Reservas internacionales netas

El Nivel De Las Reservas Internacionales Como Efecto Del PBI, TCR Y La Tasa De Interés Interbancaria

Modelo VAR

ECONOMETRÍA II

Docente: Oswaldo Quiroz Marín

Alumno: Cristian Gutierrez Ventura

1

Se ha podido observar y teorizar acerca del nivel en el que se encuentra las Reservas Internacionales Netas y se dijo: que era una manera de seguro contra choques económicos que desestabilicen la economía (fondo de seguro); que se destine una cantidad de la misma para poder pagar la deuda externa; o una prima de seguro. Pero la evidencia de mantener un nivel importante de RIN incrementa la capacidad de implementar políticas macroeconómicas contraciclicas en economías emergentes.

2

El tipo de cambio real, como en modelos Var se asume que es ateórico, quise contrastar la condición de Marshall – Lerner, donde en resumen hacen mención, que si nuestra economía, experimentase una disminución del TCR, esto tendría efectos positivos a nuestra economía. Después de cumplirse la curva J. Con referencia a las la tasa de interés es un factor importe, por efecto de la teoría economía una de sus utilidades para el análisis económico, se toma como referencia para el flujo de capitales y el control de arbitraje a nivel internacional y como se ajusta.

3

Planteamiento del problema ¿Cuál es el nivel óptimo de las reservas internacionales para nuestra economía? ¿Cuánto será este en el corto plazo (estimación con el modelo VAR)? ¿Es mejor los modelos ARIMA o VAR, para una estimación? Objetivo Encontrar un tratamiento que nos ayuda a poder encontrar nuestras reservas internacionales en el corto plazo que nuestro país debe poseer. Con las herramientas de la econometría y referencia de la teoría económica poder crear un mecanismo que nos ayuda a saber el óptimo. Identificar el modelo más adecuado para estimar las reservas internacionales netas.

4

Para esto tendremos que definir ciclos económicos, Arthur Burns y Wesley Mitchell dieron la siguiente definición clásica de los ciclos económicos:

2.1 El Porqué De Los Datos

“un ciclo consta de expansiones que se producen más o menos al mismo tiempo en muchas actividades económicas, seguidas de recesiones, contracciones y recuperaciones, también generales que culminan en la fase de expansión del ciclo siguiente; esta secuencia de cambios es recurrente, pero no periódica; por lo que se refiere a la duración, los ciclos económicos duran desde más de un año hasta diez o doce años” pág. 6-7

5

2.2 Las Reservas Internacionales Netas

Para muchos economistas mantener reservas tiene un costo. Los bancos para tener un tipo de cambio fijo o en bandas, como el BCRP, realizan compras de divisas para evitar dichas fluctuaciones, a su vez la retirada con instrumentos monetarios que ofrecen un rendimiento. El costo de mantener reservas internaciones estaría determinada por la diferencia entre el rendimiento del instrumento de política monetaria y el rendimiento obtenido por la inversión de las reservas. No obstante esta política permite conseguir un tipo de cambio menos volátil, que acarrea múltiples beneficios hacia los agentes económicos, lo que compensa el costo. Se puede observas que las medidas que se hallen requerirán de supuestos relacionados con, el régimen de tipo de cambio, el control de flujos de capitales, el potencial de intervención del banco central, y el impacto de un posible crisis.

6

2.3 El Producto Bruto Interno

Cómo cambian los tiempos. Mientras hace 20 años nos debatíamos en una profunda crisis económica y pugnábamos por crecer, ahora nuestra economía enfrenta el riesgo de crecer demasiado y al mismo tiempo el riesgo de que se desacelere fuertemente. Esta aparente contradicción se da por la particular coyuntura económica que enfrentamos: con amenaza de recesión a nivel mundial y con una demanda interna muy dinámica, en un contexto de abundancia de liquidez mundial y fuertes flujos de capitales hacia el país.

2.4. Tipo De Cambio Real Multilateral

Las exportaciones, X, aumentan. Las importaciones, IM, disminuyen. El precio relativo de los bienes

7

2.5 Tasa De Interés Interbancaria

Las Expectativas Inflacionarias (riesgo inflación) La Devaluación Esperada Las Tasas de Interés del Resto del Mundo El Riesgo Crediticio El Riesgo País

8

Fuente: BCRP – Consulta a series estadísticas (mensual) Elaboración: Propia

La Primera Diferencia De Las Reservas Internacionales Netas (RIN)

Gráfico 3.1

-12

-8

-4

0

4

8

12

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

RINNull Hypothesis: RIN has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Fixed)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test

statistic -9.427799 0.0000

Test critical

values: 1% level -3.493129

5% level -2.888932

10% level -2.581453

Conclusión: Nuestra variable RIN, pasa a ser estacionaria después de realizar la primera diferencia y rechazando la hipótesis nula, puesto que el t calculado (-9.427799) es mayor al t estimado (-2.888932) en valor absoluto, cuando

.

9

La Primera Diferencia Del Producto Bruto Interno (PBI)

Gráfico 3.2

-4

0

4

8

12

16

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

PBI

Null Hypothesis: PBI has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob.*


statistic -4.191138 0.0011

Test critical


5% level -2.888669

10% level -2.581313


Conclusión: Nuestra variable PBI, pasa a ser estacionaria después de realizar la primera diferencia y rechazando la hipótesis nula, puesto que el t calculado (-4.191138) es mayor al t estimado (-2.888669) en valor absoluto, cuando

.

10

La Primera Diferencia Del Índice Del Tipo De Cambio Real (TCR)

Gráfico 3.3

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

TCR Null Hypothesis: TCR has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob.*


statistic -8.903701 0.0000

Test critical


5% level -2.888932

10% level -2.581453



.

11

La Primera Diferencia De La Tasa De Interés Interbancaria (TII) Gráfico 3.4

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

TII

Null Hypothesis: TII has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob.*


statistic -5.154893 0.0000

Test critical


5% level -2.888932

10% level -2.581453



.

12

La hipótesis que se contrasta es que los

coeficientes de las regresiones de Y sobre

X así como los de X sobre Y son nulos

para la variable de apoyo, es decir, que la

variable X no aporta información para

explicar a Y o bien qué Y no aporta

información para explicar X.

Rechazamos la H0, que las RIN no

aporta información para explicar

PBI a un nivel de confianza de 5%.

Y en lo demás casos No rechazamos

la H0, puesto que los F no es

superado en 2, por tanto se rechaza

que X causa a Y o viceversa.

Así, en base a estos resultados, se

puede indicar que choques

rezagados de X no tienen efecto

sobre la dinámica de Y.

Test De La Causalidad De Granger

Pairwise Granger Causality Tests

Date: 06/17/13 Time: 22:03

Sample: 2004M01 2012M12

Lags: 2

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.

RIN does not Granger Cause PBI 105 3.02632 0.0530

PBI does not Granger Cause RIN 0.20651 0.8138

TCR does not Granger Cause PBI 105 0.00629 0.9937

PBI does not Granger Cause TCR 0.02744 0.9729

TII does not Granger Cause PBI 105 1.15912 0.3179

PBI does not Granger Cause TII 4.63449 0.0119

TCR does not Granger Cause RIN 105 0.35549 0.7017

RIN does not Granger Cause TCR 0.15589 0.8559

TII does not Granger Cause RIN 105 0.12242 0.8849

RIN does not Granger Cause TII 0.66573 0.5162

TII does not Granger Cause TCR 105 0.23376 0.7920

TCR does not Granger Cause TII 0.74879 0.4756

13

4.1 Prueba De Exclusión De Rezagos VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: RIN PBI TCR TII

Exogenous variables: C

Date: 06/17/13 Time: 23:44

Sample: 2004M01 2012M12

Included observations: 99

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 -1011.579 NA 9559.011 20.51675 20.62160 20.55917

1 -960.8900 96.25761 4744.760 19.81596 20.34023* 20.02808*

2 -942.5623 33.32322* 4534.363* 19.76893* 20.71261 20.15075

3 -931.4218 19.35510 5022.588 19.86711 21.23020 20.41862

4 -915.6473 26.13158 5084.237 19.87166 21.65417 20.59287

5 -906.1316 14.99444 5868.250 20.00266 22.20458 20.89356

6 -890.7170 23.04407 6048.948 20.01448 22.63582 21.07508

7 -880.6873 14.18332 7004.409 20.13510 23.17584 21.36539

8 -868.9541 15.64434 7908.617 20.22129 23.68145 21.62128

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

FPE: Final prediction error

AIC: Akaike information criterion

SC: Schwarz information criterion

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Conclusión: El criterio de predicción de error final, así como del criterio de información de Akaike nos recomienda que nuestro modelo presente tres rezagos; mientras el criterio de información de Schwarz y Hannan – Quinn, recomiendan usar dos rezagos.


14

4.2 Selección Del Mejor Modelo

Para la selección del mejor modelo verificaremos las dos recomendaciones anteriores, una con tres rezagos y el otro con dos.

R-squared 0.046642 0.651899 0.039445 0.463232

Adj. R-squared -0.032805 0.622890 -0.040601 0.418502

Sum sq. resids 1126.667 370.7862 147.2404 4076.031

S.E. equation 3.425802 1.965288 1.238448 6.516031

F-statistic 0.587081 22.47272 0.492775 10.35605

Log likelihood -273.5741 -215.2260 -166.7391 -341.0818

Akaike AIC 5.382365 4.270971 3.347412 6.668224

Schwarz SC 5.609847 4.498453 3.574894 6.895707

Mean dependent -1.799970 6.884524 0.132249 -0.917951

S.D. dependent 3.370956 3.200312 1.214047 8.544939

El criterio de información de Akaike y Schwarz nos ayudara a definir el modelo más robusto: En Akaike para las RIN con un valor de (5.3824), PBI con (4.2710), TCR con (3.3475) y TII con (6.6682) En Schwarz para las RIN con un valor de (5.6010), PBI con (4.4985), TCR con (3.5749) y TII con (6.8958)

Modelo con 2 Rezagos

R-squared 0.102883 0.675765 0.050451 0.499769

Adj. R-squared -0.015418 0.633008 -0.074765 0.433805

Sum sq. resids 1058.844 341.3806 145.2517 3798.448

S.E. equation 3.411106 1.936862 1.263397 6.460742

F-statistic 0.869670 15.80503 0.402912 7.576343

Log likelihood -268.2378 -209.3772 -164.9416 -334.6634

Akaike AIC 5.408419 4.276484 3.421954 6.685834

Schwarz SC 5.738968 4.607033 3.752503 7.016383

Mean

dependent -1.811744 6.918069 0.137642 -0.922900

S.D.

dependent 3.385110 3.197206 1.218662 8.586168


El criterio de información de Akaike y Schwarz nos ayudara a definir el modelo más robusto: En Akaike para las RIN con un valor de (5.4084), PBI con (4.2765), TCR con (3.4220) y TII con (6.6858) En Schwarz para las RIN con un valor de (5.7390), PBI con (4.6070), TCR con (3.7525) y TII con (7.0164)

15

Vector Autoregression Estimates

Sample (adjusted): 2004M04 2012M12

Included observations: 105 after adjustments

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

RIN PBI TCR TII

RIN(-1) 0.053102 0.051605 0.018627 0.122594

(0.10206) (0.05855) (0.03689) (0.19412)

[ 0.52031] [ 0.88142] [ 0.50486] [ 0.63154]

RIN(-2) 0.166228 0.131361 -0.007748 -0.148920

(0.10217) (0.05861) (0.03693) (0.19433)

[ 1.62702] [ 2.24125] [-0.20977] [-0.76634]

PBI(-1) 0.035799 0.315102 -0.004862 0.433940

(0.16316) (0.09360) (0.05898) (0.31034)

[ 0.21941] [ 3.36640] [-0.08243] [ 1.39826]

PBI(-2) 0.035962 0.417183 -0.012795 0.480770

(0.16049) (0.09207) (0.05802) (0.30525)

[ 0.22408] [ 4.53128] [-0.22054] [ 1.57498]

TCR(-1) -0.215803 -0.018448 0.141224 -0.078112

(0.28036) (0.16084) (0.10135) (0.53327)

[-0.76972] [-0.11470] [ 1.39338] [-0.14648]

TCR(-2) -0.074192 -0.007578 -0.115005 -0.732169

(0.27994) (0.16059) (0.10120) (0.53246)

[-0.26503] [-0.04719] [-1.13641] [-1.37507]

TII(-1) -0.004853 0.042391 0.002391 0.336849

(0.05296) (0.03038) (0.01915) (0.10074)

[-0.09162] [ 1.39519] [ 0.12487] [ 3.34381]

TII(-2) 0.007961 0.002669 0.011503 0.124246

(0.05281) (0.03029) (0.01909) (0.10044)

[ 0.15075] [ 0.08809] [ 0.60257] [ 1.23702]

C 0.877462 1.478745 -0.040986 -5.871020

(1.06841) (0.61292) (0.38624) (2.03216)

[ 0.82128] [ 2.41264] [-0.10612] [-2.88905]


16

4.3 La Función Impulso Respuesta La función impulso-respuesta capta precisamente esta serie de respuestas o influencias sobre las variables del VAR. Al igual que en el caso de la prueba de causalidad según Granger, el ejercicio se puede realizar calculando las respuestas periodo por periodo, o simplemente instrumentando el ejercicio en algún programa econométrico.

-1

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of RIN to RIN

-1

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of RIN to PBI

-1

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of RIN to TCR

-1

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of RIN to TII

Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Conclusiones: El shocks el PBI y la TII afectan positivamente a las RIN, mientras que los shocks el tipo de cambio real (tal como se esperaba a priori), siendo el periodo 2 donde todos los shocks lo afectan simultáneamente de manera significativa, y es el periodo 10 donde el efecto de todos estos shocks sobre las RIN se disipa dando un primer indicio que a partir de este periodo debiera esperarse el crecimiento promedio de las RIN si alteraciones.

17

4.4 La Función Impulso Respuesta Combinada

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

RIN PBI TCR TII

Response of RIN to CholeskyOne S.D. Innovations

Conclusiones: Se desprende que siguiendo el orden de exogeneidad económico ya establecido, la respuesta de las RIN frente a shocks propios y shocks en las otras 3 variables hace que a mediados del periodo 10 (en 3 ½ años o 10 meses) se debiera esperar la reactivación económica porque los shocks en todas las variables del sistema se disipa. Esto quiere decir que a partir de este periodo puede haber impulso pero no respuesta: las RIN ya asimiló los efectos de los shocks pasados y presentes del PBI, TCR y sobre sí mismo, así como de los shocks pasados en TII, estando ya en condiciones para reactivarse.

18

5.1 Predicción De Las Reservas Internacionales Netas Para Enero Del 2013 Se desea pronosticar las RIN de Perú para un periodo siguiente (Enero – 2013), ya que la realización comprende entre Enero de 2004 a Diciembre 2012.

Paso 1) Deshacemos el modelo VAR

RIN = 0.0531022103234*RIN(-1) + 0.166227980729*RIN(-2) + 0.0357990436765*PBI(-1) + 0.0359621204453*PBI(-2) - 0.215803104492*TCR(-1) - 0.0741915173732*TCR(-2) - 0.00485273269864*TII(-1) + 0.00796053509663*TII(-2) + 0.877461663096

Paso 2) Quedando así

Paso 3) Reemplazando los valores

Conclusión: Como nuestros datos son las primeras derivadas, el resultado anterior tiene signo positivo, y por lo tanto las reservas internacionales retas del Perú, se incrementaran en 1.96352% como consecuencias de los algún impulso en las variables que contiene el modelo. El resultado es de 65247.97201 millones de dólares.

19

El nivel adecuado de reservas depende negativamente del costo de oportunidad de las reservas, y positivamente del nivel de endeudamiento a corto plazo, del costo en términos del producto de una disminución en el flujo de capitales, y el de la probabilidad de ocurrencia de este evento.

Nuestro modelos VAR(2) es el mejor en comparación al VAR(3) debido a la

información de Akaike AIC y Schwarz SC, que nos ayuda a identificar el modelo más robusto.

Al comparar la estimación de las reservas internacionales netas con ARIMA(1.1.0)

con VAR(2), los resultados fueron 64722.46198 y 65247.97201 millones respectivamente, respecto a esto la información del BCRP, fue de 67015.6 millones. De esto queda a criterio del investigador estimar con el modelo que crea más conveniente.

Para finalizar, es importante señalar el papel que cumple las reservas que permite

la capacidad de implementar políticas macroeconómicas contraciclicas en economías emergentes como la nuestra y la herramienta de la Econometría es prioridad para poder pronosticar en el corto plazo dichas reservas.

20

• Econometría, Damodar N. Gujarati, Capítulo 21: Econometría de series de tiempo: algunos conceptos básicos, pág. 773 – 790 , quinta edición Mc Graw Hill.

• Blanchard, Oliver – Jean, Macroeconomía, El Mercado De Bienes En Una Economía Abierta, cuarta edición, pág. 452 – 453.

• Triffin, R., 1960, Gold and the Dollar Crisis. New Haven: Yale University Press. • Calvo, G., 1996, Capital Flows and Macroeconomic Management: Tequila Lessons.

International Journal of Finance and Economics, 207-223. • Triffin, R., 1947, National Central Banking and the International Economy. Review of

Economic Sudies . • FMI, 2000, Debt and Reserve Related Indicator of External Vulnerability. • Heller, R., 1966, Optimal International Reserves. Economic Journal , 76, 296-311. • Banco Central De Reservas del Perú,

http://estadisticas.bcrp.gob.pe/consulta.asp?sIdioma=1&sTipo=1&sChkCount=133&sFrecuencia=M

• Diario Gestión • http://gestion.pe/economia/que-economia-peruana-crezca-mucho-riesgo-fmi-2060271 • LA TASA DE INTERÉS Y SUS PRINCIPALES DETERMINANTES • http://economia.unmsm.edu.pe/Linea/Investigacion/DI:02-003



















http://gestion.pe/economia/que-economia-peruana-crezca-mucho-riesgo-fmi-2060271



















http://economia.unmsm.edu.pe/Linea/Investigacion/DI:02-003













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