Oeconomia Breves Ensayos de Economía y Finanzas

Volumen X, Número 2. Junio 2016

Determinantes del Consumo Privado para la República Dominicana Anyelo R. Taveras De La Rosa.........................................................................3 Una Nota Sobre el Crecimiento del Crédito en la República Dominicana Carmen Echavarría, Oscar González y Marco Martínez............................20 Heterogeneidad en el Efecto Traspaso de Tasas de Interés (III de III) José Manuel Michel y Fidias Díaz.................................................................28

Banco Central de la República Dominicana

Banco Central de la República Dominicana Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos.

Oeconomia Vol. X, No. 2 Elaborado por el Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos del Banco Central de la República Dominicana – Santo Domingo: Banco Central de la República Dominicana, 2016. 38 p. Trimestral ISSN 2304-3458

© 2016 Publicaciones del Banco Central de la República Dominicana

Esta es una publicación del Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos del Banco Central. El contenido y las opiniones de los artículos publicados en Oeconomia son de exclusiva y estrictamente responsabilidad de su o sus autores y no reflejan la opinión del Banco Central de la República Dominicana. Consejo Editorial: Julio Andújar Scheker, Director Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos.

Joel Tejeda Comprés, Subgerente de Políticas Monetaria, Cambiaria y Financiera.

Comentarios y preguntas sobre esta publicación pueden ser enviados a: Banco Central de la República Dominicana Av. Dr. Pedro Henríquez Ureña esq. Calle Leopoldo Navarro Santo Domingo de Guzmán, D. N., República Dominicana Apartado Postal 1347 809-221-9111 exts. 3072-73 [email protected]

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Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas

Volumen X, Número 2

Determinantes del Consumo Privado para la República Dominicana Por Anyelo R. Taveras De La Rosa1

I. Introducción El consumo privado es una de las variables macroeconómicas de mayor importancia, ya que es el componente de mayor participación en el Producto Interno Bruto (PIB), así como por estar estrechamente relacionado con los agentes que conforman el sector privado. Cerca de dos terceras partes del PIB, tanto en los países desarrollados como en los países en desarrollo, corresponden al consumo privado. En el caso de la República Dominicana, por ejemplo, durante el periodo de 1991Q1-2015Q3, el consumo privado tuvo una representación promedio de74.5% del PIB, alcanzando su punto más alto en 1992Q4, con 88.8%, y su representación más baja en 2007Q1, con un 69.9%. Dada la importancia del consumo en las decisiones y acciones de las familias y las empresas, y por ende, sobre la formación del PIB, resulta muy conveniente conocer cuáles son los factores que determinan su comportamiento. En tal sentido, el propósito fundamental de la presente investigación es determinar, para el caso de la República Dominicana, la dinámica del consumo privado y cuáles son las principales variables que explican su comportamiento. En cuanto al análisis de los determinantes del consumo privado, la mayoría de los trabajos empíricos contemplan variables como el ingreso disponible, la producción o la tasa de interés. En el presente estudio, además de estas variables convencionales, se toman en consideración otros factores como el tipo de cambio, los impuestos, los salarios y el volumen monetario de la riqueza, los cuales forman parte de los Factores Objetivos denominados por Keynes (1936). Con el objetivo de buscar relaciones de cointegración entre las variables mencionadas anteriormente y el consumo privado, se utiliza el procedimiento de Johansen (1991). En general, los resultados de las estimaciones indican que, tanto en el largo plazo como en el corto plazo, el ingreso disponible y la riqueza financiera tienen efectos positivos sobre el consumo privado, mientras que el tipo de cambio real, los impuestos como proporción del PIB y la tasa de interés tienen efectos negativos, aunque esta última no resultó ser significativa en el largo plazo. La organización del presente trabajo de investigación es como sigue. La sección II resume cronológicamente la teoría sobre el comportamiento del consumo y las principales hipótesis sobre la manera en que influyen sobre el consumo los Factores Objetivos. En la sección III se muestra de manera detallada la metodología empleada. En la sección IV se presenta una descripción de las variables y un análisis sobre su comportamiento para el periodo 1991Q1División de Modelos Macroeconómicos, Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos, Banco Central de la República Dominicana. Para preguntas y comentarios: [email protected]. 1

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2015Q3. En la sección V se presentan las ecuaciones de corto plazo y de largo plazo para el consumo privado. En la sección VI se presentan los resultados de las estimaciones econométricas para cada ecuación y, finalmente, la sección VII contiene las conclusiones y las lecciones derivadas de esta investigación. II. Fundamentos Teóricos Los niveles del consumo privado impactan el desempeño de la economía de una nación en su conjunto. Tanto en el corto como en el largo plazo, el estudio del comportamiento del consumo y de los factores que lo determinan es fundamental. El primer economista en alegar que el consumo depende principalmente del ingreso disponible fue John Maynard Keynes (1936), en su obra “Teoría general del empleo, el interés y el dinero.“ Según Keynes, el consumo tendría una parte que depende de la renta disponible del período y otra parte autónoma. Si bien existen otros determinantes, éstos no poseen relevancia suficiente. Por lo tanto, él estudia el consumo como una función que depende únicamente del ingreso real disponible. Keynes afirma que la propensión marginal a consumir (PMgC), es decir, el incremento en el consumo ante un incremento en el ingreso matemáticamente representable como

,

puede tomar valores que se encuentren entre 0 y 1. La PMgC es, a su vez, la pendiente de la función consumo. Otra hipótesis de Keynes respecto a la PMgC es que probablemente ésta disminuya a medida que el ingreso aumente. Finalmente la función consumo de Keynes se representa por: , donde: : es el consumo, : es el consumo autónomo, es decir, que no depende del ingreso, : es la pendiente, es decir, la PMgC, : es el ingreso real disponible. Aunque para Keynes el ingreso es el principal determinante del consumo privado, considera además otros determinantes, a los cuales clasifica en objetivos2 y subjetivos3. Varios años más tarde el economista Simon Kuznets (1946) publica sus estimaciones de la renta y el producto nacionales de Estados Unidos para el período 1869-1938. Dichas estimaciones corroboran con la teoría keynesiana de que el consumo es básicamente una función del ingreso y que la PMgC se

2

Factores objetivos son los cambios en las siguientes variables: el nivel de ingreso real, la diferencia entre egreso e ingreso neto, imprevistos en el volumen monetario de la riqueza, la tasa de interés, los impuestos, las expectativas acerca de la relación entre el nivel presente y el futuro del ingreso. 3

Por su parte, los factores subjetivos que Keynes menciona son: precaución, previsión, cálculo, mejoramiento, independencia, empresa (consiste en asegurarse un capital para emprender proyectos empresariales), orgullo y avaricia.

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encuentra entre 0 y 1. Pero, al mismo tiempo, generaron una negación de que la función consumo posee en realidad una ordenada al origen, es decir, reflejaban la carencia del consumo autónomo que había propuesto Keynes. Ante esta aparente contradicción, el economista Arthur Smithies (1948explica que la función de consumo de corto plazo se desplaza hacia arriba con el paso del tiempo, por lo que resultado de Kuznets era la unión de puntos de equilibrio de diferentes curvas de consumo de corto plazo. Luego, James Duesenberry (1949) explica el consumo varía de forma más suave que el ingreso debido a que depende tanto del ingreso actual como del anterior, particularmente del máximo ingreso obtenido en el pasado reciente. Por lo tanto, propone la siguiente función de consumo:

Es decir, la propensión media al ahorro es función del porcentaje que el ingreso actual representa en el máximo ingreso anterior. Franco Modigliani (1954), en su “Teoría del ciclo de vida,” desarrolla un modelo que busca explicar la aparente contradicción existente entre la teoría del consumo keynesiana y la evidencia empírica. El razonamiento principal sobre el que se basa este modelo es que los consumidores pretenden tener un nivel constante de calidad de vida a lo largo de su existencia. Pero, dado que solo reciben ingresos durante su vida activa, deben ahorrar en esta etapa para mantener el nivel de consumo durante su vida pasiva. Es decir, el total de ingresos durante toda la vida ( ) debe ser igual al total de consumo a lo largo de la vida ( ), siendo C el consumo anual, Y el ingreso anual, los años de vida activa y los años de vida total. De esta manera, será: , por lo que se tiene:

En la “Teoría del ingreso permanente,” Milton Friedman (1957) descompone al consumo en dos partes: una llamada consumo permanente4 y otra denominada consumo temporario.5 La hipótesis de Friedman consiste en que el consumo depende en mayor medida del ingreso permanente. Si bien los consumidores también gastan parte de su renta temporaria (el consumo temporario), lo hacen en una proporción mucho menor, ya que ahorran gran parte de ella. Por tanto, se puede decir que el consumo es una función del ingreso permanente, es decir, . Como consecuencia de esta hipótesis, las familias con mayor porcentaje de ingreso temporario deben registrar niveles de consumo menores que los hogares que poseen mayor proporción del ingreso de carácter permanente. Empíricamente se demostró esta afirmación. Por otra parte,

4

La parte del ingreso que se denomina permanente es aquella que los consumidores esperan no varíe en el futuro.

5

El ingreso temporario es aquella porción del ingreso de un consumidor que éste considera no se mantendrá en el tiempo.

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Robert Hall (1978), en su “Hipótesis del paseo Aleatorio,” combina la hipótesis de la renta permanente con la de expectativas racionales y demuestra que los cambios de consumo son impredecibles y que siguen un camino aleatorio si los agentes tienen expectativas racionales. Puesto a que en esta investigación se toman en cuenta los efectos de los Factores Objetivos sobre el consumo, es imperativo presentar su fundamento teórico. En tal sentido: 





En cuanto al tipo de cambio, se tiene que cualquier variación en la relación cambiaria entre dos monedas se percibe automáticamente como una variación del precio percibido por los importadores aun cuando el precio en el país de origen permanezca invariable. Tales variaciones de precios pueden inducir a cambios en los hábitos de consumo que se traducirían en variaciones, al alza o a la baja, de la demanda de productos por parte de los consumidores extranjeros y, por tanto, de las exportaciones y del crecimiento del Producto Interior Bruto (PIB). En el ámbito de los impuestos, las afirmaciones que vinculan los temas tributarios con el consumo son esencialmente teóricas y con un contenido más político e ideológico que técnico. Dado que el PIB se puede considerar como la renta de una economía, y que una importante forma de recaudación del gobierno se realiza a través de los impuestos a la renta, es previsible suponer que el PIB y la recaudación tributaria se encuentren relacionados. La presión tributaria, entendida como el monto de la recaudación divido entre el PIB, se encuentra doblemente asociado al consumo privado: de manera directa, a través de la recaudación, y de manera inversa, a través del propio PIB que lo divide. Diversos economistas afirman que la presión tributaria afecta negativamente al consumo privado.6

Del lado del volumen monetario de la riqueza, teóricamente se tiene que una política monetaria expansiva incrementa la inversión y, por lo tanto, el nivel de empleo. Este a su vez, reactiva el consumo vía salarios y da un impulso positivo al crecimiento económico. Por el contrario, una política monetaria restrictiva genera un incremento en la tasa de interés, reduciendo así la inversión, la tasa de empleo, el consumo y finalmente la tasa de crecimiento económico. III. Aspectos Metodológicos El objetivo del presente estudio es determinar la dinámica del consumo privado y cuáles son las principales variables que explican su comportamiento mediante la estimación de un modelo econométrico. A fin de estimar las relaciones de cointegración entre las variables se utiliza el procedimiento de Johansen (1990). Finalmente, los datos son sometidos a un procedimiento de corrección de errores Engle y Granger (1987).

6

Ver Coronado, José M y Palmi P, Manuel.

6

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3.1 Prueba de Dickey-Fuller Ampliado (ADF) y de Phillips-Perron (PP) La aplicación de cualquier método para estimar relaciones de cointegración entre variables, precisa la utilización de series económicas no estacionarias en media y en varianza. Cuando una serie no es estacionaria en media, o lo que es lo mismo, cuando no es integrada de orden cero , se dice que presenta al menos una raíz unitaria. Cuando esto ocurre, es posible la obtención de una serie estacionaria mediante una sencilla transformación de la serie original, como es la diferenciación adecuada. El número de diferencias que habrá que tomar en la serie para convertirla en estacionaria en media viene dado, justamente, por el número de raíces unitarias que la serie original presente, y el número de raíces unitarias de la serie se determina formalmente mediante los procedimientos de Dickey-Fuller (con su versión ampliada) y de Phillips-Perron. La Prueba ADF añade términos diferenciados de la variable dependiente y en el lado derecho de la regresión:

Esta especificación aumentada de la prueba se basa en las siguientes hipótesis nula y alternativa:

La distribución asintótica del estadístico sobre es independiente del número de retardos de la serie en primeras diferencias incluidos en la regresión del contraste ADF. Aunque el supuesto de que y sigue un proceso autorregresivo puede parecer restrictiva, lo cierto es que el contraste ADF continúa siendo válido incluso cuando la serie presenta un componente de medias móviles (MA), dado que se aumentan en la regresión el número suficiente de términos de diferencias retardadas. La prueba de Phillips-Perron (PP) es un método no paramétrico para controlar la correlación serial de orden elevado en una serie. La prueba de regresión contenido en la prueba PP es el proceso autorregresivo AR(1):

Mientras que el contraste ADF corrige la correlación serial de orden elevado añadiendo más retardos del término diferenciado de la serie original en el lado derecho de la ecuación, el contraste PP realiza una corrección del estadístico sobre el coeficiente en la regresión AR(1) para considerar la correlación serial en el término . La distribución asintótica del estadístico del contraste PP es la misma que la del estadístico del contraste ADF y se contrastan los resultados del contraste con los valores críticos de MacKinnon. De acuerdo a la dinámica de cada serie, se incluyen o no términos constantes y/o de tendencias en cada regresión prueba. Para el contraste PP, además, hay que especificar el número de periodos de correlación serial a 7

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incluir. La corrección que realiza este contraste es no paramétrico debido a que utiliza una estimación del espectro del término en la frecuencia cero que es robusta para una forma no conocida de heteroscedasticidad y autocorrelación. Utiliza la corrección conocida como de Newey-West para la heteroscedasticidad y autocorrelación. 3.2 El Método de Johansen (1991) El autor analiza las restricciones dadas por la cointegración de las series incluidas en un modelo VAR no restringido. El planteamiento teórico de la propuesta de Johansen (1991) considera un modelo VAR de orden : , donde es un vector de variables no estacionarias, de orden , es un vector de variables deterministas, y es un vector de innovaciones. En forma condensada, podemos reescribir el modelo VAR como: ∑ donde ∑

∑

El teorema de representación de Granger plantea que si la matriz de coeficientes tiene un orden reducido entonces existen matrices y β de orden tal que y es estacionaria donde es el número de relaciones de cointegración (el orden de cointegración). Cada columna de es un vector de cointegración y los elementos de son conocidos como los coeficientes de ajuste en el modelo del vector de corrección del error. El método de Johansen estima la matriz

en forma restringida, de forma tal que analiza si se pueden rechazar las

restricciones implícitas por el orden reducido de

.

Respecto al número de relaciones de cointegración, si se tienen variables endógenas, cada una de las cuales con una raíz unitaria, puede haber desde cero hasta relaciones de cointegración. Si no existe alguna relación de cointegración, cualquier método de análisis de series temporales, como por ejemplo los modelos VAR sin restricciones, puede aplicarse a las primeras diferencias de los datos. 3.3 Modelo de Mecanismo de Corrección de Errores (MCE) Engle y Granger (1987) establecieron una equivalencia entre los conceptos de cointegración y modelos MCE, en cuanto cointegración implica un modelo de MCE, y a la vez, un modelo MCE implica cointegración. Este es el llamado teorema de Representación de Granger. Consideremos 8

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dos series escalares estas series es:

y

ambas

. Un modelo Autorregresivo y de Rezagos Distribuidos de

donde . Restando a ambos lados derecho de la ecuación, se tiene:

donde

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y sumando y restando

en el lado

.

La ecuación (2) es un modelo MCE y consiste en una reparametrización de (1) conocida como la representación MCE del modelo Autorregresivo y de Rezagos Distribuidos. En (1) es el coeficiente de impacto, el cual mide los efectos de corto plazo de un cambio en sobre mientras que k mide el efecto de largo plazo de un cambio en sobre . En términos estadísticos, para que esta regresión tenga validez es necesario que todos los términos sean estacionarios. Dado el supuesto de que y son las variables en diferencias son estacionarias. Por otra parte, el término debe ser estacionario para que la ecuación esté balanceada y esta condición se cumple cuando existe cointegración entre y . La ecuación (2) dice que los cambios en dependen no sólo de los cambios en sino también del desequilibrio pasado . Específicamente, refleja el impacto sobre de tener . Tales discrepancias podrían surgir de errores en las decisiones pasadas de los agentes económicos, con reflejando los intentos de los agentes de corregir tales errores en el próximo período. De aquí el nombre de modelo de corrección de errores. IV. Descripción y análisis de los datos En esta investigación se utiliza información de frecuencia trimestral durante el periodo 1991Q12015Q3. Las variables utilizadas son: (a) Consumo privado; (b) PIB (como variable proxy del ingreso disponible); (c) la tasa de interés pasiva de 360 días; (d) la riqueza financiera (Agregado monetario M37); (e) el tipo de cambio bilateral con Estados Unidos; (f) los ingresos por ITBIS como proporción del PIB (denotado por ITBIS/PIB); y los salarios. Cada una de ellas expresadas en términos reales, con excepción de la riqueza financiera (M3)8. Las variables han sido transformadas en su logaritmo por las siguientes razones: (a) para estabilizar la varianza de la serie en niveles y en el caso de que dicha serie no sea estacionaria en varianza; (b) el modelo original puede ser no lineal y al aplicar logaritmos linealizamos y; (c) la interpretación de los coeficientes se realiza en términos de elasticidades y semi-elasticidades.

7 8

Oferta Monetaria Ampliada (M2) + Otros depósitos M/E + Valores distintos de acciones ME. En la estimación del modelo no resultó significativa en términos reales, en términos nominales sí.

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Las variables con componente estacional fueron ajustadas utilizando el procedimiento “Tramo/Seats”9 en el programa EViews. Estas variables son: Consumo privado, PIB, la riqueza financiera, los ingresos por ITBIS como proporción del PIB y los salarios. Dentro de la muestra, las series de ingreso y consumo se comportan de tal manera que el consumo se encuentra en función del ingreso y existe proporcionalidad entre ambos. Ambas series presentan un comportamiento que se asemeja al de una tendencial lineal “determinística.” Esto se puede observar en la Figura 1. Figura 1. Comportamiento del PIB y el Consumo 1991Q1-2015Q3 5.10 4.90 4.70 4.50 4.30 4.10 3.90 3.70 3.50

PIB

Consumo Privado

Fuente: Elaboración Propia con información del BCRD.

En la Figura A.2, se muestran las variables en primeras diferencias para realizar un análisis haciendo énfasis en la existencia de valores atípicos. En cuanto al consumo privado, se puede observar que presenta su nivel más bajo de diferencia inter-trimestral en 2003Q3 debido a la crisis financiera local, y también exhibe un valor atípico en 2005Q2. Mostrando éste una pronta recuperación post crisis. La gráfica del PIB nos da su crecimiento inter-trimestral más bajo en 2008Q3, esto efecto de la crisis financiera del 2008 en EE.UU. Aunque el consumo interno no se vio afectado por dicha crisis, la disminución de las exportaciones tuvo un gran efecto negativo sobre el PIB. La tasa de interés real presenta tres valores atípicos; 1995Q3, 1996Q1 y 2005Q1. El agregado monetario muestra un pico importante para 2003Q2 producto del aumento de las emisiones del Banco Central como consecuencia de la crisis. El tipo de cambio exhibe dos valores atípicos, una depreciación de la moneda nacional para el 2003Q1-2003Q210 producto de la crisis, y una apreciación para 2004Q3. La gráfica del (ITBIS/PIB) muestra el pico más alto para 2001Q1, 9

Tramo: realiza la estimación, predicción, y la interpolación usando modelos ARIMA para series con observaciones faltantes y errores, en presencia de, posiblemente, varios tipos de valores atípicos. Seats: realiza una descomposición basada en ARIMA para una serie de tiempo con componentes no observados. 10 Para dicho periodo el crecimiento inter-trimestral de las Reservas internacionales netas, fue negativo.

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producto de la incorporación de nuevos impuestos mediante la Ley 147-00, la cual constituyó una Reforma Tributaria integral, auspiciada por el gobierno del año 2000. La gráfica de los salarios exhibe un valor atípico (su punto más bajo) para 2004Q1, producto de la crisis financiera de 2003. V. Dinámica de largo y corto plazo En la ecuación de largo plazo, el consumo privado fue especificado como función del PIB, de la tasa de interés pasiva de 181-360 días, de la riqueza financiera, del tipo de cambio bilateral con Estados Unidos y los ingresos por ITBIS como proporción del PIB. Se incluye un vector de Dummy (D), para corregir los efectos de algunos valores atípicos. (

)

donde: Logaritmo del Consumo Privado. Logaritmo del Ingreso disponible o Producto Interno Bruto. Tasa de interés pasiva 181-360 días (en términos reales). Logaritmo del Riqueza financiera aproximada por el agregado monetario M3. Logaritmo del Tipo de cambio real bilateral con Estados Unidos. Los ingresos por ITBIS como proporción del PIB11. Término de error de la ecuación de largo plazo. En el corto plazo se ha estimado un modelo general en el que, además del término de ajuste, se han introducido las variables en primeras diferencias (series estacionarias) retardadas (para aproximar las expectativas). La estimación de este modelo por máxima verosimilitud permite una nueva modelación suprimiendo las variables no significativas estadísticamente o de signo contrario al de la teoría económica. El consumo privado fue especificado como función de las variables que están contempladas en la ecuación del largo plazo, junto al salario real , un vector de Dummys (D) y un término de error de la ecuación de corto plazo . [

( ∑ ∑

)

∑ ∑

(

∑ (

)

(

]

∑

∑

Los coeficientes esperados en el largo y el corto plazo son:

11

)

)

y

.

No resultó significativa en logaritmos y las elasticidades resultantes eran muy altas.

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VI. Estimaciones econométricas Para las estimaciones se utilizaron series de frecuencia trimestral desde 1991Q1-2015Q3. Algunas de ellas fueron filtradas con un ajuste estacional. Para medir el nivel de integración de las series, como complemento del análisis gráfico, se aplicaron pruebas estadísticas para verificar la existencia de raíz unitaria sobre cada variable. Las pruebas que se aplicaron fueron los de Dickey-Fuller y de Phillips-Perron, ambos con una hipótesis nula de que existe raíz unitaria. En la Tabla 1 se muestran los valores de probabilidad de cada prueba. Los resultados nos indican que, a un nivel del 5% de significancia, la tasa de interés es de orden , mientras que todas las demás son de orden . Tabla 1. Prueba de raíz unitaria sobre las variables independientes Series

Pruebas Dickey-Fuller

Phillips-Perron

En Niveles Consumo Privado

0.7696

0.7940

PIB

0.8108

0.8206

Tasa de Interés

0.0003

0.0041

Agregado Monetario

0.1752

0.1208

Tipo de Cambio Real

0.0041

0.0532

Salario

0.2339

0.4280

ITBIS/PIB

0.1757 En Primeras Diferencias

0.1748

Consumo Privado

0.0000

0.0000

PIB

0.0000

0.0000

Tasa de Interés

0.0000

0.0000

Agregado Monetario

0.0000

0.0000

Tipo de Cambio Real

0.0000

0.0000

Salario

0.0000

0.0000

ITBIS/PIB

0.0000

0.0000

Fuente: Elaboración Propia.

Ecuación de largo Plazo Los resultados de la estimación de la ecuación de largo plazo pueden observarse en la Tabla 2. Los mismos van acorde con las diferentes teorías sobre el consumo privado, indicando que, en el largo plazo, el ingreso disponible y la riqueza financiera tienen efectos positivos sobre el consumo privado, mientras que el tipo de cambio real y los ingresos como proporción del PIB tienen efectos negativos. Por igual, la tasa de interés tiene un efecto negativo sobre el consumo privado, pero su coeficiente resultó ser estadísticamente igual a cero.

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Tabla 2. Estimación de los parámetros de largo plazo Variable Constante

Coeficiente Error Estándar

t-Estadísticos

Valor p

2.2269 0.8089

0.0486

14.8575

0.0000

-0.1020

0.0823

-1.2396

0.1839

0.0875

0.0148

5.9266

0.0000

-0.4831

0.0487

-9.9130

0.0000

-0.1870

0.0220

-8.5027

0.0000

D_2000Q2

-0.0289

0.0125

-2.2989

0.0301

D_2000Q4

-0.0295

0.0122

-2.4095

0.0235

D_2001Q3

-0.0468

-0.0149

-3.1425

0.0037

D_2004Q4

-0.0331

-0.0165

-2.0096

0.0543

D_2009Q1

0.0393

-0.0152

2.5863

0.0156

Muestra estimación: 1997Q2 - 2015Q3. Fuente: Elaboración propia.

Mediante la prueba aumentada de Dickey-Fuller (Tabla A.1), se concluye que los residuos son estacionarios, son , a un nivel de significancia del 5%. Ecuación de corto Plazo Los resultados mostrados en la Tabla 3 ponen de manifiesto que la variación del consumo privado no está influenciada por sus variaciones en periodos previos. Por lo tanto, se encuentra una relación positiva con las variaciones retardadas de la renta disponible, de la riqueza neta y del salario real. Asimismo, el consumo privado está influenciado negativamente por la variación en el periodo anterior de la tasa de interés real y del tipo de cambio real. Tabla 3. Estimación de los parámetros de corto plazo Variable

t-Estadísticos

Valor p

0.0119

0.0023

5.1066

0.0000

0.2340

0.0914

2.5601

0.0130

-0.4321

0.0865

-4.9976

0.0000

-0.2079

0.0426

-4.8852

0.0000

0.0921

0.0306

3.0108

0.0038

-0.1272

0.0302

-4.2070

0.0001

0.3362

0.0587

5.7316

0.0000

-0.1287

0.0457

-2.8138

0.0066

D_1998Q3

-0.0298

0.0106

-2.8085

0.0067

D_2000Q2

-0.0335

0.0104

-3.2378

0.0020

D_2001Q3

-0.0278

0.0104

-2.6876

0.0093

D_2004Q4

-0.0167

0.0127

-1.3198

0.1920

D_2005Q4

-0.0244

0.0111

-2.2031

0.0315

D_2007Q4

0.0125

0.0103

1.2155

0.2290

Constante

Coeficiente Error Estándar

Muestra estimación: 1997Q2 - 2015Q3. Fuente: Elaboración propia.

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El parámetro estimado para la relación de cointegración es negativo, como es de esperar. Su valor puntual indica que, en promedio, se corrige un 12.87% trimestralmente de las desviaciones del consumo privado respecto a su nivel de equilibrio de largo plazo. Los coeficientes estimados tanto en el largo como en el corto plazo, nos indican que:  







La senda de equilibrio está fundamentada en el poder adquisitivo de las familias (renta disponible, riqueza y salario). Tanto en el largo como en el corto plazo una política monetaria expansiva logra un incremento en el consumo privado, siendo el efecto marginal prácticamente el mismo en ambos horizontes. En el largo plazo, los impuestos tienen un impacto negativo sobre el consumo privado, pero en el corto plazo, éstos no influyen sobre las decisiones de consumo de los agentes. Se produce lo contrario en el caso de la tasa de interés. Aunque no influye en el largo plazo, el salario real tiene un efecto positivo sobre el consumo privado en el corto plazo aun mayor que el correspondiente al ingreso disponible, Indicando que las decisiones de consumo de las familias dependen en una gran proporción del salario real que se tenga en el periodo anterior. Tanto en el corto como en el largo plazo, un aumento del tipo de cambio real tiene un efecto negativo sobre el consumo privado.

En la Tabla 4, se presentan los resultados del y de las pruebas de correlación serial, de heteroscedasticidad y de normalidad sobre los residuos de la ecuación de corto plazo. Las pruebas fueron realizadas utilizando 4 rezagos. Tabla 4. Prueba sobre la ecuación de corto plazo Prueba Valor crítico Probabilidad R2 ajustado

0.6459

Test correlación serial LM:

F-statistic = 2.6922

0.0763

Test heteroscedasticidad ARCH

F-statistic = 2.0358

0.0996

Jarque-Bera = 0.2136

0.8987

Test normalidad Fuente: Elaboración Propia.

VII. Conclusiones Este trabajo presenta un modelo econométrico del consumo privado agregado tanto para el corto plazo como para el largo plazo. Este enfoque permite, además de un análisis coyuntural, a través de sus diferentes determinantes, realizar previsiones a corto plazo con el fin de que sirvan de soporte a las diferentes políticas que inciden directa o indirectamente en el consumo privado. Asimismo, las previsiones fungen como una aproximación de la evolución del PIB, ya que el consumo privado representa la partida de gasto más importante por el lado de la demanda.

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Volumen X, Número 2

Se ha verificado que la elasticidad respecto a la renta bruta disponible es inferior a la unidad y que sigue siendo la variable de mayor incidencia sobre la decisión de consumo, ya que dicha decisión está fundamentada en el poder adquisitivo de las familias (renta disponible, riqueza y salario). También se observó, que el consumo privado responde de la misma manera ante variaciones en la política monetaria tanto en el corto como en el largo plazo. En relación con los impuestos, estos tienen efectos negativos en el largo plazo, lo que indica que un aumento causaría una disminución el nivel de consumo privado, sin tener efecto alguno en el corto plazo. El salario real no resultó ser significativo en el largo plazo, mientras que en el corto plazo tiene un efecto positivo y significativo. Por otro lado, en el corto plazo la tasa de interés real tiene un efecto negativo sobre las decisiones de gasto de las familias al aproximar la incertidumbre en la renta. No obstante, no afecta las decisiones de consumo en el largo plazo. Asimismo el tipo de cambio posee un efecto negativo y significativo sobre el consumo privado en el corto y en el largo plazo. Debido a esto los Bancos Centrales de muchos países se esfuerzan por mantener un tipo de cambio estable. Referencias Coronado, J. M. y Palmi P, M. “La presión tributaria como determinante del consumo privado familiar y empresarial en el Perú: periodo 2001Q1 -2012Q1.” Horizonte Económico Nº.3. Revista del instituto de investigación de la facultad de ciencias económicas. Perú. De Gregorio, J. “Macroeconomía. Teoría y Políticas.” 1ra edición. Pearson Educación. Santiago de Chile. 2012. pp. 61-94 Duesenberry, J. S. (1949). “Income - Consumption Relations and Their Implications,” in Lloyd Metzler et al., Income, Employment and Public Policy, New York: W.W. Norton & Company. Engle, R. F., C. Granger, W. J. (1987). “Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing.” Econometrica, Vol. 55, pp. 251–276. Fernández, E. (2004). “Teoría del Consumo,” Centro de Estudios Monetarios Latinoamericanos. Friedman, M. (1957). “A Theory of the Consumption Function,” Princeton University Press. Friedman, M. y S. Kuznets (1954). “Incomes from Independent Professional Practice,” National Bureau of Economic Research, New York. Hall, R. E. (1978). “Stochastic implications of the life cycle-permanent income hypothesis.“ Journal of Political Economy 86 (6), pp. 971-87. Johansen, S. (1991). “Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models.” Econometrica, Vol. 59, pp. 1551–1580. Keynes, J. M. (1936). “The General Theory of Employment, Interest, and Money.” New York: Harcourt Brace.

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Volumen X, Número 2

Anexos Tabla A1. Prueba de raíz unitaria. Contraste Dickey-Fuller y Contraste Phillips-Perron Serie Residuos de largo plazo

Pruebas Dickey-Fuller

Phillips-Perron

0.0013

0.0045

Fuente: Elaboración Propia.

Figura A.1 Ratio Consumo Privado / PIB (%) 1991Q1-2015Q2 100 95 90

88.82

85 80 75 70

69.94 1991Q1 1991Q4 1992Q3 1993Q2 1994Q1 1994Q4 1995Q3 1996Q2 1997Q1 1997Q4 1998Q3 1999Q2 2000Q1 2000Q4 2001Q3 2002Q2 2003Q1 2003Q4 2004Q3 2005Q2 2006Q1 2006Q4 2007Q3 2008Q2 2009Q1 2009Q4 2010Q3 2011Q2 2012Q1 2012Q4 2013Q3 2014Q2 2015Q1

65

Fuente: Elaboración Propia con información del BCRD

Figura A.2 Series utilizadas en la estimación (Primeras Diferencias) 0.08

Consumo Privado

0.06

0.06

0.04

0.04

0.02

0.02

PIB

0

0

-0.02

-0.02

-0.06

-0.06

Fuente: Elaboración Propia con información del BCRD.

1991Q1 1992Q3 1994Q1 1995Q3 1997Q1 1998Q3 2000Q1 2001Q3 2003Q1 2004Q3 2006Q1 2007Q3 2009Q1 2010Q3 2012Q1 2013Q3 2015Q1

-0.04 1991Q1 1992Q3 1994Q1 1995Q3 1997Q1 1998Q3 2000Q1 2001Q3 2003Q1 2004Q3 2006Q1 2007Q3 2009Q1 2010Q3 2012Q1 2013Q3 2015Q1

-0.04

Fuente: Elaboración Propia con información del BCRD.

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1991Q1 1992Q3 1994Q1 1995Q3 1997Q1 1998Q3 2000Q1 2001Q3 2003Q1 2004Q3 2006Q1 2007Q3 2009Q1 2010Q3 2012Q1 2013Q3 2015Q1

Fuente: Elaboración Propia con información del BCRD.

Agregado Monetario M3

0.4

0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 (0.05) (0.10) (0.15) (0.20) (0.25) (0.30)

Tipo de Cambio Real

1995Q1 1996Q2 1997Q3 1998Q4 2000Q1 2001Q2 2002Q3 2003Q4 2005Q1 2006Q2 2007Q3 2008Q4 2010Q1 2011Q2 2012Q3 2013Q4 2015Q1

Tasa de Interies 0.2 0.15 0.1 0.05 0 -0.05 -0.1 -0.15 -0.2 -0.25

Volumen X, Número 2

Fuente: Elaboración Propia con información del BCRD.

0.40

0.3

0.30

0.2

0.20

(ITBIS/PIB)

0.10

0.1

-

-

(0.10)

(0.1)

(0.20)

Fuente: Elaboración Propia con información del BCRD.

0.15

(0.30) 1992Q1 1993Q3 1995Q1 1996Q3 1998Q1 1999Q3 2001Q1 2002Q3 2004Q1 2005Q3 2007Q1 2008Q3 2010Q1 2011Q3 2013Q1 2014Q3

1996Q1 1997Q2 1998Q3 1999Q4 2001Q1 2002Q2 2003Q3 2004Q4 2006Q1 2007Q2 2008Q3 2009Q4 2011Q1 2012Q2 2013Q3 2014Q4

(0.2)

Fuente: Elaboración Propia con información del BCRD

Salario Real

0.10 0.05 (0.05) (0.10) (0.15) (0.20) 1992Q1 1993Q3 1995Q1 1996Q3 1998Q1 1999Q3 2001Q1 2002Q3 2004Q1 2005Q3 2007Q1 2008Q3 2010Q1 2011Q3 2013Q1 2014Q3

(0.25)

Fuente: Elaboración Propia con información del BCRD.

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Figura A.3 Residuos de la ecuación de largo plazo 0.15 0.10 0.05 (0.05) (0.10) (0.15)

1996Q1 1996Q4 1997Q3 1998Q2 1999Q1 1999Q4 2000Q3 2001Q2 2002Q1 2002Q4 2003Q3 2004Q2 2005Q1 2005Q4 2006Q3 2007Q2 2008Q1 2008Q4 2009Q3 2010Q2 2011Q1 2011Q4 2012Q3 2013Q2 2014Q1 2014Q4 2015Q3

(0.20)

Fuente: Elaboración Propia con información del BCRD.

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Volumen X, Número 2

Una Nota Sobre el Crecimiento del Crédito en la República Dominicana Por: Carmen Echavarría, Oscar González y Marco Martínez 1

I. Introducción Existe suficiente literatura que avala el desarrollo financiero como uno de los principales actores en la promoción del crecimiento económico sostenible en el largo plazo. De hecho, muchos (Levine, 1997, 2005; Wachtel, 2001; Fink, Haiss y Vuksic, 2005; Petkovski y Kjosevski, 2014) de los estudios empíricos relacionan una variedad de indicadores macroeconómicos con el desarrollo financiero, concluyendo que el desarrollo del sector estimula la actividad económica. Los indicadores para medir el desarrollo financiero son utilizados también como predictores de crisis bancarias, especialmente cuando hay cambios significativos en ellos. Las características propias de estos indicadores determinan su uso en dos formas. Primero, establece el nexo entre el desarrollo financiero y la economía, que se centra en el papel de la profundización financiera en el crecimiento económico. Segundo, reúne los efectos negativos de episodios de tensión en el sector, derivados de excesos de apalancamiento de parte de las entidades bancarias y las burbujas de crédito. A medida que la intermediación financiera crece, el crédito bancario se incrementa significativamente con relación al producto. En algunas economías, este proceso de profundización ha generado fuertes aceleramientos en el crédito agregado, a veces seguidos por episodios adversos, generando alta volatilidad en los precios de los activos, el crédito y la inversión. En la literatura, un crecimiento precipitado del crédito es conocido como auge crediticio. Guarín et al (2012) define un periodo de auge cuando el crecimiento del crédito es mayor que su tendencia de largo plazo. Estos episodios se caracterizan porque las desviaciones que experimentan son respecto al crédito en la actividad económica, por lo que es preciso decir que el periodo de auge sobrecalienta la economía. Los debates entre las autoridades monetarias se desarrollan sobre la base de la ineficiencia para el mercado bancario cuando ocurre un episodio de auge. Según Lorenzoni (2008), esta expansión desarrolla un optimismo irracional por parte de los prestatarios del sector, además del riesgo moral causado por la expectativa de rescate en caso de quiebras, la baja calidad en el tratamiento de información y otras externalidades que pueden aumentar el riesgo sistémico. Asimismo, de acuerdo a Schularick y Taylor (2012), otras preocupaciones procedentes de un alto crecimiento de los préstamos bancarios agudiza los problemas de selección adversa que socavan la estabilidad del sistema bancario, aumentando la posibilidad de ocurrencia de una crisis en el mercado. Una dinámica similar ocurre cuando se perciben altas tasas de crecimiento Departamento de Regulación y Estabilidad Financiera, Sub-Dirección de Análisis de Estabilidad Financiera. Para preguntas y comentarios escribir a [email protected], [email protected] o [email protected]. 1

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Volumen X, Número 2

en las entradas de capital extranjero. Según Calvo (2012), estas entradas generan que los flujos impulsen un incremento excesivo de créditos y produzcan burbujas de precios de los activos. Durante los episodios de auge, es típico que el crédito al sector privado se eleve rápidamente. A partir de esto, el apalancamiento se incrementa y el financiamiento se extiende a proyectos con bajos rendimientos debido a que el monitoreo de los préstamos se hace más difícil por su rápida expansión. Esto hace a los mercados financieros más volátiles y vulnerables ante los riesgos que le afectan, y generalmente vienen acompañados de periodos inflacionarios. El objetivo de esta investigación es identificar si la economía dominicana ha registrado crecimientos extraordinarios del crédito que puedan amenazar la estabilidad del sector bancario. El documento se estructura de la siguiente manera. Una segunda sección con el marco teórico de la relación entre el desarrollo financiero y el sector real. Seguido de una descripción de los datos y el modelo utilizado para identificar los periodos de auge en la República Dominicana. Un cuarto apartado donde se presentan los resultados obtenidos de las estimaciones. Por último, una quinta sección resumiendo las conclusiones. II. Experiencia Empírica: Desarrollo Financiero y Crecimiento Económico El nexo entre desarrollo financiero y crecimiento económico ha sido un tema debatido por todas las autoridades monetarias a nivel internacional. Las discusiones giran en torno a la existencia de causalidad y en qué dirección se dirige. Ramírez (2013) evalúa la relación entre el crédito privado y la actividad económica para economías de Centroamérica y República Dominicana, encontrando una correlación positiva entre ambos indicadores, de manera que el comportamiento del crédito precede la frecuencia de los ciclos económicos en varias economías, inclusive la dominicana. Investigadores como Levine (1997, 2005) y Wachtel (2001) evalúan las conexiones entre el funcionamiento del sistema financiero y el crecimiento económico. El primer autor sugiere que tanto los intermediarios como los mercados financieros son importantes para el crecimiento económico y que la causalidad inversa por sí sola no conduce al desarrollo del sector. Además, la evidencia implica que sistemas financieros desarrollados reducen las restricciones externas de financiamiento que enfrentan las empresas, contribuyendo al crecimiento económico. Además, Petkovski y Kjosevski (2014) condujeron una investigación con una muestra de 16 economías, sobre cómo cada sistema bancario influye en el crecimiento económico. El desarrollo financiero fue medido utilizando el crédito al sector privado como proporción del producto interno bruto y las tasas de interés en el mercado. Los indicadores para medir el desarrollo financiero son también utilizados para identificar periodos de tensión en el mercado. Guarín (2002) propone una metodología utilizando la razón de créditos al sector privado con el producto para determinar periodos en los que la expansión

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Volumen X, Número 2

del crédito puede resultar desfavorable para la economía. Para ello, agrupa una muestra de datos de seis países de Latinoamérica para estimar y predecir la probabilidad de estar en un auge del crédito. Igualmente, Mendoza y Terrones (2008) realizan un ejercicio similar para economías emergentes y economías industrializadas. Particularmente en las economías emergentes, la mayoría de las crisis financieras registradas están asociadas a periodos de apresurado crecimiento del crédito, que son precedidos por grandes entradas de capital en el mercado. La experiencia empírica sugiere que un análisis detallado del crédito permitirá tener un indicativo de cuando se registren crecimientos del crédito que difieran de la tendencia observada y que pudiera amenazar contra la estabilidad financiera y transmitirse a la economía real. III. Datos y Metodología Para realizar el ejercicio de identificación de auges crediticios se utilizan los préstamos al sector privado no financiero obtenido por medio de las hojas de balance de las Entidades de Intermediación Financieras y el Producto Interno Bruto (PIB) en términos nominales a través de las informaciones publicadas por el Banco Central de la República Dominicana (BCRD). Los datos están recopilados con una periodicidad trimestral, para el periodo comprendido entre marzo de 1998 y diciembre de 2015. Los ejercicios estadísticos2 para la identificación de periodos de auge se basan en un análisis de la desviación de los créditos en relación con su tendencia de largo plazo. Se considera un auge crediticio cuando es percibido un incremento precipitado del crédito de forma tal que las desviaciones superan un determinado umbral. El filtro Hodrick-Prescott parte de la idea de que una serie de tiempo uno tendencial y uno cíclico .

contiene dos factores,

La tendencia sigue una trayectoria suavizada de manera que el componente cíclico de la serie representa las desviaciones. Siguiendo esta disposición, Hodrick y Prescott (1997) sugieren optimizar una función tal que permita descomponer la serie separando la tendencia y el componente cíclico.

{

}

{∑

∑[

]}

Con el fin de disminuir la variabilidad del componente tendencial de la serie, se utiliza un parámetro de suavización . Ravn y Uhlig (2012) sostienen que un valor pequeño de implica 2

Sustentado teóricamente por Gourinchas, Valdés y Landerretche (2001), FMI (2004), y Mendoza y Terrones (2008).

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que la tendencia es semejante al valor observado, mientras que valores elevados implica que la tendencia converge al valor medio de la tasa de crecimiento observada. Empíricamente, la mayoría de los investigadores utilizan el parámetro de suavización de 1,600 para datos con periodicidad trimestral. La desviación de la variable es la diferencia entre el valor observado y su tendencia .

Se considera que existe un episodio de auge cuando la desviación es mayor que el umbral establecido.

El umbral utilizado hace la relación de los créditos con el tamaño de la economía. Mendoza y Terrones (2008) realizaron un ejercicio de identificación de auges de crédito para una muestra de 49 países, donde 21 son industrializados y 28 son economías emergentes, en el cual identificaron 27 periodos de auge en países industrializados y 22 en economías emergentes en la serie completa. Estos investigadores utilizaron un umbral que corresponde a la desviación estándar de la tendencia multiplicada por un factor de sensibilidad fijado en 1.75. Dentro de la muestra de economías emergentes, existen países con condiciones macroeconómicas similares a la de República Dominicana, por lo que se sigue el cálculo del umbral de la misma manera.

IV. Resultados Empíricos Con el propósito de identificar los periodos de auge crediticio en República Dominicana, se extrajo el componente tendencial de los préstamos al sector privado por medio del filtro HP para determinar si las desviaciones del crédito son mayores a su tendencia de largo plazo. En primer lugar, se construye un indicador de desarrollo financiero por medio de la razón de los préstamos al sector privado con el PIB. Levine (2005) indica que es un hecho estilizado la relación positiva que hay entre el desarrollo financiero y el crecimiento económico. De hecho, existe literatura3 que respalda que el desarrollo financiero no es solo resultado sino determinante del crecimiento. La Figura 1 muestra los componentes resultados del filtro HP. El punto más alto, tanto de la variable observada como de la desviación, es en junio de 2003, periodo donde estalló la crisis financiera local. En este único punto, la desviación con respecto a su tendencia de largo plazo es mayor que el umbral. Esta desviación fue producto del desempeño del mercado financiero que estuvo influenciado por la inestabilidad de la tasa de cambio y altos procesos inflacionarios. Los activos del sector bancario crecieron en un 47.9% y se observó una tendencia de sustitución de depósitos en moneda nacional por depósitos en moneda extranjera de parte de los agentes 3

Beck et al. (2004), Levine (2000) y Levine, Loayza y Beck (2000).

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económicos. Con relación a la cartera de créditos, experimentó un incremento de un 26.8%, de los cuales, los préstamos en moneda extranjera aumentaron en casi un 50 por ciento. Todo esto en un periodo en el que la actividad económica se contrajo en un 0.4%, marcando un cambio de tendencia que contrasta con el comportamiento que había exhibido la economía en años anteriores. Figura 1. Filtro Hodrick-Prescott: Créditos al Sector Privado / PIB (Lambda = 1600) 1

0.5

0

-0.5

CRED/PIB

Tendencia

Desviacion

Fuente: Elaboración propia con datos del BCRD.

Estimar la relación de los préstamos y el PIB en términos nominales tiene sus limitantes. Cuando la economía pasa por un proceso inflacionario, las fluctuaciones del indicador pueden resultar engañosas debido a un ajuste impropio de los precios. Además, no contempla la posibilidad de que el crédito y el producto tengan tendencias diferentes en la serie,4 o progresen a un ritmo diferente. La Figura 2 muestra los componentes del filtro HP al estimar el indicador en términos reales. Se observa una dinámica similar a la registrada en el ejercicio anterior, con oscilaciones menos pronunciadas. Los puntos más altos de la serie son entre junio de 2002 y junio de 2003, sin embargo, las desviaciones de la serie no fueron mayores al umbral.

Esta diferencia en las tendencias (o el crecimiento de la brecha entre el crédito y el producto) indica que las economías están en un proceso de profundización financiera, Mendoza y Terrones (2008). 4

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Figura 2. Filtro Hodrick-Prescott: Créditos al Sector Privado / PIB - en términos reales - (Lambda = 1600) 1

0.5

0

-0.5

Crédito Privado / PIB

Tendencia

Desviación

Fuente: Elaboración propia con datos del BCRD.

Es preciso señalar que el periodo de auge crediticio identificado es producto de varios factores, más allá de un crecimiento extraordinario de los créditos bancarios. Una depreciación de la moneda local en un 45%, acentuada debido a la incertidumbre generada por la quiebra de una institución bancaria. Esto ocasionó un exceso de liquidez en el sistema bancario, alimentando el proceso de sustitución de moneda, aumento general de los precios internos y salida de capitales. Figura 3. Créditos al Sector Privado / PIB y Tasa Interbancaria - en términos reales 1 50

0.5

25

0

0

Tasa Interbancaria (eje izquierdo)

Crédito Privado / PIB (eje derecho)

Fuente: Elaboración propia con datos del BCRD.

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En la Figura 3 se muestra la medida tomada por las autoridades monetarias de incrementar la tasa interbancaria. Estas disposiciones fueron eficaces en reducir la liquidez que presionaba al mercado cambiario y moderar el alza de los precios en la economía. A pesar de que el alto costo de financiamiento desaceleró la actividad económica, esto condujo a que el sistema financiero volviera a su senda de estabilidad. Estos hallazgos contrastan la hipótesis de que un crecimiento precipitado del crédito puede ser la antesala de un episodio desfavorable tanto para el mercado financiero como para la economía en general. VII. Conclusión Un crecimiento significativo del crédito está directamente relacionado con un aumento en la actividad económica. Sin embargo, cuando este crecimiento es muy precipitado puede sobrecalentar la economía y provocar periodos de tensión e inestabilidad. Para identificar cuándo el crecimiento del crédito puede afectar la estabilidad, se separa la serie de la razón de los créditos al sector privado y el PIB en dos componentes, uno tendencial y otro cíclico. Esto con la finalidad de medir si existen periodos en que la serie observada presenta desviaciones importantes con relación a su tendencia de largo plazo. Cuando se registra una desviación relevante en la serie, la literatura sugiere que existe un auge de créditos. Los resultados apuntan que en junio de 2003, el sistema financiero dominicano estaba pasando por un episodio de auge crediticio. Durante este periodo, los activos del mercado bancario crecieron en 47.9% en un entorno en que la economía venia contrayéndose hasta un 0.4 por ciento. Un segundo ejercicio realizado con el indicador en términos reales arrojó un resultado diferente. Los puntos más altos de la serie fue entre junio de 2002 y junio de 2003, sin embargo, las desviaciones no fueron suficientes como para etiquetar el periodo como una época de auge de créditos. Estos hallazgos revelan que más allá que un crecimiento extraordinario de los préstamos bancarios, el auge de crédito identificado en el primer ejercicio es el resultado de fluctuaciones en los agregados macroeconómicos, principalmente la subida general de los precios internos y la devaluación significativa de la moneda nacional. Es importante mantener una vigilancia precavida en el comportamiento del crédito. Por ello, utilizar herramientas como la presentada en el documento puede ser de mucha ayuda para medir e identificar oportunamente episodios de auge crediticio. No todos los episodios de auge terminan en crisis, pero muchas de las crisis financieras en economías emergentes están asociadas con un crecimiento precipitado del crédito.

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Volumen X, Número 2

Heterogeneidad en el Efecto Traspaso de Tasas de Interés (III de III) Por: José Manuel Michel y Fidias Díaz5

I. Introducción La primera parte de este artículo, publicada en una versión anterior de esta revista, trata sobre el efecto diferenciado que tiene las variaciones en la tasa de interés de política monetaria (TPM) sobre los tipos de interés que fijan los diferentes bancos múltiples del sector financiero de la República Dominicana. Mediante un modelo SURECM que cumple con las propiedades de identidad distributiva (homoscedasticidad) e independencia estadística (ausencia de autocorrelación), se evidencia que existe una relación de largo plazo entre las tasas de interés del mercado y la TPM. De igual manera, se observan diferencias entre el traspaso de largo y corto plazo en algunos Bancos. En este artículo, se realiza un análisis similar para estimar el efecto traspaso a las tasas de interés activas y pasivas según los diferentes plazos de madurez que existen en el mercado. Sin embargo, a diferencia de la estimación por bancos, en la estimación por plazos no hay correlación contemporánea entre las tasas de interés. Por consiguiente, no es necesaria la estimación de un modelo de regresiones aparentemente no relacionadas (SUR, por sus siglas en inglés), como es el caso del SURECM, donde cada ecuación tiene la estructura de un modelo corrección errores. La estimación de modelos uniecuacionales es consistente. El resto del artículo se divide como sigue. El capítulo II resume la literatura del tema a tratar, mientras que en el capítulo III se describe los aspectos distintos entre la estimación por plazos y por bancos en cuanto a la metodología a seguir. En el capítulo IV se realiza el análisis de los resultados. Finalmente, el capítulo V tiene las conclusiones del estudio. II. Revisión Lahura (2005) investiga el efecto traspaso (pass-through) de la tasa de interés interbancaria sobre las tasas de interés en moneda doméstica y su relación con la política monetaria en el Perú, considerando el período 1995-2004. Utiliza un modelo de corrección de errores no linealasimétrico, a partir del cual se evalúan y se verifican las siguientes hipótesis: (a) el traspaso de largo plazo es aún incompleto; sin embargo, se ha incrementado luego del anuncio del corredor de tasas de interés de referencia y se ha reforzado con la adopción del esquema de metas explícitas de inflación; (b) el anuncio del corredor de tasas de interés ha incrementado la velocidad de ajuste de las tasas de mercado ante cambios en la tasa interbancaria; y (c) en el corto plazo, las tasas de interés de mercado responden asimétricamente cuando la tasa de interés interbancaria sube o baja. 5

División de Investigación Económica, Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. Para preguntas y comentarios escribir a [email protected] y a [email protected].

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Andújar (2012) estudia el efecto de traspaso de tasas de interés para la economía dominicana. Puesto a que el sistema financiero del país es incipiente y poco profundo, se utilizan variables proxy (tasas de interés activa y pasiva de muy corto plazo) a la tasa de interés interbancaria para realizar las estimaciones mediante un MCE. Los resultados muestran que: (i) existe un canal de traspaso de tasas de interés y que ese canal es completo en el largo plazo para las tasas activas, aunque incompleto para las tasas pasivas. En el corto plazo, sin embargo, el traspaso no es flexible y hay un proceso gradual hacia un traspaso completo en la tasa activa; (ii) Existencia de cambio estructural en el parámetro de traspaso de largo plazo; y (iii) en el corto plazo los desvíos del equilibrio de las tasas activas y pasivas se corrigen entre cuatro y medio y cinco meses. Las simulaciones del modelo mostraron en la práctica que cambios transitorios de política no hacen reaccionar a la banca como cambios permanentes. Sørensen y Werner (2006) examinan el traspaso de las tasas de interés de mercado a diversas tasas de interés bancarias entre diferentes países de la zona euro. El uso de un nuevo conjunto de datos y un modelo de corrección de errores de panel, utilizando métodos dinámicos de regresión aparentemente no relacionada (DSUR, de sus siglas en inglés), ponen a prueba la heterogeneidad en el proceso traspaso. Los hallazgos sugieren que existe un alto grado de heterogeneidad entre los países de la Zona Euro con respecto a ambos el traspaso de equilibrio en el largo plazo y la velocidad de ajuste al equilibrio de largo plazo. Esto puede sugerir cierto grado de fragmentación y falta de integración del sector de la banca minorista en la Zona Euro. Nuestros resultados confirman ajuste lento y, a veces incompleto, de las tasas de interés de los bancos a los cambios en las tasas de mercado. En los estudios que fueron citados anteriormente se asume que el sistema financiero es homogéneo y que la política monetaria afecta por igual a todas las entidades financiera a la interno de un país. No obstante, el trabajo de Sørensen y Werner (2006) considera los efectos de la heterogeneidad del sistema financiero de la zona euro en el traspaso de la política monetaria. Este estudio considera que las diferencias del sistema financiero entre países generan diferencia en el traspaso de la política monetaria; pero no así, la diferencia internas dentro de los países. Para el caso de República Dominicana, el trabajo de Andújar (2012), además de no considerar la heterogeneidad del sistema financiero, utiliza el método de Engle y Granger (1987) para estimar por separado la relación de cointegración de la ecuación de corto plazo. Por ende, no es posible hacer inferencia estadística sobre el coeficiente de cointegración. También, los trabajos de traspaso, casi siempre, solo consideran los efectos de la política monetaria en una sola tasa de interés de mercado que se considera representativa de las tasas de interés de largo plazo. III. Metodología El efecto traspaso de tasas de interés se realiza estimando el siguiente modelo uniecuacional:

(

)

∑𝜑

∑𝜃

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Oeconomia, ensayos sobre economía y finanzas donde,

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es la tasa de interés interbancaria que actúa como proxy de la TPM;

, es el

coeficiente de ajuste cuya significancia implica existencia de la relación de largo plazo; coeficiente de traspaso de largo plazo;

,

es la tasa de interés a ser estimada (activa o pasiva);

corresponde a sus diferentes plazos; , es el coeficiente de ajuste cuya significancia implica existencia de la relación de largo plazo; , un vector de constantes; , es el vector de coeficientes de los

rezagos de

;

, representa los disturbios estocásticos que deben ser

independientes e idénticamente distribuidos en la dimensión temporal (en cada una de las ecuaciones). La ausencia de correlación entre plazos permite que, dados dos plazos distintos y , se puede expresar matemáticamente de la siguiente manera: (

)

.

IV. Resultados En la siguiente tabla se presentan los resultados de la prueba ADF aplicadas a las tasas de interés activas para cada uno de los plazos. Se puede observar que no es posible rechazar la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria en todos los casos, cuando la variable se mantiene en niveles (datos crudos). Sin embargo, al aplicarse la prueba a las variables diferenciadas una vez, se rechaza la hipótesis nula. De esta manera, se puede concluir que las tasas de interés activas son variables no estacionarias en niveles, pero son estacionarias en primeras diferencias, esto es, integradas de primer orden, y lo que se denota como . Tabla 1. Prueba de raíz unitaria – tasas de interés activas según plazo : Existencia de raíz unitaria Estadístico

Valor de probabilidad

Conclusión sobre

Nivel Primera diferencia

-2.401 -12.279 Nivel de integración

0.143 0.000

No se rechaza Se rechaza I(1)

Nivel Primera diferencia

-2.167 -15.175 Nivel de integración

0.219 0.000

No se rechaza Se rechaza I(1)

Nivel Primera diferencia

-2.339 -12.946 Nivel de integración

0.162 0.000

No se rechaza Se rechaza I(1)

Nivel Primera diferencia

-2.396 -10.406 Nivel de integración

0.145 0.000

No se rechaza Se rechaza I(1)

Nivel Primera diferencia

-2.668 -13.036 Nivel de integración

0.083 0.000

No se rechaza Se rechaza I(1)

Fuente: Elaboración con datos del Banco Central de la República Dominicana.

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El proceso consiste en estimar una ecuación por cada plazo, donde cada una de ellas es una representación del proceso estocástico para las tasas de interés de cada plazo. En seguida se presentan los resultados para las tasas de interés activas:6 (

)

(

)

(

)

(

)

(

)

Todas las estimaciones están corregidas por heteroscedasticidad, por consiguiente, los residuos son homoscedásticos, por definición. De aquí, que solo sea necesario evaluar la autocorrelación y la normalidad. La Tabla A.1 muestra los resultados del contraste de Box Jenkins de autocorrelación. Los residuos no están autocorrelacionados en todos los plazos al 5%, con excepción a la tasa de interés a 360 días. En la Tabla 2 se contrasta la idea de que el traspaso en las tasas de interés activas es completo, lo que implicaría que una variación de 100 puntos básicos en la Tasa de Política Monetaria (TPM) conlleva una variación de igual magnitud en las tasas de interés activas, versus un efecto más que completo, indicando que una variación de 100 puntos básicos en la TPM implica un cambio superior a esta magnitud. Los resultados muestran que para los plazos de hasta 2 años el traspaso es más que completo y, para el plazo de 2 a 5 años, el traspaso es completo. Tabla 2. Contraste de completitud, Tasas de interés activas Plazo 0 a 90 días 91 a 180 días 181 a 360 días 361 a 2 años 2 a 5 años

Estadístico 135.524 25.075 6.961 6.638 0.256

Valor de probabilidad 0.000 0.000 0.008 0.010 0.613

Fuente: Elaboración con datos del Banco Central de la República Dominicana.

6

() Valor de probabilidad.

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En la Tabla 3 se muestra el efecto traspaso sobre las tasas de interés activas por plazos. Se observa que el coeficiente de traspaso disminuye conforme se pasa de un plazo mayor a uno menor y que el mismo oscila entre 1.057 y 1.631. En general, el ajuste del traspaso ante cambios en la TPM se concreta, aproximadamente, entre 1 y 2 meses, con excepción del plazo de 91 a 180 días, en el cual el ajuste se logra en alrededor de 4 meses. Tabla 3. Resultados de estimaciones, Tasas de interés activas Plazo

Coeficiente traspaso

Coeficiente de ajuste

Velocidad de ajuste (Meses)

1.631 1.467 1.467 1.399 1.057

0.492 0.795 0.338 0.377 0.575

1.968 4.871 1.511 1.604 2.353

0 a 90 días 91 a 180 días 181 a 360 días 361 a 2 años 2 a 5 años

Fuente: Elaboración con datos del Banco Central de la República Dominicana.

También, se observa el comportamiento monótono decreciente del mismo conforme aumenta la categoría de plazos, tal y como se encontró en las tasas de interés activas, exceptuando el plazo de más de 360 días cuyo valor es de 0.90, no obstante, este valor es estadísticamente inferior a uno. La velocidad de ajuste se encuentra entre 1 y 2 meses, es decir, el desequilibrio que genera el cambio de la TPM sobre el coeficiente de traspaso se estabiliza en entre 1 y 2 meses. Las ecuaciones estimadas para las tasas de interés pasivas correspondientes a cada uno de los plazos se presentan a continuación:7 (

)

(

)

(

)

(

)

(

)

Nótese que, para cada ecuación, el coeficiente de traspaso resultante es significativo en términos estadísticos, y menor que la unidad, indicando que el traspaso de las variaciones de la TPM hacia las tasas de interés para los instrumentos financieros de captación es incompleto. Además, 7

Valor de probabilidad.

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cabe mencionar que, en términos generales, el coeficiente de ajuste es mayor a medida en que incrementa el plazo de la tasa de interés pasiva de hace más largo. En las Tablas A.3 y A.4 en el anexo se muestran las pruebas de especificación de las ecuaciones estimadas. En el caso de la prueba de correlación serial, en términos acumulados, no es posible rechazar la hipótesis nula de ausencia de correlación serial, a excepción de la tasa de interés pasiva de 91 a 180 días, en cuyo caso se encontró evidencia de la misma. Tras realizar el contraste de normalidad, se puede concluir que la tasa de interés pasiva de plazo hasta 90 días posee características de un proceso estocástico distribuido normalmente. Sin embargo, para plazos mayores, no es posible llegar a la misma conclusión debido a que se rechaza la hipótesis nula a niveles de confianza usuales al arrojar valores de probabilidades menores o iguales que 0.02. Tabla 4. Contraste de completitud, Tasas de interés pasivas Plazo A 30 días 61 a 90 días 91 a 180 días 181 a 360 días 361 días a 2 años

Estadístico 0.52 0.90 1.16 2.56 2.99

Valor de Probabilidad 0.47 0.34 0.28 0.11 0.08

Fuente: Elaboración con datos del Banco Central de la República Dominicana.

A pesar de que el coeficiente de traspaso de cada ecuación tenga valores entre 0.84 y 0.91, se realiza la prueba de Wald para fines de concluir, de manera formal, que los mismos son iguales a la unidad, implicando un nivel de traspaso completo. Lo descrito se presenta en la Tabla 4, en la cual, según los valores de probabilidad arrojados, no se puede rechazar la hipótesis nula de que la tasa de interés pasiva recibe de manera completa las variaciones en la tasa de política. Tabla 5. Resultados de estimaciones, Tasas de interés pasivas Plazo A 30 días 61 a 90 días 91 a 180 días 181 a 360 días 361 días a 2 años

Coeficiente traspaso

Coeficiente de ajuste

Velocidad de ajuste (Meses)

0.91 0.88 0.85 0.84 0.89

0.20 0.20 0.18 0.24 0.45

1.25 1.25 1.22 1.32 1.82

Fuente: Elaboración con datos del Banco Central de la República Dominicana.

En la Tabla 5 se coloca, a manera de resumen, los resultados de las estimaciones de la tasa de interés pasivas, según plazos. En la misma se observa un comportamiento decreciente en el coeficiente de traspaso a medida en que el plazo se hace más largo, hasta alcanzarse el correspondiente a 2 años, cuyo coeficiente es ligeramente mayor. De acuerdo al coeficiente de ajuste arrojado, las variaciones de la tasa de política monetaria se traspasan a variaciones en las tasas de interés pasivas del mercado entre uno y dos meses, aproximadamente.

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V. Conclusiones A sabiendas de que existe una relación de largo plazo entre la TPM y/o la tasa interbancaria y las tasas de interés activas a los diferentes plazos, y la determinación de que la TPM de República Dominicana es una variable superexógena, en este artículo se muestra la heterogeneidad en el traspaso de la TPM hacia las tasas de interés de diferentes plazos, medida a través de modelos uniecuacionales. También, se evaluaron las propiedades de completitud del efecto traspaso que tiene la TPM sobre las tasas de interés del mercado, según plazos. Se verificó, pues, que el traspaso correspondiente a las tasas de interés activas puede ser hasta más que completo. El coeficiente traspaso es monótonamente decreciente en las tasas activas. Además, se encontró que la velocidad de ajuste del traspaso se lleva a cabo entre 1 y 2 meses para los diferentes plazos. Referencias Andújar, J. (2012). “El Efecto Traspaso de las Tasas de Interés en la República Dominicana,” Serie de Estudios No. 4, Banco Central de la República Dominicana. Engle, R. F. y C. W. J. Granger (1987), “Co-integration and error correction: Representation, estimation and testing,” Econometrica, 55, 251–276. Lahura, E. (2005). “El efecto traspaso de la tasa de interés y la política monetaria en el Perú: 1995-2004,” Documento de Trabajo Nº 2005-008. Sørensen, K. y Werner, T. (2006). ”Bank interest rate pass-through in the euro area: A cross-country comparison,” ECB Working Paper No. 580.

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Anexos

Tabla A.1. Tasas de interés activa (por plazos), Contraste de autocorrelación Box-Jenkins Ausencia de autocorrelación Rezagos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

R90 Q Prob. 1.99 0.16 2.24 0.33 2.50 0.48 3.21 0.52 3.77 0.58 4.03 0.67 4.81 0.68 6.04 0.64 8.93 0.44 9.89 0.45 10.5 0.48 11.4 0.49

R180 Q Prob. 1.29 0.26 1.87 0.39 7.48 0.06 7.58 0.11 11.26 0.05 11.38 0.08 11.55 0.12 11.79 0.16 12.43 0.19 12.43 0.26 13.53 0.26 13.55 0.33

R360 Q Prob. 1.63 0.20 4.33 0.12 6.28 0.10 11.07 0.03 11.32 0.05 11.97 0.06 12.50 0.09 12.72 0.12 15.66 0.07 16.06 0.10 16.41 0.13 17.24 0.14

R a 2 años Q Prob. 0.00 0.99 1.07 0.59 3.49 0.32 3.50 0.48 3.52 0.62 7.11 0.31 7.43 0.39 11.94 0.15 12.15 0.20 14.81 0.14 18.57 0.07 19.77 0.07

R a 5 años Q Prob. 0.00 0.97 1.44 0.49 1.82 0.61 3.37 0.50 5.48 0.36 6.69 0.35 6.83 0.45 8.52 0.38 8.55 0.48 8.77 0.55 14.25 0.22 14.62 0.26

Fuente: Elaboración con datos del Banco Central de la República Dominicana.

Tabla A.2. Tasas de interés activa (a Plazos), Contraste de Normalidad Jarque-Bera H0: Normalidad Residual Plazo 0 a 90 días 91 a 180 días 181 a 360 días 361 a 2 años 2 a 5 años

Estadístico Jarque-Bera

Valor de probabilidad

1.43 0.48 0.93 12.41 5.17

0.49 0.79 0.63 0.00 0.07

Fuente: Elaboración con datos del Banco Central de la República Dominicana.

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Tabla A.3. Tasa de interés pasiva (por plazos), Contraste de autocorrelación Box-Jenkins Ausencia de autocorrelación Rezagos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Valor de Probabilidad A 30 días 61 a 90 días 91 a 180 días 181 a 360 días 361 días a 2 años 0.16 0.36 0.32 0.10 0.13 0.20 0.25 0.27 0.27 0.24 0.31 0.38

0.21 0.45 0.47 0.17 0.26 0.33 0.44 0.55 0.44 0.53 0.54 0.44

0.01 0.04 0.02 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.02 0.02 0.02 0.03

0.82 0.97 0.80 0.88 0.93 0.75 0.66 0.55 0.65 0.72 0.79 0.81

0.47 0.59 0.65 0.22 0.05 0.07 0.10 0.15 0.19 0.23 0.24 0.26

Fuente: Elaboración con datos del Banco Central de la República Dominicana.

Tabla A.4. Tasa de interés pasiva (por plazos), Contraste de Normalidad Jarque-Bera H0: Normalidad Residual Plazo A 30 días 61 a 90 días 91 a 180 días 181 a 360 días 361 días a 2 años

Estadístico Jarque-Bera Valor de Probabilidad 3.29 3.23 7.80 8.27 18.83

0.25 0.20 0.02 0.02 0.00

Fuente: Elaboración con datos del Banco Central de la República Dominicana.

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