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• H.J. Miranda

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Facultad de Economía Y Contabilidad FACULTAD

:

ECONOMÍA

CURSO

:

ECONOMETRIA II

DOCENTE

:

Dr. MANRIQUE CACERES Jorge

ALUMNO

:

TEMA

:

TRABAJO DE INVESTIGACION

APLICACION CÁLCULOS ECONOMÉTRICOS “TEORIA MARSHALL – LERNER, EL CASO PERUANO 19952008” Huaraz – Ancash – Perú

DESCRIPCION DE LA PROBLEMATICA En los últimos años de la década pasada y los últimos 10 años (19952008) el saldo neto de exportaciones en el Perú ha experimentado un crecimiento acelerado, siendo la tasa de crecimiento promedio de estos 14 años de 71% como se muestra en el siguiente cuadro. Cuadro Nº1 XN 1995 -2241 1996 -1987 1997 -1711 1998 -2462 1999 -623 2000 -403 2001 -179 2002 321 2003 886 2004 3004 2005 5286 2006 8986 2007 8287 2008 3090 Crecimiento AÑO

Variación % ---

11% 14% -44% 75% 35% 56% 280% 176% 239% 76% 70% -8% -63% 71%

promedio Fuente: BCRP; Cuadro: Elaboración propia

El presente trabajo, presenta las variables económicas saldo neto de exportaciones XN, tipo de cambio €

y el índice de términos de

intercambio TI, en el período (1995 – 2008), formulando un modelo basado en la teoría Marshall – Lerner que explica el efecto de la depreciación del tipo de cambio

y la mejora de los términos de

intercambio en el saldo neto de exportaciones; para este estudio haremos un análisis econométrico presentando el modelo con sus aplicaciones, además de un análisis macroeconómico, pues la econometría esta plenamente ligada a la teoría económica. Dicho modelo debe cumplir con los supuestos básicos del método MCO, donde los estimadores deben ser insesgados, consistentes y eficientes.

I.

TITULO

“LOS TERMINOS DE INTERCAMBIO Y LA DEPRECIACION DEL TIPO DE CAMBIO Y SU INFLUENCIA EN EL CRECIMIENTO ACELERADO

DEL

SALDO NETO DE EXPORTACIONES DEL PERU ENTRE LOS AÑOS 1995 – 2008”

II. FORMULACION DEL PROBLEMA ¿Han influido la mejora de los términos de intercambio y la depreciación del tipo de cambio,

en el crecimiento acelerado del

saldo neto de exportaciones del Perú entre los años 1995 - 2008?



VARIABLES:

• Variables explicativas: Términos de intercambio (TI)

de cambio ( ). • Variable explicada: Saldo neto de exportaciones (XN).

III. OBJETIVOS

 Objetivo general:

y Tipo

Determinar si

la mejora de los términos de intercambio y la

depreciación del tipo de cambio han influido en el crecimiento acelerado del saldo neto de exportaciones, del Perú entre los años 1995 – 2008.

 Objetivos específicos: • Analizar la evolución de los términos de intercambio en el período

1995 -2008. • Analizar la evolución del tipo de cambio en el período 1995 - 2008. • Determinar si existe algún grado de influencia entre la evolución de

los términos de intercambio y el tipo de cambio con la evolución del saldo neto de exportaciones en el período 1995 -2008.

IV. METODO DE LA INVESTIGACION El método que utilizaremos para nuestra investigación será de tipo formal llamada también pura o fundamental, y busca acrecentar los conocimientos teóricos y prácticos y persigue las generalizaciones relacionadas al desarrollo de una teoría basada en principios y leyes. La teoría que se pretendemos demostrar de acuerdo a sus leyes es la teoría Marshall- Lerner en el caso peruano entre los años 1995 - 2008.

V. MARCO TEORICO

El trabajo de investigación esta fundamentado en la condición Marshall Lerner, cuya teoría ha servido para la realización de múltiples investigaciones, las cuales presentamos a continuación.

5.1.

Antecedentes de la investigación

Entre los antecedentes más importantes de trabajo sobre la influencia del cambio real y los términos de intercambio en el saldo neto de exportaciones se encuentra el trabajo que fue presentado en el XXV encuentro de economistas del banco central de reserva del Perú estudios económicos en diciembre del 2007 probando la condición de Marshall-Lerner

para

el

caso

peruano.

Realizado

por

Rafael

Bustamante, economista investigador de la UNMSM Y Fedor Morales de la UNMSM, Instituto de matemática pura y aplicada en la cual concluyen que: La evidencia bajo la metodología econométrica ha mostrado el cumplimiento de la condición de Marshall-Lerner. Esto indica que los agentes Partícipes del comercio internacional peruano son altamente

sensibles a las variaciones en el tipo de cambio y los términos de intercambio es decir el grado de incidencia de las variables explicativas sobre las variables explicadas es alto. Basados en ese marco teórico podemos realizar las estimaciones econométricas y presentar los resultados de la investigación.

5.2. Marco conceptual

a.

Saldo Neto De Exportaciones

Llamado también balanza comercial mide el saldo neto (positivo o negativo) de las exportaciones de bienes de un país al resto del mundo menos sus importaciones de bienes desde el resto del mundo en un período determinado. Si el valor de las exportaciones es mayor al valor de las importaciones se tiene una balanza comercial favorable o superavitaria, en el caso contrario, se tiene una balanza comercial desfavorable o deficitaria. Su forma de cálculo es la siguiente:

XN = X – Donde:

XN: es la balanza comercial, X

: son las exportaciones de bienes

M

M: son las importaciones de bienes, Es importante saber que no se puede realizar el cálculo del saldo neto de exportaciones sin tomar en cuenta el tipo de cambio, pues este juega un rol fundamental en el comercio exterior entre los países y por ende en sus balanzas comerciales (saldo neto de exportaciones). Términos de intercambio Este término usado en comercio internacional, se refiere a la evolución del valor de los

productos exportados de los países,

calculado según el valor de los productos que importa, a lo largo de un

período

de

disminuciones.

tiempo, Se

habla

para de

saber

si

“deterioro

existen

aumentos

de

términos

los

o de

intercambio” cuando el valor de los productos de exportación tiende a disminuir comparado con el de los productos importados. Los términos de intercambio suelen ser utilizados como un indicador indirecto para establecer la mejor o peor situación social de un país. Una mejora en los términos de intercambio es obviamente algo positivo para un país, porque eso significa que debe pagar menos por los productos que importa y por lo tanto puede comprar más cantidad de los mismos sin esfuerzo adicional. En nuestra investigación utilizaremos los términos de intercambio entre varios países y varios productos, para calcular los términos de intercambio entre varios países, en forma más realista, incluyendo una variedad de productos, pueden utilizarse el índice Laspeyres. En

este caso, los términos de intercambio de un país es el resultado de dividir el índice Laspeyres de exportaciones sobre el índice Laspeyres de importaciones.

b. Tipo De Cambio El tipo de cambio de un país respecto de otro es el precio de una unidad de moneda extranjera expresado en términos de la moneda nacional. Entonces el tipo de cambio nominal se puede definir como el número de unidades de moneda nacional que debemos entregar para obtener una unidad de moneda extranjera, o de manera similar, el número de unidades de moneda nacional que obtengo al vender una unidad de moneda extranjera. Por ejemplo, si para obtener un dólar debemos entregar tres soles, el tipo de cambio nominal entre Perú y Estados Unidos es 3 $/U$S. Para saber cuantos soles obtengo por cada dólar, multiplico por el tipo de cambio, si por ejemplo tengo 100 U$S y los vendo al tipo de cambio 3 U$S/$ obtendré 100 U$S * 3 $/U$S = 300 $. Para saber cuántos dólares obtengo por un monto de soles, divido el monto por el tipo de cambio, por ejemplo si tengo 300 $ y compro U$S al tipo de cambio 3 $/U$S obtendré (300 $) / (3 $/U$S) = 100 U$S.

Variaciones del Tipo de Cambio Los tipos de cambio, como precios que son (precio de una moneda expresado en términos de otra) suelen variar a través del tiempo. Ahora explicamos una cuestión de terminología, que si bien a primera vista no parece tener mucha importancia, su no conocimiento suele generar errores de interpretación. Una apreciación de la moneda nacional significa una subida de su precio en términos de la moneda extranjera. Ahora, para obtener la misma cantidad de dólares que obtenía antes, necesito menos pesos, entonces decir que la moneda local se apreció es lo mismo que decir que el tipo de cambio bajó. Una depreciación es una subida del tipo de cambio. Apreciación moneda local → baja el tipo de cambio. Depreciación moneda local → sube el tipo de cambio.

VI. FORMULACION DE LAS HIPÓTESIS

El tipo de cambio es una variable muy influyente en la economía y junto a los términos de intercambio juegan y papel importante en el desarrollo

del

comercio

internacional

de

un

país.

Por

tanto,

postulamos las siguientes hipótesis:

H0: La mejora de los términos de intercambio y la depreciación del tipo de cambio influyen en el crecimiento acelerado del saldo neto de exportaciones.

H1: La mejora de los términos de intercambio y la depreciación del tipo de cambio no influyen en el crecimiento acelerado del saldo neto de exportaciones. Es importante subrayar, que la teoría econométrica dice que el coeficiente de determinación es el porcentaje de variación de la variable dependiente explicado por el modelo, pues siendo así, este coeficiente de determinación será utilizado en nuestra investigación para contrastar nuestras hipótesis, es decir:

a) Si obtenemos un coeficiente de determinación muy significativo en un modelo insesgado, consistente y eficiente aceptaremos la hipótesis nula H0.

b) Si en caso contrario el coeficiente de determinación no es significativo y el modelo no es insesgado, es inconsistente

ineficiente rechazaremos la hipótesis nula y aceptaremos la hipótesis alterna H1.

VII.

FORMULACION DEL MODELO ECONOMÉTRICO

El modelo que formularemos debe ser un modelo con los mejores estimadores lineales insesgados, consistentes y eficientes para que verifiquen y expliquen mejor nuestras hipótesis, a continuación presentamos las variables y sus respectivas observaciones.

7.1 Presentación de datos:

Año

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

XN

Términos de

Tipo de

(Millones de

intercambio

cambio

dólares)

(TI)

-2241 -1987 -1711 -2462 -623 -403 -179 321 886 3004 5286 8986 8287 3090

107.58 101.80 104.37 97.49 89.59 88.04 86.51 90.81 90.92 99.50 105.10 133.13 137.94 119.63

€ 2.26 2.45 2.66 2.93 3.38 3.49 3.51 3.52 3.48 3.41 3.3 3.28 3.13 2.93 Fuente: BCRP

7.2.

Plantear el modelo:

El Modelo de regresión mas apropiado es lineal, pues explica mejor el modelo:

XN = β0+ β1 TI + β2 •

β0 y β1 = los estimadores del modelo

•

XN y TI= las variables 7.3.

Corrida del modelo:

Realizando la regresión con el paquete estadístico Econométrico EVIEWS obtenemos lo siguiente:  Representación

•

El Modelo

XN = β0+ β1 TI + β2 XN = - 39182.4010 + 218.90299 TI + 5736.81017

A) Análisis

de

los

mejores

estimadores

lineales

insesgados Para que nuestra investigación pueda tener la veracidad y la confianza

deseada

nuestro

modelo

debe

tener

los

mejores

estimadores, para ello debemos detectar la presencia de violaciones al modelo tradicional MCO, de existir el modelo puede perder sus propiedades de explicar y predecir, ante la existencia de estas violaciones nos obliga a corregirlos:

1. Normalidad:

Una observación es NORMAL cuando su comportamiento es Frecuente en el tiempo de acuerdo con un modelo econométrico teórico. Revisamos si nuestras variables de la investigación tienen un comportamiento normal con el test Jarque Bera para cada variable, por teoría para afirmar que una variable tenga un comportamiento normal la probabilidad debe ser mayor a 0.05: •

La variable saldo neto de exportaciones XN nos muestra que la probabilidad en la prueba Jarque Bera es mayor al 0.05 (0.367952), por lo tanto afirmamos que esta variable tiene un comportamiento normal.

• La variable tipo de cambio real

nos muestra que la

probabilidad en la prueba Jarque Bera es mayor al 0.05

(0.374109), por lo tanto afirmamos que esta variable tiene un comportamiento normal.

• La variable términos de intercambio TI nos muestra que la

probabilidad en la prueba Jarque Bera es mayor al 0.05 (0.321874) por lo tanto afirmamos que esta variable tiene un comportamiento normal

2. Multicolinealidad:

El proceso o término de multicolinealidad es una situación en la que se presenta una fuerte correlación entre variables explicativas del modelo. La correlación ha de ser fuerte, ya que siempre existirá correlación entre dos variables explicativas en un modelo, es decir, la no correlación de dos variables es un proceso “sublime”, que sólo se podría

encontrar

en condiciones

de

laboratorio,

por

lo tanto

realizamos el análisis de la multicolinealidad: La probabilidad de los estimadores es menor a 0.05, es decir las variables explicativas son estadísticamente significativas y son

linealmente independientes,

por lo tanto se descarta la correlación

entre las variables, por lo tanto la presencia de Multicolinealidad en el modelo.

3. Auto correlación:

Auto correlación es una violación a los supuestos del modelo clásico en el que dos o mas observaciones de una misma serie tiene mucho que ver (están relacionadas). Matemáticamente este supuesto de auto correlación se expresa a partir de la hipótesis que hace referencia a la covarianza de la perturbación que, como se ha señalado es no nula. E (u t u t+ S) ≠ 0

s = 0, ± 1, ± 2, ...

Al existir auto correlación se considera que el término de perturbación de una observación está relacionado con el término de perturbación de otras observaciones y por lo tanto la covarianza entre ellos es distinta de cero y se define como: E (u t u t+ S) = Presentamos el correlograma,

s = 0, ±1, ± 2,... este analiza la presencia de auto

correlación entre las observaciones que no son continuas (seguidas) del modelo y observamos que no existe auto correlación, es decir las observaciones son independientes:

4. Heteroscedasticidad

Un modelo de regresión lineal presenta heteroscedasticidad, cuando la varianza de las perturbaciones no es constante a lo largo de las observaciones. Heteros =diferente, Cedasticidad= varianza Esto implica el incumplimiento de una de las hipótesis básicas sobre las que se asienta el modelo de regresión lineal, que establece que la varianzas son constantes (homoscedásticas) De ella se deriva que los datos con los que se trabaja son heterogéneos, ya que provienen de distribuciones de probabilidad con distinta varianza El análisis econométrico, mediante el test de White para series de tiempo confirmamos que no existe heteroscedasticidad en el modelo ya que las probabilidades son mayores a 0.05 (0.314851 y 0.255675)

5. Quiebre estructural

Considerando que el desarrollo de la economía no es uniforme, puesto que estamos sometidos a condicionantes que hacen variar el comportamiento constante. Si fuera en caso que en nuestro modelo exista quiebre estructural, seria necesario formular modelos que se aproximen a la realidad quebrada por los condicionantes Se dice que hay quiebre estructural cuando se altera la tendencia de la economía y existe distintos escenarios; Escenario.- situación de la economía muy diferente de otra. Para

descartar

la

presencia

de

escenarios

con

diferentes

características realizamos la prueba Cusum – Cuadrado. Gracias al grafico de la prueba Cusum – Cuadrado observamos que no existe quiebre estructural en nuestro modelo, es decir el comportamiento de

nuestras variables en la economía durante lo años 1995 y 2008 fue en promedio uniforme, pues la tendencia no traspasa las bandas de confianza:

B)

ANALISIS DE RESULTADOS

Luego de la corrida y la comprobación que obtendremos los mejores estimadores lineales insesgados tenemos 1. El Modelo XN = β0+ β1 TI + β2 XN = - 39182.4010 + 218.90299 TI + 5736.81017 1.1. •

Interpretación de los estimadores

β0 = - 39182.4010 (intercepto)

En promedio, el saldo neto de exportaciones es - 39182.4010, cuando en tipo de cambio y los términos de intercambio son cero, es decir cuando el saldo neto de exportaciones es: -39182.4010 es explicado por otras variables diferentes a términos de intercambio y/o tipo de cambio. •

β1= 218.90299 (Estimador)

En promedio, el saldo neto de exportaciones se incrementa en 218.90299

millones de dólares, por la mejora de los términos de

intercambio en un digito. •

β2 =+ 5736.81017 (Estimador)

En promedio, el saldo neto de exportaciones se incrementa en 218.90299 millones de dólares, por el incremento del tipo de cambio en un digito, es decir depreciación. Esto tiene su explicación en la teoría Marshall – Lerner” ante una depreciación del tipo de cambio el saldo neto de exportaciones tiende a crecer”1, puesto que las importaciones se vuelven mas caras y nuestras exportaciones mas baratas, y si existe un efecto volumen mayor que un efecto precio, se dará un efecto positivo en el saldo neto de exportaciones 2. Coeficiente de determinación

1

Condición Marshall Lerner 1950

R2 = 0.933698; R2 Ajustado = 0.921643 Quiere decir que aproximadamente el 93% de las variaciones en el saldo neto de exportaciones esta siendo explicado por modelo, es decir por los términos de intercambio y el tipo de cambio. VIII. CONCLUSIONES 1) Para aceptar o rechazar nuestra hipótesis nos basamos en los

resultados obtenidos después de la corrida del modelo, principalmente el coeficiente de determinación. El R2 = R2 = 0.933698 = 93.3698 %

es un coeficiente de

determinación alto y nos indica que hay una gran incidencia de los términos de intercambio y el tipo de cambio en el saldo neto de exportaciones.

Por lo tanto aceptamos la hipótesis nula H0 y decimos que La mejora de los términos de intercambio y la depreciación del tipo de cambio influyen en el crecimiento acelerado del saldo neto de exportaciones, se cumple la condición Marshall lerner en otras palabras: • Una mejora en los términos de intercambio es obviamente algo

positivo para un país, porque eso significa que debe pagar menos por los productos que importa y por lo tanto puede comprar más cantidad de los mismos sin esfuerzo adicional • Ante una depreciación del tipo de cambio los bienes peruanos

se hacen más baratos, y los extranjeros mas caros, lo cual incentiva

a

que

las

importaciones

se

contraigan

y

las

exportaciones se expandan o incrementen. 2) Nuestra investigación concuerda con los antecedentes de la

investigación XXV encuentro de economistas del banco central de reserva del Perú estudios económicos en diciembre del 2007 en el que concluyen que la evidencia bajo la metodología econométrica ha mostrado el cumplimiento de la condición de Marshall-Lerner. Esto indica que los agentes Partícipes del comercio internacional peruano son altamente sensibles a las variaciones en los términos de intercambio y el tipo de cambio real,

es decir el grado de incidencia de las variables

explicativas sobre las variables explicadas es alto.

IX.

RECOMENDACIONES

1) Las depreciaciones del tipo de cambio influyen positivamente

en el saldo neto de exportaciones, sin embargo no debe

convertirse en un instrumento de política para hacer crecer el saldo neto de exportaciones, ya que los efectos serian forzados y no reflejarían el verdadero estado del comercio internacional del Perú, es decir que sin un país utiliza esta condición para provocar una mejora en el saldo neto de exportaciones, será una mejora artificial debido a una política errada, que puede traer malas consecuencias a la economía nacional 2) Es necesario que el las condiciones económicas (industriales)

acompañantes de una mejora en los términos de intercambio y una depreciación del tipo de cambio, encuentren un sustento llamado “capacidad instalada” de la inversión en el país, pues en caso que no exista capacidad instalada de la inversión suficiente, dicha mejora de lo términos de intercambio y depreciación del tipo de cambio pueden convertirse en un arma de doble filo, ya que el saldo se convertiría fácilmente deficitario, pues al no existir una capacidad instalada que pueda cubrir la demanda interna creciente por el encarecimiento de bienes externos, si bien dicha demanda no seguirá importando la misma cantidad de bienes, estos bienes serán mas caros que antes y el efecto del precio se convertirá en el causante del déficit del saldo neto de exportaciones.

X. BIBLIOGRAFIA • Compendio estadistico 2008 Banco Central De Reserva Del Perú . • Econometria basica Damodar gujarati , editorial latinoamericana

1981. • Macroeconomía en la economía global - Sachs y Larraín, segunda edición Prentice Hall, 2002 • www.bcrp.gob.pe.

La condición de Marshall-Lerner y el efecto Curva-J: Evidencia empírica para el caso peruano 2006, estudio Nº 16 Banco Central De Reserva Del Perú (Rafael Bustamante y Fedor Morales