Tipo De Cambio.docx

UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURA FACULTAD DE ECONOMÍA

Determinantes del tipo de cambio real: Un análisis econométrico para el caso peruano, periodo 1986-2016

CURSO: MODELOS ESTADÍSTICOS. INTEGRANTES: -

ALBÁN JIMÉNEZ NANCY NANETD

-

ALVA MARTÍNEZ MARCO YAMPIER

-

ESPINOZA LAZO MERCEDES ARIANA

DOCENTE: DR. MARTIN CASTILLO AGURTO.

PIURA, NOVIEMBRE 2018

Tabla de contenido 1.

JUSTIFICACIÓN ...............................................................................................................................................2

2.

OBJETIVOS........................................................................................................................................................4 2.1.

OBJETIVO GENERAL ............................................................................................................................4

2.2.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS ...................................................................................................................4

HIPÓTESIS .........................................................................................................................................................4

3.

3.1.

HIPÓTESIS GENERAL: ..........................................................................................................................4

3.2.

HIPOTESIS ESPECÍFICAS:....................................................................................................................4

MARCO REFERENCIAL .................................................................................................................................5

4.

4.1.

MARCO TEÓRICO ..................................................................................................................................5

4.2.

EVIDENCIA EMPÍRICA: ......................................................................................................................11

METODOLOGÍA .............................................................................................................................................17

5.

5.1.

LAS ECUACIONES ................................................................................................................................17

5.2.

LOS SIGNOS ESPERADOS ...................................................................................................................18

5.3.

LA DATA ..................................................................................................................................................20

6.

EVOLUCIÓN DE LAS VARIABLES ............................................................................................................21

7.

EVALUACIÓN DEL MODELO .....................................................................................................................22 7.1.

EVALUACIÓN ECONÓMICA ..............................................................................................................22

7.2.

EVALUACIÓN ESTADÍSTICA ............................................................................................................25

7.3.

EVALUACIÓN ECONOMÉTRICA ......................................................................................................27

8.

CONCLUSIONES ............................................................................................................................................37

9.

REFERNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...............................................................................................................38

10.

ANEXOS .......................................................................................................................................................39

1

1. JUSTIFICACIÓN El tipo de cambio real (TCR) es una noción similar que alude al intercambio en términos reales, es decir, en términos de los bienes que se pueden intercambiar, lo cual brinda una idea del precio relativo entre bienes producidos localmente y bienes extranjeros.

En vista de que el TCR es uno de los indicadores más relevantes de la competitividad de la economía doméstica frente a la economía global, su estudio es importante y resulta ser una variable fundamental para el diseño de la política económica. Debido a este rol, es valedero investigar sobre cuáles serían los principales determinantes del TCR y cómo éstos afectan el valor real del nuevo sol.

I LUSTRACIÓN 1: T IPO DE CAMBIO REAL O BSERVADO (D IC 2001=100), T IPO DE C AMBIO REAL DE EQUILIBRIO (EXPLICADO POR FUNDAMENTOS E I NCERTIDUMBRE )

Fuente: Revista Moneda. BCRP

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Es importante mencionar que la estimación del TCR de equilibrio está sujeta a mucha incertidumbre dado que no se conoce a priori cuáles son los fundamentos relevantes en la determinación del TCR. Es por eso que el TCR muestra diferentes fluctuaciones en su evolución (Winkelried & Rodríguez, 2011). El TCR observado en las estadísticas puede entenderse como la suma de un componente de mediano plazo (el TCR de equilibrio) y un componente transitorio, de corto plazo (el desalineamiento del TCR). Mediante regresión se puede evaluar cuán explicado viene el modelo por las variables escogidas, y así mismo, si lo amerita, hacer predicciones y así tener una idea al momento de hacer estudios y modificar variables.

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2. OBJETIVOS 2.1.OBJETIVO GENERAL Analizar los determinantes del Tipo de Cambio real en el Perú en el Periodo 1986-2016. 2.2.OBJETIVOS ESPECÍFICOS 

Seleccionar el marco teórico pertinente sobre el tema.



Efectuar una caracterización de las variables en estudio.



Estimar los modelos econométricos (lineal y doble logarítmico) y realizar una evaluación económica.



Efectuar la evaluación estadística y econométrica del caso.

3. HIPÓTESIS 3.1.HIPÓTESIS GENERAL: Los determinantes del Tipo de Cambio Real en la economía peruana durante el periodo 1986-2016 son: la productividad, los términos de intercambio, los flujos de capitales, el gasto del Gobierno y la apertura comercial.

3.2.HIPOTESIS ESPECÍFICAS: 

Existe una relación inversa entre el Tipo de Cambio Real y la Productividad.



Existe una relación inversa entre el Tipo de Cambio Real y los Términos de Intercambio.



Existe una relación inversa entre el Tipo de Cambio Real y el Flujo de Capitales.



La relación que existe entre el Tipo de Cambio Real y el Gasto de Gobierno es incierta.



Existe una relación directa entre el Tipo de Cambio Real y la Apertura Comercial.

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4. MARCO REFERENCIAL 4.1.MARCO TEÓRICO El tipo de cambio o tasa de cambio es la relación entre el valor de una divisa y otra, es decir, nos indica cuantas monedas de una divisa se necesitan para obtener una unidad de otra. (De Gregorio, 2007): Es necesario distinguir entre el tipo de cambio nominal y el tipo de cambio real: 

TIPO DE CAMBIO NOMINAL:

El tipo de cambio nominal, que denotaremos e, es el precio de una moneda extranjera, usualmente el dólar, en términos de moneda nacional. Si la moneda local es el peso, e corresponde al número de pesos para comprar un dólar. Esto es igual como se mide el precio de cualquier bien, es decir cuántos pesos se requieren por unidad de bien, en el caso del tipo de cambio el bien es la moneda extranjera. El tipo de cambio se aprecia (revalúa) cuando la monera extranjera se hace más barata, en nuestra definición e cae, en caso contrario se habla de una depreciación (devaluación) del tipo de cambio. Obviamente cuando una moneda se aprecia respecto de otra, la otra se deprecia. 

TIPO DE CAMBIO REAL:

Si bien el tipo de cambio nominal es una variable relevante desde el punto de vista financiero y monetario, uno también está interesado en saber no cuantos pesos se requieren para comprar un dólar, sino el poder de compra del peso. Para esto se define el tipo de cambio real, el que se asocia también a la competitividad. Si e es el tipo de cambio nominal, P el nivel de precios domésticos (costo en dólares de una canasta de bienes nacionales) y 𝑃∗ el nivel de precios internacional (precio de bien externo en moneda extranjera), el tipo de cambio real (TCR) se define como: 𝑒. 𝑃∗ = 𝑇𝐶𝑅 𝑃 Las unidades de TCR ya no son monedas nacionales por unidad de moneda extranjera, sino que bienes nacionales por unidad de bien extranjero. Es decir, si el tipo de cambio real se aprecia (TCR cae) se hace más caro el bien nacional. Esto puede ocurrir por una disminución 5

de los precios en el extranjero medidos en dólares (lo que a su vez puede ocurrir porque el precio en moneda extranjera baja o el peso se aprecia) o un alza de los precios locales. ¿es bueno o malo que el tipo de cambio real se aprecie?, hay algo positivo en una apreciación del tipo de cambio real, ya que se abaratan los bienes extranjeros, y habría que destinar menos bienes nacionales para comprar un bien extranjero, sin embargo, también tiene un lado negativo y es que la rentabilidad de los productores nacionales se reduce respecto de la de los extranjeros haciendo a las empresas locales menos competitivas en los mercados internacionales. Si e se deprecia, pero el nivel de precios nacional sube en la misma proporción, claramente TCR se mantiene constante. Las mediciones del tipo de cambio real son importantes para evaluar la competitividad de las economías. El tipo de cambio nominal da solo una visión parcial, pues no corrige por la evolución de los precios internos ni externos. Sin embargo, en países con inflación similar a la internacional la corrección al ajustar por la evolución de los precios no es tan importante. Por otro lado, (Dornbusch, Fischer, & Startz, 2009)nos dan otra clasificación del tipo de cambio: 

TIPOS DE CAMBIO FIJOS:

En un sistema de tipo de cambio fijo, los bancos centrales foráneos se mantienen alertas para comprar y vender sus divisas a un precio fijo en dólares. Intervención: Los bancos centrales guardan reservas (existencias de dólares, otras divisas y oro que pueden cambiar por dólares) para venderlas cuando quieren o tienen que intervenir en el mercado cambiario. La intervención es la compraventa de divisas que hace el banco central. ¿Qué determina el monto de la intervención que tiene que hacer el banco central en un sistema de tipo de cambio fijo? La balanza de pagos mide cuánta intervención cambiaria se necesita de parte de los bancos centrales. Por ejemplo, si Estados Unidos tuviera un déficit de su balanza de pagos con Japón la demanda de yenes por dólares excediera la oferta de yenes por dólares de los japoneses, el Banco de Japón compraría el exceso de dólares y los pagaría con yenes. Por consiguiente, los tipos de cambio fijos operan como cualquier otro esquema de sostén de los precios, como pasa en los mercados agrícolas. Dadas la demanda y la oferta de los 6

mercados, quien fija precios necesita compensar el exceso de la demanda o restar el exceso de la oferta. Como es obvio, para asegurarse de que el precio (el tipo de cambio) se mantenga fijo, es necesario tener existencias de monedas extranjeras (divisas) que se entreguen a cambio de la moneda nacional. Mientras el banco central tenga las reservas necesarias, puede seguir interviniendo en los mercados cambiarios para mantener constante el tipo de cambio. Sin embargo, si un país tiene déficit persistente de la balanza de pagos, al cabo el banco central se queda sin reservas de divisas y ya no puede intervenir. Antes de llegar a ese punto, es probable que el banco central decida que no puede mantener el tipo de cambio y devalúe su moneda. 

TIPOS DE CAMBIO FLEXIBLES:

Con los tipos fijos, los bancos centrales tienen que proporcionar cualquier cantidad de divisas que se necesitan para financiar los desequilibrios. En cambio, en un sistema de tipo de cambio flexible (o flotante), los bancos centrales dejan que el tipo cambiario se ajuste para equiparar la oferta y la demanda de divisas. Si el tipo de cambio del dólar por el yen fuera de 0.86 dólares por yen y aumentaran las exportaciones japonesas a Estados Unidos (con lo que los estadounidenses tendrían que pagar más yenes a los exportadores de Japón), el Banco de Japón se haría a un lado y dejaría que el tipo de cambio se ajustara. En este caso, el tipo de cambio pasaría de 0.86 dólares por yen a, digamos, 0.90, con lo que los bienes japoneses serían más caros en dólares y se reduciría su demanda entre los estadounidenses. 

FLOTACIÓN LIBRE Y CONTROLADA:

En un sistema de flotación libre, los bancos centrales se desentienden completamente y dejan que los tipos de cambio se determinen naturalmente en los mercados cambiarios. Como en este sistema los bancos centrales no intervienen en los mercados cambiarios, las transacciones con las reservas oficiales son, para todos los efectos, iguales a cero. Esto significa que la balanza de pagos es de cero en un sistema de flotación libre. En la flotación controlada, los bancos centrales intervienen para comprar y vender divisas con la intención de influir en los tipos de cambio. Así, las transacciones con las reservas oficiales no son iguales a cero en el sistema de flotación. En el capítulo 20 expondremos los motivos de los bancos centrales para intervenir en los tipos flotantes.

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

TIPO DE CAMBIO REAL, EXPORTACIONES E IMPORTACIONES:

A partir de la definición de tipo de cambio real podemos entender que este afecta de manera importante la cantidad de exportaciones e importaciones que tiene un país con el resto del mundo. Para analizar mejor podemos suponer que en la economía nacional se produce un bien homogéneo que tiene un precio P, mientras el mundo nos vende otro bien a un precio (en moneda nacional) de 𝑒𝑃∗ . En consecuencia, el valor del PBI será: 𝑃𝐵𝐼 = 𝑃(𝐶 + 𝐼 + 𝐺 + 𝑋) − 𝑒𝑃∗ 𝑀 EXPORTACIONES: Las exportaciones son básicamente la demanda del resto del mundo por los bienes nacionales. Como cualquier demanda dependerá del precio y el ingreso. Si el precio de los bienes nacionales baja, el mundo demandara más de ellos. Esto es, cuando el tipo de cambio real sube, se necesitan menos unidades del bien extranjero para adquirir un bien nacional, es decir, un individuo del resto del mundo tiene que sacrificar menos bienes para poder adquirir un bien nacional, esto tiene como consecuencia que la demanda por los bienes nacionales aumenta, es decir, aumentan las exportaciones. Es por eso que se puede definir que las exportaciones están en función del tipo de cambio y del ingreso del resto del mundo. IMPORTACIONES: la lógica para las importaciones es similar a la de las exportaciones. Cuando el tipo de cambio sube, un agente nacional requiere de más bienes nacionales para comprar un bien extranjero, por lo tanto, ante un aumento del tipo de cambio el individuo reduce su demanda por bienes extranjeros. Cuando aumenta el ingreso de los habitantes del país estos aumentan su demanda por todo tipo de bienes. Lo que implica un aumento de la demanda por bienes importados. Por lo tanto, se puede definir que las importaciones están en función del tipo de cambio y del ingreso nacional)



ESTATICA COMPARATIVA DEL TIPO DE CAMBIO REAL: 1- AUMENTO DEL GASTO: el gobierno decide aumentar su gasto, sin subir los impuestos, pero gasta solo en bienes nacionales. Asumiendo las conductas lo más simple posible e ignorando la discusión de si el aumento es permanente o transitorio, esta política reduce el ahorro del gobierno, mientras que el ahorro de las personas y la inversión permanecerán constantes. Por lo tanto, el saldo de la cuenta corriente se 8

reduce, sube el ahorro externo para compensar la caída del ahorro nacional, apreciando el tipo de cambio. De esta discusión se puede concluir que una reducción del ahorro del gobierno aprecia el tipo de cambio real. 2- REDUCCIÓN DE ARANCELES: el gobierno decide reducir los aranceles del país. Para analizar los efectos de esta política tenemos que distinguir dos casos, el primero una rebaja sin compensaciones de otro tipo de impuestos, el segundo una rebaja con compensaciones tributarias. Cuando la rebaja es con compensaciones tributarias, por ejemplo, se suben otro tipo de impuestos, el ahorro del gobierno permanece constante, por lo tanto, el saldo de la cuenta corriente, dado que el ahorro total y la inversión permanecen constantes. Como bajaron los aranceles, aumenta la demanda por bienes importados, pues estos son más baratos, esto significa que para cada nivel de tipo de cambio el saldo de la cuenta corriente es menor. La razón por la cual aumenta el tipo de cambio real es porque al reducirse los aranceles aumentan las importaciones, como el déficit en la cuenta corriente no cambia, entonces el tipo de cambio tiene que subir para compensar las mayores importaciones producto de la rebaja de aranceles, con mayores exportaciones.

Cuando la rebaja es sin compensaciones los ingresos (impuestos) y el ahorro del gobierno se reducen, produciendo una reducción del saldo de la cuenta corriente, sin embargo, dado que el arancel es menor para cada nivel de tipo de cambio, el país importa más. Puesto que el déficit en la cuenta corriente aumenta, pero también aumentan las importaciones, el movimiento compensatorio del tipo de cambio real podría ser en cualquier dirección. En otras palabras, el déficit en la cuenta corriente sube por la caída del ahorro, lo que se acomoda en parte con un aumento de las importaciones al caer su costo.

Si las importaciones caen menos de lo que cae el ahorro externo, el tipo de cambio real podría incluso apreciarse, sin embargo, se puede presumir que el tipo de cambio real se deprecia en algo, debido a que hay una compensación adicional por el lado del ahorro como producto del aumento de recaudación producto de que se va a importar más. Lo que ocurre en este caso es que hay dos fuerzas operando en distintas direcciones: una 9

rebaja de aranceles que tiende a depreciar el tipo de cambio real, y una expansión fiscal que tiende a apreciar el tipo de cambio real.

3- CAIDA EN TÉRMINOS DE INTERCAMBIO: En países que una parte importante de sus exportaciones/importaciones son un par de bienes, la variación del precio de estos productos puede tener efectos importantes en la economía. Pensemos en el caso de un país cuyo precio de un bien de exportación cae. Como la caída es permanente los individuos ajustan su consumo en la misma magnitud que caen sus ingresos, de donde se concluye que el déficit en la cuenta corriente no varía.

Podríamos además agregar el hecho que la inversión probablemente caiga, lo que incluso podría reducir el déficit de cuenta corriente. Para mantener el mismo nivel de la cuenta corriente después de la caída de los TI, el tipo de cambio tiene que subir para reducir las importaciones y aumentar las exportaciones y de esa manera volver al mismo nivel de la cuenta corriente antes de la caída de los TI.

4- AUMENTO DE LA PRODUCTIVIDAD O DESCUBRIMIENTO DE UN RECURSO NATURAL: supondremos que en una economía se descubre una riqueza natural, esto es lo mismo que decir que hay un aumento permanente de la productividad, pues con el mismo nivel de factores productivos (capital y trabajo) la economía produce mas bienes y servicios. El aumento de la productividad significa que para cada nivel de tipo de cambio el saldo de la cuenta corriente es menor, pues el hecho de que la economía produce más hace aumentar sus exportaciones.

Sin embargo, como el aumento de la productividad es permanente, los individuos aumentan su consumo en la misma magnitud que el aumento de sus ingresos, dejando inalterado el saldo de la cuenta corriente, lo que resulta en que el tipo de cambio real se aprecie.

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5- CONTROL DE CAPITALES: Un control de capital, actuando como un impuesto a los flujos de capitales, y en consecuencia encareciendo el crédito puede reducir el déficit en la cuenta corriente. Una reducción en el ahorro externo, eleva el tipo de cambio real. La depreciación ocurre porque el menor ahorro externo requiere de más recursos en producción de bienes transables. Por lo tanto, una conclusión directa es que, restringiendo los movimientos de capitales, por la vía de encarecer el crédito aumenta el tipo de cambio real y reduce el déficit en la cuenta corriente.

Pero es útil hacer algunas observaciones respecto de este resultado:  El intento de depreciar el tipo de cambio en el corto plazo puede terminar con una apreciación en el largo plazo.  Es un resultado bastante general exigir que la economía no tenga déficit en la cuenta corriente reduce (o su contraparte la cuenta de capitales) reduce el bienestar. Es como exigirle a la gente que no ahorre ni desahorre  En nuestro modelo el producto está siempre en pleno empleo, con lo cual ignoramos uno de los problemas de restringir el gasto y es que también puede restringir el consumo.

4.2.EVIDENCIA EMPÍRICA: Ahora, se presentará una revisión de la literatura, acerca de los determinantes del Tipo de Cambio Real, en los que se encontró que los determinantes no son los mismos para todos los países, pueden ser similares los fundamentos para los países de una misma región geográfica, pero, en particular, cada país cuenta con determinantes específicos que los diferencian de los demás. A continuación, se mencionarán algunos de los trabajos realizados sobre el tema. (Bello, Heresi, & Pineda, 2010) en su documento de trabajo “El tipo de cambio real de equilibrio: un estudio para 17 países de América Latina”, realizaron estimaciones del tipo de cambio real de equilibrio para 17 países de América Latina, por medio de un modelo de corrección de errores. Y se obtuvieron los siguientes resultados:

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Los “fundamentos” que explican la dinámica del tipo de cambio real en la mayoría de países de América Latina, pese a la heterogeneidad de esta región, son: la productividad relativa de los respectivos países con respecto a sus principales socios comerciales (Balassa-Samuelson), los términos de intercambio, la posición de inversión internacional y el cociente transferencias corrientes-PIB.

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Existen, además, otros “fundamentos” específicos para cada país, por lo que las ecuaciones de cointegración difieren entre los países estudiados.

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Se muestran períodos con evidentes desalineaciones del TCR en los países, algunos de ellos son: la recurrencia de episodios donde el tipo de cambio se sobrevalúa excesivamente y colapsa en crisis cambiaria, depreciaciones abruptas, en muchos casos incluyendo sobre-reacciones muy costosas para la actividad económica.

Para el caso de Chile, (Arellano S. & Larraín B., 1996) en su artículo “Tipo de Cambio Real y Gasto Público: Un modelo Econométrico para Chile” , desarrollaron inicialmente un modelo teórico simple que sostuvo que el TCR está en función del nivel, composición y financiamiento del gasto público, de los términos de intercambio y de la balanza comercial; esta relación fue verificada posteriormente con técnicas econométricas de series de tiempo como raíces unitarias, cointegración y modelo de corrección de errores. Esta investigación se enfocó principalmente en la relación entre el tipo de cambio real y el gasto gubernamental. Para ello se construyó una nueva serie de gasto público a partir de las cifras de la ejecución del presupuesto, esto les permitió a los autores obtener una imagen completa del gasto fiscal, que incluyo las transferencias corrientes y los desembolsos de pensiones que representan más del 50% del gasto corriente. Los resultados del modelo a largo plazo indicaron que un aumento en el gasto gubernamental del 1% del PIB produce una apreciación del tipo de cambio real en el orden del 3% (una elasticidad aproximada de 0,75). Además, los resultados también indican que la política fiscal afecta el tipo de cambio real a corto plazo. (Calderón, 2004) en su artículo “Un Análisis del Comportamiento del Tipo de Cambio Real en Chile” busco estimar la trayectoria del tipo de cambio real de equilibrio para Chile utilizando un modelo de comportamiento para el periodo 1977.I-2003.III. Utilizando técnicas

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de cointegración encontró una relación de cointegración entre el tipo de cambio real (TCR) y sus fundamentos: el diferencial de productividades, el coeficiente de activos externos netos con respecto del PIB, los términos de intercambio y la absorción pública. En los resultados se encuentra que las estimaciones de la ecuación del TCR usando el índice TCR-5 y el TCR total, son similares cuando se excluyen las magnitudes relativas a los países foráneos en la medida de productividad y gasto de gobierno. Por otro lado, la depreciación del peso chileno en los ochenta se explicó principalmente por el mayor endeudamiento interno neto del país y por un menor nivel de gasto fiscal. A su vez, la apreciación durante los noventa, se atribuyó a un aumento en la productividad relativa del sector transable y a una mejora en la posición de activos externos. En Colombia, (Moreno Rivas, 2002) elaboraron un artículo titulado “Determinantes del Tipo de Cambio Real en Colombia. Un modelo Keynesiano”, cuyo objetivo fue construir un modelo de tipo de cambio real siguiendo los desarrollos de la escuela neokeynesiana. El modelo se estimó econométricamente siguiendo la metodología de la escuela inglesa de econometría. En los resultados se encontró que el ritmo de apreciación o depreciación del tipo de cambio real está determinado por los cambios en los términos de intercambio, la apertura de la economía, los flujos de capitales y la aceleración de la devaluación nominal. Además, se concluyó que el incremento del gasto público no es significativo a los niveles convencionales de confianza estadística. Se indicó que la devaluación se considera como una variable exógena débil y se rechazaron las hipótesis de exogeneidad fuerte y superexogeneidad (Lanteri, 2002) en su trabajo cuyo nombre es “Estimación del tipo de cambio real multilateral de equilibrio para la Argentina durante los periodos 1970-2001” utilizo para estimar el tipo de cambio real el modelo de corrección y el método de mínimos cuadrados ordinarios bietapicos tomando como variable dependiente: el tipo de cambio real multilateral y como variables independientes: términos de intercambio, gastos del consumo del gobierno( PBI) y saldo de la balanza comercial(PBI) , en este estudio realizado encontró que la relación entre el término de intercambio era negativa, la relación entre gastos de consumo negativa y con lo que corresponde a la balanza comercial se encontró una relación positiva.

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(Segovia, 2003) en su trabajo realizado cuyo nombre es “Tipo de cambio real de equilibrio: un análisis del caso ecuatoriano realizado durante los periodos 2000-2003” utilizo para estimar el tipo de cambio real de equilibrio el modelo de corrección de errores , tomando como variable dependiente: el tipo de cambio real y como caríbales independientes: la productividad media del trabajo , remesas migrantes con relación al PBI , flujos de capitales, exportaciones petroleras(PBI) , índice de términos de intercambio y finalmente la apertura comercial , obteniendo como resultados , una relación negativa en la productividad media del trabajo, una relación positiva en las remesas de migrantes con relación al PBI , una relación negativa en los flujos de capitales, una relación positiva en las exportaciones petroleras , una relación negativa en los términos de intercambio y en lo que corresponde a la apertura comercial encontró una relación positiva. (Aguilar Marquez, 2003) Realizo un trabajo cuyo nombre es “Estimación del tipo de cambio real para Bolivia durante el periodo 1990-2002”, utilizo para estimar el tipo de cambio real para Bolivia el modelo de corrección de errores, tomando como variable dependiente: el tipo de cambio real y como variables independiente: la política fiscal, el efecto Balassa-Samuelson, flujos de capital, términos de intercambio, política comercial y apertura comercial encontrando así como resultados una relación negativa en la política fiscal, un relación negativa en el efecto Balassa- samuelson, una relación negativa en los flujos de capital, una relación negativo en los términos de intercambio y en los abarca a política comercial y apertura comercial se encontró un relación positiva. (Torres Gutierrez, 2007) en su trabajo de investigación cuyo nombre es “Estimación del tipo de cambio real de equilibrio y de tendencia para Costa Rica realizado durante el periodo 1991-2006” utilizo para llevar a cabo este análisis el método de mínimos cuadrados ordinarios dinámicos tomando como variable dependiente: tipo de cambio real multilateral y como variables independientes: términos de intercambio, gasto del consumo final de gobierno general escalado al PBI, flujos de inversión directa extranjera, tasa de interés y razón del ingreso per- cápita de Costa Rica relativo al de USA con lo cual se obtuvieron como resultados que el índice de intercambio tiene una relación negativa en el modelo, el gasto de consumo final de gobierno posee una relación negativa también, mientras que por otro lado las demás variables tales como flujo de capital , tasas de interés y razón del ingreso per- cápita también presentan una relación negativa. 14

(García & Quijada, 2015) en su trabajo realizado cuyo nombre es “Estimación del tipo de cambio real de equilibrio en Honduras realizado durante los periodos 1990-2013” utilizo el modelo Beer para estimar el tipo de cambio real en dicho país, tomando en cuenta como variable dependiente: el tipo de cambio real y como variables independientes: la productividad relativa en relación al principal socio comercial, el gasto público, términos de intercambio, apertura comercial, inversión extranjera directa y remesas, obteniendo como resultados en este estudio que la productividad relativa en relación al principal socio comercial tiene una relación negativa, el gasto publico una relación negativa, términos de intercambio una relación negativa por tanto la apertura comercial si explica el tipo de cambio real por eso es de relación positiva y finalmente la inversión extranjera y las remesas poseen una relación negativa en el modelo. (Colque Soldado, 2012) en su trabajo realizado cuyo nombre es “Estimación del tipo de cambio real de equilibrio: determinantes y desalineamientos para Bolivia durante el periodo 1990-2010”, utilizo el modelo de corrección de errores para su investigación tomando como variable dependiente: tipo de cambio real y como variables independientes: posición de activos externos netos, PBI per- cápita del país doméstico en relación al foráneo, términos de intercambio, gasto del gobierno del país doméstico en relación al foráneo y recaudación arancelaria – importaciones , en dicho estudio se obtuvieron los siguientes resultados: en lo que corresponde a la posición de activos netos se encontró una relación negativa ,en la variable PBI per-cápita se encontró una relación negativa , mientras que en términos intercambio, gasto del gobierno y recaudación arancelaria de igual forma se encontró una relación negativa. EVIDENCIA EMPIRICA NACIONAL. (Ferreyra & Salas, 2006) en su trabajo cuyo nombre es “Tipo de Cambio Real de equilibrio en el Perú: modelos Beer y construcción de bandas confianza durante los periodos 19802005” (datos trimestrales), para estimar el tipo de cambio real utilizo el modelo de Beer y el método de mínimos cuadrados ordinarios dinámicos, tomando como variable dependiente: tipo de cambio real multilateral y como variables independientes: pasivos externos netos, productividades sectoriales y términos de intercambio, en este estudio realizado encontró que la relación entre el término de intercambio era negativa, la relación entre productividades sectoriales negativa y por último la variable pasivo externos netos una relación negativa.

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(Gallardo LLanos, 2016) en su trabajo cuyo nombre es “Fundamentos del tipo de cambio real de equilibrio en el Perú durante los periodos 1997-2015”, para estimar el tipo de cambio real utilizo el modelo VEC y el método de mínimos cuadrados ordinarios, tomando como variable dependiente: índice del tipo de cambio real y como variables independientes: términos de intercambio, pasivos externos netos y apertura comercial, en este estudio realizado encontró que la relación entre el término de intercambio era Negativa, la relación entre pasivos externos netos positiva y finalmente la relación de la variable apertura comercial fue positiva. (Roca, 2009) en su trabajo cuyo nombre es “Determinantes del Tipo de cambio real en el Perú durante los periodos 1995-2008”, para estimar el tipo de cambio real utilizo el modelo de corrección de errores, tomando como variable dependiente: tasa de interés externa ,oferta monetaria y déficit fiscal, en este estudio realizado se encontró que la relación entre la tasa de interés fue positiva, de igual forma con la variable oferta monetaria, mientras que en lo que corresponde al déficit fiscal se encontró una relación negativa.

En el Perú, (Moguillansky, 1995) en su investigación “Determinantes del Tipo de Cambio Real de Equilibrio en Perú: 1980-1994”, buscó descubrir que el desequilibrio o evolución del tipo de cambio real en la época estudiada, responde a factores externos o internos de largo plazo. La autora adopta el modelo de equilibrio general intertemporal, incorporando el impacto de flujo de capitales externos. Además, empleo el método de cointegración multivariada en la estimación del equilibrio de largo plazo. Los resultados indicaron que la existencia del desequilibrio del tipo de cambio real de largo plazo, es determinado por la brecha de capacidad, la relación de precios de intercambio, el flujo de capitales externos de largo plazo y la apertura comercial. Este desequilibrio es conceptualmente distinto al rezago o sobrevaluación cambiaría en relación a un índice de precios interno. La estimación del orden de integración del tipo de cambio real permitió concluir, además, que en el caso de Perú no se cumple la ley de un precio, al mostrar que la serie de tipo de cambio real no es estacionaria, es decir, su movimiento no converge ni a un valor único en el tiempo, ni se mueve en forma estable en torno a la relación de precios entre transables y no transables. 16

(Arena & Tuesta, 1998) en su artículo “Fundamentos y desalineamientos: el tipo de cambio real de equilibrio en el Perú” examinaron los determinantes de largo plazo (fundamentos) del tipo de cambio real a partir de un análisis de las fuentes de tendencias del tipo de cambio real. Para ello utilizaron el enfoque de cointegración y la metodología de Johansen. Los resultados de la investigación indicaron que los fundamentos como: la productividad, los términos de intercambio, el balance fiscal, el nivel de activos externos netos y el nivel de arancel; son significativos. Además, el diferencial de las tasas de interés también es un determinante significativo, evaluado por el análisis de cointegración.

5. METODOLOGÍA 5.1.LAS ECUACIONES En base al marco teórico y evidencia empírica revisados para la presente investigación, se establece el siguiente modelo teórico que explica el TCR de la economía peruana durante el periodo 1986-2016: 𝑻𝑪𝑹𝒕 = 𝒇(𝑷𝑫𝑻𝒕 , 𝑻𝑰𝒕 , 𝑭𝑲𝒕 , 𝑮𝑷𝒕 , 𝑨𝑪𝒕 ) (−)(−) (−) (±) (+) 𝑻𝑪𝑹𝒕 = 𝜶𝟎 − 𝜶𝟏 𝑷𝑫𝑻𝒕 − 𝜶𝟐 𝑻𝑰𝒕 − 𝜶𝟑 𝑭𝑲𝒕 ± 𝜶𝟒 𝑮𝑷𝒕 + 𝜶𝟓 𝑨𝑪𝒕 + 𝝁𝒕 𝒍𝒐𝒈𝑻𝑪𝑹𝒕 = 𝒍𝒐𝒈𝜶𝟎 − 𝜶𝟏 𝒍𝒐𝒈𝑷𝑫𝑻𝒕 − 𝜶𝟐 𝒍𝒐𝒈𝑻𝑰𝒕 − 𝜶𝟑 𝒍𝒐𝒈𝑭𝑲𝒕 ± 𝜶𝟒 𝒍𝒐𝒈𝑮𝑷𝒕 + 𝜶𝟓 𝒍𝒐𝒈𝑨𝑪𝒕 + 𝒍𝒐𝒈𝝁𝒕 𝑻𝑪𝑹𝒕 : Tipo de cambio real. Precio relativo de dos canastas de bienes y servicios. 𝑷𝑫𝑻𝒕 : Productividad. Cociente entre Producto Bruto Interno en términos reales y el número de horas trabajadas en un año en todo el país. 𝑻𝑰𝒕 : Términos de intercambio. Índice que relaciona un índice de precios de exportación con un índice de precios de importación. 𝑭𝑲𝒕 : Flujos de capitales. Representan el dinero enviado al extranjero para invertir en mercados foráneos. 17

𝑮𝑷𝒕 : Gasto del Gobierno. Comprende al conjunto de gastos pertenecientes a las entidades constituidas por los Ministerios, Oficinas y otros organismos bajo el ámbito del Poder Ejecutivo. 𝑨𝑪𝒕 : Apertura comercial. Proceso mediante el cual se eliminan las barreras que inhiben el comercio exterior de un país.

5.2.LOS SIGNOS ESPERADOS A continuación, se detalla el signo esperado de las variables explicativas: 

Productividad (PDTt) Incrementos en la productividad del sector transable tienen como resultado la 𝝏𝑻𝑪𝑹

apreciación del TCR (Efecto Balassa-Samuelson). (𝝏𝐏𝐃𝐓𝐭𝒕 = 𝜶𝟏 < 𝟎) 

Términos de intercambio (TIt) Una mejora en la relación de términos de intercambio genera un efecto de mayor ingreso en la economía. Ello incrementa el consumo, el saldo en cuenta corriente se deteriora y se necesita una apreciación del tipo de cambio para corregir la situación. No obstante, es posible se produzca el efecto contrario, lo cual es una cuestión empírica. 𝝏𝑻𝑪𝑹𝒕 ( = 𝜶𝟐 < 𝟎) 𝝏𝐓𝐈𝐭



Flujos de capital (FKt) La entrada de flujos de capital permite un mayor nivel de consumo en los agentes económicos y ello podría traducirse en una mayor absorción. En el mercado de bienes no transables, se produciría un aumento en los precios, causando la apreciación del TCR. Aguilar Marquez (2003) señala que si los flujos son de transferencia se tendría el mismo efecto sobre el TCR, y lo contrario sucede cuando los flujos exigen repago. 𝝏𝑻𝑪𝑹𝒕 ( = 𝜶𝟑 < 𝟎) 𝝏𝐅𝐊𝐭

18



Gasto del Gobierno (GPt) El efecto depende de su composición. Así, un incremento en el gasto del sector público en bienes transables afecta el equilibrio externo, generando déficit comercial, lo cual requiere una depreciación real para mantener dicho equilibrio. Por el contrario, dicho aumento en el sector no transable hace que el exceso de demanda en este mercado necesite mayores precios relativos, produciéndose una apreciación del tipo de cambio real. Investigadores como Roca (2009) incluyen el déficit fiscal público en sustitución de esta variable, en este escenario es complicado interpreta los resultados pues el déficit resulta de decisiones que involucran tanto el consumo del gobierno como el nivel de ingresos público. 𝝏𝑻𝑪𝑹𝒕 ( = 𝜶𝟒 ) 𝝏𝐆𝐏𝐭



Apertura comercial (APt) La liberalización comercial conduce a una disminución del precio relativo de bienes importados respecto a los no transables, y a un incremento del precio relativo de los bienes exportados en relación a los no transables. García y Quijada (2015), citando a Dornbusch (1974), mencionan que, si se asume que los bienes no transables son sustitutos de los transables, el precio interno de bienes no transables e importados disminuye en relación al precio de los exportados. Por tanto, los precios internos disminuyen en relación a los precios externos y la moneda se deprecia en términos reales. 𝝏𝑻𝑪𝑹𝒕 ( = 𝜶𝟓 > 𝟎) 𝝏𝐀𝐏𝐭

19

5.3.LA DATA La presente investigación se realizará a partir de la información disponible en las series estadísticas del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) tomándose los datos en forma anual (de 1986 hasta 2016).

CUADRO 1: OPERACIONALIZACIÓN DE LAS VARIABLES Medición

Símbolo

Tipo de cambio real Variable dependiente

Precio relativo de dos canastas de bienes y servicios.

Datos anuales (1986-2016) del tipo de cambio real

TCRt

Fuente Series estadísticas del BCRP

Productividad1 Cociente entre Producto Bruto Interno en términos reales y el número de horas trabajadas en un año en todo el país.

Variable construida

PDTt

Datos anuales (1986-2016) del índice de términos de intercambio

TIt

Elaboración a partir de series estadísticas del BCRP

Variables independientes

Términos de intercambio Índice que relaciona un índice de precios de exportación con un índice de precios de importación. Flujos de capitales2 Representan el dinero enviado al extranjero para invertir en mercados foráneos.

Variable construida

FKi

Datos anuales (1986-2016) del gasto público como porcentaje del PBI

GPt

Series estadísticas del BCRP Elaboración a partir de series estadísticas del BCRP

Gasto del Gobierno3 Comprende al conjunto de gastos pertenecientes a las entidades constituidas por los Ministerios, Oficinas y otros organismos bajo el ámbito del Poder Ejecutivo. Apertura comercial4 Proceso mediante el cual se eliminan las barreras que inhiben el comercio exterior de un país.

Variable construida

APt

Elaboración a partir de series estadísticas del BCRP Elaboración a partir de series estadísticas del BCRP

Fuente: Elaboración Propia

1

Se uso como variable proxy el diferencial de tasas (doméstica – LIBOR USD a 12 meses). Se construyo la variable: FK1 (Ingresos de capital del SPNF/PBI) 3 Se tiene la variable: GP1 (Formación bruta de capital fijo público/PBI) 4 Como variable proxy se tiene: AC1 [(X+M)/PBI] . 2

20

6. EVOLUCIÓN DE LAS VARIABLES En los anexos 4-8 se presenta la evolución del TCR y sus potenciales determinantes durante el periodo de análisis. A partir de ello podemos mencionar: 

El TCR describe una fuerte tendencia creciente hasta la década de los 90 (siendo 1990 el año donde se registra su mayor valor dentro del periodo analizado). Posterior a ello sufre una espectacular caída para después atravesar por breves fluctuaciones de subida y deceso.



Los términos de intercambio disminuyen lentamente durante los años 80 (1986-1989) y su mayor valor se ubica en el año 2011. Ferreyra y Salas (2006) sostienen que son dos los periodos observados de alzas en esta variable: el primero va de 1993 hasta 1997 y el segundo inicia en el año 2002 (y se vive actualmente) debido a un incremento de la demanda mundial.



La productividad, al igual que la mayoría de variables aquí analizadas, alcanza su mayor valor en el año 1990. Fecha a partir de la cual empieza a descender lentamente (no obstante muestra pequeños incrementos). Los autores citados con anterioridad opinan que para este tipo de modelos del TCR es conveniente trabajar con la productividad relativa del Perú y sus principales socios comerciales.



En tanto la serie de gasto del Gobierno que brinda BCRP sugiere una tendencia fuertemente creciente, luego de decrecer durante los primeros años del 80.



Los flujos de capital es una variable que muestra un comportamiento fluctuante mucho más marcado que el resto de potenciales determinantes.



La variable apertura comercial registra una importante recuperación a partir de los años 90 dada la mayor orientación de la producción hacia el exterior.

21

7. EVALUACIÓN DEL MODELO 7.1.EVALUACIÓN ECONÓMICA En esta parte se evaluará si las hipótesis planteadas se cumplen o no de acuerdo a la regresión realizada en Eviews para los dos modelos, para efectos de la presente investigación se estimaron mediante el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). PARA EL PRIMER MODELO (LINEAL): Se obtuvo la siguiente estimación:

TABLA 1: ESTIMACIÓN DEL MODELO 1. Dependent Variable: TCR Method: Least Squares Date: 01/05/19 Time: 12:39 Sample: 1986 2016 Included observations: 31 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C PDT TI FK1 GP1 AC1

1472.028 40.32256 31.33012 -53791.86 873.9303 1101.117

13943.74 2.820659 298.2331 29626.04 8874.739 66432.13

0.105569 14.29544 0.105052 -1.815695 0.098474 0.016575

0.9168 0.0000 0.9172 0.0814 0.9223 0.9869

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.931096 0.917315 10599.24 2.81E+09 -327.9775 67.56470 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat

6780.178 36860.54 21.54694 21.82448 21.63741 2.427083

Fuente: Reporte de Eviews.

𝑻𝑪𝑹𝒕 = 𝟏𝟒. 𝟕𝟐. 𝟎𝟐𝟖 + 𝟒𝟎. 𝟑𝟐𝟐𝟓𝟔(𝑷𝑫𝑻) + 𝟑𝟏. 𝟑𝟑𝟎𝟏𝟐(𝑻𝑰) − 𝟓𝟑𝟕𝟗𝟏. 𝟖𝟔(𝑭𝑲𝟏) + 𝟖𝟕𝟑. 𝟗𝟑𝟎𝟑(𝑮𝑷𝟏) + 𝟏𝟏𝟎𝟏. 𝟏𝟏𝟕(𝑨𝑪𝟏) + 𝝁𝒕 El coeficiente de determinación (𝑟 2 ) nos indica que, en este modelo lineal, el 93.11% de explicación de la variable Tipo de Cambio Real(TCR) es originado por las variables explicatorias PDT, TI, FK1,GP1 y AC1.

22

Interpretación de los coeficientes: 

PDT (40.32256): Existe una relación directa entre la productividad y el tipo de cambio real. Nos indica que, si la productividad aumenta en una unidad, el tipo de cambio real aumenta en 40.32256 unidades monetarias.



TI (31.33012): Existe una relación directa entre los términos de intercambio y el tipo de cambio real. Nos indica que, si los términos de intercambio aumentan en una unidad, el tipo de cambio real aumenta en 31.33012 unidades.



FK1 (-53791.86): Existe una relación inversa entre los flujos de capitales y el tipo de cambio real. Nos indica que, si los flujos de capitales aumentan en una unidad, el tipo de cambio real disminuye en 53791.86 unidades.



GP1 (873.9303): Existe una relación directa entre el gasto del gobierno y el tipo de cambio real. Nos indica que, si el gasto público aumenta en una unidad, el tipo de cambio real aumenta en 873.9303 unidades.



AC1 (1101.117): Existe una relación directa entre la apertura comercial y el tipo de cambio real. Nos indica que, si la apertura comercial aumenta en una unidad, el tipo de cambio real aumenta en 1101.117 unidades.

PARA EL SEGUNDO MODELO, DOBLE LOGARÍTMICO: Se obtuvo la siguiente estimación: 𝒍𝒐𝒈(𝑻𝑪𝑹) = 𝟏𝟒. 𝟕𝟐. 𝟎𝟐𝟖 + 𝟒𝟎. 𝟑𝟐𝟐𝟓𝟔 ∗ 𝒍𝒐𝒈(𝑷𝑫𝑻) + 𝟑𝟏. 𝟑𝟑𝟎𝟏𝟐 ∗ 𝐥𝐨𝐠(𝑻𝑰) − 𝟓𝟑𝟕𝟗𝟏. 𝟖𝟔 ∗ 𝐥𝐨𝐠(𝑭𝑲𝟏) + 𝟖𝟕𝟑. 𝟗𝟑𝟎𝟑 ∗ 𝐥𝐨𝐠(𝑮𝑷𝟏) + 𝟏𝟏𝟎𝟏. 𝟏𝟏𝟕 ∗ 𝐥𝐨𝐠(𝑨𝑪𝟏) + 𝝁𝒕

23

TABLA 2: ESTIMACIÓN DEL MODELO 2 Dependent Variable: LOG(TCR) Method: Least Squares Date: 01/05/19 Time: 13:34 Sample: 1986 2016 Included observations: 31 No d.f. adjustment for standard errors & covariance Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LOG(PDT) LOG(TI) LOG(FK1) LOG(GP1) AC1

-4.483153 1.443193 -1.068277 -0.921134 -0.359321 10.21924

10.57509 0.237323 3.095054 0.467384 0.112882 8.733430

-0.423935 6.081139 -0.345156 -1.970829 -3.183159 1.170129

0.6752 0.0000 0.7329 0.0599 0.0039 0.2530

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.695587 0.634705 1.525176 58.15407 -53.73828 11.42508 0.000008

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat

1.885988 2.523470 3.854082 4.131628 3.944555 1.838063

Fuente: Reporte de Eviews.

El coeficiente de determinación (𝑟 2 ) nos indica que, en este modelo doble logarítmico, el 69.56% de explicación de la variable Tipo de Cambio Real es originado por las variables explicatorias PDT, TI, FK1,GP1 y AC1. Los comentarios que se pueden realizar respecto a los parámetros estimados son los siguientes: 

La variable Productividad resultó significativa en este modelo y el signo obtenido del coeficiente estimado, en este caso, es positivo. Esto quiere decir que una mejora en esta relación conduciría a la depreciación del TCR, por lo tanto, una mejora de 1% en los flujos de capital produciría una depreciación de 1.44% en el TCR.



La relación de términos de intercambio no fue significativa. En este modelo se obtuvo una relación negativa, lo que quiere decir que una mejora en los términos de intercambio de 1%, conduciría a una apreciación del TCR de 1.07%.

24



La relación de flujos de capital resultó no significativa en este modelo y el signo obtenido del coeficiente estimado, en este caso, es negativo. Esto quiere decir que una mejora en esta relación conduciría a la apreciación del TCR, así el coeficiente señala que una mejora de 1% en los flujos de capital produciría una apreciación de 0.92% en el TCR.



La variable fiscal (gasto del Gobierno) de este modelo es significativa y presentan un signo negativo. Un aumento de 1% del gasto en el sector público (en bienes no transables), ocasionaría la apreciación del TCR de 0.36%.



La variable de apertura comercial no es significativa pero su signo positivo ocasiona un TCR más depreciado. Es decir, cuanto mayor sea el grado de apertura de nuestra economía, mayor será la depreciación del TCR.

7.2.EVALUACIÓN ESTADÍSTICA En este parte, evaluaremos la significancia estadística de los estimadores encontrados y del modelo en general, a través de los intervalos de confianza. En la tabla 3 observamos las estadísticas descriptivas más importantes para todas las variables que se están analizando. TABLA 3: ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS DE LAS VARIABLES Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

TCR 6780.178 3.129000 205344.7 0.778000 36860.54 5.290778 29.00654

PDT 258.6848 22.55356 4766.081 15.09020 885.9144 4.546737 23.22415

TI 76.88599 72.06169 112.8408 55.15515 17.99350 0.594766 1.939790

FK1 0.160998 0.127398 0.437301 0.018254 0.106906 1.464410 4.291324

GP1 0.887203 1.069984 1.353811 5.60E-06 0.469545 -0.994748 2.495352

AC1 0.321057 0.278080 0.494474 0.208670 0.094833 0.485780 1.760087

Jarque-Bera Probability

1018.233 0.000000

635.1220 0.000000

3.279585 0.194020

13.23378 0.001338

5.441486 0.065826

3.205030 0.201389

Sum Sum Sq. Dev.

210185.5 4.08E+10

8019.230 23545331

2383.466 9712.978

4.990953 0.342867

27.50331 6.614181

9.952771 0.269800

31

31

31

31

31

Observations 31 Fuente: Reporte de Eviews.

25

PARA EL PRIMER MODELO (LINEAL): TABLA 4: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LOS COEFICIENTES ESTIMADOS DEL MODELO 1. Coefficient Confidence Intervals Date: 01/05/19 Time: 21:14 Sample: 1986 2016 Included observations: 31 90% CI

95% CI

99% CI

Variable

Coefficient

Low

High

Low

High

Low

High

C PDT TI FK1 GP1 AC1

1472.028 40.32256 31.33012 -53791.86 873.9303 1101.117

-22345.84 35.50448 -478.0940 -104397.3 -14285.37 -112374.3

25289.90 45.14065 540.7542 -3186.412 16033.23 114576.5

-27245.64 34.51331 -582.8924 -114807.8 -17403.94 -135718.4

30189.70 46.13182 645.5527 7224.114 19151.80 137920.6

-37395.25 32.46016 -799.9755 -136372.6 -23863.84 -184074.2

40339.31 48.18497 862.6357 28788.83 25611.70 186276.4

Fuente: Reporte de Eviews.

En la tabla 4 observamos que, dado que los valores estimados del primer modelo lineal están dentro de los intervalos mostrados, se concluye que los verdaderos parámetros poblacionales también lo estarán, para un nivel de confianza del 90%, 95% y 99%.

PARA EL SEGUNDO MODELO, DOBLE LOGARÍTMICO: T ABLA 5: INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LOS COEFICIENTES ESTIMADOS DEL MODELO 2. Coefficient Confidence Intervals Date: 01/05/19 Time: 21:25 Sample: 1986 2016 Included observations: 31 90% CI

95% CI

99% CI

Variable

Coefficient

Low

High

Low

High

Low

High

C LOG(PDT) LOG(TI) LOG(FK1) LOG(GP1) AC1

-4.483153 1.443193 -1.068277 -0.921134 -0.359321 10.21924

-22.54689 1.037812 -6.355066 -1.719491 -0.552139 -4.698692

13.58058 1.848574 4.218511 -0.122776 -0.166503 25.13717

-26.26295 0.954418 -7.442661 -1.883729 -0.591806 -7.767600

17.29665 1.931969 5.306107 0.041461 -0.126836 28.20607

-33.96053 0.781671 -9.695542 -2.223936 -0.673972 -14.12464

24.99422 2.104715 7.558988 0.381669 -0.044670 34.56311

Fuente: Reporte de Eviews.

En la tabla 5 observamos que, dado que los valores estimados del segundo modelo están dentro de los intervalos mostrados, se concluye que los verdaderos parámetros poblacionales también lo estarán, para un nivel de confianza del 90%, 95% y 99%. 26

7.3.EVALUACIÓN ECONOMÉTRICA 7.3.1. Análisis De Multicolinealidad: PARA EL PRIMER MODELO (LINEAL): Como método para determinar la multicolinealidad en la primera ecuación utilizaremos el método de farrar glauber para saber si alguna de las variables explicatorias está generando multicolinealidad, este método consiste en regresionar un modelo con cada una de las variables 2 explicatorias como variable dependiente para obtener los 𝑅𝑥𝑘 , y después dividirlos entre el 𝑅𝑌 el

cual es igual a √𝑅 2 (𝑅 2 de la ecuación original): 𝑅𝑌 = √𝑅 2 = √0.931096 = 0.9649331583 Si Si

2 𝑅𝑥𝑘

𝑅𝑌 2 𝑅𝑥𝑘

𝑅𝑌

> 1 ⟹ 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑚𝑢𝑙𝑡𝑖𝑐𝑜𝑙𝑖𝑛𝑒𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑒𝑛 𝑎𝑙𝑡𝑜 𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜 < 1 ⟹ 𝑛𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑚𝑢𝑙𝑡𝑖𝑐𝑜𝑙𝑖𝑛𝑒𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑒𝑛 𝑎𝑙𝑡𝑜 𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜

El modelo original: 𝑇𝐶𝑅 = 𝑓(𝑃𝐷𝑇, 𝑇𝐼, 𝐹𝐾1, 𝐺𝑃1, 𝐴𝐶1) Entonces: 0.400287 = 0.41483391 < 1 0.9649331

2 𝑃𝐷𝑇 = 𝑓( 𝑇𝐼, 𝐹𝐾1, 𝐺𝑃1, 𝐴𝐶1) → 𝑅𝑃𝐷𝑇 = 0.400287 ⟹

2 𝑇𝐼 = 𝑓( 𝑃𝐷𝑇, 𝐹𝐾1, 𝐺𝑃1, 𝐴𝐶1) → 𝑅𝑇𝐼 = 0.869958 ⟹

0.869958 = 0.9.1573329 < 1 0.9649331

2 𝐹𝐾1 = 𝑓( 𝑃𝐷𝑇, 𝑇𝐼, 𝐺𝑃1, 𝐴𝐶1) → 𝑅𝐹𝐾1 = 0.626684 ⟹

0.626684 = 0.6494586 < 1 0.96493

2 𝐺𝑃1 = 𝑓( 𝑃𝐷𝑇, 𝑇𝐼, 𝐹𝐾1, 𝐴𝐶1) → 𝑅𝐺𝑃1 = 0.784344 ⟹

0.784344 = 0.812848 < 1 0.9649331

2 𝐴𝐶1 = 𝑓( 𝑃𝐷𝑇, 𝑇𝐼, 𝐹𝐾1, 𝐺𝑃1) → 𝑅𝐴𝐶1 = 0.905648 ⟹

Como todos los

2 𝑅𝑥𝑘

𝑅𝑌

0.905648 = 0.938560 < 1 0.9649331

son menores a 1 se concluye que ninguna variable independiente está

generando multicolinealidad. 27

Otro método para ver si es que alguna variable está generando multicolinealidad es el método del 2 factor de inflación varianza, el cual se hace utilizando los 𝑅𝑥𝑘 1

𝑉𝐼𝐹𝑃𝐷𝑇 = 1−0.400287 = 1.66746 1

𝑉𝐼𝐹𝑇𝐼 = 1−0.869958 = 7.689823288 1

𝑉𝐼𝐹𝐹𝐾1 = 1−0.626684 = 2.678695797 1

𝑉𝐼𝐹𝐺𝑃1 = 1−0.784344 = 4.637014505 1

𝑉𝐼𝐹𝐴𝐶1 = 1−0.905648 = 10.59860946

Como todos los VIF son menores a 30 concluimos que ninguna variable está generando multicolinealidad.

T ABLA 6:VIF – MULTICOLINEALIDAD. MODELO 1. Variance Inflation Factors Date: 01/05/19 Time: 20:01 Sample: 1986 2016 Included observations: 31

Variable

Coefficient Variance

Uncentered VIF

Centered VIF

C PDT TI FK1 GP1 AC1

1.94E+08 7.956116 88942.98 8.78E+08 78760997 4.41E+09

53.65014 1.814376 152.7735 8.956438 21.74386 136.1245

NA 1.667464 7.689795 2.678698 4.637010 10.59862

Fuente: Reporte de Eviews.

28

PARA EL SEGUNDO MODELO, DOBLE LOGARÍTMICO: El método que utilizaremos para ver si es que alguna variable está generando multicolinelidad, en 2 este modelo, es el método del factor de inflación varianza, el cual se hace utilizando los 𝑅𝑥𝑘 , el

cual se observa en el siguiente cuadro: T ABLA 7: VIF – MULTICOLINEALIDAD. MODELO 2. Variance Inflation Factors Date: 01/04/19 Time: 19:15 Sample: 1986 2016 Included observations: 31

Variable

Coefficient Variance

Uncentered VIF

Centered VIF

C LOG(PDT) LOG(TI) LOG(FK1) LOG(GP1) AC1

138.6723 0.069839 11.87841 0.270875 0.015800 94.57828

1848.039 14.48911 2958.067 16.37472 3.029140 140.8902

NA 1.813296 7.799913 1.576161 2.606621 10.96967

Fuente: Reporte de Eviews.

Como todos los VIF son menores a 30, se concluye que en el segundo modelo ninguna variable está generando multicolinealidad.

7.3.2. Análisis De Heterocedasticidad: PARA EL PRIMER MODELO (LINEAL): Por el test de Breusch-Pagan-Godfrey: TABLA 8: TEST DE BREUSCH-PAGAN-G ODFREY – MODELO 1 Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic

5.532716

Prob. F(5,25)

0.0015

Obs*R-squared

16.28395

Prob. Chi-Square(5)

0.0061

Scaled explained SS

46.82780

Prob. Chi-Square(5)

0.0000

Fuente: Reporte de Eviews.

2 obtenemos un Obs*R-squared de 16.2839 con un 𝑥5% con 5 grados de libertad igual a 11.0705.

29

G RÁFICO 1: : PRUEBA DE HIPÓTESIS.

RA 𝐻0 : 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 RR

𝐻1 : 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑

11.0705

16.2839

Fuente: Reporte de Eviews.

Se rechaza H0 por lo tanto se concluye que el modelo presenta heterocedasticidad. Por el test de Glejser: T ABLA 9: TEST DE GLEJSER – MODELO 1. Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic

13.73129

Prob. F(5,25)

0.0000

Obs*R-squared

22.72507

Prob. Chi-Square(5)

0.0004

Scaled explained SS

36.54655

Prob. Chi-Square(5)

0.0000

Fuente: Reporte de Eviews. 2 Obtenemos un Obs*R-squared de 22.72507 con un 𝑥5% con 5 grados de libertad igual a 11.0705

G RÁFICO 2: : PRUEBA DE HIPÓTESIS.

𝐻0 : 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑

RA

𝐻1 : 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 RR 11.070 5

22.72

Fuente: Reporte de Eviews.

Se rechaza H0 por lo tanto se concluye que el modelo presenta heterocedasticidad.

30

Para corregir el problema de heterocedasticidad vamos a dividir el modelo entre la variable “PDT”, causante de la heterocedasticidad, al estimarlo de esta manera: 𝑇𝐶𝑅 𝑃𝐷𝑇 𝑇𝐼 𝐹𝐾1 𝐺𝑃1 𝐴𝐶1 = 𝐹( , , , , ) 𝑃𝐷𝑇 𝑃𝐷𝑇 𝑃𝐷𝑇 𝑃𝐷𝑇 𝑃𝐷𝑇 𝑃𝐷𝑇 Obtenemos: Por el test de Breusch-Pagan-Godfrey: TABLA 10: TEST DE BREUSCH-PAGAN – MODELO 1. Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

1.155630 4.679501 28.52588

Prob. F(4,26) Prob. Chi-Square(4) Prob. Chi-Square(4)

0.3530 0.3218 0.0000

Fuente: Reporte de Eviews. 2 Obtenemos un Obs*R-squared de 4.679501 con un 𝑥5% con 4 grados de libertad igual a 9.487

G RÁFICO 3: PRUEBA DE HIPÓTESIS.

𝐻0 : 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐻1 : 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑

RA

RR 4.679

9.487

Fuente: Reporte 5 de Eviews.

Se encuentra en la región de aceptación por lo tanto concluimos que no existe heterocedasticidad y el modelo ha sido corregido.

31

PARA EL SEGUNDO MODELO, DOBLE LOGARÍTMICO: Por el test de Breusch-Pagan-Godfrey: TABLA 11: TEST DE BREUSCH-PAGAN – MODELO 2. Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

5.649143 16.44484 29.23257

Prob. F(5,25) Prob. Chi-Square(5) Prob. Chi-Square(5)

0.0013 0.0057 0.0000

Fuente: Reporte de Eviews. 2 obtenemos un Obs*R-squared de 16.44484 con un 𝑥5% con 5 grados de libertad igual a 11.0705

G RÁFICO 4: PRUEBA DE HIPÓTESIS.

RA 𝐻0 : 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐻1 : 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑

RR 11.070 5 Fuente: Reporte de Eviews.

16.4448 44

Se rechaza H0 por lo tanto se concluye que el modelo presenta heterocedasticidad.

Por el test de Glejser: TABLA 12: TEST DE GLEJSER – MOEDLO 2 Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

6.220522 17.18603 19.22590

Prob. F(5,25) Prob. Chi-Square(5) Prob. Chi-Square(5)

0.0007 0.0042 0.0017

Fuente: Reporte de Eviews. 2 Obtenemos un Obs*R-squared de 17.18603 con un 𝑥5% con 5 grados de libertad igual a 11.0705

32

G RÁFICO 5: PRUEBA DE HIPÓTESIS.

𝐻0 : 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 RA

𝐻1 : 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑

RR

11.070 5

Fuente: Reporte de Eviews.

17.186 03

Se rechaza H0 por lo tanto se concluye que el modelo si presenta heterocedasticidad. Para corregir el problema de heterocedasticidad vamos a dividir el modelo entre la variable “PDT”, causante de la heterocedasticidad. Ahora, obtenemos por el test de Breusch-Pagan-Godfrey: T ABLA 13: TEST BREUSCH-PAGAN – MODELO 2 Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

0.646935 3.551483 8.464637

Prob. F(5,25) Prob. Chi-Square(5) Prob. Chi-Square(5)

0.6663 0.6156 0.1324

Fuente: Reporte de Eviews. 2 Obtenemos un Obs*R-squared de 3.55148 con un 𝑥5% con 5 grados de libertad igual a 11.0705.

G RÁFICO 6: PRUEBA DE HIPÓTESIS.

𝐻0 : 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐻1 : 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑

RA

RR 3.551

11.07

Fuente: Reporte de Eviews. 05 4

33

Se encuentra en la región de aceptación por lo tanto concluimos que no existe heterocedasticidad y el modelo ha sido corregido. 7.3.3. Análisis De Autocorrelación: PARA EL PRIMER MODELO (LINEAL): Por el test de Box Pierce: F IGURA 1: CORRELOGRAMA –MODOLO2.

Fuente: Reporte de Eviews.

Autocorrelación de primer orden: 2 31(−0.2652 ) = 2.176975 ∽ 𝑥5% , 1𝑔𝑙 = 3.84

G RÁFICO 7: PRUEBA DE HIPÓTESIS. 𝐻0 : 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝐻1 : 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 Se acepta H0 por lo tanto se concluye que no hay autocorrelación de primer orden.

RA

RR 2.176

3.84

Fuente: Reporte de Eviews.

34

Autocorrelación de segundo orden: 2 31(−0.2652 + 0.1012 ) = 2.4932 ∽ 𝑥5% , 2𝑔𝑙 = 5.99

G RÁFICO 8: PRUEBA DE HIPÓTESIS. 𝐻0 : 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝐻1 : 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 Se acepta H0 por lo tanto se concluye que no hay autocorrelación de segundo orden. RA

RR 2.493

5.99

Fuente: Reporte de Eviews.

PARA EL SEGUNDO MODELO, DOBLE LOGARÍTMICO: Por el test de Box Pierce:

F IGURA 2: CORRELOGRAMA – MODELO 2.

Fuente: Reporte de Eviews

35

Autocorrelación de primer orden: 2 31(0.0572 ) = 0.100719 ∽ 𝑥5% , 1𝑔𝑙 = 3.84

G RÁFICO 9: PRUEBA DE HIPÓTESIS. 𝐻0 : 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝐻1 : 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 RA

Se acepta H0 por lo tanto se concluye que no hay autocorrelación de primer orden. RR

2.176

3.84

Fuente: Reporte de Eviews.

Autocorrelación de segundo orden: 2 31(0.0572 + 0.0492 ) = 0.17515 ∽ 𝑥5% , 2𝑔𝑙 = 5.99

G RÁFICO 10: PRUEBA DE HIPÓTESIS. 𝐻0 : 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝐻1 : 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛

Se acepta H0 por lo tanto se concluye que no hay autocorrelación de segundo

RA

orden. RR 2.493

5.99

Fuente: Reporte de Eviews.

36

8. CONCLUSIONES 

El coeficiente de determinación (𝑟 2 ) nos indica que, en el modelo lineal, el 93.11% de explicación de la variable Tipo de Cambio Real(TCR) es originado por las variables explicatorias PDT, TI, FK1,GP1 y AC1. Mientras que, para el modelo doble logarítmico, el coeficiente de determinación (𝑟 2 ) nos indica que, el 69.56% de explicación de la variable Tipo de Cambio Real es originado por las variables explicatorias antes mencionadas.



Existe una relación directa entre la productividad y el tipo de cambio real. Nos indica que, si la productividad aumenta en una unidad, el tipo de cambio real aumenta en 40.32256 unidades monetarias.



Existe una relación directa entre los términos de intercambio y el tipo de cambio real. Nos indica que, si los términos de intercambio aumentan en una unidad, el tipo de cambio real aumenta en 31.33012 unidades.



Existe una relación inversa entre los flujos de capitales y el tipo de cambio real. Nos indica que, si los flujos de capitales aumentan en una unidad, el tipo de cambio real disminuye en 53791.86 unidades.



Existe una relación directa entre el gasto del gobierno y el tipo de cambio real. Nos indica que, si el gasto público aumenta en una unidad, el tipo de cambio real aumenta en 873.9303 unidades.



Existe una relación directa entre la apertura comercial y el tipo de cambio real. Nos indica que, si la apertura comercial aumenta en una unidad, el tipo de cambio real aumenta en 1101.117 unidades.



Respecto a las hipótesis planteadas se concluye que solo dos de ellas fueron verificadas (el signo de las variables fk1 y AC1), mientras que el signo de las demás variables fue diferente a los planteados en las hipótesis.

37

9. REFERNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Aguilar Marquez, M. A. (2003). Estimacion del Tipo de Cambio Real de equilibrio para Bolivia. Banco Central de Bolivia. Arellano S., S., & Larraín B., F. (1996). Tipo de Cambio Real y Gasto Público: Un modelo Econométrico para Chile. Cuadernos de Economía, 47-75. Arena, M., & Tuesta, P. (1998). Fundamentos y desalineamientos: el tipo de cambio real de equilibrio en el Perú. BCRP, Estudios Económicos, 3, 29-50. Bello, O. D., Heresi, R., & Pineda, R. E. (2010). El tipo de cambio real de equilibrio: un estudio para 17 países de América Latina. Santiago de Chile, Naciones Unidas: CEPAL. Calderon. (2004). Un analisis del comportamiento del tipo de cambio real en chile. santiago de chile: universidad de chile. Calderón, C. (2004). UN ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DEL TIPO DE CAMBIO REAL EN CHILE. Documento de Trabajo (Banco Central de Chile), 1-47. Colque Soldado, R. (2012). Estimacion del Tipo de Cambio Real de equlibrio: Determinantes y Desalineamientos, evidencia empirica para Bolivia 1990-2010. La Paz: Univeridad del Altiplano. De Gregorio, J. (2007). Macroeconomía: Teoría y Políticas. Chile: Pearson Educación. Dornbusch, R., Fischer, S., & Startz, R. (2009). Macroeconomía (Décima ed.). México D.F.: MC Graw Hill. Ferreyra, J., & Salas, J. (2006). Tipo de Cambio Real de equilibrio en el Peru: modelos Beer y contruccion de bandas de confianza. Documentos de trabajo, Banco Central de Reserva del Perú. Gallardo LLanos, J. (2016). Tesis para optar el titulo profesional de Economista. Fundamentos del Tipo de Cambio real de equilibrio: Estimacion a traves del modelo VEC. Lima: Universidad San Martín de Porres, Facultad de Ciencias contables, económicas y financieras. García, Y., & Quijada, J. (2015). Estimacion del Tipo de Cambio Real de Honduras. Banco Interamericano de Desarrollo, Departamento de países de Centro América,México, Panamá y la República Dominicana. Lanteri, L. (2002). Estimacion del tipo de cambio real multilateral de equilibrio para la Argentina mediante modelos uniecuacionales (1970-2001). Economía, XXV(50), 149-172. Moguillansky, G. (Agosto de 1995). Determinantes del Tipo de Cambio Real de Equilibrio en Perú: 1980-1994. Naciones Unidas: División de Desarrollo Económico-CEPAL. Moreno Rivas, Á. M. (2002). Determinantes del Tipo de Cambio Real en Colombia. Un modelo Keynesiano. Revista de Economía Institucional, 4(7), 40-61. Roca, R. (2009). Determinantes del Tipo de Cambio real en Perú. Lima: Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Instituto de Investigaciones de Economía. Facultad de Ciencias Económicas. Segovia, S. (2003). Tipo de cambio real de equilibrio: un análisis del caso ecuatoriano. Memoria Anual, Banco Central del Ecuador. Torres Gutierrez. (2007). Estimacion del tipo de cambio real de equilibrio y de tendencia para Costa Rica: Periodo 1991-2006. Banco Central de Costa Rica, Departamento de Investigación económica. Winkelried, D., & Rodríguez, D. (2011). ¿Qué explica la evolución del Tipo de Cambio Real de Equilibrio en el Perú? Revista Moneda. BCRP(147), 9-14.

38

10. ANEXOS ANEXO 1: MATRIZ DE CONSISTENCIA. Problema

Objetivo

Hipótesis

Variables

¿Cuáles son los determinantes del tipo de cambio real en la economía peruana durante el periodo 19862016?

Identificar y analizar los determinantes del tipo de cambio real en la economía peruana durante el periodo 19862016

Los determinantes del tipo de cambio real en la economía peruana durante el periodo 19862016 son: la productividad, los términos de intercambio, los flujos de capitales, el gasto del Gobierno y la apertura comercial.

Variable dependiente 

Nivel de investigación  Descriptivo, Tipo de cambio correlacional real (TCR) explicativo

Variables independientes     

Metodología

Tipo de investigación  Investigación cuantitativa

Productividad (PDT) Diseño de investigación Términos de  No experimental intercambio (TI) Flujos de capitales (FK) Gasto del Gobierno (GP) Apertura comercial (AC)

Fuente: ELABORACIÓN PROPIA.

39

y

ANEXO 2: S ÍNTESIS DE RESULTADOS. Variable: Relación encontrada/Significancia

Forma funcional

Presencia de problemas econométricos 𝑹𝟐 Multicolineal Autocorrela Heteroscedasti idad ción cidad

PDT: +/Si TI: +/No 1

TCR=F (PDT, TI, FK1, GP1, AC1)

FK1: -/No

0.93

No

Si

No

No

Si

No

GP1: +/No AC1: +/No

Modelo

LogPDT: +/Si LogTI: -/No 2

Log TCR=F (logPDT, logTI, log FK1, log GP1, AC1)

LogFK1: -/No LogGP1: -/Si

0.69

AC1: +/No Fuente: ELABORACIÓN PROPIA.

ANEXO 3: EVOLUCIÓN DEL TIPO DE CAMBIO REAL . TCR 240,000

200,000

160,000

120,000

80,000

40,000

0 86

88

90

92

94

96

98

00

02

04

06

08

10

12

14

16

Fuente: Reporte de Eviews.

40

ANEXO 4: EVOLUCIÓN DE LA PRODUCTIVIDAD

PDT 5,000

4,000

3,000

2,000

1,000

0 86

88

90

92

94

96

98

00

02

04

06

08

10

12

14

16

Fuente: Reporte de Eviews.

ANEXO 5: EVOLUCIÓN DE LA VARIABLE TÉRMINOS DE INTERCAMBIO.

TI 120 110 100 90 80 70 60 50 86

88

90

92

94

96

98

00

02

04

06

08

10

12

14

16

Fuente: Reporte de Eviews.

41

ANEXO 6: EVOLUCIÓN DE LA VARIABLE FLUJOS DE CAPITAL.

FK1 .5

.4

.3

.2

.1

.0 86

88

90

92

94

96

98

00

02

04

06

08

10

12

14

16

Fuente: Reporte de Eviews.

ANEXO 7: EVOLUCIÓN DE LA VARIANTE GASTO DE GOBIERNO.

GP1 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 86

88

90

92

94

96

98

00

02

04

06

08

10

12

14

16

Fuente: Reporte de Eviews.

42

ANEXO 8: EVOLUCIÓN DE LA APERTURA COMERCIAL.

AC1 .50

.45

.40

.35

.30

.25

.20 86

88

90

92

94

96

98

00

02

04

06

08

10

12

14

16

Fuente: Reporte de Eviews.

43