AMÉRICA - IMF eLibrary...En el capítulo 5, Gustavo Adler y Nicolás E. Magud presentan una nueva base de datos sobre episodios de auge de términos de intercambio a escala mundial

AMÉRICA LATINA

EditoreEditores

Dora Iakova, Luis M. Cubeddu, Gustavo Adler y Sebastián Sosa

F O N D O M O N E T A R I O I N T E R N A C I O N A L©International Monetary Fund. Not for Redistribution

© 2014 International Monetary Fund

Edición en inglésCubierta: Don Dailey, Dailey Direct, Inc.

Edición en españolSección de Español y Portugués Servicios Lingüísticos del FMI

Cataloging-in-Publication DataJoint Bank-Fund Library

Latin America: new challenges to growth and stability / editors: Dora Iakova, Luis M. Cubeddu, Gustavo Adler, and Sebastián Sosa. — Washington, D.C. : International Monetary Fund, [2014]. p. ; cm.

Includes bibliographical references and index. 1. Latin America – Economic conditions. I. Iakova, Dora. II. Cubeddu, Luis M. III. Adler, Gustavo, 1974- IV. Sosa, Sebastian. V. International Monetary Fund.

HC123 .L38 2014

ISBN: 978-1-48431-829-4 (edición impresa)ISBN: 978-1-48431-863-8 (edición digital)

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD: Las opiniones expresadas en este libro son las de los autores y no deben considerarse representativas de la opinión del Fondo Monetario Internacional, su Directorio Ejecutivo ni la Gerencia.

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Índice

Agradecimientos ........................................................................................................................ v

Introducción ............................................................................................................................... vii Dora Iakova

PARTE I PERSPECTIVAS DE CRECIMIENTO EN AMÉRICA LATINA ................. 1

1 América Latina: Enfrentando nuevos desafíos ................................................... 3 Dora Iakova, Sebastián Sosa y Alejandro Werner

2 Crecimiento potencial en América Latina ..........................................................19 Sebastián Sosa, Evridiki Tsounta y Hye Sun Kim

3 Después del boom: Los precios de las materias primas y el crecimiento económico en América Latina y el Caribe .........................43 Bertrand Gruss

PARTE II MANEJANDO EL CICLO DE PRECIOS DE LAS MATERIAS PRIMAS: ¿HAN MEJORADO LAS POLÍTICAS? ................................... 75

4 Ciclos de precios de las materias primas: Los peligros de desaprovechar la bonanza ................................................................................ 77 Gustavo Adler y Sebastián Sosa

5 Booms de términos de intercambio: Patrones de ahorro-inversión y una nueva métrica de ingresos extraordinarios ....................................... 103 Gustavo Adler y Nicolás E. Magud

6 Condiciones externas y sostenibilidad de la deuda en América Latina..................................................................................................... 127 Gustavo Adler y Sebastián Sosa

7 ¿Ha caído la prociclicidad de la política fiscal en América Latina? ......................................................................................................... 161 Alexander Klemm

PARTE III ¿ES VULNERABLE AMÉRICA LATINA A UN AUMENTO DE VOLATILIDAD DE LOS FLUJOS DE CAPITAL? .........................179

8 Enfrentando las oleadas mundiales: El impacto de los shocks financieros externos en las economías de mercados emergentes ........ 181 Gustavo Adler y Camilo E. Tovar


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iv Índice

9 Shocks financieros globales y flujos brutos de capital en América Latina ................................................................................ 201 Gustavo Adler, Marie L. Djigbenou y Sebastián Sosa

10 Efectos derrame en América Latina de la normalización de la política monetaria de Estados Unidos ................................................... 231 Alexander Klemm, Andre Meier y Sebastián Sosa

11 Mercados de la vivienda en América Latina: ¿Deberíamos estar preocupados por posibles burbujas? ......................... 251 Luis Cubeddu, Camilo E. Tovar y Evridiki Tsounta

Índice analítico ................................................................................................................... 273


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Agradecimientos

Este libro se basa en investigaciones realizadas por el equipo de la División de Estudios Regionales del Departamento del Hemisferio Occidental del Fondo Monetario Internacional (FMI). Versiones previas de algunos de los capítulos aparecieron en ediciones del informe del FMI Perspectivas económicas: Las Américas, publicadas entre 2012 y 2014.

Los autores desean agradecer los comentarios y consejos proporcionados por colegas del FMI, en particular Alejandro Werner, Nicolás Eyzaguirre, Miguel Savastano, Charles Kramer, Rodrigo Valdés y Gian Maria Milesi-Ferretti. Los capítulos también se enriquecieron con comentarios de participantes de seminarios en el FMI y en bancos centrales de América Latina, instituciones académicas, la Asociación de Economía de América Latina y el Caribe y el Centro de Estudios Monetarios Latinoamericanos. Bennett Sutton, Alejandro Carrión, Marola Castillo, Andresa Lagerborg, Hye Sun Kim, Anayochukwu Osueke y Carlos Rondón brindaron una excelente asistencia en la investigación. Patricia Delgado Pino colaboró en la produc-ción de este libro. Joanne Johnson, del Departamento de Comunicaciones, coordinó la redacción y producción.


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Introducción

Dora Iakova

El desempeño económico de América Latina en la primera década del siglo XXI fue notable. El producto real creció a un ritmo fuerte, la inflación fue baja y relativamente estable, la deuda pública se redujo considerablemente y las reservas internacionales experimentaron aumentos importantes. Los beneficios de la prosperidad económica fueron amplios: la desigualdad del ingreso disminuyó en muchos países y se registró una drástica reducción de las tasas de pobreza. En la mayoría de los países, políticas prudentes y gestiones económicas acertadas contribuyeron a estos logros, pero las condiciones externas excepcionalmente favorables cumplieron un papel clave al catalizar el crecimiento. La fuerte demanda de las materias primas que exporta la región propició una ola de inversión y un aumento extraordinario del nivel de ingresos, al tiempo que las favorables condiciones financieras globales redujeron los costos de financiamiento a mínimos históricos. La recesión mundial de 2009 incidió tan solo temporalmente en el ascenso de la región. En los dos años posteriores a la crisis, muchos países registraron tasas de crecimiento sin precedentes.

No obstante, más recientemente América Latina ha enfrentado desafíos económicos crecientes. Los vientos externos favorables que ayudaron a propulsar el crecimiento están menguando. Los precios de las materias primas, que si bien permanecen rela-tivamente altos, han cedido debido en parte a inquietudes acerca de la capacidad de China para sustentar tasas altas de crecimiento basadas en la inversión. En los meses siguientes al anuncio efectuado por la Reserva Federal en mayo de 2013 respecto a la normalización gradual de la política monetaria, las condiciones financieras se tornaron algo más restrictivas y aumentó la volatilidad en los mercados financieros. Al mismo tiempo, los cuellos de botella internos restringieron el ritmo de crecimiento en muchos países de América Latina. Como consecuencia, la actividad económica se desaceleró en toda la región, y se prevé que el crecimiento del producto real será de apenas 1¼% en 2014, en comparación con el 6% registrado en 2010.

Los diferentes capítulos de este libro abordan cuestiones sobre la política económica en América Latina que en la actualidad están en el centro del debate. ¿Puede la región mantener altas tasas de crecimiento económico a mediano plazo? ¿Cuán vulnerable es América Latina a un giro de los precios de las materias primas? ¿Han ahorrado los países lo suficiente del ingreso extraordinario generado por el auge de precios de las materias primas? ¿Son los fundamentos económicos fiscales suficientemente sólidos como para soportar un deterioro de las condiciones externas? ¿Generará efectos de contagio importantes la normalización de la política monetaria de Estados Unidos? ¿Está la región bien preparada para enfrentar nuevos shocks financieros mundiales y un aumento de la volatilidad de los flujos de capitales? Las ideas extraídas de estos estudios han sentado las bases para un diálogo continuo y prospectivo con las auto-ridades de los diferentes países de América Latina en el contexto de la supervisión regional que lleva a cabo el Departamento del Hemisferio Occidental del FMI.


viii Introducción

En la parte I de este volumen se analizan las perspectivas de América Latina a mediano plazo. En el primer capítulo, Dora Iakova, Sebastián Sosa y Alejandro Werner presentan un panorama general de los principales desafíos económicos de la región y analizan las políticas para abordarlos. La principal recomendación es que, para lograr un crecimiento sostenible, las autoridades tienen que dar prioridad a las reformas microeconómicas para ayudar a mejorar los resultados educativos, cerrar las brechas de infraestructura y fomentar el crecimiento de la productividad.

En el capítulo 2, Sebastián Sosa, Evridiki Tsounta y Hye Sun Kim analizan los factores que impulsaron el crecimiento de América Latina durante el período 1970–2012 desde el punto de vista de la oferta. El vigoroso crecimiento registrado en la primera década del siglo XXI fue posible gracias a un marcado aumento en la utilización de los factores, especialmente la mano de obra. Sin embargo, en los próximos años el ritmo de la actividad económica tendrá que depender cada vez más de un aumento de la productividad total de los factores, dado que la partici-pación en la fuerza laboral ya es relativamente alta y la inversión probablemente se verá afectada por el endurecimiento previsto de las condiciones financieras y la estabilización de los precios de las materias primas.

En lo que se refiere al efecto de las condiciones externas en el crecimiento, en el capítulo 3 Bertrand Gruss presenta un innovador análisis empírico sobre las reper-cusiones del fin del auge de los precios de las materias primas en las perspectivas económicas para América Latina. Sus conclusiones indican que el crecimiento de la región a mediano plazo sería considerablemente inferior al registrado durante los años del auge, aun si los precios de las materias primas permanecieran estables en sus actuales niveles altos.

En la parte II se extraen enseñanzas de política económica a partir de episodios pasados de shocks de términos de intercambio y se evalúa si la región ha constituido reservas adecuadas durante los años de auge para hacer frente a un deterioro de las condiciones externas. En el capítulo 4, Gustavo Adler y Sebastián Sosa evalúan la vulnerabilidad de América Latina a una caída brusca en los precios de las materias primas. Documentan que la región sigue dependiendo mucho de las exportaciones de materias primas, y llegan a la conclusión de que la vulnerabilidad de un país a los vaivenes de los precios de las materias primas está determinada por la solidez de sus fundamentos económicos y su marco de política macroeconómica. En par-ticular, la falta de flexibilidad del tipo de cambio, los altos déficits subyacentes en cuenta corriente y una posición fiscal débil tienden a amplificar los efectos de los shocks adversos de términos de intercambio sobre el producto interno. La dolari-zación financiera también parece actuar como un amplificador de estos shocks. Con fundamentos económicos más sólidos en muchas de estas dimensiones, la región parece estar mejor preparada hoy que en el pasado para hacer frente a la volatilidad de los precios de las materias primas.

En el capítulo 5, Gustavo Adler y Nicolás E. Magud presentan una nueva base de datos sobre episodios de auge de términos de intercambio a escala mundial en los últimos 40 años, y elaboran un indicador de ingresos extraordinarios asociados a estos shocks. Sus resultados indican que si bien los shocks de términos de intercambio en la década de 2000 fueron de una magnitud similar a los registrados durante los años setenta, los ingresos extraordinarios asociados han sido mucho más sustanciales en la


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década reciente, producto de la mayor apertura comercial de la región. En algunos países, como Venezuela, Bolivia y Chile, se estima que el ingreso adicional derivado del auge de precios de las materias primas en la década de 2000 ha superado el 150% del PIB. Según el capítulo, el ahorro agregado durante el reciente auge en América Latina aumentó más que en episodios de auge anteriores, pero la proporción ahorrada de estos ingresos extraordinarios (tasa marginal de ahorro) fue más baja que en el pasado. Los autores concluyen que la notable mejora de los fundamentos económicos en la región se debe más a la magnitud del shock positivo de ingresos, que al resultado de un mayor esfuerzo por ahorrar dichos ingresos.

Los marcos de política fiscal sólidos son esenciales para gestionar la volatilidad macroeconómica provocada por shocks externos. En el capítulo 6, Gustavo Adler y Sebastián Sosa abordan el tema de si la región ha acumulado un nivel suficiente de “defensas” fiscales para mitigar los efectos de una coyuntura externa menos favorable en los próximos años. Los autores examinan empíricamente el vínculo entre factores externos (como el precio de las materias primas, el crecimiento mundial y las con-diciones del mercado financiero internacional) y variables internas clave (crecimiento del PIB, balanza comercial, tipo de cambio real y diferenciales soberanos) que determinan la dinámica de la deuda pública y externa. Los resultados indican que varios países de la región (como Bolivia, Chile, Paraguay, Perú) cuentan con posi-ciones fiscales y externas lo suficientemente sólidas como para soportar shocks externos que van de moderados a severos, pero a muchos países les convendría reforzar las defensas fiscales.

En el capítulo 7, Alexander Klemm muestra que la prociclicidad de la política fiscal sigue siendo un problema para la región, a pesar de que varios países afianzaron sus marcos de política y adoptaron una orientación menos procíclica a lo largo de la última década.

La parte III se enfoca en la capacidad de América Latina para hacer frente a un recrudecimiento de la volatilidad de los flujos de capitales, y se presentan recomen-daciones de política económica basadas en las experiencias de las economías de mercados emergentes durante episodios anteriores de turbulencia financiera. En el capítulo 8, Gustavo Adler y Camilo E. Tovar estudian la incidencia de la integración financiera y los fundamentos macroeconómicos en la mitigación o amplificación del impacto que tienen los shocks financieros globales sobre el producto en América Latina y otras economías de mercados emergentes. Establecen que los mejores fun-damentos, como la flexibilidad del tipo de cambio y una posición externa sólida, refuerzan la capacidad de recuperación de una economía ante los shocks. Además, mientras que una mayor integración financiera tiende a amplificar el efecto de los shocks financieros externos en países con regímenes de tipo de cambio fijo, en países con regímenes cambiarios más flexibles tiende a mitigarlos.

Cuando los inversores extranjeros retiraron capital de América Latina durante la crisis mundial de 2009, en algunos casos los inversores domésticos aportaron estabi-lidad al repatriar capitales. Sin embargo, aún está por verse si los inversores locales seguirán desempeñando este papel estabilizador en futuros períodos de volatilidad de flujos de capitales. En el capítulo 9, Gustavo Adler, Marie L. Djigbenou y Sebastián Sosa estudian este comportamiento y observan que los residentes tienden a repatriar capital a sus países de origen cuando se enfrentan a shocks globales de incertidumbre


x Introducción

(quizá debido a que la asimetría en la información genera un sesgo a favor del país de origen), pero que la tendencia es menos marcada si la volatilidad surge en respuesta a un aumento de las tasas de interés en Estados Unidos.

En el capítulo 10, Alexander Klemm, Andre Meier y Sebastián Sosa analizan los potenciales efectos de contagio que sufriría América Latina a raíz del proceso de normalización de la política monetaria en Estados Unidos. Su conclusión es que los efectos probablemente serían limitados en un escenario de normalización paulatina, gracias a la mejora de las perspectivas de crecimiento en Estados Unidos. Sin embargo, persisten riesgos importantes. El recrudecimiento de la volatilidad de los rendimientos de los bonos de Estados Unidos podría ocasionar fuertes variaciones de precios de los bonos de los mercados emergentes, especialmente si esta volatilidad coincidiera con otros shocks negativos que afectaran a la confianza de los inversores, tales como acontecimientos políticos o económicos adversos en los mercados emergentes. Como pudo observarse después de la fuerte reacción de los mercados a mediados de 2013 cuando la Reserva Federal anunció el posible retiro de su política monetaria acomo-daticia (“taper tantrum”), los países con debilidades internas o externas se verían especialmente afectados.

Los colapsos de los mercados inmobiliarios han sido un factor desencadenante o un importante canal de propagación de las crisis financieras en las economías avan-zadas. En el capítulo final, Luis Cubeddu, Camilo E. Tovar y Evridiki Tsounta examinan si el mercado inmobiliario es una fuente potencial de vulnerabilidad en América Latina. Sus resultados apuntan a que los precios inmobiliarios no parecen estar sig-nificativamente sobrevaluados, aunque el rápido crecimiento del crédito hipotecario en años recientes (concedido en parte por bancos públicos) es una potencial fuente de preocupación, en el contexto de un menor crecimiento y un endurecimiento de las condiciones de financiamiento.


PARTE I

Perspectivas de crecimiento en América Latina




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CAPÍTULO 1

América Latina: Enfrentando nuevos desafíos

Dora Iakova, SebaStIán SoSa y alejanDro Werner

En los últimos 15 años los países de América Latina han registrado enormes avances en el fortalecimiento de sus economías y la mejora de las condiciones de vida. Una creciente y dinámica clase media ha surgido en la región. La participación de la región en el producto económico mundial aumentó desde alrededor de 6% en los años noventa a 8% en 2012. También se han obtenido importantes logros en términos de estabilidad macroeconómica y financiera. El crecimiento del producto real ha sido elevado y sos-tenido, la inflación se ha mantenido baja en los países y las reservas internacionales han aumentado significativamente. La deuda pública ha disminuido, y la mayoría de los países ya no sufren el lastre del “pecado original” —la imposibilidad de contraer crédito en los mercados internacionales denominado en moneda local— y emiten ahora la mayor parte de su deuda pública en moneda local. La adopción de regímenes de tipo de cambio flexible ha dotado a los países de mayor capacidad de resistencia ante los shocks externos. La profundización financiera ha proseguido a un ritmo sostenido en un marco de sistemas financieros sólidos y resistentes en términos generales. Estos logros han permitido a la región superar la crisis financiera mundial y salir de ella relativamente indemne. Si bien el producto cayó temporalmente, la mayoría de los países registraron una rápida recuperación respaldada por políticas anticíclicas.

Este éxito se debe en gran medida a la adopción de políticas acertadas. La imple-mentación de importantes reformas estructurales y la liberalización del comercio exterior en los años noventa, junto con el establecimiento de instituciones más sólidas y marcos creíbles de políticas públicas, sentaron las bases del resurgimiento económico. Pero la afortunada circunstancia de disfrutar de condiciones externas extremadamente favorables también jugó un papel importante. Los precios de las materias primas registraron un drástico aumento entre 2003 y 2011, generando un flujo sin precedentes de ingresos extraordinarios para los países exportadores de materias primas de América Latina. Al mismo tiempo, las condiciones financieras mundiales se relajaron progresivamente (excepto durante la crisis financiera mundial de 2009, cuando fueron objeto de un endurecimiento transitorio), reduciéndose el costo de endeudamiento para los gobiernos y las empresas. Estos dos factores favorables contribuyeron así a impulsar el crecimiento económico y a fortalecer las finanzas públicas.

Recientemente, sin embargo, América Latina comenzó a enfrentar crecientes desafíos, tanto internos como externos. En el frente externo, los vientos favorables que estimu-laron el crecimiento en los últimos años están virando, convirtiéndose en vientos en contra. Los precios de las materias primas se han moderado respecto de sus máximos de 2011 y se prevé que permanezcan relativamente estables o continúen moderándose


4 América Latina: Enfrentando nuevos desafíos

a mediano plazo. Las condiciones financieras mundiales se han vuelto más rigurosas desde mediados de 2013, cuando empezaron a aumentar las tasas de interés a largo plazo en Estados Unidos desde niveles históricamente bajos.

En el plano interno, el ritmo de crecimiento de América Latina se ha visto cada vez más limitado por restricciones de oferta, asociadas a bajas tasas de inversión, una infraestructura inadecuada, un crecimiento más lento de la fuerza de trabajo e incom-patibilidad entre las habilidades y calificaciones laborales y los requerimientos del mercado. Varios años de fuerte crecimiento del crédito bancario y de emisión de bonos han provocado cierto aumento del apalancamiento del sector privado, que genera mayor vulnerabilidad a una desaceleración del ritmo de crecimiento o un endurecimiento de las condiciones financieras.

Al mismo tiempo, en un contexto de mejores condiciones de vida y expansión de la clase media, aumenta la demanda de servicios públicos de mayor calidad. Los estudiantes reclaman una mejor educación pública, las empresas esperan una moder-nización y un mejoramiento de la infraestructura y un entorno más favorable para hacer negocios, y crece la presión social para reducir la pobreza e incrementar las oportunidades de movilidad social. A pesar de una disminución marginal de la desigualdad del ingreso en los últimos años, las sociedades de América Latina siguen ubicándose entre las más desiguales del mundo.

La evolución demográfica constituirá un obstáculo adicional a las perspectivas económicas en el futuro. Actualmente, América Latina está aprovechando un dividendo demográfico, con índices de dependencia muy bajos y un nivel relativamente bajo de gasto en pensiones y prestaciones de salud. Sin embargo, se prevé que esa tendencia se revierta de aquí a 2020, y que a partir de entonces haya un rápido incremento de los coeficientes de dependencia. Esto hará más difícil introducir nuevas mejoras de los niveles de vida a menos que se eleve sustancialmente la productividad.

En este capítulo se analiza cómo América Latina puede aprovechar sus logros para responder a esos nuevos desafíos. Mediante un renovado compromiso con reformas estructurales que fomenten el crecimiento, la región puede alcanzar prosperidad y estabilidad duraderas.

BONANZA EXCEPCIONALLos años 2003–12 fueron un período de mejoras excepcionales en las condiciones de vida de América Latina. El crecimiento del PIB real alcanzó un promedio anual de 4,8%, casi el doble de las tasas registradas en los años ochenta y noventa (gráfico 1.1). El elevado crecimiento estuvo acompañado de un impresionante fortalecimiento de los fundamentos macroeconómicos y los marcos de política. Los balances del sector público mejoraron sustancialmente, y los niveles de deuda externa disminuyeron. La inflación se mantuvo baja y relativamente estable en la mayoría de los países, en marcado contraste con las altas tasas de inflación características de la región en décadas anteriores (gráfico 1.2).

La mayoría de los países aprovecharon las condiciones económicas favorables para mejorar sus saldos fiscales en los años previos a la crisis financiera mundial. En el capítulo 6 de este volumen se documentan los sustanciales superávits primarios que registraron varios países, los que dieron lugar a una marcada reducción de la deuda


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Promedio 1980–89 = 1,8

Promedio 2003–13 = 4,8

Promedio 1990–2002 = 2,7

Gráfico 1.1 América Latina: Crecimiento del PIB real (porcentaje)Fuente: FMI, Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), abril de 2014.Nota: Promedio simple de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela.

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Gráfico 1.2 América Latina: Inflación anual (porcentaje)Fuente: FMI, Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), abril de 2014.Nota: Promedio simple de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela.



pública (de aproximadamente 30 puntos porcentuales del PIB durante 2003–08, en promedio). Al mismo tiempo, el perfil de la deuda mejoró de manera significativa (gráfico 1.3). La proporción de la deuda total denominada en moneda extranjera disminuyó desde un promedio de 65% a principios de los años 2000 a 45% en 2012. Además, el vencimiento promedio de la deuda aumentó, por lo que el porcentaje de deuda a corto plazo cayó desde más de 10% del PIB a principios de la década de 2000 a alrededor de 6% en 2012.

Los balances externos también se fortalecieron en casi toda América Latina. A diferencia de lo ocurrido en períodos anteriores de rápido crecimiento de la región, el período previo a la crisis financiera mundial estuvo acompañado de un mejoramiento significativo de los saldos en cuenta corriente. Las economías de la región con un mayor grado de integración financiera pasaron de tener un déficit promedio en cuenta corriente de 2½% del PIB durante 1997–2002 a registrar un superávit de ½% del PIB en 2004–07 (gráfico 1.4)1. Los niveles de deuda externa bruta disminuyeron en promedio más de 30 puntos porcentuales del PIB entre 2003 y 2008 (aunque parte de la caída se debió a una apreciación tendencial de las monedas locales). Asimismo, la composición de los flujos de capital mejoró en los años 2000, con una proporción de inversión extranjera directa mucho mayor que en la década previa. Además, los países también utilizaron en mayor medida el ingreso de capitales para acumular reservas internacionales y activos externos del sector privado. Esta acumulación de reservas externas, junto al mecanismo de amortiguación que implicó la mayor flexi-bilidad cambiaria, permitió una notable reducción de las vulnerabilidades de la región a shocks externos negativos.

1Como se indica en el gráfico 1.4, los países de América Latina más integrados financieramente se definen aquí como Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay.

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Deuda pública brutaSaldo primario (escala derecha)

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Proporción de deuda en moneda extranjeraDeuda a corto plazo (escala derecha)1

Deuda pública a corto plazo y proporción de deuda en moneda extranjera

Gráfico 1.3 América Latina: Principales indicadores fiscales (porcentaje del PIB, salvo indicación en contrario)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics, y oficinas del FMI a cargo de países.Nota: Promedio simple de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela.1Según vencimiento residual de la deuda a corto plazo como porcentaje de la deuda total. Excluye Bolivia y Paraguay.



Los indicadores de solidez bancaria también mejoraron en general durante el período, a pesar del crecimiento relativamente fuerte del crédito durante varios años. Después de un historial de sucesivas crisis bancarias en décadas anteriores, los bancos de la región exhibieron un comportamiento relativamente conservador en los años 2000, manteniendo una alta relación entre depósitos y préstamos y elevados coefi-cientes de capital y liquidez. La mejora de la supervisión y regulación también con-tribuyó a aumentar la solidez del sistema financiero.

El aumento de la prosperidad económica ha sido ampliamente compartido, alcan-zando a una gran parte de la población. Las tasas de empleo tanto masculino como femenino aumentaron en la mayoría de los países y hubo una fuerte reducción de la pobreza. Las tasas de pobreza absoluta cayeron más de 10 puntos porcentuales entre 2002 y 2010, lo que permitió que más de 55 millones de personas salieran de la pobreza2. A diferencia de las tendencias registradas en otras economías emergentes y avanzadas, la distribución del ingreso también mejoró en la última década. El fuerte crecimiento del producto y el empleo, y el éxito de las medidas empleadas para bajar la inflación, cumplieron un papel decisivo en la reducción de la pobreza y la desigualdad en la región. Otros factores que contribuyeron fueron el aumento de las transferencias públicas a los pobres (especialmente mediante programas focalizados como el de Bolsa Familia de Brasil, Ingreso Ético Familiar de Chile y Oportunidades de México), y una menor brecha salarial entre los trabajadores calificados y los de baja calificación (López-Calva y Lustig, 2010; Tsounta y Osueke, 2014).

Este éxito extraordinario se ha sustentado en un mayor consenso social acerca de la importancia de la estabilidad macroeconómica. En la mayor parte de la región siguieron aplicándose políticas macroeconómicas prudentes, a pesar de los sucesivos traspasos de poder entre gobiernos electos de diferentes orientaciones políticas. Muchos países reforzaron las instituciones responsables de las políticas públicas y establecieron

2Banco Mundial, base de datos Poverty and Equity Databank y PovcalNet. http://povertydata.world-bank.org/poverty/region/LAC.

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Gráfico 1.4 América Latina: Saldo de la cuenta corriente externa (porcentaje del PIB)

Fuentes: FMI, Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), abril de 2014; y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Promedio simple de Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay.


http://povertydata.worldbank.org/poverty/region/LAC

http://povertydata.worldbank.org/poverty/region/LAC


marcos creíbles de política monetaria y fiscal. Algunos países adoptaron reglas fiscales formales y crearon fondos de estabilización, incorporando la disciplina fiscal en las normas legales y reduciendo la tendencia a aplicar políticas fiscales procíclicas, que había sido muy común en el pasado (véase el capítulo 7). La adopción de regímenes creíbles de metas de inflación, acompañada de una mayor flexibilidad del tipo de cambio, fue un mecanismo clave para anclar las expectativas inflacionarias y reducir la vulnerabilidad a los shocks externos.

La mejora significativa de las políticas y los fundamentos económicos fue recom-pensada por los mercados, lo que fue mejorando sucesivamente las calificaciones crediticias de los países durante la década. En 2012, seis de los ocho países más grandes de América Latina tenían calificación de grado inversión, en comparación con solo dos en 2003. Los diferenciales de rendimiento de los bonos se contrajeron fuertemente y el acceso a los mercados mejoró en forma generalizada.

La mejor gestión macroeconómica y la mayor fortaleza de los fundamentos econó-micos también permitieron a América Latina atravesar la crisis financiera mundial de 2008–09 de manera relativamente indemne3. El fortalecimiento de las finanzas públicas, la caída del nivel de deuda externa, el aumento de las reservas internacionales, la mayor flexibilidad cambiaria y el fortalecimiento de la regulación y supervisión financiera fueron factores que contribuyeron a limitar el impacto de la crisis en la región. En contraste con lo ocurrido en crisis anteriores (como las de 1982, 1998 y 2001), la región se encontraba en buenas condiciones para mitigar el impacto del shock externo imple-mentando estímulos anticíclicos. Prácticamente por primera vez desde que se tenga memoria, los gobiernos y los bancos centrales de muchos países expandieron el gasto público y redujeron las tasas de interés ante la recesión mundial. Mientras tanto, la depreciación de las monedas locales permitió a los países de América Latina sobrellevar la caída de la demanda externa sin que al mismo tiempo ello provocara un fuerte aumento de la inflación o perturbaciones en el sistema financiero.

Si bien las políticas prudentes explican parte del éxito de América Latina durante la última década, las condiciones externas excepcionalmente favorables también desempeñaron un papel importante. Los precios de las materias primas casi se tripli-caron en dólares de EE.UU. entre 2003 y 2012, provocando un aumento inédito en los términos de intercambio para los países de la región exportadores de materias primas. Como se documenta en el capítulo 5, los ingresos extraordinarios asociados con ese auge de las materias primas fueron mucho más elevados que en episodios anteriores. El aumento anual promedio de los ingresos para los países exportadores de materias primas fue de 15%, siendo el beneficio extraordinario promedio en términos acumulados durante el episodio igual a 100% del PIB. Las mayores ganancias correspondieron a Bolivia, Chile y, especialmente, Venezuela (cuyos ingresos extraor-dinarios estimados en términos acumulados ascendieron a 300% del PIB). El auge de los términos de intercambio generó un estímulo significativo a la demanda interna y al crecimiento del producto. De hecho, el crecimiento registrado en la última década fue mucho más fuerte entre los países de América del Sur que son exportadores netos de materias primas que en el resto de América Latina (México y América Central) (gráfico 1.5).

3Véase un análisis más detallado en De Gregorio (2014).



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Países exportadores de materias primas

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Gráfico 1.5 América Latina: Países exportadores versus países no exportadores de materias primas

Fuentes: FMI, Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), abril de 2014; y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Promedio simple de datos anuales. Los países exportadores de materias primas incluyen a Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela. Los países no expor-tadores de materias primas incluyen a Costa Rica, El Salvador, Honduras, México y Nicaragua.

Asimismo, la región gozó de condiciones extremadamente favorables de financia-miento externo, con un acceso al crédito abundante y a bajo costo, interrumpidas solo temporalmente por la crisis de 2008–09. El descenso de las tasas de interés internacionales a niveles mínimos, la enorme liquidez existente en los mercados financieros mundiales y un fuerte apetito por el riesgo entre los inversores mundiales provocaron una disminución significativa de los diferenciales externos y las tasas de interés en toda la región (gráfico 1.6). Esta situación benefició no solo a las entidades soberanas sino también a las empresas privadas, que intensificaron su emisión de bonos. Las condiciones más favorables de financiamiento externo también tuvieron un efecto indirecto en los mercados de las monedas locales, fomentando un fuerte crecimiento del crédito y estimulando la actividad económica. Estos dos vientos a favor contribuyeron a impulsar el crecimiento y establecer un círculo virtuoso de crecimiento vigoroso, caída de las tasas de interés y mejora de la dinámica de la deuda.

Debido a sus posiciones cíclicas, los países se encontraban bien posicionados para aprovechar ese entorno favorable. A comienzos de la década de 2000, la mayoría de los países tenían un grado sustancial de capacidad económica ociosa, altas tasas de desempleo y bajas tasas de participación de la fuerza laboral. Por lo tanto, el contexto externo favorable actuó como un estímulo para el crecimiento sin ejercer presión sobre los recursos internos.



NUBARRONES EN EL HORIZONTEA pesar de todas esas circunstancias positivas, es pertinente remarcar, a la hora de interpretar la evolución de América Latina durante su “década dorada”, que gran parte de las mejoras de los fundamentos macroeconómicos tuvieron lugar durante el período 2003–08. A partir de la crisis financiera mundial, algunas de esas tendencias favorables se han revertido, observándose un deterioro de los balances en cuenta corriente y fiscales de diversos países. En los primeros años del auge de precios de las materias primas, los gobiernos parecerían haber actuado con la convicción de que los beneficios serían probablemente transitorios, ahorrando parte de esos ingresos extraor-dinarios. Ese comportamiento prudente rindió sus frutos durante la abrupta contracción económica mundial de 2009. Sin embargo, cuando los precios de las materias primas se recuperaron y volvieron a crecer después de la crisis, los gobiernos cada vez en mayor medida fueron percibiendo el shock positivo de precios de las materias primas como un fenómeno permanente y modificaron en consecuencia su comportamiento en materia de gasto. La adopción de políticas más acomodaticias generó presiones de sobrecalentamiento y una ampliación de los desequilibrios externos en una serie de países durante 2010–13, aumentando su vulnerabilidad a los shocks externos.

Más recientemente, el contexto externo se ha vuelto menos favorable para los países exportadores de materias primas de América Latina. Los precios de dichos productos han declinado desde su nivel máximo de 2011, y se proyecta que habrán de moderarse aún más a mediano plazo dada la desaceleración prevista de la demanda proveniente de las grandes economías de mercados emergentes (EME) (gráfico 1.7) (FMI, 2014a). Si bien desde una perspectiva histórica los precios siguen siendo altos, los países ya no

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Rendimiento de bonos EMBI de América Latina Rendimiento de los bonos del Tesoro de EE.UU. a 10 años (escala derecha)

Gráfico 1.6 Rendimiento de bonos de América Latina y bonos del Tesoro de Estados Unidos a 10 años (porcentaje)

Fuentes: Junta de Gobernadores del Sistema de la Reserva Federal y Bloomberg.Nota: La última observación corresponde al 30 de agosto de 2014. EMBI = Índice de bonos de mercados emergentes.



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Gráfico 1.7 Precios de las materias primas (2005 = 100; índice) Fuentes: Haver Analytics; y FMI, Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), abril de 2014.Nota: El área sombreada se refiere a proyecciones.

pueden contar con el viento a favor que supone una mejora sostenida de los términos de intercambio. En el capítulo 3 se observa que aun cuando los precios de las materias primas simplemente dejen de crecer y se estabilicen en sus niveles actuales, el crecimiento anual promedio del producto de los países exportadores de materias primas de América Latina será alrededor de un punto porcentual más bajo que en 2010–12.

Al mismo tiempo, el fuerte viento de cola generado por los bajos costos de finan-ciamiento externo también está llegando a su fin. Las tasas de interés a largo plazo de Estados Unidos han empezado a subir, lo cual tenderá a aumentar los costos de financiamiento de las economías emergentes. A partir de mayo de 2013, cuando la Reserva Federal planteó por primera vez la posibilidad de reducir gradualmente sus compras de bonos, aumentó el rendimiento de los bonos de América Latina y otras EME, los precios de las acciones cayeron fuertemente y las monedas locales se debi-litaron (gráfico 1.8). Desde entonces ha resurgido el apetito de los inversores por activos de mercados emergentes, y las condiciones financieras se mantenían bastante benignas a mediados de 2014. Sin embargo, es probable que la volatilidad aumente nuevamente cuando la Reserva Federal comience a elevar las tasas de interés4.

En este contexto, la actividad económica en toda la región ha venido desacelerándose. El crecimiento disminuyó desde alrededor de 6% en 2010 a menos de 3% en 2013, y se prevé que caerá a 1,3% en 2014, la tasa más baja en 12 años (con la excepción de 2009). Sin embargo, sería incorrecto atribuir toda la desaceleración reciente al cambio

4Como se analiza en el capítulo 10, un aumento gradual y ordenado de las tasas de Estados Unidos, impulsado por la evolución positiva de esta economía, debería tener un efecto relativamente modera-do en América Latina, con algunas diferencias entre los distintos países. Los socios comerciales con vínculos más estrechos a Estados Unidos como México y América Central se beneficiarán más de los efectos de derrame positivos que los países exportadores de materias primas de América del Sur. Lo que resulta más preocupante es el riesgo de un shock puro de tasas de interés de Estados Unidos, inducido por ejemplo por un aumento de la inflación en ese país, o un nuevo episodio de volatilidad que afecte los precios de los activos de mercados emergentes.



de las condiciones externas. Las restricciones de oferta domésticas también representan un factor importante en una serie de países. Durante la década dorada, el crecimiento del empleo fue un importante motor del crecimiento económico, pero en 2012 las tasas de desempleo ya alcanzaban mínimos históricos en muchos países. También hay escaso margen para que sigan aumentando las tasas de participación en la fuerza laboral, que ya son relativamente altas según estándares internacionales (aunque en algunos casos aún es posible elevar las tasas de participación laboral femenina). A más largo plazo, los factores demográficos constituirán una restricción cada vez mayor para el crecimiento del empleo. Se prevé que hacia 2020 el índice de dependencia comience a aumentar en una serie de países.

Agravando estos desafíos, la región sufre una seria y crónica escasez de capital humano, y solo una pequeña proporción de la fuerza laboral está ocupada en profe-siones que requieren un alto nivel de calificación. Los deficientes resultados del sistema

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(Miles de millones de dólares de EE.UU., trimestrales)

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Gráfico 1.8 América Latina: Indicadores financierosFuentes: Bloomberg, L.P.; Haver Analytics; y FMI, International Financial Statistics.Nota: La última observación corresponde al 8 de septiembre de 2014. BDP = Balanza de pagos; EMBI = Índice de bonos de mercados emergentes; EPFR se refiere a EPFR Global.1Promedio simple de Chile, Colombia, Perú y Uruguay excepto en el caso de los precios de las acciones, donde se excluye a Uruguay.2Flujos agregados hacia América Latina. Los datos de EPFR se refieren a las entradas de capital a fondos cotizados en bolsa y fondos comunes de inversión.



educativo parecen ser el principal culpable. De hecho, el nivel de competencia del estudiante medio de América Latina es muy inferior al de sus pares del resto del mundo. Los países de América Latina se han ubicado persistentemente en el 20% más bajo en las calificaciones de las pruebas de PISA (sigla en inglés del Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos), a pesar de que los niveles de gasto educativo no parecen ser demasiado bajos en comparación con los de otras economías de niveles de ingreso similares (gráfico 1.9).

Asimismo, América Latina sigue teniendo tasas de inversión relativamente bajas, especialmente cuando se compara la región con las EME asiáticas. Como consecuencia, muchos países cuentan con una deficiente infraestructura física en transporte, energía y telecomunicaciones. Por ejemplo, las limitaciones de infraestructura física han constituido una restricción importante para la actividad económica en Brasil, mientras que los cuellos de botella en el sector energético han frenado la producción en Argentina y Venezuela.

Estos persistentes desafíos evidencian una amplia brecha que deberían cubrir los esfuerzos de reforma microeconómica en la región. Existe una clara necesidad de mejorar los resultados educativos, aumentar la eficiencia del Estado, bajar los niveles de corrupción, reforzar la seguridad ciudadana y mejorar el clima de negocios. Estas deficiencias no constituyeron un freno al crecimiento durante el período de bonanza de las materias primas, pero ahora claramente lo restringen. Debido a que el producto se ubica cercano a su nivel potencial, lograr un crecimiento importante exige un aumento de la inversión y de la productividad, de modo que resultan cruciales las reformas que permitan lograr ese objetivo.

Mientras tanto, los fundamentos macroeconómicos de gran parte de la región han sufrido cierto debilitamiento en comparación con el período anterior a la crisis finan-ciera mundial. Primero, las cuentas corrientes se han deteriorado en muchos países, aumentando la vulnerabilidad a una reversión de los flujos de capital o a movimientos

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Resultados educativos(PISA)

Facilidad para hacer negocios(BM)

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Gráfico 1.9 América Latina: Indicadores de desempeño estructural, rangos percentílicosFuentes: Organización para el Desarrollo Económico, Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA) (2012); Banco Mundial (BM), base de datos Ease of Doing Business (2013); Foro Económico Mundial (FEM), Global Competitiveness Report (2013–14); y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: La escala refleja la distribución percentílica de todos los países en cada una de las encuestas respectivas; puntajes más altos indican un desempeño más elevado.



adversos de los términos de intercambio. Segundo, un período prolongado de alto crecimiento del crédito y fuerte emisión de bonos corporativos externos puede haber creado focos de vulnerabilidad financiera en el sector privado. Tercero, el estímulo fiscal implementado durante la crisis no ha sido retirado por completo en los años siguientes. Como resultado, la deuda pública dejó de disminuir, e incluso aumentó en algunos pocos países.

Desde una perspectiva fiscal, el gasto público primario ha aumentado en forma constante como porcentaje del PIB desde 2009, mientras que el crecimiento de los ingresos fiscales comenzó a moderarse. Es probable que esa moderación persista en el mediano plazo como resultado del debilitamiento de los ingresos derivados de las materias primas y de un menor crecimiento económico. Al mismo tiempo, las pre-siones para elevar el gasto público siguen siendo altas, como consecuencia de las crecientes demandas en reclamo de mejores servicios públicos y necesidades cruciales de infraestructura. Las protestas sociales que han tenido lugar en Chile, Brasil y otros países en los últimos años son reflejo de un mayor activismo social por parte de la emergente clase media. Más a largo plazo, el aumento de los costos de intereses y el gasto vinculado al envejecimiento poblacional agregaría presiones sobre el gasto. Mantener la disciplina fiscal será entonces un desafío clave, que exigirá la toma de decisiones comprometidas.

¿Qué deberían hacer las autoridades responsables de las políticas?

La respuesta a esos desafíos exigirá una clara orientación hacia reformas estructurales que permitan impulsar el crecimiento potencial, resguardando al mismo tiempo los logros obtenidos en materia de estabilidad macroeconómica. Será importante preservar los marcos de política creíbles, calibrar cuidadosamente las políticas macroeconómicas y mantener sólidas defensas externas y fiscales para hacer frente a shocks adversos.

Es prioritario calibrar correctamente las políticas macroeconómicas para adecuarlas a la nueva realidad. Si bien se proyecta que el crecimiento a corto plazo se situará por debajo de los máximos niveles cíclicos recientes, el producto en general se aproxima a su nivel potencial. Como lo indican los mercados de trabajo todavía apretados, los cuellos de botella en infraestructura y los considerables déficits en cuenta corriente, la mayoría de las economías más grandes cuentan con una capacidad ociosa reducida. Del análisis presentado en el capítulo 2 se desprende que el crecimiento potencial a mediano plazo también será significativamente más bajo que el observado durante los años de auge. En tal contexto, no es conveniente intentar contrarrestar la desaceleración actual con medidas de estímulo fiscal. Una orientación neutral de la política fiscal es adecuada para los países que tienen finanzas públicas sólidas y bajos déficits en la cuenta corriente externa. Otros países deberían apuntar a un proceso gradual de consolidación fiscal, tendiente a colocar la deuda en una trayectoria claramente descendente. Aplicar estímulos fiscales anticíclicos sería aconsejable únicamente en caso de una desaceleración drástica del nivel de actividad cuando haya un nivel considerable de capacidad ociosa en la economía, y solo en países con espacio fiscal suficiente.

La política monetaria y los tipos de cambio flexibles deberían ser la primera línea de defensa ante shocks externos y contracciones cíclicas. Como se observó



recientemente, los países con inflación baja y expectativas de inflación suficientemente ancladas mantienen la flexibilidad necesaria para relajar la política monetaria en respuesta a desaceleraciones del crecimiento, incluso en un contexto de tasas de interés mundiales en alza. Otra fuente de fortaleza consiste en mantener reservas internacio-nales abundantes. Todos los países de América Latina financieramente integrados cuentan con reservas suficientes para suministrar liquidez en moneda extranjera en caso de enfrentar condiciones de mercado anormales. Las intervenciones transitorias orientadas a atenuar la volatilidad excesiva del tipo de cambio también podrían jus-tificarse en determinados casos, pero no deberían ser empleadas para sostener niveles de tipo de cambio desalineados respecto de los fundamentos de la economía ni como reemplazo de los ajustes de política macroeconómica que resulten necesarios. De hecho, la flexibilidad cambiaria sigue siendo un instrumento crucial para facilitar el ajuste de la demanda en respuesta a los shocks.

Por otra parte, una regulación y supervisión firme y proactiva del sector financiero es fundamental para proteger la estabilidad financiera de la región. Los bancos de las economías financieramente más integradas tienen en general coeficientes sólidos de capital y liquidez, activos de buena calidad, límites estrictos sobre las posiciones abiertas en divisas y una dependencia reducida al financiamiento externo. Sin embargo, algunos de esos colchones de protección pueden quedar debilitados en un escenario de menor crecimiento y condiciones financieras más restrictivas. Las medidas macro-prudenciales focalizadas podrían cumplir un papel más importante para reducir la vulnerabilidad financiera. Las autoridades deberían esforzarse por mejorar la calidad de la información y los datos recopilados para comprender mejor los cambiantes patrones de interconexión entre instituciones financieras y no financieras, y para detectar anticipadamente los riesgos potenciales. La deuda corporativa acumulada en los últimos años debe ser monitoreada con atención, especialmente cuando esté nominada en moneda extranjera. En términos más generales, mantener marcos de política creíbles, balances sólidos y reservas adecuadas constituye la mejor defensa frente a las presiones del mercado.

Una planificación temprana y políticas prudentes son esenciales para afrontar los desafíos fiscales a largo plazo. Los países deberían elaborar proyecciones fiscales a largo plazo como parte integral del presupuesto para anclar los objetivos fiscales a mediano plazo (algo especialmente relevante en el caso de las economías que dependen fuer-temente de ingresos provenientes de recursos no renovables). Los ingresos fiscales extraordinarios generados por el auge de las materias primas deberían utilizarse para aumentar el ahorro público y para respaldar proyectos de inversión de alta rentabilidad. Muchos países mantienen subsidios a la energía altamente ineficientes y costosos, que deberían ser eliminados y remplazados por transferencias focalizadas hacia los sectores más vulnerables (FMI, 2014b, recuadro 2.3).

La tarea más importante consiste en crear las condiciones necesarias para un creci-miento elevado y sostenible a mediano plazo. La convergencia continúa hacia un nivel de ingresos más elevado no solo mejoraría las condiciones de vida del ciudadano medio sino que también serviría como base para avanzar aun más en la agenda social. El crecimiento del producto durante la última década se vio impulsado principalmente por la acumulación de factores, facilitada por condiciones de financiamiento favorables y la fuerte dinámica demográfica. Para sostener altas tasas de crecimiento a mediano



plazo, es preciso que las autoridades incrementen la productividad y la competitividad mediante reformas estructurales. Los recursos presupuestarios escasos deberían destinarse a mejorar la infraestructura interna y elevar la calidad educativa. Cabe además considerar la movilización de recursos cuando la presión tributaria sea baja. En gran parte de la región, también es necesario mejorar más el clima de negocios y reducir las barreras de entrada, incluso mediante una reforma de la normativa antimonopolio. El aumento del ahorro interno, que en América Latina es relativamente bajo en función de los estándares internacionales, también podría fomentar la inversión y el crecimiento a largo plazo.

Desafíos específicos de los países con menor grado de integración financiera

Algunos de los países grandes de la región no han acompañado la tendencia general de adopción de políticas macroeconómicas orientadas a la estabilidad y enfrentan hoy desafíos cada vez más apremiantes. Argentina y, en particular, Venezuela han aplicado políticas fiscales y monetarias muy expansivas durante casi una década, ayudados por la fortaleza de sus términos de intercambio. Si bien esas políticas con-tribuyeron a mejorar los indicadores sociales, hoy se han vuelto claramente insostenibles, originando significativos desequilibrios fiscales y externos.

Esos desequilibrios son especialmente agudos en Venezuela, que sufrió una brusca desaceleración económica y un pronunciado aumento de la inflación en 2013, junto con una escasez generalizada de bienes de consumo básico como consecuencia de los controles de precios. Los estrictos controles comerciales y del mercado de divisas no han logrado aliviar la presión sobre las cuentas externas, y las reservas han caído a niveles muy bajos, lo que llevó a las autoridades a crear un tercer segmento del mercado cambiario (en el que la moneda local se cotiza muy por debajo de la paridad oficial, aunque todavía a un nivel más alto que en el mercado paralelo informal). En este contexto, se prevé una recesión en Venezuela en 2014, con importantes riesgos de ingresar en una trayectoria económica desordenada.

Se prevé que también Argentina presente en 2014 un crecimiento negativo, ya que las distorsiones resultantes de las políticas económicas están afectando el nivel de acti-vidad. Las autoridades respondieron a los crecientes desequilibrios económicos permi-tiendo una depreciación del tipo de cambio oficial a comienzos de 2014, elevando las tasas de interés internas y reduciendo el nivel de ciertos subsidios a los servicios públicos. También han procurado normalizar su relación con acreedores internacionales, como el Club de París, aunque el conflicto jurídico con los bonistas que no aceptaron el canje de deuda representa una importante fuente de incertidumbre.

En general, algunas de las medidas de política adoptadas recientemente en estas dos economías son pasos en la dirección correcta, pero los desequilibrios y distorsiones siguen siendo significativos, ya que las posiciones fiscales no se encuentran en una trayectoria sostenible, las tasas de interés reales son todavía negativas y persiste una brecha considerable entre los tipos de cambio oficiales y los informales. Se requieren por lo tanto ajustes más fundamentales de las políticas para restablecer los equilibrios macroeconómicos básicos y resguardar los logros sociales alcanzados en la última década, especialmente debido al escenario de precios mundiales de las materias primas más



débiles. En particular, es necesario un ajuste sostenido de la política fiscal para resolver la dinámica desfavorable de la deuda pública y reducir las presiones sobre la cuenta corriente. Un ámbito importante de reforma es el de los subsidios a la energía, que son muy elevados, sobre todo en Venezuela. Los esfuerzos fiscales deberían complementarse con una política monetaria suficientemente restrictiva como para contener las presiones inflacionarias, recuperar la credibilidad del banco central y permitir una transición gradual hacia un régimen cambiario determinado por el mercado. La eliminación progresiva de las restricciones distorsionantes que afectan el comercio exterior, el mercado de divisas y los precios tendrá que ser coordinada y gestionada cuidadosamente para evitar una dinámica de ajuste desordenada. Mientras tanto, es fundamental adoptar reformas estructurales que eleven el crecimiento potencial, especialmente mejorando el difícil clima de negocios.

CONCLUSIONESDespués de una década de impresionante crecimiento económico impulsado por vientos externos favorables, reformas estructurales previas y políticas prudentes, América Latina tiene por delante un período de crecientes dificultades. Un aumento rápido y sostenido de los niveles de vida será más difícil de lograr en un contexto de estancamiento o descenso de los precios de las materias primas y condiciones de financiamiento menos favorables.

Sin embargo, América Latina puede responder a este desafío. El contexto actual brinda una oportunidad para lograr consenso sobre reformas estructurales focalizadas que permitan a la región avanzar hacia un nuevo paradigma de crecimiento basado en el mejoramiento del capital humano, el incremento de la productividad y el desa-rrollo de economías más diversificadas y competitivas. Las autoridades de algunos países de la región ya están implementando reformas en educación, energía y otros sectores. Pero es necesario, y posible, profundizar la búsqueda de mejores condiciones de vida para los habitantes de América Latina.

REFERENCIASDe Gregorio, José, 2014, How Latin America Weathered the Global Financial Crisis (Washington,

DC: Peterson Institute for International Economics).López-Calva, Luis, y Nora Lustig, 2010, Declining Inequality in Latin America: A Decade of Progress?

(Washington, DC: Brookings Institution Press).Fondo Monetario Internacional (FMI), 2014a, Perspectivas de la economía mundial, Serie de estudios

económicos y financieros, Washington, DC, abril.––––, 2014b, Perspectivas económicas: Las Américas, Serie de estudios económicos y financieros,

Washington, DC, abril.Foro Económico Mundial (FEM), 2013, 2013–2014 Global Competitiveness Report (Ginebra: Foro

Económico Mundial).Tsounta, E., y A. Osueke, 2014, “What Is Behind Latin America’s Declining Income Inequality?”,

Working Paper No. 14/124 (Washington, DC: Fondo Monetario Internacional).




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CAPÍTULO 2

Crecimiento potencial en América Latina

SebaStIán SoSa, evrIDIkI tSounta y Hye Sun kIm

Las condiciones externas sumamente favorables —interrumpidas solo temporal-mente durante la crisis financiera mundial de 2008–09—, sumadas a políticas macroeconómicas prudentes, impulsaron el crecimiento del PIB en gran parte de América Latina durante la última década. El crecimiento en la región del Caribe, en cambio, no ha sido satisfactorio. La región de América Latina y el Caribe (ALC) en su conjunto creció a una tasa anual promedio del 4% en 2003–12, frente a menos del 2½% en 1980–2002 (gráfico 2.1). ¿Qué factores (del lado de la oferta) explican este notable ritmo de crecimiento? ¿Podrá mantenerse este impulso en el futuro?

Este capítulo aborda dichas interrogantes identificando las causas próximas del fuerte crecimiento reciente y estimando las tasas de crecimiento potencial a futuro aplicando metodologías estándar de contabilidad del crecimiento (siguiendo el enfoque de Solow). El análisis abarca un grupo de 19 países de ALC a partir de 19801. En primer lugar, se descomponen las fuentes de crecimiento del producto en acumulación de factores de producción y productividad total de los factores (PTF). Los resultados son comparados con el desempeño de la región en el pasado así como con otras regiones con similar grado de desarrollo. A continuación, se proyectan rangos de tasas de crecimiento potencial para cada país en el período 2013–17 utilizando el enfoque de la función de producción2. A tales efectos, se utiliza una serie de técnicas de filtrado comúnmente empleadas para estimar la tendencia de los subcomponentes del producto (es decir, capital, trabajo y PTF), eliminando el componente cíclico de dichas series. Para investigar la sostenibili-dad del reciente dinamismo del crecimiento, se exploran posibles limitaciones a la acumulación de factores que podrían afectar al crecimiento potencial de la región.

El análisis de las fuentes del crecimiento económico se remonta a los trabajos de Robert Solow, en los cuales se plantea por primera vez la descomposición del creci-miento real del producto de Estados Unidos en un promedio ponderado de las tasas

1La muestra incluye los países del grupo AL-6 (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay); otros países de América del Sur (Bolivia, Ecuador, Paraguay y Venezuela); América Central (Costa Rica, El Salvador, Honduras, Nicaragua, Panamá y República Dominicana), y el Caribe (Barbados, Jamaica y Trinidad y Tobago). Se excluyen Argentina, Guatemala y la mayoría de las islas pequeñas del Caribe debido a limitaciones de datos.2Dadas las dificultades para estimar las tasas de crecimiento potencial, se utilizan varias técnicas y se presenta un rango de estimaciones en lugar de una estimación puntual.


20 Crecimiento potencial en América Latina

de crecimiento de la fuerza laboral y del capital, y un factor residual (denominado “residuo de Solow” o PTF). En el caso de ALC, el estudio reciente más detallado de las fuentes del crecimiento es Loayza, Fajnzylber y Calderón (2005), que analiza una muestra de 20 países de ALC durante el período 1961–2000. Este trabajo se basa en estudios previos de Elias (1992), De Gregorio (1992), Bosworth y Collins (1996), y Easterly y Levine (2002)3. En general, en ellos se destacan dos resultados principales. Primero, el crecimiento de la PTF en ALC (tanto en términos de su contribución al crecimiento del PIB como de su nivel en comparación con otras regiones/economías) fue muy bajo entre 1980 y 2000, y de hecho la debilidad de la PTF representó una limitación para el crecimiento regional durante los años ochenta. Segundo, la contribución de la PTF al crecimiento global tiende a ser pro-cíclica, y la variación del crecimiento del producto se explica, en gran medida, por movimientos de la PTF.

Este capítulo contribuye a esta literatura de varias formas. El análisis es, a nuestro entender, el primero en examinar las fuentes del crecimiento en ALC con datos que se extienden hasta 2012, incluyendo, por lo tanto, el reciente período de elevadas tasas de crecimiento. Además, mientras que la mayor parte de los estudios previos se focalizan en un solo país o en un pequeño grupo de países (que suelen incluir a los países más grandes de América Latina), el presente capítulo incluye un mayor número de países de todas las subregiones de América Latina

3En un estudio más reciente, Solimano y Soto (2004) analizan las fuentes del crecimiento en 12 países de América Latina para el período 1960–2002. Daude y Fernández-Arias (2010) y BID (2010) utili-zan técnicas de contabilidad del crecimiento para explicar la brecha de ingresos negativa de América Latina en comparación con las economías desarrolladas entre 1960 y 2005. Por último, Ferreira, De Abreu Passoa y Veloso (2013) utilizan un enfoque de la función de producción para estudiar la evolu-ción de la PTF relativa en siete países de América Latina entre 1960 y 2007.

Gráfico 2.1 América Latina y el Caribe: Crecimiento del PIB real (porcentaje)

Fuentes: FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), y cálculos de los autores.Nota: Promedio ponderado de los países de América Latina y el Caribe.

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Sosa, Tsounta y Sun Kim 21

(es decir, América del Sur, México y América Central), y también incorpora al Caribe en el análisis. Además, gran parte de los estudios anteriores se centran en la evolución a largo plazo (normalmente hasta mediados de la década de 2000), mientras que este análisis proyecta el rango de las tasas de crecimiento potencial hacia el futuro y, por lo tanto, permite responder la pregunta de si la región podrá mantener un fuerte ritmo de crecimiento en los próximos años. Con esta finali-dad, se construyó una nueva base de datos que incluye los últimos datos disponi-bles de distintas fuentes desde 1980 hasta 2012.

Los resultados principales del análisis se resumen de la siguiente manera:• En ALC, la acumulación de factores (especialmente trabajo) ha sido el motor

principal del crecimiento del producto, por encima del crecimiento de la PTF. La fuerte contribución del factor trabajo al crecimiento durante los últimos años está relacionada principalmente con el marcado aumento del empleo.

• La aceleración del crecimiento en América Latina durante el período 2003–12 se explica principalmente por un aumento de la PTF. De hecho, el creci-miento de la PTF, que en décadas anteriores había sido negativo en la mayor parte de la región, pasó a ser mayoritariamente positivo en la última década.

• Existen importantes diferencias en el crecimiento del producto al interior de la región de ALC, mientras que en el Caribe los resultados han sido particu-larmente decepcionantes. En general, el crecimiento de ALC se ha mante-nido por debajo del registrado en las economías emergentes de Asia, obedeciendo la mayor parte del diferencial de crecimiento a diferencias en el crecimiento de la productividad.

• Si las tendencias recientes de crecimiento del capital y la PTF continúan, y dadas ciertas restricciones naturales sobre el factor trabajo, es poco probable que la dinámica de fuerte crecimiento observada durante el período 2003–12 pueda mantenerse. La mejora de la PTF será esencial para que la región pueda mantener altas tasas de crecimiento.

En este capítulo se describe, en primer lugar, el ejercicio de contabilidad del crecimiento y sus resultados. Luego se estiman rangos de tasas de crecimiento potencial, analizándose la sostenibilidad de altas tasas de crecimiento. Por último, se presentan las conclusiones.

¿QUÉ FACTORES EXPLICAN EL FUERTE CRECIMIENTO DEL PERÍODO 2003–12?Aunque existe consenso en que el sólido crecimiento de los últimos años en América Latina se ha debido en gran medida a las favorables condiciones externas (fuerte crecimiento mundial, altos precios de las materias primas y condiciones favorables de financiamiento externo) que estimularon la demanda externa e interna, es menos claro cuáles han sido los principales motores por el lado de la oferta4. Para estudiar

4Véanse los estudios de Izquierdo et al. (2008) y Osterholm y Zettelmeyer (2008) sobre el papel de los factores externos en la dinámica de crecimiento del PIB en América Latina.



esto último, se utiliza una metodología sencilla que permite descomponer el creci-miento del producto en las contribuciones correspondientes a la acumulación de capital y de trabajo (ajustado por calidad) y las variaciones de la PTF.

Metodología y datos

Se supone la siguiente función de producción estándar de tipo Cobb-Douglas:

Y A K L ht t t t t= ( )α α( ) ,1−

(2.1)

donde Yt representa el producto interno en el período t, Kt el stock de capital físico, Lt la fuerza laboral empleada, ht el capital humano por trabajador, y At la productividad total de los factores. Los supuestos con respecto a la proporción del capital en el producto, α, son específicos para cada país y se basan en Loayza, Fajnzylber y Calderón (2005)5.

Se utilizan datos anuales de Penn World Table 7.1 (PWT) para la mayoría de las variables con respecto al período 1980–2010 y de otras fuentes, principal-mente la base de datos de Perspectivas de la economía mundial (WEO) del FMI, para los años subsiguientes. Específicamente, los datos sobre el producto, medido por el PIB real, se obtienen de PWT hasta 2010 y se extienden utilizando la base de datos del WEO hasta 20126. La serie de stock de capital se construye con datos de inversión de PWT usando el método de inventarios perpetuos hasta 2010, y los datos de inversión de WEO para 2011–127. Se supone que el país se encuen-tra en una trayectoria de crecimiento de equilibrio en el momento cero, y que el stock de capital inicial, K0, se calcula de acuerdo con la expresión siguiente:

KI

g n00

1 1 1=

+ + − −( )( ) ( ),

δ (2.2)

donde I0 representa el gasto en inversión inicial, g la tasa de progreso tecnológico, n la tasa de crecimiento de la población, y d es la tasa de depreciación del capital. Siguiendo a Ferreira et al. (2013) se utiliza la inversión promedio de los primeros cinco años como un indicador de I0 de forma de reducir el impacto de las fluc-tuaciones económicas, siendo 1950 el año inicial. Se supone que g es igual a 1,53%; d es igual a 3,5% (como en Ferreira, De Abreu Pessoa y Veloso, 2013, y FIEL, 2002), y n es igual a la tasa de crecimiento anual promedio de la población para cada país entre 1960 y 2012, utilizando datos de PWT hasta 2010 y de la base de datos del WEO para los años posteriores.

La serie de datos sobre insumos de trabajo (medidos por el empleo) se refiere a insumos efectivamente utilizados en el proceso de producción. Al considerar la

5Los supuestos con respecto a α son consistentes, en general, con los de Gollin (2002). Los principa-les resultados son robustos a un rango de valores razonables para este parámetro.6Utilizamos la serie rgdpl de PWT —PIB per cápita basado en la paridad de poder adquisitivo (PPA) (Laspeyres), a precios constantes de 2005— multiplicada por la población total (POP).7Utilizamos la serie ki de PWT: inversión como proporción del PIB per cápita basado en la PPA a precios constantes de 2005.



fuerza laboral empleada en lugar de todo el stock de mano de obra disponible para la producción (es decir, la fuerza laboral), nos aseguramos de que las variaciones de la tasa de desempleo no se reflejen en las variaciones de la PTF. Las series de empleo se obtienen utilizando la serie de fuerza laboral de PWT (hasta 2010) y la tasa de empleo (uno menos la tasa de desempleo) de WEO. Para 2011–12, se parte del supuesto que la fuerza laboral aumenta de acuerdo con las Proyecciones de Población de las Naciones Unidas (escenario de fecundidad constante) para personas de 15 años o más. Para determinar el trabajo ajustado por calidad, se sigue el criterio de Bils y Klenow (2000) y de Ferreira et al. (2013), modelando el capital humano como una función de los años promedio de escolaridad:

h s s= =−

⎛

⎝⎜

⎞

⎠⎟

−exp ( ) exp ,ϕθψ

ψ

11 (2.3)

donde s representa los años de escolaridad de la población de 15 años o más, a partir de datos de Barro y Lee (2010)8.

Usando la ecuación (2.1), el crecimiento del PIB se puede descomponer de la siguiente manera (siendo la tasa de crecimiento de la variable x):

Y A K L h� � � � �= + + − + −α α α( ) ( ) ,1 1 (2.4)

donde las variaciones del PIB se explican por las variaciones de la acumulación de factores (capital y trabajo ajustado por calidad) y de la PTF.

Cabe mencionar algunas salvedades acerca de la estimación de la PTF, que impli-can que los resultados deben interpretarse con cierta cautela9. La medida de PTF es por definición un residuo: la diferencia entre el crecimiento del producto y el incre-mento de la cantidad (y calidad) de los insumos. Por ende, todo error de medición en las series de trabajo y capital es automáticamente imputado a la PTF. Por ejem-plo, cambios en la calidad del stock de capital y de trabajo que no se logran captu-rar10, cambios en el nivel de utilización del capital, y/o cambios en el uso de la tierra (un factor que nuestra metodología no incluye) se verían reflejados en la PTF.

Resultados

Los principales resultados son los siguientes:Hecho estilizado 1. La acumulación de factores (especialmente trabajo) conti-

núa siendo el motor principal del crecimiento del producto, por encima del creci-miento de la PTF. En América Latina, la acumulación total de factores explicó 3¾ puntos porcentuales del crecimiento anual del PIB en 2003–12, en compa-ración con ¾ puntos porcentuales atribuibles a la PTF (gráfico 2.2). Si bien la

8Siguiendo el criterio de Bils y Klenow (2000) fijamos y = 0,58 y q = 0,32.9La PTF mide la eficiencia con que se usan los factores de producción en el proceso productivo, e incluye el progreso tecnológico así como la eficiencia en la asignación de insumos.10Por ejemplo, si el aumento del stock de capital se explica principalmente incrementos de maquinaria y equipos en lugar de edificios y estructuras, el stock de capital “de mayor calidad” debería producir un aumento del producto, y por tanto, la contribución de la PTF sería menor (Roldós, 1997).



acumulación de factores también fue el principal motor de crecimiento en el Caribe, en esta subregión el crecimiento ha sido más débil en dicho período que en la década anterior.

Hecho estilizado 2. La reciente aceleración del crecimiento en América Latina se explica principalmente por un aumento de la productividad. Desde 2003, la PTF ha aumentado en la mayoría de los países, en contraste con el flojo desem-peño registrado en los años noventa. Las estimaciones sugieren que la PTF explica alrededor de 1–1½ puntos porcentuales del aumento del crecimiento en 2003–12 en comparación con el período 1990–2002 (gráfico 2.3). La contri-bución del capital físico también aumentó, aunque en menor medida, en parte debido al fortalecimiento de las políticas macroeconómicas, las favorables con-diciones financieras externas y el alto nivel de inversión (incluida la inversión extranjera directa) en el sector primario asociado al auge de precios de las mate-rias primas. De hecho, el aumento de la contribución del capital fue mayor en los países exportadores de materias primas de la región (América del Sur) que en los países no exportadores de materias primas (México, América Central y el Caribe), como se ilustra en el gráfico A2.1, y los cuadros A2.1 y A2.2 del anexo 2.1. En el Caribe, la desaceleración del crecimiento del PIB durante la última década se explica principalmente por una menor contribución del insumo laboral.

Hecho estilizado 3. La contribución de la PTF al crecimiento global es mayor en países con un crecimiento más vigoroso. Los países que experimentaron un repunte más fuerte del crecimiento del producto (Panamá, Perú y Uruguay) presentaron una mayor contribución de la PTF. En cambio, las tasas de crecimiento en Chile, El Salvador y México en 2003–12 fueron menores que en la década anterior, en

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AméricaLatina

ElCaribe

Eco. emerg.de Asia

Econ. avanz.exportadoras dematerias primas

PTF Trabajo Capital Crecimiento del PIB real

2003–121990–2002

Gráfico 2.2 Contribución al crecimiento del PIB real (promedio anual, porcentaje)

Fuentes: Penn World Table 7.1; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), y cálculos de los autores.Nota: Promedio simple de los países de cada grupo. América Latina incluye todos los países de América Latina de nuestra muestra. Las economías emergentes de Asia comprenden Filipinas, Indonesia, Malasia, Tailandia y China. Las economías avanzadas exportadoras de materias primas comprenden Australia, Canadá, Nueva Zelandia y Noruega. El Caribe incluye Barbados, Jamaica y Trinidad y Tobago. PTF = Productividad total de los factores.



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AL-6 OtrosAS

AC1 ElCaribe

Capital Trabajo PTF Crecimiento del PIB real

Gráfico 2.3 Descomposición del crecimiento: Brecha entre 2003–12 y 1990–2002 (promedio anual, porcentaje)

Fuentes: Penn World Table 7.1; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mun-dial (informe WEO), y cálculos de los autores.Nota: Promedio simple de los países de cada grupo. AL-6 incluye Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay. Otros países de América del Sur (AS) incluye Bolivia, Ecuador, Paraguay y Venezuela. América Central (AC) incluye Costa Rica, El Salvador, Honduras, Nicaragua, Panamá y República Dominicana. El Caribe incluye Barbados, Jamaica y Trinidad y Tobago. PTF = Productividad total de los factores.1América Central: 1992–2002.

parte debido al crecimiento negativo de la PTF en los últimos 10 años (véase el gráfico A2.1 y el cuadro A2.1 del anexo 2.1).

Hecho estilizado 4. El crecimiento en ALC se mantiene por debajo del registrado en las economías emergentes de Asia, obedeciendo la mayor parte del diferencial de crecimiento a diferencias en el crecimiento de la PTF. Como dato positivo, la brecha de crecimiento entre América Latina y los países emergentes de Asia se ha redu-cido en la última década en comparación con los años noventa, debido a menores diferencias en la contribución del capital (gráfico 2.4). Sin embargo, persisten grandes diferenciales de crecimiento de la PTF, que explican la mayor parte de la brecha de crecimiento del PIB en 2003–12. La contribución del factor trabajo, en cambio, ha sido históricamente más alta en América Latina (especialmente en América Central) que en las economías emergentes de Asia.

Hecho estilizado 5. El aumento del empleo explica la fuerte contribución del factor trabajo al crecimiento durante los últimos años. Al igual que en los años noventa, el insumo trabajo continuó siendo el que más contribuyó al crecimiento en 2003–12. Sin embargo, los factores que explican esta alta contribución al cre-cimiento han variado notablemente. Mientras que el aumento de la población en edad de trabajar y el incremento de las tasas de participación laboral fueron los principales factores en 1990–2002, su contribución (aunque todavía positiva) ha sido menor en 2003–12 (gráfico 2.5). En cambio, el aumento de la tasa de empleo —un factor que limitó el crecimiento en el período anterior— ha jugado un papel clave desde 2003, lo cual es consistente con los bajos niveles de



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AL-6 Otros AS1 CA1 El Caribe

Capital humano Población en edad de trabajarTasa de participación Tasa de empleoTotal

2003–121990–2002

Gráfico 2.5 Contribución del factor trabajo al crecimiento del PIB real(promedio simple, anual, porcentaje)

Fuentes: Banco Mundial, base de datos de World Development Indicators; Organización Internacional del Trabajo; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), y cálculos de los autores.Nota: Promedio simple de los países de cada grupo. AL-6 incluye Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay. Otros países de América del Sur (AS) incluye Bolivia, Ecuador, Paraguay y Venezuela. América Central (AC) incluye Costa Rica, El Salvador, Honduras, Nicaragua, Panamá y República Dominicana. El Caribe incluye Barbados, Jamaica y Trinidad y Tobago. PTF = Productividad total de los factores.1Excluye Paraguay y Nicaragua debido a limitaciones de los datos.

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AL-6 OtrosAS

AC ElCaribe

PTF Trabajo Capital Crecimiento del PIB real

1990–20021

2003–12

Gráfico 2.4 Descomposición del crecimiento: Brecha entre América Latina y el Caribe y las economías emergentes de Asia (promedio anual, porcentaje)1

Fuentes: Penn World Table 7.1; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), y cálculos de los autores.Nota: Promedio simple de los países de cada grupo. AL-6 incluye Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay. Otros países de América del Sur (AS) incluye Bolivia, Ecuador, Paraguay y Venezuela. América Central (AC) incluye Costa Rica, El Salvador, Honduras, Nicaragua, Panamá y República Dominicana. El Caribe incluye Barbados, Jamaica y Trinidad y Tobago. PTF = Productividad total de los factores.1América Central: 1992–2002.



desempleo observados, que en muchos países se sitúan cerca de mínimos históri-cos11. La contribución al crecimiento del producto de las mejoras en el capital humano ha sido generalmente positiva y, en términos generales, estable a través del tiempo, representando alrededor de ½ punto porcentual del crecimiento anual del PIB. En el Caribe, la contribución del factor trabajo ha disminuido desde 2003, a pesar del aumento de la proporción de la población en edad de trabajar. Este deterioro refleja niveles de empleo más bajos que en el pasado y reducciones adicionales de las tasas de participación en la fuerza laboral.

Hecho estilizado 6. El desempeño de la PTF mejoró en 2003–12 en términos generales, aunque persisten importantes diferencias entre países. El crecimiento de la PTF, que en décadas anteriores había sido negativo en la mayor parte de la región, pasó a ser positivo en la mayoría de los países (con un crecimiento particularmente fuerte en Panamá, Perú y Uruguay) (gráfico 2.6). Esto refleja en parte la fase expansiva del ciclo económico en la mayoría de estos países en 2003–12, así como factores idiosincráticos en algunos casos (como la ampliación del canal en Panamá)12. En Chile, uno de los pocos países de América Latina con crecimiento

11El aumento de la tasa de empleo refleja factores cíclicos y estructurales. Por ejemplo, el sólido desem- peño del sector de servicios ha sido un factor importante. Este sector continuó empleando a un número cada vez mayor de trabajadores, y la participación relativa de este sector en el empleo total aumentó considerablemente en este período. Véase Banco Mundial (2012).12Como se señaló en la sección anterior, nuestro indicador del stock de capital no refleja las variaciones en el nivel de utilización del capital debido a la falta de indicadores adecuados en gran parte de la región.

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2003–12 1981–20221

Gráfico 2.6 América Latina y el Caribe: Crecimiento de la productividad total de los factores (promedio anual, porcentaje)

Fuentes: Barro-Lee (2010); Penn World Table 7.1; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), y cálculos de los autores.Nota: Los nombres de los países son Barbados (BRB), Bolivia (BOL), Brasil (BRA), Chile (CHL), Colombia (COL), Costa Rica (CRI), Ecuador (ECU), El Salvador (SLV), Honduras (HND), Jamaica (JAM), México (MEX), Nicaragua (NIC), Panamá (PAN), Paraguay (PRY), Perú (PER), República Dominicana (DOM), Trinidad y Tobago, (TTO), Uruguay (URY) y Venezuela (VEN).1América Central: 1992–2002.



positivo de la PTF durante los años ochenta y noventa, el crecimiento de la PTF se volvió negativo en 2003–12, en parte como resultado de una caída de la pro-ductividad en el sector minero. Esto es consistente con la experiencia de las econo-mías avanzadas exportadoras de materias primas (tales como Australia, Canadá y Noruega) en el pasado reciente, y podría estar relacionado, en gran medida, con la expansión de la producción energética y minera hacia áreas (yacimientos o minas) de menor productividad marginal, donde la producción se ha tornado rentable debido al auge de precios de las materias primas (gráfico 2.2). En el Caribe, con la excepción de Trinidad y Tobago, el crecimiento de la PTF ha sido insatisfactorio en los últimos 30 años.

Estos resultados son consistentes en términos generales con los de estudios pre-vios. En primer lugar, las estimaciones de descomposición del crecimiento están en línea con las de la literatura, y muestran que la acumulación de factores, más que la PTF, explica la mayor parte del crecimiento del producto observado en la región (BID, 2010; Loayza, Fajnzylber y Calderón, 2005; y Solimano y Soto, 2004). Segundo, los resultados indican que el crecimiento de la PTF en ALC ha quedado rezagado con respecto al de otras regiones (tal como se observa en BID, 2010, y Ferreira, De Abreu Passoa y Veloso, 2013, entre otros). Tercero, al igual que Easterly y Levine (2001) y Loayza, Fajnzylber y Calderón (2005), en este trabajo se encuen-tra que 1) la contribución de la PTF al crecimiento global es mayor en países con tasas de crecimiento más elevadas, y 2) independientemente del grado de contribu-ción de la PTF al crecimiento, variaciones en ella permiten explicar gran parte de la variación del crecimiento del producto en diferentes períodos.

Pruebas de robustez

Se examina la sensibilidad de los resultados a través de una serie de pruebas de robustez. En primer lugar, se supone que α, la proporción del capital en el produc-to, es igual a 0,4 (siguiendo a Ferreira, De Abreu Passoa y Veloso, 2013) en lugar de tomar un valor específico para cada país. Segundo, se supone que d es igual a 5% para todos los países (como en Bosworth y Collins, 2003) y no 3,5%. Tercero, dado que los resultados podrían verse afectados por nuestro indicador del stock de capital, se comprueba la robustez de esos resultados utilizando un indicador alternativo. Específicamente, en el caso de los países para los que se dispone de datos provenien-tes de fuentes nacionales (Brasil y Chile), utilizamos las series del stock de capital de dichas fuentes en lugar de nuestras propias estimaciones13. Los principales resulta-dos no cambian significativamente en ninguna de las pruebas de robustez realizadas (gráfico A2.2 del anexo 2.1). Por último, también comparamos nuestras series estimadas de la PTF con las de Total Economy Database™ del Conference Board. Para la mayoría de los países de la muestra, las series de la PTF presentan trayectorias similares (véase el panel inferior del gráfico A2.2 en el anexo 2.1).

En la medida en que la utilización de la capacidad se ha mantenido por encima del promedio, en gene-ral, en el último período, nuestras estimaciones de la PTF podrían considerarse como un límite superior.13Las fuentes nacionales son el Instituto de Investigaciones Económicas Aplicadas (IPEA) de Brasil y el Banco Central de Chile.



¿ES SOSTENIBLE LA DINÁMICA DE FUERTE CRECIMIENTO OBSERVADA EN 2003–12?Para responder a este interrogante, se estiman los rangos de tasas de crecimiento potencial para 2013–17 en países de ALC. En la literatura se han utilizado varias metodologías para estimar las tasas de crecimiento potencial, como la estimación de medidas de la tendencia del PIB observado que eliminen las fluctuaciones cíclicas, o el cálculo de la tendencia de varios subcomponentes del PIB, normal-mente a partir del enfoque de la función de producción o de modelos economé-tricos (como el modelo estructural de vectores autorregresivos (VAR) y los filtros de Kalman). En este capítulo se utiliza el método de la función de producción que cuenta con dos ventajas importantes:

• Flexibilidad y carácter intuitivo. El enfoque de la función de producción relaciona los insumos con los productos, un hecho bastante intuitivo y acep-tado por los economistas. El método es flexible, dado que permite incorpo-rar diferentes supuestos sobre el progreso tecnológico y la importancia del capital y el trabajo en el proceso productivo, y puede incluir cambios en la calidad de los insumos (por ejemplo, el capital humano).

• Estimación de la PTF. Al estimar el PIB potencial, pueden obtenerse esti-maciones de la PTF, que constituye un factor importante para explicar las diferencias en las tasas de crecimiento de los países.

Estimación de los rangos de tasas de crecimiento potencialPara estimar las tasas de crecimiento potencial, estimamos primero la PTF usando la ecuación (2.1) que puede reformularse del siguiente modo:

AY

K Lha a= −( ).( )1

Luego obtenemos series de tendencia para el capital, el trabajo, el capital humano y la PTF (KT, LT, hT, AT) para el período 1980–2017 usando los filtros de Hodrick-Prescott (l = 6,25 y l = 100), Baxter y King (1999), y Christiano y Fitzgerald (2003). Para evitar el sesgo característico de final de la muestra, se incluyen proyecciones hasta 2017, considerando los siguientes supuestos sobre el comportamiento de K, L, h y A:

• Tanto el capital como la PTF crecen a la tasa anual promedio de 2000–12 (véase el cuadro A2.2)14.

• Para proyectar la evolución del factor trabajo se utilizan las tasas de desempleo proyectadas (de WEO) y se supone que la fuerza laboral crece al mismo ritmo que la población en edad de trabajar según la base de datos de Proyecciones

14Este período cubre un ciclo económico completo para la mayor parte de los países, mientras que el período 2003–12 incluye mayormente la fase expansiva del ciclo.



de Población de las Naciones Unidas y que las tasas de participación en la fuerza laboral se mantienen constantes en los últimos valores observados.

• Por último, nuestra medida del capital humano aumenta a la tasa de creci-miento anual promedio de 2005–10.

El crecimiento del producto potencial ( )Y p se calcula entonces de la siguiente manera, (donde x denota la tasa de crecimiento de la variable x):

Y A K L hp T T T T = + + − −α α α + (1 ( ) )1 (2.5)

En el gráfico 2.7 se presentan los rangos de la tasa anual de crecimiento del producto potencial para el período 2013–17 estimando la ecuación (2.5) utilizando las cuatro técnicas de filtrado. Los rangos de crecimiento del producto potencial varían significativamente entre países. Panamá, Perú y la República Dominicana presentan las mayores tasas de crecimiento potencial de la región. Algunos países centroameri-canos y la región del Caribe (especialmente El Salvador, Barbados y Jamaica) tienden a mostrar una tasa de crecimiento potencial modesta, con límites superiores por debajo de 1½%. Si bien este capítulo no intenta explicar las diferencias de creci-miento potencial entre países, estas a menudo reflejan diferencias en las instituciones económicas (por ejemplo, barreras de entrada e innovación), dotación de recursos naturales, geografía, profundidad del sector financiero y grado de apertura comercial.

¿Es sostenible en el futuro el vigoroso ritmo de crecimiento observado en 2003–12? Los resultados muestran que, suponiendo que en el período 2013–17 el capital y la PTF crecen a las tasas anuales promedio observadas en 2000–12 y dadas ciertas

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Rangos Crecimiento del PIB real efectivo(2003–12)

Gráfico 2.7 América Latina y el Caribe: Rangos de tasas de crecimiento del producto potencial, 2013–17 (promedio anual, porcentaje)

Fuentes: Penn World Table 7.1; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); base de datos de proyecciones de Población de las Naciones Unidas, y cálculos de los autores.Nota: Los nombres de los países son Argentina (ARG), Barbados (BRB), Bolivia (BOL), Brasil (BRA), Chile (CHL), Colombia (COL), Costa Rica (CRI), Ecuador (ECU), El Salvador (SLV), Honduras (HND), Jamaica (JAM), México (MEX), Nicaragua (NIC), Panamá (PAN), Paraguay (PRY), Perú (PER), República Dominicana (DOM), Trinidad y Tobago (TTO), Uruguay (URY) y Venezuela (VEN).



restricciones naturales sobre el factor trabajo, es poco probable que la actual dinámica de fuerte crecimiento sea sostenible. Si bien la región ha crecido, en promedio, a una tasa anual de 4% durante 2003–12, las estimaciones indican que la tasa anual promedio de crecimiento potencial del PIB en 2013–17 se encuentra más cercana al 3¼%. De hecho, las altas tasas de crecimiento del PIB observadas en años recientes en gran parte de América Latina son mayores (o cercanas al límite superior) que los rangos de crecimiento potencial del producto para la mayoría de los países en 2013–1715. Además, los recientes niveles decepcionantes de crecimiento en gran parte del Caribe parecen ser consistentes con la capacidad de producción de la región, lo que implica que deberán desplegarse importantes esfuerzos para liberar el potencial de crecimiento.

Esta desaceleración prevista del crecimiento en ALC (desde el fuerte creci-miento reciente hacia las tasas proyectadas de crecimiento potencial) refleja meno-res contribuciones de todos sus componentes, dado que el crecimiento del stock de capital y de la PTF ha sido, en general, más vigoroso en los últimos años que el promedio de 2000–12, mientras que el factor trabajo se verá restringido por algunas limitaciones naturales (véase el cuadro A2.2 del anexo 2.1). Específicamente, en los próximos años:

• Se espera que la expansión del capital físico se modere ligeramente, debido a la normalización de las condiciones favorables de financiamiento externo y el fin del auge de precios de las materias primas, dos factores clave del fuerte aumento reciente de la inversión (interna e inversión extranjera directa) en la región.

• En el futuro, la contribución del factor trabajo al crecimiento del producto probablemente se reducirá debido a algunas limitaciones naturales, como por ejemplo, 1) el envejecimiento de la población, dado que se espera que en varios países la tasa de dependencia llegue a su nivel mínimo en los próximos años (gráfico 2.8); 2) el limitado margen para continuar incrementando las tasas de participación laboral (incluidas las tasas de participación femenina), que ya son relativamente altas en comparación con los parámetros internacio-nales (gráfico 2.9)16, y 3) el espacio limitado para seguir aumentando las tasas de empleo, dado que las tasas de desempleo han disminuido significativa-mente y actualmente se ubican en niveles históricamente bajos. Asimismo, es poco probable que la contribución del capital humano aumente considerable-mente a menos que se logren importantes mejoras en la calidad de la ense-ñanza, y el impacto de estas mejoras sería limitado a corto plazo17.

15México, que se vio fuertemente afectado por la crisis financiera mundial de 2008–09 debido a sus estrechos vínculos con la economía de Estados Unidos, y Paraguay, debido a algunos factores idiosin-cráticos, constituyen excepciones.16De hecho, la contribución al crecimiento del producto tanto de las variaciones en la población en edad de trabajar como de la tasa de participación en la fuerza laboral ya se redujeron significativamente en 2003–12 en comparación con la década de 1990. Cabe destacar que estas restricciones sobre el factor trabajo son menores en aquellos países con un amplio sector informal (por ejemplo, Colombia, México, Perú y varios países de América Central).17Si bien el desempeño de ALC es relativamente bueno en términos de años de escolarización prome-dio en comparación con otros países con un ingreso per cápita similar, existe amplio margen para



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Tasa de participación de la fuerza de trabajo femenina

Proporción dela población

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1990–2002 2003–12 Esc. der.

Gráfico 2.9 Restricciones al crecimiento del factor trabajo (promedio simple, porcentaje)

Fuentes: Banco Mundial, World Development Indicators, Penn World Table 7.1, y cálcu-los del personal técnico del FMI. ¹ALC = América Latina y el Caribe.2Economías de mercados emergentes (EME) incluye China, Eslovenia, Estonia, Hungría, India, Indonesia, Polonia, República Checa, República Eslovaca, Rusia y Turquía.

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Gráfico 2.8 Economías seleccionadas de América Latina: Año con tasas de dependencia a niveles mínimos (mayor dividendo demográfico)

Fuente: CELADE.Nota: Tasa de dependencia = (población de edades comprendidas entre 0 y 14 + población mayor de 65 años) / (población de edades comprendidas entre 15 y 64) * 100. Los nombres de los países son Bolivia (BOL), Brasil (BRA), Chile (CHL), Colombia (COL), Costa Rica (CRI), Ecuador (ECU), El Salvador (SLV), Guatemala (GTM), Honduras (HND), México (MEX), Nicaragua (NIC), Panamá (PAN), Paraguay (PRY), Perú (PER), República Dominicana (DOM), Uruguay (URY) y Venezuela (VEN).



• Las proyecciones de base también implican una desaceleración del creci-miento de la PTF (que se reducirá hasta las tasas de crecimiento promedio observadas en 2000–12) en gran parte de los países, en consonancia con la normalización de los ciclos económicos18.

En resumen, dada la moderación que se anticipa para la acumulación de capi-tal y las restricciones naturales sobre el factor trabajo, es poco probable que pue-dan sostenerse las altas tasas de crecimiento en ALC a menos que la productividad mejore significativamente en el futuro. Por lo tanto, la evolución de la PTF, que sigue siendo un motivo de preocupación pese a su mejora reciente, será crucial para que la región pueda mantener altas tasas de crecimiento en el futuro.

Escenarios alternativos

Como fue señalado anteriormente, la evolución de la PTF en el futuro es esencial para determinar el ritmo de crecimiento en los próximos años. De hecho, si el cre-cimiento de la PTF no alcanza los niveles proyectados en la estimación del escenario base (es decir, es inferior al promedio de 2000–12), el impacto en la tasa de creci-miento potencial podría ser considerable. Para analizar el alcance de este impacto, se considera un escenario contrafactual o alternativo (a la baja) en el cual se proyec-ta que la PTF aumente a una tasa más baja que en el escenario de referencia por un margen igual a la diferencia entre los promedios de 2005–12 y 1990–2004 (véase el cuadro 2.1). Este supuesto se basa en la idea de que en 2005–12 el crecimiento de la PTF (y del PIB) se situó en niveles históricamente altos en la mayoría de los países, mientras que en 1990–2004 las tasas de crecimiento de la PTF fueron más “normales”. Análogamente, examinamos otro escenario a la baja en el cual el stock de capital crece a una tasa más baja que en el escenario base, restando también la diferencia entre las tasas de crecimiento promedio del stock de capital en 2005–12 y 1990–2004 de las tasas de crecimiento de referencia19.

El gráfico 2.10 ilustra la magnitud de la desviación (con respecto al escenario base) del crecimiento potencial en ambos escenarios a la baja. El escenario que presenta una PTF más baja implica tasas de crecimiento potencial considerable-mente más bajas para la mayoría de los países20. El impacto de una acumulación de stock de capital más lenta en el crecimiento potencial también es significativo, aunque para la mayoría de los países su magnitud es más pequeña que el shock negativo de la PTF. Esto sugiere que, si la tasa de crecimiento del capital se desace-lera con respecto a los recientes niveles relativamente elevados, el crecimiento de la

mejorar la calidad de la educación (en general, los resultados de la región en las pruebas internaciona-les estandarizadas son más flojos).18El desempeño de la PTF es típicamente procíclico, y —a medida que se cierran las brechas del producto y se modera el crecimiento hasta ubicarse en su nivel potencial— la PTF crecería a tasas más cercanas a su promedio de 2000–12.19El capital aumentó a un fuerte ritmo en 2005–12 gracias a las condiciones favorables de financiamiento externo y a los precios muy elevados de las materias primas.20Las excepciones son Chile, El Salvador y el Caribe, donde el rendimiento de la PTF fue en realidad más débil en años recientes comparado con el promedio histórico.



PTF deberá mejorar aún más para alcanzar las tasas de crecimiento potencial del producto previstas en el escenario base.

Fortalecer el crecimiento del capital y la PTF

Si la evolución de la PTF y el stock de capital fuese más positiva que lo previsto, los resultados podrían resultar superiores a los del escenario base. Por ejemplo, el ahorro interno (y, por lo tanto, la inversión) como proporción del PIB es muy bajo en ALC en comparación con otras regiones, de modo que la movilización de un mayor volumen de ahorro interno podría mejorar la contribución del capital al crecimiento a largo plazo. Además, la región podría aumentar la PTF imple-mentando una series de reformas, entre las que resaltan las siguientes:

• Fortalecer el clima de negocios.• Promover la competencia en los mercados de productos y de trabajo.• Reforzar las regulaciones de entrada y salida para facilitar la reasignación de

recursos hacia sectores nuevos y de alta productividad.• Mejorar la infraestructura.• Promover mercados financieros más profundos y eficientes.• Fomentar las actividades de investigación y desarrollo e innovación.• Fortalecer las instituciones para garantizar los derechos de propiedad y

erradicar la corrupción (gráfico 2.11). Por último, la mejora de la calidad de la educación no solo afectaría directa-

mente al factor trabajo, sino que también tendría efectos indirectos positivos en

CUADRO 2.1

Supuestos del escenario para las proyecciones del crecimiento potencial, 2013–17

Capital (K) Trabajo (L) PTF

Escenario base Tasa de crecimiento promedio (2000–12)

Proyecciones de Población de las Naciones Unidas correspondientes a la po- blación en edad de trabajar, la participación en la fuerza de trabajo a la tasa de 2012; tasa de desempleo basada en el informe WEO.

Tasa de crecimiento promedio (2000–12)

Escenario a la baja: Menor crecimiento de K

Deducir de la tasa de cre-cimiento de base la dife-rencia entre la tasa de crecimiento promedio de 2005–12 y la de 1990–04.

Escenario base Escenario base

Escenario a la baja: Menor crecimiento de la PTF

Escenario base Escenario base Deducir de la tasa de crecimiento de base la diferencia entre la tasa de crecimiento prome-dio de 2005–12 y la de 1990–04.

Fuente: Supuestos de los autores.Nota: K = capital; PTF = Productividad total de los factores.



−4

−3

−2

−1

0

1

2

3

BR

AC

HL

CO

LM

EX

PE

RU

RY

BO

LE

CU

PR

YV

EN

CR

ID

OM

SLV

HN

DN

ICP

AN

BR

BJA

MTT

O

Escenario a la baja: Menor crecimiento de la PTFEscenario a la baja: Menor crecimiento de K

Gráfico 2.10 Tasa de crecimiento del producto potencial: Desviación con respecto al escenario de base (promedio anual de 2013–17, porcentaje)

Fuentes: Penn World Table 7.1; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mun-dial (informe WEO); base de datos de Proyecciones de Población de las Naciones Unidas, y cálculos de los autores.Nota: Los nombres de los países son Barbados (BRB), Bolivia (BOL), Brasil (BRA), Chile (CHL), Colombia (COL), Costa Rica (CRI), República Dominicana (DOM), Ecuador (ECU), El Salvador (SLV), Honduras (HND), Jamaica (JAM), México (MEX), Nicaragua (NIC), Panamá (PAN), Paraguay (PRY), Perú (PER), Trinidad y Tobago (TTO), Uruguay (URY) y Venezuela (VEN). PTF = Productividad total de los factores; K = capital.

−2

−1

0

1

2

3

4

−50 0 50

Capitalización bursátil de las empresas

cotizadas en bolsa(Porcentaje del PIB)

PTF

(Var

iaci

ón p

orce

ntua

l anu

al;

porc

enta

je)

−2

−1

0

1

2

3

4

Índice Doing Business, global¹(Índice)

Crecimiento de la PTF, facilidad para hacer negocios y profundización financiera(Variación entre 2003 y 2012; porcentaje)

300

350

400

450

500

550

600

−2 0 2 4 6

Not

a m

edia

en

las

prue

bas

de m

atem

átic

as2

Crecimiento de la PTF3

ALC Otras EME4

Crecimiento de la PTF y resultados educativos

−10 −5 0 5 10 15 20

Gráfico 2.11 Factores institucionales y crecimiento de la productividad total de los factores (PTF)

Fuentes: Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, base de datos de PISA; Banco Mundial, base de datos de indicadores de Doing Business, y cálculos de los autores.1Variación en distancia con respecto a la frontera en el índice Doing Business. Las cifras más altas implican mejoras en los indicadores de Doing Business. La variación se calcula como la diferencia entre 2006 y 2013.2Nota media en las pruebas de matemáticas en la escuela secundaria.3Tasa de crecimiento anual promedio en 2003–12, porcentaje.4Otras economías de mercados emergentes (EME) incluye Bulgaria, Jordania, Kazajstán, Letonia, Lituania, República Checa, República Eslovaca, Rusia, Túnez y Turquía.



la PTF. No obstante, el diseño de una agenda de políticas que estimule el creci-miento de la productividad es una tarea difícil y supone adoptar medidas que se acomoden a las circunstancias específicas de cada país. En el Caribe, también es necesario redoblar los esfuerzos para reducir el alto nivel de endeudamiento público y la baja competitividad, que han limitado el crecimiento económico.

CONCLUSIONESEn este capítulo se examinan las causas próximas del fuerte crecimiento del PIB en ALC durante el período 2003–12, aplicando metodologías estándar de contabilidad del crecimiento. Los resultados indican que el crecimiento del capital y del trabajo continúa siendo el motor principal del crecimiento del producto, por encima del crecimiento de la PTF. También muestran que la reciente aceleración del crecimien-to del producto se explica principalmente por un crecimiento más fuerte de la PTF. Aunque en los últimos años la evolución de la PTF mejoró considerablemente, su contribución sigue siendo modesta, especialmente teniendo en cuenta consideracio-nes cíclicas y en comparación con otras regiones.

En este capítulo también se analiza la sostenibilidad de las altas tasas de creci-miento recientes mediante la estimación de rangos de tasas de crecimiento poten-cial para los próximos años. Los resultados muestran que, en vista de la probable estabilización de la contribución del capital al crecimiento del producto y de las restricciones naturales sobre el factor trabajo, es poco probable que pueda mante-nerse la actual dinámica de fuerte crecimiento en la región a menos que el creci-miento de la PTF mejore significativamente. Por lo tanto, el diseño y la implementación de reformas que fomenten el crecimiento de la PTF continúa siendo un desafío clave y una prioridad para la región de ALC.



ANEXO 2.1. GRÁFICOS Y CUADROS ADICIONALES

−2

0

2

4

6

8

Brasil Chile Colombia México Perú Uruguay

PTF Trabajo Capital Crecimientodel PIB

2003–121990–2002

AL-6

−2

0

2

4

6

8

10

Costa Rica

RepúblicaDominicana

El Salvador

Honduras Nicaragua Panamá

2003–121990–20021

América Central

−2

0

2

4

6

Barbados Jamaica Trinidad y Tobago

2003–121990–2002

El Caribe

−2

0

2

4

6

8

Bolivia Ecuador Paraguay Venezuela

2003–121990–2002

Otros países de Américadel Sur

Gráfico A2.1 América Latina y el Caribe: Contribución al crecimiento del PIB real (promedio anual; porcentaje)

Fuentes: Penn World Table 7.1; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), y cálculos de los autores.Nota: AL-6 = Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay. PTF = Productividad total de los factores.¹América Central: 1992–2002.



CUADRO A2.1

Contribución al crecimiento del PIB (Promedio anual, porcentaje)

CapitalTrabajo, ajustado

por educación PTF PIB real

1990–2002 2003–12 1990–2002 2003–12 1990–2002 2003–12 1990–2002 2003–12AL-6 1,3 1,7 1,9 2,0 −0,1 0,7 3,1 4,4

Brasil 1,2 1,3 2,3 1,9 −1,6 0,1 2,0 3,3Chile 2,1 2,5 1,3 2,5 2,4 −0,5 5,9 4,5Colombia 1,6 2,1 2,2 1,9 −1,5 0,5 2,3 4,4México 1,4 1,2 2,4 2,0 −0,7 −0,8 3,2 2,4Perú 0,9 2,0 2,5 1,9 −0,2 2,4 3,2 6,3Uruguay 0,7 1,1 0,4 1,6 0,9 2,7 2,0 5,4

Otros países de América del Sur

1,0 1,3 2,3 2,2 −1,0 0,6 2,3 4,1

Bolivia 0,8 1,0 3,6 2,6 −1,0 0,7 3,4 4,3Ecuador 1,1 2,0 1,7 1,4 −0,1 1,5 2,6 5,0Paraguay 1,8 0,9 1,5 2,7 −2,0 0,2 1,3 3,7Venezuela 0,4 1,3 2,4 2,3 −0,9 0,0 2,0 3,5

América Central 1,5 1,4 2,9 2,4 −0,7 0,6 3,8 4,4Costa Rica 1,3 1,5 2,9 2,3 −0,2 0,8 4,0 4,5El Salvador 1,5 1,2 2,3 1,7 0,0 −1,2 3,7 1,7Honduras 2,2 1,7 3,0 2,6 −2,9 −0,1 2,3 4,2Nicaragua 0,7 0,8 3,9 2,6 −2,2 −0,3 2,3 3,1Panamá 1,3 1,7 3,2 3,0 −0,6 3,2 4,0 7,9República

Dominicana2,0 1,5 2,2 2,1 1,9 1,6 6,2 5,2

El Caribe 0,6 0,7 1,5 1,1 0,0 0,1 2,1 1,9Barbados 0,7 0,6 0,8 1,1 −1,2 −0,6 0,3 1,1Jamaica 1,1 0,7 1,4 1,0 −0,8 −1,2 1,8 0,5Trinidad y Tobago 0,1 0,8 2,2 1,3 2,0 2,1 4,4 4,1

Fuentes: Penn World Table 7.1; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), y cálculos de los autores.

Nota: PTF = Productividad total de los factores.



Proporción del capital = 0,4

−4

−3

−2

−1

0

1

2

3

4

PA

NU

RY

PE

RTT

OE

CU

DO

MB

OL

CO

LC

RI

VE

NB

RA

PR

YH

ND

NIC

CH

LB

RB

ME

XJA

MS

LV

2003–12 1981–2002

Crecimiento de la productividad total de los factores(Promedio anual, porcentaje)

−2

0

2

4

6

8

AméricaLatina

ElCaribe

PTF Trabajo Capital Crecimientodel PIB

2003–121990–2002

Contribución al crecimiento del PIB real(Promedio anual, porcentaje)

−4−3−2−101234

PA

NU

RY

TTO

PE

RD

OM

EC

UC

RI

BO

LP

RY

CO

LB

RA

HN

DV

EN

NIC

BR

BM

EX

CH

LJA

MS

LV

2003–12 1981–2002

Crecimiento de la productividad total de los factores(Promedio anual, porcentaje)

Tasas de depreciación= 0,05

−2

0

2

4

6

8

AméricaLatina

ElCaribe

PTF Trabajo Capital Crecimiento del PIB

2003–121990–2002

Contribución al crecimiento del PIB real(Promedio anual, porcentaje)

−2−101234567

1990–2002 2003–12 1990–2002 2003–12

PTF Trabajo Capital Crecimientodel PIBBrasil Chile

Otros1 Autores

Contribución al crecimiento del PIB real (Porcentaje)

Stock de capital de fuentes nacionales

Gráfico A2.2 Pruebas de robustezNota: Los nombres de los países son Barbados (BRB), Bolivia (BOL), Brasil (BRA), Chile (CHL), Colombia (COL), Costa Rica (CRI), República Dominicana (DOM), Ecuador (ECU), El Salvador (SLV), Honduras (HND), Jamaica (JAM), México (MEX), Nicaragua (NIC), Panamá (PAN), Paraguay (PRY), Perú (PER), Trinidad y Tobago (TTO), Uruguay (URY) y Venezuela (VEN).



-12

−8

−4

0

4

8

12

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

BarbadosTotal Economy Database Estimación de los autores

−10−8−6−4−20246

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Bolivia

−16

−12

−8

−4

0

4

8

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Brasil

−15

−10

−5

0

5

10

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Chile

−8−6−4−20246

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Colombia

−20−15−10−505

101520

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Perú

−12−10−8−6−4−20246

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Costa Rica

−15

−10

−5

0

5

10

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

República Dominicana

−8−6−4−20246

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Ecuador

−10−8−6−4−202468

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Jamaica

−15−10−505

101520

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

México

−15

−10

−5

0

5

10

15

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Uruguay

−15−10−505

101520

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Venezuela

−15

−10

−5

0

5

10

15

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Trinidad y Tobago

Medición del crecimiento de la productividad total de los factores: Comparación entre las estimaciones de los autores y las series de la base de datos Total Economy Database

(Porcentaje)2

Gráfico A2.2 (continuación)

Fuentes: Penn World Table 7.1; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); autoridades nacionales; base de datos de Conference Board, Total Economy Database, y cálculos de los autores.Nota: PTF = Productividad total de los factores.1Utilizando series sobre el stock de capital proporcionadas por las autoridades nacionales; Banco Central en el caso de Chile e IPEA en el de Brasil. Se utiliza el PIB tomado de Perspectivas de la economía mundial del FMI en lugar de los datos de Penn World Table 7.1. Se utiliza la misma contribución del trabajo que en los cálculos de los autores.2Los datos de Paraguay, El Salvador, Honduras, Nicaragua y Panamá no están disponibles en la base de datos de Total Economy Database.


Sosa, Tsounta y Sun Kim

41

CUADRO A2.2

Tasas de crecimiento (Promedio anual, variación porcentual)

Capital Trabajo, ajustado por educación PTF PIB real

1990–2002 2000–12 2003–12 1990–2002 2000–12 2003–12 1990–2002 2000–12 2003–12 1990–2002 2000–12 2003–12

AL-6 3,2 3,7 4,0 3,3 3,1 3,4 −0,1 0,4 0,7 3,1 3,7 4,4Brasil 2,7 2,7 2,7 4,3 3,3 3,6 −1,6 0,1 0,1 2,0 3,2 3,3Chile 5,3 6,0 6,4 2,2 3,6 4,1 2,4 −0,3 −0,5 5,9 4,2 4,5Colombia 3,6 4,0 4,7 4,0 3,4 3,4 −1,5 0,3 0,5 2,3 4,0 4,4México 3,6 3,2 2,9 4,1 3,3 3,4 −0,7 −0,8 −0,8 3,2 2,4 2,4Perú 2,0 3,9 4,6 4,4 3,0 3,3 −0,2 2,0 2,4 3,2 5,5 6,3Uruguay 1,9 2,3 2,7 0,7 1,8 2,7 0,9 1,1 2,7 2,0 3,1 5,4

Otros países de América del Sur 2,3 2,6 2,9 4,0 4,2 4,0 −1,0 0,1 0,6 2,3 3,6 4,1

Bolivia 2,3 2,8 3,0 5,4 3,9 3,9 −1,0 0,4 0,7 3,4 3,9 4,3Ecuador 1,9 3,4 3,7 3,8 4,0 3,2 −0,1 1,3 1,5 2,6 4,9 5,0Paraguay 3,7 1,7 1,8 3,0 4,8 5,2 −2,0 −0,4 0,2 1,3 2,9 3,7Venezuela 1,1 2,7 3,1 4,0 3,9 3,8 −0,9 −0,9 0,0 2,0 2,6 3,5

América Central 4,4 4,2 4,2 4,5 3,5 3,6 −0,7 0,3 0,6 3,8 4,0 4,4Costa Rica 4,8 5,3 5,4 4,0 3,2 3,1 −0,2 0,2 0,8 4,0 4,0 4,5El Salvador 3,5 3,0 2,8 4,0 2,9 3,0 0,0 −1,1 −1,2 3,7 1,8 1,7Honduras 5,3 4,1 4,1 5,2 3,9 4,4 −2,9 0,3 −0,1 2,3 4,2 4,2Nicaragua 1,8 2,4 2,3 6,0 4,5 4,0 −2,2 −1,0 −0,3 2,3 2,8 3,1Panamá 5,2 5,7 6,4 4,3 3,7 4,1 −0,6 2,3 3,2 4,0 6,5 7,9República Dominicana 5,7 5,0 4,4 3,4 3,1 3,2 1,9 1,3 1,6 6,2 5,0 5,2

El Caribe 1,6 1,7 1,7 2,5 1,9 1,8 0,0 0,1 0,1 2,1 1,9 1,9Barbados 1,6 1,6 1,4 1,4 1,7 1,8 −1,2 −1,3 −0,6 0,3 0,4 1,1Jamaica 2,7 1,8 1,7 2,4 1,8 1,6 −0,8 −1,1 −1,2 1,8 0,6 0,5Trinidad y Tobago 0,3 1,6 1,9 3,7 2,3 2,1 2,0 2,6 2,1 4,4 4,6 4,1

Fuentes: Penn World Table 7.1; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), y cálculos de los autores.Nota: PTF = Productividad total de los factores.



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43

CAPÍTULO 3

Después del boom: Los precios de las materias primas y el crecimiento económico en América Latina y el Caribe

bertranD GruSS

Tras una década de crecimiento rápido y generalizado, los precios internacionales de las materias primas tocaron máximos a mediados de 2011 y desde entonces han experimentado cierto retroceso (gráfico 3.1). Muchos analistas sostienen ahora que la fase ascendente del “súper ciclo” de las materias primas que comenzó a principios de la década de 2000 se ha agotado1. De hecho, los mercados de futuros apuntan a un mayor debilitamiento de los precios de las materias primas a corto plazo, como consecuencia del aumento previsto de la oferta de materias primas y del debilitamiento de la demanda de algunas importantes economías importadoras de materias primas, sobre todo China2. Si bien estas proyecciones están rodeadas de gran incertidumbre, existe un amplio consenso en el sentido de que el período de crecimiento sostenido de los precios de las materias primas ha llegado a su fin.

¿Qué implica esto para los exportadores de materias primas de América Latina y el Caribe (ALC)? La región es sumamente dependiente de las materias primas e indudablemente se benefició del boom de precios de la década de 20003. El cre-cimiento anual promedio del producto regional aumentó de menos de 2,5% entre 1980 y 2002 a más de 4% en 2003–11 (gráfico 3.2). En los últimos tiempos, sin embargo, el crecimiento se ha desacelerado considerablemente. El crecimiento promedio del producto cayó de 4,6% en 2011 a 3,1% en 2012 y 2,7% en 2013. Algunos observadores señalan que la desaceleración económica reciente de la región están vinculada principalmente al final del período de alza de los precios de las materias primas, lo cual plantea inquietudes obvias para el futuro (Roubini, 2013). Otros le han restado importancia a la situación, señalando que los precios

1Véanse Erten y Ocampo (2013a), Goldman Sachs (2014) y Jacks (2013).2Véase la sección especial sobre los mercados de materias primas en la edición de octubre de 2013 de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO, por sus siglas en inglés) (FMI, 2013).3Adler y Sosa (2011) muestran que el grado de dependencia de las materias primas de ALC no solo es alto en comparación con otras regiones, como las economías emergentes asiáticas, sino que también ha aumentado a lo largo de las cuatro últimas décadas.


44 Después del boom: Los precios de las materias primas y el crecimiento económico

Gráfico 3.1 Índices de precios de materias primas, 2000–19 (en dólares de EE.UU.; 2005 = 100)

Fuentes: FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO), y cálculos del autor.Nota: En base a precios internacionales en dólares de EE.UU. al valor corriente. Los valores que aparecen en zonas sombreadas corresponden a proyecciones basadas en los precios de futuros sobre materias primas vigentes a fines de febrero de 2014.

Alimentos Combustibles

Metales Materias primas agrícolas

0

50

100

150

200

250

2000 2004 2008 2012 20160

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2000 2004 2008 2012 2016

0

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200

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2000 2004 2008 2012 20160

50

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200

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2000 2004 2008 2012 2016

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

2003–11 2012 2013 2014

Promedio 1980–2002: 2,4%

Gráfico 3.2 América Latina y el Caribe: Crecimiento del PIB real(porcentaje)

Fuentes: FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO).Nota: Promedios ponderados según el PIB ajustado en función de la paridad del poder adquisitivo de todos los países de ALC. El crecimiento del PIB en 2014 corresponde a las proyecciones de la edición de abril de 2014 de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO).


Gruss 45

de las materias primas aún están más altos que a mediados de la década de 2000, y mucho más que en la década de 1990 (gráfico 3.1).

Este capítulo analiza las posibles consecuencias del debilitamiento de los pre-cios de las materias primas para el crecimiento económico de ALC a mediano plazo (definido aquí como el período 2014–19). El capítulo comienza elaborando un índice de precios de las materias primas específico por país que pretende captar el impacto de las variaciones de los precios de las materias primas a nivel de cada país. El análisis del reciente auge de los precios de las materias primas muestra que, para la mayoría de los exportadores de materias primas de ALC, el período se destaca en términos históricos. Luego, se utilizan los precios de los futuros de materias primas para caracterizar las perspectivas a mediano plazo específicas que podría enfrentar cada país en lo que refiere a los precios de las materias primas. Las perspectivas apuntan a una reducción drástica de las tasas de crecimiento de los índices de precios de las materias primas específicos por país para la mayoría de los países de la región. Sin embargo, se proyecta que el nivel de estos índices se mantenga muy por encima de los promedios alcanzados durante los años de auge.

El capítulo luego investiga si lo que tendrá más incidencia para el crecimiento del producto de la región en los años venideros (2014–19) será el menor creci-miento de los precios de las materias primas o el hecho de que sus niveles aún se mantienen elevados. Para ello, se utiliza una variante del modelo dinámico de vectores autorregresivos global (Global VAR o GVAR, por sus siglas en inglés) propuesto originalmente por Pesaran, Schuermann y Weiner (2004), un enfoque especialmente diseñado para modelar las interacciones entre muchos países. En una primera etapa, se estiman modelos de vectores de corrección de errores en forma individual para un amplio conjunto de países. Estos modelos específicos por país están vinculados entre sí mediante la inclusión de variables externas y, en la segunda etapa, se combinan en un modelo multipaís, o global, de modo que las variables internas y mundiales se determinan conjuntamente. La especificación del modelo abarca 13 países de ALC, incluidos los 12 principales exportadores de materias primas de la región, e incluye un amplio conjunto de variables globales relacionadas con los precios de las materias primas. El modelo se estima con datos anuales a partir de 1970 y hasta 2013, y se usa para generar proyecciones condi-cionales fuera de la muestra del crecimiento del PIB en 2014–19 bajo diferentes escenarios de precios de las materias primas. El modelo también se utiliza para evaluar el impacto en los precios de las materias primas y el crecimiento del pro-ducto de ALC de un crecimiento más lento de lo previsto en China.

El ejercicio cuantitativo sugiere que el fin del auge de los precios de las materias primas implicará un lastre significativo para el crecimiento de los exportadores de materias primas de ALC. Aun si los precios se mantuvieran estables en los niveles relativamente elevados alcanzados en 2013, la tasa de crecimiento anual promedio del producto a mediano plazo (2014–19) sería casi 1 punto porcentual más baja que en 2012–13, y más de 1½ puntos porcentuales más baja que durante el auge (2003–11). El crecimiento proyectado es incluso menor si se tiene en cuenta la trayectoria de los precios de las materias primas que sugerían los futuros vigen-tes a fines de febrero de 2014. Las simulaciones también confirman que una



desaceleración del crecimiento de China representa un riesgo a la baja crítico para los países exportadores de materias primas de ALC.

El análisis presentado en este capítulo está relacionado principalmente con dos corrientes de la literatura especializada. La primera incluye varios estudios que analizan los efectos macroeconómicos de shocks de los términos de intercambio. Entre algunos ejemplos recientes, cabe mencionar Ahmed (2003), Broda (2004), Raddatz (2007) e Izquierdo, Romero y Talvi (2008). Existe un vínculo particular-mente estrecho con los estudios centrados en los efectos macroeconómicos de los shocks de precios de las materias primas (De Gregorio y Labbé, 2011; Céspedes y Velasco, 2012) y con el vínculo entre las fluctuaciones de los precios de las materias primas y el crecimiento económico (Deaton y Miller, 1996; Dehn, 2000; Collier y Goderis, 2012; Cavalcanti, Mohaddes y Raissi, 2014).

La segunda corriente con la que este estudio está relacionado comprende un cuerpo cada más extenso de trabajos que usan la metodología GVAR para abordar una variedad de cuestiones, como la proyección de variables económicas para una gran cantidad de países de la economía mundial (Pesaran, Schuermann y Smith, 2009) y el análisis de la transmisión del ciclo económico internacional a América Latina (Cesa-Bianchi et al., 2011)4. Por lo que podemos determinar, esta es la primera aplicación de la metodología GVAR para analizar el vínculo entre los precios de las materias primas y el crecimiento económico. Aunque la mayoría de las aplicaciones de los estudios con GVAR incluyen solo una variable mundial (por ejemplo, los precios del petróleo), generalmente modelada como endógena en el modelo de Estados Unidos, la aplicación utilizada aquí incluye 14 variables globales, entre ellas 13 índices de precios de materias primas específicos por país (que en última instancia están relacionados con 33 precios internacionales subya-centes de las materias primas). Estas variables globales no están modeladas como endógenas en el modelo de ningún país en particular, sino en modelos auxiliares dentro del GVAR. El modelo GVAR a su vez se extiende para abarcar una gran cantidad de países exportadores de materias primas (especialmente en ALC, pero también en otras regiones). En total, el modelo abarca 30 economías, que repre-sentan más de 80% del PIB mundial.

CARACTERIZACIÓN DEL BOOM DE PRECIOS DE LAS MATERIAS PRIMAS Y SU DESENLACE PARA AMÉRICA LATINA Y EL CARIBESi bien el aumento de los precios de las materias primas durante el boom reciente fue bastante generalizado, la magnitud del aumento difiere considerablemente entre categorías (gráfico 3.1): los precios del petróleo en dólares corrientes de EE.UU. prácticamente se cuadruplicaron entre 2003 y 2013, y los precios de los metales se triplicaron, en tanto que los precios de los alimentos se duplicaron y

4Véanse Di Mauro, Pesaran y Hashem (2013) y Chudik y Pesaran (2014), que muestran un panorama de aplicaciones recientes que usan el marco de GVAR.


Gruss 47

los precios de los productos agrícolas aumentaron “apenas” alrededor de 50%. Antes de analizar los vínculos entre los precios de las materias primas y el creci-miento económico de los países de ALC, es necesario contar con un indicador que capte los efectos de las variaciones de los precios de las materias primas a nivel de cada país. Estos, a su vez, dependen de la canasta específica de materias primas que los países exportan e importan. Esta sección describe el índice de precios netos de las materias primas (IPMP) específico por país utilizado en este capítulo, documenta cómo evolucionó durante el auge reciente en los distintos países de ALC y utiliza los futuros sobre materias primas para inferir cómo podrían evolu-cionar los IPMP a mediano plazo.

Un índice de precios netos de las materias primas específico por país

La mayoría de los estudios sobre los efectos macroeconómicos de las fluctuaciones de los precios de las materias primas, con contadas excepciones (por ejemplo, Deaton y Miller, 1996; Dehn, 2000; Céspedes y Velasco, 2012), han utilizado el precio de alguna materias prima en particular, índices agregados de precios (como el precio de los metales) o medidas estándar de los términos de intercambio. Sin embargo, ninguna de estas alternativas es particularmente apropiada a nuestros efectos. Primero, pocos exportadores de materias primas son tan especializados que basta con centrarse en el precio de una sola materia prima (excepto quizá en el caso de algunos productores de petróleo). Segundo, suele haber una heteroge-neidad sustancial en las variaciones de precios dentro de categorías agregadas de materias primas, de modo que aun si un país se especializa en materias primas que principalmente pertenecen a una categoría determinada (por ejemplo, los meta-les), un índice agregado de precios probablemente no capte adecuadamente las variaciones de precios de las materias primas que ese país enfrenta. Tercero, las medidas estándar de los términos de intercambio están influenciadas por los pre-cios de productos que no son materias primas y están afectadas por efectos de composición de las exportaciones (Deaton y Miller, 1996). Además, los precios internacionales de las materias primas han demostrado ser mejores que las medi-das estándar al momento de captar el componente exógeno de los shocks de los términos de intercambio para el caso de países exportadores de materias primas (Chen y Rogoff, 2003).

El índice de precios de exportación de las materias primas específico por país propuesto por Deaton y Miller (1996), que combina precios internacionales y datos a nivel de país sobre los volúmenes de exportación de distintas materias primas, ofrece una mejor alternativa5. Sin embargo, también es probable que los cambios en los precios de las materias primas que importa un país tengan cierta influencia en su crecimiento. Por ejemplo, un aumento del precio de las materias primas

5El enfoque de Deaton y Miller (1996) ha sido utilizado en muchos estudios sobre los efectos macro-económicos de las fluctuaciones de los precios de las materias primas. Algunos ejemplos son Dehn (2000) y Cashin, Céspedes y Sahay (2004).



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2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

COL_XCPI COL_NCPIURY_XCPI URY_NCPI

Gráfico 3.3 Comparación entre el índice neto de precios de las materias primas y un índice basado en las exportaciones (2012 = 100)

Fuentes: Naciones Unidas, base de datos Comtrade; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); Banco Mundial, Monitor económico mundial, y cálculos del autor.Nota: El índice de precios de las materias primas basado en las exportaciones (XCPI) se calcula reemplazando τ i j t, . en la ecuación (3.2) por τ i j t

xi j t j

Ji j tx x, , , , , , .= − = −1 1 1Σ

NCPI = Índice de precios netos de las materias primas. COL = Colombia; URY = Uruguay.

importadas (tales como el petróleo o los insumos intermedios primarios) probable-mente reduzca el margen de ganancia de las empresas y el ingreso disponible de los hogares, reduciendo la demanda interna y el crecimiento del producto. Para captar los efectos que tienen en el ingreso neto las variaciones de los precios de las materias primas, las ponderaciones del IPMP utilizado aquí están basadas en la exportación neta de cada materia prima6. En consecuencia, el aumento del precio de una mate-ria prima que implique un shock positivo (negativo) del ingreso si un país es un exportador neto (importador neto) de esa materia prima se vería reflejado en un aumento (una disminución) de su IPMP.

Para ilustrar el hecho de que en algunos casos los resultados son diferentes si lo que se tiene en cuenta son las exportaciones netas de materias primas, el gráfico 3.3 compara el IPMP de Colombia y Uruguay en 2000–13 con un índice de precios de las materias primas en el que los ponderadores se basan exclusivamente en las expor-taciones brutas de cada materia prima. En el caso de Colombia, los índices son muy parecidos. En el caso de Uruguay, sin embargo, el índice basado en las exportaciones brutas muestra un aumento de más de 20% en 2003–11, en tanto que el IPMP disminuyó alrededor de 15% a lo largo del mismo período, reflejando la fuerte dependencia de Uruguay en materia de importaciones de crudo7.

6El índice de precios de Collier y Goderis (2012) también tiene en cuenta las exportaciones netas de cada materia prima, pero excluye los bienes de los que el país es importador neto, en tanto que el IPMP los mantiene. 7Usando un indicador diferente, Adler y Magud (2013) también consideran que Uruguay no experi-mentó un boom de los términos de intercambio en la década de 2000.


Gruss 49

Deaton y Miller (1996) argumentan a favor del uso de ponderaciones fijas para construir el índice de precios, de manera tal que las respuestas endógenas de la oferta a las variaciones de precios no influyan en el análisis. Pero la canasta de materias primas comercializadas por varios países ha cambiado significativamente en las cuatro últimas décadas (véase el cuadro A3.1 en el anexo 3.1). Por ejemplo, el café representaba más de 40% de las exportaciones de materias primas de Brasil a comienzos de la década de 1970, pero menos de 6% hacia fines de la década de 2000, y cayó del primer al quinto puesto en las exportaciones de materias primas del país. Por ende, el efecto en el ingreso neto que experimenta Brasil hoy ante un aumento del precio internacional del café es mucho menor que en la década de 1970. Análogamente, de las tres materias primas que representaban el 70% de las exportaciones de Argentina en 1970–72, ninguna se ubica entre las tres principales exportaciones de materias primas en 2010–12. En vista de estas transformaciones, los ponderadores utilizados en nuestro IPMP no son fijos sino que varían en el tiempo. A su vez, los ponderadores están basados en promedios móviles de tres años de los valores comercializados (para suavizar las fluctuaciones) y rezagados un año (de modo que las variaciones del índice de precios reflejen variaciones de los precios de las materias primas, y no cambios endógenos de los volúmenes).

Teniendo en cuenta estos factores, la variación anual del IPMP del país i en el período t está dada por:

Δ Δlog( ,, , , ,NCPI)i t j ti

J

i j tP==∑

1

τ (3.1)

donde Pj t, es el logaritmo del precio relativo de la materia prima j en el momento t (en dólares de EE.UU. y dividido por el índice de valor unitario de las exportaciones de manufacturas elaborado por el FMI)8, y Δ denota primeras diferencias9. El peso del precio de cada materia prima j en el período t para el país i ( ), ,τ i j t está dado por:

τ i j ti j t i j t

j

J

i j ti j tj

J

x m

x m, ,

, , , ,

, ,, ,

,=−

+

− −

= −−=∑ ∑

1 1

1 111

(3.2)

donde xi,j,t–1 (mi,j,t–1) denota el valor promedio de las exportaciones (importaciones) de la materia prima j por país i entre t – 1 y t – 3 (en dólares corrientes de EE.UU.)10, 11.

8Es normal que los estudios utilicen un índice de precios del comercio internacional de manufacturas como deflactor (Deaton y Miller, 1996; Erten y Ocampo, 2013b). Se prefiere esta alternativa al uso de índices de precios al consumidor de economías grandes, ya que estos incluyen también bienes no tran-sables, lo cual puede distorsionar las tendencias de precios. 9Utilizamos precios internacionales tomados de la base de datos International Financial Statistics del FMI correspondientes a 33 materias primas, con datos desde 1970. Para más detalles, véanse las fuentes de datos en el anexo 3.1.10Utilizamos valores de exportaciones e importaciones a nivel de país de la base de datos Comtrade de la ONU. Por lo general, suele haber más de una Clasificación Uniforme para el Comercio Internacional relacionada con el precio de cada materia prima. Por ejemplo, el precio del petróleo está relacionado no solo con “petróleo crudo” sino también con “petróleo, parcialmente refinado (incluyendo crudos pesados)” y otras categorías parecidas. 11El capítulo utiliza dos variaciones del IPMP que difieren en la especificación de las ponderaciones de la ecuación (3.2). En el índice basado en las exportaciones del gráfico 3.3, se utiliza τ i j t

xi j t i j tj

Jx x, , , , , ,= − −=∑1 11



El boom de las materias primas de mediados de la década de 2000

La tasa de crecimiento promedio anual del IPMP de los 12 principales países exportadores de materias primas de ALC entró en terreno positivo en 2003, alcanzó dos dígitos en 2004 y se mantuvo positiva y elevada hasta 2011, con la excepción de 200912. Los aumentos sostenidos de los IPMP durante estos años también se destacan en términos históricos (gráfico 3.4). Por ende, nos referimos aquí a 2003–11 como un período de “auge de las materias primas” en ALC.

Durante el reciente auge de los precios de las materias primas, los IPMP de la región aumentaron en promedio 5½% por año (gráfico 3.5). Este aumento es parecido al registrado por países exportadores de materias primas de otras regio-nes, como Australia e Indonesia. Pero existen importantes diferencias entre países. Por ejemplo, Uruguay no experimentó un aumento del IPMP durante este período. Otros países que también exportan principalmente materias primas ali-menticias, como Honduras y Paraguay, experimentaron una tasa de crecimiento del IPMP inferior al promedio, en el entorno de 3½ a 4%. Por otra parte, Bolivia, Ecuador, Colombia y Chile experimentaron un crecimiento promedio anual del IPMP de más de 6% y, en el caso de Venezuela, de 11% por año (similar al caso de productores puros de petróleo fuera de la región).

El auge de los precios de las materias primas de la última década está considerado como un fenómeno sin precedentes por su magnitud y su duración (Erten y Ocampo, 2013b). Pero, ¿fue también un fenómeno sin precedentes desde el punto de vista de los exportadores de materias primas de ALC? Si se compara la tasa de crecimiento promedio del IPMP correspondiente a 2003–11 (5½% por año) con el promedio a largo plazo (–1,4% en 1970–2002), parecería ser así (gráfico 3.4). Otra manera de responder a esa pregunta es comparando el aumento de los IPMP durante 2003–11 con períodos de igual duración desde 197013. El panel de la izquierda del gráfico 3.6 muestra la distribución de las tasas de crecimiento prome-dio del IPMP de estos exportadores de materias primas durante períodos móviles de nueve años. En todos los casos, excepto el de Uruguay, la tasa de crecimiento anual promedio del IPMP durante el boom reciente supera el octavo decil de la distribu-ción. En muchos casos, el aumento promedio del IPMP durante 2003–11 incluso alcanzó o rozó el máximo de la muestra. Por el contrario, los niveles promedio del IPMP observados durante la última década no se destacan en términos históricos,

Las ponderaciones de la serie ajustada del IPMP utilizadas en los diagramas de dispersión del gráfico 3.8 están dadas por ʹ = −( )− − −τ i j t i j t i j t i tx m, . , , , , ,_ ,1 1 1GDP USD donde GDP_USDi,t−1 denota el valor reza-gado del PIB en dólares de EE.UU. Este índice ajustado es parecido al índice de “términos de intercambio de materias primas” que emplean ciertos estudios, como Spatafora y Tytell (2009).12A los efectos de este capítulo, los exportadores de materias primas son los países cuyo ratio promedio de exportaciones de materias primas a exportaciones totales durante 2000–12 es más alto que para el promedio de una muestra de 169 países.13Este capítulo no pretende identificar las fechas, la duración o la magnitud de los distintos súper ciclos de las materias primas para las economías de ALC. Al respecto, véanse los análisis recientes de los ciclos de precios de las materias primas en Erten y Ocampo (2013b) y Jacks (2013).


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1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Promedio1970–2002: −1,4%

Promedio 2003–11: +5,5%

Gráfico 3.4 Índices de precios netos de las materias primas de exportadores de materias primas de América Latina y el Caribe, 1970–2013 (aumento anual promedio del IPMP en los países de ALC; porcentaje)

Fuentes: Naciones Unidas, base de datos Comtrade; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); Banco Mundial, Monitor económico mundial, y cálculos del autor.Nota: Promedio simple de las tasas de aumento anual de los índices de precios netos de las materias primas (IPMP) de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Honduras, Paraguay, Perú, Trinidad y Tabago, Uruguay y Venezuela.

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Gráfico 3.5 Aumento de los precios de las materias primas, 2003–11 (aumento anual promedio del índice de precios neto de las materias primas; porcentaje)

Fuentes: Naciones Unidas, base de datos Comtrade; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); Banco Mundial, Monitor económico mundial, y cálculos del autor.



excepto en el caso de Chile y Venezuela (gráfico 3.6, panel derecho). De hecho, en algunos países (como Honduras y Uruguay), el nivel promedio del IPMP durante 2003–11 se ubica cerca del mínimo de la muestra14.

¿Se acabó el boom de las materias primas para América Latina y el Caribe?

Los precios de las materias primas parecen haber dejado atrás la cima del “súper ciclo” actual (gráfico 3.2). Los precios nominales de los combustibles tocaron máximos a mediados de 2008, en tanto que los precios de los metales, los alimen-tos y las materias primas agrícolas lo hicieron en el primer semestre de 2011. De hecho, en el último trimestre de 2013, 46 de 51 precios internacionales de las materias primas estaban más de 10% por debajo de los valores máximos alcanza-dos entre 2000 y 2013, y 8 de ellos habían retrocedido más de 50% respecto de esos máximos.

De cara al futuro, la mayoría de las proyecciones sugieren que los precios inter-nacionales de las materias primas se debilitarían algo a mediano plazo. Por ejemplo, los precios de futuros sobre materias primas vigentes a fines de febrero de 2014 sugerían que los precios de los combustibles, los alimentos y los metales en 2019 serían un 15%, 12% y 6% más bajos, respectivamente, que en 2013, aunque todavía serían 30%, 23% y 17% más altos que el nivel promedio de 2003–11.

14El gráfico A3.1 del anexo 3.1 muestra la serie temporal del IPMP correspondiente a los países expor-tadores de materias primas de ALC desde 1970. El gráfico A3.2 muestra los IPMP de los exportadores de materias primas de otras regiones, así como la serie temporal de los precios (reales) del petróleo.

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Promedio de las tasas de aumento delos índices de precios netos de lasmaterias primas en períodos móvilesde nueve años; porcentaje

Promedio de los niveles de los índices de precios netos de las materias primas en períodos móviles de nueve años; índice de 2012 = 100

Gráfico 3.6 Aumento y nivel de los precios de las materias primas, 1970–2013

Fuentes: Naciones Unidas, base de datos Comtrade; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); Banco Mundial, Monitor económico mundial, y cálculos del autor.Nota: Las líneas negras denotan el rango de los promedios móviles de nueve años del nivel y las tasas de aumento anual de los índices de precios netos de las materias primas; el rectángulo denota del segundo al octavo decil de la distribución; el marcado denota los valores promedio registrados en 2003–11.


Gruss 53

¿Qué implica este panorama general de precios para los exportadores de mate-rias primas de ALC? El gráfico 3.7 muestra las tasas de crecimiento promedio del IPMP proyectadas a mediano plazo, en base a los actuales precios de los futuros sobre materias primas15. Las perspectivas en base a precios de mercado para 2014–19 sugieren una reducción drástica de las tasas de crecimiento de los IPMP a lo largo y a lo ancho de ALC, con una tasa de crecimiento anual (promediada a lo largo del tiempo y entre los países) de alrededor de 6½ puntos porcentuales menos que durante el período de auge, y de hecho negativa para la mayoría de los países.

No obstante y de acuerdo con los precios de los futuros sobre materias primas, los niveles promedios de los IPMP durante 2014–19 seguirían siendo alrededor de 13% mayores que durante los años de auge (gráfico 3.7). Aun para fines del horizonte de proyección, en 2019, los IPMP proyectados de los países de ALC son, en promedio, alrededor de 10% más altos que el promedio de 2003–11, y más de 30% más altos que en la década de 1990.

15Utilizamos los precios de los futuros sobre materias primas vigentes al 28 de febrero de 2014 para construir los IPMP proyectados. En cuanto al precio del aceite de coco, el único precio internacional de las 33 materias primas consideradas para el cual no existen datos de futuros, asumimos que el mismo se mantendría constante al precio promedio de 2013. De todos modos, representa un porcen-taje muy bajo de las exportaciones de materias primas de los países de ALC incluidos en la muestra (y en todos los casos menos de 0,1%).

−10

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Aumento de los IPMP, 2003–11Aumento proyectado de los IPMP, 2014–19Diferencia de los niveles de IPMP1 (esc. der.)

Gráfico 3.7 Perspectivas de los precios de las materias primas, 2014–19 (aumento anual promedio del índice de precios neto de las materias primas; porcentaje)

Fuentes: Naciones Unidas, base de datos Comtrade; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); Banco Mundial, Monitor económico mundial, y cálculos del autor.Nota: Los índices de precios netos de las materias primas (IPMP) de 2014–19 se construyen a partir de los precios de los futuros sobre materias primas vigentes a fines de febrero de 2014.1Diferencia porcentual entre los niveles promedio de los IPMP en 2014–19 y en 2003–11.



Las proyecciones de precios de las materias primas están sujetas a un alto grado de incertidumbre, y a menudo se ha puesto en tela de juicio la capacidad de los futuros para pronosticar los precios al contado de las materias primas16. Aun así, si se toma como referencia estas proyecciones basadas en precios de mercado, la cuestión en lo que refiere al impulso al crecimiento económico parece reducirse a qué efecto predominará: ¿Será el potencial efecto positivo debido a que los niveles de precios de las materias primas son aún relativamente elevados, o el efecto nega-tivo asociado a la fuerte desaceleración del crecimiento de los precios? En las siguientes secciones se aborda esta pregunta.

EL CRECIMIENTO DE AMÉRICA LATINA Y EL CARIBE DESPUÉS DEL BOOM DE LAS MATERIAS PRIMASAntes de examinar los datos, sería útil repasar brevemente los posibles vínculos entre los precios de las materias primas y el crecimiento económico. Tomemos el caso de un país exportador de materias primas que está creciendo a su tasa en estado esta-cionario cuando repentinamente enfrenta un shock positivo de los precios de las materias primas que se espera sea persistente. El aumento del ingreso resultante de la mejora de los términos de intercambio estimularía la demanda de bienes de con-sumo, impulsando el crecimiento del producto interno (y de las importaciones). Este impulso cíclico positivo se vería reforzado por el aumento de la inversión en el sector de las materias primas en respuesta al aumento de la rentabilidad, así como en los sectores que enfrentan mayor demanda por parte de los sectores primarios (por ejemplo, transporte, logística, etc.). Este aumento de la inversión, a su vez, expandiría la capacidad productiva de la economía. Por ello, tanto el producto potencial como el efectivo crecerían más rápido que si el shock de los precios de las materias primas no hubiera ocurrido.

Este efecto, sin embargo, sería pasajero. Una vez que la inversión y el consumo se adaptan a las nuevas perspectivas de los precios de las materias primas tras el shock de precios, el crecimiento del producto retoma el nivel previo al shock, a menos que la nueva inversión conduzca a un aumento permanentemente mayor de la producti-vidad. Naturalmente, en la práctica la distinción entre el período en el que se pro-duce el shock y el período siguiente puede ser difusa (debido, por ejemplo, a los plazos de gestación de la inversión). A su vez, otros aspectos pueden influenciar la dinámica de las respuestas (por ejemplo, una intensificación de las entradas de capi-tal a raíz del shock de los precios de las materias primas, una apreciación del tipo de cambio real, diferentes respuestas de política frente a estos fenómenos, etc.). Pero el mecanismo esbozado aquí sugeriría que la transición de un período de alza constante de los precios de las materias primas a un período de precios altos pero estables trae-ría aparejada una desaceleración del ritmo de crecimiento del producto.

16Sin embargo, muchos estudios han determinado que los precios de los futuros pueden ser una guía razonable para pronosticar los precios de las materias primas. Véanse, por ejemplo, Chinn y Coibion (2010), Reichsfeld y Roache (2011) y Reeve y Vigfusson (2011).


Gruss 55

¿Qué dice la evidencia empírica acerca del vínculo entre los precios de las mate-rias primas y el crecimiento económico en ALC? Antes de pasar a un marco más formal, se presenta evidencia simple para una muestra de exportadores de materias primas de la región en base a correlaciones bivariadas incondicionales entre los niveles de los IPMP y las tasas de crecimiento de los IPMP, por un lado, y el creci-miento del producto por el otro. Los datos del panel izquierdo del gráfico 3.8 no muestran una relación significativa entre los niveles de los IPMP y el crecimiento del producto en ALC, al menos desde la década de 1970. Por el contrario, el panel derecho sugiere que puede haber existido una relación positiva entre el aumento de los IPMP y el crecimiento del producto en estos países. Esa relación no desaparece si se focaliza en el período desde mediados de la década de 1990, cuando muchos países de ALC comenzaron a fortalecer sus marcos de política económica (se podría esperar que el fortalecimiento de los marcos de política hubiese atenuado el vínculo entre los ciclos de precios de las materias primas y la actividad económica). De hecho, la relación es ligeramente más fuerte desde mediados de la década de 1990.

Esta evidencia constituye un indicio prima facie de que la desaceleración de los precios de las materias primas desde 2011 podría estar asociada a un menor creci-miento de ALC en los próximos años, aun si los precios se mantuvieran relativa-mente altos. Pero este análisis simple no controla otros factores que pueden haber influido en el crecimiento del producto (como cambios en la demanda de los socios comerciales, variaciones del financiamiento externo, etc.). Además, aun si acepta-mos la conclusión de que la estabilización de los precios de las materias primas podría quitarle ímpetu al crecimiento de la región, la pregunta clave pasa a ser: ¿qué tanto menos crecería? En las secciones siguientes se utiliza un marco multivariado para examinar las relaciones subyacentes y obtener predicciones cuantitativas de crecimiento para escenarios concretos de precios de las materias primas.

y = 0,02x − 0,09R2 = 0,00

−15

−10

−5

0

5

10

15

−15 −5 5 15

Aum

ento

del

PIB

Nivel de los IPMP

y = 0,59x − 0,26R2 = 0,10

y = 1,19x − 0,08R2 = 0,21

−15

−10

−5

0

5

10

15

−10 −5 0 5 10

Aum

ento

del

PIB

Aumento de los IPMP

Pre-1995Post-1995

Gráfico 3.8 América Latina y el Caribe: Precios de las materias primas y aumento del PIB (desviación respecto del promedio de la muestra; porcentaje)

Fuentes: Naciones Unidas, base de datos Comtrade; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); Banco Mundial, Monitor económico mundial, y cálculos del autor.Nota: Las tasas de aumento de los índices de precios netos de las materias primas (IPMP), los niveles de los IPMP y las tasas de aumento del PIB corresponden a promedios trienales y se presentan como desviaciones respecto de los pro-medios de la muestra específica de cada país. Los IPMP se ajustan en función de la proporción del comercio internacio-nal de materias primas dentro del PIB para identificar el impacto económico efectivo de los precios de las materias pri-mas en el producto en una comparación multinacional (véase la nota de pie de página 11).



Un modelo global de vectores autorregresivos para los precios de las materias primas y crecimiento del producto

El análisis multivariado de las relaciones entre los precios de las materias primas y el crecimiento del producto se basa en una variante del modelo GVAR pro-puesto por Pesaran, Schuermann y Weiner (2004), y perfeccionado por Dees et al. (2007). La modelización del GVAR comprende básicamente dos etapas. En la primera, cada país o región se modela como una economía pequeña y abierta mediante la estimación de un modelo de vectores autorregresivos ampliado (VARX*), en el cual las variables internas están relacionadas con variables exter-nas específicas por país (construidas como los promedios transversales de las variables internas de las otras economías) y variables globales (las dos últimas se suponen débilmente exógenas en esta etapa). En una segunda etapa, los modelos específicos por país estimados se combinan en un modelo global y se vinculan de manera congruente usando una matriz de vínculos predeterminados (es decir, no estimados).

Dado que el principal objetivo consiste en generar proyecciones fuera de la muestra, condicionadas por sendas específicas para los precios de las materias pri-mas, este marco ofrece numerosas ventajas. Primero, los modelos individuales a nivel de país permiten la posibilidad de cointegración y, por lo tanto, capturar relaciones a largo plazo entre variables internas, y entre variables internas y externas (incluidas las variables de precios de las materias primas). Esto permite captar los efectos sobre el crecimiento del producto de tanto los niveles de precios de las materias primas, así como los del ritmo de crecimiento de dichos precios, lo cual es particularmente relevante dadas las perspectivas para los precios de las materias primas. Al mismo tiempo, al modelar estas relaciones a nivel de país, el modelo puede dar cabida a diferencias idiosincráticas entre países, por ejemplo, en lo que tiene que ver con la estructura del sector de las materias primas (propiedad privada versus pública, accionistas nacionales versus extranjeros, etc.).

Segundo, la combinación de los distintos modelos individuales en un modelo global asegura que se tengan en cuenta las interdependencias clave entre países (producto de enfrentar factores comunes, observados y no observados, y también derivadas de efectos de derrame de medidas de política o de índole comercial) así como las dinámicas de equilibrio general. Esto implica, en particular, que las pro-yecciones de las variables internas y externas se determinan en forma simultánea. De esta manera, las proyecciones para un país dado tienen en cuenta no solo los efectos directos asociados con un determinado escenario de los precios de las mate-rias primas (a través de lo que esto implica en materia de términos de intercambio), sino también los efectos indirectos de lo que ese escenario implica para el creci-miento del producto de las otras economías, los tipos de cambio, los flujos de capital hacia la región, etc.

Especificación del modeloLa versión del modelo GVAR utilizada aquí comprende 30 economías, 5 de las cuales (Alemania, España, Francia, Italia y el Reino Unido) están incluidas como un


Gruss 57

solo grupo17. Las otras 25 economías incluyen 13 países de ALC, con los 12 prin-cipales exportadores de materias primas (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Honduras, Paraguay, Perú, Trinidad y Tabago, Uruguay y Venezuela) y México; otros exportadores de materias primas de fuera de la región (Arabia Saudita, Australia, Indonesia, Irán, Nigeria, Noruega y Qatar), y otras economías grandes (Canadá, China, Estados Unidos, India y Japón). En conjunto, estas eco-nomías representan más de 80% del PIB mundial.

A los efectos de abarcar la mayor cantidad posible de ciclos de materias primas, se estima el modelo con datos anuales de 1970 a 2013. Esto, sin embargo, condi-ciona la disponibilidad de datos y limita el número de observaciones, por lo cual es necesario mantener los modelos individuales lo más parsimoniosos posible. Todos los modelos incluyen el PIB real (yit), que es el principal objeto de interés en los ejercicios de proyección. El grado en que un shock del ingreso causado por el enca-recimiento de las materias primas influiría en el producto interno dependerá, entre otras cosas, de la medida en que la bonanza se utilice para acumular activos externos o reducir la deuda externa. También dependerá de cómo se ajusten los precios rela-tivos ante el shock de los precios de las materias primas. Teniendo esto en cuenta, los modelos individuales también incluyen el ratio de cuenta corriente a PIB ten-dencial (cait), como proxy de las variaciones de los activos externos netos excluidos los efectos de valoración, y el tipo de cambio real, definido como el tipo de cambio nominal en términos de dólares de EE.UU. deflactado por los precios internos al consumidor (eit – pit, como en Pesaran, Schuermann y Weiner, 2004, y Dees et al., 2007)18. (Véanse en el cuadro 3.1 un resumen de las especificaciones del modelo, y en el anexo 3.1, las fuentes de datos).

Todos los modelos individuales incluyen el PIB real externo como variable externa específica por país ( )*yit . Como es común en literatura que utiliza modelos GVAR, el conjunto de tipos de cambio reales constituye un sistema cerrado y, por ende, esta variable se incluye como una variable externa específica por país en el modelo de Estados Unidos pero como una variable endógena en todos los demás modelos individuales (Pesaran, Schuermann y Weiner, 2004).

Las ponderaciones utilizadas para construir las variables externas específicas de cada país ( )*yit se derivan en base a datos de comercio bilateral. Dado que los víncu-los comerciales han variado considerablemente a lo largo del período de la muestra, se utilizan promedios móviles de tres años de los flujos comerciales para calcular estas ponderaciones19. Las ponderaciones empleadas para vincular los modelos indi-viduales dentro del modelo GVAR están basadas en flujos comerciales sobre el final de la muestra (valores promedios del período 2010–12).

17Véanse más detalles en Gruss (2014). Una descripción completa de los modelos GVAR puede encon-trarse en Pesaran, Schuermann y Weiner (2004), Dees et al. (2007) y Garrat et al. (2006). 18El ratio de cuenta corriente se define en relación al PIB tendencial (expresado en dólares de EE.UU.), en lugar del PIB efectivo, para evitar que los movimientos contemporáneos del PIB contaminen el indicador.19Por ejemplo, la participación de China en el comercio internacional del exportador de materias primas promedio de ALC aumentó de menos de 1% en 1970 a 14,7% en 2012 (considerando el comercio de bienes entre las 30 economías incluidas en el modelo).



La mayoría de los estudios con modelos GVAR incluyen solo una variable mun-dial, típicamente el precio del petróleo20. Dado que el foco de este análisis es captar el impulso que le proporcionan al crecimiento los ciclos de precios de las materias primas, el modelo utilizado aquí se amplía significativamente en esa dimensión, incluyendo 14 variables globales construidas a partir de los precios internaciones de un conjunto de 33 materias primas. Más precisamente, incluimos el índice de precios de las materias primas específico por país descrito anteriormente (NCPIit) como variable global en los modelos de países exportadores de materias primas no puramente petroleros (Argentina, Australia, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Honduras, Indonesia, Perú, Paraguay, Trinidad y Tabago y Uruguay)21. Los modelos de los países puramente exportadores de petróleo (Arabia Saudita, Irán, Nigeria, Noruega, Qatar y Venezuela) y los de aquellos que no exportan mate-rias primas (todos los demás países del modelo) incluyen los precios reales del petróleo (poilt) como variable global.

En última instancia, todas las variables son endógenas en el modelo mundial. Lo que se estila en la literatura es modelar la variable global (por ejemplo, los precios del petróleo) como endógena en el modelo de Estados Unidos22. En el caso de este modelo, en cambio, no es posible incluir las 14 variables globales en el modelo de Estados Unidos, en primer lugar por limitaciones en cuanto al número de observa-ciones. Pero además, si bien Estados Unidos es un gran consumidor de petróleo, no es el principal consumidor de muchas de las otras 32 materias primas empleadas en

20Por ejemplo, Pesaran, Schuermann y Weiner (2004), Dees et al. (2007), y Cesa-Bianchi et al. (2011) incluyen solo una variable global, el precio del petróleo, que modelan como endógena en el modelo de Estados Unidos. Cashin et al. (2014) añaden la cantidad de petróleo producido a nivel mundial, que modelan como endógena en el grupo de países del Consejo de Cooperación del Golfo. 21Otra opción es usar directamente los precios internacionales de las distintas materias primas. Pero eso tiene al menos dos inconvenientes. Primero, directamente no es viable (sería imposible incluir 33 varia-bles mundiales en cada modelo individual). Pero además presumiría implícitamente que la canasta de materias primas que negocia cada país se mantiene constante a lo largo del tiempo.22Una excepción es el modelo GVAR en Gauvin y Rebillard (2014), en el cual los precios de los metales y del petróleo no son endógenos al modelo de Estados Unidos ni al de ningún otro país, sino que se incluyen en dos modelos auxiliares.

CUADRO 3.1

Especificación de los modelos VARX* de cada país

Modelos para los exportadores de materias primas

(excluidos los productores de petróleo puros)

Modelos para los productores de petróleo puros y los exportadores

de productos que no son materias primas Modelo de Estados Unidos

Nacionales Extranjeros Nacionales Extranjeros Nacionales Extranjeros

yit y*it yit y*

it yit y*it

eit – pit – eit – pit – – e*USt – p*

USt

cait – cait – cait –– NCPIit – – – –– – – poilt – poilt

Fuente: Estimaciones del autor.


Gruss 59

la construcción de los IPMP (y, de hecho, es el mayor exportador mundial de algu-nas, como el maíz y el trigo). Por ende, en esta aplicación las variables globales se modelan en tres modelos VARX* auxiliares (denominados modelo A, B y C en el cuadro 3.2)23. Las variables “internas” de estos modelos incluyen las 13 series de IPMP y la serie del precio (real) del petróleo (este último en el modelo A). En cuanto a las variables externas, estos modelos incluyen el PIB real de todas las eco-nomías del GVAR ponderado por su peso en el comercio internacional (y*

At, que es igual para los tres modelos adicionales) y el precio real del petróleo (poilt) en dos de los tres modelos auxiliares (modelos B y C).

El número de rezago pi y qi de los distintos modelos VARX* se seleccionaron en base al criterio bayesiano de Schwartz. Todos los modelos resultaron ser (2,1) o (1,1). Para determinar el número de relaciones de cointegración, se utilizaron primero los estadísticos de máximo valor propio y de la traza de Johansen, pero el número de relaciones luego se redujo en varios modelos de modo de asegurar la estabilidad del GVAR (en forma similar a Dees et al., 2007 y Cesa-Bianchi et al., 2011). La especificación final incluye solo una relación de cointegración en cada modelo.

En general, y a pesar de las limitaciones en términos de data dada la amplitud de la muestra, las pruebas de especificación sugieren que los supuestos realizados para especificar el modelo GVAR son válidos24. Por ejemplo, el supuesto de exo-geneidad débil solo puede rechazarse para el caso de una de las 58 variables exter-nas específicas por país y globales (y esto podría ser fortuito, ya que cabría esperar que más o menos tres pruebas fracasaran usando un nivel de significancia de 5%, aun si las hipótesis fueran válidas en todos los casos). Además, el supuesto de exogeneidad débil no se puede rechazar para ninguno de los IPMP, ni para las variables externas específicas de los modelos de economías grandes como Estados Unidos o China.

23Los IPMP se agruparon en tres modelos de acuerdo con similitudes en las canastas de materias primas comercializadas por los distintos países (según si, a groso modo, se especializan en materias primas vin-culadas a la energía, los metales o los alimentos). 24Véanse los detalles de las pruebas de especificación del modelo en Gruss (2014).

CUADRO 3.2

Especificación de los modelos VARX* para los precios de las materias primas

Modelo A Modelo B Modelo C

Nacionales Extranjeros Nacionales Extranjeros Nacionales Extranjeros

IPMPBOL,t IPMPAUS,t IPMPARG,t

IPMPCOL,t IPMPBRA,t IPMPHND,t

IPMPECU,t IPMPCHL,t IPMPPRY,t

IPMPIDN,t IPMPPER,t IPMPURY,t

IPMPTTO,t

poilt poilt poilt

y*At y*

At y*At

Fuente: Estimaciones del autor.



Evaluación de la bondad de ajuste del modeloPara hacerse una idea de cuán adecuado es el modelo a los efectos de obtener proyec-ciones de crecimiento fuera de la muestra bajo distintos escenarios de precios de las materias primas, comparamos las proyecciones del FMI en Perspectivas de la econo-mía mundial (informe WEO, por sus siglas en inglés) con las proyecciones incondi-cionales fuera de la muestra del modelo en términos del crecimiento del producto.

Para ello, primero calculamos el error cuadrático medio entre la proyección incondicional del modelo para cada país y horizonte de proyección, de uno a seis años, y la correspondiente proyección del informe WEO para las seis ediciones de primavera entre 2003 y 2008. El conjunto de las diferencias entre el modelo y las proyecciones del informe WEO se calculó de la siguiente manera. Primero, se estimó el modelo con datos hasta 2002 y sus previsiones incondicionales de creci-miento del producto de cada país de 2003 a 2008 se compararon con las proyec-ciones de crecimiento de la edición de abril de 2003 del informe WEO para esos años. Acto seguido, se estimó el modelo con datos hasta 2003 y las previsiones de crecimiento del producto se compararon con las proyecciones del informe WEO de abril de 2004 para 2004 a 2009. El proceso se repitió para todas las demás ediciones de primavera del informe WEO, hasta abril de 2008. El error cuadrático medio teniendo en cuenta todos los países, horizontes de previsión y ediciones fue 2,9%, una cifra razonablemente pequeña, especialmente teniendo en cuenta que estamos trabajando con horizontes de previsión de hasta seis años.

Segundo, calculamos el error cuadrático medio con respecto al crecimiento del producto efectivamente observado, tanto para el modelo como para las proyeccio-nes del informe WEO. Como era de esperar, el error cuadrático medio de las proyecciones del informe WEO fue menor que el del modelo, pero solo 0,8 puntos porcentuales. Nuevamente, esta diferencia es bastante pequeña dada la simplicidad de los modelos individuales que sirven de base.

Resultados del modelo global de vectores autorregresivos

Esta sección presenta los resultados de los dos principales ejercicios realizados con el modelo GVAR: obtención de previsiones condicionales de crecimiento del producto a mediano plazo para los exportadores de materias primas de ALC, y simulación de la respuesta de los precios de las materias primas y el crecimiento del PIB de ALC ante un shock del PIB de China25.

Escenarios para las proyecciones condicionales de crecimiento El modelo se utiliza para generar previsiones del crecimiento del producto en 2014–19 condicionadas a trayectorias de precios del petróleo y de los IPMP espe-cíficos por país26. Estas trayectorias, a su vez, corresponden a tres escenarios

25 Para los efectos de las aplicaciones de este capítulo, el modelo GVAR se estima usando los códigos de Smith y Galesi (2011).26Para calcular las previsiones condicionales del producto bajo distintas trayectorias futuras de un conjunto de variables endógenas en el modelo (los IPMP y el precio del petróleo), se utiliza el filtro de Kalman que propone Camba-Mendez (2012).


Gruss 61

alternativos para los precios de cada una de las 33 materias primas consideradas. El primer escenario (denominado precios estables) asume que los precios de las materias primas en dólares corrientes de EE.UU. se mantendrán constantes en 2014–19 en los niveles promedio observados en 2013. Este escenario, aunque simple, es un punto de referencia clave que pretende evaluar qué ocurriría con el crecimiento económico de ALC si los precios de las materias primas se mantuvie-ran elevados, pero ya no crecieran como lo hicieron durante el boom.

Sin embargo, aun si se considera probable que los precios se mantengan esta-bles, asumir precios constantes para cada materia prima podría ser algo extremo en la medida que ignore información existente sobre los diferentes mercados de mate-rias primas. En particular, se podría estar ignorando variaciones de precios relativos plausibles a mediano plazo relacionadas con aspectos ya conocidos (por ejemplo, la maduración de proyectos de inversión que incrementarían la oferta de ciertas materias primas). Para tener esto en cuenta, el segundo escenario (denominado futuros) supone que los precios al contado de las distintas materias primas evolu-cionan en línea con los precios de mercado de los futuros sobre materias primas (vigentes a fines de febrero de 2014)27. Como muestra el gráfico 3.1, los futuros sobre materias primas sugieren que los precios al contado de los principales agre-gados de materias primas se mantendrán estables o retrocederán moderadamente en los próximos años.

El tercer y último escenario (denominado adverso) mantiene las variaciones rela-tivas de precios que implica el escenario basado en los futuros pero asume un menor crecimiento de los precios, de modo que hacia el final del horizonte de proyección (2019) cada uno de ellos es 10% menor que bajo el escenario de futuros.

El gráfico 3.9 muestra la tasa media de crecimiento de los IPMP de cada país y el precio (real) del petróleo que suponen los tres escenarios alternativos de pre-cios de las materias primas. También muestra las tasas de crecimiento promedio en 2003–11 y, a título de referencia, las proyecciones incondicionales del modelo para los distintos IPMP en 2014–19. En la mayoría de los casos las proyecciones incondicionales sugieren que los IPMP se mantendrían relativamente estables a mediano plazo y, en todos los casos excepto el de Uruguay, experimentarían una drástica desaceleración en comparación con respecto al período de auge.

Resultados de las proyecciones condicionales de crecimiento ¿Qué implicarían estos escenarios de precios de las materias primas para el creci-miento económico de los exportadores de materias primas de ALC? El principal resultado de las proyecciones condicionales es que aun si los precios de las materias primas se mantuvieran estables a los niveles relativamente elevados que alcanzaron en 2013, como bajo el escenario de precios estables, el crecimiento del producto de los exportadores de materias primas de ALC sería sustancialmente más bajo que en

27Aunque este escenario basado en precios de mercado podría considerarse un escenario neutro, se ha argumentado que el uso de futuros para pronosticar precios al contado puede implicar un sesgo a la baja. Véase la sección especial sobre los pronósticos de precios de las materias primas en la edición de abril de 2014 del informe WEO (FMI, 2014).



los años recientes. En promedio, el crecimiento del producto sería unos 0,8 puntos porcentuales más bajo que en 2012–13 y 1,8 puntos porcentuales más bajo que durante el auge de las materias primas (gráfico 3.10).

Los resultados sugieren que la desaceleración sería bastante generalizada (gráfico 3.11). En todos los países excepto Paraguay, el crecimiento promedio proyectado para 2014–19 es menor que en 2003–1128. La desaceleración proyectada es parti-cularmente pronunciada en el caso de Trinidad y Tabago y, ligeramente en menor medida, en Argentina y Venezuela29. Excluidos estos cuatro casos, la desaceleración proyectada de los otros ocho países en el escenario de precios estables va de 0,8 puntos porcentuales en Chile a unos 2 puntos porcentuales en Perú. En los ocho casos, las proyecciones condicionales bajo el escenario de precios estables se ubican en un rango de más o menos ½ punto porcentual respecto de las proyecciones incondicionales del modelo (excepto en el caso de Uruguay, cuya proyección incon-dicional de crecimiento es 1,2 puntos porcentuales menor). Aunque la actividad en la región se enfrió considerablemente en 2012–13 en comparación con los años del boom, el modelo sugiere que el crecimiento promedio en 2014–19 sería aun menor en todos los países, con la excepción de Brasil y Paraguay.

28Esto refleja más que nada la dificultad de obtener un buen ajuste del modelo para Paraguay, ya que la ponderación del sector agrícola sigue siendo grande en esta economía y el PIB sufre fuertes fluctua-ciones debido a los shocks que las condiciones meteorológicas causan en la oferta.29En el caso de Argentina, los resultados podrían estar contaminados por las cuestiones de medición que rodean los datos oficiales del PIB. De hecho, según otras fuentes de datos, el crecimiento del PIB real ha sido significativamente inferior a los datos oficiales desde 2008 (Coremberg, 2014).

−6−4−202468

1012

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Precios estables Futuros Adverso Incondicional 2003–11

Gráfico 3.9 Aumento proyectado de los índices de precios netos de las materias primas y de los precios del petróleo en distintos escena-rios de precios, 2014–19 (tasa de aumento anual promedio; porcentaje)

Fuentes: Naciones Unidas, base de datos Comtrade; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); Banco Mundial, Monitor económico mundial, y cálculos del autor.Nota: “PETRÓLEO” corresponde a la variable de los precios reales del petróleo (poil) descrita en el texto.


Gruss 63

−1012345678

Arg

entin

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Bol

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2003–11 2012–13 2014–19, precios estables 2014–19, incondicional

Per

ú

Gráfico 3.11 Aumento proyectado del PIB, 2014–19 (tasa promedio de aumento anual; porcentaje)

Fuente: Cálculos del autor.

0

1

2

3

4

5

2003–11 2012–13 2014–19

Precios estables Futuros Adverso Incondicional

Gráfico 3.10 Aumento promedio proyectado del PIB en distintos escenarios de precios (tasa de aumento anual promedio; porcentaje)

Fuente: Cálculos del autor.Nota: Promedio simple de los 12 exportadores de materias primas más grandes de América Latina y el Caribe (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Honduras, Paraguay, Perú, Trinidad y Tabago, Uruguay y Venezuela).

En el escenario de futuros, el crecimiento del producto del exportador prome-dio de materias primas de ALC sería aproximadamente ¾ de punto porcentual más bajo que en el escenario de precios estables (gráfico 3.10). Si en cambio los precios de las materias primas evolucionaran como en el escenario adverso, el crecimiento sería aun otro ½ punto porcentual menor (con resultados por país que varían de –0,1 a –1,2%), lo cual resalta los riesgos a la baja.



Los resultados presentados en esta sección sugieren que el crecimiento del producto de los exportadores de materias primas de ALC durante los próximos años se vería más afectado por el menor crecimiento de los precios de las materias primas que por los niveles aún elevados de esos precios. Esto significa que aun si los precios de las materias primas no cayeran hacia sus tendencias de largo plazo en el futuro próximo, el fin del período de auge de estos precios probablemente implique una reducción significativa en el ritmo de crecimiento de la región30.

Estimando los efectos de una desaceleración del crecimiento del producto en ChinaLa demanda de China ha sido uno de los factores clave detrás del auge de los precios mundiales de las materias primas en los últimos años (Erten y Ocampo, 2013b) y, por lo tanto, del buen desempeño económico de muchos países de ALC en la década de 2000. Por ende, una pregunta clave es cuál podría ser el impacto en los precios de las materias primas —y, en términos más generales, en el creci-miento económico de los exportadores de materias primas de ALC— si la econo-mía de China se enfría más de lo que se prevé actualmente.

Esta sección presenta los resultados de simulaciones de los efectos de shocks del PIB de China en las series de IPMP y en el producto del exportador prome-dio de materias primas de ALC. Dada la dificultad de identificar los shocks estructurales en un modelo GVAR, y como es habitual en esa literatura, se repor-tan funciones de impulso-respuesta generalizadas (GIRF, por sus siglas en inglés; véase Pesaran y Shin, 1998)31.

El gráfico 3.12 muestra un resumen de los resultados de este ejercicio. Una dis-minución de 1% del PIB de China (con respecto a la tendencia) reduciría el IPMP promedio de los exportadores de materias primas de ALC en alrededor de 3% en el período del shock, con una caída de hasta 8% en algunos casos. Además, dos años después del shock el IPMP promedio todavía se mantendría más de 1½ puntos porcentuales por debajo de su tendencia32.

30Aunque nuestro análisis cuantitativo está basado en escenarios de precios muy específicos, en términos generales los resultados coinciden con Dehn (2000) y Collier y Goderis (2012), quienes encontraron que los auges de precios de las materias primas tienen efectos a corto plazo positivos en el crecimiento del producto, pero que o bien no tienen efectos a largo plazo o, en algunos casos, incluso tienen efectos negativos.31Con 91 variables en el modelo, una identificación exacta requeriría imponer un número increíble-mente elevado de restricciones, por lo que no se intenta identificar aquí la fuente última de la pertur-bación. El método GIRF muestra la influencia de los shocks de una variable (por ejemplo, el PIB de China) en las demás variables del sistema en forma inmediata y a lo largo del tiempo, independiente-mente de la fuente de la variación pero teniendo en cuenta la posibilidad de que los términos de error del GVAR estén contemporáneamente correlacionados. 32Aunque diferencias en cuanto a la construcción de las variables, las muestras, etc. dificultan una compa-ración directa con otros estudios, los resultados presentados aquí parecen ser cuantitativamente plausibles y en línea con estimaciones previas. Por ejemplo, según el informe del FMI sobre los efectos de derrame de China (FMI, 2011) un shock de la actividad real de China equivalente a 1% del PIB haría subir los precios de los metales (en dólares corrientes de EE.UU.) alrededor de 6% tras seis meses. En nuestro


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IPMP: Rango de respuestasIPMP: Respuesta promedio Respuesta promedio del PIB (esc. der.)

Gráfico 3.12 Respuesta de los índices de precios netos de las materias pri-mas y del PIB de países de América Latina y el Caribe frente a una disminución de 1% del PIB de China (en relación con la tendencia) (desviación porcentual respecto de la tendencia)

Fuente: Cálculos del autor.Nota: La zona sombreada muestra el rango de desviaciones respecto de la tendencia de los índices de precios netos de las materias primas (IPMP) de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Honduras, Paraguay, Perú, Trinidad y Tabago y Uruguay. La línea continua roja muestra el promedio simple de las respuestas de los IPMP de estos países. La línea azul de trazos corresponde al promedio simple de las desviaciones respecto de la tendencia del PIB de todos los exportadores de materias primas de ALC incluidos en el modelo (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Honduras, Paraguay, Perú, Trinidad y Tabago, Uruguay y Venezuela) y se mide por la escala derecha.

La importancia de China para los precios de las materias primas probable-mente refleje su alta (y creciente) participación en la demanda mundial, pero también el hecho de que su demanda interna es relativamente más intensa en materias primas33. Para intentar determinar si los efectos de un shock de China son diferentes de los efectos de un shock de la demanda mundial, el gráfico 3.13 compara el efecto que tendría en el IPMP una disminución de 1% del PIB de China (con respecto a la tendencia) con el de un shock equivalente en Estados Unidos34. Aunque un shock del producto estadounidense también produce un fuerte efecto en el IPMP promedio de la región, el efecto del shock de China es aproximadamente 50% mayor (a pesar de que la participación de China en el comercio agregado de las economías incluidas en el modelo es aproximadamente 30% menor que la de Estados Unidos).

modelo, un shock parecido causaría un aumento del índice de precios netos de las materias primas de los exportadores de metales, como Chile y Perú, de alrededor de 3,9% en el primer año después del shock. 33China consume aproximadamente el 20% de la producción mundial de energía no renovable, 23% de los principales cultivos agrícolas y 40% de los metales básicos (Roache, 2012).34La participación de China en el comercio internacional ha aumentado drásticamente en las últimas décadas. Tomando únicamente el comercio de bienes entre las 30 economías incluidas en nuestro modelo, China representaba alrededor de 1,5% del comercio global en 1990, pero 14,5% en 2010–12. La participación de Estados Unidos disminuyó de 23% a 21% en el mismo período.



Pasando a la respuesta del producto de las economías de ALC ante un shock del PIB de China, el modelo sugiere que el PIB del exportador promedio de materias primas de la región caería hasta ubicarse alrededor de ½ punto porcen-tual por debajo de su tendencia al cabo de tres años después del shock, y se man-tendría 0,3–0,4 puntos porcentuales por debajo de la tendencia incluso seis años después del shock. El gráfico 3.14 muestra la disminución acumulada del PIB con respecto a su tendencia, por país, al cabo de tres años. El modelo sugiere que la caída del PIB de Honduras y Perú se ubicaría por encima de la media y en torno a 0,9%. En el caso de Brasil, una economía mucho menos abierta, la respuesta sería más pequeña, alrededor de 0,1%.

En términos generales, los resultados de esta sección confirman que la desace-leración del crecimiento de China representa un riesgo a la baja crítico para los exportadores de materias primas de ALC, y que los precios de las materias primas jugarían un rol clave en la transmisión de ese shock a la región.

CONCLUSIÓNLos precios internacionales de las materias primas aumentaron vertiginosamente durante la década de 2000, impulsando el crecimiento económico de los países exportadores de materias primas del mundo entero. Pero tras tocar máximos alre-dedor de mediados de 2011, los precios han seguido una trayectoria ligeramente descendente, y la mayoría de las proyecciones sugieren que no es probable que retomen la tendencia alcista observada en la última década. Este capítulo utiliza

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Shock negativo de 1% del PIB de China

Shock negativo de 1% del PIB de EE.UU.

Gráfico 3.13 Respuesta del índice promedio de precios neto de las materias primas de los exportadores de materias primas de América Latina y el Caribe frente a una disminución de 1% del PIB de China y Estados Unidos (en relación con la tendencia) (desviación porcentual respecto de la tendencia)

Fuente: Cálculos del autor.Nota: Promedio de las desviaciones respecto de la tendencia de los índices de precios netos de las materias primas de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Honduras, Paraguay, Perú, Trinidad y Tabago y Uruguay.


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un modelo GVAR que incluye a los 12 principales exportadores de materias pri-mas de ALC y un amplio conjunto de índices de precios específicos por país para analizar cuáles podrían ser las implicaciones de este giro en el ciclo de precios de las materias primas para el crecimiento económico de la región. El modelo tam-bién se utiliza para analizar los efectos potenciales de un crecimiento económico de China más lento de lo previsto.

Los resultados sugieren que el fin del período de auge de los precios de las mate-rias primas le imprimirá un freno significativo al crecimiento del exportador prome-dio de materias primas de ALC. Aun en un contexto en que los precios de las materias primas se mantuviesen elevados pero dejasen de aumentar —lo cual pare-cería, ex ante, un escenario más bien favorable— estas economías crecerían signifi-cativamente menos que en la última década. Más precisamente, si los precios se mantuviesen estables en los niveles promedio de 2013, el crecimiento promedio anual del PIB a mediano plazo (2014–19) sería casi 1% más bajo que en 2012–13 y más de 1½ puntos porcentuales más bajo que en 2003–11. Si en cambio los pre-cios de las materias primas evolucionasen tal como lo sugerían los futuros sobre materias primas a comienzos de 2014, el crecimiento del producto sería en prome-dio ¾ de punto porcentual aún más bajo.

Los resultados también confirman que una desaceleración superior a la prevista del crecimiento económico de China representa un riesgo a la baja crítico para la región. Una disminución de 1% del PIB de China con respecto a su tendencia estaría vinculada a una caída del índice de precios promedio de las materias primas de ALC del orden de 3%, cayendo incluso 8% en algunos casos. Al mismo tiempo, el PIB del exportador promedio de materias primas de ALC caería hasta ubicarse alrededor de ½ punto porcentual por debajo de su tendencia alrededor de tres o cuatro años después del shock.

Gráfico 3.14 Respuesta del PIB de los países de América Latina y el Caribe frente a una disminución de 1% del PIB de China (en relación con la tendencia) (respuesta acumulativa después de tres años; porcentaje)

Fuente: Cálculos del autor.Nota: La línea roja denota el promedio simple de todos los países.

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Los resultados de este análisis están naturalmente sujetos a importantes salveda-des. En primer lugar, el modelo asume relaciones estables a lo largo del período 1970–2013 (incluyendo en lo que refiere a la respuesta de política frente a shocks externos), pero de hecho la mayoría de las economías de ALC sufrieron importantes transformaciones estructurales durante ese período. Además, muchas economías han reforzado significativamente sus marcos de política económica en los últimos tiempos (por ejemplo, permitiendo la flexibilización del tipo de cambio y redu-ciendo la prociclicalidad de la política fiscal). En segundo lugar, el modelo no tiene en cuenta cambios a futuro que ya son conocidos pero que aún no pueden ser captados fácilmente por las principales relaciones macroeconómicas (por ejemplo, planes relativos a reformas estructurales que incrementarían el producto potencial a futuro). En la medida en que estos cambios tengan un impacto directo en el creci-miento futuro, las proyecciones del modelo utilizado aquí probablemente acarreen un cierto sesgo a la baja.

A pesar de estas salvedades, los resultados del modelo tienen implicancias impor-tantes para la formulación de políticas de los exportadores de materias primas de ALC. Primero, la reciente desaceleración que vivieron muchas economías de ALC podría deberse, en gran medida, al hecho de que se ha dejado atrás la cima del “súper ciclo” de las materias primas. Si este es el caso, recurrir a políticas de estímulo de la demanda para mantener el crecimiento a las elevadas tasas de hace algunos años no sería pertinente y podría dar lugar a desequilibrios macroeconómicos problemáticos. En cambio, las políticas deberían centrarse en reformas estructurales para incremen-tar la productividad y el crecimiento del producto potencial. En segundo lugar, a fin de evitar las dinámicas de auge y depresión frecuentemente asociadas con los ciclos de las materias primas, estos países deberían intentar atenuar el vínculo entre los precios de las materias primas y la actividad económica. La política fiscal debe desempeñar un papel preponderante en este sentido, asegurando un equilibrio justo entre acumular reservas financieras y adelantar el gasto de capital necesario para elevar el crecimiento potencial. La adopción de un marco fiscal que considere explí-citamente los ingresos asociados a los recursos naturales, eventualmente incluyendo un fondo de estabilización, puede respaldar este esfuerzo. Un tipo de cambio más flexible, sobre la base de marcos monetarios y macroprudenciales creíbles, ofrece una protección adicional ante shocks de los términos de intercambio.


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ANEXO 3.1. FUENTES DE DATOSLa fuente del PIB real (yit) de las 30 economías es Penn World Table versión 8.0 (PIB a precios nacionales constantes de 2005, “q_gdp”). Los datos de crecimiento del PIB real correspondientes a la edición de abril de 2014 de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO, por sus siglas en inglés) del FMI sirvieron para ampliar las series del PIB real hasta 2013. El tipo de cambio real (eit - pit) corres-ponde al tipo de cambio nominal en términos de dólares de EE.UU. deflactado por los precios internos al consumidor, en base a datos de la edición de abril de 2014 del informe WEO. La variable de la cuenta corriente (cait) es el coeficiente entre el saldo de la cuenta corriente en dólares corrientes de EE.UU., con datos de la edición de abril de 2014 del informe WEO, y el componente tendencial del PIB en dólares corrientes de EE.UU. al valor corriente obtenido con el filtro Hodrick-Prescott. Este último dato se construye con el PIB nominal de Penn World Table versión 8.0 (PIB a precios nacionales corrientes, “v_gdp”) y el tipo

CUADRO A3.1

América Latina y el Caribe: Principales exportadores de materias primas en las décadas de 1970 y 2000

1970–72 Primero Cuota Segundo Cuota Tercero Cuota Suma

ARG Carne vacuna 35,1 Maíz 25,1 Trigo 9,5 69,8BOL Estaño 58,7 Petróleo crudo 12,8 Cinc 9,2 80,8BRA Café 43,8 Mena de hierro 10,9 Azúcar 9,8 64,5CHL Cobre 88,4 Mena de hierro 7,8 Harina de pescado 2,5 98,7COL Café 68,9 Petróleo crudo 10,8 Algodón 6,1 85,7ECU Banana 47,5 Café 21,8 Cacao 13,6 82,9HND Banana 62,5 Café 19,1 Carne vacuna 10,0 91,6PER Harina de pescado 32,0 Cobre 25,8 Azúcar 8,5 66,3PRY Carne vacuna 39,4 Algodón 11,0 Harina de soja 10,2 60,5TTO Petróleo crudo 92,1 Azúcar 5,8 Cacao 0,8 98,7URY Arroz 65,8 Cebada 21,0 Trigo 12,4 99,2VEN Petróleo crudo 91,8 Mena de hierro 5,3 Gas 1,0 98,2

2010–12 Primero Cuota Segundo Cuota Tercero Cuota Suma

ARG Harina de soja 26,5 Soja 12,6 Aceite de soja 12,5 51,5BOL Gas 59,2 Cinc 13,4 Harina de soja 6,3 78,9BRA Mena de hierro 30,4 Petróleo crudo 16,7 Soja 12,7 59,8CHL Cobre 94,0 Mena de hierro 3,2 Harina de pescado 1,1 98,3COL Petróleo crudo 61,6 Carbón 22,5 Café 7,5 91,6ECU Petróleo crudo 71,3 Banana 13,8 Camarones 7,0 92,2HND Café 44,6 Banana 15,6 Aceite de palma 11,3 71,5PER Cobre 51,6 Cinc 8,7 Harina de pescado 8,5 68,9PRY Soja 43,4 Carne vacuna 19,2 Maíz 9,1 71,7TTO Gas 45,7 Petróleo crudo 33,1 Mena de hierro 20,4 99,2URY Carne vacuna 36,9 Soja 24,5 Arroz 12,2 73,6VEN Petróleo crudo 96,5 Mena de hierro 2,1 Aluminio 0,9 99,6

Fuentes: Naciones Unidas, base de datos Comtrade, y cálculos del autor.Nota: El cuadro muestra la cuota promedio de los tres principales exportadores de materias primas de cada país dentro de la exportación total de las 33 materias primas aquí consideradas.



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Gráfico A3.1 Serie de índices de precios netos de materias primas de los exportadores de materias primas de América Latina y el Caribe, 1970–2019

Fuentes: Naciones Unidas, base de datos Comtrade; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); Banco Mundial, Monitor económico mundial, y cálculos del autor.Nota: Los índices de precios netos de las materias primas en 2014–19 (zona sombreada) se construyen a partir de los precios de los futuros sobre materias primas vigentes a fines de febrero de 2014.


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Gráfico A3.2 Series de índices de precios netos de las materias primas de otros exportadores de materias primas, 1970–2019

Fuentes: Naciones Unidas, base de datos Comtrade; FMI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO); Banco Mundial, Monitor económico mundial, y cálculos del autor.Nota: Los índices de precios netos de las materias primas y los precios reales del petróleo en 2014–19 (zona som-breada) se construyen a partir de los precios de futuros sobre materias primas vigentes a fines de febrero de 2014.

de cambio nominal tomado de la base de datos de la edición de abril de 2014 del informe WEO.

La fuente de los precios de las materias primas es la base de datos International Financial Statistics (IFS) del FMI. En base a la disponibilidad de datos, se utiliza-ron series de precios desde 1970 para 33 materias primas: aluminio, banana, cebada, carne vacuna, carbón, cacao, aceite de coco, café, cobre, maíz, algodón, petróleo, harina de pescado, curtiembres, hierro, carne de cordero, plomo, gas natural, caucho natural, níquel, aceite de palma, arroz, camarones, harina de soja, aceite de soja, soja, azúcar, girasol, té, estaño, trigo, lana y cinc. El precio del



petróleo es el promedio simple de tres precios al contado (Dated Brent, West Texas Intermediate y Dubai Fateh) y la variable poil es este promedio dividido por el índice del valor unitario de las manufacturas de exportación elaborado por el FMI. Se utilizó la base de datos Monitor económico mundial del Banco Mundial para extender las siguientes series de precios de materias primas de IFS hasta 1970: cebada, carbón, hierro y gas natural.

La fuente de los datos sobre valores de exportación e importación de las dis-tintas materias primas utilizados para ponderar las series de precios a nivel de cada país es la base de datos Comtrade de la ONU (CUCI revisión 1).

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Roubini, N., 2013, “Slow Growth and Short Tails”, Project Syndicate (blog), 31 de diciembre. www.project-syndicate.org/commentary/nouriel-roubini-says-that-global-growth-will-pick-up-modestly-in-2014--while-the-risk-of-a-major-shock-will-diminish.

Smith, L. V., y A. Galesi, 2011, GVAR Toolbox 1.1. Centre for Financial Analysis and Policy, Cambridge, Reino Unido. www.cfap.jbs.cam.ac.uk/research/gvartoolbox.

Spatafora, N. L., e I. Tytell, 2009, “Commodity Terms of Trade: The History of Booms and Busts”, Working Paper No. 09/205, Fondo Monetario Internacional, Washington, DC.


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PARTE II

Manejando el ciclo de precios de las materias primas: ¿Han mejorado las políticas?




77

CAPÍTULO 4

Ciclos de precios de las materias primas: Los peligros de desaprovechar la bonanza

GuStavo aDler y SebaStIán SoSa

Cos países exportadores de materias primas se han beneficiado mucho del auge de los precios de esos productos durante la última década. Sin embargo, en la actual coyuntura, la incertidumbre en torno a las perspectivas económicas mundiales plantea interrogantes acerca de la vulnerabilidad de estos países a una fuerte caída de los precios de las materias primas y las políticas que pueden mitigar los efectos de un shock de esa naturaleza.

Para dilucidar estas cuestiones, en este capítulo 1) se documentan las tenden-cias de largo plazo (cuatro décadas) y diferencias entre países en el grado de dependencia de las materias primas; 2) se examina el comportamiento de los precios de diferentes bienes primarios, en especial su sensibilidad a las condiciones económicas mundiales; y 3) se extraen enseñanzas a partir de la historia de episo-dios de fuertes caídas de términos de intercambio. Se presta especial atención a la forma en que las políticas y los fundamentos económicos determinan el impacto de los shocks negativos de términos de intercambio.

Se encuentran varios hechos estilizados interesantes desde la perspectiva histórica:• El reciente auge de precios es notable en términos históricos, pero no tanto

en lo que se refiere a los precios de los alimentos, que siguen estando bastan-te por debajo de sus niveles en los años sesenta y setenta, tras la tendencia descendente registrada durante varias décadas.

• Si bien algunos precios de materias primas son sensibles al producto mun-dial, otros (por ejemplo, los precios de los alimentos) no lo son tanto, y eso obliga a hacer una distinción al momento de evaluar la vulnerabilidad de los exportadores de diferentes materias primas.

• A diferencia de otros ciclos de precios, el ciclo actual se ha caracterizado por un fuerte comovimiento de precios, debido sobre todo al papel predominan-te que desempeña la demanda mundial como factor común determinante de los precios.

• Aunque las estructuras de comercio de algunos países han cambiado, en pro-medio, América Latina depende hoy de las materias primas tanto como hace 40 años, aunque dentro de la región la dependencia de México y América Central ha disminuido considerablemente. Al mismo tiempo, la mayoría de


78 Ciclos de precios de las materias primas: Los peligros de desaprovechar la bonanza

los países han seguido una tendencia hacia una mayor diversificación de las estructura de exportación, con la excepción de los exportadores grandes de metales y energía.

• La forma persistente en que América Latina ha dependido de las materias primas contrasta marcadamente con las tendencias observadas en las econo-mías emergentes de Asia, que de ser fuertes exportadoras netas de materias primas en 1970 pasaron a ser importadoras netas en 2010, proceso que fue acompañado de una notable diversificación de las exportaciones.

Del estudio de episodios de caída de términos de intercambio también se des-prenden algunas observaciones interesantes. Si bien el grado en que un país depende de las materias primas es un factor determinante clave del impacto económico de los shocks de precios de dichos bienes (es decir, los shocks de términos de intercam-bio), el grado de dependencia de las materias primas no explica, por sí solo, el desem- peño económico de los países durante episodios de fuertes caídas de precios del comercio internacional. De hecho, este capítulo encuentra que las políticas adopta-das en el período previo a un fuerte deterioro de términos de intercambio —parti-cularmente en casos en que dicho período estuvo caracterizado por un auge de precios— influyen de manera importante en el impacto económico de esos shocks. Concretamente, una limitada flexibilidad cambiaria, una posición externa débil y una política fiscal laxa al momento del shock negativo tienden a amplificar los efec-tos negativos de este sobre el producto interno. La dolarización financiera también parece actuar como un “amplificador” de los shocks. Un resultado interesante del análisis es que un mayor grado de integración financiera con el resto del mundo ayuda a amortiguar el shock cuando los fundamentos económicos del país son relativamente sólidos, pero no necesariamente en otras circunstancias.

En el capítulo se presentan primero hechos estilizados sobre los precios de las materias primas desde una perspectiva histórica y observaciones sobre el compor-tamiento idiosincrásico de las diferentes materias primas y su comovimiento. Posteriormente se documenta el grado en que América Latina depende de las materias primas, se estudia la forma en que las políticas y los fundamentos econó-micos determinan el impacto en el producto interno de los subsiguientes shocks negativos de términos de intercambio, y se presentan las principales conclusiones e implicaciones para las políticas.

PERSPECTIVA HISTÓRICA DE LOS PRECIOS DE LAS MATERIAS PRIMASEl análisis histórico de los precios de las materias primas no es sencillo. En vista de que la inflación mundial fue alta en los años setenta y ochenta, las series nomi-nales pueden presentar un panorama distorsionado del comportamiento de esos precios. Al mismo tiempo, dado que los precios de las materias primas normal-mente se cotizan en dólares de EE.UU., las fluctuaciones marcadas del valor de esa moneda frente a otras divisas pueden tener un efecto numerario en los precios de estos bienes que no refleja una variación intrínseca en sus precios relativos a


Adler y Sosa 79

escala mundial. Para corregir estos dos factores, elaboramos series de precios en términos reales que también eliminan las variaciones en el valor del dólar de EE.UU. frente a otras monedas principales1.

Salvo por una breve interrupción durante la crisis financiera mundial de 2008–09, los precios de las materias primas aumentaron de manera drástica hasta 2012, lo que se refleja en el Índice General de Precios de Materias Primas elabo-rado por el FMI, que alcanzó niveles similares a los registrados durante los auges de precios de los años setenta (gráfico 4.1). Este auge fue notable desde una

1Los precios de las materias primas en dólares de EE.UU. se deflactan por un promedio ponderado de índices de precios mayoristas (IPM) de cinco países (Alemania, Estados Unidos, Francia, Japón y el Reino Unido) cuyas monedas integran la cesta de los derechos especiales de giro (DEG) del FMI (el euro reemplaza al marco alemán y al franco francés en la era del euro). El IPM de cada país se con-vierte a dólares de EE.UU. al tipo de cambio promedio del período, y el promedio de calcula usando las ponderaciones de la cesta de DEG. Por lo tanto, nuestro indicador de precios reales de materias primas excluye el impacto mecánico de las variaciones del tipo de cambio entre el dólar de EE.UU. y otras monedas (un efecto numerario debido al hecho de que los precios de las materias primas se cotizan en dólares de EE.UU.). Las referencias a los precios de las materias primas en el resto del capítulo siempre son en términos reales.

0

30

60

90

120

150

1958 1968 1978 1988 1998 2008

Energía Metales1

0

100

200

300

400

1958 1968 1978 1988 1998 2008

Materias primasalimentarias y agrícolas

Alimentos2

Alimentos y materias agrícolas

0

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1958 1968 1978 1988 1998 2008

Índice general Energía y metales

0

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200

300

400

1958 1968 1978 1988 1998 2008

Maíz Soja TrigoCereales

Gráfico 4.1 Precios de las materias primas desde una perspectiva histórica (índice en términos reales, 2005 = 100)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y cálculos de los autores.1Véase en el texto principal una explicación de cómo se deflactan los precios nominales para construir series de precios reales.2Excluye oro y plata.3Incluye cereales, carne y pescado.



perspectiva histórica no solo por su magnitud sino también porque, a diferencia de la mayoría de los episodios anteriores, ha sido generalizado. Los precios de la energía y los metales se triplicaron desde 2003 (en el caso de los metales, respecto de mínimos históricos observados en tal año), llegando a niveles que rondan los máximos históricos de los años setenta. Los precios de los alimentos también registraron alzas notables pero no tan espectaculares (alrededor de 50% desde 2003), y ese incremento revirtió solo parcialmente la pronunciada tendencia descendente que se observó durante varias décadas. De hecho, en el pico reciente, los precios de los alimentos aún se encontraban cerca de 50% por debajo del nivel promedio de los años setenta2. La evolución de los precios de las materias primas agrícolas es similar a la de los precios de los alimentos, aunque el descenso a largo plazo fue menos pronunciado.

Curiosamente, los precios de los alimentos también han sido menos volátiles y sus shocks han sido más persistentes que los de los metales y la energía (cuadro 4.1), aunque también hay diferencias marcadas dentro de la categoría de alimen-tos, ya que los precios de los cereales tienden a mostrar una volatilidad relativa-mente mayor y una persistencia relativamente menor que los de la carne y el pescado (debido en gran medida a shocks idiosincrásicos relacionados con factores meteorológicos).

Una mirada al comovimiento de los diferentes precios de las materias primas muestra que la relación entre ellos se ha alterado significativamente a lo largo del tiempo, debido a las diversas características de los shocks subyacentes. Los precios en todas las categorías de materias primas han tendido a moverse en el mismo sentido en la última década debido al papel preponderante que desempeñó la demanda mundial como factor común determinante de los precios. Los precios también han mostrado un marcado comovimiento en respuesta a los shocks

2Esta tendencia es común para la mayoría de los cereales (maíz, trigo, arroz, soja, etc.).

CUADRO 4.1

Comportamiento de los precios de las materias primas, 1958–2011

Persistencia Volatilidad

Autocorrelación(24 meses)

HLS1

(años)

Desv. est. (dlog)

(porcentaje)

Energía 0,70 9 8,2Metales 0,70 9 3,9Materias primas agrícolas 0,26 2 3,0Alimentos 0,80 11 2,9Cereales2 0,58 4 5,8

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y cálculos de los autores.Nota: Utilizando datos mensuales.1 La vida media de un shock unitario (HLS, por sus siglas en inglés) corresponde al tiempo (en años) que toma el impulso respuesta de un shock unitario sobre los precios en reducirse a la mitad de su magnitud inicial.

2Incluye maíz, arroz, soja y trigo.


Adler y Sosa 81

financieros. En décadas pasadas, y sobre todo durante ciclos previos de auge y caída de las materias primas, la correlación fue más débil, e incluso negativa en ciertos casos. Como ejemplos claros cabe citar el primer y segundo shock de los precios del petróleo en los años setenta y el shock de la guerra del Golfo a comien-zos de los años noventa, cuando shocks de oferta de petróleo desencadenaron una desaceleración de la actividad económica mundial, que incidió negativamente en la demanda de petróleo y en los precios de otras materias primas3.

La importancia de los factores comunes (mundiales) a la hora de determinar los precios en las diferentes categorías de materias primas queda confirmada por un análisis estadístico de componentes principales. En la década pasada, el primer componente principal representó casi el 85% de la varianza de los precios de las materias primas, y los precios de todas las categorías mostraron una correlación positiva con esta fuerza común subyacente. Esto se debe en gran medida a la creciente importancia de China en la demanda mundial de materias primas4. En los años setenta y ochenta, en cambio, el primer componente principal representó aproximadamente el 65% de la varianza de los precios de las materias primas, y si bien estaba positivamente correlacionada con los precios de los metales y los ali-mentos, la correlación con los precios de la energía fue negativa.

Por último, pese a la fuerte correlación entre los precios de las materias primas —sobre todo en períodos recientes— su comportamiento durante las recesiones mundiales hace pensar que hay diferencias notables entre todas las materias pri-mas en cuanto a su sensibilidad al ciclo mundial. Encontramos que los precios de los alimentos, en particular, son mucho menos sensibles al producto mundial, quizá debido a una mayor elasticidad de la oferta y una menor elasticidad de la demanda con respecto al ingreso. Este menor impacto fue visible durante la Gran Recesión de 2008–09, así como durante otras desaceleraciones en los últimos 40 años (gráfico 4.2). Estas diferencias entre categorías indican que el grado de vul-nerabilidad a una desaceleración mundial puede variar significativamente dentro de un grupo de países exportadores de materias primas, dependiendo del tipo de materias primas en el que se especialicen dichos países.

DEPENDENCIA Y CONCENTRACIÓN DE MATERIAS PRIMASPara medir el grado en que un país depende de las exportaciones de materias primas utilizamos dos indicadores que proporcionan distinta información:

• Un indicador de dependencia de materias primas, definido como las exporta-ciones totales netas de estos bienes en relación con el PIB del país. Este

3Véanse detalles en Adler y Sosa (2011).4Véanse análisis más a fondo sobre los factores determinantes básicos de los precios de las materias primas en años recientes en las ediciones de septiembre de 2006, abril de 2008 y octubre de 2008 de Perspectivas de la economía mundial (FMI, 2006, 2008a, 2008b).



indicador proporciona información sobre el efecto potencial que un shock de precios de las materias primas tendría en el producto interno5.

• Un indicador de concentración de (exportaciones) de materias primas, definido como las exportaciones brutas de materias primas como porcentaje de las exportaciones totales de bienes y servicios. Este segundo indicador propor-ciona información sobre la capacidad del país para ajustarse a un determina-do shock de precios de las materias primas6.

Dependencia de materias primas

Desde una perspectiva histórica se observan tendencias interesantes en lo que respecta a la dependencia de materias primas de América Latina en estas dos dimensiones (gráficos 4.3 y 4.4, y anexo 4.1).

América del Sur es la subregión que más depende de las materias primas, y esta característica se ha profundizado con el tiempo. Las exportaciones netas de estos

5Otra opción sería concentrarse en la magnitud del sector de materias primas como proporción del producto interno. No obstante, no está claro si un indicador de este tipo sería preferible, ya que lo que nos interesa es el efecto que tienen las variaciones de los precios internacionales en el ingreso. Este efecto puede quedar neutralizado en el caso de las materias primas producidas y consumidas internamente.6Algunos autores (Calvo y Talvi, 2005) han señalado esta fuente potencial de solidez, destacando la importancia del tamaño relativo del sector de bienes transables (frente al sector de bienes no transa-bles) en la capacidad del país para ajustarse a un shock externo adverso. Concretamente, un sector de bienes transables de mayor tamaño implicaría una menor depreciación del tipo de cambio real para restablecer la sustentabilidad externa en cado de un shock negativo. En este sentido, la mayor vulne-rabilidad debida al aumento de las exportaciones de materias primas como proporción del PIB se vería mitigada por un aumento incluso más pronunciado de las exportaciones de otros bienes.

–12–10–8–6–4–202468

5060708090

100110120130

Precios de la energía

Precios delos metales

Precios delos alimentos

Brecha del producto (porcentajepotencial esc. der.)

T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T12008 2009 2010

Recesión mundial 2008–09(Índice, marzo de 2008 = 100; y brecha del producto en porcentaje)

–2.5–2,0–1,5–1,0–0,50,00,51,01,52,0

707580859095

100105110

t + 12meses

t + 24meses

t

Recesiones mundiales anteriores, 1960–20081

(Índice, t = 100; y brecha del producto en porcentaje)

Gráfico 4.2 Precios de las materias primas durante recesiones mundiales

Fuente: Cálculos de los autoresNota: Las recesiones se definen en base a la brecha del producto estimada para economías avanzadas (usando series de producción industrial). Se considera que una desaceleración constituye una recesión si la brecha del producto alcanza al menos –1,5% del producto potencial durante al menos un trimestre. Precios de las materias primas en términos reales.1t corresponde al mes del valor máximo del componente cíclico del producto, antes de que el producto caiga por debajo del potencial. Sólo se declaran datos correspondientes a los primeros 30 meses, dado que la duración de las recesiones varía de caso a caso. Se excluyen los shocks petroleros de 1969 y 1973.


Adler y Sosa 83

1970 1980 1990 2000 2010−4−20 2 4 6 8

10 12

Agricultura y productos relacionadosAnimales y productos relacionadosMetalesEnergíaOtras materias primasTotal

1970 1980 1990 2000 2010−4−20 2 4 6 8

10 12

1970 1980 1990 2000 2010−4−20 2 4 6 8

10 12

Exportaciones netas de materias primas

(Porcentaje del PIB)

0

5

10

15

0

20

40

60

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1970 1980 1990 2000 2010

Agricultura y productos relacionadosAnimales y productos relacionadosMetalesEnergíaOtras materias primasTotal (porcentaje del PIB, escala der.)

América del Sur1

Exportaciones brutas(Porcentaje de las exportaciones

totales de bienes y servicios, salvo indicación contraria)

0

5

10

15

0

20

40

60

80

1970 1980 1990 2000 2010

México y América Central2

0

3

6

9

12

15

0

20

40

60

80

1970 1980 1990 2000 2010

Asia3

0

2

4

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12

0

10

20

30

40

1970 1980 1990 2000 2010

Agricultura y productos relacionadosAnimales y productos relacionadosMetalesEnergíaOtras materias primasTotal (porcentaje del PIB, escala der.)

0

2

4

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0

10

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40

1970 1980 1990 2000 2010

0

2

4

6

8

10

12

0

10

20

30

40

1970 1980 1990 2000 2010

Importaciones brutas(Porcentaje de las importaciones

totales de bienes y servicios, salvo indicación contraria)

Gráfico 4.3 Dependencia de materias primas: Una comparación regional e histórica

Fuentes: Base de datos World Integrated Trade Solutions; y cálculos de los autores.1Promedio simple de Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Perú, Uruguay y Venezuela.2Promedio simple de México, Costa Rica, El Salvador y Guatemala.3Promedio simple de China, Corea, Filipinas, India, Indonesia, Malasia y Tailandia.

bienes representaban 10% del PIB en 2010, en comparación con 6% en 1970. Si bien este aumento ha sido generalizado, los metales y la energía aún constituyen el principal rubro dentro de las exportaciones netas de materias primas. México y América Central, por el contrario, han registrado una fuerte disminución en su dependencia de las materias primas, principalmente a raíz de una disminución de las exportaciones agrícolas y un aumento de las importaciones de energía. La subregión era un gran exportador neto de materias primas en 1970 (8% del PIB), y actualmente presenta un equilibrio en su balance comercial de estos bienes (sigue siendo exportador neto de productos agrícolas pero ahora también es importador neto de energía).



Las tendencias de América Latina están en marcado contraste con las de eco-nomías emergentes de Asia, ya que estas últimas pasaron de ser exportadoras netas de productos primarios en 1970 (alrededor de 6% del PIB) a ser importadoras netas en 2010 (casi 3% del PIB)7, 8.

Concentración de las exportaciones de materias primas

Aunque debido a la creciente dependencia de materias primas algunos países de la región se han vuelto más vulnerables a shocks de precios de estos productos, el incremento aún más pronunciado de las exportaciones de otros bienes y servicios (debido a un notable aumento de la apertura comercial) ha conducido en muchos casos a una estructura de exportación más diversificada, lo cual posiblemente signifique que estas economías tienen más flexibilidad para ajustarse a los shocks mencionados (gráficos 4.3 y 4.4, y anexo 4.1).

Varios países de América del Sur (Argentina, Brasil, Uruguay) han mostrado un aumento en el grado de diversificación, reduciendo su dependencia de materias primas en las últimas cuatro décadas, aunque las materias primas siguen represen-tando, en promedio, un 60% de las exportaciones totales de bienes y servicios. No hay evidencia de esto en el caso de los exportadores grandes de metales o energía. En los exportadores de metales (Chile y Perú) y energía (Colombia, Ecuador y Venezuela), las materias primas aún acaparan una proporción muy amplia; los

7Esta evolución se debe principalmente a una fuerte disminución de las exportaciones netas de mate-rias primas y a un aumento de las importaciones netas de energía y metales. La mayoría de las grandes economías emergentes de Asia son en la actualidad importadoras netas de energía.8Una comparación con algunas importantes economías avanzadas exportadoras de materias primas (Australia, Canadá, Noruega y Nueva Zelandia) también arroja algunas observaciones interesantes. Al igual que en América Latina, la dependencia es alta y ha aumentado notablemente en estas economías avanzadas (de un promedio de 6% del PIB en 1970 a 13% en 2010). Véanse más detalles en Adler y Sosa (2011).

Menos de 00 a 55 a 1010 a 1515 a 20Más de 20

Menos de 030 a 4040 a 5050 a 6060 a 70Más de 70

Dependencia(Exportaciones netas de materias primas

en porcentaje del PIB)

Concentración de las exportaciones(Exportaciones brutas de materias primas en porcentaje de las exportaciones totales)

Gráfico 4.4 Dependencia de materias primas y concentración de las exportaciones, 2010

Fuentes: Base de datos de World Integrated Trade Solutions; y cálculos de los autores.


Adler y Sosa 85

metales (la energía) representan, en promedio, alrededor de un 60% (80%) de las exportaciones totales. Estos países asimismo presentan un mayor grado de depen-dencia de las exportaciones de materias primas, que ascienden en promedio a 20% y 17% del PIB, respectivamente, frente a solo el 8% en otros países de la región9. En México y América Central, la importancia de las exportaciones de materias primas también se redujo a la mitad (de 50% a alrededor de 25% de las exportacio-nes totales) entre 1970–80 y 201010.

Una vez más, las tendencias de América Latina contrastan mucho con las de las economías emergentes de Asia, cuyas exportaciones de materias primas caye-ron de aproximadamente 60% de las exportaciones totales en los años setenta a menos de 20% en 201011.

En conclusión, América Latina continúa, en promedio, tan expuesta al riesgo relacionado con las materias primas como hace cuatro décadas, por lo cual la región es muy vulnerable a una fuerte caída de los precios de dichos productos. Al mismo tiempo, gracias a la mayor diversificación de las exportaciones algunos países ahora gozan de más flexibilidad para soportar estos shocks. Las excepciones clave son los exportadores grandes de energía y metales, que hoy son particularmente vulnerables a una desaceleración económica mundial, en vista tanto de su mayor dependencia de las materias primas como de la mayor concentración de sus exportaciones en tales bienes, situación que se ve agravada por una exposición a materias primas que son más sensibles al ciclo económico mundial.

EL DESEMPEÑO ECONÓMICO ANTE UN COLAPSO DE TÉRMINOS DE INTERCAMBIOLa fuerte dependencia de las materias primas puede ser una fuente de vulnerabi-lidad para los países de la región a fluctuaciones drásticas de los precios de esos

9Dos casos muestran cambios de tendencia particularmente interesantes: La composición de las exporta-ciones de materias primas de Colombia ha experimentado un marcado cambio en las últimas cuatro décadas, aun cuando la proporción de las materias primas ha permanecido bastante estable. Las exporta-ciones agrícolas —equivalentes a más de la mitad de las exportaciones totales en 1970–80— representan hoy menos del 10%. En cambio, la proporción de las exportaciones de energía ha crecido de menos del 5% al 50% en el mismo período. Venezuela, por el otro lado, ha registrado una importante caída de sus exportaciones netas de energía, de 30% del PIB en 1990 a alrededor de 15% en 2010. Sin embargo, la diversificación se ha reducido marcadamente en Venezuela, y las exportaciones de materias primas aumentaron de 75% de las exportaciones totales en 1980 a alrededor de 90% en 2010.10En México las exportaciones netas de energía sufrieron una fuerte contracción, de 4½% a 1½% del PIB entre 1980 y 2010. Al mismo tiempo, gracias a la diversificación el país redujo la importancia de esas exportaciones, que actualmente representan tan solo un 13% de las exportaciones totales (en comparación con aproximadamente 50% en 1980).11Por su parte, las economías avanzadas exportadoras de materias primas ahora tienen una estructura de exportaciones menos diversificada que hace 40 años. De hecho, tras reducirse levemente durante tres décadas, la proporción de las exportaciones de materias primas en las exportaciones totales aumentó marcadamente en los últimos 10 años en este grupo de países, alcanzando un 60%, en promedio, en 2010. Lo interesante es que estos países parecen depender más de las materias primas —según nuestras dimensiones de dependencia y concentración de las exportaciones— que las regiones de mercados emergentes en nuestra muestra.



productos, pero eso no implica un vínculo directo entre los shocks de precios de las materias primas y el desempeño económico, ya que los fundamentos económi-cos y las políticas económicas pueden desempeñar un papel importante en la amortiguación o amplificación de los efectos de estos shocks. La frecuente coin-cidencia de shocks de términos de intercambio y otros shocks externos (shocks financieros o del crecimiento mundial), por su parte, significa que es intrínseca-mente difícil observar el impacto directo de los shocks de precios. Por ambas razones, recurrimos a un análisis multivariado.

Esta sección presenta dos metodologías complementarias para estudiar los determinantes del desempeño macroeconómico durante episodios de fuerte caída de términos de intercambio —que responden en la mayoría de los casos a shocks de precios de materias primas—, ambos dentro de un enfoque multivariado. El objetivo es explicar si las políticas y los fundamentos económicos de un país pue-den alterar el impacto de estos shocks externos adversos, y en qué medida.

La primera metodología es un análisis de corte transversal de episodios de fuer-tes shocks negativos de términos de intercambio ocurridos entre 1970 y 2010 en una muestra de 64 economías emergentes y avanzadas exportadoras de materias primas. Tras documentar el comportamiento de variables macroeconómicas críti-cas durante estos episodios, la metodología estudia el papel de los fundamentos económicos como determinantes del impacto del shock de precios externos en el producto interno.

Este enfoque se complementa con un ejercicio similar con datos de panel, que permite examinar la importancia de determinadas variables sobre las que se dis-pone de datos fiables únicamente para períodos más recientes (por ejemplo, el grado de dolarización financiera y la posición fiscal respecto al ciclo).

A diferencia de otros estudios que se han centrado principalmente en el indi-cador tradicional de los términos de intercambio (precios de exportación sobre precios de importación), en nuestro estudio recurrimos a un indicador ajustado que capta la magnitud del efecto de las variaciones de los precios del comercio en el ingreso, teniendo en cuenta las relaciones iniciales exportaciones/PIB e impor-taciones/PIB (es decir, mide el impacto directo de las variaciones de los deflactores de las exportaciones e importaciones en la balanza comercial, dados los volúme-nes)12. Específicamente:

TOT PX

GDPP

MGDPt

AtX t

ttM t

t

=⎛

⎝⎜⎞

⎠⎟−

⎛

⎝⎜⎞

⎠⎟−

−

−

−

1

1

1

1

,

12Este indicador puede interpretarse (de forma aproximada) como una combinación de términos de intercambio y apertura comercial estándar. Sin embargo, no describe la capacidad del país para ajus-tarse a un shock de precios externo —como lo plantean Calvo, Izquierdo y Talvi (2003)— sino más bien las ganancias o pérdidas comerciales netas (en términos del PIB) derivadas de fluctuaciones de los precios de exportación e importación.


Adler y Sosa 87

siendo PtX y pt

M y la variación porcentual de los deflactores de exportaciones e

importaciones, respectivamente, y Xt −1

GDPt −1

y MGDP

t

t

−

−

1

1

las relaciones exportaciones/PIB

e importaciones/PIB del año previo.

Análisis de corte transversal

El análisis de corte transversal consiste en evaluar si los fundamentos económicos de distintos países al comienzo del shock pueden explicar las diferencias observadas en sus resultados económicos a lo largo de toda la duración (es decir, desde el punto máximo al mínimo) de los episodios de shocks fuertes y negativos de los términos de intercambio. Los episodios se identifican en función de si un país experimentó un deterioro acumulado de sus términos de intercambio (ajustados) de por lo menos 3 puntos porcentuales del PIB, desde el punto máximo al mínimo (con variaciones negativas en por lo menos dos años consecutivos)13.

Con este criterio se identifican 98 episodios. La muestra de países incluye tanto exportadores como importadores de materias primas, para poder separar el efecto de los precios del efecto de otros shocks externos que podrían estar alta-mente correlacionados con los precios de las materias primas (por ejemplo, creci-miento mundial). Los shocks de términos de intercambio provocados por los precios de las exportaciones no parecen tener un impacto diferente de los provo-cados por los precios de las importaciones.

Algo interesante es que si bien predominan los episodios ocurridos durante los shocks de las materias primas de los años setenta y ochenta, no deja de haber un número de episodios ocurridos en las dos últimas décadas, aunque estos se deben primordialmente a shocks en los países importadores de materias primas relacio-nados más con aumentos de los precios de importación que con reducciones de los precios de exportación. En la mayoría de los casos, los shocks de los términos de intercambio han sido bastante persistentes, observándose en promedio un período de 4½ años entre el nivel máximo y mínimo de precios.

La magnitud de estos shocks ha sido muy variada, al igual que la evolución del producto durante estos episodios, lo cual hace pensar que, pese a ser importantes, los shocks de precios no pueden de por sí solos explicar las diferencias en el des-empeño macroeconómico (gráfico 4.5). De hecho, solo en dos tercios de los episodios se observa un crecimiento acumulado negativo (en relación con el pro-medio previo al shock), y la proporción disminuye a la mitad en la submuestra de episodios ocurridos durante la década de 2000. Esto refleja la importancia de otros factores externos que determina el crecimiento económico, ya que la década de 2000 (hasta la crisis) estuvo caracterizada por un crecimiento y condiciones financieras favorables a escala mundial.

13Al exigir por lo menos dos años consecutivos de reducciones de los términos de intercambio, nuestra muestra excluye cualquier episodio alrededor de la crisis mundial de 2008–09, ya que la caída de los precios de las materias primas resultó ser efímera.



Una mirada a la dinámica de algunas variables macroeconómicas clave durante los episodios que permita comparar las economías de mejor y peor desempeño macroeconómico (en términos de crecimiento del PIB) es muy útil (gráfico 4.6). Existe una diferencia considerable entre los grupos de las economías de mejor y peor desempeño, y la evidencia apunta a que las economías que crecieron más rápido antes del shock (mientras las condiciones externas eran favorables) sufrieron más cuando se revirtió la situación. Es interesante observar que ninguno de estos dos grupos parece haber enfrentado precios de comercio significativamente diferentes, ya sea durante el auge o en la caída posterior. Como la mayoría de los episodios de desplome de los precios estuvieron precedidos de mejoras de los términos de inter-cambio, los saldos en cuenta corriente a menudo se fortalecieron antes del shock negativo. Sin embargo, las cuentas corrientes subyacentes (depuradas de las variacio-nes de los términos de intercambio) se debilitaron de forma pronunciada.

Muchos de los episodios identificados de shocks negativos fuertes de términos de intercambio estuvieron precedidos por mejoras significativas de esta variable. Aunque esos auges previos ofrecieron a los países una oportunidad de mejorar sus fundamentos económicos y de protegerse frente a shocks futuros, la evidencia empírica indica que en gran medida los países no aprovecharon esa oportunidad.

El análisis también examina la importancia de haber experimentado un auge de términos de intercambio en los años que precedieron a su desplome, y para ello la muestra se divide entre los países cuyos precios de comercio mejoraron más (en los

0,0

0,2

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0,6

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−27 −24 −27 −18 −15 −12 −9 −6 −3

Den

sida

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umul

ada

Núm

ero

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dios

Right scale

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−27 −24 −21 −18 −15 −12 −9 −6 −3

Den

sida

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umul

ada

1970s 1980s 1990s 2000s

Todos los episodios

Por década

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25

−13−11 −9 −7 −5 −3 −1 1 3 5 7

Den

sida

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umul

ada

Núm

ero

de e

piso

dios

0,0

0,2

0,4

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0,8

1,0

−13 −11 −9 −7 −5 −3 −1 1 3 5 7

Den

sida

d ac

umul

ada

Pérdidas de producto2Shocks de términos de intercambio1

Magnitud del shock Magnitud del shock

Gráfico 4.5 Episodios de caídas fuertes de los términos de intercambio, 1970–2010(frecuencia y magnitud del shock, porcentaje del PIB)

Fuente: Cálculos de los autores.1Indicadores alternativos de los términos de intercambio, en porcentaje del PIB, según la definición en el texto.2Pérdida del PIB, según la definición en el texto.


Adler y Sosa 89

tres años previos a la caída) y los demás (gráfico 4.7). Este simple ejercicio destaca la importancia de las respuestas de política económica durante el auge: a pesar de mostrar términos de intercambio significativamente mejores (un impacto acumu-lado promedio de alrededor de 10 puntos porcentuales del PIB frente a 0 para el resto de la muestra), los países que habían registrado un auge previo no tuvieron un desempeño mejor. Por el contrario, aunque en general crecieron al mismo ritmo que otros países antes de la caída, los países beneficiados por el auge sufrieron una mayor desaceleración después, pese a que enfrentaron shocks negativos de términos de intercambio de magnitud similar. Las respuestas de política económica parecen haber sido un factor que explica estas oportunidades desaprovechas: Los países que previamente experimentaron un auge de precios de comercio registraron fuertes mejoras en su cuenta corriente durante el auge, pero un deterioro significativamente mayor de sus posiciones subyacentes (ajustadas en función de los precios). Los paí-ses beneficiados por el auge parecen no haber permitido una mayor apreciación de su tipo de cambio nominal, aunque de todos modos el tipo de cambio real se apre-ció más debido a una inflación más alta. Los países que experimentaron auges también perdieron la oportunidad de afianzar sus posiciones fiscales (no se muestra

0

1

2

3

4

5

6

7

t – 3 t – 1 t + 1 t + 3 t + 5

t – 3 t – 1 t + 1 t + 3 t + 5

t + 5

Media de países con mejor desempeño

Mediana de países con mejor desempeño

Media de países con peor desempeño

Mediana de países con peor desempeño

Crecimiento(Porcentaje)

Términos de intercambio (ajustados)(Porcentaje del PIB, acumulado t – 3 = 0)

Cuenta corriente subyacente(Porcentaje del PIB)

Cuenta corriente(Porcentaje del PIB)

t – 3 t – 1 t + 1 t + 3

t + 5t – 3 t – 1 t + 1 t + 3

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2

Gráfico 4.6 Fundamentos de los países con mejor y peor desempeño en caídas de los términos de intercambio (centrado en el año de punto máximo de términos de intercambio, t )

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y cálculos de los autores. Nota: Estadísticas de la mitad superior e inferior de la muestra de episodios, ordenadas en base al promedio de la tasa de crecimiento del PIB en [t+1, t+3] relativo al promedio previo al episodio [t–3, t–1].



aquí), ya que sus balances primarios no mejoraron durante el auge ni en términos relativos frente a otros países ni tampoco en términos absolutos.

Enfoque econométrico

Primero estimamos un modelo de corte transversal simple para identificar los efectos fundamentales en la evolución del producto durante estos episodios, teniendo en cuenta la magnitud del shock y otros factores externos. La especifi-cación es la siguiente:

y ToT X Zi iA

k i j i i= + + ʹ + ʹ +α β β β ε0 ,

siendo yi el desempeño del producto en el episodio i (medido como la diferencia acumulada entre el crecimiento anual durante el episodio y la tasa crecimiento promedio en el período anterior al shock). La tasa de crecimiento promedio se calcula con respecto al período de cinco años inmediatamente previos al shock. También usamos el período de tres años, y los resultados principales no variaron significativamente. ToTi

A es la variación acumulada de los términos de intercam-bio (ajustados) durante el episodio i, Xi es un vector de variables que refleja los fundamentos económicos y las políticas que precedieron al shock, y Zi es un

2

3

4

5

6

Crecimiento del PIB(Porcentaje)

−10

−5

0

5

10

15

t − 3 t − 2 t − 1 t t + 1 t + 2 t + 3 t + 4 t + 5

t − 3 t − 2 t − 1 t t + 1 t + 2 t + 3 t + 4 t + 5 t − 3 t − 2 t − 1 t t + 1 t + 2 t + 3 t + 4 t + 5

t − 3 t − 2 t − 1 t t + 1 t + 2 t + 3 t + 4 t + 5

Países con auges previos de términos

de intercambio

Otros países

Media

Media

Términos de intercambio (ajustados por la apertura)(Porcentaje del PIB, acumulado t – 3 = 0

−12

−8

−4

0

4

Saldo en cuenta corriente subyacente1


−8

−4

0

4

Saldo en cuenta corriente(Porcentaje del PIB)

Gráfico 4.7 Desempeño económico en países con y sin auges previos de los términos de intercambio

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y cálculos de los autores. Nota: Sobre la base de dividir en dos mitades la muestra de episodios de fuertes shocks negativos de los términos de intercambio (ajustados por la apertura), en función de las variaciones acumuladas de los términos de intercambio entre t–3 y t. Se presentan los promedios de cada submuestra. 1Los precios se mantienen constantes en los niveles de t–3.


Adler y Sosa 91

vector de controles (factores externos). Nos enfocamos en las siguientes variables explicativas que, en diferente medida, reflejan políticas económicas14:

La posición externa, reflejada en la cuenta corriente, la deuda externa o las reservas internacionales (ya sea el nivel en el momento del shock o la variación en los tres años previos al episodio).

• Un indicador de la flexibilidad cambiaria de facto, sobre la base de la clasi-ficación de Ilzetzki, Reinhart y Rogoff (2008)15.

• Un indicador de un auge de crédito durante los tres años previos al shock, identificado según los criterios de Gourinchas, Valdés y Landerretche (2001) o Mendoza y Terrones (2008).

• Analizamos también la influencia del grado de apertura financiera, que podría determinar la capacidad de un país para obtener financiamiento externo para amortiguar el shock, usando un indicador de la apertura de la cuenta de capi-tal basado en el índice elaborado por Chinn e Ito (2008), así como un indica-dor de la integración financiera internacional, calculada como la suma de los activos y pasivos externos totales de los países (como porcentaje del PIB) en base a la versión actualizada y ampliada del conjunto de datos de Lane y Milesi-Ferretti (2007).

Si bien la deuda pública se incluye en el conjunto de variables explicativas, este enfoque no incluye otras variables fiscales y del sector financiero16. Concretamente, en el análisis de corte transversal no se incluye ningún indicador de la orientación fiscal o del comportamiento cíclico de la política fiscal en el período previo al episodio. Esto se debe a deficiencias en la calidad de los datos o la cobertura en una serie de episodios que se remontan a los años setenta y ochenta. En el caso de las variables financieras (especialmente la dolarización financiera), la insuficiente varianza entre episodios de esas décadas también impide realizar un examen eco-nométrico adecuado. Sin embargo, estas variables se analizan en el enfoque de panel que se presenta en la siguiente sección.

Los factores externos utilizados como controles son la demanda mundial (represen-tada por el crecimiento del PIB real mundial) y las condiciones financieras internacio-nales (empleando el índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago, VIX, y el rendimiento de los bonos del Tesoro estadounidense a 10 años).

Siguiendo un método “de lo específico a lo general”, primero estimamos una regresión del desempeño del producto sobre cada uno de los fundamentos econó-micos, controlando por la magnitud del shock y las condiciones externas. A continuación, incluimos todos los fundamentos económicos pertinentes (y las variables de control) en una sola regresión. Un valor negativo de nuestra variable dependiente indica una pérdida de producto; por ende, un coeficiente positivo

14Todas las variables explicativas, así como las variables de control, se detallan en Adler y Sosa (2011).15Estudiamos también otro indicador basado en la desviación estándar de las variaciones porcentuales mensuales del tipo de cambio nominal (durante un período de 12 meses).16Consideramos la deuda pública como porcentaje del PIB, tanto el nivel en el momento del shock y la variación en los tres años previos al episodio.



(negativo) para una variable explicativa implica que esta variable amortigua (exa-cerba) el impacto negativo en el producto del shock de los términos de intercam-bio. Para abreviar, en el cuadro 4.2 se omiten los coeficientes de los controles.

Los principales resultados son los siguientes:• La pérdida de producto es menor en los países con una posición externa más

sólida. El resultado se mantiene si se controla por la variación de los términos de intercambio en los tres años anteriores al shock, lo cual apunta a que los países cuya posición subyacente en cuenta corriente es más débil (o está empeo-rando) por lo general tienen un peor desempeño después de una fuerte caída de los términos de intercambio.

• Además, el impacto negativo de una posición externa débil es más profundo cuanto mayor es el auge precedente de los términos de intercambio (columnas 10–11 en el cuadro 4.2).

• Hay evidencia clara de que la caída del producto es menor en los países con regímenes cambiarios más flexibles, lo cual respalda la idea de que la flexibili-dad cambiaria refuerza significativamente la capacidad de la economía para ajustarse a shocks externos reales.

• No encontramos evidencia de que la posición de la deuda externa (o pública) de los países explique las diferencias observadas en el desempeño del producto durante el desplome de los precios, lo cual quizá se deba a que los países con políticas más sólidas pueden mantener niveles de deuda más altos sin generar inquietudes acerca de la sostenibilidad de la deuda. Tampoco parecen haber influido ni las reservas internacionales ni los auges del crédito.

• Un mayor grado de apertura de la cuenta de capital parece estar asociado a costos mayores en términos del producto, lo cual sugiere que la entrada de capitales ha sido, al menos en promedio, procíclica en los casos examinados. Sin embargo, el grado de prociclicidad del capital probablemente dependa de la calidad de los fundamentos económicos del país. Esta salvedad reviste par-ticular importancia para nuestro estudio, ya que muchos de los episodios identificados en las investigaciones de los años setenta y ochenta se caracteri-zaban por tener marcos de política relativamente débiles. De hecho, son muchos los estudios que señalan los efectos contraproducentes de liberalizar prematuramente la cuenta de capital en las economías en desarrollo. Cuando se utiliza el indicador de interacción financiera internacional, el resultado se invierte. Esto se debe a que este indicador captura mejor la interacción de la apertura financiera y la calidad de los fundamentos económicos (ya que los países con buenos fundamentos suelen estar más integrados financieramente al resto del mundo). Estos resultados sugieren que la apertura financiera con-tribuye a amortiguar el shock cuando los fundamentos de los países son sóli-dos, pero podría exacerbarlo cuando esos fundamentos son débiles.

• Por último, hay evidencias sólidas de que otros factores externos (sobre todo, las tasas de interés internacionales y el grado de aversión al riesgo) son también determinantes significativos del desempeño del producto durante el desplome de los precios.


Adler y Sosa

93CUADRO 4.2

Resultados de enfoque de corte transversal

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (10) (11)

Variable dependiente: Crecimiento acumulado del producto durante el desplome ( Yi ), en relación con el crecimiento tendencial

TIA1 0,264 0,284* 0,205 −0,113 0,160 0,092 0,012 0,159 0,020 −0,125 0,135 0,096(0,23) (0,17) (0,20) (0,19) (0,15) (0,26) (0,27) (0,23) (0,22) (0,165) (0,199) (0,200)

CC (porcentaje del PIB, nivel en t)2

0,568*(0,29)

0,615+(0,42)

0,648*(0,37)

−0,212(0,311)

−0,105(0,37)

−0,101(0,36)

CC_2 (porcentaje del PIB, variación en t − 3, t)2

0,503** 0,557* 0,456**(0,20) (0,30) (0,23)

Régimen TC3 −10,59** −9,084* −10,50** −10,52*** −9,589* −13,54***(4,43) (4,57) (4,74) (3,803) (4,80) (4,59)

Vol TC4 0,946*** 0,707** 0,701**(0,32) (0,34) (0,32)

Apertura CK5 −2,030* −1,755 −2,036 −1,567 −1,991 −1,544 −2,339+(1,21) (1,50) (1,50) (1,58) (1,45) (1,224) (1,45)

Integ. fin.6 0,071***(0,02)

CC x TIA prev7 0,216*** 0,222*** 0,133**(0,0798) (0,08) (0,06)

Régimen TC x TIA prev7 −0,334* −0,277 −0,209(0,182) (0,51) (0,48)

TIA prev7 0,129 0,191(0,48) (0,44)

Constante −1,27 −3,43 0,62 −7,70** −3,86 −0,29 −5,68** −1,35 −7,57*** −1,105 −0,86 −6,60(2,75) (2,34) (2,70) (2,97) (2,40) (3,19) (2,83) (2,67) (2,78) (2,452) (3,25) (4,36)

Observaciones 91 93 79 68 92 70 64 73 66 70 70 70R² 0,103 0,114 0,131 0,119 0,102 0,207 0,213 0,211 0,206 0,424 0,305 0,332

Fuente: Estimaciones de los autores.Nota: Regresiones estimadas usando MCO con errores estándar robustos (indicados entre paréntesis). Las regresiones incluyen controles de factores mundiales (coef. no indicados). *** p < 0,01, ** p < 0,05,

* p < 0,1, + p < 0,15.1Variación acumulada del indicador de los TI ajustado, del máximo al mínimo.2Saldo en cuenta corriente, porcentaje del PIB, en el período t o variación de t – 3 a t, según lo indicado.3 Flexibilidad del tipo de cambio, basada en el índice de facto de Ilzetzki, Reinhart y Rogoff (2008), en t. Variable ficticia = 1 si el índice está entre 1 y 4 (fijo), 0 si está entre 4 y 13 (flexible)..4 Desviación estándar de las variaciones porcentuales mensuales del tipo de cambio nominal (en un plazo de 12 meses).5 Índice de apertura de la cuenta corriente de Chinn e Ito (2008) , promedio t – 2 a t.6 Indicador de integración financiera, definido como la suma de los activos externos totales y los pasivos externos totales (como porcentaje del PIB)..7 Variación acumulada del indicador de los TI ajustado, en el período de tres años previo al shock.



Análisis con datos de panel

Muchos de los episodios identificados según la metodología explicada anterior-mente se remontan a las décadas de 1970 y 1980. Como ya se mencionó, esto hace difícil evaluar la importancia de algunas características fiscales y del sector finan-ciero, en el primer caso debido a la falta de disponibilidad o de fiabilidad de los datos, y en el segundo, debido a la insuficiente varianza entre los países y a lo largo del tiempo durante esas décadas. Un ejemplo de este segundo caso es la dolarización financiera, un fenómeno que se extendió en los años ochenta, en parte como con-secuencia de la liberalización de la cuenta de capital. Por consiguiente, complemen-tamos el análisis de corte transversal con un enfoque con datos de panel que permite aprovechar la dimensión de la serie temporal de las variables fiscales y financieras, sobre las cuales hay datos recientes más fiables y más variados.

Nuestro interés en este caso está centrado en evaluar la potencial función amplificadora de ciertos fundamentos económicos en lo que se refiere al impacto de shocks profundos y negativos a los términos de intercambio. Estimamos la siguiente especificación en una configuración de panel con efectos fijos:

y ToT X F Ii t i tA

i t i t i t i t, , , , , , ,= + + ʹ + ʹ +β β β β ε0 1 2 3

siendo: yi,t el crecimiento del PIB real del país i en el año t; ToTi tA, el indicador

ajustado de los términos de intercambio; Xi,t un vector de variable de control exó-genas (que incluye el crecimiento del PIB real, el rendimiento de los bonos del Tesoro estadounidense a10 años, y el VIX); Ii,t una variable que toma el valor del shock de los términos de intercambio en el año t (ToTi t

A, ) si el último está por debajo

de un umbral determinado (fijado en –1,5 puntos porcentuales del PIB en nuestra estimación de referencia); y Fi,t un vector de los fundamentos económicos del país i que amplifican (o tienen el potencial de amplificar) el impacto de los shocks de los términos de intercambio.

Lo que nos interesa es el vector de coeficientes β3 , ya que este nos informa sobre qué fundamentos económicos pueden exacerbar el efecto de estos shocks y en qué medida, más allá de su efecto directo. Según esta especificación, el efecto marginal directo de un fuerte shock negativo de los términos de intercambio puede calcularse como β β1 3+ ʹ( )FEM siendo FEM el vector de los fundamentos económicos evaluado al valor promedio de la muestra de países. El efecto de amplificación de las políticas del país i (en relación a un país promedio), por otra parte, puede calcularse como ʹ −( )β3 Fi t EMF, . Los resultados son robustos con respecto a otra especifica-ción que incorpora el nivel de las variables de política económica, además de las sus interacciones con Ii,t.

Se analiza el siguiente conjunto de fundamentos macroeconómicos:• Deuda pública y externa, cuenta corriente y activos externos netos (todos

como porcentaje del PIB).• Un indicador de la flexibilidad cambiaria de facto, descrito en la sección anterior.• Un indicador de la dolarización financiera, definida como la proporción de

depósitos en moneda extranjera dentro de los depósitos totales del sistema


Adler y Sosa 95

bancario. Empleamos la base de datos de Levy-Yeyati (2006), pero la amplia-mos (usando información de fuentes múltiples, como informes del personal técnico del FMI, monografías académicas y documentos de los países) para extender la serie hasta la década de 1970 en el caso de varios países.

• El balance fiscal primario, como porcentaje del PIB, como indicador de la posición fiscal.

• Un indicador del grado de apertura de la cuenta de capital, basado en el índice de Chinn e Ito (2008), normalizado para abarcar un rango de 0 a 1, en el que 1 representa máxima apertura.

• El indicador de integración financiera internacional descrito anteriormente.Estimamos dos especificaciones del modelo. La primera examina en qué

medida las políticas amplifican o amortiguan el impacto de todos los shocks pro-fundos y negativos (equivalentes, por lo menos, a 1½% del PIB). La segunda examina el caso particular de shocks profundos y negativos (nuevamente de por lo menos 1½% del PIB) que estuvieron precedidos por una mejora de términos de intercambio en los tres años anteriores17. Esta segunda especificación nos permite investigar específicamente en qué medida las políticas adoptadas durante la fase de bonanza de los “ciclos de auge y caída” de precios determinan el impacto de los shocks negativos subsiguientes.

Los resultados revelan varios aspectos interesantes (cuadro 4.3). Aunque los términos de intercambio parecen explicar una parte relativamente pequeña de la varianza del crecimiento, la estimación captura un efecto claro y estadísticamente significativo: un shock negativo de los términos de intercambio equivalente a 1 punto porcentual del PIB daría lugar a una disminución del crecimiento de 0,13% en el mismo año del shock y de 0,08% en el segundo año.

El análisis arroja evidencia de que las políticas que preceden a shocks negativos de términos de intercambio, particularmente en casos de auges, juegan un papel fundamental en amortiguar el impacto de tales shocks. En el gráfico 4.8 se presenta el efecto de amortiguación —derivado de tener mejores fundamentos económicos que la economía de mercado emergente promedio, una dimensión a la vez— en el caso de un shock negativo de los términos de intercambio equivalente a 1% del PIB. Una posición fiscal fuerte en el momento del shock ayuda a amortiguar su impacto, posiblemente debido al hecho de que hay más espacio fiscal para la implementación de políticas contracíclicas. El grado de amortiguación es significa-tivamente más alto en casos de shocks precedidos por condiciones favorables, lo cual destaca la importancia de una política fiscal prudente durante períodos de auge (cuadro 4.3).

Al igual que en el estudio de corte transversal, la flexibilidad del tipo de cambio durante los auges parece ser un importante amortiguador. También hay evidencia

17En el primer caso, Ii,t la variable toma el valor del shock de los términos de intercambio si el último es inferior a –1,5 puntos porcentuales del PIB. En el segundo caso, Ii,t toma el valor del shock de los términos de intercambio si la condición previa sigue siendo válida y si el país experimentó un shock positivo de los términos de intercambio en los últimos tres años.


96

Ciclos de precios de las materias prim

as: Los peligros de desaprovechar la bonanza CUADRO 4.3

Resultados econométricos del análisis con datos de panel

Variable dependiente: Crecimiento del PIB (anual, en porcentaje)

Período de la muestra 1970–2007

Base

Con con-troles exter-

nos Amplificación de shocks profundos y negativos Amplificación de shocks profundos y negativos precedidos de auges

Variable (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (15) (16) (17) (18) (19)

Términos de intercambio1 0,131*** 0,100*** 0,077* 0,070 0,093+ 0,070* 0,081** 0,084* −0,023 0,069* 0,074* 0,061 0,024 0,090** 0,090** 0,004 0,002 0,002

(0,037) (0,035) (0,045) (0,049) (0,058) (0,036) (0,035) (0,047) (0,072) (0,037) (0,040) (0,043) (0,053) (0,035) (0,034) (0,054) (0,055) (0,055)Términos de

intercambio rezagados1

0,082** 0,074** 0,070 0,122*** 0,115*** 0,068+ 0,078** 0,080** 0,032 0,072 0,136*** 0,119** 0,092** 0,087** 0,091** 0,033 0,031 0,032

(0,036) (0,036) (0,053) (0,032) (0,042) (0,041) (0,037) (0,039) (0,055) (0,052) (0,034) (0,045) (0,038) (0,036) (0,034) (0,055) (0,056) (0,056)

PIB real rezagado (nivel)

−0,002 −0,009 −0,000 −0,009 0,025*** 0,002 −0,002 0,026** −0,009 0,000 −0,010 0,025*** 0,002 −0,002 0,025** 0,025** 0,025**

(0,008) (0,008) (0,010) (0,010) (0,009) (0,008) (0,008) (0,011) (0,008) (0,010) (0,010) (0,009) (0,008) (0,008) (0,011) (0,011) (0,011)

Crecimiento del PIB mundial 0,477*** 0,462*** 0,419*** 0,407*** 0,516*** 0,439*** 0,495*** 0,452*** 0,458*** 0,393*** 0,403*** 0,513*** 0,422*** 0,486*** 0,405*** 0,401** 0,402**

(0,091) (0,090) (0,090) (0,090) (0,140) (0,087) (0,085) (0,149) (0,092) (0,083) (0,090) (0,139) (0,088) (0,087) (0,149) (0,150) (0,150)Tasa de interés de

letras del Tesoro estadounidense a 10 años

−0,296***(0,069)

−0,231***(0,066)

−0,268***(0,081)

−0,266***(0,080)

−0,071(0,086)

−0,288***(0,069)

−0,297***(0,071)

−0,035(0,064)

−0,231***(0,065)

−0,250***(0,079)

−0,264***(0,078)

−0,093(0,080)

−0,278***(0,069)

−0,294***(0,071)

−0,042(0,064)

−0,042(0,064)

−0,043(0,064)

−0,107*** −0,110***−0,098*** −0,119***−0,096***−0,113***−0,108*** −0,107*** −0,111*** −0,101*** −0,119*** −0,099*** −0,116*** −0,111*** −0,109*** −0,110*** −0,110***

VIX (0,021) (0,023) (0,023) (0,023) (0,023) (0,021) (0,020) (0,030) (0,024) (0,022) (0,023) (0,024) (0,021) (0,021) (0,029) (0,030) (0,030)

Interacción de los fundamentos económicos y shocks profundos y negativos de los términos de intercambio2

Flexibilidad del TC (t – 1)3

−0,001(0,013)

−0,015(0,011)

0,053*(0,030)

0,019(0,037)

−0,042(0,036)

−0,239***(0,025)

−0,043(0,086)

−0,181***(0,027)

Dolarización (t – 1)4

0,004(0,004)

0,050***(0,018)

Flexibilidad del TC* dolarización (t – 1)5

0,000(0,000)

−0,000(0,000)

0,007(0,005)

0,006***(0,001)

0,005***(0,001)

0,006***(0,000)


Adler y Sosa

97

Balance fiscal primario (t – 1)6

−0,038*** (0,013)

−0,023***(0,008)

−0,096***(0,021)

−0,428***(0,020)

−0,428***(0,035)

−0,429***(0,014)

Apertura de la cuenta de capital7

0,103 0,251 0,802*** 2,437*** 2,202***

(0,121) (0,258) (0,270) (0,320) (0,255)

Integración financiera8

0,059(0,099)

−0,456+(0,281)

0,390*(0,217)

−1,573**(0,599)

−0,491(0,342)

Constante 4,256*** 6,332*** 6,698*** 6,191*** 7,319*** 2,470** 6,293*** 6,335*** 2,768** 6,744*** 6,166*** 7,408*** 2,744*** 6,288*** 6,342*** 3,109** 3,119** 3,122**

(0,009) (0,852) (0,865) (1,038) (1,062) (1,022) (0,861) (0,866) (1,194) (0,902) (1,020) (1,066) (0,979) (0,849) (0,894) (1,163) (1,165) (1,165)Número de

observaciones

2,025 2,025 1,567 1,571 1,227 1,130 1,970 1,879 760 1,567 1,571 1,227 1,130 1,970 1,879 767 760 760

R²-intra panel 0,023 0,089 0,090 0,084 0,109 0,125 0,091 0,098 0,100 0,090 0,102 0,110 0,128 0,097 0,103 0,100 0,100 0,101

R²-entre panel 0,006 0,004 0,154 0,008 0,133 0,039 0,003 0,004 0,261 0,164 0,055 0,172 0,006 0,001 0,002 0,234 0,236 0,242

R²-todo el panel 0,015 0,077 0,088 0,070 0,105 0,069 0,075 0,085 0,029 0,089 0,089 0,109 0,081 0,080 0,088 0,035 0,035 0,035Número de

países 64 64 59 61 55 57 63 63 49 59 61 55 57 63 63 50 49 49

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Basado en estimación de panel, con efectos fijos, permitiendo efectos de amplificación asimétricos, por fundamentos económicos, de los shocks negativos y profundos de los términos de intercambio. Los errores

estándar robustos se indican entre paréntesis. *** p < 0,01, ** p < 0,05, * p < 0,1, + p < 0,15.1Indicador de términos de intercambio ajustados. 2Interacción de los fundamentos de la economía del país con el indicador de los términos de intercambio ajustado cuando el último es inferior a –1,5 puntos porcentuales del PIB (cero de lo contrario). Las columnas 10–19

añaden la limitación de que los shocks deben ir precedidos de mejoras de los términos de intercambio en los tres años previos (para capturar la importancia de las políticas implementadas durante auges de precios anteriores para explicar el desempeño económico de las caídas de precios subsiguientes).

3Indicador de la flexibilidad cambiaria ‘de facto’ elaborado por Ilzetzki, Reinhart y Rogoff (2008), que va de 1 a 13, siendo 13 el régimen más flexible. 4Depósitos en moneda extranjera como porcentaje del total de depósitos.5Interacción entre el indicador de flexibilidad cambiaria y la dolarización. 6Nivel, como porcentaje del PIB. 7Índice de Chinn e Ito (2008) normalizado para abarcar entre 0 y 1 (siendo 1 una apertura completa).8Total de activos externos más total de pasivos externos, como porcentaje del PIB. Los países con un nivel igual al de Estados Unidos o superior se clasifican como completamente integrados. En el caso de otros países, se

muestra el indicador en relación con el nivel de Estados Unidos.



robusta que apunta a que la dolarización financiera es un importante amplificador de los ciclos de auge y caída de los precios. Como se preveía, la flexibilidad cambia-ria parece perder eficacia como amortiguador de los shocks cuando el grado dolari-zación financiera es alto (según lo indica el correspondiente término de interacción). El coeficiente positivo sobre el término de interacción probablemente refleje el impacto de los efectos de hoja de balance en las economías dolarizadas.

En concordancia con los resultados de la sección anterior, una mayor apertura de la cuenta de capital no parece suavizar, en promedio, los efectos del shock de comercio exterior. Sin embargo, el resultado se invierte al emplear el indicador de integración financiera. Con la excepción de la deuda externa, y en línea con resul-tados anteriores, no se encuentra evidencia de que otras variables de stock —deuda pública y activos externos netos— desempeñen un papel significativo en la amplifi-cación o amortiguación de los shocks de los términos de intercambio.

CONCLUSIONESSiendo muchos de sus países exportadores netos de materias primas, América Latina —y especialmente América del Sur— es una de las regiones de mercados emergentes que más depende de las materias primas. Con la excepción de algunos países, esta dependencia parece haberse mantenido invariable en términos gene-rales durante los 40 últimos años. Dadas estas circunstancias, la creciente incerti-dumbre que rodea a las perspectivas económicas mundiales plantea interrogantes en torno al impacto que podría tener una fuerte caída de los precios de las mate-rias primas en esta región, y las políticas que podrían amortiguar ese impacto. Los

−2,0

−1,5

−1,0

−0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

Fijo --- Paridad móvil de facto →

Flotación

Dolarización de 10%Dolarización mdia en EMEDolarización del 50%

Mitigación

Ampliación

Flexibilidad del tipo de cambio y dolarización1

−1,5

−1,0

−0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

−2 0 2

Mitigación

Ampliación

Balance primario(Porcentaje del PIB)

Gráfico 4.8 Efectos de amplificación/mitigación, por fundamentos económicos clave1 (efectos de un shock de términos de intercambio con diferentes niveles de fundamentos económicos)

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Basado en los resultados de análisis con datos de panel (cuadro 4.3). Cada panel muestra el efecto de amor-tiguación —de tener mejores fundamentos que la economía de mercado emergente promedio, en una dimensión por vez— ante un shock negativo de los términos de intercambio equivalente a 1% del PIB.1Efecto neto, incluida la interacción entre la flexibilidad del tipo de cambio y el nivel de dolarización de los depósitos.


Adler y Sosa 99

numerosos shocks de términos de intercambio en economías emergentes y econo-mías avanzadas exportadoras de materias primas, a lo largo de las cuatro últimas décadas, ofrecen valiosas lecciones acerca de estas cuestiones. Los resultados de dos metodologías complementarias sugieren que las políticas que preceden a fuer-tes caídas de términos de intercambio pueden tener una influencia importante en el desempeño económico subsiguiente de los países, particularmente cuando esos shocks están precedidos de condiciones favorables (booms). Concretamente, encontramos evidencia de que la flexibilidad cambiaria puede ser un poderoso mecanismo de absorción de los shocks, aunque en un grado significativamente menor en el contexto de economías altamente dolarizadas. También hay evidencia sólida de que los países que se comportan con más prudencia durante la fase de auge logran un mejor desempeño económico durante la caída. Concretamente, los países con cuentas corrientes débiles tienden a obtener resultados inferiores, en tanto que una posición fiscal inicial saludable puede contribuir mucho a amorti-guar el impacto de un shock externo.



ANEXO 4.1. DEPENDENCIA Y CONCENTRACIÓN DE MATERIAS PRIMAS

−5

0

5

10

1970 1980 1990 2000 2010

Agricultura y productosrelacionados

Animales y productosrelacionados

Metales Energía Otras materiasprimas

Total

Argentina América del Sur México y América Central

−10

−5

0

5

1970 1980 1990 2000 2010

Brasil

−10−505

1015202530

1970 1980 1990 2000 2010

Chile

−5

0

5

10

1970 1980 1990 2000 2010

Colombia

−5

0

5

1970 1980 1990 2000 2010

México

−5

0

5

10

15

1970 1980 1990 2000 2010

Perú

−505

101520253035

1970 1980 1990 2000 2010

Venezuela

−5

0

5

10

15

20

25

1970 1980 1990 2000 2010

Ecuador

−10

−5

0

5

10

15

20

1970 1980 1990 2000 2010

Costa Rica

−5

0

5

10

15

1970 1980 1990 2000 2010

El Salvador

−10

−5

0

5

10

15

1970 1980 1990 2000 2010

Uruguay

−10

−5

0

5

10

15

1970 1980 1990 2000 2010

Guatemala

Gráfico A4.1 Exportaciones netas de materias primas: Países de América Latina seleccionados (porcentaje del PIB)

Fuentes: Base de datos de World Integrated Trade Solutions y cálculos de los autores.


Adler y Sosa 101

Agricultura y productosrelacionados

Animales y productosrelacionados

Metales Energía Otras materiasprimas

Total

0

5

10

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

Argentina América del Sur México y América Central

0

5

10

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

Brasil

0

10

20

30

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

Chile

0

5

10

15

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

Colombia

0

5

10

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

México

0

5

10

15

20

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

Perú

0

5

10

15

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

Uruguay

05101520253035

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

Venezuela

0

5

10

15

20

25

30

−20

10

40

70

100

1970 1980 1990 2000 2010

Ecuador

0

5

10

15

20

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

Costa Rica

0

5

10

15

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

El Salvador

0

5

10

15

20

0

20

40

60

80

100

1970 1980 1990 2000 2010

Guatemala

Gráfico A4.2 Exportaciones brutas de materias primas: Países de América Latina seleccionados (porcentaje del total de exportaciones de bienes y servicios)

Fuentes: Base de datos de World Integrated Trade Solution y cálculos de los autores.

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———, 2011, Perspectivas económicas: Las Américas—Atentos al sobrecalentamiento, Washington, DC, abril.

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Ilzetzki, Ethan, Carmen Reinhart y Kenneth Rogoff, 2008, “Exchange Rate Arrangements Entering the 21st Century: Which Anchor Will Hold?”, Universidad de Maryland y Universidad de Harvard. Inédito.

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Mendoza, Enrique, y Marco Terrones, 2008, “An Anatomy of Credit Booms: Evidence from Macro Aggregates and Micro Data”, Working Paper 08/226, Fondo Monetario Internacional, Washington, DC.


103

CAPÍTULO 5

Booms de términos de intercambio: Patrones de ahorro-inversión y una nueva métrica de ingresos extraordinarios

GuStavo aDler y nIcoláS e. maGuD

Los países exportadores de productos básicos de todo el mundo se beneficiaron significativamente del boom de precios de las materias primas registrado en la última década, lo que les permitió fortalecer sus fundamentos económicos nota-blemente en muchas dimensiones. América Latina, como importante región productora de productos básicos, registró una transformación especialmente importante, en contraste claro con su historia anterior de gestión macroeconó-mica1. Pero, ¿refleja esta transformación una respuesta macroeconómica distinta y más prudente que las anteriores a los shocks de términos de intercambio? ¿O solo se trata de un shock positivo mucho mayor que los anteriores, que permitió hacer ambas cosas (gastar y mejorar los fundamentos macroeconómicos)?

En este capítulo se intenta aclarar esta pregunta analizando el episodio reciente de boom de términos de intercambio desde una perspectiva histórica. En particular, se analiza la magnitud del shock de ingreso asociado con la mejora en los términos de intercambio (que aquí se denomina “el ingreso extraordinario”) y también hasta qué punto se ahorró ese ingreso. Aunque el foco del análisis está puesto en América Latina, se realizan comparaciones interregionales cuando es pertinente.

En otros estudios recientes (Izquierdo, Romero y Talvi, 2008; Osterholm y Zettelmeyer, 2008; Céspedes y Velasco, 2011) se analizó el rol de los factores externos —incluidos los shocks de términos de intercambio— en impulsar el crecimiento económico en América Latina. Sin embargo, allí se estudian princi-palmente los efectos de esos shocks sobre el producto real2. De esta manera, estos estudios pasan por alto una dimensión importante de los booms de términos de

Al momento de publicación, estaba prevista para su inclusión en el Journal of International Money and Finance una versión extendida y más detallada de este capítulo.1Un análisis detallado de la mejora de los fundamentos económicos de América Latina en la última década se puede encontrar en Adler y Sosa (2013), FMI (2012, 2013), Izquierdo et al. (2008), e Izquierdo, Romero y Talvi (2008).2El caso de Kohli (2004) es una excepción: señala la importancia de los shocks de ingreso relacionados con las variaciones en los términos de intercambio, aunque se concentra en un conjunto de economías avanzadas. Véase también Feenstra et al. (2009).


104 Booms de términos de intercambio: Patrones de ahorro-inversión

intercambio, ya que el impacto de esos shocks sobre el ingreso interno (ingreso nacional) tiende a ser mayor que el impacto que tienen sobre el producto. Este aspecto es clave para entender el efecto económico general de las variaciones en los términos de intercambio3.

Este trabajo ofrece varias innovaciones respecto de los otros estudios sobre el tema. En primer lugar, desarrolla una métrica simple pero muy informativa de los ingresos “extraordinarios” que provienen del shock de los términos de intercambio. Esta métrica permite tener una noción más clara de la importancia macroeconómica del boom reciente tanto en términos absolutos como relativos (históricos e interre-gionales). Con esta medida, también se puede calcular las tasas marginales de ahorro a fin de determinar el grado de ahorro de esos ingresos extraordinarios en el episodio reciente y en los anteriores. Por último, se realiza un análisis econométrico sencillo a fin de evaluar si los patrones de ahorro de América Latina en el boom reciente difi-rieron de otros booms anteriores y de aquellos observados en otras economías, teniendo en cuenta otros factores externos clave, como la persistencia del shock de términos de intercambio, las tasas de interés a nivel mundial y los niveles de ingreso.

En el análisis se llega a la conclusión de que el shock de términos de intercam-bio reciente no fue mayor que el registrado durante la década de 1970. Sin embargo, el ingreso extraordinario asociado fue considerablemente mayor que los del pasado, y muy importante en términos absolutos, alcanzando el 100% del ingreso interno en términos acumulados (o el 15% por año, en promedio) para la región. En algunos países, el ingreso extraordinario superó varias veces esa magni-tud. En términos de comparaciones regionales, esos shocks de ingreso solo pueden compararse con los que experimentaron los países exportadores de petróleo de la región de Oriente Medio y Norte de África (OMNA). En el análisis también se observa que, si bien el ahorro agregado (promedio) aumentó más que en episodios anteriores en respuesta al shock de términos de intercambio, la proporción del ingreso extraordinario ahorrada (es decir, la tasa marginal de ahorro) fue menor. Y si bien parte del patrón cambiante puede explicarse por la persistencia del shock y las tasas de interés mundiales bajas, no hay evidencia que muestre una mayor tendencia al ahorro durante el boom reciente, incluso si se controla la estimación por esos factores clave. Estos resultados cuestionan la creciente idea de que la respuesta macroeconómica al boom de los términos de intercambio fue diferente en esta oportunidad. De hecho, sugieren que la mejora marcada en los fundamen-tos económicos refleja en gran medida el mayor tamaño del shock de ingreso asociado, y no una mayor tendencia a su ahorro.

El capítulo sigue de la siguiente manera: en primer lugar, se describe la métrica del ingreso extraordinario y se compara el episodio reciente de América Latina con los de otras regiones, y también con sus propios episodios pasados. Luego, se analiza hasta qué punto se ahorraron los ingresos extraordinarios y se evalúan los resultados econométricamente, antes de presentar las conclusiones.

3Otros estudios relacionados analizaron los cambios recientes en la conducta de las políticas fiscales de economías de mercados emergentes, a través del ciclo o a través de auges de precios de los productos básicos. Véanse Frankel, Végh y Vuletin (2013), y Céspedes y Velasco (2011).


Adler y Magud 105

EL INGRESO EXTRAORDINARIO ASOCIADO A LOS TÉRMINOS DE INTERCAMBIO DESDE UNA PERSPECTIVA HISTÓRICAEn esta sección se analiza la historia de los shocks grandes de términos de intercam-bio, con foco en una muestra de 180 países en el período 1970–2012. La fuente de los datos son las Estadísticas Financieras Internacionales del FMI. El ejercicio prin-cipal implica identificar episodios de booms de términos de intercambio en la muestra que satisfagan las siguientes condiciones: 1) un aumento en los términos de intercambio de al menos el 15% entre el comienzo y el punto máximo; y 2) un aumento promedio anual en los términos de intercambio de al menos el 3%.

En función de esos umbrales, se identifican 270 episodios, que incluyen a países de ingreso bajo, economías de mercados emergentes y economías avanzadas. De acuerdo con lo esperado, cuando se analizan los booms de términos de intercambio, se identifican dos olas claras: una registrada en la década de 1970 y otra en la última década (gráfico 5.1). La magnitud de estos shocks en el boom reciente (medida

0

40

80

120

160

200

1970 1980 1990 2000 2010

Mediana

Rango de percentiles 20–80

0

10

20

30

40

50

60

1970 1980 1990 2000 2010

Número de episodios(En curso en cada punto del tiempo)

Shocks de términos de intercambio(Variación acumulada durante período de alza, porcentaje)

02468

10121416

1970 1980 1990 2000 2010

Mediana


Duración del episodio: Período de alza(Años)

02468

10121416

1970 1980 1990 2000 2010

Mediana


Duración del episosio: Principio a fin1

(Años)

Gráfico 5.1 Características principales de los auges de términos de intercambio

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: El gráfico muestra estadísticas de todos los episodios en curso (alzas) en cada punto del tiempo.1El fin ocurre cuando por lo menos un tercio del aumento de los términos de intercambio se revierte (o si se produce un nuevo auge). En el caso de los episodios que no llegaron a su fin hasta el final del período de la muestra, se considera que concluyeron en 2012.



durante el período de alza) no superó la de aquellos registrados en la década de 1970, como se observa en el panel superior izquierdo del gráfico 5.1. No obstante, la ola reciente fue más generalizada (panel superior derecho): con el doble de episodios que cualquiera de las décadas anteriores, incluida la de 19704. Otra diferencia clave con los episodios pasados radica en que la ola reciente fue más persistente, con un período alcista promedio de aproximadamente siete años (hasta el 2012): una diferencia de tres años con los episodios anteriores (panel inferior izquierdo en el gráfico 5.1).

Analizando más allá del período alcista de los episodios, medimos el final del boom como el año en el que al menos la tercera parte del aumento de los términos de intercambio registrado durante el período alcista se revierte (o el momento en el que comienza un nuevo boom). En este análisis se encuentra que, incluso si al momento de publicación el boom en marcha llegara a un final abrupto, la duración total del episodio (de principio a fin) seguiría siendo mucho mayor que la de episo-dios anteriores, lo que refleja tanto la persistencia relativamente alta del boom reciente como la reversión rápida de los booms de las décadas de 1970 y 1980: en promedio, los episodios pasados terminaron solo un año después de alcanzar el punto máximo (panel inferior derecho del gráfico 5.1).

En el caso de los países emergentes de América Latina —Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela—, los datos muestran que, dentro del grupo, solo 9 de los 11 países satisficieron los umbrales mencionados anteriormente durante la década de 2000. Uruguay y México no pueden tomarse como casos de booms recientes de los términos de intercambio, ya que si bien son productores de algunos productos básicos, sus exportaciones netas de productos básicos son relativamente reducidas. Al mismo tiempo, se identifican dos episodios distintos para Paraguay desde el año 2000, por lo que la cantidad total de episodios llega a 10.

El boom reciente de los términos de intercambio de América Latina —que comenzó alrededor del año 20025— puede compararse en términos de magnitud y alcance (es decir, la cantidad de países) a los registrados en la década de 1970. Los episodios identificados tienen una mediana de aumento acumulado de los términos de intercambio de aproximadamente el 80% durante el período alcista. Sin embargo, hay diferencias importantes entre los países del grupo. Por ejemplo, Venezuela y Bolivia muestran shocks de términos de intercambio acumulados de más del 120%, mientras que Brasil se ubica en el extremo opuesto, con un shock que no supera el 35%. En comparación, en la década de 1970 se registraron 11 episodios, con una mediana de aumento acumulado de aproximadamente el 70%.

Además, una comparación contemporánea entre regiones indica que el shock reciente de América Latina solo puede compararse con los de los países exportadores de OMNA (gráfico 5.2) y, en menor medida, con los de economías avanzadas expor-tadoras de productos básicos (Australia, Canadá y Noruega). En efecto, en el caso de otras regiones de mercados emergentes, se identifica una cantidad de episodios

4Esto refleja el aumento generalizado registrado en el precio de los productos básicos en los últimos 10 años.5El comienzo de cada intercambio varía entre países. Véase Adler y Magud (2013), donde se presentan detalles.


Adler y M

agud 107

1975

PER

ECU

MEX

COL BOL

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0

20

40

60

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1970

ECU BOL

ARG

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PER

1980 1985 1990 1995

VEN

2000

VEN

BOL

CHL

ARG

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ECU

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PAR

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PAR IDN

SRI

RUS

BEL

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NOR

AUS

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SAU

KUW

ME deAsia

ME deEuropa

EA Export. de petróleo de OMNA

Economías emergentes de América Latina2000

Gráfico 5.2 Economías emergentes de América Latina y algunas regiones: Auges de términos de intercambio (variación porcentual acumulada, durante períodos de alza)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y estimaciones de los autores.Nota: Variación porcentual acumulada de términos de intercambio (de bienes y servicios) desde el comienzo del punto máximo de cada episodio identificado (que cumple los criterios de un aumento acumulado de por lo menos 15% y 3% en promedio). Los episodios se agrupan en períodos de cinco años de acuerdo con la fecha del primer año. Las líneas punteadas indican promedios de grupo. Véanse más detalles en Adler y Magud (2013). ME = mercados emergentes; EA = economías avanzadas; OMNA = Oriente Medio y Norte de África.



limitada (por ejemplo, en países emergentes de Asia), y esos episodios tienen una magnitud mucho menor (por ejemplo, economías emergentes de Asia y de Europa)6.

Estos datos, basados en la medición tradicional de los términos de intercambio, sugerirían que el boom reciente de América Latina no es inédito. Sin embargo, como no tienen en cuenta el grado de apertura al comercio, que cambió notable-mente con el tiempo, esta métrica tradicional no ofrece una perspectiva informativa sobre la relevancia económica del shock7. En la siguiente sección se analiza una métrica que tiene en cuenta esa dimensión, concentrándose en el impacto de los shocks de términos de intercambio sobre los niveles de ingreso.

Una métrica del ingreso extraordinario asociado a los shocks de términos de intercambio

Metodología

El objetivo de este capítulo es cuantificar hasta qué grado el ingreso interno bruto (GDI, por sus siglas en ingles) real que registraron estos países fue mayor que el que habrían registrado sin shock de términos de intercambio (es decir, en el esce-nario contrafáctico)8. A tal fin, elaboramos una métrica simple que se concentra en la diferencia entre el GDI real efectivo y el GDI medido en términos de inter-cambio constantes (a valores previos al boom)9.

Como en Kohli (2004), se define el GDI real del país i, en el momento t, de la siguiente manera10:

RIGDI

PGDP

Pi ti t

i tC

i t

i tC,

,

,

,

,

,≡ = (5.1)

donde GDI y GDP se refieren al ingreso interno bruto y al producto interno bruto, respectivamente (por sus siglas en ingles), y Pt

Crepresenta el índice de precios al consumidor (IPC). En esta definición es clave utilizar el IPC para deflactar el ingreso nominal, a fin de capturar el poder adquisitivo del ingreso en términos de la canasta de consumo promedio11. La ecuación (5.1) también puede formularse como RI RGDP P Pi t i t i t

Yi tC

, , , , ,= ∗( ) donde RGDPi t, se refiere al PIB real, mientras

6De Europa, solo Rusia, Ucrania y Belarús demuestran episodios de magnitud comparable a los de América Latina. En los países emergentes de Asia, solo se destaca Indonesia. 7Puede accederse a un análisis más detallado del tema en el capítulo 4 de este volumen y en Adler y Sosa (2011).8Este aumento del ingreso que surge de los shocks de términos de intercambio puede tomarse como un fenómeno mayormente inesperado, y es posible interpretar los cambios contemporáneos en los patrones de ahorro agregado como respuesta a las innovaciones. Idealmente, sería necesario derivar el componente inesperado de estos shocks, pero no hay datos sobre expectativas acerca de precios comer-ciales disponibles de manera integral. 9La metodología se basa en el hecho de que el deflactor del PIB y el índice de precios al consumidor tienden a divergir durante los auges de términos de intercambio, según se señala en Kohli (2004).10La medida de GDI difiere del concepto de ingreso nacional bruto disponible (GNDY). El segundo incluye el saldo de ingreso del exterior (BI) (es decir, GNDY = GDI + BI). Véanse FMI (2009) y Comi- sión Europea et al. (2009).11El IPC se utiliza como variable aproximada del deflactor de consumo privado.


Adler y Magud 109

que Pi tY, es el deflactor del PIB. Esta ecuación simple deja en claro que el ingreso

real tiende a divergir del PIB real en los casos en los que el deflactor del PIB diverge del IPC. Esto suele ocurrir cuando el país enfrenta shocks importantes en los térmi-nos de intercambio. Diferenciando la ecuación (5.1) y combinándola con los com-ponentes de demanda del deflactor del PIB, se obtiene:

RI RGDP P W P W

E

i t i t i tr

i tX

i tM r

i tM

i t

, , ,,

, ,,

,

,

� � � �≈ + ∗ − ∗⎡⎣

⎤⎦

+

− −X

1 1

�� + −⎡⎣

⎤⎦

−⎡⎣ ⎤⎦− −P P W Wt i tC

i tX

i tM*

, , , ,1 1

(5.2)

donde J denota la variación porcentual anual de cualquier variable J ; P P Pi tX r

i tX

t,,

,*=

y P P Pi tM r

i tM

t,,

,*= son los precios de exportación e importación del país i, expresa-

dos respecto del IPC de Estados Unidos12; wi tX, −1 y wi t

M, −1 denotan las razones de

exportaciones e importaciones (de bienes y servicios) sobre el PIB; y Ei t, es el tipo de cambio del país i respecto del dólar de EE.UU. (unidades de moneda local por dólar de EE.UU.). En la ecuación (5.2) se muestra que las diferencias entre el GDI real y el GDP real surgen principalmente del impacto sobre el ingreso de los shocks de términos de intercambio (que refleja el segundo término del lado derecho de la ecuación) y del efecto de los movimientos de tipo de cambio real (que captura el último término).

Dejando de lado el efecto de las modificaciones en el tipo de cambio real (último término) para excluir variaciones endógenas en el nivel de ingreso, la ecuación (5.2) forma la base de las estimaciones del ingreso extraordinario, ofre-ciendo los componentes clave para construir un nivel contrafáctico de ingreso real. Se enfoca en una métrica totalmente exógena basada en la diferencia entre el ingreso real efectivo y el ingreso a términos de intercambio constantes, capturado por el segundo término del lado derecho de la ecuación (5.2). Esto supone que, de no haberse dado el shock de términos de intercambio, se habría logrado el mismo nivel de producto, pero con los precios relativos vigentes antes del boom.

El foco puesto en este límite inferior resalta la magnitud de los resultados al tiempo que previene problemas de endogeneidad (al enfocarse solo en el componente exógeno del shocks de ingresos asociado al de términos de intercambio).

Por último, utilizando la ecuación (5.2) se calcula el ingreso extraordinario anual como:

wiRI RI

RIi ti t i t

i t,

, ,*

,* ,≡−⎛

⎝⎜⎞

⎠⎟ (5.3)

donde RIi t, es un índice del ingreso real efectivo, y RIi t,* es el contrafáctico corres-

pondiente, construido en base a la ecuación (5.2). Así, el ingreso extraordinario anual en un momento determinado está dado por la distancia vertical entre el ingreso real y el ingreso real a términos de intercambio previos al boom, y el ingreso

12Expresar los deflactores de exportaciones e importaciones en términos relativos al IPC de Estados Unidos evita imputar un nivel elevado de inflación a nivel mundial (como el de las décadas de 1970 y 1980) como un shock de términos de intercambio.



extraordinario acumulado se mide como el área entre los dos. El ingreso extraordinario acumulado para el país i en el episodio j, así, se calcula como WI wii j i j tt J, , , .=

∈∑Por último, a fin de construir estadísticas de corte transversal, y teniendo en

cuenta que la duración de cada evento varía con el tiempo y entre distintos países, se normaliza la duración de cada episodio y se presentan estadísticas que agregan información para distintas fracciones de la duración de cada episodio. En particu-lar, cada episodio se divide en fracciones de ¼, ½ y ¾ de la duración del mismo (del comienzo hasta el punto máximo).

ResultadosLa importancia económica del shock de ingreso asociado con los booms de los términos de intercambio se hace evidente a partir del gráfico 5.3, que presenta las medidas de ingreso real para submuestras de los booms identificados. Como se indica, el efecto fue especialmente pronunciado en el episodio reciente, en especial en el caso de América Latina y de los países exportadores de petróleo de OMNA. En el caso de América Latina, mientras que el producto creció aproximadamente un 50% durante el boom reciente, el ingreso creció cerca del 90%: la diferencia de 40 puntos porcen-tuales entre ambas medidas es el impacto puro de precios de la mejora en los términos de intercambio. En el caso de los países exportadores de petróleo de OMNA, el efecto explica una diferencia de aproximadamente 100 puntos porcentuales. Si bien no se

Todos los países

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160

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200

T – 1 Comienzo 1/4 1/2 3/4 Máximo

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GDI real con crecimiento tendencial y términos

de intercambio constantes

GDI real con términos de intercambio constantes (previos al auge)

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Economías emergentes de América Latina

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T – 1 Comienzo 1/4 1/2 3/4 Máximo Máximo

Máximo

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Exportadores de petróleo de OMNA

Comienzo

Comienzo Comienzo

Gráfico 5.3 Ingreso interno bruto real (GDI) durante auges de términos de intercambio (medianas, duraciones normalizadas de los episodios, índice T–1 =1,00)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y estimaciones de los autores.Nota: Las duraciones de los episodios están normalizadas para permitir la agregación, y las series se declaran en fracciones de la duración de cada evento. La definición de ingreso interno real es la que consta en el texto (es decir, excluye el efecto del tipo de cambio real). Grupos de países según la definición de Adler y Magud (2013). OMNA = Oriente Medio y Norte de África.1Episodios desde 2000.


Adler y Magud 111

0,0

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0,2

0,3

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1970 1980 1990 2000 2010

Mediana

Rango de percentiles 20-80

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1970 1980 1990 2000 2010

Mediana

AcumuladoRango de percentiles 20-80

Gráfico 5.4 Ingreso extraordinario de auges de términos de intercambio (proporción del PIB)

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: El gráfico muestra estadísticas de todos los episodios en curso (alzas) en cada punto del tiempo.

muestra aquí, cabe señalar que, en el caso de algunos países, las mejoras en los niveles de ingreso (en términos de desviación respecto de la tendencia previa al boom) se explican casi exclusivamente a partir de dicho efecto en los precios. En América Latina, Bolivia y Chile son ejemplos claros de este fenómeno.

En concordancia con el tamaño de las áreas sombreadas del gráfico 5.3, la com-paración histórica de las estimaciones del ingreso extraordinario acumulado sugiere un efecto mucho mayor durante el boom reciente que en las pasadas, incluidas las de la década de 1970 (gráfico 5.4). Esto refleja un mayor grado de apertura al comercio en la mayoría de los países de la muestra, además de una duración más prolongada del suceso reciente.

Este patrón general también es visible en el caso de los países emergentes de América Latina (gráfico 5.5), donde los ingresos extraordinarios fueron varias veces mayores en el boom reciente que en los booms de términos de intercambio de la década de 1970. Las estimaciones de los shocks de ingreso reciente también son bastante considerables en términos absolutos, con una mediana de aproximada-mente el 87% del PIB acumulado de un año, o aproximadamente el 15% por año. Esto implica que, teniendo en cuenta solo el efecto sobre los precios del shock de términos de intercambio, el ingreso real fue, en promedio, al menos un 15% por año mayor que el que se habría registrado en otras circunstancias. Dentro de América Latina, Venezuela, Bolivia y Chile se destacan como los países que más se beneficiaron, con ingresos extraordinarios acumulados (anuales) de hasta el 300% (30%) del ingreso en el primer caso y de cerca del 200% (20%) en el caso de Bolivia y Chile. No resulta sorprendente que Brasil se ubique en el extremo opuesto de la distribución, con estimaciones del ingreso extraordinario significativamente meno-res, lo que refleja su menor dependencia del comercio de productos básicos y su menor grado de apertura al comercio.

Estos efectos también son considerables en comparación a los de otras regio-nes. Por ejemplo, la mediana de ingreso extraordinario acumulada para países emergentes de Asia se estima cerca del 50% del ingreso, mientras que en econo-mías emergentes de Europa sería del 30% del ingreso, y de aproximadamente el


112

Booms de térm

inos de intercambio: Patrones de ahorro-inversiónGráfico 5.5 Economías emergentes de América Latina y algunas regiones: Ingreso extraordinario (proporción del PIB anual)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y estimaciones de los autores.Nota: Ingreso extraordinario acumulado y en promedio anual, como proporción del PIB, desde el comienzo del punto máximo de cada episodio identificado (que cumple los criterios de un aumento acumulado de por lo menos 15% y 3% en promedio). Los episodios se agrupan en períodos de cinco años de acuerdo con la fecha del primer año. Las barras denotan valores acumulados, los puntos indican promedios anuales, y las líneas punteadas indican promedios de grupo de valores acumulados. Véanse más detalles en Adler y Magud (2013).ME = mercados emergentes; EA = economías avanzadas; OMNA = Oriente Medio y Norte de África.

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0,2

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1970 1980 1985 1990 1995 2000

VEN

BOL CHL

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PAR COL

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Barras: Ingreso extraordinario acumulado (escala izquierda)Puntos: Promedio anual (escala derecha)

ME deAsia

ME deEuropa

EA Export. de petróleo

Economías emergentes de América Latina2000


Adler y Magud 113

65% en países avanzados exportadores de productos básicos. Los países exporta-dores de petróleo de OMNA son los únicos que muestran un nivel de ingresos extraordinarios con una magnitud mayor que los de América Latina: llegan a una mediana de aproximadamente el 180% del PIB. Esto resalta el orden de magnitud del ingreso extraordinario asociado con los términos de intercambio que experi-mentó América Latina en la última década, que no solo superó notablemente a otros ingresos extraordinarios pasados, sino que además fue mayor que los de otras regiones. La proporción de países que se beneficiaron a partir de los booms de los términos de intercambio también fue mucho mayor en América Latina que en otras regiones.

PATRONES DE AHORRO DURANTE LOS BOOMS: TASA MARGINAL VERSUS TASA PROMEDIOEn esta sección se documentan los patrones de ahorro agregados durante estos episodios, analizando tanto la tasa promedio como la tasa marginal a nivel agre-gado. Es importante destacar que el análisis no apunta a evaluar el carácter óptimo de la respuesta macroeconómica al shock de términos de intercambio (es decir, los determinantes de las decisiones de ahorro e inversión). Lo último requiere, entre otras cosas, vincular esa respuesta con la persistencia percibida del shock y con otras perturbaciones externas contemporáneas. Además, el análisis se concentra en las respuestas macroeconómicas agregadas en términos de patrones de ahorro y de inversión, sin distinguir entre los posiblemente diferentes comportamientos del sector público y el privado. Si bien el desempeño del sector público es un aspecto importante, existen dos razones para concentrarse únicamente en la respuesta agregada: por un lado, es posible que la dinámica agregada resulte más informa-tiva respecto de la respuesta de política económica general: es decir, la política fiscal no es sino un aspecto de la combinación de medidas de política económica, y las decisiones públicas de ahorro-inversión pueden verse contrarrestadas en gran medida por el sector privado si otras políticas (monetaria, macroprudencial y demás) no son consistentes con la respuesta fiscal. Por otro lado, las limitaciones de los datos obstaculizan la comparación integral de episodios —en especial con eventos registrados en las décadas de 1970 y 1980—, que es el foco primario de este capítulo.

Las tasas marginales de ahorro son especialmente interesantes, ya que indican el esfuerzo agregado del país por ahorrar el ingreso adicional (marginal) que pro-viene del shock de términos de intercambio. También se descompone el ahorro agregado en ahorro interno y externo, en función de la identidad de la cuenta corriente (S = I + CA)13.

13Véase Adler y Magud (2013), donde se presenta un análisis del papel de la asignación de ahorro entre inversión interna y activos extranjeros en términos del impacto subsiguiente sobre el ingreso real posterior al boom de términos de intercambio.



Tasas de ahorro promedio

Una comparación de las tasas de ahorro promedio de América Latina en distintos episodios señala una diferencia visible entre el boom reciente y los anteriores (gráfico 5.6). En particular, durante el episodio reciente, la mediana de la tasa de ahorro aumentó aproximadamente 4 puntos porcentuales del PIB respecto de los niveles previos al boom, aumento que en los episodios anteriores fue de solo 2 puntos porcentuales. Esto se vio acompañado por un aumento notable en la tasa de inver-sión (de aproximadamente 5 puntos porcentuales del PIB), lo que constituye un contraste claro con el pasado. Por ello, y a pesar de las tasas de ahorro más altas, los episodios recientes no muestran balanzas de cuenta corriente mayores que las del pasado. Cabe destacar que en este sentido las cuentas corrientes mejoraron durante las primeras etapas del episodio actual, pero se deterioraron más recientemente (reflejando el aumento de la inversión y la baja gradual de la tasa de ahorro). Esa dinámica podría reflejar, en parte, el cambio de percepción respecto a la persistencia del shock de términos de intercambio, que posiblemente cada vez se considero más permanente. También podría reflejar los cambios en las condiciones de financia-miento externo asociadas con la baja marcada en las tasas de interés a nivel mundial (tras la crisis financiera de 2008–09).

Los cambios registrados en América Latina se ven eclipsados por aquellos regis-trados en los países exportadores de petróleo de OMNA. Durante el episodio

10

15

20

25

30T–

1

T–1

T–1

T–1

T–1

T–1

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4 de

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Ahorro InversiónInversión


Gráfico 5.6 Economías emergentes de América Latina y exportadores de petróleo de OMNA: Ahorro, inversión y cuenta corriente en términos agregados durante auges de términos de intercambio (porcentaje del PIB; medianas, y percentiles 25 y 75)

Fuente: FMI, International Financial Statistics; y cálculos de los autores.Nota: Las duraciones de los episodios están normalizadas para permitir la agregación, y las series se declaran en fracciones de la duración de cada evento. OMNA = Oriente Medio y Norte de África.


Adler y Magud 115

reciente, estos últimos registraron un aumento de las tasas de ahorro de aproxima-damente 11 puntos porcentuales del PIB, desde una base de niveles casi dos veces más altos que los de América Latina. Además, a diferencia del caso de América Latina, las tasas de ahorro se mantuvieron en niveles altos en los países exportadores de petróleo de OMNA durante todo el boom reciente, a pesar de la baja en las tasas de interés globales de los últimos años y la percepción cada vez más generalizada de que el shock era persistente. No obstante, ambas regiones comparten una caracte-rística: el aumento continuo de la inversión, que también llevó a un claro deterioro de las balanzas de cuenta corriente hacia la mitad del episodio, aunque se recupera-ron posteriormente y todavía están alrededor de los 10 puntos porcentuales del PIB en la región de OMNA y aproximadamente en cero en América Latina.

Tasas de ahorro marginal

Las tasas de ahorro e inversión promedio dan muestra de la respuesta macroeconó-mica al shock de términos de intercambio. Sin embargo, no permiten comparar el grado de esfuerzo por ahorrar el ingreso extraordinario entre distintos países que enfrentan shocks de diversas magnitudes. En efecto, los ahorros promedio se ven distorsionados por el tamaño de los shocks de ingreso: por ejemplo, pueden ser mayo-res en países que tienen tasas de ahorro marginal más bajas, pero enfrentan mayores ingresos extraordinarios (véase el análisis a continuación). Las tasas marginales, en cambio, son una métrica más informativa de la propensión a ahorrar el ingreso extraordinario, y por lo tanto es probable que sean más pertinentes para explicar la dinámica de la economía durante el boom y también su impacto posterior.

Las tasas de ahorro marginales se calculan de una manera que captura el aumento del ahorro como proporción del ingreso extraordinario estimado. Específicamente, la tasa de ahorro promedio del país durante el boom (S ) se descompone en una tasa “normal” de ahorro (s–) —calculada como la tasa de ahorro promedio en los tres años previos al boom— y la tasa de ahorro marginal (sw ) o la proporción del ingreso extraordinario ahorrada, de la siguiente manera:

s sRIRI

sRI RI

RIi t ii t

i ti tW i t i t

i t,

,*

,,

, ,*

,

.= ∗ + ∗−( )

(5.4)

Así, la tasa de ahorro promedio puede pensarse como un promedio ponderado de la tasa “normal” de ahorro y la tasa de ahorro sobre el ingreso adicional (extraordinario), y la tasa de ahorro marginal puede derivarse reorganizando la ecuación (5.4) como14,15:

14En la ecuación (5.5) se muestra que la tasa marginal puede calcularse como el ahorro adicional durante el auge respecto del ahorro que se habría hecho de no haberse producido un shock de términos de intercambio (medido como la proporción del ingreso imprevisto). Cabe señalar que la ecuación (5.4) implica que ∂∂

= −s

RIs s

RIW( )

1 que que es empíricamente mayor que cero en todos los casos. Como se mencionó antes,

esto demuestra que, ceteris paribus, las tasas de ahorro promedio (s) pueden ser mayores en países que tienen tasas de ahorro marginal más bajas (sw ), pero enfrentan mayores ingresos imprevistos (RI más alto).15Por consiguiente, la tasa de ahorro marginal acumulado del país i y el episodio j puede calcularse como:S s RI s RI RI RIi j

Wt J i t i t i i t t J i t i t, , , ,

*, ,

* .≡ −⎡⎣ ⎤⎦ −⎡⎣ ⎤⎦∈ ∈∑ ∑



ss RI s RI

RI RIi tW i t i t i i t

i t i t,

, , ,*

, ,* .≡

∗ − ∗

− (5.5)

También se calculan las tasas marginales de ahorros internos y externos, des-componiendo la tasa de ahorro promedio (S ) en el componente de inversión interna (I ) y de acumulación de activos externos (CA) en base a la identidad de cuenta corriente (CA = S – I ). En este caso, las medidas se interpretan como el ahorro marginal (es decir, la proporción del ingreso extraordinario) canalizado para aumentar el stock de capital interno (inversión) o para mejorar el saldo de activos externos netos del país (a través de un fortalecimiento del saldo en cuenta corriente), respectivamente. Específicamente, la tasa de ahorro interna marginal (sWD) se calcula como:

sir RI ir RI

RI RIi tWD i t i t i i t

i t i t,

, , ,*

, ,* ,≡

∗ − ∗

− (5.6)

donde ir representa la tasa de inversión e ir es la norma correspondiente. Y utili-zando la identidad de cuenta corriente, se deriva el componente de ahorro externo, como: s s si t

WFi tW

i tWD

, , , .= −El cálculo de estas métricas revela que las tasas de ahorro marginales de América

Latina, de hecho, fueron menores en el episodio reciente que en episodios pasados (cuadro 5.1). En efecto, la mediana de la tasa de ahorro en el último episodio fue de aproximadamente el 45% (del ingreso extraordinario), mientras que en episodios pasados fue de una mediana del 80%, aunque las tasas marginales de los episodios anteriores muestran una dispersión relativamente alta. Estas cifras sugieren, por lo tanto, que la respuesta macroeconómica de América Latina al boom reciente en términos del esfuerzo de la región por ahorrar el ingreso extraordinario no fue mayor que en episodios pasados. Esto también marca un contraste con la mediana de la muestra, que indica un aumento en la tasa de ahorro marginal. Existe, no obstante, un nivel significativo de varianza entre países dentro de la región: todo indica que Bolivia, Colombia y Perú ahorraron una mayor proporción de sus shocks de ingreso que los demás países, mientras que Paraguay, Chile y Brasil se ubican en el extremo opuesto.

Todo indica que los países exportadores de petróleo de la región de OMNA ahorraron una proporción mucho mayor del ingreso extraordinario que América Latina, con una mediana de tasa de ahorro marginal de aproximadamente el 80%. Además, las estimaciones de las tasas marginales de la región de OMNA del epi-sodio reciente y los anteriores tienen magnitudes similares, un patrón que se observa también en las economías de mercados emergentes de la mayoría de las demás regiones. Esto sugiere que las diferencias en otros factores mundiales comunes (distintos de los términos de intercambio) entre el episodio reciente y los pasados probablemente no expliquen por completo el menor nivel de las tasas


Adler y M

agud 117

CUADRO 5.1

Tasas de ahorro mediana y marginal durante auges de términos de intercambio (medianas)

Grupo de paísesNúmero de episodios

Duración del episo-dio (años)

Tasas de ahorro

Antes del auge3 Auge (alza)

Promedio4 Promedio4Marginal (porcentaje de ing.

extraordinario)5

Alza1 Ciclo2 Total Interna Externa Total Interna Externa Total Interna Externa

Todos los episodios 270 3 5 18,4 22,7 –3,8 21,1 22,0 –1,8 46,7 22,5 24,2 Corrientes 62 6 7 19,3 22,1 –3,0 21,1 22,8 –1,3 49,4 31,6 17,7 Pasados 208 3 4 18,3 23,2 –4,2 21,1 21,5 –1,9 44,2 18,1 26,1Subgrupos seleccionados América Latina 11 35 3 4 17,2 18,9 –2,5 20,7 21,8 –0,9 66,7 46,6 20,1 Corrientes 10 9 10 17,2 17,0 –0,1 21,4 22,0 0,7 45,2 41,2 4,0 Pasados 25 2 3 17,2 20,2 –3,4 19,1 21,3 –2,2 80,6 46,6 34,0 ME de Asia 16 2 4 22,0 26,8 –4,4 23,1 25,9 –0,9 50,5 11,7 38,7 Corrientes 3 3 3 27,1 23,2 3,9 29,5 25,8 0,7 52,9 21,0 31,9 Pasados 13 2 4 21,4 27,1 –5,2 21,2 26,0 –1,0 41,1 –8,3 49,4 ME de Europa 15 4 5 19,4 20,9 –2,6 22,7 24,5 –0,9 30,5 41,1 –10,6 Corrientes 6 5 6 17,6 20,6 –3,6 19,3 25,2 –7,5 28,6 51,3 –22,7 Pasados 9 3 5 20,5 25,3 –2,3 23,0 23,1 –0,5 32,5 34,9 –2,4 Exportadores de petróleo de OMNA 39 3 5 24,4 23,0 –1,3 33,2 21,3 6,8 79,0 7,3 71,7

Corrientes 7 8 8 34,3 19,6 8,2 45,1 28,4 14,2 77,2 29,7 47,6 Pasados 32 2 5 22,6 23,8 –2,4 31,2 21,1 4,2 80,7 1,7 79,1 Economías avanzadas (excluido OMNA) 21 4 5 22,4 25,0 –3,2 24,8 24,0 –0,2 46,5 10,6 35,8 Corrientes 3 9 9 22,3 20,2 2,1 24,0 23,0 1,3 52,5 66,9 –14,5 Pasados 18 4 5 23,0 26,4 –3,9 26,0 24,1 –0,6 43,6 3,1 40,5

Fuente: Estimaciones de los autores.Nota: Episodios con shock de por lo menos 15% acumulado y 3% de promedio anual (de comienzo a máximo). ME = mercados emergentes; OMNA = Oriente Medio y Norte de África.1De comienzo a máximo.2Ciclo se define de principio a fin. El fin ocurre cuando por lo menos un tercio del shock se revierte.3Promedio de tres años previos al auge de términos de intercambio (en porcentaje del PIB).4Tasas promedio agregadas (porcentaje del PIB).5 Tasas marginales agregadas, en porcentaje de ingreso extraordinario (cálculadas en función de tasas promedio de ahorro e inversión tres años antes del auge de términos de intercambio).



de ahorro marginal de América Latina16. Otra diferencia importante entre estos países de América Latina y los países de OMNA es la división entre ahorro interno y externo. La región de OMNA muestra una asignación equilibrada en el boom reciente, a diferencia de América Latina, donde la asignación mostró un sesgo claro a favor de la inversión interna17.

Por último, la dinámica de las tasas de ahorro marginales de América Latina en el episodio reciente muestra una baja gradual tras un aumento inicial breve (gráfico 5.7). Además, la desagregación de la tasa de ahorro marginal en ahorro interno y ahorro externo muestra, al igual que las tasas promedio, una creciente proporción

16En la próxima sección se analiza la importancia de estos factores mundiales comunes en un ejercicio econométrico en panel.17La desagregación entre ahorro interno y externo muestra que, excluyendo el episodio que comenzó en Paraguay en 2002 y en Bolivia en 2003, en todos los demás eventos hay una mayor proporción de ahorro marginal asignado a la inversión interna, a diferencia del caso de los países que mejoran su posición de activos externos netos (a través de la cuenta corriente). En algunos casos, incluso se regis-tra un deterioro (marginal) de la posición en activos internacionales netos del país. Como se men-cionó antes, históricamente, la asignación del ahorro es importante para los niveles de ingreso tras la finalización de los auges de términos de intercambio, como se analiza en Adler y Magud (2013).


−0,5−0,3−0,10,10,30,50,70,91,11,3

−0,5−0,3−0,10,10,30,50,70,91,11,3

−0,5−0,3−0,10,10,30,50,70,91,11,3

Total Interno Externo

−0,5−0,3−0,10,10,30,50,70,91,11,3

−0,5−0,3−0,10,10,30,50,70,91,11,3

−0,5−0,3−0,10,10,30,50,70,91,11,3

Comienzo 1/4 dela du- ración

1/2 dela du- ración


Máximo

Percentil 75

Percentil 25

Mediana

Total Interno Externo





Máximo Comienzo 1/4 dela du- ración



Máximo










Máximo

Gráfico 5.7 Economías emergentes de América Latina y exportadores de petróleo de OMNA: Tasas de ahorro extraordinario (acumuladas, proporción del ingreso extraordinario; medianas, y percentiles 25 y 75)

Fuente: FMI, International Financial Statistics; y estimaciones de los autores.Nota: Las duraciones de los episodios están normalizadas para permitir la agregación, y las series se declaran en fracciones de la duración de cada evento. OMNA = Oriente Medio y Norte de África.


Adler y Magud 119

del ingreso extraordinario mayormente asignada a la formación de capital a nivel interno que a mejorar la posición neta en activos externos. Como se analizó ante-riormente, podría pensarse que estos patrones reflejan el cambio en las percepciones respecto de la persistencia del shock de términos de intercambio —es decir, se considera cada vez más persistente— a medida que avanzó el boom18,19.

FACTORES EXTERNOS COMUNES Y PATRONES DE AHORROLos hechos estilizados presentados en las secciones anteriores indican que América Latina no ahorró una mayor proporción del ingreso extraordinario en el boom reciente que en episodios anteriores, y que ahorró menos que otras regiones con shocks de ingresos extraordinarios de similar magnitud. Esta comparación, no obstante, podría ocultar los efectos de las condiciones mundiales que varían con el tiempo, además de características clave de los países, que podrían afectar sus patrones de ahorro. Por ejemplo, las diferencias en los niveles de ingreso (per cápita) pueden ser importantes al momento de explicar las diferencias de corte transversal entre patrones de ahorro. De manera similar, las diferencias entre epi-sodios (e incluso dentro de un mismo episodio) en términos de las tasas de interés reales vigentes a nivel mundial y de la persistencia de los shocks de términos de intercambio también pueden ser importantes para los patrones de ahorro20.

Enfoque econométrico

En esta sección se emplea un enfoque econométrico multivariado para analizar 1) si los patrones de ahorro de América Latina durante los booms fueron sustancialmente distintos de los de otros países; y 2) si el esfuerzo de la región por ahorrar el ingreso extraordinario durante el boom reciente fue mayor, como sugeriría la mejora de los fundamentos económicos. A tal fin, se estiman especificaciones de panel utilizando mínimos cuadrados generalizados factibles (MCGF) para manejar la autocorrela-ción y la heterocedasticidad. El enfoque de panel nos permite capturar el papel de la heterogeneidad de corte transversal en los niveles de ingreso, además de los efectos de las condiciones financieras externas que varían en el tiempo y la percepción res-pecto de la persistencia de los shocks, que afectan las decisiones de consumo-ahorro. El primer modelo se especifica de la siguiente manera:

18Es posible que los efectos de la crisis financiera mundial de 2008–09 también hayan tenido un papel, que redundó en una baja en el ahorro agregado, al menos de manera transitoria. 19Estos patrones también podrían conciliarse con la necesidad de acumular capital físico, en especial teniendo en cuenta que la muestra de episodios comprende principalmente economías en desarrollo. Sin embargo, la elección entre la inversión interna o la acumulación de activos extranjeros para aumentar el ingreso luego del auge durante períodos de términos de intercambio sigue siendo un tema empírico. En Adler y Magud (2013) se presenta evidencia que sugiere que el ahorro externo, históri-camente, tuvo tasas de retorno más altas, en especial en América Latina.20Según los estudios realizados, estas son las variables más pertinentes en relación con las decisiones de ahorro e inversión de los países. Véanse, por ejemplo, Obstfeld y Rogoff (1995) y Végh (2013).



s D r ZjtW

j jLA

jt t jt jt= + + + + ʹΩ +α φ β ρ β ε1 2* , (5.7)

donde jt denota la observación en cada período t dentro del episodio j, y las varia-bles se definen de la siguiente manera:

• DjLA es una variable dicotómica que adopta un valor de uno para los países

de América Latina; y de cero para los otros. Esta es la variable de interés, ya que el objetivo es analizar si, una vez que se tienen en cuenta variables clave como el nivel de ingreso, la persistencia de los términos de intercambio y las tasas de interés vigentes, América Latina sigue destacándose por tener un nivel de ahorro menor durante los booms.

• s jtW denota la tasa de ahorro del ingreso extraordinario, según se estimó ante-

riormente. • ρ jt es una medida de la persistencia del shock de términos de intercambio. Se

exploran dos definiciones alternativas: 1) una medida de la duración acumu-lada del boom en cada período t, en términos de la cantidad de años transcu-rrida desde el inicio; y 2) una medida más elaborada, que apunta a capturar la persistencia subyacente del shock en cada período t. A tal fin, se descompone el cambio en los términos de intercambio durante el boom (desde el comienzo hasta cada año) en su componente de tendencia de Hodrick-Prescott ΔTTjt

HPt( )y su componente cíclico Δ Δ ΔTT TT TTjt

tHPcjt jt

HPt= −( ), y se calcula una medida de la persistencia como ρ jt

jtHPt

j startHPt

jt

j start

TTTT

TTTT

=Δ Δ

, ,

. Este coeficiente suele ubicarse entre 0 y 1. Los shocks transitorios (persistentes) implican valo-res bajos (altos) de ρ jt 21.

• rt* es la tasa de interés (rendimientos) de los bonos del Tesoro de Estados Unidos

a 10 años vigentes en el período t, en términos reales. Se estiman distintas especificaciones, utilizando, alternativamente, la tasa real a un año, la tasa real a cinco años, y la tasa de interés de los fondos federales. Esta variable ayuda a controlar por el efecto de las condiciones de financiamiento externo exógenas que podrían afectar las decisiones de consumo-ahorro intertemporales.

• Z’jt es un vector de otros controles, que incluye 1) una medida de la tasa “nor-mal” de ahorro (sj), según se describió anteriormente; 2) la medida del ingreso extraordinario (wijt), para analizar posibles no linealidades en las tasas de ahorro marginales; y 3) dos medidas alternativas del nivel de ingreso real. En particu-lar, se tiene en cuenta el nivel de ingreso per cápita en dólares de EE.UU. según se informan en las Penn World Tables o una medida similar reportada en los Indicadores de Desarrollo Mundial (World Development Indicators) del Banco Mundial. En ambos casos, la variable se mide respecto del valor máximo en la muestra, por lo que su valor oscila entre 0 y 1.

21Esta medida de persistencia guarda coherencia con otras propuestas en la bibliografía que analiza el impacto de los shocks de términos de intercambio sobre la dinámica de cuenta corriente. Véase Agenor y Aizenman (2004).


Adler y Magud 121

Antes de condicionar las regresiones en factores externos y otros controles, se estima una especificación sin controles a fin de evaluar estadísticamente si América Latina tuvo en efecto una tasa de ahorro marginal más baja. A continuación, se estiman las regresiones condicionales para verificar si los resultados se mantienen luego de tener en cuenta factores externos y de otros tipos.

Resultados

En el cuadro 5.2 se presentan los principales resultados. En la columna 1 se muestra la especificación sin condiciones, que indica que América Latina, en efecto, mostró una menor propensión marginal a ahorrar durante los booms de los términos de intercambio. En la columna 2 se muestra la especificación con controles de referen-cia, y en las columnas 3–10 se muestran algunas pruebas de robustez que utilizan medidas alternativas de tasas de interés externas, de niveles de ingreso y de persis-tencia de los términos de intercambio. A través de las especificaciones se observa que los países de América Latina ahorran menos que otras economías de la muestra. El coeficiente, en todos los casos, es estadísticamente significativo a los niveles conven-cionales. También es económicamente significativo, lo que indica una tasa de ahorro que es, en promedio, aproximadamente de 8 a 10 puntos porcentuales menores que el promedio de la muestra (condicionada según los factores controlados) de aproxi-madamente el 47% al 52%, según la especificación.

Las variables de control también son estadística y económicamente significativas en la mayoría de los casos, con los signos esperados. Por ejemplo, la duración del episodio —una medida de la persistencia— tiene signo negativo, lo que indica que la tasa de ahorro marginal cae con la persistencia del shock. En promedio, cada año adicional de boom redunda en aproximadamente 1 a 2 puntos porcentuales menos de tasa de ahorro marginal. Las métricas alternativas de niveles de ingreso real mues-tran coeficientes positivos y estadísticamente significativos, de acuerdo con las expectativas, lo que indica que los países de ingreso más alto tienden a ahorrar más durante los booms.

En general, estos resultados sugieren que América Latina tiende a ahorrar menos del ingreso extraordinario durante booms de términos de intercambio, incluso si se tienen en cuenta características clave y factores externos que normalmente impulsan decisiones de ahorro.

Luego, se modifica la especificación para evaluar si —más allá de la tasa de aho-rro históricamente más baja— América Latina mostró un patrón distinto (es decir, una tasa de ahorro más alta) durante el boom más reciente. Esto implica agregar a la ecuación (5.7) la interacción de América Latina con una variable dicotómica de booms recientes ( )Dj

REC , es decir, los episodios que se registraron desde 2000. También incluimos Dj

REC por separado, para que el término de interacción capture únicamente el efecto marginal específico de América Latina (del episodio reciente). Es decir, se estima la siguiente especificación:

s D r Z

D D DjtW

j jLA

jt t jt

jc

jLA

jc

jt

= + + + + ʹ

+ + ∗( ) +α φ β ρ β

μ θ ε

1 2*

.

ΩRe Re

(5.8)


122

Booms de térm

inos de intercambio: Patrones de ahorro-inversión

CUADRO 5.2

Regresiones de panel

Variable dependiente: Ahorro extraordinario (como proporción del ingreso extraordinario)

Variables (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)

Duración del episodio –0,0157*** –0,0117*** –0,0109** –0,0204*** –0,0119** –0,0162*** –0,0170*** –0,0173***(0,00452) (0,00428) (0,00427) (0,00487) (0,00462) (0,00453) (0,00450) (0,00447)

Tasa de interés real de fondos federales 0,00452 0,00201 0,00303 0,00541 0,0150** 0,0103^(0,00565) (0,00549) (0,00547) (0,00648) (0,00607) (0,00693)

Ingreso extraordinario 0,0803^ 0,113* 0,0711 0,0763^ 0,0672 0,0609 0,0648(0,0511) (0,0648) (0,0592) (0,0514) (0,0520) (0,0521) (0,0566)

América Latina (variable ficticia) –0,0913*** –0,0938*** –0,0958*** –0,0933*** –0,0768** –0,0844** –0,0930*** –0,0921*** –0,0918*** –0,111***(0,0328) (0,0341) (0,0331) (0,0330) (0,0362) (0,0350) (0,0341) (0,0340) (0,0340) (0,0416)

Tasa de ahorro normal 0,351***(0,108)

Ingreso real (Penn World Table) 0,528***(0,140)

Ingreso real (Banco Mundial) 0,192*(0,102)

Tasa de interés real de las letras del Tesoro de EE.UU. a 1 año

0,00196

(0,00610)Tasa de interés real de las letras del Tesoro de EE.UU. a 5 años

–0,00280


–0,00639

(0,00736)Indicador de persistencia rho –0,0413

(0,0454)

Constante 0,467*** 0,499*** 0,507*** 0,436*** 0,455*** 0,453*** 0,503*** 0,512*** 0,522*** 0,482***(0,0163) (0,0254) (0,0231) (0,0316) (0,0298) (0,0293) (0,0256) (0,0281) (0,0303) (0,0336)

Observaciones 1.206 1.125 1.182 1.182 1.003 904 1.125 1.125 1.125 795Número de episodios 229 225 229 229 219 191 225 225 225 224χ2 7,749 24,66 18,03 28,85 39,37 25,04 24,11 24,19 24,77 12,92

Nota: Errores estándar entre paréntesis. *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,10, ^ p<0,15.


Adler y M

agud 123

CUADRO 5.3

Regresiones de panel con interacción

Variable dependiente: Ahorro extraordinario (como proporción del ingreso extraordinario)

Variables (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)

Duración del episodio –0,0160*** –0,0156*** –0,0123*** –0,0206*** –0,0120*** –0,0164*** –0,0172*** –0,0174***(0,00452) (0,00453) (0,00429) (0,00487) (0,00462) (0,00452) (0,00450) (0,00449)

Tasa de interés real de fondos federales 0,0127* 0,0128* 0,0109^ 0,0113 0,0192** 0,0183**(0,00747) (0,00747) (0,00733) (0,00828) (0,00797) (0,00903)

Ingreso extraordinario 0,0703 0,0740 0,102^ 0,0679 0,0704 0,0654 0,0599 0,0526(0,0514) (0,0515) (0,0656) (0,0598) (0,0516) (0,0520) (0,0521) (0,0572)

América Latina (variable ficticia) –0,0750* –0,0825* –0,0808* –0,0835* –0,0735^ –0,107** –0,0814* –0,0805* –0,0808* –0,0880^(0,0439) (0,0462) (0,0462) (0,0447) (0,0471) (0,0471) (0,0462) (0,0462) (0,0462) (0,0574)

Auge reciente (variable ficticia) 0,0114 0,0725* 0,0696^ 0,0773* 0,0500 0,0185 0,0606 0,0312 0,0152 0,0800^(0,0326) (0,0435) (0,0435) (0,0422) (0,0460) (0,0463) (0,0450) (0,0446) (0,0433) (0,0549)

Interacción América Latina*Reciente –0,0367 –0,0175 –0,0187 –0,0194 –0,00366 0,0528 –0,0192 –0,0217 –0,0225 –0,0375(0,0663) (0,0678) (0,0677) (0,0665) (0,0731) (0,0690) (0,0678) (0,0678) (0,0678) (0,0824)

Tasa de ahorro normal 0,137(0,114)

Ingreso real (Penn World Table) 0,506***(0,142)

Ingreso real (Banco Mundial) 0,188*(0,102)

Tasa de interés real de las letras del Tesoro de EE.UU. a 1 año

0,00952


0,000928


–0,00492

(0,00963)Indicador de persistencia rho –0,0521

(0,0462)

Constante 0,461*** 0,461*** 0,434*** 0,465*** 0,432*** 0,443*** 0,470*** 0,492*** 0,512*** 0,444***(0,0232) (0,0340) (0,0406) (0,0322) (0,0366) (0,0374) (0,0354) (0,0403) (0,0431) (0,0426)

Observaciones 1.206 1.125 1.125 1.182 1.003 904 1.125 1.125 1.125 795Número de episodios 229 225 225 229 219 191 225 225 225 224χ2 8,066 27,63 29,12 21,59 40,76 26,23 26,00 24,69 24,95 15,08

Nota: Errores estándar entre paréntesis. *** p < 0,01, ** p < 0,05, * p < 0,10, ^ p < 0,15.



Como en la especificación anterior, primero se calcula la regresión sin controles (es decir, únicamente contra las variables dicotómicas y la interacción). La columna 1 del cuadro 5.3 reporta estos resultados. También se observa una tasa de ahorro sis-temáticamente menor en el caso de América Latina, sin patrón diferente para el boom más reciente. En todo caso, todo indica que América Latina ahorró menos del ingreso extraordinario en el boom reciente, como muestra el signo negativo del término de interacción; aunque la relación no es estadísticamente significativa. Como en el cuadro 5.2, en la columna 2 se presenta la especificación de referencia, mientras que en las columnas 3–10 se muestran las pruebas de robustez. Todos los resultados de la especificación de referencia se mantienen.

Al igual que la evidencia presentada en las secciones anteriores, aquí no se encuentra evidencia de mayores tasas de ahorro en América Latina durante el boom reciente, incluso si se tienen en cuenta las tasas de interés a nivel global, la persistencia de los shocks de términos de intercambio y los niveles de ingreso. Así, todo indica que la región no realizó un mayor esfuerzo por ahorrar el ingreso extraordinario que en episodios anteriores.

CONCLUSIONESEn este capítulo se presenta una métrica que cuantifica el (componente exógeno del) shock de ingreso que surge de los booms de los términos de intercambio así como una métrica de los ahorros asociados. Estas medidas permiten apreciar la importancia económica de estos shocks y compararlos entre regiones y momentos de manera coherente (180 economías durante 1970–2012). Si se focaliza en la región de América Latina, en el análisis se concluye que, si bien el reciente boom de términos de inter-cambio de la región tuvo una magnitud similar a los booms de la década de 1970, el ingreso extraordinario asociado fue mucho mayor. En el análisis también se deter-mina que las tasas de ahorro agregadas aumentaron algo en respuesta al shock, pero las tasas de ahorro marginal fueron, en realidad, menores. Y, si bien esta baja puede explicarse en parte por la mayor persistencia del shock reciente y otros factores exter-nos comunes, en el análisis no se encuentra evidencia de un mayor esfuerzo (es decir, una mayor propensión marginal) por ahorrar el ingreso extraordinario en esta oportu-nidad, una vez que se tienen en cuenta esos factores. Los resultados sugieren que las mejoras observadas en los fundamentos económicos de la región, que contrastan con lo observado en episodios anteriores, corresponden en gran medida al tamaño del ingreso extraordinario producto de los términos de intercambio, y no a una respuesta macroeconómica más prudente.

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http://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/docs/SNA2008.pdf



127

CAPÍTULO 6

Condiciones externas y sostenibilidad de la deuda en América Latina

GuStavo aDler y SebaStIán SoSa

En la última década, y particularmente durante 2003–08 que culminó con la quie-bra de Lehman Brothers, América Latina fortaleció de forma significativa sus prin-cipales fundamentos macroeconómicos (gráficos 6.1 y 6.2). La región mostró importantes mejoras tanto en términos de stocks (reduciendo los niveles de deuda pública y externa y acumulando activos públicos y externos) como de flujos (mejo-rando el saldo fiscal primario y de cuenta corriente). Además, se realizaron avances notables en pos de hacer menos vulnerables sus estructuras de deuda mediante la reducción de la proporción de deuda denominada en moneda extranjera y exten-diendo los plazos de vencimiento.

Si bien políticas prudentes sin duda tuvieron un papel importante, estas mejoras reflejaron en gran medida el entorno favorable del que se vio beneficiada la región durante ese período, solo interrumpido momentáneamente por la crisis financiera internacional de 2008–09 y caracterizado por una fuerte demanda externa, un auge sin precedentes en los precios de los productos básicos y condiciones de financia-miento externo muy benignas. Sin embargo, ahora que las perspectivas externas son menos favorables, el debate sobre política económica regional se ha enfocado recien-temente en si la región aprovechó estas condiciones externas tan favorables. En particular, la pregunta es si la región fortaleció suficientemente sus defensas para protegerse de shocks externos1,2.

En este capítulo, se ataca esa pregunta analizando la relación entre variables externas (precios de los productos básicos, crecimiento mundial y condiciones de los mercados financieros) y un conjunto de variables domésticas que explican en gran parte la dinámica de los indicadores de sostenibilidad pública y externa (crecimiento del producto interno bruto (PIB), la balanza comercial, el tipo de cambio real y los diferenciales de bonos soberanos). Para ello, se formula un marco sencillo que incor-pora estimaciones econométricas del efecto de las variables externas exógenas sobre estas variables domésticas clave a partir del marco estándar del FMI para el análisis

1Este capítulo se centra en la sostenibilidad de la deuda desde la perspectiva de shocks externos potencia-les, dejando de lado otros objetivos o shocks que pudieran determinar la conveniencia de tener defensas más fuertes (por ejemplo, ahorrar recursos no renovables, defensas para hacer frente a posibles pasivos contingentes por excesos del sector privado y demás). En este capítulo también se dejan de lado los temas relacionados a las propiedades cíclicas de la política fiscal. 2 Véase una introducción a este tema en FMI (2012a).


128 Condiciones externas y sostenibilidad de la deuda en América Latina

de sostenibilidad de la deuda. Este marco integral permite examinar la evolución de los indicadores de sostenibilidad de la deuda pública y externa (tanto en stock como en flujo) en escenarios globales alternativos y, por consiguiente, evaluar la suficiencia de las defensas actuales de 11 países de América Latina3.

El análisis implica un aporte metodológico al marco actual del FMI para la eva-luación de sostenibilidad de la deuda pública y externa, que en la actualidad no dispone de herramientas para evaluar cómo cambios en las condiciones externas afectan la dinámica de la deuda, por no establecer una relación entre las variables

3La muestra incluye a todos los países de América del Sur (excepto Guyana y Suriname) y a México, lo que representa alrededor del 95% del PIB de la región.

0

20

40

60

80

100

2002 2005 2008 2011

Promedio Percentil 20 Percentil 80

−6

−3

0

3

6

2002 2005 2008 2011

Deuda pública bruta(Porcentaje del PIB)

Saldo primario(Porcentaje del PIB)

0

20

40

60

80

100

2002 2005 2008 2011

Deuda vinculada al tipo de cambio(Porcentaje de deuda total)

0

5

10

15

2002 2005 2008 2011

Deuda a corto plazo1


Gráfico 6.1 América Latina: Principales indicadores fiscales (promedio simple y percentiles 20 y 80)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y economistas del FMI encargados de los países.Nota: Incluye Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela. Véanse los datos individuales de cada país en el anexo 6.1.1Al momento del vencimiento residual. Excluye Bolivia y Paraguay.

0

20

40

60

80

2002 2005 2008 2011−6

−3

0

3

6

2002 2005 2008 2011

Deuda externa bruta(Porcentaje del PIB)


0

10

20

30

2002 2005 2008 2011

Acumulación de reservas1


0

5

10

15

20

2002 2005 2008 2011

Deuda externa a corto plazo2,3


Promedio Percentil 20 Percentil 80

Gráfico 6.2 América Latina: Principales indicadores externos (promedio simple y percentiles 20 y 80)Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y economistas del FMI encargados de los países.Nota: Incluye Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela. Véanse los datos individuales de cada país en el anexo 6.1.1Flujo acumulado de reservas internacionales brutas desde 2002.2Al momento del vencimiento residual.3Excluye Bolivia y Paraguay.


Adler y Sosa 129

globales y las nacionales4. Además, en el marco tradicional de análisis de sostenibi-lidad de la deuda, las pruebas de estrés estándares tienen en cuenta shocks en varia-bles de manera aislada (crecimiento del producto, tasas de interés y demás), sin tomar en cuenta la correlación entre los shocks y el comportamiento dinámico en conjunto de esas variables.

El presente capítulo se relaciona con un creciente número de estudios que procuran mejorar el análisis de sostenibilidad de la deuda. La mayoría de estas contribuciones (Celasun, Debrun y Ostry, 2006; Cherif y Hasanov, 2012; Favero y Giavazzi, 2007, 2009; Kawakami y Romeu, 2011, y Tanner y Samake, 2008) se centra sobre todo en las propiedades estocásticas conjuntas de los shocks, y tiene como objetivo formular un enfoque probabilístico de análisis de sostenibilidad de la deuda, por ejemplo, incorporando funciones explícitas de reacción de la auto-ridad fiscal para tener en cuenta la política que se adopta frente a los shocks y los efectos de retroalimentación de la política fiscal sobre las variables macroeconó-micas. Al igual que este capítulo, esos estudios se apoyan en una metodología que combina modelos de vectores autorregresivos (VAR) con retroalimentación de la deuda para evaluar el impacto de un conjunto de shocks macroeconómicos en la dinámica de la deuda pública. Sin embargo, estos estudios no examinan el impacto de shocks externos específicos en la dinámica de la deuda, que tienen una gran relevancia para América Latina, sobre todo para las economías más integra-das financieramente con los mercados de capitales internacionales y/o con un fuerte respaldo en las exportaciones de productos básicos5. Además, la mayoría de las publicaciones se centra en un conjunto reducido de países, y únicamente en la deuda pública, sin abarcar la deuda externa. El aporte de este capítulo a la biblio-grafía consiste justamente en cerrar esas brechas.

Los resultados principales sugieren que, en promedio, la situación fiscal actual de la región es adecuada para hacer frente a shocks externos transitorios e incluso a shocks prolongados moderados, aunque el espacio fiscal para resistir shocks prolongados más severos puede ser limitado. Al mismo tiempo, existen diferencias importantes entre países, sobre todo con respecto a su capacidad de hacer frente a shocks prolongados. A grandes rasgos, los países pueden clasificarse en tres gru-pos: 1) Argentina y Venezuela, que enfrentarían problemas fiscales considerables en caso de shocks importantes, y dificultades variadas incluso con shocks mode-rados; 2) Brasil, Ecuador, México y Uruguay, que podrían afrontar shocks mode-rados pero a los que les convendría levantar mayores defensas a fin de estar en condiciones de adoptar medidas contracíclicas en escenarios adversos sin llegar a niveles de deuda que podrían cuestionar la sostenibilidad fiscal; y 3) Bolivia, Chile, Paraguay, Perú y, en menor medida, Colombia, que tienen relativa solidez

4 Véanse detalles sobre el marco del FMI de Análisis de Sostenibilidad de la Deuda en FMI (2002, 2003, 2005, 2011 y 2012b).5El rol de las condiciones externas en el desempeño macroeconómico de América Latina ha sido muy estudiado en la literatura (Osterholm y Zettelmeyer, 2008; Izquierdo, Romero y Talvi, 2007) pero no se exploraron las implicancias para la sostenibilidad fiscal ni externa.



para soportar shocks de magnitud considerable —incluso si adoptan políticas expansivas— sin poner en riesgo la solvencia fiscal.

En líneas generales, estos resultados sugieren que muchos países de la región se verían beneficiados si construyeran un mayor espacio fiscal mientras se mantienen las condiciones favorables, a fin de posicionarse mejor para poder hacer un uso activo de la política fiscal en caso de que el entorno externo se deteriorara de manera signi-ficativa. En cuanto a la posición externa, los resultados indican que, a pesar de los indicios de un reciente aumento en los déficits en cuenta corriente, la sostenibilidad externa no parece ser una fuente de preocupación para América Latina en general.

En la siguiente sección del capítulo se presentan algunos hechos estilizados clave sobre los factores que impulsaron la reducción de los coeficientes de deuda de la región en la última década. Luego, se describe el enfoque metodológico utilizado para estudiar cómo se verían afectados los indicadores de sostenibilidad fiscal y externa en escenarios alternativos (pesimistas). Más adelante, se describen los esce-narios en cuestión y se presentan los resultados principales, a partir de los cuales se evalúa la suficiencia de las defensas actuales, antes de presentar las conclusiones.

UNA DÉCADA DE REDUCCIÓN DE DEUDA PÚBLICA Y EXTERNA, 2003–12Sostenibilidad fiscal

El análisis comienza con un repaso histórico de los factores determinantes de la dinámica de la deuda durante la última década, sobre la base de la descomposición (contable) que ofrece el Marco de Sostenibilidad de la Deuda Pública del FMI6. Para garantizar la consistencia entre países, se hace hincapié en la deuda pública bruta del gobierno general, de acuerdo con las Perspectivas de la economía mundial (informe WEO, por sus siglas en inglés) del FMI. En la mayoría de los casos, ese nivel de consolidación refleja adecuadamente el nivel de endeudamiento público7. Además, si bien el hincapié en la deuda bruta en lugar de la neta implica pasar por alto la reciente acumulación de activos por parte del sector público de algunos paí-ses, es difícil que esto distorsione los resultados, puesto que la acumulación de activos, cuando es considerable, suele coincidir con niveles bajos de deuda bruta, por lo que no modifica las conclusiones generales del análisis de sostenibilidad.

Antes de la quiebra de Lehman: 2003–08

Entre 2003 y 2008, América Latina experimentó una notable mejoría de sus indicadores de sostenibilidad fiscal, sobre todo en la reducción, en promedio, de

6Es importante resaltar que la contribución de distintos factores a las variaciones de los coeficientes de deuda sobre PIB, según se presenta en el marco de sostenibilidad de la deuda del FMI, implica una simplificación, puesto que los distintos factores interactúan de diversas maneras (no lineales), como se describe en secciones posteriores de este capítulo.7En el caso de Argentina, las deudas intra sector público (entre el gobierno central y organismos públicos como el Banco Central, la Administración Nacional de Seguridad Social (ANSES) y demás) crecieron en los últimos años.


Adler y Sosa 131

unos 30 puntos porcentuales respecto del PIB en sus coeficientes de deuda sobre PIB (gráfico 6.3). Esta reducción se debió sobre todo a una combinación del efecto directo del crecimiento económico acelerado y de superávits primarios importantes. Las tasas reales de interés negativas también parecen haber tenido su peso en la dinámica de reducción de la deuda en algunos países8. Es interesante destacar que la marcada apreciación del tipo de cambio real que se observó en este período solo generó un aporte marginal a la reducción de los niveles de deuda9.

No obstante, hay diferencias visibles entre los países de la región, sobre todo en lo que respecta al modo en que manejaron los ingresos, en rápido aumento durante este período. De hecho, la contribución de los superávits primarios no necesaria-mente refleja disciplina fiscal en todos los países, dado que se trató de un período de bonanza económica, caracterizado por un fuerte crecimiento y precios significa-tivamente mayores de los productos básicos y, por lo tanto, por un aumento sustan-cial del ingreso fiscal10.

En el grupo AL-7 (que comprende a Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Perú y Uruguay)11, hubo una caída de 20 puntos porcentuales en los coeficientes de

8La acumulación de activos externos (brutos) en distintos tipos de fondos soberanos fue un factor clave en sentido opuesto.9Esto refleja varios factores: 1) algunos países con deuda denominada en moneda extranjera relativamen-te alta (Bolivia y Perú) permitieron una variación limitada del tipo de cambio en este período; 2) en otros (Brasil), gran parte de la apreciación ocurrió solo después de que la deuda pública hubiera virado marca-damente hacia instrumentos en moneda local; 3) en otros (Chile y México), la deuda en moneda extran-jera representa una proporción muy pequeña de la deuda pública total; y 4) en Uruguay, puesto que las contribuciones acumuladas se computan a partir de 2002, se incluye la brusca depreciación de 2002–03.10Véase un interesante análisis de este tema en Izquierdo et al. (2008), una comparación de la conduc-ta fiscal durante el auge reciente con la de auges anteriores de los precios de los productos básicos en Céspedes y Velasco (2011), y un análisis más amplio de la “graduación” de la prociclicalidad por parte de los mercados emergentes en Frankel, Végh y Vuletin (2011).11Los países se agrupan sobre la base de similitudes en cuanto al papel de los distintos factores que determinan la dinámica de la deuda.

Saldo primario Tipo de cambio real (esc. der.)

Crecimiento del PIB real (esc. der.)Tasa de interés real (esc. der.) Otros (esc. der.)

Deuda pública

66

35

−80−60−40−200 204060

−14−626466686

106126

2002 2005 2008 2011

América Latina AL-71 Resto de América Latina2

56

34

−80−60−40−200204060

−24−41636567696

116

2002 2005 2008 2011

84

38

−80−60−40−200204060

424446484

104124144

2002 2005 2008 2011

Gráfico 6.3 Factores que determinan la dinámica de la deuda pública (contribuciones acumuladas desde 2002, en porcentaje del PIB, promedios simples)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y cálculos de los autores.Nota: Principales factores que determinan la dinámica de la deuda pública conforme al Marco de Sostenibilidad de la Deuda del FMI.1Incluye Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Perú y Uruguay.2Incluye Argentina, Bolivia, Ecuador y Venezuela.



deuda sobre PIB que reflejó, sobre todo, las contribuciones de los superávits prima-rios y el rápido aumento del PIB real —los primeros, como consecuencia de que el gasto público real creciera más lentamente que el ingreso, en auge— y el creci-miento del PIB, en general más lento que el potencial (gráfico 6.4). Chile, Colombia, Paraguay y Perú adoptaron políticas de gasto particularmente austeras12. La descomposición del ingreso sugiere que el aumento extraordinario del ingreso provino más que nada del sector de los productos básicos, puesto que los demás ingresos generados en esos países aumentaron paralelamente al PIB real, a tasas que, si bien superan las de la década anterior, se asemejan al potencial de largo plazo13.

El resto de los países de América Latina (Argentina, Bolivia, Ecuador y Venezuela) también experimentaron una reducción destacable del endeudamiento durante este período (en promedio, 45 puntos porcentuales del PIB), aunque par-tieron de niveles mucho más altos. En esos casos, el motor más importante de la reducción fue el efecto directo del auge económico en el producto (el crecimiento del PIB superó considerablemente el potencial a largo plazo, excepto en Bolivia), sumado a las tasas de interés reales negativas14. Si bien los saldos primarios también tuvieron un papel importante en la reducción de los coeficientes de deuda, fue poco lo que se ahorró del auge de ingresos (originados tanto en los impuestos directos al sector de productos básicos como en los impuestos a la actividad económica en general). De hecho, el gasto público real aumentó más rápido que el crecimiento

12Véase un desglose país por país en los gráficos A6.1–A6.4 del anexo.13Véase un análisis de la importancia de los ingresos relacionados con los productos básicos para las economías ricas en recursos en FMI (2012b).14La reestructuración de la deuda argentina en 2005 fue un factor fundamental para reducir los coe-ficientes de deuda. Bolivia también se vio beneficiada con un programa de alivio de deuda de alrede-dor del 25% del PIB en 2006.

Ingreso proveniente de productos básicos

Ingreso no proveniente de productos básicos

Gasto primario1

PIB real PIB real (con crecimiento potencial)2

50

100

150

200

250

1995 1998 2001 2004 2007 201050

100

150

200

250

1995 1998 2001 2004 2007 2010

Resto de América4AL- 73

50

100

150

200

250

1995 1998 2001 2004 2007 2010

América Latina

Gráfico 6.4 Componentes de la dinámica del saldo primario (índice, 2003 = 100 salvo indicación contraria, promedio de grupo en términos reales)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y cálculos de los autores.Nota: Cálculos realizados usando el deflactor del PIB para todas las series. Los datos de ingresos relacionados con productos básicos de Ecuador, México y Venezuela (Chile) están disponibles desde 2000 (2005).1Gasto de año base es igual al porcentaje de ingresos en ese año.2Basado en el crecimiento proyectado para 2015–17.3Incluye Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Perú y Uruguay.4Incluye Argentina, Bolivia, Ecuador y Venezuela.


Adler y Sosa 133

potencial del PIB, e incluso más rápido que el crecimiento observado (contemporá-neo) del producto. Como resultado, y en contraste con el grupo AL-7, esos países gastaron una fracción sustancial del auge del ingreso (ver capítulo 5)15.

Después de la quiebra de Lehman: 2009–12

Las tendencias de la deuda pública cambiaron marcadamente en 2009, como con-secuencia de los efectos de la crisis global. Desde entonces, los coeficientes de deuda de América Latina permanecieron estables en líneas generales, en promedio, en alrededor del 35% del PIB, sobre todo producto del debilitamiento de los saldos primarios. Una vez más, hay una marcada diferencia entre el grupo AL-7 y el resto de América Latina en este período.

Tras haber puesto en marcha considerables estímulos fiscales durante 2009–10, los países del grupo AL-7 se esforzaron por consolidar sus posiciones fiscales y por recomponer sus superávits primarios (sobre todo Chile y Perú), aunque tales mejo-ras de los saldos primarios reflejaron también, en algunos casos, la recuperación de los ingresos relacionados con las materias primas. Como resultado, se reanudó (moderadamente) la tendencia a la baja de los coeficientes de deuda en la mayoría de los países del grupo.

El resto de América Latina, en cambio, mostró un deterioro sostenido del saldo primario desde 2009; los superávits primarios anteriores se convirtieron en déficits, empujando los coeficientes de deuda al alza16. Ese deterioro ocurrió a pesar de la recuperación de los ingresos relacionados con las materias primas, debido a que el gasto público siguió creciendo con rapidez (considerablemente más rápido que el crecimiento potencial e incluso el crecimiento actual del PIB). En algunos de esos países, las tasas de interés reales negativas sobre la deuda pública siguieron contribu-yendo a reducir la deuda (Argentina y Bolivia) o a contener su aumento (Venezuela).

Sostenibilidad externa

Antes de la quiebra de Lehman: 2003–08

La dinámica de la deuda externa en este período tuvo tendencias similares a las observadas en la deuda pública. La región, tomada en su conjunto, redujo consi-derablemente los coeficientes de deuda externa sobre PIB: en promedio, más de 30 puntos porcentuales respecto del PIB (gráfico 6.5). Además, esa marcada mejora se vio acompañada por una acumulación importante de activos externos (que llegó casi al 70% acumulado del PIB)17. No obstante, una vez más, hay diferencias visibles entre los dos grupos de países mencionados más arriba.

15El análisis de la composición del gasto de los ingresos extraordinarios, o de si los distintos niveles de gasto fueron óptimos desde el punto de vista social, excede el ámbito de este capítulo, ya que el inte-rés principal radica en las implicaciones macroeconómicas para la sostenibilidad de la deuda.16A excepción de Bolivia, que mantuvo sus superávits primarios durante este período.17A causa de políticas públicas orientadas a acumular reservas y activos internacionales en fondos soberanos, así como de la acumulación de activos externos por parte del sector privado (por ejemplo, fondos de pensión).



En el grupo AL-7, la deuda externa cayó 25 puntos porcentuales respecto del PIB, sobre todo por la considerable apreciación real y el financiamiento externo en forma de flujos que no constituyen deuda (en especial, inversión extranjera directa), que se combinaron con superávits moderados en cuenta corriente.

Los países del resto de América Latina (todos los cuales son importantes expor-tadores de productos básicos) experimentaron una caída aún mayor del endeuda-miento externo (alrededor de 50 puntos porcentuales respecto del PIB), aunque comenzando de niveles mucho más altos. La reducción se explica más que nada por los superávits en cuenta corriente — gracias a términos de intercambio muy favorables— y por una importante apreciación del tipo de cambio real. A dife-rencia del grupo AL-7, aquí el rol de los flujos que no constituyen deuda fue más limitado. Estos países acumularon grandes sumas de activos externos, sobre todo por parte del sector público en Bolivia y Ecuador, y del sector privado en Argentina y Venezuela.

Después de la quiebra de Lehman: 2009–12

En 2009, se interrumpió la tendencia a la baja —sobre todo, como consecuencia de la desaceleración de la apreciación real y del debilitamiento de los saldos en cuenta corriente—, y ambos grupos de países quedaron con coeficientes de deuda de 28%–30% del PIB.

En resumen, a pesar del evidente deterioro de las tendencias de la deuda tras la crisis financiera global, América Latina experimentó una mejora significativa en la última década en términos de sostenibilidad de la deuda tanto pública como externa. Al mismo tiempo, en algunos casos, los niveles actuales de deuda permane-cen relativamente altos, cerca de umbrales que suelen considerarse riesgosos. En este contexto, y puesto que muchos de esos países son muy sensibles a las condiciones externas, no queda claro hasta qué punto están bien posicionados para soportar una desmejora marcada del entorno global.

Crecimiento del PIB real (esc. der.) Flujos que no constituyen deuda (esc. der.)Tasa de interés (esc. der.) Tipo de cambio real (esc. der.)Cuenta corriente (excl. pagos de intereses, esc. der.) Otros (esc. der.)Deuda externa

62

29

−150

−100

−50

0

50

100

−88

−38

12

62

112

162

2002 2005 2008 2011

51

27

−150

−100

−50

0

50

100

−99

−49

2

52

102

152

2002 2005 2008 2011

América Latina AL-71 Resto de América Latina2

80

31

−150

−100

−50

0

50

100

−70

−20

30

80

130

180

2002 2005 2008 2011

Gráfico 6.5 Factores que determinan la dinámica de la deuda externa (contribuciones acumuladas desde 2002, en porcentaje del PIB, promedios simples)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y cálculos de los autores.Nota: Principales factores que determinan la dinámica de la deuda pública conforme al marco de sostenibilidad de la deuda del FMI.1Incluye Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Perú y Uruguay.2Incluye Argentina, Bolivia, Ecuador y Venezuela.


Adler y Sosa 135

ENFOQUE METODOLÓGICOAnálisis de sostenibilidad de la deuda pública y externa

En esta sección se describe el marco en el que se examina cómo las condiciones externas afectan la dinámica de los coeficientes de deuda pública y externa a través de su impacto en variables domésticas clave18. En este marco, se estudia por medio de estimaciones econométricas cómo shocks en variables globales clave (precios de materias primas, crecimiento mundial y condiciones de los mercados financieros globales) afectan a un conjunto de variables domésticas (crecimiento del PIB, balan-za comercial, tipo de cambio real y diferenciales de bonos soberanos) que determi-nan la dinámica de la deuda pública y externa.

Una vez que el modelo econométrico está estimado e integrado al marco de análi-sis de sostenibilidad de la deuda (diagrama 6.1), puede comenzarse el análisis de escenarios para evaluar la fortaleza de la posición fiscal o externa actual generando pronósticos condicionales de las variables domésticas endógenas. Para comenzar, se muestra cómo puede expresarse la dinámica de los coeficientes de deuda como función del conjunto reducido de variables domésticas mencionado previamente.

Dinámica de la deuda pública

La siguiente ecuación rige la trayectoria de la deuda pública (en términos nomi-nales y en moneda local):

D E D r D i PBj t j t j tFC

j t j tLC

j t j t, , , , , , ,( ) ( ) ,= + + + −− − − −1 1 1 11 1 (6.1)

donde Dj,t es el stock de deuda pública nominal del país j en el período t; D Dj t

FCj tLC

, ,− −( )1 1 es el stock de deuda denominada en moneda extranjera (local); Ej,t es el tipo de cambio nominal con respecto al dólar de Estados Unidos; rj,t –1 y ij,t

–1 son las tasas de interés promedio de la deuda en moneda extranjera y local respectivamente; y PBj,t es el saldo fiscal primario nominal.

Es evidente por lo no lineal de esta ecuación que no es posible aislar por com-pleto la contribución de cada una de las variables económicas principales a las variaciones en la deuda pública. Sin embargo, es posible reescribir esta ecuación a fin de aproximar esas contribuciones (como en el análisis estándar de sostenibilidad de la deuda del FMI).

Se denota x X GDPt t t≡ a cada variable nominal Xt expresada como porcentaje del PIB; i i rj t

ej t j t j t j t, , , , ,( ) ,= + −α α1 a la tasa de interés efectiva promedio; πj,t a la

inflación doméstica (deflactor del PIB); g j t, al crecimiento real del PIB, y ε j t, a la depreciación nominal de la moneda local con respecto al dólar de los Estados Unidos. Luego, si se define α j t j t

LCj tD D, , ,= como la proporción de deuda denomi-

nada en moneda local, es posible reducir la ecuación (6.1) a un número reducido de términos:

18Al igual que en el marco de sostenibilidad de la deuda del FMI, se hace hincapié en la deuda pública bruta del gobierno general.


136


Principalesvariables internas

Variablesexternas

Principalesvariables internas

Diferencial de tasas de interés

Tasa de interéssin riesgo

Diferencial de tasas de interés

Tipo decambio real

Condicionesfinancieras

Tipo decambio real

Crecimientodel PIB real

Crecimientomundial

Crecimientodel PIB real

Ingresos Balanzacomercial

Balanza comercial

Ingresos relacionados con productos básicos

Precios de productos

básicos Otros Otros

Información InformaciónModelo econométrico

Marco de ASD pública del FMI Modelo econométrico Marco de ASD externa del FMI

Factores que determinan la dinámica de la deuda pública

Factores que determinan la dinámica de la deuda externa

Flujos que no constituyen deuda

Relación deuda

pública/PIB

Intereses sobre la deuda existente Intereses sobre la deuda existente

Relación deuda externa/PIB

Efecto de valuación del tipo de cambio (en la deuda en moneda extranjera)

Efecto de valuación del tipo de cambio (en la deuda en moneda extranjera)

Crecimiento del PIB real Crecimiento del PIB real

Saldo primario Saldo en cuenta corriente sin incluir pagos de intereses

Diagrama 6.1 Ilustración del método integrado de sostenibilidad de la deuda pública y externa1Este diagrma presenta una ilustración simplificada del Marco de Análisis de Sostenibilidad de la Deuda pública y externa. Los detalles y supuestos subyacentes se analizan en el texto principal del capítulo.Nota: ASD = Análisis de Sostenibilidad de la Deuda.


Adler y Sosa 137

Δd i g gj t j t

ej t j t j t j t j t

j t

, , , , , , ,

,

[ ( )] ( )[( )(

= − + −

+ − +−

−

1

1

11 1

π θ θ

α rr pbj t j t j t j t, , , ,) ]− −1 ε θ (6.2)

donde θπj t

j t

j t j t

d

g,,

, ,( )( ).=

+ +

⎧⎨⎪

⎩⎪

⎫⎬⎪

⎭⎪

−1

1 1

El primer término de la ecuación (6.2) plasma a grandes rasgos la contribución (contable) de la tasa de interés real; el segundo expresa el efecto que surge del creci-miento real del PIB; el tercero, el impacto de las variaciones del tipo de cambio (por medio de los efectos de valuación en la deuda denominada en moneda extranjera); y el último término refleja el aporte del saldo primario.

Tomando en cuenta la proporción de deuda que vence en el período corriente ( ),γ j t −1 y en los períodos subsiguientes ( ),,1 1− −γ j t se puede modelar la dinámica de la tasa de interés promedio como función de las tasas de interés marginales i rj t

mj tm

, ,;( ): i i i rj t

ej t j t

ej t j t j t

mj t j t

m, , , , , , , ,( ) ( ) .= − + + −{ }− − −1 11 1 1γ γ α α (6.3)

Se supone la siguiente estructura de transmisión de las tasas de interés (globales) libres de riesgo ( )*rt y los diferenciales de bonos soberanos (sj,t) a las tasas de interés domésticas (ij,t). Es decir, Δ Δ Δi r sj t

mt j t,*

, .= + Se asume también que los shocks del tipo de cambio real y nominal se equiparan uno a uno Δ ln( ), ,reerj t j t= −ε 19.

A partir de las ecuaciones (6.2) y (6.3), de este conjunto de supuestos (relativa-mente inocuos) y del hecho de que r r sj t

mt j t,*

, ,= + es posible demostrar que la dinámica del coeficiente de deuda pública sobre PIB se rige por el comportamiento de apenas cuatro variables domésticas (endógenas): s g reer pb, , , .{ }

Más aún, es posible modelar el saldo primario de un modo muy simple descompo-niéndolo en ingresos directamente relacionados al sector de materias primas (revC), ingre-sos no relacionados a tales sectores (revNC ) y gasto (exp, todo como porcentaje del PIB:

pb rev revt tC

tNC= + − expt . (6.4)

Luego, los ingresos por productos básicos pueden modelarse como función de los precios de las materias primas correspondientes:

rev revPPScen

CBLC Scen

C

BLC= ∗

⎛

⎝⎜

⎞

⎠⎟ (6.5)

donde rev revScenC

BLC( ) son ingresos relacionados con productos básicos y P PScen

CBLC( )

son los precios mundiales de esos productos en un escenario alternativo (base). Por último, se supone un coeficiente constante de ingresos no relacionados con

los productos básicos a PIB (es decir, una elasticidad igual a uno), tal que revNC = η. Luego, la dinámica del coeficiente de deuda pública está dada simplemente por

19Eso implica que tanto πt como πt* (la inflación doméstica e internacional) se mantienen constantes en todos los escenarios en consideración, de modo que la variación del tipo de cambio real efectivo refleja la del tipo de cambio nominal.



cuatro variables domésticas endógenas {s, g, reer, exp} y un conjunto de variables globales exógenas.

Dinámica de la deuda externa

Del mismo modo, para derivar el conjunto de variables que determinan la trayec-toria del coeficiente de deuda externa sobre PIB, puede comenzarse por la diná-mica de la deuda externa en términos nominales:

D E D r D i NICAj tE

j t j tE FC

j t j tE LC

j t j, , ,,

, ,,

, ,( ) ( )= + + + −− − − −1 1 1 11 1 tt j tNDCF− , , (6.6)

donde Dj tE, es el monto nominal total de deuda externa (expresada en moneda local);

Dj tE FC,,−1 ( ),

,Dj tE LC

−1 es el monto de deuda denominada en moneda extranjera (local);

r ij t j t, ,( )− −1 1 es la tasa de interés promedio sobre la deuda denominada en moneda extranjera (local); NICAj,t es el saldo en cuenta corriente sin incluir los pagos por interés, y NDCFj,t son los flujos no generadores de deuda (inversión extranjera direc-ta y cartera de acciones).

Luego, si se define α j tE

j tE LC

j tED D, ,

,,= y i i rj t

ej tE

j t j tE

j t, , , , ,( ) ,= + −α α1 se puede deri-var la trayectoria de la deuda externa en términos de un conjunto reducido de factores:

Δd i g rj tE

j te

j t j t j t j tE

j t j t j, , , , , , , , ,= − + −( ) +( ){ }− − −1 1 1σ σ α ε σ1 1 t

t j

t j tnica ndcf− −, , , (6.7)

donde σπ

j tj tE

j t j t

d

g,

,

, ,

.=+( ) +( )

−1

1 1

El primer término refleja la contribución de los pagos de intereses; el segundo plas-ma el aporte del crecimiento del PIB real; el tercero mide el efecto de valuación que surge de las variaciones del tipo de cambio real, y los dos últimos términos reflejan las contribuciones del saldo en cuenta corriente (sin incluir los pagos de interés) y los flujos de financiamiento que no constituyen deuda respectivamente.

Si se modela la cuenta corriente sin incluir los pagos de interés como NICA tbj t t, = +θ (donde tbt es la balanza comercial en el período t) y se utiliza el supuesto previo sobre el comportamiento del tipo de cambio real ( In( ) ), ,Δ reerj t j t= −ε , la dinámica de la deuda externa puede caracterizarse completamente con la trayec-toria del siguiente conjunto de variables domésticas {s, g, reer, tb, ndcf }20.

Si ndcfj se trata como exógeno (puesto que lo que interesa son principalmente los shocks motivados por factores externos) y se arman los sistemas de las ecuaciones derivadas para la deuda pública y externa, puede demostrarse que ambos coeficientes de deuda están determinados en última instancia por cinco variables domésticas, {s, g, reer, tb, exp}, y por un conjunto de variables globales exógenas. En la siguiente sección, se estudia cómo estimar el impacto de tales variables externas sobre las

20Se hace hincapié en la balanza comercial y no en la cuenta corriente sin incluir los pagos de interés, pues la primera es el factor determinante principal de la segunda y suele tener una relación más estable con las demás variables endógenas clave (el tipo de cambio real, el crecimiento del PIB real y demás).


Adler y Sosa 139

cuatro primeras variables de este conjunto, mientras que el comportamiento de la última variable (exp) se evalúa con normas de política distintas.

Pronósticos condicionales de variables domésticas clave: Un enfoque de vectores autorregresivos

Se estiman modelos VAR específicos para cada país de modo de cuantificar la sen-sibilidad de las variables (mencionadas previamente) que caracterizan la dinámica de la deuda a las condiciones externas. Específicamente, los VAR se emplean para obtener pronósticos de esas variables internas, de acuerdo con un conjunto de supuestos para el comportamiento de las variables globales (escenarios globales). Un rasgo fundamental del marco es que se incluyen en el VAR los saldos primarios y los niveles de deuda a fin de permitir los efectos de retroalimentación de esas variables sobre otras variables internas que determinan la dinámica de la deuda.

Los VAR (en forma reducida) específicos de cada país pueden escribirse de la siguiente manera: y B L y H L z ut t t t= + +−( ) ( ) ,1 (6.8)

donde y g dTB d reert t t t= ʹ( ( ))ln es el vector de variables endógenas y z g P P P dt t

Wt t

AtE

tM

t tP= ʹ− −( )1 1 1vix pb es el vector de variables exógenas. El vector yt

incluye el crecimiento del PIB real gt( ), la variación de la balanza comercial como porcentaje del PIB (dTBt) y (la diferencia logarítmica de) el tipo de cambio real efectivo ( ( ))dln reert 21. El vector zt ,, por su parte, incluye el crecimiento del PIB global real (g ),W el índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago de S&P 500 (vix) como variable representativa de las condiciones financieras inter-nacionales22, (las diferencias logarítmicas de) los precios de las materias primas agrícolas, de energía y de metales (( , , ,P P Pt

AtE

tM and respectivamente)23, el saldo

primario como porcentaje del PIB (pb) y el coeficiente de deuda sobre PIB (dp). B(L) y H(L) son matrices polinómicas de hasta cuatro rezagos24.

Los modelos VAR se estiman utilizando datos trimestrales para el período 1990:T1 a 2012:T1. Las fuentes de datos son principalmente las Estadísticas

21En el caso de los países que tienen una proporción importante de deuda denominada en moneda extranjera (como Bolivia, Ecuador, Paraguay, Perú y Uruguay), el uso del tipo de cambio real efectivo podría dar lugar a cierta subestimación de los efectos potenciales de valuación. Al mismo tiempo, si bien el tipo de cambio bilateral con respecto al dólar de EE.UU. plasmaría mejor esos efectos, su inclusión complicaría considerablemente la especificación de los VAR. 22El índice VIX se utiliza últimamente como medida de la incertidumbre global o de las turbulencias financieras. Bloom (2009), por ejemplo, demostró que ese índice de volatilidad tiene una correlación elevada con ciertas medidas de la incertidumbre a nivel micro y macro, entre ellas, algunas que derivan de variables financieras. Más tarde, los estudios FMI (2012a), Adler y Tovar (2012), y Carrière-Swallow y Céspedes (2011) también utilizaron el VIX para medir los shocks de incertidumbre global.23Los precios internacionales de los productos básicos se miden en términos reales y desprovistos de efectos del tipo de cambio, como en Adler y Sosa (2011).24Puesto que las variables globales que se incluyen en el vector z son exógenas al modelo, este enfoque no permite plasmar correlaciones entre los shocks que afectan estas variables. Sin embargo, los supuestos sobre la trayectoria de las variables globales en cada escenario, que se comentan en la siguiente sección, se basan en patrones generales observados en episodios anteriores de shocks externos.



financieras internacionales del FMI (IFS), la base de datos Perspectivas de la econo-mía mundial y Haver Analytics.

Cabe destacar que, puesto que el interés principal reside en obtener pronósticos condicionales y no herramientas VAR estándar, como funciones impulso-respuesta o descomposiciones de varianza, no hay necesidad de restricciones de identificación para recuperar los parámetros estructurales del modelo. Del mismo modo, puesto que el interés radica en la capacidad predictiva condicional del modelo en escenarios externos negativos, las especificaciones se seleccionan sobre la base de su poder predictivo fuera de la muestra durante el episodio de la quiebra de Lehman.

A diferencia del que se aplica en otros estudios sobre el tema, el presente enfoque no implica estimar una función de reacción fiscal (es decir, no hay ecuación para el saldo primario). Esto es deliberado, pues el objetivo no es obtener trayectorias alter-nativas de la deuda bajo el supuesto de que las respuestas fiscales a los shocks nega-tivos son iguales a las del pasado —que pueden haber estado limitadas (o sido subóptimas) en muchos casos— sino con reacciones más de política fiscal (ya sea neutral o contracíclica) sin restricciones 25. Esto no significa que los VAR no tengan en cuenta la posición fiscal, sino que el gasto primario se trata como exógeno solo a los fines de la estimación. Para las proyecciones, el saldo primario en escenarios alternativos se construye de la siguiente manera: los ingresos se proyectan sobre la base del pronóstico del producto (condicionado a la trayectoria exógena de las varia-bles externas) y de supuestos estándar sobre la elasticidad de los ingresos no relacio-nados con los productos básicos. El ingreso relacionado con los productos básicos, por su parte, se proyecta sobre la base de la trayectoria, determinada de manera exógena, de los precios de los productos básicos en cuestión. En lo que respecta al gasto, consideramos políticas alternativas —neutral y contracíclica (explicadas en detalle más adelante)— al shock negativo. Este enfoque permite evaluar en detalle el impacto de distintos componentes del saldo primario (el ingreso por materias primas, el ingreso relacionado con la actividad económica y el gasto). Por último, como se mencionó previamente, el saldo primario se integra en la ecuación de cre-cimiento, de modo que nuestro enfoque incorpora los efectos de retroalimentación de las distintas respuestas fiscales sobre el producto.

Módulo de márgenes soberanos

La ecuación de los diferenciales soberanos —una de las variables que determinan la dinámica de la deuda— se estima por separado, puesto que los datos disponi-bles son bastante más limitados (comienzan después de 1998 y varían por país)26.

25Si las políticas fiscales fueron óptimas o no desde el punto de vista social sigue siendo materia de deba-te. Si bien hay numerosos estudios que intentan explicar el carácter subóptimo de las políticas procíclicas derivadas de fricciones de economía política o del mercado de capitales (Talvi y Végh, 2005; Tornell y Lane, 1999), algunos autores afirmaron recientemente que las reacciones procíclicas puede ser óptimas en el contexto de diferenciales de bonos soberanos contracíclicos (Cuadra, Sánchez y Sapriza, 2010; Hatchondo, Martínez y Roch, 2012).26No se dispone de series de diferenciales del índice de bonos de mercados emergentes suficientemen-te extensas en el caso de Bolivia y Paraguay. En esos casos, los diferenciales de bonos soberanos se modelan utilizando los coeficientes promedio de los demás países de la región.


Adler y Sosa 141

La ecuación de los diferenciales contiene fundamentos macroeconómicos clave y variables globales exógenas:

Δ Δ Δs z xi t i i t t i t i t, , , , , ,= + ʹ + ʹ +− −∑∑β β γ ε0 1 1 (6.9)

donde) z pd pb pd ed ca fxres lnreeri t i t i t i t i t i t i t i t, , , , , , , ,( )= 2 es un vector de variables predeterminadas y exógenas potenciales, cuyo impacto se espera que sea similar en todos los países, y x vix i pi t t t t

W,

*( )= ln es un vector de variables predeterminadas y exógenas con efectos distintos en cada país. Se consideran tres métodos diferentes de estimación: mínimos cuadrados ordinarios (sin constante), panel con efectos fijos y panel con efectos aleatorios.

De los fundamentos económicos considerados, solo el nivel de deuda pública, las reservas internacionales y el tipo de cambio real parecen tener un papel esta-dísticamente significativo. De las variables exógenas analizadas, solo el VIX pro-duce resultados estadísticamente significativos y sólidos, y hay diferencias importantes entre los coeficientes idiosincrásicos. Sorprendentemente, los precios de las materias primas no parecen tener importancia, quizá por su estrecha corre-lación con el VIX y porque el tipo de cambio real absorbe gran parte del impacto de la variación en los precios del comercio.

Como ya fue mencionado, el interés principal reside en las propiedades predic-tivas del modelo, en especial en escenarios externos negativos. Por eso, se elige una especificación que exhibe un buen desempeño predictivo tanto para períodos de crisis como para las épocas normales posteriores. Para ello, se evalúa la exactitud predictiva de distintas especificaciones y métodos de estimación para el período comprendido entre junio de 2008 y diciembre de 2012.

DINÁMICA DE DEUDA EN ESCENARIOS GLOBALES ALTERNATIVOSEsta sección se enfoca primero en la dinámica de la deuda bajo los supuestos globales del escenario de referencia (es decir, las últimas proyecciones de la publi-cación WEO)27. Luego, se estudia cómo cambiaría la sostenibilidad de la deuda en la región en cuatro escenarios globales alternativos (adversos), cada uno defini-do por trayectorias alternativas de las variables exógenas. Se exploran dos escena-rios de shocks transitorios y otros dos en los que los shocks tienen efectos más duraderos. A continuación, una breve descripción de cada escenario28.

27Este análisis no incluye cuestiones relacionadas con posibles cambios en la composición de la deuda pública y externa (ya sea en cuanto a las monedas o a los vencimientos) tras un shock, puesto que su inclusión implicaría un conjunto de supuestos de comportamiento mucho más fuertes. 28En el cuadro 6.1 y el gráfico 6.6 se presenta una descripción detallada y la trayectoria de las variables externas, tanto en el escenario de referencia como en los escenarios alternativos. Cabe señalar que el análisis no toma en cuenta escenarios adversos de carácter específico de un solo país. Por ejemplo, los shocks originados en países grandes (como Brasil) podrían ser un shock adicional relevante (aunque no se estudia aquí) para varios miembros del Mercosur (Argentina, Uruguay y Paraguay). Véase Adler y Sosa (2014).



Escenario 1: Shock financiero temporario

Este escenario conlleva un shock financiero “puro” de carácter transitorio, que se refleja en un salto del VIX en el primer año de proyección de magnitud similar a la que se observó después del episodio de la quiebra de Lehman; el VIX retornó a los niveles de referencia en el siguiente año. Se supone que las variables reales, como el crecimiento global y los precios de los productos básicos, permanecen sin cambios en los niveles de referencia. Si bien se trata de un supuesto fuerte, la intención es permi-tir que el escenario plasme el efecto de un shock que es más que nada financiero.

Escenario 2: Shock real temporario

Este escenario asume una recesión global temporaria, con menor crecimiento y menores precios de las materias primas durante los dos primeros años de proyec-ción, que regresan luego a la trayectoria de referencia. Este escenario puede carac-terizarse como un marco subyacente de incertidumbre global que se mantiene ligeramente elevada durante algún tiempo —lo que genera una desaceleración económica global, pero no una crisis— para resolverse más tarde.

Escenario 3: Desaceleración global prolongada

Este escenario conlleva un nivel elevado de incertidumbre, precios más bajos de los productos básicos y menor crecimiento global (todo con respecto al escenario de referencia). Este escenario no supone cambios bruscos sino debilidades prolon-gadas en las variables globales reales.

Escenario 4: Episodio financiero extremo

A diferencia del escenario 3, este es un episodio extremo pensado para estudiar las consecuencias de una crisis que tuviera un impacto en las variables globales (el VIX, el crecimiento del PIB global y los precios de los productos básicos) de magnitud similar a las observadas durante la crisis de la quiebra de Lehman. Sin embargo, en ese caso los precios de los productos básicos y, en menor medida, el crecimiento global, se recuperaron enseguida, mientras que en este escenario se supone que un nuevo episodio de esas características tendría efectos más durade-ros en la economía global, puesto que hoy en día el espacio fiscal y monetario en las economías avanzadas es mucho más limitado que en 2008.

Supuestos principales

En cada uno de estos escenarios, se supone una trayectoria para las variables glo-bales exógenas (cuadro 6.1 y gráfico 6.6): el crecimiento global, el índice VIX, la tasa de los bonos del Tesoro de Estados Unidos a 10 años y los precios de los productos básicos (alimentos, energía y metales). También se toman algunos supuestos generales acerca de la magnitud de los flujos de capital no generadores de deuda y de la acumulación de reservas, a fin de especificar por completo el conjunto de variables exógenas.


Adler y Sosa 143

El modelo VAR (junto con la ecuación de los diferenciales de bonos) y las ecuaciones de la dinámica de la deuda plasman las relaciones más importantes entre las variables internas y externas. Sin embargo, a fin de determinar comple-tamente la dinámica de los coeficientes de deuda, también es necesario hacer algunos supuestos sobre la política interna: 1) la elasticidad del ingreso fiscal no relacionado con los productos básicos respecto del producto; 2) la política del gasto público real y 3) la magnitud de la acumulación de reservas29. En el cuadro 6.2 se detallan estos supuestos clave en los cuatro escenarios alternativos.

Especial atención merecen los supuestos sobre el crecimiento del gasto real, puesto que determinan el grado de ciclicidad de la política fiscal, dada la endoge-neidad de los demás componentes del saldo primario30. Para cada escenario, se estudiaron tres reglas distintas del gasto:

1) Política fiscal de referencia. En este caso, el crecimiento del gasto real se com-porta del mismo modo que en la proyección de referencia (WEO), sin impor-tar el escenario en consideración. La idea es centrarse en el impacto “puro” de las condiciones externas cambiantes manteniendo las políticas intactas.

2) Política fiscal neutral. La política fiscal suele reaccionar a los shocks externos adversos, de modo que consideramos una regla del gasto que implica una orientación fiscal neutral en líneas generales; es decir, un gasto que crece a la tasa de crecimiento potencial del PIB en cada uno de los cuatro escenarios y que, por consiguiente, solo permite operar con estabilizadores automáticos31.

3) Política fiscal contracíclica. Esta regla considera la posibilidad de que se adopten políticas contracíclicas más allá de los estabilizadores automáticos. A fin de que las políticas puedan compararse entre países, especificamos una regla simple tal que, en cada escenario, el gasto crece por sobre la tasa de crecimiento potencial del PIB por un margen proporcional (uno a uno) a la brecha entre el crecimiento efectivo y potencial del PIB.

Explorar estas reglas alternativas permite evaluar, en cada escenario externo adverso, si las defensas fiscales son suficientes para adoptar políticas fiscales con-tracíclicas, si solo alcanzan para operar con estabilizadores automáticos o si no hay espacio fiscal para el estímulo y se necesita un ajuste fiscal para garantizar la

29El supuesto sobre la acumulación de reservas es necesario para determinarla trayectoria de los dife-renciales de bonos soberanos.30Se supone que los ingresos provenientes de productos básicos varían principalmente según sus pre-cios, mientras que los ingresos no relacionados con los productos básicos varían con el PIB nominal, pues se supone que la elasticidad de los ingresos no provenientes de productos básicos frente al pro-ducto es igual a uno. Si bien esa elasticidad puede desviarse de uno en ocasiones —por ejemplo, por posibles medidas fiscales—, hay indicios de que, en la última década, fue cercana a uno en promedio (gráfico A6.2 del anexo). 31Se aplica una excepción a esta regla en los casos en los que las proyecciones de referencia del FMI para 2013–14 suponen un crecimiento del gasto por sobre el crecimiento potencial del PIB. En esos casos, se supone que el crecimiento del gasto equivale a las proyecciones de referencia a fin de evitar una situación en la que la política fiscal sea más expansionista en el escenario de referencia que en el escenario adverso. Por medio de esa excepción también se da cuenta de que los equipos de país del FMI (y sus proyecciones) pueden tener información específica sobre planes de gasto ya en marcha.


144


CUADRO 6.1

Principales supuestos globales con escenarios aternativos

Supuestos mundiales

Escenarios

Referencia (R) (promedio 2013–17)

1 2 3 4

Shock financiero1

Recesión mundial2

Desaceleración global prolongada3

Episodio financiero extremo4

Crecimiento del PIB de G8+China (porcentaje)

3,6 R 2013: R–1,5% 2014: R–0,5% 2015–17: R

R–1% 2013: similar a Lehman 2014–17: R–1%

VIX (puntos) 17 2013: similar a Lehman 2014–17: =

R

R R + 4 puntos 2013: similar a Lehman2014–17: R + 2 puntos

Tasa de interés de los bonos del Tesoro de EE.UU. a 10 años (puntos básicos)

300 2013: B–100 pb 2014–17: B

√ R–50 pb 2013–14: R–100 pb 2015–17: R–50 pb

Precios de productos básicos

Alimentos –105 R 2013: R–10%7 2014–17: R

R–7% 2013: R –15%8 2014–17: R–5%

Energía –85 √ 2013: R–25%7 2014–17: R

R–15% 2013: R –45%8 2014–17: R–10%

Metales –85 √ 2013: R–20%7 2014–17: R

R–15% 2013: R –35%8 2014–17: R–10%

Flujos que no constituyen deuda Por país6 √ R R*0,7 2013: BL + 2008–09 variación2014–17: R × 0,8

Fuente: Supuestos de los autores. 1Shock financiero temporario con incidencia solo en 2013. Las variables financieras retornan a la trayectoria proyectada en el escenario de referencia en 2014. 2Shock real temporario (precios de productos básicos y crecimiento mundial) en 2013–14. Las variables retornan a la trayectoria proyectada en el escenario de referencia en 2015.3Desaceleración mundial a lo largo de todo el horizonte del pronóstico. 4Evento similar a Lehman en 2013–14, con impacto prolongado en el crecimiento mundial, precios de productos básicos e índice VIX. 5En relación con el nivel de 2012. 6Según proyecciones de economistas del FMI a cargo de cada país. 7Brecha observada en relación con el escenario de referencia ocurre a final de 2013. Los precios después se recuperan gradualmente hasta alcanzar nivel de referencia a finales de 2014.8Brecha observada en relación con el escenario de referencia ocurre en el segundo trimestre de 2013. Los precios después se recuperan gradualmente hasta alcanzar una nueva trayectoria a finales de 2014.


Adler y Sosa

145

40

60

80

100

120

140

2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017

Alimentos Energía Metales

Precios de productos básicos(Índice en términos reales)

0

10

20

30

40

50

60

70

−7

−5

−3

−1

1

3

5

7

2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017

Bonos EE.UU. 10 años Crecimiento G8+China VIX (escala derecha)

Variables de crecimiento y financieras(Porcentaje y puntos)

Escenario de referencia

40

60

80

100

120

140

2012 2014 2016

0

10

20

30

40

50

60

70

−7

−5

−3

−1

1

3

5

7

2012 2014 2016

Escenario 1

40

60

80

100

120

140

2012 2014 2016

0

10

20

30

40

50

60

70

−7

−5

−3

−1

1

3

5

7

2012 2014 2016

Escenario 2

40

60

80

100

120

140

2012 2014 2016

0

10

20

30

40

50

60

70

−7

−5

−3

−1

1

3

5

7

2012 2014 2016

Escenario 3

40

60

80

100

120

140

2012 2014 2016

0

10

20

30

40

50

60

70

−7

−5

−3

−1

1

3

5

7

2012 2014 2016

Escenario 4

Gráfico 6.6 Variables globales con escenarios alternativosFuentes: FMI, International Financial Statistics; y estimaciones de los autores.



CUADRO 6.2

Principales supuestos de política doméstica en escenarios alternativos

Supuestos de política

Escenarios

Referencia (R)

(promedio 2013–17)

1 2 3 4

Shock financiero1

Recesión mundial2

Desaceleración global

prolongada3

Episodio financiero extremo4

Elasticidad del ingreso no relacionado con los productos básicos respecto del producto

BL5 1

Crecimiento del gasto real (porcentaje)

R R5 RNeutro … 2013–14: máx (escenario crecimiento PIB potencial; R)

2015–17: escenario crecimiento PIB potencialAnti-cíclico

… 2013–14: Neutro + (-1) * (crecimiento año corriente - escenario crecimiento PIB potencial)

2015–17: escenario crecimiento del PIB potencial

Acumulación de reservas (porcentaje del PIB)

R5 R R 02013: –2,02014–17: 0,0

Fuente: Supuestos de los autores.1Shock financiero temporario con incidencia solo en 2013. Las variables financieras retornan a la trayectoria proyectada en el escenario de referencia en 2014. 2Shock real temporario (precios de productos básicos y crecimiento mundial) en 2013–14. Las variables retornan a la trayectoria proyectada en escenario de referencia en 2015.3Desaceleración global a lo largo de todo el horizonte del pronóstico.4Evento similar a Lehman en 2013–14, con impacto prolongado en el crecimiento global, precios de productos básicos e índice VIX.5Según proyecciones de economistas del FMI a cargo de cada país.

sostenibilidad de la deuda. La evaluación se centra en la sostenibilidad, y deja de lado los riesgos relacionados con posibles shocks del financiamiento (es decir, de liquidez). Es importante destacar que, en el caso de los países con reglas fiscales afianzadas (como Brasil, Chile o México), la dinámica verificada en cada escenario debe interpretarse como una ilustración del modo en que se comportarían las variables fiscales si hubiera un desvío transitorio de las reglas actuales o de la magnitud del ajuste fiscal que se requeriría para retornar a la meta establecida por la regla, después del shock.

RESULTADOS AGREGADOS PARA AMÉRICA LATINAProyecciones de referencia (WEO)

Como primer paso, se analizan las trayectorias proyectadas de la deuda pública y externa en la proyección de referencia, con un rumbo para las variables globales como el incluido en la publicación WEO de septiembre de 2012 (FMI, 2012c). Esta dinámica provee de información sobre la sostenibilidad de la deuda en la región de no mediar shocks externos imprevistos. También contribuye a evaluar la sostenibilidad de la deuda en los escenarios alternativos, puesto que los coefi-cientes proyectados de deuda se computan agregando a la proyección de referencia el impacto estimado de los cambios en las condiciones externas. Este último se


Adler y Sosa 147

computa como la diferencia entre la proyección de deuda en cada pronóstico del modelo VAR y la proyección de referencia32. Al centrarse en el impacto “margi-nal” de los cambios en las condiciones globales de la proyección de referencia, este enfoque garantiza que la información específica de cada país integrada en esa proyección —como las medidas del ingreso o los planes de inversión ya en curso— se incorpore en las proyecciones, como se ve en la ecuación (6.10):

d d d dt Scenario i t WEO Baseline t VAR Forecast Scenario i t VA| | ( | |= + − R

R Forecast Baseline

). (6.10)

Los datos muestran que en el escenario de referencia no se espera más que una ligera reducción, en promedio, del coeficiente de la deuda tanto pública como externa (menos de 2 puntos porcentuales respecto del PIB) hasta 2017, lo que continuaría la tendencia que se observa desde 2009 (gráfico 6.7). En el caso de la deuda pública, los ingresos relacionados con productos básicos seguirían siendo un factor importante de reducción de deuda, aunque se verán neutralizados en gran medida por el mantenimiento de los déficits primarios no relacionados con los productos básicos. Con las cuentas corrientes (sin pagos de interés) equilibra-das en líneas generales, la dinámica de la deuda externa en América Latina estará determinada en gran medida por las fuerzas en pugna entre los ingresos de capital no generadores de deuda (inversión extranjera directa y flujos de cartera de accio-nes) y la acumulación de activos extranjeros.

Escenarios alternativos adversos

En esta sección se analizan distintos escenarios, tanto para el caso de mantenerse las políticas previstas en las proyecciones de referencia —para identificar el impac-to “puro” de los cambios en las condiciones externas, manteniendo la política del gasto intacta— como para el caso de las políticas que implican una orientación fiscal neutral o contracíclica.

Políticas de referencia

Los resultados sugieren, en general, un impacto limitado de los shocks externos adversos de carácter temporario (financieros o reales, como en los escenarios 1 y 2) tanto sobre la deuda pública como la externa (gráfico 6.7). Un shock financiero temporario (escenario 1) provocaría un aumento de la deuda pública de alrededor de 7 puntos porcentuales del PIB para 2017 (en relación con la referencia); gran parte del impacto estaría dado por el deterioro de la actividad económica y el debi-litamiento de los saldos primarios que este conllevaría, reforzados por el efecto de la depreciación real en los países con deuda denominada en moneda extranjera. Un shock real temporario (escenario 2) tendría un impacto mucho menor en la deuda pública. Los shocks transitorios no tendrían efectos visibles en la dinámica de la deuda externa. En caso de un shock financiero (escenario 1), los efectos de la

32Las proyecciones de referencia estimadas con el modelo VAR son las que se elaboran con los supues-tos globales de referencia de la publicación WEO. Pueden diferir de las proyecciones de referencia de la publicación WEO de las oficinas de país del FMI.



depreciación real asociada y el aumento de las tasas de interés (por el incremento de los diferenciales) serían significativos, pero se verían completamente neutralizados por el ajuste proyectado de la cuenta corriente que acompañaría al shock. Es intere-sante destacar que el brusco aumento de los diferenciales de bonos soberanos en el escenario 1 (gráfico 6.7, panel inferior) no tendría más que un efecto moderado en las tasas de interés promedio —y, por lo tanto, en la dinámica de la deuda— como resultado de los niveles relativamente bajos de deuda a corto plazo.

Sin embargo, un shock más persistente de las variables externas (escenarios 3 y 4) tendría efectos bastante más notorios en la trayectoria de la deuda pública.

2927

−20

−10

0

10

20

−1

9

19

29

39

49

59

2003

2005

2007

2009

2011

2013

2015

2017

Cuenta corriente(sin incl. pagos de intereses, der.)

Tasa de interés (esc. der.) Crecimiento del PIB real (esc. der.) Tipo de cambio real (esc. der.)

Otros (esc. der.) Flujos que no constituyen deuda (esc. der.) Deuda externa

Deuda externa

62

3534

−40

−20

0

20

40

−5

5

15

25

35

45

55

65

75

2003

2005

2007

2009

2011

2013

2015

2017

No rel. con prod. básicos (der.) Tasa de interés real (esc. der.) Crecimiento del PIB real (esc. der.) Tipo de cambio real (esc. der.) Otros (esc. der.) Ingreso prov. productos básicos (esc. der.) Deuda pública

Deuda pública

Escenario de referencia WEO1

37

−20

−15

−10

−5

0

5

10

15

20

16

26

36

46

2012 2017

Escenario 22

41

34

−20

−15

−10

−5

0

5

10

15

20

15

25

35

45

55

Escenario

Referencia

2012 2017

Escenario 12

2012 2017

46

−20

−15

−10

−5

0

5

10

15

20

16

26

36

46

Escenario 32

−20

−15

−10

−5

54

0

5

10

15

20

15

25

35

45

55

2012 2017

Escenario 42

Escenario de referencia WEO1

2827

−20

−10

0

10

20

9

19

29

39

49

2012 2017

Escenario 22

2727

−20

−10

0

10

20

9

19

29

39

2012 2017

Referencia

Escenario

Escenario 12

33

27

−20

−10

0

10

20

9

19

29

39

49

2012 2017

Escenario 32

33

27

−20

−10

0

10

20

9

19

29

39

49

2012 2017

Escenario 42

−6

−4

−2

0

2

2012 2017

VAR Escenario 1 VAR Escenario 2 VAR Escenario 3 VAR Escenario 4

Crecimiento del PIB real(Porcentaje)

−15

−11

−7

−3

1

5

2012 2017

PIB real3

(Índice)

−12

−8

−4

0

4

2012 2017

Tipo de cambio real3

(Índice)

−3

−1

1

2012 2017

Cuenta corriente(Excluidos intereses,porcentaje del PIB)

−4

−3

−2

−1

0

1

2

2012 2017


Tasa de interés real(Porcentaje)

Diferencial soberano(Porcentaje)

−1

0

1

2012 2017 2012 2017

Principales variables internas(Desviaciones con respecto al escenario de referencia)

−1

0

1

2

3

Gráfico 6.7 América Latina: Factores que determinan la dinámica de la deuda pública y externa con escenarios alternativos globales (contribuciones a la variación en la relación deuda/PIB, en porcentaje del PIB)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; y estimaciones de los autores.Nota: Promedio simple de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, México, Perú, Uruguay y Venezuela.1Proyecciones de economistas del FMI encargados de países (basadas en supuestos de referencia de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO)).2Basado en diferencial entre pronósticos de vectores autorregresivos (VAR) y referencia del VAR. Las barras denotan la contribución de cada factor a la desviación de las relaciones de deuda con respecto al escenario de referencia.3Desviación en porcentaje del escenario de referencia.


Adler y Sosa 149

En el escenario 4, la deuda pública se incrementaría en promedio 20 puntos por-centuales respecto del PIB (a alrededor del 55%) para 2017 pues se combinarían una reducción brusca del producto con el debilitamiento asociado de los saldos primarios no relacionados con los productos básicos, ingresos por productos bási-cos considerablemente más bajos y un efecto significativo de la depreciación real. La deuda externa, en cambio, se mantendría en niveles manejables en estos esce-narios, con aumentos de apenas entre 5 y 6 puntos porcentuales respecto del PIB para 2017, sobre todo como consecuencia de un crecimiento más lento, el efecto de la depreciación real y una probable reducción de los ingresos de capital no generadores de deuda, parcialmente neutralizada por mejoras proyectadas en la cuenta corriente.

Políticas activas (neutrales y contracíclicas)

Si las autoridades respondieran a los shocks adversos de los escenarios 1 y 2 eje-cutando políticas neutrales o contracíclicas (definidas previamente), el impacto en los niveles de deuda pública sería más pronunciado. La deuda pública llegaría al 47% del PIB (52%) en 2017 en caso de una respuesta neutral (contracíclica) en el escenario 1, y al 42% del PIB (45%) en caso de una respuesta neutral (contra-cíclica) en el escenario 2 (gráfico 6.8, panel superior). Si bien esos niveles consti-tuyen un impacto considerable, no parecen particularmente ominosos, en especial si se toma en cuenta que el deterioro de los saldos primarios sería solo marginal y que no se precisaría un ajuste importante para asegurar la sostenibilidad de la deuda pública. Estos escenarios no implicarían un impacto marcado en la trayec-toria de la deuda externa aun con políticas activas.

Escenario de referencia WEO Escenario con políticas de baseEscenario con políticas neutras Escenario con políticas anticíclicas

34

41

47

35

52

30

40

50

60

70

2012 2017

34

3742

35

45

30

40

50

60

70

2012 2017

34

4648

35

49

30

40

50

60

70

2012 2017

34

54

57

35

66

30

40

50

60

70

2012 2017

Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4Deuda pública

Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4Deuda externa

2728

29 29

20

30

40

2012 2017

27

33

29

34

20

30

40

2012 2017

27

3329

34

20

30

40

2012 2017

2727

29 28

20

30

40

2012 2017

Gráfico 6.8 América Latina: Deuda pública y externa con escenarios y políticas alternativas (porcentaje del PIB, promedios simples)

Fuente: Estimaciones de los autores.Nota: WEO = Base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO).



Es interesante señalar que, en el escenario 3, la trayectoria de la deuda asociada con una respuesta contracíclica de la política fiscal sería muy similar a la que traería aparejada una respuesta esencialmente neutral. Esto ocurre porque este escenario implicaría no solo una reducción del crecimiento efectivo del PIB sino también del potencial. Por lo tanto, la brecha de producto —medida en relación con el nuevo potencial— sería bastante pequeña (gráfico 6.7, panel inferior), reduciendo el motivo para implementar una política fiscal expansionista. También cabe destacar que, si las autoridades no reconocieran la menor tasa de crecimiento potencial en este escenario, lo que podría interpretarse como una política fiscal neutral en reali-dad constituiría una política de estímulo, con efectos permanentes sobre el saldo primario y, por lo tanto, sobre la dinámica de la deuda.

En el escenario 4, habría más margen para políticas contracíclicas expansionistas, puesto que el producto caería considerablemente por debajo de los niveles potencia-les (nuevos y de por sí más bajos). Tanto una respuesta neutral —que permitiera que operaran los estabilizadores automáticos— como una respuesta contracíclica darían como resultado aumentos sustanciales de la deuda pública (de más de 20 y 30 pun-tos porcentuales del PIB para 2017, en relación a la proyección de referencia, respec-tivamente). Estos incrementos llevarían los coeficientes de deuda pública a niveles (el 66% del PIB en el caso de la respuesta contracíclica) que podrían generar preocupa-ción respecto de la sostenibilidad fiscal, sobre todo en países donde se necesitaría un ajuste importante del saldo primario para estabilizar los coeficientes de deuda.

Por último, la deuda externa aumentaría a alrededor del 35% respecto del PIB en caso de shocks externos adversos más persistentes (escenarios 3 y 4), sin impor-tar tanto qué políticas se adopten. Como se mencionó previamente, esto ocurre en parte porque las cuentas corrientes de América Latina suelen mejorar tras un shock (financiero) externo adverso.

RESULTADOS POR PAÍSNo obstante, los promedios regionales comentados en la sección anterior enmas-caran algunas diferencias importantes entre países (gráficos 6.9 y 6.10).

Proyecciones de referencia (WEO)

Bajo las condiciones externas del escenario de referencia, los coeficientes de deuda pública experimentarían una reducción moderada en la mayoría de los países (Brasil y Uruguay, que parten de niveles más altos, tendrían las reducciones más grandes), y el déficit de saldo primario mejoraría en general. La notable excepción es Venezuela, donde se proyecta que la deuda aumente 30 puntos porcentuales del PIB y llegue al 80% del PIB en 201733. Se proyecta que la deuda externa permanecerá estable en líneas generales en casi todos los países bajo el escenario externo de referencia.

33En algunos países (sobre todo Argentina, Chile, Ecuador, México y Venezuela), el escenario de referen-cia ya proyecta consolidaciones fiscales de diversas magnitudes. De no materializarse esas proyecciones, la dinámica de la deuda sufriría un deterioro tanto en el escenario de referencia como en los escenarios alternativos.


Adler y Sosa 151

82

127

45

106

51

145

0

20

40

60

80

100

120

140

0

20

40

60

80

VEN ARG URY BRA MEX ECU COL BOL CHL PAR PER

Esc. der.

Deuda pública

−8,6

−7.2−7,6

−5,6

-13,5

2,8

−11,2

−15

−10

−5

0

5


Déficit de saldo primario1

Escenario 4Escenario 3

64

116

45

68

51

119

0

20

40

60

80

100

120

140

0

20

40

60

80

VEN ARG BRA URY MEX ECU BOL COL CHL PER PAR

Política neutral

Política anticíclica

Esc. der.

Deuda pública

−6,0

−4,4

−7,3

−3,5

−5,8

0,0

−7,9

−15

−10

−5

0

5


Déficit de saldo primario1

Saldo primario

−5,1

−2,6

−12,6

−1,5

−3,8−5,4

−13,3

−20

−15

−10

−5

0

5


Saldo primario

−6,9

−4,4

−14,1

−1,5

−9,5

−5,4

−19,4−20

−15

−10

−5

0

5


Gráfico 6.9 Principales indicadores fiscales con escenarios alternativos (porcentaje del PIB)

Fuente: Estimaciones de los autores.Nota: Las series indican la trayectoria del déficit de la deuda pública y el saldo primario de 2012 a 2017 para cada país. Las líneas continuas denotan la trayectoria con políticas neutras. Las líneas punteadas corresponden a las políticas anticíclicas. ARG = Argentina, BOL = Bolivia, BRA = Brasil, CHL = Chile, COL = Colombia, ECU = Ecuador, MEX = México, PAR = Paraguay, PER = Perú, URY = Uruguay, VEN = Venezuela.1Saldo primario en el año t menos saldo primario estabilizador de la deuda en 2017, conforme a la definición en el marco del análisis de sostenibilidad de la deuda del FMI.

Escenarios alternativos adversos

La mayoría de los países de la región deberían poder adoptar políticas contracícli-cas expansionistas en respuesta a shocks temporarios (escenarios 1 y 2) sin desper-tar temores en torno a la sostenibilidad de la deuda (es decir, deuda elevada y grandes déficits primarios). La excepción sería Venezuela, cuyo margen para una política contracíclica probablemente sería estrecho o nulo, a causa de sus posicio-nes iniciales relativamente débiles y de su elevada sensibilidad a esos shocks (lo cual podría generar grandes déficits con rapidez).

En caso de shocks externos con efectos más prolongados (escenarios 3 y 4), es posible clasificar a los países en tres grupos de acuerdo con el grado de sus defensas fiscales para adoptar políticas de respuesta neutrales o contracíclicas (gráfico 6.9).



0

20

40

60

80

VEN CHL ARG URY BOL MEX PER ECU COL PAR BRA0

20

40

60

80

VEN CHL BOL ARG URY PER MEX COL PAR ECU BRA

Deuda externaEscenario 4Escenario 3

Deuda externa

Saldo en cuenta corriente sin incluir pagos de intereses

−7

−2

3

8

VEN CHL ARG URY BOL MEX PER ECU COL PAR BRA

Déficit de saldo en cuenta corriente sin incluir pagos de intereses1Déficit de saldo en cuenta corriente sin incluir pagos de intereses1

−10

−5

0

5

10

VEN CHL BOL ARG URY PER MEX COL PAR ECU BRA−5

0

5

10

VEN CHL ARG URY BOL MEX PER ECU COL PAR BRA

Saldo en cuenta corriente sin incluir pagos de intereses

−7

−2

3

8

VEN CHL BOL ARG URY PER MEX COL PAR ECU BRA

Gráfico 6.10 Principales indicadores externos con diferentes escenarios (porcentaje del PIB)

Fuente: Estimaciones de los autores.Nota: Las series indican la trayectoria del déficit de la deuda externa y del saldo en cuenta corriente sin incluir pagos de intereses de 2012 a 2017 para cada país. Las líneas continuas denotan la trayectoria con políticas neutras. Las líneas punteadas corresponden a las políticas anticíclicas. ARG = Argentina, BOL = Bolivia, BRA = Brasil, CHL = Chile, COL = Colombia, ECU = Ecuador, MEX = México, PAR = Paraguay, PER = Perú, URY = Uruguay, VEN = Venezuela.1Saldo de cuenta corriente sin incluir pagos de intereses en el año t menos el saldo de esa cuenta corriente estabiliza-dora de la deuda en 2017, conforme a la definición del Marco del Análisis de Sostenibilidad de la Deuda del FMI.

El primer grupo de países (Argentina y Venezuela) probablemente debería llevar a cabo una importante consolidación fiscal en caso de shocks adversos, incluso (aunque en menor medida) si se trata de shocks moderados, para mante-ner la deuda pública en una trayectoria sostenible34.

34En estos dos casos, los resultados deben interpretarse con cautela, puesto que los grandes cambios estructurales de la última década pueden haber afectado los resultados econométricos en cuanto al impacto de los shocks externos en las variables internas. Por un lado, esos países avanzaron hacia una menor integración financiera internacional, lo cual puede haberlos hecho menos vulnerables a shocks financieros globales. Por el otro, su dependencia de la exportación de productos básicos se incremen-tó, lo que los hizo más vulnerables a shocks de precios de materias primas. Si bien es difícil señalar una


Adler y Sosa 153

El segundo grupo (Brasil, México, Uruguay y, en menor medida, Ecuador) muestra dinámicas de deuda pública que serían menos vulnerables a shocks mode-rados, aunque considerablemente sensibles a sucesos extremos. En particular, este grupo debería poder lidiar con un deterioro moderado del entorno externo (escena-rio 3), aunque los coeficientes de deuda podrían llegar a niveles (de entre el 55% y el 65% del PIB) que, aunque sostenibles, serían relativamente elevados para los estándares de los mercados emergentes, y podrían hacer a esos países vulnerables a posibles shocks adversos en el futuro35.

En caso de un episodio más severo (escenario 4), el margen para instaurar una política contracíclica de respuesta (y, en cierta medida, aun para aplicar políticas neutrales) sin despertar temores en torno a la sostenibilidad de la deuda sería limitado para este segundo grupo de países, como indica el brusco deterioro de los niveles de deuda y/o el déficit del saldo primario36. En los países con reglas fiscales (Brasil, México), la adhesión a la regla tras un desvío transitorio en el momento del shock adverso, por supuesto, garantizaría que la deuda pública permaneciera en una trayectoria sostenible. En algunos casos, sin embargo, el regreso a las metas fiscales de la regla podría implicar la necesidad de una consi-derable consolidación fiscal37.

Por último, hay un tercer grupo de países (Bolivia, Chile, Colombia, Paraguay y Perú) que, en diversos grados, parece estar en condiciones de capear un deterioro marcado de las condiciones externas —aun adoptando políticas contracíclicas— sin poner en riesgo la solvencia fiscal. Perú parece exhibir la posición más sólida, incluso en las circunstancias extremas descritas. En el caso de Chile y Paraguay, en el escenario 4 y suponiendo políticas contracíclicas, tanto el déficit primario como los coeficientes de deuda podrían incrementarse bastante, pero la deuda permanecería en niveles rela-tivamente moderados38. Colombia, con niveles de deuda que superan el 50% del PIB y un déficit primario del 4% del PIB, parece mostrar una posición fiscal algo menos sólida, aunque esas cifras no deberían generar dudas acerca de la solvencia fiscal.

En el frente externo, incluso en los escenarios más extremos (el 3 y el 4), los países de la región estarían en condiciones de mantener la sostenibilidad externa

dirección específica del posible sesgo en la estimación, la evidencia del impacto de la crisis de 2008–09 en el producto interno de estos países sugiere que siguen siendo muy sensibles a los shocks externos. 35Más aún, en los casos de Ecuador y México, la proyección de referencia ya supone una trayectoria de consolidación fiscal (en la que el gasto público crecería menos que el PIB potencial). Si no se diera esa consolidación, la dinámica de la deuda sufriría un deterioro tanto en la referencia como en los escenarios alternativos.36Por ejemplo, las respuestas contracíclicas provocarían un aumento considerable de los coeficientes de deuda a niveles bastante elevados en Brasil, un brusco deterioro del balance primario en Ecuador, y ambos fenómenos en México y Uruguay.37Como se señaló anteriormente, el foco de este capítulo está puesto en el impacto para la sostenibili-dad de los shocks externos, mientras que se deja de lado la conveniencia de contar con mayores defensas para resguardarse de posibles shocks idiosincrásicos. Estas últimas podrían revestir particular importancia en economías ricas en recursos naturales (como Bolivia y Ecuador). Véase un análisis más detallado de estos temas en FMI (2012b).38La posición fiscal de Chile es aun más fuerte si se tienen en cuenta los activos externos en fondos soberanos (alrededor del 11% del PIB en 2012).



bajo control (gráfico 6.10)39. De hecho, en ambos escenarios (incluso si se supo-nen políticas activas de respuesta), los niveles de deuda seguirían siendo modera-dos y el saldo negativo de la balanza en cuenta corriente se reduciría o se volvería positivo. Un factor clave para determinar ese resultado —como ya se señaló— es el hecho de que las cuentas corrientes tienden a mejorar en caso de grandes shocks externos adversos (sobre todo financieros).

CONCLUSIONESEn la última década, América Latina experimentó una marcada mejora en los princi-pales fundamentos macroeconómicos, aunque esos avances derivaron en cierta forma de un entorno externo sumamente favorable. Dada la perspectiva de condiciones menos propicias, los fundamentos económicos de la región podrían sufrir profundos cambios. En este capítulo se propuso un marco simple para efectuar un análisis de sostenibilidad de la deuda enfocándose en el impacto de posibles cambios en las variables externas. Utilizando ese marco, se examinó qué ocurriría con los indicadores de sostenibilidad de la deuda pública y externa (en términos de stocks y de flujos) bajo escenarios externos alternativos. Los resultados se emplean para evaluar si el margen de maniobra de la región para aplicar políticas (especialmente fiscales) anticíclicas es suficientemente adecuado para soportar un deterioro del entorno externo.

Los resultados principales indican que, si bien la sostenibilidad externa no parece ser una fuente de preocupación para América Latina en general, el espacio fiscal para lidiar con un deterioro prolongado del entorno externo podría ser limitado en varios países. Estos resultados sugieren que la región se vería benefi-ciada si fortaleciera sus defensas mientras duran las condiciones favorables, a fin de estar en situación de poder utilizar activamente la política fiscal en caso de un deterioro marcado del entorno externo.

No obstante, existen algunas diferencias importantes entre los países. Pueden identificarse tres grupos de acuerdo con el grado de espacio fiscal para hacer frente a shocks externos adversos:

1) Argentina y Venezuela, que enfrentarían importantes limitaciones fiscales aun en caso de shocks relativamente moderados, lo que probablemente impediría la adopción de una política contracíclica.

2) Brasil, México, Uruguay y, en menor medida, Ecuador, que dispondrían de cierto espacio para adoptar una política fiscal contracíclica pero que se verían beneficiados si crearan más espacio a fin de estar en condiciones de responder activamente sin despertar temores acerca de la sostenibilidad fiscal ni precisar grandes consolidaciones fiscales, sobre todo en escenarios severos.

3) Bolivia, Chile, Paraguay, Perú y, en menor medida, Colombia, que parecen estar en condiciones de soportar shocks considerables con políticas contra-cíclicas sin comprometer la sostenibilidad de la deuda.

39A excepción de Venezuela, donde podrían surgir temores en torno a la sostenibilidad de la deuda externa en caso de un shock extremo.


Adler y Sosa 155

ANEXO 6.1. FACTORES DETERMINANTES DE LA DINÁMICA DE LA DEUDA PÚBLICA Y EXTERNA POR PAÍS, 2003–12

Déficit primario Tasa de interés real (esc. der.) Crecimiento del PIB real (esc. der.)Tipo de cambio real (esc. der.) Otros (esc. der.) Deuda pública

66

35

−60

−40

−20

0

20

40

60

6

26

46

66

86

106

126

2002 2005 2008 2011

América Latina (promedio)

165

45 −140

−100

−60

−20

20

60

25

65

105

145

185

225

2002 2005 2008 2011

69

35

−80

−60

−40

−20

0

20

40

60

−1

19

39

59

79

99

119

2002 2005 2008 2011

Argentina Bolivia

15

11

−50

−10

30

−35

−15

5

25

45

65

2002 2005 2008 2011

44

32

−50

−30

−10

10

30

50

−6

14

34

54

74

94

2002 2005 2008 2011

Chile Colombia

80

64

−80

−40

0

40

80

0

20

40

60

80

100

120

140

160

2002 2005 2008 2011

Brasil

45

13

−60

−40

−20

0

20

−15

5

25

45

65

2003 2006 2009 2012

47

20

−50

−30

−10

10

30

50

−3

17

37

57

77

97

2003 2006 2009 2012

Paraguay

Perú

54

19 −50

−30

−10

10

30

50

4

24

44

64

84

104

2002 2005 2008 2011

Ecuador

107

52

−90

−50

−10

30

70

17

57

97

137

177

2002 2005 2008 2011

46 47

−90

−50

−10

30

70

−44

−4

37

77

117

2002 2005 2008 2011

Uruguay Venezuela

46 43

−20

0

20

26

46

66

2002 2005 2008 2011

México

Gráfico A6.1 Factores que determinan la dinámica de la deuda pública (contribuciones acumuladas, porcentaje del PIB)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; economistas del FMI a cargo de los países; y cálculos de los autores.Nota: Principales factores que determinan la dinámica de la deuda pública conforme al Marco de Sostenibilidad de la Deuda del FMI.


156


0

50

100

150

200

250

1995 1998 2001 2004 2007 2010

Ingreso proveniente de productos básicos

Ingreso no proveniente de productos básicos

Gasto primario1 PIB real PIB real (con crecimiento potencial)2

0

50

100

150

200

250

1995 1998 2001 2004 2007 20100

50

100

150

200

250

1995 1998 2001 2004 2007 20100

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1995 1998 2001 2004 2007 20100

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1995 1998 2001 2004 2007 2010

0

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1995 1998 2001 2004 2007 20100

50

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1995 1998 2001 2004 2007 20100

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200

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1995 1998 2001 2004 2007 20100

50

100

150

200

250

1995 1998 2001 2004 2007 2010

América Latina (promedio) Argentina Bolivia Brasil

Chile Colombia Ecuador México

Paraguay Perú Uruguay Venezuela

0

50

100

150

200

250

300

350

1995 1998 2001 2004 2007 20100

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1995 1998 2001 2004 2007 20100

50

100

150

200

250

1995 1998 2001 2004 2007 2010

Gráfico A6.2 Componentes de la dinámica del saldo primario (índice, 2003 = 100 salvo indicación contraria, en términos reales)

Fuentes: IFMI, International Financial Statistics; y cálculos de los autores.1Calculados usando el deflactor del PIB para todas las series. Los datos de ingresos relacionados con productos básicos de Ecuador, México y Venezuela (Chile) están disponibles desde 2000 (2005).2Gasto de año base es igual al porcentaje de ingresos en ese año.3Basado en el crecimiento proyectado para 2015–17.


Adler y Sosa 157

Saldo primario no rel. con productos básicos Ingreso prov. de productos básicos Déficit primario

−50

−30

−10

10

30

50

2002 2005 2008 2011

América Latina (promedio) Argentina Bolivia

−100

−60

−20

20

60

100

2002 2005 2008 2011

−40

−20

0

20

40

2002 2005 2008 2011

Brasil Chile

−50

−30

−10

10

30

50

2002 2005 2008 2011−50

−30

−10

10

30

50

2002 2005 2008 2011

Colombia

−80

−40

0

40

80

2002 2005 2008 2011

Ecuador México

−80

−40

0

40

80

2002 2005 2008 2011−30

−10

10

30

2002 2005 2008 2011

Paraguay

−80

−40

0

40

80

2002 2005 2008 2011

Perú Uruguay

−30

−10

10

30

2002 2005 2008 2011−150

−100

−50

0

50

100

150

2002 2005 2008 2011

Venezuela

−50

−30

−10

10

30

50

2002 2005 2008 2011

Gráfico A6.3 Factores que determinan la dinámica del saldo primario (contribuciones acumuladas, porcentaje del PIB)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; economistas del FMI a cargo de los países; y cálculos de los autores.



Crecimiento del PIB real (esc. der.) Flujos que no constituyen deuda (esc. der.) Deuda externaTasa de interés real (esc. der.) Tipo de cambio real (esc. der.)Cuenta corriente (sin incluir pagos de intereses, esc. der.) Otros (esc. der.)

62

29

−120

−80

−40

0

40

80

120

−58

−18

22

62

102

142

182

2002 2005 2008 2011

161

32

−220

−160

−100

−40

20

80

140

200

−59

1

61

121

181

241

301

361

2002 2005 2008 2011

América Latina (promedio) Argentina Bolivia

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21

−140

−100

−60

−20

20

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140

−84

−44

−4

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76

116

156

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2002 2005 2008 2011

42

13

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−60

−40

−20

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20

40

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80

−38

2

42

82

122

2002 2005 2008 2011

Brasil

58

39

−160

−100

−40

20

80

140

−102

−42

18

78

138

198

2002 2005 2008 2011

Chile Colombia

38

23

−80

−40

0

40

80

−42

−2

38

78

118

2002 2005 2008 2011

66

27

−100−80−60−40−200 20406080100

−44

−4

36

76

116

156

2002 2005 2008 2011

Ecuador

2328

−60

−40

−20

0

20

40

60

−37

−17

3

23

43

63

83

2002 2005 2008 2011

México Paraguay

54

22

−60

−40

−20

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20

40

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34

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114

2002 2005 2008 2011

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25

−70

−50

−30

−10

10

30

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−21

19

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99

2002 2005 2008 2011

Perú

96

40

−140

−100

−60

−20

20

60

100

140

−44

−4

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76

116

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2002 2005 2008 2011

Uruguay Venezuela

3842

−180−140−100−60−202060100140180

−142−102−62−22185898

138178218

2002 2005 2008 2011

Gráfico A6.4 Factores que determinan la dinámica de la deuda externa (contribuciones acumuladas, porcentaje del PIB)

Fuentes: FMI, International Financial Statistics; economistas del FMI a cargo de los países; y cálculos de los autores.Nota: Principales factores que determinan la dinámica de la deuda pública conforme al Marco de Sostenibilidad de la Deuda del FMI.


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161

CAPÍTULO 7

¿Ha caído la prociclicidad de la política fiscal en América Latina?

alexanDer klemm

La política fiscal de América Latina ha sido históricamente procíclica. La amplia disponibilidad de recursos durante los períodos de expansión económica en un marco de grandes necesidades sociales y de infraestructura, ha tradicionalmente provocado fuertes aumentos del gasto público. Pero a menudo el gasto ha tenido que ser recortado en forma drástica posteriormente, cuando las economías entra-ban en recesión o experimentaban una frenada brusca de las entradas de capitales. Esta prociclicidad ha sido documentada empíricamente por un creciente número de estudios que comenzaron a fines de la década de 1990 con Gavin y Perotti (1997). Salvo en contadísimas excepciones, los estudios han encontrado evidencia de política fiscal procíclica en economías emergentes y en desarrollo, y especial-mente en América Latina.

Sin embargo, dadas las mejoras en el desempeño macroeconómico y en los marcos de política de muchos países de América Latina en la última década, en este capítulo se analiza si la política fiscal se ha tornado menos procíclica. Para evaluar el comportamiento cíclico, el análisis utiliza un indicador más amplio de la política fiscal, que reconoce los estabilizadores automáticos y tiene en cuenta el efecto de los precios de las materias primas. El indicador se aplica a una muestra grande de economías de mercados emergentes y economías avanzadas. Las estima-ciones por datos de panel también tienen en cuenta el carácter endógeno (endo-geneidad) de la brecha del producto o del crecimiento económico gracias al uso de métodos de variables instrumentales, ya que estas se ven afectadas por la polí-tica fiscal a través del multiplicador.

Al igual que estudios previos, los resultados del análisis muestran una política fiscal contracíclica en las economías avanzadas y, en general, una política procí-clica en América Latina. En una muestra más amplia de economías de mercados emergentes, los datos son menos claros. Sin embargo, los resultados son muy sensibles a especificaciones, por lo cual es difícil extraer conclusiones robustas. Un análisis más detallado de los países de América Latina muestra que, si bien muchos países parecen tener políticas procíclicas, las estimaciones empíricas de países específicos por lo general carecen de significancia estadística. No obstante, según el análisis, países de importancia clave en la región —Brasil, Chile, Colombia, El Salvador y México— han ido adoptando políticas menos procíclicas desde 2005.


162 ¿Ha caído la prociclicidad de la política fiscal en América Latina?

Si bien este capítulo se centra en el comportamiento cíclico de la política fiscal, no hay que olvidar que este es solo un aspecto de la política fiscal. Es posible que otros aspectos —como la necesidad de hacer frente a una restricción repentina del financiamiento o de reducir la deuda a un nivel sostenible— releguen a un segundo plano las inquietudes acerca del carácter cíclico. Esto sucedería aun si no hubiera incertidumbre en torno a la verdadera brecha del producto, que plantea otros desafíos en materia de política. Por lo tanto, el que un país haya aplicado una política procíclica no significa que no haya adoptado una estrategia óptima, dadas sus circunstancias particulares.

En este capítulo, primero se abordan cuestiones metodológicas, incluida la definición de política fiscal cíclica y el tratamiento de los shocks de precios de las materias primas y los activos y las variaciones en la composición del PIB. Luego se repasan los estudios existentes, categorizándolos según su definición explícita o implícita de política fiscal procíclica. A continuación se describen los datos empleados, incluido un nuevo índice de precios de las materias primas, y se pre-sentan los resultados empíricos, incluidas las regresiones con datos de panel en el caso de las economías avanzadas y emergentes y un análisis más detallado de América Latina basado en regresiones individuales para cada país. Por último, se analizan brevemente cuestiones relacionadas con la calidad de la política fiscal y se presentan las conclusiones.

METODOLOGÍALa idea detrás de una política fiscal anticíclica es sencilla: la política fiscal debería ser más restrictiva en épocas de auge y más relajada en épocas de recesión. Para analizar esto empíricamente, en estudios previos se han examinado las correlacio-nes entre variables fiscales y macroeconómicas o se ha utilizado un método de regresión multivariado, que permite incluir más controles. La regresión típica vincula la variación (de una métrica) del balance fiscal con respecto a la brecha del producto y algunas variables adicionales:

ΔBY

Y YY

BY

x ft

i= +−⎛

⎝⎜⎞

⎠⎟+ + + +

−

β β β γ ε0 1 21

*

* ’ (7.1)

donde B es el balance fiscal, Y es el PIB nominal, Y* es el PIB potencial, x es un vector de otras variables de control, fi es un efecto fijo por país, que puede aña-dirse en el caso de una estimación con datos de panel, y ε es un término de error. Variantes de esta especificación incluyen el uso del crecimiento del PIB real en lugar de la brecha del producto como regresor, y la concentración en el ingreso o el gasto público en lugar del balance fiscal.

El cuadro 7.1 presenta un resumen de estudios previos y sus metodologías. En estos estudios, el coeficiente estimado sobre la brecha del producto (β1 ) es el prin-cipal indicador de la ciclicidad de la política. Un coeficiente negativo es evidencia de una política procíclica, ya que indica que la posición fiscal se relaja en épocas de


Klem

m

163

CUADRO 7.1

Resumen de investigaciones: Definiciones de política fiscal contracíclica

Investigación Método Resultado1

Alesina, Campante y Tabellini (2008) Regresión de la variación del balance fiscal/gastos sobre la brecha del producto.

Contracíclica solo en economías avanzadas (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, OCDE).

Catao y Sutton (2002) Regresión de la variación del balance fiscal sobre la brecha del producto. Procíclica en la mayoría de los mercados emergentes.Céspedes y Velasco (2011) Regresión de la variación del saldo fiscal sobre la brecha del producto y

el componente cíclico de los precios de las materias primas.Diversidad entre países; algunas economías en desarrollo

son ahora más contracíclicas.Daude, Melguizo y Neut (2011) Correlación entre la variación del saldo primario ajustado por el ciclo y

la brecha del producto.Procíclica en la mayoría de América Latina.

Di Bella (2009) Regresión de la variación del saldo primario ajustado por el ciclo sobre el saldo primario ajustado por el ciclo y la calificación de la deuda durante el período contractivo de 2009.

Más contracíclica en países con posiciones fiscales y calificaciones crediticias más sólidas.

Frankel, Végh y Vuletin (2013) Correlación entre los componentes cíclicos del gasto público real y el PIB.

Las economías en desarrollo son más procíclicas que las avanzados, pero menos que en el pasado.

Gavin y Perotti (1997) Regresión de la variación del saldo fiscal/ingreso/crecimiento del gasto sobre el crecimiento del PIB.

Economías avanzadas, contracíclicas; América Latina, procíclica.

Ilzetzki y Végh (2008) Regresión del gasto real sobre el PIB real. Economías en desarrollo a menudo procíclicas.Jaimovich y Panizza (2007) Regresión del balance fiscal o el gasto sobre el crecimiento. Economías avanzadas, contracíclicas; economías en

desarrollo, indeterminadas.Kaminsky, Reinhart y Végh (2005) Diferencia entre el aumento del gasto en épocas buenas y malas;

correlación entre gasto y crecimiento.La mayoría de los países fuera de la OCDE y la mitad de

los países de la OCDE son procíclicos.Lane (2003) Regresión del gasto público sobre el PIB. Más probabilidad de políticas procíclicas en países con

producto volátil y dispersión del poder político.Lledo et al. (2011) Regresión del gasto público sobre el crecimiento del PIB. Países en desarrollo, sobre todo de África subsahariana,

procíclicos.Talvi y Végh (2005) Correlación entre el producto real y el consumo del gobierno/ingresos

fiscalesProcíclica en los países en desarrollo.

Végh y Vuletin (2012) Regresión de las tasas impositivas sobre el componente cíclico del PIB real.

Política tributaria acíclica en las economías avanzadas; procíclica en las economías en desarrollo.

Fuente: Compilación del personal técnico del FMI.1Muchas investigaciones se centran en una dimensión diferente; el resultado presentado aquí es el relacionado con la ciclicidad de la política fiscal.



auge. Por el contrario, un coeficiente positivo implica una política contracíclica. Un coeficiente no significativo no permite descartar una política fiscal acíclica frente a las otras hipótesis de políticas fiscales procíclicas o contracíclicas.

Al estimar este tipo de regresión, es necesario abordar tres temas principales:• El tema de endogeneidad de la brecha del producto.• La definición de la posición cíclica.• Otros factores importantes para el balance fiscal, como por ejemplo los

ingresos fiscales provenientes de las materias primas.

Brecha del producto

El PIB potencial y la brecha del producto se estiman usando los tradicionales filtros de Hodrick-Prescott para garantizar un tratamiento sistemático de todos los países, y para evitar ajustes arbitrarios basados en diferentes conjuntos de datos. Este método, no obstante, plantea varias cuestiones pertinentes para el análisis de la posición fiscal. En primer lugar, las estimaciones de la brecha del producto varían a medida que se dispone de nuevos datos, aún si los datos ante-riores no son revisados. Por lo tanto, cuando se evalúa la política fiscal en un momento determinado en el pasado, es necesario distinguir cuidadosamente entre la posición cíclica prevista y la resultante1. El objetivo primordial es analizar el resultado fiscal efectivo, pero el análisis se complementa con la evaluación de datos de tiempo real para comparar los resultados efectivos con los previstos (recuadro 7.1). En segundo lugar, la volatilidad del crecimiento tendencial en las economías de mercados emergentes complica la tarea de distinguir entre los com-ponentes tendenciales y cíclicos del crecimiento (Aguiar y Gopinath, 2007), y por ende dificulta la evaluación del comportamiento cíclico de la política fiscal. Para mitigar este problema, nuestro análisis se complementa con especificaciones alter-nativas estándar para la brecha del producto, como el crecimiento efectivo del PIB real. Por último, dado que la brecha del producto es en parte el resultado de la política fiscal, y dado que la estimación de la ecuación (7.1) utilizando mínimos cuadrados ordinarios sesgaría los resultados, también estimamos nuestras regresio-nes empleando el método de variables instrumentales.

Comportamiento cíclico

En estudios anteriores se han empleado en general dos métodos para medir el comportamiento cíclico. Algunos han considerado solo medidas discrecionales de política, como recortes de impuestos o revisiones del presupuesto. En la práctica, eso significa usar variaciones del balance primario ajustado por el ciclo (o un balance estructural) como la variable dependiente de la regresión. Otros estudios han tomado las variaciones efectivas totales del balance fiscal, ya fuera que hubie-ran ocurrido como resultado de una medida discrecional o en forma automática

1Véanse Beetsma y Giuliodori (2010), Bernoth et al. (2008), Cimadomo (2012), y Forni y Momigiano (2004), que en general observan que las políticas previstas han sido menos procíclicas que las efectivas.


Klemm 165

RECUADRO 7.1 Comparación de la política fiscal efectiva y prevista

El impacto pretendido por la política fiscal, basado en los pronósticos de la brecha del producto disponibles en un momento dado, podría diferir del impacto efectivo de dicha política. Para comprobarlo, las regresiones de este estudio se realizaron con series históri-cas de brechas del producto utilizando estimaciones de la brecha del producto para un año determinado basadas en los datos disponibles correspondientes al tercer trimestre del año anterior. Se usaron ediciones previas de la base de datos de Perspectivas de la economía mun-dial del FMI (informe WEO) para estimar la brecha del producto supuesta a priori y la orienta-ción fiscal prevista. Los principales resultados se resumen en el cuadro 7.1.1.

CUADRO 7.1.1

Regresiones específicas por país: Coeficientes de los “pronósticos” de la brecha del producto bajo especificaciones alternativas

Variable dependiente

Δ Balance primario ajustado

MCO IV-1 IV-2Argentina –0,38*** –0,53 –1,11

(0,12) (0,48) (0,79)Belice –0,90 –4,75 0,07

(0,77) (11,71) (1,96)Bolivia 2,06 2,50 3,09

(1,53) (4,12) (2,25)Brasil 1,00** –5,29 0,76

(0,39) (60,34) (0,94)Chile 0,63 6,75 –1,79

(0,38) (15,28) (3,51)Colombia 0,35 –1,14 0,60

(0,48) (1,03) (1,39)Costa Rica 1,51*** 1,52 1,99***

(0,33) (1,96) (0,41)Ecuador –0,67 –0,68 –0,34

(0,39) (1,14) (1,11)El Salvador 0,45* 1,05 –0,75

(0,22) (0,68) (1,23)Guatemala 0,11 –1,13 0,30

(0,48) (4,69) (0,39)Guyana –0,51 2,24 0,50

(0,92) (3,80) (1,14)Honduras 0,90 1,50 1,11

(0,57) (0,85) (0,96)México 0,03 0,15 1,15

(0,17) (0,46) (1,58)Nicaragua –0,28 –2,21 –1,58

(0,64) (19,06) (1,86)Paraguay 0,08 –3,04 –2,11

(0,37) (4,03) (2,15)Perú –0,42 –3,86 0,56

(0,73) (3,78) (2,82)Suriname –1,02 –0,58 –2,66

(1,30) (3,91) (2,00)Uruguay –0,26*** –0,47* –0,36

(0,05) (0,21) (0,31)Venezuela –0,89* –1,02 –0,62

(0,51) (1,06) (2,06)Nota: Errores estándar robustos entre paréntesis. En IV-1 se usa la brecha del producto rezagada como

instrumento, en IV-2 se usa la tasa de interés de las letras del Tesoro de Estados Unidos a 1 año y la tasa de crecimiento de los socios comerciales ponderada en función de las exportaciones. Se muestra el coeficiente de la brecha del producto. Todas las regresiones incluyen también una constante, la variable dependiente rezagada y el índice de precios de las materias primas. MCO = mínimos cuadrados ordinarios.



—por ejemplo, debido a un aumento de los ingresos fiscales— cuando la econo-mía logra un desempeño mejor que el esperado.

En este estudio se propone una tercera alternativa que presenta características novedosas. Específicamente, se incluyen como parte de la respuesta cíclica de la política fiscal los estabilizadores automáticos, que son una parte inherente del sis-tema tributario y de bienestar social de la economía, como los ingresos fiscales adi-cionales percibidos durante épocas de auge debido al nivel creciente de la tasa impositiva promedio en un sistema tributario progresivo, o la reducción del gasto en bienestar social a medida que baja la tasa de desempleo2. Sin embargo, en el análisis no se considera como respuesta de política: 1) el ingreso tributario adicional generado por desviaciones del PIB respecto a una tasa impositiva promedio que se mantiene invariable, ni 2) la caída de las razones de gasto que se deben únicamente a un PIB que excede el potencial.

La razón para adoptar este método es que al no tener en cuenta la contribución de los estabilizadores automáticos sistemáticos se podría distorsionar el análisis de la política. Por ejemplo, al comparar la respuesta de la política económica de dos paí-ses, una respuesta discrecional más activa en uno sin considerar los mayores estabi-lizadores automáticos en el otro sesgaría el análisis. La menor dependencia de las medidas discrecionales podría, de hecho, deberse a la presencia de estabilizadores automáticos más potentes, que reducen la necesidad de medidas de política.

La definición representa un equilibrio entre no tener en cuenta los estabiliza-dores automáticos y contabilizar todos los aumentos temporales del ingreso como

2Son posibles otras definiciones de estabilizadores automáticos. Entre ellas estaría cualquier aumento de los ingresos, incluso con tasas impositivas constantes o decrecientes, por ejemplo si el supuesto de partida es una economía en que se aplican impuestos de suma fija. Usamos una definición más estricta de estabilizador automático, que exige un aumento de la proporción ingresos/PIB, como sucedería en un sistema tributario progresivo.

RECUADRO 7.1 (continuación)

Los resultados del análisis indican que en Argentina y Uruguay la política fiscal tenía una intención procíclica, aunque el resultado en el caso de Argentina no es significativo si se uti-liza una estimación con variable instrumental1. En ambos países, la política fiscal también tuvo un resultado procíclico.

Costa Rica es el único país cuyos datos apuntaron significativamente a una política fiscal con intención contracíclica, aunque el resultado en los datos finales no fue significativo2.

1Es discutible si en este caso se necesita un método de variable instrumental, ya que la brecha del pro-ducto es un pronóstico que solo será endógeno con respecto a la política fiscal en la medida en que se modele un impacto de esa naturaleza y en que la política fiscal no se desvíe de su nivel proyectado.2No deja de ser posible que los presupuestos hayan tenido una intención contracíclica y que la evalua-ción se haya basado en una definición nacional de brecha del producto o que las modificaciones o los usos excesivos del presupuesto hayan provocado a la larga una política procíclica.


Klemm 167

una respuesta de política. Empíricamente, se implementa usando como variable dependiente las variaciones de un balance primario ajustado. Específicamente, el balance ajustado se define de la siguiente manera:

BY

BY

GY Y

⎛⎝⎜

⎞⎠⎟ʹ= + −⎛

⎝⎜⎞⎠⎟

1 1* , (7.2)

siendo G el gasto público. La variación interanual de este balance ajustado aumenta con la tasa impositiva promedio y/o si el gasto crece menos que el PIB potencial3.

El rol de la composición del PIB y los precios de las materias primas y los activos

Como parte del ciclo económico, los ingresos tributarios también se ven muy afectados tanto por la composición del PIB como por los precios de las materias primas y los activos.

La composición del PIB puede incidir, ya que no todos los componentes están gravados de igual manera. Las exportaciones tienden a pagar pocos tributos, mientras que el consumo está relativamente muy gravado. Por lo tanto, cabe pensar que un auge económico impulsado por las exportaciones provoca una caída de la relación de ingresos, incluso si no se recortan los impuestos. Al analizar esto, Kaminsky, Reinhart y Végh (2004) señalan que una política discrecional contracíclica puede ir acompañada de un balance fiscal que aumenta, se mantiene estable o se reduce como proporción del PIB. Por otro lado, cabría señalar que una tasa efectiva media del impuesto decreciente, aun si se debe a variaciones en la composición del PIB, es en efecto procíclica, aunque no sea el resultado de una política discrecional. Un gobierno que trata de mantener una política contrací-clica o incluso acíclica tendría que tomar medidas para revertir esa caída de las tasas medias efectivas de impuestos. Esto también sería consistente con la idea de considerar un aumento de las tasas medias efectivas de impuestos derivadas de los sistemas tributarios progresivos como parte de los estabilizadores automáticos, como se hizo anteriormente.

Los precios de los activos y las materias primas también pueden elevar los ingresos más allá de los niveles atribuibles al crecimiento del PIB real. En el caso de los precios de los activos esto ocurre a través de los impuestos sobre el patrimonio y las transacciones. Un aumento de los precios de las materias primas eleva las uti-lidades de los exportadores, lo cual puede incrementar los ingresos tributarios. El efecto es incluso mayor en los países que exportan productos primarios, sobre todo en los casos en que las utilidades están fuertemente gravadas o en que el

3Klemm (2014) también analiza el gasto primario (excluidos los pagos de transferencias) como una

especificación alternativa de la posición cíclica: Δ GY

Y YY

GY

x ft

i*

*

* * ’ .⎛⎝⎜

⎞⎠⎟ = +

−⎛

⎝⎜

⎞

⎠⎟ + ⎛

⎝⎜

⎞⎠⎟ + + +

−

β β β γ ε0 1 21

Este indicador tiene la ventaja de que evita la cuestión de los ajustes cíclicos, pero es solo un indicador válido en la medida en que la política no varíe en el lado del ingreso. Se obtuvieron resultados simila-res a los del balance fiscal, aunque algo más débiles.



gobierno es propietario y explotador de los recursos naturales. En las economías en que las materias primas desempeñan una función importante, es fundamental, por consiguiente, tener en cuenta el componente cíclico de los ingresos derivados de las materias primas, aunque esto puede ser difícil de determinar en la práctica. Por ejemplo, en el caso de un auge de los precios de las materias primas, quizá no sea claro qué parte del aumento de los ingresos es estructural (por ejemplo, debido a la importancia cada vez mayor de China en la economía mundial, o a una nueva tecnología de extracción) y qué parte es transitoria. Un método sencillo para distinguir los componentes cíclicos y tendenciales consistiría en recurrir a técnicas de filtrado, aunque esto tiene la fuerte desventaja de que cualquier interrupción estructural de la serie quedaría descartada, y por lo tanto en nuestro análisis no se utiliza dicho método.

Además, incluso el gastar solamente los aumentos permanentes del ingreso derivados de un alza estructural de los precios de las materias primas no constituye necesariamente una medida acíclica. Aunque quizá no exista un impedimento desde un punto de vista de sostenibilidad fiscal4, el gasto de los aumentos perma-nentes del ingreso seguirá sumándose a la demanda interna, y sería una medida procíclica si el producto se sitúa por encima de su nivel potencial. En términos más generales, el ajuste frente a cambios permanentes de los ingresos derivados de las materias primas puede ser contracíclico o procíclico, dependiendo del sentido de la variación de precios y de la brecha del producto.

Por lo tanto, si se trata de evaluar la ciclicidad de la política fiscal, la pregunta pertinente no es si las variaciones de los ingresos relacionadas con las materias primas son permanentes o temporales, sino más bien si su uso incrementa o reduce los ciclos económicos. Para tener en cuenta el efecto de los precios de las materias primas en el balance fiscal, proponemos incluir como regresor un índice de precios de las materias primas específico de cada país, conforme a Céspedes y Velasco (2011)5. El índice está especificado como la variación de los precios de las materias primas, ponderada por la proporción de cada materia prima exportada en el PIB. Como es específico para cada país, el índice refleja el aspecto pertinente de dependencia de las materias primas.

Estimación

El análisis también estima regresiones específicas por países y regresiones de panel. Dada la amplia evidencia de que la política fiscal incide en el crecimiento econó-mico y en la brecha del producto, nos aseguramos que la estimación de la ecua-ción (7.1) tenga en cuenta la endogeneidad de la brecha del producto o la tasa de

4Los recursos naturales también pueden considerarse un activo nacional, cuya venta debería contabi-lizarse como una transacción de capital, en cuyo caso solo el rendimiento real de ese activo debería ser considerado ingreso (Barnett y Ossowski, 2003).5Un método consistiría en usar el balance fiscal excluyendo los ingresos provenientes de las materias primas. Desafortunadamente, solo unos pocos países pueden recurrir a este método. Otra alternativa sencilla consiste en analizar el gasto en lugar de los balances, lo cual es válido a menos que al mismo tiempo se ejecuten reformas estructurales de los ingresos.


Klemm 169

crecimiento. En el caso de la regresiones específicas de cada país, empleamos regresiones de variables instrumentales, utilizando como instrumentos ya sea la brecha del producto rezagada o la tasa de crecimiento de los socios comerciales ponderada en función de las exportaciones de los socios comerciales y la tasa de interés real de Estados Unidos6.En el caso de las regresiones de panel, también presentamos resultados utilizando un estimador de sistema del método de gene-ralizado de momentos (MGM) propuesto por Blundell y Bond (1998).

DATOSLa principal fuente de datos es la base de datos de Perspectivas de la economía mundial del FMI. Además, usamos tasas de letras del Tesoro del Estados Unidos obtenidas de la Junta de la Reserva Federal, y datos sobre comercio y precios de materias primas de la base de datos Comtrade de las Naciones Unidas. En el caso de los ingresos fiscales provenientes de los recursos naturales en Chile y México, utilizamos los datos de Recursos Fiscales del BID. Los datos abarcan el período de 1980 a 2012, aunque la disponibilidad efectiva varía según el país y la variable. En el caso de las regresiones basadas en series de tiempo se usan datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO) de 1990 a 2012.

Para el saldo primario, utilizamos nuestros propios cálculos, agregando nueva-mente el gasto en intereses al préstamo neto del gobierno en general. El informe WEO también presenta un balance primario, usando el método más exacto que implica asimismo deducir los ingresos derivados de los intereses. Esto, no obstante, reduce el tamaño de la muestra, ya que no todos los países publican datos de esos ingresos. Dado que los ingresos derivados de intereses por lo general son pequeños, seleccionamos esta aproximación para contar con una muestra de mayor tamaño7.

Para los precios de las materias primas, calculamos un nuevo índice de precios basado en ponderaciones que varían según el tiempo, rezagadas en d períodos:

PxY

Pi tx i t t d

i t dj

J

j t,, ,

,, ,= ⋅−

−=∑

1

(7.3)

siendo i los países, j las materias primas, t el tiempo, Pj t, el logaritmo del precio en dólares de EE.UU., y xi j t d, , − los valores de exportación. Este índice permite tener en cuenta la posibilidad de que la canasta de materias primas de exportación e importación cambie sustancialmente a lo largo de un período prolongado, y al

6Otro método consiste en usar una autorregresión vectorial (como lo hacen Ilzetzki y Végh, 2008), pero esto es más apropiado para conjuntos de datos trimestrales (o más largos). No obstante, los datos trimestrales son difíciles de obtener e interpretar, dado que los presupuestos por lo general son anuales y dadas las diferentes decisiones de los países en cuanto al grado en que las cuentas fiscales se elaboran en base devengado o en base caja.7En el caso de Brasil, en donde los ingresos derivados de intereses son particularmente elevados, pre-ferimos usar en cambio el gasto en intereses neto. De hecho, en el caso de Brasil, el informe WEO presenta gasto en intereses neto, no bruto.



mismo tiempo garantizar que las variaciones en el índice reflejen las variaciones en los precios de las materias primas, en lugar de cambios endógenos en los volú-menes de exportación e importación en respuesta a fluctuaciones de precios.

RESULTADOSResultados de datos de panel

Se realizaron estimaciones de datos de panel para un grupo de 19 economías de América Latina, un grupo más amplio de 134 economías de mercados en desarro-llo y emergentes, y un grupo de 32 economías avanzadas, permitiendo diferentes constantes para cada país pero imponiendo la misma pendiente dentro de una región. Las regresiones abordan el tema de la endogeneidad, tienen en cuenta el efecto de los precios de las materias primas y admiten especificaciones alternativas (brecha del producto frente a tasas de crecimiento).

Los resultados (cuadro 7.2) indican que la política fiscal en América Latina ha sido procíclica, ya que el coeficiente de la brecha del producto es negativo y esta-dísticamente significativo, tanto en una regresión intragrupo estándar como en una regresión MGM que admite endogeneidad8. En cambio, los resultados de las economías avanzadas muestran un coeficiente positivo y estadísticamente signifi-cativo, lo cual implica una política fiscal contracíclica. Para un conjunto amplio de economías de mercados emergentes y en desarrollo, los datos no son conclu-yentes, siendo la mayoría de los resultados no significativos. No obstante, los resultados son sensibles a la especificación utilizada. Por ejemplo, si se usan las tasas de crecimiento en lugar de la brecha del producto, todas las regresiones se tornan no significativas (véase la parte inferior del cuadro 7.2).

El coeficiente del precio de las materias primas es en general positivo en todas las regiones. Este es un resultado esperado, ya que el balance fiscal primario por lo general se fortalece cuando el aumento de precios de las materias primas es vigoroso (a menos que los países aumenten el gasto por encima de sus ingresos adicionales provenientes de recursos naturales). Pese a la significancia del índice de precios de las materias primas, su introducción no altera considerablemente los otros coeficientes, lo cual hace pensar que cualquier sesgo de variable omitida por no incluir el índice debería ser limitado9.

8Las estimaciones con MGM se presentan con las pruebas de especificación estándar: la prueba de Arrellano-Bond AR(1), que se prevé será rechazada, y las pruebas AR(2) y de restricciones sobreidentifi-cadas (prueba de Sergeant/Hansen), que no deberían ser rechazadas. Las pruebas de especificación de regresiones de sistema del MGM son superadas en todos los casos, salvo en la regresión (3’), en la que la prueba de restricciones sobreidentificadas rechaza la validez de los instrumentos con un valor p de 4%. Sin embargo, como el resultado es coherente con todos los otros resultados sobre economías avanzadas, el rechazo de esta especificación no afecta la interpretación general.9Otras especificaciones de indicadores de precios de las materias primas —precios de las materias primas ponderados en función de las exportaciones totales de materias primas en lugar del PIB, y precios de las materias primas aplicados a exportaciones netas de materias primas en lugar de brutas— arrojaron resultados similares (Klemm, 2014).


Klem

m

171CUADRO 7.2

Balance fiscal ajustado en varias estimaciones de datos de panel

Variable dependiente Δ Balance fiscal primario ajustado

Economías avanzadas Economías emergentes y en desarrollo América Latina

Método de estimación IG IG MGM IG IG MGM IG IG MGM

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)Brecha del producto 0,13** 0,14** 0,30*** –0,10 0,01 0,07 –0,34** –0,34** –0,34** (0,06) (0,06) (0,11) (0,12) (0,15) (0,13) (0,15) (0,14) (0,15)Aumento de precios de materias primas

0,56*** 1,40** 0,55*** –0,45 0,39*** 0,41 (0,07) (0,64) (0,07) (1,17) (0,08) (0,26)

Déficit ajustadot – 1 –0,23*** –0,23*** 0,04 –0,57*** –0,58*** –0,74*** –0,49*** –0,44*** –0,48*** (0,03) (0,03) (0,10) (0,11) (0,13) (0,14) (0,08) (0,08) (0,13)Observaciones 791 760 760 2,568 2,036 2,036 355 333 333R2 0,12 0,18 0,30 0,40 0,30 0,34 Número de países 33 32 32 146 134 134 20 19 19Prueba AB AR(1) 0 0,11 0,08Prueba AB AR(2) 0,41 0,38 0,49Valor p de Hansen 0,76 0,23 0,35

(1)’ (2)’ (3)’ (4)’ (5)’ (6)’ (7)’ (8)’ (9)’Crecimiento 0,27*** 0,26*** 0,34*** 0,03* 0,01 0,01 –0,07 –0,12 –0,17 (0,04) (0,05) (0,09) (0,02) (0,03) (0,04) (0,10) (0,12) (0,23)Aumento de precios de materias primas 0,49*** –0,49 0,55*** 0,08 0,44*** 0,87

(0,12) (1,09) (0,07) (1,17) (0,13) (0,87)Déficit ajustadot – 1 –0,28*** –0,27*** –0,11 –0,58*** –0,58*** –0,72*** –0,49*** –0,42*** –0,34* (0,03) (0,04) (0,10) (0,11) (0,14) (0,15) (0,09) (0,10) (0,19)Observaciones 791 760 760 2,568 2,036 2,036 355 333 333R2 0,22 0,27 0,30 0,40 0,26 0,30 Número de países 33 32 32 146 134 134 20 19 19Prueba AB AR(1) 0,01 0,07 0,05Prueba AB AR(2) 0,29 0,15 0,27Valor p de Hansen 0,04 0,16 0,46

Nota: IG = regresión intragrupo. Errores robustos entre paréntesis. *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. Las regresiones del sistema del método general de momentos (MGM) se estiman con xtabond2. La brecha del producto/crecimiento y el balance fiscal primario ajustado rezagado se tratan como endógenos, utilizando el primero y el segundo rezago como instru-mentos y la opción de colapso.



Resultados específicos de cada país

Es probable que la política fiscal se ejecute de forma diferente entre los países, incluso dentro de una misma región. Las estimaciones de panel, si bien son comunes en las investigaciones, solo pueden ofrecer una primera impresión porque imponen el mismo coeficiente de ciclicidad en todos los países. Por lo tanto, también estimamos regresiones específicas para cada país (utilizando las mismas variables explicativas) para las 19 economías latinoamericanas, apli-cando un método de variables instrumentales, con la brecha del producto reza-gada como instrumento.

El cuadro 7.3 presenta los resultados de las regresiones individuales de cada país del balance fiscal ajustado para el período 1990–2012. Al igual que anterior-mente, estas regresiones incluyen el balance fiscal ajustado rezagado y el índice de precios de las materias primas, pero por simplicidad solo se presenta el coeficiente de la brecha del producto. Además de presentar los resultados de mínimos cuadros ordinarios (MCO), presentamos dos especificaciones de variables instrumentales, ya que el método del sistema MGM no puede usarse en regresiones de series de tiempo puras. En la primera de estas regresiones con variables instrumentales se usa como instrumento la brecha del producto rezagada. En la segunda especifica-ción se utilizan como instrumentos el crecimiento del PIB de los socios comercia-les ponderado en función de las exportaciones y la tasa de interés de las letras del Tesoro estadounidense a un año, tal como se ha hecho en otros estudios. Por último, el cuadro presenta las regresiones que admiten cambios en el grado de ciclicidad a lo largo del tiempo, mostrando los coeficientes correspondientes al período previo a 2005 y la variación del coeficiente en lo posterior. En estas regre-siones, la brecha del producto y el índice de materias primas son interactuadas con el indicador de tiempo. Se seleccionó el año 2005 porque las regresiones de panel indican que ese es el año con la variación más significativa en el coeficiente, y para fines de comparabilidad parece útil recurrir a un solo año para todos los países.

Lo que llama la atención de las tres primeras columnas del cuadro 7.3 es el muy pequeño número de coeficientes estadísticamente significativos. Esa es una característica común —aunque raramente mencionada— de los estudios sobre la ciclicidad de la política fiscal, muchos de los cuales no presentan pruebas de sig-nificancia. En otros países, como por ejemplo Ecuador y Venezuela, las estimacio-nes con variables instrumentales no arrojan evidencia de una política fiscal procíclica. El coeficiente no es ni positivo ni estadísticamente significativo de manera uniforme en ninguno de los 19 países. Dicho de otro modo, no hay evi-dencia significativa de políticas contracíclicas en ningún país latinoamericano. En resumen, para la mayoría de los países no se puede descartar una política acíclica, aunque la evidencia también es consistente con la presencia de una política fiscal ligeramente cíclica (con un coeficiente próximo a cero) o muy errática (con erro-res estándar grandes)10.

10Un análisis similar de países individuales basado en los coeficientes ajustados de gasto arroja incluso menos resultados estadísticamente significativos (véase Klemm, 2014).


Klemm 173

CUADRO 7.3

Regresión específica por país: Coeficientes de la brecha del producto con especificaciones alternativas


Δ Balance primario ajustado

MCO IV-1 IV-2

MCO

Antes de 2005 Δ Después de 2005

Argentina –0,32***(0,08)

–0,38**(0,15)

–0,24(0,19)

–0,26**(0,11)

–0,36(0,67)

Belice 0,22(0,30)

2,40(1,76)

0,20(1,30)

0,54(0,35)

–0,53(0,48)

Bolivia –0,45(0,38)

–0,21(1,00)

–0,14(1,02)

–0,41(0,43)

0,01(1,12)

Brasil 0,32(0,19)

5,55(21,96)

0,01(1,66)

–0,16(0,21)

0,74*(0,33)

Chile 0,27(0,26)

–1,09(1,21)

1,37*(0,69)

0,00(0,17)

0,90**(0,34)

Colombia –0,14(0,16)

–0,50(0,45)

0,14(0,33)

–0,31(0,24)

0,68*(0,38)

Costa Rica 0,24(0,20)

–0,77(1,45)

0,97*(0,44)

–0,35(0,33)

0,75(0,51)

Ecuador –0,48**(0,21)

0,60(2,45)

0,97(1,18)

–0,28(0,23)

0,13(0,50)

El Salvador 0,30(0,19)

–1,03(2,90)

0,69***(0,22)

–0,08(0,24)

0,61*(0,32)

Guatemala 0,14(0,16)

–0,75(1,69)

0,58(0,43)

–0,42(1,24)

0,62(1,28)

Guyana 1,12***(0,23)

–0,89(6,46)

2,23(4,86)

1,12(0,83)

0,07(0,83)

Honduras 0,21(0,14)

0,18(0,37)

0,54(0,57)

1,51*(0,65)

–1,42*(0,69)

México –0,21(0,14)

0,43(0,66)

0,53(1,07)

–0,32**(0,15)

0,46**(0,19)

Nicaragua –0,33(0,21)

–0,71(0,61)

–0,24(0,32)

–0,81**(0,29)

0,84(0,45)

Paraguay –0,07(0,13)

4,98(35,75)

0,10(0,24)

–0,13(0,25)

0,19(0,29)

Perú 0,36(0,29)

0,58*(0,28)

1,32(0,99)

0,20(0,57)

0,15(0,53)

Suriname –1,10(0,68)

–9,85(10,88)

–2,81(1,78)

–1,26(0,77)

0,79(2,16)

Uruguay –0,45***(0,07)

–0,71***(0,18)

–0,27(0,23)

–0,46***(0,08)

0,13(0,22)

Venezuela –0,60***(0,16)

0,28(0,83)

0,36(0,77)

–0,54***(0,15)

0,26(0,37)

Nota: MCO = mínimos cuadrados ordinarios. Errores estándar robustos entre paréntesis. En IV-1 se usa la brecha del producto rezagada como instrumento, en IV-2 se usa la tasa de interés de las letras del Tesoro de Estados Unidos a 1 año y la tasa de crecimiento de los socios comerciales ponderada en función de las exportaciones. Se muestra el coeficiente de la brecha del producto. Todas las regresiones incluyen también una constante, la variable dependiente rezagada y el índice de precios de las materias primas.

Las regresiones con ventanas de tiempo móviles arrojan más luz. La política fiscal en Brasil11, Chile, Colombia, El Salvador y México parece haberse tornado menos cíclica desde 2005. Solo la de Honduras parece haberse hecho más procíclica. Dado

11En el caso de Brasil, el préstamo con fines de política, que no forma parte del balance fiscal pero que puede afectar la orientación fiscal, ha adquirido más importancia. Si el préstamo con fines de política neto se suma



que el período posterior a 2004 incluye la crisis financiera mundial y el consiguiente estímulo fiscal, el próximo período de auge será la prueba que permitirá determinar si prevalecerán las políticas más contracíclicas. En la mayoría de los países, el impacto previsto y efectivo de la política fiscal coincidieron en términos generales (véase un análisis más completo en el recuadro 7.1).

LA CALIDAD DE LA POLÍTICA FISCALComo ya se señaló, el comportamiento cíclico de la política fiscal es apenas una de las dimensiones de su calidad. Un comportamiento cíclico determinado puede ir acompañado de muy diversas políticas de tributación y de gasto subyacentes. Por ende, la adopción de una política más contracíclica podría resultar problemá-tica si no se abordan ciertos riesgos.

Sostenibilidad fiscal

Una respuesta de política contracíclica —y en particular una que incremente el déficit durante las recesiones— no debe llegar al punto de hacer peligrar las finanzas a mediano plazo. En América Latina, la deuda pública sigue siendo en promedio muy elevada, habiendo dejado de disminuir en 2007 (gráfico 7.1). En el futuro, la evolución de la deuda y su nivel relativamente elevado desde la crisis financiera mundial pueden restringir las medidas de política contracíclica durante las desace-leraciones. Sin embargo, la situación es bastante diferente según el país, ya que algunos (por ejemplo, Chile, Paraguay y Perú) tienen niveles de deuda muy bajos.

Las expansiones fiscales durante las fases descendentes del ciclo tienen por objeto solucionar la escasez de demanda y, por lo tanto, deben poder revertirse o tener un carácter temporal. Si el aumento del gasto es de naturaleza estructural, será más difícil reajustar la posición fiscal cuando la economía mejore. Chile es un ejemplo de un país que ha intentado reducir ese riesgo vinculando los aumentos del gasto estructural a los ingresos permanentes (por ejemplo, con una reciente reforma tributaria para financiar el gasto en educación). La mayoría de los demás países en América Latina, sin embargo, no hacen esa distinción.

Instituciones fiscales

Muchos países en América Latina han adoptado reformas para fortalecer las ins-tituciones fiscales, incluyendo la adopción de reglas fiscales. Siempre que estén bien diseñadas, tales reglas pueden respaldar una política fiscal sostenible al tiempo que evitan la prociclicidad. De hecho, países como Chile, Colombia y México han logrado avanzar hacia una política más contracíclica al mismo tiempo que siguen una regla fiscal. La transparencia fiscal también es importante, tanto para las autoridades como para el público. Algunos ejemplos recientes de políticas

al balance fiscal ajustado, el coeficiente de la brecha del producto en interacción con la variable ficticia posterior a 2005 aumenta, pero como el error estándar aumenta aún más, de vuelve insignificante.


Klemm 175

no transparentes son el uso de operaciones extraordinarias por única vez para reducir déficits declarados o el empleo más frecuente de operaciones neutrales en términos de déficit, como los préstamos con fines de política económica, que pueden incrementar los pasivos fiscales.

CONCLUSIONESEn este capítulo se ha considerado la ciclicidad de la política fiscal en América Latina empleando una nueva metodología que reconoce plenamente los estabili-zadores automáticos, teniendo en cuenta los precios de las materias primas y considerando el problema de endogeneidad. Los resultados indican que la política

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Gráfico 7.1 Deuda pública en América Latina (porcentaje del PIB)

Fuente: Base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO) del FMI.¹Véanse más detalles sobre el PBI de Argentina en el apéndice 2.1 de la edición de abril de 2014 de Perspectivas regionales: Las Américas (FMI, 2014).



fiscal de América Latina ha sido procíclica, en promedio, y no acíclica o contra-cíclica como en la mayoría de las economías avanzadas. Las estimaciones especí-ficas para cada país, sin embargo, arrojan resultados mayormente no significativos, como es común en estudios similares, aunque a menudo no se lo reconozca. En años más recientes, Brasil, Chile, Colombia, El Salvador y México parecen haberse orientado hacia una política fiscal menos procíclica o más contracíclica. Queda por verse si estas mejoras persistirán durante períodos de brechas de pro-ducto cerradas o positivas, momento en que deberían replegarse los estímulos fiscales previos. En general, los países deben reconstruir sus defensas fiscales, en particular para estar preparados para hacer frente a cualquier shock económico negativo en el futuro.

Más allá de las consideraciones cíclicas, la política fiscal debe ser sostenible y transparente. Las medidas que tomen las instituciones fiscales, como las reglas fisca-les bien diseñadas, pueden respaldar la sostenibilidad sin conducir a una política fiscal procíclica. La transparencia fiscal ha mejorado en muchos países durante la última década, pero hay ejemplos recientes que indican el retorno de comporta-mientos problemáticos, como el uso de operaciones extraordinarias por única vez y operaciones que se eligen para evitar incrementar los déficits declarados.

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PARTE III

¿Es vulnerable América Latina a un aumento de volatilidad de los flujos de capital?




181

CAPÍTULO 8

Enfrentando las oleadas mundiales: El impacto de los shocks financieros externos en las economías de mercados emergentes

GuStavo aDler y camIlo e. tovar

Han pasado varios años desde que la quiebra de Lehman Brothers marcó el comienzo de una tormenta internacional que empujó a muchas economías avanzadas al borde de un colapso financiero. Los riesgos financieros se han retraído en cierta medida desde entonces, pero continúan cerniéndose sobre la economía mundial, y obligan a preguntarse sobre el impacto que podrían tener los shocks financieros internacionales en las economías de mercados emergentes (EME).

No está claro si estas economías son más o menos vulnerables a los shocks financieros externos que en el pasado. En las dos últimas décadas, la mayoría de las EME experimentaron cambios significativos en dos dimensiones críticas que probablemente determinen el impacto de estos shocks internacionales en las eco-nomías nacionales. Por un lado, la mayoría vivió un marcado proceso de integra-ción financiera con el resto del mundo, lo cual las habría hecho más sensibles a las condiciones financieras mundiales1. Por el otro, lograron grandes mejoras en los principales fundamentos macroeconómicos, lo cual reforzó su capacidad de resistencia a esos shocks.

Este capítulo estudia el impacto de los shocks financieros internacionales en el producto interno de las EME, centrándose en el papel que desempeñan la inte-gración financiera y los fundamentos macroeconómicos como factores que miti-gan o amplifican ese efecto. Específicamente, el capítulo: 1) se centra en el efecto puro de los shocks financieros externos aislando el impacto de estos eventos de todo shock comercial contemporáneo y 2) examina de qué manera el grado de integración financiera y la solidez de los fundamentos macroeconómicos interac-túan con estos trastornos externos, ya sea amplificando o mitigando su impacto en la economía. Para ello, evaluamos el impacto de los grandes shocks financieros

Una versión anterior y en inglés de este estudio apareció con el título “Global Financial Shocks and their Economic Impact on Emerging Market Economies” en Journal of International Commerce, Economics and Policy, vol. 4, No. 2.1Naturalmente, el aumento de la integración financiera puede haber aportado otros beneficios (por ejemplo, dispersión del riesgo, mejor distribución internacional del ahorro, transferencia de conoci-mientos financieros). Sin embargo, estos escapan al alcance de este capítulo.


182 El impacto de los shocks financieros externos en las economías de mercados emergentes

externos usando un enfoque econométrico transversal basado en una base de datos trimestral de 40 mercados emergentes y 9 economías avanzadas pequeñas durante el período 1990–2010.

Este análisis está relacionado con varias ramas de estudio. Primero, con la inves-tigación reciente sobre el desacoplamiento, que sostiene que las EME ya no son tan dependientes de la evolución de las economías avanzadas (es decir, se han “desaco-plado” de ellas) (FMI, 2007). Aunque está motivada por el notable crecimiento que experimentaron las EME durante la última década a pesar del lento creci-miento de las economías avanzadas, esta visión parece haber quedado convalidada durante la crisis mundial de 2008–09, cuando muchas EME salieron relativamente ilesas de lo que claramente fue el shock internacional más grave de las últimas décadas. Este estudio hace su contribución desenmarañando y cuantificando los mecanismos específicos que pueden amplificar y mitigar el costo de los shocks mundiales para el producto.

El capítulo también está relacionado a una creciente literatura que examina el rol de cambios repentinos en la incertidumbre —representada, por ejemplo, por crestas del índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago de S&P 500 (VIX)— sobre el ciclo económico (Bloom, 2009). Los aumentos drásticos de incertidumbre pueden tener efectos sustanciales en la actividad real al promover una actitud de espera que amplifica los ciclos económicos. De hecho, se ha demos-trado que provocan colapsos de la inversión y el consumo privado. Además, estos efectos son más pronunciados en las EME que en Estados Unidos, posiblemente debido al papel que las fricciones financieras (por ejemplo, restricciones de las garantías, escasez de liquidez o descalces de monedas) suelen jugar en las EME (Carrière-Swallow y Céspedes, 2011). Este estudio está relacionado con estos aná-lisis en la medida en que los efectos identificados de los shocks financieros interna-cionales en el producto interno de las EME —es decir, crestas del VIX— pueden ser en parte producto de una mayor incertidumbre. Sin embargo, a diferencia de esos estudios, lo que nos interesa es desenmarañar el papel de los fundamentos macroeconómicos y la integración financiera como factores amplificadores o miti-gantes del impacto de estos shocks, más que evaluar la influencia específica que puede tener la agudización de la incertidumbre.

Por último, este capítulo está relacionado en términos amplios con varias ramas recientes de la investigación del papel de los fundamentos macroeconómicos como amortiguadores de los shocks externos, y los efectos reales de las interrupciones repentinas y el contagio (Calvo, Izquierdo y Mejía, 2004; Calvo y Talvi, 2008; Ocampo, 2012). A diferencia de estos estudios, sin embargo, prestamos especial atención al papel de la integración financiera y su evolución a lo largo del tiempo como determinantes de la vulnerabilidad de las EME a shocks financieros interna-cionales exógenos.

El análisis ofrece varias conclusiones fundamentales. Primero, los grandes shocks financieros internacionales suelen tener un impacto sustancial en el producto de las EME, aun controlando por cualquier shock comercial afín (por ejemplo, los térmi-nos de intercambio o una contracción de la demanda externa).

Segundo, estos shocks tienen efectos no lineales en el producto interno de las EME, que varía según el grado de integración financiera con el resto del mundo


Adler y Tovar 183

y la solidez de los fundamentos macroeconómicos. En particular, la flexibilidad del tipo de cambio juega un papel destacado como amortiguador del impacto de estos shocks, especialmente en el caso de las economías con gran integración financiera. La solidez de la posición externa (saldo en cuenta corriente y deuda externa) también desempeña un papel parecido.

Tercero, una mayor integración financiera no siempre agudiza la vulnerabilidad de una economía ante shocks financieros externos. De hecho, el régimen cambiario es un determinante crítico en esta relación: la integración financiera amplifica los shocks financieros internacionales en las economías con regímenes de tipo de cam-bio fijo, pero los mitiga en las economías con regímenes más flexibles. La conclusión de estos resultados es que las economías financieramente integradas con fundamen-tos sólidos (especialmente, flexibilidad del tipo de cambio) están mejor equipadas para hacer frente a los shocks financieros internacionales que las economías con fundamentos débiles y vínculos financieros limitados.

El análisis también nos permite evaluar en qué medida la vulnerabilidad de diferentes economías de la muestra ante un shock financiero mundial adverso varía según la región y a lo largo del tiempo. En particular, las simulaciones del modelo estimado —que combinan el efecto conjunto de una mayor integración financiera y la evolución de los fundamentos ante un shock financiero mundial adverso— muestran que, aunque siguen siendo significativamente vulnerables, hoy tanto América Latina como las economías emergentes de Asia son menos sensibles a estos shocks. Las economías emergentes de Europa, por el contrario, resultan ser más vulnerables, debido tanto a un profundo proceso de integración financiera como al empeoramiento de los fundamentos en algunas dimensiones críticas durante los 10–15 últimos años.

Este capítulo analiza primero la identificación de los shocks financieros interna-cionales y el comportamiento de variables mundiales clave durante estos episodios. Documenta la evolución de la integración financiera y los principales fundamentos macroeconómicos en las EME desde 1990. Luego, expone la metodología eco-nométrica, presenta sus principales determinantes y explica los resultados de las simulaciones para ilustrar la cambiante vulnerabilidad de las EME ante los shocks financieros internacionales. El capítulo concluye con un análisis de las principales conclusiones y líneas de estudio futuras.

EPISODIOS REPETIDOS DE TENSIÓN FINANCIERA INTERNACIONALEl VIX goza de aceptación como indicador resumido de la incertidumbre o la tensión financiera mundial2. De acuerdo con el VIX —y sobre las bases de un análisis estadístico sencillo que identifica fuertes desviaciones del índice respecto

2La interpretación exacta de los picos del VIX sigue siendo objeto de debate en los círculos académicos. Bloom (2009), sin embargo, muestra que el VIX tiene una fuerte correlación con los indicadores de la incertidumbre, entre ellos las variables financieras. Esto respalda su uso como indicador de la ten-sión financiera internacional. Véase también Carrière-Swallow y Céspedes (2011).



Gráfico 8.1 Shocks financieros internacionales (desviaciones del VIX respecto de la tendencia)

Fuentes: Haver Analytics y cálculos de los autores.Nota: Las zonas sombreadas corresponden a episodios de shocks financieros internacio-nales. Se considera que se produjo un episodio si el valor supera la media en 1,65 desvia-ciones estándar (como en Bloom, 2009). El episodio comienza y termina cuando el valor cruza el umbral de una desviación estándar. VIX = índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.

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CUADRO 8.1

Shocks financieros internacionales, 1990–2011

Días con VIX por encima de

Episodio Comienzo1 Máximo Final1 1 D.E. 1,65 D.E.Guerra del Golfo 3-VIII-90 23-VIII-90 17-I-91 167 163

Crisis asiática 27-X-97 30-X-97 9-I-98 74 16

Crisis rusa 4-VIII-98 8-X-98 28-X-98 85 63

9/11 7-IX-01 20-IX-01 5-XI-01 59 31

Enron y Guerra de Iraq 3-VII-02 5-VIII-02 7-IV-03 278 244

Lehman 15-IX-08 20-XI-08 27-V-09 254 227

Grecia 6-V-10 20-V-10 1-VII-10 56 23

Europa 8-VIII-11 8-VIII-11 25-XI-11 109 109

Fuentes: Haver Analytics y cálculos de los autores.Nota: La identificación de los episodios se basa en desviaciones del índice VIX respecto de la tendencia de Hodrick-

Prescott (parámetros de Ravn y Uhlig). Se considera que se produjo un episodio si el valor del indicador supera 1,65 desviaciones estándar (D.E.). VIX = índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.

1Implica que la variable está más de una desviación estándar por encima de la media.

de su propia tendencia, como en Bloom (2009)—, el mundo ha experimentado períodos de tensión financiera internacional cada 2½ años en promedio en las dos últimas décadas (gráfico 8.1 y cuadro 8.1). Independientemente de que estos shocks se hayan originado en economías avanzadas (por ejemplo, los atentados del 11 de septiembre o la quiebra de Lehman) o en economías de mercados emergentes (por ejemplo, las crisis asiática y rusa), sus repercusiones fueron


Adler y Tovar 185

mundiales3, y sus efectos se habrían transmitido a las EME y las economías avanza-das pequeñas a través de dos canales principales, como se describe a continuación.

Canal comercial

Excluyendo los episodios vinculados a las tensiones geopolíticas en Oriente Medio —que produjeron picos en los precios del petróleo— todos los episodios de shocks financieros internacionales estuvieron acompañados de caídas drásticas de los pre-cios de las materias primas, posiblemente resultado de expectativas de desaceleración de la economía mundial y, por ende, de la demanda de estos productos básicos. De hecho, la mayoría de los episodios también produjeron un debilitamiento de la demanda externa, como lo sugieren los indicadores de la actividad económica de las economías avanzadas grandes (gráfico 8.2, paneles superiores).

Canal financiero

Al mismo tiempo, estos episodios estuvieron acompañados de una considerable revaloración del riesgo soberano —reflejada en el aumento de los diferenciales del EMBI— y la reversión de los flujos de capital, en algunos casos muy pronunciado (gráfico 8.2, paneles inferiores).

Por ende, en distinta medida, las EME probablemente se hayan visto afectadas tanto a través del canal comercial como del canal financiero durante estos episo-dios. Este capítulo se centra en la dimensión financiera, que también puede abarcar el efecto de los picos de incertidumbre, como se señaló antes, y su impacto económico en las EME4.

LA INTEGRACIÓN FINANCIERA Y LOS FUNDAMENTOS ECONÓMICOS: ¿FUERZAS OPUESTAS?Nuestra hipótesis es que el impacto de los shocks financieros internacionales en las EME depende principalmente de dos factores (gráfico 8.3). Por un lado, el grado de integración financiera de una economía con el resto del mundo probablemente influya en su vulnerabilidad a los shocks financieros externos. Aunque la integración financiera es un concepto un poco impreciso —y ha sido estudiado desde varios ángulos—, cabría esperar que, si nada más varía, un mayor grado de integración

3Kaminsky y Reinhart (2003) estudian en qué condiciones la turbulencia financiera originaria en ciertas EME se difundió a escala mundial hasta alcanzar otras economías emergentes y avanzadas. Sostienen que estos episodios se propagan solo cuando el shock local afecta a los mercados de activos de uno o varios centros financieros internacionales; de lo contrario, los efectos de contagio se limitan a las economías de la misma región. En otras palabras, para que un shock adquiera dimensiones sisté-micas debe llegar al centro financiero. Esta conclusión respalda la selección del VIX como indicador de shocks internacionales.4Los shocks comerciales (particularmente los atribuibles a las fluctuaciones de los precios de las mate-rias primas) se analizan en el capítulo 4.



incrementará la sensibilidad de un país a estos shocks5. Para captar ese efecto, nos centramos en el saldo de activos y pasivos externos, en relación con el PIB, como indicador de la integración financiera6, ya que este indicador tiene probabilidades de captar tanto el grado de arbitraje (contagio) entre los mercados financieros internos

5La integración financiera puede tener otros efectos colaterales positivos —por ejemplo, dispersión del riesgo o mayor crecimiento a largo plazo— que nuestro análisis no tiene en cuenta.6Analizamos también un indicador parecido que excluye las reservas internacionales y la deuda exter-na oficial, ya que es poco probable que estos componentes sean canales de transmisión de shocks externos. Por el contrario, estos componentes de la posición de inversión internacional suelen ser anticíclicos. Sin embargo, los hechos estilizados y los resultados econométricos no cambian significa-tivamente con este otro indicador.

Gráfico 8.2 Principales variables durante episodios de shocks financieros internacionales

Fuentes: Haver Analytics; FMI, International Financial Statistics, y cálculos de los autores.Nota: El eje horizontal denota meses. t = 0 es el comienzo del episodio tal como lo identifica el gráfico 8.1. Se muestran los percentiles de todos los episodios.1Índice amplio de precios de las materias primas del FMI, en términos reales, ajustado según los efectos de valoración del tipo de cambio (véase Adler y Sosa, 2011).2Variación del componente cíclico de la producción industrial. Promedio ponderado de Estados Unidos, Japón, Alemania y Francia.3EMBI = Emerging Market Bond Index. Excluye la Guerra del Golfo y la crisis asiática debido a la falta de datos.4Flujos hacia fondos comunes de inversión en renta fija y variable de economías de mercados emergentes (EME), como porcentaje del total de activos gestionados. Excluye episodios previos a 2000 debido a la falta de datos.

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Precios de las materias primas1

(Índice, t = 100)

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Producción industrial de los mercados avanzados2

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Diferencial del EMBI Global3(Variación respecto de t = 0)

Flujos hacia fondos comunes de EME4

(Acumulados, porcentaje de los activos)

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y externos, así como la magnitud potencial del impacto económico de los shocks externos en la economía interna.

Por otra parte, la solidez de los fundamentos económicos de una economía proba-blemente también amortigüe o amplifique el impacto de los shocks externos. Antes que nada, los fundamentos sólidos pueden impedir las salidas de capital (ya que los inversionistas no se preocuparían tanto por la solvencia), pero también pueden permitir que la economía se ajuste con más facilidad a un shock determinado (por ejemplo, al ampliar el margen de aplicación de políticas anticíclicas mediante el recorte de las tasas de interés, la depreciación del tipo de cambio o el uso de la polí-tica fiscal para estabilizar la demanda interna).

En distinta medida, las EME han experimentado una marcada transformación general en estas dos dimensiones durante las dos últimas décadas, lo cual puede haber alterado su vulnerabilidad a los shocks mundiales. La transformación más destacada ha sido el aumento de la integración financiera con el resto del mundo, resultante más que nada de un proceso gradual de liberalización financiera y de la eliminación de las restricciones a la circulación internacional de capitales, particularmente durante la década de 1990, como lo muestra el índice de apertura de la cuenta de capital elabo-rado por Chinn e Ito (gráficos 8.3 y 8.4). Esto puede verse en América Latina7 y en

7Dentro de América Latina, esta tendencia no ha sido homogénea en todos los países. Los países del grupo AL-6 (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay) y los países centroamericanos han estado a la cabeza de la integración dentro de la región, en tanto que otros países de América del Sur se movieron en dirección contraria, sobre todo durante la última década.

Gráfico 8.3 Apertura financiera

Fuentes: Versión actualizada y ampliada de la base de datos de Lane y Milesi-Ferretti (2007); versión actualizada de Chinn-Ito (2008), y cálculos de los autores.Nota: AL-6 = Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay.1Activos externos más pasivos externos netos de reservas internacionales y deuda externa oficial.2El índice se basa en las variables ficticias binarias que codifican la tabulación de restricciones a transacciones financieras transfronterizas según el informe Annual Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions (AREAER) del FMI. Los valores más altos del índice son indicativos del mayor grado de apertura de la cuenta de capital de un país. Promedios simples.

Pequeñas economías avanzadas (esc. izq.)

Asia Economías emergentes de Europa

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1990 2000 2010

Restricciones de la cuenta de capital (Índice de Chinn-Ito2)





Fuente: Chinn-Ito (2006); véase http://web.pdx.edu/~ito/Chinn-Ito_website.htm.Nota: Los valores más altos del índice son indicativos del mayor grado de apertura de la cuenta de capital de un país.1Promedios simples.2El índice se basa en las variables ficticias binarias que codifican la tabulación de restricciones a transacciones financieras transfronterizas según el informe Annual Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions (AREAER) del FMI.

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AL-6 AméricaCentral

Otras AL Pequeñas economías avanzadas

América Latina

Otrosmercados

emergentes


Promedios regionales

Restricciones de la cuenta de capital1, 2009(Índice de Chinn-Ito2)

Fuente: Lane y Milesi-Ferretti (2007).Nota: Los valores de la RAE de Hong Kong y Singapur superan los de esta escala. Sus correspondientes valores son 2261 y 1241.1Activos externos más pasivos externos, como porcentaje del PIB.2Promedios simples.

Gráfico 8.4 Apertura financiera de economías de mercados emergentes y pequeñas economías avanzadas

Integración financiera1,2, 2010(Porcentaje del PIB)

0 100 200 300 400 500 600 700

0 100 200 300 400 500 600 700

Isra

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América Latina

Otrosmercados

emergentes


Promedios regionales

las economías emergentes de Asia, aún más en las economías emergentes de Europa y como exponente máximo en las economías avanzadas pequeñas.

Al mismo tiempo, muchas economías de mercados emergentes han experimen-tado un fortalecimiento paulatino de los fundamentos económicos en una serie de dimensiones, sobre todo la externa y la fiscal, durante las dos últimas décadas (gráfico 8.5). Esto ha quedado en evidencia en América Latina y las economías emergentes de Asia, pero no tanto en las economías emergentes de Europa.

Dado que el progreso a lo largo de estas respectivas dimensiones tiene implica-ciones opuestas y no triviales para la transmisión de shocks financieros internacio-nales a las economías de mercados emergentes, evaluar la vulnerabilidad de una economía —y determinar si ha aumentado o disminuido a lo largo del tiempo—


http://web.pdx.edu/~ito/Chinn-Ito_website.htm

Adler y Tovar

189

Gráfico 8.5 Principales fundamentos macroeconómicos de economías de mercados emergentes y economías avanzadas pequeñas, 2010 y 2000

Fuentes: FMI, International Financial Statistics, y cálculos de los autores.Nota: AL-6 = Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay; Otras AL = Argentina, Bolivia, Ecuador, Jamaica, Paraguay y Venezuela.


−10 −5 0 5 10 15

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América Latina

Otros mercados

emergentes




requiere un enfoque econométrico multivariado que capte y cuantifique debida-mente la importancia de estas dos fuerzas opuestas.

EL IMPACTO DE SHOCKS FINANCIEROS INTERNACIONALES Muestra, datos y enfoque econométrico Para cuantificar el impacto de los grandes shocks financieros externos en el producto interno, aplicamos un enfoque econométrico transversal basado en observaciones trimestrales de una muestra de 40 EME y nueve economías avanzadas pequeñas durante siete episodios de shocks financieros internacionales (medidos en términos de picos sustanciales en el índice VIX, siguiendo la definición del gráfico 8.1). De los nueve episodios ya identificados, los de Enron y la Guerra de Iraq se tratan como si fueran uno solo, dada su gran proximidad. Análogamente, el suceso de 2011 relacio-nado con la crisis europea no se incluye debido a la insuficiencia de las observaciones (hay datos exhaustivos sobre el PIB solo hasta el cuarto trimestre de 2011)8.

El análisis econométrico tiene tres características principales. Primero, la varia-ble dependiente que mide el desempeño del producto capta tanto la profundidad como la duración de cada episodio individual j (gráficos 8.6 y 8.7). Específica- mente, calculamos la variación acumulada del componente cíclico del producto ( ),Yi j —aplicando un filtro Hodrick-Prescott regular— a lo largo de la duración del episodio y los dos trimestres siguientes (siempre que no haya superposición con un suceso posterior), para captar los posibles efectos rezagados del shock:

Yy y

yi ji t i t

p

i tpt j,

, ,

,

.=−⎛

⎝⎜⎞

⎠⎟∗∑ ∈

100 (8.1)

Un vistazo a la distribución de nuestro indicador de pérdida del producto mues-tra que su desempeño varió significativamente tanto entre episodios como entre economías; algunas sufrieron pérdidas de producto considerables, y otras exhibieron un crecimiento positivo durante estos sucesos. El suceso de 2008–09 que siguió a la quiebra de Lehman Brothers merece especial atención, no solo por la gravedad del shock sino también porque, a pesar de la amplia dispersión de los resultados, todas las economías sufrieron notables pérdidas del producto.

La segunda características del análisis económico es que seleccionamos una espe-cificación que desenmaraña el vínculo entre el desempeño del producto interno y los shocks financieros internacionales (medidos en términos del VIX) una vez que se controla todo efecto conexo surgido a través de los canales comerciales. A falta de datos exhaustivos (específicos de cada país) sobre los términos de intercambio y la

8Es importante recalcar que, a diferencia de la mayoría de los estudios que usan datos anuales, nuestro análisis se basa en datos trimestrales, lo cual nos permite medir con más precisión los costos de los shocks financieros internacionales en términos del producto. Para la mayoría de los países, la variable dependiente construida usa datos trimestrales sobre el PIB. Sin embargo, en algunos casos se extienden las series del PIB trimestral encadenándolas con indicadores de la actividad económica o la producción industrial ajustados en función de la varianza.


Adler y Tovar 191

Gráfico 8.6 Distribución del desempeño del producto durante shocks financieros internacionales (desviaciones acumuladas respecto del producto potencial, como porcentaje del PIB anual)

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Los países están ordenados del más al menos afectado en cada episodio. Las escalas son iguales en todos los gráficos, excepto en el episodio de Lehman. La línea horizontal corresponde al valor de la mediana.1Desviaciones acumuladas respecto del producto tendencial (filtro de Hodrick-Prescott) como porcentaje del PIB anual.

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2

3 Grecia

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2

3 9/11

demanda externa, que permitirían medir estos shocks comerciales con más preci-sión, recurrimos a una variable representativa que mide la pérdida acumulada de exportaciones (como porcentaje de la tendencia) durante el episodio. Esta variable, que es parecida al indicador del desempeño del producto, capta tanto la profundi-dad como la duración del shock comercial durante cada suceso. Una deficiencia de este indicador es que no es completamente exógeno y puede llevar a un exceso de control. Por esta razón, y para verificar la robustez de los resultados, realizamos tam-bién regresiones con las series disponibles de los términos de intercambio y el PIB mundial en lugar de las exportaciones (en representación de los valores exógenos de los precios comerciales y la demanda externa). Cualitativa y cuantitativamente, los resultados son los mismos.

La tercera característica del análisis es que la especificación permite que el shock financiero interactúe con el grado de integración financiera de la economía (definida como el total de activos externos más el total de pasivos externos como porcentaje del PIB)9, así como con indicadores de los fundamentos económicos. De esta manera podemos estudiar el efecto de amplificación o mitigación de estas características de los

9El indicador se construye con datos de la versión actualizada y ampliada de la base de datos de Lane y Milesi-Ferretti (2007). Los resultados econométricos también rigen para un indicador de la integra-ción financiera que elimina las tenencias de reservas internacionales, así como de préstamos oficiales. Ese ajuste pretende captar mejor los activos y pasivos que serían sensibles a los shocks mundiales.



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LehmanEpisodios previos al de Lehman1

−1,0−0,8−0,6−0,4−0,20,00,20,40,60,81,0

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Episodio posterior al de Lehman (Grecia)2

Gráfico 8.7 Desempeño del producto durante shocks financieros internacionales, por país (acumulado, como porcentaje del PIB anual)

Fuente: Cálculos de los autores.El gráfico muestra la variación acumulada del componente cíclico del PIB, como porcentaje del PIB potencial. Las líneas de puntos reflejan medianas regionales.1Promedio de diferentes episodios, excluidos los casos de eventos idiosincráticos identificados: países asiáticos (1997), Rusia (1998), Brasil (2002) y Uruguay (2001–02).2Evento de Grecia de mayo de 2010. No se incluye el episodio de Europa de mediados de 2011 porque en el momento de redactarse este capítulo no había datos integrales sobre el PIB.

países ante un shock financiero mundial. Además, permitimos efectos de interacción entre los fundamentos nacionales y la integración financiera.

Por lo tanto, el modelo de referencia es:

(8.2)

donde i y j denotan el país y el episodio, respectivamente; Expi, j es la variación acu-mulada del componente no tendencial de las exportaciones (como porcentaje de la tendencia); GFSj es el shock financiero mundial, calculado como el VIX mensual promedio multiplicado por la duración del episodio, en meses; Xi, j es el vector de los fundamentos del país, evaluados al comienzo de cada episodio, y FIi, j denota la integración financiera.

Y Exp GFS FI GFS

X GFS X Fi j i j j i j j

i j j i j

, , ,

, ,

= + + + ∗

+ ʹ ∗ + ʹ

β β β β

β β

0 1 2 3

4 5 II GFSi j j i t, , ,( )∗ + ε


Adler y Tovar 193

En términos generales, β2 capta el efecto directo del shock financiero mundial, en tanto que β3 y β4 captan el efecto de interacción del shock internacional con la inte-gración financiera y los fundamentos, respectivamente (es decir, el efecto de amplifi-cación o mitigación). Por último, se introduce el último término (con coeficiente β5) para dejar reflejado el hecho de que el papel de los fundamentos frente a un shock internacional quizá no sea independiente del grado de integración financiera. Sin embargo, es importante recordar que, al cuantificar el papel de los fundamentos y la integración financiera, se debe tener en cuenta el efecto total del shock. Más precisa-mente, con esta especificación, el efecto marginal de un shock financiero mundial (equivalente a un aumento de un punto del VIX) está dado por:

∂

∂= + ∗ + ʹ + ʹ

Y

GFSFI X X FIi j

i j i j i j i j,

, , , ,( ).β β β β2 3 4 5 (8.3)

Y el efecto de amplificación de un fundamento (x), incluido en X, está dado por:

∂

∂ ∂= + ∗

2

4 5

Y

GFS xFIi j

x x i j,

, , , .β β (8.4)

Se analizan los siguientes fundamentos de los países10:• Flexibilidad del tipo de cambio, captada por la clasificación del régimen cambia-

rio de facto de Ilzetzki, Reinhart y Rogoff (2008). La variable, basada en la clasificación bruta, excluye los regímenes clasificados como de caída libre o mercados duales con datos faltantes del mercado paralelo. Asimismo, está nor-malizada de 0 a 1, siendo 1 un régimen de libre flotación y 0 un régimen de paridad o parecido.

• Indicadores de la sostenibilidad externa, expresados a través del saldo en cuenta corriente, la deuda externa, los activos externos netos y las reservas internacio-nales, todos como porcentaje del PIB.

• Indicadores de la situación fiscal (deuda pública y saldo primario, como porcen-taje del PIB).

• Dolarización de los depósitos, tomada de la base de datos de Levy Yeyati (2006), ampliada para extender la cobertura en términos de tiempo y países, según los informes sobre países elaborados por el personal técnico del FMI y la información suministrada por la oficina encargada de cada país.

Una posible debilidad de la especificación (y la selección de los fundamentos) es que no analiza el papel de la respuesta de las políticas, que pueden haber variado a lo largo del tiempo y entre economías. Sin embargo, es importante recordar que el margen de acción de las políticas en períodos de shock está normalmente

10Debido a las limitaciones de los datos, no se incluyen otras características de la economía que tam-bién podrían ser relevantes, como la desalineación del tipo de cambio, indicadores de la solidez del sistema financiero, la regulación financiera, las políticas macroprudenciales, etc.



determinado por las condiciones iniciales (una política fiscal o monetaria anticíclica generalmente es posible solo si la solvencia fiscal no es problemática y el marco monetario/cambiario es suficientemente flexible en el momento del shock). Por ende, es probable que los indicadores de la política de respuesta estén correlaciona-dos con algunos de los indicadores de los fundamentos de los países que nuestra especificación ya tiene en cuenta.

Un simple análisis bivariado de los datos pone de manifiesto la importancia de algunas de las características de los países, particularmente si el shock financiero es de gran magnitud. Específicamente, pudimos determinar que:

• Un bajo grado de flexibilidad del tipo de cambio parece estar asociado a contracciones económicas fuertes.

• Lo mismo ocurre con un bajo saldo en cuenta corriente, un bajo nivel de activos externos netos y economías sumamente dolarizadas.

• Cabe señalar que, en este análisis bivariado simple, la integración financiera y el nivel de reservas internacionales no parecen desempeñar un papel importante.

Aunque estos patrones sencillos quizá revelen parte de la relevancia de algunas variables comparadas con otras, es necesario interpretarlos con cuidado, ya que podrían reflejar correlaciones simples con otras variables.

Resultados de corte transversal

Esta sección explora una serie de especificaciones del análisis multivariado de corte transversal descrito arriba para hacerse una idea del papel que desempeñan las distin-tas variables en la amplificación o la mitigación del impacto de los shocks financieros. En aras de la sencillez, comenzamos con una especificación básica que muestra el efecto del VIX en nuestro indicador del producto. De ahí en adelante, todas las especificaciones controlan por los efectos comerciales e incluyen diferentes combina-ciones de fundamentos macroeconómicos y sus interacciones con la integración financiera, según su significancia estadística. El cuadro 8.2 presenta un resumen con los resultados más relevantes11.

Los resultados hacen pensar que la flexibilidad del tipo de cambio es fundamen-tal como amortiguador de los grandes shocks mundiales, en tanto que una mayor integración financiera, los déficits en cuenta corriente y la deuda externa tienden a amplificarlos. Cabe señalar que, a pesar de nuestra creencia a priori, una serie de variables resultaron tener un efecto nulo. Determinamos que las reservas interna-cionales no tienen un papel estadísticamente significativo como amortiguadores de los shocks mundiales. En el caso de las variables fiscales, no detectamos un papel significativo por parte de los niveles de deuda12. Aunque el saldo fiscal pri-mario sí desempeña un papel mitigante —una posición más sólida mitiga el

11Para más detalles, véase Adler y Tovar (2012). 12Indudablemente, es posible que el carácter limitado de la información que puede extraerse de una simple relación deuda/PIB al evaluar la solvencia esté detrás de la falta de significancia de los niveles de deuda de nuestras regresiones.


Adler y Tovar 195

impacto del shock—, su significancia estadística desaparece al incluir otros fun-damentos, lo cual sin duda apunta a una correlación cruzada más fuerte. Por último, el grado de dolarización tampoco parece ser significativo13.

Recordemos que el efecto de amplificación de un fundamento (x) está dado por la ecuación (8.4). Para ilustrarlo, utilizamos los coeficientes estimados a fin de obtener el impacto previsto de un shock financiero mundial (medido como un aumento de 10 puntos del VIX) con diferentes grados de integración financiera y fundamentos (gráfico 8.8). El análisis muestra que:

13El indicador quizá no capte debidamente la magnitud de los descalces de monedas en el sistema financiero. Lamentablemente, no hay datos exhaustivos sobre los descalces de monedas con frecuencia trimestral.

CUADRO 8.2

Principales resultados de la estimación transversal


Desempeño del producto1

Modelo básico Principal RobustezVariable

VIX –0,176***(0,018)

–0,047***(0,017)

0,010(0,028)

0,008(0,034)

Canal comercial 0,117***(0,019)

0,113***(0,020)

Términos de intercambio 7,637**(3,553)

PIB mundial 0,945***(0,207)

Interacción del VIX conIntegración financiera –0,077+

(0,049)–0,123**(0,049)

Saldo en cuenta corriente 0,001+(0,001)

0,001(0,001)

Flexibilidad del tipo de cambio –0,096**(0,046)

–0,117**(0,050)

Deuda externa –0,000+(0,000)

–0,000(0,000)

Interacción del VIX con la integración financiera y la Flexibilidad del tipo de cambio 0,190***

(0,070)0,235***

(0,074)

Constante 15,757***(1,756)

4,015**(1,619)

3,229*(1,674)

4,976***(1,819)

Observaciones 337 337 268 268

R2 0,418 0,562 0,641 0,571

F 98,24 68,37 23,94 18,98Fuente: Estimaciones de los autores.Nota: Véase la ecuación (8.2) y el cuerpo del capítulo, donde se explica cómo derivar el efecto de amplificación de un deter-

minado fundamento a partir de estos coeficientes estimados. VIX = índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago. Los errores estándar robustos figuran entre paréntesis. *** p < 0,01, ** p < 0,05, * p < 0,10, + p < 0,15.

1Variación acumulada del componente cíclico del PIB, como porcentaje de la tendencia.



• Para la EME mediana —con un vínculo cambiario móvil de facto—, una mayor integración financiera tiende a incrementar la vulnerabilidad a shocks financieros internacionales.

• Sin embargo, el papel de la integración financiera como factor que mitiga o amplifica los shocks financieros depende en gran medida del régimen cambiario de la economía. Es decir, una mayor integración financiera amplifica el shock con regímenes de tipo fijo, pero lo mitiga con regímenes de flotación14.

• Al mismo tiempo, en la mayoría de los niveles de integración, la flexibiliza-ción del tipo de cambio reduce el costo del shock internacional en términos del producto. Ese efecto de mitigación es particularmente pronunciado cuando hay elevados niveles de integración financiera.

• Como era de esperar, un déficit en cuenta corriente más grande significa que una economía es más vulnerable, aunque el efecto es de pequeña magnitud.

• Análogamente, un elevado nivel de deuda externa significa que una economía es más vulnerable a los shocks financieros, independientemente del nivel de integración financiera.

Globalmente, estos resultados respaldan la idea de que las EME financieramente integradas que gozan de fundamentos sólidos (especialmente, flexibilidad del tipo de cambio) están mejor equipadas para hacer frente a shocks financieros interna

14Una interpretación posible es que el hecho de tener vínculos financieros más estrechos con el resto del mundo puede contribuir a mitigar los shocks financieros al mantener abiertas las líneas de crédito durante estos sucesos, siempre que los flujos más procíclicos (por ejemplo, los especulativos) puedan mitigarse con un grado apropiado de flotación del tipo de cambio.

Gráfico 8.8 Fundamentos macroeconómicos e impacto de los shocks internacionales

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Impacto de un shock de 10 puntos del índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago (VIX) con diferentes niveles de integración financiera y fundamentos (otras variables sin cambios, al valor mediano de los mercados emergentes).1Desviaciones acumuladas respecto del producto tendencial como porcentaje de la tendencia.2Total de activos externos más total de pasivos externos, como porcentaje del PIB. Estos niveles corresponden a los deciles 20–80. 3Porcentaje del PIB. Los niveles corresponden a los deciles 20–80.

Integración financiera y flexibilidad del tipo de cambio

−0,9−0,8−0,7−0,6−0,5−0,4−0,3−0,2−0,10,0

81 93 110 122 140 159 190

Impa

cto

acum

ulad

o en

el p

rodu

cto1


Flotación regulada Paridad móvilParidad fija

−0,60

−0,55

−0,50

−0,45

−0,40

29 40 54 74

Impa

cto

acum

ulad

o en

el p

rodu

cto1

Deuda externa3−5 −3 −1 3

Cuenta corriente3

Deuda externa y saldo en cuenta corriente


Adler y Tovar 197

cionales que las economías con fundamentos débiles o menos vínculos financieros. Aunque no lo analizamos en detalle aquí —más que nada debido a las limitaciones de los datos—, el efecto amortiguador de los fundamentos sólidos probablemente opere en dos sentidos: primero, mitigando las salidas de capital en caso de un shock internacional adverso, y segundo, suavizando el impacto económico de las salidas de capital resultantes. En FMI (2012) se analizan algunos indicios preliminares de la importancia del primer efecto.

EVALUACIÓN DE LAS VULNERABILIDADES: ANÁLISIS POR SIMULACIÓNPor último, recurrimos al modelo de referencia para determinar el impacto estimado de diferentes shocks financieros ocurridos en diferentes regiones en las dos últimas décadas (gráfico 8.9). Específicamente, las simulaciones se basan en los valores de los fundamentos económicos y la integración financiera correspondientes a 1997 (justo antes de la crisis asiática), 2008 (justo antes de la quiebra de Lehman) y 2010 (justo antes del suceso de Grecia). Este análisis revela la divergencia del grado de vulnerabilidad de las distintas regiones a lo largo del tiempo. Mientras que América Latina y las economías emergentes de Asia han experimentado una mejora paulatina (y hoy son menos sensibles a estos shocks), particularmente desde 1997, las

Gráfico 8.9 Impacto de un shock internacional (efecto de un shock de 10 puntos del VIX en el producto, como porcentaje del PIB anual)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Impacto estimado, evaluado en términos del valor de los fundamentos antes de la crisis asiática, la crisis de Lehman y el evento de Grecia. Se emplea el valor de la mediana de los fundamentos de cada grupo. ME = mercado emergente; PMA = pequeño mercado avanzado; VIX = índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.1Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay.2Corea, Filipinas, India, Indonesia, Malasia y Tailandia.3Bulgaria, Hungría, Polonia, República Checa, Rumania y Rusia.4Australia, Canadá, Finlandia, Israel, Noruega, Nueva Zelandia, RAE de Hong Kong, Singapur y Suecia.

−0,6

−0,5

−0,4

−0,3

−0,2 1990

1997 20

0820

1019

9019

97 2008

2010

1990

1997 20

0820

1019

9019

97 2008

2010

AL-61 ME Asia 62 ME Europa 63 PMA4



economías emergentes de Europa se han movido sistemáticamente en sentido opues- to15. En consecuencia, si bien el impacto estimado que un shock de 10 puntos del VIX tendría en América Latina y Asia ronda hoy 0,34 puntos porcentuales del PIB, el impacto en las economías emergentes de Europa es de aproximadamente 0,57 puntos porcentuales del PIB. Para dar una idea de la magnitud, estas estimaciones implican que un suceso tipo Lehman (con un aumento promedio del VIX de 40 puntos en un año) tendría un impacto equivalente a una pérdida de alrededor de 1¼% del PIB en Asia y América Latina, y 2¼% del PIB en las economías emergen-tes de Europa, aun si se controla por el shock comercial externo asociado.

Estos resultados hacen pensar que el afianzamiento de los fundamentos ocu-rrido durante los 20 últimos años en América Latina y Asia ha compensado hol-gadamente el aumento potencial de la vulnerabilidad a causa de la mayor integración financiera. En las economías emergentes de Europa, por otra parte, tanto los fundamentos (cuya relevancia confirma el análisis econométrico) como la integración financiera han hecho que la región sea más vulnerable a los shocks financieros internacionales.

CONCLUSIONESLas economías de mercados emergentes siguen siendo vulnerables a los grandes shocks financieros internacionales, como lo pone en evidencia el comportamiento de los flujos de capital que entran y salen de estas economías durante los períodos de tensión financiera internacional. Sin embargo, a pesar del creciente grado de integración financiera de las EME, esa vulnerabilidad parece haber disminuido a lo largo del tiempo en algunas regiones (América Latina y Asia), en gran medida gra-cias a marcadas mejoras de los fundamentos. Un factor determinante clave de estos efectos en muchas de estas economías, sobre todo en América Latina, ha sido el avance hacia la flexibilización del tipo de cambio, que según nuestro análisis mitiga el impacto de los shocks financieros adversos, sobre todo en las economías con gran integración financiera. Las economías de ambas regiones también han afianzado la sostenibilidad externa (cuenta corriente y deuda externa), una dimensión clave para determinar el impacto de los shocks financieros. En términos globales, estos resul-tados respaldan la idea de que las EME financieramente integradas que gozan de fundamentos sólidos (especialmente, flexibilidad del tipo de cambio) están mejor equipadas para hacer frente a los shocks financieros internacionales que las econo-mías con fundamentos débiles o menos vínculos financieros. Naturalmente, esto no significa que sean inmunes a los shocks adversos, pero al menos puede ayudarlas a atravesar con más seguridad las oleadas financieras mundiales.

15Si bien los resultados sobre las economías emergentes de Europa en 1990–2008 coinciden con la acumulación bien conocida de vulnerabilidades durante este período, un mayor aumento de la vulne-rabilidad desde 2008 parece ir en contra de los ajustes realizados por muchas de estas economías tras la crisis de Lehman. Este resultado refleja el hecho de que nuestro indicador de la integración finan-ciera muestra nuevos aumentos en Europa oriental, principalmente debido a la disminución del denominador (PIB nominal en moneda extranjera).


Adler y Tovar 199


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201

CAPÍTULO 9

Shocks financieros globales y flujos brutos de capital en América Latina

GuStavo aDler, marIe l. DjIGbenou y SebaStIán SoSa

En la última década, los mercados financieros internacionales han originado shocks de gran envergadura, que tuvieron amplias repercusiones en las economías de mercados emergentes (EME). La crisis desencadenada por la quiebra de Lehman Brothers en 2008, y el programa de expansión cuantitativa (QE, por sus siglas en inglés) adoptado en las economías avanzadas a raíz de dicha crisis, son ejemplos notorios. De cara al futuro, es muy probable que se produzcan nuevos shocks ya que la reducción de la escala de compra de bonos por parte de la Reserva Federal —proceso denominado “tapering” o atenuación de la expansión cuantita-tiva— marca solo el inicio de la normalización de las condiciones monetarias de Estados Unidos. En este contexto, es fundamental comprender las implicaciones de los shocks financieros mundiales en términos de su efecto sobre los flujos de capital desde y hacia las EME.

El grado de integración financiera de las EME con los mercados financieros globales creció notablemente durante las últimas dos décadas, aumentando la exposición de dichas economías a shocks financieros mundiales. Sin embargo, una característica inherente al proceso de integración financiera ha sido que ambos lados de los balances de las EME —es decir, los pasivos externos así como las tenencias de activos externos— han aumentado significativamente. Como resultado, las EME han tenido más recursos a su disposición para mitigar las presiones de balanza de pagos que surgen durante episodios de retracción por parte de los inversores extranjeros que a menudo suceden en momentos de stress financiero en los mercados globales. La existencia de un mayor stock de activos externos del sector público (sobre todo reservas internacionales) indudablemente mejora la capacidad de defensa de estas economías ante shocks globales adversos. Sin embargo, en qué medida las crecientes tenencias privadas de activos externos constituyen también una fuente de liquidez internacional, y en qué grado los inversores locales cumplen un papel estabilizador en respuesta a un shock externo negativo, continúa siendo una interrogante a resolver. Resulta fundamental, por lo tanto, comprender la dinámica de los flujos brutos de capital, especialmente en la coyuntura actual caracterizada por riesgos financieros importantes, incluidos aquellos asociados a la incertidumbre acerca del ritmo de normalización de las condiciones monetarias en Estados Unidos.


202 Shocks financieros globales y flujos brutos de capital en América Latina

Durante las últimas dos décadas han ocurrido una serie de shocks financieros globales —algunos de ellos de considerable magnitud— que permiten evaluar la dinámica de los flujos brutos de capital hacia las EME. Esos episodios incluyen shocks a la incertidumbre, reflejados en el índice VIX de volatilidad del mercado de opciones de Chicago, los bruscos movimientos de las tasas (reales) de política monetaria de Estados Unidos (la tasa de interés de los fondos federales) y los movimientos de las tasas de interés (reales) a largo plazo de Estados Unidos (por ejemplo, la tasa de los bonos del Tesoro a 10 años). El gráfico 9.1 ilustra la fre-cuencia y magnitud de algunos de estos shocks.

Los shocks financieros globales han implicado típicamente efectos importantes sobre los flujos de capital netos hacia las EME y, en términos más generales, sobre la actividad económica de esos países. Estos aspectos han sido extensamente tra-tados en estudios anteriores1. Sin embargo, la atención dedicada a entender el comportamiento de los flujos brutos de capital —y especialmente el posible rol estabilizador de los inversores locales— ha sido limitada, a pesar de cierta eviden-cia reciente que indica que tales inversores cumplen precisamente esa función compensadora al repatriar activos externos (gráfico 9.2).

Por ejemplo, se ha observado este fenómeno luego de algunos fuertes shocks a la incertidumbre mundial —como el experimentado durante la crisis financiera mundial de 2008–09— así como luego del shock provocado por el anuncio del

1La vasta literatura sobre las frenadas súbitas (sudden stops) de entradas de capitales incluye una gran parte de estos trabajos (Calvo, 1998; Dornbusch y Werner, 1994; Dornbusch, Goldfajn y Valdés, 1995; Calvo, Izquierdo y Mejía, 2004; Calvo y Reinhart, 2000; Edwards, 2004), aunque esta corrien-te de investigación se ha centrado principalmente en las reversiones abruptas de los flujos de capitales netos. Más recientemente, Bluedorn et al. (2013) y FMI (2013) también han estudiado el impacto de los shocks financieros globales en los flujos netos hacia las EME. Por último, Adler y Tovar (2013) han estudiado el impacto de los shocks financieros globales en la actividad económica, y hasta qué punto el grado de integración financiera puede amplificar o mitigar dicho impacto.

Gráfico 9.1 Shocks financieros globales (porcentaje, salvo indicación contraria)

Fuentes: Reserva Federal de Cleveland y Haver Analytics.Nota: Los grandes shocks negativos se denotan en gris. 1Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.2Tasas de interés reales basadas en expectativas inflacionarias (a 1 año y a 10 años).


Adler, Djigbenou y Sosa 203

retiro gradual (tapering) del estímulo monetario formulado en mayo de 20132. No es obvio, sin embargo, si se trata de un fenómeno generalizado respecto de todas las EME y todos los tipos de shocks financieros globales.

Algunos estudios recientes se han centrado en los flujos brutos de capital, analizando si los episodios de reversión de los flujos netos de capital fueron impul-sados por caídas de las entradas brutas (retiro de los inversores extranjeros de las EME), aumentos repentinos de las salidas brutas (acumulación de activos exter-nos por parte de inversores locales) o una combinación de ambos (Powell, Ratha y Mohapatra, 2002; Cowan et al., 2008; Rothenberg y Warnock, 2011; Forbes y Warnock, 2012; Bruno y Shin, 2012; Calderón y Kubota, 2013; y Bluedorn et al., 2013). Unos pocos trabajos (Cavallo et al., 2013) también han documentado la existencia de episodios de reversión de las entradas brutas de capital que no implicaron una reversión de las entradas netas al mismo tiempo (es decir, los residentes compensaron totalmente el comportamiento de los inversores no resi-dentes). Un nexo común entre estos estudios es la noción de que el comporta-miento de los inversores extranjeros y locales puede estar motivado por diferentes factores y quizá respondan en forma diferente a ciertos shocks. Como resultado, los inversores nacionales podrían cumplir potencialmente un papel estabilizador, por ejemplo al repatriar activos externos cuando los inversores extranjeros están liquidando posiciones en las EME (es decir, durante episodios de caída de las entradas brutas de capital). Por ejemplo, en un estudio reciente de Broner et al. (2013) los autores observan una correlación positiva entre entradas brutas y sali-das brutas, y que el comportamiento de los inversores domésticos tiende a compensar

2El 22 de mayo de 2013, el Presidente de la Reserva Federal anunció por primera vez la intención de esa entidad de iniciar un proceso de reducción gradual de la escala de compra de activos (“QE tapering”). Tras ese simple anuncio se produjo un fuerte aumento de las tasas de interés a largo plazo de Estados Unidos, con importantes repercusiones en los flujos de capital hacia las EME.

Gráfico 9.2 Flujos brutos de capital en determinados países (miles de millones de dólares de EE.UU.)

Fuentes: Haver Analytics y cálculos de los autores.Nota: Medidos como promedio móvil de dos trimestres.



el de los extranjeros durante las crisis financieras3. Ninguno de estos estudios, sin embargo, ha explorado la relación entre shocks financieros globales específicos y los flujos brutos, a pesar de que esto es crucial para evaluar la vulnerabilidad de las EME a variaciones (probables) de las condiciones financieras mundiales4.

Este capítulo contribuye a esa literatura al analizar la respuesta dinámica de los flujos netos y brutos de capital a ciertos shocks financieros mundiales clave, incluidos los relativos a las tasas de interés de corto y largo plazo de Estados Unidos. Específicamente, en este capítulo se utiliza un modelo de vectores auto-rregresivos (VAR) con datos de panel que abarca un grupo de 38 EME durante el período 1990:T1– 2012:T4 con el objetivo estudiar 1) en qué medida los inver-sores locales jugaron un papel de mitigación en respuesta a shocks externos adver-sos, y 2) si esto depende de la naturaleza específica del shock (en particular, shocks de incertidumbre o de tasas de interés de corto y largo plazo). También se exami-nan las diferencias entre distintas regiones de EME, entre países con diferentes características (por ejemplo, el grado de integración financiera y apertura de la cuenta de capital), y entre distintos tipos de flujos de capital. Por último, el modelo estimado permite también analizar el impacto de shocks a la actividad económica de Estados Unidos en los flujos de capital hacia las EME5.

El capítulo utiliza la terminología de trabajos recientes, haciendo referencia a las entradas brutas de capital como el cambio en la posición neta de pasivos exter-nos de un país, y a las salidas brutas como el cambio en la posición neta de activos externos6. Si bien la contabilidad de la balanza de pagos se basa en un sistema de doble entrada, los movimientos en el lado del activo y del pasivo de la cuenta financiera pueden diferir porque algunas operaciones implican un registro de contrapartida en la cuenta corriente o una variación de las reservas internaciona-les. Como es estándar en la literatura, el análisis de los flujos brutos se basa en la idea de que las entradas (salidas) brutas de capital reflejan principalmente el comportamiento de los inversores extranjeros (locales). Es decir, los shocks a los flujos brutos son impulsados básicamente por la oferta7.

3Las crisis financieras, sin embargo, se definen de una manera ad hoc que hace difícil asociar esos acontecimientos con shocks externos específicos.4Forbes y Warnock (2012) y Calderón y Kubota (2013) estudian el impacto de los shocks financieros mundiales, pero usando modelos que no son muy adecuados para captar el impacto en los flujos de capital y sus respuestas dinámicas fuera de los episodios de sudden stops.5El efecto neto de este tipo de shock, de particular interés en la coyuntura actual, es, a priori, ambiguo. Los shocks económicos positivos a la actividad de Estados Unidos normalmente determinarían una contracción monetaria en ese país, alejando los flujos de las EME. Al mismo tiempo, un contexto de perspectivas económicas más favorables podría atraer flujos a estas economías, especialmente a los socios comerciales de Estados Unidos.6Específicamente, una entrada bruta de capitales positiva implica una acumulación de pasivos externos netos, mientras que una salida bruta de capitales positiva representa una acumulación de activos externos netos.7Si bien esto podría ser objeto de discusión en el análisis de shocks idiosincrásicos, es menos probable que lo sea en el contexto de shocks financieros globales como los estudiados en este capítulo. Los resultados confirman que los movimientos de entradas y salidas brutas de capital no son simétricos.



Tras controlar por el efecto de las tasas de interés de Estados Unidos, el creci-miento del PIB de ese país y los precios de las materias primas, el análisis muestra que los shocks de incertidumbre global generan salidas netas de capitales desde las EME, aunque el impacto es generalmente relativamente moderado y de corta duración. La respuesta de los flujos netos, sin embargo, oculta una dinámica con-siderable de los flujos brutos. Los resultados indican que, mientras los extranjeros retiran sus fondos de las EME durante episodios de shocks adversos, los residentes repatrían activos externos, mitigando significativamente las salidas de capital de no residentes. En el caso de shocks (puros) de tasas de interés de Estados Unidos, los resultados sugieren diferencias importantes entre el impacto de shocks a las tasas de corto y de largo plazo. Los inversores domésticos no parecen intervenir como factor de mitigación en el caso de shocks de tasas de interés a corto plazo. De hecho, un shock positivo a la tasa de interés de los fondos federales se asocia con salidas de capitales estadísticamente significativas por parte de los inversores, tanto extranjeros como locales, aunque las magnitudes son relativamente moderadas. En el caso de shocks a las tasas de interés a largo plazo de Estados Unidos, en cambio, se encuentra evidencia de repatriación de activos por parte de residentes, pero esta fuerza compensatoria no alcanza a equilibrar la retracción de los no residentes (lo que implica entonces que hay salidas netas de capital no triviales)8. El cuadro 9.1 sintetiza los principales resultados.

De esos resultados se infiere que, si bien el mayor grado de integración finan-ciera ha elevado la exposición de las EME a shocks financieros globales, el aumento de las tenencias de activos externos probablemente cumpla un impor-tante —aunque no completo— papel estabilizador. Los resultados también per-miten esclarecer cómo reaccionarán probablemente las EME al retiro de la Reserva Federal de su programa de expansión cuantitativa, dado que esa medida tenderá a elevar el nivel de las tasas de interés a más largo plazo de Estados Unidos.

8Aunque no es el tema principal del análisis, también se observa que las perturbaciones positivas del crecimiento de Estados Unidos determinan entradas de capitales netas a las EME, a pesar del consi-guiente aumento de tasas de interés estadounidenses.

CUADRO 9.1

Impacto de los shocks financieros globales en los flujos de capital a economías de mercados emergentes

Incertidumbre (VIX )

Tasas de interés de Estados Unidos

Tasa a corto plazo Tasa a largo plazo

Flujos netos Impacto neto limitado Salidas netas moderadas Mayores salidas netasFlujos brutos Retracción considerable Retracción limitada Retracción considerableSalidas brutas Repatriación considerable

de activos externosAcumulación limitada

de activos externosRepatriación moderada

de activos externos

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Resultados generales de las economías de mercados emergentes. Las magnitudes varían en cierta medida según los diferentes grupos analíticos (como se explica en el texto). VIX = índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.



En este capítulo, se describe primero el enfoque empírico utilizado y luego se presentan los resultados principales y su robustez así como también algunas exten-siones, y finalmente se brinda una síntesis de las conclusiones principales.

ENFOQUE EMPÍRICOEl objetivo de este capítulo es examinar el efecto dinámico de los shocks financie-ros globales en los flujos netos y brutos de capital hacia las EME. Como a menudo los shocks financieros están acompañados de otro tipo de shocks (por ejemplo, al crecimiento del producto de Estados Unidos y al precio de las materias primas) y esos shocks pueden por sí mismos tener consecuencias importantes para los flujos de capital hacia y desde las EME, resulta fundamental utilizar un enfoque multi-variado para identificar el efecto puro de cada uno de los shocks9.

Modelo de vectores autorregresivos con datos de panel

Se emplea el modelo de vectores autorregresivos con datos de panel (PVAR) para cuantificar el impacto dinámico de shocks financieros globales en los flujos netos y brutos de capital hacia las EME. Específicamente, estimamos un modelo PVAR de primer orden que trata todas las variables del sistema como endógenas y con-templa la heterogeneidad no observada entre países. Se estiman dos versiones del modelo, que se concentran en forma separada en los flujos netos de capital y los flujos brutos de capital10. En ambos casos la especificación adopta la siguiente forma reducida:

y yi t i i t i t, , ,’ ,= + + +α γ β ε−1 (9.1)

siendo el índice de tiempo t = 1,…, T; el índice de país i = 1,…, N, donde yi es un vector de seis variables para el país i {G, VIX, INT, INT_10Y, COMMP, NKFi} en la especificación que utiliza flujos de netos capital (NFKi) o un vector de siete variables {G, VIX, INT, INT_10Y, COMMP, GKIi, GKOi} en la especificación que utiliza flujos brutos de capital (GKIi y GKOi); gi es un vector de efectos fijos específicos del país; y ei,t denota un vector de errores de forma reducida. Como se mencionó anteriormente, utilizamos la terminología convencional, denominando entradas (salidas) brutas de capitales a la variación (neta) de los pasivos (activos)

9De hecho, un análisis de eventos simple confirma que aún en el caso de shocks de considerable mag-nitud, el impacto en los flujos hacia las EME a menudo no es visible en un modelo bivariado (véase el anexo 9.1).10Al igual que en otros estudios recientes, se analizan los flujos totales, excluyendo los flujos de reservas internacionales. Una conocida desventaja de este enfoque es que, debido a limitaciones de datos, se incluyen los flujos tanto privados como públicos, a pesar de que es probable que esos flujos no se comporten de la misma manera ante shocks financieros mundiales. Bluedorn et al. (2013) muestran que los flujos oficiales pueden cumplir un importante papel compensador en algunos casos, aunque esta es una característica inherente solo a un pequeño grupo de países de nuestra muestra que experi-mentaron crisis (es decir, países que vieron cortado su acceso al financiamiento en mercados financie-ros internacionales).



externos. Tanto los flujos netos como los brutos se expresan en términos anuali-zados y como porcentaje del PIB tendencial (expresado en dólares de EE.UU.) para normalizar correctamente los flujos impidiendo al mismo tiempo que el indicador esté contaminado por movimientos contemporáneos del PIB. Nuestros indicadores de las condiciones financieras internacionales incluyen la incertidum-bre global (representada por el índice VIX), las variaciones en la tasa de interés real a corto plazo de Estados Unidos (la tasa de interés de los fondos federales, INT ) y las variaciones de la tasa de interés real a largo plazo de Estados Unidos (la tasa de bonos del Tesoro a 10 años, INT_10Y )11. Las tasas de interés reales se calculan usando expectativas inflacionarias con un horizonte de 1 y 10 años, y se utilizan las primeras diferencias para garantizar la estacionariedad de las series12. También se incluye el crecimiento del producto real de Estados Unidos (G ) y (la diferencia logarítmica de) un índice general de precios de las materias primas (COMMP), principalmente como variables de control. El cuadro A9.2.1 del anexo 9.2 presenta una descripción detallada de las variables utilizadas en el ejer-cicio empírico.

El objetivo principal es identificar la respuesta dinámica de los flujos de capital hacia las EME a shocks de incertidumbre global y de tasas de interés de Estados Unidos. Dos características de la especificación seleccionada son cruciales para estimar tales efectos. Primero, en la medida en que se controla por las fluctuacio-nes del producto real de Estados Unidos y de los precios de las materias primas (así como también se permiten efectos indirectos a través de tales variables) se garantiza que los efectos estimados reflejen el resultado de acontecimientos finan-cieros globales puros y no la respuesta de las variables financieras a shocks reales. Segundo, debido a la gran heterogeneidad entre países en términos del nivel de los flujos de capital (especialmente en relación a los flujos brutos), el modelo incluye efectos fijos por país (γi) que capturan las características idiosincrásicas no observadas de cada país invariantes en el tiempo. Sin embargo, para evitar el sesgo asociado al hecho de que los efectos fijos pueden estar correlacionados con los regresores debido a los rezagos de las variables dependientes, se utiliza el método de diferenciación de la media de las observaciones futuras, también conocido como “procedimiento de Helmert”, siguiendo a Love y Zicchino (2006) y Arellano y Bover (1995)13.

11El índice VIX se ha utilizado recientemente como un indicador de incertidumbre o tensión financiera mundial. Sin embargo, Bloom (2009) muestra que existe una alta correlación entre este índice de vola-tilidad e indicadores de incertidumbre a nivel micro y macroeconómico, incluida la generada por varia-bles financieras. Más recientemente, Carrière-Swallow y Céspedes (2011), Adler y Tovar (2013) y Adler y Sosa (2013) también utilizaron el índice VIX para medir shocks de incertidumbre global.12Si bien nos basamos en las tasas de interés reales, los shocks que las afectan son impulsados princi-palmente por innovaciones nominales, dado que las expectativas inflacionarias tienden a ser suma-mente estables durante el período de la muestra en los países analizados.13Esta transformación consiste en una desviación ortogonal, donde cada observación se expresa como una desviación de la media de todas las observaciones futuras. Se pondera cada observación de modo de normalizar la varianza. El procedimiento preserva la homocedasticidad y no induce una correlación serial (Arellano y Bover, 1995). Asimismo, al preservar la ortogonalidad entre las variables transformadas y las



Una vez estimado el modelo PVAR, se calculan las funciones de impulso-res-puesta para analizar el efecto de los shocks financieros globales en los flujos de capital. Dado que solo se estima la versión en forma reducida del modelo, es necesario imponer una estructura adicional sobre la matriz de varianza-cova-rianza de los errores para identificar los shocks estructurales. Se utiliza una descomposición de Choleski estándar para ortogonalizar los errores de la forma reducida. El ordenamiento seleccionado (donde las variables más exógenas del modelo preceden a las endógenas) es el siguiente: {G, VIX, INT, INT_10Y, COMMP, NKF} y {G, VIX, INT, INT_10Y, COMMP, GKI, GKO} para las espe-cificaciones en las que se incluyen flujos netos y flujos brutos, respectivamente. Dentro de las variables globales, este orden supone básicamente que las condi-ciones financieras y los precios de las materias primas responden contemporá-neamente a los shocks del producto de Estados Unidos, pero que este último responde solo de forma rezagada ante cambios en las condiciones financieras y los precios de las materias primas. Este supuesto es consistente con la noción de que las tasas de interés y los precios son variables prospectivas14.

Los intervalos de confianza en torno a las respuestas a impulsos son genera-dos a partir de simulaciones de Monte Carlo extrayendo una muestra aleatoria de los coeficientes del modelo y recalculando las respuestas a esos impulsos. Este procedimiento se repite 700 veces para calcular los percentiles 5 y 95 de las respuestas.

Datos

La muestra consiste en datos trimestrales correspondientes a un grupo de 38 EME durante el período 1990:T1–2012:T4. En el cuadro A9.2.2 del anexo 9.2 se pre-senta la lista de países y la cobertura temporal para cada uno de ellos. Las fuentes de datos son principalmente Estadísticas de balanza de pagos (versión BP6TS) y Perspectivas de la economía mundial del FMI, Haver Analytics, y la base de datos del Banco de la Reserva Federal de Cleveland. En el cuadro 9.2 se presentan los princi-pales estadísticos de resumen correspondientes a las variables del modelo.

RESULTADOSEspecificación base

Los gráficos 9.3 y 9.4 ilustran la respuesta dinámica de los flujos de capital hacia las EME a shocks externos en nuestro modelo de referencia, utilizándose flujos netos y brutos, respectivamente. El conjunto total de respuestas de los flujos de capital a los shocks globales, así como una caracterización de la magnitud y per-sistencia de esos shocks, se presentan en el gráfico A9.2.1 del anexo 9.2.

variables dependientes rezagadas, esta técnica permite el uso de valores rezagados de los regresores como instrumentos, y la estimación de los coeficientes según el método generalizado de momentos (MGM).14Sin embargo, los resultados principales son robustos a ordenamientos alternativos dentro del grupo de las variables internacionales, tal como se analiza más adelante.



Se observa que el aumento de la incertidumbre global (paneles izquierdos de los gráficos 9.3 y 9.4) tiene un impacto negativo muy limitado en los flujos netos de capital hacia las EME. Este resultado refleja en gran medida la marcada res-puesta de las salidas brutas de capital. De hecho, mientras que un shock del índice VIX determina una reversión sustancial y sostenida de las entradas brutas de capital, el impacto es en gran medida compensado por una reducción de las sali-das brutas (es decir, una repatriación de activos por los inversores locales). Concretamente, un shock de una desviación estándar al índice VIX (alrededor de 5 puntos) genera una disminución promedio de las entradas brutas de alrededor de 1½ % del PIB anual en seis trimestres y una reducción de las salidas brutas de similar magnitud en términos generales.

Un shock a la tasa de interés (real) a corto plazo de Estados Unidos también lleva a una reducción de los flujos netos hacia las EME (paneles medios en los gráficos 9.3 y 9.4), aunque la significación económica es relativamente pequeña. De hecho, un shock de una desviación estándar (alrededor de 0,7 puntos porcen-tuales) provoca una disminución acumulada de las entradas netas de capitales de alrededor de 0,2% del PIB anual en el curso de dos trimestres. Esta caída de las entradas netas refleja tanto una reducción de las entradas brutas de capitales como un aumento de las salidas brutas. Estos resultados indican que los inversores nacionales no cumplen un papel estabilizador significativo en el contexto de shocks a las tasas de interés estadounidenses a corto plazo.

Un shock a la tasa de bonos del Tesoro a 10 años, a su vez, tiene un impacto significativo —y distintivo— en los flujos de capital hacia las EME (paneles dere-chos en los gráficos 9.3 y 9.4). Esta observación es especialmente relevante en la coyuntura actual, dado que el efecto principal del retiro de la expansión cuantitativa por parte de la Reserva Federal será, al menos inicialmente, un movimiento ascen-dente de las tasas de interés a más largo plazo en Estados Unidos. Las entradas

CUADRO 9.2

Estadísticas descriptivas

Variables MediaDesviación estándar Mínimo Máximo Observaciones

NKF General 3,77 7,65 –62,24 62,96 N = 2,639Entre 3,60 –5,43 9,53 n = 38Dentro 6,87 –68,01 57,19 T = 69,45

GKI General 6,84 8,96 –37,89 75,25 N = 2,755Entre 3,79 1,05 15,62 n = 38Dentro 8,15 –45,59 67,91 T = 72,5

GKO General 3,02 6,65 –39,20 62,60 N = 2,663Entre 2,99 –0,36 12,02 n = 38Dentro 6,02 –42,81 58,99 T = 70,08

VIX General 20,46 7,49 11,03 58,74 T = 92INT General –0,087 0,706 –1,932 2,017 T = 91INT_10Y General –0,062 0,271 –0,860 0,775 T = 91COMMP General 0,012 0,090 –0,380 0,358 T = 91

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: NKF = flujos netos de capital; GKI = entradas brutas de capital; GKO = salidas brutas de capital; VIX = índice de volati-lidad del Mercado de Opciones de Chicago; INT = tasa de interés de los fondos federales; INT_10Y = tasa de bonos del Tesoro de EE.UU. a 10 años; COMMP = índice general de precios de materias primas.



brutas de capitales a EME caen marcadamente tras un aumento de la tasa a 10 años, siendo el impacto significativamente mayor que en respuesta a shocks de las tasas de interés a corto plazo. Además, el efecto estimado es económicamente significativo, con una caída en términos acumulados de las entradas brutas de capitales igual a 1,8% del PIB en seis trimestres como respuesta a un aumento de 100 puntos básicos de la tasa de bonos del Tesoro a 10 años. A diferencia de lo que ocurre en el caso de los shocks a las tasas a corto plazo, observamos que los inversores residentes cum-plen un papel estabilizador al repatriar activos externos. El grado de dicho papel estabilizador, sin embargo, no es completo, ya que la disminución en las salidas brutas de capital es sustancialmente menor que la caída de las entradas brutas de capital. Por lo tanto, el impacto en las entradas netas es negativo, como en el caso del shock a las tasas a corto plazo15. Estos resultados parecen coincidir en términos

15La interpretación de este resultado no es sencilla y excede el alcance de este capítulo. La caída de las entradas brutas se encuentra dentro de lo esperado, dado que los inversores extranjeros se retraen de las EME en respuesta al incremento de los diferenciales de tasa de interés. Por qué los inversores locales se comportan de manera asimétrica reduciendo sus tenencias de activos externos netos y repatriando capitales

Respuesta de NKF a shock de VIXs

(p 5) VIX VIX (p 95) VIX

0 6−0,8326

0,3753

Respuesta de NKF a shock de INTs

(p 5) INT INT (p 95) INT

0 6−0,6970

0,1771

Respuesta de NKF a shock de INT_10Ys

(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,6051

0,0481

Gráfico 9.3 Respuesta de los flujos netos de capital a shocks financieros globales

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Respuesta a un shock de una desviación estándar en el VIX (5 unidades), la tasa de interés de fondos federales (0,66 puntos porcentuales) y la tasa de interés de los bonos del Tesoro a 10 años (0,23 puntos porcentuales). Los horizontes cronológicos se expresan en trimestres. Las variables se definen y explican en el cuadro del anexo A9.2.1.

Respuesta de GKI a un shock VIXs


0 6−2,1066

0,0000

Respuesta de GKI a un shock INTs


0 6−0,4071

0,3414

Respuesta de GKI a un shock INT_10Ys

(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,7679

0,0120

Respuesta de GKO a un shock VIX s


0 6−1,8351

0,0000

Respuesta de GKO a un shock INT s


0 6−0,0342

0,5909

Respuesta de GKO a un shock INT_10Ys

(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,3462

0,1114

Gráfico 9.4 Respuesta de los flujos brutos de capital a shocks financieros globales

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Respuesta a un shock de una desviación estándar en el VIX (5 unidades), la tasa de interés de fondos federales (0,66 puntos porcentuales) y la tasa de interés de los bonos del Tesoro a 10 años (0,23 puntos porcentuales). Los horizontes cronológicos se expresan en trimestres. Las variables se definen y explican en el cuadro del anexo A9.2.1.



generales con cierta evidencia anecdótica sobre flujos de capital después del “tapering” shock provocado por el anuncio del inicio del retiro de la expansión cuantitativa en mayo de 2013. Dicha evidencia sugiere que, en muchas EME, la retracción de los inversores extranjeros fue parcialmente mitigada por una repatria-ción de activos de los inversores residentes.

Al controlar por el efecto de los cambios en el crecimiento del PIB estadouni-dense en el modelo, se garantiza que los efectos estimados mencionados reflejen shocks “puros” a las tasas de interés de Estados Unidos, y no la respuesta endógena de esas tasas a shocks del producto estadounidense. Tales efectos pueden interpretarse como la respuesta a cambios imprevistos en las expectativas de los mercados acerca de la trayectoria futura de las tasas de política monetaria, ya sea como resultado de sorpresas inflacionarias o de una modificación de las percepciones acerca de la “fun-ción de reacción” de la Reserva Federal. Este es un punto clave, sobre todo para evaluar el posible efecto de la reducción gradual del estímulo monetario sobre los flujos de capital a EME en la coyuntura actual. En efecto, el hecho de que el alza de las tasas de interés estadounidenses refleje una mejora de las perspectivas económicas en Estados Unidos o bien un shock puro de política monetaria podría tener efectos muy diferentes en los flujos de capital hacia las EME. A propósito de ello, y si bien no es el tema central de este capítulo, un resultado interesante del modelo PVAR estimado es que las entradas de capitales netas a las EME responden positivamente a una perturbación positiva del crecimiento del PIB de Estados Unidos. Esto sucede a pesar del correspondiente aumento de la tasa de interés de Estados Unidos (gráfico 9.5), lo que indicaría que los efectos transmitidos a través de vínculos reales superan al impacto transmitido a través de canales financieros. Asimismo, la respuesta posi-tiva de los flujos netos refleja una repatriación de activos externos por parte de los residentes que es mayor que la caída de la entrada de capitales de los no residentes. Este resultado sugiere que una normalización de la política monetaria estadouni-dense que tenga lugar principalmente como resultado de una mejora de las perspec-tivas de crecimiento en ese país debería tener un efecto moderado en las EME.

Por último, el análisis indica que un shock positivo a los precios internaciona-les de las materias primas tiende a tener un impacto positivo en las entradas brutas de capital (los inversores extranjeros incrementan sus compras netas de activos domésticos). Las entradas de capital netas también aumentan, aunque en menor medida que las entradas brutas, debido a la respuesta positiva de las salidas brutas (los residentes incrementan sus compras netas de activos externos).

no resulta obvio. Si bien el sesgo local (home bias) o la heterogeneidad de las percepciones que tienen los inversores acerca de la valoración de los activos pueden ser explicaciones posibles, no resulta claro por qué estos factores no cumplen un papel similar en el caso de un shock de tasas a corto plazo. La dinámica diferenciada de las respuestas de los flujos brutos puede servir para clarificar el tema. Mientras que la reducción de las salidas brutas sucede con un rezago (comenzando dos trimestres después del shock), la caída de las entradas brutas es simultánea al shock. Esto puede ser consistente con una reacción inmediata de los inversores extranjeros al incremento de los diferenciales de tasa de interés, reacción que típicamente provoca una depreciación de la moneda local y caídas del precio de los activos locales. Esto, a su vez, induce a los inversores locales —focalizados en el poder adquisitivo interno de su riqueza— a repatriar activos externos para “realizar” sus ganancias por revaluación de sus activos externos.



Los resultados analizados precedentemente son robustos a especificaciones alter-nativas del modelo (no presentadas aquí). Específicamente, examinamos la robustez de los resultados en un modelo con rezagos adicionales, así como también modifi-cando el ordenamiento de las variables en la descomposición de Choleski, tanto dentro del grupo de variables globales como de las series de flujos brutos de capitales.

ExtensionesIntegración financiera

A continuación se estudia si los resultados anteriores dependen del grado de integración financiera del país con el resto del mundo. A tal efecto, dividimos la muestra en dos grupos en función del grado promedio de integración financiera de cada país durante el período de análisis, distinguiendo entre aquellos que se ubicaban por encima o por debajo del valor de la mediana de toda la muestra. La integración financiera se mide como la suma de los activos y pasivos externos totales, como porcentaje del PIB, utili-zando una versión actualizada de la base de datos de Lane y Milesi-Ferretti (2007).

Respuesta de NKF a un shock de USGDPs

(p 5) USGDP USGDP (p 95) USGDP

0 6−0,2138

0,5584

Respuesta de NKF a un shock de COMMPs

(p 5) COMMP COMMP (p 95) COMMP

0 6−0,4788

0,5434

Respuesta de GKI a un shock de USGDPs


0 6−0,7818

0,4827

Respuesta de GKI a un shock de USGDPs


0 6−0,1213

0,9994

Respuesta de GKO a un shock de USGDPs


0 6−0,9881

0,3920

Respuesta de GKI a un shock de COMMPs


0 60,0000

0,7752

Gráfico 9.5 Respuesta de los flujos brutos de capital a otros shocks externos

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Respuesta a un shock de una desviación estándar en el crecimiento del PIB real de Estados Unidos (0,6 puntos porcentuales) y los precios de las materias primas (7,5 puntos porcentuales). Los horizontes cronológicos se expresan en trimestres. Véanse las definiciones de las variables en el cuadro del anexo A9.2.1.



Se observan interesantes diferencias entre las economías más integradas y aque-llas menos integradas financieramente (gráfico 9.6). Si bien los shocks de incerti-dumbre global no parecen tener un efecto estadísticamente significativo en las entradas de capitales netas a las EME financieramente integradas, sí tienen un impacto considerable en las economías menos integradas. Ambos grupos registran una fuerte caída de las entradas brutas de capitales, pero el grado de repatriación de activos por los inversores locales es mucho mayor en las economías más integradas a los mercados financieros (compensando íntegramente la caída de las entradas brutas). Los shocks a las tasas de interés a corto plazo, a su vez, tienen un impacto negativo en las entradas netas de capital hacia ambos grupos de países, pero el impacto es mayor en las economías integradas a los mercados financieros. Esto refleja principalmente el hecho de que el aumento de las salidas brutas de capital tiende a ser mayor en las economías con un mayor grado de integración financiera, donde los inversores locales parecen tener una alta sensibilidad a este tipo de shock. Por último, los inversores extranjeros reducen su acumulación de activos locales (es decir, disminuyen las entradas brutas de capital) mientras que los inversores locales reducen sus tenencias de activos externos (es decir, caen las salidas brutas de capital) en respuesta a un shock a la tasa del Tesoro a 10 años en ambos grupos de países. Los flujos brutos tienden a ser, al momento del impacto, más sensibles en el caso de las economías más integradas a los mercados financieros. El efecto compensador de la repatriación de activos es relativamente pequeño, de modo que las entradas de capitales netas se reducen en ambos grupos de países.

De forma alternativa, se divide la muestra utilizando un indicador de integración financiera basado en el grado de apertura de la cuenta de capital, propuesto por Quinn, Schindler y Toyoda (2011). Los resultados son más o menos similares (grá-fico 9.7). Los shocks de incertidumbre global no tienen un impacto significativo en los flujos netos de capital hacia a las EME con mayor apertura de su cuenta de capital, ya que la repatriación de activos por los residentes compensa totalmente la caída de la entrada bruta de capitales. En el caso de shocks a las tasas de interés a corto plazo, en cambio, no hay repatriación de activos por parte de los residentes, y de hecho estos incrementan sus compras de activos externos. Un shock a la tasa de los bonos del Tesoro a 10 años tiene un impacto negativo en las entradas de capita-les netas, dado que la caída de las salidas brutas no alcanza a compensar totalmente la caída de las entradas brutas de capital. En economías con mayores restricciones de la cuenta de capital, por su parte, observamos que los resultados son cualitativa-mente similares pero implican magnitudes muy inferiores en las respuestas tanto de las entradas como de las salidas brutas de capitales, como era de esperar teniendo en cuenta las restricciones parciales a la movilidad del capital.

Tipos de flujos

Se estudia a continuación la respuesta de los diferentes tipos de flujos de capital a los shocks globales. Con este objetivo, se desagregan las series de flujos netos y bru-tos en sus componentes de inversión extranjera directa (IED) y los que no constitu-yen IED. Si bien se encuentran respuestas cualitativamente similares para ambos tipos de flujos a los shocks de incertidumbre global (gráfico 9.8), como era de



Mayor integración financiera1

Respuesta de NKF a un shock de VIXs


0 6−0,6986

1,3096

Respuesta de NKF a un shock de INTs


0 6−0,9750

0,2488

Respuesta de NKF a un shock de INT_10Ys

(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,8845

0,2434

Respuesta de GKI a un shock de VIXs0 6

−2,7564

0,2247

Respuesta de GKI a un shock de INTs0 6

−0,5071

0,5192

Respuesta de GKI a un shock de INT_10Y s0 6

−1,0360

0,3452

Respuesta de GKO a un shock de VIX s0 6

−3,0137

0,0000

Respuesta de GKO a un shock de INT s0 6

−0,1841

0,9860

Respuesta de GKO a un shock de INT_10Y s0 6

−0,5044

0,3220

Menor integración financiera1

Respuesta de NKF a un shock de VIX s


0 6−1,3835

0,0048

Respuesta de NKF a un shock de INT s


0 6−0,5340

0,1640

Respuesta de NKF a un shock de INT_10Y s

(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,4819

0,0000

Respuesta de GKI a un shock de VIX s0 6

-2,1059

0,0000

Respuesta de GKI a un shock de INT s0 6

−0,4096

0,3081


−0,6106

0,0000


-1,1018

0,0000


−0,0421

0,3410


−0,2895

0,0407

Gráfico 9.6 Respuesta de los flujos de capital a shocks financieros globales: La función de la integración financiera

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Véanse las definciones de las variables en el cuadro del anexo A9.2.1.1Basada en indicadores de activos y pasivos externos, en porcentaje del PIB, del conjunto de datos actualizado de Lane y Milesi-Ferretti (2007).

esperar, la sensibilidad es mucho mayor en el caso de flujos distintos de los de IED (principalmente inversión de cartera y otros flujos de deuda)16. La respuesta de los flujos (brutos y netos) distintos de IED a un shock de la tasa de interés a corto plazo de Estados Unidos es similar a la de los flujos totales, registrándose reducciones en las entradas brutas de capitales y aumentos de las salidas brutas. Sin embargo, el

16No es posible descomponer los flujos distintos de IED en flujos de cartera y otros flujos creadores de deuda dadas las inconsistencias de los datos de algunos países en la primera parte de nuestra muestra.



Mayor apertura financiera1

Menor apertura financiera1



0 6−1,2151

0,5991



0 6−0,9885

0,2170


(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,8307

0,2419


−2,5846

0,0000


−0,6520

0,4236


−0,8952

0,3191


−2,0769

0,0000


−0,0240

0,7363


−0,3791

0,3471



0 6−0,7181

0,6700



0 6−0,4849

0,2442


(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,5361

0,0843


−2,0598

0,0000


−0,2190

0,4397


−0,7233

0,0000


−1,9897

0,0000


−0,1307

0,5947


−0,4745

0,0000

Gráfico 9.7 Respuesta de los flujos de capital a shocks financieros globales: La función del grado de apertura de la cuenta de capital

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Véanse las definiciones de las variables en el cuadro del anexo A9.2.1. 1Basada en el índice general de apertura de la cuenta de capital, medido por Quinn, Schindler y Toyoda (2011).

impacto de tales shocks en las entradas (brutas y netas) de IED no resulta significa-tivo. El impacto de un shock a la tasa de interés a 10 años de Estados Unidos en los flujos (brutos y netos) que no constituyen IED es similar al observado en los flujos totales. Tanto las entradas netas de capital como las brutas disminuyen, mientras que las salidas brutas también caen, aunque la magnitud de la repatriación de acti-vos es relativamente pequeña. La sensibilidad de los flujos brutos de IED a un shock



Respuesta de NKF_FDI a un shock de INT


−0,1323

0,1237

Respuesta de GKI_FDI a un shock de INT s0 6

−0,0400

0,1701

Respuesta de NKF_NFDI a un shock de VIX s


0 6−0,6933

0,4393

Respuesta de NKF_NFDI a un shock de INT s


0 6−0,6692

0,1565

Respuesta de NKF_NFDI a un shock de INT_10Y s

(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,6028

0,0597

Respuesta de NKF_FDI a un shock de VIX s


0 6−0,3159

0,2321

Respuesta de NKF_FDI a un shock de INT_10Y s

(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,0660

0,1278

Respuesta de GKO_NFDI a un shock de VIX s0 6

−1,3264

0,0000

Respuesta de GKO_NFDI a un shock de INT s0 6

−0,0035

0,4238

Respuesta de GKO_NFDI a un shock de INT_10Y s0 6

−0,2499

0,1678

Respuesta de GKI_NFDI a un shock de VIX s0 6

−1,5631

0,0000

Respuesta de GKI_NFDI a un shock de INT s0 6

−0,4529

0,2686

Respuesta de GKI_NFDI a un shock de INT_10Y s0 6

−0,6772

0,0000

Respuesta de GKI_FDI a un shock de VIX s0 6

−0,8145

0,0958

Respuesta de GKI_FDI a un shock de INT_10Y s0 6

−0,1370

0,1109

Respuesta de GKO_FDI a un shock de VIX s0 6

−0,6884

0,0000

Respuesta de GKO_FDI a un shock de INT_10Y s0 6

−0,1142

0,0000

s0 6

Respuesta de GKO_FDI a un shock de INT s0 6

−0,0650

0,2075

Inversión extranjera directa

Inversión distinta de inversión extranjera directa

Gráfico 9.8 Respuesta de los flujos de capital a shocks financieros globales: Tipo de flujosFuente: Cálculos de los autores.Nota: Véanse las definiciones de las variables en el cuadro del apéndice A9.2.1.

de la tasa a 10 años es mucho menor, siendo no significativo el impacto en los flujos netos. Las respuestas de ambos tipos de flujos de capital a los shocks al crecimiento de Estados Unidos también son diferentes (gráfico A9.2.2 del anexo 9.2). Mientras que una mejora de la actividad económica en Estados Unidos tiende a inducir entradas netas de flujos no asociados a IED a EME, la respuesta de las entradas netas de IED es negativa. Por último, las entradas netas y brutas tanto de IED como de flujos distintos de IED reaccionan positivamente ante un aumento de los precios de las materias primas.



Perspectiva regional

Con el objetivo de analizar las posibles diferencias a nivel regional se divide la mues-tra en cuatro regiones de EME: Asia, Europa, América Latina y otras. Cualitativamente, los principales resultados de la especificación base son en gran medida válidos para todas las regiones. Sin embargo, existen diferencias en cuanto a la magnitud del impacto de los shocks analizados (gráfico 9.9). Vale la pena des-tacar lo siguiente:

• Los shocks de incertidumbre global tienen un impacto particularmente pro-nunciado en las entradas netas de capitales a las EME latinoamericanas (y, en menor medida, asiáticas). Este resultado refleja una disminución sustancial de las entradas brutas de capitales (el doble que en la especificación base para toda la muestra), que es compensada solo de manera parcial por la repatriación de activos por parte de los inversores residentes. En las economías emergentes de Europa, en cambio, el efecto en las entradas tanto brutas como netas no es significativo.

• El impacto negativo de los shocks a la tasa de interés a corto plazo de Estados Unidos en los flujos netos parece ser (cualitativamente) más uniforme entre las distintas regiones, aunque es considerablemente mayor en las economías emergentes de Europa. En esta región, la fuerte disminución está impulsada en su mayor parte por la gran caída de las entradas brutas (el aumento de las salidas brutas por parte de los inversores locales también contribuye a ello, pero en mucho menor grado). En cambio, en Asia y América Latina la caída de las entradas netas se explica en gran medida por el aumento de la acumu-lación de activos externos por parte de los residentes.

• Un shock a la tasa de interés a 10 años de Estados Unidos tiene un impacto negativo en las entradas de capitales netas a todas las regiones de EME, excepto en Europa. La caída de los flujos netos es especialmente fuerte en América Latina, como consecuencia de una fuerte disminución de las entra-das brutas de capitales que no es compensada por la caída de las salidas brutas. Es interesante destacar que solo en esta región (y, en menor medida, en Asia) los inversores locales responden a los shocks de la tasa a 10 años de Estados Unidos repatriando activos externos.

CONCLUSIONESEn este capítulo se estudió la respuesta dinámica de los flujos brutos de capital en las EME a diferentes shocks financieros globales, centrándose el análisis en el posible papel estabilizador cumplido por los inversores locales al contrarrestar el comportamiento de los inversores extranjeros. Los resultados muestran evidencia de la existencia de dicho papel, pero tanto dicha existencia como su magnitud dependen del tipo de shock considerado.

Los inversores locales parecen contrarrestar el comportamiento de los no resi-dentes ante shocks de incertidumbre global, así como shocks a las tasas de interés a largo plazo de Estados Unidos. En el primer caso, una considerable repatriación



Respuesta de GKI a un shock de INT

−0,5153


−0,2393

1,3757

Respuesta de NKF a un shock de INT


Respuesta de GKI a un shock de INT

−0,4906

1,0014

Respuesta de GKO a un shock de INT

−0,3068

1,1229

Asia

América Latina



0 6−1,2735

1,6741


(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,6711

0,1912


−3,4965

0,2369


−0,9026

0,0490


−3,5736

0,0982


−0,6718

0,1702



0 6−1,4060

0,4755


(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,8554

0,0463


−4,4431

0,0000


−1,4274

0,0144


−3,4227

0,0000


−0,9612

0,2082



0 6−0,8269

0,2212

s0 6

0,9698

s0 6−0,5813

0,1320

s0 6

s0 6

Gráfico 9.9 Respuesta de los flujos de capital a shocks financieros globales: Perspectiva regional

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Véanse las definciones de las variables en el cuadro del anexo A9.2.1 y la lista de países en el cuadro del anexo A9.2.2.



Europa

Otros



0 6−0,9655

2,3982



0 6−1,6281

0,7587


(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−1,3113

0,9275


−1,6091

2,8957


−1,4403

1,0121


−0,8496

1,0051


−1,4782

0,5781


−0,3514

0,5777


−0,2759

0,7869



0 6−1,7281

0,3323



0 6−0,6647

0,1969


(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,6958

0,2200


−2,3594

0,0786


−0,6564

0,5146


−0,7907

0,3886


−1,3091

0,3443


−0,2572

0,5398


−0,3383

0,4973

Gráfico 9.9 (continuación )

de activos compensa en gran medida la retracción de los no residentes, excepto en América Latina. En esta región, los shocks de incertidumbre global parecen tener un impacto negativo particularmente fuerte en las entradas netas de capital, como consecuencia de una considerable disminución de las entradas brutas (el doble que la observada en las demás EME), que es compensada solo en parte por la repatriación de activos que hacen los inversores residentes. En el caso de shocks a la tasa de interés a largo plazo de Estados Unidos, el efecto compensador es mucho más limitado (causando los shocks salidas netas de capitales desde las EME). En el caso de shocks a la tasa de interés a corto plazo de Estados Unidos,



en cambio, los residentes y los no residentes parecen comportarse de manera similar (movilizando el capital hacia un entorno de tasas de interés más altas), aunque la magnitud parece ser moderada desde el punto de vista económico.

Estos resultados indican que, si bien el mayor grado de integración financiera alcanzado durante las últimas dos décadas puede haber elevado la exposición de las EME a shocks financieros globales, las mayores tenencias de activos externos probablemente cumplen un papel estabilizador importante, aunque parcial. Los resultados también plantean importantes implicaciones para la evaluación del posible impacto del retiro del estímulo monetario por parte de la Reserva Federal. En particular, en el análisis se observa que un aumento de las tasas de interés a largo plazo de Estados Unidos tendría efectos tan solo moderados en los flujos de capital hacia las EME si dicho incremento de tasas es impulsado principalmente por una evolución positiva de la actividad económica de ese país. Si, en cambio, el aumento refleja en gran medida un shock puro de tasa de interés de Estados Unidos, el impacto sería más considerable, ya que la repatriación de activos cum-pliría solamente un papel estabilizador de alcance parcial.



ANEXO 9.1. ANÁLISIS SIMPLE DE EVENTOS Como un primer intento de explorar el posible impacto de los shocks financieros globales en los flujos de capital hacia las economías de mercados emergentes (EME), se realiza un análisis sencillo de eventos. El ejercicio consiste en examinar los flujos de capital netos y brutos para una muestra de 38 EME, centrándolos en el trimestre de mayor variación del índice VIX, la tasa de interés de los fondos federales y la tasa de interés de los bonos a 10 años del Tesoro de Estados Unidos durante los episodios de shock descritos en el gráfico 9.1. (En el cuadro A9.1.1 se presentan los detalles de dichos episodios)17. El análisis se centra principalmente en los shocks adversos (es decir, fuertes aumentos de cada una de esas variables). A los flujos de capital se les sustrae la media para excluir posibles efectos de nivel específicos de cada país.

Este ejercicio simple no revela ningún patrón reconocible (gráfico A9.1.1), excepto en el caso de shocks de incertidumbre global. Los aumentos repentinos de la incertidumbre global parecen afectar significativamente los flujos de capital hacia las EME, con una marcada desaceleración de las entradas netas (panel supe-rior izquierdo). La caída de las entradas netas es impulsada en gran medida por el comportamiento de las entradas brutas, que exhiben una considerable reversión durante estos episodios. Las salidas brutas, en cambio, parecen cumplir un papel compensador significativo únicamente en algunos casos (como lo ilustra la caída de la línea correspondiente al percentil 25). Asimismo, no hay evidencia de una aceleración de las salidas brutas, lo cual marca un comportamiento asimétrico de los residentes, quienes no exacerban la reversión de las entradas brutas de capita-les, y en algunos casos contribuyen a compensarla.

Cabe señalar, como dato interesante, que en el caso de los shocks a las tasas de interés (de Estados Unidos) —tanto de corto como de largo plazo— el análisis no determina un patrón claro de respuesta de los flujos de capital. Estos resultados son válidos, en términos generales, respecto de las distintas regiones de EME (gráficos A9.1.2–A9.1.4). La falta de un patrón definido probablemente refleje el hecho de que algunos de estos shocks ocurren de forma simultánea, ya que las condiciones financieras globales tienen generalmente una alta correlación con la actividad económica y los precios de las materias primas (gráfico A9.1.5). Esta elevada correlación resalta la importancia de separar el efecto de los shocks finan-cieros de otros shocks externos (reales) en un análisis multivariado. Vale la pena señalar que tal correlación también es relevante en el caso de los shocks de incer-tidumbre (VIX). Sin embargo, si bien en estos últimos casos el efecto de shocks a la actividad económica y de shocks financieros sobre los flujos de capital hacia las EME probablemente sean de igual signo (ejerciendo la menor actividad econó-mica así como las dificultades de los mercados financieros mundiales un efecto negativo en los flujos hacia las EME), es poco probable que así suceda en el caso de shocks a las tasas de interés de Estados Unidos.

17La lista de los países figura en el cuadro A9.2.2 del anexo 9.2.


222


CUADRO A9.1.1

Episodios de shocks financieros globales

Shocks de VIX Shocks de la tasa de fondos federales de EE.UU. Shocks de la tasa de bonos del Tesoro de EE.UU. a 10 años

Epidosio Nivel de VIX EpidosioNivel de la tasa

de fondos federales Epidosio Nivel de la tasa a 10 años

Inicio Fin Inicio–1 Prom. Máx. Fin+1 Inicio Fin Inicio–1 Prom. Máx. Fin+1 Inicio Fin Inicio–1 Prom. Máx. Fin+11990:T1 1990:T4 9,6 23,0 26,0 22,3 1994:T2 1995:T2 –0,1 1,6 2,9 2,5 1994:T2 1994:T4 2,9 3,9 4,1 4,01997:T4 1997:T4 22,5 27,4 27,4 21,3 2000:T3 2001:T1 2,4 3,3 3,4 1,5 1999:T2 2000:T1 2,2 2,9 3,2 2,91998:T3 1999:T1 21,5 28,9 29,9 24,4 2004:T4 2006:T1 –1,4 0,9 2,7 2,1 2005:T4 2006:T2 1,9 2,1 2,4 2,42002:T3 2003:T1 21,8 31,9 35,1 21,52008:T4 2009:T2 25,1 45,6 58,7 25,52011:T3 2011:T4 17,4 30,1 30,3 18,3

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Basados en promedios trimestrales. En porcentaje, excepto en el caso del índice VIX. Índice VIX = Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago.



−0,08

−0,04

0

0,04

0,08

−0,08

−0,04

0

0,04

0,08

Flujos netos Entradas brutas

−0,08

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0

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0,08

Salidas brutas

Sho

cks

de in

certi

dum

bre

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0

0,04

0,08

−0,06

−0,02

0,02

0,06

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0

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0,08

Sho

cks

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tasa

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os

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Uni

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Sho

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tasa

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bono

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de

Est

ados

Uni

dos

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s

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−0,08

−0,04

0

0,04

0,08

T − 4

T − 3

T − 2

T − 1 T

T + 1

T + 2

T + 3

T + 4

T − 4

T − 3

T − 2

T − 1 T

T + 1

T + 2

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T + 4

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T − 3

T − 2

T − 1 T

T + 1

T + 2

T + 3

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T − 1 T

T + 1

T + 2

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T − 3

T − 2

T − 1 T

T + 1

T + 2

T + 3

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T − 3

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T − 1 T

T + 1

T + 2

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T − 3

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T − 1 T

T + 1

T + 2

T + 3

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T − 1 T

T + 1

T + 2

T + 3

T + 4

T − 4

T − 3

T − 2

T − 1 T

T + 1

T + 2

T + 3

T + 4

Percentil 25MedianaPercentil 75

Gráfico A9.1.1 Flujos de capital a mercados emergentes durante episodios de shocks financieros globales negativos (porcentaje del PIB)

Fuentes: FMI, Balance of Payments Statistics; y cálculos de los autores.Nota: Los episodios negativos corresponden a aumentos de la incertidumbre global o de las tasas de interés. Series sin valores medios. Las salidas (entradas) brutas se refieren a flujos del lado de los activos (pasivos), es decir, los números positivos denotan salidas (entradas).



−0,1

−0,05

0

0,05

0,1América Latina

−0,1

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0

0,05

0,1Asia

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0

0,05

0,1Europa

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0

0,05

0,1Otros

Ent

rada

s br

utas

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

0,1

−0,05

0

0,05

0,1

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

Sal

idas

bru

tas

T − 4T −

3T −

2T −

1 TT +

1T +

2T +

3T +

4

T − 4T −

3T −

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1 TT +

1T +

2T +

3T +

4

T − 4T −

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2T −

1 TT +

1T +

2T +

3T +

4

T − 4T −

3T −

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1 TT +

1T +

2T +

3T +

4

T − 4T −

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1 TT +

1T +

2T +

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4

T − 4T −

3T −

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1 TT +

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4

T − 4T −

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1 TT +

1T +

2T +

3T +

4

T − 4T −

3T −

2T −

1 TT +

1T +

2T +

3T +

4


Gráfico A9.1.2 Flujos de capital a mercados emergentes durante episodios de shocks de incertidumbre global (porcentaje del PIB)

Fuente: FMI, Balance of Payments Statistics; y cálculos de los autores.Nota: Series sin valores medios. Las salidas (entradas) brutas se refieren a flujos del lado de los activos (pasivos), es decir, los números positivos denotan salidas (entradas).

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

T − 4T −

3T −

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1 TT +

1T +

2T +

3T +

4T −

4T −

3T −

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1 TT +

1T +

2T +

3T +

4T −

4T −

3T −

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1 TT +

1T +

2T +

3T +

4T −

4T −

3T −

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1 TT +

1T +

2T +

3T +

4

América Latina

−0,1

−0,05

0

0,05

−0,1

−0,05

0

0,05

Europa

−0,1

−0,05

0

0,05

OtrosAsia

Ent

rada

s br

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T − 4T −

3T −

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1 TT +

1T +

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2T +

3T +

4T −

4T −

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1 TT +

1T +

2T +

3T +

4T −

4T −

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1 TT +

1T +

2T +

3T +

4−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

−0,1

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0

0,05

0,1

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

Sal

idas

bru

tas


Gráfico A9.1.3 Flujos de capital a mercados emergentes durante episodios de shocks de tasa de fondos federales (porcentaje del PIB)




−0,1

−0,05

0

0,05

0,1América Latina

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1Asia

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1Europa

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1Otros

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

−0,1

−0,05

0

0,05

0,1

Ent

rada

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utas

Sal

idas

bru

tas

T − 4T −

3T −

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1 TT +

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4

T − 4T −

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1 TT +

1T +

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4

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1 TT +

1T +

2T +

3T +

4

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3T −

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1 TT +

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4

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4

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4

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2T +

3T +

4

T − 4T −

3T −

2T −

1 TT +

1T +

2T +

3T +

4


Gráfico A9.1.4 Flujos de capital a mercados emergentes durante episodios de shocks de tasa de interés de bonos del Tesoro de Estados Unidos a 10 años (porcentaje del PIB)


−6

−4

−2

0

2

4

6

0

20

40

60

80

1990 1995 2000 2005 2010

VIX (esc. izq.)

−6

−4

−2

0

2

4

6

−5

0

5

10

1990 1995 2000 2005 2010

Tasa de fondos federalesde EE.UU. (esc. izq.)

Incertidumbre (VIX)1 Tasa de fondos federales de EE.UU2 Tasa de bonos del Tesoro de EE.UU.2

−6

−4

−2

0

2

4

6

0

2

4

6

8

1990 1995 2000 2005 2010

Tasa de bonos del Tesoro de EE.UU. a 10 años (esc. izq.)

−40

−20

0

20

40

60

0

20

40

60

80

1990 1995 2000 2005 2010

Aumento de precios dematerias primas (esc. der.)3

VIX (esc. izq.)

−40

−20

0

20

40

60

−5

0

5

10

1990 1995 2000 2005 2010

Tasa de fondos federalesde EE.UU. (esc. izq.)

−40

−20

0

20

40

60

0

2

4

6

8

1990 1995 2000 2005 2010

Crecimiento del PIB de EE.UU. (esc. der.)

Crecimiento del PIB de EE.UU.(esc. der.)

Crecimiento del PIB de EE.UU. (esc. der.)



Tasa de bonos del Tesoro de EE.UU. a 10 años (esc. izq.)

Gráfico A9.1.5 Condiciones financieras globales, producto de Estados Unidos y precios de las materias primas (porcentaje, salvo indicación contraria)

Fuentes: Haver Analytics y Reserva Federal de Cleveland.1Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago. 2Tasas de interés reales basadas en expectativas inflacionarias (a 1 año y a 10 años).3Índice general de precios de materias primas del FMI. Variación porcentual anual.


226


ANEX0 9.2. GRÁFICOS Y CUADROS ADICIONALES

Respuesta de NKF a shock de VIX s0 6

−0,8326

0,3753

Respuesta de NKF a shock de INT s0 6

−0,6970

0,1771

Respuesta de NKF a shock de INT_10Y s0 6

−0,6051

0,0481

Respuesta de GKI a shock de VIX s0 6

−2,1066

0,0000

Respuesta de GKI a shock de INT s0 6

−0,4071

0,3414

Respuesta de GKI a shock de INT_10Y s0 6

−0,7679

0,0120

Respuesta de GKO a shock de VIX s0 6

−1,8351

0,0000

Respuesta de GKO a shock de INT s0 6

−0,0342

0,5909

Respuesta de GKO a shock de INT_10Y s0 6

−0,3462

0,1114

Respuesta de NKF a shock de USGDP s0 6

−0,2138

0,5584

Respuesta de GKI a shock de USGDP s0 6

−0,7818

0,4827

Respuesta de GKO a shock de USGDP s0 6

−0,9881

0,3920

Respuesta de NKF a shock de COMMP s0 6

−0,4788

0,5434

Respuesta de GKI a shock de COMMP s0 6

−0,1213

0,9994

Respuesta de GKO a shock de COMMP s0 6

0,0000

0,7752

Respuesta de USGDP a shock de USGDP s


0 6−0,1325

2,5324

Respuesta de VIX a shock de VIX s


0 6−0,4167

5,1129

Respuesta de INT a shock de INT s


0 6−0,0617

0,6719

Respuesta de INT_10Y a shock de INT_10Y s

(p 5) INT_10Y INT_10Y (p 95) INT_10Y

0 6−0,0081

0,2357

Respuesta de COMMP a shock de COMMPs


0 6−0,0079

0,0768

Gráfico A9.2.1 Modelo de referencia: Respuestas a impulsos

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Véanse las definciones de las variables en el cuadro del apéndice A9.2.1.


Adler, D

jigbenou y Sosa 227

Inversión distinta de inversión extranjera directa


Respuesta de NKF_NFDI a shock de USGDP s


0 6−0,0665

0,6853

Respuesta de NKF_NFDI a shock de COMMP s


0 6−0,5068

0,3785

Respuesta de GKI_NFDI a shock de USGDP s0 6

−0,7016

0,2953

Respuesta de GKI_NFDI a shock de COMMP s0 6

0,0000

0,5169

Respuesta de GKO_NFDI a shock de USGDP s0 6

−0,3577

0,4795

Respuesta de GKO_NFDI a shock de COMMP s0 6

−0,2422

0,7379

Respuesta de NKF_FDI a shock de USGDP s


0 6−0,2794

0,0774

Respuesta de NKF_FDI a shock de COMMP s


0 6−0,0772

0,2578

Respuesta de GKI_FDI a shock de USGDP s0 6

−0,4410

0,1577

Respuesta de GKI_FDI a shock de COMMP s0 6

−0,0658

0,3426

Respuesta de GKO_FDI a shock de USGDP s0 6

−0,5826

0,1776

Respuesta de GKO_FDI a shock de COMMP s0 6

0,0000

0,3805

Gráfico A9.2.2 Respuesta de fujos brutos de capital a otros shocks externos: Tipos de flujos

Fuente: Cálculos de los autores.Nota: Respuesta a un shock de una desviación estándar del crecimiento del PIB real de Estados Unidos (0,6 puntos porcentuales) y los precios de las materias primas (7,5 puntos porcentuales). El horizonte cronológico se expresa en trimestres. Véanse las definiciones de las variables en el cuadro del apéndice A9.2.1.


228


CUADRO A9.2.1

Lista de variables

Abreviatura Definición Detalles FuentesGKI Entradas brutas de capital Pasivos totales en términos de PIB nominal tendencial en dólares de EE.UU.: (FDI_Liab + PI_Liab

+ OI_Liab)/GDP. Sin valores medios prospectivos (transformación de Helmert).FMI, Balanza de pagos BP6TS;

y cálculos de los autores.GKO Salidas brutas de capital Activos totales en términos de PIB nominal tendencial en dólares de EE.UU.: (FDI_Assets + PI_

Assets + OI_Assets)/GDP. Sin valores medios prospectivos (transformación de Helmert).FMI, Balanza de pagos BP6TS;

y cálculos de los autores.NKF Flujos netos de capital Flujos netos de pasivos en términos de PIB nominal tendencial en dólares de EE.UU.:

GKI - GKO. Sin valores medios prospectivos (transformación de Helmert).FMI, Balanza de pagos BP6TS;

y cálculos de los autores.GKO_FDI Inversión extranjera directa Adquisición neta de activos financieros: IED, en términos de PIB nominal tendencial en dólares

de EE.UU. Sin valores medios prospectivos (transformación de Helmert).FMI, Balanza de pagos BP6TS;

y cálculos de los autores.GKI_FDI Inversión directa en países decla-

rantesEmisión neta de pasivos financieros: IED, en términos de PIB nominal tendencial en dólares de

EE.UU.. Sin valores medios prospectivos (transformación de Helmert).FMI, Balanza de pagos BP6TS;

y cálculos de los autores.NKF_FDI Inversión extranjera directa neta Net FDI en términos de PIB nominal tendencial en dólares de EE.UU..

GKI_FDI - GKO_FDI. Sin valores medios prospectivos (transformación de Helmert).FMI, Balanza de pagos BP6TS;

y cálculos de los autores.GKO_FDI Activos distintos de inversión

extranjera directaAdquisición neta de inversión de cartera en activos financieros y otra inversión, en términos de PIB nomi-

nal tendencial en dólares de EE.UU. Sin valores medios prospectivos (transformación de Helmert).FMI, Balanza de pagos BP6TS;

y cálculos de los autores.GKI_FDI Pasivos distintos de inversión

extranjera directaEmisión neta de pasivos financieros: inversión de cartera y otra inversión, en términos de

PIB nominal tendencial en dólares de EE.UU. Sin valores medios prospectivos (transfor-mación de Helmert).

FMI, Balanza de pagos BP6TS; y cálculos de los autores.

NKF_FDI Inversión neta distinta de inversión extranjera directa

Inversión neta distinta de IED, en términos de PIB nominal tendencial en dólares de EE.UU..: GKI_NFDI - GKO_NFDI. Sin valores medios prospectivos (transformación de Helmert).

FMI, Balanza de pagos BP6TS; y cálculos de los autores.

GDP PIB nominal sin tendencia, en dólares de EE.UU.

Filtro Hodrick–Prescott. FMI, informe WEO.

VIX Índice de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago

Sin valores medios prospectivos (transformación de Helmert). Wall Street Journal.

INT Tasa real de los fondos federales Tasa de fondos federales deflactada por la inflación prevista. Banco de la Reserva Federal de Cleveland.

INT_10Y Bonos públicos reales de Estados Unidos a 10 años

Tasa de interés de bonos del Tesoro de EE.UU. a 10 años deflactada por las expectativas de inflación a 10 años.

Banco de la Reserva Federal de Cleveland.

COMMP Índice general de precios reales de materias primas

Eliminación de valores medios prospectivos mediante transformación de Helmert. FMI, informe WEO.

USGDP Crecimiento del PIB real de Estados Unidos

Eliminación de valores medios prospectivos mediante transformación de Helmert. FMI, informe WEO.

Dum_IIP Grado de integración financiera basa-do en la posición de inversión internacional (PII)

Valor de 1 si la PII en términos del PIB del país es mayor o igual que la mediana de la muestra. Base de datos actualizada de Lane y Milesi-Ferretti.

Dum_kapoen

Grado neto de apertura de la cuen-ta de capital neta

Valor de 1 si el grado de apertura es mayor o igual que la mediana de la muestra, si es más abierto. Índice de Chinn-Ito.

Dum_kao Grado de apertura para salidas de capital


Dum_kai Grado de apertura para entradas de capital




CUADRO A9.2.2

Muestra de países

Código IFS Nombre Código IFS Nombre456 Arabia Saudita 962 Macedonia, ERY de213 Argentina 548 Malasia911 Armenia 686 Marruecos913 Belarús 273 México223 Brasil 728 Namibia918 Bulgaria 564 Pakistán228 Chile 283 Panamá924 China 288 Paraguay233 Colombia 293 Perú238 Costa Rica 964 Polonia960 Croacia 968 Rumania566 Filipinas 922 Rusia, Federación de258 Guatemala 199 Sudáfrica944 Hungría 578 Tailandia534 India 186 Turquía536 Indonesia 926 Ucrania439 Jordania 298 Uruguay916 Kazajstán 299 Venezuela, R.B.941 Letonia 582 Vietnam946 Lituania

Nota: Incluye países considerados emergentes y en desarrollo según la clasificación de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO) del FMI.IFS = Estadísticas financieras internacionales del FMI.

REFERENCIASAdler, G., y S. Sosa, 2013, “Intraregional Spillovers in South America: Is Brazil Systemic After

All?”,The World Economy 37(3): 456–80.Adler, G., y C. E. Tovar, 2013, “Global Financial Shocks and their Economic Impact on

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231

CAPÍTULO 10

Efectos derrame en América Latina de la normalización de la política monetaria de Estados Unidos

alexanDer klemm, anDre meIer y SebaStIán SoSa

Desde comienzos de 2014, la Reserva Federal de Estados Unidos comenzó a reducir la escala de sus compras de bonos. Si bien la orientación de la política de la Reserva Federal sigue siendo sumamente expansiva, este proceso de reducción gradual del estímulo marca la primera etapa de la normalización prevista de la política monetaria estadounidense. Dado que el programa de expansión cuantita-tiva por parte de la Reserva Federal no tiene precedentes, se plantean muchas interrogantes acerca del efecto que producirá su retiro en el resto del mundo. Los sucesivos brotes de turbulencia producidos en los mercados financieros desde mayo de 2013 han generado preocupación acerca del posible impacto desestabi-lizador que podría tener el aumento sostenido de las tasas de interés estadouni-denses en las economías de mercados emergentes, las cuales se han beneficiado de costos de financiamiento externo extremadamente bajos y han recibido fuertes entradas de capitales en los últimos años. Este capítulo examina los efectos que podrían tener los futuros cambios en las condiciones monetarias en Estados Unidos sobre América Latina, enfocándose en el impacto a través de flujos comer-ciales y de los mercados de bonos y de divisas.

CANALES DE TRANSMISIÓNLa decisión de la Reserva Federal de comenzar a reducir las compras de bonos refleja un hecho a priori muy positivo para la actividad económica mundial, como es el fortalecimiento de la recuperación de la economía de Estados Unidos. El aumento de la demanda estadounidense de importaciones favorecerá a las econo-mías latinoamericanas, si bien la magnitud del impacto varía según el país. Uno de los principales beneficiarios posiblemente sea México, cuya industria manufac-turera se ha ido integrando estrechamente a la cadena de suministro de América del Norte. De hecho, las exportaciones de México a Estados Unidos superan lar-gamente, tanto en términos absolutos como en relación al PIB, a las del resto de los grandes países de América Latina (gráfico 10.1). El fortalecimiento de la recuperación en Estados Unidos ayudaría también a algunas economías de América Central y el Caribe que mantienen estrechos vínculos comerciales con


232 Efectos derrame en América Latina de la normalización de la política monetaria de Estados Unidos

Estados Unidos1. La mayor parte de América del Sur, en cambio, se beneficiaría solo marginalmente.

La contracara de la mejora de las perspectivas económicas de Estados Unidos es la eliminación paulatina del extraordinario estímulo monetario inyectado por la Reserva Federal desde 2008. A corto plazo, el efecto principal debería ser un movimiento al alza de las tasas de interés estadounidenses a más largo plazo, a medida que se acorta el período durante el cual las tasas de política monetaria se mantienen cercanas a cero. Las proyecciones del personal técnico del FMI se basan en la premisa de un ajuste suave, con un incremento de los rendimientos a 10 años de alrededor de 120 puntos básicos con respecto a los niveles corrientes para fines de 2015. Esto es consistente con la aseveración en el capítulo 3 de la edición de abril de 2014 de Perspectivas de la economía mundial de que las tasas de

1Más allá del impacto de los efectos de contagio positivos transmitidos a través del comercio de mer-cancías, muchos países de América Central y el Caribe se beneficiarán también del aumento de los flujos procedentes de Estados Unidos por las vías del turismo y las remesas de trabajadores.

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Nicaragua

México

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Gráfico 10.1 América Latina: Exportaciones de bienes a Estados Unidos (porcentaje del PIB)

Fuentes: FMI, Direction of Trade Statistics, y cálculos del personal técnico del FMI. Nota: Incluye las materias primas. Relación promedio respecto del PIB en 2010–12.


Klemm, Meier y Sosa 233

interés reales estadounidenses se mantendrán relativamente bajas durante algún tiempo (FMI, 2014a). Sin embargo, el rendimiento de los bonos estadounidenses podría variar de manera más abrupta, ya sea debido a sorpresas sobre la trayecto-ria futura probable de las tasas de política monetaria o a causa de cambios repen-tinos de la prima por plazo (la brecha entre el rendimiento de los bonos a largo plazo y el promedio de las tasas de interés esperadas a corto plazo durante el mismo período). Shocks a la prima por plazo podrían originarse, en particular, a raíz de la incertidumbre que aún persiste acerca del momento exacto y de las modalidades del fin de la expansión cuantitativa.

El aumento de las tasas de interés estadounidenses a largo plazo tiene un efec-to directo en la deuda de las economías de mercados emergentes denominada en dólares de EE.UU. Hace apenas dos décadas, esta categoría de deuda representaba el grueso de la deuda pública de América Latina. Por lo tanto, cualquier endure-cimiento de la política de la Reserva Federal implicaba inexorablemente un incre-mento de los costos marginales de financiamiento de las entidades públicas (y de otros deudores), generalmente en una proporción mayor que uno a uno, dado que el alza de las tasas de interés estadounidenses suele verse acompañada por un aumento de los diferenciales sobre la deuda en moneda extranjera de las econo-mías de mercados emergentes (cuadro 10.1). Durante la última década, sin embargo, esta vulnerabilidad ha disminuido sensiblemente en América Latina, ya que la mayor parte de los países de la región han pasado a emitir deuda mayori-tariamente en moneda local (gráfico 10.2).

Esto no implica que no puedan persistir exposiciones directas significativas en algunos casos, sobre todo en las economías con sistemas financieros comple-tamente dolarizados, como Ecuador y Panamá, o en aquellas con capacidad limitada para emitir deuda en moneda local. Además, las empresas grandes de la región han expandido sensiblemente su endeudamiento externo en los últi-mos años, especialmente mediante la emisión de bonos corporativos. Si bien esta tendencia genera nuevas vulnerabilidades, muchas de estas empresas están protegidas inicialmente por el plazo relativamente largo de los bonos emitidos. El volumen de la deuda a corto plazo es en general relativamente moderado, lo cual retrasa el efecto directo del endurecimiento de las condiciones financieras de Estados Unidos sobre los costos de refinanciamiento y el riesgo de renova-ción (gráfico 10.3). De todos modos, es imperioso vigilar de cerca los posibles descalces de monedas.

Los mercados locales de bonos

La desdolarización gradual de la deuda pública ha reducido la vulnerabilidad de las economías latinoamericanas a las fluctuaciones del tipo de cambio. En princi-pio, también ha posibilitado que los costos de financiamiento locales difieran de las tasas de interés internacionales. En la práctica, sin embargo, las decisiones de política monetaria y las condiciones financieras internas claramente no son inmu-nes a factores externos, en un mundo caracterizado por grandes flujos internacio-nales de capital y una creciente presencia de inversores extranjeros en los mercados


234

Efectos derrame en Am

érica Latinade la norm

alización de la políticamonetaria de Estados U

nidos

CUADRO 10.1

Política monetaria de Estados Unidos y diferenciales de los bonos externos de mercados emergentes: Algunos estudios publicados

Estudio Muestra MetodologíaIndicador de la orientación monetaria

de Estados Unidos Principales resultados

Arora y Cerisola (2001) 1994–2001; 11 EME Regresiones específicas de cada país

Rendimiento de bonos del Tesoro a 10 años y tasa de los fondos federales

Relación positiva con diferenciales de EME (elasticidades prome-dio de 0,78 y 0,82 para las tasas de los bonos a 10 años y de los fondos federales, respectivamente).

Uribe y Yue (2006) 1994–2001; 7 EME Modelo VAR Tasa real de las letras del Tesoro a 3 meses

Un aumento de 1 punto porcentual de las tasas de interés de Estados Unidos hace subir los rendimientos del EMBI ½ punto porcentual de inmediato y 1¾ puntos porcentuales después de un año.

Alper (2006) 1998–2006; 7 EME Panel desequilibrado Movimientos sorpresivos de la política monetaria estadounidense

Impacto positivo del componente imprevisto de la política monetaria estadounidense en los diferenciales de EME

Hartelius, Kashiwase y Kodres (2008)

1991–2007; 33 EME Panel con efectos fijos Tasa de los fondos federales prevista a 3 meses

Un aumento de 1 punto porcentual de la tasa de los fondos fede-rales prevista a 3 meses hace subir los diferenciales 5%.

Bellas, Papaopannou y Petrova (2010)

1997–2009; 14 EME Media agrupada y modelos con efectos fijos

Rendimiento del bono del Tesoro a 10 años

Efecto estadísticamente insignificante en los diferenciales de los EME

Csonto y Ivaschenko (2013)

2001–13; 18 EME Estimación con efectos fijos y media agrupada

Tasa de los fondos federales, y ren-dimiento de títulos del Tesoro a 3 meses y 10 años

Ningún efecto estadísticamente significativo en los diferencia-les de los EME a largo plazo

Nota: EME = Economías de mercados emergentes, EMBI = Índice de bonos de mercados emergentes de J. P. Morgan, VAR = Modelo de vectores autorregresivos.



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Bonos corporativosBonos soberanos

Gráfico 10.3 América Latina: Bonos en moneda extranjera en circulación por fecha de vencimiento (miles de millones de dólares de EE.UU.)

Fuentes: Bloomberg, L.P., y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Incluye todos los bonos en monedas de reserva con vencimiento original mayor a un año y en circulación a comienzos de enero de 2014. Bonos corporativos identifica-dos según la nacionalidad del emisor.

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1102003 2013 Variación acumulada hasta 2013

Gráfico 10.2 Economías seleccionadas de América Latina: Deuda pública en moneda extranjera: 2013 vs. 2003 (porcentaje del PIB)

Fuentes: Autoridades nacionales y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Incluye instrumentos de deuda indexados al tipo de cambio. La definición del sector público varía ligeramente según el país.



de bonos locales de las economías de mercados emergentes2. Así lo evidencia, por ejemplo, el aumento casi generalizado (aunque diferenciado) del rendimiento de los bonos a largo plazo de las economías de mercados emergentes observado a partir del shock producido por el anuncio, en mayo de 2013, del recorte del estí-mulo monetario en Estados Unidos (gráfico 10.4). El impacto que este aumento tendrá en la demanda interna será diferente en cada país, pero probablemente sea significativo en muchos casos, dada la profundización de los mercados locales de crédito durante la última década. Por su parte, la caída de las cotizaciones bursá-tiles en las economías de mercados emergentes después de un aumento de las tasas de interés intensifica el impacto contractivo, aunque la depreciación de la moneda en general debería estimular el crecimiento.

Dos canales, en particular, explican el aumento sincronizado de los rendimien-tos de los bonos que se observa en el gráfico 10.4. Primero, al subir los rendimien-tos de los bonos de Estados Unidos se reduce el interés por inversiones en otras monedas, lo cual ejerce presión sobre los tipos de cambio de las economías de mercados emergentes. Estas presiones pueden llevar a los bancos centrales a subir las tasas de política monetaria, para evitar un efecto de traspaso excesivo a la inflación interna (u otros efectos desestabilizadores relacionados con salidas de capitales y depreciaciones de las monedas locales). A su vez, una trayectoria ascen-dente de las tasas de política monetaria a corto plazo afecta a los rendimientos de los bonos a más largo plazo. En segundo lugar, es esperable que las primas por plazo de los distintos países exhiban una correlación positiva, reflejando tenden-cias comunes en cuanto a incertidumbre y aversión al riesgo3. Ambos efectos parecen haber estado presentes en las economías de mercados emergentes durante el último año.

Una tercera explicación posible del aumento sincronizado de las tasas de interés es que dicho aumento refleja una mejora generalizada de las perspectivas de crecimiento. Sin embargo, no existe evidencia que valide esta explicación. Por el contrario, los países que experimentaron alzas más pronunciadas de las tasas de interés fueron, en general, aquellos que sufrieron las mayores revisiones a la baja de las expectativas de crecimiento (gráfico 10.5). En otras palabras, las con-diciones financieras internas no se han endurecido más en los países con las perspectivas de crecimiento más alentadoras, sino en aquellos que enfrentan una combinación de presiones inflacionarias y cambiarias (gráfico 10.6). Un análisis más detenido muestra que la existencia de estos problemas está a su vez estrecha-mente relacionada a déficits en cuenta corriente elevados y a una fuerte aprecia-ción previa del tipo de cambio real. Por ende, el problema de fondo podría ser una historia reciente de fuertes entradas de capital que provocaron una

2El capítulo 2 de la edición de abril de 2014 del Informe sobre la estabilidad financiera mundial (informe GFSR, por sus siglas en inglés, FMI, 2014b), analiza en detalle el impacto de la presencia de inversores de cartera extranjeros en los mercados de bonos locales. Rey (2013) y Klein y Shambaugh (2013) discuten los desafíos de política relacionados a esto.3Para un análisis más profundo de las tendencias comunes de las tasas reales de interés a largo plazo, véanse el capítulo 3 de la edición de abril de 2014 del informe WEO (FMI, 2014a) y Turner (2014).



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años

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Gráfico 10.4 Economías seleccionadas: Variaciones de tasas de política monetaria y rendimiento de los bonos locales desde fines de abril de 2013 (puntos porcentuales)

Fuentes: Bloomberg, LP., y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Muestra la variación durante el período comprendido entre el 30 de abril de 2013 y el 27 de marzo de 2014. BRA = Brasil; CHL = Chile; COL = Colombia; HUN = Hungría; IDN = Indonesia; IND = India; ISR = Israel; KOR = Corea; MEX = México; MYS = Malasia; PER = Perú; PHL = Filipinas; POL = Polonia; THA = Tailandia; TUR = Turquía; USA = Estados Unidos; ZAF = Sudáfrica.1Los datos para los bonos de Brasil y Chile reflejan un vencimiento residual de 9 años hacia el final del período de la muestra.

apreciación de los tipos de cambio reales —y aumentaron, a su vez, los déficits externos— llevando a los bancos centrales a mantener una política monetaria más relajada que lo normal4.

SENSIBILIDAD DE LOS RENDIMIENTOS DE LOS BONOS A SHOCKS MONETARIOS EN ESTADOS UNIDOSPasando a una investigación más formal, en este capítulo se examina la respuesta del rendimiento de los bonos públicos a 10 años en moneda local a shocks mone-tarios estadounidenses. Estos shocks son identificados utilizando un modelo de vectores autorregresivos (VAR) con restricciones de signo, específico para Estados Unidos. Los shocks monetarios positivos se identifican como innovaciones que impulsan un aumento del rendimiento de los bonos del Tesoro a 10 años, a la vez que deprime el precio de las acciones. De esta manera, se los distingue de shocks asociados a “sorpresas” positivas, que hacen subir tanto el rendimiento de los

4Véanse también Eichengreen y Gupta (2014), Mishra et al. (2014) y Sahay et al. (2014).



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−2 −1 0 1 2 3 4 5 6Variación de la tasa de interés de política monetaria2

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2014

1 Tamaño de la burbuja: Variación del rendimiento de los bonos de deuda (puntos básicos)3

Gráfico 10.5 Economías seleccionadas: Variaciones de tasas de política monetaria, rendimiento de bonos locales y proyecciones de crecimiento desde fines de abril de 2013 (puntos porcentuales)

Fuentes: Bloomberg, L.P., y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Nota: BRA = Brasil; CHL = Chile; COL = Colombia; IDN = Indonesia; IND = India; ISR = Israel; KOR = Corea; MEX = México; MYS = Malasia; PER = Perú; PHL = Filipinas; POL = Polonia; THA = Tailandia; TUR = Turquía; ZAF = Sudáfrica.1Variación del pronóstico de crecimiento promedio de analistas encuestados por Bloomberg, L.P., entre el 30 de abril de 2013 y el 27 de marzo de 2014.²Variación entre el 30 de abril de 2013 y el 27 de marzo de 2014.3Variación del rendimiento de los bonos locales a 10 años entre el 30 de abril de 2013 y el 27 de marzo de 2014. La variación de los bonos de Chile e Israel fue negativa. Los datos sobre los rendimientos de bonos de Brasil y Chile reflejan un vencimiento residu-al de 9 años hacia el final del período de la muestra.

bonos como el precio de las acciones5. Fundamentalmente, los shocks monetarios captan variaciones imprevistas de las perspectivas de política monetaria no asocia-das con cambios de las expectativas de crecimiento o del grado de apetito por riesgo de los inversores. El análisis se centra en shocks que afectan al rendimiento de los bonos estadounidenses de largo plazo, ya que estos permiten capturar cam-bios en la orientación de la política monetaria incluso en un entorno de políticas no convencionales, como la expansión cuantitativa o la “orientación avanzada” (“forward guidance”).

Turbulencia en los mercados de bonos en 2013: ¿Quiebre estructural o anomalía?

Utilizando un análisis de regresión simple con series de tiempo diarias que comien-zan en 2004, en este capítulo encontramos que la respuesta del rendimiento de los

5Los shocks asociados a “sorpresas” positivas capturan otras fuentes de innovaciones que podrían influir en el rendimiento de los bonos, en particular cambios inesperados en las perspectivas de creci-miento o en el grado de apetito por riesgo. Para más detalles acerca del método empírico, véase el Informe sobre efectos de contagio del FMI de 2014 (de próxima publicación).



bonos estadounidenses a 10 años a estos shocks monetarios es muy estable, con aumentos de dicho rendimiento de alrededor de 3 puntos básicos en respuesta a un shock positivo estandarizado. La respuesta del rendimiento de los bonos en moneda local de las economías de mercados emergentes es más variable, pero en general oscila entre 1 y 2 puntos básicos, lo cual implica un comovimiento menor que uno a uno con el rendimiento de los bonos estadounidenses, incluso en América Latina (gráfico 10.7)6. Sin embargo, la sensibilidad estimada aumentó drásticamente en 2013, y la mayoría de los rendimientos de bonos de economías de mercados emer-gentes exhibieron betas (es decir, respuestas en relación con la variación misma del rendimiento de los títulos estadounidenses) muy superiores a la unidad7. En el

6La regresión relaciona las variaciones del rendimiento de los bonos de economías de mercados emer-gentes con el valor contemporáneo y con un día de rezago de los shocks monetario y de novedades de Estados Unidos, para tener en cuenta los efectos rezagados en los mercados de Asia y Europa debido a la diferencia horaria.7Por el contrario, la respuesta a shocks asociados a “sorpresas” positivas fluctúa en torno a cero en la economía de mercado emergente promedio a lo largo del período de la muestra, lo cual sugiere que el comovimiento positivo producido por las variaciones sorpresivas del crecimiento (un mayor crecimiento

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Inflación inicial del índice de precios al consumidor2

Tamaño de la burbuja: Variación del rendimiento de los bonos (puntos básicos)3

Gráfico 10.6 Economías seleccionadas: Variaciones del tipo de cambio y del rendimiento de bonos locales desde finales de abril de 2013 vs. inflación inicial del IPC (porcentaje)

Fuentes: Bloomberg, L.P., Haver Analytics y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: BRA = Brasil; CHL = Chile; COL = Colombia; HUN = Hungría; IDN = Indonesia; IND = India; ISR = Israel; KOR = Corea; MEX = México; MYS = Malasia; PER = Perú; PHL = Filipinas; POL = Polonia; THA = Tailandia; TUR = Turquía; ZAF = Sudáfrica; RUS = Rusia; CHN = China; SGP = Singapur.¹Variación porcentual del tipo de cambio de la moneda local frente al dólar de EE.UU. entre el 30 de abril de 2013 y el 27 de marzo de 2014.²Variación porcentual de la inflación durante el período de 12 meses finalizado en abril. de 2013.3 Variación del rendimiento de los bonos locales a 10 años entre el 30 de abril de 2013 y el 27 de marzo de 2014. La variación de los bonos de Chile e Israel fue negativa. Los datos sobre los rendimientos de bonos de Brasil y Chile reflejan un vencimiento residual de 9 años hacia el final del período de la muestra.



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Mediana de AL-5, panel más corto2

12 economíasseleccionadas1

Gráfico 10.7 Respuesta normalizada (“beta”) del rendimiento de bonos locales a un shock monetario en Estados Unidos

Fuentes: Bloomberg, L.P., y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Según regresiones móviles de 6 meses, específicas para cada economía, de las variaciones diarias del rendimiento de los bonos de deuda pública en moneda local a 10 años contra shocks monetarios y “sorpresas” en variables económicas en Estados Unidos. Las regresiones incluyen valores contemporáneos y rezagados un día. Los coeficientes “beta” se calculan sumando los coeficientes asociados al shock monetario estadouni-dense de la regresión específica para cada país y dividiéndolos por la suma de los coefi-cientes correspondientes a la regresión del rendimiento de los bonos estadounidenses.1Economías con datos disponibles entre enero de 2004 y febrero de 2014: China, Corea, Filipinas, Hungría, India, Indonesia, México, Polonia, RAE de Hong Kong, Singapur, Sudáfrica y Tailandia.2El panel varía dependiendo de la disponibilidad de datos. Sin embargo, en todos los períodos mostrados se incluyeron al menos cuatro de las siguientes economías: Brasil, Chile, Colombia, México y Perú. Los datos del rendimiento de los bonos locales de Brasil y Chile combinan bonos con vencimiento residual de 9 y 10 años.

período más intenso de turbulencia en las economías de mercados emergentes en 2013 (es decir, del 21 de mayo al 5 de septiembre), esos betas elevados explican entre un 30% y un 80% del aumento observado del rendimiento de los bonos de la mayoría de las economías de mercados emergentes (gráfico 10.8).

El notable aumento del impacto de shocks monetarios estadounidenses en el rendimiento de los bonos de las economías de mercados emergentes, ¿es indicio de un cambio estructural que coincide con un punto de inflexión de la política de la Reserva Federal? Es difícil afirmarlo con certeza, pero algunos hechos sugieren

de Estados Unidos reduce la capacidad ociosa de las economías de mercados emergentes, lo cual conduce a un endurecimiento de las condiciones monetarias en estas últimas) se ve básicamente compensado por el comovimiento negativo debido a shocks al grado de apetito por riesgo (un aumento del grado de apetito por riesgo incrementa el rendimiento de los bonos estadounidenses pero reduce los rendimientos de las economías de mercados emergentes). Tampoco observamos una respuesta significativa del rendi-miento de los bonos de mercados emergentes a shocks al crecimiento del producto de Estados Unidos en regresiones que incluyen el índice diario de innovaciones sorpresivas del crecimiento de Estados Unidos, elaborado por Goldman Sachs, como regresor adicional.



lo contrario. Primero, la sensibilidad del rendimiento de los bonos de economías de mercados emergentes comenzó a disminuir ligeramente en los últimos meses. Segundo, no encontramos evidencia de un quiebre estructural en 2008–09, cuan-do se implementó la primera ronda de expansión cuantitativa, lo cual genera dudas acerca de que el impacto de la política monetaria estadounidense haya cambiado fundamentalmente debido a la adopción de políticas no convenciona-les. Tercero, no hay en nuestra muestra evidencia de que un aumento del rendi-miento de los bonos estadounidenses tenga efectos sistemáticamente más grandes en el rendimiento de los bonos de economías de mercados emergentes que una disminución de igual magnitud. A pesar de todo esto, no parecería prudente descartar el shock producido por el retiro del estímulo monetario estadounidense y considerarlo como una anomalía.

Un factor que puede explicar las variaciones inusitadamente fuertes del rendi-miento de los bonos de economías de mercados emergentes registradas a mediados de 2013 es la situación extrema de los mercados previo al shock producido por el anuncio del retiro del estímulo monetario en Estados Unidos. Las tasas de interés vigentes en la mayoría de las economías de mercados emergentes se ubicaban en mínimos históricos, tanto en términos nominales como reales, en la medida en que muchos inversores mantenían posiciones consistentes con condiciones monetarias persistentemente relajadas y una reducida volatilidad. Esta situación aumentó

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Explicado por shocks monetarios en EE.UU.Explicado por sorpresas económicas de EE.UU.Otros factores1

Variación total en el rendimiento

Gráfico 10.8 Economías seleccionadas: Factores que explican las variaciones del rendimiento de los bonos a partir del anuncio de “normalización monetaria” en Estados Unidos (puntos básicos)

Fuentes: Bloomberg, L.P., y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: La “normalización monetaria” comprende el período entre el 21 de mayo de 2013 y el 5 de septiembre de 2013. La descomposición se basa en una regresión de las varia-ciones diarias del rendimiento de los bonos de deuda pública a 10 años contra shocks en Estados Unidos. Los datos de rendimiento de los bonos de Brasil y Chile combinan bonos con un vencimiento residual de 9 y 10 años.1Incluye el impacto de otros factores externos e internos captados por la constante y los residuos de la regresión.



particularmente la vulnerabilidad de los mercados a cambios inesperados en la orientación de la política monetaria o a un incremento de la incertidumbre, como fue el shock generado a partir del anuncio del 22 de mayo del entonces Presidente de la Reserva Federal Ben Bernanke, que desencadenó una venta masiva en los mercados de bonos internacionales. Desde entonces, las tasas de interés a largo plazo —tanto nominales como reales— de las economías de mercados emergentes se han normalizado en cierta medida, aunque permanecen por debajo de los promedios históricos de más largo plazo en la mayoría de los países (gráfico 10.9).

Resultados a partir de regresiones de panel

Los resultados de nuestras regresiones utilizando series diarias del rendimiento de bonos son en general confirmados por los obtenidos a través de regresiones de panel que incluyen una serie de variables de control para explicar cambios en el rendimiento de los bonos de economías de mercados emergentes utilizando datos con frecuencia mensual. En efecto, al igual que en el ejercicio anterior, se encuen-tra evidencia robusta de una respuesta positiva a shocks monetarios estadouniden-ses así como también de un fuerte aumento de dicha respuesta en 2013. Por su parte, y también como en el ejercicio anterior, los resultados no evidencian una diferencia sistemática entre la respuesta a shocks monetarios estadounidenses

−4 −2 0 2 4 6 8 10 12 14

Brasil

Rango histórico

Chile

Hungría

India

Indonesia

Corea

Malasia

México

Filipinas

Polonia

Rumania

Rusia

Sudáfrica

Tailandia

Turquía

Estados Unidos

Prom. histórico 27 de marzo de 2014

Gráfico 10.9 Economías seleccionadas: Tasas de inte- rés reales, enero de 2006–marzo de 2014 (porcentaje)

Fuentes: Bloomberg, L.P.; Consensus Forecasts, y cálculos del per-sonal técnico del FMI.Nota: Calculadas como la diferencia entre las tasas de los swaps de tasas de interés a 5 años y las proyecciones de Consensus Forecasts de inflación a un año del IPC. Los datos de Malasia comienzan en noviembre de 2006, y los de Rumania y Rusia en agosto de 2006.



positivos y la correspondiente a shocks negativos. Quizá más sorprendente es el hecho de que no se encuentre evidencia de que la sensibilidad del rendimiento de los bonos de economías de mercados emergentes esté sistemáticamente relacio-nada con variables que normalmente reflejan la fortaleza de los fundamentos económicos durante todo el período de la muestra, aunque algunas de esas varia-bles ejercen una influencia directa sobre el rendimiento de los bonos de econo-mías de mercados emergentes (cuadro 10.2)8.

8Véanse también Jaramillo y Weber (2013), Kamil et al. (de próxima publicación) y Perrelli y Goes (de próxima publicación). Nuestras regresiones utilizan datos mensuales en primeras diferencias. En comparación

CUADRO 10.2

Variable dependiente: Variación mensual del rendimiento de los bonos públicos locales

(Puntos porcentuales)

(1) (2) (3) (4) (5)

Variables de Estados Unidos Sorpresas en variables

económicas0.008 0.007 0.007 0.007

(0.006) (0.006) (0.006) (0.006) Shock monetario 0.019*** 0.017*** 0.017*** 0.015**

(0.005) (0.006) (0.005) (0.007) Shock monetario interactuado con:"Dummy" ALC

0.011(0.011)

“Dummy” shocks post-abril 2013

0.021*(0.013)

“Dummy” shocks positivos

0.009(0.010)

Δ Tasa bonos del Tesoro a 10 años

0.491***(0.076)

Δ Índice VIX

0.007(0.005)

0.007(0.005)

0.007(0.005)

0.006(0.005)

0.012***(0.003)

Variables individuales de economías emergentesΔ Pronóstico de inflación 0.150* 0.153* 0.150* 0.154* 0.130

(0.089) (0.088) (0.089) (0.090) (0.090)Δ Pronóstico de crecimiento 0.017 0.019 0.022 0.019 –0.000

(0.059) (0.060) (0.059) (0.060) (0.056)Δ Reservas oficiales de divisas –0.068 –0.066 –0.062 –0.062 –0.106

(0.074) (0.073) (0.073) (0.075) (0.072)Δ Balance fiscal 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001

(0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001)Δ Deuda externa 0.077*** 0.077*** 0.077*** 0.075*** 0.085***

(0.020) (0.020) (0.020) (0.020) (0.019)Observaciones 1,221 1,221 1,221 1,221 1,221R2 0.086 0.088 0.089 0.087 0.112

Fuentes: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Pronósticos de inflación y crecimiento obtenidos de Consensus Economics. Las regresiones se estiman con datos men-

suales para una muestra de 18 mercados emergentes, incluidos Brasil, Chile, Colombia, México y Perú, entre enero de 2006 y diciembre de 2013. Se indican entre paréntesis los errores estándar robustos. Todas las variables están expresadas como porcentajes o porcentajes del PIB y están diferenciadas, excepto en el caso de los shocks monetarios y de “sorpresas” eco-nómicas de Estados Unidos. Las verificaciones de robustez no presentadas incluyeron también otras variables de control, como los saldos en cuenta corriente y un indicador de la apertura de la cuenta de capital como variables de control, pero en general no arrojaron estimaciones significativas. VIX = Índice de volatilidad elaborado por el Mercado de Opciones de Chicago. *** p < 0,01, ** p < 0,05, * p < 0,1.



Impacto moderado de una normalización gradual, pero persisten riesgos de volatilidad

En términos generales, estos resultados sugieren que una normalización gradual y ordenada de las condiciones monetarias en Estados Unidos debería afectar de manera relativamente moderada a los mercados de bonos en moneda local de las economías de mercados emergentes. Históricamente, los rendimientos locales han reaccionado ante shocks monetarios estadounidenses, pero en una relación menor que uno a uno. Otros shocks que implican “sorpresas” económicas positivas, incluyendo cambios inesperados en las perspectivas de crecimiento estadouni-dense, parecen tener un impacto aún más limitado (y posiblemente benigno) sobre el rendimiento de los bonos de economías de mercados emergentes9.

Sin embargo, persisten riesgos importantes. Nuevos incrementos de la volati-lidad del rendimiento de los bonos estadounidenses podrían ocasionar fuertes movimientos repentinos en los mercados de bonos de las economías de mercados emergentes, especialmente si coincidieran con otros shocks negativos al ánimo de los inversores, como por ejemplo acontecimientos políticos o económicos adver-sos en dichas economías. A la luz de lo ocurrido durante el episodio de turbulen-cia en los mercados a mediados de 2013, el impacto sería más pronunciado en las economías con posiciones externas débiles y capacidad limitada para mantener políticas internas relajadas. Las fluctuaciones del mercado podrían verse agudiza-das por la aparente disminución de la liquidez en la compraventa de activos en los últimos años, en un contexto en que algunos bancos han reducido sus actividades de formación de mercados.

PERSPECTIVA DE LOS FLUJOS DE CAPITALESUna perspectiva adicional sobre el posible impacto de la normalización de la política monetaria estadounidense surge al concentrarse en los flujos de capitales, en lugar del rendimiento de los bonos. Como ha sido ampliamente documentado, el mínimo histórico que tocaron las tasas de interés reales de las economías de mercados emer-gentes a principios de 2013 fue, en parte, consecuencia de la fuerte entrada de inver-siones de cartera observada hasta ese momento (gráfico 10.10). Esto agudiza la preocupación de que las tasas de interés estadounidenses puedan desacelerar o revertir los flujos de capitales hacia las economías de mercados emergentes.

Para analizar la respuesta de los flujos de capitales a shocks que afecten a las tasas de interés reales estadounidenses de largo plazo, utilizamos el enfoque de vectores autorregresivos con datos de panel (PVAR) desarrollado en el capítulo 9. Además de las variables de flujos de capitales, el modelo incluye efectos fijos

con otros estudios, esto puede dificultar el hallazgo de un fuerte impacto de los fundamentos económicos, que tienden a exhibir baja variabilidad de corto plazo en un mismo país.9Esto es consistente con evidencia prima facie del anterior ciclo de endurecimiento de la política monetaria en Estados Unidos en 2004–06, cuando las tasas de corto y largo plazo en Brasil, Chile, Colombia, México y Perú subieron en menor medida que las de Estados Unidos, o incluso cayeron.



específicos para cada país y un conjunto de variables mundiales, es decir, creci-miento del producto real estadounidense, incertidumbre mundial (representada por el índice VIX de volatilidad del Mercado de Opciones de Chicago), variaciones de la tasa de interés real de los fondos federales estadounidenses, variaciones de la tasa de interés real a 10 años de Estados Unidos y la diferencia logarítmica de un índice de precios de las materias primas. Véanse detalles sobre la metodología y los datos en el capítulo 910.

Reacciones de los inversores a cambios en las tasas de interés estadounidenses de largo plazo

Los resultados sugieren que los shocks a la tasa de interés real de los bonos del Tesoro estadounidense tienen un impacto significativo en los flujos de capitales hacia las economías de mercados emergentes (gráfico 10.11) Las entradas brutas sufren una disminución pronunciada, de casi 2% del PIB a lo largo de seis trimes-tres, en respuesta a un aumento de 100 puntos básicos de la tasa real de los bonos del Tesoro. El impacto en la entrada neta de capitales también es negativo pero más moderado, gracias al papel estabilizador que desempeñan los inversores loca-les. De hecho, estos tienden a reaccionar repatriando activos externos, compen-sando parcialmente la retirada de los inversores extranjeros.

Los resultados presentados en el gráfico 10.11 son en general consistentes con lo ocurrido en 2013 luego del shock producido por el anuncio del retiro del estí-mulo monetario estadounidense. En la mayoría de los países latinoamericanos, la retirada de los inversores extranjeros fue parcialmente compensada por la

10Véase también Adler, Djigbenou y Sosa (2014).

1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012−1

0

1

2

3

4

5

Ingreso bruto de capital de carteraIngreso neto de capital de cartera

Gráfico 10.10 AL-5: Ingreso de capital de cartera (porcentaje del PIB agregado)

Fuentes: Autoridades nacionales y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: AL-5 incluye Brasil, Chile, Colombia, México y Perú. El ingreso bruto de capital de cartera se refiere a la variación de los pasivos de cartera, y el ingreso neto, a la variación de los pasivos de cartera menos la variación de los activos de cartera. Los datos de 2013 están anualizados a partir de los datos trimestrales hasta el tercer trimestre (segundo trimestre en el caso de Perú).



repatriación de activos por parte de residentes, lo cual mitigó el impacto negativo en los flujos netos de capitales.

Como se analiza en el capítulo 9, al controlar por el crecimiento del producto estadounidense en el modelo PVAR, nos aseguramos que los efectos estimados reflejen shocks “puros” a las tasas de interés estadounidenses, y no la respuesta endógena de dichas tasas a shocks del producto estadounidense. En el actual contexto de retiro del programa de expansión cuantitativa por parte de la Reserva Federal, sin embargo, el aumento de las tasas de interés podría reflejar principal-mente el afianzamiento de las perspectivas económicas. Para este escenario, encontramos que los flujos netos de capitales hacia las economías de mercados emergentes reaccionan de manera positiva ante un aumento del crecimiento del PIB estadounidense (gráfico 10.12), a pesar del aumento asociado de las tasas de interés. Si bien no se puede establecer una equivalencia clara entre flujos de capi-tal y precios de los activos, estos resultados son consistentes con los que surgen de las regresiones del rendimiento de bonos presentados anteriormente: las econo-mías de mercados emergentes no deberían preocuparse excesivamente por una normalización ordenada de la política monetaria estadounidense que fuera reflejo de una mejora de las perspectivas de crecimiento de Estados Unidos.

En cambio, no pueden descartarse nuevos estallidos de volatilidad financiera en caso de shocks al apetito por riesgo de los mercados mundiales. De hecho, este tipo

−0,8

−0,6

−0,4

−0,2

0

0,2

0 1 2 3 4 5 6Trimestres

Respuesta del ingreso neto de capitales

−0,8

−0,6

−0,4

−0,2

0

0,2


Respuesta del ingreso bruto de capitales

−0,8

−0,6

−0,4

−0,2

0

0,2


Respuesta de las salidas brutas de capitales

Gráfico 10.11 Respuesta de los flujos de capital hacia mercados emergentes a un shock en las tasas de interés de largo plazo de Estados Unidos (puntos porcentuales del PIB nacional)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Respuesta a un shock equivalente a una desviación estándar (es decir, 23 puntos básicos) del rendimiento de los bonos del Tesoro a 10 años. Los intervalos de confianza (percentil 5 y 95) se calculan con simulaciones de Monte Carlo (zonas sombreadas). El ingreso bruto denota la variación de pasivos internacionales, y la salida bruta, de activos internacionales.



de shock (representado por el índice VIX) parece tener un impacto particularmente fuerte en las entradas netas de capitales a América Latina. Específicamente, este resultado refleja una disminución sustancial del ingreso bruto de capitales (el doble que para la economía de mercado emergente promedio), que es compensada solo de manera parcial por la repatriación de activos por parte de los residentes.

RESULTADOS ILUSTRATIVOS A PARTIR DE UN MODELO MACROECONÓMICOEn resumen, el escenario de fortalecimiento de la recuperación económica estadou-nidense genera impulsos positivos en el sector real de México y varias economías centroamericanas y caribeñas, pero el efecto es menor para América del Sur. El aumento del rendimiento de los bonos estadounidenses, por su parte, deteriora las condiciones financieras de forma más generalizada, pero los efectos deberían ser más bien moderados si la normalización de la política monetaria estadounidense es gra-dual y si está determinada por una evolución positiva de la economía de Estados Unidos. Un factor más preocupante sería un shock “puro” a la tasa de interés esta-dounidense, cuyo impacto se haría sentir con especial intensidad en las economías más vulnerables de la región. La flexibilidad cambiaria, a su vez, debería contribuir a amortiguar los efectos de shocks negativos en la medida en que facilite una reo-rientación ordenada hacia el fortalecimiento de las exportaciones netas.

Para ilustrar la interacción de estos diferentes canales, realizamos simulaciones de la Suite Flexible de Modelos Mundiales (FSGM, por sus siglas en inglés) del FMI, que permite realizar un análisis de equilibrio general de la economía mundial con

−0,4

−0,2

0

0,2

0,4

0,6


Gráfico 10.12 Respuesta del ingreso neto de capitales a merca-dos emergentes a un shock del producto real de Estados Unidos (puntos porcentuales del PIB nacional)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Respuesta a un shock equivalente a una desviación estándar (es decir, 0,6 puntos porcentuales) del crecimiento del PIB real de Estados Unidos. Los intervalos de confianza (percentil 5 y 95) se calculan con simulaciones de Monte Carlo (zonas sombreadas).



un grado de especificidad regional importante. El shock estudiado en primer lugar es una recuperación de la economía de Estados Unidos más fuerte de lo previsto, acompañada de una normalización más rápida de la política monetaria en ese país. A esto se añade, como segundo shock, un aumento simultáneo de las primas de riesgo de las economías de mercados emergentes, tal como podría suceder en caso de una nueva escalada de las primas por plazo estadounidenses.

Los resultados confirman que, entre los países más grandes de América Latina, México mantiene un desempeño razonablemente bueno aún en el caso de un doble shock, gracias a los efectos positivos a través del canal comercial con Estados Unidos (gráfico 10.13). En Brasil y algunos de los otros países sudamericanos, por el contrario, el crecimiento del producto se vería negativamente afectado, en la medida en que el impacto del incremento de las primas de riesgo domina cual-quier posible efecto positivo asociado al aumento del producto estadounidense.

IMPLICACIONES DE POLÍTICA ECONÓMICAEstas simulaciones de carácter ilustrativo confirman los resultados generales de este capítulo y resaltan la importancia para los países de América Latina de reducir aún más su vulnerabilidad a fuertes aumentos de las tasas de interés internacionales. La

−0,6 −0,4 −0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Brasil

Chile

Colombia

Costa Rica


Guatemala

México

Panamá

Uruguay

Sorpresa positiva en el crecimiento de Estados Unidos Sorpresa positiva en el crecimiento de Estados Unidos e incremento

en el riesgo de los mercados emergentes

Gráfico 10.13 Economías seleccionadas de América Latina: Efecto acumulado de shocks al producto y a las primas por riesgo de Estados Unidos en el PIB real; 2014–15 (porcentaje, con respecto al escenario base)

Fuentes: Autoridades nacionales y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Un crecimiento sorpresivo en Estados Unidos implica un aumento de 1,1% del PIB real estadounidense con respecto al escenario base hasta 2015, y desen-cadenaría un endurecimiento de la política monetaria antes de lo esperado. En el shock de las primas por riesgo de mercados emergentes, las tasas de interés aumentan una desviación estándar en cada país (calculada a partir de la distri-bución específica de cada país de las variaciones anualizadas de los diferenciales de los bonos del índice EMBIG registradas desde fines de 2011). En promedio, este shock es de 100 puntos básicos en toda la muestra. Se asume que el shock persiste durante 2014–15.



clave para lograr mayores defensas consiste en continuar fortaleciendo los marcos de política y asegurar balances sólidos que permitan a los países implementar políticas contracíclicas en caso de shocks externos adversos11. De hecho, en caso de un fuerte deterioro de las condiciones financieras externas, podría ser necesario que algunos países tuvieran que utilizar parte de las defensas acumuladas en los últimos años, en particular el elevado nivel de reservas internacionales. Varios países también han aprovechado el gran apetito reciente de los inversores por activos con vencimientos a largo plazo, para alargar la madurez promedio de sus deudas. En caso de que las curvas de rendimiento se empinaran significativamente, estos países podrían gozar de cierto margen para acortar la madurez y absorber este shock, sin sacrificar la prudencia de la estrategia global de gestión de deuda.

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———, de próxima publicación, 2014 Spillover Report, Washington, DC.Jaramillo, L., y A. Weber, 2013, “Bond Yields in Emerging Economies: It Matters What State

You Are in”, Emerging Markets Review 17(C): 169–85.

11Véanse también las recomendaciones de política en Sahay et al. (2014). Asimismo, el capítulo 2 de la edición de abril de 2014 del Informe sobre la estabilidad financiera mundial del FMI (informe GFSR) propone los pasos a seguir hacia una mayor profundización financiera, incluyendo la promo-ción de una amplia base de inversores locales, para reducir las vulnerabilidades a shocks externos (FMI, 2014b).


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251

CAPÍTULO 11

Mercados de la vivienda en América Latina: ¿Deberíamos estar preocupados por posibles burbujas?

luIS cubeDDu, camIlo e. tovar y evrIDIkI tSounta

Desde hace más de una década, las condiciones de financiamiento y unos térmi-nos de intercambio muy favorables han alimentado el crédito y la demanda interna en gran parte de América Latina. Este proceso solo se interrumpió durante la crisis mundial de 2008–09 (gráfico 11.1). La expansión del crédito ha sido particularmente notoria en el sector hipotecario, ámbito al que contribuyeron también las reformas jurídicas y los subsidios públicos. Este crecimiento vigoroso —desde niveles de partida del crédito hipotecario generalmente bajos— refleja en gran medida un proceso de profundización financiera necesario para abordar los notorios déficits de vivienda en la región (gráfico 11.2)1.

A pesar de ello, la larga historia que hay en la región de auges crediticios que han terminado en colapso y aun cuando los indicadores crediticios actuales pare-cen ser manejables, existen inquietudes más que válidas sobre una posible acumu-lación de excesos en el sector financiero. La experiencia revela que las burbujas impulsadas por el crédito se forman lentamente, pero pueden llevar a una situa-ción de deterioro con gran rapidez. De hecho, aunque los casos de colapso del mercado de la vivienda no han sido muy comunes en la región, la experiencia de Colombia a fines de la década de 1990 sirve como ejemplo claro de los efectos sistémicos que estos episodios pueden tener sobre la economía, aun cuando el sector hipotecario es pequeño. Es más, tal y como ocurrió en la reciente crisis del mercado de la vivienda en Estados Unidos, es evidente que los problemas en un mercado pequeño (por ejemplo, las hipotecas de poca calidad o ¨subprime¨) pue-den adquirir dimensiones sistémicas con rapidez, y en particular si son mercados nuevos con carencias de datos significativas.

La expansión del crédito hipotecario en muchos países de la región ha estado acompañada por un aumento de los precios de la vivienda. De hecho, el precio

Este capítulo actualiza una versión anterior del estudio publicado por Cubeddu, Tovar y Tsounta (2012).1La Comisión Económica para América Latina y el Caribe estima el déficit de vivienda entre 42 y 51 millones de unidades. Por otra parte, según la Comisión Ministerial de Vivienda y Urbanización para América Latina y el Caribe, solo 60% de las familias de la región tenía una vivienda adecuada en 2007. Véanse datos específicos de países sobre el déficit de vivienda en ONU-Habitat (2011, capítulo 3).


252 Mercados de la vivienda en América Latina: ¿Deberíamos estar preocupados por posibles burbujas?

promedio real de la vivienda en las economías más integradas a los mercados financieros de la región (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay) aumentó a una tasa anual de más de 7½% entre 2009 y 2013. Si bien el aumento del precio promedio es muy inferior al observado en las economías emergentes de Europa en el período que antecedió a la crisis financiera mundial, es algo superior al de las economías emergentes de Asia durante el mismo período.

50

100

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200

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350

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Hipotecario A empresas A consumidores

Gráfico 11.1 América Latina: Crédito al sector privado por segmento de mercado (índice, 2007 = 100)

Fuentes: Autoridades nacionales y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: El gráfico muestra el crédito al sector privado en términos reales. Promedio simple de Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay. Datos hasta abril de 2014 inclusive.

05

101520253035404550

Arg

entin

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ong

Kon

g

Promedio

Gráfico 11.2 Economías de mercados emergentes: Crédito hipotecario, 2013 (porcentaje del PIB)

Fuentes: Autoridades nacionales y cálculos del personal técnico del FMI.


Cubeddu, Tovar y Tsounta 253

Este capítulo documenta la evolución de los mercados hipotecarios y de la vivienda en América Latina durante la última década, y la compara con la de otras economías de mercados emergentes. Además, y pese a las graves limitaciones de datos, en este capítulo se evalúa si: 1) el crecimiento del crédito hipotecario es excesivo en compara-ción con su tendencia a largo plazo; 2) las tendencias de los precios de la vivienda reflejan variaciones de los fundamentos económicos, y 3) el grado en que las vulnera-bilidades pueden estar acumulándose en los sectores bancario y de la vivienda.

Haciendo uso de técnicas estadísticas y econométricas estándar, el análisis encuentra poca evidencia que sugiera un crecimiento excesivo del crédito hipoteca-rio en la mayor parte de la región. En Brasil, si bien el crédito hipotecario ha crecido muy rápidamente en los últimos años (respaldado por la expansión de los progra-mas de crédito para la vivienda patrocinados por el gobierno), la relación crédito hipotecario/PIB sigue siendo baja en relación con la de otras economías de merca-dos emergentes. De igual manera, si bien hay indicios que sugieren pequeños desa-lineamientos de los precios de la vivienda en algunos países de la región (Perú y, en menor medida, Brasil), no es posible concluir que exista una burbuja en el mercado inmobiliario. Sin embargo, los indicadores contemporáneos no siempre captan los excesos y vulnerabilidades, ya que estos solo empiezan a ser visibles si el ritmo actual de crecimiento del crédito hipotecario y de los precios de la vivienda se mantiene durante un período prolongado de tiempo.

Para ampliar la evaluación de las vulnerabilidades, en este capítulo también se examina la exposición de los balances de los hogares y los bancos al sector inmo-biliario. El análisis muestra que el número de préstamos hipotecarios en mora sigue siendo relativamente bajo, y las hipotecas continúan representando una pequeña proporción de los activos de los bancos. Análogamente, los indicadores sobre el endeudamiento de los hogares (cuando se encuentran disponibles) sugie-ren que la carga financiera se mantiene en niveles manejables, aunque va en aumento, sobre todo en el caso de los hogares de bajo ingreso.

Los resultados de este estudio deben interpretarse con cautela, dado que es difícil evaluar debidamente la situación del crédito hipotecario y de la vivienda, porque la información sobre el sector inmobiliario es bastante limitada y deficiente2. Los datos sobre los precios de la vivienda solo están disponibles en algunos países —en espe-cial las economías más grandes de América Latina— y aun cuando están disponi-bles, las series cronológicas suelen ser cortas y su cobertura suele estar limitada a grandes zonas metropolitanas. Igualmente, existen pocos datos sobre saldos y flujos relativos al sector de la vivienda y la actividad en el sector de la construcción, así como sobre indicadores de solidez financiera relacionados específicamente con la vivienda y los balances de los hogares. No queda la menor duda de que subsanar estas deficiencias de datos sigue siendo una prioridad urgente en la región.

En este capítulo se describe en primer lugar la evolución reciente del crédito hipotecario y del sector inmobiliario en América Latina, y luego se destacan las

2Aunque debido a las limitaciones de datos es difícil efectuar un análisis más riguroso de las tendencias y riesgos, los resultados permiten detectar el grado de crecimiento excesivo y los posibles efectos de contagio de estos mercados (Agnello y Schuknecht, 2009; Detken y Alessi, 2009).



deficiencias de los datos que dificultan una evaluación global de los riesgos y vulnerabilidades del sector inmobiliario. A pesar de estas limitaciones, en las sec-ciones siguientes de este capítulo se presenta una evaluación de los desalineamien-tos en los niveles del crédito hipotecario y los precios de la vivienda, seguida de un análisis sobre el estado de los balances de los hogares y del sector financiero en la región, recomendaciones de política económica y conclusiones.

LA EVOLUCIÓN DEL CRÉDITO HIPOTECARIO Y DEL SECTOR INMOBILIARIOCrédito hipotecario

A lo largo de la última década, ha habido en gran parte de América Latina una expansión sin precedentes del crédito en general, y del crédito hipotecario en parti-cular. Esto ha sido posible gracias a unas condiciones externas favorables, al creci-miento económico sostenido, al afianzamiento de los fundamentos económicos y a las reformas jurídicas, las cuales han elevado los niveles de vida, mejorado las con-diciones de financiamiento, y de paso han contribuido a impulsar el financiamiento para la vivienda. En las economías de la región más integradas a los mercados financieros internacionales (Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay), el crédito hipotecario experimentó un crecimiento real anual promedio del 12% entre 2003 y los primeros meses de 2014, y se vio menos afectado que otros sectores (como el consumo y el crédito empresarial) por la crisis financiera mundial. La expansión del crédito hipotecario ha sido particularmente pronunciada en Brasil, donde el volumen de préstamos hipotecarios ajustado por inflación se ha multipli-cado por nueve desde 2003, aunque partiendo de niveles bajos (gráfico 11.3).

Las reformas estructurales de los mercados inmobiliarios y crediticios, así como los esfuerzos de los gobiernos por ampliar el acceso al crédito, han sido factores determinantes. Por ejemplo, tanto Brasil (2005) como México (2007) han refor-mado el régimen de quiebras para afianzar los derechos de los acreedores, y han reorganizado los registros de deudores para que los bancos puedan evaluar mejor la solvencia de los deudores3, 4. Además, en Brasil (donde tres cuartas partes del crédito total a la vivienda proviene de bancos estatales) se utilizan en gran medida subsidios al crédito hipotecario, mientras que en México se proveen seguros y garantías hipotecarias a través de una entidad pública para promover el mercado de títulos respaldados por hipotecas residenciales (Scatigna y Tovar, 2007). La expansión del crédito hipotecario en América Latina también ha estado acompa-ñada por el desarrollo de mercados internos de bonos en moneda local y la

3Desde su establecimiento en 2000, la ley de insolvencia de México ha sido utilizada en muy pocas ocasiones. 4Warnock y Warnock (2008) muestran que el financiamiento de la vivienda tiene una correlación positiva con los mecanismos de protección de los derechos jurídicos, así como con la existencia de sistemas de evaluación del riesgo crediticio.



extensión en el vencimiento de las curvas de rendimiento (que en algunos casos han alcanzado 20–30 años) (Jeanneau y Tovar, 2008)5.

Sin embargo, pese al rápido crecimiento que ha experimentado el crédito en la mayor parte de América Latina en los últimos años, los niveles de intermediación financiera todavía están muy por debajo de los observados en otras regiones emer-gentes (con la notable excepción de Chile), incluso si se tiene en cuenta el ingreso per cápita. A finales de 2013, el crédito hipotecario en América Latina rondaba el 7% del PIB (17% del crédito total), en promedio, un nivel muy inferior al de otras economías de mercados emergentes (18% del PIB y 29% del crédito total). Esta brecha refleja la falta de profundidad de los mercados hipotecarios en gene-ral, la larga historia de inestabilidad macroeconómica de la región (a menudo asociada a auges y colapsos del crédito), así como la debilidad de las instituciones, en particular las vinculadas a los derechos de los acreedores y los derechos de propiedad (Cottarelli et al, 2005, cuadro 11.1)6.

5Véase un análisis sobre la evolución del financiamiento para la vivienda en Chile, incluido el impacto de los cambios en la regulación de los fondos de pensiones en el financiamiento de hipotecas en García (2009). 6Según Jha (2007), en América Latina menos de una cuarta parte de las viviendas se financian a través de mecanismos formales, salvo en Chile, donde el financiamiento de hipotecas representa alrededor de la mitad de todas las compras de vivienda (Morandé y García, 2004; Banco Central de Chile, 2009). Análogamente, en México, entre 1980 y 2003 más de la mitad de todas las unidades de vivienda cons-truidas fueron construidas por los propios hogares; menos del 20% de estas unidades se construyeron con financiamiento formal (ONU-Habitat, 2011).

Uruguay1

México

Chile

Colombia

Perú

Brasil

−10 0 10 20 30 40

Crédito hipotecario Precios de la vivienda

Gráfico 11.3 Crédito hipotecario real y precios de la vivienda (variación porcentual de 12 meses, promedio de 2010–14:T1)

Fuentes: Haver Analytics; autoridades nacionales, y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Todos los datos están expresados en moneda local y deflactados por el índice de precios al consumidor.1Datos de precios de la vivienda hasta 2012.


256

Mercados de la vivienda en Am

érica Latina: ¿Deberíam

os estar preocupados por posibles burbujas?CUADRO 11.1

Disponibilidad de datos sobre algunos indicadores del sector financiero y de la vivienda

País

Indicadores de la vivienda Indicadores de los hogares Indicadores de solidez financiera¹ Acceso al créditoPrecios de viviendas²

Permisos comienzos

de obra

Índice del costo de

construcciónDeuda/ingreso

Servicio de la deuda/

ingreso

Préstamos propiedades comerciales/

Total de préstamos

Hipotecas/Total de

préstamosHipotecas en mora³

Derechos legales (0–10)4

Inform. crédito (0–6)5

Disponi- ble desde Frecuencia Cobertura

Estados Unidos 1987 Mensual Nacional √ √ √ √ √ √ √ 9 6Canadá 1999 Mensual Nacional √ √ √ √ √ √ √ 7 6América Latina

Brasil 2010 Mensual Metropolitana √ √ √ √ √ √ 3 5Chile 2004 Trimestral Nacional √ √ √ √ √ √ √ 6 5Colombia 1997 Trimestral Metropolitana √ √ √ √ √ √ 5 5México 2005 Trimestral Nacional √ √ √ √ 6 6Perú 1998 Trimestral Metropolitana √ 7 6Uruguay 2000 Mensual Metropolitana √ √ √ √ √ 4 6

Partidas informativas:Economías emergentes de Asia

China 2005 Mensual Ciudad √ √ 6 4India 2010 Trimestral Metropolitana √ √ 8 4Indonesia 2002 Trimestral Ciudad √ √ √ √ 3 4Malasia 1999 Trimestral Nacional √ √ √ √ √ 10 6Filipinas 1994 Trimestral Metropolitana √ √ 4 3

Economías emergentes de EuropaBulgaria 1993 Trimestral Nacional 8 6Croacia 2006 Mensual Nacional √ √ 6 5Estonia 2004 Mensual Metropolitana √ 7 5Hungría 1998 Trimestral Nacional √ 7 4Letonia 2004 Mensual Metropolitana √ √ √ 10 5Lituania 1994 Mensual Ciudad 5 6Polonia 2004 Mensual Metropolitana √ √ √ √ 9 5Rumania 2009 Trimestral Nacional √ √ √ √ √ 9 5Rusia 2000 Trimestral Nacional √ √ √ √ 3 5Turquía 2007 Mensual Nacional √ √ √ 4 5Ucrania 2000 Mensual Metropolitana √ 9 4

Fuentes: Eurostat; Global Property Guide; Haver Analytics; FMI, Indicadores de solidez financiera, y Banco Mundial, 2012, Doing Business Indicators.1Información basada en los datos declarados en los ISF (en negro). En algunos casos, se complementó con datos disponibles de fuentes nacionales (en verde).2Los datos se refieren a la fecha de comienzo de la serie, la frecuencia y la cobertura. Algunos países tienen más de un índice; presentamos el que tiene mayor frecuencia. 3Los datos no figuran en los ISF pero provienen de fuentes nacionales. 4Índice del Banco Mundial que mide en qué medida las leyes de garantía y quiebra protegen los derechos de los prestatarios y los prestamistas, y facilitan así el crédito. El índice va de 0 a 10, con valores más altos (en verde) y más bajos (en rojo). 5Índice del Banco Mundial que mide las reglas y las prácticas que afectan la cobertura, el alcance y la facilidad de acceso a la información crediticia disponible a través de un registro de deudores. El índice va de 0 a 6; los valores más altos (en verde) denotan mayor disponibilidad de información sobre el crédito, y los más bajos (en rojo), menor disponibilidad.



4

5

6

7

ME Asia1 ME Europa2 AL-53

2003 2008 2010–13

Gráfico 11.4 Economías de mercados emergentes: Tamaño del sector de la construcción (porcentaje del PIB)

Fuentes: Haver Analytics y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: ME = mercado emergente.1Promedio de China, Corea, Indonesia, Malasia, la RAE de Hong Kong y Tailandia. 2Promedio de Bulgaria, Eslovenia, Lituania, República Eslovaca y Rusia.3Promedio de Brasil, Chile, Colombia, México y Perú.

La actividad en el sector de la construcción

El crecimiento del crédito hipotecario ha estado acompañado por una expansión del sector de la construcción. La participación de la construcción en el PIB ha aumen-tado drásticamente durante la década pasada en aquellos países de América Latina más integrados a los mercados financieros internacionales, y supera los niveles registrados en las economías emergentes de Asia, aunque se encuentra por debajo de los máximos registrados en las economías emergentes de Europa antes de la crisis de Lehman (gráfico 11.4)7. En Brasil, el número de proyectos y empresas de construc-ción está muy por encima de los niveles de 2010, a pesar de cierta corrección reciente (SECOVI, 2012), y el empleo en el sector de la construcción ha crecido más del 13% desde 2009, ascendiendo la participación de la construcción en el empleo total al 7,7% a finales de 2013. De igual manera, en Colombia los permisos de edificación casi se duplicaron entre 2009 y 2013, gracias en parte a la expansión de los subsidios públicos relacionados con la vivienda, entre otras formas, a través de la concesión de préstamos y de programas de arrendamiento de viviendas de interés social, y la introducción en 2013 de un programa de subvención de las tasas de intereses focalizado en las rentas medias (FMI, 2014).

Los precios de la vivienda

El aumento del crédito hipotecario y de la actividad en el sector de la construcción ha coincidido con un incremento significativo de los precios de la vivienda en muchos países de América Latina. El precio promedio de la vivienda en las seis economías más integradas a los mercados financieros en la región creció a una tasa

7Naturalmente, la vivienda no es el único factor que explica el aumento de dicha participación; tam-bién contribuyen las propiedades comerciales y las obras públicas.



real anual de más del 7½% entre 2010 y principios de 2014. Aunque el aumento del precio promedio es sustancialmente inferior al observado en las economías emergentes de Europa durante los años previos a la crisis de Lehman, dicho aumento es ligeramente superior al registrado en las economías emergentes de Asia. Sin embargo, en términos de nivel los precios de la vivienda en América Latina se mantienen bajos en comparación con otras regiones.

En particular, según Global Property Guide (2012), los precios de la vivienda en algunas zonas metropolitanas de la región en general no parecen desalineados cuando se miden en relación con el ingreso per cápita del país, así como con los precios del alquiler (gráfico 11.5), aunque están acercándose a niveles burbujean-tes en algunos países (Brasil, Chile, Colombia y Perú)8.

Sin embargo, estos indicadores deben interpretarse con cautela dado que solo reflejan los precios de los inmuebles en los grupos de ingresos más elevados de las zonas metropolitanas, y no necesariamente la situación a nivel nacional o a lo largo de la distribución del ingreso9. En la sección siguiente se examina con más detalle la cuestión de la sobrevaluación de los precios en el mercado inmobiliario.

8Véase un análisis de la importancia de la relación precio de la vivienda/alquiler como indicador de sobrevaluación, en Davis, Lehnert y Martin (2008). 9Hoek-Smith y Diamond (2003) observan que en Brasil y México a principios de 2000 solo los hoga-res en torno al percentil 70 de ingreso reunían los requisitos para obtener financiamiento hipotecario; en Perú el número correspondiente se ubicaba en el percentil 65. En una serie titulada “Mecanismos de financiamiento para la vivienda”, ONU-Habitat (varios años) se analizan, entre otros temas, las limitaciones de acceso a hipotecas en algunas economías de mercados emergentes.

0 10 20 30

ME Asia1

Canadá

Estados Unidos

Brasil

ME Europa1

Chile

Colombia

Perú

Uruguay

México

Gráfico 11.5 Relación precio/alquiler, 2013 (años de alquiler para comprar una propiedad de 120 m2 en el centro metropolitano)

Fuentes: Global Property Guide y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: ME = mercado emergente.1ME Asia incluye China, Filipinas, India, Indonesia, Malasia, Singapur, Tailandia. ME Europa incluye Bulgaria, Croacia, Eslovenia, Estonia, Hungría, Letonia, Lituania, Moldova, Polonia, República Checa, República Eslovaca, Rumania, Rusia, Serbia, Turquía y Ucrania.



APROVECHANDO AL MÁXIMO LOS DATOS DISPONIBLESEs difícil evaluar los riesgos y vulnerabilidades en el sector inmobiliario de América Latina porque la información disponible es limitada y deficiente. Pese a los avances recientes, los datos sobre los precios de la vivienda y la actividad en el sector inmo-biliario siguen siendo escasos en esta región. Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay son los únicos países que publican datos sobre precios de la vivienda, pero en algunos casos las series temporales disponibles son cortas y a menudo tienen una cobertura limitada a las grandes zonas metropolitanas10. Además, en varios casos los datos no hacen distinción entre viviendas nuevas y usadas, ni entre propie-dades comerciales y residenciales. La información sobre saldos y flujos de vivienda, o sobre la actividad del sector de la construcción (incluyendo empleo, precios de los insumos y precios de los terrenos) es escasa. Los datos sobre las transacciones de compraventa en el sector de la vivienda también son limitados. Además, se plantea la dificultad adicional de tendencias que pueden variar dependiendo de si los precios se miden en moneda nacional o extranjera11.

A pesar de estas graves deficiencias en materia de datos, las autoridades y los analistas de la región necesitan evaluar si el ritmo de expansión del crédito hipote-cario es excesivo y si los fundamentos económicos pueden explicar los movimientos de los precios de la vivienda. Pese a estas limitaciones, en esta sección se emprende esta tarea quijotesca y se abordan estas cuestiones con los datos disponibles.

Identificando los booms hipotecarios

En este estudio se determina que una expansión crediticia constituye un boom cuando el nivel de crédito supera la tendencia subyacente (estimada con un filtro Hodrick-Prescott móvil ajustado en sus extremos) por un monto mayor a 1,5 veces la desviación estándar en torno a la tendencia, tal como se utiliza en Mendoza y Terrones (2008) y Gourinchas, Valdés y Landerretche (2001). El análisis se aplica a una muestra de nueve países (Brasil, Colombia, China, la RAE de Hong Kong, Indonesia, Corea, Malasia, Perú y Tailandia) utilizando datos mensuales entre enero de 2000 y marzo de 2014. Los datos sobre el crédito bancario hipotecario provienen de fuentes nacionales, e incluyen los créditos hipotecarios de los bancos y de las sociedades financieras públicas (cuando están disponibles) al sector privado.

La desviación con respecto a la tendencia a largo plazo del logaritmo del cré-dito hipotecario real en el país i, en la fecha t, se denota como Mit, y la correspon-diente desviación estándar de este componente cíclico como s(Mi). El país i habrá experimentado un boom crediticio cuando Mit ≥1,5s(Mi), es decir, cuando las desviaciones con respecto a la tendencia del crédito hipotecario superan la típica expansión del crédito a lo largo del ciclo económico por un factor de 1,5 o más.

10Los datos sobre precios de la vivienda en la región por lo general son publicados por una amplia variedad de entidades, lo cual hace más engorrosas las comparaciones entre países.11Un claro ejemplo de esta situación es Uruguay, donde las evaluaciones varían dependiendo de la moneda en la que se realiza el análisis. Véase FMI (2011c).



La tendencia a largo plazo se calcula utilizando el filtro Hodrick-Prescott con el parámetro fijado en 129.600, como es típico para los datos mensuales. Se aplica el filtro móvil mensual con la semilla fijada en enero de 2006; la semilla se ajustó en aquellos países con datos limitados. Dicho en otras palabras, esta tendencia expansiva extiende la muestra a lo largo de la cual se calcula la tendencia en un mes a medida que se suma cada mes sucesivo a la muestra.

El análisis sugiere que el crecimiento hipotecario real está por encima de los niveles dictados por anteriores tendencias a largo plazo en algunas economías de la región, especialmente Brasil (gráfico 11.6). En Brasil, la desviación máxima con respecto al crecimiento crediticio tendencial en los últimos años parece ser particu-larmente pronunciada, observándose desviaciones moderadas en otros países. Sin embargo, los resultados deberían examinarse con cautela, dado que la técnica utili-zada no refleja cambios en el crecimiento crediticio o quiebres estructurales que podrían surgir debido a la adopción de determinadas políticas. En este sentido, el notable aumento del crédito hipotecario en Brasil coincide con el lanzamiento y la expansión posterior de un programa para la vivienda (Minha Casa, Minha Vida) dedicado a los hogares de bajo ingreso12. A pesar de estas consideraciones, la rápida expansión del crédito hipotecario sigue mereciendo una cuidadosa atención.

12El programa Minha Casa, Minha Vida se puso en marcha para reducir el déficit de vivienda y la brecha de desigualdad. En el marco de este programa, las autoridades tienen previsto construir 3,4 millones de viviendas nuevas (en colaboración con los estados, las municipalidades y el sector privado) que se destinarán a familias en función de los medios económicos. Al mes de abril de 2014, se habían construido 2,4 millones de casas.

0 5 10 15 20 25 30

Brasil

Colombia

Perú

ME Asia1

Crédito total Hipotecario

Gráfico 11.6 Episodios de escaladas del crédito real (desviación máxima desde mediados de 2009, porcentaje)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI basados en fuentes nacionales.Nota: ME = mercado emergente. Estimaciones basadas en información mensual dispo-nible desde 2000 usando el filtro móvil mensual de Hodrick-Prescott ajustado en sus extremos. El parámetro λ se fijó en 129.600 con la semilla fijada en enero de 2006, la cual se ajustó en aquellos países con muestras más pequeñas. El umbral se define como 1,5 veces la desviación estándar del nivel en relación con la tendencia.1Promedio de una muestra que incluye China, Corea, Indonesia, Malasia, la RAE de Hong Kong y Tailandia.



Además, es importante asegurar que los riesgos de crédito se mantengan bajo con-trol, un tema que se analizará más adelante en este capítulo.

Identificando los booms de precios de la vivienda

Con el fin de investigar si existen burbujas en la dinámica de los precios de la vivienda en las seis economías más integradas a los mercados financieros de América Latina, utilizamos un modelo econométrico. La idea es determinar en qué medida la evolución reciente de los precios de la vivienda puede explicarse por los fundamentos económicos. Como Tumbarello y Wang (2010) y Tsounta (2009), determinamos la existencia de relaciones de cointegración para descubrir la relación a largo plazo entre los precios reales de la vivienda y sus fundamentos económicos con variables expresadas en niveles13.

Nuestro análisis encuentra que los precios de la vivienda y los ingresos (así como otros fundamentos económicos) están cointegrados (Cubeddu, Tovar y Tsounta, 2012), lo que sugiere que la brecha entre los precios efectivos y los precios estimados (utilizando un modelo de corrección de errores) puede servir como indicador para determinar cuándo los precios de la vivienda están por encima o por debajo de sus valores de equilibrio14. De este modo, estimamos un modelo que comprende de dos a cuatro variables cointegradas de orden I(1): los precios reales de la vivienda, Pt,, la tasa de interés real, Rt, el PIB per cápita real, Yt, y la población, St, según el país considerado. Todas las variables se expresan en logaritmos, exceptuando la tasa de interés real, que se expresa en niveles. La ecuación de corrección de errores de Pt, en su totalidad, es la siguiente:

ΔPt, =a[Pt−1 -b0 -b1Rt−1 -b2Yt−1 -b3St−1] + l1ΔPt-1 + l2ΔYt-1 + l3ΔRt-1 + l4ΔSt−1 +ey,t ∀ t = 1, . . . , T,

donde 0 < a < 1, es el término de corrección de errores, b y l son parámetros esti-mados, y Δ es el operador de diferencia. Utilizando modelos de vectores de correc-ción de errores para Brasil, Chile, Colombia, Perú y Uruguay, observamos que el PIB real per cápita, la población y la tasa activa real —una variable sustituta de la tasa hipotecaria real— son determinantes importantes de los precios de equilibrio en los seis países (cuadro 11.2)15. Además, los coeficientes son en general estadísti-camente significativos y tienen el signo correcto, aunque la importancia de cada variable para explicar los movimientos de precios varía considerablemente entre los distintos países. Nuestro modelo estilizado tiene las implicaciones siguientes:

13Véase una descripción detallada de los datos y fuentes de precios de la vivienda, en Cubeddu, Tovar y Tsounta (2012).14Los modelos de vectores de corrección de errores son más recomendables que los modelos uniecuacio-nales con variables expresadas en variaciones porcentuales (como en Hunt et al. 2009; FMI, 2004, recuadro 2.1) porque permiten la estimación de valores de equilibrio.15La especificación varía ligeramente para cada país dado que una especificación común no arrojó una relación de cointegración para cada país.



• A largo plazo, un aumento del 1% de la población —una variable sustituta de la formación de hogares— elevaría el precio de equilibrio de la vivienda en alrededor del 2% en Chile y 5% en Perú16.

• El PIB per cápita —una variable sustituta del poder adquisitivo y la capacidad de endeudamiento de los hogares— tiene un efecto positivo significativo en los precios de la vivienda con elasticidades entre 0,1 (México) y alrededor de 2,0 (Colombia). Estas estimaciones concuerdan con lo observado en otros estudios como se resume en Iossifov, Čihák y Shanghavi (2008).

• La tasa hipotecaria real que afecta la capacidad de endeudamiento de los hoga-res también tiene un impacto negativo y en general estadísticamente significa-tivo en los precios de la vivienda en Brasil, Chile, México y Perú; a largo plazo, un aumento de 1 punto porcentual de la tasa de interés dará lugar a una caída de los precios de la vivienda de 0,1% en Chile y 1,5% en Perú17. Estos coefi-cientes concuerdan en general con estimaciones observadas en otros estudios, aunque hay una gran dispersión, que oscila entre –0,9 en los Países Bajos (Hofman, 2005) y –6 en Reino Unido (Hunt, 2005).

• El signo negativo del coeficiente del término de corrección de errores en los seis países sugiere que, de hecho, el sistema se está corrigiendo para volver a su equilibrio a largo plazo, a un ritmo de alrededor de la mitad del desequilibrio

16Egert y Mihaljecjk (2007) muestran que la elasticidad promedio a largo plazo de los precios de la vivienda con respecto a la proporción de la población en edad de trabajar es cercana a 4 en 19 países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE).17Este coeficiente expresa la relación a largo plazo entre los precios reales de la vivienda y las tasas de interés hipotecarias y no debería utilizarse para evaluar el impacto a corto plazo de las variaciones de la tasa de interés en los precios de la vivienda.

CUADRO 11.2

Factores determinantes de los precios de equilibrio de la vivienda: Países seleccionados de América Latina

Brasil Chile Colombia México Perú Uruguay

Período de la muestra 2011: T2–2014:T1

2006: T3–2013:T4

1998: T1–2013:T4

2006: T1–2014:T1

2001: T3–2013:T4

2002: T1–2012:T4

Población total 2,37 5,21[2,59] [8,00]

PIB per cápita real 1,62 1,27 1,91 0,12 0,61[2,69] [7,67] [13,31] [1,1] [3,67]

Tasa hipotecaria real −0,91 −0,1 −0,41 −1,54[−8,04] [−0,49] [−2,67] [−1,78]

Corrección de errores −0,19 −0,47 −0,2 −0,52 −0,31 −0,1[−3,93] [−2,99] [−4,74] [−3,32] [−2,26] [−4,02]

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Datos trimestrales. Todas las variables del modelo de autorregresión vectorial se expresan en niveles logarítmicos con

la excepción de las tasas de interés hipotecario real. Los estadísticos t se expresan entre paréntesis.



por trimestre en México y Chile y a un ritmo mucho más lento en el resto de los países de la muestra.

Asimismo, los resultados econométricos nos permiten concluir lo siguiente:• La dinámica de los precios de la vivienda en América Latina puede explicarse

en gran medida con el modelo estilizado de fundamentos económicos (FMI, 2011b).

• Los precios siguen estando alineados con los fundamentos económicos y dentro de un rango de una desviación estándar con respecto a la tendencia en la mayoría de los países (gráficos 11.7 y 11.8). El mercado más dinámico es Perú, donde los precios de la vivienda se desvían actualmente en casi 10% con respecto a los niveles que dictan los fundamentos económicos (y por encima de una desviación estándar). Este desalineamiento era mucho mayor en 2012–13. Sin embargo, la relación precio/alquiler en Perú es relativa-mente baja en comparación con otros países de la región y del mundo, lo que sugiere que los indicios de sobrevaluación, de haberlos, son modera-dos18. Se observa que en Brasil los precios de la vivienda se sitúan en el límite superior de la distribución de la desviación. También cabe señalar que el reciente aumento de los precios de la vivienda en algunos países (especial-mente en Uruguay y Colombia) parece reflejar que estos precios están recu-perando terreno perdido después de haber estado subvaluados a mediados de la década de 2000. Los precios de la vivienda en Chile y México parecen ser los más alineados con los fundamentos económicos, aunque en Chile se observó cierto desalineamiento a mediados de la década de 2000.

• Nuestro modelo estilizado muestra la gran burbuja experimentada en Colombia a mediados de los años noventa, que dio lugar a la crisis hipote-caria (véase el recuadro 11.1). Se estima que los precios de la vivienda supe-raron la tendencia hasta en un 60% a mediados de los años noventa, y volvieron a situarse en los niveles que dictan los fundamentos económicos recién a mediados de la década de 2000. En Uruguay, los precios de la vivienda se ubicaron por debajo de los fundamentos económicos después de la crisis de principios de 2000 y ahora se están acercando a los niveles que dictan los fundamentos económicos.

Un inconveniente de este análisis es la considerable incertidumbre en cuanto a la técnica adecuada para modelar los precios de la vivienda de equilibrio, inclui-dos los posibles sesgos derivados de la especificación del modelo (por ejemplo, que no capte la volatilidad macroeconómica o la inmigración) y el consiguiente “sesgo por variables omitidas” o relaciones estimadas inestables. Sin embargo, esto es intrínseco a la mayoría de las técnicas observadas en otros estudios (Gallin, 2003; Gurkaynak, 2005; Kluyev, 2008; Girouard et al., 2006; Tsounta, 2009; Allen et al., 2006; y FMI, 2004, recuadro 2.1). Como se señaló anteriormente, las series

18Además, los datos de precios de Perú solo reflejan las tendencias en las zonas metropolitanas de ingreso más alto de Lima, y no está claro si la misma dinámica de precios puede reproducirse en otras zonas de la capital o del resto del país.



Colombia(2000:T4 = 100)

Chile(2004:T1 = 100)

México(2005:T2 = 100)

Perú(2000:T4 = 100)

98

100

102

104

106

108

110

112

114

2005:T2 2007:T2 2009:T2 2011:T2 2013:T2

708090

100110120130140150160170

2004:T1 2006:T1 2008:T1 2010:T1 2012:T1

40

60

80

100

120

140

160

180

200

2000:T4 2003:T4 2006:T4 2009:T4 2012:T4

70

90

110

130

150

170

190

210

1994:T1 1998:T3 2003:T1 2007:T3 2012:T1

Rango de una desviación estándar Proyectados por el modelo Efectivos

90

100

110

120

130

140

150

2010:T4 2011:T4 2012:T4 2013:T4

Brasil(2010:T4 = 100)

40

45

50

55

60

65

70

75

80

2005:T1 2007:T3 2010:T1 2012:T3

Uruguay(2001:T4 = 100)

Gráfico 11.7 Países seleccionados de América Latina: Precios reales de la vivienda efectivos y estimados

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

temporales relativamente cortas de los datos sobre precios y su limitada cobertura también restringen el análisis.

LA CARGA DE LA DEUDA DE LOS HOGARES Y LOS BALANCES FINANCIEROSLas inquietudes en torno a la estabilidad financiera relacionadas con el rápido creci-miento del crédito hipotecario y los precios de los inmuebles se ven contrarrestadas por la exposición relativamente baja de los bancos en el mercado hipotecario, el bajo



Colombia

Chile

México

Perú

−5

−4

−3

−2

−1

0

1

2

3

4

2005:T2 2007:T2 2009:T2 2011:T2 2013:T2

−10

−5

0

5

10

15

20

25

30

35

2004:T1 2006:T1 2008:T1 2010:T1 2012:T1

−30

−20

−10

0

10

20

30

40

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2000:T4 2003:T4 2006:T4 2009:T4 2012:T4

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Brasil

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2

4

2005:T1 2006:T3 2008:T1 2009:T3 2011:T1 2012:T3

Gráfico 11.8 Países seleccionados de América Latina: Sobre(sub)valuación de los precios de la vivienda (desviación porcentual respecto de los precios efectivos)

Fuente: Cáculos del personal técnico del FMI.

nivel de hipotecas en mora, la solidez de los balances de los hogares y las prácticas prudenciales sólidas. En particular, los datos recientes sugieren lo siguiente:

• En muchos países de América Latina, las hipotecas representan menos del 20% del crédito bancario total, y los bancos tienen una estructura de finan-ciamiento sólida que depende poco del financiamiento extranjero o de ins-trumentos complejos.

• En línea con las tendencias de la calidad del crédito bancario agregado de la región, el nivel de los préstamos hipotecarios en mora es relativamente bajo,



RECUADRO 11.1 La crisis hipotecaria de fines de los años noventa en Colombia: Un caso para no repetir1

La crisis hipotecaria que sufrió Colombia a fines de la década de 1990 ilustra los efectos sistémicos que pueden generar los problemas del mercado de la vivienda. La crisis se ori-ginó a comienzos de la década, cuando un proceso de desregulación financiera creó las condiciones para una expansión crediticia insostenible y una sobrevaloración de los activos (gráfico 11.1.1), en un contexto de marcos de regulación y supervisión financiera débiles.

Las reformas que emprendió Colombia para promover la competencia y la eficiencia del sistema financiero nacional a comienzos de la década de 1990 facilitaron la rápida expansión de los activos bancarios, la cual vino acompañada de cambios adversos en la estructura de los pasivos. Adicionalmente, un período de condiciones de financiamiento externo favorables desencadenó una entrada masiva de capitales intermediados por el sistema financiero doméstico. Los precios de los activos (incluida la vivienda) subieron con rapidez y el crédito entró en una fase de auge (el crédito bancario como porcentaje del PIB se duplicó entre 1991 y 1997). Al mismo tiempo, las instituciones financieras adoptaron prácticas agresivas de financiamiento en un ambiente de competencia cada vez mayor.

Las deficiencias de los sistemas de regulación y supervisión y de los modelos de gestión del riesgo interno generaron vulnerabilidad en el sistema financiero. Los modelos de riesgo interno no eran aptos para evaluar la capacidad de pago de los prestatarios, y las garantías a menudo estaban sobrevaloradas. Como consecuencia de las prácticas de regulación y supervisión deficientes, no se incrementaron los requisitos de capitalización ni las provisiones para préstamos en mora a fin de mitigar los riesgos que se acumulaban a medida que el proceso seguía su curso. Además, importantes lagunas de información impidieron evaluar debidamente los riesgos.

Cuando las condiciones externas dejaron de ser tan favorables y la economía comenzó a desacelerarse en 1995, los precios de la vivienda empezaron a caer. Este proceso empeoró debido a la interrupción repentina de la afluencia de capitales a raíz de las crisis asiática y rusa y de los problemas políticos internos. Para 1998, las tasas de interés alcanzaron máximos históricos y los hogares se encontraron imposibilitados de continuar pagando las hipotecas. Se embargaron propiedades, los préstamos en mora alcanzaron niveles estratosféricos y los bancos especializados en créditos hipotecarios se declararon ilíquidos o insolventes.

En 1999, el gobierno se vio forzado a intervenir. Se nacionalizaron, cerraron o recapitalizaron instituciones financieras, y Colombia sufrió su primera recesión desde 1933. La crisis también asestó un revés al desarrollo del mercado inmobiliario de Colombia. Finalmente, el costo fiscal total de la crisis (incluidos los efectos de sentencias judiciales que vulneraron aún más los dere-chos de los acreedores) superó 15% del PIB (FOGAFIN, 2009).

Gráfico 11.1.1 Colombia: Indicadores económicos y de crédito seleccionados Fuentes: Banco de la República (Colombia); DANE; FOGAFIN (2009), y cálculos del personal técnico del FMI.

1Para una visión detallada de la crisis hipotecaria colombiana, véanse FOGAFIN (2009) y Urrutia y Llano (2011).

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1996 1998 2000

AgregadosHipotecarios

Préstamos en mora(Porcentaje de los préstamos)

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Agregado Hipotecario

Crecimiento del crédito real(Porcentaje)

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Precios reales de la vivienda(Índice, 1992 = 100)

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1992 1995 1998

Crecimiento del PIB real(Porcentaje)



en promedio, de alrededor del 2%–3% del crédito hipotecario total en las economías más integradas a los mercados financieros19.

• Los pocos indicadores de endeudamiento de los hogares existentes sugieren que, en promedio, la carga de la deuda de la mayoría de los países se man-tiene en niveles manejables, aunque ha aumentado en los últimos años (gráfico 11.9).

• Algunos países de la región han implementado medidas prudenciales para el mercado hipotecario. Colombia, por ejemplo, introdujo límites a las relacio-nes préstamo/valor y deuda/ingresos de deudores hipotecarios en 1999, después de la crisis de la vivienda (véase el recuadro 11.1). A fines de 2013, las relaciones préstamo/valor de las hipotecas promediaban aproximada-mente 55% y el servicio de la deuda hipotecaria no podía superar el 30% del ingreso disponible (FMI, 2014).

Sin embargo, no conviene tener una actitud demasiado complaciente con respecto a estas tendencias recientes de los datos, porque la situación podría cam-biar rápidamente, sobre todo si se desacelera el crecimiento del PIB y las condi-ciones financieras se endurecen drásticamente. Las medidas de la calidad del crédito tienden a ser un indicador rezagado de dificultades financieras, mientras que las medidas del apalancamiento de los hogares a menudo quedan subestima-das durante períodos de fuerte crecimiento del ingreso y niveles mínimos de desempleo. Además, muchos préstamos son nuevos y las situaciones de mora rara vez se producen en los primeros años de vida de un crédito. Asimismo, parecería que los bancos están otorgando préstamos a hogares que no tienen una trayectoria crediticia o una tradición de pago establecida, y que tienden a ser más vulnerables durante la parte baja del ciclo económico.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES DE POLÍTICAEste capítulo documenta la evolución del crédito hipotecario y del sector de la vivienda en América Latina durante la última década, y la compara con la de otras economías emergentes. Aunque las limitaciones de datos restringen el análisis de las tendencias, las vulnerabilidades y los riesgos, en el análisis se observan escasos indi-cios de desalineamientos en el sector hipotecario e inmobiliario. Además, en la mayoría de los mercados los precios de la vivienda no están muy alejados de los niveles de equilibrio. Por lo tanto, si bien el análisis no refleja ninguna vulnerabili-dad inmediata, los niveles actuales de crecimiento del crédito y de los precios de la vivienda podrían dar lugar a graves desalineamientos en el futuro si son desatendi-dos. Las correcciones de los precios de la vivienda suelen tener ramificaciones eco-nómicas y sociales importantes, especialmente cuando la proporción del empleo en el sector de la construcción, que emplea trabajadores relativamente poco calificados, aumenta y es mayor de lo que justifican los fundamentos económicos.

19Si bien no se la analiza en este capítulo, la calidad del crédito hipotecario puede tener implicaciones importantes para la política fiscal, de acuerdo con el grado de exposición de los bancos públicos.



Es necesario dar pasos firmes para solucionar estas brechas de información esta-dística elaborando datos más completos y puntuales sobre los precios de la vivienda (con alcance nacional, distinguiendo entre viviendas nuevas y usadas, así como propiedades comerciales y residenciales, y medidos en términos de ventas repetidas) y sobre la actividad en el sector de la construcción (stock de viviendas y flujos, empleo por sector, y precios de los insumos de la construcción, incluidos los precios de los terrenos). Los supervisores bancarios de la región deberían seguir fortale-ciendo la infraestructura necesaria para mantener actualizada la información sobre

Gráfico 11.9 Deuda de los hogares en las economías de mercados emergentes (porcentaje del PIB)

Fuente: FMI, International Financial Statistics, y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Los grupos de países corresponden a los utilizados en Perspectivas de la econo- mía mundial (informe WEO) del FMI. EMED = Economías de mercados emergentes y en desarrollo.1Incluye China.2Incluye Rusia.

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2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013

EMED Asia1

EMED EuropaAmérica Latina y el CaribeComunidad de Estados Independientes2

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2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013

Chile México BrasilColombia Perú



indicadores de solidez financiera que se refieren específicamente al sector de la vivienda y datos sobre los balances de los hogares20. Estos últimos son críticos para evaluar riesgos crediticios que puedan derivar de los coeficientes de apalancamiento e indicadores de poder adquisitivo significativos. Sin embargo, en este ámbito tam-bién se ha avanzado menos que en otras regiones.

También es necesario contar con mejores datos para reforzar la supervisión de la situación global. Los modelos de gestión del riesgo interno que examinan los desajustes en los sectores de crédito —entre ellos, el destinado a la vivienda— pue-den ayudar a evaluar y anticipar la acumulación de riesgo. Es necesario también redoblar los esfuerzos para mejorar los derechos de propiedad21, los registros de crédito y las normas de evaluación que aplican los originadores y agentes de prés-tamos hipotecarios, especialmente dada la importancia cada vez mayor de los mercados de titulización que se encuentran en una etapa muy temprana en algunos países. Las normas deben tener en cuenta el valor de la propiedad en cuestión (determinado mediante tasaciones independientes adecuadas) y la solvencia del prestatario (mediante registros de crédito), con la debida verificación de la infor-mación presentada. Estos esfuerzos deben estar complementados por medidas para reforzar los derechos de los acreedores y programas de educación financiera, parti-cularmente a medida que el acceso al crédito se difunda y llegue al alcance de los hogares de menores ingresos22. Asimismo, debería prestarse atención a las repercu-siones financieras vinculadas con la rápida expansión de nuevas formas de finan-ciamiento de la vivienda (por ejemplo, fideicomisos) en algunos mercados, y a la titulización hipotecaria.

Finalmente, si la exuberancia en el sector de la vivienda persistiese, se debería considerar el uso medidas macroprudenciales focalizadas, parecidas a las adopta-das recientemente por algunas economías asiáticas. En este contexto, el uso de límites a la relación préstamo/valor y deuda/ingreso podría ser particularmente útil para frenar el crecimiento del crédito y de los precios de la vivienda; quizá deberían reducirse los límites en las economías de mercados emergentes, dado que estas economías tienden a sufrir recesiones más fuertes con desaceleraciones

20Brasil, Chile y Colombia realizan encuestas de las finanzas o los gastos de los hogares que recopilan datos microeconómicos sobre activos reales y financieros de los hogares. Esto, por ejemplo, permite observar el acceso al crédito y la concentración de la deuda de hogares pertenecientes a segmentos de ingreso diferentes, y mejora la evaluación del riesgo crediticio y de las implicaciones de la deuda de los hogares para la estabilidad financiera (véase Persson, 2009). 21Según ONU-Habitat (2011), en América Latina más de una tercera parte de los propietarios posible-mente carecen de la plena titularidad legal de la tierra, y se estima que en los países de América Latina la vivienda informal constituye entre el 25% y el 50% del stock de viviendas urbanas (la concentración de la informalidad varía significativamente, desde el 10% en Buenos Aires hasta el 50% en Quito y Caracas). 22Deberían desplegarse esfuerzos para reducir los costos y la duración de los procesos de aplicación y ejecución hipotecaria en caso de incumplimiento del prestatario y mejorar su eficacia. Las garantías ofrecidas y la relativa falta de historial crediticio del prestatario forman parte de los ámbitos en los que existen deficiencias en la región (ONU-Habitat, 2011). Warnock y Warnock (2008) observan que en todo el mundo —incluida América Latina— existe una correlación positiva entre el tamaño de los sistemas de financiamiento para la vivienda y la exigibilidad de los derechos legales en relación con las ejecuciones hipotecarias.



financieras más graves que las economías avanzadas (Claessens, Kose y Terrones, 2010, 2011). La adopción e implementación de límites a la relación préstamo/valor y deuda/ingresos podría ser particularmente difícil en algunos países de América Latina. Los límites a la relación préstamo/valor son menos eficaces cuando una proporción mayor de la originación de hipotecas está fuera del sector regulado, y es difícil verificar la deuda y los ingresos de los hogares.

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273

[Los números de página seguidos de r, g o c se refieren a recuadros, gráficos o cuadros, respectivamente.]

AAcumulación de capital

como fuente de crecimiento en ALC, 23–24, 24g, 36, 37g, 38c

modelización de la contribución de la acumulación de capital al crecimiento, 22–23, 28

modelización del efecto de la acumulación de capital en la sostenibilidad del crecimiento, 29–30

tasa proyectada de crecimiento potencial del producto y, 31–33

Acumulación de factores de producción, como fuente de crecimiento del producto en ALC, 19–21, 28

Ahorro nacionalen respuesta al auge de los términos de

intercambio, 104, 113–19, 114g, 124estrategias para mejorar el crecimiento del

producto, 34factores externos que influyen en el, 119–24,

122–23cinterno y externo, distribución del, 118, 118gpolíticas recomendadas para promover el

crecimiento económico, 16tasas promedio de, 114–15, 114g, 124tendencias de las tasas marginales, 115–19,

117c, 124ALC. Véase América Latina y el CaribeAmérica Latina y el Caribe (ALC)

auges de los términos de intercambio en, 105, 107g

comparación internacional de los efectos de shocks financieros mundiales sobre los flujos de capitales en, 217, 218–19g, 224g

comparación mundial de la vulnerabilidad a shocks financieros externos, 183

dependencia de las materias primas y concentración de exportaciones, 82–85, 83g, 84g, 98, 100–01g

desafíos que se plantean para, 3, 4, 10–13

deuda pública denominada en dólares de EE.UU., 233, 235g

dinámica de la deuda pública en la década de 2000, 130–33

efectos de shocks al producto y a las primas por riesgo de Estados Unidos, 247, 248g

exportaciones a Estados Unidos, 231, 232glogros económicos en la década de 2000, 3,

4–8, 5g, 6–7g, 9–10g, 19, 127, 128gpatrones y tendencias de la integración

financiera, 187, 188gprincipales exportaciones de materias

primas, 69creformas recomendadas para abordar los

desafíos económicos que se plantean en, 14–16, 248–49

restricciones a la cuenta de capital, 187, 188gtendencias de la deuda externa en la década

de 2000, 133–34tendencias de la deuda pública, 174, 175gtendencias de los precios de las materias

primas, 11g, 43, 44g, 50, 51g, 52g, 66–67, 70g, 78–81

Véanse también Evolución de la economía en ALC; Crecimiento en ALC; Crédito hipotecario en ALC; país específico

Apertura financieracomparación internacional de la, 187gefectos de shocks financieros mundiales sobre

los flujos de capitales de las EME a través de la, 213, 215g

patrones y tendencias mundiales, 187, 188gshocks a los términos de intercambio a través

de, 91, 92, 98Argentina

cuestiones relativas al suministro de energía en, 13

desafíos económicos en ciernes para, 16–17

dinámica de la deuda pública en la década de 2000, 132

Índice analítico


274 Índice analítico

distorsiones resultantes de las políticas económicas, 16

efectos proyectados de shocks externos sobre la sostenibilidad de la deuda en, 152, 154

esfuerzos para corregir los desequilibrios económicos en, 16–17

exportaciones de materias primas, 49reformas recomendadas para promover el

crecimiento, 16–17susceptibilidad actual a shocks

externos,129–130Véase también América Latina y el Caribe

Asiacrecimiento económico en, comparado con

el crecimiento en ALC, 21, 24g, 25, 26gefectos de shocks financieros mundiales

sobre los flujos de capitales en, 217, 218–19g, 224g

estructura del comercio en, 77, 84, 83g, 85grado de integración financiera, patrones y

tendencias, 187–88, 188gingreso extraordinario asociado con los

términos de intercambio en, 111–13tasas de inversión en, 13vulnerabilidad a shocks financieros externos,

183, 197–98, 197gAutorregresión vectorial mundial para

modelizar la vinculación entre los precios de las materias primas y el crecimiento, 45–46

especificaciones y metodología, 56–59, 69–72

implicancias para la formulación de políticas, 68

índice de precios netos de las materias primas para, 47–48, 70g, 71g

limitaciones de, 68pruebas de la bondad del ajuste, 60resultados de, 60–68

BBancos. Véase Sector financieroBolivia

dinámica de la deuda pública en la década de 2000, 132–133


fluctuaciones de precios de las materias primas en, 50

ingresos extraordinarios provenientes de exportaciones en la década de 2000, 8

susceptibilidad actual a shocks externos, 129–30

Véase también América Latina y el CaribeBrasil

actividad del sector de la construcción en, 257calidad de la infraestructura en, 13, 13gclima empresarial en, 13gdinámica de la deuda pública en la década de

2000, 131,132efectos proyectados de shocks externos sobre

la sostenibilidad de la deuda en, 153, 154exportaciones de materias primas, 49mercado inmobiliario, 262, 263mercados de crédito, 254-55, 260prociclicidad de las políticas fiscales de, 161,

173–74, 176resultados en materia de educación en, 13gsusceptibilidad actual a shocks externos, 129Véase también América Latina y el Caribe

CCapital humano

como fuente de crecimiento del producto en ALC, 27

desafíos que se plantean para ALC, 12–13Chile

aumento de la productividad total de los factores en, 27–28

calidad de la infraestructura en, 13gclima empresarial en, 13gdinámica de la deuda pública en la década de

2000, 131–32efectos proyectados de shocks externos sobre

la sostenibilidad de la deuda en, 153, 154fluctuaciones de precios de las materias

primas en, 50flujos de capitales, 203gingresos extraordinarios provenientes de

exportaciones en la década de 2000, 8mercado inmobiliario en, 262, 263patrones de crecimiento en, 24–25prociclicidad de políticas fiscales de, 161,

173–74, 176resultados en materia de educación en, 13gsusceptibilidad actual a shocks externos,

129–30Véase también América Latina y el Caribe

Chinaimplicaciones para ALC de las tasas de

crecimiento económico en, 45, 64–66, 65g, 66–68, 67g


Índice analítico 275

influencia sobre los mercados mundiales de materias primas, 81

Clima empresarialaumento de la productividad total de los

factores y, 34–36, 35gen los países de ALC, 13greformas recomendadas para mejorar

el, 15–16Colombia

actividad del sector de la construcción en, 257calidad de la infraestructura en, 13gclima empresarial en, 13gcrisis hipotecaria, 266rdinámica de la deuda pública en la década de


la sostenibilidad de la deuda en, 153, 154fluctuaciones de precios de las materias primas

en, 48, 48g, 50mercado inmobiliario, 263normas de crédito en, 266r, 267prociclicidad de las políticas fiscales de,

161, 176resultados en materia de educación en, 13gsusceptibilidad actual a shocks externos,


Comercio exteriorcaracterísticas distintivas del comercio exterior

de ALC, 77dependencia de las materias primas en ALC,

77, 82–83, 83g, 84gefectos de shocks financieros mundiales sobre

el comercio en las EME, 185, 186gexportaciones de ALC a Estados Unidos,

231, 232gindicador de concentración en la exportación

de materias primas, 81–82indicador de dependencia de las materias

primas, 81–82principales exportaciones de materias primas

de ALC, 69cVéanse también Precios de las materias primas;

Términos de intercambioConcentración de exportación de materias

primas, 81–85, 100–01gCondiciones externas

contribución a la evolución de la economía de ALC en la década de 2000, 3, 8, 127

desafíos que se plantean para las economías de ALC, 3, 10–11

efectos proyectados de escenarios adversos sobre la sostenibilidad de la deuda, 142–54

metodología del análisis de sostenibilidad de la deuda, 127–29, 135–46

patrones de ahorro en el auge reciente de los términos de intercambio afectados por las, 119–24, 122–23c

shocks a los términos de intercambio a través de las, 92

Crecimiento a largo plazo, reformas de política económica para respaldar el, 15

Crecimiento en ALCbrecha entre los años noventa y la década de

2000, 24, 25gcomparación internacional de los efectos de

shocks financieros mundiales anteriores, 192g, 197–98, 197g

comparado con el crecimiento en Asia, 21, 24g, 25g, 25, 26g

crecimiento en la República Popular China y, 45, 64–66, 65g, 66–68, 67g

desafíos que se plantean para, 4, 11–14dinámica de la deuda pública y, 131–32disparidades regionales en, 21, 24, 26gefectos estimados de shocks negativos a los

términos de intercambio sobre el, 95efectos proyectados de escenarios de precios de

las materias primas sobre, 45, 60–68en las economías exportadoras de ALC, 8estimaciones de la brecha del producto,

164, 165cestrategias para mejorar la productividad total

de los factores a fin de promover el, 34–36factores por el lado de la oferta que

contribuyeron al, 19–21, 23–28, 24g, 25g,36, 37g, 38g

metodología para estimar el potencial de, 29–30metodología para modelizar los factores por

el lado de la oferta que contribuyeron al, 22–23, 28

patrones y tendencias, 5g, 11, 19, 20g, 41c, 43, 44g

perspectivas para, 21proyecciones de la tasa de crecimiento

potencial del producto, 30–33, 30g, 35g, 36reformas para abordar los desafíos que se

plantean para, 14–16vinculación del precio de las materias primas

con el, 54–55, 55g, 85–87Véase también Logros económicos de ALC en

la década de 2000



Crédito hipotecario en ALCactividad del sector de la construcción y, 257evaluación de desafíos, 253, 259, 267evidencia de una situación de auge del,

259–61, 260grecomendaciones con respecto a la

supervisión, 267–70riesgo de formación de burbujas, 251, 253, 267saldos financieros y, 264–67tendencias recientes, 251, 254–55, 255g

Crisis financiera mundial (2008–09)efectos del estímulo fiscal en ALC, 14efectos en las economías de mercados

emergentes, 181factores que favorecieron la recuperación en

ALC, 3, 8patrones de la deuda externa después de la, 134patrones de la deuda pública después de la,

134–35respuesta de política económica en ALC, 8variaciones del rendimiento de los bonos y,

237–42Cuenta corriente

comparación internacional, 189gsaldos durante booms de los términos de

intercambio, 110, 114gshocks a los términos de intercambio a través

de la, 88, 89g, 90–91, 99Véase también Saldos externos

DDependencia de las materias primas, 81, 82–84,

83g, 98, 100–01gDesigualdad de ingresos

evolución reciente de la economía en ALC y, 4, 7

factores determinantes de las reducciones recientes de la, 7

Deuda de los hogares, 264, 268gDeuda empresarial, 15Deuda pública

ciclicalidad de las políticas fiscales de ALC y, 174–75

comparación internacional, 189gefectos de la crisis financiera mundial, 133evolución de la economía en ALC en la

década de 2000, 3, 4, 6g, 174, 175gfactores determinantes de la deuda pública en

ALC en la década de 2000, 130–33, 131g, 132g, 155–57g

metodología de análisis de la sostenibilidad de la, 135, 136g, 138–46

proporción en moneda extranjera, 6respuesta de política económica para aliviar los

efectos de shocks sobre, 149–50, 152–53vencimiento, 6g

EEconomías de mercados emergentes (EME)

ciclicidad de la política fiscal en, 161, 164, 170comparación internacional de las

consecuencias de shocks financieros mundiales, 192g, 197-98, 197g

consecuencias en el sector comercial derivadas de shocks financieros mundiales en, 185, 186g, 190–91

consecuencias en el sector financiero derivadas de shocks financieros mundiales en, 185, 186g

demanda proyectada en, 10, 11gefectos de la crisis financiera mundial de 2008

en, 181efectos de la incertidumbre en los mercados

sobre el ciclo económico de, 182efectos de la política monetaria

estadounidense sobre, 11, 233, 234cfactores de protección frente a, en respuesta a

shocks externos, 181, 182–83, 201grado de integración financiera, patrones y

tendencias, 187, 188gmercado laboral, 32gmodelización de grandes shocks externos en,

190–94respuesta del producto interno a shocks

financieros mundiales en, 182–183respuestas de los flujos de capital a shocks

financieros mundiales en, 201–220vínculos económicos con las economías

avanzadas, 182vulnerabilidad a shocks externos, 181,

182–83, 197–98, 201Ecuación de los diferenciales soberanos, 140–41Ecuador

dinámica de la deuda pública en la década de 2000, 132



prociclicidad de las políticas fiscales de, 172susceptibilidad actual a shocks externos, 129Véase también América Latina y el Caribe

Educacióndesafíos que se plantean para ALC, 12–13



comparación internacional de resultados educativos (PISA), 13

resultados educativos en ALC, 13gpolíticas recomendadas para promover el

crecimiento económico, 14–16aumento de la productividad total de los

factores y, 34–36, 35gEl Salvador

patrones de crecimiento en, 24–25prociclicidad de las políticas fiscales de, 161,

173–74, 176Véase también América Latina y el Caribe

EME. Véase Economías de mercados emergentesEmpleo

como fuente de crecimiento del producto en ALC, 25–27

desafíos que se plantean para ALC, 11–12patrones y tendencias, 7–8perspectivas de crecimiento, 31, 32gsector de la construcción, 257

Estados Unidosefectos de shocks al producto sobre los flujos

de capitales de las EME, 209–10, 212f, 225g 207f, 246, 247f, 248f

efectos de shocks de tasas de interés estadounidenses sobre los flujos de capitales de las EME, 201, 205, 205g, 210g, 211, 216g, 214–16, 217–20, 221, 223g, 225g, 245–47, 246g

exportaciones de ALC a, 231, 232gimplicaciones mundiales de la recuperación

económica en, 231, 247régimen de tasas de interés, 10–11rendimientos de los bonos en la década de

2000, 10g, 10–11, 12grespuestas de política monetaria a los shocks

financieros mundiales, 201, 202gsensibilidad de los rendimientos de los bonos

a shocks monetarios, 237–44, 240g, 243cshocks de tasas de interés históricos en, 222ctasas de interés proyectadas, 231–32Véase también Expansión cuantitativa

en Estados UnidosEuropa

efectos de shocks financieros mundiales sobre los flujos de capitales en, 217, 218–19g, 224g

vulnerabilidad a shocks financieros externos, 183, 197–98, 197g

Expansión cuantitativa en Estados Unidosefectos sobre los flujos de capitales en las

EME, 204, 205, 210–11, 219–220implicaciones para la recuperación mundial

de la Gran Recesión, 201, 231implicaciones para los rendimientos de los

bonos en moneda extranjera de las EME, 233–36

rendimientos de los bonos de las EME y, 238–42, 240–41g

FFechas de vencimiento de los bonos, 233, 235gFinanciamiento externo

crecimiento de ALC en la década de 2000 respaldado por, 8

desafíos que se plantean para ALC en, 10–11Suite Flexible de Modelos Mundiales, 247Flujos de capitales

causas de los episodios de reversión de los flujos de capitales, 203

comparación internacional de los efectos de la crisis financiera mundial sobre, 203g

diferencias regionales en los efectos de los shocks financieros mundiales sobre, 217, 218–19g, 224g

efectos de shocks de incertidumbre sobre, 205, 205c, 208-09, 210g, 212–15, 213–17, 216g, 217–20, 221, 223g

efectos de shocks de tasas de interés en Estados Unidos sobre, 205, 205c, 210g, 209–10, 216g, 217, 217–20, 221, 223g, 225g, 244–46, 246g

efectos de shocks del producto en Estados Unidos sobre, 211, 212g, 246, 247g

efectos del shock financiero mundial sobre los distintos tipos de, 213–16, 216g, 226g, 227g

efectos del shock financiero mundial sobre, 185, 186g, 195–96, 202–03

evolución de la economía de ALC en la década de 2000 y, 6

integración financiera como vector de transmisión de los efectos de shocks mundiales sobre, 212–13, 214g

inversión interna durante crisis financieras y, 203, 204, 209, 213, 217–220, 245–247

modelización de los efectos de shocks financieros mundiales sobre, 206–08, 221

shocks de precios internacionales de las materias primas y, 211

Flujos de inversión en fondos mutuos, 185, 186g



GGasto público, desafíos que se plantean en

ALC, 4, 14

HHonduras

fluctuaciones de precios de las materias primas, 50

prociclicidad de las políticas fiscales de, 174Véase también América Latina y el Caribe

IImpuestos

efectos de estabilización automática como política fiscal cíclica, 166–67

en la composición del PIB, 167Incertidumbre, aumentos drásticos de, 182,

201, 202gefectos sobre los flujos de capitales en las

EME, 205, 205c, 208–09, 210g, 213, 213–16, 216g, 217–20, 221, 223g

episodios históricos, 222cVéase también Índice de volatilidad

Índice de volatilidad, 182, 183, 195c. Véase también Aumentos drásticos de la incertidumbre

Inflación, patrones y tendencias de la, 4, 5gInfraestructura

calidad en ALC, 13gdesafíos que se plantean para ALC, 12–13políticas recomendadas para promover el

crecimiento económico, 15–16Integración financiera, grado de

comparación internacional de, 187gefectos del shock financiero mundial sobre los

flujos de capitales de las EME a través de, 112–13, 214g

medición de, 185patrones y tendencias mundiales, 187, 188gshocks a los términos de intercambio a través

de, 92, 98shocks financieros externos en las EME a

través de la, 181, 182–83, 191–92, 194, 196, 195c, 198, 205, 220

tendencias de desacoplamiento en las EME, 182transmisión de los efectos de shocks

financieros externos a través de la, 185y flexibilidad del tipo de cambio en la

transmisión de los efectos de shocks externos, 182–83, 195–96, 196g


efectos de shocks financieros mundiales sobre la, 213–16, 216g

proporción correspondiente a IED en la entrada de capitales, 6

LLogros económicos de ALC en la década de

2000, 3, 4–9, 127, 128gcalificación crediticia como reflejo de los, 7desafíos que se plantean para, 3–4, 10–13, 17políticas y condiciones subyacentes, 3reformas recomendadas para abordar los

desafíos que se plantean para los, 14–16Véanse también Crecimiento en ALC;

Perspectivas económicas a mediano plazo

MMano de obra

como fuente de crecimiento en ALC, 21, 23, 24g, 25, 26g, 36, 37g, 38g

limitaciones al crecimiento, 31, 32gmodelización de la contribución de la mano

de obra al crecimiento, 22–23modelización de la contribución de la mano

de obra a la sostenibilidad de crecimiento, 29–30

tasa de crecimiento potencial del producto y, 31–33

Véase también EmpleoMercado inmobiliario

acceso al crédito y el, 251comparación internacional, 257–58, 256cevaluación de desafíos, 253, 259, 263, 267evidencia de formación de burbujas en el,

253, 261–64, 262c, 267hipotecas en mora, 253, 264–65preocupaciones por la estabilidad financiera,

264–67recomendaciones con respecto a la

supervisión, 267tendencias de precios, 251, 255g, 257–58,

258g, 262, 263–64, 264gVéase también Crédito hipotecario en ALC

Mercados de energíadesafíos que se plantean para ALC, 13subsidios actuales, 15

Méxicocalidad de la infraestructura en, 13gclima empresarial de, 13gdinámica de la deuda pública en la década de

2000, 131–32




flujos de capitales en, 203gimplicaciones de la recuperación económica

de Estados Unidos para, 231mercado inmobiliario en, 262, 263mercados de crédito en, 254patrones de crecimiento en, 24–25prociclicidad de las políticas fiscales de, 161,

173–74, 176resultados en materia de educación en, 13gsusceptibilidad actual a shocks externos,

131-32Véase también América Latina y el Caribe

Modelización por autorregresión vectorial de los efectos de shocks financieros mundiales sobre los flujos de capitales en las EME, 206–08

Modelización por autorregresión vectorial del Análisis de Sostenibilidad de la Deuda, 139–40

OOriente Medio y Norte de África, países

exportadores de petróleo, 104, 106, 110, 113, 114, 114g, 116–18

PPanamá

tasa de crecimiento potencial, 30Véase también América Latina y el Caribe

Paraguaydinámica de la deuda pública en la década de


la sostenibilidad de la deuda en, 153, 154fluctuaciones de precios de las materias

primas, 50susceptibilidad actual a shocks externos,


Patrones y tendencias demográficasdesafíos que se plantean para ALC, 4, 12en la tasa proyectada de crecimiento del

producto, 31limitaciones al crecimiento de la mano de

obra, 31, 32gtasa de dependencia proyectada, 31, 32g

Perspectivas económicas a mediano plazoefectos proyectados de las variaciones de

precios de las materias primas sobre el crecimiento económico, 45

implicaciones de las tendencias internacionales de precios de las materias primas, 43–45

proyecciones de precios de las materias primas, 52–53, 53g

reformas recomendadas para mejorar las, 14–16Perú

calidad de la infraestructura en, 13gclima empresarial en, 13gdinámica de la deuda pública en la década de


la sostenibilidad de la deuda en, 153, 154mercado inmobiliario en, 262, 263resultados en materia de educación en, 13gsusceptibilidad actual a shocks externos, 129–30tasa de crecimiento potencial en, 30Véase también América Latina y el Caribe

Pobreza, 7Política fiscal

fortalecimiento de las instituciones y normas, 174

paquetes de medidas de estimulo, 14transparencia, 174–75Véase Prociclicidad de las políticas fiscales de

ALCPolítica monetaria

de Estados Unidos, efectos sobre las EME, 233, 234c, 247-48, 248g

reformas para promover el crecimiento, 15sensibilidad del rendimiento de los bonos

a cambios en la política monetaria en Estados Unidos, 237–44, 240g, 243c

Véase también Expansión cuantitativa en Estados Unidos

Políticas de estímulo fiscal, 14Políticas y resultados macroeconómicos

comparación internacional de, 189g, 190desafíos que se plantean para las economías de

ALC, 14, 16efectos de la crisis financiera mundial

mejorados por las, 8efectos de shocks a los términos de

intercambio a través de, 87–99fortalecimiento de, en el período de

crecimiento reciente en ALC, 7reformas recomendadas para abordar los

desafíos que se plantean para, 14–16sensibilidad interna a shocks financieros

externos a través de las, 185–87shocks financieros externos en las EME a

través de, 181, 182–83Véase también Tipos de cambio



Precios de las acciones, desafíos que se plantean para ALC, 10–11

Precios de las materias primascaracterísticas distintivas de las economías de

ALC, 77–78comparación de los niveles y el crecimiento

de, crecimiento económico y, 45, 50–52, 64comparaciones y relaciones entre las distintas

categorías, 80–81, 79g, 80c,82g, 84–85concentración y sensibilidad de la exportación

de materias primas a los, 84–85demanda en China como factor en, 64–66,

66g, 67–68desafíos que plantean para ALC las tendencias

recientes en los, 10distribución de los aumentos recientes entre

las distintas categorías, 46–47, 52, 77efectos de los shocks financieros mundiales

sobre, 185, 186gefectos económicos de la estabilización en los,

61, 61–64, 66–67efectos proyectados de las variaciones de los

precios de las materias primas sobre el crecimiento económico, 45, 60–68

efectos sobre los flujos de capitales de las EME derivados de shocks positivos a los, 213, 225g

en la evaluación de la ciclicidad de la política fiscal, 168, 175–76

evolución de la economía de ALC en la década de 2000 y, 8, 10

factores determinantes del desempeño macroeconómico durante episodios de shock, 87–98

implicaciones del descenso de, para el crecimiento a mediano plazo, 43–46

ingresos extraordinarios para los exportadores en la década de 2000, 8, 104

patrones y tendencias, 11g, 43, 44g, 50–52, 51g, 52g, 66–67, 70g, 77, 78–81, 79g

proyectados, 43, 52–54, 53grespuesta de política económica recomendada

frente a los patrones proyectados para, 68vinculación del crecimiento económico con,

54–55, 55g, 85–87Véase también Autorregresión vectorial

mundial para modelizar la vinculación entre los precios de las materias primas y el crecimiento

Problemas de gobernabilidad para el crecimiento de ALC, 13–14

Prociclicidad de las políticas fiscales de ALCdiferencias dentro de ALC, 161, 173–74,

173c, 176estimación de la brecha del producto en el

análisis de, 164, 170, 172, 173cevidencia histórica sobre, 161fuentes de datos sobre, 169–70función de la composición del PIB en el

análisis de, 167–68importancia de la ciclicalidad en las decisiones

de política fiscal, 161–62indicadores del comportamiento cíclico en el

análisis de, 164–67metodología para analizar, 161, 162–68, 165cpatrones recientes de, 161, 170, 171cprecios de los activos y las materias primas en

el análisis de, 168, 170respuesta automática y discrecional de la

política económica, 164–67Productividad

políticas recomendadas para promover el crecimiento económico, 15–16

Véase también Productividad total de los factores

Productividad total de los factorescomo fuente de crecimiento en ALC, 20, 21,

23, 24g, 24–25, 28, 37g, 38gdesafíos futuros para la evolución de la

economía de ALC, 21estrategias para mejorar, 34–36modelización de la sostenibilidad del

crecimiento a partir de la, 29–30modelización de las contribuciones al

crecimiento de la, 21–23patrones y tendencias en ALC, 20–21,

27–28, 27gtasa proyectada de crecimiento de la tasa

de crecimiento potencial del producto y, 31–34, 35g

RRegulación

sector financiero, 15supervisión del mercado inmobiliario, 267–70

Rendimientos de los bonosaumento sincronizado en Estados Unidos y

las EME, 236–37, 237g, 238–41desafíos que se plantean para ALC en, 10–11efectos de un shock financiero mundial en las

EME, 185, 186gimplicaciones de la política monetaria

estadounidense para las EME, 246



implicaciones de la política monetaria estadounidense, 233-36, 237g, 238g

patrones y tendencias, 10gproyectados en Estados Unidos, 233–244sensibilidad a shocks monetarios en Estados

Unidos, 237–44, 240g, 243cRepública Dominicana

tasa de crecimiento potencial, 30Véase también América Latina y el Caribe

Restricciones a la cuenta de capital, 187, 188g. Véase también Apertura financiera

SSalarios, 7Saldo primario

comparación internacional, 189gcomponentes del, 132g, 156g, 157gdeuda pública y, 6g, 132efectos de shocks de términos de intercambio

sobre el, 98gshocks financieros externos en las EME a

través de, 194–95tendencias en ALC, 128g, 133

Saldos externoscomparación internacional, 189gdesafíos que se plantean en ALC, 13, 16efectos proyectados de shocks externos sobre,

153–54factores determinantes de la dinámica de la

deuda, 158glogros en ALC en la década de 2000, 4–7,

127, 128gmetodología del Análisis de Sostenibilidad de

la Deuda, 135–146, 136gpatrones y tendencias, 6, 7g, 133–34shocks a los términos de intercambio a través

de los, 92shocks financieros externos en las EME a

través de los, 194, 195c, 196, 196gtendencias recientes de las políticas que

contribuyen al aumento de los, 10Véase también Cuenta corriente

Saldos internosdesafíos que se plantean en ALC, 14logros en ALC en la década de 2000, 4Véase también Deuda pública

Sector de la construcción, 257, 257gSector de la energía, 28Sector de la minería, 28Sector financiero

aumento de la productividad total de los factores y profundización del, 33, 35g

efectos de shocks financieros mundiales en el, 185, 186g

evolución de la economía de ALC en la década de 2000, 6–7

factores que promovieron la solidez del sector financiero en la década de 2000, 6–7

niveles de intermediación, 255participación del crédito hipotecario en el,

253, 264–67reformas de política recomendadas para

apoyar el crecimiento del, 14–15regulación y supervisión del, 15riesgo de shocks mundiales para el, 183,

184g, 184cSostenibilidad de la deuda

efectos proyectados de eventos como la quiebra de Lehman, 142, 147–48, 151–54

efectos proyectados de un shock financiero temporario sobre la, 142, 147, 151

efectos proyectados de un shock real temporario sobre la, 142, 147, 151

efectos proyectados de una desaceleración mundial prolongada sobre la, 142, 148–49, 150, 151–53

metodología para evaluar la, 127–29, 135–46, 136g

patrones recientes de los indicadores externos, 133–34

patrones recientes de los indicadores fiscales, 130–33

respuesta de política económica para mejorar los efectos de shocks sobre la, 143, 147–50, 152–53

susceptibilidad actual a shocks externos, 129–30

vulnerabilidad de los países de ALC a los efectos de shocks externos sobre la, 129–30, 154

TTasas de interés

aumento sincronizado de, 233–37crecimiento de ALC en la década de 2000

respaldado por, 9desafíos que se plantean para ALC, 10–11efectos de movimientos bruscos de las tasas

de interés en Estados Unidos sobre los flujos de capitales de las EME, 201, 205, 205c, 210g, 209–10, 213, 216g, 215–16, 221, 223g, 225g, 244–46, 246g



en Estados Unidos, deuda de ALC y, 233proyectadas en Estados Unidos, 231–32shocks en las tasas de interés de Estados

Unidos, 222ctendencias del ahorro en el reciente auge de

los términos de intercambio afectadas por las, mundiales, 121

tendencias recientes en Estados Unidos, 202gy la dinámica de la deuda pública en ALC,

130–31, 131g, 133Véase también Expansión cuantitativa

en Estados UnidosTérminos de intercambio

características de los períodos históricos de auge, 105–08, 105g

desafíos que se plantean para ALC en, 10efectos de auge previo en, como vector de

transmisión de shocks negativos a, 88–90, 92efectos en el crecimiento de shocks

negativos a, 95enfoque de datos de panel para modelar los

efectos de shocks a, 86, 94–98, 96–97c, 119–20, 122–23c

episodios históricos de, 87, 88gevolución de la economía de ALC en la

década de 2000 y, 8, 9gfactores externos que incluyeron en las

tendencias del ahorro en el auge reciente, 121–24, 122–23c

flexibilidad del tipo de cambio como vector de transmisión de los efectos de shocks a, 92, 95–98, 98g, 99

formulación de modelos econométricos de los efectos de shocks a, 90–92

indicadores de fluctuaciones de precios de las materias primas, 47

influencia de las políticas como vector de transmisión de los efectos de shocks a, 78, 98–99

ingresos extraordinarios provenientes del auge reciente en los, 8, 104, 108–13, 111g, 112g, 124

modelización de corte transversal de los efectos de shocks a, 87–90, 93c

persistencia de shocks a, 87, 106, 105g, 121saldos en cuenta corriente como vector de

transmisión de shocks a, 87, 89g, 92, 99tendencias del ahorro en períodos de auge

en ALC, 104, 113–19, 114g, 124Tipos de cambio

en la dinámica de la deuda pública en ALC, 130–31, 131g

implicaciones del aumento de los rendimientos de los bonos para, 236–37, 239g

reformas recomendadas para apoyar un crecimiento continuado, 14–15

shocks a los términos de intercambio a través de la flexibilidad de los, 90–91, 95–98, 98g, 99

shocks externos en las EME a través de la flexibilidad del régimen de, 182–83, 194, 196, 195c, 198

tendencias recientes, 10–11, 12g

UUruguay

calidad de la infraestructura en, 13gclima empresarial de, 13gdeuda pública dinámica en la década de

2000, 131–32efectos proyectados de shocks externos

sobre la sostenibilidad de la deuda en, 153, 154

fluctuaciones de precios de las materias primas en, 48, 48g, 50

mercado inmobiliario en, 263resultados en materia de educación en, 13gsusceptibilidad actual a shocks externos,


V Venezuela

cuestiones relativas al suministro de energía en, 13

desafíos económicos que se plantean para, 16desequilibrios externos, 16–17dinámica de la deuda pública en la década

de 2000, 132efectos proyectados de shocks externos

sobre la sostenibilidad de la deuda en, 150, 152, 154


ingresos extraordinarios derivados de exportaciones en la década de 2000, 8

prociclicidad de las políticas fiscales de, 172reformas para promover el crecimiento

en, 16–17susceptibilidad actual a shocks externos,

129Véase también América Latina y el Caribe


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AMÉRICA - IMF eLibrary...En el capítulo 5, Gustavo Adler y Nicolás E. Magud presentan una nueva base de datos sobre episodios de auge de términos de intercambio a escala mundial