de producto que se supone constante y r es la tasa de interés de los bonos. Con derivadas parciales

0⟩∂

∂

yM d

0⟨∂∂rM d

Lo que dice la ecuación (1.10) y sus derivadas parciales es que un cambio en el nivel del ingreso, provoca una variación de la demanda de dinero en la misma dirección y un

16 John Keynes, op. cit., p. 154. 17 Harris Laurence (1985) divide la demanda de dinero de la teoría Keynesiana en el motivo transacción, especulación y precaución. Pero aclara que aunque esta división es igual a la que realiza Keynes en la Teoría General, la motivación especulativa de la preferencia por la liquidez en los keynesianos no depende de la incertidumbre sino de la tasa de interés corriente 18 La variable que equilibra directamente al mercado de dinero monetario en el modelo Keynesiano es la tasa de interés, es por ello que esta variable es de suma importancia en el mercado de bonos.

12

cambio en la tasa de interés provoca una variación en dirección opuesta en la demanda de dinero. Es importante destacar, que aunque no hay mucha diferencia entre la percepción de Keynes y de los economistas Keynesianos en la parte de la demanda de dinero que depende del nivel de ingreso, si la hay en la otra parte que está determinada por la tasa de interés. Para los economistas Keynesianos, la parte de los saldos en efectivo que desean mantener los individuos después de haber satisfecho la demanda para transacciones, depende de la tasa de interés corriente no de la incertidumbre sobre la tasa de interés futura de la que habla Keynes en la motivación especulativa por la preferencia a la liquidez. 1.1.3.4. La demanda de dinero en el enfoque de cartera El enfoque de cartera nace como una interpretación particular de la teoría de la preferencia por la liquidez de Keynes. Este enfoque se ha desarrollado de acuerdo a los lineamientos sugeridos por Hicks y desarrollados por Tobin. El enfoque de cartera retoma principalmente la preferencia por la liquidez por el motivo precaución del que hablaba Keynes (aunque este enfoque no realiza ninguna subdivisión de los motivos por los cuales la gente demanda dinero como lo hace el mismo Keynes) ya que este motivo responde al deseo de los individuos por mantener saldos monetarios en forma líquida19 porque tenerlos en cualquier otra forma (bonos y acciones) implica un cierto riesgo. De esta forma, para el enfoque de cartera la función principal del dinero es ser reserva de valor, es decir, el dinero puede conservar riqueza a través del tiempo. Visto de esta forma el dinero se vuelve un acervo que conserva valor y por ello, este enfoque lo considera como un activo financiero. Al considerar al dinero como un activo financiero los individuos lo integran a una cierta cartera de valores que maximiza el rendimiento y que minimiza el riesgo20. El rendimiento de una cartera de valores se obtiene con base en la teoría clásica de las probabilidades, donde la media de la distribución de probabilidades se llama esperanza matemática que en términos del enfoque de cartera, recibe el nombre de rendimiento de los activos. Esta distribución de probabilidades estará formada por las expectativas de ganancia que tenga un individuo que posea dinero y diversos activos financieros alternativos. El riesgo21 en su forma más simple, es una medida de dispersión de los rendimientos de los activos con respecto a su media, es decir, es la raíz cuadrada de la varianza de los rendimientos. 19 En el enfoque de cartera, se considera al dinero como un activo que no tiene tasa de interés y no genera ganancias ni pérdidas de capital. 20 La construcción de carteras que otorgan el máximo rendimiento y el mínimo riesgo se ha ido desarrollando a lo largo de las tres últimas décadas por Harry Markowitz (1954), Shape (1964), Merton (1972). 21 El riesgo en la teoría de la cartera de valores sustituye al concepto de incertidumbre en la teoría de Keynes. Sin embargo, el riesgo en la teoría de la cartera es conocido y se establece por el mismo individuo mientras

13

La conclusión a la que llegan los planteamientos del enfoque de cartera es que el individuo maximizador de la utilidad y minimizador del riesgo, demandará saldos monetarios dependiendo de la tasa de interés de los bonos o activos y de la riqueza que posea. Entre mayor sea la tasa de interés, los individuos tendrán mayor preferencia por la liquidez (demandarán más dinero), porque una cartera que ofrezca más rendimientos también implica más riesgo. De esta manera la demanda de dinero estará positivamente relacionada con los rendimientos y con la tasa de interés de los bonos y/o acciones. La riqueza mantenida por los individuos también afectará la demanda de dinero, porque determina el tamaño de la cartera. Esta riqueza que se integra a la demanda de dinero en forma de saldos reales en el enfoque de cartera, se conoce como efecto riqueza o efecto Pigou del que ya se habló anteriormente. 1.1.3.5. La demanda de dinero para Friedman Friedman (1987) aborda el tema de demanda de dinero haciendo referencia a la cartera de activos porque afirma que este enfoque trata a la demanda de dinero como parte de la teoría del capital o de la riqueza. Sin embargo para Friedman es importante distinguir entre los tenedores finales de riqueza, para quién el dinero es una de las formas en que elige tener su riqueza, y la empresas para las que el dinero es un bien de producción como la maquinaria o las existencias en la bodega. 1. La demanda de los tenedores finales de riqueza depende de las siguientes variables: i) La riqueza total. Este concepto es análogo a la restricción presupuestaria en la teoría de la elección de los consumidores. Es el total del presupuesto de un individuo que debe dividirse entre las diversas formas de activos. La variable que más se acerca al concepto de riqueza total, Friedman, la define como ingreso permanente. Este ingreso es un promedio ponderado de los ingresos futuros que en individuo recibirá a través de su renta vitalicia22. ii) División de la riqueza en formas humanas y no humanas. La riqueza humana para Friedman, es la capacidad personal que tienen los individuos de ganar dinero y la riqueza no humana es aquella diferente a la humana como por ejemplo el dinero. El principal activo de la mayor parte de las tenedores de riqueza es la humana y la no humana puede tratarse como una variable más. iii) Las tasas de rendimiento esperado de dinero y de otros activos. La tasa de rendimiento del dinero puede ser cero, como es el caso tratándose de circulante o positiva si se trata de depósitos a la vista que generan un interés o negativas si se tratan de depósitos a la vista con cargos netos de servicios. La tasa nominal de rendimientos de otros activos consta de dos partes: la primera son los rendimientos o costos pagados corrientemente, como los

que el concepto de incertidumbre en Keynes es algo que no se conoce. Véase esta discusión en Rogerio Studart (1993) pág. 12. 22 Harris Laurence, op. cit., p. 157.

14

intereses de los bonos, los dividendos de las acciones o los del almacenaje de los activos físicos y el segundo es aquel que se obtiene por la variación de los precios. iv) Otras variables que determinan la utilidad inherente a los servicios prestados por el dinero en relación con los que prestan otros activos. Dentro de este inciso entran el grado de estabilidad económica que se espera prevalezca en el futuro y el volumen de transferencias de capital. Según Friedman, estas son las variables que determinan la demanda de dinero de los tenedores de riqueza, las cuales se pueden expresar en la siguiente ecuación:

( )urrrwyfPM

dtdP

Pebmp ,,,,,, 1= (1.11)

donde pM es la demanda de saldos reales deseados, py es el ingreso permanente per

cápita, w es la fracción de riqueza global que tiene forma no humana, mr es la tasa nominal esperada del rendimiento del dinero, er es la tasa nominal esperada de los valores de monto fijo, incluso de las variaciones esperadas de sus precios, dt

dPPi es la tasa esperada de

variación de los precios de los bienes y u es un símbolo global que representa cualquier variable. 2. La demanda de las empresas comerciales. La demanda de dinero para las empresas comerciales puede ser considerada igual a la ecuación anterior, excluyendo únicamente w, puesto que las empresas comerciales comprarán los servicios de la riqueza humana o no humana en el mercado. Después de una serie de simplificaciones a la que es sometida esta ecuación de demanda de dinero, se llega a ),( zyfpM ppd = (1.12) donde dM es la demanda nominal de dinero, pp son los precios permanentes, py es el ingreso permanente y z denota el resto de las variables que están en la ecuación (1.11). Sin embargo, z puede ser eliminada de esta función porque, según Friedman, empíricamente las variables contenidas en z no tienen efectos sistemáticos sobre la demanda de dinero. En consecuencia la demanda de dinero estará dada por )( ppd yfpM = (1.13)

Esta ecuación dice que la demanda de dinero depende de dos variables, a saber: de los precios permanentes y del ingreso permanente y no de la tasa de interés corriente como

15

lo sostienen los economistas Keynesianos23. Además, la variable ingreso permanente es una variable que es más estable a través del tiempo comparada con cualquier otra definición del ingreso y los movimientos en los precios afectaran a la demanda de dinero si estos movimientos se consideran permanentes. Por otra parte, al expresar a la demanda de dinero como en la ecuación (1.13) se puede observar casi una perfecta similitud con la ecuación de los teóricos cuantitativistas, es por ello que a los teóricos de la demanda de dinero del modelo de Friedman generalmente se les llama “la teoría cuantitativa moderna de la demanda de dinero”. 1.2. LOS MODELOS DEL TIPO DE CAMBIO Para poder conocer los determinantes del tipo de cambio, se requiere profundizar en los modelos teóricos de las distintas escuelas, que analizan las variables que influyen en éste a corto y a largo plazo. Es por ello que en este apartado, se destacan los modelos teóricos más importantes del tipo de cambio y los supuestos que hay detrás de cada uno de los modelos. 1.2.1. La Paridad del Poder Adquisitivo (PPA) Dentro de las teorías más viejas de la determinación del tipo de cambio, se encuentra la Paridad del Poder Adquisitivo (PPA) . Esta teoría relaciona el nivel absoluto de los precios en dos países, con el tipo de cambio (versión absoluta de la PPA) o bien las variaciones porcentuales de los precios en los dos países, con las variaciones en el tipo de cambio (la versión relativa de la PPA). Aunque esta teoría ha tenido innumerables criticas aún prevalece en la explicación del tipo de cambio sobre todo en el largo plazo, es por ello que en este apartado se explica la versión absoluta y relativa del tipo de cambio. 1. La versión absoluta de la PPA

Según la versión absoluta de la PPA, el precio de la moneda doméstica en función de la moneda extranjera, esta dada por la relación del nivel de precios internos y el nivel de precios externos. En términos del poder adquisitivo de una canasta determinada de bienes y servicios (que es igual al nivel de precios), el tipo de cambio será igual al precio en moneda doméstica de una canasta de productos vendidos en el mercado doméstico en relación con el precio de la moneda extranjera de la misma canasta de bienes. De manera formal la versión absoluta de la PPA es

E

D

ED P

PE = (1.14)

donde E

DE es el valor absoluto de la moneda doméstica en términos de la moneda,

extranjera, DP es el precio de la moneda nacional de una canasta de productos vendida en el

23 Que la demanda de dinero no dependa de la tasa de interés, en el modelo de Friedman tiene implicaciones muy importantes en la forma de la curva LM (equilibrio en el mercado monetario) ya que en un plano que relacione la tasa de interés y el nivel de producto la curva LM será vertical. Cualquier desplazamiento de la curva IS (equilibrio en el mercado de bienes) con LM vertical provocará aumentos de precios.

16

mercado doméstico, EP es el precio en moneda extranjera de la misma canasta vendida en el mercado doméstico. 2. La versión relativa de la PPA Esta versión afirma que el tipo de cambio entre dos divisas es igual a la diferencia entre las variaciones porcentuales de sus índices de precios. En términos formales la versión relativa esta dada por ED

ED ρρρ −= (1.15)

dondeE

Dρ es el tipo de cambio entre dos divisas, Dρ es la variación porcentual del nivel

de precios domésticos y Eρ es la variación porcentual del nivel de precios externos.

Si se toma tanto la versión absoluta como la relativa de la PPA, se observa que estas dos versiones afirman que el tipo de cambio debe variar de tal forma que se mantenga el poder adquisitivo de la moneda de un país, con relación al de cualquier otra divisa. Versiones más desarrolladas se pueden encontrar en Dornbusch24, donde analiza el nivel general de precios como un promedio ponderado de tres clases de precios distintos, los precios de los importables (Pm), los precios de los exportables (Px) y de los bienes no comercializables (Pn)25 . Dada esta clasificación, cada una de ellas entran en el nivel general de precios con una cierta ponderación, por lo que el niveles de precios interno y externo estarán dados por: P P p PD m

Kx n= −( )θ θ θ (1.16)

P P p PE m

Kx nE= −( )θ θ θ (1.16´)

donde PD es el nivel de precios doméstico, PE es el nivel de los precios externos y (K-θ),θ, (1-K) son las ponderaciones para cada bien dentro del nivel general de precios. Si se relaciona estos niveles generales de precios por medio de una razón se puede encontrar el nivel de precios relativo que sería el valor del tipo de cambio en la versión absoluta de la PPA26 dada por

PP

P P PP P P

D

E

mK

nK

mk

EnK=

− −

− −

( ) ( )

( ) ( )

θ θ

θ θ

1

1 (1.17)

24 Dornbusch, Rudiger. La macroecomonía de una economía abierta. Barcelona, Antoni Bosch, 1988. 25 Los bienes no comercializables son aquellos que no se comercian internacionalmente como los cortes de pelo y las casas. 26 Sin embargo, las mismas conclusiones a la que llega Dornbusch son aplicables a la versión relativa de la PPA con sólo obtener las tasas de crecimiento de los distintos precios.

17

Desarrollando la ecuación (1.15) se llega a la expresión:

PP

PP

D

E

nK

EnK=

−

−

( )

( )

1

1 (1.18)

PP

PP

D

E

n

En

K

=

−1

(1.19)

Según la ecuación (1.19) el tipo de cambio de la moneda doméstica en términos de la moneda extranjera estaría determinado únicamente por el nivel de precios internos de los precios de los bienes no comercializables. Pero como Dornbusch afirma que, el nivel de precios internos y externos vienen deternimados por las necesidades de trabajo del sector y por el nivel de salarios, se podría expresar a los precios internos y externos por medio de las necesidades unitarias de trabajo y por el nivel salarial correspondiente a cada país. Si suponemos entonces que las unidades de trabajo por el nivel salarial representan a los costos y que los precios son iguales a los costos, la PPA estaría dada por:

PP

CWC W

D

E E E

K

=

−

*

1

(1.20)

donde C CE, son las necesidades unitarias de trabajo internas y externas respectivamente y EWW *, es el nivel salarial interno y externo respectivamente. Las necesidades de trabajo con sus respectivas ponderaciones, representan las

productividades de cada país, a las cuales se les puede denotar comoβ =

−CC

K

*

1

por lo

que los niveles de precios relativos estarían dados por

PP

WW

D

E

K

=

−

β *

1

(1.21)

Esta última ecuación expresa que los niveles de precios relativos, vienen determinados por la productividad y por los niveles de salario domésticos y externos. Al mover las variables, por ejemplo hacia arriba, Dornbusch, obtiene interesantes conclusiones: 1. Aumentos en la oferta monetaria del país doméstico, dejando constantes las productividades, aumentan los salarios de ese país en forma absoluta y con ello el nivel de precios internos. Esto provocará una devaluación del tipo de cambio o un aumento de la

18

moneda doméstica en términos de la extranjera (más unidades de moneda nacional por unidad de moneda extranjera). 2. Aumentos en la productividad del sector de los bienes comercializables del país doméstico, dará lugar a disminuciones en los costos, reflejados en el salario inicial, por lo que el nivel de precios internos disminuye a medida que aumenta β. En este caso, el tipo de cambio se aprecia (menos unidades de moneda doméstica por unidad de moneda extranjera). Sin embargo, la versión absoluta y relativa de la PPA han recibido severas crítica de los estudiosos sobre el tema. La crítica más devastadora se puede observar sobre la versión absoluta de la PPA. Chacholiades (1995) sostiene que es muy difícil suponer que en el mundo real no hay costos de transporte y barreras al comercio. Además, como existen bienes no comercializables dentro de los niveles de precios de cada país, es muy difícil que estos tengan la misma ponderación para poderlos comparar de forma simple. De esta manera para Chacholiades, la versión absoluta de la PPA es inútil y se puede rechazar. Para Krugman (1998) la versión absoluta de la PPA carece de sentido porque las canastas de bienes que se incluyen en los niveles de precios no son iguales y no hay razón para que canastas diferentes de bienes tengan el mismo precio. Aunque la versión relativa de la PPA ha sido estudiada con mayor atención no deja de ser criticada por los mismos autores que rechazan a la versión absoluta de la PPA. Chacholiades (1995) dice que la versión relativa de la PPA es una proposición de estática comparativa, que se ocupa de los efectos de la inflación de un punto de equilibrio a otro. Además, esta versión no toma en cuenta la tecnología, las ofertas de los factores, los niveles de empleo ni los movimientos de capital para la explicación de los tipos de cambio. No los toma en cuenta debido a que estos elementos se suponen constantes ya que esta teoría se basa en la neutralidad del dinero y en la teoría cuantitativa. Para Krugman (1998) la versión relativa de la PPA es importante, porque se pueden comparar las variaciones porcentuales de los tipos de cambio con los diferenciales de inflación y estas variaciones de los niveles de los precios relativos, pueden aproximarse a las variaciones de los tipos de cambio. 1.2.2. La Paridad de Intereses: un modelo de corto plazo del tipo de cambio Los teóricos de la condición de la paridad de intereses conciben al tipo de cambio como el precio de la moneda de un país en función de otra moneda. Visto al tipo de cambio como la razón de dos divisas, cada una de ellas se considera como un activo financiero y como tal el comportamiento de cada una de estas divisas, estará regido por los principios aplicables a cualquier otro activo.

19

Como el precio de un activo financiero, la divisa estará determinado por la cantidad de bienes y servicios que ésta pueda adquirir en el futuro. De esta forma, el valor actual de la divisa estará relacionado con las expectativas que se tengan de ella en el futuro. La demanda de activos en divisas depende de las mismas variables que afectan a cualquier otro mercado de activos, a saber: de la tasa de interés y de la evolución esperada de una moneda frente a otra. A su vez, la tasa de interés y la evolución esperada de una moneda frente a otra están relacionadas con otras tres variables: 1. La rentabilidad real esperada del activo, es decir, la tasa de interés que verdaderamente se espera recibir descontando la variación en el nivel de precios. 2. El riesgo, visto como la variabilidad de la riqueza del ahorrador en un cierto período. 3. La liquidez, es decir, la facilidad con que el activo puede ser vendido o intercambiado por otros. La condición de la paridad de intereses dice que el mercado de depósitos en divisas se encuentra en equilibrio cuando todas las divisas ofrezcan la misma rentabilidad esperada. De acuerdo a esta condición, las diferencias de la tasa de rentabilidad esperada entre los depósitos en moneda doméstica y extranjera debe ser igual a cero (Z=0). Si se denota a la tasa de depreciación esperada de la moneda doméstica con respecto a la moneda extranjera como

λ =−e ee

e

(1.22)

Es decir,

λ = −ee

e

1 (1.22´)

donde λ es la tasa de depreciación de la moneda doméstica con respecto a la moneda extranjera, “e” es el tipo de cambio expresado en unidades de moneda doméstica por unidad de moneda extranjera y ee es el tipo de cambio esperado. Además, si se denotan a las rentabilidades internas y externas como r rE, , respectivamente, se tiene que la condición de la paridad de intereses será

Z r r eeE

e

= − − +1 (1.23)

aplicando el equilibrio en el mercado de divisas (Z=0), se puede obtener, a partir de la ecuación (1.23), el tipo de cambio que mantiene la condición de la paridad de intereses es

r r eeE

e

− + =1 (1.24)

De donde

e er r

e

E

=− +1

(1.24´)

20

siendo r rE+ < 1. Si la tasa de cambio esperada y la tasa de interés interna se mantienen constantes, un aumento en la tasa de interés externa hará que el tipo de cambio aumente (hay una devaluación de la moneda doméstica porque se dan más unidades de moneda doméstica a cambio de una unidad de moneda extranjera). Un aumento en la tasa de interés interna, dejando las otras dos variables constantes, provoca una disminución del tipo de cambio (hay una apreciación de la moneda porque se dan menos unidades de moneda doméstica por unidad de moneda extranjera). Dado que, en la condición de la paridad de intereses, la tasa de interés ejerce presión sobre el tipo de cambio, es importante recordar la teoría de la demanda de dinero que está detrás de esta condición. La función de la demanda de dinero que se considera, es la del enfoque de la Síntesis Neoclásica, donde la tasa de interés es la variable que equilibra el mercado monetaria. Según este enfoque cualquier exceso de demanda de dinero hará que aumente la tasa de interés y cualquier exceso de oferta de dinero hará que se reduzca la tasa de interés. Relacionando la condición de la paridad de intereses con los excesos de oferta monetaria y con los excesos de la demanda monetaria, se puede encontrar el origen de los movimientos del tipo de cambio de corto plazo. Si se mantiene la tasa de cambio esperada y la tasa de interés externa constante, un aumento de la oferta monetaria, dará como resultado una reducción en la tasa de interés doméstica para equilibrar el mercado monetario, con lo que el tipo de cambio aumentará (devaluación de la moneda doméstica) y un exceso de demanda de dinero hará que la tasa de interés aumente, lo cual provocará una reducción del tipo de cambio (apreciación de la moneda doméstica). Por último es importante destacar, que los principales supuestos que hay detrás de la condición de la paridad de intereses son la libre movilidad de capitales, la eficiencia de los mercados financieros y la perfecta sustituibilidad entre activos. Este último supuesto implica que cualquier reducción en la tasa de interés doméstica tiene que ser compensado por el tipo de cambio esperado para igualar los movimientos en las rentabilidades internas y externas. 1.2.3. El Tipo de Cambio en el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos La característica esencial del Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos27 es la relación que existe en los desequilibrios de la Balanza de Pagos de un país con los excesos de demanda y oferta monetaria doméstica, es decir, los desequilibrios de la Balanza de Pagos tiene su origen en las diferencias de oferta y demanda monetarias. Como el origen del

27 Jacob Frenkel y Harry Johnson en su artículo “Essential Concept and Historical Origins” argumentan que el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos recibe ese nombre porque los desequilibrios de la Balanza de Pagos tiene su origen en problemas monetarios y no se llama monetarista porque éstos sostienen que un posible remedio es la utilización de la política monetaria.

21

desequilibrio en la Balanza de Pagos es monetario, este enfoque analiza los excesos de demanda y de oferta de un país en un momento determinado. En este enfoque, la Balanza de Pagos se define como “el flujo neto de reservas internacionales (dinero internacional hacia o desde la economía nacional)”28 . De esta forma, en el enfoque monetario, la suma neta de la cuenta corriente y de la cuenta de capital es muy importante porque el objetivo del análisis de este enfoque es el total de reservas de un país o la velocidad en que un país pierde o gana reservas. Los supuestos29 sobre los que se basa el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos son los siguientes: a) Existe una integración mundial de mercados. Las implicaciones de este supuesto son: a.1. La existencia de mercados eficientes a nivel internacional. a.2. La libre movilidad de capitales. a.3. La igualdad en los rendimientos domésticos y externos, lo cual implica que no hay posibilidad de arbitraje en las tasas de interés a nivel internacional. a.4. Los precios internos y externos deben ser idénticos, por lo que se toma la teoría de la PPA. a.5. Los precios internacionales son los que prevalecen a nivel mundial, con lo cual los países son tomadores de precios. b) Existe una distribución de dinero mundial. Este argumento es similar al concepto de equilibrio natural de las ciencias biológicas o físicas, por el cual una economía se define como una distribución natural de especies de los países dentro de la integración mundial de mercados. El mecanismo de esta distribución es la competencia y el arbitraje. Las implicaciones de este supuesto son: b.1. Que el dinero es neutral, es decir, no afecta las variables reales como el nivel de producto. b.2. Los precios son totalmente flexibles de tal manera que se mueven para equilibrar el mercado monetario. b.3. Prevalece el pleno empleo en la economía. La existencia del pleno empleo refleja el paso del tiempo y la acumulación de experiencias como norma histórica. b.4. El modelo del enfoque monetario de la Balanza de Pagos es un modelo de largo plazo. b.5. En el largo plazo la Balanza de Pagos estará siempre en equilibrio. Existen fuerzas automáticas para eliminar cualquier desequilibrio en presencia de algún disturbio exógeno. b.6. Los desequilibrios en la Balanza de Pagos reflejan el exceso de demanda y oferta de dinero, pero como existen fuerzas automáticas éstos son sólo transitorios. b.7. La oferta de dinero30 es una variable endógena en vez de una variable de política31, ya que por ejemplo con un déficit en la Balanza de Pagos la pérdida de reservas

28 Cambinaso, Jorge. “El Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos: Fundamentos y Comparación con otros Enfoques”. México, Cemla 1980. 29 Los supuestos del Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos fueron extraídos del libro de Jacob Frenkel y Harry Johson titulado The Monetry Approach to the Balanza of Payments.

22

internacionales reducirá la oferta monetaria interna eliminando de esta forma el exceso de oferta de dinero que fue la causante del déficit. b.8. Si se tiene un tipo de cambio fijo, cualquier divergencia entre la demanda y la oferta de dinero opera con movimientos en las reservas internacionales, es decir, hay un cambio en el acervo de divisas. Si se tiene tipo de cambio flexible las divergencias en la demanda y oferta de dinero se verán reflejadas en el tipo de cambio, mientras que el total de reservas se mantiene constante. Por otro lado y siguiendo con la relación de dos países, el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos define al tipo de cambio como la razón de los niveles de precios entre esos dos países, es decir, para el enfoque monetario la PPA prevalece en la determinación del tipo de cambio

ePPD

E

= (1.25)

donde “e” es el tipo de cambio spot, PD es el nivel de precios internos, PE es el nivel de los precios externos. Con tipo de cambio flexible, los movimientos de éste reflejan el equilibrio en el mercado monetario, el cual depende a su vez de la demanda y de la oferta del dinero. La demanda de dinero que está detrás de este enfoque, es la de la Síntesis Neoclásica al igual que en la condición de la paridad de intereses. La oferta de dinero, como ya se dijo, será una variable endógena. que estará compuesta por las reservas internacionales y el crédito interno. Las variables que determinan el tipo de cambio se muestran en el cuadro 1.2.

CUADRO 1.2 LAS ECUACIONES BÁSICAS DEL ENFOQUE MONETARIO DE LA BALANZA DE PAGOS

Demanda de dinero del país doméstico Demanda de dinero del país externo ( )M P L r yd

dD D= , (1.26) ( )M P L r yE

dE E= , (1.26´)

Oferta de dinero doméstica Oferta de dinero externa R C MD D D+ = (1.27) R C ME E E+ = (1.27´) donde: donde: RD son las reservas internacionales domésticas

RE son las reservas internacionales del país externo

CD es el crédito interno CE es el crédito externo Equilibrio del mercado de dinero Equilibrio del mercado de dinero M MD

dD= M ME

dE=

M P L r yD D D= ( , ) (1.28) M P L r yE E E= ( , ) (1.28´)

30 La oferta de dinero comprende aquellas emisiones que realiza el banco central y el crédito interno. 31 Anque según Jacob Frenkel y Harry Johnson en su artículo “Essential Concepts and historical Origins” la oferta monetaria es una variable endógena en vez de ser una variable de política, debe considerarse importante la política monetaria en el control de la creación del crédito del sistema bancario ya que éste, como parte de la oferta monetaria, está íntimamente relacionadas con la Balanza de Pagos

23

Despejando ED PyP de las ecuaciones (1.28) y (1.28´) respectivamente, se tiene que

( )P

ML r yD

D

D

=,

(1.29)( )

PM

L r yEE

E

=,

(1.29´)

y sustituyendo las ecuaciones (1.29) y (1.29´) en la (1.14), se tiene que el tipo de cambio viene determinado por el equilibrio en el mercado monetario, es decir

( )

e

ML r y

ML r y

D

D

E

E

=,

( , ) (1.30)

eMM

L r yL r y

D

E

E

D

=( , )( , )

(1.30´)

Las ecuaciones del cuadro 1.2 como las ecuaciones sucesivas ((1.29), (1.30) y (1.30´)), expresan que el tipo de cambio está determinado por las oferta y las demandas relativas de dos monedas, por lo que los movimientos en la tasa de interés y el nivel de producto sólo pueden actuar a través de su influencia en la demanda monetaria. Para obtener la tasa de crecimiento del tipo de cambio, se aplica logaritmo en ambos lados de la ecuación (1.30´) y se obtiene

ln ln ln( , )( , )

eMM

L r yL r y

D

E

E

D

=

+

(1.31)

ln ln ln ln ( , ) ln ( , )e M M L r y L r yD E E D= − + − (1.32) que en forma compacta estaría dada por ( ) ( )$ $ $ $ ( , ) $ ( , )e M M L r y L r yD E E D= − + − (1.33)

donde $e es la tasa de crecimiento del tipo de cambio, ED MyM son la tasa de crecimiento de la oferta de dinero interna y externa y ED LyL ˆˆ es la tasa de crecimiento de la demanda de dinero externa e interna, respectivamente. Esta ecuación captura los efectos del mercado monetario: 1. Un incremento en la oferta de dinero doméstica tiende a depreciar la moneda. 2. Un incremento en la tasa de interés de los activos denominados en moneda doméstica, conduce a una disminución en la demanda monetaria doméstica, que a su vez provoca una devaluación de la moneda doméstica.

24

3. Un aumento en la producción doméstica, provoca un aumento de la demanda de dinero que a su vez genera una apreciación del tipo de cambio. Si se observa el efecto de los movimientos de la tasa de interés sobre el tipo de cambio en el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos y se compara con los resultados que se obtuvieron al aplicar la condición de la paridad de intereses se percibe que ambas llegan a resultados opuestos. La condición de la paridad de intereses sostiene que, cuando los rendimientos de los activos son iguales en los dos países, un incremento en la tasa de interés doméstica en relación a la tasa de interés externa, conduce a una apreciación de la moneda; mientras, que en el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos se encuentra que, cuando se cumple la PPA, un aumento de la tasa de interés doméstica en relación de la tasa de interés externa, provoca una disminución de la demanda de dinero que a su vez conduce a una devaluación de la moneda. Este resultado opuesto se puede analizar por la relación que se supone existe entre la tasa de interés y los aumentos permanentes de la oferta monetaria o de las inflaciones32 continuas en una economía. De esta manera, aunque los movimientos en la oferta monetaria son importantes para la determinación del tipo de cambio en el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos, es más importante aún distinguir si el incremento es por una sola vez o responde a aumentos permanente, ya que este enfoque enfatiza en los diferenciales de inflación entre los dos países o sobre las expectativas de crecimiento en los niveles de precios generados por aumentos permanentes en la oferta monetaria. Si los aumentos de la oferta de dinero son permanentes, habrá un continuo aumento en el nivel de precios (recordemos que según el enfoque monetario estamos en pleno empleo y que los precios son totalmente flexibles) o una situación de inflación continua que no genera ningún efecto en las variables reales. Sin embargo, la tasa de interés no es independiente del crecimiento permanente en la oferta monetaria. La tasa de interés, donde se cumple la PPA relativa, debe expresarse en términos de la tasa de inflación esperada porque esta tasa de interés debe compensar la capacidad adquisitiva del dinero por el efecto inflacionario, a través del tipo de cambio. De aquí que la condición de la paridad de intereses (rentabilidades iguales en todos los países) debe expresarse como diferenciales de las tasa de inflación esperada tanto a nivel doméstico como externo, esta es

Z eEe= −$ $ρ ρ (1.34)

Según Frenkel33 en épocas de alta inflación, la demanda de dinero está dominada por las expectativas de inflación, así que los efectos en la tasa de interés y en el producto 32 La relación de largo plazo entre la inflación y los tipos de interés se conoce como efecto Fisher que afirma “Si todo lo demás permanece constante, un aumento en la tasa de inflación esperada en un país origina a la larga un aumento igual de los tipos de interés que ofrecen los depósitos denominados en su moneda”.

25

pueden ser ignorados, por lo que la ecuación de la demanda de dinero en el enfoque monetario dependería de las expectativas de inflación (ver cuadro 1.3). Pero la ecuación de oferta no sufre ningún cambio, comparada con la que se obtuvo en el cuadro 1.2. De esta forma la condición de la paridad de intereses se muestra en las ecuaciones del cuadro 1.3.

CUADRO 1.3 LA CONDICIÓN DE LA PARIDAD DE INTERESES

Ecuación de demanda de dinero doméstica Ecuación de demanda de dinero externa M P gD

dD D D

e= ( $ )ρ (1.35) M P gEd

E E Ee= ( $ )ρ (1.35´)

con derivada parcial

0ˆ

<eD

Dgρ∂∂

con derivada parcial ∂∂ρgEEe$< 0

La ecuación de oferta no se altera La ecuación de oferta no se altera R C MD+ = R C ME+ = El equilibrio de mercado El equilibrio del mercado. M P gD D D D

e= ( $ )ρ (1.36) M P gE E E Ee= ( $ )ρ (1.36´)

En este cuadro se muestra que la demanda de dinero depende de los precios y de la tasa de inflación esperada. Cualquier cambio en la tasa de inflación esperada hará variar la demanda de dinero en sentido inverso. Mientras que la oferta de dinero depende de la cantidad de reservas internacionales y del crédito interno neto. Despejando el nivel de precios domésticos y externos y sustituyéndolos en la PPA, se encuentra que el tipo de cambio esta dado por

e

Mg

Mg

D

D De

E

E De

=( $ )

( $ )

ρ

ρ

(1.37)

con derivadas parciales

0ˆ

0 >>DD

eyMe

ρ∂∂

∂∂

Esta última ecuación expresa, que permaneciendo constante la oferta monetaria externa y la tasa de inflación externa, un incremento en la tasa esperada de inflación interna eleva el valor del tipo de cambio (hay una devaluación de la moneda doméstica), porque las expectativas de inflación, reducen la demanda de dinero doméstico y con ello se elevan los niveles de precios internos que, por medio de la PPA, conducen a un aumento del tipo de cambio. 33 Jacob Frenkel, “A Monetary Approach to The Rate Exchange: Doctrinal and Empirical Evidence”, en The Economics of Exchange Rates: Selected Studies Reading, E. U., Addision-Wesley Pusblishang Company, pp.1-25.

26

1.2.4. Los determinantes del tipo de cambio para Keynes Para Keynes (1923) el tipo de cambio depende de los siguientes factores: 1. Las fluctuaciones estacionales del comercio exterior . Según Keynes, los grandes países importadores de productos agrícolas aseguran la cantidad y calidad de estos productos en el último trimestre del año y tienen que pagar sus pedidos antes de que reciban el producto, por lo que hacen sus contratos de compra en los últimos meses del año y liquidan esas compras en los primeros meses del año. Estas salidas de dinero de los importadores para liquidar las facturas de comercio y las entradas del mismo para los exportadores, están íntimamente asociadas con las fluctuaciones del tipo de cambio en los países.

Para Keynes aunque la Balanza de Pagos alcanza el equilibrio diariamente, las cuentas de la Balanza Comercial se extienden en forma dispareja durante el año por los flujos de dinero que, en periodos bien determinados salen de los países importadores a los exportadores. Este flujo de dinero que se da en ciertos momentos del tiempo hace variar el tipo de cambio. Por lo tanto, para Keynes, la presión estacional de los ingresos por exportaciones de algunos países y de los egresos por importaciones de otros coinciden con exactitud con las variaciones en los tipos de cambio. 2. La participación de los especuladores. La participación de los especuladores en el mercado de cambios hace que el tipo de cambio suba o baje hasta que el especulador sienta que su ganancia es lo suficientemente atractiva para dejarlo a un precio en un momento dado. 3. Los acontecimientos políticos. Según Keynes, algunos acontecimientos políticos también influyen en las fluctuaciones del tipo de cambio. Los sucesos políticos que inciden en el tipo de cambio son aquellos que modifican el nivel de precios internos; el volumen del comercio exterior o la capacidad del país para endeudarse en los mercados externos, sólo estos hechos políticos pueden tener una influencia perdurable en el tipo de cambio. De estos tres factores que inciden en el movimiento del tipo de cambio el más importante para Keynes es el efecto estacional del comercio exterior. “Los resultado encajan tan bien con las circunstancias del comercio estacional ... que podemos atribuir buena parte de las principales fluctuaciones mensuales en los cambios a la presión efectiva de las transformaciones del comercio y no a la especulación”34. Keynes relega a segundo plano la influencia de los especuladores financieros en los altibajos del tipo de cambio e incluso estos personajes, como tienden a anticipar los movimientos del tipo de cambio, hacen que estos lleguen antes y con este comportamiento 34 Keynes, J. Maynard. Breve Tratado Sobre Reforma Monetaria. México Fondo de Cultura Económica, escrito en 1924 y publicado en 1996. pág 124.

27

atenúa las caídas o subidas más fuertes provocadas por la actividad estacional del comercio exterior. Además, la influencia de los especuladores es pequeña y sólo se presenta en períodos muy breves. “En realidad los especuladores anticipan los movimientos y tienden a lograr que sobrevengan antes de los que habría ocurrido en ausencia de sus maniobras, pero al repartir la presión en forma más equilibrada durante todo el año, lo que consiguen es atenuar el monto absoluto de las fluctuaciones. La opinión pública exagera en grado sumo la influencia de los especuladores cambiarios y se basa más bien en juicios políticos y sentimentales. Salvo en períodos muy breves, la influencia del especulador es muy débil”35. En lo que respecta a los acontecimientos políticos en las fluctuaciones del tipo de cambio, Keynes las reduce sólo a aquellos hechos que pueden tener influencia en tres factores; ningún otro acontecimiento podrá tener incidencia perdurable en los tipos de cambio. “...y los acontecimientos políticos sólo pueden ejercer una influencia perdurable en los tipos de cambio en la medida en que modifiquen el nivel de precios interno, el volumen de comercio exterior o la capacidad del país para endeudarse en los mercados externos. Un hecho político que no afecte concretamente esos factores jamás podrá traducirse en una influencia permanente en los tipos de cambio sólo por su influencia en sus sentimientos”36. 1.2.5. El modelo Keynesiano para la determinación de la tasa de cambio (El Modelo IS-LM) El modelo IS - LM parte de la contabilidad del ingreso en una economía abierta para la determinación del tipo de cambio. La identidad contable de la renta generalmente se expresa como Y=C+ I +G+X-M (1.38) donde Y es el nivel de producto nacional, C es el consumo, I es la inversión, G es el gasto, X son las exportaciones y M son las importaciones. Aunque cada una de estas variables entran en la identidad contable para la determinación del ingreso nacional, en el caso de una economía abierta el modelo IS - LM, supone que estas variables dependen de otras variables. Se comenzará por listar los determinantes de cada una de estas variables. 1. El consumo. El consumo depende del nivel del ingreso disponible (ingresos menos impuestos). La relación que existe entre el consumo y el ingreso disponible es positiva, un aumento del ingreso disponible hace que aumente el consumo pero en una proporción menor. Esta se conoce como la propensión marginal a consumir. También, el consumo depende de la tasa de interés. La relación que existe entre ambas es inversa: un aumento en la tasa de interés nominal genera una reducción en el consumo. 35 Loc. cit., 125. 36 Loc. cit., 130.

28

Sin embargo, en desarrollos más recientes37, con el fin de captar los procesos inflacionarios, que han sufrido los países se toma como variable relevante, para la determinación del consumo, la tasa de interés real esperada r e , que resulta de restar a la tasa de inflación nominal la tasa de inflación esperada ρ e , por lo que la función consumo se puede escribir como C C Y R e= − −(( ), ( ))τ ρ (1.39) C C Y rd e= (( ), ( )) (1.39´) con las derivadas parciales siguientes

0)(

0)(

<> ed rCy

YC

∂∂

∂∂

donde Y d es el ingreso disponible y r e es la tasa real de interés esperada. Es importante destacar que, la tasa de interés esperada cumple con la condición de la paridad de intereses del modelo de corto plazo del tipo de cambio visto anteriormente. 2. La función de inversión. La función de inversión está inversamente relacionada con la tasa de interés real esperada. Un aumento de la tasa de interés real esperada, provoca una disminución en la inversión porque los inversionistas no quieren endeudarse a tasas reales de interés altas. Por el contrario, si la tasa de interés es baja, los inversionistas encuentran atractivo endeudarse y desarrollar planes de inversión. De esta forma la función de inversión puede expresarse como I I r e= ( ) (1.40) con derivada parcial

0)(<

∂erI

∂

3. El gasto del gobierno. El gasto del gobierno se considera como una variable exógena. 4. La función de la cuenta corriente. De la identidad contable del ingreso X-M se conoce como las exportaciones netas o bien como la cuenta corriente simplemente, por lo que la identidad contable del ingreso se puede escribir como Y=C+I+G+CC (1.41) donde CC es la cuenta corriente. Despejando la cuenta corriente de la ecuación (1.41) se tendría que esta es igual a

37 Paul Krugman y Maurice Obstfed. Loc. cit., pp 290 a 493.

29

CC=Y-C-I-G (1.42) Lo que expresa la ecuación (1.42) es que la cuenta corriente38 es igual a la renta nacional menos los gastos de los residentes nacionales39. Como el consumo y la inversión entran formando parte en la cuenta corriente y estas dos variables dependen del ingreso disponible y de la tasa real de interés esperada es lógico pensar que la cuenta corriente depende de estas dos variables. Pero es importante destacar que la cuenta corriente también depende del tipo de cambio real de la moneda doméstica, el cual se introduce por medio de la definición de la PPA. De esta forma la función de la cuenta corriente es la siguiente

CC e P P Y RE

D

d e= −( , , )ρ (1.43)

CC e P P Y rE

D

d e= ( , , ) (1.43´)

donde “e” es el tipo de cambio nominal, PE es el nivel de los precios externos, PD es el nivel de los precios internos, Y d es el ingreso disponible, r e es la tasa de interés esperada y

e P PE

D es el tipo de cambio real. El tipo de cambio real compara el precio de una

canasta externa a precios internos ePE , con el costo de esa misma canasta a precios internos PD , por lo que la PPA se está cumpliendo en este modelo. Los supuestos del modelo IS-LM para la determinación del tipo de cambio son los siguientes: 1. El modelo IS-LM para la determinación del tipo de cambio es un modelo de corto plazo. 2. Los precios se suponen fijos en el corto plazo. 3. La oferta monetaria se supone exógena. 4. Se cumple la paridad de intereses. 5. La divisa es un activo que depende inversamente de la tasa de interés de los bonos. 6. Hay libre movilidad de capitales. 7. La economía no se encuentra en pleno empleo. 8. Se cumple la condición Marsall-Lerner40. 38 Si hay un déficit en la cuenta corriente la ecuación tres dice que los gastos de los residentes nacionales exceden a sus ingresos y que hay que pedir prestado al exterior para solventarlos. 39 El concepto de residencia se encuentra asociado a dos aspectos: al espacio económico y al centro de interés. El espacio económico excluye los enclaves diplomáticos, así como naves y aeronaves extranjeras que se encuentran en un territorio e incluyen todos los enclaves diplomáticos en el exterior y sus naves y aeronaves fuera del territorio nacional. El centro de interés, es el centro de un agente económico extranjero donde desarrolla su actividad productiva. Dada la explicación de los dos aspectos que entran en el concepto de residencia, el Dr. Francisco Almagro Vázquez en su libro Elementos Macroeconómicos define al residente de un país como “... aquel agente económico que tiene su centro de interés por más de un año en el espacio económico de un país dado”. 40 Esta condición dice que si la suma de elasticidades de la demanda de las importaciones del país que devalúa y del país con el que comercia son mayores a la unidad, el déficit de la balanza comercial mejora para el país que devalúa.

30

Dados los supuestos del modelo IS-LM se procede ahora a derivar la curva IS y LM. La curva IS relaciona los pares de valores de la tasa de interés y de producto para los cuales los mercados de productos y de divisas se encuentran en equilibrio. Esta función se puede obtener de la Demanda Agregada41 relacionando el ingreso con la tasa de interés de la siguiente forma:

Y D e P P Y RE

D

d e= −( , , )ρ (1.44)

Y e P P Y rE

D

d e= ( , , ) (1.44´)

Pero el tipo de cambio nominal “e ” puede expresarse utilizando la condición de la paridad de intereses (véase la ecuación (1.24´))

e er r

e

E

=− +1

(1.24´)

sustituyendo esta expresión en la función de la Demanda Agregada se tiene que

( )

Y De P

P r rY R

eE

D E

d e=− +

−( , , )1

ρ (1.45)

( )

Y De P

P r rY r

eE

D E

d e=− +

( , , )1

(1.45´)

Permaneciendo constante e P P re

E D E, , , , una disminución en la tasa de interés interna, aumenta la demanda agregada a través de dos vías: 1. Dado el tipo de cambio esperado, la disminución en r da lugar a una depreciación de la moneda doméstica que mejora la Balanza en Cuenta Corriente (se cumple la condición Marshall-Lerner). 2. Dada la inflación esperada una disminución en r provoca un aumento en el consumo y en la inversión, ya que una disminución en la tasa de interés aumenta el producto a través de un aumento en el consumo, en la inversión y en una mejora en la cuenta corriente.

41 La Demanda Agregada se compone de todos los gastos de bienes y servicios finales que realizan los agentes económicos como el consumo privado, el consumo del gobierno, la inversión en activos físicos, la variación en existencia y las exportaciones netas.

31

La IS puede deducirse preguntando cómo varía el producto ante una disminución de la tasa de interés para mantener el equilibrio en el mercado de productos y cómo el equilibrio se mantiene después de un incremento en el producto, la respuesta es que ante disminuciones en la tasa de interés, el producto aumenta por lo que la pendiente de la curva

IS es negativa, es decir ∂∂Yr< 0 .

La función LM es más sencilla de deducir sólo requiere de la función de la oferta monetaria que se supone exógena y de la función de la demanda de dinero que se supone inversamente relacionada con la tasa de interés y positivamente con el nivel del ingreso (como lo argumentan los teóricos de la Síntesis Neoclásica /Keynesiana). Esta función se deduce de la siguiente manera Oferta por saldos reales M

P

S

(1.46)

Demanda por Saldos reales MP

L r yd

= ( , ) (1.47)

Equilibrio del mercado MP

L r y= ( , ) (1.48)

Cuyas derivadas parciales son

00 ><YP

My

rP

M

∂

∂

∂

∂

Del equilibrio en el mercado de dinero, se observa que un aumento en la tasa de interés reduce la demanda de dinero y un aumento del producto aumenta la demanda de dinero por el motivo transacciones. Por lo que para mantener el equilibrio en el mercado de dinero, ante un aumento de la tasa de interés, el producto debe de aumentar y este aumento provoca un aumento de la demanda de dinero. La relación positiva que hay entre la tasa de interés y el nivel de producto da la pendiente de la curva LM. La interacción de la curva IS y LM determina el equilibrio de la tasa de interés y del producto a corto plazo, a su vez este tipo de interés de equilibrio determina el tipo de cambio de equilibrio a corto plazo, a través de la condición de la paridad de intereses. En el modelo IS-LM, la política fiscal y monetaria inciden permanentemente en los movimientos de la tasa de interés y consecuentemente en el tipo de cambio, por ejemplo: 1. Un aumento temporal en la oferta monetaria provoca que haya un exceso de la oferta de dinero, lo cual induce a una disminución de la tasa de interés y a una depreciación de la moneda porque la rentabilidad real esperada doméstica se reduce en relación a la externa. 2. Un aumento permanente en la oferta monetaria provoca un exceso continuo de la oferta de dinero, esto aparentemente haría descender la tasa de interés. Sin embargo, el aumento

32

continuo en la oferta de dinero incide en las expectativas de devaluación de tipo de cambio ee y como esta variable forma parte de la curva IS, hará que ésta se desplace y en vez de hacer que baje la tasa de interés, esta última aumenta al igual que el producto, haciendo que el tipo de cambio se devalúe. 3. Un aumento transitorio en el gasto público, provoca que la curva IS aumente sin afectar a la curva LM. Con este aumento de la curva IS, la tasa de interés tiende a subir al igual que el producto, con lo cual la rentabilidad real esperada doméstica aumenta y el tipo de cambio tiende a apreciarse. 4. Un aumento permanente en el gasto público aumenta la tasa de interés doméstica, pero a su vez reduce las expectativas de la tasa de cambio esperada (variable que forma parte de la condición de la paridad de intereses), por lo que la moneda doméstica tenderá a apreciarse hasta el momento que compense el tipo de interés más elevado de los depósitos en moneda nacional, sin que haya ningún efecto en el producto. Este resultado se explica porque al mantener una moneda doméstica apreciada, la demanda neta de exportaciones se desplaza42. 1.3. LOS DETERMINANTES DEL MERCADO BURSÁTIL Existen básicamente dos tendencias en la literatura teórica y aplicada acerca de las fuerzas que actúan en el mercado bursátil. Una de ellas es la llamada eficientista, la cual pone énfasis en los elementos de cálculo racional de los agentes económicos en el comportamiento del precio de las acciones, con base en el valor presente de los dividendos futuros. La otra escuela es la llamada ineficientista que se sustenta principalmente en la teoría de Keynes y en aquellos economistas que se oponen a la hipótesis de eficiencia en los mercados como es el caso de Robert J. Shiller. Los supuestos sobre los que se basa la corriente eficientista son los siguientes: 1. Todos los agentes económicos tienen acceso al mercado de capitales. 2. Ningún agente económico tiene poder suficiente para influir en la determinación del precio de las acciones. 3. El acceso al mercado es libre y no tiene costo. 4. Hay libre negociación de títulos dentro del mercado, es decir, no hay fricciones que impidan la libre negociación de títulos. 5. La información relevante está ampliamente y libremente disponible. Dados estos supuestos los eficientistas calculan el precio de las acciones con base en la fórmula de valor presente actual neto43, donde los dividendos esperados y la tasa de rentabilidad esperada están presentes. La fórmula más sencilla para calcular el precio de una acción es:

42 Esta conclusión fue extraída del libro de P. R. Krugman y M. Obstfeld (2001) pag. 474-479. 43 Para profundizar en el estudio del valor presente neto en las finanzas corporativas ver a Brealey, Richard y Sterwart C. Myers en el libro Principios de Finanzas Corporativas, editado en México por McGraw-Hill, 1993.

33

PDIV P

ro =+

+1 1

1 (1.49)

donde P0 es el precio actual en el período t, P1 es el precio esperado de la acción en el período t+1, DIV es el dividendo esperado en t+1 y r es la rentabilidad esperada denominada generalmente tasa de capitalización del mercado44. El precio para el período t+1 sería

PDIV P

r12 2

1=

++

(1.50)

Si se relaciona el precio actual con los dividendos previstos al último período llamado q, se tendría una fórmula general del precio de las acciones para el periodo actual

( ) ( ) ( )∑

= ++

+=

+

+++

++

+=

q

iq

qtt

qq

o r

P

rDIV

rPDIVq

rDIV

rDIV

P1

221

11)1(...

11 (1.51)

donde i

q

=∑

1

representa la suma de los dividendos descontados desde el año uno hasta el q.

Visto en un horizonte infinito el precio de la acción esta dado por

tt

to r

DIVP

)1(1 += ∑

∞

=

(1.52)

Esta última ecuación expresa que el precio actual de las acciones es igual a la corriente descontada de todos los dividendos futuros que se pagarán por ella. Versiones más elaboradas sobre la determinación del precio de un activo se puede encontrar en Summers (1986) donde se utiliza la probabilidad condicional. La ecuación que representa el precio de un activo está dada por

( )

+= ∑

∞

=− t

tStS

St I

rDIV

EP1

(1.53)

donde Pt es el precio esperado del activo, E es la esperanza condicional, SDIV son los dividendos esperados, r es la rentabilidad esperada, I t es el conjunto de información disponible. La ecuación (1.53) tiene la misma interpretación que la ecuación (1.52). Sin embargo, la ecuación (1.53) constituye la pieza central de los eficientistas y su validez ha llevado varias décadas de análisis e investigación. Hay una vasta literatura para probar si el

44 Esta tasa según los eficientistas es una tasa de descuento constante y el precio de los activos encierra toda la información disponible. De esta forma los dividendos futuros esperados anticipan óptimamente a los precios de las acciones.

34

precio de un activo responde a su valor fundamental. Esta literatura trata de la hipótesis de la eficiencia del mercado45. Generalmente, la hipótesis de eficiencia de mercado se prueba con una ecuación equivalente a la ecuación (1.52) dada por

( )P EPr

E Dtt

t=+

++1

1 (1.54)

o en términos del rendimiento del activo

( )E R EPP

rP

Xtt

t

t

tt= − +

+

=+1 1

1( ) (1.55)

donde Pt es el precio esperado del activo, Rt es el rendimiento del activo, r es la rentabilidad esperada y Xt es la corriente de los dividendos esperados. Esta ecuación es una ecuación en diferencias que se puede reducir a ttt eXR +=& (1.56) donde et es un término de error, que no está correlacionado y es ortogonal (linealmente independiente) de algunos elementos de proceso generador de información. La hipótesis de eficiencia normalmente se prueba añadiendo regresores a la ecuación (1.56), tomados del proceso generador de información, y se verifica que los coeficientes de estos regresores son estadísticamente iguales a cero. Dentro de los ineficientistas se encuentra a John Keynes (1936), donde el comportamiento del mercado bursátil responde principalmente a aspectos de la sicología de los negocios y a las expectativas de la evolución de las variables reales de la economía. Aunque para Keynes, la demanda de dinero por el motivo especulación es una pieza clave de su teoría monetaria, el análisis de la bolsa de valores, en la Teoría General, ocupa poco espacio, pero proporciona algunos elementos de como este autor concibe su comportamiento. Keynes introduce el estudio de la bolsa de valores, cuando analiza la eficiencia marginal del capital y propiamente en lo que se refiere a los elementos que influyen en el rendimiento probable de una inversión, que es uno de los factores a tomar en cuenta para determinar dicha eficiencia. El rendimiento probable según Keynes depende de las expectativas, pero no de aquellas que son inciertas sino por hechos que inspiran cierta confianza. Por este motivo,

45 Eugene Fama en sus dos artículos “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work” Journal of Finance. No.25, May 1970 y en “Efficient Capital Markes II”. Journal of Finance. Vol. XLVI, No.5. Diciembre de 1991, define el concepto de eficiencia del mercado. En términos generales un mercado es eficiente si el precio refleja toda la información disponible.

35

dice Keynes “los hechos propios de la situación presente, entran desproporcionadamente en cierto sentido en la formación de las expectativas a largo plazo”. Para Keynes, dentro del análisis de la situación presente y del estado de la confianza entra la observación real de los mercados, la valuación de los mercados organizados y la sicología de los negocios. Uno de los mercados más importantes a observar y evaluar lo constituye el mercado accionario, puesto que en él se revalúan muchas inversiones todos los días y estas revaluaciones dan frecuentemente oportunidades a los individuos para revisar sus compromisos . Además, las revaluaciones que se hacen en la bolsa influyen en la tasa de inversión corriente, porque ayudan a determinar si se gasta en un nuevo proyecto de inversión con desembolsos millonarios o se compra la empresa ya existente con ganancias inmediatas. La bolsa para Keynes es como un barómetro por el cual el inversionista decide seguir el negocio, retirarse de él o volver a entrar a él. Aunque la bolsa de valores es un barómetro para Keynes, ésta también representa un factor que hace más débil la valuación del mercado para la inversión real, por varias razones: 1. Con el aumento de inversión en renta variable en manos de la comunidad que no conoce ni dirige los negocios, disminuye el conocimiento real que hay sobre la valuación de las inversiones por quienes las poseen o proyectan comprarlas. 2. Las fluctuaciones diarias en la ganancias de los inversionistas existentes que son de carácter efímero y poco importante (como por ejemplo el aumento del precio de las acciones de las compañías manufactureras del hielo, en el período de verano cuando sus dividendos son estacionalmente elevados en comparación con los de invierno, período en el cual nadie quiere ese producto o bien el aumento de días festivos que puede elevar la valoración del mercado en el sistema de transporte) influyen de manera excesiva y absurda en el mercado. 3. Cuando la valuación del mercado se establece como resultado de la sicología de masas de un gran número de individuos ignorantes estará sujeta a modificaciones violentas debido a cambios bruscos en la opinión como consecuencia de factores no relevantes para el rendimiento probable ya que no habrá motivos de convicción fuertemente arraigados para mantenerlos con firmeza. En estos casos, el mercado estará sujeto a oleadas de sentimientos optimistas o pesimistas que son legítimos en cierto sentido cuando no hay bases sólidas para un cálculo razonable. 4.- Otro elemento por el cual la sociedad no estudia realmente el rendimiento probable o hace más débil su estudio, es que las habilidades de los inversionistas profesionales y del especulador no están dedicadas a hacer previsiones a largo plazo respecto a los rendimientos probables de una inversión, sino a prever cambios con mayor anticipación que el público en general. Por lo que esos dos personajes, no se ocupan de lo que realmente significa el valor de la inversión para el hombre que lo compra para siempre, sino de cuanto lo estimará el mercado dentro de dos meses o un año, bajo la influencia de la sicología de masas.

36

Finalmente para Keynes, a medida que mejora la organización de los mercados de inversión, el inversionista profesional (aquel que tiene la tarea de prever los rendimientos probables de los bienes por todo el tiempo que dure la inversión) le dedica su inteligencia a anticipar lo que la opinión promedio espera que sea la opinión promedio, función que predominantemente es del especulador (actividad de prever la sicología del mercado). Dado lo expuesto en los anteriores párrafos se puede deducir los elementos que para Keynes determinan el comportamiento del mercado accionario: 1. Muchas de las fluctuaciones diarias de la bolsa de valores se deben a factores estacionarios. 2. La sicología de masas es uno de los elementos más importantes para determinar el comportamiento del mercado bursátil. 3. Dentro de la sicología de masas entran todos aquellos eventos que pueden crear conductas optimistas o pesimistas entre la comunidad como el acontecer económico, financiero y político. 4. El mercado accionario es un mercado cuya conducta es de corto plazo. 5. La bolsa de valores es un mercado que prevé los cambios con mayor anticipación.

Shiller (1984), otro autor catalogado como ineficientista, propone un modelo alternativo de la formación del precio de los activos. En este modelo, incorpora a los inversionistas ordinarios, los cuales están guiados por la sicología de masas. La sicología de masas influye en los mercados financieros haciendo que los precios de los activos sobrerreaccionen ante cambios en la moda, en el acontecer político, en el ciclo económico y en los movimientos sociales46. Además, de los inversionistas ordinarios se encuentran, en los mercados financieros los inversionistas profesionales, los cuales reaccionan en forma racional en los mercados. Estos inversionistas responden rápida y apropiadamente a la información pública disponible. Sin embargo esta clase de inversionistas para Shiller, está limitada por su riqueza mientras que los inversionistas ordinarios son la mayoría. Los inversionistas profesionales según Shiller, son aquellos inversionistas que incluye la ecuación fundamental de la formación de precios de los eficientistas. El modelo de la formación de precios que Shiller propone es

( )

PED EY

rt

t k t kr

K

=+

+ ++ +

+=

∞

∑ϕ

ϕ1 10

(1.57)

46 Los movimientos sociales pueden generarse por la promulgación de leyes que promuevan el desarrollo de los mercados. Dentro de estos movimientos sociales se puede encontrar la creación del fondo de pensiones en los Estados Unidos la cual provocó una mayor entrada de inversionistas al mercado. También la aparición del asesor financiero y el crecimiento de su credibilidad en el circulo de los negocios se puede considerar como un movimiento social que afecta el precio de los activos.

37

donde Pt es el precio real de los activos, ktED + son los dividendos esperados de los activos, según los inversionistas profesionales, ktEY + son los dividendos esperados de los activos según los inversionistas ordinarios, r es la tasa de descuento de los dividendos esperados por los inversionistas profesionales y ϕ es la tasa de descuento de los dividendos esperados por los inversionistas ordinarios. Esta ecuación expresa que el precio real de un activo es el valor presente de los dividendos descontados a una tasa r +ϕ . Si ϕ es cero, los inversionistas profesionales tienen total influencia en los mercados financieros, por lo que el precio esperado de los activos se forma de la misma manera de como afirman los eficientistas. Pero, en la medida que los inversionistas ordinarios tienen una mayor participación en el mercado de los activos, el precio de estos activos estará más influenciado por la sicología de masas y en consecuencia tanto los rendimientos esperados de los inversionistas ordinarios como el de los inversionistas profesionales se modifican. 1.4. LA PREDICTIBILIDAD DEL MERCADO CAMBIARIO Y DEL MERCADO BURSÁTIL Dentro de los modelos de predicción de los mercados financieros, se encuentran principalmente aquellos que pronostican a las variables financieras a través de sus fundamentos teóricos. Dentro de estos modelos aparece el modelo monetario del tipo de cambio y el modelo del valor presente neto para el pronóstico de los índices del mercado bursátil. Sin embargo, se han desarrollado modelos de pronóstico, tanto para el mercado cambiario como para el mercado bursátil, que no se sustentan en sus fundamentos más bien se basan en desarrollos matemáticos como los modelos de redes neuronales. El desarrollo de los modelos de pronóstico de esos mercados, responde básicamente a una continua interacción entre la teoría y la práctica. Si los modelos de pronóstico basados en los fundamentos de la variable dependiente no han funcionado como se esperaba, había que implementar otras técnicas de predicción. Aunque la literatura sobre la predictibilidad de los mercados financieros es vasta, en este apartado se revisan las investigaciones más relevantes de los estudiosos sobre el tema y los resultados de esas investigaciones. 1.4.1. La predictibilidad del tipo de cambio La mayoría de las investigaciones empíricas sobre la predictibilidad de la tasa de cambio parten de sus determinantes teóricos, principalmente los que se refieren al modelo monetario de la tasa de cambios Diebold y Nason (1990), Meese y Rose (1990), Hodrick (1990), Nelson Marck (1997), Meese y Chinn (1995) . Partiendo de los modelos monetarios alternativos, los distintos autores tratan de probar si el tipo de cambio responde a su valor fundamental. De esta manera los modelos más utilizados en el tema de predictibilidad del tipo de cambio se muestran en el cuadro 1.4.

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CUADRO 1.4 PREDICTIBILIDAD DEL TIPO DE CAMBIO

i) La versión absoluta de la Paridad del Poder Adquisitivo e P

P E=

ii) La paridad del poder adquisitivo expresada con ponderaciones de los bienes comerciables y no comercializables

eP P PP P PmK

K nK

mK

K EnK=

− −

− −

( ) ( )

( ) *( )

θ θ

θ θ

1

1

iii) Los diferenciales de la tasa de interés e e

r r

e

E

=− +1

iv) El enfoque monetario de la balanza de pagos

e

ML r y

ML r y

D

D D

E

E E

=( , )

( , )

v) El enfoque monetario en épocas de alta inflación

e

Mg

Mg

D

E=

( $ )

( $ )

ρ

ρ

En este cuadro se percibe que los modelos usados para predecir el comportamiento tipo de cambio, se basan en la PPA donde están incluidos principalmente los excesos de demanda y oferta de dinero. En cuanto a la construcción de los modelos, la presentación lineal de la media condicional de la tasa de cambios, está en la mesa de discusión, por lo que estos modelos se contrastan con la representación no lineal47, los cuales utilizan principalmente regresiones no paramétrica en la estimación. Diebold y Nason (1990), al analizar el tipo de cambio spot intercambiario diario, para los Estados Unidos, utilizan la teoría de la predicción no paramétrica y llegan a resultados favorables al emplear esta técnica, comparados con los que obtiene con los modelos lineales. Meese y Rose (1990) prueban la no linealidad en modelos de la tasa de cambios que se basan en su valor fundamental, para regímenes de tipo de cambio fijo y flotación generalizada. Ellos encuentran que los modelos no lineales comparados con los lineales parecen tener un mejor comportamiento pero concluyen que éste no es muy significativo. Messe y Chinn (1995), estudian los modelos lineales y no lineales de la tasa de cambios en el corto y largo plazo para tres modelos monetarios representativos. Ellos encuentran que, en el corto plazo, el poder de pronóstico de los modelos estructurales es muy pobre tanto en los modelos lineales como en los no lineales. Sin embargo, en el largo plazo las técnicas no paramétricas presentan resultados positivos comparadas con las paramétricas.

47 Una ecuación no lineal se puede expresar como

εβββ += ),...,,,...,( 2121 pkxxxfy

donde: f es una función no lineal de las k variables independientes kxx ...1 y de los p coeficientes

independientes pββ ...1 . Una ecuación de este tipo tiene la forma

txx

t eeYoexxY εααααα ββββ ++=+++= 22112121221

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Otros autores enfatizan en las desviaciones que muestra la tasa de cambios de su valor fundamental, pero argumentan que la tasa de cambios revierte a su media en el largo plazo. Estos autores parten del modelo de caminata aleatoria48 de la tasa de cambios y siguiendo a Eugene Fama y Kenneth French (1988a), dividen la variación de la tasa de cambios en una parte permanente y una transitoria y sostienen que esta última parte tiene un alto componente predictivo. Nelson Marck (1995) presentan evidencias que en el largo plazo el logaritmo de la tasa de cambio spot es predictible; su estudio lo realiza para el periodo 1973-1991, tomando en cuenta la tasa de cambios de los Estados Unidos con Canadá y Suiza. El modelo del tipo de cambio que él analiza es el monetario, el cual se contrasta con el de caminata aleatoria. La conclusión a la que llega es que los cambios en el largo plazo de la tasa de cambios se pueden explicar a partir de sus fundamentos teóricos y que presenta reversión a la media cuando se estudia en largos horizontes. Estos resultados lo llevan a rechazar el modelo de caminata aleatoria propuesto para el tipo de cambio. Marck y Choi (1997) encuentran que la desviación de la tasa de cambio real de su nivel de equilibrio de largo plazo tiene un alto componente predictivo en el periodo 1961-1993. Estos autores inician su estudio descomponiendo la serie del tipo de cambio real en su componente permanente y transitorio. La parte permanente se interpreta como la tasa de cambio de equilibrio real a largo plazo. La conclusión a la que llegan estos autores es que la parte transitoria tiene un significativo componente predictivo de cerca de cuatro años. Sin embargo, los autores afirman que las fluctuaciones de la tasa de cambio revierte en el tiempo. Los diferenciales en la productividad, los diferenciales en la inflación y los diferenciales en la renta percapita son la variables soporte para la predicción. Por último los autores rechazan el modelo de caminata aleatoria para explicar las variaciones en la tasa de cambios. Los eventos políticos, también forman parte del análisis de predictibilidad de la tasa de cambio y se introducen, al igual que los fundamentos teóricos, en la explicación de la variación en esta tasa para producir mejores resultados en la predicción. Blomberg y Hess (1997), muestran evidencias que la variación en la tasa de cambios es muy sensible a los factores políticos más que a los movimientos de las variables económicas. Estos autores encuentran que los eventos políticos que más afectan a la variación en la tasa de cambio son los periodos de elección y la aprobación o desaprobación del gobierno en turno. Dentro del período de elección se encuentra el proceso de designación de los representantes de cada partido para elegir presidente y el optimismo o pesimismo que provoca la línea política del candidato que triunfa en las elecciones. Si el gobierno pasa de derecha a izquierda la variación del tipo de cambio va en ascenso (la moneda doméstica tiende a depreciarse), lo contrario sucede cuando el gobierno pasa de izquierda a derecha. De esta manera, los autores encuentran evidencia de que la tasa de cambio está inversamente relacionada con los regímenes que pasan de derecha a izquierda y positivamente relacionados en el otro 48 El modelo de caminata aleatoria es del tipo ttt uee += −1φ donde φ=1. Si la tasa de cambio spot sigue una caminata aleatoria, la tasa de cambio actual es igual a la tasa de cambio del periodo anterior excepto por el término de error. Si queremos pronosticar la tasa de cambios para n periodos el modelo de caminata aleatoria es E S St

nt( )+ =1 φ porque E ut( ) = 0, es decir, el pronostico de la tasa de cambio spot es simplemente

la tasa de cambio actual. Este tipo de modelos no revierte a la media y generalmente se llama no estacionario.

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caso. La aprobación o desaprobación del gobierno se entiende como la ganancia o la pérdida de popularidad del presidente en turno. Si el gobierno está perdiendo popularidad implementará una serie de medidas como reducción de impuestos o aumento de subsidios que se interpretan en el mercado del tipo de cambios como una tendencia a la alza (devaluación de la moneda doméstica). Todas estas variables políticas se introducen en el modelo de predicción del tipo de cambio, primero por separado y luego como complementarias del modelo monetario teórico establecido. Los modelos de predicción de corto plazo de la tasa de cambios utilizan principalmente el análisis técnico y los modernos sistemas de inteligencia artificial. Las técnicas que con más frecuencia aparecen, son los signos de compras y ventas49, media móvil50 y las redes neuronales51. Por ejemplo Ramezan Gencoy (1999), investiga la predictibilidad en modelos lineales y no lineales de los rendimientos de la tasa de cambio spot a partir de la regla de signos de compras y ventas, las reglas de media móvil y las redes neuronales. El estudio se realiza con datos diarios de la tasa de cambio spot del dólar de Estados Unidos en relación a la libra, el marco suizo, el marco francés y el yen japonés de 1973 a 1992. Los resultados muestran que el modelo de media móvil provee signos correctos en la predicción cuando se especifica la media condicional de forma no paramétrica y se compara con el modelo de caminata aleatoria. Sin embargo, el autor subraya que el método de estimación es computacionalmente caro y complejo dado el tamaño de la muestra. La volatilidad de la tasa de cambios y el pronóstico de esta volatilidad también están presentes en el tema de predictibilidad de las variables financieras. Algunos autores como Engle (1986), Enders (1995), Ludlow (1997), tienden a modelar y a pronosticar la volatilidad condicional de las variables financieras usando modelos ARCH, GARCH, EGARCH Y TARCH. La explicación que dan estos autores a la existencia de la volatilidad, es que las series financieras responden a las nuevas noticias, lo cual incide en la dinámica

49 La técnica de signos de ventas y compras se conocen como la regla del filtro y se denota por la letra f. f por ciento de filtro identifica la tendencia que genera signos de compras y ventas. La regla de un f por ciento de filtro genera signos de compra cuando el tipo de cambio (unidades de moneda doméstica por unidad de moneda extranjera) se eleva porcentualmente después de su inmediata caída más pronunciada (pico más bajo) y produce signos de venta cuando el tipo de cambio baja porcentualmente después de la subida más pronunciada (pico más alto). De esta forma la moneda extranjera se compra cuando el tipo de cambio se eleva y se vende cuando el tipo de cambio baja. Para una mayor profundidad en este tema véase Richard Levich en su libro Internacional Financial Markets. Prices y Polices, New York, McGraw-Hill Irwin, 2001 p. 239 y 240. 50 La media móvil requiere de dos parámetros: la longitud más corta y la longitud más larga en un determinado periodo de comercio (pueden ser horas, días, semanas etc.). Si la media móvil más corta es mayor a la más larga se compra moneda extranjera. Si la media móvil más corta es menor a la más larga se vende moneda extranjera. Una explicación más detallada de esta regla para el tipo de cambio se puede encontrar en el libro de Richard Levich op. cit., p. 242 y 243. 51 Las redes neuronales son modelos simplificados de redes que forman el cerebro, las cuales aprenden a partir de los datos que se le suministran. Estas redes están formadas por un conjunto de neuronas artificiales interconectadas entre si. Las neuronas se encuentran distribuidas en diferentes capas, de manera que las de una capa están conectadas con las neuronas de la capa siguiente a las que pueden mandar información. Cada neurona es una unidad de procesamiento de la información y emite el resultado a otra neurona siempre y cuando esta neurona supere un valor umbral; además cada conexión entre neuronas tiene un peso determinado. Así una neurona dará más importancia a la información que le llegue por una conexión de peso mayor a aquella que tenga un peso menor.

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del mercado. Otros autores que estudian la volatilidad del tipo de cambio afirman que el origen de la volatilidad en este mercado se debe a disturbios de las variables económicas fundamentales de un país específico y también los que suceden en otros países. De esta forma, según Engle Hit y Wen-Ling Lin (1990), la volatilidad de un mercado tiende a propagarse a otros mercados del mismo país y de otros países. Diebold y Nason (1990) argumentan que el origen de la volatilidad de la tasa de cambios puede originarse en el proceso mismo de generación de la información o puede deberse a un problema de mala especificación en la media condicional del modelo de predicción. Otros autores miden si la volatilidad de la tasa de cambios es una manifestación de la volatilidad de las variables económicas. Por ejemplo Flood y Rose (1999) afirman que hay que distinguir entre los regímenes del tipo de cambio fijo y flexible para medir si la volatilidad de la tasa de cambios responde a la volatilidad de las variables económicas fundamentales. Además, ellos prueban que la volatilidad de la tasa de cambios difiere sistemáticamente de la volatilidad de las variables económicas. Para realizar la prueba utilizan datos trimestrales del tipo de cambio de 1979 a 1996 para Alemania, Australia, Estados Unidos y Canadá y variables de la economía real como M1, el Producto Nacional Real y la tasa de interés. La conclusión a la que llegan es que la volatilidad de la tasa de cambios difiere de la volatilidad de las variables económicas fundamentales y a su vez del régimen prevaleciente, durante el período de la muestra, sea fijo o flexible. 1.4.2. La predictibilidad en el mercado bursátil El tema de la predictibilidad en el mercado bursátil es muy reciente, prácticamente se ha desarrollado en las dos últimas décadas . Al igual que en la teoría de los determinantes del mercado cambiario, prevalecen dos enfoques en el análisis de la previsión del precio de los activos a los cuales se les llama los eficientistas y los ineficientistas. Los seguidores de estas dos corrientes, han continuado con el estudio de las variables que provocan las variaciones en el precio de los activos. Para analizar la predictibilidad de los activos ambas escuelas parten de la ecuación fundamental del precio de los activos con base en el valor presente neto

P E cK

=( ) (1.58)

donde P es el precio del activo, c son los dividendos y K es la tasa de descuento. También se puede expresar esta ecuación en tasas de crecimiento, la cual se obtiene al derivar el logaritmo de la ecuación (1.58)

ln ln ( ) ln( )

( )( )

P E c Kdpp

dE cE c

dKK

= −

= − (1.59)

Siguiendo estas dos ecuaciones tanto los eficientistas como los ineficientistas se preguntan cuál es el origen de la variación de los dividendos esperados y de la tasa de descuento. Los eficientistas sostienen que cualquier variación en el flujo de efectivo (dividendos) y/o en la tasa de descuento es producto del carácter racional de los agentes en el mercados. Los ineficientistas asocian los cambios de las variables a la excesiva volatilidad del mercado, a la moda, a sobrerreaciones y a burbujas especulativas que los

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lleva a concluir que el mercado no se comporta de forma racional. Sin embargo, haciendo un recuento de los hallazgos empíricos sobre el tema de predictibilidad de ambos enfoques se encuentra que, fuera del debate teórico acerca de la racionalidad o la irracionalidad del mercado, las variables que explican la variación del precio de los activos son principalmente las razones financieras y el movimiento de las variables macroeconómicas en el ciclo de los negocios. Sanford Grossman y Robert Shiller (1981), muestran que la variabilidad en los precios de los activos responde a los movimientos de la actividad económica. Dentro de las variables que miden la actividad económica, el consumo es el mejor predictor de la variación de los precios de los activos porque esta variable está relacionada con el grado de aversión al riesgo. El consumidor, por ejemplo, elige según su grado de aversión al riesgo si invierte en activos o consume su ingreso en el presente. Si el activo es muy riesgoso su precio presentará una covarianza negativa con la tasa marginal de sustitución del consumo (el consumo presente en relación con el consumo futuro). Por lo que la variabilidad en el consumo capta la variación en el precio de los activos. Pero si se supone un mundo de certidumbre como lo hace la teoría económica, la tasa marginal de sustitución del consumo debe ser igual a la inversa de la tasa real de interés. Dada esta relación entre el consumo y la tasa de interés real, los movimientos en el precio de los activos responde a los cambios en la tasa de interés cuando los dividendos permanecen constantes. Ronald Bolvers, Thomas Cosimano y Bill Bacdonald (1990) obtienen la predicción del rendimiento de los activos en un modelo intertemporal52 de equilibrio general. Estos autores, argumentan que el rendimiento de los activos puede ser predictible porque el producto agregado es predictible. El proceso por el cual los rendimientos de los activos pueden ser pronosticables es el siguiente: los inversionistas maximizan su utilidad regulando su consumo a través del ajuste de la tasa requerida de rendimiento sobre los activos, por ejemplo, si los inversionistas anticipan que el producto bajará en el siguiente periodo, ellos transfieren su riqueza a este periodo aceptando una baja en la tasa de rendimiento, lo cual aumenta la variación en el consumo. Como resultado de la predictibilidad en el producto y de la relación entre el producto y el rendimiento, este último puede ser predictible. El producto del periodo corriente y sus rezagos, según estos autores, debe medir la parte de la variabilidad intertemporal de los rendimientos. La evidencia que obtienen estos autores es que la relación entre el producto y el rendimiento domina más que la relación de los dividendos y el rendimiento. Eugene Fama (1991) muestra que un elemento adicional que explica la variación en el precio de los activos es su volatilidad53 . Sin embargo, también destaca, el fenómeno de la estacionalidad como característica del mercado de activos. El efecto enero (hay evidencia que los rendimiento de los activos son más altos en el mes de enero que en cualquier otro mes) se presenta en el mercado de activos de Estados Unidos.

52 Un modelo intertemporal es aquel que abarca varias generaciones o bien es aquel cuyo periodo de estudio tiende a infinito. 53 El tema de volatilidad es tratado con mayor profundidad en el libro Modelos, Pronósticos y Volatilidad en la Series de Tiempo Generadas en la Bolsa Méxicana de Valores del Doctor Jorge Ludlow Wiechers editado en la ciudad de México D., F. por la UAM-A en el año de 1997.

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Noi- Fun Chen Richard Roll y Stephen A. Ross (1986) encuentran que la gran cantidad de eventos no anticipados tienen efectos en la variación del precio de los activos. Los eventos no anticipados que tienen más impacto en la variación del precio de los activos son: el diferencial de la tasa de interés, la inflación no esperada, la producción industrial y los precios del petróleo. Cada una de estas variables influyen en la variación de los precios de los activos a través de sus efectos en dos elementos básicos del precio de los activos: dividendos y tasa de descuento. Por ejemplo, los cambios no anticipados en la tasa de interés afectan al precio del activo mediante su influencia en el flujo de efectivo futuro; cambios no anticipados en la tasa de inflación también influyen en el flujo de efectivo al igual que los cambios en la producción real. Geert Bekaert y Robert J. Hodrik (1992) prueban la capacidad predictiva de los dividendos, el rendimiento futuro en el mercado de cambios extranjero y los rendimientos en exceso rezagados sobre los rendimientos en exceso corrientes. Según estos autores, estas tres variables son predictoras del rendimiento en exceso de los activos. Ellos encuentran, utilizando la metodología VAR, que estas tres variables tienen un alto poder predictivo sobre el rendimiento en exceso de los activos. Charles Nelson y Myurg J. Kim (1993) prueban si la actividad económica, medida por el índice de la producción industrial, es un buen predictor de la variación del precio de los activos. Sin embargo, los resultados de dichas pruebas los llevan a concluir que estas variables no tienen poder predictivo sobre el rendimiento de los activos. Además, una contribución importante de su artículo es medir el sesgo que tienen los predictores utilizados más comunmente para explicar las variaciones de los rendimientos de los activos como los dividendos. Estos autores argumentan que en pequeñas muestras las regresiones de predicción están sujetas a dos clases de sesgo, la primera surge porque las variables utilizadas como predictores son endógenas y esto hace que los coeficientes estén sesgado; la segunda se centra en el error estándar asintótico de los coeficientes de cada una las variables utilizadas como predictores, el cual está sesgado hacia abajo en períodos de sobrerreacciones. Ambos sesgos hacen que el coeficiente t sea grande y que las inferencias puedan inducir predictibilidad cuando en realidad no existe; la presencia del sesgo no se limita a las variables financieras utilizadas como predictores, sino también a las variables macroeconómicas que se eligieron como predictores. Es por ello que la variable índice de la producción industrial tiene un bajo poder predictivo sobre el rendimiento de los activos. Willian N. Gaetzman y Phillipe Jovian (1993), reexaminan la capacidad predictiva de los rendimientos para explicar las variaciones de los rendimientos esperados, tomando en cuenta la posibilidad de sesgo en las regresiones comunes de predicción. Para eliminar el sesgo, utilizan la metodología de robustez y crean la seudo variables dividendos la cual resulta con poder predictivo sobre los rendimientos de los activos. Kothori Jay Shanken (1997) evalúa la capacidad predictiva de la razón financiera valor en libros valor de mercado y las compara con la de dividendos. Los resultados de su investigación son que ambas variables tienen poder predictivo. La razón valor en libros valor de mercado tiene mayor poder predictivo para todo el periodo de la muestra y la

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variable dividendos es útil cuando la muestra se subdivide. Goffey Rantiff y Lawrence D. Scholl (1998) muestran la capacidad predictiva de la razón valor en libros/valor de mercado y la variable diferencial sobre los rendimientos de los activos. Estos autores argumentan que la razón valor en libros se utiliza como predictor porque esta variable captura información del flujo de efectivo, además esta variable tiene una relación positiva con los rendimientos futuros, porque con un flujo de efectivo constante un incremento en la tasa de descuento produce un decremento en el valor de mercado y un incremento en la razón valor en libros/valor de mercado que repercute positivamente en el rendimiento. Dentro de la variable diferencial, consideran tres tasas de interés las diferencias en la tasa de interés de corto plazo, la tasa de interés de corto y largo plazo y la diferencia entre la tasa corporativa y la tasa libre de riesgo. Los resultados de la investigación confirman que la razón valor en libros/valor de mercado tiene un alto poder de pronóstico sobre el rendimiento de los activos comparado con el término diferencial y los mismos dividendos. 1.5. LA RELACIÓN ENTRE EL MERCADO CAMBIARIO Y EL MERCADO

BURSÁTIL EN LA TEORÍA MICROECONÓMICA Y MACROECONÓMICA

En la economía existen dos teorías que hablan de la relación que existe entre el mercado cambiario y el mercado bursátil, estas son la teoría microeconómica y la teoría macroeconómica. La teoría microeconómica, sostiene que cuando los tipos de cambio fluctúan, las empresas que tienen obligaciones en moneda extranjera están sujetas a riesgos financieros54. Si los derechos netos de las empresas exceden a sus pasivos en moneda extranjera una devaluación de la moneda nacional en relación a la moneda extranjera representa un beneficio para ella, el caso contrario sucede cuando sus derechos netos son menores a sus pasivos en dicha moneda. Para las empresas que tienen sus acciones inscritas en la bolsa de valores, las fluctuaciones en el tipo de cambio repercuten en sus utilidades. Con una devaluación, las utilidades de las empresas medidas en moneda nacional bajan en términos de la moneda extranjera. Cuando la moneda nacional se aprecia, las utilidades medidas en moneda extranjera bajan y aumentan en moneda nacional. Además, una moneda apreciada afecta el precio de las acciones, ya que como cualquier precio del resto de los productos que produce una economía, una moneda apreciada significa un mayor precio, el precio de las acciones será más alto y perderá competitividad frente al precio de las acciones que se coticen en otros mercados del mundo. A nivel macroeconómico, el mercado cambiario y el mercado bursátil están relacionados a través de la Balaza de Pagos. Las entradas de capital al mercado bursátil forman parte de la subcuenta pasivos financieros de la cuenta de capital. Estas entradas de capital a la bolsa se les llama inversión extranjera en cartera y forman parte, junto con la

54 Los riesgos financieros a las que están expuestas las empresas con obligaciones en moneda extranjera son tratados con mayor profundidad en los libros de administración y finanzas.

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inversión extranjera directa y con el endeudamiento externo público y privado55, del rubro pasivos financieros netos56, que financian el déficit de la Cuenta Corriente. La inversión extranjera en cartera tiene una característica muy singular que la distingue de la inversión extranjera directa y del endeudamiento público y privado, a saber: carece tanto de costos de entrada como de salida por lo que tiene un alto grado de movilidad57. Esta inversión extranjera en cartera busca maximizar la riqueza y minimizar el riesgo, de esta forma los inversionistas asignan sus recursos hacia las bolsas de los países donde la tasa de rendimiento sea mayor. Sin embargo, este flujo de capital tiene repercusiones para el país que lo recibe por su alta movilidad. Las entradas masivas de capital significan incremento en las reservas internacionales (mayor monto de moneda extranjera) y las salidas reducción de éstas (menor monto de moneda extranjera). De manera inmediata, un mayor monto de divisas abaratara su precio en relación a la moneda nacional (el mercado de divisas se encuentra con exceso de oferta), por lo que el tipo de cambio tenderá a apreciarse. Las salidas continuas e inesperadas tendrán el efecto contrario: una devaluación de la moneda doméstica en relación a la moneda extranjera58. La inversión extranjera en cartera es muy sensible al comportamiento de la economía, a los acontecimientos políticos y a las analogías que puedan existir entre los países. El movimiento de las principales variables económicas como la inflación, la producción nacional, el déficit en la cuenta corriente, la tasas de interés, el crecimiento de la oferta monetaria y los vaivenes de precio del petróleo están presentes entre los inversionistas internacionales. La inestabilidad política de los países que reciben flujos de capital es decisiva para la movilidad de estos capitales; las decisiones de inversión se verán afectadas por la política económica, los enfoques económicos teóricos de los agentes que lleven el control de gobierno, los asesinatos políticos, los cambios de gobierno, las noticias inesperadas, levantamientos armados etc.. Además, los fracasos de los programas económicos y financieros de los países que reciben estos capitales, bastan para retirar los capitales de estas economías en cuestión de segundos, resultado de la desconfianza que genera entre los inversionistas la propagación de estos problemas al resto de los países59.

55 En la presentación 1994 de la Balanza de Pagos que elabora el Banco de México, se divide el endeudamiento externo público y privado en Banca (Desarrollo, Comercial, Banco de México) y Sector (Público y Privado) 56 Los pasivos financieros netos son iguales al saldo de la cuenta de capital. Si el saldo de la cuenta de capital en menor al saldo de la cuenta corriente habrá un déficit global de la Balanza de Pagos, porque está saliendo más capital del que está entrando, y este déficit deberá ser cubierto con una disminución de las reservas internacionales. 57 A este tipo de mercados se les llama mercados impugnables. Este concepto tiene su origen en Boumol (1982) en su libro Contestables Markes and Theory of Industry Structure y lo retoman algunos autores que estudian los flujos de capital a corto plazo como Rogelio Arellano y Gonzalo Castañeda en su artículo “El mercado accionario mexicano y sus implicaciones en la cuenta corriente” publicado en México por la revista de Economía Mexicana del CIDE, Vol. III, Núm. 2, año 1993. 58 Los efectos de las entradas y salidas de capital extranjero sobre las economías son analizados con mayor profundidad por Krugman y Obstfeld en su libro Economía Internacional. Teoría y Política. 5° Ed., España, Addison Wesley, año 2000, capítulos 19, 20, 21 y 22. 59 La muestra más evidente de los efectos de propagación entre los países emergentes fue la crisis Rusa y la Basileña, producto de las cuales se desataron salidas generalizadas de capitales de los inversionistas internacionales provocando inestabilidad en los tipos de cambio de los países emergentes.

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Por otro lado, no menos importante es la entrada de capitales extranjeros a los países vía inversión extranjera directa y endeudamiento público y privado que también afectan al flujo de reservas internacionales, financian los déficit de la cuenta corriente y alteran el mercado cambiario. Sin embargo, estos flujos de capital no van a parar directamente al mercado bursátil y dada su naturaleza no poseen gran movilidad. La inversión extranjera directa, por lo general, se dirige a la adquisición de activos físicos e implica la explotación de ciertas ventajas que las empresas transnacionales tienen sobre las empresas nacionales y sus entradas y salidas están sujetas a costos60 por lo que su movilidad es más lenta. El endeudamiento público y privado toma la forma de una obligación que se contrae por medio de la emisión de un bono y a través del financiamiento bancario de bancos comerciales y de organismos internacionales. En estas obligaciones, se estipulan el monto de capital y los intereses que deberán pagar los acreedores. Los gobiernos de los países en desarrollo generalmente han recurrido a este tipo de endeudamiento para financiar sus déficit públicos. 1.6. LA METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA Dentro de la teoría econométrica se encuentra dos grandes divisiones cuyo objetivo es realizar pronósticos: aquellos modelos que utilizan la información pasada y presente de la variable que se pronostica, conocidos más comúnmente como modelos univariados y aquellos que utilizan una mayor información, dado que están construidos tomando en cuenta la información presente y pasada de otras variables que se consideran influyen en la variable de interés y en pasado de esta última, a este tipo de modelos de pronóstico se les conoce como modelos de regresión o modelos multivariados. Los modelos de regresión multivariados son muy útiles cuando se trata de pronosticar a una variable a través de sus fundamentos, porque al contener más variables, el pronóstico tiene una mayor información para realizarse. Si además, se quiere ligar el comportamiento de corto y de largo plazo de la variable dependiente y su relación con otras variables con el pronóstico, el modelo de largo plazo proporciona el ajuste al equilibrio que el modelo de corto plazo contendrá. Cuando se habla de un modelo de largo plazo y de la relación entre las variables del modelo, se utilizan técnicas econométricas como instrumentos de medición. Los conceptos más usados son: cointegración y causalidad de Granger. El método de cointegración permite detectar si las variables involucradas en un modelo tienden al equilibrio de largo plazo. Sin embargo, el método de cointegración incluye un análisis de integración de las series cuya prueba más conocida es la de raíces unitarias en las variables.

60 Por ejemplo la venta de un activo físico requiere de un lapso de tiempo relativamente mayor que la compra y venta de acciones.

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El método de causalidad de Granger, utiliza el concepto de cointegración y los métodos de corrección del error, para saber si entre las variables existe una relación de causalidad. Además, sirve para determinar cuáles variables se pueden considerar como exógenas en los modelos. Una vez estimado el modelo o los modelos, estos requieren ser seleccionados para su uso en el pronóstico y en una etapa posterior, ser evaluados con el mismo fin. El método de selección del modelo para su uso en el pronóstico, utiliza estadísticos que se construyen a partir de los errores estimados. Las técnicas más modernas de selección, llevan a cabo un análisis más profundo de estos errores, dentro del periodo para el cual fue estimado el modelo. Al igual que el método de selección, las técnicas de evaluación del modelo de pronóstico, utilizan estadísticos que miden el sesgo entre la variable dependiente estimada por el modelo y sus realizaciones y analiza si los errores de pronóstico cumplen ciertas propiedades. Finalmente, dado que los instrumentos econométricos son indispensables en los pronósticos, en este apartado se describen someramente las técnicas de estimación y de pronóstico que serán utilizadas en esta tesis. 1.6.1. El método de causalidad de Granger El método de causalidad de Granger es una herramienta estadística para determinar el sentido de la relación entre las variables. A diferencia del coeficiente de correlación61, que mide el grado de asociación entre pares de variables sin importar que éstas tengan una relación de dependencia, el concepto de causalidad de Granger hace referencia a la precedencia62 de una variable sobre otra variable. El concepto de causalidad de Granger, sostiene que si xt puede ser explicado por sus valores pasados y por los valores pasados de yt entonces yt causa a xt , es decir, cuánto del valor explicado de xt puede ser explicado por los valores pasados de xt y por los valores pasados de yt . Para definir causalidad

61 El coeficiente de correlación se calcula de la siguiente manera:

( )( )r

x y

x y

i i

i i

= ∑∑ ∑2 2

donde x yi i, son variables expresadas como desviaciones con respecto a la media. Los valores del coeficiente de correlación están entre − ≤ ≤1 1r . Si r = −1las variables están inversamente asociadas, es decir, se mueven en sentido contrario: mientras una baja la otra sube. Si r = 1 las variables se asocian directamente, esto significa que se mueven en el mismo sentido: si una sube la otra también sube. 62 La precedencia de una variable sobre una variable o sobre otras variables surge de la noción de que la causa debe suceder antes que el efecto. Francis Diebold en su libro Elementos de Pronóstico, publicado en México por la editorial Thomson en el año de 1998, profundiza sobre el concepto de causalidad relacionado con los pronósticos y retoma el concepto de causalidad como precedencia.

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Granger (1988)63 utiliza la distribución condicional de xt dado el conjunto, de información J y J ′ . Estos dos conjuntos de información son ,, jtjtjt wyxJ −−−= j ≥ 0 (1.60) , jtjt wxJ −−=′ j ≥ 0 (1.61) donde x y wt j t j t j− − −, , son elementos de los vectores ttt wyyx , y J denota toda la información disponible al igual que J ′ pero ésta excluye la información del pasado y del presente de yt . Para Granger yt causa a xt+1 cuando ( ) ( )JxfJxf tt ′≠ ++ 11 (1.62) y yt no causa a xt+1 si ( ) ( )JxfJxf tt ′= ++ 11 (1.63) La definición de causalidad implica que si yt causa a xt entonces xt+1 es el mejor predictor cuando se utiliza a yt j− que cuando no se utiliza. Francis Diebold (1998), siguiendo a Granger (1988) argumenta que “una serie causal debe contener información útil para el pronóstico que no este disponible en las demás series (incluyendo la historia pasada de las variables pronosticables)”. Esta definición de causalidad de Granger se basa en dos principios fundamentales: 1. La causa ocurre antes que el efecto. 2. La serie causal contiene información acerca de la serie causada que no esta disponible en otras series, aquí llamada wt . La prueba de causalidad, Granger la presenta en 1969 de la siguiente manera

A x Axo t t j tj

m

= +−=∑ ε

1

(1.64)

donde A0 es un conjunto de matrices, m puede ser infinita y ε t es la parte no explicada del modelo que se incluyen como un vector de variables aleatorias llamadas ruido blanco64, las cuales toman los valores

63 En su artículo de 1969, Granger define la causalidad, la doble causalidad llamada retroalimentación, la causalidad instantánea, y la causalidad rezagada, pero en 1988 define la causalidad predictiva en significancia, la cual se retoma en este trabajo por ser la más reciente.

49

[ ]E t sε ε, , = 0 t s≠ (1.64´)

[ ]E It sε ε, , = t s= (1.64´´) Según Granger, este modelo puede ser ilustrado para el caso de dos variables xt y yt

x a x b yt j t j j t j tj

m

j

m

= + + ′− −==∑∑ ε

11

(1.65)

y c x d yt j t j j t j tj

m

j

m

= + + ′′− −==∑∑ ε

11

(1.66)

Si bj = 0 para toda j entonces yt no causa a xt Si c j = 0 para toda j entonces xt no causa a yt La expresión de esta prueba de causalidad se expone en los libros de texto más conocidos de econometría como en Gujarati (1997), Green (1999) y Pindyck (1998). Sin embargo, Granger (1988) recomienda realizar pruebas de integración y cointegración de las series antes de probar causalidad porque si las series son integradas de orden d ≥ 1y están cointegradas entonces los modelos para probar causalidad deben incluir métodos de corrección del error, pero estos modelos pueden llevar a rechazar causalidad entre las variables siendo que en realidad existe tal relación. 1.6.2. Orden de integración de las series, cointegración y el método de corrección del error Engle y Granger (1987) definen el concepto de integración, cointegración y destacan las diferencias de una variable integrada de orden cero y la integrada de orden mayor o igual a uno. INTEGRACIÓN. Una serie con componente no determinista65, la cual es estacionaria66 e invertible67, que tiene una representación ARMA después de diferenciarla d veces se le llama integrada de orden d y se expresa como ( )dIxt ≈ .

64 Una variable ruido blanco es aquella que tiene media cero, varianza constante σ 2 y no está autocorrelacionda. 65 Un componente determinista es un componente perfectamente predecible de una serie y este componente no varia. Un componente no determinista significa lo contrario: no es predictible y varía. 66 Una serie es estacionaria si sus dos primeros momentos son constantes en el tiempo y si el valor de la covarianza en los periodos depende de sus rezagos y no del tiempo en que se calculan. Gráficamente una serie que es estacionaria fluctúa alrededor de su media y si se aleja de ésta siempre regresa a una vecindad de la misma. 67 Una serie de tiempo o proceso estocástico que puede expresarse como un proceso que depende de sus propios rezagos (modelo AR) es un proceso invertible.

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INTEGRACIÓN DE ORDEN CERO. Si ( )x It ≈ 0 entonces la varianza de xt es finita y las innovaciones tienen un efecto temporal sobre el valor de xt y las autocorrelaciones decrecen en una magnitud K por lo cual su suma es finita. INTEGRACIÓN DE ORDEN UNO. Si ( )x It ≈ 1 la varianza es infinita, las innovaciones tienen efectos permanentes sobre el valor de xt y las autocorrelaciones teóricas K para t tienden a infinito. COINTEGRACIÓN. Aunque dos series xt y yt , individualmente, sean I(d) puede existir entre ellas una combinación lineal z x ayt t t= + integrada de orden cero (estacionaria), si esto ocurre se dice que ambas series están cointegradas o que hay una relación cointegrante entre ellas. El hecho que dos series estén cointegradas significa que hay equilibrio a largo plazo, es decir, que ambas series se moverán muy cerca en el tiempo y la diferencia entre ellas será estable (estacionaria). Esta diferencia estará medida por la variable zt que es el error hacia el equilibrio de largo plazo. Cuando las series están cointegradas, sostiene Granger (1988), las pruebas de causalidad tendrán que incluir a la variable z x ayt t t= + o bien al mecanismo de corrección del error. Un modelo de dos variables cointegradas de orden uno, que incluya el mecanismo de corrección del error, se expresaría en el siguiente vector autorregresivo (VAR) como

tit

p

iiit

p

iitt yxzx 1

1111 εβαγ +∆+∆+=∆ −

=−

=− ∑∑ (1.67)

tit

i

iiit

p

iitt yxzy 2

1

1112 ερδγ +∆+∆+=∆ −

=

=−

=− ∑∑ (1.68)

donde γ γ1 2 0, ≠ y ε ε1 2t t, son variables ruido blanco. La consecuencia inmediata

de este modelo de corrección del error es que la diferencia de xt ( )∆xt o la de yt

( )∆yt son causadas por zt−1 la cual es en sí misma una función de xt−1 y de yt−1 . Por lo tanto xt+1 es causada por yt y xt si las dos series están cointegradas. Esto significa que el modelo de corrección del error incluye dos posibles fuentes de causación: la de los términos de zt−1 si γ 1 0≠ y la de los términos de los rezagos de ∆yt si están presentes en la ecuación. El problema de estos modelos que incluyen la corrección del error para probar causalidad, sostiene Granger (1988), es que estará subespecificado y el posible valor del rezago de yt en el pronóstico de xt , se encontrará subvaluado. El resultado de esto es que la causación podría presentarse pero no ser detectada por las pruebas usadas tradicionalmente.

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Por otra parte, un problema adicional con las pruebas de causalidad se presentan con la elección de los rezagos. Para Gujarati (1997), el número de términos usados en la pruebas de causalidad debe ser importante porque la dirección de la causalidad puede depender del número de términos rezagados incluidos. Este autor recomienda usar en la práctica más rezagos en lugar de menos e ir ajustando este número de rezagos a la significancia estadística de los mismos. Otro criterio para determinar el número de rezagos, no únicamente en las pruebas de causalidad sino en términos generales, es el criterio de Akaike y Schwarz para seleccionar el mejor modelo de pronóstico68. La idea de estos dos criterios de elección es penalizar la varianza de los residuales de la muestra por los grados de libertad deseados o bien por la cantidad de parámetros usados. 1.6.3. El método de elección y evaluación del pronóstico Un pronóstico es una guía para la toma de decisiones en una diversidad de campos, además permite revisar constantemente las estimaciones de los modelos y corregirlos. El pronóstico entendido como la extrapolación de la variable independiente, en un modelo lineal, más allá del periodo para el cual fue estimado, tiene como base la propia estimación del modelo. Una vez estimados los modelos que pertenecen a una misma variable dependiente, se utilizan distintos criterios de selección para determinar cuál de los modelos en competencia es el más apropiado para su uso en el pronóstico. Sin embargo, una vez elegido el modelo estimado, debe pasar por otra etapa la cual se conoce como evaluación del pronóstico. En esta etapa se utilizan varios estadísticos cuyos valores indican que el pronóstico es satisfactorio o que se debe revisar el modelo. Además, con el desarrollo de las técnicas econométricas, el análisis de los residuos del modelo elegido para su uso en el pronóstico, se encuentra como los métodos más modernos para la evaluación del modelo de pronóstico. 1.6.3.1. Elección del modelo de pronóstico Dentro de los estadísticos tradicionales que se utilizan en la elección del pronóstico se encuentran: 1. El error cuadrático promedio. 2. El error cuadrático promedio corregido por los grados de libertad Estos dos estadísticos buscan elegir el modelo estimado que minimice los errores así como su varianza. El primero no se encuentra corregido por los grados de libertad, pero el segundo si los toma en cuenta para la elección del modelo.

68 Debold, Francis op. cit. pág. 75 explica y analiza estos dos criterios de selección.

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Dos estadísticos que en la actualidad se han popularizado en la elección de los modelos son el criterio de Akaike y el modelo de Schwarz. Estos criterios, se basan en la penalización de la varianza de los errores por los grados de libertad usados en la estimación. Además, existe la metodología de Box y Jenkins, para la construcción, selección y pronóstico de los modelos de series de tiempo, la cual se divide en la etapa de identificación, estimación, verificación y uso del modelo. Sin embargo, como el modelo que se planteará en esta tesis, no es propiamente de series de tiempo sino que se basan en los fundamentos de las variables del tipo de cambio spot y del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores, la etapa de la metodología de Box-Jenkins que se analiza, es la de verificación. En esta etapa se prueba si los errores del modelo estimado cumplen con las siguientes propiedades: 1. Los errores del modelo de regresión estimado tienen media cero. 2. La varianza de los errores es constante. 3. Los errores del modelo no están correlacionados. 4. Los errores del modelo tienen una distribución normal Estas cuatro propiedades que deben cumplir los errores, se pueden engloban en una propiedad llamada ruido blanco. 1.6.3.2. Evaluación del modelo de pronóstico Los estadísticos tradicionales que se utilizan en la evaluación del pronóstico son: 1. Los intervalos de confianza 2. El error promedio 3. El error cuadrático promedio 4. La raíz cuadrática media del error de pronóstico 5. El error absoluto promedio 6. El error cuadrático promedio porcentual 7. El error absoluto promedio porcentual 8. El coeficiente de desigualdad de Theil

En general, lo que miden estos estadísticos es la desviación que existe entre la variable dependiente estimada por el modelo y la variable dependiente real. Sin embargo, el coeficiente de desigualdad de Theil, aparte de medir el sesgo entre una variable y otra también calcula el porcentaje de replica de la volatilidad de la variable dependiente estimada por el modelo. Las pruebas más modernas de la evaluación de los pronóstico, se basan en el análisis de los residuos del modelo estimado, que es apropiado para su uso en el pronóstico. Este análisis de residuos se lleva a cabo en varias etapas fuera de la muestra, es decir, en el periodo de pronóstico. La propiedad que deben cumplir el pronóstico es que sea óptimo. Por pronóstico óptimo se entiende como aquel que minimiza la pérdida esperada de información o aquél con el promedio de pérdida de información menor.

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Un pronóstico se considera óptimo si el pronóstico es insesgado, sus residuos a una etapa fuera de la muestra son ruido blanco, a varias etapas fuera de la muestra los residuos tienen una estructura MA, los errores tienen varianza no decrecientes en el periodo de pronóstico y los errores no son pronosticables. Finalmente, después de haber revisado los planteamientos teóricos de las distintas escuelas que estudian el mercado cambiario y el mercado bursátil se puede concluir lo siguiente: En la mayoría de los enfoques del mercado cambiario, los excesos de demanda de dinero y los excesos de oferta de dinero juegan un papel crucial el la determinación del tipo de cambio en el largo plazo. Según la Corriente Eficientista el movimiento en el mercado bursátil depende básicamente de la corriente descontada de dividendos. Para los Ineficientistas los movimientos en el mercado bursátil responden a otros factores tales como los efectos estacionales, el acontecer político, las expectativas a cerca de la evolución de la economía y de los movimientos sociales. Por otro lado, los principales estudios sobre predictibilidad en estos dos mercados se basan principalmente en el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos para el tipo de cambio y en la Corriente Eficientista para el mercado bursátil. La herramienta econométrica que se utiliza en los modelos de predicción del mercado cambiario y bursátil es vasta y variada. Se encuentran modelos con estructuras netamente matemáticas, como los modelos de redes neuronales, así como aquellos que utilizan conceptos de cointegración, causalidad y vectores de corrección del error.

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CAPÍTULO II. LA RELACIÓN EMPÍRICA ENTRE EL ÍNDICE DE PRECIOS Y COTIZACIONES DE LA BOLSA MEXICANA DE VALORES Y EL ÍNDICE DEL TIPO DE CAMBIO SPOT La teoría económica, según se estudió en capítulo anterior, habla de una relación existente entre el mercado cambiario y el mercado bursátil. La teoría macroeconómica sostiene que el refugio de los inversionistas, ante una caída en el mercado bursátil, es el mercado cambiario. En la teoría microeconómica también se puede encontrar la existencia de una relación entre el mercado bursátil y el mercado cambiario. Cuando la moneda doméstica se devalúa, habrá un cambio en la estructura de la inversión y de la deuda de las empresas, el cual modifica el valor de sus activos. Según esos argumentos, se puede observar una relación de causalidad entre ambos mercados: el mercado cambiario sigue al mercado bursátil (teoría macroeconómica) o el mercado bursátil sigue al mercado cambiario (teoría microeconómica). En México, la relación empírica más evidente entre el tipo de cambio (TC) y el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (IPC) se manifiesta, con frecuencia, a finales de cada sexenio, periodos en los cuales, en la mayoría de los casos, el sentido de la causalidad, a priori, va del mercado bursátil al mercado cambiario. Sin embargo, en el sexenio del presidente Ernesto Zedillo Ponce de León y en el primer año de gobierno del presidente Vicente Fox Quezada la evidencia empírica en ambos mercados se aleja tanto de las hipótesis teóricas como del comportamiento empírico de los sexenios anteriores. Se tuvo una devaluación a principios de sexenio (diciembre de 1994), mientras que el peso se devaluaba sucesivamente, el mercado bursátil tenía un comportamiento errático (1995), los mercados subían o bajaban en cuestión de horas afectados, principalmente, por el comportamiento de algunos mercados internacionales (1998), en los tres últimos años (1999-2001) el mercado bursátil presentó una tendencia a la alza y el mercado cambiario permaneció relativamente estable y finalmente no se registró una devaluación al final del sexenio del presidente Ernesto Zedillo.69 Esos hechos hacen pensar que en ocasiones existe una relación causal en el mercado cambiario y en el mercado bursátil como lo sostiene la teoría y, en muchos casos, la evidencia empírica, pero en otros periodos de tiempo, podríamos pensar que son independientes. Un elemento adicional que arroja la evidencia empírica del comportamiento de ambos mercados y que a nivel teórico se puede encontrar, en muchos estudios sobre el tema, es que los movimientos de ambos mercados están íntimamente relacionados con el comportamiento de las variables reales. 69 Datos y comentarios extraídos de la revista Mercado de Valores editada por Nafinsa (varios números).

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Estudiar el tipo de relaciones, que envuelven al mercado cambiario y al mercado bursátil y con ellos a sus fundamentos sería parcial si no se plantea la pregunta clave, ¿para qué?. No es por demás tener en mente que el movimiento del mercado bursátil y del mercado cambiario han generado los peores desastres económicos y financieros en nuestro país, por lo menos en las últimas dos décadas. Basta recordar los efectos dramáticos del llamado “error de diciembre” de los cuales la economía mexicana no se ha podido recuperar en materia de salarios, inversión empleo y bienestar social. Es por ello que el objetivo de este capítulo, es conocer el sentido de la relación de causalidad econométrica que existe entre el tipo de cambio spot y el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores. Para cumplir con este objetivo, primero se definen las variables que en este capítulo juegan un papel primordial, a saber: el tipo de cambio spot (TCS) y el IPC. En segundo lugar, se identifica el desarrollo que han tenido el mercado cambiario y el mercado bursátil mexicano, durante las tres últimas décadas y se destacan los periodos en que la relación entre estos dos mercados es más evidente. Por último se prueba, a través del método de Causalidad de Granger, el sentido de la relación entre estos dos mercados. 2.1. EL ÍNDICE DE PRECIOS Y COTIZACIONES DE LA BOLSA MEXICANA DE VALORES El IPC es uno de los múltiples índices que nuestra sociedad considera como medida de la actividad económica de nuestro país. Este índice es el principal indicador de la actividad del mercado accionario en México70. El IPC representa el valor de un conjunto de títulos accionarios que varían en el tiempo. Este índice se construye con series accionarias seleccionadas con base en su representatividad, en el giro de las emisoras (sector al que pertenecen), bursatilidad (facilidad con que se pueden comprar o vender una acción) y el valor de mercado o capitalización (último precio de la acción por el número de acciones en circulación). El IPC se estima cada vez que se realiza una transacción de compra venta de acciones que inciden en el precio de alguna de las series accionarias que componen la muestra. La muestra empleada para el cálculo del IPC se compone por emisoras de distintos sectores de la economía. Estas emisoras se revisan semestralmente para verificar si siguen cumpliendo con los criterios de selección (representatividad, bursatilidad, valor de mercado, etc.) si ya no cumplen con estos criterios se remplazan por otra que si califiquen71.

70 Otros índices que miden nuestra actividad económica es el Índice de Precios al Consumidor, el Índice del Producto Interno Bruto, los Índices Sectoriales, etc. 71 La muestra se somete a revisión y actualización cada seis meses. Las emisoras que entran o salen de la muestra se anuncian con cinco días hábiles de antelación al inicio del nuevo periodo. Con este anuncio los inversionistas pueden, si así lo desean, modificar su portafolio.

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El IPC está compuesto por 35 series accionarias, cada una de ellas tiene un peso relativo el cual está determinado por su valor de mercado, es decir, por su valor de capitalización. Sí la acción que pertenece a la muestra tiene un valor de mercado muy alto, ésta impactará en mayor medida al índice que aquella que tenga un valor de mercado más bajo. Así, el valor de capitalización de la emisoras se constituyen en el ponderador para el cálculo del IPC. No menos importante que el valor de capitalización para la selección de las emisoras que forman parte de la muestra del IPC, se encuentra el índice de bursatilidad el cual se calcula considerando el desempeño de las siguientes variables:

a) Importe negociado b) Volumen de acciones negociadas c) Rotación (importe/valor de capitalización) d) Número de operaciones efectuadas e) Total de días de negociación efectiva

2.1.1. El cálculo del IPC En calculo del IPC participan las variables precio de las emisoras que entran en la muestra seleccionada, número de acciones de esa misma emisora en el día observado y el factor de ajuste por los derechos pagados por esa emisora. El factor de ajuste, se incluye en el cálculo del IPC porque el ponderador (valor de capitalización) se modifica cuando se decretan derechos (pago de dividendos) o registran movimientos corporativos como escisiones fusiones y suscripciones72. En términos matemáticos el IPC de un día determinado se calcula de la siguiente manera

−=

∑

∑

=−−

=n

iititit

n

iitit

tt

AP

APIPCIPC

111

1

λ (2.1)

donde tIPC es el índice de precios y cotizaciones, itP es el precio de la acción en el periodo t73, itA es el número de acciones i, itλ es el factor de ajuste de la acción i, itit AP es

72 Por ejemplo los dividendos en efectivo, las obligaciones convertibles y las suscripciones generan un decremento de capital; las escisiones reducción de capital, la emisión de obligaciones convertibles y las suscripciones incremento de capital, la reestructuración accionaria, cambio de capital, la capitalización y el split (inverso) ningún movimiento. 73 El itP calculado de las 14:50 a las 15:00 hrs. (cierre de la Bolsa Mexicana de Valores) es un promedio del

ipP , ponderado por el volumen de acciones de los 10 minutos anteriores al calculo del IPC. Esto se realiza con el fin de que el precio al cierre del IPC sea el representativo de las operaciones realizadas en los últimos minutos.

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el valor de la acción i en el tiempo t, ititit AP λ11 −− es el valor de la acción i ajustado por el

valor de capitalización, t-1 es el periodo inmediatamente anterior a t,∑=

n

iitit AP

1

es la suma

del valor de capitalización de todas las emisoras incluidas en la muestra en el tiempo t y

it

n

iitit AP λ∑

=−−

111 es la suma del valor de capitalización ajustado de todas las emisoras

incluidas en la muestra en el tiempo t-1. Lo que indica la ecuación (2.1), es que la variación IPC de la sesión de remates es el valor de capitalización de todas las emisoras incluidas en la muestra, dividido entre el valor de capitalización ajustado del día anterior. 2.1.2. Acciones que componen la muestra Las emisoras que incluyen la muestra se actualizan y revisan cada seis meses. En el caso del año 2000, las emisoras que aparecieron mes con mes se muestran en el cuadro 2.1. En este cuadro se puede observar, que las acciones más constantes en el IPC fueron 31, dentro de las cuales destaca las del sector comunicaciones y las del sector financiero.

CUADRO 2.1 ACCIONES CONSTANTES EN EL AÑO 2000

ALFA A COMERCI UBC GEO B GSAMBOR B-1 SORIANA B VITRO A APASCO * DATAFLX B GFBB O HYLSAMAX BCP TAMSA * ARA * DESC B GFINBUR O KIMBER A TELECOM A1 BANACCI O ELECTRA CPO GFNORTE O MASECA B TELMEX L BIMBO A FEMSA UVD GISSA B PE&0LES * TELEVISA CPO CEMEX CPO GCARSO A1 GMODELO C SAVIA A TVAZTECA CPO

Fuente: Elaboración propia con base en datos de la Bolsa Mexicana de Valores Las emisoras que entraron a la muestra en febrero del 2000 fueron WALMEX C, WALMEX V y DATAFLX B y las que salieron fueron CIFRA C y CIFRA V e ICA * en el mes de agosto. Las emisoras de mayor influencia en el IPC, durante el año 2000, fueron TELMEX L con una participación que fluctúo entre 26.02% y 28.86%, WALMEX V con 7:83% y 9.08, BANACCI O con 4.68% y 8.51%, TELEVISA CPO con 5.91% y 7.29%. Estas cifras rebelan que las acciones de mayor influencia en el IPC fue TELMEX L, con una participación que rebasa es más del doble la de la emisora que le sigue en importancia74. 2.2. EL TIPO DE CAMBIO SPOT DEL PESO MEXICANO CON RESPECTO AL DÓLAR DE LOS ESTADOS UNIDOS El TCS es el precio de la moneda extranjera en unidades de moneda nacional para transacciones de realización inmediata, es decir, al contado. El término realización inmediata, es relativo porque generalmente el precio de una moneda al contado tiene

74 Las emisoras de mayor influencia en el IPC, salen publicadas mensualmente en la revista Indicadores Bursátiles editada por la Bolsa Mexicana de Valores.

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vigencia uno o dos días hábiles; la razón de este retraso es que los bancos deben contar con tiempo para revisar su documentación. Los tipos de cambio al contado se dan a conocer en los principales mercados mundiales. Por ejemplo, en el mercado de cambios de Nueva York los tipos de cambio al contado se aplican a transacciones interbancarias y comerciales. En este mercado de divisas, se establecen los precios del tipo de cambio spot (precio del dólar por unidad de moneda extranjera y precio de la unidad de moneda extranjera por dólar) para la mayoría de los países con los cuales Estados Unidos tiene operaciones financieras. En el mercado cambiario generalmente existen dos precios de la moneda extranjera, el precio de compra y el precio de venta. La diferencia que existe entre los dos precios se le conoce como diferencial del tipo de cambio75. En México TCS, es el que se utiliza para realizar transacciones en dólares pactados a las 48 horas hábiles. Además, en el mercado de divisas mexicano existe el tipo de cambio FIX. Este tipo de cambio es determinado por el Banco de México con base en un promedio de las cotizaciones del mercado de cambios al mayoreo para operaciones liquidables el segundo día hábil siguiente. Se publica en el diario Oficial de la Federación un día hábil después de la fecha de terminación y es utilizado para solventar obligaciones denominadas en moneda extranjera liquidables en la República Mexicana el día siguiente. 2.3. LA RELACIÓN EMPÍRICA ENTRE EL TCS Y EL IPC La relación empírica más evidente entre el tipo de cambio y el IPC la podemos observar, en nuestro país, con más frecuencia a finales de cada sexenio, como si estos mercados estuvieran regidos por un comportamiento netamente estacional y no fueran manifestaciones emanadas del empeoramiento de las variables reales o de la debilidad de una economía. Para poder entender con mayor claridad, la relación empírica entre el mercado cambiario y el mercado bursátil mexicanos, en esta sección se estudiará el desarrollo de estos dos mercados; así como también se analizará la evolución de las variables reales, meses antes de que ambos mercados sufran sus bajas más severas; finalmente, se capturará el movimiento del mercado cambiario y del mercado bursátil mexicanos cuando estos entran en una relación más cercana, caracterizada por la fuertes caídas en el IPC y en el peso mexicano. 75 El diferencial del tipo de cambio se calcula como un porcentaje del precio de venta como lo muestra la

siguiente fórmula:PV

PCPVD

_= donde PV es el precio de venta y PC es el precio de compra. Dentro

de los factores que determinan este diferencial se encuentran entre otras: el monto de las operaciones, la liquidez del mercado de una moneda en particular y la importancia del centro cambiario.

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2.3.1. El desarrollo del mercado de valores y del mercado cambiario La relación empírica entre el mercado bursátil y el mercado cambiario mexicanos se ha dado dentro de un contexto de alta inflación, crecientes déficit del sector público, periodos de alta especulación, fuga de capitales, inestabilidad de los precios de petróleo, variación negativa en las reservas del Banco Central, déficit crecientes en la cuenta corriente y en la cuenta comercial. En México, el deterioro de estas variables han marcado los focos de alerta de lo que sucederá con la evolución del mercado bursátil y con el acontecer del mercado cambiario. Durante cada sexenio, el desarrollo de estos dos mercados está íntimamente relacionada con el comportamiento de las variables reales como se verá en el siguiente apartado. En el Desarrollo Estabilizador y en el Desarrollo Compartido El agotamiento del Desarrollo Estabilizador76 y sus efectos desarticuladores sobre el patrón monetario y financiero fueron las circunstancias que impulsaron la modernización del mercado de valores mexicano. El objetivo de este impulso era constituir una institución alternativa que financiara la acumulación en nuestro país. Durante el Desarrollo Estabilizador, el mercado de valores estaba poco desarrollado y formaba una parte muy pequeña y de importancia mínima dentro del sistema financiero nacional. Las operaciones de acciones empresariales eran reducidas, lo que evidenciaba la poca importancia de este mercado en el financiamiento a la inversión productiva. Las operaciones del mercado de valores eran efectuadas principalmente por tres tipos de intermediarios: los departamentos de valores de algunos bancos, las sociedades que operaban en las casas de bolsa y los agentes de bolsa. Sin embargo, estos pocos intermediarios se encontraban dominados por los principales bancos que existían en el país. Aunque, en el desarrollo estabilizador se llevaron a cabo reformas legales en el mercado de valores, incluidas en la restructuración bancaria, no fue sino hasta el desarrollo compartido, modelo económico que implementó el presidente Luis Echeverría Álvarez, que se dio impulso a este mercado. Este surgimiento del mercado de valores, según el discurso oficial, tenía como objetivo subsanar la falta de capitales que necesitaba el desarrollo del

76 Las características más importantes del financiamiento a la acumulación en el Desarrollo Estabilizador fueron la centralización de la creación y el uso de los excedentes de capital en manos de sector privado y del gobierno, lidereados por la banca privada. Esta última gozaba de un mercado protegido debido a que la banca extranjera no participaba en el mercado financiero nacional y porque manejaba a discreción los fondos que llegaban del extranjero, tanto los que captaba directamente como los que le llegaban por medio de la intermediación financiera del sector público que a su vez los recibía mediante deuda pública externa. A cambio de esta posición privilegiada de la banca privada nacional suministraba al gobierno los recursos que este necesitaba para financiar su déficit, vía encaje legal y crédito. El agotamiento del Desarrollo Estabilizador se manifestó en los desequilibrios internos y externos que este modelo generó. Dentro de estos desequilibrios se encontraba el poco dinamismo de las exportaciones, los crecientes gastos de las importaciones, la salida de divisas tanto de inversionistas nacionales como extranjeros y la baja de la demanda interna. Esto trajo como consecuencia que el gobierno tuviera que recurrir en mayor medida a la deuda externa y a las presiones inflacionarias que esto conlleva. Adicionalmente a esto, el poco incentivo del sector privado para reinvertir sus ganancias dentro del país lo impulsaron a sacar sus capitales.

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país, tener fuentes alternativas de financiamiento ante la falta de flujos financieros externos y para contrarrestar el poder financiero de la banca comercial. La creación de la Bolsa Mexicana de Valores surgió a partir de las reformas al sistema financiero que iniciaron en 197577. La creación de la Bolsa Mexicana de Valores S. A. de C.V. (BMV) resultó de la fusión acordada entre los socios de la Bolsa de Occidente y de la Bolsa de Valores de Monterrey con el fin de eliminar la fragmentación regional de valores. Según la exposición de motivos de la ley del mercado de valores, la Bolsa Mexicana de Valores contribuiría a que la sociedad tuviera acceso a los flujos de capital, a diversificar las fuentes de financiamiento, a ampliar la gama de instrumentos de inversión, a llevar a cabo la adecuada capitalización de las empresas, a incrementar la recaudación de impuestos vía el conocimiento de los estados financieros de las empresas y la más importante mexicanizar a las industrias por medio de la participación de accionistas nacionales78. En lo que se refiere al tipo de cambio, éste se mantuvo fijo durante el Desarrollo Estabilizador. Adicionalmente, este periodo se caracterizó por una política de libertad cambiaria. Ambos elementos de política económica, permitieron garantizar la confianza entre los inversionistas ante cualquier riesgo devaluatorio, además de ser una vía por la cual ingresaban al país los créditos externos de la banca de desarrollo y de la inversión extranjera directa. Aunque en el gobierno del presidente Luis Echeverría Álvarez se siguió con una política de tipo de cambio fijo durante los cinco primeros años de su gestión, los brotes de especulación y de fuga de capitales empezaron a surgir desde 1973, la inversión extranjera en cartera, por ejemplo disminuyó de 14 mil dólares a 870 dólares de 1973 a 1974 y fue nula en los dos años siguientes (ver cuadro 2.3). Aunado a esto, aunque la variación real del PIB nacional creció en los seis años de la gestión del presidente Luis Echeverría la inflación también lo hizo, alcanzando su nivel más alto en 1976 con un porcentaje del 27.2% (ver cuadro 2.2). Sin embargo, el gobierno se negaba a devaluar el peso y a mantener las reservas del Banco de México a través del endeudamiento externo público que creció al doble de 1973 a 1974 y se mantuvo en 1975 (ver cuadro 2.3), pero llegó el momento en que la deuda externa y el déficit del sector público eran tan elevados que el saldo en las reservas no alcanzaban para hacer los pagos externos inmediatos, es decir, el

77 Esta ley se publicó el 2 de enero de 1975. La iniciativa proponía dotar al mercado de mecanismos de operación e información transparentes y accesibles, regular de manera integral y coordinada al mercado, permitir la entrada al mercado de instituciones financieras, tales como organismos auxiliares de crédito y compañías de seguros. Además, se dotó a la Comisión Nacional de Valores (CNV) para regular, vigilar y promover al mercado. 78 Para consultar más sobre el tema véase Mercado de Valores. Crisis y nuevos circuitos financieros en México, 1970-1990 de Guillermo Ejea y otros, editado en México por la UAM-A, 1991, p. 37.

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país se encontraba en insolvencia económica79. La respuesta de los organismos de crédito internacionales fue detener los flujos financieros a nuestro país, motivo por el cual el gobierno en turno tomó la decisión de devaluar la moneda de 12.50 pesos por dólar a 19.7 pesos por dólar. Para noviembre de este mismo año el peso se cotizó a 25.4 pesos por dólar y a 19.95 pesos por dólar con la entrada del nuevo gobierno del presidente José López Portillo (ver cuadro 2.2). El resultado de la crisis cambiaria que se generó durante el último año del gobierno del presidente Luis Echeverría se puede observar en el deterioro de las variables reales durante el último año de gobierno: un crecimiento real del PIB de apenas 2.1%, una inflación del 27.2%, una variación negativa en las reservas de 333 millones de dólares y una duda pública y privada de alrededor de 24 mil millones de dólares (ver cuadros 2.2 y 2.3). La respuesta de los organismos internacionales a nuestro país, no sólo fue producto de la recesión nacional sino también de los problemas económicos internacionales80. El ritmo de crecimiento de los países industrializados, como por ejemplo el de los Estados Unidos, decreció y la inflación llegó a presentar dos dígitos, el rendimiento bursátil fue negativo y las tasas de interés permanecieron altas de 1974 a 1976 (ver cuadro 2.4).

CUADRO 2.2 INDICADORES ECONÓMICOS DE MÉXICO

(1971-1976) Año Tipo de Variación PIB Inflación

Cambio del IPC

$ % % %

1971 12.5 -5.12 3.4 4.4

1972 12.5 27.16 7.3 5.6

1973 12.5 3.96 7.7 21.4

1974 12.5 12.58 5.9 20.4

1975 12.5 2.7 4.1 11.3

1976 19.95 28.62 2.1 27.2

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México

y de la Bolsa Mexicana de Valores. 79 Francisco, Dávila. Del milagro a la crisis, la ilusión ..., el miedo y la nueva esperanza. México, Ed.. Fontamara, 1995 p. 132. 80 Tello, Carlos (1982). La política económica en México 1970-1976. México siglo XXI, 5° edición, p. 25.

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(1971-1976)

(miles de dólares)

Año Cuenta Endeudamiento Externo Inversión Extranjera Variación

Corriente Banca Sector Reservas

Desarrollo Comercial De México Público Privado Directa Cartera

1971 -1212.04 128.93 -48.00 s.d. 0.01 76.40 324.40 -6.71 199.97

1972 -1337.69 -194.48 105.85 s.d. -67.24 60.75 281.45 7.56 264.66

1973 -1769.47 252.54 82.29 s.d. 161.24 138.11 363.20 14.29 122.26

1974 -3456.20 554.80 135.12 s.d. 291.82 527.78 549.97 0.87 36.90

1975 -4502.84 519.41 208.28 s.d. 245.26 368.97 504.51 0.0 165.07

1976 -3670.27 840.76 19.99 670.80 38.74 223.91 540.82 0.0 -333.16


CUADRO 2.4 INDICADORES ECONÓMICOS DE ESTADOS UNIDOS

(1971-1976)

Año Dow Jones PIB Inflación Bonos del

variación % % % Tesoro %

1971 12.92 3.3 3.3 3.73

1972 8.99 5.4 3.4 5.11

1973 1.49 5.8 3.7 7.35

1974 -15.22 -0.6 12.3 6.96

1975 -1.10 -0.3 6.9 5.34

1976 15.08 5.6 4.2 4.30

Fuente: Elaboración propia con base en datos de la Reserva

Federal de Estados Unidos En la Alianza para la Producción Aunque los desequilibrios externos e internos prevalecieron durante el gobierno del presidente José López Portillo, el desarrollo de la Bolsa Mexicana de Valores durante 1976-1982 reflejó en gran medida la expansión de las exportaciones de petróleo, el descubrimiento de las nuevas reservas petroleras, los vaivenes del precio del petróleo y el incremento desmesurado del déficit de la cuenta comercial, consecuencia de los aumentos excesivos de las importaciones para cubrir la exigencias de la explotación del petróleo. El optimismo generado por el aumento de las exportaciones petroleras y las expectativas de mayores precios del petróleo en los mercados internacionales envolvieron a todo el ámbito económico y financiero. El mercado de valores mexicano, que representaba para el presidente en turno, una alternativa de financiamiento para la acumulación, se

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desarrolló enormemente dada las reformas financieras que se llevaron a cabo en este periodo81. Dentro de las primeras reformas destacan: el fomento para la creación de las casas de bolsa, la revalorización de los activos de las empresas que cotizaban en bolsa, el anuncio de la exención fiscal de las ganancias bursátiles y la mexicanización de las empresa con capital extranjero. Un impulso adicional al desarrollo del mercado bursátil, durante los tres primeros años del gobierno del presidente José López Portillo, fue la entrada de capital de la banca a este mercado con la creación de sus propias casas de bolsa. A pesar de las reformas financieras en que estuvo inmerso el mercado de valores, el desarrollo del mercado bursátil fue limitado, aunque el movimiento en el índice de precios y cotizaciones, durante los tres años del sexenio, reflejaba las expectativas favorables que tenían los inversionistas acerca del desenvolvimiento de la economía ante un país exportador de petróleo y con precios de este producto con tendencia a la alza (ver cuadro 2.5). Con la introducción de los Petrobonos y los Cetes, el mercado de dinero operaba el mayor monto de recursos que se manejaban en la Bolsa Mexicana de Valores. La operación en valores también fue en aumento pero en menor medida que las operaciones en el mercado de dinero. Sin embargo, el incremento en las operaciones en las acciones permitió que las empresas pudieran revalorar sus acciones, aunque estas operaciones quedaran circunscritas al mercado secundario y no propiamente como fuente alternativa de financiamiento de las empresas. Las operaciones del mercado primario eran mínimas, con lo cual el objetivo de convertir a la Bolsa Mexicana de Valores en una fuente alternativa de financiamiento a largo plazo quedó truncada. Las primeras muestras del cambio de rumbo en el ciclo económico o bien un cambio en las expectativas favorables de la economía, las detectó el mercado bursátil con el primer desplome en 1979. Para finales de 1979, las características más importantes del mercado de valores eran: una alta concentración de las operaciones en el mercado de dinero, una participación creciente del capital bancario nacional en el mercado de valores, el financiamiento al sector público mediante deuda pública interna y un incremento en la operatividad de las acciones resultado de la expansión del mercado secundario más que del mercado primario. Para el periodo de 1980-1982, las expectativas favorables acerca de la evolución de la economía empiezan a declinar, todos los sectores de la economía disminuyen su crecimiento, lo cual se reflejó en la disminución real del porcentaje de crecimiento del PIB,

81 En 1978 se estableció el Depósito Central de Valores (Indeval). La función de este organismo es la custodia, administración, compensación y liquidación de todos los valores que se negocian en la Bolsa Mexicana de Valores y en 1980 se creó la Asociación Mexicana de Casas de Bolsa (AMCB).

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el cual cayó de 9.2% en 1979 a 8.3% en 1980, a 8.1% en 1981 y a –0.5% en 1982 (ver cuadro 2.5). La tasa de interés interna empezó a aumentar ante las expectativas de una devaluación y como forma de detener la fuga de capitales y las practicas especulativas que se habían hecho tradicionales desde el gobierno del presidente Luis Echeverría Álvarez y que se facilitaron estos años por las interrelaciones del sistema financiero nacional con el internacional. Los incrementos en la inflación tampoco se hicieron esperar. La carrera precios-salarios aumentaba constantemente los costos de los insumos y consecuentemente los precios de los bienes finales. La inflación paso de 18.2% en 1979 a alrededor del 30.0% en los dos años sucesivos y dio un salto a casi el 100.0% en 1982 (ver cuadro 2.5). El déficit del sector público cada vez iba en aumento. Sus mismas fuentes de financiamiento: ingresos derivados de las exportaciones del petróleo, deuda interna y deuda externa, provocaron el incremento del déficit. Los precios del petróleo iban a la baja mientras que las tasa de interés interna y externa comenzaron a aumentar (ver cuadro 2.5, 2.6 y 2.7). Todos estos factores, se agudizaron en el último año del gobierno del presidente José López Portillo, la fuga de capitales y la disminución de la reservas del Banco Central iban en ascenso. La inversión extranjera, en cartera que en 1981 ascendió a 997.1 millones de dólares en 1982 bajó a 646.3 millones de dólares mientras que la variación en las reservas resultó negativa por más de 3 mil millones de dólares (ver cuadro 2.6). Esto hizo que el gobierno dictara una serie de medidas en las cuales se prohibía la transferencia de divisas al extranjero y el pago de moneda extranjera en ahorro hechos en esa misma moneda. Sin embargo, los grandes empresarios lidereados por la banca nacional desobedecieron esas medidas y el gobierno reaccionó con la nacionalización de la banca y el control generalizado de cambios. En ese último año y favorecido por la inflación, el déficit externo, la salida de capitales, la especulación y el aumento en el déficit del gobierno la devaluación del peso no se hizo esperar. En febrero de 1982 el peso se cotizó en 45.00 pesos por dólar, es decir, 20.00 pesos más que el tipo de cambio que prevaleció durante cinco años. En agosto el Banco de México se retiró del mercado de cambios y estableció dos tipos de cambio uno preferencial para las importaciones y los pagos de gobierno que ascendió a 49.13 pesos por dólar y el otro libre que osciló entre 77.00 y 84.00 pesos por dólar, pero que después de la nacionalización de la banca llegó hasta 200.00 pesos por dólar. En lo que respecta al mercado de valores y después del desplome que tuvo el 7 de mayo de 1979, en los siguientes tres años su operación fue mínima. Su estructura siguió prácticamente sin cambios: el mercado de dinero concentraba la mayor parte de los recursos de la bolsa y las operaciones del mercado secundario prevalecía sobre aquellas del mercado primario.

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(1977-1982)

Año Tipo de cambio* Variación PIB Inflación Precios Déficit del Gobierno

(fin de periodo) Del IPC del petróleo millones Variación

dólares de nominal

$ % % % por barril pesos %

1977 22.74 41.32 3.4 n.d. n.d. 94.9 n.d.

1978 22.72 101.25 8.2 28.9 n.d. 121.3 27.82

1979 22.80 47.89 9.2 18.2 19.59 167.0 37.68

1980 23.26 8.74 8.3 26.3 31.19 250.7 50.12

1981 26.23 -33.82 8.1 28.6 33.19 726.7 189.87

1982 148.50 -28.65 -0.5 98.9 28.69 1378.4 89.68

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México y de la Bolsa Mexicana de Valores *El tipo de cambio controlado apareció el mes de agosto de 1982 y se cotizó en $ 69.5 por dólar.

Para el último día de ese mismo año su valor ascendió a $ 96.48.


(1977-1982)

(millones de dólares)

Año Cuenta Endeudamiento Inversión Variación

Corriente Externo extran jera en las

Banca Sector Directa Cartera Reservas Desarrollo Comercial De México Público Privado

1977 -2002.17 -741.80 399.92 -161.30 -208.20 -518.02 540.33 0.0 495.81

1978 -3151.36 -1282.00 433.92 -213.80 -208.20 95.28 830.31 0.0 220.33

1979 -4700.77 82.30 768.70 -163.40 -104.40 736.80 1326.62 0.0 255.55

1980 -10434.10 618.16 3160.25 -132.30 3077.60 3749.72 2089.76 58.40 1018.55

1981 -16240.60 7495.14 5647.38 s.d. 9790.20 3851.10 3075.90 997.10 1012.23

1982 -5890.07 1457.56 -2269.39 1437.60 5424.80 2222.69 1900.30 646.30 -3184.74

Fuente: Elaboración propia con base en datos del banco de México


(1977-1982)

Año Dow Jones PIB Inflación Bonos del

variación % % % Tesoro %

1977 -1.48 4.6 6.7 6.15

1978 -9.20 5.5 9.0 9.34

1979 -1.12 3.2 13.3 12.07

1980 11.43 -0.2 12.5 14.99

1981 2.39 2.4 8.9 11.04

1982 4.54 2 3.8 7.98

Fuente: Elaboración propia con base en datos de la Reserva

Federal de los Estados Unidos

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En el Programa de Reordenamiento Económico y en el de Aliento y Crecimiento Durante el gobierno del presidente Miguel de la Madrid el mercado de valores tuvo un gran desarrollo. Los principales factores que contribuyeron en ese desarrollo fueron: el aumento de la tasa de interés interna con el objetivo de incrementar el ahorro y evitar la fuga de capitales y la imperiosa necesidad del gobierno de financiarse a través de la colocación de títulos de deuda pública como los Cetes. Como la tasa de interés prevaleció alta durante este periodo de gobierno (1982-1988), la liquidez generada en la economía lejos de ir a parar al sector real para promover la producción, fluyó constantemente al mercado de cartera, altamente volátil y de corto plazo82 (ver cuadro 2.9). Es por esta razón que aunque el gobierno tenía la intención de desarrollar al mercado de capitales para que fuera promotor de la inversión a largo plazo esta idea quedó frustrada. El financiamiento del gobierno a través de los Cetes fue la alternativa más fácil que encontró el gobierno para allegarse de recursos ante la disminución de los flujos externos83. Otro factor que contribuyó al desarrollo del mercado de valores, fue la prohibición de las sociedades nacionales de crédito a operar directamente en el mercado de valores y participar en las casas de bolsa. Únicamente las casas de bolsa y las sociedades de inversión podían operar en el mercado de valores84. La expansión del mercado de valores y en especial del mercado bursátil, durante el periodo1983-1988, puede ser evaluada si se compara con la evolución de varios indicadores de la economía. Por ejemplo, con la variación real del PIB y con el crecimiento de la inflación . Sin embargo, esta expansión del mercado bursátil se generó en un contexto macroeconómico de recesión e inflación85 (ver cuadro 2.8), que si bien tuvo su auge por los flujos que llegaban a este mercado, atraídos por las altas ganancias que otorgaba, cayó estrepitosamente porque no tenía bases reales que la sustentara. La variación real del PIB alcanzó niveles muy bajos de crecimiento, e incluso fue negativo en este periodo. La inflación llegó a más de 100.0% en 1986 y en 1987 mientras que la inflación en Estados Unidos no pasó de un dígito (ver cuadros 2.8 y 2.11). 82 Esta es una explicación fundamental del porque en el periodo 1983-1987 la economía mexicana se caracterizó por un mercado bursátil en auge como pocos a nivel internacional, pero con una tendencia permanente a la recesión e inflación. 83 En 1985 se suspendió el flujo de recursos del exterior por recomendaciones de la banca transnacional. 84 Otras reformas financieras que se implementaron en el periodo 1983-1987, que aunque no fueron medidas directas que incidieron en el mercado de valores sí contribuyeron en su crecimiento, fueron: la venta de acciones de las empresas no bancarias que estaban en poder de la banca; la venta del 34.0% de las acciones de los bancos nacionalizados; la reducción del encaje legal como fuente de financiamiento del sector público y la desvinculación de la reserva del Banco de México de la emisión primaria. 85 Si el dilema era crecer o pagar el gobierno del presidente Miguel de la Madrid optó fundamentalmente por el pago de la deuda externa, con lo cual nuestro país se convirtió de un importador de capitales a uno exportador neto de los mismos, durante toda su gestión.

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Por su parte el tipo de cambio de mercado86, durante el gobierno del presidente Miguel de la Madrid sufrió un constante aumento provocado principalmente por la inflación que se desató en este período. El tipo de cambio de mercado pasó de 161.35 pesos por dólar en 1983 a 915.00 pesos por dólar en 1986, lo cual significó una devaluación del 467.0% en sólo tres años. Sin embargo, la devaluación de noviembre de 1987 estuvo asociada básicamente a la liberalización de los capitales que se encontraban en el mercado bursátil y que huyeron despavoridos después del crack de la bolsa en el mes de octubre de este mismo año (ver cuadro 2.9). La política cambiaria durante 1983-1987 se caracterizó por un deslizamiento diaria del peso87, con devaluaciones espontáneas provocadas por los periodos de alta especulación, aumento en la inflación, salida de capitales y bajas drásticas en las reservas del banco central. Según cifras del Banco de México la inversión extranjera en cartera, de 1984 a 1987 fue negativa lo cual significó una salida de más de un billón de dólares en este último año y la pérdida en reservas fue similar (ver cuadro 2.9). Ante el flujo constante de salidas de divisas que experimentó muestro país durante el gobierno de Miguel de la Madrid para hacer frente al pago de servicios de la deuda externa, los dólares eran muy escasos incluso para seguir sosteniendo la doble paridad que se implantó desde la nacionalización de la banca. El tipo de cambio controlado88 desapareció del escenario económico y sólo se podían conseguir dólares en el mercado libre, por lo cual este mercado se veía aún más presionado a aumentar el valor del dólar. De hecho, según se puede observar en el cuadro 2.8 la diferencia entre el tipo de cambio libre y controlado fue reduciéndose hasta que en 1988 era mínima.


(1983-1988) Año Tipo de cambio Variación PIB Inflación Precios Tasas de interés

Mercado Controlado del IPC del petróleo Representativas

Dólares P.Comercial Cetes 28

$ $ % % % por barril % %

1983 161.35 143.93 262.52 -4.2 81.41 26.42 58.16 n.d.1984 209.97 192.56 64.70 3.7 59.02 26.82 49.37 n.d.

1985 447.50 371.50 175.03 2.8 63.8 25.33 74.61 71.65

1986 915.00 923.00 324.07 -3.8 105.8 11.86 110.89 99.28

1987 2227.50 2198.50 124.35 -1.7 159.05 16.04 128.16 122.04

1988 2297.50 2257.00 100.18 1.2 51.66 12.24 57.26 52.32

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México y de la Bolsa Mexicana de Valores

86 El tipo de cambio libre o de mercado se abastecía de las divisas generadas por el turismo, las transacciones fronterizas y las que llegaban por otros servicios. 87 El peso se deslizó 13 centavos diarios a partir del 23 de septiembre de 1983, este deslizamiento subió a 17 centavos en 1984 y 21 centavos diarios a partir del segundo semestre de 1985. 88 El tipo de cambio controlado se utilizaba para pagar las importaciones, los intereses de la deuda pública y la privada, los gastos del servicio diplomático y consular y las cuentas de los organismos internacionales.

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CUADRO 2.9

INDICADORES ECONÓMICOS DE MÉXICO (1983-1988)





1983 5859.6 354.3 1415.2 -158.3 3050.6 -2309.2 2191.6 -518.9 3100.9

1984 4183.3 1075.7 -415.5 1229.4 1972.9 -1760.1 1541.0 -435.2 3200.9

1985 799.5 1064.9 -939.3 293.0 485.0 -1231.3 1983.6 -595.8 -2328.4

1986 -1373.5 1579.8 -731.6 714.2 584.9 -1480.5 2400.7 -518.5 985.0

1987 4238.9 768.3 46.5 428.1 3266.7 -2584.4 2634.6 -1004.0 6924.4

1988 -2375.6 -1059 1380 -94.3 -587.5 -2208.8 2880 999.8 -7127.0



(1983-1988) Año Agregado monetario M1 Déficit del Gobierno

Variación Variación millones Variación

Nominal real de nominal

% % Pesos %

1983 n.d. n.d. 1312 -4.82

1984 n.d. n.d. 1887.6 43.87

1985 n.d. n.d. 3362.6 78.14

1986 65.30 -19.66 10672.8 217.40

1987 123.92 -13.60 27339.4 156.16

1988 67.99 10.76 35977.7 31.60



(1983-1988) Año Dow Jones PIB Inflación Bonos

variación % % % del Tesoro %

1983 20.24 13.7 3.8 8.94

1984 -0.04 7.3 3.9 7.75

1985 20.71 3.8 3.8 7.02

1986 25.91 3.4 1.1 5.49

1987 39.21 3.4 4.4 5.96

1988 -17.57 4.2 4.4 8.22

Fuente: Elaboración propia con base en datos de la Reserva Federal de los Estados Unidos

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En los sucesivos pactos (1988-1994) Un mes después a la caída de la Bolsa Mexicana de Valores en octubre de 1987, los capitales de los inversionistas salieron del país con lo que provocaron la devaluación de la moneda. Como una salida rápida a esta situación, el gobierno del presidente Miguel de la Madrid anunció la puesta en marcha del Pacto de Solidaridad Económica PSE89, el primero de una serie sucesiva de pactos que se constituyeron al estilo de los viejos acuerdos de los empresarios y gobierno, pero en este nuevo pacto se incluía al sector social para que se comprometiera con los esfuerzos y sacrificios que implicaba este nuevo plan. El PSE y los sucesivos pactos PECE (Pactos para la Estabilidad y el Crecimiento Económico) que prevalecieron durante seis años (1989-1994) contenían una serie de medidas de política económica de corte heterodoxo90. La estabilización de la economía para iniciar el crecimiento fue el elemento central del PSE y de los pactos sucesivos. Para estabilizar la economía se requería del saneamiento de la finanzas públicas y el control de los precios y salarios para abatir la inflación. Con la entrada en vigor del nuevo gobierno del presidente Carlos Salinas de Gortari se estableció el PECE, con éste se quería profundizar en estabilizar la economía para iniciar el crecimiento, con un programa de renegociación de la deuda externa que disminuyera las transferencias netas al exterior y así contar con recursos para que el país pudiera crecer91. La negociación de la deuda externa trajo consigo un nuevo clima de confianza y certidumbre para el país92. Los resultados inmediatos fueron: una reducción de la tasa de interés interna, lo que significó una reducción de la deuda interna; un regreso de los capitales que se habían fugado y el inicio de nuevos proyectos de inversión del capital extranjero. Un elemento adicional que favoreció el clima de confianza entre el público inversionista fue la negociación del Tratado de Libre Comercio con Estados Unidos93 y una serie de privatizaciones de las empresas que pertenecían al gobierno encabezadas por la privatización de los bancos y la venta de Teléfonos de México (TELMEX) . Para preparar la venta de los bancos comerciales se implementaron una serie de medidas dirigidas a la desregulación y liberación financiera de manera que fuera más 89 Con este pacto se trataba de pasar de un periodo de recesión, inflación, devaluación e incertidumbre a uno de incertidumbre y confianza. Dentro de las características de dicho Pacto era corregir los principales precios de la economía que a su vez formaban parte del costo de las empresas. Una vez corregido el desequilibrio de los precios, se mantendrían con plena certidumbre por un cierto periodo de tiempo, para estabilizar la economía. 90 Programa económico para eliminar la alta inflación por medio de la congelación del valor del tipo de cambio, de los precios de los servicios públicos y de los salarios 91 En el mes de julio de 1989 se logró la disminución de la deuda externa en 7,171 millones de dólares en el saldo directo y junto con los efectos secundarios llegó a disminuir hasta 20 millones de dólares. De esta manera, en vez de una transferencia neta de recursos del 7.0% del PIB se reducía a sólo 3.0% del PIB. 92 Una de las características de la renegociación de la duda fue su carácter multianual, lo que eliminó la incertidumbre que representaban las negociaciones periódicas. 93 El Tratado de Libre Comercio con Estados Unidos se llevó dos años y medio de negociaciones intensas y finalmente pudo negociarse el 17 de diciembre de 1992.

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eficiente y funcionara conforme a las fuerzas de mercado. Con estas medidas los bancos comerciales serían más competitivos que las casas de bolsa. Adicionalmente se permitió la creación de conglomerados financieros94 y la internacionalización del mercado de valores. Con la internacionalización del mercado de valores se autorizó que la casas de bolsa tuvieran sucursales en el exterior, pudieran emitir acciones y títulos de las empresas mexicanas con la posibilidad de colocarlos en el mercado internacional. Aunque dentro del mercado de valores, el mercado de dinero seguía siendo el de mayor importancia, el mercado bursátil se mantuvo como un instrumento de inversión atractivo que atrajo constantemente a los capitales golondrinos ante un clima de confianza y certidumbre derivado de las políticas económicas que siguió el presidente Carlos Salinas de Gortari. En general, la evolución de la economía durante los primeros cinco años del gobierno del presidente Carlos Salinas de Gortari fueron positivos. El PIB creció en términos reales entre el 1.9% y el 5.1%; se logró disminuir la inflación a un dígito, pero aún por arriba de la de Estados Unidos; la inversión extranjera directa y sobre todo la de cartera crecieron constantemente. Las variables que reflejaban focos de alerta eran el creciente déficit de la cuenta corriente que pasó de 5,821.2 millones de dólares en 1989 a 23,399.2 millones de dólares en 1993 y la constante disminución de los precios del petróleo crudo de exportación que llegó a cotizarse en 13.20 dólares por barril en 1993 (ver cuadros 2.12, 2.14 y 2.15). En lo que se refiere a la política cambiaría, se siguió con la flexibilización del tipo de cambio, devaluando nuestra moneda en un porcentaje mínimo diario como se había determinado desde el inicio del PECE. El peso iba a fluctuar con respecto al dólar de manera ascendente dentro de cierta banda de flotación. El ritmo de devaluación estaba previsto desde la firma de cada pacto. De esta forma se lograba dar certidumbre a los inversionistas de los movimientos de los precios claves en la economía y por otro se detenía la inflación al mantener el tipo de cambio en una serie de minidevaluaciones diarias. Finalmente, aunque la firma del Tratado de Libre Comercio de América del Norte por los tres mandatarios involucrados (presidente Carlos Salinas de Gortari de México, el presidente Bush en Estados Unidos y el primer ministro Mulroney en Canadá), fue una noticia favorable para la economía durante 1993, los acontecimientos políticos del último año del gobierno del presidente Carlos Salinas de Gortari, trajeron como consecuencia la inestabilidad económica. Desde el levantamiento de las fuerzas Zapatistas de Liberación Nacional el primero de enero de 1994, el anunció del aumento de la tasa de interés de corto plazo de los bonos por parte de la Reserva Federal de los Estados Unidos y el asesinato del candidato del PRI a la Presidencia de la República, los capitales invertidos en la bolsa de valores no dejaron de salir del país, lo cual provocó la disminución en las reservas del banco central. Aunado a la fuga de capitales que transcurrió a lo largo de 1994, el déficit de la cuenta corriente, que reflejaba por un lado el aumento de la actividad productiva y por otro la apertura indiscriminada del país a las importaciones de mercancías de todo tipo,

94 Un conglomerado financiero toma la forma de grupos financieros los cuales pueden estar constituidos por una casa de bolsa, una casa de cambio, una afianzadora, una arrendadora y una empresa de factoraje.

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ponían en peligro nuevamente la estabilidad de tipo de cambio. Pero no fue sino hasta diciembre de ese año y en el gobierno del presidente Ernesto Zedilllo que nuestra moneda se devalúo.


(1989-1994)

Año Tipo de cambio Variación PIB Inflación Precios Tasas de interés

Mercado Controlado Del IPC del petróleo Representativas

dólares P.Comercial Cetes 28

% % % por barril % %

1989 2680.75 2637.00 98.04 4.2 19.71 15.61 43.44 40.55

1990 2943.15 2934.40 50.10 5.1 29.92 19.09 29.35 25.99

1991 3071.00 s.d. 127.65 4.2 18.79 14.58 23.2 16.65

1992 3115.4 s.d. 22.91 3.6 11.93 14.88 27.22 16.88

1993 3.11 s.d. 47.92 1.9 8.00 13.20 17.65 11.78

1994 5.33 s.d. -8.72 4.4 7.06 13.88 29.78 18.51


CUADRO 2.13


Año Agregado Monetario M1 Déficit del Gobierno

Variación Variación millones Variación

Nominal Real de nominal

% % Pesos %

1989 43.56 -19.93 26343.9 -26.78

1990 65.26 27.19 16513.7 -37.31

1991 122.99 87.72 3463.9 -79.02

1992 15.93 3.56 -1606.7 -146.38

1993 19.22 10.38 -8546.1 431.90

1994 4.31 -2.52 4473.5 -152.35


CUADRO 2.14






1989 -5821.213 -299.3 980 1676.6 -381.12 -2358.1 3175.5 451.338 271.5

1990 -7451.04 4809.9 4384 -365.1 1767.22 176.4 2633.24 3408.48 3547.9

1991 -14646.72 1650.5 5751.9 -220 -1571 2659.4 4761.5 12753.2 7378.3

1992 -24438.48 1174.8 294.9 -460 -4705.2 2195.5 4392.8 18041.1 1007.6

1993 -23399.21 193.6 3328 -1174.9 -2402.1 2791.1 4388.8 28819.3 5983.3

1994 -29661.96 1329.3 1470.7 -1203.2 -1690.3 1219.4 10972.5 8547.21 -18389.3


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CUADRO 2.15

INDICADORES ECONÓMICOS DE ESTADOS UNIDOS (1989-1994)

Año Dow Jones PIB Inflación Bonos variación % % % del Tesoro %

1989 24.39 3.5 4.6 7.77

1990 7.46 1.8 6.1 6.52

1991 5.64 -0.5 3.1 3.75

1992 7.71 3 2.9 3.16

1993 11.17 2.6 2.7 3.06

1994 4.85 4 2.7 5.56


En el programa económico del presidente Ernesto Zedillo El primer año de gobierno del presidente Ernesto Zedillo fue un año de ajuste económico, para atenuar los problemas financieros y económicos que se desataron a raíz de la pérdida de la confianza de los inversionistas nacionales, por la entrada del nuevo presidente, por el anunció de su gabinete y por la ampliación de la banda de flotación del peso en relación al dólar95. Para detener la crisis cambiaria96, el presidente Ernesto Zedillo anuncia un programa que se centró en la necesidad de minimizar los efectos inflacionarios de la devaluación a través de moderar los precios y salarios trasladando únicamente la mayor tasa cambiaria a ellos. Esto ayudaría a que la inflación fuera menor y que se considerara transitoria. Además, se anunciaba la reducción en el gasto gubernamental y el crédito que otorgaba la banca de desarrollo. Había que aprovechar también la fuerte devaluación de la moneda y convertirla en un aumento el la competitividad de las exportaciones lo cual ayudaría a reducir el déficit en la cuenta corriente. Adicionalmente, había que hacerle frente al principal factor de la inestabilidad cambiaria que era el vencimiento de los Tesobonos (dado que los inversionistas no querían renovarlos). Después de ser el primer año del presidente Ernesto Zedillo un año de ajustes, los otros cinco se caracterizaron por un crecimiento económico favorable pues la variación del PIB creció a una tasa promedio anual de 5.1%, 6.8%, 4.8%, 3.7% y 6.9% durante 1996-

95 Según el discurso oficial, los principales elementos que provocaron la fuerte devaluación del peso a finales de diciembre de 1994 fue el desequilibrio que había en la cuenta corriente de la Balanza de Pagos, una tasa de deslizamiento del peso que lo mantenía sobrevaluado y un excesivo crecimiento en la cartera de crédito de la banca de desarrollo que llevó a una escasez en el ahorro interno. Ver por ejemplo “Como estamos manejando la crisis” del Dr. Guillermo Ortiz Martínez publicada en la revista El Mercado de Valores, No. 2 de febrero de 1995. 96 Algunos autores definen crisis bancaria como aquella en que una moneda se devalúa con respecto a otra en un 25.% en términos nominales ver por ejemplo a Franky y Rose (1996) y otros como Ezequiel y Larrain (2000), que sostienen que la crisis cambiaria sucede cuando la moneda de devalúa en un 15.0% en términos reales.

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2000 (ver cuadro 2.16). La inflación cedió rápidamente pasando del 51.96% en 1995 a 27.7% en 1996, 15.72% en 1997, 18.61% en 1998, 12.32% en 1999 y se alcanzó la cifra de un dígito en 2000 (8.96%). La cuenta corriente, mostró sólo un año de superávit en 1997 pero el déficit no rebasó los 20 mil millones en ningún año de este sexenio (ver cuadro 2.18). Sin embargo, los problemas financieros a nivel internacional, como el colapso de la economía Rusa reflejada en la inestabilidad de su moneda, al igual que los problemas económicos y financieros de algunos países de Asia y América (en especial Brasil) trajeron como consecuencia una reducción en el flujo de capitales a nuestro, país sobre todo en 1998, por ejemplo la inversión extranjera de cartera disminuyó drásticamente de 1997 a 1998 al pasar de 5,037.1 millones de dólares a 1,027.0 (ver cuadro 2.18). Aunado a la reducción del flujo de capitales, el ingreso de divisas por exportación de petróleo se redujo considerablemente por la baja del precio de este producto a nivel internacional; nuevamente en 1998 el precio promedio del petróleo de exportación llegó a 10.17 dólares por barril, el precio más bajo desde que México comenzó a exportar cantidades importantes de este producto (ver cuadro 2.16). En este entorno económico, el mercado de valores mexicano estuvo influenciado principalmente por la caída de los mercados accionarios, en la mayoría de los mercados internacionales y en vías de desarrollo. Afortunadamente, las políticas implementadas desde 1995 para promover los mercados de futuros del peso, que ofrecían oportunidades de cobertura ante las fluctuaciones de nuestra moneda, atenuaron los efectos de propagación de los problemas financieros en otros países. En el mercado bursátil y dado el surgimiento de un gran número de grupos financieros, se fusionó la Comisión Nacional Bancaria y de Valores para facilitar sus funciones ya que la mayoría de los grupos financieros contaban con un banco y una casa de bolsa. Por su parte la política cambiaria se caracterizó por un régimen de flotación del tipo de cambio. Este régimen se adoptó inmediatamente después de que la ampliación de la banda de flotación del peso fue superada y las autoridades financieras liberaron el tipo de cambio en diciembre de 1994, esto fue resultado de las tendencias especulativas contra el peso, que surgieron ante el aviso de que el gobierno estaba dispuesto a instaurar el régimen de libre flotación si era necesario después de la ampliación de la banda. El régimen de libre flotación prevaleció durante los seis años de gobierno y tuvo su razón de ser para disminuir el efecto de la magnitud y de la volatilidad de los mercados financieros internacionales. Aunque los efectos de la volatilidad de los mercados financieros internacionales no fueron tan severos para nuestra economía, si llegaron a repercutir en el mercado accionario mexicano y en el tipo de cambio. Una muestra de estos efectos de propagación la tenemos el 26 de mayo de 1998, día en que se hacen públicos los problemas económicos y financieros de Rusia, lo cual provoca una fuerte salida de capitales de inversionistas nacionales y extranjeros del mercado accionario mexicano.

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(1995-2000)

Año Tipo de cambio Variación PIB Inflación Precios Tasas de interés

Mercado del IPC del petróleo Representativas

Dólares P.Comercial Cetes 28

% % % por barril % %

1995 7.6425 16.96 -6.2 51.96 15.7 55.87 48.62

1996 7.8509 20.97 5.1 27.70 18.94 32.3 27.23

1997 8.0833 55.59 6.8 15.72 16.46 21.68 18.85

1998 9.8650 -24.28 4.8 18.61 10.17 40.22 33.66

1999 9.4986 80.06 3.7 12.32 15.62 20.45 16.45

2000 9.6098 -20.73 6.9 8.96 24.62 19.73 17.05



(1995-2000)

Año Agregado monetario M1 Déficit del Gobierno

Variación Variación Millones Variación

Nominal Real de Nominal

% % Pesos %

1995 4.08 -31.51 3174.4 -29.04

1996 42.89 11.89 3260.3 2.71

1997 32.67 14.65 19534.5 499.16

1998 19.21 0.50 47563.7 143.49

1999 26.1 12.27 52850.7 11.12

2000 15.35 5.86 60453.2 14.38



(1995-2000)


Año Cuenta Endeudamiento Inversión extranjera Variación



1995 -1576.689 958.6 -4982 13332.9 10493.2 3075 9526.3 -9714.68 9592.8

1996 -2507.635 -1246 -1720 -3523.8 -7671.7 2076 9185.45 13568.5 1768.2

1997 -7665.001 -1020.9 -1978.4 -3486.8 -5035.6 3578 12829.6 5037.09 10493.7

1998 -16072.4 239.6 -142.8 -1071.6 1270.2 4637 12169.5 1026.99 2136.9

1999 -13999.52 -765.4 -1546.2 -3684.7 -4027.4 2736.5 12856.1 12004.9 593.6

2000 -18160.08 919.6 -1802.6 -4285.6 -3527.6 4608.2 15484.4 -1134.27 2821.5


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CUADRO 2.19

INDICADORES ECONÓMICOS DE LOS ESTADOS UNIDOS (1995-2000)

Año Don Jones PIB Inflación Bonos

variación % % % del tesoro %

1995 31.12 2.7 2.5 4.91

1996 26.32 3.6 3.3 4.92

1997 20.01 4.4 1.7 5.30

1998 16.10 4.5 1.6 4.44

1999 25.22 4.1 2.7 5.30

2000 -6.18 3.7 3.4 5.68


2.3.2. Comportamientos atípicos en el IPC y en el TC Los movimientos severos del mercado bursátil y del mercado cambiario que se manifiestan en sus principales indicadores (el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores y el índice del tipo de cambio), han sido generalmente una constante sexenal en la historia de nuestro país. A partir de 1976, se vuelve evidente la incapacidad que tienen los responsables de la política monetaria y financiera de mantener cierta estabilidad de la moneda nacional y poner fin al desorden económico y financiero que nuestro país atraviesa en algunos periodos y que están relacionados con los cambios presidenciales. Aunque en este año no se observa una relación estrecha en los mercados cambiario y bursátil, dado el insipiente desarrollo de este último, en los siguientes sexenios se presentan periodos en que ambos mercados tienden a estar íntimamente relacionados. Es por este motivo que el siguiente apartado captura los momentos claves donde el TC y el IPC muestran una mayor interrelación. En 1976 El agotamiento del modelo de desarrollo hacia dentro vía sustitución de importaciones largamente explotado como alternativa de desarrollo económico, dio paso a una etapa de expansión hacia afuera por medio de la promoción de exportaciones97. Pero este nuevo modelo iba acompañado de una estrategia de endeudamiento externo, dada la facilidad del otorgamiento de los créditos internacionales y de un desequilibrio en las finanzas públicas que se reflejaba en grandes déficit presupuestales del gobierno. Estas dos estrategias de crecimiento provocaron ciclos consecutivos de inflación-recesión, concentración del ingreso en los sectores industriales y financieros monopólicos junto con los grandes comerciantes, desequilibrios externos que presionaban a la balanza de pagos y una constante salida de capitales alentada por un tipo de cambio fijo. Sin embargo, aunque el gobierno del presidente Luis Echeverría Álvarez era, en muchos casos, el protagonista de todos esos desequilibrios, se oponía a la devaluación del peso ya sea porque quería seguir solicitando prestamos externos o por no perder el apoyo y 97 Fancisco, Dávila, op. cit., p.50.

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credibilidad de las bases sociales, dada la ruptura de la alianza de su gobierno con la clase hegemónica . Pero el circulo vicioso del endeudamiento externo-déficit presupuestal, llevó al presidente Luis Echeverría a tomar la decisión de devaluar la moneda nacional con respecto al dólar. En septiembre de 1976, el peso pasó de 12.49 pesos a 19.70 pesos por dólar, siendo el primer ajuste de dos más que vendrían antes del término de su gobierno. En noviembre de este mismo año el peso ya se cotizaba en 25.40 pesos por dólar. En lo que respecta al mercado bursátil y a partir de las reformas al sistema financiero que dieron origen a la Bolsa Mexicana de Valores en 1975, está se mantuvo semiparalizada98. Esta semiparalización del mercado bursátil, tuvo su origen en el periodo de transición del gobierno del presidente Luis Echeverría Álvarez al de Lic. José López Portillo, en el cual se alentó muy poco a este mercado, aunque un año antes se formó institucionalmente. Las operaciones del mercado de valores se centraban en aquellas del mercado de dinero de muy corto plazo y elevada liquidez, por lo que el objetivo principal de su creación, ser una fuente de financiamiento a largo plazo para las empresas, quedó suspendido y sus movimientos poco afectaron a la devaluación del peso de 197699. En 1982 El gobierno del presidente José López Portillo inaguró su mandato dentro de los más serios problemas económicos de nuestro país. La devaluación del peso de septiembre de 1976 y las sucesivas devaluaciones que lo acompañaron llegaron a fijar el peso en enero de 1977 en 22.00 pesos por dólar. Ya en el nuevo gobierno se determinó un régimen cambiario de flotación libre. Pero aún cuando el peso podía flotar en cualquier momento, su paridad con respecto al dólar perduró por el desenvolvimiento favorable de la economía mexicana en los años de auge petrolero. La inflación fue cediendo poco a poco, las exportaciones petroleras y no petroleras crecieron considerablemente, lo que permitió al gobierno contar con los recursos financieros para pagar la duda y endeudarse aún más, el gasto público se elevó, las importaciones también lo hicieron pero más lentamente y hubo un ingreso constante de capitales extranjeros alentados por el diferencial de tasas de interés que se estaban pagando, la inversión y la demanda agregada crecieron alentadas por el gasto público. Sin embargo, los efectos negativos de la petrolización fueron devorando a los positivos. El principal problema fue el desequilibrio en la cuenta comercial de la balanza de pagos, debido a que la explotación y exportación del petróleo requería de un gran volumen de importaciones porque nuestro país no contaba con la industria necesaria que hiciera frente a esa demanda.

98 Guillermo, Ejea, op. cit., p. 40. 99 Las presiones al tipo de cambio en el periodo 1970-1976 más bien estaban determinadas por el circulo inflación-recesión, deuda externa y aumento excesivo en el gasto público dado el poco desarrollo que presentaba el mercado bursátil en esta época

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Este cambio en las expectativas motivó al sector bancario e industrial a acelerar el proceso de dolarización con la consecuente baja en las reservas del banco central, mientras que el gobierno abastecía la demanda de divisas vía ingresos por las exportaciones petroleras y a través de deuda externa. Aunque el horizonte económico en 1981 era poco favorable el gobierno se negaba a devaluar, así dentro del régimen de flotación que prevaleció desde 1977, el peso se devalúo sólo un 12.8% con respecto al dólar y se cotizó en 22.74 pesos por dólar. No fue sino hasta febrero de 1982 que se anunciaba la primera de una serie de devaluaciones que vendrían durante todo este año. A finales de ese mes el peso ya había alcanzado una devaluación del 67.0% que significaba una paridad de 45.00 pesos por dólar. El seis de agosto se anunció un nuevo retiro del Banco de México del mercado de cambios y la imposición de un control dual de cambios, uno preferencial, que se utilizó para las importaciones de bienes prioritarios, el pago de intereses de la deuda pública y privada y a las obligaciones del sistema bancario mexicano con el exterior100, éste se estableció en 49.13 pesos por dólar. El otro tipo de cambio fue el libre, que osciló entre 77.00 y 84.00 pesos por dólar. Sin embargo, este último se llegó a cotizar, antes de que terminara el sexenio del presidente José López Portillo, en 200.00 pesos por dólar. Alentado por el auge petrolero, el mercado bursátil experimentó su nivel más alto el 7 de mayo de 1979 al alcanzar el IPC 1,798.55 puntos. La ganancia nominal en esos años de bonanza petrolera fue de 101.5% en 1978 y de 47.89% en 1979. Este auge en el mercado bursátil se atribuye principalmente a que las empresas pudieron realizar un tratamiento contable de su deuda externa lo cual les permitió paralizar la pérdida cambiaria por la devaluación de 1976, deuda que se llevó al balance de las empresas y con ello pudieron revalorar sus activos. Una vez, revalorado los activos, el valor de reposición de la maquinaria y el equipo aumentó101. Además, las noticias del incremento en las reservas petroleras restablecieron la confianza entre los inversionistas, perdida en el sexenio anterior. Pero a partir de mayo de 1979, el cambio en las expectativas, derivado de la percepción de la agudización de los desequilibrios económicos y financieros, el IPC emprendió su caída hasta alcanzar 480 puntos el último día del mes de agosto de 1982. Aunque hubo aproximadamente tres años de diferencia entre la caída permanente en el mercado bursátil y la primera devaluación de una serie de caídas en la cotización del peso frente al dólar, este mercado ya estaba descontando y anunciando lo que sería el deslizamiento severo en el tipo de cambio. En 1987 Dadas las sucesivas devaluaciones de 1982, la puesta en marcha de una política de un estricto control de cambios, después de la nacionalización de la banca, la especulación en

100 Según Catherine Mansell en su libro Las Nuevas Finanzas en México p.38 las divisa para atender al mercado preferencial se obtenía sobre todo de las exportaciones del petróleo y de los créditos que podía conseguir el sector público. 101 Quién sostiene que el auge del mercado bursátil de 1979 fue producto de la devaluación de 1976 es Timothy Heyman en su libro Inversión contra Inflación. 3° ed. México, Mileneo, 1988, pp. 127 y 259.

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contra de nuestra moneda, no terminó ni con el cambio del sexenio. Para el mes de diciembre, el peso se cotizaba en 200.00 pesos por dólar. Sin embargo, las nuevas autoridades gubernamentales lo fijaron en 150.00 pesos por dólar al finalizar el mes. En los meses de enero y febrero de 1983 alcanzó un precio de entre 156.00 y 186.00 pesos por dólar y la política del tipo de cambio dual se volvió a instaurar. Esta política, tenía como objetivo que el tipo de cambio libre fluctuara según las fuerzas del mercado y que el tipo de cambio especial fuera acoplándose al libre. A partir del 23 de septiembre de 1983, la moneda sufrió una devaluación diaria controlada de 13 centavos, lo cual hizo que la cotización del peso fuera de 200.00 pesos por dólar al finalizar el año, paridad igual a la que alcanzó un año antes . Sin embargo, la imposibilidad de lograr un crecimiento sostenido dado el monto de recursos que salían vía pago del servicio de la deuda convirtió al país de un importador neto de capitales a un exportador neto de estos, mientras que el país presentaba ya desequilibrios muy fuertes, la inflación no dejaba de crecer, la variación real del PIB fue muy bajo e incluso negativo, en la mayoría de los años de gobierno, la balanza comercial estaba en un continuo deterioro y los precios de petróleo iban a la baja. Todos estos factores contribuyeron a que las divisas escasearan, motivo por el cual el Banco de México difícilmente vendía dólares controlados, esto provocó que la demanda se satisfaciera únicamente en el mercado libre. Como los inversionistas ya no podían conseguir dólares subsidiados y existían malas expectativas creadas por el desenvolvimiento negativo de la economía, empezaron a perder la confianza y alentaron la salida de capitales, lo que generó fuertes impactos en las reservas en oro y divisas del banco central. Esta merma en las divisas obligó a aumentar el deslizamiento diario del peso, primero de 13 a 17 centavos y después de 17 a 20 centavos diarios para el año 1985 y como forma de preservar las reservas que aún existían, el Banco de México dejó que el dólar libre fluctuara y se cotizó en 447.50 pesos por dólar. Sin embargo, esto hizo que la inflación volviera a acelerarse y que el peso nuevamente se sobrevaluara. En 1987, la especulación financiera desatada en el país producto de la caída de la Bolsa Mexicana de Valores, llevó a que nuevamente el peso tuviera una severa caída y el día 18 de noviembre, el peso se devalúo un 35.0%. Mientras que el desenvolvimiento de la economía no era favorable, algunos factores económicos y financieros provocaron la subida estrepitosa de la Bolsa Mexicana de la Valores durante los primeros seis meses de 1987. Dentro de estos factores destacan: 1. La puesta en marcha del Programa de Aliento y Crecimiento (PAC). Este programa tenía como objetivo promover el desarrollo y dar un respiro político al pueblo mexicano después de una recesión prolongada. Con este programa, el gobierno esperaba recuperar el consenso perdido y la confianza, con ello crearía las bases para acelerar la apertura de la economía mexicana por medio de la desregulación y la privatización. 2. Después de que el precio del petróleo había fluctuado entre sus precios más bajos en 1986, en el mes de diciembre de este año, la OPEP llegó al acuerdo de fijar el precio del petróleo en 18 dólares, seis dólares arriba del precio promedio alcanzado en 1986.

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3. La decisión del Banco de México de reducir la diferencia entre el tipo de cambio libre y controlado por medio de una política de convergencia gradual fue captada por el mercado bursátil como una medida que reduciría la inflación y la tasa de interés. 4. Existía la posibilidad de un acuerdo con los bancos acreedores para que nuestro país recibiera nuevos créditos. Este acuerdo se logró por medio de la intervención del FMI y se expresó en el PAC. 5.- Se esperaba que las empresas tuvieran mejores utilidades derivado del aumento en las exportaciones como de una posible recuperación interna. La mezcla de estos factores aunado a la colocación de los CAPs de Bancomer, Banamex y Serfin, tres de los bancos más grandes de país, cuyas acciones rápidamente alcanzaron precios muy altos y a la reestructuración de los pasivos de las empresas, llevó a que el índice accionario ganara el primer trimestre del año un 109% en términos nominales. Estas ganancias espectaculares en la bolsa, comparadas con la tasa de interés interna, que iba a la alza pero más lentamente, era una invitación no sólo para los inversionistas que manejaban grandes recursos a invertir en ella sino también para las clases medias que llegaban a vender sus propias casas para entrar en el juego especulativo. Para el segundo trimestre, el índice logró un aumento record de 136.0% en términos nominales derivado de un aumento en el precio de la plata en los mercados internacionales y de un incremento en el precio de las acciones de Teléfonos de México por los rumores de que esta empresa iba a cambiar su política financiera 102. A partir de estos rumores las acciones de TELMEX subieron estrepitosamente y con ellos el índice accionario, dada la proporción de esta empresa en el mercado bursátil. El factor que también contribuyó al alza en el mercado de valores fue la venta de las acciones de las casas de bolsa. Las primeras acciones en venderse fueron las de Operadora de Bolsa, Casa de Bolsa Inverlat y Casa de Bolsa Inbursa. Para el tercer semestre el factor político tuvo su mayor impacto en el mercado accionario. Las autoridades gubernamentales manejaban que el aumento en el mercado bursátil era producto de la confianza en la política económica seguida por el Lic. Miguel de la Madrid y los inversionistas pensaban que el gobierno sostendría esta alza en el mercado bursátil hasta el destape del candidato de PRI a la presidencia de la República o hasta las elecciones presidenciales programadas para 1988. En efecto, una semana después del destape del presidente Carlos Salinas de Gortari como candidato del PRI a la presidencia de la República, el IPC cerraba en 373, 216 puntos el seis de octubre de 1987, lo cual representaba el 692.0% de ganancia nominal desde el inicio del año. Pero este fue el nivel más alto alcanzado por el índice, a partir de este día el índice bajo semana tras semana, hasta que el lunes 19 de octubre llamado “Lunes Negro” cayó el 23.0%, esta baja se atribuye a la caída del índice Dow Jones de la Bolsa de Nueva York y al aumento de la tasa de interés Prime de Estados Unidos.

102 Según estos rumores, Teléfonos de México, en vez de vender sus acciones a cada persona que querían una línea telefónica iba a vender obligaciones a cada nuevo propietario.

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Los lunes siguientes al 19 de octubre, el índice de precios y cotizaciones caía constantemente hasta alcanzar un nivel de 105,670 puntos al cierre de 1987. Dentro del periodo de esas caídas en el mercado bursátil y con una pérdida nominal del 74.0% para el día 16 de noviembre de 1987, el miércoles 18 del mismo mes se anunciaba que el Banco de México se retiraba del mercados libre de cambios. La salida estrepitosa de los inversionistas de la Bolsa Mexicana de Valores hacia otros mercados internacionales más estables, no hicieron mas que dirigirse al mercado cambiario. La oferta de dólares no fue suficiente para saciar la demanda de ellos bajando peligrosamente las reservas del banco central por lo que la moneda se devalúo drásticamente. En 1994 Con la entrada en vigor del PSE y los sucesivos pactos se evitó que el país cayera en un proceso de recesión con hiperinflación. Estos pactos presentaban los movimientos de las variables económicas más importantes con cierto periodo de anticipación. El primero de ellos inagurado en diciembre de 1987, también contenía la realineación de los precios que se consideraban claves en la economía o bien que formaban parte de los precios de los insumos de las empresas (gasolina, electricidad, salarios, tipo de cambio, etc.) Para el tipo de cambio, ya la devaluación que había sufrido en noviembre de 1987, representaba un severo ajuste, pero aún así sufrió otra nueva disminución, fijándose en 2,265.80 pesos por dólar el primer trimestre de 1988 y a partir de ahí seguiría fijo hasta la firma del nuevo pacto que se inaguraría en la administración del presidente Carlos Salinas de Gortari. Con la entrada en vigor del PECE, cuya duración era de siete meses, se anunciaba una devaluación del peso con respecto al dólar de un peso diario, este porcentaje de devaluación prevaleció hasta el 27 de mayo de 1990, un día después con la firma de la cuarta etapa del PECE el deslizamiento diario sería de 80 centavos y de 40 centavos diarios a partir del 12 de noviembre de 1990, de 20 centavos a partir del diez de noviembre de 1991 y hasta el veinte de octubre de 1992 y nuevamente de 40 centavos para 1993. El año 1994 comenzó mal políticamente, el anunció de la toma de algunos municipios del Estado de Chiapas por el Ejercito Zapatista de Liberación Nacional (EZLN), sobresaltó a la nación y prendió algunas luces amarillas a los ojos de los inversionistas nacionales y extranjeros. Para que este suceso no afectara al mercado de cambios se promovió la compra de los Tesobonos103. El segundo suceso político que impactó a la nación, fue la noticia de que el candidato presidencial de PRI había sido asesinado. Para que este hecho no afectara inmediatamente a los mercados financieros, el gobierno suspendió las actividades de los mercados financieros al día siguiente. Sin embargo, la fuga de capitales y las transferencias del flujo de efectivo hacia instrumentos denominados en dólares no se dejó esperar. Las reservas del Banco Central empezaron a disminuir y el saldo mensual de los Tesobonos crecieron interrumpidamente durante todo 1994. Los acontecimientos políticos no terminaron ahí. El

103 Este instrumento era un papel denominado en dólares que se venia emitiendo desde principios de los noventa con el objetivo de que los inversionistas tuvieran una opción segura ante cualquier riesgo cambiario.

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nombramiento de Ernesto Zedillo como candidato del PRI no causó malestar entre la población ni entre los inversionistas nacionales y extranjeros, porque el discurso y la fuerza del presidente en turno eran notables, aunque se trataban de los últimos meses del sexenio del presidente Carlos Salinas de Gortari. Esta fuerza se reflejó nuevamente cuando sucedió otro asesinato político el de Francisco Ruiz Massieu, en el mes de septiembre de 1994. A lo anterior se le sumaron las renuncias del secretario de gobernación, Jorge Carpizo y del Procurador General de la República Mario Ruiz Massieu. En el ámbito económico, aún cuando la variación del PIB fue positiva en 1994, el déficit de la cuenta corriente también lo hacía a pasos agigantados. Según cifras del Banco de México, el déficit en la cuenta corriente pasó de 23,399.2 mdd en 1993 a 29, 662.0 mdd en 1994, es decir un incremento de 26.72%. El propio Carlos Salinas de Gortari (2000), expresidente de México, reconoce en su libro “México un paso difícil a la modernidad”, que existían problemas al entregar el gobierno “el déficit en la cuenta corriente era elevado por tercer año consecutivo; no se había consolidado una supervisión suficiente de la banca; el manejo del tipo de cambio había cumplido su misión (estabilizar la economía) por lo que se hacía necesario pasar del mecanismo de la bandas cambiarias a un sistema de flotación administrada; aunque las exportaciones crecían a una tasa muy alta, era necesario revisar el nivel del tipo de cambio para determinar si era adecuado o estaba sobrevaluado; a pesar de que se había intentado ampliar la banda de flotación, el sistema había llegado a su límite...”. Aunque el cambio de gobierno del presidente Carlos Salinas de Gortari al del presidente Ernesto Zedillo y la designación del nuevo gabinete causó cierta desconfianza entre el público inversionista, la decisión de ampliar la banda de flotación del peso en un 15.0%, lo que significaba realmente una devaluación de la moneda, provocó una gran crisis económica y financiera a nivel nacional. La pérdida de la confianza en el gobierno del presidente Ernesto Zedillo y en su gabinete se atribuye a la decisión de ampliar la banda de flotación del peso sin acuerdo y consenso entre el gobierno y los dueños del capital. Además esta decisión se anunció previamente a la apertura de los mercados, lo que dio oportunidad a que los empresarios enterados tuvieran información privilegiada y la aprovecharan para especular con el peso. Los tres día siguientes al anuncio (20, 21y 22 de diciembre) la demanda de dólares se desbordó y lo que se pensó sería una pequeña devaluación, que corrigiera el margen de sobrevaluación del peso, se convirtió en una gran devaluación104.

104 El expresidente Carlos Salinas de Gortari en su libro México un paso difícil a la modernidad, editado en México por Plaza y Janés en el año 2000, da una explicación de lo que se llamo “el error de diciembre”. Según el autor dicho error consistió en: 1.- El nuevo gabinete dado a conocer por el presidente Ernesto Zedillo fue reprobado por los inversionistas al considerarlo inexperto. 2.-Se desmanteló la Secretaría de Hacienda incluso hasta los funcionarios de cuarto nivel (subdirectores) se renovaron inmediatamente. Para el autor del libro se quiso borrar toda participación y relación del Dr. Pedro Aspe con las nuevas autoridades gubernamentales y los empresarios reclamaban su presencia.

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Como era de esperarse, y ante el anunció oficial de ampliar las bandas de flotación del peso en un 15.0%, nuestra moneda llegó el día 20 de diciembre, al límite máximo de la banda, es decir cerró en 4.40 pesos por dólar lo que significó una devaluación del 15.10% con respecto al cierre del día anterior que fue de 3.47 pesos por dólar. Sin embargo, esta devaluación no fue suficiente para los inversionistas que tenían información privilegiada de que el gobierno estaba dispuesto a eliminar la política de bandas cambiarias y pasar a la de libre flotación, para cambiar sus pesos a dólares y nuevamente mermar las reservas internacionales. “En sólo dos días (20 y 21 de diciembre) unos cuantos mexicanos vaciaron 4,633 millones de dólares de las reservas internacionales”. Para el 22 de diciembre después de la pérdida de gran parte de las reservas internacionales, se anunció la libre flotación del peso. Con esta nueva política el peso se llegó a cotizar entre 4.80 pesos por dólar hasta 6.00 pesos por dólar. Por su parte la bolsa mexicana de valores resintió los primeros acontecimientos políticos que se iniciaron en 1994. La salida de los capitales golondrinos hacia mercados más estables y con mayor rendimiento (como lo representaba Estados Unidos), no se hicieron esperar y desde el primer trimestre de este año la pérdida del IPC fue de 192.25 puntos, lo que representa una reducción nominal del 7.6%. Para el segundo trimestre la pérdida fue del 7.4% y el tercer semestre, el índice cerró en 2,717.51 puntos lo que significó una ganancia nominal de 21.7%. Sin embargo, nuevamente volvió a caer a 2,411.06 puntos para el 31 de diciembre de 1994. Sus caídas más pronunciadas en este mes se observan desde la primera quincena del mes de diciembre en la cual el índice pierde 7.2%. Esta baja en la bolsa, se inicia con la estrada del nuevo gobierno y de su gabinete y continúa con las devaluaciones del peso que tuvieron lugar a finales de este año. En 1995 La inestabilidad del mercado de cambios siguió durante todo el año de 1995, aunque los primeros seis meses fueron críticos para nuestra moneda. En el mes de marzo el peso se llegó a cotizar alrededor de los $ 8.00 por dólar, lo que significó una devaluación acumulada, con respecto al valor que tenía el 19 de diciembre de 1994, de 130.0% en sólo cuatro meses (el 19 de diciembre el peso se cotizaba en 3.47 pesos por dólar mientras que el

3.- Ante el Congreso de la Unión, el presidente electo presidente Ernesto Zedillo y el nuevo secretario de Hacienda Jaime Serra Puche elegían la política económica seguida por su predecesor y sostienen que la política cambiaria no sufriría modificaciones. 4.- Como los inversionistas no tuvieron mucha credibilidad ni en las declaraciones de estos dos personajes ni en el paquete económico, la pérdida en las reservas del Banco de México comenzó el primero de diciembre, sin que el nuevo gobierno hiciera nada para corregir esta fuga de capitales. 5.- Ante esta baja en las reservas se prefirió ampliar la banda de flotación en un 15.0% como decisión unilateral del gobierno y solo avisarlo a los firmantes del pacto en una reunión urgente. Además, las nuevas autoridades comentaron, ese mismo día, que el gobierno estaba dispuesto a cambiar el régimen de bandas cambiarias a uno de libre flotación . 6. Se avisó a los representantes del sector obrero y empresarial de forma aislada. Ninguno de los dos estuvo de acuerdo. Los empresarios mexicanos aprovecharon esta información y provocaron la sangría de las reservas internacionales en sólo tres días. 7.- El tipo de cambio de devalúo drásticamente y ya sin reservas se adoptó el régimen de flotación libre.

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10 de marzo alcanzaba un precio máximo de $ 7.95). Pero afortunadamente, el peso llega a cotizarse alrededor de $ 6.50 por dólar al final del mes de junio de 1995. Este comportamiento del tipo de cambio durante el primer semestre de 1995 responde a varios factores, dentro de los cuales destaca el programa económico que anunció el presidente el 3 de enero de ese año. El programa tenía como objetivo “restaurar la confianza entre los inversionistas, convertir la devaluación del peso en una ventaja para la economía mexicana a mediano plazo y profundizar en las reformas estructurales orientadas al mercado para fortalecer la competitividad”105. Además, dentro de este programa se decía que dentro de las medidas para restablecer la confianza dentro del público inversionista se iba a dar solución al problema de los Tesobonos. Otro de los factores que afectó severamente al peso durante el mes de febrero de 1995, fue la búsqueda de la ayuda oficial de los Estados Unidos para disminuir los impactos del desplome de las entradas de capital externo en muestro país y las fugas de dinero que continuaban después del llamado “error de diciembre”. Esta ayuda significaba sustituir las fugas de capitales y la paralización del flujo del capital externo a nuestro país por nuevos préstamos con el FMI y con el Banco Mundial. Hasta que la ayuda del Banco Mundial se concretó a mediados de febrero de 1995, el peso sufrió su tercera devaluación al pasar de 5.20 pesos por dólar al cierre del último día de diciembre de 1994 a 6.10 pesos por dólar el 28 de febrero de 1995, es decir, una devaluación del 17.31% en los primeros dos meses del año. Sin embargo, la ayuda oficial de los Estados Unidos no calmó al mercado cambiario. La incertidumbre entre el público inversionista persistía, porque no percibía que existiera un programa congruente con la situación económico que se estaba viviendo en el país. A pesar de que el 9 de marzo se anunció el nuevo programa que se llamó “Programa para reforzar el acuerdo de unidad para superar la emergencia económica”, la cuarta devaluación no se hizo esperar y ese mismo día el peso cerró en 7.95 pesos por dólar lo que significó una nueva devaluación del 30.33% del valor que alcanzó el último día de febrero. El crédito emergente que se recibió del exterior por 27, 000 mdd, para hacer frente a los vencimientos denominados en moneda extranjera como a los Tesobonos, fue otro de los factores que repercutió en los movimientos del tipo de cambio durante los seis primeros meses de 1995. La autorización de este préstamo contribuyó a que se tranquilizara este mercado ya que el tipo de cambio pasó de su punto más alto el 9 de marzo a estabilizarse alrededor de 6.00 pesos por dólar y cerró en 6.25 pesos por dólar el 30 de junio de 1995. La inestabilidad del tipo de cambio se veía reflejada también el índice del mercado bursátil. Desde el mes de diciembre y con el anuncio del nuevo gabinete, el IPC empezó su tendencia a la baja con gran inestabilidad. Aunque en los tres días más inestables para el mercado de cambios (20, 21 y 22 de diciembre) el IPC en vez de bajar, subió de 2,231.11 105 Guillermo Ortiz Martínez. “Como estamos manejando la crisis del peso”. Publicado en The Wall Street Journal, el 5 de Enero de 1995 y traducido por la revista Mercado de Valores Núm. 2 de Febrero de1995, pág 17.

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puntos a 2,306.26 puntos, del 19 al 22 de febrero, es decir, tuvo una ganancia nominal de 3.37%. Sin embargo, en los meses de enero y febrero, cuando se presentó la tercera devaluación del peso, el IPC perdió el 34.48%. Para el mes de marzo, cuando se presentó la cuarta devaluación del peso, el IPC en vez de bajar subió pues ese mes mostró una ganancia del 18.26% y el día 9 de marzo mientras que el tipo de cambio se devaluaba el 30.33%, el IPC tenía una ganancia del 2.80%. Este comportamiento refleja que el IPC venía descontando previamente los efectos de las devaluaciones sucesivas del tipo de cambio, aunque de forma mucho menor a las pérdidas sufridas por el tipo de cambio o bien, que los inversionistas consideraron que el precio de las acciones estaban demasiado bajas y empezaron a comprar porque esperaban que el precio volviera a subir a medida que disminuía la incertidumbre en la economía y las medidas tomadas para superar la crisis se hicieran evidentes106. De forma acumulada, desde que iniciaron los problemas políticos en nuestro país, el día primero de enero de 1994 hasta la cuarta devaluación del peso el día 9 de marzo de 1995, el IPC había perdido el 40.0% que contrasta con el 130.0% de pérdida en el valor de nuestra moneda con respecto al dólar en cuatro meses. Para el segundo semestre de 1995, el tipo de cambio aunque se mantuvo alrededor de los 6.50 pesos por dólar durante los tres primeros meses, en octubre llega a cotizarse alrededor de los 7.50 pesos por dólar y rebasa los 8.00 pesos por dólar para el mes de noviembre y llegar a cotizarse en 8.20 pesos por dólar, lo cual significó una nueva devaluación del 29.13% con respecto al valor que tenía el 30 de junio de ese mismo año. Para el presidente y su gabinete esta nueva inestabilidad en el mercado de cambios se debía a la sobrevaluación que el peso venía presentando desde el gobierno del presidente Carlos Salinas de Gortari. Sin embargo, esta nueva devaluación era producto de los resultados negativos de la evolución de la economía que se fueron dando a conocer los tres primeros trimestre de 1995. La tasa de interés de los Cetes a 28 días se elevó del 18.51% al 74.90%, de diciembre de 1994 a abril de 1995, y para septiembre ascendió a 35.0%, pero la tasa de interés activa de los bancos se llegó a ubicar hasta en un 110.0%. Este aumento provocó que miles de empresas y de personas endeudadas en pesos se declararan en insolvencia de pagos y las carteras vencidas de los bancos explotaran. Aunado a esto hechos, las empresas endeudadas en dólares sufrieron una pérdida considerable al ver su deuda más que duplicada. Esto hizo que las empresas se declararan en quiebra y con ello la variación del PIB disminuyó en 6.18% durante 1995. Además, miles de personas se quedaron sin empleo. Tan sólo la tasa de desempleo en áreas urbanas pasó de 3.6% a 6.3% en 1995, es decir, esta tasa se elevó en 2.7%. Para el IPC de la Bolsa Mexicana de Valores, el segundo semestre de 1995 fue más estable y revirtió su tendencia a la baja que se venía presentando durante los seis primeros

106 Para Ricardo Solís Rosales autor del artículo “Las crisis bancarias en México”, publicado en el libro Bancos y crisis bancarias. Las experiencias de México, Francia y Japón Editado en México, por la UAM-I en 1998. La devaluación del tipo de cambio frente al dólar y la crisis bancaria de diciembre 1994-1995. También se puede observar analizando la devaluación del índice de las acciones de los grupos financieros antes y durante la crisis de 1994. Este autor sostiene que el índice de los grupos financieros, en particular de los bancos, se desempeño menos favorablemente que el índice general de la Bolsa Mexicana de Valores, a excepción del tercer trimestre de 1994, abril-mayo y julio-agosto de 1995 y principios y finales de 1996, que fueron periodos en que los inversionistas consideraron que el valor de las acciones estaban bajas y que podían comprarlas esperando una recuperación en el futuro.

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meses del año. La ganancia nominal que obtuvo el IPC fue del 26.52%, durante ese periodo, esto se explica por la constante compra de acciones derivado de sus bajos precios que se alcanzaron el primer semestre de 1995. En 1996 y 1997 La economía en 1996 y 1997 se recuperó rápidamente. Dentro de los factores que explican esta recuperación se encuentran: el aumento de las exportaciones mexicanas derivado del alto crecimiento de la economía de los Estados Unidos y de la apertura económica lograda por el TLC; de las medidas concretas al rescate bancario, que consistieron en comprar la cartera vencida de los bancos con lo cual parte de la pérdida bancaria fue transferida al gobierno y la permanencia de los bancos en manos privadas y las sucesivas ventas de estos al capital extranjero. Dentro de este contexto, tanto el tipo de cambio como el IPC presentaron cierta estabilidad durante esos dos años. El tipo de cambio fluctúo entre los 7.50 pesos por dólar y 7.95 pesos por dólar hasta mediados de octubre de 1997, a partir de este mes el peso rebasó los ocho pesos al cotizarse al final del mes de diciembre en 8.10 pesos por dólar. Por su parte, el IPC también daba muestras de relativa estabilidad en estos años, la ganancia nominal fue de 20.97% en 1996 y para 1997 ascendió a 55.59%. Con estos resultados en el IPC, se confirmaba que las variables macroeconómicas habían mejorado su evolución, mucho de esto provocado por la intervención gubernamental en el sistema bancario para evitar un quebranto mayor en la economía, pero el deterioro de la mayoría de la población, difícilmente se estaba recuperando, las pérdidas del poder adquisitivo de los salarios y el desempleo poco habían mejorado. En 1998 En el año de 1998 tanto el movimiento del tipo de cambio con respecto al dólar como el IPC estuvieron determinados por la caída en el precio del petróleo y por las crisis económicas y financieras de algunos países de América Latina y Asia. El tipo de cambio, a finales de 1997 se cotizaba por arriba de los 8.00 pesos por dólar (8.1 pesos por dólar), pero para diciembre de 1988 el peso se encontraba en los 10.02 pesos por dólar, aunque finalizó en 9.86 pesos por dólar, es decir, en ese año se devaluó 24.24%, mientras que el IPC tuvo un rendimiento negativo de 24.3% en términos nominales. Aunque las circunstancias económicas eran diferentes a las de 1994 y 1995 (la variación PIB creció 4.82% en 1998), la disminución del precio de petróleo a niveles mínimos históricos obligó al gobierno a recortar su presupuesto y a anunciar los primeros cortos dentro de su política monetaria107. Aunado a las sucesivas disminuciones en el precio del petróleo, los problemas económicos y financieros de Japón, Rusia y Brasil afectaron en forma determinante al comportamiento del tipo de cambio y al IPC. El 26 de mayo de 1998 se registra una fuerte salida de capitales de inversionistas extranjeros y como consecuencia el peso se deprecia 107 Según el Banco de México la política monetaria pasa de neutral a restrictiva el 11 de marzo de 1998.

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1.62% con respecto al dólar ubicándose en 8.79 pesos por dólar y el IPC registra ese mismo día una caída de 3.44%. El 10 de septiembre, ante una severa disminución del 3.17% del índice Dow Jones de los Estados Unidos por la posible destitución del presidente Bill Clinton a causa del escándalo Lewinsky108, la disminución en las reservas internacionales en Brasil y el anuncio de Banco de México de incrementar el corto por cuarta vez en el año, el IPC sufre su peor caída en el año, ésta asciende a 9.82%, mientras que el tipo de cambio alcanza los 10.65 pesos por dólar, cotización que ligeramente se reduce a finales de 1998 pero que no logra alejarse a menos de los 10.00 pesos por dólar. En 1999 y 2000 En estos dos años hay una característica distintiva entre el comportamiento del tipo de cambio y el IPC: mientras que el IPC obtiene ganancias en 1999 y pérdidas en 2000, el tipo de cambio se mantiene relativamente estable. Este comportamiento se explica por la relativa tranquilidad en los mercados financieros internacionales, por la sucesiva recuperación de los precios del petróleo a nivel internacional y por el anuncio del Programa de Fortalecimiento Financiero 1999-2000, más conocido como blindaje económico109. Aunado a estos factores se encuentra el desenvolvimiento favorable en nuestra economía por lo menos hasta el primer semestre del 2000 (la variación del el PIB ascendió a 3.8% en 1999 y en el año 2000 el crecimiento fue de 6.6%). En este contexto el tipo de cambio fluctúo durante 1999 entre los 10.60 pesos por dólar (este precio se alcanzó en el mes de enero de este año) y 9.25 pesos por dólar, mientras el IPC tuvo una ganancia nominal de 80.0% en ese mismo año. Para el año 2000, el tipo de cambio se cotizó alrededor de 10.02 pesos por dólar y 9.20 pesos por dólar, mientras que el IPC tuvo una pérdida de 20.72% en términos nominales. 2.4. LA RELACIÓN DE CAUSALIDAD ECONOMÉTRICA ENTRE EL ÍNDICE DEL TIPO DE CAMBIO Y EL ÍNDICE DE PRECIOS Y COTIZACIONES Después de haber puntualizado, en el primer capítulo de la tesis, lo que sostiene la teoría microeconómica y macroeconómica, en cuanto a la relación del mercado del tipo de cambio y el mercado bursátil y de analizar la experiencia mexicana de esta relación durante tres décadas en las secciones anteriores, lo que queda ahora es utilizar la herramienta econométrica para poder obtener el sentido de esa relación. Según lo expuesto en el inciso 1.5 del capítulo anterior, se puede deducir que para la teoría microeconómica el mercado bursátil sigue al mercado del tipo de cambio, porque apreciaciones o devaluaciones de la moneda nacional provocarán alteraciones en las utilidades de las empresas y en el precio de las acciones. Por el contrario, para la teoría macroeconómica el mercado del tipo de cambio sigue al mercado bursátil porque la salida

108 Comentario extraído de la revista Mercado de Valores editada por Nafinsa en 1999, p. 68. 109 El programa de blindaje económico se anuncia el 15 de junio de 1999 e incluye recursos por 16 mil 900 millones de dólares. Este programa tenía como objetivo proteger a la economía mexicana de presiones sobre el tipo de cambio derivadas de algunos efectos de propagación que se pudieran presentar por los problemas financieros en ciertos mercados emergentes y ante el proceso del cambio de gobierno en nuestro país.

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o entrada de inversión extranjera en cartera provoca alteraciones en el valor de la divisa, ante los excesos de demanda y oferta que prevalecen en este mercado. Además, la experiencia mexicana, a priori, muestra que al sentido de la relación entre el mercado del tipo de cambio y el mercado bursátil se ha manifestado en forma más clara, según el tiempo transcurrido entre el movimiento de un mercado y la variación en el otro, el último año de cada sexenio, como se describió en las secciones 2.3.1. y 2.3.2. de este capítulo, del mercado cambiario al mercado bursátil en 1982 y de mercado bursátil al mercado cambiario en 1987 y 1994. Especial atención, provoca la variación de estos dos mercados de 1995 a agosto de 2001 (fecha donde termina la muestra). Después de la salida constante de la inversión extranjera en cartera del mercado bursátil, durante el año de 1994, de la fuerte devaluación del peso durante los días 21, 22 y 23 de diciembre de ese mismo año y del anuncio de la libre flotación del peso, vino un período de alta inestabilidad durante 1995 en ambos mercados, mientras que el tipo de cambio se devaluaba constantemente el índice de la Bolsa Mexicana de Valores obtenía unos días ganancias y otros días pérdidas. No se percibe con precisión, si estos movimientos erráticos de la bolsa eran producto del descuento anticipado de las devaluaciones sucesivas del peso o si los inversionistas se desplazaban al mercado bursátil producto de las constantes caídas de peso o si las devaluaciones eran originadas por una falta de claridad de las acciones del gobierno del presidente Ernesto Zedillo para salir de la crisis. En 1998, el sentido de la relación entre estos dos mercados parece nuevamente visible: una fuerte salida de los capitales extranjeros de muestro país, ante el anuncio de la caída de la bolsa de Japón, Rusia y Brasil por los problemas económicos y financieros de estas economías hace que muestra moneda se deprecie con respecto al dólar. Sin embargo, a diferencia de lo que sucedía el último año de cada sexenio en muestro país, por primera vez desde la década de los setenta no se tuvo devaluación del peso con el cambio de gobierno del presidente Ernesto Zedillo al Lic. Vicente Fox. Aunque durante el año 2000 se registró una fuerte salida de capitales de la Bolsa Mexicana de Valores al exterior, lo cual hizo que el índice bursátil registrara una pérdida global durante el año, esto no repercutió en el tipo de cambio por lo que la relación entre estos dos mercados pareciera no presentarse durante este periodo. Para poder encontrar el sentido de la relación de causalidad econométrica entre el mercado cambiario y el mercado bursátil durante el período comprendido 1994 a 2001 se utilizaron datos diarios, semanales y mensuales del tipo de cambio spot (TCS) y del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (IPC). La variable TCS está expresada en pesos por dólar y el IPC en puntos. Los datos fueron obtenidos del Banco de México y de la Bolsa Mexicana de Valores. Así mismo, para realizar las pruebas de integración, cointegración y de causalidad econométrica se tomó el logaritmo de ambas variables, ya que éste reduce la volatilidad de las series. A su vez, el orden integración y las pruebas de cointegración se llevaron a cabo por medio del argumento Dickey Fuller (DF) y Phillips Perron (PP). Estos dos argumentos se utilizan para detectar raíces unitarias

88

en las series de tiempo110. La prueba DF se realiza a regresiones que tienen las siguientes formas: ttt uYY +=∆ −1δ (2.2) ttt uYY ++=∆ −11 δβ (2.3) ttt uYY +++=∆ −121 δββ (2.4) donde∆ es el operador diferencia, tY es la variable dependiente en el periodo t, 1−tY es la variable dependiente rezagada un periodo, t es la variable de tendencia, δ es el coeficiente de la variable dependiente rezagada un periodo, 1β es el intercepto, 2β es el coeficiente de la variable de tendencia, tu es el término de error que tiene media cero, varianza constante y no está autocorrelacionado. En cada una de estas ecuaciones, la prueba de raíz unitaria se lleva a cabo mediante el valor de la variable dependiente δ . La hipótesis nula a probar es que la variable dependiente no es estacionaria o bien que tiene raíz unitaria. En términos formales, la hipótesis nula se expresa como: 0:0 =δH (2.6) La diferencia de la primera ecuación con las dos restantes es que la segunda incluye el intercepto y la tercera, el intercepto y la tendencia. Aunque la prueba DF se realiza con una regresión de la primera diferencia de la serie sobre el primer rezago de esta, la forma más fácil de comprender la prueba sobre raíces unitarias es considerar el modelo: ttt uYY += −1ρ (2.7) Si ρ=1 la serie no es estacionaria o bien la serie tiene una raíz unitaria. Pero si se obtiene la primera diferencia de la serie, logrará su estacionalidad porque será igual al término de error que cumple con los supuestos clásicos. De manera formal la diferencia de la serie es: ttt uYY =− −1 (2.8) tt uY =∆ (2.9) Lo que expresa esta última ecuación, es que una serie no estacionaria logra su estacionalidad cuando se obtiene su diferencia. Sin embargo, la serie original es no estacionaria en niveles o bien es integrada de orden uno.

110 Si una serie de tiempo tiene raíz unitaria no es estacionaria, es decir, su media, varianza y covarianza varían en el tiempo. La consecuencia de que la serie sea no estacionaria es que esta no tiende al equilibrio a largo plazo. Este tipo de series son conocidas como caminatas aleatorias.

89

Existe también una prueba de raíces unitaria cuando el término de error tu está autocorrelacionado, a este tipo de prueba se le llama Dickey Fuller aumentada. Esta prueba se realiza sobre la siguiente regresión:

∑=

−− +∆+++=∆m

ttititt YYY

1121 εαδββ (2.10)

donde los términos son iguales a la regresión de la prueba DF pero se le agrega el rezago m de una serie de diferencias. La idea de incluir los rezagos de las diferencias de la serie, es eliminar la autocorrelación serial de orden superior del término de error tε , de tal manera que se introducen tantos rezagos hasta que tε sea independiente. La prueba PP sobre raíces unitarias es idéntica a la de DF, pero este investigador propone un método para controlar la autocorrelación serial en la serie. Mientras que en la prueba DF aumentada se añaden rezagos de la diferencia de la serie, la prueba PP hace una corrección del estadístico t del coeficiente δ de la regresión ttt YY εδβ ++=∆ −1 para contabilizar la correlación serial en tε . Finalmente, la muestra se subdividió en dos periodos, el año de 1994 (sin incluir los días de la fuente devaluación del peso mexicano) y de 1995 a 2001. Esta subdivisión responde básicamente al interés de captar el sentido de la relación de causalidad econométrica entre TCS y IPC bajo el régimen de tipo de cambio flexible como lo fue en el sexenio del presidente Ernesto Zedillo y los primeros meses del gobierno del presidente Vicente Fox en donde finaliza la muestra y el último año del gobierno del presidente Carlos Salinas de Gortari, porque se considera que aunque en éste periodo prevaleció un tipo de cambio con devaluaciones programadas en una banda de flotación, es un indicador de cómo los acontecimiento políticos y económicos afectaron al índice bursátil y éste al tipo de cambio. 2.4.1. Descripción del comportamiento del tipo de cambio spot y del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores Este inciso se ocupa principalmente de describir por medio de gráficas, la evolución del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores y del tipo de cambio spot en el año de 1994 y en el periodo 1995-2001, como una primera aproximación para analizar las características más relevantes de dichas variables y por simple observación ver si están relacionada. En las gráficas 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5 y 2.6 se puede observar el comportamiento de TCS y del IPC durante 1994 y 1995-2001. En 1994 aunque las variaciones del TCS fueron mínimas, durante la mayor parte de este año, los acontecimientos políticos hicieron que este se devaluara sensiblemente. Por su parte, IPC tuvo fluctuaciones más severas en el mismo periodo, pero no se muestra una tendencia a la baja o a la alza. Para los años 1995 a 2001 se observa una tendencia hacia arriba en ambas variables acompañadas de fluctuaciones muy marcadas en el año 1995 y 1998 (ver gráfica 2.2, 2.4, 2.5 y 2.6). Esta fluctuaciones muestran una relación negativa entre el mercado cambiario y el mercado bursátil durante estos dos años, porque mientras el IPC disminuye, el TCS tiende a aumentar, es decir, a

90

devaluarse. Estos movimientos opuestos se observan con mayor claridad en la gráfica 2.6. Además en esta misma gráfica y en el año 1998, se observa que los movimientos a la baja en el mercado bursátil suceden antes que las devaluaciones del peso con respecto al dólar.

GRÁFICA 2.1 COMPORTAMIENTO DEL IPC Y DEL TCS

(datos diarios de 1994)

1600

2000

2400

2800

3200

3600

IPC TCS

GRÁFICA 2.2

COMPORTAMIENTO DEL IPC Y DEL TCS (datos diarios de 1995 a 2001)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

IPC TCS


GÁFICA 2.3 COMPORTAMIENTO DEL IPC Y DEL TCS

(datos semanales de 1994)

2000

2200

2400

2600

2800

3000

3200

3400

3600

IPC TCS

GRÁFICA 2.4

COMPORTAMIENTO DEL IPC Y DEL TCS (datos semanales de 1995 a 2001)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

IPC TCS


91


(datos mensuales 1994)

2200

2400

2600

2800

3000

3200

3400

3600

94:01 94:03 94:05 94:07 94:09 94:11

IPC TCS


(datos mensuales de 1995 a 2001)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

95 96 97 98 99 00 01

IPC TCS


2.4.2. Cointegración y causalidad entre el TCS y el IPC Como se anotó en el capítulo 1, sección 1.6 las pruebas de causalidad econométrica requieren realizar pruebas de intregración y cointegración entre las variables de interés porque si las series son integradas de orden igual a 1 o de mayor orden y estas a su vez están cointegradas, los modelos para probar causalidad deben incluir métodos de correción del error. Es por esta razón que el presente inciso se muestran los resultados de las pruebas de integración, cointegración y causalidad entre el TCS y el IPC. Los resultados de las pruebas de integración llevadas a cabo mediante el argumento Dikey Fuller (DF) y Phillips Perron (PP), indican que el logaritmo de la serie tipo de cambio spot (LTCS) y el logaritmo de la serie índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (LIPC) no son estacionaria, porque los valores de estos argumentos se encuentran dentro de la zona de no rechazo de la hipótesis nula de no estacionariedad de las series, a los tres niveles de significancia. Sin embargo, cuando se calcula la primera diferencia de la serie logaritmo del tipo de cambio spot (DLTCS) y la primera diferencia del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (DLIPC), las series se vuelven estacionaria a través de esta transformación, ya que los valores de los argumentos DF y PP se encuentran en la zona de rechazo de la hipótesis nula de no estacionariedad de las series a los tres niveles de significancia. Dados estos resultados, se concluye que para los datos diarios, semanales y mensuales, las series TCS y IPC son integradas de orden uno, es decir, son estacionarias en primeras diferencias (ver cuadros 2.20, 2.21 y 2.22).

92

CUADRO 2.20

PRUEBAS DE INTEGRACIÓN (datos diarios)

1994 1995-2001 Variable DF PP DF PP

LIPC -1.764893 -1.691359 -1.441606 -1.413134LTCS -1.632658 -1.637058 -2.576695 -2.546630DLIPC -6.230707 -13.18137 -18.27793 -37.66113DLTCS -6.407658 -18.25050 -18.21449 -39.18968Valores críticos Al 1.0% -3.4588; al 5.0% -2.8735; al 10.0% -

2.5731. Al 1.0% -3.4370; al 5.0% -2.8637; al 10.0% -2.5679 .

CUADRO 2.21 PRUEBAS DE INTEGRACIÓN

(datos semanales) 1994 1995-2001

Variable DF PP DF PP LIPC -2.292998 -2.216843 -1.509302 -1.456645LTCS -1.186764 -1.313387 -1.186764 -1.313387DLIPC -5.167769 -6.123600 -5.167769 -6.123600DLTCS -4.836024 -8.714269 -4.836024 -8.714269Valores críticos Al 1.0% -3.5523; al 5.0% -2.9146; al 10.% -2.5947. Al 1.0% -3.4503; al 5.0% -2.8697; al 10.0% -2.5711

CUADRO 2.22 PRUEBAS DE INTEGRACIÓN

(datos mensuales) 1995-2001

Variables DF PP LIPC -1.303594 -1.350194LTCS -2.326408 -2.892392DIPC -5.344014 -9.908766DLTCS -6.025934 -13.83206Valores críticos Al 1.0% -3.5092; al 5.0% -2.8959; al 10.%

-2.5849 Como las variables LTCS y LIPC son estacionarias de orden uno, se buscó la existencia de una combinación lineal entre las variables que fuera integrada de orden cero mediante la ecuación cointegrante ttt eLIPCLTCSPOT ++= 21 αα . Para la muestra con datos diarios, semanales y mensuales los resultados de la ecuación cointegrante se muestran en el cuadro 2.23.

CUADRO 2.23 ECUACIÓN COINTEGRANTE

(datos diarios) (datos diarios) 1994 1995-2001

ttt eLIPCLTCSPOT +−= 108075.004857.2 ttt eLIPCLTCSPOT ++−= 32076.055521.0

es (0.20952) (0.02678)

es (0.46650) (0.00555)

t (9.77734) (-4.03623)

t (-11.93773) (57.74673)

%81.632 =R g l =241 DW=0.2134 F=16.29

%55.652 =R g l =1752 DW=0.1817 F=3334.916

93


(datos semanales) (datos semanales) 1994 1995-2001

ttt eLIPCLTCSPOT ++= 13187.015641.0 ttt eLIPCLTCSPOT ++−= 317321.052602.0 es (0.0820) (0.01182)

es (0.10114) (0.01208)

t (1.90651) (12.18404)

t (-5.200065) (26.27267)

%41.492 =R g l =61 DW=0.0986 F=148.45

%53.652 =R g l =362 DW=0.0841 F=690.25



ttt eLIPCLTCSPOT ++−= 31938.053873.0es (0.20580) (0.02458)

t (-2.61772) (12.99320)

%30.672 =R g l =83 DW=0.41042 F=168.82

Tomando datos diarios, las pruebas de raíces unitarias sobre los residuos de la ecuación cointegrante (RCC) indican que, para 1994, estos no son estacionarios (ver cuadro 2.26). Sin embargo, para el periodo 1995-2001 las pruebas de cointegración resultaron positivas al 90.0% y 95.0% de confianza, pero no para el 99.0% de confianza en el DF, porque el valor de este argumento se encuentra en la zona de no rechazo de la hipótesis nula de no estacionariedad en la serie al 1.0% de significancia; para la prueba de PP, los errores están cointegrados en los tres niveles de confianza (ver tabla 2.26).

CUADRO 2.26 PRUEBA DE RAÍCES UNITARIAS

(datos diarios) RCC

Periodo DF PP 1994 -1.819210 -1.959254 1995-2001 -3.252281 -4.142654 Valores críticos Al 1.0% -3.4595; al 5.0% -2.8739; al 10.%

-2.5733

Los resultados de la muestra con datos semanales, muestran que para 1994 las series no están cointegradas, ya que los residuos de la ecuación cointegrante no son estacionarios en ambas pruebas (ver tabla 2.27). Sin embargo, durante 1995-2001 los resultados de las pruebas de cointegración indican que los residuos son estacionarios en los tres niveles de confianza. Según estos resultados, se concluye que la serie RCC tiene una raíz unitaria en 1994, por lo que durante este año las series LTCS y LIPC no muestren una relación de largo plazo; pero para el periodo de 1995-2001, ambas series si están cointegradas o bien ambas series presentan una relación de equilibrio de largo plazo.

94

CUADRO 2.27

PRUEBA DE RAÍCES UNITARIAS (datos semanales)

RCC Periodo DF PP

1994 -1.903207 -1.666208 1995-2001 -3.957429 -3.588735Valores críticos Al 1.0% -3.4752; al 5.0% -2.8809; al

10.% -2.5770

Con datos mensuales, las pruebas de cointegración se llevaron a cabo en el periodo 1995-2001, ya que éste contiene 84 observaciones mientras que en 1994 sólo se podían tomar 11 observaciones, que son muy pocas para llegar a inferir conclusiones verdaderas. Los resultados de estas pruebas, indican que los errores no son estacionarios por lo que las series no están cointegradas según DF, pero para la prueba PP los errores son estacionarios al 90.0% y al 95.0% de confianza pero no al 99.0%. de confianza (ver tabla 2.28).


(datos mensuales) RCC

Periodo DF PP 1995-2001 -2.182572 -3.403877Valores críticos Al 1.0% -3.5121; al 5.0% -2.8972; al

10.% -2.5855

En lo que se refiere a las pruebas de causalidad, se utilizaron las pruebas simples de ésta, en las cuales se incluyó a las variables LTCS y LIPC en los periodos de la muestra donde los errores no son estacionarios y las variables no están cointegradas. En los periodos en que los errores son estacionarios y las series están cointegradas, se introdujo el mecanismo de corrección del error en un vector autorregresivo, como lo sugiere el procedimiento que utiliza Granger en 1988 el cual se explicó en el inciso 1.6.2. del capítulo I de esta tesis, para probar causalidad. Además, las pruebas de causalidad, se llevaron a cabo con diferente número de rezagos para verificar la sensibilidad de esta prueba ante la cantidad de retrasos incluidos en los vectores autorregresivos. Afortunadamente los resultados no cambiaron, al tomar en cuenta pocos rezagos o más rezagos y el sentido de la causalidad se detectó aún en los modelos donde se incluyó el mecanismo de corrección del error. Con datos diarios, para 1994 las pruebas indican que no se rechaza la hipótesis nula de que el LTCS no causa en el sentido de Granger al LIPC y se rechaza que el LIPC no causa en el sentido de Granger al LTCS (ver cuadro 2.29). Como durante 1995 a 2001 el DF rechazó la cointegración, entre las variables de interés, al 99.0% de confianza y no la rechazó al 90.0% y al 95.0% se llevó a cabo la prueba de causalidad sin incluir e incluyendo el mecanismo de corrección del error. Por suerte, ambos modelos captaron causalidad; en uno no se rechaza que el LTCS no causa en el sentido de Granger al LIPC a un nivel de confianza del 99.0% y se rechaza que el LICP no causa al LTCS.

95

CUADRO 2.29

PRUEBA DE CAUSALIDAD 1994

(datos diarios) 2 rezagos 5 rezagos Hipótesis nula Obs. F-estadístico Probabilidad Obs. F-estadístico Probabilidad LTCS no causa a la Granger a LIPC 243 0.00865 0.99139 243 0.24415 0.94242 LIPC no causa a la Granger a LTCS 243 3.30539 0.03838 243 4.43533 0.00071

Al incluir el mecanismo de corrección del error, en un vector autorregresivo, las pruebas de causalidad, indican que en el periodo 1995 a 2001 hay un efecto retroalimentación, es decir, la causalidad se da en ambos sentidos ya que los rezagos de la diferencia del logaritmo del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (DLIPC) son estadísticamente significativos en la explicación del tipo de cambio (ver vector autorregresivo 1 ecuación (1)) y los rezagos de la diferencia del tipo de cambio spot (DLTCS) también lo son en la explicación del índice de precios y cotizaciones (ver vector autorregresivo 1 ecuación (2)). Además, también el mecanismo de corrección del error, medido por la variable Z resultó ser estadísticamente significativo en ambas ecuaciones del vector autorregresivo 1.

VECTOR AUTORREGRESIVO 1 (1995-2001)

121 05339.013857.033849.000006.0 −−− −++= tttt DLTCSDLIPCDLIPCDLTCS (0.00023) (0.01364) (0.01199) (0.02863) (0.27025 (24.8167) (11.5550) (-1.8648) ttt eZDLTCS ++− − 006294.07401.0 2 (1) (0.02021) (0.00267) (-3.6628) (2.54090)

121 061123.015025.031505.000004.0 −−− +−−= tttt DLTCSDLIPCDLIPCDLIPC (0.00050) (0.02917) (0.02565) (0.06123) (0.08494) (-10.800) (-5.85810) (10.3258) ttt eZDLTCS +++ − 01284.033179.0 2 (2) (0.04322) (0.00572) (7.67766) (2.13047)

%79.322 =R Los resultados de las pruebas simples de causalidad con datos semanales, indican nuevamente que el sentido de la causalidad se encuentra del mercado bursátil al mercado cambiario en ambos periodos (1994 y 1995-2001), ya que según se puede observar en el cuadro 2.30 no se rechaza que el LTCS no cause a la Granger al LIPC y se rechaza que el LIPC no cause a la Granger al LTCS.

96

CUADRO 2.30 PRUEBA DE CAUSALIDAD

1994 (Datos semanales)

Hipótesis nula 2 rezagos 5 rezagos Obs. F-estadístico Probabilidad Obs. F-estadístico Probabilidad LTCS no causa a la Granger a LIPC 62 0.36461 0.54687 62 0.98930 0.37433 LIPC no causa a la Granger a LTCS 62 4.22662 0.04154 62 2.87632 0.05956

Al incluir al mecanismo de corrección del error en el vector autorregresivo 2 y trabajar con datos semanales para el periodo 1995-2001, se encuentra el mismo resultado que el que arrojó la prueba simple de causalidad, es decir, que el mercado cambiario sigue al mercado bursátil. Esta conclusión se desprende de la significancia estadística de los rezagos de la DLIPC en la explicación del tipo de cambio spot (ver ecuación 1 del vector autorregresivo 2) y de la no significancia estadística de los rezagos de la DLTCS en la explicación del índice de precios y cotizaciones (ver ecuación 2 del vector autorregresivo 2).

VECTOR AUTORREGRESIVO 2 (1995-2001)

121 10830.008301.017126.000072.0 −−− −++−= tttt DLTCDLIPCDLIPCDLTCS (0.00101) (0.02548) (0.02143) (0.0535) (-0.7123) (6.72129) (3.87842) (-2.02472) ttt eZDLTCS ++− − 013153.003944.0 2 (1) (0.04269) (0.01164) (-0.92387) (1.13039)

121 24069.021881.050416.000017.0 −−− +−−= tttt DTCSDLIPCDLIPCDLIPC (0.00261) (0.06587) (0.05539) (0.13826) (0.06681) (-7.65353) (-3.95036) (1.74064) ttt eZDLTCS +++ − 013525.012181.0 2 (2) (0.11036) (0.03008) (1.10376) (1.17198)

21.312 =R % Con datos mensuales, las pruebas de causalidad indican no rechazar la hipótesis nula de que LTCS no causa en el sentido de Granger al LIPC y rechazar la hipótesis nula de que el LIPC no causa al LTC (ver cuadro 2.31). La conclusión a la que se puede llegar, después de observar los resultados del cuadro 2.31, es que el LTCS no causa a la Granger al LIPC, pero no rechazar la relación de causalidad inversa, es decir, que LIPC causa a la Granger a LTCS. Con esto se concluye que, con datos mensuales para el periodo 1995-2001, el

97

mercado cambiario mexicano sigue al mercado bursátil o bien que la variable LIPC se pude considerar como exógena en un modelo que explique al TCS.

CUADRO 2.31 PRUEBA DE CAUSALIDAD


Hipótesis nula Obs. F-estadístico Probabilidad LTCS no causa a la Granger a LIPC

84 0.72105 0.39830

LIPC no causa a la Granger a LTCS

84 10.1714 0.00203

Finalmente, después de haber realizado un análisis histórico del comportamiento del mercado bursátil y del mercado cambiario durante las tres últimas décadas y de concentrarse en el estudio de los momentos en que ambos mercados manifiestan tener una relación más estrecha se percibe que en la mayoría de las ocasiones en que ambos mercados tienen movimientos bruscos, el mercado cambiario sigue al mercado bursátil, esto se concluye por el tiempo transcurrido entre la variación de uno y la variación en el otro. Además, según el contexto económico y financiero en el cual se han desarrollado los mercados cambiario y bursátil en nuestro país, existen otras variables que influyen en el comportamiento de ambas variables. Las variables que se encuentran presentes cuando estos mercado registran sus movimientos más fuertes son entre otras: una elevada inflación, un endeudamiento público creciente, una salida constante de capitales al exterior, un déficit creciente en la Cuenta Corriente de la Balanza de Pagos, una considerable disminución en las reservas del Banco de México y una baja en el crecimiento porcentual del PIB. Al medir a través de la herramienta econométrica, la relación que muestra el mercado cambiario y el mercado bursátil en el año de 1994 y en el periodo 1995-2001, resulta que con datos diarios para 1994 el mercado cambiario siguió al mercado bursátil y que para el periodo 1995-2001 se registró un efecto retroalimentación en los mercados; con datos semanales y en ambos periodos, nuevamente las pruebas de causalidad indican que el sentido de la relación de causalidad va del mercado bursátil al mercado cambiario; por último con datos mensuales, los resultados de las pruebas de causalidad simple para el periodo 1995-2001 muestran que el sentido de la relación de causalidad va del mercado bursátil al mercado cambiario.

98

CAPÍTULO III. EL MODELO DE LARGO Y DE CORTO PLAZO DEL TIPO DE CAMBIO SPOT Las pruebas de causalidad econométrica llevadas a cabo en el capítulo anterior indican que el IPC causa en el sentido de Granger al TCS tanto para datos diarios y semanales en el año de 1994, como para datos diarios, semanales y mensuales en el periodo 19995-2001. Estos resultados me llevan a concluir que el IPC precede al TCS, es decir, los movimientos del IPC suceden antes que los movimientos en el TCS o bien que la variable IPC se pueda considerar como exógena en un modelo que trate de explicar al tipo de cambio. Al obtener el sentido la relación de causalidad econométrica, entre índice de precios y cotizaciones y el tipo de cambio spot, puedo elegir a este último como la variable determinada por el modelo y centrarme así en su estudio a corto y a largo plazo para estimar y construir un modelo capaz de predecir su comportamiento. Del capítulo I de esta tesis, se sabe que el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos, el análisis de cointegración y la utilización de los VAR están presentes en la elaboración de los modelos de estimación del tipo de cambio en el largo y corto plazo. Además, del capítulo II se puede deducir las variables adicionales al índice de precios y cotizaciones que empíricamente determinan al tipo de cambio a corto plazo. De esta manera el objetivo del presente capítulo, es plantear y estimar un modelo de corto plazo del tipo de cambio spot con base en los planteamientos teóricos seleccionados del enfoque monetario de largo plazo y en las variables que empíricamente han afectado a éste en la economía mexicana, además del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores . Para ello, se utilizan los métodos de cointegración, el mecanismo de corrección del error propuesto por Engle y Granger (1987 y 1988) y el concepto de exogenidad de las variables. Además, este capítulo también contiene una descripción gráfica de las variables que formaran parte de los modelos de largo y de corto plazo del tipo de cambio spot y un análisis de integración de dichas variables. Este análisis de integración se realiza con el fin de tener un conocimiento más profundo de la clase de variables que integrarán los modelos de largo y de corto plazo del tipo de cambio spot y como parte indispensable del estudio de cointegración ya que como se anotó en la sección 1.6 del capítulo I, el estudio de cointegración incluye un análisis de integración de las series cuya prueba más conocida es la de raíces unitarias. Dado el interés de estudiar el comportamiento del tipo de cambio del peso spot con respecto al dólar de los Estados Unidos, principalmente en el periodo 1995-2001 donde prevaleció un tipo de cambio de libre flotación, sin dejar de lado las variables que influyeron en éste durante 1994, se tomaron datos mensuales de enero de 1995 a agosto de 2001 ya que los datos diarios y semanales no existen para las variables involucradas en los modelos de corto y de largo plazo y sólo se cuenta con 11 datos mensuales de 1994, que

99

son muy pocos para implementar la técnica de la inferencia estadística. Sin embargo, el análisis histórico de la economía mexicana durante las tres décadas pasadas, visto en el capítulo II de esta tesis, es de gran utilidad para encontrar a las variables que influyen en el comportamiento del tipo de cambio en el corto plazo. Las series en estudio fueron extraídas básicamente de la página Web de Banco de México, del servicio de INFOMÁTICA de la Bolsa Mexicana de Valores y de la página Web de la Reserva Federal de los Estados Unidos. 3.1. EL MODELO DE LARGO PLAZO DEL TIPO DE CAMBIO SPOT Según el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos, desarrollado en el primer capítulo de esta tesis, el tipo de cambio está determinado por el equilibrio en el mercado monetario donde la PPA prevalece. Así el tipo de cambio queda definido, según la versión absoluta de

la PPA como el cociente del nivel de precios internos y externos (e PP

D

E= ) o en términos

logarítmicos como la diferencia de la variación de los precios internos y externos s p pD E= − . El nivel de precios domésticos y el nivel de precios externos que entran en la versión absoluta de la PPA se extraen del equilibrio del mercado monetario. Este equilibrio se expresa como una igualdad entre la oferta monetaria dividida por el nivel absoluto de los precios y la demanda monetaria que a su vez depende negativamente de la tasa de interés y positivamente del producto. Comúnmente, este equilibrio en el mercado monetario también se define como una igualdad entre la oferta de dinero y el nivel de precios multiplicado por la demanda monetaria. Para un determinado país y para el exterior este equilibrio se escribe formalmente de la siguiente forma: Equilibrio en el mercado de dinero doméstico

Equilibrio en el mercado de dinero externo

M MDd

D= ( )yrLPM DDD ,= (3.1)

M MEd

E= ( )yrLPM EEE ,= (3.1´)

En términos logarítmicos es el siguiente Equilibrio en el mercado de dinero doméstico

Equilibrio en el mercado de dinero externo

m mDd

D=

DDDD rypm −+= (3.2) m mEd

E=

EEEE rypm −+= (3.2´) Que al despejar de la ecuación (3.2) la variación de los precios queda como Variación del nivel de precios domésticos Variación del nivel de precios externos p m y rD D D D= − + (3.3) p m y rE E E E= − + (3.3´) al sustituir las ecuaciones (3.3) y (3.3´) en la ecuación de la PPA en términos logarítmicos, queda que la tasa de cambio es igual a

100

s m y r m y rD D D E E E= − + − − +( ) s m y r m y rD D D E E E= − + − + − s m m y y r rD E E D D E= − + − + − (3.4) La ecuación 3.4 muestra que el tipo de cambio spot (s) depende de la oferta de dinero doméstica Dm y extranjera Em , del producto doméstico Dy y extranjero Ey y de la tasa de interés doméstica Dr y extranjera Er , respectivamente. Es importante recordar que uno de los principios básicos del enfoque monetario, es que el producto y la tasa de interés sólo influyen en la tasa de cambios a través de los movimientos en la demanda de dinero. Un incremento en el producto doméstico aumenta la demanda monetaria doméstica; ante una mayor demanda de moneda doméstica su precio tiende a subir en relación con la moneda extranjera lo cual provoca una apreciación de la moneda doméstica o una disminución del tipo de cambio (menos moneda doméstica por unidad de moneda extranjera). Un incremento en la tasa de interés doméstica, trae como consecuencia una disminución de la demanda de dinero doméstico, por lo que el precio de la moneda doméstica tiende a bajar en relación al precio de la moneda extranjera lo cual provoca una devaluación del tipo de cambio (más unidades de moneda doméstica por unidad de moneda extranjera). La ecuación (3.4) también puede expresarse en términos de diferencias de las variables involucradas de la siguiente forma: ( ) ( ) ( )[ ],,, EDEDED iiyymmfs −−−= (3.5) o como un modelo econométrico donde se trabaja con diferencias de la oferta monetaria, del producto, y de la tasa de interés y se imponen restricciones a priori sobre los parámetros ( ) ( ) ( ) tEDEDED urryymms +−+−+−+= 3210 ββββ (3.6) Numerosos investigaciones empíricas han estudiado el modelo monetario como se expresa en la última ecuación111. Sin embargo, otros autores están en contra de imponer restricciones a los coeficientes en el modelo econométrico del enfoque monetario del tipo de cambio cuando se quiere probar que éste revierte a su media en el largo plazo o bien que las variables que intervienen en el modelo están cointegradas. Por ejemplo Yin-Wong Cheung y Kon S. Lai (1993), en un estudio del cumplimiento de la PPA para varios países de Europa y Canadá, encuentran que imponer a priori restricciones a los coeficientes para

probar este modelo lleva a rechazar que la PPA (en su versión absoluta e PP

D

E= ) se

cumpla, en realidad lo que sucede es que las restricciones sesgan el resultado para no alcanzar el equilibrio a largo plazo. Las razones por las cuales las restricciones no se cumplen son varias: una de las más importantes es que las medidas de los índices de los 111 Richard Messe y Andrew K. Rose (1990), Chinn Menzie y Richard A. Meese (1995), Nelson Mark (1995) Blomberg y Gregory D. Hess (1997) y Mark Nelson y Doo-Yull Choi (1997).

101

precios del país doméstico y extranjero, tanto en composición como en ponderación, son diferentes entre países; a este factor, se le suman la existencia de los bienes y servicios no comercializables, los diferentes costos de transporte, las restricciones al comercio y la competencia imperfecta entre países. Otros autores como José García e Isabel González (2000) determinan el poder explicativo de modelo monetario del tipo de cambio sin imponer restricciones a los coeficientes para lograr obtener el equilibrio de largo plazo del tipo de cambio spot. Adicionalmente trabajar con diferenciales de las variables que teóricamente determinan el tipo de cambio en el enfoque monetario, trae como consecuencia errores de medida sobre todo cuando las economías son heterogéneas. Para obtener los diferenciales de cada variables, se necesita que las economías sean parecidas. Por ejemplo, Catherine Mansell (1992) argumenta, que para estimar el diferencial de las tasas de interés entre países deben calcularse instrumentos similares en cuanto a vencimiento, liquidez y clase de riego; cuando no se cumplen estos tres factores simultáneamente, se caerá en errores de medida al calcular los diferenciales. El vencimiento de los instrumentos puede ser el mismo, pero el riego y la liquidez no necesariamente son iguales, por lo que la tasa de interés de un país puede ser mucho mayor a la del otro país simplemente para compensar un mayor riesgo. Al tomar en cuenta los problemas que se pueden tener al manejar el modelo monetario del tipo de cambio, imponiendo las restricciones que a priori anotan los teóricos de este enfoque a los coeficientes y trabajar con diferenciales de las variables involucradas, el modelo econométrico de largo plazo que propongo porque considero que es el que más se acerca al modelo teórico, sería tEDDEEDt urryymms +−+−+−+= 6543210 βββββββ (3.7) donde ts es el tipo de cambio spot, Dm es la oferta monetaria doméstica, Em es la oferta monetaria extranjera, Dy es el producto doméstico, Ey es el producto extranjero, Dr es la tasa de interés doméstica, Er es la tasa de interés extranjera, β 0 es la ordenada al origen β β1 2 1= = es la condición de proporcionalidad, β β1 2= es la condición de simetría,β 3 es la elasticidad de la demanda de dinero externo con respecto al producto externo, β 4 es la elasticidad de la demanda de dinero doméstico con respecto al producto doméstico, β 5 es la elasticidad de la demanda de dinero doméstico con respecto a la tasa de interés extranjera, β 6 es la elasticidad de la demanda de dinero extranjero con respecto a la tasa de interés extranjera y tu es un término estocástico. En este modelo, la condición de simetría y proporcionalidad se prueban después de haber estimado los coeficiente 1β y

2β y se impone si se cumplen, si no se cumplen no se imponen. 3.1.1. Las variables del modelo de largo plazo su descripción y grado de integración Este inciso se ocupa principalmente de describir, por medio de gráficas, la evolución que tuvieron las variables que de acuerdo al Enfoque Monetario influyen en el tipo de cambio

102

spot en el largo plazo. Además, del análisis descriptivo de las variables también se encuentra el grado de integración de éstas con el fin de tener un conocimiento más profundo de su comportamiento y como un paso previo al estudio de cointregración como lo exige la teoría econométrica. Se procuró que las variables elegidas fueran las más aproximadas la su definición teórica y las que se utilizan con mayor frecuencia en los estudios empíricos sobre el tema. De esta manera las variables que se supone influyen en el largo plazo sobre el tipo de cambio spot del peso mexicano con respecto al dólar de Estados Unidos son: a) Como variable “proxi”112 a la oferta monetaria se eligió a M1 ya que según el modelo monetario se debe trabajar con el agregado monetario para cubrir las necesidades de transacción de los agentes económicos. El agregado monetario M1 en México, incluye billetes y monedas metálicas en poder del público, los depósitos en cuentas de cheques en moneda nacional y en moneda extranjera y los depósitos en cuenta corriente en moneda nacional. En Estados Unidos, el agregado monetario M1 incluye además de los elementos anteriores, “cheques de viajero y otros depósitos en cuenta de cheques establecidos por instituciones que no son bancos comerciales”113.

b) Índice del Volumen de la Producción Industrial IPI como variable “proxi” al producto. Este índice se elabora con base en la Encuesta Industrial Mensual114 (EIM) que realiza el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI) donde se obtiene el volumen y el valor de la producción industrial total y por gran división (Minería, Manufacturas, Construcción y Electricidad). El procedimiento para el cálculo del índice es uno de cantidades tipo Laspeyres en que se relaciona la producción obtenida en el periodo t con la del año base utilizando como ponderador a los precios de este último, por lo que este índice se estima de la siguiente forma:

∑

∑

=

== I

iii

I

injii

QP

QPIPI

10,0,

1,,0,

21

(3.8)

donde IPI es el índice del volumen de la producción industrial del mes j del año n, 0,iP es el precio del bien i en el año base, njiQ ,, es la cantidad del bien i producida en el mes j del año n, 0,iQ es la cantidad del bien i producida en el año base e “i” es el total de productos.

112 Las variables “proxi” son sustitutos de las variables reales y se utilizan como aproximaciones de las variables verdaderas. 113 Ernesto Ramírez Solano (2001). Moneda banca y mercados Financieros. México, Pearson Educación, pag. 31. 114 La Encuesta Industrial Mensual (EIM) incluye 205 clases de actividad económica. Esta cobertura permite la revisión mensual de una gran variedad de productos de la industria mexicana. La EIM tiene como unidad básica de observación el establecimiento productor, por lo que es posible obtener en forma homogénea datos por entidad federativa de la producción en volumen, valor y precio para las diferentes actividades económicas de la industria.

103

c) La tasa de interés de los Cetes (Certificados de la Tesorería de la Federación) a 91 días y tasa de interés de los T-Bill (Treasury-Bill de Estados Unidos) a tres meses como variables “proxi” a la tasa de interés de largo plazo de los Estados Unidos. Los Cetes son títulos de deuda al portador en los cuales el Gobierno Federal se obliga a pagar una cantidad fija de dinero en una fecha determinada. El Banco de México actúa como único agente colocador de dichos títulos. Los T-Bill son instrumentos de deuda del gobierno norteamericano que se emiten al portador con vencimiento de un año o menos. Estos certificados se consideran libres de riesgo porque están respaldados por el gobierno norteamericano. d) El tipo de cambio spot como variable “proxi” al tipo de cambio nominal se definió en el segundo capítulo de esta tesis. Por otro lado, antes de hacer una descripción de las variables del modelo del tipo de cambio a largo plazo en conveniente puntualizar un aspecto. Las variables involucradas en el modelo econométrico se tomaron en términos logarítmicos. Esta forma funcional es muy conveniente en economía porque además de que a través de ella se pueden encontrar las elasticidades, como lo determina el modelo teórico del enfoque monetario y lo trabajan las investigaciones empíricas, reduce considerablemente los problemas de la estimación como la heteroscedasticidad y la no normalidad de los residuales del modelo. Los agregados monetarios M1 de México y Estados Unidos se tomaron en dólares constantes de 1993. El agregado monetario M1 para muestro país se contabilizó en billones de dólares constantes ( 910 unidad de medida de los Estados Unidos) para poder compararlos en las mismas unidades que el agregado monetario M1 de los Estados Unidos. Sin embargo, como la cantidad de M1 de nuestro país es mínima comparada con la de Estados Unidos, manejada en las mismas unidades, su comportamiento se tuvo que describir en dos gráficas diferentes para captar con más claridad sus movimientos. Como puede observarse en la gráfica 3.1 el agregado monetario M1 en México presenta suaves movimientos y una tendencia marcada hacia arriba durante el período 1995-2001. Sin embargo, la misma variable en Estados Unidos presenta una clara tendencia a la baja en el mismo periodo (ver gráfica 3.2). En la gráfica 3.3 se dibujó a escala el comportamiento del agregado monetario M1 de México y los movimientos de tipo de cambio spot multiplicado dos veces durante 1995-2001, con el fin de poder captar alguna relación entre ambos. En esta gráfica se observa que de 1995 a 1999, mientras que el agregado monetario M1 aumenta el tipo de cambio spot se devalúa como sostiene la teoría del enfoque monetario, pero para los dos años restantes, aunque M1 sigue su tendencia a la alza el tipo de cambio spot tiende a estabilizarse.

104

GRÁFICA 3.1 EL COMPORTAMIENTO DEL AGREGADO MONETARIO

M1 EN MÉXICO (1995-2001)

10

20

30

40

50

60

70

95 96 97 98 99 00 01

M1MEX

GRÁFICA 3.2 EL COMPORTAMIENTO AGREGADO MONETARIO M1

DE LOS ESTADOS UNIDOS (1995-2001)

850

900

950

1000

1050

1100

1150

95 96 97 98 99 00 01

M1USA

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México y en la Reserva Federal de los Estados Unidos.

GRÁFICA 3.3 EL COMPORTAMIENTO DEL AGREGADO MONETARIO M1 DE MÉXICO

Y DEL TIPO DE CAMBIO SPOT (1995-2001)

10

20

30

40

50

60

70

95 96 97 98 99 00 01

TCS M1MEX


105

El índice del volumen de la producción industrial de México (IPIMEX) y de los Estados Unidos (IPIUSA) muestran severas oscilaciones durante todo el periodo que comprende la muestra. Aunque las oscilaciones del IPI en los dos países, se observan unidas de 1995-1998 con picos más marcados en Estados Unidos, en algunos periodos cortos en el mismo sentido que el IPIMEX y en otros en sentido contrario, estas dos variables se desvían durante 1999, 2000 y 2001 con oscilaciones y tendencias opuestas (ver gráfica 3.4).

GRÁFICA 3.4 El ÍNDICE DE LA PRODUCCIÓN INDUSTRIAL DE MÉXICO Y DE ESTADOS UNIDOS

(1995-2001)

60

80

100

120

140

160

95 96 97 98 99 00 01

IPIMEX IPIUSA

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México y en la Reserva Federal de los Estados Unidos.

En la gráfica 3.5, se puede observar que durante 1995 a 2001 el IPIMEX y el TCS presentan una tendencia a la alza. Este comportamiento, en términos generales sería contrario con lo que dice la teoría, porque un aumento en el producto tendería a aumentar la demanda de dinero y con ello a aumentar el precio de la moneda doméstica en relación con la moneda extranjera, es decir, la moneda doméstica se apreciaría. Esta tendencia contraria, entre ambas variables se puede explicar porque en nuestro país, históricamente se encuentra que un aumento del producto conduce a un incremento en el déficit de la cuenta comercial el cual trae como consecuencia una devaluación de nuestra moneda.

106

GRÁFICA 3.5 EL COMPORTAMIENTO DEL IPIMEX Y DEL TCS

(1995-2001)

40

60

80

100

120

140

160

95 96 97 98 99 00 01

IPIMEX TCS

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México La tasa de interés que ofrecen los Cetes a 91 días presentan una marcada tendencia a

la baja con oscilaciones muy acentuadas durante 1995, 1996 y 1997, años que corresponden

a una alta inestabilidad del peso mexicano con respecto al dólar de los Estados Unidos. A

diferencia del comportamiento de la tasa de interés mexicana, la tasa de interés de los

Estados Unidos es relativamente baja y estable. Sin embargo, se observa que ambas

variables tienden a disminuir drásticamente su diferencial en el año 2001 (ver gráfica 3.6).

107

GRÁFICA 3.6 COMPORTAMIENTO DE LAS TASAS DE INTERÉS A LARGO PLAZO

(1995-2001)

0

20

40

60

80

95 96 97 98 99 00 01

TIMEX TIUSA

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México En lo que respecta al comportamiento de la tasa de interés de los Cetes a 91 días y el

tipo de cambio spot durante el periodo 1995-2001, se puede observar en la gráfica 3.7 que a

medida que la tasa de interés es menor, el tipo de cambio se devalúa constantemente hasta

mediados de 1999, pero que a partir del segundo semestre de este año la tasa de interés de

los Cetes a 91 días empieza a disminuir drásticamente y el movimiento del tipo de cambio

se vuelve más estable. Este comportamiento, por lo menos de 1995 a 1999 parece

corresponder con la teoría del enfoque monetario del tipo de cambio: a menores tasas de

interés, el tipo de cambio tiende a depreciarse porque una menor tasa de interés reduce la

demanda de dinero doméstico y esto provoca una disminución de su precio en relación con

el precio de la moneda extranjera. Sin embargo en los dos últimos años de la muestra, se

presenta una baja importante de la tasa de interés sin que se observe alzas significativas del

tipo de cambio spot.

108

GRÁFICA 3.7 LA TASA DE INTERÉS DE LARGO PLAZO Y EL TCS

(1995-2001)

0

10

20

30

40

50

60

70

95 96 97 98 99 00 01

CETES91 TCS

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México En lo que se refiere al grado de integración de las variables que integran el modelo monetario del tipo de cambio de largo plazo, se puede observar, en el cuadro 3.1, que toda ellas no son estacionarias en niveles, pero que logran la estacionariedad en primeras diferencias. Esto indica que al tomar las series en logaritmo, de forma individual, estas no convergen alrededor de su media tanto en la prueba de raíz unitaria de Dickey-Fuller como en la de Phillips-Perrón. Sin embargo, las series en primeras diferencias si son estacionarias o bien son integradas de primer orden115.

CUADRO 3.1 PRUEBA DE RAÍCES UNITARIAS PARA LAS VARIABLES DEL MODELO DE LARGO PLAZO

Variables Niveles Primeras Diferencias Grado de Integración

DF PP DF PP LM1MEX -0.144851 -0.381298 -4.944537 -9.763446 I(1)

LM1USA -2.704276 -2.737914 -3.769077 -8.171671 I(1)

LIPIMEX -1.035714 -1.468337 -4.775345 -16.24730 I(1)

LIPIUSA -3.003094 -5.944069 -7.843796 -15.77530 I(0)

LCETES91 -1.152831 -0.412184 -5.773641 -9.709820 I(1)

LT-BILL 0.733853 1.275320 -3.964199 -4.721528 I(1)

Valores Críticos: al 10%= -2.5849; al 5%= -2.8959; al 1% = -3.5092

115 Aunque el concepto de integración y cointegración de distintos ordenes fue explicado con detalle en el capítulo I de esta tesis, una forma simple de entender este concepto es saber cual es el comportamiento de las variables en el tiempo. Una serie integrada de orden d fluctúa alrededor de su media y si se aleja de esta regresa a una vecindad de la misma. A este tipo de serie se les llama estacionarias.

109

3.1.2. Estimación del modelo de largo plazo y la prueba de cointegración Aunque las variables del modelo monetario del tipo de cambio, no sean estacionarias en niveles, puede existir una combinación lineal entre ellas que si sea estacionaria. Si existe tal combinación lineal, como se argumentó en el capítulo I de esta tesis, las series están cointegradas, es decir, hay equilibrio a largo plazo. Para saber si las variables del modelo monetario del tipo de cambio aplicado a nuestro país están cointegradas, se siguieron dos caminos: el primero consistió en estimar el modelo monetario propuesto por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y analizar si los errores estimados de dicho modelo son estacionarios por medio de las pruebas de raíces unitarias de DF y PP; el segundo método fue la prueba de cointegración de Johansen. Las pruebas de cointregración por medio del argumento DD y PP ya fueron explicadas en el capítulo I de esta tesis; la prueba de cointregración de Johansen consiste en obtener las raíces características o correlaciones canónicas cuadradas116 que se forma a partir de los residuos de las dos regresiones siguientes: A = los residuos de la regresión ty∆ en tz B = los residuos de la regresión de pty − en tz donde ty es un VAR que tiene la forma ptptttt yyy −−−− +Γ++Γ+Γ= ε...2211 (3.9) tz es un vector de M(p-1) variables, en el cual p se tiene que determinar por adelantado y

que tiene la forma 121 ...,, +−−− ∆∆∆= ptttt yyyz (3.10) en este caso, tz contiene los retrasos de 1 hasta p-1 de las primeras diferencias de las M variables. Las correlaciones canónicas cuadradas de A y B son las raíces características

ordenadas de la matriz 2112

1* −−−= AABABBABAA RRRRRR donde *R es la matriz de correlaciones

cruzadas entre las variables del conjunto i y del conjunto j para i,j = A, B. La hipótesis nula a probar es si existe cointegración y el número de vectores cointegrantes (linealmente independientes) de la matriz *R . 116 Las correlaciones canónicas, se calculan al maximizar las combinaciones lineales de un par de columnas de una matriz a la cual podemos llamar A (de la cual se extrae una columna) y de la matriz B (de la cual se extrae una segunda columna). El par de variables que se obtienen al realizar la combinación lineal de los vectores de la matriz A y de B son las primeras variables canónicas y su correlación maximizadora es la primera correlación canónica. Para encontrar las segundas variables canónicas y la segunda correlación canónica se busca otro par de variables que maximicen la correlación condicionada a la restricción de que la segunda variables sea ortogonal a la primera. Este procedimiento continúa para cada una de las variables que contengan las matrices hasta formar la matriz de correlaciones canónicas.

110

Ahora bien continuando con el tema de investigación, los resultados de la regresión cointegradora fueron los siguientes:

teFEDCBALTCS ttttttt +−+++−+= 2263.021409.006469.079700.082088.14816.00977.10

t (4.300) (0.739) (-6.498) (6.518) (1.610) (7.004) (-6.651) p (0.000) (0.462) (0.000) (0.000) (0.115) (0.000) (0.000)

=2R 90.49% =2R 89.76 F=122.25 Prob.= 0.000000 D.W.=0.8956 C. Akaike=-3.195 C. Schwarz =-2.993 Log. Like.=141.197 donde

=tA LM1MEX; =tB LM1USA; =tC LIPIMEX; =tD LIPIUSA; =tE LCETES91; =tF LTBILL

LTC = al logaritmo del tipo de cambio del peso mexicano con respecto al

dólar de los Estados Unidos en el periodo t LM1MEX = al logaritmo del agregado monetario M1 de México en el periodo t LM1USA = al logaritmo del agregado monetario M1 de los Estados Unidos en el

periodo t LIPIMEX = al logaritmo del índice del volumen de la producción industrial de

México en el periodo t LIPIUSA = al logaritmo del índice del volumen de la producción industrial de

México en el periodo t

LCETES91 = al tasa de interés de los Cetes a 91 días en el periodo t

LTBILL = el logaritmo de la tasa de interés de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos a tres meses en el periodo t

Los resultados de la regresión indican que el logaritmo del agregado monetario M1 de México y el logaritmo del índice de la producción industrial de los Estados Unidos no son estadísticamente significativos para explicar la variación del tipo de cambio spot a largo plazo. Sin embargo, los coeficientes estimados tienen los signos esperados a excepción del índice del volumen la producción industrial de México. Además, el valor del coeficiente de la ordenada al origen es alto comparado con el del resto de las variables. Para solucionar esos problemas, se procedió a eliminar de la regresión el coeficiente de la ordenada al origen. El resultado de la regresión sin este coeficiente fue el siguiente:

111

teFEDCBALTCS ttttttt +−+++−= 17808.0202681.009417.011511.163973.01267.0

t (1.831) (-10.430) (10.350) (2.149) (6.015) (-5.010) p (0.071) (0.000) (0.000) (0.035) (0.000) (0.000)

=2R 88.21% =2R 87.46% F=116.8073 Prob.= 0.000000 D.W.= 0.878608 C. Akaike=-3.004 C. Schwarz =-2.830 Log. Like.= 132.1570 Como se puede observar en este modelo, cinco variables del enfoque monetario son estadísticamente significativas al 95.0% de confianza, para el periodo de la muestra en estudio. Sin embargo, el agregado monetario M1 de México apenas pasa el nivel de confianza del 98.0% y el problema del signo en el índice del volumen de la producción industrial de nuestro país persiste, es decir, sigue siendo positivo en vez de negativo como lo estipula la teoría. Una justificación al problema de la poca significancia del agregado monetario M1 mexicano, en la explicación del tipo de cambio spot, es que en el periodo de la muestra la variación de este agregado fue menor al que se registró de 1990 a 1994 (cinco años del gobierno del presidente Carlos Salinas de Gortari). La variación del agregado monetario M1 de 1990 a 1994 se encuentra en el rango de –10 a 50 mientras que de 1995 a 2001 queda comprendida entre –10 a 10. Esto se puede apreciar en las dos gráficas siguientes

GRÁFICA 3.8 VARIACIÓN DE M1

(1990-1994)

-20

-10

0

10

20

30

40

50

1990 1991 1992 1993 1994

VM1

GRÁFICA 3.9

VARIACIÓN DE M1 (1995-2001)

-40

-30

-20

-10

0

10

20

95 96 97 98 99 00 01

VM1

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México El problema del signo en la variable índice del volumen de la producción industrial de México, que se tomó como variable “proxi” al producto, se puede explicar por la relación tan estrecha que existe, en nuestro país, entre la variación en el producto y el déficit de la cuenta comercial. Teóricamente un aumento del producto doméstico debería aumentar la demanda de dinero interna y con ello incrementar el precio de la moneda

112

doméstica en relación con la externa, es decir, habría una apreciación de la moneda o bien una reducción del tipo de cambio (pesos por dólar). Sin embargo, el signo positivo del índice del volumen de la producción industrial mexicano está indicando que un aumento en éste produce una depreciación de la moneda doméstica porque el tipo de cambio se incrementa cuando aumenta el producto. Pero la experiencia histórica, en muestro país, también indica que cuando aumenta la variación del producto aumenta el déficit de la cuenta comercial porque, por un lado, para crecer se necesita importar maquinaria y equipo y por el otro, a mayor ingreso mayor consumo de bienes importados consecuencia de la apertura comercial que se está presentando en México desde 1986. En la gráfica 3.10 se puede observar, con línea continua, el saldo de la cuenta comercial, en miles de dólares, de 1995 a 2001 que pasó de ser positivo de 1995 (como consecuencia de la drástica caída en las importaciones derivado de la fuerte devaluación del peso en diciembre de 1994) a negativo a partir del segundo semestre de 1997 y hasta donde termina la muestra y con línea punteada, dibujado a escala, las variaciones en el índice de volumen de la producción. En esta misma gráfica, se puede ver que a medida que la variación del volumen de la producción industrial aumenta el saldo de la cuenta comercial se vuelve negativo.

GRÁFICA 3.10 RELACIÓN ENTRE EL SALDO DE LA CUENTA COMERCIAL Y

EN LA VARIACIÓN EN EL VOLUMEN DE LA PRODUCCIÓN INDUSTRIAL

95 96 97 98 99 00 01

CCOMERCIAL VIPIMEX

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México Por último es conveniente realizar las pruebas sobre las condiciones de simetría y proporcionalidad que sugiere la teoría del enfoque monetario del tipo de cambio sobre los valores de los coeficientes de los dos agregados monetarios. Dicha teoría dice que el valor del coeficiente de la oferta monetaria doméstica y extranjera deben ser iguales (condición de simetría) y que además estos deben ser iguales a la unidad (condición de proporcionalidad). Las hipótesis de estas condiciones quedan planteadas de la siguiente manera:

113

1ˆˆ:;1ˆ:;1ˆ: 2132211 ==== ββββ HHH Estas condiciones fueron probadas mediante el estadístico Wald117 a través de los valores de los coeficientes de los agregados monetarios M1 de México y de los Estados Unidos. Los resultados del cuadro 3.2 están a favor del no rechazo del cumplimiento de las condiciones de simetría y proporcionalidad para el caso de México en el periodo 1995-2001.

CUADRO 3.2 PRUEBA SOBRE RESTRICCIONES EN LOS COEFICIENTES DE M1

Hipótesis nula C(1)=1 C(2)=1 C(1)=C(2)=1 Estadístico F 159.1632 714.7412 407.4320 Probabilidad 0.000000 0.000000 0.000000

En cuanto a la evaluación econométrica de este segundo modelo, se puede observar en los resultados de la regresión que los criterios de Akaike y Schwarz mejoran, en el modelo sin ordenada al origen que tomando en cuenta el modelo con ordenada al origen. Estos resultados me llevan a decidirme por el segundo modelo. Cabe destacar que los criterios de Akaike y Schwarz son dos estadísticos que penalizan con mayor rigidez los grados de libertad utilizados en la estimación de los modelos de regresión lineal, a diferencia de los estadísticos comúnmente usados en la selección de los modelos como el error cuadrático promedio y el error cuadrático promedio corregido por los grados de libertad. Una vez elegido el modelo de largo plazo del tipo de cambio spot, lleve a cabo las pruebas de cointegración con las cuales se detecta si existe una relación a largo plazo, entre las variables del modelo del enfoque monetario del tipo de cambio aplicado a México. Las pruebas de raíz unitaria o de estacionariedad en los residuos de la regresión para detectar cointegración mediante los estadísticos DF y PP indican que éstos son estacionarios al 99.0%, al 95.0% y al 90.0% de confianza, conforme a los resultados de los dos estadísticos (ver cuadro 3.3).

CUADRO 3.3 PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA

Variable Niveles Grado de Integración DF PP RESIDUALES -3.568902 -5.748181 I(0) Valores críticos: al 10.0%=-3.5101; al 95.0%=-2.8963; al 1.0%=-2.5851

Los resultados de la prueba de Johansen muestran que las variables están cointegradas y que sólo existe una ecuación cointegrante, es decir, que existe equilibrio a largo plazo en el modelo monetario del tipo de cambio spot para la economía mexicana y se puede trabajar con una sola ecuación (modelo uniecuacional) (ver cuadro 3.4).

117 La prueba Wald sirve para verificar restricciones sobre los estimadores del modelo. Tanto el estadístico Wald como los estimadores del modelo se calculan por el método de máxima verosimilitud.

114

CUADRO 3.4

PRUEBA DE COINTEGRACIÓN DE JOHANSEN Likelihood 5 Percent 1 Percent Hypothesized Eigenvalue Ratio Critical Value Critical Value No. of CE(s) 0.610032 192.1951 124.24 133.57 None ** 0.419771 113.0930 94.15 103.18 Al menos 1 0.315987 67.36909 68.52 76.07 Al menos 2 0.194140 35.46772 47.21 54.46 Al menos 3 0.108610 17.33671 29.68 35.65 Al menos 4 0.085517 7.678922 15.41 20.04 Al menos 5 0.002018 0.169662 3.76 6.65 Al menos 6

*(**) denota el rechazo de la hipótesis nula de no cointegración al 5.0% y 1.0% de significancia Como las dos pruebas de cointegración aplicadas a los residuos del modelo monetario del tipo de cambio (pruebas DF y PP) y a las variables estadísticamente significativas de éste (prueba de Johansen), resultaron a favor de una relación de equilibrio a largo plazo, es conveniente realizar una evaluación econométrica de los residuales del modelo ya que éstos constituye el error convergente hacia el equilibrio y formarán parte del modelo de corto plazo como método de corrección del error. Dentro de las pruebas más importantes para realizar la evaluación econométrica, se encuentran las pruebas de normalidad y las de cambio estructural. Las pruebas de normalidad detectan si los residuos del modelo se distribuyen como una variable normal. Con las pruebas de cambio estructural se determina algún rompimiento en los residuos que marque un quiebre en la línea de regresión.

TABLA 3.1 PRUEBA DE NORMALIDAD EN LOS ERRORES

0

2

4

6

8

10

12

-0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10

Series: RESI1Sample 1995:01 2001:08Observations 84

Mean 4.83E-05Median -8.41E-05Maximum 0.103852Minimum -0.170214Std. Dev. 0.050476Skewness -0.652793Kurtosis 3.929685

Jarque-Bera 8.991044Probability 0.011159

115

Según se puede ver en los resultados de la tabla 3.1 los residuos de la regresión elegida para explicar los movimientos del tipo de cambio spot a largo plazo tuvieron un comportamiento de una variable normal a un nivel de confianza del 98.0%, pero al nivel del 95.0% de confianza se rechaza la hipótesis de normalidad. La simetría se aleja de cero (-0.652793) y la kurtosis también lo hace del tres (3.929385).

GRÁFICA 3.11 PRUEBA DE CAMBIO ESTRUCTURAL EN LOS ERRORES

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

96 97 98 99 00 01

CUSUM of Squares 5% Significance

Para verificar si existe cambio estructural, en donde el estadístico Cusum al cuadrado se sale ligeramente de las bandas del 95.0% de confianza de estabilidad en los errores, se utilizó la prueba Chow de rompimiento en un punto. Esta prueba, según se puede apreciar en el cuadro 3.5, dice que se rechaza la hipótesis de cambio estructural en cada uno de los meses en que se aplicó, por lo que se rechaza cambio estructural en todo el periodo que comprende la muestra.

CUADRO 3.5 PRUEBA CHOW

AÑO Estadístico F Probabilidad 1995.09 17.98453 0.000000 1995.10 17.76834 0.000000 1995.11 15.10382 0.000000 1995.12 10.85933 0.000000 1996.01 6.782292 0.000010 1996.02 6.785560 0.000010

Adicionalmente, también la regresión del modelo de largo plazo del tipo de cambio spot se sometió a las pruebas de evaluación econométrica tradicionales como autocorrelación, hetesoscedaticidad y forma funcional que se realizan con base en los errores estimados de la regresión del modelo.

116

CUADRO 3.6

EVALUACIÓN ECONOMÉTRICA Prueba Autocorrelación

Breusch-Godfrey Heteroscedasticicad ARCH

Forma Funcional White

Estadístico F 17.22133 20.21191 4.347468

Probabilidad 0.000001 0.000023 0.000056

Como se pude observar en el cuadro 3.6, las probabilidades de los estadísticos de prueba indican, con un nivel de confianza del 95.0%, que no existen problemas de autocorrelación y heteroscedaticidad en los errores estimados de la regresión del modelo de largo plazo y que la forma logarítmica es correcta. 3.2. EL MODELO DE CORTO PLAZO DEL TIPO DE CAMBIO SPOT Siguiendo a Engle y Granger (1987), la conducta de corto plazo de una serie de tiempo estará determinada por:

a) Un mecanismo de corrección del error que se obtiene de la ecuación cointegrante llamada

XZt,α= 118 (3.11)

b) Todas las variables que se consideran relevantes en la explicación de la variable dependiente a corto plazo incluyendo las variables del vector cointegrante.

c) Los rezagos de la variable dependiente. d) Un término de error estacionario.

De esta forma, el modelo de corto plazo del tipo de cambio spot que propongo es el siguiente:

tit

q

iit

p

itt usXZs +∆Π+Γ∆++=∆ −

=−

=− ∑∑

101αβ (3.12)

donde 1−tZ es el rezago del error de equilibrio, α mide la velocidad a que el tipo de cambio se ajusta a su valor de largo plazo, X es un vector formado por todas las variables que

118 Si se considera al mecanismo de corrección del error como la única variable explicativa de una serie de tiempo su representación será de la siguiente forma:

ttt uZxBBA +−=− −1)1)(( γ

donde B es el operador de rezago, 1−tZ es el rezago del error hacia el equilibrio de largo plazo y tu es una variable estacionaria. Con A(0)=I la representación del mecanismo de corrección del error de una serie de tiempo estará dada por: ttt uZx +=∆ −1α donde ∆ = al operador diferencia α = a la medida de ajuste gradual hacia el equilibrio de largo plazo tu = una variable estacionaria

117

explican al tipo de cambio spot, its − son los rezagos del tipo de cambio spot y tu es una variable aleatoria. La ecuación 3.12 muestra que el tipo de cambio spot en corto plazo, viene determinado por la variable de ajuste al equilibrio del largo plazo, por todas las variables que se consideren relevantes en la explicación de éste (incluyendo las variables del modelo de largo plazo) y de sus propios rezagos. 3.2.1. Las variables del modelo de corto plazo su descripción y grado de integración Además de las variables del modelo monetario del tipo de cambio spot de largo plazo explicados en los párrafos anteriores, las cuales se tomaron integramente de la revisión teórica del enfoque monetario plasmado en el capítulo I de esta tesis, se incluyen, en el modelo de corto plazo, las variables más importantes que desde el punto de vista teórico y empírico han afectado al comportamiento del tipo de cambio spot en México. El desarrollo del mercado de divisas y del mercado bursátil, durante las tres últimas décadas, descritos en el capítulo II me orientan para encontrar las variables que están íntimamente relacionadas con la dinámica de corto plazo del tipo de cambio spot. 3.2.1.1. El índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores. Una de las variables que destacan en la explicación del comportamiento del tipo de cambio spot es el mercado bursátil mexicano cuya conducta se mide a través del IPC. Como se anotó, con mayor profundidad en el capítulo II de esta tesis, el IPC representa el valor de un conjunto de títulos accionarios que varían en el tiempo. La relación de este índice con el tipo de cambio spot se manifiesta más claramente en los últimos años de cada sexenio desde el gobierno del presidente Luis Echeverría Álvarez y más recientemente, a través de la inestabilidad de los mercados financieros internacionales. Según la conclusión a la que se llegó en el capítulo anterior, el sentido de la relación de causalidad econométrica entre estas dos variables va del mercado bursátil al mercado de divisas, de esta forma los movimientos del IPC preceden a los del TCS y este resultado indica que el IPC explica los movimientos del TCS. La experiencia empírica y el sustento teórico reflejan que las disminuciones del IPC provocan devaluaciones de nuestra moneda (un aumento en el TCS), por lo que se esperaría una relación negativa de ambas variables en el tiempo. 3.2.1.2. El índice Dow Jones de los Estados Unidos No menos importante en la explicación del TCS es el índice Dow Jones de los Estados Unidos (IDJ). Este índice es un promedio base de fácil cálculo. El numerador está compuesto por los precios de las acciones inscritas en él con sus respectivas ponderaciones. El divisor contiene un elemento de ajuste en el precio de las acciones, por los efectos que puedan causar los dividendos, los cambios de giro y las divisiones en estos activos. Este divisor se estima de la siguiente manera: ∑∑=+ t

a

ttt CCDD /*1 (3.13) donde 1+tD es el divisor efectivo de las sesiones de comercio en t+1, tD es el divisor de las sesiones de comercio en t, a

tC es el componente de ajuste de los precios de las acciones al

118

cierre de la sesión de comercio en t y tC es el precio al cierre de todos los componentes del índice sobre la sesión de comercio en t. Las acciones inscritas en el IDJ pertenecen a empresas con excelente reputación y con antecedentes de crecimiento sustancial comprobable. Las acciones que forman parte de este índice pertenecen a diferentes industrias como la financiera, de servicio, tecnológicas, de bienes de consumo, ventas al menudeo y empresas de entretenimiento. La importancia de este índice es que se utiliza como una medida global del mercado de Estados Unidos. En México, el comportamiento de ese índice fue determinante en la caída del mercado bursátil en octubre de 1987 y en consecuencia en la devaluación del peso en el mes de noviembre de ese mismo año. Al igual que en 1987, en 1998 la disminución del índice Dow Jones, motivada por la posible destitución del presidente Bill Clinton a causa del escándalo Lewisky119, provocó una considerable baja en el índice de la Bolsa Mexicana de Valores y en el TCS. En las gráficas 3.12 y 3.13 se puede apreciar la relación que existe entre esas tres variables en el periodo comprendido 1995-2001. En la gráfica 3.12 se observa que mientras en los años 1995 a 1997 el IPC y el IDJ son más estables, estos tienen movimientos más pronunciados de 1998 a 2001, con altibajos anticipados en el IDJ en relación a los que suceden en el índice de la bolsa mexicana de valores. En la gráfica 3.13 se puede apreciar con claridad, sobre todo durante 1997 y 1998, el comportamiento opuesto que prevalece entre los dos índices bursátiles y el TCS: mientras que las bolsas estadounidense y mexicana disminuyen el TCS aumenta su valor (se devalúa el peso con respecto al dólar).

GRÁFICA 3.12 EL IPC MEXICANO Y EL IDJ DE ESTADOS UNIDOS

(1995-2001)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

95 96 97 98 99 00 01

IPC IDJ

GRÁFICA 3.13

EL COMPORTAMIENTO DEL TCS, DEL IPC Y DEL IDJ (1995-2001)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

95 96 97 98 99 00 01

TCS IPC IDJ


119 Comentario extraído de la revista El Mercado de Valores editada por Nafinsa en enero de 1999 pag. 68.

119

Por otro lado, en lo que se refiere al análisis econométrico de las series del LIPC y del LIDJ se puede observar en el cuadro 3.7 que estas variables no son estacionarias en niveles pero logran la estacionariedad en primeras diferencias.


Variables Niveles Primeras Diferencias Grado de Integración

DF PP DF PP LIPC -1.303594 -1.350194 -5.344014 -9.908766 I(1)

LIDJ -2.506052 -2.584175 -5.945411 -9.883366 I(1)

Valores Críticos: al 10%= -2.5849; al 5%= -2.8959; al 1% = -3.5092

3.2.1.3. El precio de petróleo El precio del petróleo120 también se encuentra dentro de las variables que explican los movimientos del TCS. El precio del petróleo lo fija la Organización de Productores de Petróleo (OPEP) y está determinado por la demanda y oferta de este producto. Los miembros121 de la OPEP, regulan básicamente la oferta del petróleo imponiendo niveles de producción a sus miembros cuando la demanda es muy baja y los precios internacionales de este producto disminuyen considerablemente122. Aunque México no pertenece a la OPEP, exporta tres tipos123 de petróleo (Istmo, Maya y Olmeca) cuyo precio se determina a nivel internacional. Dentro de estos tres tipos de petróleo mexicano de exportación, se eligió al Olmeca por ser el más representativo y por tener una serie de datos de sus precios más larga. La importancia del precio del petróleo en las expectativas de la evolución de la economía mexicana y en el movimiento del tipo de cambio se presenta desde el sexenio del presidente José López Portillo. El optimismo generado por el aumento de las exportaciones petroleras mexicanas y por los elevados precios del petróleo a nivel mundial mejoraron el comportamiento de las variables reales y se pudo mantener al tipo de cambio en niveles constantes durante los cinco primeros años de este sexenio. Sin embargo, simultáneamente al crecimiento de las exportaciones petroleras y del precio de este producto, el déficit de la cuenta corriente aumentó rápidamente derivado de las crecientes importaciones de maquinaria y equipo para hacer frente a la explotación de las reservas petroleras. Este déficit, junto a la disminución del precio internacional de petróleo, durante 1982, fueron determinantes en la devaluación del peso a finales de este año.

120 “El petróleo es una mezcla en la que coexisten en fases sólida, liquida y gas, compuestos denominados hidrocarburos, constituidos por átomos de carbono e hidrogeno y pequeñas proporciones de heterocompuestos con presencia de nitrógeno, azufre, oxígeno y algunos metales, ocurriendo en forma natural en depósitos de roca sedimentaria. Su color varía entre ámbar y negro. La palabra petróleo significa aceite de piedra”. 121 Los miembros de la OPEP son Argelia, Indonesia, Irán, Irak, Kuwait, Libia, Nigeria, Catar, Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos y Venezuela. 122 Véase página Web de la OPEP. 123 Las curvas de destilación (temperatura de ebullición real) distingue a los diferentes tipos de petróleo. La industria mundial de hidrocarburos líquidos clasifica al petróleo de acuerdo a su densidad la cual diferencia a las calidades del crudo.

120

En el sexenio del presidente Carlos Salinas de Gortari y en el del presidente Ernesto Zedillo también se presentó una estrecha relación inversa entre los movimientos del precio del petróleo y el comportamiento del tipo de cambio spot. En 1993 y 1994 el precio del petróleo se llega a cotizar entre sus niveles históricos más bajos, lo cual repercutió en el crecimiento dramático del déficit de la cuenta corriente y en la devaluación del peso en diciembre de ese último año. En 1998 la disminución en los precios internacionales del petróleo, a niveles por debajo de los alcanzados desde que México comenzó a exportar cantidades importantes de este producto, fue un elemento adicional que contribuyó a la inestabilidad del tipo de cambio en este año. Sin embargo, la recuperación gradual del precio del petróleo a nivel mundial en los tres años siguientes fue un factor determinante para estabilizar el tipo de cambio. En la gráfica 3.14 se puede observar que la drástica caída de los precios internacionales de petróleo a partir de mediados de 1997 y hasta 1999, repercutió en la disminución del valor del peso mexicano con respecto al dólar de los Estados Unidos y a su estabilidad más adelante.

GRÁFICA 3.14 EL TCS Y EL PRECIO DEL PETRÓLEO

(1995-2001)

5

10

15

20

25

30

35

95 96 97 98 99 00 01

TCS PPO

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México En lo que se refiere al análisis econométrico de la variable logaritmo del precio del petróleo olmeca (LPPO) se puede observar que esta serie no es estacionaria en niveles pero que logra la estacionariedad en primeras diferencias.

121

CUADRO 3.8

PRUEBA DE RAÍCES UNITARIAS Variables Niveles Primeras Diferencias Grado de Integración ADF PP ADF PP LPPO -1.646843 -1.632733 -4.049532 -8.261897 I(1) Valores Críticos: al 10%= -2.5849; al 5%= -2.8959; al 1% = -3.5092

3.2.1.4. La inflación La inflación se encuentra presente, a nivel teórico, como determinante del tipo de cambio por lo que se hace necesario tomarla en cuenta en cualquier modelo que trate de explicarlo. La inflación se define como el cambio porcentual del índice nacional de precios al consumidor. La inflación se mide como

100*1100*100*1

1

11

1

−=

−=

−

−

−

−−

−

t

t

t

t

t

t

t

tt

PP

PP

PP

PPP

(3.14)

donde tP es el índice nacional de precios en el periodo t y 1−tP es el índice nacional de precios en el periodo t-1. En el capítulo I de esta tesis, se definió al tipo de cambio entre dos divisas como la diferencia entre las variaciones porcentuales de los niveles de precios domésticos y externos (versión relativa de la PPA) o bien como el cociente de los niveles de precios entre dos países (versión absoluta de la PPA). Según estas teorías, el tipo de cambio debe variar cuando la inflación sea distinta entre países o los niveles de precios difieran. Además, los teóricos del enfoque monetario del tipo de cambio sostienen que en épocas de alta inflación la demanda de dinero está dominada por las expectativas de esta variable y que un aumento de la inflación reduce la demanda de dinero lo cual provoca que aumenten los precios domésticos en mayor medida que los externos y en consecuencia el tipo de cambio aumente (hay una devaluación de la moneda doméstica). De esta forma, para el enfoque monetario del tipo de cambio la relación en el tiempo entre la inflación y el tipo de cambio es directa. En México, la relación entre el tipo de cambio spot y la inflación se manifiesta sobre todo en el sexenio del presidente José López Portillo y en el sexenio del presidente Miguel de la Madrid, donde la inflación y la devaluación fueron una constante cotidiana. A partir de 1988 con los sucesivos pactos y hasta 1994, la inflación fue cediendo rápidamente, producto de la certidumbre del aumento de los precios de los bienes y servicios del sector público, que se daban por adelantado en la firma de cada pacto donde estaba incluida la programación del deslizamiento del tipo de cambio dentro de una banda de flotación. Sin embargo, la inflación nuevamente volvió a desbordarse durante 1995 como consecuencia de la devaluación del peso de diciembre de 1994. Durante los cinco años restantes del gobierno del presidente Ernesto Zedillo y en los primeros meses del sexenio del presidente

122

Vicente Fox, la inflación logró disminuir a un digito mientras que el tipo de cambio mostró una movilidad considerable (ver gráfica 3.15).

GRÁFICA 3.15 EL COMPORTAMIENTO DEL TCS Y LA INFLACIÓN

(1995-2001)

-2

0

2

4

6

8

10

12

95 96 97 98 99 00 01

TCS INFLACIÓN


En cuanto al análisis econométrico de la variable logaritmo del índice nacional de precios al consumidor LINPC, se puede observar en el cuadro 3.9 que esta serie es estacionaria en niveles al 95.0% y al 98.0% de confianza, pero no al 99.0% de confianza para los dos argumentos. Sin embargo logra su estacionariedad en primeras diferencias para todos los niveles de confianza.


Variables Niveles Primeras Diferencias Grado de Integración DF PP DF PP LINPC -3.117698 -3.080526 -4.997761 -8.396431 I(1) Valores Críticos: al 10%= -2.5849; al 5%= -2.8959; al 1% = -3.5092

3.2.1.5. Las Reservas Internacionales Las reservas internacionales es una variable que teórica y empíricamente se encuentra relacionada inversamente con el tipo de cambio, por lo que los analistas financieros observan constantemente su comportamiento, para poder predecir los movimientos del tipo de cambio. El monto de las reservas internacionales que un país tiene en un momento

123

determinado es una variable medular en el Enfoque Monetario de la Balanza de Pagos porque lo importante para este enfoque es la velocidad en que un país gana o pierde reservas internacionales. Para este enfoque, si se mantiene un tipo de cambio fijo cualquier dispariedad entre la demanda y la oferta de dinero dará como resultado un movimiento en las reservas internacionales, en cambio si prevalece un tipo de cambio flexible cualquier divergencia en esta variable se verá reflejada en los movimientos del tipo de cambio mientras el total de reservas se mantiene constante. Una variable que está estrechamente relacionada con las reservas internacionales es la variación en su monto. Esta variable se puede calcular, según la metodología del FMI, por la suma con signo contrario del saldo en la cuenta corriente y el saldo de la cuenta de capital. En términos matemáticos la variación en las reservas está dado por VRI=SCC+SCK (3.15) donde VRI es la variación de las reservas internaciones, SCC es el saldo en la cuenta corriente y SCP es el saldo en la cuenta de capital. Lo que muestra la ecuación 3.15 es que un signo positivo en la variación en las reservas internacionales significa que el país está perdiendo reservas y un signo negativo indica que el país esta ganando reservas124. El saldo en las reservas internacionales como la variación en las reservas, ha estado muy relacionado con las decisiones de gobierno de devaluar la moneda o mantener la paridad cambiaria. Como se anotó en el capítulo II, desde el gobierno del presidente Luis Echeverría, la merma en las reservas internacionales fueron de tal magnitud en 1976, que el saldo de éstas no alcanzaba para hacer frente a los pagos externos inmediatos, esto motivó al gobierno a devaluar la moneda. El mismo esquema se repitió en los siguientes sexenios: disminución en las reservas internacionales y decisión de devaluar, sobre todo en el último año de cada gobierno. En los primeros años del gobierno del presidente Ernesto Zedillo y con la instauración de un régimen de tipo de cambio flexible, el monto de reservas internacionales fue creciendo constantemente mientras que el tipo de cambio fluctuaba de manera considerable según se puede observar en la gráfica 3.16. Sin embargo, en los últimos años de este gobierno y en los primeros meses del sexenio del presidente Vicente Fox el monto de las reservas internacionales crece aún más mientras que el tipo de cambio logra estabilizarse (ver gráfica 3.16).

124 El Banco de México emite los datos de variación en las reservas internacionales con signo contrario. Un signo positivo en la variación en las reservas internacionales significa que el país está ganando reservas internacionales mientras que un signo negativo quiere decir lo opuesto. Además, este organismo calcula el rubro variación en las reservas internacionales incluyendo errores y omisiones y ajustes por revalorización.

124

GRÁFICA 3.16 EL TCS Y LAS RESERVAS INTERNACIONALES

(1995-2001)

0

10

20

30

40

50

95 96 97 98 99 00 01

TCS REINT

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México Por otro lado, según se puede observar en el cuadro 3.10 la serie reservas internacionales no es estacionaria en niveles pero alcanza la estacionariedad en primeras diferencias.

CUADRO 3.7

PRUEBA DE RAÍCES UNITARIAS Variables Niveles Primeras Diferencias Grado de Integración

DF PP DF PP LREINT -2.219507 -3.041329 -7.616819 -15.05255 I(1) Valores Críticos: al 10%= -2.5849; al 5%= -2.8959; al 1% = -3.5092

3.2.1.6. La Cuenta Comercial El saldo de la cuenta comercial es una variable muy importante en la determinación del tipo de cambio a corto plazo, porque determina principalmente el monto de divisas que el gobierno mexicano obtiene como exportador de petróleo. La cuenta comercial registra las entradas y salidas de divisas por concepto de exportaciones e importaciones de bienes. En México la cuenta comercial, se subdivide en ingresos por exportaciones de mercancías cuyo rubro más importante ha sido las entradas de divisas por exportaciones de petróleo y en gastos por importaciones de bienes de consumo y de capital. Aunque el gobierno ha hecho grandes esfuerzos por diversificar el renglón de exportaciones de mercancías, los ingresos por las exportaciones de petróleo siguen siendo significativas en el saldo de la cuenta comercial, es por este motivo, que los vaivenes del

125

precio del petróleo influyen en el saldo de esta cuenta y en la cantidad de divisas que el gobierno puede ofrecer en el mercado y regular con ello el precio del tipo de cambio. En la gráfica 3.17, se puede observar que inmediatamente después de la devaluación de diciembre de 1994 y hasta 1997 el saldo de la cuenta comercial fue positivo pero decreciente. Este superávit que mostró el saldo de la cuenta comercial por casi tres años, se explica por el lento crecimiento del producto que se tuvo en esos años y por la drástica caída de las importaciones de bienes de consumo y de capital, producto de la devaluación del peso. Sin embargo, a medida que el producto aumentó a partir de 1998, el saldo de la cuenta comercial se volvió deficitario.

GRÁFICA 3.17 SALDO EN LA CUENTA COMERCIAL

(1995-2001)

-1500

-1000

-500

0

500

1000

95 96 97 98 99 00 01

CCOMER

GRÁFICA 3.18

VARIACIÓN EN LA CUENTA COMERCIAL Y EN EL TCS (1995-2001)

-300

-200

-100

0

100

200

95 96 97 98 99 00 01

VTCS VCCOMER

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México En la gráfica 3.18, se puede observar la relación que existe entre la variación del saldo de la cuenta comercial y del tipo de cambio spot. Es notorio que a medida que disminuye el saldo de la cuenta comercial y se vuelve negativo a partir de 1998, el valor del tipo de cambio aumenta o bien hay una devaluación del peso. En cuanto al análisis de estacionariedad de la serie saldo de la cuenta corriente, se puede ver en el cuadro 3.11 que ésta no es estacionaria en niveles pero que alcanza la estacionariedad en primeras diferencias.


Variables Niveles Primeras Diferencias Grado de Integración DF PP DF PP CCOMER -2.765133 -3.010271 -4.436510 -8.273199 I(1) Valores Críticos: al 10%= -2.5849; al 5%= -2.8959; al 1% = -3.5092

126

3.2.1.7. El tipo de cambio real El tipo de cambio real (TCR), es otra variable que teóricamente está relacionada con el tipo de cambio spot a través de la versión absoluta de la PPA. Este tipo de cambio proporciona una medida de valor de una divisa en términos de su poder de compra. Del capítulo I de esta tesis se sabe que el tipo de cambio real se define como

D

EP

PeTCR = (3.16)

donde TCR es el tipo de cambio real, e es el tipo de cambio nominal, EeP es el precio de una canasta externa a precios internos y DP es el precio de esa misma canasta a precios internos. A partir de esta definición formal del tipo de cambio real (ecuación 3.16), se puede determinar que un aumento en el tipo de cambio nominal (una devaluación de la moneda doméstica en relación a la moneda externa), mientras todo lo demás permanece constante, hará que se incremente el precio de la canasta externa a precios internos y que el tipo de cambio real aumente. Sin embargo, un incremento en el precio doméstico de la misma canasta de bienes, provocará que el tipo de cambio real disminuya. Esa misma definición del tipo de cambio real se puede explicar en términos de la competitividad de los bienes y servicios que un país ofrece al exterior. Si el tipo de cambio nominal aumenta (hay una devaluación de la moneda doméstica), los precios de los bienes y servicios de un determinado país se vuelven más baratos, es decir, se vuelven más competitivos frente al exterior porque la moneda extranjera se hace más fuerte comparada con la doméstica. Si el tipo de cambio se reduce sucede lo contrario: el tipo de cambio real disminuye y los bienes y servicios que un país produce pierden competitividad en el mercado internacional. Es importante comparar el tipo de cambio real con un nivel de referencia (por ejemplo con un nivel de referencia de 100) porque a partir de esta comparación se desprenden dos conceptos más del TCR. Estos dos conceptos son la sobrevaluación y subvaluación de una moneda. Si el TCR se encuentra por arriba de 100 la moneda extranjera está sobrevaluada y la moneda interna subvaluada. Si el TCR toma valores por debajo de 100, la moneda externa está subvaluada y la moneda interna sobrevaluada. Es por ello que a medida que aumenta el TCR cuando el índice está por debajo del 100, se espera que el tipo de cambio aumente (se devalúe la moneda doméstica en relación con la externa). Pero si el índice del tipo de cambio aumenta más allá del 100, se espera que el tipo de cambio disminuya (hay una revaluación de la moneda doméstica en relación con la externa). El hecho de que una moneda esté sobrevaluada o subvaluada tomando como base al TCR es importante para determinar al tipo de cambio nominal porque una moneda sobrevaluada pronto tendrá que ajustarse a su valor real, es decir, tendrá que devaluarse. Sin embargo, las estadísticas que se publican del TCR en los diferentes países, pueden estar sujetas a error y no medir realmente la subvaluación o sobrevaluación de una moneda en términos de otra. Los factores más comunes que sesgan las estadísticas del TCR ya se

127

han expuesto en el capítulo I y II de esta tesis. Sin embargo, es importante puntualizarlos nuevamente:

a) Las canastas de los bienes y servicios con los cuales se elaboran los índices de precios, en muchas ocasiones, no son comparables porque incluyen diferentes bienes y servicios.

b) Los índices de precio se alteran por razones políticas lo cual distorsiona su cálculo. c) El año base que se utiliza para el calculo de TCR es diferente entre países.

En México, el organismo que publica el TCR es el Banco de México. Este organismo calcula el TCR tomando como base el índice nacional de precios al consumidor. El comportamiento de este índice durante el periodo 1995 a 2001 ha sido decreciente. Si se toma como referencia el 100, el TCR disminuye constantemente durante estos años, alcanzando valores de hasta 140 inmediatamente después de la devaluación de diciembre de 1994 y valores por debajo del 100 a partir la segunda mitad de 1996 y hasta 2001, año en que termina la muestra. Siguiendo lo que sustenta la teoría, el comportamiento del TCR indicaría una pérdida constante de competitividad de los bienes y servicios producidos en nuestro país frente al exterior. Además, diría que nuestra moneda se está sobrevaluando de manera continua. En la gráfica 3.19, se observa que aunque el tipo de cambio nominal aumenta su precio, este incremento no es suficiente para que el TCR cambie su tendencia a la baja e indique una sobrevaluación constante del peso.

GRÁFICA 3.19 EL TIPO DE CAMBIO SPOT Y EL TCR

(1995-2001)

40

60

80

100

120

140

95 96 97 98 99 00 01

TCS TCRI

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México Según se puede observar en el cuadro 3.12, la variable logaritmo del TCR (LTCR) contiene una raíz unitaria por lo que en niveles no es estacionaria pero logra esta propiedad en primeras diferencias.

128

CUADRO 3.12

PRUEBA DE RAÍCES UNITARIAS Variables Niveles Primeras Diferencias Grado de Integración DF PP DF PP LTCR -1.017937 -0.616160 -5.268142 -7.476890 I(1) Valores Críticos: al 10%= -2.5849; al 5%= -2.8959; al 1% = -3.5092

3.2.1.8. El Déficit del Gobierno El déficit del gobierno, es una variable que está presente en la determinación teórica y empírica del tipo de cambio en un determinado país. Este déficit, se compone de dos grandes apartados. Por un lado se encuentran los ingresos corrientes y de capital125 y por el otro, los gastos corrientes y de capital 126. Pero independientemente de cómo está constituido el déficit del sector público, lo medular de éste, que influye en la determinación del tipo de cambio, es saber cómo se financia. El déficit del sector público se financia a través de dos vías, una es el financiamiento externo neto y la otra es el financiamiento interno (a través de emisión de bonos, mediante los bancos y por la emisión primaria). El financiamiento del déficit del gobierno a través de la emisión primaria de dinero, es una de las variables principales que eleva la oferta monetaria y si esta emisión es permanente, genera expectativas de devaluación de una moneda al modificar la tasa de interés interna y la tasa de variación en los precios. Del capítulo I de esta tesis, se sabe que la mayoría de las teorías sobre la determinación del tipo de cambio relacionan a éste de manera directa con el déficit del gobierno mediante la oferta monetaria: 1. La condición de la paridad de intereses sostiene que un incremento en la oferta monetaria reduce la tasa de interés interna, lo cual provoca, manteniendo todo lo demás constante, un aumento del tipo de cambio o una devaluación de la moneda doméstica para mantener el cumplimiento de esta condición.

125 La Secretaría de Hacienda y Crédito Público incluye dentro de sus ingresos corrientes: a) las ventas de bienes y servicios (que para el caso de nuestro país, se encuentran los ingresos por las exportaciones petroleras); b) impuestos indirectos, a las utilidades y personales; c) contribuciones al seguro social; d) transferencias corrientes recibidas del exterior; e) subsidios a la producción recibidas de empresas públicas y dentro de los ingresos de capital a las transferencias de capital del exterior y las ventas de activos físicos existentes. 126 La Secretaria de Hacienda y Crédito Público a los gastos corrientes y de capital en: a) compras de bienes y servicios corrientes; b) remuneración a los empleados públicos; c) intereses de la deuda pública; d) transferencias y subsidios corrientes pagados; e) Impuestos indirectos pagados por las empresas públicas; f) formación bruta de capital fijo; g) aumento de existencias; h) consumo de capital fijo.

129

2. El enfoque monetario de la balanza de pagos, argumenta que en épocas de inflación elevada, un incremento en la oferta interna de dinero debido a un aumento en la emisión primaria eleva la expectativa de inflación, la cual reduce la demanda de dinero doméstico y con ello aumenta el nivel de precios internos, que a través de la PPA conducen a una devaluación del tipo de cambio. Durante varias décadas los economistas y políticos concibieron al déficit del sector público como una variable que servía para fomentar el desarrollo económico127. Sin embargo, la experiencia histórica mundial también revela que utilizar esta variable como promotora del desarrollo genera inflación, falta de credibilidad en las autoridades monetarias, fuga de capitales y fuertes devaluaciones de las monedas de los países que financian su déficit a través de emisión primaria de dinero. Nuestro país, no quedó exento de utilizar al déficit público como una variable, que según nuestros gobernantes, fomentaría el desarrollo económico. Por más de quince años, que comprenden los sexenios del presidente Luis Echeverría Álvarez, del presidente José López Portillo y del presidente Miguel de la Madrid, el déficit del sector público creció desmesuradamente al igual que lo hizo la inflación y el valor del tipo de cambio. Sin embargo, a partir del gobierno del presidente Carlos Salinas de Gortari y en el sexenio del presidente Ernesto Zedillo el déficit del sector público dejo de crecer e incluso se volvió negativo pero este elemento no detuvo la fuerte devaluación del peso en diciembre de 1994 y la inestabilidad de nuestra moneda en el periodo 1995-2001. En la gráfica 3.20 se puede observar, que en términos reales, el déficit del sector público fue negativo en el periodo 1995-2001 con efectos estacionales positivos en el mes de diciembre de cada año. Este efecto estacional en el mes de diciembre, se explica porque es en este mes cuando el gasto en la subcuenta remuneraciones a los empleados públicos, se incrementa por el pago de aguinaldos y vacaciones.

127 Para Ernesto Martínez Solano (2001) el déficit gubernamental de los países en vías de desarrollo es una variable que con frecuencia resulta inflacionaria pero que se utiliza para fomentar el crecimiento económico.

130

GRÁFICA 3.20 COMPORTAMIENTO DEL DÉFICIT DEL SECTOR PÚBLICO

(1995-2001)

20000

10000

0

10000

20000

95 96 97 98 99 00 01

DEFICIT DEL GOBIERNO

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México 3.2.1.9. El Gasto del Gobierno Una variable adicional que incide en la determinación del tipo de cambio y que forma parte del déficit gubernamental es el gasto público. En la teoría Keynesiana, al gasto público afecta a la curva de demanda agregada. Un incremento en el gasto público, hará que la curva de demanda agregada se traslade hacia la derecha provocando aumentos de precio y de producto. En el caso extremo, donde la curva de oferta agregada es una línea vertical, cualquier incremento en el gasto público es netamente inflacionario. En una economía abierta, como se vio en el capítulo I, un incremento en el gasto público produce un aumento de la tasa de interés doméstica que por medio de la condición de la paridad de intereses, eleva la tasa de interés interna. Este incremento en la tasa de interés, hará que los capitales fluyan a ese país por el aumento de la rentabilidad interna y el tipo de cambio tenderá a apreciarse. Sin embargo, un aumento permanente en el gasto público modifica al tipo de cambio esperado (variable que forma parte de la determinación del tipo de cambio en la condición de la paridad de intereses) en forma negativa. De esta forma, el aumento de la tasa de interés hace que se aprecie la moneda doméstica justo lo suficiente para que el incremento de la tasa a la cual se espera se deprecie en el futuro el tipo de cambio esperado, compense el tipo de interés más elevado de los depósitos en moneda nacional. En este sentido, un incremento permanente en el gasto público hace que se mantenga la moneda doméstica apreciada y que el efecto en el producto sea nulo porque al sostenerse una moneda apreciada se desplaza la demanda neta de exportaciones128. 128 Esta conclusión fue extraída del libro de P. R. Krugman y de M. Obstfeld (2001) páginas 474-479.

131

El gasto público real en México, mantuvo un ligero crecimiento con efectos estacionales el mes de diciembre de cada año durante 1995-2001 (ver gráfica 3.21). Este efecto estacional se explica por las mismas causas del incremento en el déficit público descritas en los párrafos anteriores.

GRÁFICA 3.21 COMPORTAMIENTO DEL GASTO PÚBLICO REAL

(1995-2001)

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

95 96 97 98 99 00 01

GASTO DE GOBIERNO REAL

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México Para evitar el efecto diciembre, esta serie se desestacionalizó y se comparó con la variación del tipo de cambio spot para detectar alguna relación entre estas dos variables (ver gráfica 3.22). Según se muestra en esta gráfica, durante los tres primeros años de la muestra no se observa una relación muy clara entre estas dos variables, pero de 1998 a 2001 se percibe una relación inversa en dichas variables, porque mientras el gasto público baja, la variación del tipo de cambio es positiva o bien cuando el gasto público aumenta, la variación del tipo de cambio disminuye. Esta relación inversa es la teórica esperada, ya que un aumento del gasto público provoca una disminución en el tipo de cambio, es decir, una apreciación de la moneda doméstica.

132

GRÁFICA 3.22 GASTO PÚBLICO Y LA VARIACIÓN

DEL TIPO DE CAMBIO SPOT (1995-2001)

-8000

-4000

0

4000

8000

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001

GASPUB VTCSPOT

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México Aunque tanto el déficit gubernamental como el gasto del gobierno, son dos variables importantes en la determinación del tipo de cambio en el corto plazo se utilizará este último porque su desestacionalidad fue más sencilla de obtener y con mejores resultado que en el caso del déficit. Además, se consideró que al ser el gasto de gobierno una parte contable del déficit gubernamental es una variable “proxi” de éste. En cuanto al análisis econométrico de la variable gasto público (GASPUB), se puede observar en el cuadro 3.13, que ésta contiene una raíz unitaria en niveles. Según los argumentos Dickey- Fuller y Phillips-Perron, para el 90.0%, 95.0% y el 99.0% de confianza en el primero y para el 95.0% y el 99.0% de confianza en el segundo, dicha variable no es estacionaria, pero logra su estacionariedad en primeras, diferencias bajo los tres niveles de confianza y en los dos argumentos.


Variables Niveles Primeras Diferencias Grado de Integración DF PP DF PP GASPUB -2.317387 -2.653441 -7.450000 -8.97826 I(1) Valores Críticos: al 10%= -2.5849; al 5%= -2.8959; al 1% = -3.5092

133

3.2.1.10. El Riesgo La inversión extranjera en cartera es otra variable que a nivel teórico y empírico está presente en la determinación del tipo de cambio. Como se vio en el capítulo I de esta tesis, la condición de la paridad de intereses, sostiene que el tipo de cambio es el precio de dos divisas y que estas divisas se pueden considerar como activos financieros. Al ser vista a la divisa de un país como un activo, ésta se demandará dependiendo de la ganancia que se espere otorgue, en relación a la ganancia que se obtenga sobre otros activos. Sin embargo, la ganancia esperada de un activo está relacionada con la tasa de interés, la rentabilidad real esperada, el riesgo y la liquidez. Cualquier cambio en esta variables, hará que los inversionistas trasladen sus recursos a otro tipo de activos denominados en moneda extranjera. Con el desarrollo del mercado internacional de capitales129 a partir de la década de los noventa, las entradas masivas de capital se hicieron evidentes a escala mundial. Los inversionista internacionales buscan el mayor rendimiento y el menor riesgo posible y se dirigen a los mercados bursátiles de los países emergentes porque los costos de entrada y de salida para la inversión extranjera en cartera es nula en comparación con la inversión extranjera directa. Sin embargo esos capitales tienen alta movilidad, la cual afecta al mercado cambiario porque modifica la cuantía de moneda extranjera y de moneda doméstica que se ofrece y demanda en un momento dado. El exceso de demanda u oferta de divisas que la movilidad del capital extranjero puede generar, cambia el precio de una moneda y con él el del tipo de cambio. Aunque en nuestro país, las entradas y salidas de capital externo a través de la inversión extranjera en cartera datan de 1981(ver capítulo II), los efectos de su salida de la Bolsa Mexicana hacia el mercado cambiario son más rápida a partir de la caída del índice de precios y cotizaciones en octubre de 1987, cuando los capitales invertidos empiezan a salir de este mercado y se refugian en el mercado cambiario trasladando sus pesos a dólares con la consecuente devaluación del peso. Nuevamente la salida de capitales externos de la Bolsa Mexicana de Valores se presenta desde los primeros meses de 1994, ante los sucesos políticos acontecidos en México, los cuales inquietaron a los inversionistas extranjeros haciendo que sus recursos salieran del país de manera constante a lo largo de todo el año, hasta terminar con la fuerte devaluación del peso en diciembre de este año. Con el mejoramiento de los sistemas de información en los mercados internacionales de capitales no sólo, los problemas internos de los países receptores de este tipo de capitales provocan su salida, sino también el peligro de propagación de las crisis financieras a todos los mercados emergentes. Esto sucedió en nuestro país en 1998, porque aún cuando las circunstancia económicas y políticas internas no eran del todo desfavorables, los problemas económicos de Japón, Rusia y Brasil, causaron una fuerte salida de capitales invertidos en cartera y la devaluación inmediata del peso. La salida de capitales invertidos en la Bolsa Mexicana de Valores se vuelve a presentar en el año 2000, por la expectativa negativa que

129 El mercado internacional de capitales es un conjunto de mercados estrechamente interrelacionados en los que se intercambian activos como acciones, bonos de diferentes países y distintas monedas.

134

sobre el tipo de cambio causa la sucesión presidencial cada seis años. Sin embargo, el anuncio reiterado de los candados financieros y la forma pacífica con la que se llevó a cabo el cambio de gobierno evitaron en gran medida la salida de capitales extranjeros en forma masiva. En la gráfica 3.23 se observa el comportamiento de la inversión extranjera en cartera y la variación del tipo de cambio spot de 1995-2001. En 1995 y parte de 1996 se observa una entrada constante de capital extranjero en cartera mientras que la variación en el tipo de cambio spot es mayor, pero para fines de este último año se presenta claramente una salida de capitales y casi simultáneamente una devaluación de nuestra moneda. Este mismo comportamiento se repite en 1998 y en el año 2000.

GRÁFICA 3.23 INVERSIÓN EXTRANJERA EN CARTERA Y

VARIACIÓN EN EL TCS (1995-2001)

-200

-100

0

100

200

95 96 97 98 99 00 01

VTCSPOT IEXCAR

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México Aunque los movimientos de la inversión extranjera en cartera se considera muy importante en la determinación de tipo de cambio, los datos de esta variable en nuestro país no se encuentra disponible de forma mensual como el resto de las variables aquí analizadas, por lo que consideré que las salidas de capital extranjero en cartera, registradas con signo negativo, en la cuenta de capital de la Balanza de Pagos, es un buen indicador del riesgo que para los inversionistas internacionales representa invertir en México, esta variable se introduce en el modelo del tipo de cambio como variable dicótoma130. Esta variable tomará

130 Este tipo de variables mide cualidades en el análisis de regresión (por ejemplo, sexo, raza, color, religión, nacionalidad, factores políticos, etc.). Generalmente la presencia de la cualidad toma el valor de 1 y la ausencia de esta de 0. Geométricamente, cuando se introduce una variable dicótoma a una regresión como

135

valores de 1 cuando el signo de la inversión extranjera en cartera sea negativo de forma secuencial, para llenar de este número los espacios intertrimestrales y hacer la serie mensual y de 0 en el resto de los casos. Además, se pensó trabajarla como variable dicótoma porque de alguna manera el movimiento del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores ya está explicando la salida de capitales internacionales de este mercado. Es importante mencionar que la variable riesgo la edita la empresa Standar & Poor´s con el nombre de riesgo soberano. Sin embargo, las calificaciones que ésta dio a nuestro país no variaron en forma significativa para el periodo de la muestra. Además dichas calificaciones se denotan por letras y se encuentran clasificadas en corto y largo plazo, en moneda nacional y en moneda extranjera131, es por ello que no se eligió a esta empresa calificadora como fuente representativa de datos. 3.2.1.11. La tasa de interés a corto plazo La tasa de interés a corto plazo también forma parte de las variables que están presentes teóricamente en la determinación del tipo de cambio. En la teoría de la paridad de intereses expuesta en el capítulo I, se puede encontrar la relación del tipo de cambio y la tasa de interés a corto plazo. Se recordará que en esta teoría, un aumento de la tasa de interés interna, mientras todo lo demás permanece constante, hará que los capitales internacionales fluyan al país doméstico haciendo que el tipo de cambio se aprecie, lo contrario sucede con una disminución de dicha tasa. En nuestro país, la tasa de interés más importante es la tasa de los Cetes que se definió en los párrafos anteriores. Sin embargo, la que se considera como variable “proxi” a la tasa de interés de corto plazo es la tasa de Cetes a 28 días. Según se puede extraer de la lectura del capítulo II de esta tesis, en México la tasa de interés se viene utilizado, entre otras cosas, como un instrumento para detener la fuga de capitales y evitar así la reducción en las reservas internacionales o la devaluación del tipo de cambio. En la década de los setenta y ochenta, el gobierno incrementaba la tasa de interés con el objetivo de detener la fuga de capitales en los periodos de alta especulación contra el peso mexicano. Durante el gobierno del presidente Miguel de la Madrid, la tasa de interés se mantuvo alta sobre todo por la imperiosa necesidad del gobierno de financiarse mediante la colocación de deuda pública a través de los Cetes y de manera colateral para variable explicativa, la presencia de la cualidad significa un incremento de la ordenada al origen de la línea de regresión. 131 La empresa Standar & Poor´s califica gobiernos regionales y locales. La metodología de análisis se centra básicamente en analizar la posición financiera de cada país y su desenvolvimiento macroeconómico. La escala de calificaciones es: AAA (la capacidad de pago de intereses y capital es extremadamente fuerte); AA (la capacidad de pago es fuerte); A (la capacidad de pago es fuerte pero susceptible a las condiciones económicas adversas); BBB (se considera con capacidad de pago); BB (menos posibilidad de incumplimiento a corto plazo); B (posibilidad de incumplimiento de pago pero tiene actualmente capacidad de pago); CCC (tiene la posibilidad identificada de no pago). Las calificaciones comprendidas AA y CCC pueden tener un signo – o +, lo cual identifica su posición relativa dentro de las principales categorías de calificación. La empresa Standar & Poor´s otorgó a México un rango de calificaciones comprendido entre BB y B en moneda extranjera de corto y largo plazo, durante el periodo comprendido de 1995-2001.

136

detener la fuga de capitales. Sin embargo, esta política de mantener alta la tasa de interés no evitó la constante devaluación del peso. En el sexenio del presidente Carlos Salinas de Gortari, el deslizamiento programado del tipo de cambio dentro de una banda de flotación, contribuyó en gran medida a la reducción de la tasa de interés, pero la devaluación del peso en diciembre de 1994 hace que nuevamente repunte esta última con el objetivo de detener la fuga de capitales (ver gráfica 3.24). Esta práctica se vuelve a repetir en 1995, 1996 y 1998 años de gran inestabilidad de nuestra moneda.

GRÁFICA 3.24 EL TCS Y LOS CETES A 28 DÍAS

(1995-2001)

0

20

40

60

80

95 96 97 98 99 00 01

TCS CETES28

Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco de México En cuanto al análisis econométrico de la variable logaritmo de la tasa de interés de los Cetes a 28 días (LCETES28), se puede observar en el cuadro 3.14, que ésta no es estacionaria en niveles pero que logra su estacionariedad en primeras diferencias.


Variables Niveles Primeras Diferencias Grado de Integración DF PP DF PP LCETES28 -1.371875 -0.577435 -6.446499 -8.677626 I(1) Valores Críticos: al 10%= -2.5849; al 5%= -2.8959; al 1% = -3.5092

3.3.2. Los resultados del modelo de corto plazo El modelo de corto plazo del tipo de cambio spot planteado en los párrafos anteriores incluye a las variables del modelo monetario de largo plazo que, para la economía mexicana, resultaron ser significativas. Estas variables son: el logaritmo del agregado monetario M1 de México y de los Estados Unidos, el logaritmo del Índice de la Producción Industrial de México y de los Estados Unidos, el logaritmo de la tasa de Cetes a 91 días y el logaritmo de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos a tres meses. Para el modelo de

137

corto plazo, estas variables se tomaron en primeras diferencias del logaritmo de cada una de ellas porque mediante esta diferenciación se logra que sean estacionarias. Además de esas variables del modelo de largo plazo, el modelo de corto plazo toma en cuenta a todas las variables relevantes que expliquen la conducta del tipo de cambio spot, que según el análisis precedente, las de mayor importancia para la economía mexicana son: el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores, el índice Dow Jones de los Estados Unidos, los precios del petróleo, la inflación, el monto de las reservas internacionales, el saldo de la cuenta comercial, el tipo de cambio real, el gasto público, la inversión extranjera en cartera y la tasa de interés a corto plazo. Todos ellos tomados en primeras diferencias de su logaritmo para lograr la estacionariedad de las series, previa a la estimación del modelo, excepto la inversión extranjera en cartera que se tomó como variable dicótoma. Los rezagos de las variables de largo y de corto plazo, también están presentes en el modelo porque se considera que estos influyen con uno o dos periodos de retraso en la explicación del tipo de cambio spot. Además, se toma en cuenta a la misma variable tipo de cambio spot rezagados dos periodos porque es muy probable que su comportamiento en el periodo t, esté explicado por sus movimientos en t-1 y en t-2 . También está presente en el modelo de corto plazo, el factor cointegrante extraído del modelo de largo plazo. De esta forma, siguiendo al modelo teórico de corto plazo planteado anteriormente y suponiendo que las variables inciden con dos periodos de retraso en el tipo de cambio spot, el modelo para la economía mexicana quedaría como sigue:

+++++++= −−−− 26154231210 ttttttt DBDBDBDADADADS βββββββ ++++++ −−−− 2121111029187 tttttt DDDDDDDCDCDC ββββββ ++++++ −−−− 2181171621511413 tttttt DFDFDFDEDEDE ββββββ ++++++ −−−− 2241232222112019 tttttt DHDHDHDGDGDG ββββββ (3.16) ++++++ −−−− 2301292822712625 tttttt DJDJDJDIDIDI ββββββ ++++++ −−−− 2271262522412322 tttttt DLDLDLDKDKDK ββββββ ++++++ −−−− 2351343323213130 tttttt DNDNDNDMDMDM ββββββ ttttttt uDZDSDSDODODO ++++++ −−−−− 14124013923813736 ββββββ donde DS = a la diferencia del logaritmo del tipo de cambio spot en el tiempo t,

t-1 y t-2. DA=DM1MEX = a la diferencia del logaritmo del agregado monetario M1 de México

en el tiempo t, t-1 y t-2. DB=DM1USA = a la diferencia del logaritmo del agregado monetario M1 de los

Estados Unidos en el tiempo t, t-1 y t-2 DC=DIPIMEX = a la diferencia del logaritmo del índice de la producción industrial

de México en l tiempo t, t-1, t-2

138

DD=DIPIUSA

= a la diferencia del logaritmo del índice de la producción industrial de Estados Unidos en el tiempo t, t-1, t-2

DE=DCETES91 = a la diferencia del logaritmo de la tasa de interés de los Cetes a 91 días en el tiempo t, t-1 y t-2

DF=DTBILL = a la diferencia del logaritmo de la tasa de interés de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos a tres meses en el tiempo t, t-1 y t-2.

DG=DIPC = la diferencia del logaritmo del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores en el tiempo t y t-1

DH=DOW = a la diferencia del logaritmo del índice Dow Jones de los Estados Unidos en el tiempo t, t-1 y t-2

DI=DINPC = a la diferencia del logaritmo INPC en el tiempo t, t-1y t-2 DJ=DREINT = a la diferencia del logaritmo de las reservas internacionales en el

tiempo t, t-1 y t-2 DK=DPPO = a la diferencia del logaritmo del precio del petróleo mexicano tipo

olmeca en el tiempo t, t-1 y t-2. DL=DCETES28 = a la diferencia del logaritmo de la tasa de interés de los Cetes a 28

días en el tiempo t y t-1 DM=DCCOME = a la diferencia del logaritmo del saldo de la Cuenta Comercial en el

tiempo t, t-1 y t-2. DN=DTCR = a la diferencia del logaritmo del tipo de cambio real en el tiempo t,

t-1 y t-2. DO=DGAGOB = a la diferencia del logaritmo del gasto de gobierno en el tiempo t, t-1

y t-2. R=RIESGO = a la variable saldo en la cuenta de la Inversión Extranjera en Cartera

medida como variable dicótoma Z = a los residuos del modelo de largo plazo en el tiempo t-1 U = a los errores aleatorios del modelo de corto plazo Sin embargo, en términos econométricos este modelo presenta dos problemas: el primero es que un modelo debe simplificar la realidad, es decir, todo investigador debe buscar que el modelo sea lo más simple posible y que sea ahorrativo en los parámetros a estimar132. El segundo problema es que el número de parámetros a estimar son demasiados en relación a los datos de la muestra. Este segundo problema, acarrea conflictos en la inferencia estadística, porque la mayoría de los estadísticos de prueba se contrastan con los estadísticos establecidos tomando en cuenta los grados de libertad. La pérdida de información es mayúscula cuando se tienen tantos parámetros a estimar y tan pocos datos en la muestra, lo cual lleva a no aceptar la mayoría de las hipótesis. Para resolver esos problemas, se recurrió al concepto de exogeneidad de las variables que a priori se consideran entran como variables explicativas del tipo de cambio spot en la economía mexicana en el periodo 1995-2001.

132 El que los modelos sean lo más simple posibles y ahorrativos en parámetros se conoce como principio de parsimonia. Las ventajas de los modelos parsimoniosos son: la precisión en la estimación de los parámetros y la facilidad con que se pueden interpretar, entender y revisar dichos modelos.

139

Se recordara que en un modelo de regresión lineal, las variables se clasifican como endógenas y exógenas. Las endógena se definen como aquellas que están determinadas por el modelo económico y las exógenas las que son independientes. Pero en el modelo clásico de regresión lineal el concepto de exogeneidad es un supuesto que las variables x deben de cumplir. Este supuesto afirma que una variable es exógena si es independiente de los términos de error. Este supuesto se cumple automáticamente si las variables x son no aleatorias y sus valores son fijos en el muestreo133. En notación matricial, este supuesto es el siguiente: “La matriz X de orden n x k es no estocástica, es decir, consistente en un conjunto de números fijos”134. Sin embargo, este supuesto de exogeneidad ha estado sujeto a constantes estudios y análisis135 porque la clasificación de las variables como endógenas y exógenas generalmente se realizaba en forma arbitraria. Los resultados de las investigaciones sobre el supuesto de exogeneidad arrojaron que éste, está estrechamente relacionado con en concepto de causalidad de Granger descrita en el capítulo I, en el cual la palabra “precedencia” juega un papel relevante. Aunque exogeneidad y causalidad de Granger no son sinónimos, las pruebas para detectar causalidad se pueden utilizar para exogeneidad. Del capítulo I de esta tesis, se sabe que el método para llevar a cabo la prueba de causalidad de Granger consiste en detectar el grado de integración de las variables, realizar la prueba de cointegración y hacer la prueba simple de causalidad si las variables no están cointegradas o bien utilizar el método de corrección del error si las series resultan cointegradas. El proceso de la prueba de causalidad de Granger ayuda a eliminar del modelo a aquellas variables que individualmente no cumplan con el supuesto de exogeneidad en la explicación del tipo de cambio spot. Además, dicho proceso orienta a detectar los rezagos estadísticamente significativos de aquellas variables que resulten estar cointegradas con el tipo de cambio spot, a través del vector autorregresivo utilizado en el mecanismo de corrección del error. Los resultados de la prueba de causalidad de Granger que se encuentran en el cuadro 3.15, indica que ocho de las quince variables que se eligieron “a priori” para la explicación del tipo de cambio están cointragradas. Sin embargo no resultaron estar cointegradas con el tipo de cambio spot, durante el periodo de la muestra, el agregado monetario M1 de México, el índice del volumen de la producción industrial de los Estados Unidos, la tasa de interés de los Cetes a 91 días y la tasa de interés de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos, los precios del petróleo, el saldo de la cuenta comercial y el gasto de gobierno. De las variables que resultaron estar cointegradas con el tipo de cambio spot, seis presentan un mecanismo de corrección del error que marca el rezago estadísticamente

133 Para profundizar sobre este tema consultar el libro de Econometría de Domador N. Gujarati (1997) pág. 65. 134 Ibid., pág. 280. 135 Por ejemplo Maddala (1996) cita al artículo de Engle, Herdry y Richard llamado “Exogeneity” editado por la revista Econométrica vol. 51marzo 1983, para profundizar sobre el tema de exogeneidad.

140

significativo en la explicación de éste (el primer rezago para las variables LM1USA, LIPIMEX, LIPC, LTCR y el segundo para las variables LREINT y LCETES28). Es importante destacar que aunque el índice bursátil Dow Jones de los Estados Unidos y el índice de precios al consumidor de México están cointregrados con el tipo de cambio spot, en el mecanismo de corrección del error no se observa ninguna relación de precedencia. De las variables que no resultaron estar cointegradas, la prueba simple de causalidad de Granger no muestra ningún sentido de precedencia entre LM1MEX, LIPIUSA, LTBILL, LPPO, LCCOMER y GAGOB con el tipo de cambio spot a excepción de los Cetes a 91 días.

CUADRO 3.15 RESULTADOS DE LA PRUEBAS DE EXOGENEIDAD

Variable Cointegrada con LTCS

Pruebas de Causalidad Rezagos Significativos

Causalidad de Granger

Mecanismo de corrección

del error

1

2

LM1MEX NO NO - - - LM1USA SI - SI X - LIPIMEX SI - SI X - LIPIUSA NO NO - - - LCETES91 NO SI - - - LTBILL NO NO - - - LIPC SI - SI X - LIDJ SI - NO - - LINPC SI - NO - - LREINT SI - SI - X LPPO NO NO - - - LCETES28 SI - SI - X LCCOMER NO NO - - - LTCR SI - SI X - LGAGOB NO NO - - - Del análisis del cuadro 3.15, se puede concluir que se consideran como variables que preceden, en el sentido de Granger, al tipo de cambio spot, durante 1995-2001, a las variables agregado monetario M1 de Estados Unidos, al índice del volumen de la producción industrial de México, a la tasa de Cetes a 91 y 28 días, al índice de la Bolsa Mexicana de Valores, al monto de las reservas internacionales en poder del Banco de México, al tipo de cambio real y a los rezagos de éstas variables que son estadísticamente significativos en el mecanismo de corrección del error. Es importante mencionar que no se realizaron pruebas de cointegración y de causalidad con la variable inversión extranjera en cartera, manejada en esta tesis como la variable riesgo, porque se introduce en la explicación del tipo de cambio spot a corto plazo como variable dicótoma. Además, los dos primeros rezagos del tipo de cambio spot y el rezago del error de equilibrio, también quedan incluidos en el modelo de corto plazo por ser variables, que según el planteamiento teórico visto en los párrafos anteriores, ayudan a explicar el comportamiento de la variable dependiente en el periodo actual.

141

De esta manera el modelo de corto plazo del tipo de cambio spot quedaría de la siguiente forma:

+++++++= −−− 1554131210 ttttttt DGDGDEDCDBDBDS βββββββ ++++++ −−− 11110198276 tttttt DNDNDLDLDJDJ ββββββ (3.18) ttttt uZRDSDS ++++ −−− 11514213112 ββββ Los resultados de la estimación de este modelo se muestra en el cuadro 3.16. En este cuadro se observa, que la diferencia del logaritmo del tipo de cambio spot a corto plazo, durante el período 1995-2001, estuvo determinado por el primer rezago del índice del volumen de la producción industrial, por la tasa de interés de largo plazo, por el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores y su primer rezago, por el segundo rezago de las reservas internacionales, por el tipo de cambio real y por su primer rezago y por el segundo rezago del tipo de cambio spot, todas estas variables medidas en la primera diferencia de su logaritmo. Sin embargo, el valor de la ordenada al origen es elevada en relación con las demás variables explicativas del modelo. Adicionalmente, el resto de las variables que según las pruebas de causalidad se pueden considerar como exógenas en el modelo de corto plazo del tipo de cambio spot, resultaron no ser significativas al 95.0% de confianza. Los signos teóricos esperados son los correctos en la estimación del modelo del tipo de cambio spot aún en las variables estadísticamente no significativas. El coeficiente del agregado monetario M1 de los Estados Unidos resultó negativo como supone el modelo monetario del tipo de cambio. El coeficiente del índice del volumen de la producción industrial de México también resultó ser negativo como supone el modelo monetario del tipo de cambio, aunque el signo de esta variable es diferente en el modelo de largo plazo y en el modelo de corto plazo. Una explicación de esta diferencia de signos es que en el corto plazo, el aumento en el producto de nuestra economía hace que aumenten los precios. La tasa de interés de los Cetes a 91 días, que mide la tasa de interés a largo plazo, es positiva como supone el modelo monetario de tipo de cambio. El coeficiente del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores resultó ser negativo como se esperaba: un incremento de este índice hace que los capitales fluyan al mercado bursátil y alivien la demanda de dólares en el mercado del tipo de cambio por lo que se registra una apreciación de la moneda doméstica, lo contrario sucede cuando el índice bursátil se reduce. El coeficiente de las reservas internacionales resultó ser negativo como se esperaba: un incremento en las reservas provoca una apreciación de la moneda doméstica (una reducción en el tipo de cambio). El coeficiente de la tasa de interés de los Cetes a 28 días, que mide la tasa de interés a corto plazo resultó ser negativo como lo supone la teoría de la paridad de intereses: un incremento en la tasa de interés interna provoca que los capitales internacionales se trasladen al país doméstico y se aprecie su moneda y el tipo de cambio tienda a reducirse. El coeficiente del índice del tipo de cambio real resultó positivo como se esperaba: un incremento del índice tipo de cambio real por abajo del 100, como sucedió en la economía mexicana durante el periodo de la muestra, provoca una devaluación del peso porque se piensa que la moneda doméstica está sobrevaluada y que ésta se devaluará hasta alcanzar su nivel de equilibrio de largo plazo. Los coeficientes de los dos rezagos del tipo de cambio spot resultaron ser positivos, estos resultados muestran que si el tipo de

142

cambio se devalúa en los periodos anteriores, se espera que este se seguirá devaluando en el presente. El coeficiente de la variable riesgo medida como dicótoma es positivo, esto significa que en los meses en los cuales la cuenta de la inversión extranjera en cartera fue negativa o en los meses donde aumentó el riesgo, la ordenada al origen aumenta o el punto donde parte el tipo de cambio spot se eleva, registrándose una devaluación del peso.

CUADRO 3.16 RESULTADOS DE LA REGRESIÓN

Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico T

Probabilidad

C 0.910813 0.003494 3.094589 0.0029DM1USA -0.435466 0.288043 -1.511806 0.1354DM1USA(-1) -0.492032 0.314888 -1.562559 0.1229DIPIMEX(-1) -0.232751 0.059551 -3.908435 0.0002DCETES91 0.154277 0.054181 2.847455 0.0059DIPYC -0.074279 0.027601 -2.691141 0.0090DIPYC(-1) 0.090339 0.029126 3.101652 0.0028DREINT -0.048439 0.033496 -1.446130 0.1529DREINT(-2) -0.053066 0.024064 -2.205185 0.0309DCETES28 -0.084952 0.046953 -1.809293 0.0750DCETES28(-2) -0.030852 0.020271 -1.521991 0.1328DTCR 0.661397 0.122699 5.390423 0.0000DTCR(-1) -0.299306 0.107961 -2.772352 0.0072DS(-1) 0.010889 0.130926 0.083170 0.9340DS(-2) 0.209752 0.089232 2.350650 0.0217RIESGO 0.002811 0.005333 0.527149 0.5999Z(-1) -0.136992 0.059428 -2.305167 0.0243

=2R 0.821159 =2R 0.777804 F= 118.9402 Prob.= 0.000000

D.W.= 2.007427 C. Akaike= -5.039257 C. Schwarz= -4.543832 Log. Like.= 226.1292

A partir del análisis de los resultados del modelo del tipo de cambio spot presentado en el cuadro 3.16 se pudo detectar dos problemas. El primer problema es el elevado valor de la ordenada al origen comparado con la del resto de las variables. El segundo problema es la no significancia estadística de las variables. Con el fin de resolver estos problemas se presentan cuatro modelos alternativos del tipo de cambio spot. El primer es el que se muestra en el cuadro 3.16 que ya se describió; el segundo modelo alternativo consiste en estimar la regresión del tipo de cambio spot sin ordenada al origen. Los resultados de esta estimación se muestran en el cuadro 3.17. Como se puede observar en este cuadro, la significancia individual de las variables no varían sustancialmente, a excepción de la significancia estadística del primer retraso del agregado monetario M1 de los Estados Unidos que pasan a ser significativo al 95.0% de confianza. Sin embargo, la variable ajuste al equilibrio que se obtuvo del modelo de largo plazo del tipo de cambio spot pierde significancia a un nivel del 95.0% de confianza. Pero al tomar en cuenta, a los criterios de Akaike y Schwarz de este modelo sin ordenada al origen observamos que estos mejoran porque se hacen más pequeños y el tipo de cambio spot sigue dependiendo de las mismas variables del modelo anterior, menos de la variable Z.

143

CUADRO 3.17 RESULTADOS DE LA REGRESIÓN SIN ORDENADA AL ORIGEN

Variable Coeficiente Error Estándar

Estadístico T

Probabilidad

DM1USA -0.498328 0.305163 -1.632993 0.1072DM1USA(-1) -0.695822 0.327040 -2.127635 0.0371DIPIMEX(-1) -0.222283 0.063145 -3.520172 0.0008DCETES91 0.162082 0.057482 2.819711 0.0063DIPYC -0.066230 0.029184 -2.269396 0.0265DIPYC(-1) 0.105976 0.030465 3.478632 0.0009DREINT -0.047783 0.035575 -1.343171 0.1837DREINT(-2) -0.060484 0.025431 -2.378375 0.0202DCETES28 -0.088769 0.049851 -1.780694 0.0795DCETES28(-2) -0.042257 0.021170 -1.996042 0.0500DTCR 0.601688 0.128694 4.675341 0.0000DTCR(-1) -0.428691 0.105716 -4.055133 0.0001DS(-1) 0.123671 0.131161 0.942894 0.3491DS(-2) 0.306091 0.088816 3.446350 0.0010RIESGO 0.006229 0.004739 1.314564 0.1931Z(-1) -0.092393 0.061233 -1.508868 0.1360

=2R 0.795209 =2R 0.749361 F=117.3442 Prob.= 0.000000 D.W.= 2.172283 C. Akaike= -4.927863 C. Schwarz= -4.461581 Log. Like.= 220.5063

La tercera alternativa consiste en eliminar todas las variables estadísticamente no significativas de la estimación del modelo sin ordenada al origen. Esta eliminación de variables del modelo se realiza mediante la prueba de variables redundantes. Esta prueba es una prueba individual de significancia, cuya hipótesis nula afirma que cada una de las series es estadísticamente no significativa al nivel de confianza más usual del 95.0% y es fácilmente probada mediante el valor de la probabilidad del estadístico t, que viene integrada en la mayoría de los paquetes que estiman modelos de regresión. Si el valor de la probabilidad es mayor que 0.05 no se rechaza la hipótesis nula y esta variable puede ser eliminada del modelo como variable sobrante. Los resultados de esta estimación se encuentran en el cuadro 3.18. En este cuadro se puede observar que las variables diferencia del primer rezago del agregado monetario M1 de los Estados Unidos y la diferencia de las reservas internacionales se vuelven no significativas a un nivel de confianza del 95.0%, en la explicación del tipo de cambio spot a corto plazo. Además, el criterio de Akaike se hace más pequeño pero el de Schwarz aumenta en relación a los resultados del modelo que se muestra en el cuadro 3.17.

144

CUADRO 3.18 RESULTADOS DE LA REGRESIÓN


Probabilidad

DM1USA(-1) -0.456799 0.308596 -1.480253 0.1431DIPIMEX(-1) -0.158487 0.060076 -2.638113 0.0102DCETES91 0.055970 0.026885 2.081804 0.0409DIPYC -0.070887 0.030394 -2.332231 0.0224DIPYC(-1) 0.080591 0.030017 2.684867 0.0090DREINT(-2) -0.028529 0.022750 -1.254023 0.2138DTCR 0.674486 0.104753 6.438822 0.0000DTCR(-1) -0.486358 0.067743 -7.179446 0.0000DS(-2) 0.285875 0.074758 3.824002 0.0003Z(-1) -0.055978 0.048030 -1.165476 0.2476

=2R 0.749231 =2R 0.718314 F= 124.23386 Prob.= 0.000000 D.W.= 2.104460 C. Akaike= -4.869898 C. Schwarz= -4.578471 Log. Like.= 212.1008

La cuarta alternativa que se muestra en el cuadro 3.19, consiste en eliminar las variables no significativas del modelo anterior, a través de la prueba de no significancia individual de las variables descrito en el párrafo precedente. Los resultados de esta estimación indican, que aún cuando la mayoría de las variables son significativas a un nivel de confianza del 95.0% la tasa de interés de los Cetes a 91 días se vuelve no significativa y los criterios de Akaike y Schwarz no mejoran en relación a los obtenidos en el cuadro 3.18.

CUADRO 3.19 RESULTADOS DE LA REGRESIÓN SIN LAS VARIABLES REDUNDANTES


Probabilidad

DIPIMEX(-1) -0.158047 0.058327 -2.709662 0.0083DCETES91 0.048746 0.024975 1.951801 0.0547DIPYC -0.078399 0.028497 -2.751108 0.0074DIPYC(-1) 0.084155 0.030210 2.785667 0.0068DTCR 0.753679 0.086585 8.704552 0.0000DTCR(-1) -0.535944 0.062693 -8.548662 0.0000DS(-2) 0.364748 0.056594 6.445044 0.0000Z(-1) -0.063218 0.048215 -1.311168 0.1938

=2R 0.737487 =2R 0.712986 F= 130.1000 Prob.= 0.000000

D.W.= 2.209346 C. Akaike= -4.872321 C. Schwarz= -4.639180 Log. Like.= 210.2013

Los resultados de las regresiones mostradas en los cuadros 3.16, 3.17, 3.18, 3.19, permiten orientar mi decisión por la estimación del modelo presentado en el cuadro 3.17 ya que la estimación de este modelo posee el criterio de Schwarz más pequeño y que según

145

Francis Diebold (1999) es el mejor criterio para seleccionar modelos de estimación porque es el más parsimonioso. Sin embargo, la selección del modelo de pronóstico se realizará en el siguiente capítulo de esta tesis, porque aunque los criterios de Akaike y Schwarz son fundamentales también existen otros que se estudiarán con más detalle. Finalmente, después de haber propuesto y estimado los modelos de largo plazo y de corto plazo del tipo de cambio spot para la economía mexicana en el periodo 1995-2001 se deduce lo siguiente: El tipo de cambio spot en el largo plazo depende de la oferta monetaria de los Estados Unidos, de la variación del producto interno y externo, de la tasa de interés de los Cetes a 91 días y de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos. Para el corto plazo se encontraron cuatro modelos alternativos que explican al tipo de cambio spot. Dentro de las variables explicativas que destacan en estos cuatro modelos se encuentran el tipo de cambio real, las reservas internacionales y el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores. La mayoría de los parámetros de las variables que explican al modelo de largo plazo y de corto plazo del tipo de cambio spot tuvieron los signos esperados, es decir, los signos de los estimadores resultaron los teóricos esperados.

146

CAPITULO IV. EL PRONÓSTICO DEL TIPO DE CAMBIO SPOT DE MÉXICO La mayoría de los autores que estudian el pronóstico coinciden que este es una guía para la toma de decisiones. Por ejemplo Pindyck y Ruberfeld (2001) argumenta que los pronósticos son usados para dirigir las políticas públicas o privadas. Por su parte, Francis Diebold (1999) afirma que los pronósticos se utilizan con el objetivo de guiar las decisiones en una diversidad de campos tales como la economía las finanzas, los negocios, etc. Los pronósticos vistos como herramientas de la toma de decisiones, pueden alterar los planes y programas ya establecidos o bien a partir de los pronósticos se revisan constantemente las propias estimaciones de los modelos para verificar si estos divergen de la realidad y corregirlos. Un pronóstico de una devaluación de la moneda doméstica provocada por un crecimiento de déficit público, puede corregir el crecimiento de ese déficit. Un modelo que no pronostique aceptablemente el tipo de cambio está sujeto a revisión. Siendo que el pronóstico es de gran utilidad en la toma de decisiones en un sin número de actividades económicas y parte fundamental del objetivo de esta tesis, es importante saber que se entiende cuando mencionamos está palabra. Según Robert Pindyck y Daniel Rubienfel (2001) un pronóstico es un (estimado cuantitativo o un conjunto de estimados) acerca de la verosimilitud de eventos futuros que se elaboran con base en información pasada y actual. Para Francis Diebold (1999) un pronóstico es una “adivinación calculada del futuro”. En Jorge Ludlow (1999) el pronóstico “es una extrapolación de la variable dependiente”. Otra definición generalizada de lo que es un pronóstico se puede encontrar el cualquier diccionario como “una conjetura de lo que puede suceder”. Finalmente, en esta tesis se entiende como pronóstico la extrapolación de la variable dependiente más allá del periodo para el cual fue estimada. Dada la definición de la palabra pronóstico que se manejará en esta tesis, es pertinente mencionar el objetivo del presente capítulo. El objetivo de este último capítulo de la tesis es pronosticar el comportamiento del tipo de cambio spot a 22 etapas fuera de la muestra. Para cumplir con este objetivo, el presente capítulo se divide en dos grandes apartados. En el primer apartado se estudia la parte teórica de la metodología del pronóstico. Dentro de la parte teórica de pronóstico se resaltan los tipos de pronóstico que existen; se detallan los estadísticos más utilizados en la selección del modelo de pronóstico; se estudia el cálculo del pronóstico y las propiedades que debe cumplir dicho pronóstico y por último se analiza la metodología para la evaluación del pronóstico. El segundo apartado, comprende la parte empírica del pronóstico. En este apartado se selecciona el mejor modelo del tipo de cambio spot para su uso en el pronóstico; se realiza el pronóstico de las diferencias del tipo de cambio spot para 22 etapas fuera de la muestra; se evalúa dicho modelo de pronóstico y finalmente se obtiene el pronóstico del tipo de cambio spot.

147

4.1. TIPOS DE PRONÓSTICO Existen básicamente dos tipos de pronóstico los pronósticos ex post y los pronósticos ex ante. En el pronóstico ex post, las observaciones de la variable dependiente y de las variables explicativas se conocen con certeza durante el periodo que se quiere pronosticar. En el pronóstico ex ante, las observaciones de las variables explicativas pueden o no conocerse con certeza. Las ventajas de realizar pronósticos ex post contra los pronósticos ex ante, es que en los primeros, se puede verificar el pronóstico con los datos existentes y evaluar dicho pronóstico. También se debe distinguir entre los pronósticos no condicionados y condicionados. En un pronóstico no condicionados, los valores para todas las variables explicativas se conocen con certeza. El pronóstico ex post es un pronóstico no condicionado. Sin embargo en un pronóstico condicionado, el valor de una o varias variables explicativas no se conocen con certeza así que se usan suposiciones de las variables explicativas para obtener un pronóstico de la variable dependiente. En este sentido, el valor de la variable dependiente está condicionada a los valores estipulados de la variables explicativas. Los modelos de pronósticos no condicionados se pueden expresar como htht xy ++ += ββ ˆˆˆ 0 (4.1) donde hty +ˆ es el pronóstico de la variable endógena a h etapas fuera de la muestra, htx + es el pronóstico de la variable x a h etapas fuera de la muestra y 10

ˆˆ ββ y son los coeficientes estimados por el modelo. En la clase de modelos de pronóstico, como la que se mostró en la ecuación (4.1) el valor de las variables del lado derecho de la ecuación se conocen con certeza. Estos valores pueden ser los datos reales observados de las variables o puede ser a su vez un pronóstico puntual de dicha variable136. Los modelos de pronóstico condicionados se pueden expresar como *

0* ˆˆ]/ˆ[ hththt xxy +++ += ββ (4.2)

donde hty +ˆ es el pronóstico de la variable endógena a h etapas dado un valor de la variable x y htx +

* es el valor supuesto de la variable x a h etapas fuera de la muestra. En los pronósticos no condicionados, como el que se muestra en (4.2) la variable endógena está construida bajo la pregunta ¿qué sucede si la variable x ...?. A los modelos de este tipo se les conoce como “análisis de escenarios”.

136 Diebold Francis (1999) recomienda ajustar un modelo ARMA para pronosticar a las variables x o bien estimar todos los parámetros del modelo en forma simultanea realizando la regresión de la variable “y” sobre los rezagos de x.

148

De lo anterior se deduce que, tanto en los pronósticos no condicionados como en los condicionados no se puede asignar un valor arbitrario a las variables x durante el periodo que se pronostica, más bien se deben introducir valores reales, pronósticos puntuales u observaciones que se calculan a partir de escenarios de política económica. 4.2. CRITERIOS DE SELECCIÓN DE LOS MODELOS ESTIMADOS PARA SU

USO EN EL PRONÓSTICO Los criterios de selección de los modelos estimados para su uso en los pronósticos se basan principalmente en el error cuadrado medio y en la varianza de este error dentro del periodo muestral y a un paso fuera de la muestra. Como en los modelos de regresión lineal se busca minimizar los errores y su varianza, de igual manera en el pronóstico entre más pequeños son estos mejor. Los criterios de selección de los modelos de pronóstico penalizan los grados de libertad (parámetros a estimar) que se utilizan en el modelo. La penalización busca ser más rígida, en la medida que se traslada de un criterio a otro. Existe también un método alternativo para seleccionar modelos, cuyo objetivo principal es el pronóstico. Este método alternativo fue propuesto por Box y Jenkins en 1970 y aunque su planteamiento original es para el análisis de series de tiempo no deja de ser útil en la selección de los modelos de regresión. 4.2.1. Criterios de selección que minimizan el error de pronóstico Los criterios de selección basados en la minimización del error de pronóstico, eligen al modelo cuya suma de errores al cuadrado sea las más pequeña posible. Esta suma de errores al cuadrado se penaliza por el número de observaciones para las cuales fue estimado el modelo o bien por los grados de libertad. Los criterios de selección más usados basados en la minimización del error de pronóstico son los siguientes: 1.- El error cuadrático promedio El error cuadrático promedio se define como el cociente de la suma de los errores al cuadrado entre el número de observaciones de la muestra. Este criterio se expresa formalmente como:

T

eecp

T

tt∑

== 1

2

(4.3)

donde ecp es el error cuadrático promedio, e son los errores del modelo de regresión del periodo muestral y T es el tamaño de la muestra. El error cuadrático promedio que se muestra en la ecuación (4.3), está relacionado con la suma de los residuales al cuadrado y con el coeficiente de determinación 2R . Elegir el ecp equivale a seleccionar el modelo de pronóstico que maximice 2R y minimice la suma de errores al cuadrado. Sin embargo, tomar en cuenta a este estadístico para la selección de un modelo de pronóstico, no es muy

149

recomendable porque no toma en cuenta los grados de libertad y entre más variables haya en el modelo este estadístico será menor. 2.- El error cuadrático promedio corregido por los grados de libertad. Este criterio se define igual que el ecp pero se le agrega al cociente el número de parámetros a estimar. De esta manera este estadístico se define como

kT

eecpc

T

tt

−=∑=1

2

(4.4)

donde ecpc es el error cuadrático promedio corregido por los grados de libertad, T es el tamaño de la muestra y k es el número de parámetros a estimar. Este criterio de selección mostrado en la ecuación (4.4) es el estimado insesgado de la varianza de las perturbaciones, llamado desviación estándar muestral. Elegir este estadístico para seleccionar el modelo equivale a seleccionar el modelo que minimice el error estándar de la regresión. 4.2.2. Criterios de selección que minimizan la varianza del error de pronóstico Los criterios de selección que minimizan la varianza del error de pronóstico, se basan en la penalización de la varianza del error de predicción por los grados de libertad usados en el modelo de estimación, durante el periodo muestral y a un paso fuera de ésta. Existen dos criterios de selección de modelos de pronóstico que utilizan este tipo de penalización: el criterio de Akaike y el de Schwarz. 1.-El criterio de Akaike es

( )

T

e

Tk

T

tt

ea∑

==1

2

2 (4.5)

donde a es el criterio de Akaike, e es el exponente e, k/T es la cantidad de parámetros estimados por observación y T es el número de observaciones. El criterio mostrado en la ecuación (4.5) es un estimador asintóticamente eficiente137 de la varianza del error de pronóstico dentro de la muestra. La penalización de este criterio sobre los grados de libertad (k/T) es mayor que la del ecpc (1/T-k) y crece con lentitud a medida que aumentan los datos de la muestra. 137 Un criterio de selección de modelos asintóticamente eficiente, elige a medida que aumenta el tamaño de la muestra, una serie de modelos cuyas varianzas del error de pronóstico a un paso fuera de la muestra tienden a la que se obtendría con el modelo verdadero.

150

2.- El criterio de selección de Schwarz es

T

e

TkTs

T

tt∑

=

= 1

2

(4.6)

Este criterio es un estimador consistente138 de la varianza del error de pronóstico dentro de la muestra y a un paso fuera de ésta. La penalización sobre los grados de libertad del modelo de pronóstico, aumentan con mayor rapidez bajo el criterio de Schwarz que mediante el criterio de Akaike. Es por este motivo, que Francis Diebold (1999) recomienda seleccionar el modelo de pronóstico, basado en aquel modelo con el valor más pequeño del criterio de Schwarz 4.2.3. La metodología de Box y Jenkins La metodología de Box y Jenkins para la construcción, selección y pronóstico de los modelos de series de tiempo se divide en cuatro etapas: identificación, estimación, verificación y uso del modelo139. Sin embargo, como el modelo planteado en esta tesis pertenece a un modelo de regresión y no propiamente a un modelo de series de tiempo, la etapa de esta metodología que se retoma es la de verificación, porque es esta etapa la que orienta en la selección del modelo de pronóstico que se elabora en esta tesis. La verificación del modelo de regresión, es una etapa que consiste en analizar cual de los modelos estimados se ajusta a los datos de la mejor manera posible. Esta etapa consiste en probar si los residuales de los modelos de regresión estimado cumplen con las siguientes propiedades:

a) Los errores del modelo de regresión estimado tienen media cero. b) La varianza de los errores es constante. c) Los errores del modelo no están correlacionados d) Los errores del modelo tienen una distribución normal

Una media cero en los errores del modelo, se puede observar haciendo una gráfica de estos contra el tiempo y ver si fluctúan alrededor del eje X. Una varianza constante también se puede observar por medio de una gráfica de los errores contra el tiempo y ver si estos se mueven en una banda paralela al eje X.

138 Un criterio de selección es consistente si a medida que aumenta el tamaño de la muestra la probabilidad de seleccionar al modelo verdadero (el proceso generador de información) tiende a uno. En otras palabras, un criterio de selección es consistente, si el proceso generador de datos está entre los considerados, se espera que a medida que aumente el tamaño de la muestra se acabará seleccionándolo. 139 Para profundizar en las cuatro etapas de la metodología de Box Jenkins en el análisis de series de tiempo véase a Victor Guerrero en su libro Análisis estadístico de la series de tiempo económicas editado en (2002) y a Domador Gujarati en su libro Econometría editado en 1997.

151

La no autocorrelación en los errores se puede probar mediante el estadístico D.W. (Durbin-Watson), mediante el estadístico h de D.W. si el modelo contiene a la variable endógena rezagada como variable explicativa o mediante la prueba Brech-Golfrey. El estadístico D.W. es )ˆ1(2 ρ−=&d (4.7) donde el coeficiente de correlación estimado es

∑∑ −= 2

1

ˆˆˆ

ˆt

tt

eee

ρ (4.8)

Si no hay autocorrelación entre los errores, el coeficiente de correlación es cero y el valor del estadístico D.W. toma el valor de dos ( 2;0ˆ == dρ ); si el coeficiente de

correlación es menos uno, el valor del estadístico D.W. resulta ser cuatro ( 4;1ˆ =−= dρ ) y esto diría que los errores están autocorrelacionados negativamente; si el coeficiente de correlación es uno, el estadístico D.W. resulta ser cero ( 0;1ˆ == dρ ) lo cual muestra que hay correlación positiva entre los errores del modelo. El estadístico h de D.W. se calcula mediante

( ) *)ˆ(ˆ1ˆ

βρ

VTTh

−= (4.9)

donde ρ es el coeficiente de correlación estimado por el modelo, T es el número de observaciones,V es la varianza estimada del coeficiente de la variable endógena rezagada y

*β es el coeficiente de la variable endógena rezagada. La prueba Brech-Goldrey se realiza mediante la regresión de los errores estimados contra sus rezagos, es decir, supone que los errores estimados tiene una estructura autorregresiva tptptt uuuu ερρρ ++++= −−− ˆ.......ˆˆ 2211 (4.10)

),0( 2σε Nt ≈ La hipótesis a probar es que no hay autocorrelación de orden p en los errores del modelo propuesto, de esta forma la hipótesis mula es 0:0 =ρH , contra la alternativa

0:1 ≠ρH , que indica que sí hay autocorrelación de orden p en los errores del modelo. Es importante destacar que el estadístico D.W. y el h de D.W. sólo detectan autocorrelación de primer orden en los errores del modelo mientras, que en la prueba Brech-Golfrey se puede encontrar hasta autocorrelación de orden p.

152

La normalidad en los errores se observa mediante un histograma de los residuos, en el cual se verificar, si este histograma tiene la forma de una distribución normal o mediante el estadístico Jarque-Bera. El estadístico Jarque-Bera se basa en la simetría (mide la similitud del lado izquierdo y del lado derecho del histograma) y en la kurtosis (mide el ancho de las colas del histograma) de una variable que se supone tiene distribución normal. Para una variable Z la simetría y la kurtosis son

Simetría ( )2

32

3

)(σ

ZEs = (4.11)

Kurtosis ( )( )22

4

σ

ZEk = (4.12)

En una variable que se distribuye como una normal, el valor de la asimetría es igual a cero y el valor de la kurtosis es igual a tres. A partir de la asimetría y la kurtosis se puede encontrar el estadístico Jarque-Bera el cual es

( )

−+=

243

6

2KSTJB (4.13)

( ) 2

32

3

m

mS = (4.13´)

( )2

2

4

mm

K = (4.13´´)

donde im es el momento de orden i. Por otro lado, una propiedad adicional a las cuatro descritas en los párrafos anteriores y que engloba a éstas, es que los errores deben ser ruido blanco140. Para probar si los errores cumplen con esta propiedad se recomienda realizar una regresión de los residuos del modelo contra una constante y observar las autocorrelaciones muestrales141 y las

140 Una variable es ruido blanco cuando se distribuye como una normal con media cero, varianza constante y no está autocorrelacionada. 141 Como en la práctica es común suponer que la distribución asociada a una serie de tiempo es la normal, es suficiente conocer sus dos primeros momentos definidos como la media y la función de autocovarianza para caracterizarla como estacionaria. La covarianza se mide entre las observaciones de la misma serie y sus rezagos. Sin embargo, para evitar la influencia en las unidades de medida, se utilizan las autocorrelaciones (autocovarianzas entre la varianza) que a su vez generan a la función de autocorrelación muestral.

153

autocorrelaciones parciales142. Si los picos de las funciones de autocorrelación muestral y autocorreación parcial salen de las bandas del 5.0% de significancia, cada término es estadísticamente diferentes de cero y se rechaza la hipótesis de que los errores sean ruido blanco. También se puede utilizar el estadístico Ljung-Box, conocido como el estadístico Q, para saber la significancia estadística de las autocorrelaciones muestrales. Este estadístico es

( )∑= −

+=m

K

K

kTTTLB

1

2ˆ2 ρ (4.14)

donde T es el tamaño de la muestra, m es la longitud del rezago y ρ es el coeficiente de autocorrelación. La hipótesis nula sobre la que se basa este estadístico, es que cada autocorrelación es estadísticamente igual a cero. Finalmente, el modelo cuyos errores sean capaces de cumplir con las propiedades de tener media cero, varianza constante, no estar autocorrelacionados, encontrarse distribuidos en forma normal o ser ruido blanco, se puede seleccionar como el que mejor se adapta a los datos en su uso en el pronóstico.

4.3. EL CALCULO DEL PRONÓSTICO, EL ERROR DE PRONÓSTICO Y LA

VARIANZA DEL PRONÓSTICO Se recordará que el modelo de regresión lineal general en forma matricial se expresa como εβ += XY (4.15) donde Y es un vector columna de T observaciones de la variable dependiente, X es una matriz de T observaciones por k variables independientes, β es un vector k x 1 columnas de parámetros desconocidos y ε es un vector de Τ x 1 columnas de errores. En el modelo lineal general mostrado en (4.15) el vector de errores ε cumple con ),0( 2σε N≈ esta expresión indica que los errores se distribuyen como una normal con media cero y varianza constante. El estimado del modelo de la ecuación es eXY ˆˆ += β (4.16) donde Y es un vector columna de T observaciones de la variable dependiente, X es una matriz de T observaciones por k variables independientes, β es un vector k x 1 columnas

142 La función de autocorrelación parcial es el coeficiente de Γ−ty en una regresión lineal de ty sobre

1−ty ... Γ−ty .

154

de estimados del vector de parámetros desconocidos β y e es un vector columna de T x 1 errores estimados para cada observación. Se supone que e cumple con las mismas propiedades que ε, es decir, que los errores estimados se distribuyen como una normal con media cero y varianza constante. Si se mete el operador esperanza en la ecuación (4.16) se puede encontrar a la variable dependiente estimada por el modelo como sigue )ˆ(ˆ)( eEXYE += β (4.17) y como la media de los errores es igual a cero ( 0)ˆ( =eE ), la esperanza de la variable dependiente es YXYE ˆˆ)( == β (4.18) donde Y es la variable independiente estimada por el modelo y ( ) YXXX ′′= −1β . Si se quiere pronosticar a 1+TY dado un valor conocido de 1+TX y de β , entonces el pronóstico para la variable dependiente es βˆ

11 ++ = TT XY (4.19) donde 1+TX es un vector fila de 1 x k observaciones de las variables independientes en el periodo t+1 y β es un vector columna de k x 1. Como en (4.19) 1+TX es un vector fila de 1 x k y β es un vector columna de k x 1, 1

ˆ+TY es un escalar, por lo que con este modelo sólo

se tiene pronosticada una observación de la variable independiente. Ahora bien, si se supone que se conocen varias observaciones de la variable X en periodos posteriores (datos reales o pronosticados de X). Esto lleva a plantear la ecuación de pronóstico en forma general como β~ˆ XY = (4.20) donde Y es un pronóstico de Y en algún periodo fuera de la muestra para el cual el modelo fue estimado y X~ es un conjunto de observaciones para ese periodo. Conocido el pronóstico de Y y las observaciones reales de la variable dependiente Y~ , donde esta última variable es εβ ~~~ += XY (4.21) se pueden encontrar los errores de pronóstico, mediante la diferencia entre la variable dependiente pronosticada por el modelo (ecuación (4.20)) en periodos fuera de la muestra y la variable dependiente real (ecuación (4.21)) de la siguiente forma:

155

YYe ~ˆˆ −= (4.22) La ecuación (4.22) muestra que los errores en el modelo de regresión lineal, miden la diferencia entre las observaciones de la variable dependiente que resulta de estimar el modelo propuesto y las observaciones reales de la variable dependiente. Sustituyendo la ecuación (4.20) y (4.21) en (4.22), se tiene que el error de pronóstico es ββεβεβ ˆ~~~~~ˆ~ˆ XXXXe +−−=+−= (4.22´) y recordando que la variable dependiente población está definida como εβ += XY y los estimadores son ( ) YXXX ′′= −1β , los errores de pronóstico están dados como ( ) YXXXXXe ′′+−−= −1~~~ˆ βε ( ) )(~~~ˆ 1 εββε +′′+−−= − XXXXXXe ( ) ( ) εββε XXXXXXXXXXe ′′+′′+−−= −− 11 ~~~~ˆ y como se sabe que ( ) IXXXX =′′ −1 los errores de pronóstico se reducen a ( ) εββε XXXXXXe ′′++−−= −1~~~~ˆ ( ) εε XXXXe ′′+−= −1~~ˆ (4.23) y la varianza del error de pronóstico será la esperanza de este error al cuadrado, que se expresa como [ ]22 eEp =σ (4.24) al meter el operador esperanza en la ecuación (4.23), queda que la varianza del pronóstico es ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) XXXXXEXXXEXXXXEp ′′′′′+′′′−= −−− ~~~)(~2~ 11122 εεεεεσ (4.25) y como se supone que los errores no están autocorrelacionados y son homoscedásticos el valor esperado de los errores tendrá las siguientes propiedades: ( ) 22~ σε =E varianza constante ( ) 0~ =′εεE media cero ( ) IE 2σεε =′ matriz de varianzas y covarianzas igual a I2σ

Sustituyendo estos últimos valores en la ecuación (4.25) queda que la varianza del error de pronóstico es

156

( ) ( ) XXXXXIXXXp ′′′′+= −− ~~ 11222 σσσ

( ) XXXXp ′′+= − ~~ 1222 σσσ

( ) )~~1( 122 XXXXp ′′+= −σσ (4.26) Lo importante del error de pronóstico es que éste sea lo más pequeño posible o bien cuál valor de las variables independientes reales X~ minimizará a la varianza de pronóstico

2pσ . Esta pregunta se resuelve mediante un problema de minimización restringida,

utilizando multiplicadores Lagrangianos donde se minimiza a ( ) XXXX ′′ − ~1 sujeta a 1~

1 =X . Por tanto el Lagrangiano estará planteado como ( ) )1~(~~

11 −−′′= − XXXXXL λ (4.27)

donde λ es el multiplicador de Lagrange. Al diferenciar el Lagrangiano con respecto a 1

~X e igualarlo a cero queda que:

( ) 0

00..001

~2 1 =

−′′= − λXXXL

de donde se puede obtener a la matriz X ′~

( )

′=′

00..001

2~ XXX λ

o bien

157

( )

′=′

00..001

1~ XXT

X (4.28)

porque el multiplicador de Lagrange toma el valor de T2

=λ

Sustituyendo la ecuación (4.28) en (4.26), se tiene que la varianza mínima de pronóstico es

[ ] ( )( ) ( )T

XXXXXXT

mín p1

00...001

00...00111 122

′′′

+= −σσ

que al simplificar queda como

+=

+=

TTT

p111 2

222 σσσ (4.29)

Obtenida la varianza mínima del pronóstico, es importante mencionar las propiedades del error de pronóstico para saber cual es su distribución a) 0)~ˆ()ˆ( =−= YYEeE Esta propiedad dice que el pronóstico es insesgado b) 2)~ˆ()ˆ( σ=−= YYVareVar Esta propiedad afirma que, la dispersión del error del pronóstico es mínima, entre todos los pronósticos lineales insesgados o bien que el pronóstico es de mínima varianza. c) ),0(ˆ 2σNe ≈

158

El error de pronóstico está distribuido como una normal con media cero y varianza 2σ .

4.4. EVALUACIÓN DE UN PRONÓSTICO La mayoría de las medidas que se construyen para evaluar un pronóstico se basan en los intervalos de confianza, que se elaboran a partir de los valores estimados y reales de la variable endógena, de los errores de pronóstico YYe ~ˆˆ −= y en los errores porcentuales

YYYp ˆ

)~ˆ( −= . Actualmente existen otras medidas de evaluación de los pronósticos, por

medio del análisis de los errores de pronóstico, que conducen al concepto de pronóstico óptimo. 1.- El intervalo de confianza El intervalo de confianza del pronóstico se construye una vez conocido el dato real de la variable dependiente pronosticada por el modelo, el valor de la normal y la varianza mínima del pronóstico. En términos formales el intervalo es

ασσ αα −=

+≤≤− +++ 1ˆ~ˆ

211

21 ZYYZYP TTT (4.30)

donde P es el término que denota probabilidad, 1

ˆ+TY es la variable dependiente

pronosticada por el modelo a un paso fuera de la muestra, 1~

+TY es el valor real de la variable dependiente, Z es el valor de la normal, σ es la raíz cuadrada de la varianza, α es el grado de significancia y (1-α) es el nivel de confianza. Este intervalo de confianza es una prueba útil de confiabilidad del pronóstico, cuando se conoce el valor real de la variable dependiente. Cuando se conoce este valor se compara con el valor pronosticado. Si el valor de la variable dependiente real se encuentra dentro del intervalo de confianza el modelo es satisfactorio, pero si el modelo se encuentra fuera del intervalo, el modelo no tiene un buen desempeño. 2.- La varianza del error de pronóstico. Otra forma para evaluar el pronóstico es a través de la varianza del error de pronóstico, la cual se obtuvo en el inciso anterior y esta dada por

+=

+=

TTT

p111 2

222 σσσ

pero como no se conoce a σ , se puede calcular mediante un estimador insesgado y consistente el cual se conoce como la desviación estándar muestral

159

( )22 ˆ1 ∑ −−

= ttp YYkT

s (4.31)

Conocida la desviación estándar muestral se pueden calcular los intervalos de confianza con la distribución t de la siguiente forma:

ααα −=

+≤≤− +++ 1ˆˆˆ

211

21 pTTpT stYYstY (4.32)

donde ps es la raíz cuadrada de la desviación estándar muestral, 1

ˆ+TY es el valor de la

variable dependiente pronosticada por el modelo a un paso fuera de la muestra, t es el valor de la distribución t, α es el grado de significancia y (1-α) es el nivel de confianza. Es importante notar que mediante el intervalo de confianza, expresado en la ecuación (4.32), no se necesita conocer el valor real de la variable dependiente. El intervalo se construye con el valor de la variable dependiente pronosticada por el modelo. Construido dicho intervalo se puede concluir que tantas veces (como marque el grado de confianza) de cada 100, el verdadero valor de la variable dependiente estará contenida en él. 3.- El error promedio El error promedio se expresa como

( )∑=

−=T

ttt YY

Tep

1

~ˆ1 (4.33)

o en términos de los errores de pronóstico

∑=

=T

tteT

ep1

ˆ1 (4.33´)

donde ep es el error promedio, Y es el valor de la variable dependiente pronosticada por el modelo, Y~ es el valor real de la variable dependiente, T es el número de observaciones y te es el error de pronóstico. El estadístico mostrado en la ecuación 4.33 mide el sesgo entre

el pronóstico de la variable endógena y los valores reales o realizaciones de ésta. 4.- El error cuadrático promedio El error cuadrático promedio es el error promedio elevado al cuadrado

( )2

1

~ˆ1 ∑=

−=T

ttt YY

Tecp (4.34)

o en términos de los errores de pronóstico

160

∑=

=T

tteT

ecp1

2ˆ1 (4.34´)

Esta medida de evaluación de pronóstico ya se describió en los criterios de selección del modelo de pronóstico y se utiliza tanto para elegir los modelos como para evaluarlos. 5.- La raíz cuadrada media del error de pronóstico La raíz cuadrada media del error de pronóstico también se utiliza como forma de evaluar el pronóstico. Esta se define formalmente como

( )2

1

~ˆ1 ∑=

−=T

ttt YY

Trcep (4.35)

o en términos de los errores

∑=

=T

tteT

rcep1

21 (4.35´)

donde rcep es la raíz cuadrada del error de pronóstico, Y es el valor de la variable dependiente pronosticada por el modelo, Y~ es el valor real de la variable dependiente, T es el número de observaciones y “e” son los errores de pronóstico. Este estadístico mide la desviación de la variable dependiente pronosticada por el modelo de su curso en el tiempo. 6.- El error cuadrático promedio porcentual El error cuadrático promedio porcentual es

∑=

=T

ttpT

ecpp1

21 (4.36)

donde p es

YYYp ˆ

)~ˆ( −= o YYYp ~)~ˆ( −=

Este estadístico mide el porcentaje de sesgo entre el pronóstico de la variable endógena calculada por el modelo y las realizaciones de ésta. 7.- La raíz cuadrada del error cuadrático promedio porcentual La raíz cuadrada del error cuadrático promedio

161

∑=

=T

ttpT

rcecp1

21 (4.37)

Las dos medidas de evaluación de pronóstico de los incisos 5 y 7 son muy convenientes porque con ellas podemos obtener a la variable dependiente en sus unidades originales. 8.- El error absoluto promedio El error absoluto promedio es

∑=

=T

tteT

eap1

1 (4.38)

El error absoluto porcentual es la sumatoria de los errores, todos estos con signo positivo, entre el total de observaciones. 9.-El error absoluto promedio porcentual El error absoluto promedio porcentual es

∑=

=T

ttpT

eap1

1 (4.39)

Este estadístico mide el porcentaje de sesgo entre el pronóstico de la variable calculada por el modelo y sus realizaciones, todo ello con signo positivo y dividido por el número de observaciones. Es importante mencionar que a partir del error promedio y hasta el error absoluto promedio porcentual, son estadísticos individuales que miden la exactitud del pronóstico. Por lo general, estos estadísticos se comparan entre sí para evaluar la exactitud del pronóstico. Por ejemplo, los valores de los estadísticos promedio se comparan con los valores de los absolutos y estos a su vez con los valores de sus raíces cuadráticas. Sin embargo, dada la estructura de los estadísticos promedio y absolutos promedio, estos últimos son mayores que los primeros porque los errores positivos no se eliminan con los negativos como sucede en los estadísticos medios. Además, mientras que los estadísticos promedio y absoluto arrojan una medida de exactitud del pronóstico en unidades, los porcentuales la dan en variaciones. 10.- El coeficiente de desigualdad de Theil. Otro estadístico de evaluación del pronóstico es el coeficiente de desigualdad de Theil, el cual se define como

162

cdt =( )

( ) ( )∑∑

∑

==

=

+

−

T

tt

T

tt

T

ttt

YT

YT

YYT

1

2

1

2

1

2

~1ˆ1

~ˆ1

(4.40)

donde cdt es el coeficiente de distribución de Theil, Y es el valor de la variable dependiente pronosticada por el modelo, Y~ es el valor real de la variable dependiente y T es el número de observaciones. Como se puede observar en la ecuación (4.40) el numerador es la rcep, pero la escala del denominador es tal que el valor de este coeficiente toma valores entre cero y uno. Si cdt = 0 el valor de la variable dependiente estimada por el modelo y el valor real son iguales o bien el ajuste es perfecto ( tt YY ~ˆ = ). Si cdt = 1 el valor de la variable dependiente estimada por el modelo difiere por completo del valor real. En este caso el pronóstico no es bueno. Además, el coeficiente de Theil se puede descomponer en tres partes, las cuales proporcionan valiosos indicadores de evaluación del pronóstico. Tal descomposición está dada por

( ) ( ) ( ) ( )∑ −+−+−=− rprprptt YYYYT

σσρσσ ~ˆ12~ˆ~ˆ~ˆ1 22 (4.41)

donde pY y rY

~ son las medias de la variable pronosticada por el modelo y la variable real

respectivamente, Pσ y rσ~ son las desviaciones estándar de las series pY y rY~ ,

respectivamente, ρ es el coeficiente de correlación entre las variables pY y rY~ . La

ecuación (4.41) muestra que el coeficiente de desigualdad de Theil se descompone en un término de sesgo, en uno de varianza y otro de covarianza. Dada tal descomposición de la desigualdad de Theil, se pueden definir las tres proporciones como

( )( ) ( )2

2

~ˆ1

~ˆ

∑ −

−=

YYT

YYpst

(4.42)

( )( ) ( )2

2

~ˆ1~ˆ

∑ −

−=

YYTpv

t

σσ (4.43)

163

( )( ) ( )2~ˆ1

~ˆ12

∑ −

−=

YYTpc

t

σσρ (4.44)

donde ps es la proporción de sesgo, pv es la proporción de varianza y pc es la proporción de covarianza. La proporción de sesgo, mide la desviación entre la variable dependiente estimada por el modelo y la variable dependiente real. Esta proporción es un indicador del error sistemático, por lo que se esperaría que el valor de la proporción de sesgo fuera cero. Un valor por arriba de 0.1 o 0.2 significaría que hay un sesgo sistemático, así que es necesario una revisión del modelo. La proporción de la varianza indica, la capacidad del modelo para replicar el grado de variabilidad en la variable de interés. Si la proporción de la varianza es grande, significa que la serie real ha fluctuado en forma considerable, mientras que la serie simulada fluctúa poco o bien quiere decir que, la serie real fluctúa poco mientras que la serie simulada lo hace en mayor medida. Al igual que el valor de la proporción de sesgo, el valor de la proporción de la varianza se espera se encuentre entre 0.1 o 0.2 porque de esta manera la serie simulada y la real tendrán una variabilidad muy parecida. La proporción de la covarianza, mide el error no sistemático. Este error es el que resulta después que se ha explicado las desviaciones de los valores promedio, es por ello que no es tan problemática como las proporciones precedentes, sin embargo no deja de ser importante. El valor de esta proporción debe ser igual a uno o muy próximo a uno ya que se espera que las predicciones se correlacionen a la perfección con los resultados reales. 11.- Los pronósticos óptimos Los anteriores estadísticos han sido de uso común en la evaluación de los pronósticos . Sin embargo, las investigaciones más recientes recomiendan realizar el análisis de los errores de pronóstico partiendo de las propiedades de un pronóstico óptimo. Ver por ejemplo a Francis Diebold (1999) y (1995); Scott Armstrong y Rober Fides (1995) y Clive Granger (1984). Estos autores definen a un pronóstico óptimo como aquél que minimiza la pérdida esperada o aquél con el promedio de pérdida menor. En términos formales el pronóstico óptimo se expresa como ( )ΩYE ˆ donde E es el operador esperanza o el valor esperado, Y es el valor futuro de la serie que se pronostica y Ω es el conjunto de información disponible Lo que dice esta expresión es que el pronóstico óptimo es el valor esperado del valor futuro de la serie condicionada al conjunto de información.

164

Las propiedades que deben cumplir estos pronósticos óptimos son las siguientes: 1.- Los pronósticos óptimos son insesgados. Si el pronóstico óptimo cumple con esta condición de insesgamiento, entonces el error de pronóstico tiene media cero. Si se define al error de pronóstico como ( )YYe ~ˆˆ −= (4.45) la propiedad de insesgamiento sería [ ] 0~ˆ)ˆ( =−= YYeE (4.46) Para probar esta propiedad se recomienda llevar a cabo una regresión de los errores de pronóstico contra una constante y verificar a través del estadístico t si dicha constante es estadísticamente igual a cero. 2.- Los pronósticos óptimos a un periodo fuera de la muestra tienen errores que son ruido blanco. Se recordará que una serie de tiempo que es ruido blanco, tiene media cero, varianza constante y sus autocorrelaciones son cero. De esta forma la propiedad de que los errores de pronóstico sean ruido blanco se expresa mediante ( )2,0ˆ σNe ≈

Para probar esta propiedad se recomienda realizar una regresión de los errores de pronóstico contra una constante y analizar sus autocorrelaciones muestrales y autocorrelaciones parciales, si estas no tienen picos que salgan de las bandas del 95.0% de confianza es un buen indicador de que los errores cumplen con la propiedad de ser ruido blanco. Además, verificar si no hay autocorrelación en los errores de pronóstico por medio del estadístico DW, h de DW o por medio de la prueba Breusch-Godfrey. 3.- Los pronósticos óptimos posen errores para varias etapas después del periodo pronosticado que tienen una estructura MA. Donde MA significa modelos de promedios móviles, los cuales suponen que una serie de tiempo es generada por una suma finita ponderada de choques aleatorios independientes llamados tε . La serie generada mediante este tipo de procesos se expresa como ( ) t

qqe εθθβθθβ ....1ˆ 2

2−−= (4.47) y h es el número de etapas de pronóstico fuera de la muestra. Esta propiedad de los pronósticos óptimos se pueden probar haciendo una regresión de los errores de pronóstico contra una constante y sobre q términos MA para q > (h-1). Después se prueba que los coeficientes de estos términos q > (h-1) más allá de la demora (h-1) sean estadísticamente iguales a cero.

165

4.- Los pronósticos óptimos tienen varianzas que no son decrecientes en el periodo de pronóstico. Es importante revisar que la varianza de pronóstico no decrezca en el periodo de pronóstico para considerarlo como un pronóstico óptimo. Para probar si los errores de pronóstico cumplen con esta propiedad, se recomienda realizar una gráfica de los errores contra el tiempo y verificar si estos fluctúan en un eje paralelo al eje X. 5.- La no pronosticabilidad de los errores es una de las propiedades más importantes de los pronósticos óptimos y se considera que esta engloba a las anteriores. Esta propiedad utiliza una mayor información y se amplia a varios conjuntos de información, es por ello que para probarla se pueden hacer regresiones de los errores de pronóstico sobre las variables independientes del modelo o bien sobre la variable endógena pronosticada. Además, también se pueden hacer regresiones de las realizaciones de la variable endógena sobre la variable endógena pronosticada. Las regresiones de los errores de pronóstico sobre las variables independientes es

∑−

=+ ++=

1

10ˆ

k

ititiht uxe αα (4.48)

La propiedad de la no predictibilidad en los errores requiere que los coeficientes α sean iguales a cero La regresión de los errores de pronóstico sobre la variable endógena pronosticada es ththt uye ++= ++ ˆˆ 10 αα (4.49) La propiedad de no predictibilidad de los errores de pronóstico requiere que 00 =α y

01 =α Si los errores de pronóstico están autocorrelacionados de manera seriada la regresión conveniente para probar la no predictibiliddad es ththt uyy ++= ++ ˆ~

10 αα (4.50) donde hty +

~ son las realizaciones de la variable endógena y hty +ˆ es el pronóstico de la variable endógena. A este tipo de regresiones de las realizaciones de la variable endógena sobre su pronóstico se le conoce como Micer-Zarnowitz. Esta regresión requiere que

00 =β y 11 =β .

166

4.5. SELECCIÓN DEL MODELO DE PREDICCIÓN DEL TIPO DE CAMBIO

SPOT PARA LA ECONOMÍA MEXICANA A partir de la estimación de los cuatro modelos del tipo de cambio spot cuyos resultados se encuentran en la última parte del capítulo III de esta tesis y con base en los criterios de selección estudiados en los párrafos precedentes de este capítulo, se eligirá el modelo de corto plazo del tipo de cambio spot que para la economía mexicana resulte el mejor para su uso en el pronóstico durante 1995-2001. Para poder elegir al modelo, se calculan los estadísticos mencionados como el error cuadrático promedio, el error cuadrático promedio corregido por los grados de libertad, los criterios de Akaike y Schwarz, más las pruebas recomendadas en la etapa de verificación de la metodología de Box-Jenkins para saber si los errores del modelo cumplen con la propiedad de ser ruido blanco. 4.5.1. Presentación de los modelos alternativos Aunque la estimación de los modelos de corto plazo del tipo de cambio spot se realizó en el capítulo III, se mencionarán los cuatro modelos alternativos que entran en competencia en la selección para su uso en el pronóstico. Con el fin de identificar a cada modelo de forma sencilla y clara, en este capítulo los modelos estimados en el capítulo anterior recibirán los siguientes nombres: Modelo A El modelo estimado con ordenada al origen y las variables que arrojó la prueba de exogeneidad, los dos rezagos de la variable dependiente tomadas como explicativas, la variable dicótoma y el ajuste al equilibrio de largo plazo.

1554131210 −−− ++++++= ttttttt DGDGDEDCDBDBDS βββββββ ++++++ −−− 11110198276 tttttt DNDNDLDLDJDJ ββββββ (4.51)

ttttt uZRDSDS ++++ −−− 11514213112 ββββ Modelo B El modelo estimado sin ordenada al origen, la variables que arrojó la prueba de exogeneidad, los rezagos de la variable dependiente tomadas como explicativas, la variable dicótoma y el ajuste al equilibrio de largo plazo.

155413121 −−− +++++= ttttttt DGDGDEDCDBDBDS ββββββ ++++++ −−− 11110198276 tttttt DNDNDLDLDJDJ ββββββ (4.52)

ttttt uZRDSDS ++++ −−− 11514213112 ββββ

167

Modelo C El modelo estimado sin ordenada al origen y eliminando a las variables no significativas del modelo anterior.

15431211 −−− ++++= tttttt DGDGDEDCDBDS βββββ (4.53) tttttt uZDSDNDNDJ +++++ −−−− 1102918726 βββββ Modelo D El modelo C estimado excluyendo las variables estadísticamente no significativas

165143211 −−− +++++= ttttttt DNDNDGDGDEDCDS βββββββ

ttt uZDS +++ −− 1827 ββ (4.54) 4.5.2. Resultados de las pruebas de selección del modelo En esta sección se elegirá al modelo de tipo de cambio spot que mejor se ajuste a los datos para su uso en el pronóstico, para poder seleccionar al mejor modelo del tipo de cambio spot, dentro de los cuatro modelos estimados en el capítulo anterior, se utilizaran los criterios de selección vistos en el apartado 4.2. 1.- El error cuadrático promedio

El primer estadístico que se calculó fue el T

eecp

T

tt∑

== 1

2

. Según los resultados de la tabla

4.1, el ecp del modelo A es el mínimo tanto en el periodo de la muestra (0.0002518) como a un paso fuera de ésta (0.0002499).

CUADRO 4.1 EL ERROR CUADRÁTICO PROMEDIO

Periodo Modelo A Modelo B Modelo C Modelo D Muestra 0.0002518 0.0002883 0.0003531 0.0003696A un paso fuera de la muestra 0.0002499 0.0002858

0.0003494 0.0003664

2.- El error cuadrático promedio corregido por los grados de libertad El segundo estadístico que se calculó fue el error cuadrático corregido por los grados de

libertad kT

eecpc

T

tt

−=∑=1

2ˆ. Como se observa en el cuadro 4.1 este estadístico es mayor que el

ecp, porque al tomar en cuenta el número de coeficientes a estimar, el denominador de éste

168

se reduce. Sin embargo, dada su estructura, el valor de este estadístico aumenta a medida que tenemos menos variables explicativas en el modelo o bien menos parámetros a estimar, por lo que según los resultados del cuadro 4.2, el modelo que minimiza el ecpc es el modelo A tanto en el periodo de la muestra como a un paso fuera de ésta.

CUADRO 4.2 EL ERROR CUADRÁTICO PROMEDIO CORREGIDO POR LOS GRADOS DE LIBERTAD

Periodo Modelo A Modelo B Modelo C Modelo D Muestra 0.0003166 0.0003572 0.0004014 0.000409A un paso fuera de la muestra

0.0003133 0.0003531 0.0003963 0.000405

3.- Los criterios de Akaike y de Schwarz Cuando se utilizan a los criterios que penalizan la varianza del error de predicción se encuentra que el modelo que podría ser elegido para su uso en el pronóstico cambia. En el cuadro 4.3 se presentan los resultados de los criterios de Akaike y Schwarz para el periodo de la muestra y a un paso fuera de ésta. En este cuadro se observa, que el criterio de Akaike del modelo C tiene el valor más pequeño (-4.869898) comparado con el que se obtiene en el resto de los modelos y el modelo A, por el contrario posé el mayor valor. Según este resultado, el modelo que muestra la varianza del error de pronóstico mínima sería el modelo C aunque no hay mucha diferencia entre los valores del criterio de Akaike de este modelo y los que muestra el modelo 4, tanto en el periodo de la muestra como a un paso fuera de ésta. Por el contrario, el valor del criterio de Schwarz marca una varianza del error de pronóstico mínima para el modelo B, porque los valores de este criterio son los más pequeños comparados con los que se obtienen con el resto de los modelos tanto en el periodo muestral como a un paso fuera de ésta (ver cuadro 4.3).

CUADRO 4.3 CRITERIO DE AKAIKE Y SCHWARZ

Modelo A Modelo B Modelo C Modelo D Periodo Akaike Schwarz Akaike Schwarz Akaike Schwarz Akaike Schwarz Muestra -5.039257 -4.543832 -4.927863 -4.461581 -4.869898 -4.578471 -4.872321 -4.639180 A un paso fuera de la muestra

-5.051717 -4.559766 -4.941118 -4.478105 -4.883169 -4.593786 -4.883208 -4.651701

4.- La etapa de verificación de los modelos Siguiendo la metodología de Box-Jenkins en su etapa de verificación del modelo para su uso en el pronóstico, se graficaron los errores de cada modelo contra el tiempo para observar si estos tienen media cero y varianza constante. Además, se probó autocorrelación entre los errores por medio de la prueba Breusch-Godfrey y se realizó la prueba de normalidad donde se obtuvo el valor de la simetría, kurtosis y el valor del estadístico Jarque-Bera para detectar si los errores del modelo de corto plazo del tipo de cambio spot

169

cumplen con el supuesto de normalidad. También se realizó el análisis de las autocorrelaciones muestrales y de las autocorrelaciones parciales, para probar si los modelos cumplían con la propiedad de ser ruido blanco, propiedad que en realidad engloba a las anteriores. Según se puede observar en las gráficas 4.1, 4.2, 4.3 y 4.4 de los errores de cada uno de los modelos de corto plazo del tipo de cambio spot contra el tiempo, estos se comportan de manera similar en los cuatro modelos. En las cuatro gráficas, hay errores que se salen de las bandas, pero en general los datos de los errores de cada modelo fluctúan alrededor del cero y la varianza es constante porque las bandas son paralelas al eje X.

GRÁFICA 4.1 LOS ERRORES DEL MODELO A EN EL TIEMPO

(1995-2001)

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

96 97 98 99 00 01

DLTCS Residuals

GRÁFICA 4.2

LOS ERRORES DEL MODELO B EN EL TIEMPO (1995-2001)

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

96 97 98 99 00 01

DLTCS Residuals

GRÁFICA 4.3

LOS ERRORES DEL MODELO C EN EL TIEMPO (1995-2001)

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

96 97 98 99 00 01

DLTCS Residuals

GRÁFICA 4.4

LOS ERRORES DEL MODELO D EN EL TIEMPO (1995-20019

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

96 97 98 99 00 01

DLTCS Residuals

170

Aunque las gráficas de los errores contra el tiempo parecen muy similares entre cada uno de los modelos, la tabla que arroja la prueba de normalidad proporciona el dato exacto de la media de los errores de cada modelo, con la cual se puede verificar qué modelo posé errores con media cero. Según los datos mostrados en las tablas 4.1, 4.2, 4.3 y 4.4, el modelo que tiene una media más cercana a cero es el modelo A. Las pruebas de autocorrelación en los errores de los modelos de corto plazo del tipo de cambio spot, se llevaron a cabo mediante el estadístico Breusch-Godfrey. Según los resultados de esta prueba que se observa en el cuadro 4.4, se puede decir que no existen problemas de autocorrelación en los errores en ninguno de los modelos porque el valor de la probabilidad del estadístico F se encuentra en la zona de aceptación de la hipótesis nula de no autocorrelación en los errores.

CUADRO 4.4 PRUEBA DE AUTOCORRELACIÓN EN LOS ERRORES

Breusch-Godfrey Modelo A Modelo B Modelo C Modelo D Estadístico F 0.766772 0.682423 1.188817 0.511764Probabilidad 0.468729 0.508974 0.310570 0.601572 Las pruebas de normalidad en los residuos de la regresión de los modelos alternativos del tipo de cambio spot a corto plazo, arrojan los valores de simetría, kurtosis, el valor del estadístico Jarque-Bera y la probabilidad de este estadístico entre otras medidas más. Se recordará que para que una variable se distribuye como una normal, el valor de la simetría debe ser igual a cero, el de la kurtosis igual a tres y el valor de la probabilidad del estadístico Jarque-Bera debe ser mayor a 0.05. Según se puede observar en las tablas 4.1, 4.4, 4.3 y 4.4, la simetría en los cuatro modelos es cercana a cero pero la kurtosis se aleja de tres, aunque la kurtosis más cercana a tres, se presenta en la distribución de los errores del modelo B (2.795). Sin embargo, el valor de la probabilidad del estadístico Jarque-Bera está indicando que todos los modelos tienen residuos que se distribuyen de forma normal, ya que este valor se encuentra dentro de la zona de no rechazo de la hipótesis nula de normalidad o bien es mayor 0.05.

171

TABLA 4.1

PRUEBA DE NORMALIDAD EN LOS ERRORES MODELO A

0

2

4

6

8

10

12

-0.025 0.000 0.025

Series: RESID1Sample 1995:02 2001.08Observations 83

Mean 5.32E-17Median 0.001737Maximum 0.046571Minimum -0.035151Std. Dev. 0.015965Skewness 0.118730Kurtosis 3.336686



MODELO B

0

2

4

6

8

-0.025 0.000 0.025

Series: RESID2Sample 1995:02 2001:08Observations 83

Mean 0.003379Median 0.004229Maximum 0.046185Minimum -0.036897Std. Dev. 0.016743Skewness -0.105118Kurtosis 2.795514


172


MODELO C

0

2

4

6

8

10

12

-0.025 0.000 0.025 0.050


Mean 0.006943Median 0.008233Maximum 0.053064Minimum -0.027323Std. Dev. 0.017568Skewness 0.079562Kurtosis 2.665767



MODELO D

0

2

4

6

8

10

-0.025 0.000 0.025 0.050


Mean 0.006825Median 0.008313Maximum 0.056571Minimum -0.029433Std. Dev. 0.018083Skewness 0.120706Kurtosis 2.755638


Con el fin de verificar si los errores cumplen con la propiedad de ser ruido blanco, se analizan las autocorrelaciones y las aucorrelaciones parciales de la regresión de los residuos de cada uno de los modelos sobre una constante. Los resultados de las autocorrelaciones y de las autocorrelaciones parciales de los cuatro modelos se muestran en la tablas 1, 2, 3 y 4, los cuales se encuentran en el anexo de esta tesis, en ellas se puede

173

observar que de las 36 autocorrelaciones calculadas pocas son estadísticamente significativas según los resultados de los valores de la probabilidad del estadístico Q y de los picos que salen de las bandas del 5.0% de significancia. El modelo A muestra significancia estadística en la autocorrelación número 4, 6, 16, y 18 tanto en el valor de la probabilidad del estadístico Q como por los picos que salen de las bandas. El modelo B muestra la autocorrelación 6, 16 y 28 como estadísticamente significativa. El modelo C y D muestran un mayor número de autocorrelaciones estadísticamente significativas dado que el valor de la probabilidad del estadístico Q es menor que el 5.0% de significancia. Según los resultados de la significancia estadística de las autocorrelaciones de los diferentes modelos, se puede decir que los modelos que más se aproxima a cumplir con la propiedad de que sus errores sean ruido blanco, son los modelos A y B. Por último, al analizar cada uno de los resultados de las pruebas de selección precedentes, incluyendo las que se marcan en la etapa de verificación de la metodología Box-Jenkins, para orientar la decisión por el mejor modelo para su uso en el pronóstico, se puede concluir que los errores del modelo B cumple con un mayor número de propiedades. Esta decisión se llevó a cabo tomando en cuenta los valores del criterio de Schwarz, los resultados de la prueba de normalidad y la etapa de verificación de la metodología Box-Jenkins. El modelo B del tipo de cambio spot a corto plazo, tiene el valor del criterio de Schwarz más pequeño comparado con los valores del mismo criterio de los otros modelos y del criterio de Akaike de los cuatro modelos, tanto en el periodo de la muestra como a un paso fuera de ésta. El porcentaje de confianza de la prueba de normalidad en los errores es mayor en el modelo B que en el resto de los modelos y finalmente los errores de este modelo son los que más se aproximan a cumplir con la propiedad de ser ruido blanco. 4.6. RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN DEL PRONÓSTICO Después de haber elegido al modelo B del tipo de cambio spot como el que mejor se ajusta a los datos para su uso en el pronóstico, en esta sección se evaluará cuál es su desempeño en el proceso mismo de la predicción. Para realizar esta evaluación, se lleva a cabo una inspección gráfica del comportamiento de las variaciones del tipo de cambio spot pronosticado por el modelo y de sus realizaciones, después se calculan y comparan los estadísticos que en la sección 4.4 se recomiendan como los más utilizados para la evaluación de los pronósticos y finalmente se evalúa si el pronóstico del tipo de cambio spot cumple con la propiedad de ser óptimo. 1.- Evaluación gráfica del pronóstico Según se puede observar en la gráfica 4.5, el pronóstico de las diferencias del tipo de cambio spot, tanto en el periodo de la muestra como fuera de ella tuvo un buen desempeño. El comportamiento de la diferencia del logaritmo del tipo de cambio spot estimado y pronosticado por el modelo de enero de 1995 a junio de 2004, es muy similar al comportamiento que mostraron las realizaciones de este. En la gráfica 4.6 se puede ver con mayor claridad, el desempeño del pronóstico a 22 etapas fuera de la muestra. En esta gráfica se observa con línea continua los datos reales del

174

tipo de cambio spot, mientras que con línea punteada el pronóstico de esta variable. En ella se nota que cuando la diferencia del logaritmo del tipo de cambio real disminuye, su pronóstico disminuye aún más. Además también se observa, que los movimientos de la variable pronosticada ocurren antes, en algunos periodos, y después, en otros periodos, de las variaciones de la variables reales.

GRÁFICA 4.5 COMPORTAMIENTO DEL TIPO DE CAMBIO SPOT ( REALIZACIONES, SIMULACIÓN HISTÓRICA Y

PRONÓSTICO) (1995-2003)

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

95 96 97 98 99 00 01 02 03

DLTCS DLTCSF

GRÁFICA 4.6

COMPORTAMIENTO DEL TIPO DE CAMBIO SPOT (REALIZACIONES Y PRONÓSTICO)

(2001.09-2003.06)

-0.06

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

01:10 02:01 02:04 02:07 02:10 03:01 03:04

DLTCS DLTCSF

2.- Los intervalos de confianza Una forma de evaluar al pronóstico es a través de la construcción de los intervalos de confianza. Cuando el valor de la variable dependiente real se conoce, se verifica si ésta se encuentra en el intervalo de confianza, si esto sucede el pronóstico se puede considerar como satisfactorio. Cuando el valor de la variable dependiente real no se conoce, se puede decir que dentro de ese intervalo, 95 veces de cada 100, el valor de la variable dependiente real estará contenida entre los dos valores que se obtienen al construir el intervalo de confianza al 5.0% de significancia. Al construir el intervalo de confianza, mediante el valor pronosticado del tipo de cambio spot y el valor de la distribución t, para el 95.0% de confianza multiplicado por la desviación estándar muestral, se puede observar en el cuadro 4.5 que dentro de cada uno de los intervalos de confianza, durante el periodo del pronóstico, se encuentra el dato de las realizaciones del tipo de cambio spot, por lo que se puede concluir que a través de este estadístico, el modelo propuesto para explicar el tipo de cambio spot para la economía es satisfactorio.

175

CUADRO 4.5 INTERVALOS DE CONFIANZA

(2001.09-2003.06) Periodo Y

2ˆ ασ t

2ˆˆ ασ tY

+

− Y~

2001.09 0.01839691 0.0374214 0.05581831 0.03456528 -0.0374214 -0.01902449

2001.10 -0.03898993 0.0374214 -0.00156853 -0.02969251 -0.0374214 -0.07641133

2001.11 -0.01244532 0.0374214 0.02497608 0.00458037 -0.0374214 -0.04986672

2001.12 -0.0052178 0.0374214 0.03220360 -0.01157208 -0.0374214 -0.04263920

2002.01 0.00355977 0.0374214 0.04098117 -0.00206893 -0.0374214 -0.03386163

2002.02 0.01012333 0.0374214 0.04754473 -0.00754968 -0.0374214 -0.02729807

2002.03 -0.02995321 0.0374214 0.00746819 -0.00838209 -0.0374214 -0.06737461

2002.04 0.03167446 0.0374214 0.06909586 0.03573654 -0.0374214 -0.00574694

2002.05 0.03044403 0.0374214 0.06786543 0.03672062 -0.0374214 -0.00697737

2002.06 0.03833636 0.0374214 0.07575776 0.02567829 -0.0374214 0.00091496

2002.07 -0.01080289 0.0374214 0.02661851 -0.02284943 -0.0374214 -0.04822429

2002.08 -0.01723365 0.0374214 0.02018775 0.01963141 -0.0374214 -0.05465505

2002.09 0.04184762 0.0374214 0.07926902 0.02653836 -0.0374214 0.00442622

2002.10 -0.01188337 0.0374214 0.02553803 0.00098039 -0.0374214 -0.04930477

2002.11 -0.00639879 0.0374214 0.03102261 -0.00648842 -0.0374214 -0.04382019

2002.12 -0.00881501 0.0374214 0.02860639 0.03116908 -0.0374214 -0.04623641

2003.01 0.04335215 0.0374214 0.08077355 0.04349528 -0.0374214 0.00593075

2003.02 -0.00821626 0.0374214 0.02920514 0.00893026 -0.0374214 -0.04563766

2003.03 -0.01465129 0.0374214 0.02277011 -0.02600891 -0.0374214 -0.05207269

2003.04 -0.04944463 0.0374214 -0.01202323 -0.04134587 -0.0374214 -0.08686603

2003.05 -0.01771364 0.0374214 0.01970776 0.00145455 -0.0374214 -0.05513504

2003.06 -0.02209177 0.0374214 0.01532963 0.00868312 -0.0374214 -0.05951317

176

Este cuadro fue construido con los siguientes datos:

i) La observación del la diferencia del logaritmo del tipo de cambio spot pronosticada por el modelo.

ii) La desviación estandar muestral. Este valor se obtuvo de la suma de los cuadrados de los residuos de la regresión del modelo B, elegido para su uso en el pronóstico, dividido entre los grados de libertad.

iii) El estadístico t de tablas correspondiente a los grados de libertad del modelo propuesto y a un nivel de significancia del 5.0%.

3.- El error promedio El error promedio es un estadístico muy útil para medir el sesgo entre el pronóstico de la variable endógena y sus valores reales. El valor de este estadístico para el modelo de pronóstico del tipo de cambio spot fue el siguiente:

00163.0ˆ1

1

== ∑=

T

tteT

ep

con T = 22 etapas fuera de la muestra Según el valor de este estadístico hay un sesgo promedio entre la diferencia del logaritmo del tipo de cambio spot y sus valores reales de 0.0016 unidades. Este valor en realidad, indica que la desviación entre las dos variables es muy pequeña y que se puede considerar al pronóstico del tipo de cambio spot como satisfactorio. 4.- El error cuadrático promedio El error cuadrático promedio, es otro estadístico que se utiliza para evaluar el pronóstico. Este estadístico mide el error de simulación entre la variable dependiente pronosticada por el modelo y sus valores reales. El valor de este estadístico, para el modelo de pronóstico del tipo de cambio spot fue el siguiente:

00025.0ˆ1

1

2 == ∑=

T

tteT

ecp

con T = 22 etapas fuera de la muestra Según el valor que se obtuvo de este estadístico, hay un error de simulación de 0.0002 unidades entre la diferencia del logaritmo del tipo de cambio spot y sus valores reales. Como puede notarse, el error cuadrático promedio de simulación es más pequeño que el error promedio. Esto indica que al elevar al cuadrado los errores se vuelven todos positivos y aún así el error de simulación mejora, es decir, se hace más pequeño, lo cual es un buen indicador de que el modelo de pronóstico del tipo de cambio es satisfactorio.

177

5.- La raíz cuadrada del error de pronóstico La raíz cuadrada del error de pronóstico, se utiliza para medir la desviación de la variable dependiente pronosticada por el modelo de su curso en el tiempo. El valor de este estadístico, para el modelo de pronóstico del tipo de cambio spot, se obtuvo de la siguiente forma:

01599.0ˆ1

1

2 == ∑=

T

tteT

rcep

Según este valor, la diferencia del logaritmo del tipo de cambio spot estimado por el modelo se desvía de su curso en el tiempo en 0.016 unidades. Es importante notar, que al redondear el valor de este estadístico resultó ser mayor al valor del error promedio y a la raíz cuadrada del error de pronóstico (como era de esperarse porque es un decimal). Estos resultados indican que el error de pronóstico no varía en forma significativa entre un estadístico y el otro y que estos a su vez son pequeños por lo que se puede considerar que también a través de este estadístico el modelo del tipo de cambio spot es satisfactorio. 6.- El error cuadrático promedio porcentual. El error cuadrático promedio porcentual, es otro estadístico que mide la exactitud de un pronóstico. Este estadístico se diferencia de los tres anteriores, porque el error de pronóstico está medido en términos porcentuales lo cual evita el manejo de las unidades. El valor que se obtuvo de este estadístico para el modelo de pronóstico del tipo de cambio spot fue el siguiente:

24.2411

2 == ∑=

T

ttpT

ecpp

Este valor indica que hay una variación promedio entre la diferencia del logaritmo del tipo de cambio spot pronosticado por el modelo y sus valores reales de 24.24% durante el periodo del pronóstico. 7.- La raíz cuadrada del error cuadrático promedio porcentual La raíz cuadrada del error cuadrático promedio porcentual del pronóstico del tipo de cambio spot, tuvo el siguiente valor:

9237.411

2 == ∑=

T

ttpT

rcepp

Este valor indica que la variación promedio entre la diferencia del logaritmo del tipo de cambio spot y de sus realizaciones fue de 4.92%.

178

8.- El error absoluto promedio El error absoluto promedio es otra medida de exactitud del pronóstico que indica la desviación de la variable dependiente pronosticada por el modelo de su valor real. A diferencia del error promedio, el error absoluto promedio elimina el problema de que los errores positivos se cancelen con los negativos porque sólo toma en cuenta su valor absoluto, por lo que el valor de este estadístico es en general mayor al promedio. El valor de este estadístico para el modelo de pronóstico del tipo de cambio spot fue el siguiente:

01405.011

== ∑=

T

tteT

eap

En valor de este estadístico indica que la diferencia del logaritmo del tipo de cambio spot pronosticado por el modelo se desvía de su valor real en 0.014 unidades. Aunque el valor de este estadístico es mayor al error promedio y a al error cuadrático promedio, resultó ser menor a la raíz del error cuadrática promedio, lo cual indica que el modelo de pronóstico propuesto para el tipo de cambio spot es satisfactorio. 9.- El error absoluto promedio porcentual El error absoluto promedio porcentual, mide la variación promedio en términos absolutos entre la variable dependiente pronosticada por el modelo y sus realizaciones. El valor de este estadístico para el modelo del tipo de cambio spot fue el siguiente:

2168.111

== ∑=

T

ttpT

eap

Como se puede observar, este valor indica que en promedio la variación porcentual entre el tipo de cambio spot pronosticado por el modelo y el tipo de cambio real fue de 1.22%. Si se comparan los tres estadísticos promedios porcentuales, se observa que el error absoluto promedio es el menor (1.22%) y no muy alejado de este se encuentra el valor de la raíz cuadrada del error cuadrático promedio porcentual (4.92%), los cuales a su vez son pequeños en una escala del 0.0% al 100.0%, por lo que se puede decir que el pronóstico del tipo de cambio spot es satisfactorio. 10.- El coeficiente de desigualdad de Theil El coeficiente de desigualdad de Theil, se calculó después de llevar a cabo el pronóstico del modelo del tipo de cambio spot, para la economía mexicana en veintidós periodos fuera de la muestra. Como se puede observar en la tabla 4.9, el valor global del coeficiente de desigualdad de Theil es de 0.261 o bien de 26.1%. Este valor indica que, aunque no hay un ajuste perfecto del modelo de pronóstico del tipo de cambio spot, el desempeño de este es satisfactorio, porque se evalúa en una escala de 0 a 1 y entre más cercano a cero es mejor. Este valor también muestra que hay una desviación global entre el tipo de cambio spot pronosticado por el modelo y sus realizaciones del 26.1%. Es importante notar que, esta

179

desviación porcentual es muy parecida a la que arroja el error promedio porcentual que también mide desviaciones.

TABLA 4.5 COEFICIENTE DE DESIGUALDAD DE THEIL

(1995-2003)

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

96 97 98 99 00 01 02 03

DLTCSF ± 2 S.E.

Forecast: DLTCSFActual: DLTCSSample: 1995:02 2003:06Include observations: 101

Root Mean S. E. 0.017816Mean Absolute Error 0.014613Mean Abs. P. E 261.5629Theil I. C. 0.261460 Bias Proport 0.057717 Variance Proport 0.031638 Covariance Proport 0.910646

Como se mencionó en el inciso 4.4, el coeficiente de desigualdad de Theil se puede dividir en la proporción de sesgo, en la proporción de varianza y en la proporción de covarianza. Como se puede observar en la tabla 4.9, la proporción de sesgo toma un valor de 0.0577 o en términos porcentuales de 5.77%. Este valor indica que hay un error sistemático o una desviación promedio entre el tipo de cambio spot pronosticado por el modelo y su valor real del 5.77%. Aunque la proporción de sesgo, marca un error sistemático entre el tipo de cambio spot pronosticado por el modelo y sus realizaciones este valor se encuentra entre el rango recomendable (menor a 0.1). El valor de la proporción de varianza fue de 0.316 o bien en términos porcentuales de 3.16%. Este valor pequeño en la proporción de la varianza, indica que el tipo de cambio spot pronosticado por el modelo es capaz de replicar las variaciones de sus realizaciones. Además, la proporción de covarianza tuvo un valor de 0.91064 o en términos porcentuales de 91.02%, lo cual indica que el error no sistemático o el error después de haber explicado las desviaciones entre el promedio del tipo de cambio spot pronosticado por modelo y sus realizaciones es cercano a uno, valor que es aceptable para concluir que el modelo de pronóstico es satisfactorio. 11.- Resultados de la evaluación del modelo por medio del concepto de pronóstico óptimo a.- ¿El pronóstico de tipo de cambio spot es insesgado? Para probar si el pronóstico del tipo de cambio cumple con la propiedad de ser un pronóstico insesgado, se realizó una regresión de los residuos del modelo del tipo de cambio spot, a un paso fuera de la muestra, sobre una constante y se verificó si esta constante era estadísticamente significativa. Los resultados de esa regresión, se pueden observar en el cuadro 4.5. En este cuadro se muestra que el coeficiente de la constante no es

180

estadísticamente significativo, porque el valor de la probabilidad del estadístico t es mayor que 0.05, por lo que se puede decir que el pronóstico del tipo de cambio spot si cumple con la propiedad de ser un pronóstico insesgado.

CUADRO 4.6 PRUEBA DE INSESGAMIENTO

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.48E-19 0.001846 1.34E-16 0.98700

R-squared 0.000000 Mean dependent var 2.48E-19Adjusted R-squared 0.000000 S.D. dependent var 0.016916S.E. of regression 0.016916 Akaike info criterion -5.309305Sum squared resid 0.023750 Schwarz criterion -5.280367Log likelihood 223.9908 Durbin-Watson stat 2.196639

b.- ¿Los errores del pronóstico del tipo de cambio spot son ruido blanco? Para probar esta condición se realizó una regresión, a un paso fuera de la muestra, de los errores de pronóstico sobre una constante. De esta regresión se obtuvieron las autocorrelaciones muestrales y las autocorrelaciones parciales y se verificó si alguna de ellas era estadísticamente significativa o bien si éstas tienen picos que se salgan de las bandas del 0.05% de significancia, se recordará que esta prueba exige la no significancia estadística de las autocorrelaciones muestrales y las autocorrelaciones parciales. En la tabla 5 que se encuentra en el anexo de esta tesis se puede observar que, las autocorrelaciones muestrales y las autocorrelaciones parciales que se salen de las bandas del 5.0% de significancia son la 6, 16 y 18, por lo que se puede decir, que el pronóstico del tipo de cambio spot no cumple con la propiedad de tener errores que sean ruido blanco a un paso fuera de la muestra. 3.- ¿Los errores de pronóstico del modelo del tipo de cambio spot tienen una estructura MA para q > (h-1)? Para probar si los errores de pronóstico del tipo de cambio spot, tienen términos MA estadísticamentes significativos, más allá del periodo para el cual se realizó el pronóstico, se llevó a cabo una regresión de los errores de pronóstico sobre una constante y los cuatro términos MA inmediatamente posteriores al número de periodos de pronóstico fuera de la muestra menos uno, los cuales fueron MA(22), MA(23), MA(24) y MA(25). Los resultados de esta regresión se muestran en el cuadro 4.7. En este cuadro, se puede observar que el término MA(22) es estadísticamente significativo a un nivel de confianza del 95.0% pero los restantes no los son. Según estos resultados, se puede concluir que los errores de pronóstico sí contienen una estructura MA para periodos q > (h-1).

181

CUADRO 4.7

TÉRMINOS MA Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.003491 0.002774 1.258593 0.2112MA(22) 0.475020 0.075371 6.302400 0.0000MA(23) 0.090481 0.076263 1.186434 0.2384MA(24) 0.141898 0.076554 1.853582 0.0669MA(25) 0.095732 0.075522 1.267606 0.2080

R-squared 0.109369 Mean dependent var 0.003389Adjusted R-squared 0.072259 S.D. dependent var 0.016597S.E. of regression 0.015986 Akaike info criterion -5.385937Sum squared resid 0.024534 Schwarz criterion -5.256476Log likelihood 276.9898 F-statistic 2.947183Durbin-Watson stat 2.161651 Prob(F-statistic) 0.024063 4.- ¿Los errores de pronóstico del tipo de cambio spot contienen varianza no decreciente? Para probar si los errores de pronóstico del tipo de cambio spot, cumplían con la propiedad de tener varianza no decrecientes se elaboró una gráfica de los errores contra el tiempo. En la gráfica 4.7 se puede observar que la varianza de los errores contra el tiempo se mantienen constante, tanto en el periodo de la muestra como fuera de ella. Esto se confirma porque las bandas de dispersión de los errores sobre la media son paralelas al eje X.

GRÁFICA 4.7 VARIANZA DE LOS ERRORES DE PRONÓSTICO

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

96 97 98 99 00 01 02 03

Residual Actual Fitted

5.-¿Los errores de pronóstico del tipo de cambio spot son pronosticables en el tiempo? Para probar la no pronosticabilidad de los errores del modelo del tipo de cambio spot en el tiempo, se realizaron las siguientes regresiones donde se probó la significancia estadística de los coeficiente de los regresores:

182

a) La regresión de los errores de pronóstico del tipo de cambio spot, sobre las variables independientes del modelo de corto plazo del tipo de cambio spot elegido para su uso en el pronóstico. Los resultados de esta regresión se muestran en el cuadro 4.8. En este cuadro, se puede observar que a excepción de la constante y de la variable dicótoma (manejada en el modelo como la variable riesgo), el resto de las variables independientes no son estadísticamente significativas al 95.0% de confianza dado que la probabilidad del estadístico t es mayor al 0.05. Es importante destacar que la variable dicótoma está alterando a la ordenada al origen de la línea de regresión, por lo que se puede decir que sólo es estadísticamente significativa la constante. Dado que la constante es estadísticamente significativa y que la prueba de no pronosticabilidad en los errores exige que, los coeficientes tanto de la constante como del resto de las variables independientes del modelo, sean estadísticamente iguales a cero, se puede concluir que a través de esta prueba, los errores del modelo del tipo de cambio spot no cumplen con la condición de no pronosticabilidad.

CUADRO 4.8

PRUEBA DE NO PRONOSTICABILIDAD 1 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.010306 0.003004 3.430309 0.0009DM1USA 0.027477 0.243062 0.113047 0.9103

DM1USA(-1) 0.085010 0.256121 0.331914 0.7408DIPIMEX(-1) -0.008244 0.050392 -0.163603 0.8704DCETES91 0.006982 0.045348 0.153970 0.8780

DIPYC -0.006793 0.024060 -0.282328 0.7784DIPYC(-1) -0.013626 0.025846 -0.527220 0.5994DREINT -0.009308 0.029285 -0.317829 0.7514

DREINT(-2) -0.002479 0.021322 -0.116256 0.9077DCETES28 -0.004923 0.039281 -0.125338 0.9006

DCETES28(-2) 0.006189 0.016081 0.384871 0.7013DTCR 0.011337 0.093886 0.120756 0.9042

DTCR(-1) 0.120462 0.095003 1.267977 0.2083DLTCS(-1) -0.100136 0.100948 -0.991957 0.3241DLTCS(-2) -0.097079 0.077927 -1.245766 0.2163

YIXC -0.009097 0.004157 -2.188316 0.0314RESI1(-1) -0.055801 0.049920 -1.117806 0.2668

R-squared 0.085941 Mean dependent var 0.003389Adjusted R-squared -0.088165 S.D. dependent var 0.016597S.E. of regression 0.017313 Akaike info criterion -5.122349Sum squared resid 0.025179 Schwarz criterion -4.682180Log likelihood 275.6786 F-statistic 0.493615Durbin-Watson stat 1.938305 Prob(F-statistic) 0.943889 b) La regresión de los errores de pronóstico sobre la variable endógena pronosticada. Los resultados de la regresión se muestran en el cuadro 4.9. En este cuadro se observa que, el coeficiente de la constante y de la variable endógena pronosticada por el modelo no son estadísticamente significativos. Dado que los coeficientes de ambas variables no son estadísticamente significativos, a un nivel de confianza del 95.0%, y que este tipo de prueba exige precisamente que los coeficientes sean estadísticamente iguales a cero, se puede

183

concluir que a través de esta prueba, sí se estaría cumpliendo la propiedad de no predictibilidad en los errores de pronóstico.

CUADRO 4.9

PRUEBA DE NO PRONOSTICABILIDAD 2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.003388 0.001660 2.041194 0.0439DLTCSF -0.005519 0.049572 -0.111332 0.9116

R-squared 0.000125 Mean dependent var 0.003389Adjusted R-squared -0.009975 S.D. dependent var 0.016597S.E. of regression 0.016680 Akaike info criterion -5.329644Sum squared resid 0.027543 Schwarz criterion -5.277859Log likelihood 271.1470 F-statistic 0.012395Durbin-Watson stat 2.234808 Prob(F-statistic) 0.911579 c) La regresión de las realizaciones del tipo de cambio spot sobre su pronóstico. Para este tipo de regresión, como prueba de la no pronosticabilidad en los errores, se recomienda usar cuando los errores de pronóstico presentan el problema de autocorrelación, es por ello que antes de realizar esta regresión se llevó a cabo la prueba Breusch-Godfrey para detectar correlación serial en los errores. Según se muestra en el cuadro 4.9, no hay problemas de autocorrelación serial en los errores de pronóstico del modelo del tipo de cambio spot, porque el valor de la probabilidad del estadístico F, se encuentra dentro de la región de no rechazo de la hipótesis nula de no autocorrelación o bien es mayor a 0.05.

CUADRO 4.10 PRUEBA DE AUTOCORRELACIÓN

F-statistic 0.667464 Probability 0.515739Obs*R-squared 0.000000 Probability 1.000000 Sin embargo, aunque no se encontraron problemas de autocorrelación en los errores de pronóstico del tipo de cambio spot, se realizó la regresión de las realizaciones del tipo de cambio spot sobre su pronóstico, con el fin de probar si mediante esta regresión se podía verificar la propiedad de no predictibilidad en los errores . Los resultados de esta regresión se muestran en el cuadro 4.10. En este cuadro se observa, que tanto la ordenada al origen como el coeficiente del tipo de cambio spot pronosticado por el modelo son estadísticamente significativo al 95.0% de confianza ya que la probabilidad del estadístico t es menor a 0.05.

CUADRO 4.11 PRUEBA DE NO PRONOSTICABILIDAD 3

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.006060 0.001725 3.513308 0.0007

DLTCSF 0.925944 0.048302 19.16972 0.0000R-squared 0.786086 Mean dependent var 0.007092Adjusted R-squared 0.783947 S.D. dependent var 0.037459S.E. of regression 0.017412 Akaike info criterion -5.243938Sum squared resid 0.030317 Schwarz criterion -5.192468Log likelihood 269.4408 F-statistic 367.4781Durbin-Watson stat 2.099790 Prob(F-statistic) 0.000000

184

Pero lo importante de la prueba de la no predictibilidad de los errores mediante esta regresión, requiere que el coeficiente de la ordenada al origen sea estadísticamente igual a cero y el coeficiente del tipo de cambio spot pronosticado por el modelo sea estadísticamente igual a uno. Para llevar a cabo dichas pruebas, se utilizó la prueba Wald sobre restricciones en el valor de los parámetros. Los resultados de estas pruebas se muestran en los cuadros 4.12 y 4.13. Como se puede observar en estos cuadros, el coeficiente de la ordenada al origen es estadísticamente diferente de cero, como era de esperarse dado el resultado de la regresión anterior, y el coeficiente del tipo de cambio spot pronosticado por el modelo es estadísticamente igual a uno. Estos resultados, indican que mientras se cumple la hipótesis nula para un coeficiente no se cumple para el otro, por lo que se puede concluir que la propiedad de no pronosticabilidad no se cumple a través de este tipo de prueba.

CUADRO 4.12 PRUEBA WALD

Null Hypothesis: C(1)=0 F-statistic 12.34333 Probability 0.000666Chi-square 12.34333 Probability 0.000443

CUADRO 4.13 PRUEBA WALD:

Null Hypothesis: C(2)=1 F-statistic 2.350592 Probability 0.128393Chi-square 2.350592 Probability 0.125235

4.7. EL PRONÓSTICO Y LAS REALIZACIONES REALES DEL TIPO DE

CAMBIO SPOT En la sección precedente se evaluó el pronóstico del tipo de cambio spot, que se obtuvo mediante el modelo más idóneo para su uso en el pronóstico (modelo B). Afortunadamente el pronóstico a través de este modelo resultó satisfactorio, porque los estadísticos de prueba arrojaron resultados positivos en favor de una buena predicción del tipo de cambio spot a 22 etapas fuera de la muestra. Sin embargo, el pronóstico del tipo de cambio spot se encuentra medido en diferencias del logaritmo de cada variable incluida en el modelo de corto plazo, porque se construyó de esta manera con el fin de superar el problema de no estacionariedad en las variables. Pero aún queda pendiente, obtener el pronóstico del tipo de cambio spot en sus unidades originales a saber: pesos por dólar y comparar esos valores con los de sus realizaciones reales. Para poder encontrar al tipo de cambio spot en sus unidades originales o en niveles, se tuvo que deshacer la transformación del logaritmo de las diferencias utilizando los coeficientes del modelo B y sumando la realización real rezagada un periodo, a las diferencias del resto de las variables de la siguiente forma:

185

1554131211 −−−− +++++=− tttttttt DGDGDEDCDBDBSS ββββββ ++++++ −−− 11110198276 tttttt DNDNDLDLDJDJ ββββββ (4.55) 11514213112 −−− +++ tttt ZRDSDS ββββ

155413121 −−− +++++= ttttttt DGDGDEDCDBDBS ββββββ ++++++ −−− 11110198276 tttttt DNDNDLDLDJDJ ββββββ (4.56) 111514213112 −−−− ++++ ttttt SZRDSDS ββββ Al sustituir los coeficientes por sus valores y anotar el valor real del tipo de cambio spot con un periodo de retraso S(-1), el calculo del tipo de cambio spot pronosticado por el modelo para el primer mes fuera de la muestra sería el siguiente:

09.2001S = -0.4983282547*DM1USA - 0.6958222531*DM1USA(-1) - 0.2222829159*DIPIMEX(-1) + 0.1620820422*DCETES91 - 0.06623025122*DIPYC + 0.1059763319*DIPYC(-1)

- 0.04778263976*DREINT - 0.06048437815*DREINT(-2) - 0.0887685461*DCETES28 (4.57) - 0.04225705476*DCETES28(-2) + 0.6016880509*DTCR - 0.4286908509*DTCR(-1) + 0.1236707444*DLTCS(-1) + 0.306091424*DLTCS(-2) + 0.006229073973*YIXC

- 0.09239305873*RESI1(-1)+S(-1)

Si se sustituye el valor real del tipo de cambio spot rezagado un periodo (S(-1)), en esta última ecuación se obtiene el pronóstico del tipo de cambio para el mes de septiembre de 2001 (primer dato fuera de la muestra)

09.2001S = -0.4983282547*DM1USA - 0.6958222531*DM1USA(-1) - 0.2222829159*DIPIMEX(-1)

+ 0.1620820422*DCETES91 - 0.06623025122*DIPYC + 0.1059763319*DIPYC(-1) - 0.04778263976*DREINT - 0.06048437815*DREINT(-2) - 0.0887685461*DCETES28 (4.58) - 0.04225705476*DCETES28(-2) + 0.6016880509*DTCR - 0.4286908509*DTCR(-1) + 0.1236707444*DLTCS(-1) + 0.306091424*DLTCS(-2) + 0.006229073973*YIXC

- 0.09239305873*RESI1(-1)+ 9.2125

09.2001S = 9.230897 aproximadamente

Si se sigue con este procedimiento para las 21 etapas fuera de la muestra, que se consideran en la realización del pronóstico del tipo de cambio spot en esta tesis, el cálculo del pronóstico se muestra en el cuadro 4.14. Además en este cuadro, se incluyeron las realizaciones reales del tipo de cambio spot para poder comparar ambas variables. En este cuadro, se puede observar que el pronóstico del tipo de cambio spot y sus realizaciones son muy similares. Con estos resultados se comprueba que el pronóstico resultó satisfactorio como se concluyó en la evaluación del modelo de pronóstico.

186

CUADRO 4.14 EL PRONÓSTICO DEL TIPO DE CAMBIO SPOT Y SUS REALIZACIONES

(2001.09-2003.06) Periodos TCSF TCS 2001.09 9.497510 9.2575 2001.10 9.245055 9.3000 2001.11 9.294782 9.1930 2001.12 9.196560 9.1740 2002.01 9.184123 9.1050 2002.02 9.075047 9.0290 2002.03 9.060674 9.3575 2002.04 9.387944 9.7075 2002.05 9.745836 9.9600 2002.06 9.949197 9.7350 2002.07 9.717766 9.9280 2002.08 9.969848 10.195 2002.09 9.230897 9.5365 2002.10 10.18312 10.205 2002.11 10.19860 10.139 2002.12 10.13018 10.460 2003.01 10.50335 10.925 2003.02 10.91678 11.023 2003.03 11.00835 10.740 2003.04 10.69056 10.305 2003.05 10.28729 10.320 2003.06 10.29791 10.410

Además, también se puede observar, la exactitud de pronóstico a través de los distintos tipo de gráfica que a continuación se presentan:

187

GRAFICA 4.8 SIMULACIÓN HISTÓRICA, PRONÓSTICO Y REALIZACIONES DEL

TIPO DE CAMBIO SPOT (1995.01-2003.06)

5

6

7

8

9

10

11

12

95 96 97 98 99 00 01 02 03

TCSF TCS

En la gráfica 4.8 se puede observar que la simulación histórica del tipo de cambio

spot, dibujada con línea continua, de 1995.01 a 2001.08 es muy similar a las realizaciones

de esta variable. En esta gráfica se percibe que, la simulación histórica sucede un periodo

después que el valor que alcanza el tipo de cambio spot. Este mismo comportamiento, lo

muestra el pronóstico, dibujado con línea continua, de 2001.09 a 2003.06.

188

GRÁFICA 4.9 PRONÓSTICO Y REALIZACIONES DEL TIPO DE CAMBIO SPOT

(2001.09-2003.06)

9.0

9.5

10.0

10.5

11.0

11.5

01:10 02:01 02:04 02:07 02:10 03:01 03:04

TCSF TCS

En la gráfica 4.19 se muestra exclusivamente, el pronóstico del tipo de cambio a 22

etapas fuera de la muestra. En esta gráfica se percibe que, de septiembre de 2001 a el mes

de marzo del año 2002 el pronóstico del tipo de cambio está ligeramente por encima de sus

realizaciones, pero a partir del mes de abril de este último año el valor del tipo de cambio

que arroja el pronóstico es menor al de sus realizaciones y en el año 2003 el pronóstico

vuelve a ser mayor.

189


(2001.09-2003.06)

9.0

9.5

10.0

10.5

11.0

11.5

01:10 02:01 02:04 02:07 02:10 03:01 03:04

TCSF TCS

En la gráfica combinada de barras para el pronóstico del tipo de cambio spot y de

líneas para los valores reales de esta misma variable, se observa que el valor del tipo de

cambio pronosticado por el modelo está ligeramente por debajo se su valor real del mes de

diciembre del año 2001 al mes de marzo de 2002, pero después esta tendencia cambia, a

excepción de algunos meses donde el valor del pronóstico es menor que sus realizaciones

(mes de julio y mes de octubre de 2002 y mes de marzo y abril de 2003).

190


(2001.09-2003.06)

9.0

9.5

10.0

10.5

11.0

11.5

01:10 02:01 02:04 02:07 02:10 03:01 03:04

TCSF TCS

En la gráfica 4.11, dibujada en barras tanto para el pronóstico del tipo de cambio spot

como para sus realizaciones se muestra con mayor detalle el comportamiento del pronóstico

del tipo de cambio spot comparado con sus realizaciones a 22 etapas fuera de la muestra.

Por otro lado, es importante predecir el comportamiento del tipo de cambio spot más

allá del periodo para el cual se cuenta con datos de las variables independientes con el fin

de determinar sus posibles movimientos. Para realizar esta predicción se trabajo con un

modelo AR(1), el cual se determinó después de haber analizado las autocorrelaciones y las

autocorrelaciones parciales de la variable tipo de cambio spot.

191

CUADRO 4.15 EL PRONÓSTICO DEL TIPO DE CAMBIO SPOT COMO UN MODELO AR(1) Y SUS REALIZACIONES

(2003.07-2005.06) Periodos TCSF TCS

2003.07 10.7538 10.46 2003.08 10.9101 11.03 2003.09 10.9940 10.98 2003.10 11.0502 11.07 2003.11 11.0958 11.34 2003.12 11.1373 11.23 2004.01 11.1773 11.11 2004.02 11.2166 11.10 2004.03 11.2557 11.19 2004.04 11.2947 11.43 2004.05 11.3336 11.41 2004.06 11.3726 11.33 2004.07 11.4015 11.42 2004.08 11.4505 11.55 2004.09 11.4894 11.38 2004.10 11.5284 11.46 2004.11 11.5673 11.32 2004.12 11.6062 2005.01 11.6452 2005.02 11.6841 2005.03 11.7231 2005.03 11.7620 2005.05 11.8001 2005.06 11.8799

Como se puede observar en el cuadro 4.15, el modelo de predicción del tipo de

cambio spot utilizando un autorregresivo de primer orden es menos exacto que el modelo

de corto plazo construido utilizando la información proporcionada por todas las variables

que resultaron ser explicativas de éste para la economía mexicana. En este modelo, el

pronóstico del tipo de cambio spot está, en la mayoría de los casos, unos centavos por

arriba del verdadero valor alcanzado por sus realizaciones. Con el pronóstico de este

modelo, el tipo de cambio spot se seguirá devaluando el resto del año y terminará en

diciembre de 2004 en 11.60 pesos y en junio de 2005 en 11.88 pesos, cifras que significan

una devaluación pronosticada de nuestra moneda de 4.21% durante en 2004 y de 2.36% en

los primeros seis meses de 2005.

192

CONCLUSIONES

La problemática económica y financiera que ha viviendo nuestro país se refleja principalmente en el comportamiento del mercado bursátil y el mercado cambiario. El movimiento abrupto de estos dos mercados, muestran que ambos están íntimamente relacionados y que las variables que afectan a uno de estos mercados pueden afectar al otro. Además, según la experiencia histórica de muestro país, es evidente que el movimiento tanto del mercado bursátil como del mercado cambiario han provocado las peores crisis económicas y financieras de que se tenga memoria en México. Es por esta razón que estudiar la relación del mercado bursátil y al mercado cambiario con mayor profundidad se vuelve un imperativo y más aún, poder predecir su comportamiento se convierte en un reto. A partir de la importancia que tienen el comportamiento del mercado cambiario y el mercado bursátil en la evolución de la economía mexicana, en esta tesis, como ya se mencionó en la introducción, se planteó como objetivo demostrar que para el caso de México, existe una relación de causalidad econométrica entre el tipo de cambio spot (TCS) y el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (IPC). En consecuencia, se construyó un modelo capaz de predecir el comportamiento de ambos mercados en el tiempo.

La hipótesis a probar en esta tesis fue: si existe una relación de causalidad econométrica entre el tipo de cambio spot (TCS) y el índice del mercado bursátil (IPC), entonces se puede construir un modelo capaz de predecir el comportamiento de ambos mercados en el tiempo. Dado el planteamiento de la hipótesis a probar y para alcanzar el objetivo propuesto, el capítulo I de esta tesis, contiene los fundamentos teóricos más importantes del mercado cambiario y del mercado bursátil. El estudio detallado de los determinantes de estos dos mercados sirvieron de base para comprender su funcionamiento y construir el modelo de predicción planteado en objetivo. Como el objetivo de esta tesis involucra la relación de causalidad econométrica en el mercado cambiario y bursátil, en el capítulo II se realizaron las pruebas de causalidad de Granger para estos dos mercados y por tanto se probó la existencia de esta relación. Sin embargo, es importante mencionar que aún cuando la relación entre el mercado cambiario y bursátil mexicanos fue medida a través de la herramienta econométrica para el año 1994 y en el periodo 1995-2001, en esta tesis se realizó un análisis histórico de dicha relación, es decir, esta relación se estudió en el contexto mismo de la economía mexicana porque los acontecimientos económicos y políticos acontecidos en nuestro país en las últimas tres décadas afectaron el comportamiento de estos dos mercados. En este sentido, el análisis histórico se centró en aquellos periodos en que la relación entre ambos mercados se hizo más evidente y en los momentos en que el mercado cambiario y bursátil se movieron abruptamente. Este análisis histórico, tuvo como objetivo sustentar de manera a priori la relación entre los mercados, observar el sentido de la relación de causalidad y destacar las variables económicas y políticas ligadas al movimiento del mercado cambiario y bursátil.

193

El conocimiento de estas últimas variables sirvieron de base para plantear el modelo de predicción utilizando las variables propias de la economía mexicana y lo más cercanas posibles a su definición teórica. A partir del análisis histórico realizado en el capítulo II de esta tesis se encontró que: 1.- El sentido de la relación de causalidad entre el mercado cambiario y el mercado bursátil, se ha manifestado en forma más clara, según el tiempo transcurrido entre el movimiento de un mercado y la variación del otro, del mercado cambiario al mercado bursátil en 1982 y del mercado bursátil al mercado cambiario en 1987, 1994 y 1998. 2.- Las variables que a priori inciden en el comportamiento del mercado bursátil y en el mercado cambiario son: la salida de capitales de la Bolsa Mexicana de Valores o bien de aquellos que se encuentran catalogados como inversión extranjera en cartera, el crecimiento de la inflación, el aumento en el endeudamiento público externo, el déficit creciente del sector público, la baja en el monto de las reservas del Banco Central, el bajo crecimiento del PIB, el déficit creciente en la Cuenta Comercial y en la Cuenta Corriente de la Balanza de Pagos, los vaivenes del precio del petróleo, los movimientos de la tasas de interés nacionales, los incrementos en el circulante, los aumentos en la tasa de interés internacionales y los acontecimientos políticos. Antes de realizar las pruebas de causalidad de Granger para determinar el sentido de la relación de causalidad econométrica en los mercados cambiario y bursátil, se llevó a cabo un análisis de integración y cointregración de las variables logaritmo del tipo de cambio spot (LTCS) y al logaritmo del índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (LIPC), como lo exige la teoría econométrica. El análisis de integración consiste en saber si cada variable tiende a su punto de equilibrio, si es estable en niveles o cuantas diferencias necesita para ser estable. A través del análisis de cointegración se puede saber si una combinación lineal de un conjunto de variables es estable; cuando las variables están cointegradas la prueba de causalidad se puede realizar de forma simple y cuando las variables no están cointegradas la prueba de causalidad se realiza mediante el método de corrección del error.

Los resultados de las pruebas de integración llevadas a cabo mediante el argumento Dickey Fuller y Phillips Perron indican que las variables LTCS y el LIPC son integradas de orden uno, es decir, son estacionarias en primeras diferencia tanto para datos diarios, semanales y mensuales (ver cuadros 2.20 al 2.22). A su vez, las pruebas de cointegración entre el LTCS y LIPC indican que:

a) Con datos diarios, para 1994, las series LTCS y LIPC no están cointegradas. Pero para el período 1995-2001 dichas variables están cointegradas (ver cuadro 2.23).

b) Con datos semanales, para 1994, las series LTCS y LIPC no están cointregradas. Sin embargo para el periodo 1995-2001, las pruebas de cointegración resultaron positivas (ver cuadro 2.24).

194

c) Con datos mensuales, para el periodo 1995-2001, las series LTCS y LIPC resultaron estar cointegradas (ver cuadro 2.25) .

A partir de los resultados de las pruebas simples de causalidad de Granger o utilizando el método de corrección del error se encuentra que:

1.- Con datos diarios, para 1994, las pruebas indican que no se rechaza la hipótesis nula de que el LTCS no causa en el sentido de Granger al LIPC y se rechaza que el LIPC no causa en el sentido de Granger al LTCS, por tanto se puede afirmar que existe causalidad del mercado bursátil al mercado cambiario en este año (ver cuadro 2.29). Para el periodo 1995 a 2001, las pruebas de causalidad muestran que hay un efecto retroalimentación, es decir, la causalidad se da en ambos sentidos: el LTCS causa al LIPC y este último causa al LTCS (ver vector autorregresivo 1 (1995-2001)).

2.- Con datos semanales, nuevamente el sentido de la causalidad se encuentra del mercado bursátil al mercado cambiario en el año 1994 y para el periodo 1995 a 2001, ya que según los datos que se obtienen de estas pruebas no se rechaza la hipótesis nula de que el LTCS no causa a la Granger al LIPC y se rechaza que esta última no cause a la Granger al LTCS, por tanto se puede concluir que existe causalidad del mercado bursátil al mercado cambiario en estos dos periodos (ver cuadro 2.30 y vector autorregresivo 2 (1995-2001)) .

3.- Con datos mensuales únicamente se llevaron a cabo las pruebas de causalidad en el periodo 1995-2001 porque para el año 1994, por ser datos mensuales la muestra se reduce al mínimo, lo cual genera problemas en la técnica de la inferencia estadística. De esta manera, los resultados de las pruebas de causalidad muestran que el sentido de la relación va del mercado bursátil al mercado cambiario, es decir, el LIPC causa a la Granger al LTCS (ver cuadro2.31).

Como las pruebas de causalidad de Granger realizadas en el capítulo II muestran que con datos diarios (para 1994), con datos semanales (para 1994 y para el periodo 1995-2001) y con datos mensuales (para el periodo 1995-2001), el sentido de la relación de causalidad se presenta del mercado bursátil al mercado cambiario, la existencia de dicha relación planteada en la hipótesis de esta tesis no se rechaza, por lo tanto en el capítulo III se plantea un modelo de predicción de corto plazo para el tipo de cambio spot por ser la variable causada y se introduce al índice de precios y cotizaciones en el modelo de predicción como una de las variables explicativas por ser la variable causal. Sin embargo, siguiendo los lineamientos de la teoría econométrica, la dinámica de corto plazo de una variable está íntimamente relacionada con su desempeño a largo plazo, es decir, el modelo de corto plazo debe contener a la variable de ajuste al equilibrio que el modelo de largo plazo proporciona. Es por este motivo que en el capítulo III de esta tesis se plantó, además de un modelo de corto plazo, un modelo de largo plazo para el tipo de cambio spot para el periodo 1995-2001 con datos mensuales. El tomar únicamente datos mensuales para la construcción del modelo de largo y de corto plazo, se explica porque las estadísticas de la mayoría las variables involucradas se encuentran disponibles de esta manera.

195

El modelo de largo plazo del tipo de cambio spot para la economía mexicana se sustenta en los principios teóricos del enfoque monetario de la Balanza de Pagos por ser éste el que contiene la mayoría de las variables que afectan en el largo plazo al tipo de cambio spot en muestro país (según el análisis histórico de la economía mexicana realizado en el capítulo II de esta tesis) y porque este enfoque es el que con mayor frecuencia se utiliza en el pronóstico de esta variable (ver por ejemplo el inciso 1.4.1 que habla sobre la predictibilidad del mercado cambiario en el capítulo I de esta tesis). Al estimar el modelo de largo plazo del tipo de cambio spot para la economía mexicana utilizando datos mensuales en el periodo 1995-2001 se obtuvieron los siguientes resultados: 1.- El tipo de cambio spot depende en el largo plazo de la oferta monetaria de México y de Estados Unidos, del índice de la producción industrial de México y de Estados Unidos, de la tasa de interés de los Cetes a 91 días y de la tasa de interés de los Bonos del Tesoro a tres meses (ver resultados de la ecuación de regresión pag. 111). 2.- La relación de equilibrio a largo plazo entre el tipo de cambio spot y las variables del enfoque monetario se confirma a través de la pruebas de cointegración llevadas a cabo mediante los estadísticos Dikey Fuller, Phillips Perron y la prueba de Johansen (ver cuadro 3.3). 3.- La prueba de cointegración de Johansen, aparte de confirmar cointegración entre las variables involucradas en el modelo de largo plazo, establece que se trabaje con un modelo uniecuacional en el corto plazo, porque sólo existe un vector linealmente independiente en las variables del modelo de largo plazo (ver cuadro 3.4). 4.- Las pruebas de simetría y proporcionalidad, llevadas a cabo con los coeficientes de la oferta monetaria interna y externa del modelo de largo plazo del tipo de cambio spot, se cumplen para la economía mexicana. Siguiendo los lineamientos de Engle y Granger (1987) para determinar la dinámica de corto plazo de una variable, se planteó el modelo corto plazo del tipo de cambio spot para la economía mexicana en el periodo 1995-2001, dicho modelo tiene una estructura tipo VAR en primeras diferencia cuyas variables son estacionaria de primer orden. Dichas variables son las que explican al tipo de cambio spot a largo plazo, la variable ajuste al equilibrio rezagado un periodo, los rezagos del tipo de cambio spot y todas aquellas variables que se consideran influyen en éste a corto plazo. Las variables que a priori se consideraron influían en el tipo de cambio spot a corto plazo, durante el periodo de la muestra, se obtuvieron del análisis histórico de la evolución de la economía mexicana que se realizó en el capítulo II de esta tesis y de aquellas que marca el enfoque monetario de la Balanza de Pagos como determinantes del tipo de cambio en el largo plazo. Sin embargo, aún cuando del análisis histórico y de los fundamentos teóricos se determinaron las variables que inciden en el tipo de cambio spot en el corto plazo, cada una

196

de ellas se relacionó por medio de un análisis gráfico con la variable tipo de cambio. Por medio de la observación gráfica, se obtuvieron periodos de tendencias con el mismo signo, con signo contrario o sin relación (este análisis gráfico se realizó con detalle en el capítulo III de esta tesis). Las variables que a priori resultaron tener alguna incidencia en el comportamiento del tipo de cambio spot fueron todas las variables de enfoque monetario del tipo de cambio, más las que se obtuvieron del análisis histórico de la economía mexicana. Estas variables son: la oferta de dinero interna medida por el agregado monetario M1 mexicano, la oferta de dinero de los Estados Unidos medida por el agregado monetario M1 de ese país, el producto interno medido por el índice del volumen de la producción industrial mexicano, el producto de los Estados Unidos medido por el índice del volumen de la producción industrial de ese país, la tasa de interés de los Cetes a 91 días como variable “proxi” a la tasa de interés de largo plazo de la economía mexicana, la tasa de los Bonos del Tesoro a tres meses como variable “proxi” a la tasa de largo plazo de Estados Unidos, el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores, el índice Dow Jones de los Estados Unidos, el precio del petróleo, las Reservas Internacionales, el Saldo de la Cuenta Comercial Mexicana, el tipo de cambio real, el Déficit del Gobierno, el Gasto del Gobierno, el riego medido como variable dicótoma, la tasa de interés de los Cetes a 28 días como variable “proxi” a la tasa de interés de corto plazo, la variable tipo de cambio spot rezagada dos periodos y la variable ajuste al equilibrio de largo plazo que se obtuvo del modelo de largo plazo.

Como se trabajó con un modelo uniecuacional, las variables elegidas a priori para la explicación del modelo del tipo de cambio spot a corto plazo resultaron excesivas en relación al número de datos que contiene la muestra. Si se hubieran incluido todas esas variables en el modelo de corto plazo se incurriría en la violación al principio de parsimonia y la técnica de inferencia estadística utilizada para obtener conclusiones a cerca del modelo sería poco confiable. Para discriminar variables en el modelo del tipo de cambio spot a corto plazo, se utilizó el concepto de exogeneidad con el fin de saber si una variable se puede considerar como explicativa en el modelo. Para ello se utilizó la prueba de causalidad de Granger, si el tipo de cambio spot y cada una de las variables que a priori se consideran como explicativas no resultaron estar cointegradas o la prueba de causalidad mediante el mecanismo de corrección del error, cuando las variables presentaron una relación de equilibrio en el largo plazo con el tipo de cambio spot. Los resultados de las pruebas de exogeneidad demuestran que las variables que se pueden considerar explicativas en el modelo de corto plazo del tipo de cambio spot para la economía mexicana en el periodo 1995-2001 son: la oferta monetaria de Estados Unidos y su primer rezago, el producto nacional, la tasa de interés nacional de largo plazo, el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores y su primer rezago, las reservas internacionales y su primer rezago, la tasa de interés nacional de corto plazo y su segundo rezago y el tipo de cambio real y su primer rezago (ver cuadro 3.15).

197

Las variables adicionales que se incluyeron en el modelo de corto plazo del tipo de cambio spot sin realizarles la prueba de causalidad fueron: los dos primeros rezagos del tipo de cambio spot, la variable riesgo medida como variable dicótoma y el ajuste al equilibrio de largo plazo (ver cuadro 3.16). Una vez determinada las variables explicativas en el modelo de corto plazo del tipo de cambio spot, se procedió a realizar su estimación. Según los resultados del modelo de corto plazo del tipo de cambio spot para la economía mexicana, muestran que los signos de la mayoría de los estimadores fueron los teóricos esperados. Sin embargo, el valor de la ordenada al origen resultó ser relativamente mayor en relación al valor del resto de las variables del modelo y algunas de las variables que se consideraron como exógenas en el modelo del tipo de cambio spot a corto plazo no fueron estadísticamente significativas al 95.0% de confianza. A partir de los problemas que se tuvieron en la estimación del modelo de corto plazo del tipo de cambio spot se plantearon cuatro modelos alternativos: la estimación del modelo con ordenada al origen (modelo A), la estimación del modelo sin ordenada al origen (modelo B), la estimación del modelo sin ordenada al origen y eliminado todas las variables no significativas al 95.0% de confianza (modelo C) y por último la reestimación del modelo anterior eliminando nuevamente las variables estadísticamente no significativas (modelo D) (ver cuadros 3.16 3.17, 3.18, 3.19). Una vez estimados los cuatro modelos alternativos del tipo de cambio spot se pasó a la etapa de selección y pronóstico del modelo. Estas dos etapas se realizaron en el capítulo IV y último de esta tesis. Dentro de los criterios que se utilizan para seleccionar al modelo de pronóstico destacan el error cuadrático promedio, el error cuadrático promedio ajustado por los grados de libertad, el criterio de Akaike, el criterio de Schwarz y la etapa de verificación de la metodología de Box – Jenkins. El modelo con el cual se obtuvo los mejores valores en sus estadísticos de prueba para ser seleccionado como el modelo representativo del tipo de cambio spot a corto plazo para la economía mexicana en el periodo 1995-2001 fue el B. El modelo B, indica que las variables explicativas de la diferencia del tipo de cambio fueron: la oferta monetaria de los Estados Unidos y su primer rezago, el primer rezago del índice del volumen de la producción industrial de México, la tasa de interés de largo plazo de México (Cetes a 91 días), el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores y su primer rezago, las reservas internacionales de México y su segundo rezago, la tasa de interés de corto plazo de México (Cetes a 28 días), el tipo de cambio real y su primer rezago, el primer y segundo rezagos del tipo de cambio spot, el riesgo y la variable ajuste al equilibrio (ver cuadro 3.18). El modelo B obtuvo el menor valor del criterio de selección de Schwarz en el periodo de la muestra y a un paso fuera de esta (ver cuadro 4.3). Además siguiendo la metodología de Box-Jenkins, las pruebas de normalidad indican que los errores del modelo B se

198

distribuyen como una normal al 86.18% de confianza, mientras que el resto de los modelos logra tener una distribución normal en sus errores pero con un porcentaje de confianza menor (ver tabla 4.3). Una vez seleccionado al modelo B como el que mejor se ajusta a los datos para su uso en el pronóstico, se procedió a llevar a cabo la etapa de evaluación de éste. Para evaluar al modelo de pronóstico se utilizó, entre otros estadísticos, al intervalo de confianza, al coeficiente de desigualdad de Theil y al concepto de pronóstico óptimo. Según los resultados de la evaluación del pronóstico del modelo B se puede concluir lo siguiente: 1.- Al construir el intervalo al 95.0% de confianza, mediante el valor pronosticado del tipo de cambio spot para todas las etapas de pronóstico, se observa que el valor real del tipo de cambio spot se encuentra en este intervalo. Este resultado indica que el modelo propuesto para explicar el tipo de cambio spot para la economía mexicana es satisfactorio (ver cuadro 4.5). 2.- El coeficiente de desigualdad de Theil fue de 26.1%. Este valor indica que aunque no hay ajuste perfecto entre el valor real del tipo de cambio spot y su valor pronosticado por el modelo, el desempeño de la predicción es bueno dado que la desviación entre las dos variables es únicamente del 26.0% (ver tabla 4.5). 3.- El buen desempeño del pronóstico del tipo de cambio spot, queda confirmado por las tres proporciones en que se divide el coeficiente de desigualdad de Theil. La proporción de sesgo alcanza un valor de 5.77%, valor que se encuentra en el rango recomendable para este estadístico (menor al 10.0%). El valor de la proporción de varianza fue de 3.16%. Este pequeño valor de la proporción de varianza indica que el tipo de cambio spot pronosticado por el modelo es capaz de replicar las variaciones del valor real de esta variable. Por último, la proporción de covarianza tuvo un valor de 91.07%, el cual es cercano a la unidad que es el valor recomendado para concluir que el pronóstico es satisfactorio (ver tabla 4.5). 4.- El modelo de pronóstico del tipo de cambio spot no cumplió con todas las propiedades para ser considerado como un pronóstico óptimo. Las propiedades que sí tiene el modelo de pronóstico es que es insesgado, contiene una estructura MA para periodos más allá para el cual fue pronosticado y posee una varianza no decreciente. Sin embargo, los errores de pronóstico no se consideran ruido blanco y pueden ser pronosticables en el tiempo. 5.- En cuanto a la evaluación gráfica del comportamiento de las variaciones del tipo de cambio spot y de su pronóstico, esta se considera como satisfactoria: el pronóstico de las variaciones del tipo de cambio spot reproduce los movimientos de las variaciones de su realización (ver gráficas 4.8 a 4.11). 6.- Por último, el movimiento del tipo de cambio spot se pronóstico más allá del periodo para el cual se contaba con datos de las variables independiente a través de un modelo AR(1). Este pronóstico se realizó de julio de 2003 a junio de 2005.

199

Finalmente, al probar que el sentido de la relación de causalidad econométrica entre el tipo de cambio spot y el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores va del mercado bursátil al mercado cambiario y elaborar un modelo de predicción para el tipo de cambio spot donde se utiliza al índice de la bolsa como variable explicativa, el objetivo de esta tesis se ha cumplido, la hipótesis se ha probado y ésta no fue rechazada.

200

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A N E X O

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TABLA 1 MODELO A

Autocorrelación Correlación Parcial AC PAC Q-Stat Prob. . | . | . | . | 1 -0.006 -0.006 0.0031 0.955 . |*. | . |*. | 2 0.110 0.110 1.0553 0.590 . |*. | . |*. | 3 0.142 0.145 2.8219 0.420 . |** | . |** | 4 0.239 0.239 7.9368 0.094 .*| . | .*| . | 5 -0.111 -0.136 9.0423 0.107 . |** | . |** | 6 0.259 0.204 15.201 0.019 . | . | . | . | 7 0.002 -0.043 15.202 0.033 . | . | .*| . | 8 -0.019 -0.085 15.234 0.055 . | . | . | . | 9 0.018 0.016 15.266 0.084 . | . | .*| . | 10 0.019 -0.104 15.302 0.121 .*| . | . | . | 11 -0.090 -0.017 16.098 0.138 . |*. | . |*. | 12 0.110 0.092 17.292 0.139 . |*. | . |*. | 13 0.137 0.169 19.181 0.118 .*| . | .*| . | 14 -0.118 -0.087 20.612 0.112 .*| . | .*| . | 15 -0.058 -0.112 20.959 0.138 . |** | . |** | 16 0.250 0.238 27.524 0.036 .*| . | .*| . | 17 -0.062 -0.073 27.938 0.046 .*| . | .*| . | 18 -0.089 -0.106 28.802 0.051 . | . | .*| . | 19 -0.016 -0.142 28.830 0.069 .*| . | .*| . | 20 -0.059 -0.116 29.213 0.084 .*| . | . | . | 21 -0.120 0.043 30.846 0.076 . |*. | . | . | 22 0.074 0.036 31.471 0.087 .*| . | .*| . | 23 -0.153 -0.079 34.209 0.062 . | . | . |*. | 24 0.010 0.110 34.221 0.081 . | . | . |*. | 25 0.044 0.079 34.453 0.099 . | . | . | . | 26 0.000 0.054 34.453 0.124 .*| . | .*| . | 27 -0.181 -0.119 38.584 0.069 . |** | . |*. | 28 0.207 0.093 44.067 0.027 . | . | .*| . | 29 -0.030 -0.098 44.187 0.035 .*| . | . | . | 30 -0.060 -0.053 44.668 0.041 . | . | . | . | 31 -0.030 0.037 44.794 0.052 . |*. | . | . | 32 0.170 0.059 48.774 0.029 . | . | . |*. | 33 -0.055 0.114 49.199 0.035 . | . | . | . | 34 0.015 -0.041 49.231 0.044 . |*. | . |*. | 35 0.080 0.141 50.172 0.046 . | . | . |*. | 36 0.055 0.131 50.618 0.054

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TABLA 2 MODELO B

Autocorrelación Correlación Parcial AC PAC Q-Stat Prob. .*| . | .*| . | 1 -0.136 -0.136 1.5886 0.208 . | . | . | . | 2 -0.014 -0.033 1.6062 0.448 . | . | . | . | 3 0.020 0.014 1.6412 0.650 . |*. | . |*. | 4 0.149 0.156 3.6117 0.461 **| . | .*| . | 5 -0.217 -0.182 7.8777 0.163 . |** | . |*. | 6 0.201 0.168 11.578 0.072 .*| . | . | . | 7 -0.073 -0.057 12.076 0.098 . | . | .*| . | 8 -0.045 -0.061 12.266 0.140 . | . | . | . | 9 -0.023 0.010 12.315 0.196 . | . | .*| . | 10 -0.035 -0.139 12.431 0.257 .*| . | . | . | 11 -0.107 -0.034 13.553 0.259 . |*. | . |*. | 12 0.142 0.094 15.546 0.213 . |*. | . |*. | 13 0.145 0.190 17.661 0.171 .*| . | .*| . | 14 -0.142 -0.078 19.725 0.139 .*| . | .*| . | 15 -0.071 -0.120 20.251 0.163 . |** | . |** | 16 0.258 0.238 27.271 0.039 .*| . | .*| . | 17 -0.094 -0.068 28.222 0.042 .*| . | .*| . | 18 -0.107 -0.098 29.468 0.043 . | . | .*| . | 19 0.010 -0.098 29.479 0.059 . | . | .*| . | 20 -0.026 -0.080 29.554 0.077 .*| . | . | . | 21 -0.137 -0.009 31.683 0.063 . |*. | . | . | 22 0.069 -0.024 32.239 0.073 .*| . | .*| . | 23 -0.140 -0.092 34.540 0.058 . | . | . | . | 24 0.028 0.039 34.633 0.074 . | . | . | . | 25 0.023 -0.017 34.697 0.094 . | . | . | . | 26 -0.012 0.007 34.716 0.118 .*| . | .*| . | 27 -0.178 -0.108 38.690 0.068 . |** | . |*. | 28 0.280 0.175 48.761 0.009 . | . | . | . | 29 -0.020 -0.046 48.812 0.012 .*| . | .*| . | 30 -0.085 -0.063 49.782 0.013 .*| . | . | . | 31 -0.065 -0.009 50.364 0.015 . |*. | . | . | 32 0.161 -0.001 53.955 0.009 .*| . | . |*. | 33 -0.098 0.068 55.318 0.009 . | . | .*| . | 34 -0.023 -0.096 55.392 0.012 . |*. | . |*. | 35 0.080 0.126 56.324 0.013 . |*. | . |*. | 36 0.075 0.147 57.164 0.014

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TABLA 3 MODELO C

Autocorrelación Correlación Parcial AC PAC Q-Stat Prob. **| . | **| . | 1 -0.222 -0.222 4.2342 0.040 . | . | . | . | 2 0.002 -0.050 4.2345 0.120 . |*. | . |*. | 3 0.093 0.087 4.9985 0.172 . |*. | . |*. | 4 0.132 0.183 6.5524 0.162 .*| . | .*| . | 5 -0.135 -0.066 8.2095 0.145 . |*. | . |*. | 6 0.186 0.143 11.386 0.077 .*| . | .*| . | 7 -0.092 -0.061 12.165 0.095 . | . | . | . | 8 0.036 0.008 12.290 0.139 . | . | . | . | 9 0.025 0.028 12.348 0.194 . | . | . | . | 10 -0.010 -0.041 12.358 0.262 .*| . | .*| . | 11 -0.117 -0.094 13.700 0.250 . |*. | . | . | 12 0.085 -0.008 14.412 0.275 . |*. | . |** | 13 0.161 0.225 17.027 0.198 .*| . | . | . | 14 -0.114 -0.013 18.353 0.191 .*| . | **| . | 15 -0.176 -0.228 21.563 0.120

. |*** | . |** | 16 0.365 0.285 35.628 0.003 .*| . | . | . | 17 -0.073 0.059 36.192 0.004 .*| . | .*| . | 18 -0.113 -0.106 37.585 0.004 . | . | .*| . | 19 0.048 -0.073 37.836 0.006 . | . | .*| . | 20 -0.008 -0.069 37.843 0.009 .*| . | . | . | 21 -0.112 -0.039 39.265 0.009 . |*. | . | . | 22 0.154 0.036 42.013 0.006 .*| . | . | . | 23 -0.132 -0.012 44.054 0.005 . | . | . | . | 24 -0.014 0.005 44.076 0.007 . |*. | . |*. | 25 0.142 0.092 46.513 0.006 .*| . | .*| . | 26 -0.082 -0.061 47.340 0.006 .*| . | . | . | 27 -0.130 -0.039 49.478 0.005 . |*. | . |*. | 28 0.171 0.139 53.236 0.003 . | . | .*| . | 29 -0.029 -0.153 53.345 0.004 . | . | . | . | 30 -0.039 -0.027 53.547 0.005 . | . | . | . | 31 -0.057 0.060 53.988 0.006 . |*. | . | . | 32 0.137 0.043 56.599 0.005 . | . | . | . | 33 -0.010 0.055 56.614 0.006 . | . | . | . | 34 -0.016 -0.006 56.650 0.009 . | . | . | . | 35 -0.003 0.006 56.652 0.012 . | . | . |*. | 36 0.057 0.083 57.137 0.014

209

TABLA 4 MODELO D

Autocorrelación Correlación Parcial AC PAC Q-Stat Prob. **| . | **| . | 1 -0.266 -0.266 6.1055 0.013 .*| . | .*| . | 2 -0.085 -0.168 6.7313 0.035 . |*. | . | . | 3 0.130 0.065 8.2191 0.042 . |*. | . |*. | 4 0.103 0.163 9.1665 0.057 .*| . | .*| . | 5 -0.158 -0.065 11.425 0.044 . |** | . |*. | 6 0.202 0.170 15.180 0.019 .*| . | . | . | 7 -0.090 -0.047 15.937 0.026 . | . | . | . | 8 0.020 0.029 15.976 0.043 . | . | . | . | 9 0.056 0.048 16.275 0.061 . | . | . | . | 10 0.040 0.039 16.426 0.088 .*| . | . | . | 11 -0.120 -0.055 17.847 0.085 . |*. | . | . | 12 0.087 -0.012 18.601 0.099 . |*. | . |** | 13 0.187 0.231 22.128 0.053 .*| . | . | . | 14 -0.102 0.024 23.200 0.057 **| . | **| . | 15 -0.191 -0.214 26.996 0.029 . |*** | . |** | 16 0.357 0.223 40.438 0.001 .*| . | . | . | 17 -0.067 0.052 40.916 0.001 .*| . | .*| . | 18 -0.129 -0.061 42.726 0.001 . |*. | . | . | 19 0.091 -0.036 43.638 0.001 . | . | .*| . | 20 -0.005 -0.058 43.641 0.002 .*| . | . | . | 21 -0.115 -0.038 45.139 0.002 . |*. | . | . | 22 0.171 0.018 48.530 0.001 .*| . | . | . | 23 -0.125 -0.051 50.372 0.001 . | . | . | . | 24 -0.022 0.015 50.427 0.001 . |*. | . |*. | 25 0.170 0.110 53.955 0.001 . | . | . | . | 26 -0.057 -0.051 54.356 0.001 .*| . | . | . | 27 -0.142 -0.051 56.912 0.001 . |*. | . |*. | 28 0.187 0.148 61.384 0.000 . | . | .*| . | 29 -0.053 -0.140 61.758 0.000 . | . | . | . | 30 -0.037 -0.034 61.943 0.001 . | . | . |*. | 31 -0.017 0.072 61.981 0.001 . |*. | . | . | 32 0.088 0.006 63.048 0.001 . | . | . | . | 33 -0.027 0.036 63.148 0.001 . | . | . | . | 34 -0.017 -0.017 63.189 0.002 . | . | . | . | 35 -0.007 -0.018 63.195 0.002 . | . | . | . | 36 0.029 0.054 63.326 0.003

210

TABLA 5 PRUEBA DE RUIDO BLANCO

Autocorrelación Correlación Parcial AC PAC Q-Stat Prob. .*| . | .*| . | 1 -0.106 -0.106 0.9688 0.325 . | . | . | . | 2 0.000 -0.011 0.9689 0.616 . | . | . | . | 3 0.012 0.011 0.9816 0.806 . |*. | . |*. | 4 0.124 0.127 2.3614 0.670 .*| . | .*| . | 5 -0.164 -0.141 4.8284 0.437 . |** | . |** | 6 0.223 0.204 9.4523 0.150 . | . | . | . | 7 -0.054 -0.029 9.7237 0.205 . | . | .*| . | 8 -0.053 -0.067 9.9953 0.265 . | . | . | . | 9 0.001 0.022 9.9954 0.351 . | . | .*| . | 10 -0.039 -0.120 10.142 0.428 .*| . | . | . | 11 -0.082 -0.019 10.803 0.460 . |*. | . |*. | 12 0.166 0.129 13.570 0.329 . |*. | . |*. | 13 0.120 0.151 15.039 0.305 .*| . | . | . | 14 -0.085 -0.018 15.791 0.326 . | . | .*| . | 15 -0.051 -0.089 16.062 0.378

. |** | . |** | 16 0.283 0.287 24.567 0.078 .*| . | . | . | 17 -0.058 -0.012 24.927 0.096 .*| . | .*| . | 18 -0.092 -0.152 25.853 0.103 . | . | . | . | 19 0.021 -0.045 25.902 0.133 . | . | .*| . | 20 -0.032 -0.085 26.020 0.165 .*| . | . | . | 21 -0.131 -0.036 27.985 0.141 . |*. | . | . | 22 0.128 0.050 29.898 0.121 .*| . | .*| . | 23 -0.123 -0.092 31.692 0.107 . | . | . |*. | 24 0.006 0.070 31.696 0.135 . | . | . | . | 25 0.043 0.001 31.919 0.160 . | . | . | . | 26 -0.037 -0.014 32.086 0.190 .*| . | . | . | 27 -0.147 -0.054 34.812 0.144 . |** | . |*. | 28 0.282 0.136 45.058 0.022 . | . | .*| . | 29 -0.044 -0.067 45.316 0.027 .*| . | .*| . | 30 -0.077 -0.065 46.107 0.030 . | . | . | . | 31 -0.035 0.006 46.275 0.038 . |*. | . | . | 32 0.128 0.037 48.538 0.031 .*| . | . | . | 33 -0.081 0.040 49.462 0.033 . | . | .*| . | 34 -0.009 -0.060 49.473 0.042 . | . | . |*. | 35 0.056 0.101 49.938 0.049 . | . | . |*. | 36 0.033 0.115 50.107 0.059

instituto politÉcnico nacional escuela superior de economÍa secciÓn de...

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