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El comercio internacional proporciona ventajas para el crecimiento económico, lo cual permite considerarlo como un instrumento de progreso El comercio permite que una economía se especialice en aquello en lo que comparativamente es más eficiente mejorando el bienestar agregado de la sociedad; y aunque con menor consenso se supone que alienta el progreso de la productividad, además se considera a la apertura comercial como una etapa necesaria en cualquier economía para poder alcanzar el crecimiento económico.
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“AÑO DE LA INVERSIÓN PARA EL DESARROLLO RURAL Y LA SEGURIDAD ALIMENTARIA”
UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURAFACULTAD DE ECONOMÍA
“APERTURA COMERCIAL Y DESARROLLO FINANCIERO: UN ANÁLISIS DE VECTORES AUTOREGRESIVOS (VAR) PARA LA
ECONOMÍA PERUANA, PERIODO 1992:01 -2012:02.”
CURSO:
SEMINARIO DE BANCA Y FINANZAS
PROFESOR:
ECON. JUAN DANIEL MOROCHO RUIZ
INTEGRANTES:
ABAD REYES CARLOS
ARISMENDIZ GABINO CESAR
GRANADINO OLIVARES LUIS
Piura 2013
1. INTRODUCCIÓN
El comercio internacional proporciona ventajas para el crecimiento económico, lo cual
permite considerarlo como un instrumento de progreso El comercio permite que una
economía se especialice en aquello en lo que comparativamente es más eficiente mejorando
el bienestar agregado de la sociedad; y aunque con menor consenso se supone que alienta
el progreso de la productividad, además se considera a la apertura comercial como una
etapa necesaria en cualquier economía para poder alcanzar el crecimiento económico.
Es así como el proceso de apertura comercial al ser considerado como una etapa
obligatoria para alcanzar el crecimiento económico, afecta a variables ligadas al sistema
económico entre las cuales se encuentra el grado de Desarrollo Financiero dado que los
intermediarios financieros y los mercados pueden proporcionar información acerca de
empresas rentables, diversificar los riesgos, y facilitar la movilización de recursos.
Entonces, un sistema financiero bien desarrollado contribuye a mejorar la formación de
capital y la eficiencia de la asignación de recursos, promoviendo así crecimiento.
El presente trabajo analiza la relación de Apertura Comercial y Desarrollo Financiero,
resaltando el efecto que tiene la apertura comercial sobre el desarrollo financiero, entre los
principales estudios empíricos que relacionan dichas variables se tiene el presentado por
Rajan y Zingales (2003) que encuentra que la apertura comercial reduce el desarrollo
financiero, dado que un mayor grado de apertura comercial debilita los incentivos de las
empresas de negocios que incumben o intermediarios financieros para bloquear el
desarrollo económico con el fin de reducir la entrada y la competencia, mientras que Braun
y Raddatz (2005) encuentra una relacion negativa de apertura comercial sobre el desarrollo
financiero.
La presente investigación propone un marco teórico tentativo para dicha relación;
evidencia empírica referente al tema de estudio; análisis de vectores autoregresivos el cual
nos permitirá analizar la dinámica del modelo además se presenta el análisis de
cointegración el cual nos permitirá contrastar la existencia de una relación de largo plazo
entre las variables de estudio, por último se presenta las conclusiones de la presente
investigación.
1
2. OBJETIVOS
2.1 OBJETIVO GENERAL
Analizar el impacto de la Apertura Comercial sobre el Desarrollo Financiero para la
Economía Peruana durante el periodo 1992:01 – 2012:02 mediante un modelo de
Vectores Autorregresivos (VAR).
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Sistematizar el Marco Teórico relevante para el desarrollo del presente trabajo de
investigación.
Analizar la posible causalidad entre Apertura Comercial y Desarrollo Financiero en
el Perú durante el período de análisis descrito.
Comparar y analizar el efecto de la Apertura Comercial sobre las tres
especificaciones de Desarrollo Financiero empleadas para el análisis del presente
trabajo.
Presentar las principales conclusiones a partir del análisis de resultados de la
presente investigación.
3. HIPÓTESIS
3.1 HIPÓTESIS GENERAL
En el Perú, durante el periodo 1992:01 – 2012:02 un mayor grado de Apertura
comercial se constituye en un factor explicativo relevante que influye de manera
directa sobre el Desarrollo Financiero.
3.2 HIPÓTESIS ESPECÍFICAS
Existe una causalidad bidireccional entre la Apertura Comercial y las diferentes
especificaciones de Desarrollo Financiero durante el periodo de análisis para la
economía Peruana.
2
4. MARCO TEÓRICO
3
5. EVIDENCIA EMPÍRICA
La evidencia sobre los efectos de la apertura comercial sobre el desarrollo financiero es
reciente, autores como Beck (2002) evalúan el efecto de la apertura comercial sobre el
desarrollo financiero, para contrastar dicha relación realiza una prueba empírica con datos
de panel data (30 años) para 65 países. El autor encuentra que los países con un mayor
nivel de desarrollo financiero tienen una mayor participación de las exportaciones de
manufacturas en el PIB y en las exportaciones totales de mercancías y tienen una balanza
comercial superior en productos manufacturados. El trabajo de Beck, se tomó como
referencia para la construcción de un modelo, en el que el desarrollo financiero de un país
es el resultado del equilibrio de la estructura productiva de la economía.
Asimismo Rajan y Zingales (2003) hacen referencia que no se puede hablar de efectos de
la apertura comercial sobre el desarrollo financiero, si es que no se considera la apertura
financiera, en su análisis el autor aduce que la apertura de las cuentas comerciales y de la
cuenta capital son esenciales para un alto grado de desarrollo financiero
Toan y Levchenko (2004), estudian el grado de influencia de la apertura comercial sobre
el desarrollo financiero para 77 países en los cuales compara el efecto de la apertura
comercial sobre el desarrollo financiero de países desarrollados y subdesarrollados, dichos
autores construyen un modelo en el cual el desarrollo financiero es endógeno y que puede
será afectado por la apertura comercial, a su vez argumenta que el desarrollo financiero es
el resultado del equilibrio de la estructura productiva de la economía.
Además los autores referidos argumentan que cuando los países desarrollados enfrentan
el proceso de apertura comercial los sectores que dependen del sistema financiero crecen
más rápido, sin embargo en los países subdesarrollados que enfrentan un mayor grado de
apertura comercial los sectores económicos intensivos se contraen, dado que los países con
grandes sectores económicos intensivos se relacionan en mayor grado con el sistema
financiero.
4
Las conclusiones que se derivan del estudio de Toan y Levchenko principalmente son
dos: la primera hace referencia al efecto que tiene la apertura comercial sobre el desarrollo
financiero, en los países desarrollados se evidencia un efecto positivo dado que estos países
cuentan con un sistema financiero altamente desarrollado en relación a los países
subdesarrollados, así mismo el efecto que tiene la apertura comercial sobre el desarrollo
financiero en países subdesarrollados es negativo.
La segunda conclusión que se deriva del estudio hace referencia que si bien la principal
diferencia de los efectos de la apertura comercial sobre el desarrollo financiero en los países
es el grado de desarrollo económico que estos presentan, también se pueden considerar
otros factores que son especificados en su modelo teórico, dichos factores son: la calidad
institucional, la ejecución de contratos, derechos de propiedad y la protección del inversor
que influyen sobre el desarrollo económico siendo este último generador de un mayor
grado de comercio internacional.
Finalmente los autores hacen la salvedad que la representación empírica de desarrollo
financiero que utiliza es la proporción de los préstamos totales sobre el PIB, que es una
medida del tamaño del sistema financiero y no de su calidad. Así, mientras que los
resultados son consistentes con el modelo que presenta en su trabajo, no permiten concluir
que la calidad del sistema financiero se ve afectada, así como su tamaño.
Chinn y Ito (2006) encuentran que un aumento de la apertura comercial es una condición
previa para la apertura financiera, y para el desarrollo económico. Recientemente, el uso de
las medidas de desarrollo financiero usadas por Chinn y Ito (2006) (el indicador de crédito
privado) y Baltagi (2009) sirvieron de apoyo parcial a la hipótesis de Rajan y Zingales
que estipula que los dos tipos de apertura son necesarias para que se de el desarrollo
económico.
5
Además sugieren que los efectos marginales de la apertura comercial (financiera) se
relacionan negativamente con el grado de recursos financieros (comercio). Esto implica que
las economías relativamente cerradas pueden beneficiarse de la apertura de sus cuentas de
capital o comercial.
Continuando con la metodología de Panel Data Hong (2010) estudia los vínculos entre
apertura comercial, apertura económica y desarrollo financiero en 29 países asiáticos para
el periodo 1994 – 2008, Hong encontró una relación de causalidad bidireccional entre la
apertura comercial y el desarrollo financiero dado que la apertura de la economía al
comercio parece ser una condición previa para el desarrollo financiero y la apertura
financiera, la cual, a su vez, permite a los países en desarrollo generar ganancias en
términos de la apertura comercial. Además se sugiere que la relación entre el desarrollo
financiero y la apertura financiera es heterogénea, así como su variación a través de
diferentes medidas.
Para la economica de Mexico Vazquez (2007) para el periodo 1961 -2006 encuentra
evidencia de que el primer impacto de la apertura comercial provoca, en una economía
como la mexican (en recuperación desde los años ochenta) un incremento sustancial de las
importaciones. La necesidad de divisas para financiar el déficit comercial facilitó la
apertura de los mercados financieros, en los que, tras una rápida liberalización, se produce
una fuerte entrada de inversión en cartera. En un país con un sistema financiero poco
desarrollado, la apertura de capitales ha provocado inestabilidad económica debilitando el
sistema lo que, al igual que en otros países latinoamericanos, derivó en una fuerte
contracción del producto.
Además el autor ha concluido que las pérdidas han sido mayores en el caso de los países
con un sector exportador poco integrado con el resto de la economía nacional, como es el
caso de México. Además, se ha observado que los procesos de apertura provocan un
importante cambio estructural en las distintas economías, relativo a la pérdida de trade-off
entre producto y comercio.
6
Así pues, se ha podido concluir que las teorías de represión financiera, que defienden la
liberalización de capitales, no pueden explicar adecuadamente el comportamiento de la
apertura de capitales en los países latinoamericanos. La liberalización de las tasas de interés
no ha producido una inversión más productiva en México, ni en el resto de los países de
estudio. Es necesario tener en cuenta los problemas de información imperfecta para poder
explicar los resultados obtenidos, en los que, además, se observa la presencia de efectos
reales del sector financiero sobre la economía.
Finalmente Rajan y Zingales (2003) sostienen que la apertura comercial, especialmente
cuando se combina con la apertura a los flujos de capital, debilita los incentivos de las
empresas a realizar negocios que involucren a intermediarios financieros para asi bloquear
el desarrollo económico con el fin de reducir la entrada y la competencia. Y, el poder
político relativo de los titulares puede disminuir con el comercio. Entonces, el comercio
tiene un impacto positivo sobre el desarrollo económico. Braun y Raddatz (2005) exploran
el canal político y demuestran que los países en los que la liberalización del comercio
reduce el poder de los grupos más interesados en bloquear el desarrollo financiero se puede
observar una mejora en el sistema financiero. Sin embargo, cuando la apertura del comercio
fortalece a los grupos, la financiación externa sufre.
7
6. METODOLOGÍA
6.1 UNIDAD DE ANÁLISIS Y ÁMBITO DE ESTUDIO
El propósito que se tiene al desarrollar el presente trabajo de investigación es estudiar la
relación entre Apertura Comercial y Desarrollo Financiero para el Perú durante el periodo
1992:01 - 2012:02.
6.2 TIPO DE INVESTIGACIÓN
El presente trabajo de investigación se define como una investigación de tipo:
DESCRIPTIVO-CORRELACIONAL-EXPLICATIVO.
o Descriptivo, el presente trabajo busca describir la relación entre Apertura
Comercial y Desarrollo Financiero, complementado con un análisis de carácter
estadístico, respectivamente.
o Correlacional, porque la presente investigación busca determinar el grado de
asociación entre Apertura Comercial
o Explicativo, pues a través de la explicación y la inferencia causal se busca
determinar y analizar si la Apertura Comercial tiene influencia sobre las distintas
especificaciones de Desarrollo Financiero.
6.3 OBTENCIÓN DE LA INFORMACIÓN
La información de la presente investigación se obtendrá en base a las estadísticas de la
Comisión Económica para América Latina (CEPAL), Banco Central de Reservas del Perú
(BCRP) que cuentan con la información disponible para la realización de esta
investigación. Para el desarrollo de la presente investigación se tiene las siguientes
variables de estudio:
8
CUADRO Nº 6.1OPERACIONALIZACIÓN DE LAS VARIABLES A UTILIZAR
Variable Medición Símbolo Fuente
Desarrollo Financiero1
M 1PBI
DF_M1 CEPAL
M 2PBI
DF_M2 CEPAL
M 3PBI
DF_M3 CEPAL
Apertura Comercial X+MPBI
AC BCRP
Elaboración: Propia
6.4 MODELOS VAR A ESTIMAR
La presente investigación se estimará el siguiente modelo de vectores autoregresivos, el
cual cuenta con las siguientes ecuaciones:
[ ACM 1/ PBI ]=[ β11(L) β12(L)
β21(L) β22(L)][ ACM 1/ PBI ]+[e1t
e2t ] (1)
[ ACM 2/ PBI ]=[α11(L) α12(L)
α 21(L) α22(L)][ ACM 2/ PBI ]+[w1t
w2t ] (2)
1 M1: es el dinero que circula en la economía, se obtiene sumando los depósitos corrientes de los ciudadanos, es decir, las cantidades que los ciudadanos tienen fácilmente accesible para gastar mientras que M2: incluye M1 y sumando los depósitos existentes a corto plazo que los ciudadanos tienen en el sistema financiero, es decir, el dinero y sus substitutos más o menos a corto plazo, normalmente definido con plazos de hasta un año, y por ultimo M3: incluye M2 y sumando todos los depósitos, incluyendo depósitos a más largo plazo.
9
[ ACM 3 /PBI ]=[γ11 (L) γ 12( L)
γ21(L) γ 22(L)] [ ACM 3/ PBI ]+[v1 t
v2 t] (3)
Las ecuaciones (1), (2) y (3) tienen como finalidad evaluar la relación entre Apertura
Comercial y Desarrollo Financiero considerando el efecto de la Apertura Comercial sobre
las distintas medidas de Desarrollo Financiero. Las herramientas de los modelos de
vectores Autorregresivos requeridas para este análisis son: La Función Impulso-Respuesta
y Descomposición de la Varianza.
Mediante el uso de la Función Impulso-Respuesta, permitirá conocer la reacción de las
variables explicadas en el sistema ante cambios en el vector de perturbaciones. Un cambio
(shock) en una variable en un período dado afectará directamente a la propia variable y se
transmitirá al resto de variables explicadas a través de la estructura dinámica que
representa el modelo VAR.
La Descomposición de la Varianza consiste en obtener distintos componentes que
permitan aislar el porcentaje de variabilidad de cada variable que es explicado por la
perturbación de cada ecuación, pudiéndose interpretar como la dependencia relativa que
tiene cada variable sobre el resto, para obtener dicha descomposición se obtiene luego de
“ortogonalizar” el vector de perturbaciones, que consiste en distribuir la responsabilidad de
las correlaciones reflejadas en la matriz de covarianza entre los distintos componentes del
vector de perturbaciones.
Además se considera pertinente realizar el análisis de integración del modelo para así
establecer la existencia de una relación de largo plazo entre las variables de estudio, para
ello se utilizara el test de cointegración de Johansen el cual argumenta que dos o más series
de tiempo que son no estacionarias de orden I(1) están cointegradas si existe una
combinación lineal de esas series que sea estacionaria o de orden I(0). El vector de
coeficientes que crean esta serie estacionaria es el vector cointegrante. Reflejando así el
análisis de cointegración la presencia de un equilibrio a largo plazo hacia el cual converge
el sistema económico a lo largo del tiempo. Las diferencias (o término error) en la ecuación
de cointegración se interpretan como el error de desequilibrio para cada punto particular de
tiempo.
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7. ANÁLISIS DE RESULTADOS
Para investigar la relación entre el desarrollo financiero y la apertura comercial en el
Perú durante el período 1992:01 – 2012:02; un paso preliminar consistió en llevar a cabo
pruebas que implicaban encontrar el grado de integración de las variables mencionadas
anteriormente; la aplicación de dicha técnica exige previamente conocer el grado de
integración de estas series pues de tratarse de series no estacionarias se podría caer en
correlaciones espurias consecuencia de las propiedades de las series de tiempo. En tal
sentido el cuadro No 7.1 analiza si cada serie presenta raíz unitaria mediante la prueba de:
Dickey-Fuller (Aumentado) (ADF). Los resultados señalan la ausencia de raíz unitaria en
los logaritmos de las series DF M 1, DF M 2, DF M 3 , AC en segunda diferencia. En ese mismo
sentido, el análisis gráfico señala que los logaritmos de las series DF M 1, DF M 2, DF M 3 , AC
son estacionarias en segunda diferencia.
Cuadro No 7.1: Pruebas de raíz unitariaDickey-Fuller (Aumentado) (ADF)
En Niveles 2da Diferencia Variable t-statistic Prob. t-statistic Prob.
log (DFM 1) -1.835609 0.6777 -2.227503* 0.0258
log (DFM 2) -3.601776* 0.0363 -6.725286* 0.0000
log (DFM 3) -3.103815 0.1128 -5.611313* 0.0000
log (AC) -2.311593 0.4223 -5.410279* 0.0000
Ho: Existe raíz unitaria, * Significancia al 5%
Gráfico No 7.1
11
Ploteo de las series log (DFM 1), log( DFM 2), LOG (DF M 3) , log( AC ) en 2da Diferencia
-.3
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
92 94 96 98 00 02 04 06 08 10
D(LOG(DF_M1),2)@MEAN(D(LOG(DF_M1),2),"1992q1 2012q2")
-.3
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
.4
92 94 96 98 00 02 04 06 08 10
D(LOG(DF_M2),2)@MEAN(D(LOG(DF_M2),2),"1992q1 2012q2")
-1.00
-0.75
-0.50
-0.25
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
92 94 96 98 00 02 04 06 08 10
D(LOG(DF_M3),2)@MEAN(D(LOG(DF_M3),2),"1992q1 2012q2")
-.3
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
.4
92 94 96 98 00 02 04 06 08 10
D(LOG(AC),2)@MEAN(D(LOG(AC),2),"1992q1 2012q2")
Otro ingrediente relevante para el modelo VAR es encontrar el rezago óptimo con el fin
de aplicarlo al modelo. Para ello se procedió a utilizar el criterio de Schwarz (SC), el cual
señala cuatro retardos para el primer modelo VAR.
Cuadro No 7.2: Retardo óptimo
Retardo LogL LR FPE AIC SC HQ
0 100.2825 NA 0.000232 -2.692670 -2.629918 -2.667663
1 148.9814 93.39514 6.82e-05 -3.917298 -3.729041 -3.842274
2 202.1791 99.10817 1.77e-05 -5.265182 -4.951420 -5.140142
3 249.0011 84.66438 5.49e-06 -6.438386 -5.999120 -6.263331
4 259.5659 18.52453 4.59e-06 -6.618243 -6.053472* -6.393172
12
5 264.5303 8.432767 4.48e-06 -6.644667 -5.954391 -6.369580
6 266.4794 3.203909 4.75e-06 -6.588476 -5.772696 -6.263373
7 278.4980 19.09805* 3.83e-06* -6.808164* -5.866879 -6.433045*
* indica el orden de retardo seleccionado por el criterio.LR: Secuencial modificado estadístico de prueba LR (cada prueba de nivel de 5%)FPE: Error de predicción finalAIC: Akaike criterio de informaciónSC: Schwarz criterio de informaciónHQ: Hannan-Quinn criterio de información
Para el segundo modelo VAR, según el criterio de Schwarz (SC) se escoge el cuarto
rezago.
Cuadro No 7.3: Retardo óptimo
Retardo LogL LR FPE AIC SC HQ
0 101.8128 NA 0.000223 -2.734598 -2.671846 -2.709590
1 145.7559 84.27445 7.45e-05 -3.828930 -3.640673 -3.753906
2 189.0161 80.59420 2.54e-05 -4.904550 -4.590788 -4.779510
3 233.0297 79.58626 8.50e-06 -6.000813 -5.561547 -5.825758
4 245.5143 21.89087 6.75e-06 -6.233269 -5.668498* -6.008198
5 250.3937 8.288307 6.60e-06 -6.257362 -5.567087 -5.982275
6 251.1019 1.164101 7.24e-06 -6.167175 -5.351395 -5.842072
7 267.1472 25.49668* 5.23e-06* -6.497184* -5.555899 -6.122065*
* indica el orden de retardo seleccionado por el criterio.LR: Secuencial modificado estadístico de prueba LR (cada prueba de nivel de 5%)FPE: Error de predicción finalAIC: Akaike criterio de informaciónSC: Schwarz criterio de informaciónHQ: Hannan-Quinn criterio de información
Finalmente, para el tercer modelo VAR, según el criterio de Schwarz (SC) se escoge el
tercer rezago.
13
Cuadro No 7.4: Retardo óptimo
Retardo LogL LR FPE AIC SC HQ
0 113.7963 NA 0.000160 -3.062912 -3.000160 -3.037904
1 172.1143 111.8426 3.62e-05 -4.551075 -4.362818 -4.476052
2 213.7859 77.63477 1.29e-05 -5.583174 -5.269413 -5.458135
3 264.1261 91.02618 3.63e-06 -6.852770 -6.413503* -6.677714*
4 268.3757 7.451366 3.61e-06 -6.859608 -6.294837 -6.634537
5 270.3563 3.364382 3.82e-06 -6.804283 -6.114008 -6.529197
6 278.2715 13.01125 3.44e-06 -6.911548 -6.095768 -6.586446
7 286.8098 13.56774* 3.05e-06* -7.035886* -6.094601 -6.660768
* indica el orden de retardo seleccionado por el criterio.LR: Secuencial modificado estadístico de prueba LR (cada prueba de nivel de 5%)FPE: Error de predicción finalAIC: Akaike criterio de informaciónSC: Schwarz criterio de informaciónHQ: Hannan-Quinn criterio de información
Para analizar si las series cointegran se procedió a aplicar el test de Johansen, de donde
teniendo en cuenta la evolución de las series en segunda diferencia, se escogió el modelo
sin componentes deterministas, sin intercepto o tendencia (según el criterio de Schwarz).
Cuadro No 7.5: Resumen de prueba de cointegración de Johansen
Ninguno Ninguno Lineal Lineal Cuadrático
Rango o No intercepto Intercepto Intercepto Intercepto InterceptoNo. De CEs No No No Tendencia Tendencia Tendencia Tendencia Tendencia
Seleccionado (5% nivel) Número de Cointegración Relaciones de Modelo
Trace 4 4 4 4 4
Max-Eig 4 4 4 4 4
El modelo más adecuado utilizando el criterio de Schwarz sería el que no incluye
componentes deterministas, sin intercepto o tendencia, entonces procediendo a contrastar
nuevamente el rango de cointegración utilizando dicho modelo, se confirmaría la existencia
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de una relación independiente de equilibrio a largo plazo, tal como muestran los resultados
que se resumen a continuación.
Cuadro No 7.6: Prueba de cointegración de JohansenModelo sin componentes deterministas (sin intercepto o tendencia)
Hipótesis Trace 5% No. de CE(s) Autovalor Estadística Valor Crítico Prob. **
Ninguno* 0.592952 206.5182 40.17493 0.0001
Al menos 1* 0.543882 139.1065 24.27596 0.0001
Al menos 2* 0.472900 80.23121 12.32090 0.0001
Al menos 3* 0.349090 32.20378 4.129906 0.0000
Prueba de seguimiento o rastreo indica 5 ecuaciones de cointegración al nivel 5% * Denota rechazo de la hipótesis en el nivel de 5% ** Mackinnon – Haug-Michelis (1999) p-valores
Con los logaritmos de las series estacionarias en 2da diferencia y aplicando el número
óptimo de rezagos para cada modelo, se procede a la estimación de los modelos de
Vectores Autorregresivos (VAR).
La prueba de causalidad de Granger en niveles de las variables agrega información
adicional a este respecto. En ella se observa que al 5% se rechaza la hipótesis nula de que la
apertura comercial no explica al desarrollo financiero en el Perú durante el período de
análisis. Es decir, existe un orden de causalidad significativo de que un incremento en el
nivel de apertura comercial produce un impacto sobre el nivel de desarrollo financiero,
medido a través de los agregados monetarios M 1 , M 2 y M 3.
Cuadro No 7.7: Causalidad de Granger (test)Hipótesis Nula: Obs F-estadístico Prob.
DF_M2 no causa a lo granger a DF_M1 78 8.37423 1.E-05DF_M1 no causa a lo granger a DF_M2 11.8778 2.E-07
DF_M3 no causa a lo granger a DF_M1 78 8.88354 8.E-06DF_M1 no causa a lo granger a DF_M3 11.4763 3.E-07
AC no causa a lo granger a DF_M1 78 10.4978 1.E-06DF_M1 no causa a lo granger a AC 3.12002 0.0203
DF_M3 no causa a lo granger a DF_M2 78 4.13510 0.0046
15
DF_M2 no causa a lo granger a DF_M3 4.48169 0.0028
AC no causa a lo granger a DF_M2 78 6.79650 0.0001DF_M2 no causa a lo granger a AC 4.54159 0.0026
AC no causa a lo granger a DF_M3 78 7.25517 6.E-05DF_M3 no causa a lo granger a AC 3.92137 0.0063
Con el objeto de contemplar los efectos dinámicos de la introducción de shocks en el
comportamiento de las variables anteriormente mencionadas se realiza el análisis de las
funciones impulso-respuesta y la descomposición de la varianza para 20 períodos (5 años).
Los gráficos 7.2, 7.3 y 7.4 muestran en forma más nítida el efecto provocado en el nivel de
desarrollo financiero peruano debido a un choque en el nivel de apertura comercial, y
viceversa.
Gráfico No 7.2: Función impulso-respuesta(DF M 1 y AC)
-.08
-.04
.00
.04
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(AC))) to D(D(LOG(AC)))
-.08
-.04
.00
.04
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(AC))) to D(D(LOG(DF_M1)))
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(DF_M1))) to D(D(LOG(AC)))
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(DF_M1))) to D(D(LOG(DF_M1)))
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
16
Gráfico No 7.3: Función impulso-respuesta Gráfico No 7.4: Función impulso-respuesta (DF M 2 y AC) (DF M 3 y AC )
17
-.08
-.04
.00
.04
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(AC))) to D(D(LOG(AC)))
-.08
-.04
.00
.04
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(AC))) to D(D(LOG(DF_M2)))
-.04
.00
.04
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(DF_M2))) to D(D(LOG(AC)))
-.04
.00
.04
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(DF_M2))) to D(D(LOG(DF_M2)))
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(AC))) to D(D(LOG(AC)))
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(AC))) to D(D(LOG(DF_M3)))
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(DF_M3))) to D(D(LOG(AC)))
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of D(D(LOG(DF_M3))) to D(D(LOG(DF_M3)))
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
La línea continua refleja que frente a un shock en el nivel de apertura comercial, el nivel
de desarrollo financiero peruano (DF M 1) presenta una respuesta muy volátil, generando
ciclos para dicha serie cada dos períodos. En el largo plazo el efecto se diluye.
La respuesta del desarrollo financiero medido como (DF M 2) frente a un shock estructural
en el nivel de apertura comercial genera un comportamiento muy errático y repetitivo a lo
largo de los primeros 60 períodos (15 años) aproximadamente.
Finalmente, el impacto de un shock en el nivel de apertura comercial mostrado en el
gráfico 7.4 sobre el nivel de desarrollo financiero peruano (DF M 3) presenta un
comportamiento que no difiere de los anteriores.
El cuadro No 7.8 muestra la descomposición de la varianza para la variable (DF M 1). En
él se puede apreciar que el comportamiento de dicha variable es explicada en un 55% en el
décimo período por el grado de apertura comercial.
Para el largo plazo se desprende la misma conclusión de dicho poder explicativo de la
apertura comercial sobre el desarrollo financiero, cuando este se especifica como (DF M 2) y
(DF M 3); influyendo en un 66% y 39.7% en el décimo período, respectivamente.
Cuadro No 7.8: Descomposición de la Varianza
Descomposición de la Varianza: D(LOG(DF_M1),2)
Período S.E. D(LOG(AC),2) D(LOG(DF_M1),2)
1 0.043957 18.09847 81.901532 0.058657 21.79719 78.202813 0.059675 21.45359 78.546414 0.063762 25.00176 74.998245 0.076036 44.80883 55.191176 0.081706 47.56887 52.431137 0.081755 47.62388 52.376128 0.082601 48.51902 51.480989 0.090596 55.01129 44.9887110 0.094032 55.02835 44.97165
18
Cuadro No 7.9: Descomposición de la Varianza
Descomposición de la Varianza: D(LOG(DF_M2),2)
Período S.E. D(LOG(AC),2) D(LOG(DF_M2),2)
1 0.061163 28.60783 71.392172 0.073516 37.00102 62.998983 0.074577 36.61016 63.389844 0.078043 41.52177 58.478235 0.094663 55.32456 44.675446 0.100154 59.41600 40.584007 0.100444 59.52425 40.475758 0.103587 60.76999 39.230019 0.112780 65.24762 34.7523810 0.116285 66.00234 33.99766
Cuadro No 7.10: Descomposición de la Varianza
Descomposición de la Varianza: D(LOG(DF_M3),2)
Período S.E. D(LOG(AC),2) D(LOG(DF_M3),2)
1 0.079275 16.56145 83.438552 0.101409 17.06832 82.931683 0.101771 17.41038 82.589624 0.103927 20.67933 79.320675 0.111676 29.32359 70.676416 0.115571 30.79798 69.202027 0.116216 30.66963 69.330378 0.118293 32.87246 67.127549 0.123891 38.39936 61.6006410 0.125978 39.65646 60.34354
19
20
