recesiones apertura y regimenes cambiarios - larrain (no tan relevante) rev

7/24/2019 Recesiones Apertura y Regimenes Cambiarios - Larrain (No Tan Relevante) REV

1/10

668 CUADERNOS DE ECONOMIA (Vol. 40, N 121, diciembre 2003)

RECESIONES, APERTURA Y REGIMEN CAMBIARIO

FELIPELARRANB.YSEKYUCHOIH.*

1. INTRODUCCIN

El crecimiento econmico es uno de los tpicos ms estudiados y discuti-dos en economa. La literatura respecto del tema es vasta y generosa en conclusio-nes, varias de ellas ampliamente aceptadas. Los determinantes empricos del creci-miento econmico se han estudiado rigurosamente. Durante la ltima dcada so-

bresalen los trabajos de Barro (1991) y Barro y Sala-i-Martin (1992), que han sidoseguidos por un sinnmero de estudios posteriores.1 Asimismo, estudioseconomtricos para datos de corte transversal han dado cabida a tcnicas msrecientes en las que se incluyen estimaciones a travs del mtodo generalizado demomentos y estudios dinmicos para datos de panel.

Sin embargo, el tema de los ciclos econmicos no presenta un desarrollo niremotamente similar en trminos de estudios empricos. La falta de un procedi-miento estndar que seguir llmese regresin lineal en todas sus variantes u otro

procedimiento ms el grado de arbitrariedad presente a la hora de definir e iden-

tificar los ciclos econmicos, pueden explicar de algn modo la escasez de estu-dios sistemticos respecto de los determinantes empricos de los ciclos econmi-cos en base a evidencia internacional. Por cierto, sta no es un rea olvidada porla profesin. Los estudios de Kydland y Prescott (1982) y la irrupcin de tcnicascomputacionales distintas a la econometra, han permitido profundizar el estudiode los ciclos econmicos, aunque con la limitante de una modelacin econmica ymatemtica cada vez ms complicada a la hora de cuantificar y aadir variablesadicionales en el anlisis.

Este trabajo analiza el rol de algunas variables econmicas entre ellas la

opcin de rgimen cambiario como determinantes de las recesiones. Nuestrasestimaciones arrojan resultados significativos al explicar la duracin de los cicloseconmicos negativos en base a variables agregadas de apertura y cambiarias.Hasta donde conocemos, ste representa una primera aproximacin al estudioeconomtrico de la duracin de las recesiones para una muestra amplia de pases.Anlisis relacionados al nuestro estn presentes en Zarnowitz (1999), Blanchardy Simon (2001) y Ahmed, Levin y Wilson (2002); estos autores estudian el cicloeconmico de Estados Unidos, tratando de responder a la pregunta de si los ciclosnegativos en EE.UU. han ido disminuyendo de magnitud en el perodo posterior a

* Instituto de Economa, Pontificia Universidad Catlica de Chile. Email:[email protected], [email protected]. Agradecemos los comentarios de Rodrigo Troncoso,Pablo Mendieta y Joaqun Poblete. Como es usual, cualquier error es de nuestra respon-sabilidad.

1 Vase por ejemplo, elsurveyde Sala-i-Martin (2002).

Cuadernos de Economa, Ao 40, N 121, pp. 668-677 (diciembre 2003)


2/10

RECESIONES, APERTURA Y REGIMEN CAMBIARIO 669

la segunda guerra mundial. Por otra parte, estudios del FMI (2002) han tratado derelacionar la duracin de un ciclo recesivo con diversas variables macroeconmicasen pases en vas de desarrollo, aunque sin presentar anlisis economtricos.

En general, nuestros resultados indican que la apertura comercial y la di-versificacin de las exportaciones ayudan a reducir el largo de las recesiones. Porotro lado, los regmenes cambiarios flotantes y las fijaciones duras parecen sermejores opciones para enfrentar una recesin que los sistemas cambiarios inter-medios. Estos resultados tienen poderosas implicancias de poltica econmica. Esampliamente aceptado que las economas ms abiertas tienden a crecer ms. Sinembargo, y hasta donde conocemos, no hay evidencia economtrica directa deque la apertura, la diversificacin de exportaciones y la opcin adecuada de rgi-men cambiario ayuden a acortar los perodos recesivos.

La estructura del trabajo es la siguiente: en la segunda seccin se presentala metodologa de anlisis, incluyendo la descripcin de los datos y los mtodoseconomtricos utilizados. Luego, la seccin 3 analiza los resultados empricos msrelevantes. La ltima seccin entrega las principales conclusiones.

2. METODOLOGA

Esta seccin presenta una descripcin general de los datos y de las

metodologas utilizadas. Nuestra base de datos para identificar recesiones incluyea 51 pases,2 para el perodo comprendido entre el primer trimestre de 1980 y elcuarto trimestre de 2001. Se utiliz un ndice de producto3 trimestral (PIB) en baseal ao 1995, con lo que la informacin se hace directamente comparable a travs delos distintos pases considerados. Por otra parte, se calcularon las tasas decrecimiento como las variaciones de cada trimestre respecto a igual perodo delao anterior. Con ello se evita el uso de ajustes estacionales ad-hoc o filtrosmecnicos.

Un punto importante a recalcar es nuestra decisin de identificar las rece-

siones a travs de la definicin tradicional, tambin utilizada por el FMI, de dos oms trimestres consecutivos de cada del PIB. Esta definicin es simple, objetiva yde directa aplicabilidad a los distintos pases de nuestra muestra.

2.1. Regresiones para datos de conteo

Nuestro objetivo es medir el efecto de un conjunto de variables econmi-cas sobre la duracin de un perodo contractivo de actividad, definido como elnmero de trimestres en recesin. Debe tenerse en cuenta que la caracterstica

principal de la variable endgena por construccin es ser un nmero enteropositivo, lo que tiene repercusiones directas en las tcnicas a utilizar.

2 La lista completa de pases se encuentra en el apndice.3 Informacin disponible en las IFS del FMI.


3/10


En trminos generales, el anlisis de los datos parte por identificar unarecesin, su ao de inicio y su duracin. As, se crea una serie anual de recesionesque se empalma a la base de datos anual correspondiente a las variables explicati-vas de cada pas. Idealmente, se hubiera querido contar con series trimestrales

para todas las variables explicativas, pero no estn disponibles.Dada la construccin de la variable dependiente, sta presenta caracters-

ticas especficas de modelos para datos de conteo. En particular, puede pensarseque el nmero de trimestres en recesin es un fenmeno proveniente de unadistribucin asinttica no normal, por el hecho intuitivo de que la gran mayora delas observaciones se presenta en frecuencias pequeas. La mayora de las recesio-nes dura entre 2 y 4 trimestres4 y muy pocas presentan duraciones inusualmentelargas (ms de 14 trimestres).

Se realizaron, entonces, regresiones para datos de conteo, en donde seestim la densidad condicional de las regresiones en funcin de un set de varia-

bles exgenas agregadas. Utilizamos dos distribuciones especficas, que se deta-llan a continuacin.

Distribucin Poisson

Las regresiones tipo Poisson se basan en la densidad condicional de ydadox:5

!y),x(me),x|y(f

i

yi),x(mii

ii =

dondeyies la variable dependiente yx

ison los regresores. Usualmente se debe

realizar algn supuesto acerca del parmetro de media condicional (m). La formula-cin ms habitual (utilizada en este trabajo) es la logartmico-lineal

)'xexp(),x|y(E),x(m iiii ==

El vector de parmetros se obtiene al maximizar, a travs de mtodosnumricos iterativos, el logaritmo de la funcin de verosimilitud:

==

N

1iiiii )!y(Ln),x(m)],x(m[Lny)(l

Distribucin Negativo-Binomial

Esta distribucin puede ser vista como el caso general de la distribucinPoisson. Por lo mismo, tiene la particularidad de permitir mayor dispersin de la

4 De acuerdo a la informacin de series de tiempo del grupo de pases en nuestra base dedatos.

5 Hemos eliminado el subndice temporal, para facilitar la exposicin y porque en losdistintos modelos de conteo presentados, las observaciones se ordenaron a manera depool.


4/10


variable dependiente, lo que puede acomodar en mejor forma la evidencia emprica.Especficamente, la funcin de verosimilitud se transforma en:

++= =

n

1ii22ii2i ),x(m)1(Ln)1y()),x(m(Lny),(l

)1(Ln)!y(Ln)1y(Ln 2i2i ++

donde 2 es un parmetro que ajusta la varianza estimada de la variable depen-diente6 estimado conjuntamente con los coeficientes . Al igual que en el casoanterior, los parmetros son calculados maximizando la funcin de verosimilitud atravs de mtodos numricos iterativos y la formulacin para la media condicional

es logartmico-lineal.

Efectos marginales

Como puede verse de la expresin para la media condicional en regresionesde este tipo, el parmetro mpuede calcularse para cada observacin:

iii m)'xexp(),x(m ==

con lo que

Efecto Marginali iiiii

i m)'xexp()

,x(m ===

Es decir, el efecto marginal de cada variable explicativa sobre la media con-dicional (de la variable dependiente) depende de todos los valores del vectorcorrespondiente en la matriz X. Con el fin de presentar una visin general, en laseccin de resultados se calcularon los efectos marginales tomando los prome-dios de las variables explicativas. Por lo tanto, los efectos marginales se reducen a:

Efecto Marginal Promedio i cte)'xexp( i==

2.2. Variables explicativas

En esta seccin se discuten las variables explicativas utilizadas en el estu-dio. Debe tenerse en cuenta que el foco principal del mismo es hacia variables deapertura, tanto por razones conceptuales como por la calidad y disponibilidad deinformacin al respecto.7 Las variables fueron utilizadas con rezagos porquedeseamos controlar de alguna manera por condiciones iniciales en la economa y,

6 Recurdese que en la distribucin Poisson, la media y la varianza son iguales. Dado quedifcilmente ocurre esto en las estimaciones empricas, la distribucin Negativo-Binomialhace el ajuste por sobredispersin de la variable dependiente a travs del parmetro2.

7 Las fuentes de las distintas variables se encuentran en el apndice.


5/10


principalmente, para evitar endogeneidad, lo que producira estimadores inconsis-tentes a menos que se indique lo contrario. Crecimiento del PIB per cpita de los principales socios comerciales. Repre-

senta el crecimiento porcentual anual del producto per cpita de los socioscomerciales de un pas, ponderados por su importancia en el comercio deese pas. Esta variable se considera de manera contempornea (no rezaga-da) en las distintas especificaciones. El signo esperado del coeficiente esnegativo, dado que es esperable que los pases con socios comercialesms dinmicos pasen menos tiempo en recesin.

Desalineamiento del tipo de cambio real. Es el valor absoluto de la diferen-cia entre el tipo de cambio real de un pas y su tendencia de largo plazocalculada a travs de un filtro de Hodrick-Prescott. Mientras mayor sea elgrado de desalineamiento, podemos esperar una recesin ms larga. Portanto, su signo esperado es positivo.

Shock inicial de Trminos de Intercambio. Es la variacin porcentual anualde los trminos de intercambio el ao anterior al comienzo de una recesin.As, mientras mayor es la cada de los trminos de intercambio, mayor es laduracin esperada de la recesin. Por tanto, el signo esperado del coefi-ciente es negativo.

Apertura externa. Es la razn de exportaciones ms importaciones sobre elproducto de un pas. Esta variable refleja mejor la existencia de barreras no-arancelarias que otras como el nivel y/o la dispersin de los aranceles alcomercio exterior. Su signo esperado es negativo.

Concentracin de exportaciones. Esta variable fue construida a travs deun ndice a la Herfindahl-Hirschmann, indexado para obtener valores entre0 y 1, siendo 1 la mxima concentracin (pas monoexportador). El signoesperado de esta variable es positivo.

Se incluyeron en las estimaciones variables dummypara el caso de regme-nes cambiarios libres/fijos. Para evitar multicolinealidad perfecta, no seincluyeron dummies para regmenes intermedios (su efecto se manifiestaen la constante de cada regresin). Se utiliz la clasificacin de facto deLevy-Yeyati y Sturzenegger (2002) dado que representa de mejor manera laopcin cambiaria tomada por los pases. Aunquea priori el signo esperadoes ambiguo, existe cierta evidencia de que arreglos cambiarios del tipoflotacin versus los de fijacin e intermedios resultan en mejor desempeomacroeconmico y mayor flexibilidad a la hora de enfrentarshocks reales8 .

3. RESULTADOS

Luego de la discusin de las variables explicativas, en esta seccin sepresentan los resultados empricos ms relevantes. El Cuadro 1 presenta las regre-

8 Vase, por ejemplo, Larran y Velasco (2001) y Larran y Parro (2003).


6/10


siones que analizan los determinantes de la extensin de las recesiones, medidascomo el nmero de trimestres consecutivos con crecimiento negativo. Los resulta-dos expuestos confirman la discusin de la seccin anterior. En general, ellosapoyan la idea de que la apertura comercial, con nfasis en diversificacin demercados y productos de exportacin, va ligada a mejores tiempos de recupera-cin frente a cadas en el producto.

CUADRO 1REGRESIONES PARA DATOS DE CONTEO

Notas: Regresin incluye intercepto. Errores estndar entre parntesis.significancia estimada segn estadsticos z. Probabilidad de que todos los coeficientes sean cero.*, ** y *** representan significancia al 90, 95 y 99% respectivamente.

Como se ve en el cuadro, las variables incluidas en el anlisis presentan altasignificancia y los signos esperados a priori. En general, la importancia conjuntade las variables explicativas para aclarar el fenmeno en cuestin es alta, lo que seaprecia en los estadsticos LR (razn de verosimilitud). Dichos estadsticos mues-tran la probabilidad de que todos los parmetros sean iguales a cero.

Con respecto a coeficientes especficos, las diferencias presentes entre losmtodos de estimacin no parecen relevantes. Bajo ambos mtodos, los rdenesde magnitud y las conclusiones se mantienen, salvo la significancia individual dela variableshock de trminos de intercambio bajo las regresiones Negativo-Binomial.

Las variables ms significativas y consistentes son el crecimiento de lossocios comerciales, el nivel de comercio y la concentracin de exportaciones, conniveles de significancia mayores al 99% bajo ambos mtodos de estimacin, lo quemuestra su robustez en explicar la duracin de los perodos recesivos estudiados.Es decir, los pases con socios comerciales dinmicos y con alta diversificacin del

Variable dependiente: nmero detrimestres en recesin

Poisson Negativo-binomialCrecimiento Socios Comerciales -0.4603*** -0.5998***

(0.0273) (0.0607)Indice de Sobre/Subvaluacin real 1.2940** 1.8883*

(0.5942) (1.0147)Shockde trminos de intercambio -1.3237** -0.4738

(0.5754) (1.1025)Nivel de comerc io -0.3574*** -0.4476***

(0.1055) (0.1724)Concentracin de exportaciones 1.5561*** 1.8268***

(0.3690) (0.6686)Rgimen cambiario flexible -0.4046*** -0.3413**

(0.0811) (0.1464)Rgimen cambiario fijo -0.4185*** -0.3650**

(0.0786) (0.1426)Recesiones consideradas 56 56Indice LR (pseudo R2) 0.112 0.108Probabilidad estadstico LR 0.0000 0.0000


7/10


comercio tienden a pasar menos trimestres en recesin que los pases sin conexio-nes internacionales fuertes, poco abiertos y monoproductores. Por su parte, lavariable desalineamiento del tipo de cambio real mantiene alta significancia (sobre90%) bajo ambas metodologas. Este resultado apunta a que los desequilibrioscambiarios poseen una importante incidencia sobre la economa real, al determinar

parcialmente la duracin esperada de las recesiones.Losshocks de trminos intercambio presentan resultados menos robus-

tos, ya que al cambiar el mtodo de estimacin, se altera su significancia estads-tica: la variable aparece como significativa con el mtodo Poisson, pero no con el

Negativo-Binomial. Sin embargo, el signo del coeficiente se mantiene en lnea conla intuicin: mientras mayor es el deterioro de trminos de intercambio recibido porla economa, ms larga tiende a ser la recesin.

Respecto del rgimen cambiario, el signo del coeficiente asociado a dichasvariables es ambiguo a priori, ya que no existe evidencia terica como para esta-

blecer cul es el sistema cambiario ptimo. Los resultados empricos son decidores,al mostrar coeficientes negativos para ambos tipos de sistemas cambiarios. Estoapunta a que pases con sistemas cambiarios intermedios tienden en nuestramuestra a pasar ms tiempo en recesin una vez que sta ha comenzado. Por otrolado, nuestro anlisis no puede discriminar entre las fijaciones duras y los regme-nes flexibles en trminos de su capacidad de ajuste frente a una recesin. Estehecho se manifiesta en que los coeficientes y significancia de ambos regmenes

son parecidos en nuestras estimaciones.A continuacin se comparan los efectos marginales de los dos modelos,

informacin que nos permite analizar los efectos de distintas variables en trminosde trimestres.

El Cuadro 2 muestra que la variable con mayor efecto marginal asociado(por unidad) es el ndice de concentracin de exportaciones, seguido de cerca porel ndice de sobre/subvaluacin real. Para ejemplificar, y tomando un caso extremo,nuestros resultados apuntan a que un pas muy poco diversificado (ndice deconcentracin cercano a uno) tender a pasar alrededor de medio trimestreadicio-

nalen recesin que otro pas similar pero altamente diversificado (ndice cercanoa cero). Este tipo de extrapolaciones pueden realizarse para las distintas variablesincluidas.

El Cuadro 2 tambin nos muestra que, en general, ambos modelos tiendena entregar resultados similares en cuanto a significancia y rdenes de magnitud delos efectos. Observando el valor de los efectos marginales para las variables deregmenes cambiarios, se confirma la superioridad de los esquemas flexibles y lasfijaciones duras por sobre los regmenes intermedios, aunque los resultados no

permiten discriminar entre las dos primeras opciones. A pesar de que esta conclu-sin era ya evidente segn la informacin del cuadro anterior, aqu observamos elefecto directo de cada variable en el nmero de trimestres de recesin.


8/10


CUADRO 2COMPARACION DE EFECTOS MARGINALES

Todos los efectos significativos al 90% o ms.

4. CONCLUSIONES

Este trabajo ha intentado responder por qu algunos pases demoran msen salir de una recesin que otros, usando como determinantes a un conjuntoreducido de variables econmicas. La estimacin de modelos para datos de conteodel tipo Poisson y Negativo-Binomial arroj resultados robustos para explicar lalongitud de las recesiones en una muestra de cincuenta pases con datos trimes-trales para el perodo 1980-2001.

Los resultados de estas estimaciones permiten obtener importantes con-clusiones de poltica. Resulta intuitivo pensar que un pas que ha experimentadouna gran cada en sus trminos de intercambio tienda a tener una recesin larga;sin embargo, esta variable est fuera del control de las autoridades. No obstante,hay una serie de otras variables sobre las que las autoridades econmicas s

pueden influir directamente. Aumentar la apertura comercial y la diversificacin dela canasta de exportaciones, apuntar a un tipo de cambio real de equilibrio y evitarlos regmenes cambiarios intermedios, son todas polticas que ayudan a sacar ms

rpido de la recesin a una economa.

REFERENCIAS

Ahmed, S., A. Levin y B.A. Wilson (2002), Recent U.S. Macroeconomic Stability: GoodPolicies, Good Practices or Good Luck?. Federal Reserve Board IFD paper

N 730.

Bergoeing, R., P. Kehoe, T. Kehoe y R. Soto (2002), Policy-Driven Productivity in Chileand Mexico in the 1980s and 1990s. American Economic Review,Vol. 92 (2).

Barro, R. J. (1991), Economic Growth in a Cross Section of Countries.Quarterly Journalof Economics, Vol. 106(2), 407-443.

xF

Poisson Ne ativo-Binomial

Crecimiento socios comerciales -0.1712 -0.1963ndice de sobre/subvaluacin real 0.4814 0.6181Shockde trminos de intercambio -0.4924 -0.1551Nivel de comercio -0.1329 -0.1465Concentracin de exportaciones 0.5789 0.5979Rgimen cambiario flexible -0.1505 -0.1117Rgimen de fijacin dura -0.1557 -0.1195


9/10


Barro, R.J. y Sala-i-Martin (1992), Convergence. Journal of Political Economy,Vol. 100(2), 223-251.

Blanchard, O. y J. Simon (2001), The Long and Large Decline in U.S. Output Volatility.

Brookings Papers on Economic Activity, 2001:1.Caballero, R. (2003), Coping with Chiles External Vulnerability: A Financial Problem.

Banco Central de Chile. Central Banking, Analysis and Economic Policies,Vol. 6.

Easterly, W., R. Islam y J. E. Stiglitz (2000), Shaken and Stirred: Expaining GrowthVolatility. Annual World Bank Series of Development Economics.

Edwards, S. (1997), Openness, Productivity and Growth: What Do We Really Know?Economic Journal, Vol. 108, N 447.

Fats, A. (2002), The Effects of Business Cycles on Growth. En Loayza, N. y R. Soto(Eds.) Central Banking, Analysis and Economic Policies, Banco Central de

Chile Vol. 6, 191-219.Greene, W.H. (1997), Econometric Analysis. Third Edition. Prentice Hall: New Jersey.IMF (2002), Recessions and Recoveries. IMF World Economic Outlook, Chapter 3.

May.Kydland, F. y E. Prescott (1982), Time to Build Aggregated Fluctuations.Econometrica,

Vol. 50.Koo, J. y S. Kiser (2001), Recovery From a Financial Crisis: The Case of South Korea.

Economic & Financial Review, issue Q IV.Larran, F. y F. Parro (2003), Importa la Opcin de Rgimen Cambiario? Evidencia Para

Pases en Desarrollo. Cuadernos de Economa, en este nmero.Larran, F. y A. Velasco (2001), Exchange-rate Policy in Emerging Market Economies: The

Case for Floating. Essays in International EconomicsN224. PrincetonUniversity, diciembre.

Levine, R. y D. Renelt (1992), A Sensitivity Analysis of Cross-Country GrowthRegressions. American Economic Review, Vol. 82(4).

Levine, R. (1997), Financial Development and Economic Growth: Views and Agenda,Journal of Economic LiteratureXXXV (2).

Levy-Yeyati, E y F. Sturzenegger (2002), Classifyng Exchange Rate Regimes: Deeds vs.Words, Universidad Torcuato Di Tella.

Levy-Yeyati, E. y F. Sturzenegger (2001), Exchange Rate Regimes and Economic Perfor-mance, IMF Staff Papers, 47.

Romer, C.D. (1999), Changes in Business Cycles: Evidence and Explanations. NBERWorking Paper N 6948.

Sachs, J. y A. Warner (1997), Natural Resource. Abundance and Economic Growth.HIID Development Discussion Paper N517. Harvard University.

Sala-i-Martin, X. (2002), Fifteen Years of New Growth Economics: What Have We Learnt?.En Loayza, N. y R. Soto (Eds.), Central Banking, Analysis and EconomicPolicies, Banco Central de Chile, Vol. 6, 41-59.

Stock, J. y M. Watson (2002), Has the Business Cycle Changed and Why?. NBER 17thAnnual Conference on Macroeconomics.

Zarnowitz, V. (1992), Business Cycles: Theory, History Indicators and Forecasting.

University of Chicago Press.Zarnowitz, V. (1999), Has the Business Cycle Been Abolished?.Business Economics,

Vol. 33 N 4.


10/10


APENDICE 1: LISTA DE PAISES

ALEMANIA, ARGENTINA, ARMENIA, AUSTRALIA, AUSTRIA, BIELORRUSIA,

BOTSWANA, BRASIL, BULGARIA, CANADA, CHILE, COLOMBIA, COREA, DINAMAR-CA, ECUADOR, BELGICA, ESPAA, ESTADOS UNIDOS, ESTONIA, FILIPINAS, FIN-LANDIA, FRANCIA, GRAN BRETAA, GRECIA, HOLANDA, HONG KONG, HUNGRIA,IRAN, IRLANDA, ISRAEL, ITALIA, JAPON, KAZAKHSTAN, LETONIA, LITUANIA,MALASIA, MALTA, MEXICO, NORUEGA, NUEVA ZELANDIA, PERU, POLONIA, POR-TUGAL, REPUBLICA CHECA, REPUBLICA ESLOVACA, SUECIA, SUIZA, TAILANDIA,TURQUIA, VENEZUELA.

APENDICE: FUENTES DE LOS DATOS

El ndice fue construido a la Herfindahl-Hirschmann y sigue la siguiente frmula:

239/11

)239/1()X/x(

HH

n

1j

2j

i

= =

dondeHH

ies el ndice para el pas i

xjes el valor de las exportaciones del bien j

==

239

1jixX

y 239es el nmero total de productos exportados, segn la clasificacin de tres dgitos

de SITC.

Variable Fuente

ndice de producto trimestral, aobase 1995

International Financial Statistics (IFS) CD-ROMInternational Monetary Fund (IMF)

Crecimiento del PIB per cpita de losprincipales socios comerciales delpas

IMF: Directions of TradeGlobal Development FinanceWorld Development Indicators

Series de tipo de cambio real (RealEffective Exchange Rate Index)

Global Development FinanceWorld Development Indicators

Series de trminos de intercambio

(bienes y servicios)

Global Development Finance

World Development IndicatorsNivel de comercio Global Development Finance

World Development Indicators

ndice de concentracin deExportaciones

UNCTAD Handbook of Statistics.

Clasificacin internacional deregmenes cambiarios de facto

Disponibles en pgina web de Eduardo Levy-Yeyati

recesiones apertura y regimenes cambiarios - larrain (no tan relevante) rev

Documents