CUADERNOS DE ECONOMÍA Y ADMINISTRACIÓN

CUADERNOS DE ECONOMIacuteA Y ADMINISTRACIOacuteNCOMPENDIUM

GUAYAQUIL - ECUADOR l JUNIO 2016 l SEMESTRAL

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y HUMANIacuteSTICAS l ESCUELA SUPERIOR POLITEacuteCNICA DEL LITORAL

ISSN 1390-8391


CONSEJO EDITORIAL

Portada - Arte y Diagramacioacuten

Karla Gabriela Loacutepez Cabrera

Periodicidad SemestralISSN 1390-8391

Vol 3 Nordm 5

Cuadernos de Economiacutea y Administracioacuten Compendium

Campus Gustavo Galindo Km 305 Viacutea Perimetral Facultad de Ciencias Sociales y Humaniacutesticas

04-2269007compendiumespoleduec

Guayaquil Ecuador

Coordinadora de la Revista

Sara Escobar MScFacultad de Ciencias Sociales y Humaniacutesticas

ESPOL

Comiteacute Asesor

Mariacutea Luisa Granda Kuffoacute PhDProfesora

ESPOL Ecuador

Xavier Villavicencio PhDIntendente General

Superintendencia de Bancos ySeguros del Ecuador Ecuador

Luis Berggrun PhDProfesor - Investigador

Universidad ICESI Colombia

Consejo Editorial

Manuel Gonzaacutelez Astudillo PhDProfesor - Investigador

ESPOL Ecuador

Joseacute Lima Reina PhDProfesor - Investigador

Universidad de Chile Chile

Silvio Borrero Caldas PhDJefe del Departamento de Estudio Organizacional


Director Editor en Jefe

Mario Andreacutes Fernaacutendez PhDAuckland Council New Zeland

Facultad de Ciencias Sociales y HumaniacutesticasESPOL

Entidad editora Facultad de Ciencias Sociales y Humaniacutesticas de la Escuela Superior Politeacutecnica del Litoral

La Revista Compendium es una publicacioacuten semestral de la Facultad de Ciencias Sociales y Humaniacutesticas de la Escuela Superior Politeacutecnica del Litoral Su objetivo es divulgar contribuciones originales nacionales e internacionales en economiacutea administracioacuten finanzas poliacuteticas puacuteblicas educacioacuten y comercio sirviendo de medio de comunicacioacuten entre los investigadores de manera que se genere un diaacutelogo entre pares ubicados en distintas latitudes Estaacute dirigida a liacutederes de opinioacuten estudiantes acadeacutemicos e investigadores

Se aplica un proceso de evaluacioacuten por pares de caraacutecter doble ciego que garantiza la imparcialidad en las evaluaciones de los artiacuteculos La Revista se publica en versiones impresa y web

COMPENDIUM l ISSN 1390 - 8391 l Volumen 3 Nordm 5 junio 2016

EDITORIAL

En esta edicioacuten de Compendium me es grato comunicar que nuestra revista ha logrado la indizacioacuten en Latindex Las implicaciones de este logro son varias primero es un reconocimiento a la administracioacuten de la revista segundo es la puerta de entrada a otras indizaciones y tercero es el incentivo a seguir mejorando dado que estas y otras indizaciones son sujetas a revisiones perioacutedicas con el fin de verificar el cumplimiento de requisitos miacutenimos

Ahora bien esta indizacioacuten nos da una mayor exposicioacuten en Latinoameacuterica con lo cual esperamos la confianza de los autores en enviar sus contribuciones para revisioacuten Nuestro objetivo como Compendium y ESPOL es alcanzar una cobertura global para lo cual el proacuteximo desafiacuteo seraacute cumplir los requisitos para indizaciones en Scielo y Scopus Esta es una tarea que nos llevaraacute al menos dos antildeos sin embargo nuestra intencioacuten es disfrutar del camino y aprender sobre la marcha confiando que cada diacutea nuestra revista crece como referencia acadeacutemica en Ecuador y la regioacuten

El nuacutemero actual de Compendium contiene un estudio sobre la regla fiscal contraciacuteclica y su aplicacioacuten en Chile una propuesta de modelacioacuten de la gestioacuten competitiva de la banca mexicana un estudio sobre la transmisioacuten de precios internacionales de alimentos hacia los mercados domeacutesticos de Meacutexico un anaacutelisis mediante equilibrio general computable del mercado de emisiones y el impacto del Acuerdo de Paris sobre Nueva Zelanda una evaluacioacuten de las asimetriacuteas en el desarrollo econoacutemico del CARICOM y un anaacutelisis espacial de la crisis econoacutemica y las condiciones de cada paiacutes europeo

Mario Andreacutes Fernaacutendez PhDDirector Editor en Jefe

IacuteNDICE

CARICOM EVALUACIOacuteN DE LAS ASIMETRIacuteAS EN EL DESARROLLO ECONOacuteMICO EN EL CONTEXTO DEL PROCESO DE INTEGRACIOacuteNGermaacuten Heacutector Gonzaacutelez Stefaniacutea Soledad Aacutelvarez

EMISSIONS TRADING AND THE ECONOMIC IMPACT OF THE PARIS AGREEMENT ON NEW ZEALANDMario Andreacutes Fernaacutendez Adam Daigneault

LA CRISIS ECONOacuteMICA Y LAS DISTINTAS CONDICIONES DE LOS PAIacuteSES EUROPEOSHelmuth Yesid Arias Goacutemez Gabriela Antošovaacute

LA TRANSMISIOacuteN DE PRECIOS INTERNACIONALES DEREFERENCIA DE ALIMENTOS AL MERCADO DE MEacuteXICOLOS EFECTOS DE EL NINtildeO EN 2016David Magantildea Vicente Loacutepez Jorge Lara Fernanda Tejeda

PROPUESTA DE UN MODELO DE MEDICIOacuteN INTEGRAL DE GESTIOacuteN COMPETITIVA EN LA BANCA MEXICANAJorge Utrilla Armendaacuteriz Mariacutea Luisa Saavedra Garciacutea

REGLA FISCAL CONTRACIacuteCLICA ANAacuteLISIS PARA CHILESalomoacuten Garciacutea

INSTRUCCIONES A LOS AUTORES

13 - 27

31 - 43

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71 - 94

97 - 130

133 - 168

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CARICOM EVALUACIOacuteN DE LASASIMETRIacuteAS EN EL DESARROLLOECONOacuteMICO EN EL CONTEXTO DELPROCESO DE INTEGRACIOacuteN

Germaacuten Heacutector GonzaacutelezStefaniacutea Soledad Aacutelvarez

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CARICOM EVALUACIOacuteN DE LAS ASIMETRIacuteAS EN EL DESARROLLO ECONOacuteMICO EN EL CONTEXTO DEL PROCESO DE INTEGRACIOacuteN

Germaacuten Heacutector Gonzaacutelez sup1 Stefaniacutea Soledad Aacutelvarez sup2

Resumen

Fecha de Recepcioacuten 22 de Abril del 2016 ndash Fecha de aprobacioacuten 21 de Junio del 2016

Las asimetriacuteas en el desarrollo econoacutemico son consideradas obstaacuteculos en las negociaciones tendientes a intensificar los procesos de integracioacuten Al mismo tiempo se constituyen en justificativos para unir una regioacuten En la zona del Caribe estas uacuteltimas cuestiones toman una importancia crucial El objetivo del artiacuteculo es observar si la intensificacioacuten de la integracioacuten caribentildea ha sido acompantildeada por un proceso de reduccioacuten de tales asimetriacuteas Los resultados generales muestran indicios en contra de esa hipoacutetesis aunque el anaacutelisis concreto sobre las experiencias particulares en contraste con el resultado general muestra una realidad variada y tendiente a la formacioacuten de clubes de convergencia

Palabras claves Caribe integracioacuten econoacutemica asimetriacuteas convergencia

Abstract

Asymmetries in economic development are considered obstacles in the negotiations to intensify the integration processes At the same time they constitute justification for bonding a region In the Caribbean the latter take crucial issues The objective of this article is to observe whether intensification of Caribbean integration has been accompanied by a reduction process of such asymmetries The overall results show evidence against that hypothesis although the specific analysis of the particular experiences in contrast to the overall result shows a varied reality and leading to the formation of convergence clubs

Keywords Caribbean economic integration asymmetries convergence

COMPENDIUM ISSN Impresa 1390-8391 ISSN Online 1390-9894 Volumen 3 Nordm 5 Junio 2016 pp 13 - 27

Autor para correspondencia1Correo electroacutenico ghgonzaunseduar (G Gonzaacutelez) Instituto de Investigaciones Econoacutemicas y Sociales del Sur (IIESS) UNS CONICET Departamento de Economiacutea UNS Argentinasup2 Stefaniacutea Soledad Aacutelvarez Centro de Estudios Econoacutemicos de la Unioacuten Industrial de Bahiacutea Blanca (CEEUIBB) UNS CONICET Departamento de Economiacutea UNS Argentina

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1 Introduccioacuten

Las asimetriacuteas en el desarrollo econoacutemico son consideradas obstaacuteculos en las negociaciones tendientes a intensificar los procesos de integracioacuten (Bouzas 2003) Al mismo tiempo se constituyen en justificativos para unir una regioacuten debido a que el incremento de los flujos bilaterales de comercio y de inversioacuten y el alcance de mayores escalas de produccioacuten entre otros canales llevan a ganancias de competitividad que se traducen en mayores tasas de crecimiento del producto per caacutepita (Jovanovic 2006) Sin embargo los costos asociados con la peacuterdida de soberaniacutea en la toma de decisiones de poliacutetica econoacutemica son maacutes altos al comienzo del proceso de integracioacuten (Escaith y Paunovic 2003 Escaith 2004 Pecorari 2015) y al mismo tiempo son las economiacuteas con menor desarrollo relativo las que quedan maacutes expuestas a los ciclos asincroacutenicos (Vaacutesquez Gonzaacutelez amp Martiacutenez 2013)

En particular en la zona del Caribe estas uacuteltimas cuestiones toman una importancia crucial Como sostiene Martiacutenez (2013) las determinaciones asociadas a las nociones de pequentildeez y vulnerabilidad han condicionado sus modelos de relacionamiento externo y sus respuestas de poliacutetica a elementos provenientes del contexto internacional Es por ello que han aunado esfuerzos para intensificar la integracioacuten y mejorar de ese modo su capacidad de respuesta a las demandas e imperativos externos y a las propias necesidades internas

Si bien la integracioacuten caribentildea tuvo una de sus primeras expresiones en la Federacioacuten de las Islas de Sotavento de 1871 la atencioacuten en la Comunidad del Caribe (CARICOM) se debe a que es el proyecto de integracioacuten maacutes antiguo del subcontinente que auacuten se encuentra vigente Puede afirmarse sin riesgo de equivocarse que desde sus oriacutegenes la CARICOM ha intentado consolidar una comunidad econoacutemica con el fin de potenciar a sus paiacuteses miembros y facilitar el alcance de sus respectivos objetivos de desarrollo Por tal motivo el objetivo del artiacuteculo es estudiar el comportamiento del producto per caacutepita tomado como una variable aproximada del nivel de desarrollo econoacutemico bajo la hipoacutetesis que la intensificacioacuten de la integracioacuten debiera haber sido acompantildeada por un proceso de reduccioacuten de asimetriacuteas en el desarrollo econoacutemico

Para intentar verificar esta hipoacutetesis se utiliza una bateriacutea de indicadores siguiendo a Gonzaacutelez Dabuacutes y Monterubbianesi (2013) El periacuteodo de anaacutelisis empiacuterico inicia con la puesta en vigor del acuerdo -esto es 1973- y finaliza en 2012 por razones de disponibilidad y homogeneidad metodoloacutegica de los datos para los 15 miembros El anaacutelisis estadiacutestico arroja como principal resultado que hubo un comportamiento asimilable a la formacioacuten de clubes de convergencia por lo que las asimetriacuteas en la CARICOM se manteniacutean al final del periacuteodo estudiado en teacuterminos absolutos La intensificacioacuten formal de la integracioacuten caribentildea no alcanzoacute a cumplir la meta propuesta en su acta constitutiva Sin embargo las dificultades asociadas al proceso de integracioacuten real resulta ser uno de los factores determinantes de aquel resultado

En la seccioacuten 2 se ofrece una caracterizacioacuten econoacutemica de los paiacuteses miembros de la CARICOM apelando principalmente a las similitudes mientras que en la seccioacuten 3 se muestra la evolucioacuten de las asimetriacuteas En la seccioacuten 4 se discuten los resultados y los posibles argumentos que explican el comportamiento regional de la variable estudiada

15

2 Caracterizacioacuten Econoacutemica de los Paiacuteses Miembros

La Comunidad del Caribe (CARICOM) establecida por el Tratado de Chaguaramas entroacute en vigor el 1 de agosto de 1973 Actualmente agrupa a 15 economiacuteas - Antigua y Barbuda Bahamas Barbados Belice Dominica Granada Guyana Haitiacute Jamaica Montserrat San Kitts y Nevis Santa Luciacutea San Vicente y las Granadinas Surinam y Trinidad Tobago-sup3 que comparten rasgos comunes que van desde lo geograacutefico a lo econoacutemico Se trata de un conjunto de paiacuteses que se encuentran en la zona del Mar Caribe en su mayoriacutea pequentildeos y tan soacutelo tres de sus territorios son continentales (Belice Guyana y Surinam)

Las caracteriacutesticas dominantes vinculadas al tamantildeo de sus tierras y su posicioacuten geograacutefica son los escasos viacutenculos de transporte y comunicacioacuten la vulnerabilidad frente a las influencias externas del mercado el riesgo de sufrir desastres naturales la existencia de una cantidad limitada de recursos y por tanto una alta dependencia hacia el exterior la inadecuada y costosa infraestructura y administracioacuten Tambieacuten se suele destacar la existencia de aptitudes productivas y de diversificacioacuten limitadas capacidades financieras e institucionales reducidas (Martiacutenez Alfonso 2013) Estas caracteriacutesticas conllevan elevados niveles de incertidumbre en los procesos econoacutemicos sociales y poliacuteticos limitaciones a la habilidad para competir en los mercados internacionales y fuertes restricciones al desarrollo con elevados niveles de pobreza

Como se puede observar las adversidades que enfrentan individualmente las economiacuteas son numerosas y es por ello que la integracioacuten resulta un instrumento relevante para contrarrestarlas Como evidencia del reducido tamantildeo se tiene que la poblacioacuten total estimada para el antildeo 2012 fue algo maacutes de 17 millones de personas siendo Haitiacute el paiacutes maacutes poblado con casi el 60 del total de la Comunidad Considerando que son 15 los territorios asociados la magnitud que representa el total es muy bajo si se compara con la poblacioacuten que aloja por ejemplo Guatemala A este paiacutes vecino de la CARICOM lo habitaban ese antildeo algo maacutes de 15 millones de habitantes

El PIB para el antildeo 2012 fue de aproximadamente 56 millones de doacutelares (a precios y tipo de cambio constantes del 2005) siendo Trinidad y Tobago junto con Jamaica los que maacutes participacioacuten tuvieron en el total del mismo con el 33 y 19 respectivamente Con el objeto de tomar un punto de referencia geograacuteficamente cercano Repuacuteblica Dominicana presentoacute un PIB algo superior a 51 millones de doacutelares para el mismo antildeo

Se destaca tambieacuten la lejaniacutea a los grandes mercados mundiales lo que representa un factor negativo para el comercio internacional por los elevados costos de transporte Aunque no soacutelo se debe considerar dicha distancia sino tambieacuten a la ausencia de infraestructura adecuada para tal fin Del mismo modo las cataacutestrofes naturales -huracanes terremotos y deslizamientos de tierratienen mayor incidencia que en otros paiacuteses por su relativamente alta frecuencia y no soacutelo destruyen capacidad


sup3 El acuerdo fue firmado por los cuatro estados independientes existentes en 1973 Barbados Jamaica Guyana y Trinidad y Tobago y otros ocho territorios se unieron en 1974 Antigua Honduras Britaacutenica ndashactualmente Belice- Dominica Granada Santa Luciacutea Montserrat San Cristoacutebal y Nieves y San Vicente Las Bahamas se convirtieron en el 13ordm Estado miembro de la Comunidad en julio de 1983 pero no en miembro del Mercado Comuacuten Surinam es Estado miembro de la Comunidad del Caribe desde julio de 1995 Haitiacute se incorporoacute como miembro provisional en julio de 1998 y en julio de 2002 como Estado miembro de pleno derecho de la CARICOM Sin embargo tampoco se erigioacute como miembro del Mercado Comuacuten

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instalada de produccioacuten y generan otros dantildeos materiales y peacuterdidas humanas ademaacutes requieren de gastos subsiguientes en forma de ayudas a damnificados y reparaciones Asiacute como los rasgos geograacuteficos definen las problemaacuteticas a la que resultan expuestos estos territorios tambieacuten determinan las principales actividades econoacutemicas que se desarrollan en los mismos

La zona se caracteriza por agrupar paiacuteses con climas tropicales y playas de gran atractivo Como consecuencia resulta propicia para el desarrollo del turismo En la mayoriacutea de los casos las exportaciones se encuentran dominadas por los servicios Soacutelo Barbados Guyana Haitiacute Surinam y Trinidad y Tobago tienen las exportaciones de mercanciacuteas con un peso relativo mayor La dependencia elevada en los servicios turiacutesticos vuelve a la regioacuten vulnerable cuando se generan condiciones econoacutemicas externas desfavorables que desincentivan a la demanda

A grandes rasgos es posible encontrar similitudes al caracterizar las principales ramas productivas y generadoras de valor en las economiacuteas nacionales que no tienen necesariamente que ver con el turismo En orden de importancia en la agricultura se destacan los cultivos de cantildea de azuacutecar algodoacuten ciacutetricos bananas arroz coco y cafeacute entre otros En algunos casos las teacutecnicas de produccioacuten agriacutecolas son rudimentarias y no le brindan dinamismo al sector inclusive llegan a desarrollarse como explotaciones familiares de subsistencia tal como sucede en el caso de Haitiacute que es la economiacutea maacutes pobre de la regioacuten Sin embargo se constituye en una fuente alternativa de divisas y en un rubro en pleno crecimiento tendiendo a la diversificacioacuten de los cultivos

La pesca por su parte es propicia por la ubicacioacuten de ultramar Soacutelo en algunos de ellos se desarrolla hacia el mercado interno el resto lo hacen con objetivos de exportacioacuten Tal como sucede en el caso de la agricultura su importancia en la estructura del producto nacional variacutea significativamente entre los mismos Esto uacuteltimo hace que las cifras regionales terminen siendo bajas pues se compensan las grandes producciones de las economiacuteas como la de Trinidad y Tobago con aquellas de las economiacuteas maacutes precarias como la de Haitiacute

Tambieacuten existen industrias manufactureras que se encuentran en pleno crecimiento no obstante ser en cierta parte un componente residual de la actividad econoacutemica Se enfrentan a elevados costos de produccioacuten debido a problemas en la escala y la tecnologiacutea Se destacan la produccioacuten textil de productos quiacutemicos alimentos cerveza refinado de petroacuteleo cemento fertilizantes plaacutestico y aluminio entre otros

Los servicios financieros son tambieacuten fuentes de divisas Debido al elevado nivel de proteccioacuten del secreto bancario y los bajos impuestos el sector financiero ha ido adquiriendo un papel preponderante Adicionalmente otra actividad relevante en algunos casos es la explotacioacuten de minas y canteras aunque se trata de sectores poco avanzados y no muy significativos Lo mismo ocurre con la rama del transporte y las comunicaciones

A modo de resumen la Figura 1 muestra coacutemo se compuso el valor agregado total de la CARICOM en 2012 y cuaacuteles son los sectores con mayor relevancia

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Transportealmacenamiento

ycomunicaciones

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Otrasactividades

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Construccioacuten9

Agriculturacaza silvicultura

pesca6

Mineriacuteamanufactura

serviciospuacuteblicos

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Comercio al pormayor al por

menorrestaurantes y

hoteles20

Fuente Elaboracioacuten propia en base a datos de UNCTADstat

Figura 1 Descomposicioacuten del valor agregado generado en la CARICOMpor sectores y subsectores de actividad econoacutemica Antildeo 2012

Los Servicios explican el 60 del valor agregado (VA) incluso hay casos en los que esta rama llega a superar el 90 del producto interno bruto (PIB) nacional (Antigua y Barbuda Montserrat) En segundo lugar cabe ubicar a los sectores vinculados a la industria y la mineriacutea En lo relativo al sector manufacturero hay territorios en los que representa el 23 del PIB (Surinam y Trinidad y Tobago) y otros en los que soacutelo explica alrededor del 3 (Dominica Antigua y Barbuda) En cuanto a la mineriacutea en algunos paiacuteses el sector explica maacutes del 30 (Trinidad y Tobago) y en otros no alcanza el 05 (San Cristoacutebal y Nieves Santa Luciacutea) Los sectores agriacutecola y pesquero siempre han sido un componente muy pequentildeo del producto regional pero son actividades comunes a todos los paiacuteses de la regioacuten Hay casos en los que representan maacutes del 15 del PIB (Guyana Haitiacute) y otros en los que no alcanzan al 1 del producto (Trinidad y Tobago Montserrat) La Figura 2 muestra la evolucioacuten del aporte de los tres niveles productivos primario (agricultura y otros) secundario (industria) y terciario (servicios) en el valor agregado de la regioacuten

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Servicios

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Industria Agricultura caza silvicultura pesca

3 Asimetriacuteas en el Proceso de Desarrollo Econoacutemico Caribentildeo

La cuestioacuten vinculada a las diferencias significativas en las magnitudes econoacutemicas no soacutelo se hace presente en temas sectoriales como ha quedado evidenciado en la seccioacuten anterior Esas diferencias estructurales tienen repercusiones en los niveles relativos del producto bruto y por consiguiente en los niveles de desarrollo econoacutemico

La Figura 3 ofrece la evolucioacuten de los 15 pares de ingresos e ingresos per caacutepita desde los primeros antildeos de la deacutecada de 1970 Resulta necesario remarcar que el PIB es una medida imperfecta del grado de desarrollo de un paiacutes pero a pesar de ello resulta indicativo del mismo y es praacutectica usual en ejercicios de contabilidad del desarrollo y estudios del crecimiento Su utilizacioacuten permite avanzar en el anaacutelisis de las disparidades y concentrarse en las divergencias que pueden manifestarse en la zona y que generan dificultades al momento de consolidar las estrategias integracionistas

Figura 2 Comportamiento de los principales componentes delValor Agregado de la CARICOM 1973-2012


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Figura 3 PIB en millones de doacutelares y PIB per caacutepita en doacutelares a precios y tipo de cambio constantes de 2005 paiacuteses de la CARICOM 1973-2012

Antigua y Barbuda Bahamas

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San Vicente y las Granadinas Surinam Trinidad y Tobago

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Nota El PIB se presenta sobre el eje izquierdo y representado con liacutenea oscura El PIB per caacutepita se muestra sobre el eje derecho con la liacutenea maacutes clara



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Si bien la mayor parte de las economiacuteas muestra senderos de crecimiento la realidad es que las escalas de los ejes dan cuenta inmediatamente de las diferencias intra-grupo Trinidad y Tobago Jamaica Bahamas Barbados y Antigua y Barbuda se destacan respecto al resto por el comportamiento de su ingreso o ingreso per caacutepita Tomando el periacuteodo completo lejos de constatarse signos de convergencia se han mantenido desempentildeos aparentemente divergentes

A continuacioacuten se analiza la hipoacutetesis de convergencia regional aplicando herramientas estadiacutesticas comunes en este tipo de estudios sobre los valores del PIB per caacutepita de cada economiacutea para el periacuteodo 1973-2012 Los indicadores utilizados son la evolucioacuten de la brecha maacutexima entre las economiacuteas la relacioacuten entre el ingreso per caacutepita inicial y final para cada economiacutea la relacioacuten entre el ingreso inicial y la tasa de crecimiento del producto y la evolucioacuten de la dispersioacuten en el PIB per caacutepita

La Figura 4 expone la evolucioacuten de la diferencia entre el valor maacuteximo y el valor miacutenimo del PIB observado para cada antildeo teniendo en cuenta a las 15 economiacuteas de la regioacuten Cuanto maacutes alejado estaacute ese resultado con respecto a la unidad mayor es la brecha entre la economiacutea que genera maacutes valor agregado y aquella que menos valor agregado ha realizado Por ende la reduccioacuten del indicador se interpreta como un indicio de convergencia absoluta

Figura 4 Brecha maacutexima en el PIB per caacutepita paiacuteses de la CARICOM 1973-2012

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35

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1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008


Seguacuten se observa la diferencia ha aumentado a lo largo del tiempo El punto maacuteximo corresponde al antildeo 2005 En ese momento la economiacutea relativamente maacutes desarrollada poseiacutea un ingreso per caacutepita 4 veces superior a la menos desarrollada del grupo A partir de ese momento y hasta 2012 al menos la brecha ha mostrado un cambio de tendencia

En la figura siguiente (Figura 5) se contrasta la relacioacuten entre los valores de PIB per caacutepita en los extremos del periacuteodo para cada economiacutea Un proceso de convergencia absoluta se visualizariacutea a partir de una nube de puntos que corre paralela al eje correspondiente a 1973 Eso significariacutea que las economiacuteas independientemente del nivel de ingreso per caacutepita inicial al final del periacuteodo presentan el mismo grado de desarrollo econoacutemico

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Figura 5 PBI per caacutepita 1973 versus 2012 paiacuteses de la CARICOM1973-2012

Figura 6 Tasa de crecimiento versus PBI per caacutepita inicial paiacuteses de la CARICOM 1973-2012

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958575650

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2

3

4

5

6

76 8 9 10

Tasa

de

crec

imie

nto

1973

-201

2

PBI per caacutepita 1973

HTI

GUY

BLZ

DMAVCT

KNALCA

JAM

SUR

MSR

ATGTTO

BRB

BHS

GRD



Sin embargo se observa claramente una relacioacuten lineal positiva entre ambos valores Es decir que el producto per caacutepita de 1973 es un buen indicador del producto per caacutepita de 2005 y refuerza la hipoacutetesis que niega la convergencia absoluta en la regioacuten

La Figura 6 enfrenta el PIB per caacutepita de 1973 y la tasa de crecimiento de cada economiacutea con el objeto de reforzar la lectura del graacutefico anterior En un proceso de convergencia es de esperar que niveles iniciales de renta bajos esteacuten asociados a tasas de crecimiento mayores

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Figura 7 Evolucioacuten de la dispersioacuten del PBI per caacutepita paiacuteses de la CARICOM 1973-2012

095

1

09

085

075

08

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008


Se observa un importante aumento de la divergencia en la regioacuten similar en comportamiento al primer indicador utilizado Si bien la cifra decrece a partir del antildeo 2006 el valor final es mayor al inicial Los indicadores utilizados no muestran un escenario optimista en teacuterminos de reduccioacuten de asimetriacuteas en el desarrollo econoacutemico aproximado por el producto per caacutepita En todos los casos no ha habido indicios de mejoras sustanciales en cuanto a la reduccioacuten de las brechas De todas formas el anaacutelisis no es suficiente para rechazar la hipoacutetesis de convergencia debido a que se sostiene auacuten la posibilidad de la existencia de convergencia relativa dentro de la regioacuten Para avanzar en esta nueva liacutenea se utiliza el PIB per caacutepita relativo (cociente entre los PIB per caacutepita de dos socios) Con el objeto de mostrar los resultados en forma sinteacutetica se computa el promedio del indicador para cada momento y de cada paiacutes respecto a todos sus socios de la CARICOM El resultado graacutefico es un sendero que muestra la evolucioacuten de la brecha promedio y se interpreta tomando la unidad como perfecta simetriacutea La Figura 8 muestra esta informacioacuten para 13 de los 15 miembros

Haitiacute y Guyana presentan niveles promedios de asimetriacuteas muy altos por lo que se retiraron del graacutefico por razones expositivas Mientras que Haitiacute ha llevado un recorrido divergente en todo el periacuteodo (con valores del indicador superiores a 6) Guyana ha mostrado una tendencia divergente hasta la deacutecada de los antildeos 90 (con valores del indicador ubicados entre 270 y 520) y convergente hasta 2012 (aunque con valores por encima de 3)

Evidentemente los resultados obtenidos son variados Varias de las economiacuteas maacutes pobres presentaron tasas de crecimiento elevadas como Belice y Granada mientras que Haitiacute la maacutes empobrecida muestra valores bajos para ambas medidas En el caso de los territorios con mayores niveles de producto per caacutepita inicial tambieacuten coexisten casos en los que las tasas de crecimiento para el periacuteodo son bajas (Barbados) y otros en los que esas son elevadas (Trinidad y Tobago)

Para complementar el examen se ha buscado verificar sigma- convergencia La misma tiene lugar cuando existe una reduccioacuten de la dispersioacuten (calculada como el cociente entre el desviacuteo estaacutendar y la media aritmeacutetica) de la variable que es objeto de estudio a lo largo del tiempo Por lo tanto habriacutea convergencia regional cuando el valor del indicador se reduce en el lapso considerado y existiriacutea divergencia si ocurre lo contrario La Figura 7 muestra los resultados

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Figura 8 Evolucioacuten de PIB per caacutepita relativo promedio por economiacutea paiacuteses de la CARICOM 1973-2012

35

3

25

2

15

1

05

01973

ATG BHS BHB BLZ DMA GRD JAM KNA LCA VCT SUR TTOMSR

1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008


En la Figura 8 se observa al final del periacuteodo un reacomodamiento de los valores de los PIB relativo promedio en torno a dos niveles En el primer grupo se ubican economiacuteas cuyos valores promedios permanecieron por sobre la unidad mientras que en un segundo grupo incluye a las economiacuteas que al final del periacuteodo considerado se ubicaron por debajo de ese valor de referencia Valores del indicador inferiores a la unidad se interpretan como evidente asimetriacutea a favor de la economiacutea sentildealada es decir que su PIB per caacutepita ha sido superior -en promedio- al observado en los socios Siguiendo esta lectura se identifica al primer grupo como relativamente menos desarrollado y al segundo grupo relativamente maacutes desarrollado

Si bien la informacioacuten que brindan estas figuras no es suficiente para afirmar que se formaron clubes de convergencia es evidencia suficiente para plantear alguna hipoacutetesis al respecto El grupo relativamente menos desarrollado muestra un comportamiento consistente con el concepto de convergencia condicional Si bien se observa un cierre de la brecha de algunas de las economiacuteas respecto a las relativamente maacutes desarrolladas el comportamiento no es generalizado convergiendo a un valor que ronda el 15 Por su parte las economiacuteas del grupo relativamente maacutes desarrollado -conformado por Barbados Trinidad y Tobago Bahamas San Cristoacutebal y Nieves Antigua y Barbuda y Montserrat- han mostrado tantos mayores ingresos per caacutepita iniciales como finales y sus PIB relativo promedio han tendido a un nivel aproximado a 05

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Si bien ambos grupos presentan un rol protagoacutenico del Sector Servicios es en las economiacuteas relativamente maacutes desarrolladas donde dicho sector aporta el 90 o maacutes del valor agregado salvo Trinidad y Tobago- Mientras que en el grupo relativamente menos desarrollado tiene un rol maacutes importante el sector agropecuario (aunque bajo en teacuterminos absolutos) que lo que ocurre en el resto de los socios

El tratado constitutivo de la Comunidad reconocioacute desde el comienzo la existencia de contrastes y por ello decidieron establecer expliacutecitamente dos grupos de paiacuteses para iniciar tratamientos diferenciales Es asiacute que se distinguieron entre naciones maacutes y menos desarrolladas cayendo en el primer grupo Barbados Guyana Jamaica Surinam y Trinidad y Tobago y los restantes paiacuteses a excepcioacuten de Bahamas en el segundo Antigua y Barbuda Belice Dominica Granada Haitiacute Montserrat San Cristoacutebal y Nieves Santa Luciacutea y San Vicente y las Granadinas Al comparar esta clasificacioacuten con la planteada a partir de los resultados de la figura anterior se observa claramente que hubo cambios en el status de algunas de las naciones involucradas Mientras que Guyana Jamaica y Surinam quedaron relegadas ocurrioacute lo opuesto con Antigua y Barbuda Montserrat y San Cristoacutebal y Nieves

4 Discusioacuten

Sintetizando los resultados de la seccioacuten anterior no hay indicios de mejoras sustanciales en cuanto a la reduccioacuten de las brechas entre los niveles de producto per caacutepita y por tanto de las asimetriacuteas en el desarrollo econoacutemico Los resultados generales muestran indicios en contra de esta hipoacutetesis aunque el anaacutelisis concreto sobre las experiencias particulares en contraste con el resultado general muestra una realidad variada y tendiente a la formacioacuten de clubes de convergencia Si bien se dan casos particulares con desempentildeos positivos en otros tantos las divergencias se han perpetuado Es decir que la hipoteacutetica reduccioacuten de la brecha acompantildeando la intensificacioacuten de la integracioacuten no ha sido verificada A continuacioacuten se discuten algunos argumentos que explicariacutean esta situacioacuten

En 1989 se decidioacute revisar el acuerdo constitutivo cuando los jefes de gobierno tomaron la decisioacuten de convertir al mercado comuacuten en un mercado uacutenico con libre movilidad de factores Entre 1993 y 2000 el Grupo de Trabajo Intergubernamental generoacute nueve protocolos que se combinaron para crear en 2001 el Tratado Revisado de Chaguaramas donde se incluyoacute al Mercado y Economiacutea Uacutenicos de la CARICOM (CSME) Los uacutenicos paiacuteses que hasta la fecha no adhirieron al CSME son Bahamas y Montserrat Haitiacute por su parte si bien firmoacute el acuerdo auacuten no es miembro pleno y desde el antildeo 2006 se ha estado preparando para establecer las condiciones que le permitan participar efectivamente del mismo Las negociaciones durante y posteriores llegaron al acuerdo de que la implementacioacuten del CSME sea concretada en dos fases de 2006 a 2009 se debiacutea implementar el mercado uacutenico y de 2010 al 2015 la economiacutea uacutenica

Las aacutereas de mayor significancia para la estructura regional son las vinculadas al libre movimiento de bienes y servicios capital y trabajo asiacute como la armonizacioacuten de las regulaciones que afectan al comercio entre las que se incluyen los procedimientos aduaneros la propiedad intelectual la poliacutetica de competencia la imposicioacuten

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tributaria y la legislacioacuten sobre dumping y subsidios A pesar de ello la implementacioacuten de todas estas cuestiones auacuten es imperfecta y no estaban en plena vigencia en 2012 -antildeo en que finaliza la ventana temporal del anaacutelisis- y sobre los cuales hubo pocos avances hasta el momento

Un interesante estudio sobre el comercio y la integracioacuten caribentildea realizado por CEPAL (CEPAL 2010) sentildeala las deficiencias maacutes importantes seguacuten su criterio del proceso formal de integracioacuten Entre ellas sostiene que si bien la aplicacioacuten del arancel externo comuacuten era generalizada en teacuterminos estrictos no era comuacuten ya que existiacutea un amplio margen para la adopcioacuten de medidas nacionales de excepcioacuten y derogacioacuten Por otra parte si bien los aranceles eran considerablemente maacutes bajos que tiempo atraacutes eran relativamente altos en los sectores alimentario y manufacturero generando desviacioacuten en los flujos de comercio La libre circulacioacuten de bienes se encontraba auacuten obstaculizada por la permanencia de barreras no arancelarias y el estudio sentildeala que se habiacutea detectado que algunos miembros de la Comunidad utilizaban impuestos no autorizados sobre bienes regionales Las restricciones se extendiacutean al comercio de servicios implementacioacuten incompleta de mecanismos de asignacioacuten de licencias para los proveedores de servicios obstaacuteculos a los permisos de trabajo y la discriminacioacuten en el otorgamiento de incentivos fiscales y restricciones al transporte mariacutetimo aeacutereo y los servicios financieros No habiacutea tampoco coordinacioacuten y armonizacioacuten de las poliacuteticas fundamentalmente sectoriales

Para contrastar la evolucioacuten de la integracioacuten formal con la integracioacuten verificada a traveacutes del comportamiento de los agentes econoacutemicos -o integracioacuten de facto- Gonzaacutelez y Aacutelvarez (2016) estudian el comportamiento de diferentes indicadores de integracioacuten de facto para la CARICOM En su artiacuteculo verifican que son los primeros 4 estados independientes que formaron la CARICOM los que mostraron desde el comienzo la mayor intensidad de facto mientras que los restantes - salvo excepciones- mostraron una mayor intensidad de facto a partir de 1989 acompantildeando su decisioacuten de revisar el tratado constitutivo

La CARICOM ha establecido medidas y beneficios especiales no soacutelo para hacer frente a los problemas comunes sino tambieacuten para impulsar las regiones menos favorecidas (Secretariacutea 2011) Ejemplos de esto uacuteltimo pueden mencionarse la suspensioacuten temporal en la aplicacioacuten del arancel comuacuten excepciones en la implementacioacuten de regiacutemenes de incentivo fiscal el permiso de cumplir con bajos requerimientos en las reglas de origen asiacute como el acuerdo de los paiacuteses maacutes desarrollados de la CARICOM para cooperar con los de menor desarrollo a traveacutes de la facilitacioacuten de los flujos de capitales Una observacioacuten importante realizada por Gonzaacutelez y Aacutelvarez es que los estados que muestran tardiacuteamente mayor intensidad de la integracioacuten son aquellas economiacuteas que en el tratado constitutivo tuvieron dicho trato diferencial -salvo Bahamas-

Si bien el Preaacutembulo del Protocolo de 1999 introduce conceptos que aluden a las economiacuteas relativamente menos desarrolladas el estudio de CEPAL resalta que falta precisioacuten en la terminologiacutea empleada y en la determinacioacuten de los aacutembitos de aplicacioacuten de aquellas medidas generando dificultades al momento de la

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implementacioacuten Los mecanismos de asistencia teacutecnica y financiera otorgan apoyo temporal e insuficiente para solucionar los problemas estructurales de estos paiacuteses relativamente menos desarrollados Las dificultades mencionadas en la aplicacioacuten del trato preferencial a aquellas econoacutemicas podriacutea haber generado reticencias que retrasaron la intensificacioacuten de la integracioacuten

La CARICOM continuacutea funcionando como una unioacuten aduanera imperfecta y con muchas cuestiones por mejorar Con el anaacutelisis que se ha desarrollado ya puede vislumbrarse la falta de efectividad no total pero siacute parcial y no menos importante de la Comunidad en cuanto a los objetivos de reduccioacuten de asimetriacuteas Persisten a nivel intrarregional barreras que dificultan la conformacioacuten de un aacutembito con perfecta articulacioacuten entre las economiacuteas Si bien los resultados que arrojaron los datos e informacioacuten analizados no resultan totalmente pesimistas para la zona las asimetriacuteas en la CARICOM se manteniacutean al final del periacuteodo estudiado

Desde los antildeos 1990 se han generado nuevos instrumentos integracionistas en El Caribe que podriacutean haber potenciado institucionalmente a la CARICOM (por ejemplo la Asociacioacuten de Estados del Caribe la Organizacioacuten de Estados del Caribe Oriental y el CARIFORO) Sin embargo salvo la Unioacuten Econoacutemica de la OECO que entroacute en vigencia en el 2011 el resto de los acuerdos considerados soacutelo explicitan intentos y voluntades por integrarse pero no se traducen en acciones especiacuteficas que influyan en las decisiones de los agentes econoacutemicos El efecto que esta uacuteltima institucioacuten pudiera tener sobre la intensificacioacuten comercial en la CARICOM y el proceso de reduccioacuten de asimetriacuteas durante el periacuteodo estudiado es imperceptible Sin embargo no debiera ser desestimado en un estudio con ventana temporal maacutes extensa

Un contexto de volatilidad macroeconoacutemica con crisis en los mercados financieros internacionales y consecuencias a nivel mundial no puede tampoco pasar inadvertido dada la significativa vulnerabilidad de la regioacuten La uacuteltima crisis econoacutemica y financiera mundial golpeoacute fuertemente y como consecuencia de este fenoacutemeno el foco de la atencioacuten gubernamental se ha desplazado hacia las poliacuteticas internas dejando relegado a un segundo plano la implementacioacuten de medidas y compromisos pendientes vinculados a la integracioacuten regional

Reconocimientos El artiacuteculo se enmarca en el proyecto Redefiniendo Ameacuterica Actores y canales de fortalecimiento del proceso de integracioacuten en Ameacuterica Latina y El Caribe financiado por CONICET (PIP 2014-16 Coacutedigo del proyecto 112 201301 00675 CO) y por UNS (PGI 2015-16 Coacutedigo del proyecto PGI 24E124)

Referencias

Bouzas R (2003) Mecanismos para compensar los efectos de las asimetriacuteas de la integracioacuten regional y la globalizacioacuten Lecciones para Ameacuterica Latina y el Caribe El caso del


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MERCOSUR Trabajo preparado para el Seminario ldquoGlobal y Local El desafiacuteo del desarrollo regional en Ameacuterica Latina y el Cariberdquo Banco Interamericano de Desarrollo Recuperado el 14 de abril de 2015 de httpwwwselaorgmedia267971t023600001667- 0mecanismos_para_compensar_los_efectos_de_las_asimetrC3ADaspdf

CEPAL (2010) Comercio e integracioacuten en el Caribe tendencias y perspectivas En CEPAL (2010) Panorama de la insercioacuten internacional de Ameacuterica Latina y el Caribe 2009-2010 crisis originada en el centro y recuperacioacuten impulsada por las economiacuteas emergentes 123- 150

Escaith H amp Paunovic I (2003) Regional integration in Latin America and dynamic gains from macroeconomic cooperation (Serie Macroeconomiacutea del Desarrollo No 24) United Nations Santiago de Chile

Escaith H (2004) La Integracioacuten regional y la coordinacioacuten macroeconoacutemica en Ameacuterica Latina REVISTA DE LA CEPAL 82 55-74

Gonzaacutelez G amp Aacutelvarez S (2016) Asimetriacuteas e intensidad de la integracioacuten caribentildeas IBEROAMERICAN JOURNAL OF DEVELOPMENT STUDIES 5 (2) en prensa

Gonzaacutelez G Dabus C amp Monterubbianesi P (2013) Phases of convergence in Latin America The technological drivers JOURNAL OF INTERNATIONAL DEVELOPMENT 25 1005ndash1025

Jovanovic M (2006) The economics of international integration Cheltenham UK Edward Elgar

Martinez Alfonso L (2013) La Comunidad del Caribe (CARICOM) en el contexto de un nuevo regionalismo latinoamericano (2001-2012) cambios desafiacuteos y oportunidades

CLACSO Recuperado el 14 de abril de 2015 de

httpbibliotecaclacsoeduarclacsobecas20131015060449martinezalfonsopdf

PECORARI N (2015) Problemas de coordinacioacuten y delay en la entrada a acuerdos avanzados de integracioacuten REVISTA DE ANAacuteLISIS ECONOacuteMICO 30 (1) 25-40

Secretariacutea Permanente del SELA (2011) Las asimetriacuteas en los procesos de integracioacuten de Ameacuterica Latina y el Caribe SP-LAPI-ALC Di No 12-11-Rev1 junio Recuperado el 20 de noviembre de 2015 de httpwww10iadborgintalintalcdiPE201109088pdf

Vasquez F Gonzalez G amp Martinez E (2013) Sincronicidad de ciclos econoacutemicos en Ameacuterica Latina Motivacioacuten para su estudio y sumario de metodologiacuteas aplicadas

Estudios Economicos Volumen XXX (NS) 61 (julio-diciembre) 71-87

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EMISSIONS TRADING AND THE ECONOMIC IMPACT OF THE PARIS AGREEMENT ON NEW ZEALAND

Mario Andreacutes FernaacutendezAdam Daigneault

3131



Mario Andreacutes Fernaacutendezsup1 Adam Daigneault

Resumen

Fecha de Recepcioacuten 30 de marzo del 2016 ndash Fecha de aprobacioacuten 4 de Abril del 2016

Un nuevo acuerdo internacional sobre el cambio climaacutetico bajo el Marco de la Convencioacuten de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climaacutetico se celebroacute en Pariacutes en diciembre de 2015 El Acuerdo de Pariacutes (PA) afirma que las viacuteas de emisioacuten de gases de efecto invernadero (GEI) deben ser compatibles con mantener el aumento de la temperatura global por debajo de 15degC o 2degC por encima de los niveles pre-industriales Nueva Zelanda (NZ) se ha comprometido a reducir las emisiones un 30 por debajo de los niveles de 2005 para el antildeo 2030 El propoacutesito de este trabajo es estimar los costos econoacutemicos de los teacuterminos PA cuando el potencial de mitigacioacuten se basa en la fijacioacuten de preciosno fijacioacuten de precios y la vinculacioacuten de las emisiones agriacutecolasno la vinculacioacuten de las emisiones transables NZ Scheme (NZ ETS) a otros mercados de permisos de emisiones en Australia la Unioacuten Europea y los Estados Unidos A traveacutes de un modelo de equilibrio general encontramos que Nueva Zelanda es capaz de cumplir con los teacuterminos PA Sin embargo el PIB se reduce en un 7 por debajo de la liacutenea de base para el antildeo 2030 debido a la rigurosidad de los objetivos Si bien la fijacioacuten de precios y la vinculacioacuten de la agricultura NZ ETS a otros mercados de emisiones mitiga las peacuterdidas que vinculan a la Unioacuten Europea ETS puede no ser deseable debido a peacuterdidas significativas en la competitividad Los resultados tambieacuten muestran que la vinculacioacuten a Australia o los mercados de emisiones de Estados Unidos mitiga los costos de cumplimiento debido a los precios maacutes bajos en los permisos de emisioacuten

Palabras Claves Vinculacioacuten de mercado emisiones agriacutecolas equilibrio general

Abstract

A new international climate change agreement under the United Nations Framework Convention on Climate Change was concluded in Paris in December 2015 The Paris Agreement (PA) asserts that greenhouse gases (GHG) emission pathways should be consistent with holding the increase in global temperature below 15degC or 2degC above pre-industrial levels New Zealand (NZ) has committed to reduce emissions to 30 below 2005 levels by 2030 The purpose of this paper is to estimate the economic costs from the PA terms when the mitigation potential relies on pricingnot pricing agricultural emissions and linkingnot linking the NZ Emissions Tradable Scheme (NZ ETS) to other markets of emissions permits in Australia the European Union and the United States Through a general equilibrium model we find that NZ is capable of meeting the PA terms however GDP decreases by 7 below the baseline by 2030 because of the stringency of the targets Although pricing agriculture and linking the NZ ETS to other emissions markets mitigates losses linking to the European Union ETS may not be desirable because of significant losses on competitiveness Results also show that linking to Australia or the US emissions markets mitigates compliance costs because of lower prices on emissions permits

Keywords Market linking agricultural emissions general equilibrium

JEL codes C68 Q51 Q54 Q56

Autor por correspondenciaCorreo electroacutenicosup1 fernandezeasgmailcom (M Fernaacutendez) Researcher in the Land Use and Infrastructure Team AucklandCouncil New Zealand

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1 Introduction

Negotiations towards a new international climate change agreement under the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) concluded in Paris in December 2015 The Paris Agreement (PA) asserts that future greenhouse gases (GHG) emissions pathways should be consistent with holding the increase in the global average temperature below 15degC or 2degC above pre-industrial levels The PA is due to enter into force by 2020 and seeks global emissions to peak as soon as possible and then to undertake rapid reductions thereafter (UNFCC 2015)

New Zealand (NZ) committed to reduce GHG emissions to 30 below 2005 levels by 2030 (592 Mtons CO2e) and has also announced a target of reducing emissions to 50 of 1990 levels by 2050 (334 Mtons CO2e) Thus meeting the reduction targets requires the implementation of mitigation policies eg carbon markets environmental taxes and incentives to develop clean technologies Those policies imply limits on emissions and consequently impacts on production systems and usage of GHG-intensive inputs across economic sectors Furthermore other countries including NZrsquos trade partners also committed to reduce their own GHG emissions which may imply changes in the trade flows and the competitiveness position of NZ Thus there is a multiplicity of effects that need to be considered to evaluate if NZ could cost-effectively meet its reduction targets Hence the purpose of this paper is to estimate the economic costs derived from the commitment under the PA when the mitigation potential relies on pricingnot pricing agricultural emissions and linkingnot linking the NZ Emissions Tradable Scheme (NZ ETS) to international markets of emissions permits

To estimate the economic impacts we use the Climate and Trade Dynamic General Equilibrium (CliMAT-DGE) model developed by Landcare Research NZ We first develop emissions pathways consistent with holding the increase in the global average temperature below 2ordmC above pre-industrial levels We simulate 8 scenarios where we allow pricingnot pricing agriculture emissions and linkingnot linking the NZ ETS to Australia (AUS) the European Union (EU) and the United States (US) We found that for 2030 NZ is capable of meeting the reduction targets in the PA terms however negative impacts occur on Gross Domestic Product (GDP) and welfare Impacts are mitigated if agriculture emissions are priced and if the NZ ETS is linked to Australia or the US emissions markets Because of competitiveness effects linking to the EU emissions market may not be advantageous compared to keeping the NZ ETS unlinked

The paper is structured as follows section 2 describes the modelling approach section 3 presents the results section 4 discusses our results in the light of previous research and current NZ political context and section 5 concludes

2 Modelling Approach

In the following we present the quantitative framework of our economic analysis We first introduce the modelling approach and then the scenarios for simulation

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21 Climate and Trade Dynamic General Equilibrium (CliMAT-DGE)

CliMAT-DGE is a multiregional multi-sectoral forward-looking dynamic general equilibrium model with a relatively long time horizon of 100 years or more (Fernandez and Daigneault 2015) This model is suited to studying the efficient (re)allocation of resources within the economy and over time in response to resource or productivity shocks CliMATDGE primarily uses the Global Trade Analysis Project (GTAP) version 8 dataset The base year of the benchmark projection is 2007 The model then develops a benchmark projection of the economic variables and GHG emissions and simulates scenarios to evaluate the impacts of mitigation policies Based on long-run conditions and constraints on physical resources which restrict the opportunity set of agents the model predicts the behaviour of the economy energy use and emissions by region and sector (Faelighn et al 2013) CliMAT-DGE is coded using the Mathematical Programming System for General Equilibrium (MPSGE) package in GAMS (Rutherford 1999)

The sectors covered in this study are listed in Table 1 Coal oil gas petroleum refining renewable electricity and fossil electricity sectors are defined as separate sectors Renewable and fossil electricity generation sectors are disaggregated from the single electricity GTAP sector All production sectors are modelled using nested Constant Elasticity of Substitution (CES) production functions which capture the potential substitution between production technologies The nesting structure in CliMAT-DGE partly follows Paltsev et al (2005)

Table 1 CLIMAT-DGE Aggregated GTAP Production SectorsPrimary production sectors

Manufacturing and Value-added sectors

Secondary energy sectorsGrains including rice (GRA)Other crops (CRO)Oil seeds and sugar cane (OSC)Plant based fibres (PFB)Cattle sheep and goats horses (CTL)Raw milk (RMK)Forestry (FST)Logs (LGS)

Coal (COA)OilGasPetroleum coal products (P_C)Fossil electricity (EFS)Carbon-free electricity (ECF)

Food products meat products dairy oils rice sugar beverages and tobacco (FOO)Harvested wood products (HWP)Energy-intensive manufacturing (EMT)Non-energy-intensive manufacturing (NSV)Transport (TPT)

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Model dynamics follow a forward-looking behaviour where decisions made today about production consumption and investment are based on future expectations (Fernandez and Daigneault 2015) The economic agents have perfect foresight and know exactly what will happen in all future periods of the time horizon Thus households are able to smooth their consumption over time so that the savings rate varies endogenously As expectations about the future affect current behaviour of agents the forward-looking approach adds flexibility to adjust savings and consumption over time to partially mitigate the negative impacts of an environmental policy in the short run (Babiker et al 2008 Dellink 2005)

The supply of labour in each region is undifferentiated by skill level and exogenously specified as part of the baseline scenario We assume a full employment model closure where a shock to the economy causes wages and rents to adjust until the fixed supply of each factor is again fully employed (Burfisher 2011) An exogenous growth of labour supply is assumed to reflect increases in the population and more efficient use of labour due to improving technology Similarly the supply of land and natural resources are assumed to be fixed in each period Rents vary accordingly to keep full employment (Fernandez and Daigneault 2015)

The representative household chooses its path of consumption versus saving to maximize the discounted value of the utility attained from consumption in each period subject to an income constraint This constraint implies that the present value of all future changes in a regionrsquos current account balance must be zero Any region may run a current account surplus or deficit in any period but (i) global savings must equal global investment and (ii) the present value of a regionrsquos current and future surpluses must equal the present value of its current and future deficits (Fernandez and Daigneault 2015) International assets positions financial stocks and flows of financial assets are not explicitly modelled Thus while a current account deficit is financed by a capital account surplus we cannot say anything about the composition of the capital account

Carbon sequestration from forestry and carbon capture and storage (as backstop technology) were both acceptable forms of GHG emissions reductions for all policy scenarios For further technical details see Fernandez and Daigneault (2015)

22 Policy Scenarios

CliMAT-DGE develops a baseline scenario where the global economy is projected from the base year of 2007 to 2082 in the absence of mitigation policies for climate change The impacts of the PA terms are analysed in terms of deviations (or percentage changes) of the variables of interest relative to the baseline

To simulate the PA terms (GHG reduction targets) we imposed caps to the baseline emissions pathways so that they followed trajectories consistent with temperature increases of 2degC by 2100 Simulation scenarios are constructed around pricingnot pricing agricultural emissions and linkingnot linking the NZ ETS to other emissions markets (Australia EU US) The scenarios investigate the possibilities for

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NZ to find cost-effective means to meet the reduction targets The background of the scenarios relies on NZ being in a unique position as a developed country because of its unusual emissions profile Agricultural non-carbon dioxide emissions (eg methane and nitrous dioxide) make up about half of New Zealandrsquos gross emissions and a large share of electricity generation (80) comes from renewable (carbon-free) sources (Ministry for the Environment 2015) Thus severe limits may arise if mitigation relies only on input substitution and domestic abatement Hence NZ may need to affect agriculture emissions to meet its reduction targets (Kerr and Sweet 2008) On the other hand linking to other emissions markets means that permits allocated in a domestic ETS can be used for compliance with policies in a non-domestic ETS (Gruell and Taschini 2012) Linking may be a cost-effective alternative to climate change mitigation (Alexeeva and Anger 2015 Babiker Reilly and Viguier 2004) compared with a fragmented approach under which a number of regions would meet their emission reduction objectives in isolation ( Dellink et al 2010)

3 Simulation Results

This section presents the simulation results of the environmental macroeconomic and competitiveness impacts of meeting the reduction target We report the effects of the PA terms on emissions abatement purchase of permits (Section 31) the associated macroeconomic impacts (Section 32) and the competitiveness effects (Section 33) As a baseline we take as focal year 2030 where GDP reaches NZ$ 3493 billion aggregate consumption is NZ$ 1512 billion terms of trade are 1023 and greenhouse gas emissions are 944 MtCO2e

31 Impacts on emissions market

The effects on domestic abatement and the import of permits are presented in Table 2 If agriculture emissions are priced the permits price resulting from a non-linked NZ ETS amounts to NZ$276 per ton of CO2e and linking to the EU decreases the permit price to NZ$213 per ton of CO2e This decrease implies that sectors in the EU exhibit high marginal abatement cost levels compared to NZ Even more linking to Australia or the US decreases the permit price to NZ$82 and NZ$60 per ton of CO2e respectively which signals the relatively lower abatement cost levels compared to NZ

If agriculture is not priced and the NZ ETS remains unlinked permits price reaches almost NZ$3000 per ton of CO2e Linking to the EU or Australia significantly decreases the price to NZ$249 and NZ$212 per ton of CO2e respectively and further linking to the US decreases the price to NZ$65 per ton of CO2e These results show that even if a large sector such as agriculture is not priced market linking adds flexibility for the priced sectors in order to meet the reduction targets That is even if the emissions permits market is constrained to non-agriculture sectors only linking to the US alleviates pressure on priced sectors and partially offsets the stringency of the reduction targets

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Table 2 Environmental impacts of alternative policy scenarios in 2030

Agriculture priced

Agriculture priced

Agriculture not priced

Permits price (in $NZ per ton of CO2e)

276

2914

3490

0

1233

2232

2941

541

900

2618

3490

0

1371

2070

1573

1909

890

2629

82

212

213

249

60

65

Emissions abatement and import of permits (MtCo2e)

Domestic abatement

International permits

Domestic abatement


Agriculture priced

not

NZ ETS not linked

NZ ETSto AUS

NZ ETSto EU

linked linked NZ ETSto US

linked

The reduction target for NZ in 2030 is 349 MtCO2e

Table 2 shows that NZ can meet this target however the mechanism differs across scenarios If agriculture is priced more than half of the mitigation effort comes from the import of permits when linked to Australia or the US whereas mitigation from the import of permits from the EU is relatively low because of the higher permit price In turn if agriculture is not priced import of permits from the EU should occur despite the high price because relying only on domestic abatement is more costly Also permits represent more than half of the mitigation effort if the NZ ETS is linked to AUS or US Thus results show that not pricing agriculture creates a highly constrained environment where NZ relies on a small number of sectors to meet reduction targets However as linking becomes available there is an offsetting effect because the permits prices are always lower than in any of the non-linking scenarios

32 Macro economic impacts

From a general equilibrium perspective the effects of climate change policies surpass those of the emissions market (Alexeeva and Anger 2015) The terms of the PA induce adjustments of production and consumption patterns towards less carbon intensity and associated energy use The particular features to consider for NZ are that agricultural noncarbon dioxide emissions (eg methane and nitrous dioxide) make up about half of the countryrsquos gross emissions and a large share of electricity generation (80) comes from renewable (carbon-free) sources (Ministry for the Environment 2015 Kerr and Sweet 2008) Thus the interaction between pricing agricultural emissions and linking the NZ ETS to other markets leads to differential impacts on GDP and welfare

37


No linking

Agriculture priced -449

-73

098

-251

041

-498

104

-49

044

-085

-141

-277

-38

-293

-088

-048Agriculture priced

not

Agriculture priced

Agriculture priced

not

GDP Impact ( change with respect to baseline)

Social welfare impact (in of Hicksian Equivalent variation)

AUS linking EU linking US linking

If agriculture is priced

Table 2 shows that linking the NZ ETS to Australia or the US moderates the negative GDP impacts whereas linking to the EU would lead to a 38 decrease below the baseline That is the EU may not be a good match for the NZ ETS because of the significantly different sizes of both economies likely distortions in the permit trade (Doda and Taschini 2015) the EUrsquos own commitment to reduction targets and high marginal abatement costs in the EU which lead to a high permits price On the other hand if agriculture is not priced and the NZ ETS remains unlinked GDP decreases by 73 below the baseline However linking adds flexibility to non-primary sectors as the GDP impact is lower across all linking scenarios

Table 2 also shows that if agriculture is priced welfare increases for NZ across all linking scenarios These increases result from the lower import prices for food commodities increases in the domestic production of petroleum commodities and the combined mitigating potential of pricing agricultural emissions and international linking of the NZ ETS In turn if agriculture is not priced welfare decreases mainly because of losses in competitiveness in non-primary sectors

Table 3 Macroeconomic impacts of alternative policy scenarios in 2030

33 Effects on international competitiveness

We evaluate economy-wide competitiveness effects measured by changes in the terms of trade (ToT) and sectoral impacts through the Revealed Comparative Advantage (RCA) indicator The RCA examines the export specialization pattern and compares the trade performance of an economic sector with the performance of all sectors within the region (Balassa 1965 Malmberg and Maskell 2007)

Table 4 shows that if agriculture is priced NZ faces ToT gains when the NZ ETS is unlinked or linked to the EU whereas losses occur when the NZ ETS is linked to Australia or the US In turn if agriculture is not priced all linking schemes lead to competitiveness losses whereas gains occur if the NZ ETS remains unlinked Hence

38

although linking the NZ ETS mitigates the negative impacts on GDP it does not necessarily improve national competitiveness Moreover although permits prices are much lower for any of the linking scenarios relative to the no linking scenario this does not fully offset the negative effects of the stringency of the reduction targets given the effects import and export activities costs of domestic production and consumption (Alexeeva and Anger 2015)

To decompose the national competitiveness effects at the sectoral level we use the RCA indicator If agriculture is priced linking the NZ ETS to the US market improves the competitiveness of NZ primary sectors Improvements are motivated by the higher exports of cattle products and grains In turn losses in the competitiveness of primary sectors occur if is the NZ ETS is linked to Australia or to a greater extent the EU The losses are motivated by greater imports of food products Competitiveness of non-primary sectors improves if the NZ ETS remains unlinked or is linked to Australia or the EU Improvements are due mainly to export increases of oil products On the other hand if agriculture is not priced primary sectors gain competitiveness across all linking scenarios and even if the NZ ETS remains unlinked

Competitiveness effects depend on the exposure of a sector to the world market Agriculture in NZ is highly exposed to the world market but it may be also outside the NZ ETS The percentage changes of the RCA show that even when agriculture is not priced the primary sectors are more responsive than the non-primary sectors inside the NZ ETS Thus agriculture is indirectly affected by the reduction targets inside the NZ ETS as well (Klepper and Peterson 2004)

Furthermore linking the NZ ETS to other markets leads to negative distortionary or ToT effects that may outweigh the efficiency gains from enabling international emissions trade However the competitiveness effects may not be a result only of linking but also of the stringency of the reduction targets In fact if agriculture is priced and the NZ ETS is linked to Australia or the US there is indeed a mitigation of the negative effects of reaching the target reductions compared to an unlinked NZ ETS

39

Table 4 Competitiveness impacts of alternative policy scenarios in 2030

No linking AUS linking EU linking US linking

Agriculture priced 122

Terms of trade impacts (in vs Business as usual) for entire economy

Relative comparative advantage (in vs Business as usual) for primary sectors

Agriculture not priced 930

008

-081

025

-008

-243

-105

-1001

303

1305

-39

535

-16

262

-08

122

-04

-011

003

-776

235

-342

-177

Agriculture priced

Primary sectors

Non-primary sectors

Primary sectors

Non-primary sectors


4 Discussion

The PA terms for NZ are ambitious and not free of controversy Prior work has documented that meeting reduction targets or INDCs requires policy measures and consequently responses from economic sectors The purpose of this paper is to estimate the economic costs derived from the commitment under the PA when the mitigation potential relies on pricingnot pricing agricultural emissions and linkingnot linking the NZ ETS to international markets of emissions permits

Prior research has focused on the effects on welfare and competitiveness of ETS linking both from a global perspective and for the largest economies or contributors to GHG emissions Alexeeva and Anger (2015) find that while EU Member States improve their terms of trade by integrating the EU ETS with other emerging ETS non-EU linking candidates face competitiveness losses Lanzi et al (2013) show that in the global climate mitigation scenarios presented in the OECD Environmental Outlook to 2050 macroeconomic and sectoral competitiveness impacts are the largest when ETS are not linked and the stringency of mitigation action varies substantially across countries Linking can thus smooth distortions across the countries taking action on climate change (Jaffe and Stavins 2007) In this paper we found that linking the NZ ETS to Australia or the US mitigates the negative impacts of the PA terms and if agriculture is priced welfare increases for the representative household because of lower import prices for food products and other increases in the domestic production of petroleum commodities Furthermore linking to Australia or the US may imply improvements in the competitiveness of primary sectors but detriment to nonprimary sectors

40

The economic impacts of linking are dependent on the modelling assumptions and the regional and institutional context Anger (2008) shows that in the presence of parallel government trading under a post-Kyoto agreement linking the EU ETS to Canada Japan and the former Soviet Union can reduce EU compliance costs by more than 60 Anger Brouns and Onigkeit (2009) show that benefits of linking depend on the stringency of targets which in turn affect abatement efforts and compliance costs We found that linking the NZ ETS to Australia and the US decreases permits prices given the differential abatement costs across the regions However linking to the EU leads to complex competitiveness effects that may operate against the efficiency principle of creating a larger pool for permits Our results agree with McKibbin Shackleton and Wilcoxen (1999) as we demonstrate how NZ may become subject to falling terms of trade after engaging in international emission trading with the EU Hence although the creation of a larger carbon market leads to more players and allowances and thus to higher liquidity it may not particularly benefit smaller countries such as NZ (Flachsland Marschinski and Edenhofer 2009a b)

Pricing agricultural emissions has a significant role on the impacts of the PA terms Agricultural emissions are a large pool to distribute the burden of mitigation efforts and may alleviate the stringency of reduction targets Not pricing agriculture is welfare decreasing and when linking the NZ ETS the primary gains from trading may be outweighed by pre-existing distortions and market imperfections such as distorted agricultural and energy markets in the EU (Babiker Reilly and Viguier 2004) Furthermore it is not known when NZ will set up its emissions profile after the PA comes into force Although since January 2012 the agricultural sector has to report their emissions under the NZ ETS currently there is no legislated date for when agricultural emissions will be priced under the ETS (Climate Change Information 2012)

We show results for 2030 as focal date for the reduction targets set by NZ An extensive analysis for 2050 would be desirable but technological and other developments increase uncertainty around the results or the behaviour of the model over such a long time span However CliMAT-DGE failed to find a numerical solution for the scenarios where simultaneously no linking is available and agriculture is not priced In other words it was infeasible for NZ to meet the PA beyond 2030 if these two alternatives were not available

5 Conclusions

In this paper we analysed the economic costs for NZ of meeting the PA terms We introduced two issues that affect the likelihood of achieving the committed reduction targets namely pricing agricultural emissions and linking the NZ ETS to international permits markets We found that linking the NZ ETS to Australia or the US is desirable given the relatively lower impacts on GDP Linking to the EU instead leads to complex responses from the terms of trade and competitiveness issues Agricultural emissions play a significant role in meeting the PA as they represent a large pool for emissions to distribute the burden of the mitigation effort However agricultural


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exports are a large share of NZ total exports creating a high degree of exposure to volatility of international permits markets The gains from NZ ETS linking and pricing agriculture are important but an open research path is whether and how those gains can be reaped in reality given implementation design and transaction costs

References

Alexeeva Victoria and Niels Anger 2015 ldquoThe Globalization of the Carbon Market Welfare and Competitiveness Effects of Linking Emissions Trading SchemesrdquoMitigation and Adaptation Strategies for Global Change January doi101007s11027-014-9631-y

Anger N B Brouns and J Onigkeit 2009 ldquoLinking the EU Emissions Trading Scheme Economic Implications of Allowance Allocation and Global Carbon Constraintsrdquo Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change 14 (5) 379ndash98doi101007s11027-009-9180-y

Anger Niels 2008 ldquoEmissions Trading beyond Europe Linking Schemes in a Post-Kyoto Worldrdquo Energy Economics 30 (4) 2028ndash49 doi101016jeneco200708002

Babiker M R Reilly and L Viguier 2004 ldquoIs International Emissions Trading Always Beneficial On JSTORrdquo The Energy Journal 25 (2) 33ndash56 httpwwwjstororgstable41323030seq=1page_scan_tab_contents

Babiker Mustafa Angelo Gurgel Sergey Paltsev and John Reilly 2008 ldquoMIT Joint Program on the Science and Policy of Global Change Emissions Prediction and Policy Analysisrdquo System httpdspacemiteduhandle1721144618

Balassa Bela 1965 ldquoTrade Liberalisation and lsquoRevealedrsquo Comparative Advantagerdquo The Manchester School 33 (2) 99ndash123 doi101111j1467-99571965tb00050x

Burfisher Mary E 2011 Introduction to Computable General Equilibrium Models Cambridge University Press

Climathe Change Information 2012 ldquoNew Zealand Emissions Trading Schemerdquo Agriculturersquos Obligations httpswwwclimatechangegovtnzemissions-tradingschemeparticipatingagricultureobligations

Dellink Rob B 2005 Modelling the Costs of Environmental Policy A Dynamic Applied General Equilibrium Assessment Edward Elgar Publishing

Dellink Rob Steacutephanie Jamet Jean Chacircteau and Romain Duval 2010 ldquoTowards Global Carbon Pricingrdquo OECD Publishing doi1017875km975t0cfr8-en

Doda Baran and Luca Taschini 2015 ldquoCarbon Dating When Is It Beneficial to Link ETSsrdquo SSRN Electronic Journal January doi102139ssrn2610076

42

Faelighn Taran Elisabeth Isaksen Karl Jacobsen and Birger Stroslashm 2013 ldquoMSG-TECHAnalysis and Documentation of a General Equilibrium Model with EndogenousClimate Technology Adaptationsrdquo Report 47 2013

Fernandez M and Adam Daigneault 2015 ldquoThe Climate Mitigation Adaptation and Trade in Dynamic General Equilibrium (CLIMAT-DGE) Modelrdquo Landcare ResearchContract report Auckland New Zealand

Flachsland Christian Robert Marschinski and Ottmar Edenhofer 2009a ldquoGlobal Trading versus Linking Architectures for International Emissions Tradingrdquo Energy Policy 37 (5) 1637ndash47 doi101016jenpol200812008

Flachsland Christian Robert Marschinski and Ottmar Edenhofer 2009b ldquoTo Link or Not to Link Benefits and Disadvantages of Linking Cap-and-Trade Systemsrdquo ClimatePolicy 9 (4) Taylor amp Francis Group 358ndash72 doi103763cpol20090626

Gruell Georg and Luca Taschini 2012 ldquoLinking Emission Trading Schemes A ShortNoterdquo Economics of Energy amp Environmental Policy 1 (3) 31ndash38 doi102139ssrn1546105

Jaffe J and RN Stavins 2007 ldquoLinking Tradable Permit Systems for Greenhouse GasEmissions Opportunities Implications and Challenges - Harvard - Belfer Center forScience and International Affairsrdquo httpbelfercenterhksharvardedupublication17770linking_tradable_permit_systems_for_greenhouse_gas_emissionshtml

Kerr Suzi and Andrew Sweet 2008 ldquoInclusion of Agriculture in a Domestic Emissions Trading Scheme New Zealands Experience to Daterdquo Farm Policy Journal 5 (4) 19ndash 29

Klepper Gernot and Sonja Peterson 2004 ldquoThe EU Emissions Trading Scheme Allowance Prices Trade Flows and Competitiveness Effectsrdquo European Environment 14 (4) 201ndash18 doi101002eet356

Lanzi Elisa Damian Mullaly Jean Chacircteau and Rob Dellink 2013 ldquoAddressing Competitiveness and Carbon Leakage Impacts Arising from Multiple Carbon Marketsrdquo OECD Publishing doi1017875k40ggjj7z8v-en

Malmberg Anders and Peter Maskell 2007 ldquoTowards an Explanation of Regional Specialization and Industry Agglomerationrdquo European Planning Studies 5 (1) 25ndash 41 doi10108009654319708720382

McKibbin Warwick J Robert Shackleton and Peter J Wilcoxen 1999 ldquoWhat to Expect from an International System of Tradable Permits for Carbon Emissionsrdquo Resource and Energy Economics 21 (3-4) 319ndash46 doi101016S0928-7655(99)00007-X

43


Ministry for the Environment 2015 ldquoNew Zealandrsquos Greenhouse Gas Inventory 1990-2013rdquo

Paltsev Sergey John M Reilly Henry D Jacoby Richard S Eckaus James McfarlandMarcus Sarofim Malcolm Asadoorian Mustafa Babiker and Report No 2005 ldquoMITJoint Program on the Science and Policy of Global Change ( EPPA ) Model Version4rdquo Policy Analysis Report No 78

Rutherford Thomas 1999 ldquoApplied General Equilibrium Modeling with MPSGE as aGAMS Subsystem An Overview of the Modeling Framework and SyntaxrdquoComputational Economics 14 1ndash46 doi101023A1008655831209

UNFCC 2015 ldquoParis Agreement FCCCCP2015L9Rev1rdquo httpunfcccintresourcedocs2015cop21engl09r01pdf

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LA CRISIS ECONOacuteMICA Y LAS DISTINTAS CONDICIONES DE LOS PAIacuteSESEUROPEOS

Helmuth Yesid Arias GoacutemezGabriela Antošovaacute

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Helmuth Yesid Arias Goacutemezsup1 Gabriela Antošovaacutesup2

Resumen

Fecha de Recepcioacuten 13 de Noviembre del 2015 ndash Fecha de aprobacioacuten 16 de Junio del 2016

Este artiacuteculo interpreta la actual crisis del continente europeo como un resultado de las tensiones emanadas de la heterogeneidad productiva entre economiacuteas El desempentildeo econoacutemico tan desigual que erige a los paiacuteses del norte como grandes economiacuteas estables en medio de un conjunto de naciones perifeacutericas endeudadas y con grandes rezagos en productividad desequilibra el funcionamiento econoacutemico monetario e institucional del continente Seguacuten esto se procede a hacer una comparacioacuten entre economiacuteas desde un punto de vista regional aplicando una serie de herramientas del anaacutelisis espacial y desde un punto de vista de paiacuteses mediante la metodologiacutea de componentes principales

Palabras claves Integracioacuten Europea Crisis Econoacutemica Europea Zonas Monetarias Oacuteptimas Anaacutelisis Espacial Componentes Principales

Abstract

The article interprets the current crisis in Europa as a result of tensions from productive heterogeneity across economies The uneven economic performance shows northern countries as large stable economies amid a series of indebted peripheral countries lagged in several productivity aspects This unequal performance unbalances institutional and monetary arrangements at a supra national level A comparative analysis across spaces uses a strategy with two approaches firstly a regional perspective applies some tools of spatial analysis and a by-country approach uses the methodology of principal components

Keywords Economic Integration EU International Factor Movements ConvergenceMonetary Policy Statistical Methods Spatial

Autor para correspondenciaCorreo electroacutenicosup1 hyariasgmailcom (H Arias) Universidad de Sevillasup2 gabrielaantosovavsrrc (G Antošovaacute) Universidad de Desarrollo Rural en Praga y en Brno Žalanskeacuteho6854 163 00 Praga 17 ndash Řepy La Repuacuteblica Checa

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1 Introduccioacuten

Hasta hace unos antildeos el espacio europeo era visto como uno de los bloques econoacutemicos maacutes soacutelidos y consolidados Los acuerdos comerciales y la libre circulacioacuten de bienes capitales y personas permitieron conformar un espacio compacto compuesto por economiacuteas de diversas caracteriacutesticas pero unidas por una realidad geograacutefica e histoacuterica La dilatada historia de etapas en el proceso de integracioacuten antecedioacute a los actuales arreglos institucionales y econoacutemicos Mundell sentildealoacute el dominio geograacutefico que deberiacutea abarcar una unioacuten monetaria es decir como el concepto de una moneda oacuteptima y su aplicabilidad directas en areas donde la organizacioacuten poliacutetica se ha consolidado fluidamente tales como en aacutereas previamente colonizadas o en Europa Occidental (Mundell 1961)

En efecto en el cuacutelmen de la integracioacuten europea la moneda uacutenica constituye en un siacutembolo que consolida un largo proceso iniciado con acuerdos comerciales en sectores industriales especiacuteficos Sin embargo la entrada en operacioacuten del Euro planteoacute varias cuestiones importantes propias del funcionamiento de una moneda uacutenica En primer lugar al asumir desde el primer momento su papel de divisa mundial contribuyoacute a garantizar la estabilidad de precios y fungioacute como ancla de estabilizacioacuten Al mismo tiempo impuso una rigidez en teacuterminos de poliacutetica monetaria que resultoacute incompatible con el desorden fiscal y el magro crecimiento econoacutemico de algunos miembros de la Unioacuten Europea (UE)

Es asiacute que el impacto de la crisis financiera internacional y los problemas fiscales desde el 2008 han dejado en claro varias realidades de la integracioacuten que antes no se habiacutean observado Igualmente salieron a relucir grandes asimetriacuteas en materia de competitividad y de desempentildeo econoacutemico entre los paiacuteses en un panorama que presenta a una Europa a dos velocidades la cual estaacute compuesta por un conjunto de paiacuteses del norte que han evolucionado con bajas tasas de desempleo y macroeconomiacuteas maacutes sanas (Holanda Alemania) mientras que la Europa perifeacuterica con tasas de desempleo altas y sometida a pagar altos diferenciales en los costos de la deuda puacuteblica (Espantildea y Grecia) (Tabla 1) Como consecuencia del turbulento escenario continental la estabilidad del euro se ha puesto en entredicho por el exacerbamiento de las diferencias en el desempentildeo macroeconoacutemico de los paiacuteses con una enorme profundizacioacuten de los desequilibrios fiscales en Grecia Espantildea Italia y auacuten Francia frente a una relativa holgura fiscal en los paiacuteses del norte Estas asimetriacuteas se preveiacutean desde la eacutepoca en que se discutiacutean los temas de la integracioacuten econoacutemica y la adopcioacuten de una moneda uacutenica Es asiacute que en el contexto del funcionamiento del euro la poliacutetica monetaria podriacutea ejercer un papel equilibrador de los desfases en los desempentildeos econoacutemicos de los paiacuteses es decir el paiacutes que alcance superaacutevit externo puede permitir algo maacutes de inflacioacuten para equilibrar resultados tan opuestos en las balanzas de pagos (Mundell 1961) Sin embargo en la praacutectica el papel de liderazgo de la economiacutea alemana impide la relajacioacuten de la disciplina fiscal y no aprueba la poliacutetica monetaria laxa con fines expansivos

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Zona Euro20152016

15 15 12 08 31 2516 16 15 13 25 22

Alemania Espantildea Reino UnidoFrancia Italia

Fuente FMI World Economic Outlook

Tabla 1 Proyecciones de Crecimiento del PIB

En el plano monetario y en los aspectos reales de la economiacutea las bases teoacutericas que ilustran las condiciones propicias para que una moneda uacutenica o un sistema de tipos de cambio flexibles puedan funcionar en un espacio econoacutemico se plantearon en Mundell (1961) a partir de unas ideas previas del mismo autor las cuales abordaban temas puramente cambiarios (Mundell 1960) Fue el desarrollo conceptual de Mundell lo que sirvioacute como fuente de inspiracioacuten al proceso de integracioacuten econoacutemica europea y los puntos que el autor identificoacute como claves para el funcionamiento de una unioacuten monetaria han servido para explicar los aspectos disfuncionales que han surgido En este artiacuteculo se subrayan algunos aspectos estructurales de la UE que sacan a la luz diferencias en las caracteriacutesticas idiosincraacuteticas de las economiacuteas nacionales y que se manifiestan en el desempentildeo macroeconoacutemico

El artiacuteculo se estructura como sigue despueacutes de esta introduccioacuten en una segunda parte se presentan algunas ideas teoacutericas sobre el proceso de integracioacuten monetaria La tercera seccioacuten explica la metodologiacutea aplicada En la cuarta se presentan los resultados de la aplicacioacuten de herramientas operativas que descomponen en un enfoque regional ndash espacial y un enfoque estadiacutestico ndash nacional La quinta seccioacuten concluye

2 Antecedentes Teoacutericos

Desde la eacutepoca en que se discutiacutean las bases teoacutericas de la integracioacuten econoacutemica y la unificacioacuten monetaria se puntualizaron los requisitos miacutenimos para que la integracioacuten fuera exitosa y se minimizaran las tensiones originadas en las asimetriacuteas entre los paiacuteses miembros (Mundell 1961) El incumpliento de algunos requisitos teoacutericos permiten comprender las dificultades recientes en el marco del funcionamiento del sistema monetario representado en el euro

Se planteaba que la caracteriacutestica distintiva de un zona monetaria en la cual circula una moneda uacutenica es la libre movilidad de la mano de obra tal que las diferencias salariales y las asimetriacuteas en los ciclos econoacutemicos entre miembros puedan equilibrarse por la migracioacuten de trabajadores desde las aacutereas en recesioacuten a las aacutereas en expansioacuten Sin embargo si por alguna razon la movilidad de factores no es perfecta es posible que coincidan problemas inflacionarios en algunas zonas con alto desempleo De alliacute que en el marco de una moneda uacutenica y sin el recurso del ajuste del tipo de cambio la poliacutetica monetaria comuacuten podriacutea remediar las tensiones y permitir inflacioacuten para reavivar la demanda por productos de las zonas en recesioacuten

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En la loacutegica de Mundell (1961) existe un mecanismo de transmisioacuten de los resultados de la balanza de pagos a la economiacuteas internas el cual asume diferentes variantes Cuando se impone entre paiacuteses un esquema de tipo de cambio flexible los paiacuteses deficitarios se ven abocados a sufrir alto desempleo mientras que los paiacuteses con superaacutevit corren el riesgo de exacerbar la inflacioacuten Sin embargo en el marco de la fluctuacioacuten cambiaria un paiacutes puede evitar el desempleo devaluando su moneda o impedir el alza de la inflacioacuten mediante la apreciacioacuten del tipo de cambio Entonces en el caso de la moneda uacutenica las asimetriacuteas en las balanzas de pagos y la ausencia de sincronizacioacuten de los ciclos econoacutemicos pueden suavizarse a traveacutes de una poliacutetica monetaria expansiva que permita inflacioacuten en los paiacuteses con superaacutevits

En la actualidad es evidente la disparidad en los saldos en cuenta corriente entre los paiacuteses europeos Este panorama coincide con lo predicho por Meade (1957) y Mundell (1961) respecto a las implicaciones internas de los saldos de las balanza de pagos en los miembros de una unioacuten monetaria Seguacuten los datos del FMI para el antildeo 2014 las economiacuteas maacutes avanzadas del continente exhibieron elevados superaacutevits en la cuenta corriente como porcentaje del PIB Tal es el caso de Alemania (76) y Holanda (106) En diferente situacioacuten se encuentran las economiacuteas mas afectadas por la crisis con saldos maacutes ajustados tales como Francia (-1) Espantildea (08) y Grecia (09)

Maacutes auacuten el tema de los flujos comerciales entre los paiacuteses de la UE involucra aspectos de mayor complejidad La Nueva Teoriacutea del Comercio detectoacute una caracteriacutestica importante en los intercambios entre los paiacuteses avanzados es decir el predominio del comercio intraindustrial (Balassa 1966 Grubel y Lloyd 1975) Este tipo de comercio se caracteriza por la circulacioacuten de bienes pertenecientes a la misma clasificacioacuten industrial revelando que las economiacuteas exportan bienes diferenciados con firmas operando en un contexto de mercado de competencia monopoliacutestica (Krugman 1992 Krugman 2008) Meade (1957) plantea que la relacioacuten entre dos paiacuteses conduce a un resultado en el que aparece una economiacutea superavitaria y otra deficitaria y de nuevo se habla de la posibilidad de que dichos saldos externos se traduzcan en presiones inflacionarias e incrementos del desempleo En estas circunstancias la gravedad de las disparidades se moderariacutea si la economiacutea deficitaria compensara su desequilibrio con exportaciones a un tercer paiacutes con el que pudiera generar un superaacutevit Este uacuteltimo recurso se hace maacutes difiacutecil cuando existe una gran concentracioacuten de comercio mutuo entre economiacuteas del continente dificultando a las economiacuteas deficitarias compensar el saldo negativo binacional con exportaciones a otras economiacuteas no europeas

En un documento el FMI insta a Alemania a hacer esfuerzos por aumentar la inversioacuten interna y reducir su enorme superaacutevit externo (FMI 2015) En el fondo lo que se reconociacutea era que incrementos adicionales en el buen comportamiento de las cuentas externas alemanas presionariacutean auacuten maacutes los desequilibrios existentes al interior de los paiacuteses del continente y generariacutea maacutes tensiones dentro de la unioacuten monetaria De alliacute que las tensiones actuales hacen pensar que los criterios de admisioacuten al mecanismo monetario fueron en cierta medida laxos y que la evolucioacuten macroeconoacutemica de los paiacuteses de la periferia de Europa se deterioroacute ostensiblemente Tavlas (1993) enumera

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los criterios baacutesicos que deberiacutean cumplir los paiacuteses para profundizar la integracioacuten monetariabull Movilidad de la mano de obra las migraciones de trabajadores tienden a igualar los

salarios entre paiacuteses y evitan que el ajuste del sistema ocurra viacutea alto desempleo permitiendo tambieacuten los movimientos de la competitividad entre los paiacuteses Paiacuteses con estructuras productivas diversificadas tienden a desempentildearse mejor en procesos de integracioacuten debido a que su variedad productiva los pone a salvo de conmociones y llegado el momento requieren menos ajustes macroeconoacutemicos

bull Flexibilidad de precios y salarios cuaacutendo los paiacuteses permiten el ajuste de sus precios se minimiza el riesgo de que el desempleo se eleve exageradamente porque seraacute precisamente en los precios donde recae el ajuste

bull Integracioacuten comercial cuaacutendo los paiacuteses coinciden en su patroacuten de especializacioacuten y comercio es maacutes probable que su actividad econoacutemica sea sincronizada y los ciclos econoacutemicos coincidan

bull Integracioacuten fiscal si los paiacuteses coinciden en sus ciclos fiscales se reduce la presioacuten para que una poliacutetica monetaria uacutenica reanime la actividad econoacutemica en corto plazo

bull Integracioacuten de la cuenta de capitales si los paiacuteses estaacuten integrados entonces el capital que fluye libremente las economiacuteas superavitarias pueden financiar los desequilibrios de las otras economiacuteas

bull Apertura de la economiacutea si las economiacuteas son suficientemente abiertas entonces asimilan con maacutes facilidad las conmociones internacionales

Estos criterios se postularon con el objetivo del establecimiento de una moneda uacutenica pero sirven tambieacuten para ilustrar los procesos de integracioacuten de mercados de bienes de trabajo y de capital El caso europeo tiene la particularidad de que el espacio Schengen permite la libre circulacioacuten de la mano de obra por 28 paiacuteses en un mercado laboral que permite el cruce de trabajadores entre fronteras mientras que la moneda uacutenica actualmente circula en 19 economiacuteas Adicionalmente la plena integracioacuten monetaria afianza las funciones del dinero como atributo de la moneda uacutenica En efecto Mundell (1961) argumenta que entre varios paiacuteses cada cual con su propia moneda el dinero ejerce su funcioacuten de unidad de cuenta menos adecuadamente dado que los bienes importados se expresan en una moneda extranjera y sus precios tienen que ser convertidos a moneda nacional Asimismo la funcioacuten de medio de cambio pierde utilidad en caso de existencia de muacuteltiples monedas

Comparando la parte teoacuterica con los fenoacutemenos del mundo real puede decirse que los actuales problemas praacutecticos y la grave crisis fiscal y de competitividad que han puesto en tensioacuten a la unioacuten monetaria son el fruto de un inadecuado proceso de incorporacioacuten de nuevos miembros al sistema y es la comprobacioacuten de lo perjudicial que puede ser en el corto plazo la feacuterrea disciplina requerida para un exitoso proceso de integracioacuten En efecto la profundizacioacuten de los procesos de integracioacuten particularmente en el plano monetario conllevan ventajas pero tambieacuten

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sup3 En este caso se hace referencia a John Stuart Mill

costos importantes La incorporacioacuten a una moneda comuacuten implica para las naciones la cesioacuten de parte de la soberaniacutea en aras de alcanzar objetivos de estabilidad de profundizar integracioacuten comercial y del capital y de propiciar la convergencia de los mercados laborales Adicionalmente el comercio y los movimientos de capital se reactivan inmediatamente ante la eliminacioacuten del riesgo cambiario Ya desde la eacutepoca de la economiacutea claacutesica3 se reconociacutea que la existencia de una moneda ldquopeculiarrdquo en cada paiacutes implicaba una ldquoinconvenienciardquo real para cada uno de ellos individualmente y para el resto de vecinos tambieacuten Claro estaacute que semejante argumento no hace referencia a los costos en teacuterminos de una poliacutetica de estabilizacioacuten sino a los inconvenientes asociados al cambio y cotizacioacuten de cada moneda (Mundell 1961) Adicionalmente en la situacioacuten previa al Euro un espacio tan integrado y con voluacutemenes de comercio tan concentrados entre vecinos estaba sometido a engorrosos sistemas de compensacioacuten en el marco de la Unioacuten Europea de Pagos (EPU) (Meade 1957)Existe otra circunstancia praacutectica que se interpone al mecanismo de ajuste propio de una unioacuten monetaria representada por la plena movilidad de factores Tanto en los terrenos de la teoriacutea de la integracioacuten monetaria como en el campo de la Teoriacutea del Comercio Internacional y de la Geografiacutea Econoacutemica la unidad territorial relevante de anaacutelisis estaacute definida por el dominio en el cual exista libre movilidad de factores (Krugman 1992) Por su parte Mundell (1961)reconoce que existe consenso en definir un aacuterea monetaria oacuteptima como un espacio con perfecta movilidad interna de factores que esteacute acompantildeada por inmovilidad externa de factores Tambieacuten desde el campo de la Geografiacutea de la Produccioacuten y del Comercio los liacutemites de las naciones estaacuten definidos por el espacio dentro del cual la mano de obra pueda reubicarse sin mayores costos En el proceso de consolidacioacuten de una unioacuten monetaria si los mercados de trabajo estaacuten plenamente integrados las diferencias salariales y de productividad pueden ser moderadas por la migracioacuten de la mano de obra desde los paiacuteses con mayor desempleo hacia los centros con mayor prosperidad econoacutemica En sus conclusiones para Mundell la movilidad de factores entre espacios nacionales es el hecho crucial para que sea factible la moneda uacutenica (Mundell 1961)

Por su parte Meade (1957) confirma que la plena movilidad del capital y de la mano de obra hacen que el ajuste de los desequilibrios originados en el resultado de la Balanza de Pagos sea maacutes faacutecil El proceso de ajuste resulta ser similar originaacutendose una migracioacuten de trabajadores de la zona con mayor desempleo hacia la economiacutea con superaacutevit externo Ademaacutes la peacuterdida de divisas que sufre la regioacuten deficitaria origina una escasez de circulante que dispara la tasa de intereacutes forzando de esta manera un retorno de los capitales a dicha economiacutea

Las ideas anteriormente expuestas corroboran que la supervivencia y la estabilidad de un proceso de unificacioacuten monetaria requiere condiciones soacutelidas de convergencia en el comportamiento econoacutemico fundamental de los espacios

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involucrados y adicionalmente que la convergencia de los mercados laborales esteacute garantizada por la libre movilidad de factores

3 Metodologiacutea

Este artiacuteculo consta de un enfoque espacial focalizado en el comportamiento de las regiones y de un anaacutelisis estadiacutestico centrado en las caracteriacutesticas de los paiacuteses Los datos provienen de la base de datos de Eurostat las estadiacutesticas regionales se obtuvieron a un nivel de NUTS 2 (Nomenclatura de las Unidades Territoriales Estadiacutesticas) que corresponde a los territorios relevantes para la aplicacioacuten de poliacutetica regional Se dispone de datos para el periacuteodo 2007- 2011 correspondiendo al periacuteodo en el cual sobrevino la crisis financiera internacional Para desarrollar el enfoque espacial se necesita contar con la informacioacuten georreferenciada a nivel territorial Por su parte para la aplicacioacuten de las herramientas del enfoque estadiacutestico se utiliza la informacioacuten al nivel de paiacuteses en las dimensiones econoacutemica social y medioambiental En ambos enfoques es claro que existe una notoria diferencia en las condiciones y en el comportamiento entre las regiones y entre los paiacuteses del continente

El enfoque espacial aplica la prueba de correlacioacuten espacial de Moran a partir de la informacioacuten baacutesica del PIB per caacutepita regional La correlacioacuten espacial implica que la distribucioacuten espacial de una variable presenta contiguumlidad espacial en sus valores lo que puede atribuirse a la existencia de un ldquoefecto contagiordquo como consecuencia de la vecindad geograacutefica y por la transmisioacuten de externalidades (Chasco 2008) El resultado es el despliegue cartograacutefico de un conjunto de entidades espaciales que muestran cierto patroacuten sistemaacutetico agrupando en puntos cercanos valores altos o bajos seguacuten el caso Es decir se dice que una variable estaacute espacialmente correlacionada si los valores observados en un punto dependen de lo que ocurre en los puntos vecinos (Chasco 2008)

En cuanto al enfoque estadiacutestico se aplicoacute un Anaacutelisis de Componentes Principales (ACP) con los datos baacutesicos a nivel de paiacutes El acopio de la informacioacuten incluyoacute el mayor nuacutemero de variables que recogieran las caracteriacutesticas de los diferentes paiacuteses en las dimensiones anteriormente mencionadas Con estos datos baacutesicos se procedioacute a identificar un conjunto de componentes que recogieran en siacute mismos el mayor grado de informacioacuten ofrecida por las variables baacutesicas

4 Anaacutelisis Cuantitivo

41 Anaacutelisis Espacial Y Regional

Aplicamos el anaacutelisis espacial recopilando infomacioacuten sobre el PIB per caacutepita a nivel de regioacuten con fuente EUROSTAT Se incluyen los territorios que componen el espacio europeo tanto los que hacen parte del euro como los que no utilizando como criterio la cercaniacutea espacial y el hecho de compartir un espacio geograacutefico continental Se consultoacute la informacioacuten regional de la base de datos de EUROSTAT a nivel de NUTS 2 correspondiente a subdivisiones administrativas baacutesicas utilizadas como unidades para la aplicacioacuten de poliacutetica regional Con base en esa informacioacuten

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georreferenciada se realiza un anaacutelisis espacial que determine la existencia o no de un patroacuten de distribucioacuten espacial del PIB per caacutepita en las regiones europeas

Existen algunos estudios que se han aproximado al tema de la desigualdad regional en el continente abordando el problema a partir de las hipoacutetesis de convergencia Los trabajos sobre eacuteste tema en Europa identifican varios periacuteodos iniciando con una confirmacioacuten de la hipoacutetesis de convergencia durante los antildeos setenta del siglo pasado seguida por un estancamiento en los primeros antildeos de la deacutecada de los 80 Posteriormente la incorporacioacuten de Espantildea y Grecia a la UE reavivoacute la convergencia en la segunda mitad de la misma deacutecada Este proceso tuvo implicaciones importantes principalmente con el surgimiento de algunas regiones dinaacutemicas en la periferia claramente ganadoras que aprovecharon el empuje de la economiacutea internacional y la movilizacioacuten de capitales aunque con esto se marcaron diferencias profundas entre las mismas regiones perifeacutericas (Loacutepez Bazo et al 1999) En este sentido Nazarczuk (2015) detecta un buen desempentildeo de las regiones polacas de Mazowieckie (doacutende estaacute ubicada la ciudad de Varsovia) Dolnoslaskie Slaskie y Wielkopolskie Seguacuten lo propuesto por el autor dichas regiones en teacuterminos relativos tardariacutean muy poco tiempo en alcanzar el nivel promedio del PIB per caacutepita de la economiacutea polaca

Durante los antildeos ochenta la coyuntura econoacutemica afectoacute tanto a las regiones avanzadas como a las rezagadas debido al proceso de reconversioacuten industrial en los paiacuteses centrales La industria tradicional de Gran Bretantildea y Alemania fue desmantelada y las liacuteneas de produccioacuten menos complejas se relocalizaron en las regiones perifeacutericas de Europa manteniendo las actividades de alto valor en nuevos centros de actividad emergentes en los nuacutecleos econoacutemicos del continente Todo este influyoacute en el nuevo perfil de las regiones europeas desde ese entonces Moreno y Vayaacute (2002) aplican un anaacutelisis exploratorio de la variable productividad laboral para las regiones europeas con el objeto de dilucidar su comportamiento espacial Encuentran que existen valores muy bajos en Portugal Grecia Irlanda y Espantildea mientras que los mayores registros de productividad estaacuten en Alemania y algunos lugares de Europa Central Igualmente concluyen que no se puede afirmar estadiacutesticamente que la variable tenga una distribucioacuten espacial aleatoria y por tanto existe una relacioacuten positiva entre regiones proacuteximas en la medida en que exiben valores similares de la productividad laboral La aplicacioacuten de la prueba de Moran permitioacute corroborar la existencia de autocorrelacioacuten espacial a un nivel del 1 (Moreno y Vayaacute 2002)

En el trabajo de Loacutepez-Bazo et al (1999) se aplicoacute el anaacutelisis espacial para modelar el comportamiento del PIB per caacutepita en las regiones europeas y para corroborar algunas hipoacutetesis de largo plazo sobre el proceso de desigualdad en el desempentildeo econoacutemico en el continente Los autores intentan determinar si la distribucioacuten espacial del PIB per caacutepita a lo largo de las regiones europeas sigue un patroacuten determinado o si por el contrario el PIB per caacutepita se distribuye aleatoriamente en el espacio Tambieacuten con el anaacutelisis espacial intentan indagar por la presencia de patrones de Centro - Periferia en el continente Para ello aplican la herramienta espacial de Hot Spot utilizando los datos del PIB per caacutepita Con una loacutegica de estaacutetica comparativa desarrollan el anaacutelisis para un antildeo inicial y lo comparan con los resultados de un

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antildeo posterior La presencia de aglomeraciones en los valores del PIB per caacutepita y su persistencia durante el periacuteodo analizado lleva a confirmar una distribucioacuten desigual de la produccioacuten por habitante a lo largo del continente Otra posibilidad es la eventual aparicioacuten o desaparicioacuten de cluacutesters entre periacuteodos lo que indicariacutea la relocalizacioacuten de la actividad productiva de lugar a lugar y el cambio espacial de algunos puntos centrales de actividad econoacutemica Ademaacutes la prueba de Moran permite concluir que los valores y la significancia es mayor para la variable de productividad lo cual implica que las dinaacutemicas econoacutemicas productivas tienden a establecer asociaciones espaciales maacutes estrechas cuando se comparan con el indicador de estaacutendar de vida (Loacutepez-Bazo et al 1999) La hipoacutetesis de los autores es que los programas de inversiones puacuteblicas de la Unioacuten Europea en las regiones maacutes atrasadas y el mismo proceso de integracioacuten favorecen el incremento de la productividad laboral de las regiones pobres pero no asiacute del PIB per caacutepita En efecto a causa de la competencia econoacutemica entre firmas y la profundizacioacuten de la integracioacuten de los paiacuteses la distribucioacuten de la primera variable es menos desigual mientras que con respecto al PIB per caacutepita la convergencia ha sido menos estable Este fenoacutemeno de convergencia de la productividad del grupo europeo en desventaja puede estar afectado por la disminucioacuten de los ocupados y por el aumento del desempleo Como corolario distintos factores contribuyeron a la convergencia en materia de productividad regional

Loacutepez-Bazo et al (1999) menciona que la convergencia en el PIB per caacutepita entre regiones siempre se va a frenar si los fundamentos econoacutemicos de las regiones pobres no evolucionan porque precisamente deben convertirse en maacutes atractivas para el emplazamiento de actividades econoacutemicas De lo anterior se deprende que el incremento en la productividad de las regiones europeas no se ve reflejado en mejoras de los estaacutendares de vida de la poblacioacuten en general Lo grave del asunto es que simultaacuteneamente se ha registrado un ascenso del desempleo en todo el continente De alliacute que en este artiacuteculo se describiraacute el comportamiento espacial del PIB per caacutepita para un periacuteodo maacutes reciente aunque no se procederaacute a realizar propiamente un anaacutelisis de convergencia regional En la Figura 1 aparece el despliegue cartograacutefico del PIB per caacutepita revelando un fenoacutemeno de alta concentracioacuten de la riqueza en regiones particulares de Europa

Figura 1 PIB per caacutepita de las regiones europeas 2012 (NUTS 2)

Fuente Elaboracioacuten propia con base en datos georreferenciados de EUROSTAT

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NOTA Los rangos se establecieron en teacuterminos de muacuteltiplos de la desviacioacuten estaacutendar El promedio del PIB per caacutepita es 25670 euros y la desviacioacuten estaacutendar es 9286 Se incluyen las regiones cuya informacioacuten es reportada por EUROSTAT Los datos de los cantones suizos no estaacuten incluidos

Se observa que los mayores niveles de PIB per caacutepita se hallan en regiones localizadas en los paiacuteses maacutes desarrollados del continente El valor maacutes elevado del PIB per caacutepita corresponde a Luxemburgo (traacutetase de un paiacutes que no tiene desagregacioacuten regional) que estaacute casi cinco desviaciones estaacutendar por encima de la media de todas las regiones incluidas en el anaacutelisis de modo que es un dato bastante atiacutepico El segundo dato maacutes elevado correspondiente a la regioacuten de Bruselas tiene un valor que equivale a tres desviaciones estaacutendar sobre la media en forma similar a las regiones ubicadas en la tercera y cuarta posiciones en su orden la regioacuten alemana de Hamburgo y Noruega de Oslo og Akershus En seguida el PIB por habitante de la holandesa Groningen supera en dos desviaciones estaacutendar el promedio regional europeo Despueacutes tres regiones capitalinas siguen en orden descendente Bratislava Estocolmo e Ile de France

Es notorio que la casi totalidad de las regiones maacutes ricas se encuentra geograacuteficamente en el norte del continente Debe observarse tambieacuten que la distancia geograacutefica entre las dos regiones con el indicador maacutes alto es de soacutelo 175 kms Con respecto a las regiones maacutes pobres la mayoriacutea se encuentran en paiacuteses del sur y del este del continente Se debe mencionar la regioacuten buacutelgara de Severozapaden cuyo indicador de riqueza se ubica casi dos desviaciones estaacutendar por debajo de la media Es interesante constatar que la distancia entre este lugar y Luxemburgo (el espacio maacutes rico) es de 1500 kiloacutemetros El PIB per caacutepita de las regiones con menor registro de desempentildeo econoacutemico en el continente estaacute a maacutes de una desviacioacuten estaacutendar poacuter debajo del promedio de las regiones analizadas Alliacute se incluyen las zonas maacutes pobres de Bulgaria Rumania Macedonia Hungriacutea y Polonia Las diez regiones con menor indicador de desempentildeo econoacutemico son igualmente las regiones bulgaras de Severozapaden Severen tsentralen y Yuzhen Tsentralen Les sigue la regioacuten rumana del nordeste y Macedonia Posteriormente vuelven aparecer dos regiones en Bulgaria Severoiztochen y Yugoiztochen Las siguientes regiones maacutes pobres corresponden a la huacutengara Eszak y a las rumanas Muntenia y Vest Oltenia Se observa ademaacutes un patroacuten geograacutefico de las regiones maacutes atrasadas localizado espacialmente en el este del continente Algunas regiones pobres tambieacuten aparecen en paiacuteses como Grecia Italia (Calabria) y Portugal (Norte) Esta realidad estadiacutestica plantea las dificultades de consolidar un proceso de convergencia y de integrar las regiones perifeacutericas del este a los estaacutendares de los paiacuteses del occidente de Europa

Este panorama previo de la distribucioacuten regional del PIB per caacutepita invita a indagar sobre las caracteriacutesticas espaciales de dicha variable Para tal efecto se aplica la prueba de Moran de correlacioacuten espacial para corroborar o no la existencia de un patroacuten de distribucioacuten de la variable en anaacutelisis La interpretacioacuten de dicho iacutendice se realiza bajo la contrastacioacuten de la hipoacutetesis nula de ausencia de correlacioacuten espacial (Tabla 2) El rechazo de la hipoacutetesis nula permite intuir que la distribucioacuten espacial del PIB per caacutepita muestra un patroacuten espacial previsible demostrando una disposicioacuten

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Tabla 2 Correlacioacuten Espacial

Indice de Moran Iacutendice Esperado Varianza z Valor p

0395 -000313 0000159Fuente Elaboracioacuten propia a partir de contraste estadiacutestico


en el espacio aglomerada en la cual los valores altos de la variable se concentran en las regiones desarrolladas del norte y del centro del continente asiacute como los valores intermedios que se ubican en el centro y el occidente de Europa Por su parte el cluacutester de regiones maacutes atrasadas se despliega al este del continente coincidiendo con antiguas economiacuteas socialistas en transicioacuten que se incorporaron tardiacuteamente al sistema de mercado europeo (Figura 1)

31619 0000

Estos resultados coinciden con otras investigaciones que detectan tambieacuten correlacioacuten espacial aunque el valor del estadiacutestico tiende a reducirse4 Si continuara esta tendencia con los antildeos el comportamiento del PIB per caacutepita conduciriacutea a una distribucioacuten espacial maacutes dispersa Este tipo de resultados ocurren en contextos en los que los tradicionales centros econoacutemicos van rotando y la actividad productiva se deslocaliza de manera que los altos valores de la variable se hacen menos concentrados en lugares particulares del espacio Esta discusioacuten gira alrededor de modelos de convergencia que tienen por objeto corroborar la reduccioacuten a largo plazo de la brecha en el PIB per caacutepita Otro enfoque que contribuye mucho a entender la problemaacutetica es evaluar la convergencia en teacuterminos de la productividad laboral derivando unas conclusiones interesantes (Loacutepez-Bazo et al 1999)

Moreno y Vayaacute (2002) corroboran la correlacioacuten espacial en las regiones europeas para la variable del PIB por ocupado Sin embargo tambieacuten detectan la existencia de algunos puntos con altos registros de productividad rodeados de regiones con valores muy bajos En esta uacuteltima situacioacuten estaacuten las regiones del Paiacutes Vasco Madrid Friuli Venezia Giulia y Lazio Resultados contrarios fueron encontrados en Navarra Cataluntildea Alto Adige Veneto Umbriacutea Marche y Sardegna

La Figura 2 muestra la funcioacuten de densidad y la ubicacioacuten del valor de z calculado mediante el contraste de correlacioacuten con lo que se corrobora que estadiacutesticamente se rechaza la hipoacutetesis nula de distribucioacuten aleatoria de la variable Como ya se sentildealoacute se evidencia que la concentracioacuten de regiones con valores similares en distancias reducidas explica la existencia de correlacioacuten espacial

⁴ Los resultados del iacutendice de Moran en el estudio de Loacutepez-Bazo et al aplicados para las regiones europeasdescriben una tendencia similar para los antildeos incluidos 1982 (1008) 1985 (982) 1992 (1049)

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Figura 2 Iacutendice Global de Moran Contraste de Correlacioacuten Espacial

Fuente Resultado del test aplicado en el sofware ARC GIS Elaboracioacuten propia

En consonancia con lo anterior la Figura 2 muestra la funcioacuten de densidad y la ubicacioacuten del valor z calculado mediante el contraste de autocorrelacioacuten con lo que se corrobora que estadiacutesticamente se rechaza la hipoacutetesis nula de distribucioacuten aleatoria de la variable Como ya se sentildealoacute se evidencia que la concentracioacuten de regiones con valores similares en distancias reducidas explica la existencia de autocorrelacioacuten espacial

Ahora bien con la informacioacuten proporcionada por el test de autocorrelacioacuten espacial el paso siguiente es identificar espacios supraregionales en los cuales la variable analizada registra valores maacutes bajos o maacutes altos con respecto al promedio general Esta representacioacuten cartograacutefica es exhibida por la herramienta de Hot Spot que permite reconocer el patroacuten espacial que describe una variable sobre el plano (Figura 3)

Aparecen marcados con el mismo color aquellas regiones con valores similares de la variable por tanto en el anaacutelisis entra a jugar el dato de un territorio determinado y tambieacuten la informacioacuten correspondiente a los espacios contiguos En la Figura 3 aparecen las regiones agrupadas de acuerdo a los valores parecidos del GIS Z-score En el este del continente predominan regiones con valores muy bajos del PIB per caacutepita lo que plantea la existencia de un conjunto de espacios rezagados atrapados en una trampa de pobreza identificada por Loacutepez-Bazo et al (1999) En este grupo aparecen demarcadas las regiones de Bulgaria la parte oriental de paiacuteses como Rumania Polonia y Eslovaquia y las regiones Griegas En contraste el grupo de regiones maacutes proacutesperas abarca los lander alemanes maacutes ricos Holanda las regiones danesas y noruegas y la parte sur de Suecia Existe una coloracioacuten maacutes suave demarcando un segundo nivel de riqueza en las regiones del centro de Europa en las regiones francesas las

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Figura 3 Hot spot de la variable PIB per caacutepita 2012

Fuente Elaboracioacuten propia con base en datos georreferenciados de EUROSTATNOTA Se incluyen las regiones cuya informacioacuten es reportada por EUROSTAT


comunidades autoacutenomas maacutes industrializadas del nororiente espantildeol el norte de Italia el oriente de Alemania y el occidente de Polonia Un grupo de regiones con valores intermedios fueron identificadas en el centro de Espantildea y en algunas zonas de la Gran Bretantildea

42 Anaacutelisis Estadiacutestico por Paiacuteses

En la anterior seccioacuten se insistioacute en las desigualdades econoacutemicas entre las regiones de Europa como un fenoacutemeno notorio cuando se compara la situacioacuten de los espacios ubicados al este del continente con el PIB per caacutepita de las regiones ricas del centro de europa y los territorios alemanes maacutes avanzados Queda por analizar si el indicador de riqueza regional responde a los diferenciales en teacuterminos de productividad y de ciertas variables concretas que representan el funcionamiento de la economiacutea y de la sociedad como un todo De alliacute que se analizan algunos aspectos que inciden en el desempentildeo de los paiacuteses teniendo en cuenta distintas dimensiones Por tanto el enfoque aquiacute seguido consulta informacioacuten sobre un conjunto de variables de tipo econoacutemico social y ambiental Para tal efecto se extrae informacioacuten de 15 variables disponibles a partir de las cuales se construyen componentes uacutenicos que resumen la informacioacuten y permiten simplificar los factores maacutes representativos de la situacioacuten europea

421 Anaacutelisis de Componentes Principales

En esta seccioacuten se aplica el ACP para tres dimensiones de informacioacuten en seis

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Tabla 3 Estadiacutesticas DescriptivasCoacutedigo Indicador Promedio Desviacioacuten estaacutendar e1 PIB (Poder de Compra Estaacutendar per caacutepita) 2482593 1068056 e2 La deuda bruta del gobierno general ( del PIB) 6525 3563 e3 La productividad laboral por hora trabajada 9254 3498 (Porcentaje del total de los 27 de la UE (Basado en Poder Estaacutendar de Compra por Hora Trabajada)

e4 Tasa de empleo por sexo grupo de edad (Empleo de 6840 570 Largo plazo como de la Poblacioacuten Activa)

e5 Gasto interior bruto en I + D ( del PIB) 166 095 e6 Productividad de los recursos (Poder de Compra 164 085 Estaacutendar por Kilogramo) s1 El nivel de instruccioacuten secundaria inferior por edad 2446 1496 () s2 Vida con buena salud (En valor absoluto) 6188 471 s3 El desempleo total a largo plazo desglosada por 449 279 geacutenero (Desempleo de Largo Plazo como de la Poblacioacuten Activa) s4 El nivel de instruccioacuten terciaria por sexo grupo de edad 30-34 () 3561 984 s5 Las personas en riesgo de pobreza o exclusioacuten social 2485 843 (( del Total de la Poblacioacuten) n1 Las emisiones de gases de efecto invernadero antildeo 8844 2822 base 1990 (Equivalencia en CO2) La electricidad generada a partir de fuentes n2 renovables () 2159 1713 n3 Generacioacuten de residuos urbanos y tratamiento 1769259 1068479 seguacuten el tipo de meacutetodo de tratamiento (Kilogramo por Habitante) n4 La intensidad energeacutetica de la economiacutea 22838 14355 (Kilo de Petroacuteleo equivalente mil Euro)

variables en el plano econoacutemico (e) cinco de tipo social (s) y cuatro de dimensioacuten energeacutetica y ambiental (n) La Tabla 3 muestra el listado de variables incorporadas en el anaacutelisis y el resumen de las estadiacutesticas descriptivas correspondientes

El ACP tiene como propoacutesito identificar un conjunto reducido de variables no correlacionadas entre siacute que recojan la informacioacuten baacutesica y eviten redundancia en la informacioacuten disponible El ACP construye р componentes a partir de las р variables baacutesicas suministrando la informacioacuten acerca de cuaacutel de los factores creados recoge la mayor informacioacuten de los datos baacutesicos Para tal efecto se evaluacutea la existencia de correlacioacuten cruzada entre las variables mediante la matriz de correlaciones y la prueba de Bartlett (Tabla 4)

Se observa un alto grado de asociacioacuten entre variables tales como entre e1 PIB per caacutepita y otras relacionadas con la eficiencia de la economiacutea como la productividad laboral (e3) y la productividad general de los recursos (e6) y el empleo (e4) Al mismo tiempo el PIB per caacutepita muestra una relacioacuten negativa con el stock relativo de deuda (e2) Seguacuten la prueba de Bartlett se puede afirmar que el determinante de matriz de correlaciones es menor que uno y por tanto existe un alto grado de asociacioacuten entre las variables del modelo

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Tabla 4 Pruebas de Kaiser-Meyer-Olkin y de Bartlett

Adecuacioacuten Muestral Kaiser-Meyer-Olkin 058Chi-Cuadrado aproximada 28799

Prueba de BartlettGrados de libertad 105

Tabla 5 Matriz de Componentes a

Componente1 2 3 4

e1 0845 0023 -0297 005e2 0161 0682 0386 0323e3 0914 -0002 -0164 0212e4 0654 -0607 011 -0135e5 067 -0499 0276 0075e6 0565 0577 -0279 -0263s1 0144 0814 0312 -0114s2 0269 0538 -0381 0082s3 -0623 0243 -0017 0589s4 049 -0238 -047 0492s5 -0794 0145 -0111 0279n1 0467 0638 0196 -0177n2 013 -0325 0757 021n3 0853 -0169 0037 0153n4 -0793 -0364 -0261 -0208


El cuadro de varianza explicada resume el orden de los componentes creados y su capacidad de explicar la varianza del modelo Aplicando el criterio de Kaiser el nuacutemero de componentes corresponderaacute a aquellos componentes con un eigenvalor superior a uno razoacuten por la cual se extraeraacuten 4 componentes (Tabla 5)

Se observa que el primer componente recoge altas saturaciones en las variables econoacutemicas productividad laboral (e3) el PIB per caacutepita (e1) tasa de empleo (e4) y la productividad de los recursos (e6) Tambieacuten muestra una alta saturacioacuten el tratamiento de residuos urbanos (n3) En el segundo componente las altas saturaciones revelan que se recoge la informacioacuten de la deuda bruta (e2) la productividad de los recursos (e6) la educacioacuten secundaria (s1) la vida con buena salud (s2) y emisiones de gas (n1) En el tercer componente la mayor saturacioacuten la registra en el variable de endeudamiento (e2) y la variable de educacioacuten secundaria (s1) Finalmente cuarto componente tiene altas saturaciones de las variables sociales como el desempleo (s3) la educacioacuten terciaria (s4) y en general de las variables econoacutemicas Los aspectos econoacutemicos concentran la mayor parte de la varianza donde el primer componente explica 38 de la varianza mientras que los cuatro primeros componentes explican 77 de la varianza acumulada

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⁵ Alemania Austria Beacutelgica Dinamarca Eslovenia Espantildea Finlandia Francia Holanda Chipre IrlandaLuxemburgo Reino Unido Suecia

El modelo rotado mostroacute saturaciones de cada variable en los tres primeros componentes En el componente 1 las maacutes altas saturaciones las tienen las variables de educacioacuten terciaria (s4) la productividad laboral (e3) y el PIB per caacutepita (e1) En el componente 2 las maacutes altas saturaciones las tienen las variables la tasa de empleo (e4) y el gasto en I + D (e5) Mientras que el componente 3 la maacutes alta saturacioacuten le corresponde a la variable la educacioacuten secundaria (s1) y finalmente la variable de endeudamiento (e2)

422 Anaacutelisis Graacutefico

En lo que sigue se presentan graacuteficos radiales que resumen los puntajes de los distintos grupos de paiacuteses del continente Con el objeto de hacer un ejercicio comparativo se exhibiraacuten los resultados contrastando los puntajes alcanzados en 2007 y 2011 Lo que se representa para cada cluacutester de paiacuteses es el valor del Z-score como desviacioacuten del valor promedio para cada variable (Figura 4)

En el 2007 se observa que los paiacuteses del cluacutester 3 (Italia Malta Portugal Grecia) tienen una mayor divergencia con respecto de promedio de todos los paiacuteses observados en la Unioacuten Europea En este cluacutester se aprecian las diferencias en s1 e2 y n1 En los indicadores n2 y s3 el cluacutester 2 (Bulgaria La Repuacuteblica Checa Estonia Latvia Lituania Hungriacutea Polonia Rumania Eslovaquia) y el cluacutester 3 tiene la misma divergencia con respecto a los promedios de los paiacuteses observados en la Unioacuten Europea Se observa tambieacuten que el cluacutester 1 que incluye los paiacuteses5 maacutes avanzados muestra una puntuacioacuten maacutes elevada con respecto al promedio a los paiacuteses observados especiacuteficamente en las variables econoacutemicas e1 e3 e4 y e5 En materia ambiental utiliza maacutes energiacutea renovable n2 que el promedio de los paiacuteses observados Asimismo recupera una mayor cantidad de material de reciclaje en n3 y la intensidad energeacutetica es menor n4

Observando los datos de 2011 el cluacutester 2 destaca el comportamiento negativo de los paiacuteses en las variables n4 y s5 es decir que este grupo utiliza maacutes energiacutea y en eacutel existe mayor incidencia de la pobreza en su poblacioacuten Con respecto a las variables econoacutemicas el cluacutester 1 mantiene puntuaciones superiores en todas las variables de eficiencia econoacutemica e1 e2 e4 y e5 No obstante en teacuterminos de deuda e2 y de productividad total de factores (e6) el cluacutester 3 alcanza los mayores resultados En materia de variables ambientales el cluacutester 1 revela una mayor recuperacioacuten de material reciclado n3 y utiliza mayor grado energiacutea con fuentes renovables n2 Con respecto a la variable n1 los paiacuteses que maacutes emiten gases de efecto invernadero son los de cluacutester 3 En materia de variables sociales los cluacutester 2 y 3 exhiben los resultados maacutes elevados de desempleados de largo plazo s3 Con respecto al indicador s4 relacionado con la educacioacuten terciaria los mejores resultados se observan en cluacutester 1 mientras que cluacutester 3 muestra los resultados maacutes desfavorables

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Figura 5 Resultados Comparativos de los Z-score a) 2007 b) 2011

(a)

La intensidad energeacutetica de laeconomiacutea

Genereacioacuten de residuos urbanos ytratamiento seguacuten el tipo de

La electricidad generada a partirde fuentes renovables

Las emisiones de gases de efectoinvernadero antildeo base 1990

Las personas en riesgo de pobrezao exclusioacuten social

El nivel de instruccioacuten terciaria porsexo grupo de edad 30-34

El desempentildeo total a largo plazodesglosado por geacutenero

El nivel de instruccioacuten secundariainferior por edad

Tasa de empleo por sexo grupode edad

La productividad laboral por horatrabajada

La deuda bruta del gobiernogeneral

PIB20

15

Cluacutester 1 Cluacutester 2 Cluacutester 3

05

-05

-10

-15

00

10

Vida con buena salud

Productividad de los recursos

Gasto interior bruto en I + D


(b)

La intensidad energeacutetica de la economiacutea

Genereacioacuten de residuos urbanos ytratamiento seguacuten el tipo de meacutetodo

La electricidad generada a partir de fuentes renovables


Las personas en riesgo de pobreza oexclusioacuten social

El nivel de instruccioacuten terciaria por sexo grupo de edad 30-34


El nivel de instruccioacuten secundaria inferiorpor edad

Tasa de empleo por sexo grupo de edad


La deuda bruta del gobierno general

PIB2015


05

-05

-10

-15

00

10




La Tabla 6 muestra los componentes definidos con las respectivas saturaciones de cada variable

64

Tabla 6 Varianza Total Explicada

Principal conglomeradonuacutemero de cluacutesterComponente

Cluacutester Cluacutester Cluacutester CluacutesterComponente Componente Componente

1 2 3 4e1 083 1 -0005 0156 -03e2 0202 0652 3 -0442 009e3 091 1 0015 0036 -0325e4 0451 -0733 1 0087 0249e5 0734 1 -0385 -0245 0003e6 0364 0652 3 0148 -0312s1 0242 0787 3 -0013 0356s2 0213 0435 0553 3 0127s3 -0546 3 03 -0434 -0418s4 0598 1 -0273 0475 0173s5 -0767 2 0038 0282 017n1 0517 0602 3 0041 0444n2 0182 -0364 -055 1 0499n3 0782 1 -0193 -0126 -0257n4 -0845 2 -0253 -0269 -0109

Fuente Elaboracioacuten propia Resultados software SPSS

Asiacute mismo las saturaciones maacutes altas de cada variable van a acompantildeadas del cluacutester con mayor Z-score en la respectiva variable En el componente 1 se ubican altas saturaciones de las variables econoacutemicas asiacute como algunas variables sociales y ambientales Esto indica que el componente 1 recoge la mayor parte de las saturaciones de las variables del modelo ya que este componente explica en 38 de la varianza del modelo El componente 2 recoge algunas variables econoacutemicas una variable social una variable ambiental Lo que se observa es que los Z-score maacutes altos corresponden al cluacutester 3 En efecto las mayores saturaciones del componente 2 en las variables e2 e6 s1 y n1 En las cuales el cluacutester 3 tiene Z-scores superiores al promedio en los paiacuteses observados de la UE Finalmente las saturaciones maacutes altas en componente 3 corresponden a las variables s2 y n2 aunque este componente explica soacutelo el 10 de la varianza del modelo

La comparacioacuten de los resultados entre 2007 y 2011 no muestra cambios sustanciales en la determinacioacuten de los componentes principales ni en los Z-score de cada cluacutester Esto refleja cierta invariabilidad en la posicioacuten de cada paiacutes con respecto al promedio de los paiacuteses de la UE La uacutenica variable en la cual se aprecia una ligera modificacioacuten entre los antildeos 2007 y 2011 es en la variable s3


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5 Conclusiones

En el presente ejercicio se aplicaron varias herramientas para reconocer el desempentildeo desigual de las economiacuteas del continente En primer lugar algunas herramientas del anaacutelisis espacial permitieron identificar el comportamiento geograacutefico del PIB per caacutepita regional Posteriormente se definen los factores que pueden explicar los comportamientos heterogeacuteneos de los paiacuteses del continente

Tanto el enfoque regional como el nacional coinciden en subrayar el buen comportamiento de los territorios y paiacuteses del extremo norte del continente en teacuterminos del PIB per caacutepita y otra serie de variables alusivas a diferentes aspectos econoacutemicos y sociales Con respecto a los resultados de las economiacuteas perifeacutericas se plantea un desempentildeo maacutes mediocre que se refleja en los resultados en teacuterminos de competitividad

En teoriacutea los procesos de integracioacuten ofrecen ventajas para todos los paiacuteses miembros Los modelos convencionales de comercio exponen los beneficios potenciales de operar en un mercado maacutes amplio con acceso maacutes libre y con oportunidad de expandir la escala de produccioacuten Sin embargo en la praacutectica los efectos de los resultados tan disiacutemiles en las Balanzas de Pagos nacionales han coincidido con los problemas ya previstos en los textos consultados de Meade (1957) y Mundell (1961) En efecto el superaacutevit en las cuentas externas de Alemania refleja un extraordinario desempentildeo de sus exportaciones en contraste con la escasa dinaacutemica de las exportaciones de los paiacuteses perifeacutericos del continente Como resultado el reflejo interno de los saldos de las cuentas externas crean tensiones entre los paiacuteses del aacuterea Como sosteniacutean los modelos teoacutericos el superaacutevit de la economiacutea alemana ha creado presiones inflacionarias internas mientras que los resultados deficitarios de los paiacuteses perifeacutericos han hecho exacerbar el desempleo en un contexto de rigidez en la poliacutetica monetaria impuesta por la moneda uacutenica Por tanto en ausencia de regiacutemenes monetarios nacionales que permitan utilizar el tipo de cambio para equilibrar la balanza de pagos las uacutenicas herramientas para ganar espacio en los mercados externos es la deflacioacuten de precios y salarios Existen adicionalmente razones maacutes fundamentales que explican las grandes diferencias en competitividad entre las naciones europeas En el ejercicio de anaacutelisis de componentes principales se intentoacute exponer que los paiacuteses del cluacutester maacutes avanzado tienen mejores desempentildeos en las variables incluidas en el modelo Por lo tanto es maacutes faacutecil entender los persistentes resultados superavitarios en la cuenta corriente en paiacuteses como Alemania y Holanda las cuales han hecho del resto de Europa su mercado natural y han aprovechado de mejor forma la profundizacioacuten de la integracioacuten europea

Con respecto al anaacutelisis espacial se puede decir que sus conclusiones coinciden en algunos aspectos con anteriores trabajos enmarcados en el tema de la convergencia Las regiones de los paiacuteses maacutes orientales de Europa mantuvieron una posicioacuten rezagada en teacuterminos de PIB per caacutepita lo que daacute indicio de un patroacuten de persistencia en los factores que afectan a las zonas maacutes pobres

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Las graves tensiones que sobrevinieron en el marco del funcionamiento del Euro son el reflejo de evidentes brechas internas entre regiones y paiacuteses en teacuterminos de productividades e indicadores de distinta iacutendole El precario desempentildeo de los espacios maacutes atrasados del continente los ubica en una posicioacuten de desventaja a la hora de competir con sus socios en teacuterminos de productividad y de desempentildeo macroeconoacutemico

La clara ventaja en teacuterminos de competitividad que ostenta sobradamente la economiacutea alemana como ejemplo del grupo de economiacuteas europeas maacutes soacutelidas se refleja en un abultado superaacutevit en la Balanza de Pagos que tiene varias implicaciones En primer lugar le permite constituirse como economiacutea ancla de las expectativas que se forman sobre el futuro de la unioacuten continental Tambieacuten puede consolidarse como locomotora de la recuperacioacuten europea Sin embargo en el marco del funcionamiento del Euro un excesivo eacutexito alemaacuten a costa del agravamiento del deacuteficit del resto de economiacuteas profundiza la heterogeneidad entre paiacuteses y refuerza los desequilibrios y las tensiones que aparecen en el funcionamiento de la moneda uacutenica

Las conclusiones del ejercicio estadiacutestico de componentes principales utilizando una serie de variables baacutesicas de los paiacuteses identificoacute un factor sobresaliente en el aspecto econoacutemico dentro de la informacioacuten general Este primer factor recogioacute la mayor parte de la variabilidad del modelo y reveloacute que las diferencias en el desempentildeo de las economiacuteas del continente responden en buena medida al desempentildeo en teacuterminos de eficiencia productiva maacutes que a otros aspectos de bienestar social y de variables ambientales

Referencias

BALASSA B Tariff Reductions and Trade in Manufactures among the Industrial Countries American Economic Review 56 (30) p 466-473 1966

Eurostat-European Comission PIB Recuperado el 20 de octubre 2015 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSENprc_ppp_esmshtm

_______ La deuda bruta del gobierno general Recuperado el 20 de octubre 2015 dehttpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSENtsdde410_esmsiphtm

_______ La productividad laboral por hora trabajada Recuperado el 20 de octubre 2015 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSentsdec310_esmsiphtm

_______ Tasa de empleo por sexo grupo de edad Recuperado el 20 de octubre 2015 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSent2020_10_esmsiphtm

_______ Gasto interior bruto en I + D Recuperado el 20 de octubre 2015 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSENt2020_20_esmsiphtm

_______ Productividad de los recursos Recuperado el 20 de octubre 2015 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSENtsdpc100_esmsiphtm

67

_______ El nivel de instruccioacuten secundaria inferior por edad Recuperado el 20 de octubre 2015 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSENtsdpc230_esmsiphtm

_______ Vida con buena salud Recuperado el 20 de octubre 2015 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSentsdsc430_esmsiphtm

_______ La deuda bruta del gobierno general Recuperado el 20 de octubre 2015 dehttpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSENhlth_hlye_esmshtm

_______ El desempleo total a largo plazo desglosada por geacutenero Recuperado el 20 de octubre 2015 dehttpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSENt2020_41_esmsiphtm

_____ El nivel de instruccioacuten terciaria por sexo grupo de edad 30-34 Recuperado el 20 de octubre 2015 de httpaplczsoczplleutabhtmlhptabkod=tsdsc330

_____ Las personas en riesgo de pobreza o exclusioacuten social Recuperado el 24 de octubre 2014 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSENt2020_50_esmsiphtm

_____ Las emisiones de gases de efecto invernadero antildeo base 1990 Recuperado el 26 de octubre 2014 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSDEt2020_30_esmsiphtm

_____ La electricidad generada a partir de fuentes renovables Recuperado el 26 de octubre 2014 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSentsdcc330_esmsiphtm

_____ Generacioacuten de residuos urbanos y tratamiento seguacuten el tipo de meacutetodo de tratamiento Recuperado el 26 de octubre 2014 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSDEtsdpc240_esmsiphtm

_____ La intensidad energeacutetica de la economiacutea Recuperado el 20 de octubre 2015 de httpeppeurostateceuropaeucacheITY_SDDSENtsdec360_esmsiphtm

GRUBEL H y LLOYD P Intra-Industry Trade The Theory and Measurement ofInternational Trade in Differentiated Products London McMillan 1975

CHASCO C Geografiacutea y Precio de la Vivienda en los Municipios Urbanos de Espantildea Revista de Economiacutea de Castilla-La Mancha 11 pp 243 ndash 272 2008

IMF International Monetary Fund Germany Concluding Statement of the 2015 Article IV Mission May Washington 2015

IMF International Monetary Fund World Economic Outlook Washington October 2015

68


IMF International Monetary Fund External Sector Report Individual Economy Assessment Washington 2015

KRUGMAN P Geografiacutea y Comercio Antoni Bosch Barcelona 1992

KRUGMAN P Increasing Returns Imperfect Competition and the Positive Theory ofInternational Trade En Handbook of International Economics Vol III Elsevier Science p 1243 ndash 1277 1995

KRUGMAN P The Increasing Returns Revolution in Trade and Geography Nobel Prize Lecture Stockholm Disponible en wwwnobelprizeorg 2008

LOacutePEZ-BAZO E VAYA E MORA Antonio J y SURINtildeACH J Regional Economic Dynamics and Convergence in the European Union The Annals of Regional Science 33 p343ndash370 1999

MEADE J The Balance of Payments Problems of a European Free Trade Area The Economic Journal Sep 67 p 379 ndash 396 1957

MORENO SERRANO R y VAYAacute VALCARCE E Econometriacutea espacial nuevas teacutecnicas para el anaacutelisis regional Una aplicacioacuten a las regiones europeas Investigaciones Regionales nuacutem 1 otontildeo pp 83-106 Asociacioacuten Espantildeola de Ciencia Regional 2002

MUNDELL R The Monetary Dynamic of International Adjustment under Fixed and Flexible Exchange Rates Quarterly Journal of Economics 74 (2) May Oxford University Press p 227 ndash 257 1960

MUNDELL R A theory of Optimum Currency Areas American Economic Review 51 Sept p 657 ndash 665 1961

NAZARCZUK J Regional Distance The Concept and Empirical Evidence from Poland Bulletin of Geography Socio economic Series No 28 p 129 ndash 141 2015

TAVLAS G Nuevo Examen de la Teoriacutea de las Zonas Monetarias Oacuteptimas En Finanzas y Desarrollo Fondo Monetario Internacional Junio 1993



LA TRANSMISIOacuteN DE PRECIOSINTERNACIONALES DE REFERENCIADE ALIMENTOS AL MERCADO DE MEacuteXICOLOS EFECTOS DE EL NINtildeO EN 2016

David MagantildeaVicente LoacutepezJorge LaraFernanda Tejeda

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LA TRANSMISIOacuteN DE PRECIOS INTERNACIONALES DE REFERENCIA DE ALIMENTOS AL MERCADO DE MEacuteXICO LOS EFECTOS

DE EL NINtildeO EN 2016

David Magantildeasup1 Vicente Loacutepezsup2 Jorge Larasup3 Fernanda Tejeda⁴

Resumen


En esta investigacioacuten se estima la transmisioacuten de precios internacionales de alimentos al mercado domeacutestico mexicano Se formula un modelo vectorial autorregresivo (VAR) en niveles y se prueba la causalidad de Granger para cada producto Se encuentra que en 9 de los 13 productos alimentarios maacutes importantes para Meacutexico los precios internacionales determinan en el sentido de Granger los precios domeacutesticos Esto es de relevancia ya que el fenoacutemeno de El Nintildeo puede afectar los precios internacionales Los resultados muestran que los cereales son el grupo de productos maacutes influenciados por los precios internacionales

Palabras Clave Transmisioacuten de precios internacionales VAR El Nintildeo

Abstract

This paper shows how the price transmission from international to the domestic Mexican market can be estimated We formulate a vector autoregressive model (VAR) in levels and Grangerrsquos causality is tested for a number of agricultural commodities We found that in 9 out of the 13 most important food commodities for Mexico international prices determine (in a Granger sense) domestic prices This is of great relevance given that El Nintildeo can affect international prices The results show that the cereals are the group of commodities most influenced by international prices

Keywords Transmission of international prices VAR El Nintildeo

JEL E31 F15 Q11

Autor para correspondenciaCorreo electroacutenicosup1 dmaganafiragobmx (D Magantildea) Subdireccioacuten de Investigacioacuten Econoacutemica FIRAsup2 vlopezfiragobmx (V Loacutepez) Subdireccioacuten de Investigacioacuten Econoacutemica FIRAsup3 jlarafiragobmx (J Lara) Subdireccioacuten de Evaluacioacuten de Programas FIRA⁴ Fernanda Tejeda Facultad de Economiacutea UMSNH

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1 Introduccioacuten

Durante los primeros antildeos del siglo 21 la volatilidad de los precios internacionales de referencia de los alimentos se convirtioacute en norma La incertidumbre en el sector agriacutecola provocada principalmente por choques climaacuteticos y sanitarios ocasionoacute que los productores esteacuten en una constante adaptacioacuten de su produccioacuten y que los precios agropecuarios se encuentren en constante cambio En este escenario es fundamental pronosticar cuaacutel seraacute el efecto sobre los precios de Meacutexico de uno de los mayores fenoacutemenos climaacuteticos como lo es El Nintildeo El Nintildeo afecta a los precios internacionales de referencia de los alimentos de dos maneras a traveacutes de las expectativas y mediante afectaciones climaacuteticas en la produccioacuten Los cambios ocasionados por El Nintildeo en los precios de referencia pueden afectar los mercados domeacutesticos por lo cual se estudiaraacute en esta investigacioacuten los mecanismos de la transmisioacuten de los precios internacionales a los precios domeacutesticos en Meacutexico

Diversos estudios han analizado el impacto de El Nintildeo en los precios alimentarios mundiales Por ejemplo Peri (2005) establece un viacutenculo entre El Nintildeo y la volatilidad de los precios de productos primarios como el maiacutez y la soya Cashin et al (2015) encuentran que El Nintildeo tiene efectos directos en la productividad agriacutecola En tanto la Organizacioacuten Meteoroloacutegica Mundial (2008) afirma que durante los episodios maacutes fuertes de este fenoacutemeno climaacutetico paiacuteses como Ecuador y Peruacute tuvieron peacuterdidas millonarias en el sector pesquero y agriacutecola Por lo que es clara la importancia de El Nintildeo en la produccioacuten primaria A diferencia de dichas investigaciones este trabajo busca esclarecer el impacto de El Nintildeo durante el 2016 en el precio de 13 productos alimentarios mexicanos a traveacutes del anaacutelisis de la transmisioacuten de los precios internacionales de referencia a los precios nacionales La literatura ya ha demostrado que existe una fuerte relacioacuten entre los precios internacionales y los nacionales Lee y Park (2013) muestran que en Asia la inflacioacuten de los precios de alimentos estaacute asociada a la inflacioacuten internacional de los mismos Por su parte Kalkuhl (2014) demuestra que los precios regionales responden de manera inmediata a los precios globales incluso cuando no existe un intercambio comercial pero se espera la existencia de uno

Asiacute este trabajo llena el vaciacuteo empiacuterico de las investigaciones existentes al establecer una relacioacuten entre los precios internacionales y mexicanos de los alimentos Se utilizoacute un modelo VAR que identifica si existe causalidad de Granger de los precios internacionales sobre los nacionales ademaacutes se mide el efecto de otras variables tales como produccioacuten nacional comercio internacional y precio internacional en el precio nacional Se eligieron 13 productos los cuales concentran una parte importante del gasto en alimentos de los hogares mexicanos de menores ingresos ademaacutes de que sus precios muestran una elevada volatilidad e inciden en una importante proporcioacuten en la inflacioacuten general

El estudio arroja que del total de los productos analizados 9 de ellos son causados en el sentido de Granger por los precios internacionales Los cereales en especial el arroz son los productos que muestran una mayor respuesta acumulada anual del precio nacional ante un cambio de los precios internacionales Este resultado es de

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importancia para los hacedores de poliacuteticas puacuteblicas ya que en caso de un episodio fuerte de El Nintildeo entre los cultivos que se espera tengan una mayor afectacioacuten estaacuten el arroz en el sureste asiaacutetico trigo en Australia Sudaacutefrica y la regioacuten del Mar Negro asiacute como maiacutez en Sudaacutefrica y Europa oriental (AMIS 2015)

El artiacuteculo se estructura como sigue en el primer apartado se hace una revisioacuten de la literatura respecto a los efectos del clima en los precios de los alimentos el fenoacutemeno de El Nintildeo y su impacto en los precios de referencia y la transmisioacuten de los precios internacionales a los precios nacionales Posteriormente se presentan tanto el modelo teoacuterico como el empiacuterico asiacute como los datos La siguiente seccioacuten es la de resultados y discusioacuten y en la uacuteltima seccioacuten se concluye

2 Efectos del clima en los precios de alimentos

La causa principal de la variabilidad de los precios en la agricultura ha sido histoacutericamente el cambio en la oferta debido a eventos climaacuteticos (CEPAL 2011) Esto se atribuye a que los cultivos son sensibles a las variaciones climaacuteticas no solo porque inhiben el proceso natural de crecimiento del fruto sino porque las enfermedades de cultivos y las plagas tambieacuten son influenciadas por el clima (United Nations Framework Convention on Climate Change) De esta manera el clima afecta tanto la produccioacuten agraria mdashel aacuterea cultivada y el nuacutemero de cosechas por antildeomdash como su rendimiento lo cual ocasiona que los productores se enfrenten a una alta incertidumbre en el nivel de produccioacuten y por consiguiente en el valor de su cosecha (Quiroga amp Iglesias) Todo ello tiene efectos directos en los precios de los productos ante una caiacuteda en la produccioacuten una disminucioacuten de la productividad de los campos o un aumento de incertidumbre los precios se elevaraacuten (ceteris paribus la demanda) En este sentido otros estudios demuestran el impacto negativo de la variabilidad del clima en la produccioacuten de alimentos y consecuentemente en sus precios y en la seguridad alimentaria Dicha variabilidad seguacuten Iizumi y Ramankutty (2015) conduce a una diversidad climaacutetica interanual donde la sequiacutea y la disminucioacuten del rendimiento de la cosecha son frecuentes Del mismo modo Lobell et al (2011) en un esfuerzo por medir el impacto de los cambios del clima en la disponibilidad futura de alimentos analizaron los efectos de las variaciones de temperatura de 1980 a 2008 en maiacutez y trigo encontraron que su produccioacuten mundial cayoacute 38 y 55 por ciento respectivamente a causa de las tendencias climaacuteticas y sus precios aumentaron como consecuencia de la menor oferta

A manera descriptiva podemos corroborar lo expuesto anteriormente a traveacutes del iacutendice de precios de alimentos del Fondo Monetario Internacional (Figura 1) Dicho iacutendice presenta un constante crecimiento desde 2006 con un maacuteximo en 2008 lo cual estaacute relacionado con el incremento de sequias inundaciones y cambios en las temperaturas (FAO 2011) De hecho en los uacuteltimos 15 antildeos se ha registrado el mayor nuacutemero de eventos climaacuteticos extremos en la historia (Organizacioacuten Meteoroloacutegica Mundial 2013) Dichos fenoacutemenos a su vez han ocasionado cuantiosas peacuterdidas de cosechas en todo el mundo lo cual ha incidido en las cotizaciones de los precios de los alimentos

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Figura 1 Iacutendice de precios de los alimentos (FMI) 2005-2015 - 2005=100

25000

15000

10000

5000

000

ene

-15

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-14

may

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may

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p-1

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6no

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5

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v -0

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mar

-04

20000

Fuente FMI

En relacioacuten con el impacto de los eventos climaacuteticos extremos en los precios Oxfam (2012) a traveacutes de un modelo de equilibrio general preveacute que los precios de los alimentos baacutesicos aumenten en los proacuteximos 20 antildeos debido a los cambios de temperatura y lluvia Asiacute para el 2030 el precio del maiacutez trigo y arroz aumentariacutean 177 120 y 107 por ciento respectivamente debido en gran parte a eventos climaacuteticos (Oxfam 2012) Por su parte Hill et al (2015) encuentran que en el occidente de Texas las precipitaciones afectan significativamente el precio de soya mientras que los cambios de temperatura no tienen ninguacuten efecto

21 El fenoacutemeno de El Nintildeo y su impacto en los precios de referencia

La Organizacioacuten Meteoroloacutegica Mundial (OMM) define a El Nintildeo (ENOS) a la presencia de aguas anormalmente caacutelidas (maacutes de 05 grados Celsius por encima de lo normal) y la persistente presioacuten del aire en la superficie del Paciacutefico ecuatorial por un periodo mayor a tres meses consecutivos Durante los episodios de El Nintildeo las latitudes subtropicales de Ameacuterica del Norte como es el caso del golfo de Meacutexico presentan condiciones maacutes huacutemedas de lo habitual y las lluvias tienden a ser maacutes intensas

Histoacutericamente los impactos de El Nintildeo han sido grandes durante los episodios maacutes extremos (1982-1983 y 1997-1998) paiacuteses como Ecuador y Peruacute tuvieron peacuterdidas por 2900 y 3500 millones de doacutelares respectivamente que se relacionaron principalmente a sectores como la pesca y la agricultura (WMO 2008) Peri (2015) encuentra un viacutenculo entre el ENOS y la volatilidad del maiacutez y la soya dos de los productos claves para la seguridad alimentaria Para el caso del maiacutez la volatilidad del precio incrementoacute tanto con la corriente caacutelida (El Nintildeo) como con la friacutea (La Nintildea) mientras que los precios de la soya decrecieron con La Nintildea y se incrementaron con El Nintildeo Lefkovitz (2013) afirma que los pronoacutesticos acerca de El Nintildeo tienen un poder predictivo sobre los rendimientos futuros Este poder predictivo destaca en productos como el aceite de soya el azuacutecar y el aceite de palma el autor concluye que los cam-

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bios climaacuteticos ocasionados por ENOS tienen un impacto directo en el mercado alimentario de commodities En tanto Cashin et al (2015) establecen que El Nintildeo tiene efectos directos en la productividad agriacutecola e indirectos en el crecimiento la inflacioacuten la energiacutea y los precios de productos primarios no petroleros Dichos efectos son heterogeacuteneos mientras en Australia Chile Indonesia India Japoacuten Nueva Zelanda y Aacutefrica se dio una pequentildea caiacuteda en la actividad econoacutemica debido a El Nintildeo en la Unioacuten Europea los efectos fueron inversos donde se observoacute un aumento de dinamismo del sector agriacutecola Ademaacutes la mayoriacutea de los paiacuteses entre 1979 y 2013 presentoacute un incremento no soacutelo de los precios de alimentos sino tambieacuten de los combustibles debido al aumento de la necesidad de agua que llevoacute al uso de energiacuteas para su obtencioacuten

En Meacutexico los efectos de El Nintildeo han sido diversos Desde la eacutepoca de la colonia se ha tenido evidencia de la presencia del fenoacutemeno en el paiacutes (SAGARPA 2012) Durante 1998 El Nintildeo generoacute un aumento en la intensidad de las sequias e incrementoacute el nuacutemero de incendios que ocasionaron mermas en la agricultura la produccioacuten para ese antildeo disminuyoacute a 28 millones de toneladas por lo que fue necesario importar cerca de 15 millones de toneladas de granos baacutesicos para abastecer la demanda y evitar un aumento en los precios (Victor Magantildea (Ed) 2004) Sin embargo fue en 2005 el antildeo maacutes caacutelido del uacuteltimo siglo cuando se presentoacute un retraso en las lluvias de verano que resultoacute en una reduccioacuten de la produccioacuten agriacutecola nacional de 13 por ciento maacutes de 669 mil hectaacutereas de cultivo dantildeadas y costos cercanos a los 779 millones de pesos (SEMARNAT 2009)

A fines del 2015 El Nintildeo estuvo presente en el oceacuteano Paciacutefico tropical con un grado de intensidad fuerte y se preveacute que continuacutee evolucionando y se agudice en el 2016 alcanzando temperaturas de 2degC por arriba de lo normal lo que lo convertiriacutea en uno de los cinco episodios maacutes fuertes desde 1950 (Organizacioacuten Meteoacuterologica Mundial 2015) esto ha reducido las expectativas iniciales que se teniacutean sobre la produccioacuten agriacutecola Los testimonios de agricultores en un artiacuteculo de The Wall Street Journal corroboran este hecho los productores de azuacutecar de Brasil advierten sobre una potencial reduccioacuten del contenido de azuacutecar en la cantildea derivada del aumento de lluvias mientras que agricultores en Asia Australia y Aacutefrica mencionan que de prevalecer las condiciones secas los cultivos de trigo cacao cafeacute y aceite de palma podriacutean verse afectados (Craymer 2015) En este sentido una investigacioacuten de Citibank demuestra que durante los ciclos en los que se presenta El Nintildeo los precios de los alimentos se elevan durante los siguientes 12 y 24 meses (Citi Research 2015)

De esta manera se tiene un escenario de gran incertidumbre para la produccioacuten de productos alimentarios donde la volatilidad de los precios de alimentos se hace presente si bien estos precios se han mantenido relativamente estables gracias a la existencia de grandes reservas Rabobank (2015) informa que su futuro es incierto Variables claves en la determinacioacuten de los precios de alimentos como el tipo de cambio y el clima permanecen volaacutetiles lo que representa retos para los productores y consumidores En lo que se refiere al clima el 2015 fue un antildeo muy seco para la regioacuten asiaacutetica lo que impactoacute la produccioacuten de aceite de palma y cafeacute en Brasil prevalecieron condiciones huacutemedas que afectaron la produccioacuten de azuacutecar

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Para el 2016 los pronoacutesticos acerca de los efectos de El Nintildeo en los alimentos son similares se vaticinan reducciones en la produccioacuten agriacutecola y en la productividad de las cosechas En el caso de un El Nintildeo de gran magnitud se presentariacutea una disminucioacuten gradual de lluvias que impactaraacute negativamente la produccioacuten de alimentos Para el caso de Aacutefrica del Sur se esperariacutean menores precipitaciones que ocasionariacutean perdidas en las cosechas ademaacutes de que en la regioacuten interna se preveacute que los precios del maiacutez se dupliquen a causa de la necesidad de importacioacuten y el costo de transporte (Wiggins amp Keats 2015) En Australia Quiggin (2008) afirma que para 2070 la sequiacutea se agravaraacute lo cual elevariacutea los precios de los alimentos para las frutas y verduras producidas por agricultores nacionales las alzas en precios comenzaraacuten a tener lugar cada dos o cuatro antildeos cuando anteriormente era una vez por deacutecada

22 Transmisioacuten de los precios internacionales a los precios nacionales

Lee y Park (2013) encuentran que en Asia existe una significativa transmisioacuten de la volatilidad e inflacioacuten de los precios internacionales de alimentos hacia los precios domeacutesticos donde el anaacutelisis tambieacuten sugiere que altas tasas de crecimiento econoacutemico una apreciacioacuten de la moneda local y estabilidad poliacutetica mitigan dicha transmisioacuten (Lee amp Park 2013) A su vez un estudio de caso efectuado en Sri Lanka (Sivarajasingham Shri-Dewi amp Sallahuddin 2015) donde gran parte de la poblacioacuten gasta maacutes del 50 por ciento de su ingreso en comida demuestra que existe una correlacioacuten entre los precios mundiales y los precios domeacutesticos a excepcioacuten de los precios de bienes no alimentarios Por otro lado el Banco Mundial (2012) enfatiza la transmisioacuten de los precios internacionales en los cereales donde explica coacutemo las recientes alzas internacionales de precios de alimentos ocasionaron diferentes movimientos en los mercados locales En el 2007 los precios domeacutesticos de los cereales se elevaron en mayor medida que los internacionales en 48 de los 155 paiacuteses analizados y en 50 de los casos el aumento fue de entre 50 y 100 por ciento Se concluye que aun cuando los mercados se encuentran integrados los efectos de los precios internacionales no tendraacuten un impacto inmediato ya que pueden pasar varios meses antes de observarse variaciones en los precios locales Asiacute mismo la transmisioacuten no es completa los precios locales se modificariacutean entre un 20 y 70 por ciento (World Bank 2012)

Sin embargo Kalkuhl (2014) demuestra que los precios domeacutesticos responden de manera inmediata a los internacionales incluso cuando no existe intercambio comercial pero se espera la existencia de uno Para Europa y Norteameacuterica la transmisioacuten de precios internacionales de alimentos hacia los domeacutesticos disminuye debido a que la canasta de alimentos de dichos paiacuteses estaacute conformada por diversos productos procesados donde los precios de los productos primarios tienen una participacioacuten reducida En cambio en los paiacuteses en desarrollo la transmisioacuten es insignificante en algunos casos y relativamente alta en otros debido a las diferencias en la integracioacuten a los mercados internacionales

Para la elaboracioacuten del presente trabajo se utilizoacute una metodologiacutea similar a la de Kalkuhl (2014) pero especiacuteficamente para Meacutexico y se concentroacute en trece productos maiacutez trigo arroz aceite vegetal carnes (cerdo pollo y res) leche azuacutecar huevo frijol naranja y plaacutetano

77


Del mismo modo se incluyeron en la medicioacuten variables como las exportacionesimportaciones y el iacutendice general de la actividad econoacutemica primaria

3 Metodologiacutea

31 Modelo teoacuterico

La transmisioacuten de los precios internacionales a los domeacutesticos depende del grado de integracioacuten del mercado nacional al mundial los costos de transaccioacuten la poliacutetica comercial y la estructura de mercado del paiacutes en cuestioacuten (Pintildeeiro amp Bianchi 2009) Sobre esta base el modelo de Samuelson (1952) y la ley del precio uacutenico postulan que el establecimiento del precio para un producto que se ha transportado de un mercado a otro se expresa como sigue

p1t = p2t + c (1)

Donde p1t se refiere al precio en el mercado 1 p2t es el precio del mercado 2 y c significa el costo de transaccioacuten La Ecuacioacuten (1) expresa que en completa integracioacuten de mercados el precio domeacutestico estaacute dado por el precio internacional maacutes el costo de transaccioacuten Sin embargo esta situacioacuten es inalcanzable en el corto plazo y de hacerlo seriacutea de forma asimeacutetrica es decir la transmisioacuten no seriacutea completa ni instantaacutenea (Rapsomanikis Hallam amp Conforti 2004)

En un sentido maacutes amplio cuando el producto es importado (M) o exportado (X) el precio domeacutestico pⁿ estaacute en funcioacuten del precio internacional p y el tipo de intercambio Samuelson (1952) propone tres casos distintos

t

t

t

t

t

t

t t

t

t

t

t

it

Entonces cuando el producto es importado el precio domeacutestico seraacute igual al internacional maacutes el costo de transaccioacuten mientras que cuando se trata de una exportacioacuten el costo de transaccioacuten tendraacute signo negativo Existe tambieacuten el caso en el que no existe el intercambio de forma que el precio es determinado por variables econoacutemicas internas es decir la cantidad Q ⁿ y el ingreso domeacutestico Y ⁿ

Si bien el comercio internacional es una forma de transmisioacuten de los precios el comportamiento de estos estaacute en funcioacuten de las caracteriacutesticas del mercado y las perturbaciones a las que se encuentre expuesto lo cual provoca que las relaciones entre los precios internacionales y domeacutesticos sean complejas y dinaacutemicas (Rapsomanikis Hallam amp Conforti 2004)

t t

pⁿ

pⁿ

pⁿ

p

p

Q n

c

c

Y n

=

=

=

+

-

M

X

D ( )

si

si

si

T

T

T

lt 0

gt 0

= 0

i

ti

78

32 Modelo empiacuterico

Para conocer los efectos de El Nintildeo en los precios domeacutesticos de alimentos es necesario utilizar datos mensuales debido a la variacioacuten ciacuteclica del fenoacutemeno que soacutelo se presenta en ciertos meses del antildeo y un modelo que estime la transmisioacuten de precios internacionales a los precios de Meacutexico De alliacute que una alternativa para estimar el modelo de Samuelson (1952) es un modelo de vector autorregresivo (VAR)5 de la siguiente forma

t

t

t-1 t-h

h

h

A

h

tt-h

hh

h

hj=1

j=1

j=1 j=1 j=1 j=1 jj t-j t-jjjt-j t-j

t-j tj

t-jj

ht-1

i

p n

p n

=

=

a₀+ a1 p n + a p n + ᵦ p n + ᵦ p n + μ

a₀+ Σ a pⁿ +Σ ᵦ p +Σ γ q n + Σ θ m + Σ φ x +

Σ

1 h (1)

(2)

donde h representa el nuacutemero de rezagos y ah y βh son paraacutemetros a estimar Se incluye ademaacutes a nivel domeacutestico la produccioacuten (qⁿ) el volumen de importaciones (m ) el volumen de exportaciones (x ) y el iacutendice general de la actividad econoacutemica (IGAE) primaria (gⁿ) El VAR queda entonces como sigue

δ g +μ

El siguiente paso es analizar la causalidad para comprobar si efectivamente los precios internacionales determinan al menos en parte a los domeacutesticos Para esto se siguioacute la metodologiacutea propuesta por Toda y Yamamoto (1995) para determinar la causalidad en el sentido de Granger Este tipo de causalidad consiste en que los precios internacionales causan a los domeacutesticos si acaso los precios domeacutesticos tienen un mejor pronoacutestico utilizando series de precios internacionales y domeacutesticos en comparacioacuten a solo usar series de precios domeacutesticos

La regresioacuten para los precios de cada producto contiene las variables en niveles y en logaritmos Se usaron las pruebas de criterio de informacioacuten de Akaike y Bayesiano (AIC y BIC) de las cuales se obtuvo que los rezagos apropiados para cada serie es dos

La prueba de la causalidad en el sentido de Granger consiste en una prueba de Wald tal que

H₀ b₁ = b₂ = = b = 0

H N0 H₀

Rechazar la hipoacutetesis nula implica que existe causalidad en el sentido de Granger

⁵ En la literatura se ha propuesto usar un modelo de vector con correccioacuten de errores (VECM) (Kalkuhl 2014) sobre todo debido a que un VECM incluye maacutes informacioacuten acerca de la dinaacutemica de corto plazo y debido tambieacuten a que las series de tiempo pudieran estar cointegradas No obstante el hecho de que las series de tiempo esteacuten o no cointegradas es un hecho estilizado de los datos Para probar causalidad de Granger es necesario usar las series en niveles no en diferencias Esto lo explicaremos a detalle maacutes adelante

tt

tt

79


⁶ Los resultados a detalle de cada prueba estaacuten en el Anexo 2

33 Datos

El periodo analizado comprende de enero 2005 a junio 2015 Se seleccionaron 13 productos agropecuarios con base en tres criterios (i) su importancia relativa en el gasto de consumo de los hogares de menor ingreso (ii) la incidencia de sus precios en la inflacioacuten mensual y (iii) que la volatilidad de sus precios fuera relativamente alta Los productos seleccionados (y sus derivados) representan casi el 60 por ciento del gasto en alimentos de los hogares del primer decil de ingreso

En el periodo de anaacutelisis los precios internacionales de los productos seleccionados aumentaron a excepcioacuten del frijol y la naranja El precio del maiacutez es el que tuvo un mayor cambio casi 72 por ciento Respecto a los precios domeacutesticos todos los productos mostraron un incremento para el mismo periodo de los cuales el menor corresponde al frijol con 409 por ciento y el mayor a la naranja con 1589 por ciento En cuanto a la produccioacuten las fluctuaciones maacutes altas corresponden al maiacutez seguido del trigo y la naranja Mientras que las cantidades que permanecen relativamente constantes son las referidas a la produccioacuten de carne Las exportaciones por otro lado se han visto favorecidas con aumentos importantes en la mayoriacutea de los productos exceptuando al frijol Las importaciones por su parte no han tenido un cambio porcentual tan grande como el de las exportaciones incluso en productos como carne de res y azuacutecar han decrecido

Los datos para el iacutendice general de la actividad econoacutemica (IGAE) se tomaron del INEGI y de los precios internacionales de Reuters Las graacuteficas de todas las variables originales se encuentran en el Anexo 1 Todos ellas seraacuten manejados en niveles y en logaritmos

4 Resultados y Discusioacuten

De los trece productos analizados nueve de ellos presentaron causalidad en el sentido de Granger es decir que para estos productos los precios internacionales determinan los precios domeacutesticos Esto no ocurre para el plaacutetano huevo naranja y leche lo cual se debe a la naturaleza misma de los productos que hacen que su importacioacuten no sea necesaria Los resultados estaacuten resumidos en la Tabla 16

80

Tabla 1 Determinantes del precio domeacutestico de productos primarios

Producto Precio Internacional

Cereales Maiz Trigo ArrozAceites Aceite VegetalCarnes Carne de cerdo Carne de pollo Carne de resLacteos LecheAzuacutecar AzuacutecarOtros Huevo Frijol Naranja Plaacutetano

SiSiSi

Si

SiSiSi

No

Si

NoSiNoNo

Para considerar la respuesta del precio domeacutestico ante cambios en precios internacionales se presenta el valor acumulado del impulso-respuesta usando la descomposicioacuten de Cholesky Los valores estimados indican que ante un cambio imprevisto del 1 por ciento en el precio internacional del maiacutez el precio domeacutestico aumentariacutea en 00002 por ciento pasados 3 meses 00061 por ciento pasados 6 meses y 00269 por ciento al pasar un antildeo El producto con mayor respuesta acumulada en un antildeo a un cambio en el precio internacional es el arroz mientras el producto con menor respuesta es la carne de pollo Con signo contrario al esperado en la respuesta acumulada estaacute el azuacutecar debido posiblemente a la intervencioacuten estatal en la cadena de produccioacuten

Para la mayoriacutea de los casos el efecto de los precios internacionales es maacutes grande conforme pasa el tiempo es decir la respuesta fue mayor a los 12 meses que a los 3 meses Cabe destacar que en el corto plazo (3 meses) las carnes tuvieron una respuesta mayor que los cereales sin embargo al acercarse el antildeo los efectos de los precios internacionales en los cereales fue mayor que el de las carnes El resumen de los resultados se presenta en la Tabla 27

⁷ El detalle de los resultados se presenta en el Anexo 3

81

Producto 3 meses 6 meses 12 mesesCereales Maiz Trigo ArrozAceites Aceite VegetalCarnes Carne de cerdo Carne de pollo Carne de resAzuacutecar AzuacutecarOtros Frijol

Tabla 2 Impulso-Respuesta Acumulada ndash Precio domeacutestico ante cambios en preciosinternacionales (variables en logaritmos)

000020003000012

00039

000770006800056

00068

00086

000610020700320

00093

001310011700077

00313

00279

002690081701214

00113

001230005400088

-135444

00848

El anaacutelisis de causalidad en el sentido de Granger permite establecer que la mayoriacutea de los precios domeacutesticos de los productos analizados poseen una relacioacuten con los internacionales donde los efectos son maacutes visibles en el largo plazo Ahora bien se pronostica que el fenoacutemeno de El Nintildeo 2016 (Organizacioacuten Meteoacuterologica Mundial 2015) seraacute uno de los tres episodios registrados maacutes fuertes en la historia lo que conllevaraacute a cambios draacutesticos en el clima que tendraacuten efectos en la produccioacuten agriacutecola mundial y en los precios de referencia En Sudaacutefrica se espera un antildeo de sequiacutea al igual que en Tailandia Vietnam y Filipinas Por otro lado los cambios de la temperatura en el Oceacuteano Iacutendico sugieren un aumento de precipitacioacuten para Australia Sudameacuterica por su parte tambieacuten veraacute lluvias por encima de su promedio mismas que tuvo EEUU durante el cierre de 2015 exceptuando California que permanece en sequiacutea El pronoacutestico de la produccioacuten de maiacutez ha disminuido para 2016 principalmente debido a una afectacioacuten climaacutetica en China y en Sudaacutefrica De igual manera el pronoacutestico de produccioacuten de trigo para 2016 ha disminuido debido a condiciones desfavorables en el hemisferio sur (AMIS 2015)

Ante este escenario se espera que los precios de los productos que presentaron correlacioacuten con los precios internacionales tambieacuten se vean afectados Los precios domeacutesticos de los cereales incrementaraacuten sin embargo dichos aumentos seraacuten perceptibles especialmente en periodos ulteriores a un antildeo situacioacuten similar enfrentaraacuten el frijol el aceite y el azuacutecar En tanto los precios de las carnes tambieacuten sufriraacuten de incrementos pero a diferencia de los cereales los efectos de El Nintildeo sobre estos productos seraacuten maacutes grandes en un periodo menor a los 6 meses Entonces el impacto que los precios internacionales pueden tener sobre los precios nacionales es de suma importancia para el bienestar social Esto debido a que en un contexto


82

⁸ Caacutelculos propios con base en la Encuesta Nacional de Ingreso Gasto de los Hogares 2014 del INEGI

de estabilidad macroeconoacutemica los niveles y la volatilidad de los precios de los productos alimentarios tienen una alta incidencia en la inflacioacuten y por tanto en el bienestar de la poblacioacuten Excluyendo los productos agropecuarios del INPC la tasa de inflacioacuten hubiera sido en promedio menor durante los uacuteltimos antildeos y desde enero de 2011 se hubiera ubicado siempre dentro del intervalo de variabilidad de maacutes o menos un punto porcentual alrededor del objetivo de 3 por ciento

Ademaacutes las fluctuaciones en los precios de los productos alimentarios afecta el nivel de vida de los hogares de menor ingreso los cuales destinan una alta proporcioacuten de eacuteste al consumo de alimentos (aproximadamente 50 por ciento del ingreso en el primer decil8) Los hogares en pobreza alimentaria son maacutes vulnerables a la volatilidad de los precios de los cereales frutas y hortalizas que el resto de los hogares ya que obtienen la mayor parte de sus nutrientes de estos productos (66 por ciento del consumo de energiacutea y de proteiacutena) De hecho se estima que la ingesta de nutrientes disminuyoacute en la uacuteltima deacutecada (por ejemplo energiacutea en 55 por ciento proteiacutena en 23 por ciento y carbohidratos en 58 por ciento) lo que se asocia con el incremento en los precios de cereales frutas y hortalizas en dicho periacuteodo

5 Conclusiones

Este artiacuteculo describe la transmisioacuten de los precios internacionales de los alimentos a los precios domeacutesticos en Meacutexico Para comprobar la causalidad se recurrioacute a la metodologiacutea propuesta por Toda y Yamamoto (1995) y se comproboacute que la mayoriacutea de los alimentos maacutes importantes para los hogares mexicanos (maiacutez trigo arroz aceite vegetal carnes azuacutecar y frijol) son afectados por los precios internacionales Esto ha servido de base para la discusioacuten de lo que espera a Meacutexico en 2016 debido a El Nintildeo

La mayor contribucioacuten a la literatura gira en torno a la seleccioacuten de los alimentos para un paiacutes en desarrollo Dichos alimentos conforman gran parte del consumo de los hogares de los primeros deciles de ingreso Entonces es posible analizar el efecto social que se pronostica derive El Nintildeo No obstante tal y como lo mencionan Cashin et al (2015) los efectos de este fenoacutemeno son heterogeacuteneos y dependen de la ubicacioacuten geograacutefica Por lo que una extensioacuten al presente estudio seriacutea desmenuzar el efecto por regioacuten geograacutefica dentro de Meacutexico

Referencias

AMIS (Noviembre de 2015) Market Monitor No 33

AMIS (Diciembre de 2015b) Market Monitor No 34

Banco Mundial (18 de Enero de 2014) Seguridad alimentaria Panorama general Obtenido de httpwwwbancomundialorgestopicfoodsecurityoverview

Cashin P Mohaddes K amp Raissi M (2015) Fair Weather or Foul The Macroeconomic Effects of El Nintildeo

83


Centro de Predicciones Climaacuteticas (14 de Enero de 2016) El Nintildeo Oscilacioacuten del Sur

CEPAL F I (2011) Volatilidad de los precios en los mercados agriacutecolas (2000-2010)implicaciones para Ameacuterica Latina y opciones de poliacuteticas Santiago de Chile

Citi Research (30 de Noviembre de 2015) Commodities Macro View Flows FX andFundamentals Across the Sector

Craymer L (12 de Octubre de 2015) Commodities Prices Are Heating Up on El Nintildeo The Wall Street Journal

Culas R amp Mustapha U (22 de Diciembre de 2015) Causes Magnitude and Consequences of Price Variability in Agricultural Commodity Market An African Perspective Obtenido de httpwwwmurdocheduauSchool-of-Management-and-Governance_documentAustralian-Conference-of-EconomistsCauses-magnitudeand-consequences-of-price-variabilitypdf

FAO (1997) Informe Especial Efectos de El Nintildeo sobre la Produccioacuten Agriacutecola en Ameacuterica Latina

FAO (2011) Principales cambios inducidos por el clima

Hill J Parrott S Mehlhorn J amp Tewari R (2015) Climatic Variability and crop price trends in west Tennessee A bivariate granger causality analysis European Scientific Journal 363-374

Iizumi T amp Navin R (2015) How do weather and climate influence cropping area and intesity Global Food Security 46-50

Kalkuhl M (2014) How Strong Do Global Commodity Prices Influence Domestic Food Prices A Global Price Transmission Analysis

Lee H-H amp Park C-Y (2013) International Transmission of Food Prices and Volatilities A Panel Analysis Asian Development Bank

Lefkovitz Y (22 de Diciembre de 2013) Climate and Commodity Prices An Analysis of the Role of ENSO Forecasts in Agricultural Commodity Markets New York Estados Unidos

Lobell D Schlenker W amp Costa-Roberts J (2011) Climate Trends and Global Crop Production since 1980 Science 616-620

Organizacioacuten Meteoroloacutegica Mundial (4 de Enero de 2013) Comundicado de prensa No 976 Obtenido de httpswwwwmointpagesmediacentrepress_releasespr_976_eshtml Organizacioacuten Meteoacuterologica Mundial (2015) El NintildeoLa Nintildea Hoy

84

Oxfam (2012) Clima al liacutemite precios al liacutemite El coste alimentario del cambio climaacutetico Inglaterra

Peri M (2015) Climate Variability and Agricultural Price Volatility The case of corn and soybeans International Association of Agricultural Economists 2015 ConferenceMilan

Pintildeeiro M amp Bianchi E (2009) Precios de alimentos comercio internacional y pobreza

Quiggin J (22 de Diciembre de 2008) Drought Climate Change and food prices inAustralia Obtenido de httpswwwacfonlineorgausitesdefaultfilesresourcesClimate_change_and_food_ prices_in_Australiapdf

Quiroga S amp Iglesias A (sf) Relacioacuten entre el clima y la productividad agrariaDiferencias regionales y entre cultivos Obtenido de Infoagrohttpwwwinfoagrocomhortalizasrelacion_clima_cultivo2htm

Rabobank (2015) Outlook 2016 Bear with Grains While Softs Lift Off

Rapsomanikis G Hallam D amp Conforti P (2004) Integracioacuten de mercados y transmisioacuten de precios en determinados mercados de productos alimentarios y comerciales de paises en desarrollo En FAO Situacioacuten de los mercados de productos baacutesicos

SAGARPA (2012) Meacutexico El sector agropecuario ante el desafiacuteo del cambio climatico Distrito Federal

Samuelson P A (1952) Economic Theory and Mathematics an Appraisal Massachusetts Institute of Technology

SEMARNAT (2009) Cambio climaacutetico Ciencia evidencia y acciones Distrito Federal

Sivarajasingham S Shri-Dewi A amp Sallahuddin H (2015) Transmission of Global Food Prices to Domestic Prices Evidence from Sri Lanka Canadian Center of Science and Education 215-228

Toda H Y amp Yamamoto T (sf) Statistical Interference in Vector Autorregressions with Possibly Integrated Processes Journl of Econometrics Vol 66 225-250

United Nations Framework Convention on Climate Change (sf)

USDA (22 de Diciembre de 2013) USDA Obtenido de US Drought 2012 Farm and Food Impacts httpwwwersusdagovtopicsin-the-newsus-drought-2012-farm-and-foodimpactsaspx

85

Victor Magantildea (Ed) (2004) Los impactos del nintildeo en Meacutexico MeacutexicoWiggins S amp Keats S (2015) Food Prices October 2015 update Special El NintildeoLondres

WMO (2008) El Nintildeo y La Nintildea

World Bank (2012) Transmission of Global Food Prices to Domestic Prices in Developing Countries Why It Matters How It Works and Why It Should Be Enhanced

Anexo 1A continuacioacuten se presentan las series originales de cada variable

Comportamiento de precios internacionales (Doacutelares por tonelada)

Carne de cerdoAzuacutecarPlaacutetano

TrigoCarne de resNaranja

MaiacutezCarne de polloFrijol

900000

1000000

800000

700000

600000

500000

400000

300000

200000

100000

-

jun

-15

ene

-15

ago

-14

mar

-14

oct-

13m

ay-1

3

may

-08

oct-

08

jul-

12di

c-1

2

feb

-12

sep

-11

abr-

11no

v-1

0ju

n-1

0en

e-1

0

mar

-09

ago

-09

dic

-07

jul-

07fe

b-0

7se

p-0

6ab

r-06

nov

-05

ene

-05

jun

-05


86

Produccioacuten

carne de cerdofrijol

trigocarne de resplaacutetano

maiacutezcarne de pollonaranja

7000000

6000000

5000000

4000000

3000000

2000000

1000000

-

jun

-15

ene

-15

ago

-14

mar

-14

oct-

13m

ay-1

3

may

-08

oct-

08

jul-

12di

c-1

2

feb

-12

sep

-11

abr-

11no

v-1

0ju

n-1

0en

e-1

0

mar

-09

ago

-09

dic

-07

jul-

07fe

b-0

7se

p-0

6ab

r-06

nov

-05

ene

-05

jun

-05

Fuente SIAP Maiacutez trigo y frijol en miles de toneladas carnes en toneladas en canal naranja y plaacutetano en toneladas

Anexo 2A continuacioacuten se presentan las pruebas de causalidad de Granger para cada uno de los productos analizados

MAIacuteZDependent variable LOG_P

Excluded

LOG_P_INT 100822016033783026153

1369021

000650448602202

00333

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All

Chi-sq df Prob

TRIGO

Dependent variable LOG_P

Excluded

LOG_P_INT 2077562 000002

Chi-sq df Prob

00485070789081

2386082

097600674000006

22

6

LOG_IMPLOG_QAll

87


ARROZ

ACEITES

CARNE DE CERDO

CARNE DE POLLO


Excluded Chi-sq df Prob







LOG_P_INT 331736308237780626536

3733834

000000662407311

00000

2

LOG_P_INT 6949844 003102

22

6

LOG_IMPLOG_Q

LOG_P_INT 120547924291994358005

000240296801132

222

LOG_IMPLOG_Q

All

6949844 003102All

LOG_P_INT 1757661 000022

1757661 000022All

2140918 000156All

88

CARNE DE RES

LECHE

AZUacuteCAR

HUEVO



LOG_P_INT 774525541831160669471

1788819

002080123507155

00065

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 569902109866031701266

2565147

005790610600002

00003

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 102101774030057335545

2454497

000610024700255

00004

222

6

LOG_IMP



LOG_P_INT 15267701095687

0466100042

22LOG_IMP

LOG_Q

All

1230535

3122750

00021

00000

2

6

LOG_Q

All


89

FRIJOL

NARANJA

PLAacuteTANO



LOG_P_INT 300692635969289459972

1452368

022240165600088

00243

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 861709221021676985217

1496281

001350349600304

00205

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 196826023041702410620

6924605

037380316002996

03279

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All


90

Anexo 3A continuacioacuten se presentan las pruebas de impulso-respuesta correspondientes a cada producto analizado

MAIacuteZ

TRIGO

ARROZ

012

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

03

02

01

00

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

008

004

-000

-004

020

016

010

006

000

-006


91

ACEITES

CARNE DE CERDO

CARNE DE POLLO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

03

02

01

-01

00

03

02

01

-01

00

025

020

015

010

005

000

-005


92

CARNE DE RES

LECHE

AZUacuteCAR

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

020

016

010

006

000

-006

010

008

006

004

002

000

-002

5

0

-5

-10

-15

93

FRIJOL

HUEVO

NARANJA

020

015

010

005

000

-0061 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12

08

04

00

-04

-08

06

04

02

-02

-04

00


94

PLAacuteTANO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12

08

04

-04

-08

-12

00




PROPUESTA DE UN MODELO DE MEDICIOacuteNINTEGRAL DE GESTIOacuteN COMPETITIVA ENLA BANCA MEXICANA

Jorge Utrilla ArmendaacuterizMariacutea Luisa Saavedra Garciacutea

97

PROPUESTA DE UN MODELO DE MEDICIOacuteN INTEGRAL DE GESTIOacuteN COMPE-TITIVA EN LA BANCA MEXICANA

Jorge Utrilla Armendaacuteriz sup1 Mariacutea Luisa Saavedra Garciacutea sup2


Resumen

Fecha de Recepcioacuten 9 de Febrero del 2016 ndash Fecha de aprobacioacuten 4 de Abril del 2016

El objetivo de esta investigacioacuten consistioacute en proponer un modelo de diagnoacutestico de la gestioacuten competitiva en el sector bancario mexicano y encontrar cuales son las variables que determinan la competitividad en las organizaciones de este sector Para lo cual se utilizoacute el meacutetodo de caso muacuteltiple trabajando con datos de cinco bancos que representaban el 68 de los activos bancarios del sector Se realizoacute la agrupacioacuten de variables clave en cinco dimensiones (estrategia competitiva posicioacuten financiera riesgos tecnologiacuteas de informacioacuten y productividad en activos no financieros) posteriormente se aplicoacute un instrumento de recoleccioacuten de datos y se realizoacute un anaacutelisis factorial con el que se identificoacute las variables de mayor relevancia que sirvieron de base para proponer el modelo que se presenta como resultado del anaacutelisis teoacuterico y empiacuterico realizado

Palabras Clave Informacioacuten administrativa Administracioacuten de riesgos Mineriacutea de datos Capital econoacutemico

Abstract

The objective of this research was to propose a model of diagnosis of competitive management in the Mexican banking sector and find what are the variables that determine the competitiveness of the organizations in this sector For which case the method of multiple working with data from five banks accounting for 68 of banking sector assets was used The grouping of key variables was performed in five dimensions (competitive strategy financial position risks information technology and productivity in nonfinancial assets) then an instrument of data collection was applied and a factor analysis with which he identified was made the most relevant variables which served as the basis for proposing the model which occurs as a result of theoretical and empirical analysis

Keywords Data management Risk administration Data mining Economic in capital

Autor para correspondenciaCorreo electroacutenicosup1 jutrillabanxicoorgmx (J Armendaacuteriz) Dr Universidad La Salle sup2 maluisasaavedrayahoocom (M Saavedra) Dra Universidad Nacional Autoacutenoma de Meacutexico

98

1 Introduccioacuten

En la literatura tradicional existen postulados entre los que destacan el de la ventaja competitiva desarrollado por Porter (2006) quien sentildeala que para lograr una rentabilidad sostenida ldquosustentablerdquo es necesario analizar los factores de la posicioacuten competitiva (entrada de maacutes competidores amenaza de los sustitutos el poder negociador de los compradores el de los proveedores y la rivalidad entre los competidores actuales) dentro de un sector industrial los cuales pueden ser modificados mediante la estrategia la fuerza combinada de dichos factores es lo que determina la capacidad de una compantildeiacutea para ganar tasas de rendimiento de la inversioacuten que superen el costo de capital advierte que la estrategia es una espada de dos filos ya que una organizacioacuten puede destruir la estructura y la rentabilidad de un sector industrial con la misma facilidad con que puede mejorarla (Canals (1994) Yadong 2000)

Por otro lado se encuentran esquemas de la generacioacuten de un Cuadro de Mando Integral desarrollado por Kaplan y Norton (1996) bajo el enfoque de trabajar en cuatro perspectivas i) Clientes ii) Finanzas iii) Procesos internos y iv) Formacioacuten y Crecimiento todo ello sustentado en un anaacutelisis de causa efecto (mapa estrateacutegico) y con el uso de indicadores clave interrelacionados De esta manera extiende el aacutembito de informacioacuten financiera (cuantificable) a intangibles La ventaja que se tiene es que esta teacutecnica data desde los 70rsquos y ha sido objeto de rebalanceos derivados de la propia experiencia sin embargo todaviacutea no presenta un esquema metodoloacutegicamente robusto (Eccles y Pyburn 1992 Ittener Larker y Meyer 2003 Gartner 2006)

Maacutes auacuten han surgido otras teacutecnicas como la inteligencia de negocios (Business Intelligence) relativa al manejo de tecnologiacuteas de informacioacuten en las empresas para la adecuada toma de decisiones analytics y otras teacutecnicas3 Davenport 2007 Vitt 2003 Fayad Piatetsky Shapiro y Paharaic 1996 Escorsa Castells Peacuterez y Maspons 2001) en adicioacuten al desarrollo de teacutecnicas de valuacioacuten de empresas para la toma de decisiones de inversioacuten o para establecer su valor tal cual mercanciacutea que es ademaacutes se han realizado teacutecnicas que han tratado de determinar si las estrategias de una organizacioacuten estaacuten destruyendo valor o lo generan (EVA RION GEO VALORE CAPM)4 y recientemente de medicioacuten y control de riesgos en un esfuerzo por conciliar valores intriacutensecos con los de mercado y establecer mejores formas de administrar con base en la informacioacuten que arrojan estos indicadores para identificar oportunidades de rendimientos adicionales y liderar sobre las cinco fuerzas Stern Stewart y Shew 1995 Ochoa Quiroz y Velarde 1996 Markowitz 1952)

En este trabajo se intenta realizar un aporte a la administracioacuten en un contexto donde los directores se preocupan por disponer de informacioacuten que les permita a las organizaciones conocer su desempentildeo para identificar riesgos establecer controles o redireccionar su estrategia la informacioacuten tradicional en la que la contabilidad ha sido un pilar fundamental por el registro sistemaacutetico de transacciones siendo las razones financieras los indicadores de excelencia que se ha empleado para dicho propoacutesito la cual ha resultado insuficiente

sup3 Desarrolladas por el Business Intelligence Competency Center (BICC) Gartner y autores como Davenport (1997)⁴ Veacutease Sharpe (1964) Lintner (1965) Stern y S 995)

99


El problema identificado radica es que se conoce el indicador de desempentildeo de manera ex post (Johnson y Kaplan 1987) y no permite visualizar los factores intriacutensecos que contribuyeron a dicho resultado por ende es necesario contar con mayor informacioacuten en relacioacuten con la estrategia de los factores clave que inciden en los resultados futuros

Este trabajo consta de 4 apartados marco teoacuterico metodologiacutea recoleccioacuten y anaacutelisis de datos y conclusiones

2 Marco Teoacuterico

21 Las teoriacuteas y teacutecnicas administrativas y econoacutemicas

Se revisaron las teacutecnicas administrativas a efecto de identificar variables para cada una de ellas en el Cuadro 1 podemos ver un recuento de las principales teoriacuteas administrativas que han sido utilizadas en la gestioacuten de las organizaciones asiacute como las teacutecnicas que tienen que ver con campos especiacuteficos de la administracioacuten como las finanzas las tecnologiacuteas de informacioacuten y calidad total entre otras

100

Cuadro 1 Teacutecnicas y teoriacuteas administrativas y econoacutemicas

4

6

7

8

Fuente Elaboracioacuten propia con base en Cokins (2006) y autores

Teoriacutea del precio razonable de opciones

Modelo Black and Scholes

Teoriacutea del Riesgo Rendimiento

Teoriacutea de Juegos

Teoriacutea de las tasas de intereacutes

Segmentacioacuten del cliente

Administracioacuten Cientiacutefica

EstructuraOrganizacional

Teoriacutea de Diversificacioacuten en Portafolios de Inversioacuten

Merton RC

Black F and MScholes

Alfred D Chandler Jrrsquos Harvard Business School

ModiglianiMiller

Markowitz

Keynes JM

Alfred P Sloanrsquos

Frederick Winslow Taylorrsquos Lillian Gilbreth Henry Fayol Henry Gantt y Henry Ford

Von Neumann y Oskar Morgernsten

Cartera libre de riesgos

Aprendizaje acerca de los clientes

Matriz Varianza Covarianza en Portafolios de Inversioacuten

Preferencias en Riesgo Rendimiento

Estudia la eleccioacuten de la conducta oacuteptima cuando los costes y los beneficios de cada opcioacuten no estaacuten fijados de antemano sino que dependen de las elecciones de otros individuos

La tasa de intereacutes es el precio que equilibra la demanda de inversiones y los ahorros

Modelo T de Automoacuteviles a bajo costo y de calidad

Meacutetodos para organizar el trabajo sistemaacuteticamente

Foacutermula para determinar el precio de opciones de tipo europeo bases para la medicioacuten de la volatilidd y cobertura al valor delta

1973

1973

1962

1960

1958

1944

1936

1923

1890

Antildeo SiacutentesisAutorTeoriacuteaNordm

5

3

3

2

1

101

9

10

11

12

13

14

15

16

17

RazonesFinancierasEstaacutendar

Iacutendice de PotencialidadCreditica

SistemaCAMELS

Teoriacutea de la competitividad

Valor Econoacutemico Agregado (EVA)PlaneacioacutenEstrateacutegica

Calidad Total y Six Sixma

Reingenieriacutea de Negocios

Administracioacuten de relaciones con el cliente

Levarouse

Wall y Dunning

FED EEUUA

Michael E Porter

Stern Steward

Boile

Michael Hammer

Don Peppers and Martha Rogers

W Eduards Deming Josep Juran and Phil Crosby y Michael Harry

Razones estaacutendar sobre determinadas dimensiones financieras

Asignar a cada razoacuten financiera un peso relativo

Razones y esquemas de supervisioacuten bancaria

Teacutecnicas para analizar fortalezas y debilidades amenazas y oportunidades competitivas

Estrategia de Valor basado en la AdministracioacutenEsquema de Direccioacuten Estrateacutegica

En respuesta al embate japoneacutes de manufacturas representados por Taiichi Ohno de Toyota Motors quien introdujo en denominado ldquopull-basedrdquo Just in Time Motorola introduce Six Sigma

Reconoce la importancia del enfoque hacia la satisfaccioacuten del cliente y la mejora del servicio hacia una reingenieriacutea de procesos

Sistema de Mercado uno a uno relacionado con la identificacioacuten de caracteriacutesticas y preferencias de los consumidores en lo individual viacutea computadoras

1975

1975

1975

1980

1982

19951990

1990

1990

1994


102

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

Equilibrio en Teoriacutea de Juegos

AprendizajeOrganizacional

Cuadro Integral de Mando

CapitalIntelectual

Teoriacutea de Inversiones

Riesgo de Creacutedito Modelo de Riesgo de Creacutedito

Calidad TotalRecomendaciones para la estabilidad bancaria

Destaca estrategias estadiacutesticas y de modelos cuantitativos para obtener ventajas competitivas en 32 organizaciones de diversas indole

Praacutecticas que promueven estabilidad Bancaria

Sensibilidad respecto de Tasas de Intereacutes Duracioacuten y Convexidad

Activos Intangibles

Six Sigma

Analytics

Desempentildeo y EstabilidadBancaria

Acuerdos de Capital Comiteacutede Basilea II

RiskMetrics Value at Risk

Mineriacutea de Datos Fallad Piatetski Shapiro y Smyth

Robert Kaplan y David Norton

Edvinsson L y Malone MCossin D y Hugues PBarth Caprio y Levine

Bodie Z Kane A y Marcus A

Committeeon BankingSupervision BIS

Tom Davenport Banson y Harris College y Harvard Business Review

Tennant Golft

JP Morgan P Jackson DJ Maude y W Perrandin

Senge Peter MIT

Mineriacutea de Datos e Inteligencia ArtificialIdentifica como factor clave de eacutexito en las organizaciones la capacidad de memoria de las organizaciones pasando de conocimiento taacutectico a expliacutecito

Plantean un enfoque de comunica-cioacuten estrateacutegica utilizando mapas visuales y cambios en los sistemas de medicioacuten financiera agregando indicadores no financieros alinea-dos a los objetivos organizadores

1996

1980

1996

1995

1997

2001

2001

2002

20022004

2006

18 John Nash Teoriacutea de Juegos no cooperativos1994

30 Como consultor de la empresa lider en sistemas denominada SAS combina el poder de las bases de datos con el empleo de software de analytics

BusinessIntelligence

Gary Cokinsde SASSmith Apfel y Mitchel de Gartner

2006


103

Cuadro 2 muestra como las teacutecnicas administrativas han ido evolucionando desde la maacutes baacutesica hasta las que buscan apoyo en las TI para controlar la gestioacuten y contar con indicadores de desempentildeo que le permitan a la organizacioacuten contar con paraacutemetros claros de medicioacuten de la mejora de sus procesos

22 Las Tecnologiacuteas de Informacioacuten

En el Cuadro 2 se presentan los diferentes niveles de administracioacuten de TI en las organizaciones considerando que el ideal es que las mismas alcancen el nivel 5

Cuadro 2 Modelos de administracioacuten de TI

- Es una infraestructura deprogramacioacuten en red que brinda acceso e interaccioacuten con los activos deinformacioacutenrelevantes (p ejInformacioacutendecumplimiento aplicaciones y procesos de negocios) de manerapersonalizada

-Enfoque que ayuda las organizaciones a medir y alinear aspectos taacutecticos con estrateacutegicosentre procesos e individuos viacutea objetivos y metas-Requiere de una estructura mayor que un DB-Trata de establecer un balance entre las estructuras financieras y no financieras(aprendizajeorganizacionalclientes yprocesosinternos)

-El teacutermino es utilizado por expertos y fabricantes de Software para distinguir un amplio rango de tecnologiacuteasplataformas de software desde un proceso multifaceacuteticobajo las siguientesperspectivas1 Tomar decisionesraacutepidamente2 Convertir datos en informacioacuten(conocimiento)3 Utilizar un meacutetodorazonable para la gestioacutenempresarial

- Mecanismo de reportes que permite ver meacutetricas e indicadores de ejecucioacuten(KPIrsquos)-Permiterealizarjuicios y evaluaciones sobre sus meacutetricas- Dispone de mecanismos de luces de semaacuteforo

Definicioacuten

Modelos de administracioacuten de TI

PortalNivel 2

DB(DaShboard)Nivel 3

BSC(BalancedScorecard)Nivel 4

BI(BusinessInteligence)Nivel 5


104

Informacioacutenlibre

Informacioacutentradicional y de gestioacuten

Alto poder de informacioacuten

Informacioacutentradicional

Tipo de informacioacuten

En funcioacuten de la habilidad del usuario

Media(Histoacutericaactual y futura sobredeterminadosaspectos)

Limitada(Histoacuterica y actual)

IlimitadaVisioacuten

Flexible Riacutegido Riacutegido AltamenteFlexible

Flexibilidad

Muy Bajo Bajo Alto Muy AltoCosto

-Se requiere de especialistasy uacutenicamente de una herramienta de extraccioacuten y manejo de informacioacuten-Se requiere tanto para DB como para BSC

-Libre-Posible uso de analytics

Taacutectico Taacutectico Estrateacutegico Estrateacutegico

-Se requiere de un plan bien estructurado el cual se delega a los dirigentes-Resultalimitado al plan estrateacutegico-No considera ventajascompetitivas-No es de libre acceso-Requiereentrenamiento-Podriacutea ser parte del BI

-Integra comparaobjetivos metas y mediciones-Permiteelaborar mapas de causa efecto antedesviaciones

-Requiere de muacuteltiplessistemas de TI centralizados y empleo de especialistas-Uso de analytics

Uso de analytics

-Es limitado-Podriacutea ser parte de BSC

Alertas y evaluaciones sobredesviaciones

Riesgos

Anaacutelisis

Enfoque de negocios

Miacutenimo Realizaractualizacionesperioacutedicas por nuevastecnologiacuteas y cambios en sistemas de Administracioacuten

Es necesario realizarrevisionesperioacutedicas ante cambios que podriacutean afectar meacutetricastaacutecticas y estrategias

Es necesario realizarrevisionesperioacutedicasante cambios que podriacutean afectar las meacutetricas

Mantenimiento

Fuente Elaboracioacuten con base en Gartner (2006) y Vitt (2003)

105

23 Las estrategias de Negocios

La apertura de los paiacuteses a una economiacutea global obliga a todas las empresas a realizar un salto cualitativo orientado a mejorar la competitividad la cual a su vez se explica a partir de los conceptos de Productividad y Calidad donde la productividad se refiere a la calidad del producto y a la eficiencia con la que se produce (Porter 2006)

En el siguiente cuadro se presenta el modelo estrateacutegico elaborado Porter este modelo establece un marco para analizar el micro entorno de la industria es decir las fuerzas y amenazas que operan en este entorno y afectan la habilidad de eacutesta para satisfacer a sus clientes y obtener la rentabilidad que estaacute determinada por la intensidad de la competencia y rivalidad en una industria


Cuadro 3 Estrategia de negocios (cinco fuerzas competitivas)

Participantespotenciales

Riesgo denuevasempresas

Rivalidadentrecompetidoresexistentes

Amenazasde productoso serviciossustitutos

Poder denegociacioacuten

Productossustitutos


CompradoresProveedores

Fuente Elaborado con base a Porter (2006)

A continuacioacuten se presenta un cuadro que combina las relaciones existentes en una cadena de valor de una organizacioacuten y lo que podriacutea ser una cadena de valor con orientacioacuten a la actividad bancaria

106

Cuadro 4 Cadena de valor bancaria

Cadena de Valor Bancaria

Barreras deentrada

Barreras de entrada

Margenes Financiero y de Intermediacioacuten(Comiteacute de Activos y Pasivos y de Creacutedito)

Recursos Humanos (Back Oce) Reclutameinto Seleccioacuten Contratacioacuten Incentivos Evaluaciones del Personal Complementarias

Auditoriacutea

Infraestructura Consejo- Comiteacute Ejecutivo Planeacioacuten Estrateacutegica Sistema de informacioacuten a la Gerencia (Business Intelligence)

Tecnologiacuteas de Informacioacuten Riesgos ERP EntS CRM SRM SCM yOperaciones (Front Oce)

Recepcioacuten de Fondos

Poder de negociacioacuten deproveedores de

fondos

Grado deCompetencia

Inversioacuten de Fondos(Tesoreriacutea)

Mercadotecnica(Comiteacute de Negocios)

Poder de Negociacioacuten de compradores de fondos

Poder de negociacioacuten de otros compradores de servicios nancieros

Grado de competencia

Fuente Elaboracioacuten Propia con base a M Porter (1990) Canals Jordi 1994) y Vaidyanathan J and Yadong L (2006)

Productos Susstitutos(innovacioacuten nanciera)y Retroalimentacioacuten y

conocimiento delCliente

Como se puede ver en el Cuadro 4 la cadena bancaria de valor es compleja y tiene como base la infraestructura los recursos humanos y las tecnologiacuteas de informacioacuten En las operaciones maacutes importantes que realiza se tiene la recepcioacuten de fondos la inversioacuten de fondos y la mercadotecnia

3 Metodologiacutea

31 Planteamiento del problema

En el sector bancario mexicano se presenta la necesidad de identificar factores clave derivados de las teoriacuteas y teacutecnicas administrativas que permiten evaluar de una forma holiacutestica la

1) Calidad de la ejecucioacuten administrativa y2) Su grado de competitividad a nivel empresa

El problema deriva de la preocupacioacuten por preservar la estabilidad (sustentabilidad) de las instituciones de creacutedito lo que ha dado lugar al establecimiento de diversos mecanismos de control de riesgos financieros y de valuacioacuten a efecto de incorporar nuevos esquemas que consideren variables econoacutemicas coacutemputos de capitalizacioacuten sobre activos ponderados por riesgo⁵ etc


Fuente Elaboracioacuten Propia con base a M Porter (1990) Canals Jordi (1994) y Vaidyanathan J and Yadong L (2006)

5 Con base a recomendaciones del Comiteacute de Basilea los bancos deben sujetarse a Reglas de Capitalizacioacuten para la deter-minacioacuten de distintos tipos de riesgo tales como de tasas nominales y reales cambiario accionario y de creacutedito

107

Por otra parte en la elaboracioacuten de los estados financieros no se han incorporado mecanismos de medicioacuten de factores maacutes allaacute de los contables ya que trataacutendose de errores humanos o fallas en sistemas fraudes o el valor del capital intelectual quedan ocultos en la revelacioacuten de dichos estados financieros y en el mejor de los casos soacutelo indican el nivel del riesgo asumido maacutes no permiten visualizar si existen mejoras en la administracioacuten generando con ello grandes asimetriacuteas de informacioacuten Pese a que se han realizado esfuerzos por mejorar los esquemas de valuacioacuten tales como valor razonable valor econoacutemico de mercado y el valor en riesgo6 entre otros

Por lo que es necesario proponer un modelo mixto de medicioacuten integral del estado de la gestioacuten de una organizacioacuten bancaria

Para lo cual se formula las siguientes preguntas de investigacioacuten

General

iquestCuaacuteles son los factores clave que se deben considerar para conformar un modelo diagnoacutestico de una institucioacuten bancaria

Especiacuteficas

1 iquestCuaacuteles seriacutean las variables que podriacutean aportar elementos en el disentildeo del modelo de diagnoacutestico integral

2 iquestCoacutemo relacionar y reducir variables financieras y no financieras en la elaboracioacuten del modelo diagnoacutestico integral

32 Objetivos de la investigacioacuten

El propoacutesito del estudio fue determinar factores clave de una organizacioacuten bancaria con la finalidad de disponer de un diagnoacutestico se recurrioacute al anaacutelisis de las teoriacuteas y teacutecnicas administrativas para identificar variables clave y una vez identificadas incorporarlas a las dimensiones propuestas y de esta manera identificar elementos sustantivos de visualizacioacuten de ejecucioacuten administrativa (performance management) y finalmente distinguir posibles relaciones en cuanto su contribucioacuten en la explicacioacuten de su administracioacuten y competencia

33 Meacutetodo

Baacutesicamente se tratoacute de una de investigacioacuten no experimental en el que se hizo uso de un disentildeo transeccional ya que se empleoacute la medicioacuten de la variable en un punto del tiempo descriptivo para analizar su estructura y caracteriacutesticas que lo definen y correlacionan por establecer relaciones entre variables

Asiacute tambieacuten se utilizoacute un anaacutelisis longitudinal ya que para la parte cuantitativa se establecieron medidas en el tiempo (tres antildeos)

⁶ Para ampliar este tema ver Villalpando (2002)

108

Para la recoleccioacuten de datos se utilizoacute un cuestionario semiestructurado para la parte cualitativa del estudio dirigido a un grupo de personas con la experiencia suficiente en este tipo de instituciones aplicado a traveacutes de una entrevista personal

34 Definicioacuten y relacioacuten entre variables (Constructo)

Con base en lo anterior se elaboroacute el siguiente modelo conceptual (constructo) para incorporar los principales factores determinados en la revisioacuten de las distintas teacutecnicas y teoriacuteas del marco teoacuterico a efecto de establecer las variables sujetas al objeto de estudio de donde tenemos lo siguiente

Cuadro 5 Constructo

Factores Indicador Concepto

Cuantitativas Cualitativas

Teoriacutea (s) VariablesMeacutetodos

EstrategiaCompetitiva

AnaacutelisisEstructuralPorter M (2006)

Teoriacutea de Tasas de IntereacutesKeynes JM(1936)

Anaacutelisis del entorno y coberturaMeacutetodoCuestionario y Observacioacutenindirecta en empleo de analyticsdeseableentrevista

Poder de negociacioacutenProveedoresMeacutetodoCuestionario y Observacioacutenindirecta en empleo de analyticsdeseableentrevista

Cadena de ValorProveedoresde Recursos

Niveles de tasas de intereacutes de fondeoMeacutetodoInformacioacuten Puacuteblica

Cadena de ValorPorter M (2006)Vitt E (2003)Davenport(2007)

V1Estrategia Competitiva

Variable

V2NexosEstrateacutegicos

Exter

nos


109

Posicioacuten Financiera y Valor Econoacutemico

V3Clientes y Social

V4Poder de Negociacioacuten

V5Barreras

V6Razones Financieras Camels

Cadena de ValorCapitalSocial y ComunidadCiacutevica

Cadena de ValorRivalidad

Cadena de ValorAmenazas deProductosSustitutos

Capitalizacioacuten

RiesgoRendimiento

CAMELSFederalRserveBoard(1997)

Inte

rnos

Porcentajede participacioacuten en el mercadoMeacutetodoAcopio de informacioacuten Puacuteblica

ICAPSuperior al 8 MeacutetodoRegresioacutenMuacuteltiple y AnaacutelisisFactorialROAROE ROLRN RSI MeacutetodoRegresioacutenMuacuteltiple yAnaacutelisisFactorial

Conocimiento de ClientesMeacutetodoCuestionario y Observacioacutenindirecta en empleo de analytics

DiferenciacioacutenConcentracioacutenGrado de CompetenciaMeacutetodoObservacioacutenindirecta en empleo de analyticsConocimiento de productossustitutosbancarios y no bancariosMeacutetodoObservacioacutenindirecta en empleo de analytics

110

V7Riesgo de Mercado y de Creacutedito

V8RiesgosOperacionales

Calidad de los Activos

Liquidez

Valuacioacuten

Riesgos de Mercado y de Creacutedito

RiesgoOperacional yreputacionales

Teoriacutea de RiesgosHull John (2007)BasleCommittee(2007)

CarteraVencida-Cartera Total BrutaMeacutetodoRegresioacutenMuacuteltiple y AnaacutelisisFactorialActivoCorrienteMeacutetodoRegresioacutenMuacuteltiple y AnaacutelisisFactorialRORACEVAActividadEndeudamientoMeacutetodoRegresioacutenMuacuteltiple y AnaacutelisisFactorialVar de Mercado y de CreacuteditoMeacutetodoRegresioacutenMuacuteltiple y AnaacutelisisFactorial

Establecimientode liacutemites y controlesMeacutetodoObservacioacutenindirecta

Esquemas de Monitoreo de Riesgos Liacutemites ControlesPoliacuteticas y Procedimientos


111

Visualiza-cioacuten de Tecnolo-giacuteas de Informa-cioacuten

V10BI

V11Adminis-tracioacuten del Co-noci-miento

Productividad

BI y Empleo de Analytics internos

Gestioacuten del Conocimiento

RiesgoRendimientoTeoriacutea de Carteras Markowitz(1952)

Infraestruc-turatecnoloacutegica

Conocimiento

IndicadordeReinhardt(ROEModificado)MeacutetodoRegresioacutenMuacutetiple y AnaacutelisisFactorial

Mecanismos de Reten-cioacuten y Difu-sioacuten de Conoci-mientosCataloga-cioacutenMetadatosMeacutetodoEncuesta y Observacioacuten indirecta

Tipo de ControlesAuditoriasMeacutetodoObservacioacutenIndirecta en escala de Likert

Tipo y ConectividadPlataformatecnoloacutegicaPlanes de ContingenciaBSC Portales BI(ERP eNTisSRM CRM) MeacutetodoObservacioacutenCuestionario(deseable)Empleo de estructuras o patrones de entendimiento de datos para almacenar y compartirexperiencias y difundirconocimientosdeterminacioacutendel estado en que se encuentran y empleo de teacutecnicas de Mineriacutea de datos anaacutelisis de redes de informacioacuten etcMeacutetodoObservacioacutenCuestionario

112

Produc-tividad en Acti-vos noFinan-cieros

Analytics Internos Panjer Harry (2006)

AplicacionesInternas

Valorintangible

EacuteticaCorporativa

DireccioacutenEstrateacutegicaMotivacioacuten y Liderazgo

CIVMeacutetodoRegresioacutenMuacuteltiple y AnaacutelisisFactorial

Modelos de Medicioacuten de Riesgos Anaacutelisis de portafolios Anaacutelisis textual Anaacutelisis de CrecimientoModelos de Optimizacioacuten De simulacioacutenTeoriacutea de JuegosObservacioacutenIndirecta

Misioacuten y Visioacuten Objetivos Estilo de direccioacuten Velocidad de CambioMotivacioacutenMeacutetodoObservacioacutenindirecta(deseablecuestionario)

Moral del manager y de la corporacioacuten(Coacutedigo de eacutetica Principios de ActuacioacutenValoresOrganizacionales justicia y responsabilidadsocial)Irregularidadesnormativas(fraudes yo incumplimientosa la regulacioacuten)

Capital Intelectual SternSteward(1995)

Managers CanalsJ (1994)

ValoresRobles F (2006)

V12CapitalIntelec-tual ymanagers

V13Valores

MeacutetodoObservacioacutenIndirecta(deseablecuestionario)

Fuente Elaboracioacuten propia con base en los autores

113

Este constructo se tomoacute como base para el desarrollo del cuestionario

35 Disentildeo del Instrumento de medicioacuten

A continuacioacuten se muestra el cuadro de operacionalizacioacuten de variables que permite ver los indicadores utilizados en el cuestionario aplicado a las instituciones financieras

Cuadro 6 Operacionalizacioacuten de variables

1 Estrategia

2 Nexos estrateacutegicos

3 Clientes

4 Poder de negociacioacuten

5 Barreras

6 Razones

3 Riesgos

2 Factores econoacutemicos y Financieros

InnovacioacutenNicho de mercadoLiacutenea internacionalParticipacioacuten en el mercadoNivel de CATAlineacioacuten estrateacutegicaGrupo FinancieroRelaciones comerciales

CompetenciaCobertura (nacional o internacional)

Anaacutelisis de clientesServicio al clientePercepcioacuten del cliente

Resistencia al cambioBarreras legales (nivel de cumplimiento de la regulacioacuten)Se realizoacute un anaacutelisis financiero independiente del cuestionarioSistema de administracioacuten de riesgos mediante un anaacutelisis independiente de Valor en Riego

1 Estrategia competitiva

7 Riesgos financieros8 Riesgo operacional

Dimensiones Variables Indicadores (Preguntas)

114

9 Business Inteligence (BI)

10 Administracioacuten del conocimiento

11 Capital Intelectual (CI) y gerencial

12 Valores

4 Tecnologiacuteas de Informacioacuten

5 Activos no financieros

Logiacutestica internaOperacionesLogiacutestica externaServicioSistemas integrales de informacioacutenBI Business InteligenceTablero de mandoSIG (Sistema Informacioacuten a la GerenciaPortalBSC (Balanced Scorecard)Retencioacuten y difusioacuten de innovacioacutenCatalogacioacuten de metadatosMedicioacuten de CIComunicacioacutenLiderazgo de servicioCapacitacioacutenExistencia de valoresRotacioacutenMultas y sancioes (Moral Hazard)Responsabilidad social

36 Conceptualizacioacuten de Variables

bull Estrategia competitiva Se fundamenta en la evaluacioacuten del ciclo de ShewhardDeming (Actuar Planificar Verificar y Verificar) para cada una de las fuerzas competitivas del modelo de Porter (2006)

bull Posicioacuten financiera Se sustenta en el anaacutelisis de la posicioacuten econoacutemica del Banco con base en razones financieras establecidas por la metodologiacutea CAMELS (Por sus siglas en ingleacutes Capital Calidad de los Activos Administracioacuten Ganancias Pasivos y Riesgos) asiacute como por la Evaluacioacuten de su valor econoacutemico agregado de Stern Stewart (1995) y las recomendaciones de capitalizacioacuten sentildealadas en los Acuerdos de Capitalizacioacuten de Basilea (ICAP)

bull Riesgos Aquiacute se considera el Valor en Riesgo (JP Morgan 1995) y el Costo Anual Total (CAT)

bull Tecnologiacuteas de Informacioacuten Consiste en identificar el estado de desarrollo de acuerdo con lo que sentildeala Davenport (2007)

bull Productividad en activos no financieros Se consideroacute lo sentildealado por Edvinsson y Malone (1999) en cuanto a capital intelectual y el modelo de sistema cooperativo de Bernard (1968)


115

37 Determinacioacuten de la muestra

El tamantildeo de la muestra se determinoacute con base al monto de la cuenta de activos totales del balance de esas instituciones bancarias con respecto al Total Sistema (La suma de los activos totales de las Instituciones de Creacutedito de Meacutexico) conforme a la informacioacuten puacuteblica disponible de la Comisioacuten Nacional Bancaria y de Valores Como se puede apreciar en el Cuadro 7 los bancos que conforman la muestra representan el 681 de los activos totales del sector bancario es decir fueron consideradas las instituciones que concentran el mayor volumen de activos y captacioacuten medida por la cuenta de cartera total de clientes 727 de la banca muacuteltiple nacional

Cuadro 7 Determinacioacuten de la muestra

Banca Muacuteltiple Participacioacuten en el Mercado Junio de 2008 Millones de Pesos y Porcentajes

Bancos

Total Sistema 3238163 10000

2310

1683

1362

908

548

6811

10000

2403

1555

1320

925

534

6736

10000

2525

1596

1268

1111

497

6997

10000

3815

1191

1127

1120

440

7692

2708

1417

1360

1144

638

7267

747918

545117

440972

293949

177489

1798580

487007

254909

244580

205710

114824

2811969

675669

437341

371094

260096

150021

2153649

543760

343755

273052

239321

107110

30161

11507

3591

3399

3378

1326

BBVA Bancomer

Banamex

Santander

Mercantil del Norte

Inbursa

Porcentajede la

muestra

Activo Pasivo Cartera

TotalCaptacioacuten

TotalUtilidad

Neta

4 Recoleccioacuten y anaacutelisis de datos

Una vez que se decidioacute la aplicacioacuten de una escala de medicioacuten de intervalo optando por una escala de tipo Likert por considerar que eacutesta es la que mejor se acoplaba a los objetivos de estudio en la cual se presenta un nuacutemero de enunciados negativos y positivos acerca de un objeto de actitud (nivel de cumplimiento) a su vez se llevoacute a cabo un reforzamiento de tipo Benchmarking es decir con base en la informacioacuten obtenida de las demaacutes entidades se realizoacute una comparacioacuten entre entidades en cuanto a mejores praacutecticas con base en el siguiente escalograma para la definicioacuten de los criterios de evaluacioacuten

116

Fuente Elaboracioacuten Propia

Benchmarking A un nivel superior de

competencia

Por arriba de la competencia

Al nivelde la

competencia

Por debajo de la

competencia

Muy por debajo de la competencia

En situacioacuten adversa

En situacioacuten de desventaja

Con cierta superioridaden cuanto a

innovacioacuten y competitividad

Con cierta superioridad en cuento a


Con mayor nuacutemero de productos y servicios o

ventajascompetitivas

Iacutetems o distingos

Criterios

Aproximacioacutenen cuanto a

planteamientos teoacutericos

En relacioacuten directa con postulados

Praacutectica en cumplimiento

general sujeta a mejoras

Praacutectica en estado

aceptable


rudimentario

Praacutecticadeficiente

Nivel 5 Nivel 4 Nivel 3 Nivel 2 Nivel 1

Para el caso de la variable de estrategia competitiva en la que ademaacutes de considerar varias preguntas de la entrevista se consideroacute informacioacuten de la paacutegina web de cada institucioacuten y se consolidoacute conforme a la agrupacioacuten primaria que se muestra en el cuadro

Para consolidar los grupos o factores de anaacutelisis se procedioacute a elaborar un cuadro resumen de las variables de cada factor considerando los resultados obtenidos (ver Cuadro 9)

Cuadro 9 Consolidado de principales resultados obtenidos

GRUPO Nordm ASPECTOSCONSIDERADOS BANAMEX BANCOMER SANTANDER INBURSA BANORTEVARIABE

Estrategia CompetitivaFactores Internos y externos y resultado de anaacutelisis perifeacutericos

Grup

o 1 E

strate

gia c

ompe

titiv

a

1 7 1016 y 17

V1 y V4

Banca DigitalCuenta MaestraBanca de InversioacutenPerfilesDiferneicacioacuten sistema deadministracioacutende riesgos

Libretoacutenfondos de inversioacuten notasestructuradasLiderazgo en costos y diferenciacioacutenfaacutebrica de productos

Banca en liacuteneaFondos depensionespreacutestamospersonales y empresarialessupercuentareduccioacuten de costos

4oLugar en CreacuteditosComercialesFondosde inversioacuten(ctinbursa)inbursagasolinaasesoriacuteapersonificadservicioal cliente

Banorte en su empresa en internet moacutevil y seguros y gastosmeacutedicosserviciopersonalizado y valores


Cuadro 8 Criterios para ponderacioacuten de variables


117

BancaTradicio-nalbancadigital y de inver-sioacuten200 millones de cuen-tas habientes en maacutes de 100 paiacuteses(CitiGroup)1500 oficinas

Casa de BolsaSeguroy Afore

Financie-ra inter-nacional

Financiera internacio-nal

Financiera

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

GrupoCarsoComercial

GrupoIndustrialMaseca

Casa de BolsaSegurosFianzas Arrenda-dorasPensiones Fondos deinversioacuteny Salud Inbursa

Casa de BolsaArrendado-rasAlmacena-dorasseguros y aforeGeneralli

1100oficinas y 1570Telecom

Captacioacuten y colocacioacuten

Toda un aacuterea

Anaacutelisis de clientes

11

9

8

6

5

4

3

2

Liga indus-trial o comercial

Grupo financiero

Nivel de tasas

Participacioacuten Mercado

Red de sucursales

Cobertura internacional

Liacutederes en nicho de mercado

Captacioacutenservicios en liacutenea

31 paiacuteses zona euro y Lati-noameacuteri-ca

1843 oficinas 5814 ATMs

9 12 7 mayores riesgos

1178 oficinas

paiacuteseszona euro y Latinoa-meacuterica 28 paiacuteses

Captacioacuten

3 7

7 lugar 5 lugar

Casa de BolsaBancomerServicios Afore seguros

8 lugar

Casa de BolsaSeguros afore y almacena-doras

4 lugar

Maacutes de 1000

Servicios especia-lizadosuacutenica-mente


6 lugar

Alianzas

V2

V3

118

12

13

14

15

18

19

20

20212223 y 24

NA

V5

V8

V9

V6 y V7

Servicios integrales

Percep-cioacuten clien-tela

barreraslegales

Solvencia

Gru

po 2

Eco

noacutem

icos

y

Fina

ncia

mie

nto

Gru

po 3

Ri

esgo

sG

rupo

4 T

I

Cartera

Sistemasde riesgos

a BIcuadro 10

Sistemas integra-dos

VaR

GEO

RIONDILiquidez

multas

ROEROA

Resisten-cia al cambio

Todoslosservi-cios

Todos losservicios

Todos losservicios

Todos losservicios

Todos losservicios

Mejoracontinua

Mejoracontinua

Consoli-dar

ConsolidarMejora

Eninnova-cioacutenfinan-ciera en inver-siones

Elgobiernoeninnova-cioacuten tecnoloacutegi-ca



Aletar-gamien-to

Aletar-gamien-to

Aletar-gamien-to

Alerta Alerta

El gobierno

014002050014300968149156

008002410014501956139208

011002380017801423104113

01500172000290013408218

0120015100150142809475

VaR VaR VaR VaR VaR

-1095231

-535550 -421141 -219065-14222831

3929805972

4054600978

4376616478

1863748387

1760699140

Incum-plimien-tosregulacioacuten

ERPLiacutederesRiskMana-gementandPerfo-manceTool

Plata-formacomuacuten

Distintasplatafor-mas



ERP y Algorith-mics

Platafor-ma comuacuten

Distintasplataformas

ERP y Algorith-mics

ERP yVaRsimula-cioacutenhistoacutericaDeltaNormal

ERP VaR simulacioacutenhistoacutericaKML


Incumpli-mientosregulacioacuten

Sinincum-plimien-tos

119

30

29

28

27

26

25

31

35

3233 y 34

36

373839

V11

V12

V10Cuadro 9

Grup

o 5

Acti

vos n

o fin

ancie

ros

Extramuros

Coaching

Valores

Managers

AC e innovaciones

b Tablero de Mando

f Otro indicar_Yaindicados__

metadatos

e BCP

d Portal

c SIG

Capacitacioacuten

Rotacioacuten

Mala Mala Buena BuenaMalaMala Media

Media

fuertes fuertes fuertes

Media

deacutebiles

MediaMala Buena

bajaMala

Mala

Miacutenimos

miacutenimos miacutenimos miacutenimos miacutenimos miacutenimos

Carece Carece Carece Carece Carece


Importado Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

MUREXAPOLOALTAMIRA SIFACREA

VaRGlobalSIBIIKOSDERIN

Sistemasde riesgos(opera- cionalmercado y derivado)

FuertessistemasintermediosLAMDAMUREXSICORMIDASetc

Riesgosdemercado de creacuteditosensibili- dadesde apoyo

Interno y externo

Interno y externo

Interno y externo

Interno y externo

ERPRiesgos

ERPRiesgos

ERPRiesgos

ERPRiesgos

Risk WatchScat

Interno y externo

Mala Mala Mala Mala

Alta

Buenacomuni- cacioacuten y estilo de liderazgo

Motiva- cioacuten y buenestilo de liderazgo

Buenacomuni - cacioacuten

Comuni-cacioacuten y estilo de liderazgo tradicio-nal

Comunica- cioacuten y estilo de liderazgo tradicional

En cuanto a la estrategia competitiva se observa que en todos los casos han adoptado una estrategia de fusiones en integracioacuten de grupos financieros por lo que en realidad son parte de ellos Banamex y Bancomer adoptaron una estrategia de defensa en cuanto al incremento de sucursales derivada del incremento de entidades no bancarias y en un esfuerzo de bancarizacioacuten Banamex y Banorte establecioacute un liderazgo en cuanto a sistemas de banca digital (emprendiendo el uso de dispositivos moacuteviles) Santander emprendioacute una fuerte campantildea en cuanto a fondos de pensiones e Inbursa una estrategia de mayores rendimientos a los depositantes y trato personalizado en todos los casos careciacutean de sistemas de informacioacuten a la alta gerencia siendo ello

120

020

003

160

000

005

010

015

020

025

140120100080060040020000

003002002

002

002

001

001

000

0

-500000

0

5000

10000

15000

20000

25000

-1000000

-1500000

001001000

010000 Mean

Mean

Mean

Mean

Mean

Mean

MeanBanorte

Inbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

SantanBanco

Banam

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

Bano

rte

Inbu

rsa

Sant

ande

r

Banc

omer

Bana

mex

Solvencia capitalactivos

Cartera VencidaCartera Total

ROA Eciencia usode Activos

ROE Eciencia en elUso de Capital

Liquidez Operativa

RIONDI

GEO

Bano

rte

Inbu

rsa

Sant

ande

r

Banc

omer

Bana

mex


una ventana de oportunidad para la mejora pese a contar con sistemas integrados de informacioacuten evidentemente Bancomer y Banamex fueron los mejores posicionados en cuanto a su estrategia competitiva

41 Factores Econoacutemicos Financieros y de Riesgos

De acuerdo con la informacioacuten cuantitativa obtenida se procedioacute a realizar un descriptivo para diferentes casos (cada institucioacuten) con diferentes variables para cada uno obteniendo los siguientes resultados

Cuadro 10 Factores Econoacutemicos FinancierosSolvencia de capital cartera vencida a cartera total ROA ROE y liquidez operativa

RIONDI y GEO

121

En cuanto a solvencia Banamex Inbursa y Banorte resultaron ser los mejores posicionados no obstante en cuanto a cartera de creacuteditos Bancomer y Santander derivado de su estrategia resultan mejor posicionados en cuanto al indicador de rentabilidad sobre sus activos y ganancias (ROA-ROE) Santander Banorte y Bancomer son los de mejor rendimiento y en liquidez evidentemente fueron Banamex y Bancomer Inbursa es el que resulta menos favorecido aunque con una estrategia conservadora

En cuanto al valor en riesgo en el Cuadro 11 se muestra que Banamex cuenta con el riesgo de mercado maacutes alto Bancomer es el que muestra el riesgo de creacutedito maacutes elevado y Santander es el que muestra el riesgo total maacutes elevado

Cuadro 11 Valor en Riesgo de Mercado y de Creacutedito

Valor en Riesgo (975)

Riesgo de Mercado

Riesgo de Creacutedito

Riesgo Total

Banamex 3026322734240558016329161239191051881414640190905

12504970092034894373158271139911468825471400360286

42768197434440474536449883531821987639612040551191

BancomerSantanderInbursaBanorte

A continuacioacuten se muestra el cuadro comparativo de costo anual total de tarjetas de creacutedito de cada una de las instituciones analizadas

Cuadro 12 CATCuadro comparativo del Costo Anual Total (CAT)

Tarjetas de creacutedito con monto base de 1000000 pesos

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0Banorte

CAT

Inbursa Santander Bancomer Banamex

Tasa de ComisioacutenInstitucioacuten Tarjeta Mercado Anual CAT

4623 503

9237

6836 7084

122

Banorte

Fuente CONDUSEF

Faacutecil 199 120 4623

503923768367084

0440

440450

38547843784378

EfeClaacutesicaClaacutesicaRayadosB-Smat

InbursaSantanderBancomerBanamex

Institucioacuten Tarjeta Tasa de ComisioacutenMercado Anual CAT

Con respecto a los factores de riesgos Banorte e Inbursa resultan mejor posicionados al asumir una estrategia conservadora en contrario a Bancomer y Santander quienes han adoptado en relacioacuten con su estrategia una poliacutetica maacutes agresiva no obstante que su CAT al igual que Banamex es elevado coincidente con sus altos niveles de ingresos

42 Consolidacioacuten y anaacutelisis de los resultados obtenidos

Se obtuvo la media de cada factor con la finalidad de interpretar mejor los resultados asiacute tenemos

Cuadro 13 Siacutentesis de resultados obtenidosBanamexGrupo Bancomer Santander Inbursa Banorte

2000030000300001700015000

1769217143250001400025000

2923134286100002800025000

4615437143350004300046667

369231 Estrategia2 Finanzas3 Riesgos4 TI5 Activos no financieros

31429300004700041667

En siacutentesis el Banco mejor posicionado en cuanto a las cinco dimensiones de estudio (Estrategia Competitiva Econoacutemicos y Financieros Riesgos TI y Activos no financieros) en promedio global Bancomer resultoacute mejor posicionado seguido de Banamex y Santander aunque este uacuteltimo con una toma excesiva de riesgos

Con la finalidad de conocer el resultado para cada una de las 12 variables del constructo derivadas de la operacionalizacioacuten (veacutease Cuadro 6) se realizoacute una agrupacioacuten segundaria adicional por promedio para el anaacutelisis factorial de las 12 variables del modelo (constructo)

Cuadro 14 Base de datos por variable del constructo


Variable ConceptoEstrategia1 400

400333

350250

500

500433

450200

100

367400

300150

200

267133

250250

300

300233

325150

2345

NexosClientesPoder

Barreras

Banamex Bancomer Santander Inbursa Banorte

123

Razones

Valores

RiesgosOperacional

BIACCI

6 263300300

300275100

338

343200500

250325300

338

283100400

200200350

263

305400400

200375300

250

315500400

250225450

250

789101112

Nexos (Promedia cobertura internacional grupo financiero y liga)Clientes y social (liacutederes en nicho anaacutelisis de clientes y percepcioacuten)Poder de negociacioacuten (red de sucursales participacioacuten mercado nivel de tasas y servicios integrales)Barreras (resistencia al cambio y barreras legales)BI (sistemas de riesgos integrados Bi tablero SIG portal BCP otros)AC (Conocimiento e innovaciones y metadatos)Ci (managers capacitacioacuten rotacioacuten y coaching)Valores (valores y responsabilidad social -extramuros)

43 Pruebas estadiacutesticas

A continuacioacuten se muestran los resultados obtenidos de la aplicacioacuten de las pruebas estadiacutesticas propuestas para cada factor es decir 1 Estrategia competitiva 2 Finanzas 3 Riesgos 4 TI y 5 Activos no financieros

431 Anaacutelisis de correlacioacuten

Aquiacute se determinoacute el grado de correlacioacuten entre los distintos grupos o factores propuestos para ello se realizoacute un anaacutelisis de correlacioacuten Pearson los resultados se muestran a continuacioacuten

Cuadro 15 Resultados de las correlacionesV2

V2 1

11

11

0769

0769

0048

0048

0686

0686

0443

0443

0228

0228

010104690064

00640911

0911

093

0930346

0346

03160316

03020302

00190019

044

044

04690284

0229

022902840011

001101010898

0898

0016

0016

V1V3V4V5V2V1V3V4V5

CorrelacioacutenPearson

Sig (1-cola)

V1 V3 V4 V5

Se aprecia que las variables muestran una correlacioacuten aceptable son Estrategia Corporativa (V1) Finanzas (V2) y TI (V4) con excepcioacuten de las variables de riesgos (v3) y de Activos no financieros (v5) en tal sentido tales variables se consideran como poco predominantes de manera inicial no obstante si observamos el nivel de la prueba

124

de significancia obtenido (considerando una cola) tan solo existen relaciones entre las variables V1 y V4 V1 y V5 asiacute como V4 y V5

432 Anaacutelisis de confiabilidad alfa

Con el fin de determinar la confiabilidad (Realiability Statistics) del instrumento de recoleccioacuten de datos se procedioacute a realizar la prueba Alpha de Cronbach obteniendo lo siguientes resultados

Cuadro 16 Anaacutelisis de confiabilidad AlfaReliability Statistics

Cronbachrsquos AlphaN of Items

08730881 5

Cronbachrsquos AlphaBased on

Standardized Items

En virtud de que se obtuvo un factor de 088 cercano a 1 es posible afirmar que la informacioacuten es confiable

433 Anaacutelisis factorial simple y rotado7

La finalidad de aplicar este meacutetodo es identificar factores que estadiacutesticamente explican la variacioacuten y covariacioacuten entre variables de esta manera seraacute posible agrupar en factores que generalmente son menores al nuacutemero de variables y con ello establecer conjuntos de datos que representan las diferentes dimensiones del sistema conceptual es decir si lo que pretendemos es definir los elementos clave en la construccioacuten de indicadores mediante esta prueba podremos afirmar estadiacutesticamente la conformacioacuten de grupos en relacioacuten con la hipoacutetesis originalmente planteada y eliminar ciertas variables

Por lo que se formularon las hipoacutetesis siguientes

H1 Las variables que determinan la competitividad de las instituciones del sector bancario son Estrategia competitiva Posicioacuten financiera Riesgos Tecnologiacuteas de Informacioacuten y Productividad en Activos no financieros

H0 Las variables que determinan la competitividad de las instituciones del sector bancario no son Estrategia competitiva Posicioacuten financiera Riesgos Tecnologiacuteas de Informacioacuten y Productividad en Activos no financieros

Se obtuvo la conformacioacuten de tres grandes grupos que explican el 901 de la varianza como se muestra en el cuadro siguiente

7 El anaacutelisis factorial se encuentra dentro de las teacutecnicas estadiacutesticas multivariadas y se basa en el caacutelculo matricial En la actualidad se destacan dos tipos de anaacutelisis factoriales i) el exploratorio y el ii) confirmatorio quedando aparte el de componentes principales Ambas teacutecnicas crean p combinaciones lineales (o suma ponderada) con las p variables interrelacionadas siendo estas variables de varianza maacutexima y ortogonales entre siacute (eigenvalues) El objetivo es quedarse con las k combinaciones para sustituir a las p variables en el anaacutelisis de componentes principales y para explicar la varianza compartida en el anaacutelisis factorial este meacutetodo fue creado por Hotelling (1929) con el propoacutesito de servir como una primera fase exploratoria

125

Cuadro 17 Resultados del anaacutelisis factorial

Resultado del anaacutelisis factorial sobre la totalidad de variables (valores eigen iniciales)

No 1 2 3 1 2 34Grupo GrupoVariable

Red de sucursalesParticipacioacuten mercadoNivel de tasas

Resistencia al cambioBarreras LegalesSolvenciaCarteraROAROELIQUIDEZRIONDIGEOVeRMultas


Percepcioacuten clientela


Lideres en nicho de mercado

Liga industrial o comercial

Grupo financiero


Es t r a t eg i a competitiva

0953

0980

0980

0980

0660

0471

04310928

0901

0980

09280687

0859

0859

0852 0852

0866 0411 08660660

0980

0980

0980

0980

0953

09280687

0645

0928

0852

0859

0859

0901

037403570166

0166 0166

0166

0166

0166

0511

0151

0151

0579 0288

0338

0004

0004

00030338

0238

0004

0005

000503240518

0735 0735

0192

0002

0645

-0635

-0229

-0217

-0252

-0229

-0007-0005

-0005 -0993

-0874

-0008

-0593

-0530-0585

-0006

-0980

11

11

1111

11

1111

1111

1

1

1

21312

22

22

22

32

2

1212

1313

1

1

2

34

5

67

8910111213141516171819202122

0408

0169

0574 0574

0624 062402630641 0641

-0432

-0687-0009

-0103

-0103

-0103-0432

-0103

-0103-0874-0395-0273

-0159

-0158

-0006

-0436-0344

-0003

-0002

-0158-0188

-0993-0552-0009

Extramuros

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OtroBCPPortalSIG

BI

AC e innovaciones

Tablero de mando

Sistemas integradosSistema de Riesgos4 0928

0990094809280928092809010901

09010566

0317

0822 0822

0953

09530980

0645

09280990094809280928092809010901

0901

0953

09530980

0645

0338 11111111

11

1112

2

1

0005015003380338033800040004

00040275

-0252

-0252

-0324-0506

0005

0286

-0009

-0009-0009-0009

-0103

-0103

-0007

02630263

02630774

0744

0774

0744

0136

0169

0169

0408

-0158

-0158-0158-0158

0166

0166

-0269

-0334-0334

-0344-0007

0491

-0222

-0002

-0002

0579

4444444

44

5555

5

538

37

36353433

3231

3029282726252423

126

Nota El primer grupo explica el 41 por lo que no es concluyente los dos primeros 71 y los tres grupos explican el 91 de la varianza

Fuente Elaboracioacuten Propia con base a los resultados de SPSS

El resultado es congruente con lo que sentildealan las teoriacuteas de Porter (2006) en cuanto a la conformacioacuten del primer grupo es decir los factores de ventaja competitiva y comparativa revisten el principal componente empiacuterico encontrado seguido del grupo 2 cuyas variables son financieras siendo la siguiente dimensioacuten congruente con las teoriacuteas relacionadas con los resultados financieros de la negociacioacuten y con los riesgos en su sentido opuesto en cuanto a la relacioacuten riesgo rendimiento y por otra parte se aprecia la gestioacuten de variables de estrategias de TI

Se rechaza la hipoacutetesis nula dado que las variables que explican el 91 de la varianza son la estrategia competitiva y las variables financieras y que las que maacutes impacto tienen en el primer factor de los componentes principales son la estrategia competitiva TI y la Productividad en Activos no financieros

Para la mejor comprensioacuten y delimitacioacuten de las variables objeto de estudio se realizoacute la ldquorotacioacuten de variablesrdquo por el meacutetodo de componentes principales y de forma ortogonal (supone independencia) obteniendo los siguientes resultados a fin de determinar elementos con saturaciones mayores a 060


Resultado de la Extraccioacuten1 5017

34492441094

4180728743203329118

41807705590882100

234Meacutetodo de extraccioacuten Anaacutelisis de componente principal

127

Cuadro 18 Resultados del anaacutelisis Factorial Rotado

Matriz de componente Rotado

Componente

Meacutetodo de extraccioacuten Anaacutelisis de Componente PrincipalMeacutetodo de Rotacioacuten Varimax con Kaiser Normalizacioacuten

var011var012var007

var005var004var009var003var002var001var008var006 995 010 061

300

076

258

473

518

056

897

252

239 282

079

430

001

983

873

206

223

953

931

769

731

271

924

880

014

244

444

443

527

-012

-167 -055

-083-176 -226

-131-193-898

-292

-154-407 -721-284-266

-269

1 2 3 4

var010

Con base en lo anterior se observa que la variable 6 correspondiente a razones financieras del componente 1 tiene gran peso al igual que la variable 8 operacional y la variable 1 de estrategia A su vez en el componente 2 observamos las variables de TI y de Competitividad el componente 3 se encuentra conformado por las variables 5 relativa a barreras la 11 de CI y de manera inversa la 12 correspondiente a valores finalmente como uacuteltimo componente la variable de Riesgos en forma adversa

Esto es congruente con lo que sentildealan las teoriacuteas de Porter (2006) en cuanto a la conformacioacuten del primer grupo es decir los factores de ventaja competitiva y comparativa revisten el principal componente empiacuterico encontrado seguido del grupo 2 cuyas variables son financieras siendo la siguiente dimensioacuten y congruente con las teoriacuteas relacionadas con los resultados financieros de la negociacioacuten y con los riesgos en su sentido opuesto en cuanto a la relacioacuten riesgo rendimiento y por otra parte se aprecia la gestioacuten de variables de estrategias de TI

5 Conclusiones

La principal ventaja de este meacutetodo consistioacute en reducir el nuacutemero de variables utilizando el meacutetodo factorial a efecto de disponer de aquellas de mayor peso significativo y que ademaacutes resultara apropiado de acuerdo con la prueba de confiabilidad toda vez de que los reactivos fueron disentildeados con base a diversas teacutecnicas administrativas y no es limitativo a un tipo de empresa

128

No obstante y pese a que se ha escrito mucho respecto de la generacioacuten de indicadores en las muacuteltiples perspectivas de negocios (clientes finanzas procesos y desarrollo) todaviacutea no existe una metodologiacutea clara en cuanto a su medicioacuten (costos productividad calidad liderazgo confort innovaciones riesgos) que permita realizar una valoracioacuten del estado en que se encuentran las empresas por lo que este trabajo ha sido un intento maacutes para tratar de conjugar determinadas variables con base en teacutecnicas comunes al medio a manera de que sea posible establecer un diagnoacutestico de su gestioacuten y competitividad

El nivel de anaacutelisis del modelo propuesto todaviacutea es muy limitado en cuanto a su metodologiacutea y se orienta uacutenicamente a hechos pasados por lo que es ldquoex postrdquo no obstante permite visualizar aspectos que requieren mayor atencioacuten aunque no llega a ser predictivo pero emplea esquemas de analytics (Davenport 2007)

Para futuras investigaciones se puede considerar que como no fueron tomados todos los elementos o factores identificados en la literatura es posible retomar nuevos elementos para la realizacioacuten de ensayos empiacutericos de mayor alcance a su vez dependiendo de lo que se busque es posible emplear herramientas tales como la comparacioacuten por pares anaacutelisis de correspondencias anaacutelisis de conglomerados o inclusive redes neuronales a efecto de determinar mejores relaciones (en el caso de las redes neuronales por ejemplo no se analizan los datos de la misma manera que los meacutetodos estadiacutesticos tradicionales cuando se aplican a los datos las redes neuronales aprenden de la experiencia a reconocer patrones que existen en el conjunto de datos)

Referencias

Banco de Meacutexico (2008) Reporte sobre el Sistema Financiero CAT mayo 2007

Banco de Pagos Internacionales (2003) Comiteacute de Supervisioacuten Bancaria de Basilea El Nuevo acuerdo de capital Suiza BPI

Basle Committee on Banking Supervision (2006) Basel II International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards A Revised Framework Switzerland Bank for International Settlements

Bernard I (1968) The Functions of Executive Mass USA Harvard University Press

Canals J (1994) Competitive Strategies in European Banking Clarendon Press Englad Oxford

Cokins G (2006) Performance Management ndash From Managing to Improving What Will

Comisioacuten Nacional Bancaria y de Valores (2009) Informacioacuten estadiacutestica Meacutexico CNBV

129

Davenport T (2007) Competing on Analytics The New Science of Winning Harvard Business School Press USA Boston Massachusetts

Eccles G y Pyburn P (1992) Creating a comprehensive system to measure performance Management Accounting (US) oct pp 41-44

Edvinsson L y Malone MS (1999) El capital intelectual Gestioacuten 2000 Barcelona

Escorsa Castells Peacuterez y Maspons R (2001) De la vigilancia tecnoloacutegica a la inteligencia competitiva en las empresas Meacutexico Ed Prentice Hall

Fayad Piatetsky Shapiro y Paharaic (1996) From Data Mining to Knowledge Discovery in Data Bases American Association for Artificial Intelligence USA pp 37-54

Federal Reserve Board (1997) Uniform Financial Institutions Rating System (UFIRS CAMELS) USA FRB

Gartner Inc (2006) The Gartner Business Value Model A Framework form Measuring Business Performance USA Gartner Research ID Number G00139413

Hotelling H (1929) Stability in Competition Economic Journal 39 (153) 41ndash57 doi 1023072224214

Hull J (2007) Risk Management and Financial Institucions Pearson USA

Ittener C Larker D and Meyer M (2003) Subjetivity and the weighting of performance measures Evidence from a Balanced Scorecard The Accounting review 78 (3) 725-758

JP Morgan Bank (1995) Risk Metrics Technical Manual New York El autor

Jayaraman and Luo (2007) Creating Competitive Adventages Through New Value Creation A Reverse Logistics Perspective Academy of Management Perspectives 21 (2) 56-73

Johnson T and Kaplan R (1987) Relevant Lost Boston Mass USA Harvard Business

Keynes J (1936) Teoriacutea general de la ocupacioacuten el intereacutes y el dinero Deacutecimocuarta reimpresioacuten (1997) Meacutexico FCE

Lintner J (1965) The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets Review of Economics and Statistics 47 (1) 13ndash37

Markowitz H (1952) Portfolio Selection The Journal Finance 7 (I) 77-91

130

Ochoa M Quiroz G y Velarde R (1996) RION GEO Y VALORE Tres instrumentos para generar valor Meacutexico Ed IPADE

Panjer H (2006) Operational Risk Modeling Analytics Wiley-Interscience USA John Wiley and Sons Inc Publication

Porter M (2006) Ventaja competitiva Creacioacuten y sostenimiento de un desempentildeo superior Meacutexico CECSA 5ordf Reimp

Robles V (2006) Organizacioacuten y Management Una reflexioacuten a partir de la eacutetica Meacutexico Plaza y Valdeacutes

Smith M Audrey A Mitchell R (2006) The Gartner Business Value Model A Framework for Measuring Business Performance ndash mayo ID Research Number G00139413 USA Sharpe W (1964) Capital asset prices A theory of market equilibrium under conditions of risk Journal of Finance 19 (3) 425ndash442

Stern Stewart G amp Shew D (1995) The EVA Financial System Journal of Applied Corportate Finance 3(2) 38-55

Vitt E (2003) Bussiness Intelligence Espantildea Mc Graw Hill


REGLA FISCAL CONTRACIacuteCLICA ANAacuteLISIS PARA CHILE

Salomoacuten Garciacutea

133


Salomoacuten Garciacuteasup1

ResumenFecha de Recepcioacuten 18 de febrero del 2016 ndash Fecha de aprobacioacuten 16 de Marzo del 2016

El presente trabajo estudia los posibles efectos en el ciclo de la economiacutea de implementar una poliacutetica fiscal guiada por una regla de gasto contraciacuteclica y los compara a una situacioacuten base en que el gasto del gobierno se mantiene neutral al ciclo La motivacioacuten surge del contexto macroeconoacutemico chileno en el antildeo 2013 en el que se buscoacute dotar a la poliacutetica fiscal de un rol contraciacuteclico maacutes marcado del que permite la Regla de Balance Estructural que sigue el fisco chileno Para ello se utilizoacute un modelo dinaacutemico estocaacutestico de equilibrio general calibrado para replicar aspectos claves de la economiacutea chilena durante el periodo 2000-2010 Los resultados muestran que las fronteras de eficiencia derivadas para las poliacuteticas de gasto propuestas dominan la situacioacuten base en la cual el gasto es neutral al ciclo Las ganancias maacutes importantes se dan en reduccioacuten de volatilidad del producto pero a cambio de volatilidades de gasto algo mayores que dependen de las preferencias de la autoridad econoacutemica

Palabras Clave Modelo de Equilibrio General Regla Fiscal Contraciacuteclica Poliacutetica Fiscal Chile

Abstract

This paper studies the possible effects on the cycle of the economy to implement a fiscal policy guided by a rule of countercyclical spending and compares them to a database situation where spending government is neutral The motivation comes from Chilean macroeconomic environment in 2013 Run model dynamic stochastic general equilibrium calibrated to replicate key aspects of the Chilean economy during the period 2000-2010 was used The results show that the efficiency frontiers derived proposals for spending policies dominate the base situation in which spending is neutral cycle The most important gains are given in reducing output volatility but in exchange for something greater spending volatilities dependent preferences of economic authority

Keywords General Equilibrium Model Rule Fiscal countercyclical fiscal policy Chile

Agradecimientos El autor desea agradecer a Roacutemulo Chumacero Klaus Schmidt Hebbel y Rodrigo Heresi por sus comentarios en versiones preliminares de este artiacuteculo

Autor para correspondenciaCorreo electroacutenicosup1 salogarciav18gmailcom (S Garciacutea) Departamento de Economiacutea Universidad de Chile

COMPENDIUM ISSN Impresa 1390-8391 ISSN Online 1390-9894 Volumen 3 Nordm 5 Junio 2016 pp 133-168

134

1 Motivacioacuten

La poliacutetica fiscal en Chile durante los uacuteltimos 15 antildeos ha estado dirigida por una Regla de Balance Estructural cuyo propoacutesito es reducir el sesgo prociacuteclico del gasto fiscal y lograr sostenibilidad de largo plazo asegurando una acumulacioacuten de ingresos que permita reducir el volumen de deuda que se incrementoacute sustancialmente luego de la crisis de 1982 recapitalizar al Banco Central y ahorrar los excedentes del cobre en un Fondo de Estabilizacioacutensup2

La loacutegica de la regla es simple corregir el gasto fiscal de forma que la diferencia entre los ingresos estructurales y el gasto corriente sea igual a la meta de ahorro o un porcentaje del producto interno bruto3 (Velasco y otros 2007) es decir que el gasto se determina como un residuo dados los valores de la meta de los ingresos estructurales (recaudacioacuten tributaria e ingresos del cobre) y de los activos fiscales En consecuencia este mecanismo aiacutesla al gasto fiscal de las fluctuaciones del ciclo y lo hace crecer de acuerdo con los valores de tendencia del PIB y del precio del cobre mientras que los excedentes fiscales se traducen en ahorro (o desahorro) contraciacuteclico Por tanto la regla de superaacutevit estructural implica una poliacutetica fiscal guiada por un gasto aciacuteclico y un deacuteficit fiscal contraciacuteclico

Seguacuten diversos estudios entre las principales virtudes del desempentildeo de la regla desde el antildeo 2000 hasta el presente destacan que (i) ha permitido reducir el caraacutecter prociacuteclico de la poliacutetica fiscal y la incertidumbre respecto de la trayectoria del gasto en el corto plazo (Kumhof y Laxton 2009 Rodriacuteguez y otros 2006 Velasco y otros 2010) (ii) ha aumentado el ahorro puacuteblico en tiempos de auge (Rodriacuteguez y otros 2006 Velasco y otros 2010) (iii) ha aumentado la credibilidad del fisco chileno mejorando el acceso a financiamiento externo en periacuteodos de shocks externos negativos y reduciendo el efecto contagio de crisis internacionales (Marcel 2010 Velasco y otros 2010)

Sin embargo la regla sufre de algunas limitaciones importantes tales como(i) la modificacioacuten de la metodologiacutea de ajustes ciacuteclicos por diferentes partidas de ingresos ha aumentado la complejidad de la metodologiacutea de caacutelculo e introducido mayor grado de discrecionalidad por parte de la autoridad (Comisioacuten-Corbo 2010) y (ii) la regla no fue lo suficientemente flexible para afrontar la crisis econoacutemica del 2009 donde se buscoacute implementar una poliacutetica fiscal maacutes expansiva que la permitida (Schmidt-Hebbel 2010 Ter-Minassian 2010) Esto uacuteltimo provocoacute que a partir del 2009 se suspenda la regla y se establezca una comisioacuten que genere propuestas para mejorar la poliacutetica fiscal Actualmente la administracioacuten a cargo busca formas de mejorar la regla en dos aspectos esenciales darle un rol maacutes contraciacuteclico y fortalecer la transparencia y rendicioacuten de cuentas por parte de la autoridad

sup2 La ley de Responsabilidad Fiscal del antildeo 2006 establece que los ahorros deben acumularse en un Fondo de Estabilizacioacuten Econoacutemico y Socialsup3 La meta de ahorro ha cambiado de acuerdo a las condiciones econoacutemicas del paiacutes inicialmente se fijoacute en 1 del PIB la cual se mantuvo durante 2001 al 2007 en el 2008 y 2009 se redujo a 05 y 0 del PIB respectivamente A partir del 2010 se suspendioacute la meta de ahorro y se impuso el objetivo de converger a una meta de deacuteficit de 1 del PIB en 2014

135

En este contexto el presente trabajo estudia los efectos en el ciclo de la economiacutea de utilizar el gasto como herramienta contraciacuteclica especiacuteficamente se busca responder la siguiente pregunta iquestHabriacutean ganancias para la economiacutea chilena en implementar una poliacutetica fiscal guiada por una Regla de Gasto Contraciacuteclica en lugar de la Regla de Balance Estructural actual que implica un gasto neutral al ciclo Esta propuesta dariacutea flexibilidad a la poliacutetica fiscal para responder de forma contraciacuteclica a los desequilibrios en el producto y del precio del cobre lo que se traduciriacutea en un PIB menos volaacutetil Por ejemplo en el contexto de la crisis econoacutemica del 2009 esta regla permitiriacutea una fuerte expansioacuten del gasto fiscal utilizando los recursos ahorrados o endeudaacutendose Sin embargo esta alternativa renuncia a la ventaja de la regla existente de mantener el gasto aislado del ciclo

En particular se propone una regla que pondera las brechas del producto y del precio del cobre de acuerdo a la forma en la que se desee responder a los ciclos econoacutemicos Para estudiar los efectos de la eleccioacuten de distintos paraacutemetros de la regla fiscal propuesta es necesario establecer criterios de evaluacioacuten Se trabaja bajo el supuesto que las volatilidades relevantes para cuantificar el desempentildeo son las volatilidades del producto y del tipo de cambio real y se asume una funcioacuten de peacuterdida construida como una suma ponderada de ambas volatilidades Luego se deriva una frontera de eficiencia asociada a la regla propuesta y se analiza su desempentildeo

El documento se estructura de la siguiente manera La seccioacuten 2 presenta el modelo que serviraacute para responder la pregunta de investigacioacuten planteada La seccioacuten 3 muestra la metodologiacutea y calibracioacuten utilizada La seccioacuten 4 explica el mecanismo de eleccioacuten de los paraacutemetros de la regla La seccioacuten 5 presenta los resultados La seccioacuten 6 concluye

2 El Modelo

En esta seccioacuten se presenta el modelo dinaacutemico estocaacutestico de equilibrio general (DSGE) que se utiliza para modelar la economiacutea chilena Se modela una economiacutea pequentildea y abierta con tres sectores consumidores firmas y gobierno Existen tres tipos de bienes exportables importables y no transables El bien importable se produce localmente y puede ser importado el bien exportable no se consume internamente No hay crecimiento en el modelo este modelo estaacute basado en Chumacero y otros (2004)

21 Consumidor

El modelo estaacute formado por un agente representativo que maximiza el valor presente esperado de su utilidad descontada

ІЕ0 t = 0infin tsum szlig U( C C )TN

U( C C )TN ln( C ) ( 1 - Ө)Ө Nt ln( C )Tt= +

(1)

Donde Ct denota el consumo agregado de dos bienes en el periodo t CNt representa el consumo de bienes no transables y CTt el consumo de bienes transables El individuo maximiza (1) sujeta a su restriccioacuten presupuestaria


136

El gasto de consumo en cada periacuteodo puede expresarse en teacuterminos del bien importable como Ct = CTt + et CNt donde et = PNt PTt representa el precio relativo de los bienes no transables en unidades del bien importable (bien numerario) es decir el inverso del tipo de cambio real (TCR) Los individuos pueden endeudarse a una tasa internacional rt

adquiriendo activos financieros Dt para asegurar su patroacuten de consumo contra shocks

La funcioacuten Φ(∙) = (kt+1minuskt)sup2 captura los costos de ajuste del capital y se

asume que satisface Φ(0) = Φprime(0) = 04 τ es un impuesto que cobra el gobierno sobre los retornos del capital rt es la tasa de intereacutes domeacutestica o tasa de retorno del capital que es igual para los sectores transables y no transables en estos sectores hay competencia perfecta por lo que los beneficios de las firmas son cero πNt = πTt = 0 πEt son los beneficios del sector exportable φ representa la proporcioacuten de los beneficios del sector exportables que pertenecen al gobierno it representa la inversioacuten que satisface la ley de movimiento del capital tal que

t+1i = k - (1 - δ) kt t (3)

donde δ representa la depreciacioacuten y kt el stock de capital total de los sectores transables y no transables kt = kTt + kNt El problema del consumidor representativo se puede expresar por la funcioacuten de valor

sujeto a (2) (3) y a las leyes de movimiento de los estados s = (τerDπE) Las condiciones de primer orden de este problema son

u ( C C ) + szlig ІЕ [ V ( S ) ] V ( S ) = maxc c d k

(4)NN T t+1 t+1

c c+1T

(5)

(6)

(7)

1 + Φrsquo ( k - k ) = szlig ІЕ

=

[ ( 1 - τ ) r + ( 1 - δ ) + Φrsquo ( k - k ) ] U [ [ttt+1 t+1 t+1t+2

CTt+1

U CTt

1 = szlig ІЕ ( 1 + r ) U [ [t t+1

CTt+1

U CTt

U CTt

U CNt

1et

La primera es la condicioacuten intratemporal del consumo que establece que la tasa marginal de sustitucioacuten entre los dos bienes debe ser igualar al ratio de precios Las condiciones siguientes son la ecuaciones intertemporales de Euler del capital y la deu-da que indican que la tasa marginal entre el consumo presente y futuro debe ser igual a la tasa neta de retorno del capital y la tasa de preacutestamo internacional respectivamente

⁴ La inclusioacuten de estos costos de ajustes se justifica para evitar la excesiva volatilidad de la inversioacuten en respuesta a la variacioacuten del diferencial entre tasas de intereacutes domeacutestica e internacional La restriccioacuten que se impone sobre Φ asegura que en el estado estacionario no estocaacutestico los costos de ajuste sean cero y la tasa de intereacutes domeacutestica iguale el producto marginal neto de depreciacioacuten

(2)C + i + (1 + r )D + Φ(k - k ) le (1 - τ)r k + D + (1 - φ) Εtt t t t t t tt+1 t+1

kmdash2

137

22 Firmas

Cada sector productivo estaacute formado por firmas representativas que soacutelo requieren capital como insumo de produccioacuten Se asume que el producto del bien exportable es una dotacioacuten fija en cada periacuteodo y es vendido internacionalmente a un precio pt = PEt PTt (expresado en teacuterminos del bien importable) es decir los teacuterminos de intercambio y dado que el bien exportable representa al cobre los teacuterminos de intercambio representan el precio del cobre

Las funciones de beneficios estaacuten dadas porЛTt YTt kTt

YNtYPt Et

ЛNt

ЛEt

==

=

e

-

t

rtkNtrt

Sujeto a las funciones de produccioacuten de cada firmaaTzT

wT

Tt

Nt

YTt

YNt

Y

kaNk

B

A e

e

Et YE

=

=

=

Donde w y z representan los shocks productivos de los sectores no transables y transables A y B son paraacutemetros de escala y kN y kT representan las demandas de capital respectivamente

El problema de optimizacioacuten de las firmas de bienes transables y no transables se puede reexpresar como

donde s = (rz) y s = (r w) las CPO sonT

V(s ) = maacutex + szligІЕ [ V (s )] k

N

Ba e k =T Ttz Ta -1t

Aae N kNtNa -1ewt

t

r t

= r t

N

N

kT

N+1N

V(s ) = maacutex + szligІЕ [ V (s )]T T+1T

(9)

(8)

Cada condicioacuten establece que la productividad marginal del capital en cada sector debe igualar el costo del capital ademaacutes se supone libre movilidad de capitales entre sectores dentro de la economiacutea por lo que se debe cumplir

Ba Aae ek =T NTtz Ta -1 kNt

Na -1t ewtt (10)

Otra forma equivalente de introducir los costos de ajuste que aparecen en la ecuacioacuten (6) es incluyeacutendolos directamente en la funcioacuten de beneficios de cada firma En este caso la tasa neta de retorno del capital igualariacutea la productividad marginal del capital en cada sector menos los costos de ajustes es decir rt = BαT e

zt kTt minus Φprime(kt+1 minus kt )


αT-1

138

23 Gobierno

El gobierno recibe ingresos de la recaudacioacuten de impuestos sobre el capital τ y de la participacioacuten del bien exportable que le corresponde φ5 Ademaacutes se asume que el gobierno gasta una proporcioacuten α del gasto total Gt en bienes no transables y el restante en transables y tambieacuten puede emitir bonos B para financiar el gasto o en su defecto acumular activos si los ingresos superan los gastos Por lo tanto la restriccioacuten presupuestaria del gobierno viene dada por

(1+ rt)Bt + Gt = τ r tkt + φPtYE +Bt+1 (11)

La herramienta contraciacuteclica de poliacutetica fiscal a utilizar es el gasto del gobierno donde los impuestos permanecen constantes debido a que el enfoque del trabajo es analizar los efectos de las poliacuteticas de gasto En este punto es donde se introduce la regla fiscal a evaluar la cual consiste en darle la siguiente estructura al gasto del gobierno

Gt = G (12)

Esta regla estaacute formada por un componente estructural G = τ r k + φP YE el cual representa el gasto estructural que realiza el gobierno en funcioacuten de los ingresos de largo plazo y por dos componentes variables que son las desviaciones de la tendencia de largo plazo (brecha) del producto y de los teacuterminos de intercambio

wy y wp son los ponderadores de las brechas del producto y del cobre respectivamente

La estructura del gasto planteada en (12) responde al deseo de la autoridad fiscal de implementar una poliacutetica que sirva para estabilizar los efectos de los ciclos econoacutemicos En Chile los ciclos econoacutemicos estaacuten guiados por el nivel de producto y del precio del cobre (Marcel y otros 2001) por ello la inclusioacuten de las brechas Actualmente la estructura de la regla de Balance Estructural implica que el deacuteficit fiscal se determine en funcioacuten de estas mismas brechas dado que el gasto corriente se obtiene como residuo entre los ingresos estructurales y la meta escogida las brechas entre los ingresos corrientes y los estructurales se trasladan directamente al deacuteficit fiscal en direccioacuten contraria al ciclo econoacutemico

Los ponderadores que acompantildean a cada brecha son los que le dan el caraacutecter contraciacuteclico a la regla de gasto propuesta estos paraacutemetros son parte de la decisioacuten de la autoridad fiscal y reflejan sus preferencias sobre volatilidad del TCR y de producto Tal como estaacute planteada la regla cuando ωy gt 0 y ωp gt 0 el gasto se mueve contrario al ciclo contrayeacutendose ante expansiones del producto y del precio del cobre y expandieacutendose durante las recesiones yo caiacutedas del precio del cobre

Cuando estos ponderadores toman valores ωy = 0 y ωp = 0 la regla de gasto se reduce a mantener un nivel de gasto neutral al ciclo que soacutelo crece con el producto tendencial⁶

⁵ La empresa puacuteblica CODELCO representa aproximadamente un 40 de la venta nacional total de cobre que realiza Chile

( (

(

Y P

P

Yt Pt

Pt

) )

)

wy wp

(Y Yt)

139

Mientras que si los ponderadores toman valores ωy lt 0 y ωp lt 0 se obtiene una poliacutetica de gasto prociacuteclico pues los movimientos del gasto se dan en la misma direccioacuten que las desviaciones de las brechas

Adicionalmente se propone una regla de gasto estocaacutestica que consiste en agregar a la regla de gasto anterior (12) el primer rezago del gasto y una perturbacioacuten estocaacutestica εgt ~N(0σ )

ɡG = G G ϵ w

t-1 ɡty

ttY

Y (13)(1- ρ ) ɡρ( ( wp

tPP( (

La estructura propuesta se relaciona con las estimaciones economeacutetricas de la serie de gasto de gobierno durante el periacuteodo 2000-2010 expuestas en la seccioacuten 31 Esta regla no es equivalente a la versioacuten determiniacutestica que estaacute en funcioacuten soacutelo de brechas (12) pues contiene paraacutemetros de decisioacuten adicionales ρg σ que deben ser tomados en cuenta en su anaacutelisis Sin embargo el presente trabajo a modo de ejemplo soacutelo realiza el ejercicio de escoger los paraacutemetros de las brechas manteniendo la misma persistencia ρg y volatilidad del shock σg observada en los datos de la serie de gasto del gobierno La resolucioacuten adecuada de esta regla se explica en el Anexo B y se deja pendiente para futuros trabajos

En la seccioacuten de resultados se analizan los efectos sobre el ciclo econoacutemico de la regla de gasto determiniacutestica en funcioacuten de brechas y la regla estocaacutestica con brechas y rezago

24 Condiciones de Equilibrio

El equilibrio en el sector no transable estaacute representado por

etYNt = etCNt + αGt (14)

En el sector de bienes transables se tiene CAtequiv (Dt + Bt) minus (Dt+1 + Bt+1) equiv Yt minus Ct minus it minus Gt minus rt(Dt + Bt) (15)

25 Procesos Exoacutegenos

Siguiendo a Chumacero y otros (2004) se asume que el paiacutes enfrenta una tasa de intereacutes internacional creciente en el nivel de deuda Esta condicioacuten (Schmitt-Grohe y Uribe 2003) permite cerrar el modelo como sigue

r = (1- ρ )r + (1- ρ )φ + ρ r + ϵ t+1 t+1r r r tt t

trt+1 (16)

D +BY

⁶ Este caso es equivalente a la situacioacuten en la que la meta de la Regla de Balance Estructural es 0 esto implica que el gasto efectivo sea igual a los ingresos de largo plazo


2g

2g

140

Teacuterminos de Intercambio⁶

Tecnologiacutea Transable

Tecnologiacutea No Transable

p = (1- ρ )p + ρ p +ϵ ϵ ~N(0 σsup2 ) (17)t+1 p p t pt pt+1 p7

t+1 t Tt Tt+1z =ρ w +ϵ ϵ ~N(0 σsup2 )T T(18)

t+1 t Nt Nt+1w =ρ w +ϵ ϵ ~N(0 σsup2 )N N (19)

26 Equilibrio Competitivo

El equilibrio competitivo se define como una secuencia de asignaciones o planes contingentes CNtCTtkt+1Dt+1kNt+1kTt+1

infin un conjunto de funciones de precios etrt

infin y leyes de movimiento de los procesos exoacutegenos rtwtztpt tal que

1) Los hogares resuelven (4) tomando como dados los precios y los procesos exoacutegenos

2) Las firmas de los sectores transables y no transables resuelven (8) y (9) tomando como dados los precios y los procesos exoacutegenos

3) Se cumplen las restricciones de factibilidad es decir las ecuaciones (14) y (15) se cumplen en cada periacuteodo y el mercado de factores se vaciacutea

KNt + KTt = Kt (20)

3 Metodologiacutea y Calibracioacuten

El modelo presentado es no lineal estocaacutestico y complejo Por ello no tiene solucioacuten analiacutetica y es necesario hacer uso de meacutetodos numeacutericos que permitan aproximar las funciones de poliacutetica para luego simular series artificiales de la economiacutea En el modelo presentado en la seccioacuten anterior el sistema de ecuaciones relevantes a resolver estaacute formado por (2) (3) (5)-(7) (10)-(12) y (14)-(20) Se escogioacute el meacutetodo de perturbacioacuten estocaacutestica desarrollado por Schmidtt-Grohe y Uribe (2004) porque permite encontrar funciones de poliacutetica a partir de aproximaciones de Taylor de primer y segundo orden de las condiciones de equilibrio en torno al estado estacionario determiniacutestico del modelo es decir toma en cuenta el efecto de la volatilidad de los shocks como argumentos en las decisiones oacuteptimas de las variables endoacutegenas del modelo lo cual es necesario para poder realizar la evaluacioacuten de poliacuteticas en teacuterminos de volatilidades

⁷ La ec (17) representa la ley de movimiento del logaritmo de los teacuterminos de intercambio pt = log Pt

v=0

t=0

141

La calibracioacuten se realizoacute para replicar los momentos de las variables relevantes observados en datos trimestrales y anuales disponibles en el portal del Banco Central de Chile8 Los paraacutemetros esenciales de las preferencias y las tecnologiacuteas son los estaacutendares para la economiacutea Chilena (Chumacero y Schmidt-Hebbel 2005 Garciacutea y otros 2006 Kumhof y Laxton 2009 Medina y Soto 2007) θ se eligioacute de manera que la sustitucioacuten entre bienes sea consistente con las demandas efectivas por transables y no transables esto es CT = 25 y CN = 75 El nivel de gasto del gobierno sobre el sector no transable α = 92 se fijoacute en base al promedio del gasto del gobierno en el sector no transable de la economiacutea durante 2001-2011 Para determinar la participacioacuten del fisco en el sector del bien exportable φ = 40 se usaron los promedios histoacutericos de CODELCO El conjunto de paraacutemetros se muestran en el Cuadro 1

Las volatilidades y persistencia de los teacuterminos de intercambio y la tasa de intereacutes internacional se fijaron en base a los resultados de la estimacioacuten de un AR(1) para las series trimestrales y anuales de los teacuterminos de intercambio y de la tasa de intereacutes de los bonos del tesoro norteamericano en los periacuteodos 2000-2010 ver Cuadro 2 Los paraacutemetros de escala de cada sector A B junto con la dotacioacuten del sector exportable YE y el nivel de teacuterminos de intercambio de largo plazo P se calibraron de tal manera que en estado estacionario se logren replicar las participaciones de diferentes categoriacuteas de ingresos y gastos en el PIB la produccioacuten observada de los sectores transables no transables y exportables en estado estacionario se calibraron en YT = 30 YN = 60 y YE = 10 La proporcioacuten del gasto puacuteblico en el PIB es de 12 y la de la inversioacuten 20 ver Cuadro 3

31 Estimaciones economeacutetricas para la regla de gasto

Para calibrar el caso base de la economiacutea se eligioacute el modelo que mejor ajuste el comportamiento del gasto del gobierno Se estimaron especificaciones similares a las reglas de gasto propuestas (25) y (26) con el objetivo de analizar si las brechas son significativas para explicar el gasto Las estimaciones se realizaron para los periacuteodos 2000-2010 y 1986- 2010 esta uacuteltima como referencia Las brechas del producto y del precio del cobre se construyeron a partir de los valores de tendencia reportados por los comiteacutes para el precio del cobre y por hacienda para la proyeccioacuten del producto de tendencia Los modelos estimados para la regla de gasto son

log(ɡ ) = β + β log +β log + ρ log(ɡ )t-1

t+1

t 0 1 2

(21)

(22)

(23)

tYY( (

tPP( (

log(ɡ ) = β + β log +β log + ρ log(ɡ ) + θt0 1 2t

tYY( (

tPP( (

log(ɡ ) = β + β log +β logt 0 1 2tY

Y( (tP

P( (

⁸ Para la calibracioacuten se utilizaron los logaritmos de las series filtradas y desestacionalizadas


142

Dado que el modelo es en niveles del PIB estacionario sin crecimiento9 al modelar la estructura del gasto se debe tomar en cuenta que la serie observada no es estacionaria10 por ello en las estimaciones de las especificaciones (21) y (22) se utiliza el ciclo de la serie del gasto En la estimacioacuten (23) se agrega un teacutermino de tendencia debido a que se utiliza el nivel de la serie de gasto11

Los resultados de las estimaciones Cuadros 4-5 muestran mejor desempentildeo para el modelo (22) debido a la incorporacioacuten del primer rezago del gasto los resultados de los test de especificacioacuten se muestran en el Cuadro 6 Sin embargo en ninguacuten modelo se obtienen valores significativos para los paraacutemetros de las brechas del producto y precio del cobre durante el periacuteodo 2000-2010 El gasto es explicado en gran parte por su primer rezago dando cuenta de una relacioacuten autoregresiva de primer orden con alta persistencia Por tanto para calibrar la regla de gasto en el caso base se escogieron las estimaciones del modelo (23) en niveles que incluye el primer rezago del gasto y un teacutermino de tendencia donde los paraacutemetros a calibrar son ωyωpρ los resultados se muestran en la columna (3) de los Cuadros 4 y 5 Los paraacutemetros no significativos se calibraron igual a 0 con lo cual la regla de gasto en el caso base sigue un proceso autorregresivo de primer orden AR(1)

4 Eleccioacuten de paraacutemetros contraciacuteclicos

La determinacioacuten de los valores que tomen los paraacutemetros de la regla en (12) es de importancia para la poliacutetica fiscal pues estos van a definir la direccioacuten y tamantildeo del gasto En el caso de una poliacutetica con un rol contraciacuteclico estos paraacutemetros seriacutean (ωyωp ) gt 0 y de acuerdo a su magnitud se obtendraacute diferentes respuestas al ciclo econoacutemico Por tanto ωy y ωp pueden utilizarse para representar un continuo de diferentes reglas de poliacutetica

Para estudiar los efectos de la eleccioacuten de distintos paraacutemetros de la regla fiscal propuesta es necesario establecer criterios de evaluacioacuten Se trabaja bajo el supuesto que las volatilidades relevantes para cuantificar el desempentildeo son las volatilidades del producto (σy ) y del tipo de cambio real (σq ) y se asume una funcioacuten de peacuterdida construida como una suma ponderada de ambas volatilidades

Ω(σyσq) = λσy + (1 minus λ)σq (24)

donde λ ε [0minus1] representa la preferencia de la autoridad econoacutemica por minimizar volatilidad del producto Este enfoque permite derivar una frontera de eficiencia entre las volatilidades del PIB y del TCR donde cada combinacioacuten de volatilidades es resultado de elegir la combinacioacuten de (ωy ωp) que minimiza la funcioacuten de peacuterdida dado un valor λmacr De esta manera las reglas fiscales propuestas en (12) y (13) con las variables en logaritmos12 se pueden expresar como

ɡ = ɡ + w (y -y ) + w (p - p ) t t tpy (25)

⁹ Todas las series se simulan en torno a sus valores de estado estacionariosup1⁰ Debido a que el gasto crece en funcioacuten de los niveles de producto y de precio de cobre de largo plazosup1sup1 Otra forma de inducir estacionareidad en la estimacioacuten es utilizar como variable dependiente el ratio GYsup1sup2 Al tomar logaritmos se expresa x = log(X)

143

ɡ = (1 - p ) ɡ + w (y -y ) + w (p - p ) + p ɡ +ϵ ϵ ~N(0 σsup2 ) (26)

(27)

dondet t t t-1pɡ ɡ ɡɡt ɡty

w w = arɡ min Ω (λ = λ σ σ )y y ϥp

La frontera de eficiencia resultante muestra las combinaciones de volatilidad de PIB y TCR alcanzables dado la estructura del modelo y la distribucioacuten de perturbaciones Cada punto de la frontera corresponde a un valor de λ es decir una preferencia por minimizar la volatilidad del producto La idea de evaluar el desempentildeo derivando una frontera de eficiencia proviene de los trabajos del aacuterea de poliacutetica monetaria donde se derivan fronteras de eficiencia para la volatilidades inflacioacuten-producto para mostrar el trade-off que existe entre la estabilizacioacuten de la inflacioacuten y brecha del producto cuando se utiliza una regla para la tasa de intereacutes

La eleccioacuten de la volatilidad del producto como volatilidad relevante se sustenta en el intereacutes expliacutecito mostrado por la autoridad fiscal en las discusiones actuales de aplicar una poliacutetica que suavice los efectos del ciclo en el producto lo que indica el deseo de mantener el producto estable (Comisioacuten-Corbo 2010) Respecto a la volatilidad del TCR aunque no hay un intereacutes anunciado como en el caso del producto existe el intereacutes impliacutecito en las poliacuteticas fiscales de evitar introducir distorsiones tanto en el nivel como en su volatilidad

El problema de la autoridad econoacutemica complejo y no tiene solucioacuten analiacutetica solo en modelos extremadamente sencillos es posible resolver analiacuteticamente dicho problema13 Ademaacutes este sufre del problema de inconsistencia dinaacutemica debido a que una vez fijados los ponderadores oacuteptimos la autoridad tiene incentivos para cambiarlos y el modelo planteado no permite que esto ocurra porque el problema de optimizacioacuten del gobierno es estaacutetico A pesar de esto es posible derivar numeacutericamente una frontera de eficiencia pues se ha definido una funcioacuten objetivo (24) se ha definido una funcioacuten de poliacutetica (25) y se ha construido un modelo capaz de replicar aspectos claves de la economiacutea El algoritmo utilizado para resolver el problema expuesto se detalla en la seccioacuten A

5 Resultados

Los momentos empiacutericos se calcularon a partir de los datos trimestrales y anuales de la economiacutea chilena para el periacuteodo 2000-2010 Las volatilidades presentadas corresponden a las volatilidades absolutas del ciclo de las series desestacionalizadas previamente expresadas en logaritmos y filtradas (Hodrick-Prescott) El modelo calibrado para el caso base replica desviaciones estaacutendar absolutas y relativas muy cercanas a las observadas en los datos las correlaciones con el PIB son menos exactas pero tienen el signo adecuado ver Cuadro 7

sup1sup3 Un ejemplo de lo expuesto se puede encontrar en Ceccheti y Krause (2007)


144

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR

Caso Base

( 0 20 04 )

( 052 20 13 ) ( 1 20 16 )

( -- 00 00) ρ =080

∆macr σ = 07

548 552 554 556 5585511

12

13

14

15

16

17

18

19

2

Regla de Gasto Brechas(λ ω ω ) preferencia y ponderadores dey p

g

y

las brechas

Cada punto de las fronteras representa las volatilidades resultantes de una combinacioacuten de ponderadores(wy wp ) escogidas dado un valor de λ

Para generar la frontera de eficiencia se minimizoacute la funcioacuten (24) utilizando el meacutetodo de buacutesqueda de grilla restringiendo los valores de los ponderadores al intervalo (wywp) ϵ [0minus2] aunque el intervalo de no indeterminacioacuten del modelo permite que los ponderadores tomen valores mayores con los que se podriacutea obtener menor volatilidad del PIB y del TCR Estos casos implican volatilidades del gasto puacuteblico extremadamente altas lo cual es irreal e inaplicable en la praacutectica Lo que se denomina en las figuras y cuadros como Regla de Gasto brechas corresponde a la ecuacioacuten (25) la Regla de Gasto brechas y rezago es la ecuacioacuten (26)

Las Figuras 1 al 3 muestran dos resultados principales primero existen ganancias asociadas a implementar una regla de gasto contraciacuteclica en teacuterminos de volatilidades en comparacioacuten al caso base para cualquier valor de preferencia λ incluso para aquellos en los que se valora muy poco la volatilidad del producto segundo existe un trade off asociado a minimizar la volatilidad del producto y la volatilidad del TCR este trade off surge como resultados de los efectos de segundo orden del gasto sobre las decisiones de consumo inversioacuten y TCR

Al observar los ponderadores (ωy ωp ) asociados a cada punto de la frontera se encuentra que para cualquier nivel de preferencias λ el ponderador ωy toma el maacuteximo valor permitido dentro del intervalo esto debido a que la brecha del producto es mucho menos volaacutetil que la brecha del precio del cobre Mientras que el ponderador asociado a la brecha del cobre ωp es alto cuando se minimiza la volatilidad del producto λ asymp 1 y es bajo cuando se busca minimizar la volatilidad del TCR λ asymp 0

Figura 1 Fronteras de Eficiencia simulacioacuten Trimestral

145

Cuando el gasto es fuertemente contraciacuteclico (valores de λ asymp 1) se induce fuertes depreciaciones o apreciaciones sobre el TCR aumentando su volatilidad mientras que cuando el gasto es levemente contraciacuteclico (valores de λ asymp 0) los efectos del gasto contrarrestan los efectos del shock de precio de cobre que van en direccioacuten opuesta estabilizando el TCR Estos efectos suceden a traveacutes de la ecuacioacuten de cierre de mercado (14) dado que el TCR es el precio interno que permite el ajuste de las consumos privados y puacuteblicos del sector no transable Luego las apreciaciones o depreciaciones del TCR afectan la produccioacuten de los no transables en sentido contrario a la del sector de importables debido a la condicioacuten de libre movilidad del capital entre ambos sectores ec (10) lo que a su vez modifica los niveles de inversioacuten De esta manera el efecto sobre la produccioacuten de no transables contrarresta el efecto de la produccioacuten de exportables y transables estabilizando el PIB En general se observan efectos de primer orden pequentildeos del gasto sobre el TCR resultados similares a los observados en Chumacero y otros (1992)13

La Figura 2 muestra las funciones impulso respuesta ante un shock positivo del precio del cobre sobre el TCR para distintas preferencias de la autoridad fiscal En el caso en que el gasto es neutral al ciclo un shock positivo al precio del cobre aprecia el TCR dado que temporalmente los individuos son maacutes ricos y demandan maacutes bienes importables lo que aumenta el precio de estos bienes PT En cambio la regla propuesta ahorra el excedente disminuyendo sus obligaciones y ademaacutes contrae el gasto lo cual causa una depreciacioacuten del TCR dado que el gobierno aumenta la demanda de bienes no transables con lo que el aumento de precios relativo de los bienes no transables revierte el efecto que tiene el shock del precio del cobre sobre el TCR La magnitud de la depreciacioacuten dependeraacute de la respuesta del gasto al shock que puede ser baja moderada o fuerte

Figura 2 Funciones de Impulso Respuesta - Shocks de precio de cobre +10Simulacioacuten Anual

TCR20

Caso Baseλ =01λ =05λ =09

x 10-3

15

10

5

-5

0

0 10 20 30 40 50

+

+++++

+++

++ + + + + + + +


146

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR

Caso BaseRegla de Gasto Brechas

(λ ω ω ) preferencia y ponderadoresy p

de las brechas

( 0 20 01 )

( 048 20 09 )( 1 20 13 )

( -- 00 00) ρ =084

∆macr σ = 069

g

y

51 52 525 53 53551514

15

16

17

18

19

2

21

22

Cada punto de las fronteras representa las volatilidades resultantes de una combinacioacuten deponderadores (wy wp ) escogidas dado un valor de λ

Las Figuras 6 al 13 muestran las funciones impulso respuesta de un shock positivo del precio del cobre de 10 de su valor de estado estacionario en ambas reglas Se observa el mecanismo de transmisioacuten de los efectos del shock de precio de cobre Tambieacuten se observa que los impulsos respuestas de la regla estocaacutestica con brechas y rezago son suaves en comparacioacuten a los impulsos respuesta de la regla determiniacutestica que tiene solo brechas esto debido a la inclusioacuten del rezago del gasto en la primera

Los resultados de la frontera para la regla de gasto estocaacutestica que incluye brechas y rezago Figuras 4 y 5 son similares a los obtenidos por la regla determiniacutestica en funcioacuten soacutelo de brechas pero con mayores niveles de volatilidad en la serie de gasto de gobierno simulada Cuadros 8 y 9 Lo anterior se debe a que al mantener fijos los paraacutemetros ρgσg en los valores estimados para la serie de gasto del caso base la serie de gasto en el modelo hereda esta persistencia y ademaacutes hereda la de las brechas del producto y del precio del cobre obteniendo mayor persistencia agregada lo cual aumenta su volatilidad dada la estructura de la regla

Figura 3 Fronteras de Eficiencia simulacioacuten Anual

147

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR

Caso BaseRegla de Gasto BrechasRegla de Gasto Brechas y rezago

(λ ω ω ) preferencia y ponderadoresy pde las brechas

( -- 00 00) ρ =080g

( 0 20 07 )( 0 20 04 )

( 052 20 13 )

( 08 20 17 )( 1 20 16 )

( 1 20 18 )

548 552 554 556 55855 5611

12

13

14

15

16

17

18

19

2


Tambieacuten es importante notar que la regla de gasto estocaacutestica en este caso es sub-oacuteptima pues los paraacutemetros ρgσg no han sido escogidos de manera tal que minimicen la funcioacuten objetivo de la autoridad (24) Por ello la frontera de asociada a la regla de gasto con brechas y rezago no necesariamente domina a la frontera que solo tiene brechas Para la calibracioacuten trimestral ambas fronteras se cruzan mientras que en la calibracioacuten anual no hay un dominio claro de la regla estocaacutestica para los uacuteltimos puntos de preferencia respecto de la regla determiniacutestica que solo tiene brechas (Figura 5)

Vola

tilid

ad d

el P

IB

14

15

16

17

18

19

2

21

22

Volatilidad del TCR51 52 525 53 535515



( -- 00 00) ρ =084g

( 0 20 06 )

( 0 20 01 )

( 09 20 18 )( 046 20 09 )

( 1 20 13 )( 1 20 19 )


Figura 4 Fronteras de Eficiencia simulacioacuten trimestral



148

Lo interesante de este ejercicio es que el patroacuten de eleccioacuten de ponderadores de las brechas del producto y precio del cobre de la regla determiniacutestica (25) se mantiene para la regla estocaacutestica (26)

En general las ganancias en reduccioacuten de volatilidad del TCR son pequentildeas en el caso en que se busca minimizar solo la volatilidad del TCR se alcanza una reduccioacuten maacutexima de 025 puntos porcentuales comparados con la volatilidad de la simulacioacuten del caso base Respecto a las ganancias en reduccioacuten de volatilidad de producto en el caso en que se busca minimizar solo la volatilidad del producto eacutesta se reduce en 07 puntos porcentuales lo que equivale a una reduccioacuten de volatilidad de hasta 33 respecto al caso base Lo anterior se aprecia al comparar la distancia de las fronteras de eficiencia de ambas reglas con respecto al punto donde se encuentra la economiacutea en el caso base Por tanto se encuentra que las poliacuteticas de gasto contraciacuteclicas propuestas son eficaces en reducir la volatilidad del producto sin generar altas volatilidades del TCR pero a cambio de volatilidades de gasto algo mayores que dependen de las preferencias λ de la autoridad econoacutemica por minimizar volatilidad PIBTCR

51 Anaacutelisis de Bienestar

El presente trabajo se ha centrado en analizar las poliacuteticas propuestas en funcioacuten del desempentildeo de las volatilidades de la economiacutea En esta seccioacuten se presenta un anaacutelisis de bienestar en funcioacuten de los segundos momentos de variables relevantes para el individuo consumo inversioacuten gasto gobierno y niveles de utilidad Los Cuadros 8 y 9 muestras los segundos momentos de estas variables para ambas calibraciones

Las volatilidades y covarianzas de las variables con el gasto muestran que la estabilizacioacuten de la volatilidad producto que se logra utilizando una regla contraciacuteclica se debe a que las covarianzas entre el gasto y las demaacutes variables de demanda agregada son negativas El aumento de la volatilidad del gasto de gobierno respecto al caso base tiene efectos negativos sobre el bienestar pues induce mayores niveles de volatilidad en la utilidad del individuo esto debido a que el consumo tambieacuten se vuelve maacutes volaacutetil En los Cuadros 8 y 9 se observan que las volatilidades del consumo aumentan hasta medio punto porcentual respecto del caso base cuando se utiliza una regla de gasto moderadamente contraciacuteclica pudiendo llegar a 07 puntos porcentuales cuando la regla de gasto es fuertemente contraciacuteclica Por ende los niveles de utilidad tambieacuten aumentan su volatilidad respecto al caso base (aunque en menor proporcioacuten) en todos los casos que se utiliza una regla de gasto contraciacuteclica

Este resultado indica que desde el punto de vista del bienestar el uso de una regla de gasto contraciacuteclica implica pequentildeas peacuterdidas de bienestar debido al aumento de la volatilidad del consumo y por ende de los niveles de utilidad Con lo cual una poliacutetica fiscal en la que el gasto es neutral al ciclo tendriacutea mejor desempentildeo en teacuterminos de bienestar Sin embargo se debe tomar en cuenta que en este modelo el gasto de gobierno no tiene ninguacuten rol productivo Al contrario el gobierno solo consume recursos desplazando consumo privado lo que sugiere tener en cuenta que probablemente si se le da un uso productivo al gasto del gobierno se pueden tener resultados diferentes en teacuterminos de bienestar

149

6 Conclusiones

El presente trabajo estudia los posibles efectos sobre la volatilidad del ciclo en una economiacutea pequentildea y abierta de implementar una poliacutetica fiscal guiada por una regla de gasto contraciacuteclica y los compara a una situacioacuten base en la cual el gasto del gobierno es neutral al ciclo La motivacioacuten surge del contexto macroeconoacutemico chileno en el antildeo 2013 en el que se buscoacute dotar a la poliacutetica fiscal de un rol contraciacuteclico maacutes marcado del que permite la Regla de Balance Estructural que sigue el fisco chileno Para ello se utilizoacute un modelo dinaacutemico estocaacutestico de equilibrio general y calibrado para replicar aspectos claves de la economiacutea chilena durante el periodo 2000-2010 El modelo logra ajustar bien los segundos momentos de las principales variables macroeconoacutemicas lo cual permite generar un escenario base vaacutelido con el cual comparar las poliacuteticas fiscales propuestas Estas poliacuteticas consisten en establecer una estructura para el gasto de gobierno en funcioacuten de las brechas del producto y del precio del cobre

Los resultados muestran primero las fronteras de eficiencia derivadas para las poliacuteticas de gasto propuestas dominan la situacioacuten base en la cual el gasto es neutral al ciclo Las ganancias maacutes importantes se dan en reduccioacuten de volatilidad del producto pero a cambio de volatilidades de gasto algo mayores que dependen de las preferencias de la autoridad econoacutemica Segundo se observa que en el modelo existe un trade off al momento de minimizar la volatilidad del producto y la volatilidad del TCR este trade off surge de los efectos de segundo orden del gasto sobre las decisiones de consumo inversioacuten y TCRMientras que desde el punto de vista del bienestar el uso de una regla de gasto contraciacuteclica implica pequentildeas peacuterdidas de bienestar debido al aumento de la volatilidad del consumo y por ende de los niveles de utilidad

150

Referencias

Ceccheti S y Krause S Inflations Targeting versus Price-Path Targeting Looking for improvementsraquo Serie de libros Banca Central Anaacutelisis y Poliacuteticas Econoacutemicas Banco Central de Chile 2007 Monetary Policy under Inflation Targeting

Chumacero R Arrau P y Quiroz J laquoAhorro Fiscal y Tipo de Cambio Realraquo Cuadernos de Economiacutea 1992 29 No88 pp 349ndash386

Chumacero R Fuentes R y Schmidt-Hebbel K laquoChilersquos free trade agreements how bog is the deal raquo Banco Central de Chile Working Paper 2004 264

Chumacero R y Schmidt-Hebbel K General Equilibrium Models for the Chilean Economy Banco Central de Chile 2005

Comisioacuten-Corbo laquoPrimer Informe del Comiteacute Asesor para el Disentildeo de una Poliacutetica Fiscal de Balance Estructural de Segunda Generacioacuten para Chileraquo 2010 DIPRES Ministerio de Hacienda

Garciacutea C Restrepo J y Tanner E laquoDesigning fiscal rules for commodity exportersraquo Banco Central de Chile Working Paper 2006

Kumhof M y Laxton D laquoChilersquos Structural Fiscal Surples Rule A Model-Based Evaluation Simple raquo Fondo Monetario Internacional 2009

Marcel M laquoLa Regla de Balance Estructural en Chile Diez Antildeos Diez Leccionesraquo Banco Interamericano de Desarrollo 2010

Marcel M Tokman M Valdes R y Benavides P laquoBalance Estructural La base de la nueva regla de la poliacutetica fiscal chilenaraquo Revista de Economiacutea Chilena 2001 4 No3

Medina J y Soto C laquoThe Chilean Business Cycles through the Lens of a General Equilibrium Modelraquo Banco Central de Chile Working Paper 2007 457

Rodriacuteguez J Tokman C y Vega A laquoPoliacutetica del Balance Estructural Resultados y Desafiacuteos tras Seis Antildeos de Aplicacioacuten en Chileraquo Dipres Ministerio de Hacienda 2006 Estudios de Finanzas Puacuteblicas No7

Schmidt-Hebbel K laquoFiscal Rules and Institutions in the World and in Chileraquo 2010 Preliminary draft

Schmidtt-Grohe S y Uribe M laquoClosing small open economy modelsraquo Journal of International Economics 2003 61 pp 163ndash185 mdashmdash laquoSolving dynamic general equilibrium models using a second-order approximation to the policy functionraquo Journal of Economic Dynamics and Control 2004 28 pp 755ndash775


151

Ter-Minassian T laquoPreconditions for a Succesful Introduction of Strcutural Balancebased Rules in Latin America and the Caribean a framework Paperraquo Fondo Monetario Internacional Informe Preliminar 2010

Velasco A Arenas A Ceacutespedes L y Rodriacuteguez J laquoCompromisos Fiscales y la Meta del Superaacutevit Estructural Estudios de Finanzas Puacuteblicasraquo Direccioacuten de Presupuesto Ministerio de Hacienda de Chile 2007

Velasco A Arenas A Rodriacuteguez J Jorratt M y Gamboni C laquoEl Enfoque de Balance Estructural en la Poliacutetica Fiscal en Chile Resultados Metodologiacutea y Aplicacioacuten al Periacuteodo 2006-2009raquo Dipres Ministerio de Hacienda 2010 Estudios de Finanzas Puacuteblicas No15

152

Donde

(29)w w ρ σ = arɡ min Ω (λ = λ σ σ )y y ϥp ɡ ɡ

La regla resultante de este problema de optimizacioacuten es superior a la presentada en (12) dado que brinda la posibilidad de escoger maacutes paraacutemetros para minimizar la misma funcioacuten objetivo Por tanto se esperariacutea que la frontera de eficiencia asociada a esta regla domine a la frontera de eficiencia derivada de la versioacuten baacutesica

sup1⁴ Al tomar logaritmos se expresa x = log(X)

A Algoritmo

Para resolver el problema de optimizacioacuten planteado en la seccioacuten 4 se procedioacute de acuerdo al siguiente algoritmo

1 Definir una grilla de J valores para cada ponderador (wy wp )| y definir una grilla de K valores para λ | Ambos dentro de sus respectivos intervalos es-tablecidos

2 Resolver el modelo y generar series artificiales para cada combinacioacuten (w j

y w jpprime ) de la grilla anterior

3 Obtener (σyσq) del paso anterior y evaluarlo en la funcioacuten Ω(λ) para un λ = λk

4 Determinar el (wy wp ) = argmiacuten Ω(λk wy | wp| ) y recuperar las (σyσq) asociadas a este par esto constituye un punto de la frontera

5 Modificar el λ = λkprime y repetir el paso (3)

B Regla de gasto estocaacutestica

La regla de gasto presentada en (13) depende de los paraacutemetros ωy ωp ρg σg2

para derivar una frontera de eficiencia volatilidad PIB-TCR adecuada el proceso de optimizacioacuten debe tomar en cuenta esto Siguiendo el mismo enfoque de la seccioacuten 4 el problema de minimizacioacuten y la regla fiscal propuesta en (13) con las variables en logaritmos14 se pueden expresar como

ɡ = (1 - p ) ɡ + w (y -y ) + w (p - p ) + p ɡ +ϵ ϵ ~N(0σ ) (28)t t t t-1pɡ ɡ ɡsup2ɡt ɡty

JjK

k

J Jj j


153

C Calibracioacuten

Cuadro 1 Calibracioacuten Modelo para periacuteodo 20002010

PREFERENCIASBETA 09615 099

075 075006 0015

006 006

00

0

1

1

001

1

1300

100 501

0300

1

8

8000009

3

10000016

06

03 03

017040

017040

12 34 101

09206

092

Factor de descuentoParticipacioacuten del bien NT en C

Participacioacuten del capital en prodsector TParticipacioacuten del capital en prodsector NTImpuesto al capitalfraccioacuten del B exportable pertenecea GobTasa de intereacutes domeacutestica promedioTasa de intereacutes internacionalPromedioParaacutemetro de ley de movimiento de

Constante shock TransablesConstante shock No TransablesEstado estacionario tecnologiacutea en

Estado estacionario tecnologiacutea en

Nivel de deuda privada de SSNivel de deuda del gobierno de SSDotacioacuten del bien exportableParaacutemetro de escala RBC NotransablesParaacutemetro de escala RBC

Paraacutemetro de Costos de ajusteEstado estacionario de los TOT

Transables

ST

SNT

r

depreciacioacutenGasto del gob en sector NT

THETADELTAALPHAALPHAt

ALPHAn

TAUPHI

VARPI

c1

Rd

+R

c2An

At

DBgYEA

B

KAPApbar

Descripcioacuten Anual Trimestral


154

Cuadro 2 Calibracioacuten de Series exoacutegenas periacuteodo 20002010

Descripcioacuten

Cuadro 3 Ratios Empiacutericos Calibrados 20002010

Coeficiente del progreso AR(1) de shock en R

Volatilidad del shock de Gasto de Gob

σσσ

σσ n

t

ρρρ

ρρ AR(1) de los PTF NT

AR(1) de los PTF T

Volatilidad del shock de RVolatilidad del shock de TI

Volatilidad del shock de NTFuente Elaboracioacuten Propia

Ratios Estado Estacionario

Volatilidad del shock de T

Persistencia del gasto puacuteblico AR(1)

AR(1) de los TI (serie precio de cobre)Paraacutemetros Anual

087

084006001001040090

00010022

60-65 Y PIB

Y PIBC PIBC PIBCPIBGPIBIPIBD PIBD PIB

Y PIB 25-30 10-12 25 75 70 12 20 20 0

067098

080002000010008090093

0003002

096

Trimestral

a

a

n

T

T

X

NT

NT

pub

priv

t

r

r

p

p

g

g


155

D Modelos economeacutetricos para el gasto

Cuadro 4 Modelos para la regla de gasto

( (

Datos Trimestrales

Variables

Errores Standar en pareacutentesis (Newey-West HAC) -cy=ciclo de lavariable

valor - p lt10 valor - p lt 5 valor - p lt 1

Constante

ɡ

pp

Trend

PeriodoSchewarzRrsquo AjustadoN obs

log

LNG_cy

0117 0054

0009 0003 0003 0002

0035 0036 0051

0005 0015

0662

-0002 -0006 -0001[0002]

-0001[0001] [0004][0522] [0899][005]

[0006] [0002] [0003] [0008] [0006] [0010]

[0063]0814 0665 0804

0110

0002

2528 2642

[0038] [0128] [0066]

[0000]0002[0000]

[0049] [0024] [0030] [0144] [0100] [0144]

980123-584

980623-678

970999-663

420206-572

420522-617

420994-599

1986 2010 1986 2010 1986 2010 2000 2010 2000 2010 2000 2010

(1) (2) (3) (1) (2) (3)LNG_cy LNG_cy LNG_cyLNG LNG

t - 1

t

( (yylog t


156


Errores Standar en pareacutentesis (Newey-West HAC)_cy=ciclo de la variable


Variables LNG_cy(1) (2) (3) (1) (2) (3)

LNG_cy LNG_cy LNG_cyLNG LNG

Datos Anuales

( (

Constante

ɡ

pp

Trend


log

t - 1

t

( (yylog t 0294

0012

-0005[0006]

-0003[0003]

-0221

[0423]

-0301

[0589]

-00172159 6152[2173]

6152[5451][0015]

-0013

[0036]

[5451]-0017[0018]

[0018]

[0018]

[0006]

0008 0026

[0015]

0027

[0480]

0277

[0408]0287

[0399]0538

[00147]

[0118]

0216

0011

[0008]

0008[0005]

[0112]

0489[0182]

0844[0152]

00256

0214

[0099]

250156-482

1986 2010

250345-499

1986 2010

250995-462

1986 2010

110006-472

2000 2010

110073-447

2000 2010

110973-447

2000 2010


157

Cuadro 6 Tests Economeacutetricos

ModeloResiduos

Anual Trimestral

Recursive coefficientsOne Step forecastCUSUMCUSUMEstabilidad de paraacutemetros

Heterocedasticidad - WhiteARCH-TestSerial correlation LM-TestRuido Blanco (Q sratistics)

(1)

xx

xx

xxx

xx

xx

x

x

x

(2) (3) (1) (2) (3)

xx

Este cuadro tiene como objetivo verificar si los modelos economeacutetricos planteados para modelar la serie de gasto de gobierno satisfacen los requisitos baacutesicos para validar el uso de los paraacutemetros en la calibracioacuten del caso base de la regla de gasto Se espera que el modelo escogido pase los tests de pasado relativo (los cuatro primeros tests) y se analiza la estabilidad de paraacutemetros futuro relativo representada por los cuatro uacuteltimos testsX indica que el modelo pasoacute el test estadiacutestico indicado de acuerdo su hipoacutetesistimes indica que el modelo estadiacutestico no pasoacute el testModelos Anuales corresponden al periacuteodo 1986-2010Modelos Trimestrales corresponden al periacuteodo 2000-2010


158

E Resultados

E1 Replicacioacuten de Momentos Caso Base

Cuadro 7 Momentos del ciclo econoacutemico Datos y SimuladosVariable Std () StdPIB

PIB

PIB 163

177233

673680

188

141135

201218

481522

248

202221

12741213

256

880872

10531005

488555

100

109123

414362

100

086072

647535

300297

100

123117

437400

100

101101

633555

239239

100

090090

078037

100

029001

045072

-035-016

100

085080

086024

100

041002

078067

-056-020

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

TCR

C

G

TOT

Anuales

Iv

PIB

TCR

C

G

TOT

Iv

Corr-

Trimestrales


159

E2 Volatilidades y shocks

Cuadro 8 Segundos Momentos Simulacioacuten Trimestral

Covarianzas con el Gasto

Volatilidades ()

U(C C )

cov(g y )

cov(g q )

cov(g iv )

cov(g c )

cov(g U(C C ))

ωωλ

PIB

TCR

Gasto Gob

Inv

Consumo

000

000

000

-002

000

-007

-021

-022

-026

-036

-001

-1518

-1523

003

-009

-013

020

-003

-046

-044

-011

003

-005

-001

-009

188

000000

200071

010200170

090200158

090200092

010

555

135

680

233

443

122

555

1689

909

307

509

117

558

1637

859

287

488

133

549

1046

798

282

477

138

549

888

736

260

458

(1) Regla de gasto soacutelo brechas (2) Regla de gasto con brechas y rezago

y

p

Nt

t t

t t

t

t Nt Tt

t

t t

Tt

Caso Base

Regla Fiscal

(1) (2) (1) (2)

160

Cuadro 9 Segundos Momentos Simulacioacuten Anual

Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla Fiscal

000000

200031

010200183

090200125

090200087

010

ωωλ

y

p

Volatilidades ()

U(C C )

PIB

TCR

Gasto Gob

Inv

Consumo

Nt Tt

Covarianzas con el Gastocov(y g )

cov(y q )

cov(y iv )

cov(y c )

cov(g U(C C ))

t t

t t

t

t Nt Tt

t

t t


218

522

221

872

256

419

147

522

1753

1067

319

504

143

532

1634

1055

283

467

163

514

1004

962

296

461

171

514

665

922

268

433

000

000

000

-001 -008

000

-013

-020

-021

-019

-031

-000

-010

-009

002

-010

-016

045

-010

-037

-048

-015

-006

-002

-011


161

Cuadro 10 Shocks de Precio de Cobre Simulacioacuten Trimestral

Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla Fiscal

000000

200071

010200170

090200158

090200092

010

ωωλ

y

p

(1) Regla de gasto soacutelo brechas (2) Regla de gasto con brechas y rezago a Desviaciones respecto al estado estacionario b Desviaciones (+) indican depreciaciones (-) apreciaciones t-max Indica el periacuteodo en el cual el efecto del shock fue maacutes alto este es el efecto que se reporta

aEfecto Shock Transitorio = +10 Precio CobrePIB

TCR

Gasto Gob

Inv

b

-461

-054 +114 +059

+1 +1 +1 +1 +1

+116+226

0

-819

-907 -771 -1327-1777

-866 -1138 -1139

max=1 max=1

max=2 max=12 max=12

max=2max=25 max=6

t-max=1

t-max=1 t-max=2

t-max=1 t-max=1t- t-

max=1 max=1t-max=1 t-max=1 t-max=1t- t-

t- t- t-

t-max=2 t-max=7t-t- t-

162

Caso Base desviaciones respecto al estado estacionario b Desviaciones (+) indican depreciaciones(-) apreciaciones


PIB

TCR

Gasto Gob

PeriacuteodoTrimestral

Anualmax=15-060 +017 -842

-1052 -201-087

-333

-034 +063 +011

+1 +1 +1 +1 +1

+045+188

0

-499

-553 -453 -840-1493

-561 -754 -747

+059

-21

max=15 max=1 max=1

max=1

max=1 max=1

max=2 max=7

max=2 max=7

max=1

t-max=9

t-max=1

t-max=1 t-max=2 t-max=7

t-max=1 t-max=1

t- t- t-

t-t-

t- t-


t- t-

t-max=6 t-max=2 t-max=7t- t-

t-t-max=8

Inv

b

PIB Inv ConsTCRb

aEfecto Shock Transitorio = +10 Precio Cobre

Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla FiscalCuadro 11 Shocks de Precio de Cobre Simulacioacuten Anual

Cuadro 12 Efecto Shock Transitorio= +10 Gasto de Gobierno

000000

200031

010200183

090200125

090200087

010

ωωλ

y

p


163

E3 Funciones Impulso Respuesta

Figura 6 FIRs Shocks de precio de cobre +10 λ = 01 Simulacioacuten Trimestral

TCR

Gasto de Gobierno Activos del Gobierno

Consumo Transables Consumo No Transables

Producto Transables Producto No Transables

Inversioacuten Intereacutes Domeacutestico

PIB

Caso BaseRegla solo brechasRegla brechas y rezago

x 10-3

x 10-4

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0

5

-5

0

001

-001

0

002

-002

0

002

-002

0

2

-2

0

01

-01

2000

4000

0

0005

001

0

-005

0

-01

0

002

-002

164


TCR




Inversioacuten

Consumo Transable Consumo No Transable

-4 Intereacutes Domeacutestico

PIB


0

001

-001

0

02

-02

0

002

-002

0

002

-002

0

001

-001

0

005

-0050 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0

0

10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

-01

0

-02

5000

0

x 10

0

5

-5

005

-005

165



TCR

TCR

x 10-3


Fuente Elaboracioacuten propia


0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

8

10

12

6

4

2

-2

-4

-6

0

002

0025

0015

001

0005

-0005

-001

0

166

Figura 10 FIRs Shocks de precio de cobre +10 1 Simulacioacuten AnualTCR





PIB

x 10-3

x 10-4

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0

001

-001

0

001

-001

0

001

-001

0

01

-01

0

01

-01

0

5

-5

0

5

-5

0005

001

0

500

1000

0

001

002

0


167

Figura 11 FIRs Shocks de precio de cobre +10 λ = 9 Simulacioacuten Anual

TCR





PIB

x 10-3

Caso BaseRegla solo brechas

0 10 20 30 40 50

0

001

-001

0 10 20 30 40 50

0

005

-005

0 10 20 30 40 50

0

1

-10 10 20 30 40 50

0

01

-01

0 10 20 30 40 50

0

02

-02

0 10 20 30 40 50

0

002

-0020 10 20 30 40 50

0

002

-002

0 10 20 30 40 50

1000

2000

0

0 10 20 30 40 50

0005

001

0

0 10 20 30 40 50

0

002

-002

Regla brechas y rezago

168

Figura 12 FIRs Shocks de precio de cobre +10 λ = 01 Simulacioacuten Anual x 10-3TCR


TCR



20x 10

15

10

5

-5

0

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

-3

8

6

4

2

-2

-4

0



171

Instrucciones a los autores

- Los artiacuteculos seraacuten responsabilidad de los autores por lo que no comprometen los principios y poliacuteticas de la Facultad de Ciencias Sociales y Humaniacutesticas de la Escuela

Superior Politeacutecnica del Litoral

- Los autores garantizaraacuten que su artiacuteculo no ha sido publicado en ninguna otra revista

- Los artiacuteculos seraacuten sometidos a la valoracioacuten de pares (miacutenimo por dos pares) mediante un proceso anoacutenimo es decir ni los autores ni evaluadores tendraacuten conocimiento de la identidad de los miembros de la actividad de evaluacioacuten

- El consejo editorial se reserva el derecho de publicar los artiacuteculos que cumplan con las exigencias de publicacioacuten de la revista

Los artiacuteculos deberaacuten contener

bull El tiacutetulo debe ser claro y conciso No usar abreviaturas ni foacutermulas

bull Resumen en castellano e ingleacutes el resumen debe contener maacuteximo 200 palabras no debe incluir ecuaciones o referencias Este debe resumir el contenido del artiacuteculo dando una clara indicacioacuten del objetivo alcance y los resultados para que los lectores puedan determinar si el texto completo seraacute de su particular intereacutes Uacutenicamente el contenido del resumen debe ser redactado en castellano e ingleacutes el resto de apartados del artiacuteculo deben estar en castellano

bull Incluir las palabras claves que tienen relacioacuten con el contenido o enfoque de su artiacuteculo en castellano e ingleacutes Se acepta un maacuteximo de seis teacuterminos simples o compuestos con mayuacutescula soacutelo la primera letra de la primera palabra y los nombre propios separadas por comas con punto al final de la uacuteltima

bull Introduccioacuten que presenten los antecedentes del trabajo asiacute como los objetivos de la investigacioacuten (generales y especiacuteficos)

bull Metodologiacutea de Investigacioacuten Considerando que la metodologiacutea de la investigacioacuten se define como el conjunto de aspectos operativos asociados al desarrollo de una investigacioacuten en esta seccioacuten se espera que el articulista presente de manera concisa los principales elementos metodoloacutegicos utilizados tales como meacutetodo de investigacioacuten enfoque de la investigacioacuten disentildeo de la investigacioacuten y demaacutes

bull Marco Teoacuterico Que se exponga de manera clara las principales teoriacuteas modelos o principios que ha utilizado el autor del artiacuteculo para abordar el problema de investigacioacuten planteado

bull Presentacioacuten y Anaacutelisis de Resultados Realizar una presentacioacuten de resultados concisa y clara

bull Conclusiones Que se puntualicen las conclusiones obtenidas del trabajo de investigacioacuten recordando que las conclusiones presentadas deben de responder (ser coherentes) con los objetivos de la investigacioacuten planteados

172

bull Recomendaciones Que se exponga de manera clara y con alcance a las conclusiones presentadas las soluciones concretas que se dan al problema de investigacioacuten planteado

bull Apeacutendices Si existe maacutes de un apeacutendice es necesario identificarlos

bull Referencias Usar formato APA Ej

Artiacuteculo de revistaCita en el texto (Sainaghi 2008) o ldquoSainaghi (2008) demuestra quehelliprdquo En las Referencias Sainaghi R (2008) Strategic position and performance of winter destinations Tourism Review 63(4) 40-57

Artiacuteculo de revista con paginacioacuten continuaCita en el texto (Ferguson 2014) o ldquoFerguson (2014) desarrollardquo En las Referencias Ferguson C J (2014) A way forward for video game violence research American Psychologist 69 307-309 httpdxdoiorg101037a0036357

Libro ndash un autorCita en el texto (King 2000) o ldquoKing (2000) comparahellip (p 34)rdquoEn las Referencias King M (2000) Wrestling with the angel A life of Janet Frame Auckland New Zealand Viking

bull Estilo-tipo y ldquofuentesrdquo usar ldquoTimes New Romanrdquo tamantildeo 12

bull El artiacuteculo debe ser redactado en un tamantildeo de papel A4 (21 x 297 cm) El material impreso de todas las paacuteginas del artiacuteculo incluyendo texto ilustraciones y tablas debe incluirse dentro de un aacuterea de impresioacuten de 164 cm de ancho por 243 cm de alto No escriba o imprima fuera de esta aacuterea de impresioacuten El texto debe estar justificado totalmente

bull Breve resentildea de los autores incluiraacute formacioacuten acadeacutemica vinculacioacuten institucional cargo grupos de investigacioacuten y correo electroacutenico


CONSEJO EDITORIAL




Vol 3 Nordm 5




Guayaquil Ecuador



ESPOL

Comiteacute Asesor


ESPOL Ecuador





Consejo Editorial


ESPOL Ecuador












EDITORIAL





IacuteNDICE








13 - 27

31 - 43

47 - 68

71 - 94

97 - 130

133 - 168

171 - 172




13



Resumen




Abstract





14

1 Introduccioacuten






15









16








17



ycomunicaciones

8

Otrasactividades

32

Construccioacuten9


pesca6



25


menorrestaurantes y

hoteles20




18

80

70

60

30

40

50

20

10

0

Servicios

Porc

enta

je d

el IV

A

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008







19



9000 30000

20000

10000

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 1973 1983 1993 20032008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003

1973 1983 1993 2003

1973 1983 1993 2003

1973 1983 1993 2003 1973 1983 1993 2003

2008

6000

3000

0

4500

3000

1500

00

18000

12000

6000

0

9000

6000

3000

0

6000

4000

2000

0

9000

6000

3000

0

18000

12000

6000

0

8000

4000

2000

0

15000

10000

50000

0

12000

80000

40000

0

6000

4000

2000

0

900

600

300

0

3000

2000

1000

0

9000

6000

3000

0

6000

4000

2000

0

1050

700

350

0

15000

10000

5000

0

1200

800

400

0

21000

14000

7000

0

3300

2200

11000

0

900

600

300

0

150

100

60

0

900

600

300

0

4800

3200

1600

0

510

340

170

0

1800

1200

500

0

2100

1400

700

0

1800

1200

600

0

18000

12000

6000

0

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Barbados

PBI x PBIpc










x x x x xx x x x x


xx x x x x

xx

x xx

xx x

xx

x x x xx x x x x

x x x x x xx x x

xx

x x x x x x x xx

xx

xx x x x

x x x x x x xx

xx x

xx

x x



x x x x xx


x x x x

x x x x x x x xx

x x x x x xx

xx x x

x xx x

x xx x x

x

x

xx x x x x

x xx x


xxx x x x

xx

xx x x x x x


xx


xx

xx

x x x x x x xx x x

x

x x x xx

xx x x x

xx

xx

xx

x x x xx

xx

xxx

x x x x x x x x x

xx x x

x x xx x x

x x x x x x xx x

xx

xx x x x x

x xx

xx

xx

xx x

x xx


x x xx x

xx

x

x x x x x x xx

xx x x x x x

xx x x

xx

xx

xx x x

x x x x x x x xx


xx x

xx x

x xx x x x x

xx

xx x x x x x x x

x x xx x x x x




20





45

35

25

4

3

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008




21




105

95

95

85

85

75

75

65

656 7 8 9 1055

HTI

GUYBLZ

DMAVCT KNA

LCAJAM

SUR

MSRATG TTO BRB

BHS

GRD

2012

958575650

1

2

3

4

5

6

76 8 9 10

Tasa

de

crec

imie

nto

1973

-201

2


HTI

GUY

BLZ

DMAVCT

KNALCA

JAM

SUR

MSR

ATGTTO

BRB

BHS

GRD





22


095

1

09

085

075

08

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008






23



35

3

25

2

15

1

05

01973


1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008




24



4 Discusioacuten




25







26






Referencias



27
















29




3131




Resumen




Abstract





32

1 Introduction







33










34





22 Policy Scenarios



35








36


Agriculture priced

Agriculture priced



276

2914

3490

0

1233

2232

2941

541

900

2618

3490

0

1371

2070

1573

1909

890

2629

82

212

213

249

60

65


Domestic abatement


Domestic abatement


Agriculture priced

not

NZ ETS not linked

NZ ETSto AUS

NZ ETSto EU


linked





37


No linking


-73

098

-251

041

-498

104

-49

044

-085

-141

-277

-38

-293

-088


not

Agriculture priced

Agriculture priced

not











38





39







008

-081

025

-008

-243

-105

-1001

303

1305

-39

535

-16

262

-08

122

-04

-011

003

-776

235

-342

-177

Agriculture priced

Primary sectors

Non-primary sectors

Primary sectors

Non-primary sectors


4 Discussion



40




5 Conclusions



41


References












42












43






45




47




Resumen




Abstract




48

1 Introduccioacuten




49


Zona Euro20152016

15 15 12 08 31 2516 16 15 13 25 22









50





51











52






53


3 Metodologiacutea







54






55





56





57






31619 0000





58






59









60







61





Componente1 2 3 4





62







63


(a)












PIB20

15


05

-05

-10

-15

00

10





(b)












PIB2015


05

-05

-10

-15

00

10





64









65

5 Conclusiones





66




Referencias








67















68

















71





Resumen




Abstract



JEL E31 F15 Q11


72

1 Introduccioacuten





73







74


25000

15000

10000

5000

000

ene

-15

mar

-14

may

-13

may

-08

jul-

12se

p-1

1no

v-1

0en

e-1

0m

ar-0

9

may

-03

jul-

07se

p-0

6no

v-0

5en

e-0

5

jul-

02se

p-0

1no

v -0

0en

e-0

0

mar

-04

20000

Fuente FMI





75






76






77



3 Metodologiacutea



p1t = p2t + c (1)



t

t

t

t

t

t

t t

t

t

t

t

it



t t

pⁿ

pⁿ

pⁿ

p

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Q n

c

c

Y n

=

=

=

+

-

M

X

D ( )

si

si

si

T

T

T

lt 0

gt 0

= 0

i

ti

78



t

t

t-1 t-h

h

h

A

h

tt-h

hh

h

hj=1

j=1


t-j tj

t-jj

ht-1

i

p n

p n

=

=

a₀+ a1 p n + a p n + ᵦ p n + ᵦ p n + μ


Σ

1 h (1)

(2)


δ g +μ




H₀ b₁ = b₂ = = b = 0

H N0 H₀



tt

tt

79



33 Datos






80




SiSiSi

Si

SiSiSi

No

Si

NoSiNoNo




81



000020003000012

00039

000770006800056

00068

00086

000610020700320

00093

001310011700077

00313

00279

002690081701214

00113

001230005400088

-135444

00848




82




5 Conclusiones



Referencias





83
















84















85









900000

1000000

800000

700000

600000

500000

400000

300000

200000

100000

-

jun

-15

ene

-15

ago

-14

mar

-14

oct-

13m

ay-1

3

may

-08

oct-

08

jul-

12di

c-1

2

feb

-12

sep

-11

abr-

11no

v-1

0ju

n-1

0en

e-1

0

mar

-09

ago

-09

dic

-07

jul-

07fe

b-0

7se

p-0

6ab

r-06

nov

-05

ene

-05

jun

-05


86

Produccioacuten




7000000

6000000

5000000

4000000

3000000

2000000

1000000

-

jun

-15

ene

-15

ago

-14

mar

-14

oct-

13m

ay-1

3

may

-08

oct-

08

jul-

12di

c-1

2

feb

-12

sep

-11

abr-

11no

v-1

0ju

n-1

0en

e-1

0

mar

-09

ago

-09

dic

-07

jul-

07fe

b-0

7se

p-0

6ab

r-06

nov

-05

ene

-05

jun

-05




Excluded

LOG_P_INT 100822016033783026153

1369021

000650448602202

00333

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All

Chi-sq df Prob

TRIGO


Excluded

LOG_P_INT 2077562 000002

Chi-sq df Prob

00485070789081

2386082

097600674000006

22

6

LOG_IMPLOG_QAll

87


ARROZ

ACEITES

CARNE DE CERDO

CARNE DE POLLO









LOG_P_INT 331736308237780626536

3733834

000000662407311

00000

2

LOG_P_INT 6949844 003102

22

6

LOG_IMPLOG_Q

LOG_P_INT 120547924291994358005

000240296801132

222

LOG_IMPLOG_Q

All

6949844 003102All

LOG_P_INT 1757661 000022

1757661 000022All

2140918 000156All

88

CARNE DE RES

LECHE

AZUacuteCAR

HUEVO



LOG_P_INT 774525541831160669471

1788819

002080123507155

00065

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 569902109866031701266

2565147

005790610600002

00003

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 102101774030057335545

2454497

000610024700255

00004

222

6

LOG_IMP



LOG_P_INT 15267701095687

0466100042

22LOG_IMP

LOG_Q

All

1230535

3122750

00021

00000

2

6

LOG_Q

All


89

FRIJOL

NARANJA

PLAacuteTANO



LOG_P_INT 300692635969289459972

1452368

022240165600088

00243

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 861709221021676985217

1496281

001350349600304

00205

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 196826023041702410620

6924605

037380316002996

03279

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All


90


MAIacuteZ

TRIGO

ARROZ

012

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

03

02

01

00

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

008

004

-000

-004

020

016

010

006

000

-006


91

ACEITES

CARNE DE CERDO

CARNE DE POLLO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

03

02

01

-01

00

03

02

01

-01

00

025

020

015

010

005

000

-005


92

CARNE DE RES

LECHE

AZUacuteCAR

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

020

016

010

006

000

-006

010

008

006

004

002

000

-002

5

0

-5

-10

-15

93

FRIJOL

HUEVO

NARANJA

020

015

010

005

000

-0061 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12

08

04

00

-04

-08

06

04

02

-02

-04

00


94

PLAacuteTANO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12

08

04

-04

-08

-12

00






97




Resumen




Abstract




98

1 Introduccioacuten






99







100


4

6

7

8











Merton RC



ModiglianiMiller

Markowitz

Keynes JM













1973

1973

1962

1960

1958

1944

1936

1923

1890


5

3

3

2

1

101

9

10

11

12

13

14

15

16

17



SistemaCAMELS






Levarouse

Wall y Dunning

FED EEUUA

Michael E Porter

Stern Steward

Boile

Michael Hammer











1975

1975

1975

1980

1982

19951990

1990

1990

1994


102

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29




CapitalIntelectual







Activos Intangibles

Six Sigma

Analytics










Tennant Golft


Senge Peter MIT



1996

1980

1996

1995

1997

2001

2001

2002

20022004

2006





2006


103









Definicioacuten


PortalNivel 2





104











Flexibilidad








Uso de analytics



Riesgos

Anaacutelisis

Enfoque de negocios




Mantenimiento


105











Productossustitutos





106



Barreras deentrada

Barreras de entrada



Auditoriacutea





fondos

Grado deCompetencia










3 Metodologiacutea








107




General


Especiacuteficas





33 Meacutetodo




108




Cuadro 5 Constructo













Variable


Exter

nos


109


V3Clientes y Social


V5Barreras





Capitalizacioacuten

RiesgoRendimiento


Inte

rnos





110




Liquidez

Valuacioacuten








111


V10BI


Productividad





Conocimiento





112




Valorintangible











V13Valores



113





1 Estrategia


3 Clientes


5 Barreras

6 Razones

3 Riesgos









114




12 Valores











115





Bancos


2310

1683

1362

908

548

6811

10000

2403

1555

1320

925

534

6736

10000

2525

1596

1268

1111

497

6997

10000

3815

1191

1127

1120

440

7692

2708

1417

1360

1144

638

7267

747918

545117

440972

293949

177489

1798580

487007

254909

244580

205710

114824

2811969

675669

437341

371094

260096

150021

2153649

543760

343755

273052

239321

107110

30161

11507

3591

3399

3378

1326

BBVA Bancomer

Banamex

Santander

Mercantil del Norte

Inbursa

Porcentajede la

muestra


TotalCaptacioacuten

TotalUtilidad

Neta



116



competencia


Al nivelde la

competencia

Por debajo de la

competencia











Criterios







aceptable


rudimentario








Grup

o 1 E

strate

gia c

ompe

titiv

a

1 7 1016 y 17

V1 y V4









117





Financiera

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

GrupoCarsoComercial






Toda un aacuterea


11

9

8

6

5

4

3

2


Grupo financiero

Nivel de tasas


Red de sucursales







1178 oficinas


Captacioacuten

3 7

7 lugar 5 lugar


8 lugar


4 lugar

Maacutes de 1000



6 lugar

Alianzas

V2

V3

118

12

13

14

15

18

19

20

20212223 y 24

NA

V5

V8

V9

V6 y V7



barreraslegales

Solvencia

Gru

po 2

Eco

noacutem

icos

y

Fina

ncia

mie

nto

Gru

po 3

Ri

esgo

sG

rupo

4 T

I

Cartera

Sistemasde riesgos

a BIcuadro 10


VaR

GEO

RIONDILiquidez

multas

ROEROA


Todoslosservi-cios

Todos losservicios

Todos losservicios

Todos losservicios

Todos losservicios

Mejoracontinua

Mejoracontinua

Consoli-dar

ConsolidarMejora





Aletar-gamien-to

Aletar-gamien-to

Aletar-gamien-to

Alerta Alerta

El gobierno

014002050014300968149156

008002410014501956139208

011002380017801423104113

01500172000290013408218

0120015100150142809475

VaR VaR VaR VaR VaR

-1095231

-535550 -421141 -219065-14222831

3929805972

4054600978

4376616478

1863748387

1760699140







ERP y Algorith-mics



ERP y Algorith-mics






119

30

29

28

27

26

25

31

35

3233 y 34

36

373839

V11

V12

V10Cuadro 9

Grup

o 5

Acti

vos n

o fin

ancie

ros

Extramuros

Coaching

Valores

Managers

AC e innovaciones

b Tablero de Mando


metadatos

e BCP

d Portal

c SIG

Capacitacioacuten

Rotacioacuten


Media


Media

deacutebiles

MediaMala Buena

bajaMala

Mala

Miacutenimos





Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea






Interno y externo

Interno y externo

Interno y externo

Interno y externo

ERPRiesgos

ERPRiesgos

ERPRiesgos

ERPRiesgos

Risk WatchScat

Interno y externo

Mala Mala Mala Mala

Alta







120

020

003

160

000

005

010

015

020

025

140120100080060040020000

003002002

002

002

001

001

000

0

-500000

0

5000

10000

15000

20000

25000

-1000000

-1500000

001001000

010000 Mean

Mean

Mean

Mean

Mean

Mean

MeanBanorte

Inbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

SantanBanco

Banam

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

Bano

rte

Inbu

rsa

Sant

ande

r

Banc

omer

Bana

mex





Liquidez Operativa

RIONDI

GEO

Bano

rte

Inbu

rsa

Sant

ande

r

Banc

omer

Bana

mex






RIONDI y GEO

121





Riesgo de Mercado


Riesgo Total

Banamex 3026322734240558016329161239191051881414640190905

12504970092034894373158271139911468825471400360286

42768197434440474536449883531821987639612040551191





100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0Banorte

CAT



4623 503

9237

6836 7084

122

Banorte

Fuente CONDUSEF


503923768367084

0440

440450

38547843784378








2000030000300001700015000

1769217143250001400025000

2923134286100002800025000

4615437143350004300046667


31429300004700041667






400333

350250

500

500433

450200

100

367400

300150

200

267133

250250

300

300233

325150

2345

NexosClientesPoder

Barreras


123

Razones

Valores

RiesgosOperacional

BIACCI

6 263300300

300275100

338

343200500

250325300

338

283100400

200200350

263

305400400

200375300

250

315500400

250225450

250

789101112







V2 1

11

11

0769

0769

0048

0048

0686

0686

0443

0443

0228

0228

010104690064

00640911

0911

093

0930346

0346

03160316

03020302

00190019

044

044

04690284

0229

022902840011

001101010898

0898

0016

0016

V1V3V4V5V2V1V3V4V5


Sig (1-cola)

V1 V3 V4 V5


124






08730881 5


Standardized Items









125











Grupo financiero



0953

0980

0980

0980

0660

0471

04310928

0901

0980

09280687

0859

0859

0852 0852

0866 0411 08660660

0980

0980

0980

0980

0953

09280687

0645

0928

0852

0859

0859

0901

037403570166

0166 0166

0166

0166

0166

0511

0151

0151

0579 0288

0338

0004

0004

00030338

0238

0004

0005

000503240518

0735 0735

0192

0002

0645

-0635

-0229

-0217

-0252

-0229

-0007-0005

-0005 -0993

-0874

-0008

-0593

-0530-0585

-0006

-0980

11

11

1111

11

1111

1111

1

1

1

21312

22

22

22

32

2

1212

1313

1

1

2

34

5

67

8910111213141516171819202122

0408

0169

0574 0574

0624 062402630641 0641

-0432

-0687-0009

-0103

-0103

-0103-0432

-0103

-0103-0874-0395-0273

-0159

-0158

-0006

-0436-0344

-0003

-0002

-0158-0188

-0993-0552-0009

Extramuros

Valores


metadatos

OtroBCPPortalSIG

BI

AC e innovaciones

Tablero de mando


0990094809280928092809010901

09010566

0317

0822 0822

0953

09530980

0645

09280990094809280928092809010901

0901

0953

09530980

0645

0338 11111111

11

1112

2

1

0005015003380338033800040004

00040275

-0252

-0252

-0324-0506

0005

0286

-0009

-0009-0009-0009

-0103

-0103

-0007

02630263

02630774

0744

0774

0744

0136

0169

0169

0408

-0158

-0158-0158-0158

0166

0166

-0269

-0334-0334

-0344-0007

0491

-0222

-0002

-0002

0579

4444444

44

5555

5

538

37

36353433

3231

3029282726252423

126








34492441094

4180728743203329118

41807705590882100


127



Componente


var011var012var007


300

076

258

473

518

056

897

252

239 282

079

430

001

983

873

206

223

953

931

769

731

271

924

880

014

244

444

443

527

-012

-167 -055

-083-176 -226

-131-193-898

-292

-154-407 -721-284-266

-269

1 2 3 4

var010



5 Conclusiones


128




Referencias








129

















130











133






Abstract






134

1 Motivacioacuten






135




2 El Modelo


21 Consumidor




(1)



136





t+1i = k - (1 - δ) kt t (3)




(4)NN T t+1 t+1

c c+1T

(5)

(6)

(7)


=


CTt+1

U CTt

1 = szlig ІЕ ( 1 + r ) U [ [t t+1

CTt+1

U CTt

U CTt

U CNt

1et




kmdash2

137

22 Firmas



YNtYPt Et

ЛNt

ЛEt

==

=

e

-

t

rtkNtrt


wT

Tt

Nt

YTt

YNt

Y

kaNk

B

A e

e

Et YE

=

=

=





N


Aae N kNtNa -1ewt

t

r t

= r t

N

N

kT

N+1N


(9)

(8)



Na -1t ewtt (10)




αT-1

138

23 Gobierno




Gt = G (12)







( (

(

Y P

P

Yt Pt

Pt

) )

)

wy wp

(Y Yt)

139



ɡG = G G ϵ w

t-1 ɡty

ttY

Y (13)(1- ρ ) ɡρ( ( wp

tPP( (










trt+1 (16)

D +BY



2g

2g

140














KNt + KTt = Kt (20)




v=0

t=0

141






t+1

t 0 1 2

(21)

(22)

(23)

tYY( (

tPP( (


tYY( (

tPP( (


Y( (tP

P( (



142








ɡ = ɡ + w (y -y ) + w (p - p ) t t tpy (25)


143


(27)






5 Resultados




144

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR

Caso Base

( 0 20 04 )

( 052 20 13 ) ( 1 20 16 )

( -- 00 00) ρ =080

∆macr σ = 07

548 552 554 556 5585511

12

13

14

15

16

17

18

19

2


g

y

las brechas






145




TCR20


x 10-3

15

10

5

-5

0

0 10 20 30 40 50

+

+++++

+++

++ + + + + + + +


146

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR



de las brechas

( 0 20 01 )

( 048 20 09 )( 1 20 13 )

( -- 00 00) ρ =084

∆macr σ = 069

g

y

51 52 525 53 53551514

15

16

17

18

19

2

21

22





147

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR



( -- 00 00) ρ =080g

( 0 20 07 )( 0 20 04 )

( 052 20 13 )

( 08 20 17 )( 1 20 16 )

( 1 20 18 )

548 552 554 556 55855 5611

12

13

14

15

16

17

18

19

2



Vola

tilid

ad d

el P

IB

14

15

16

17

18

19

2

21

22




( -- 00 00) ρ =084g

( 0 20 06 )

( 0 20 01 )

( 09 20 18 )( 046 20 09 )

( 1 20 13 )( 1 20 19 )





148







149

6 Conclusiones



150

Referencias















151




152

Donde




A Algoritmo












JjK

k

J Jj j


153

C Calibracioacuten



075 075006 0015

006 006

00

0

1

1

001

1

1300

100 501

0300

1

8

8000009

3

10000016

06

03 03

017040

017040

12 34 101

09206

092







Transables

ST

SNT

r



ALPHAn

TAUPHI

VARPI

c1

Rd

+R

c2An

At

DBgYEA

B

KAPApbar



154


Descripcioacuten




σσσ

σσ n

t

ρρρ


AR(1) de los PTF T







087

084006001001040090

00010022

60-65 Y PIB


Y PIB 25-30 10-12 25 75 70 12 20 20 0

067098

080002000010008090093

0003002

096

Trimestral

a

a

n

T

T

X

NT

NT

pub

priv

t

r

r

p

p

g

g


155



( (

Datos Trimestrales

Variables



Constante

ɡ

pp

Trend


log

LNG_cy

0117 0054

0009 0003 0003 0002

0035 0036 0051

0005 0015

0662

-0002 -0006 -0001[0002]

-0001[0001] [0004][0522] [0899][005]

[0006] [0002] [0003] [0008] [0006] [0010]

[0063]0814 0665 0804

0110

0002

2528 2642

[0038] [0128] [0066]

[0000]0002[0000]

[0049] [0024] [0030] [0144] [0100] [0144]

980123-584

980623-678

970999-663

420206-572

420522-617

420994-599

1986 2010 1986 2010 1986 2010 2000 2010 2000 2010 2000 2010


t - 1

t

( (yylog t


156




Variables LNG_cy(1) (2) (3) (1) (2) (3)


Datos Anuales

( (

Constante

ɡ

pp

Trend


log

t - 1

t

( (yylog t 0294

0012

-0005[0006]

-0003[0003]

-0221

[0423]

-0301

[0589]

-00172159 6152[2173]

6152[5451][0015]

-0013

[0036]

[5451]-0017[0018]

[0018]

[0018]

[0006]

0008 0026

[0015]

0027

[0480]

0277

[0408]0287

[0399]0538

[00147]

[0118]

0216

0011

[0008]

0008[0005]

[0112]

0489[0182]

0844[0152]

00256

0214

[0099]

250156-482

1986 2010

250345-499

1986 2010

250995-462

1986 2010

110006-472

2000 2010

110073-447

2000 2010

110973-447

2000 2010


157


ModeloResiduos

Anual Trimestral



(1)

xx

xx

xxx

xx

xx

x

x

x

(2) (3) (1) (2) (3)

xx



158

E Resultados



PIB

PIB 163

177233

673680

188

141135

201218

481522

248

202221

12741213

256

880872

10531005

488555

100

109123

414362

100

086072

647535

300297

100

123117

437400

100

101101

633555

239239

100

090090

078037

100

029001

045072

-035-016

100

085080

086024

100

041002

078067

-056-020

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

TCR

C

G

TOT

Anuales

Iv

PIB

TCR

C

G

TOT

Iv

Corr-

Trimestrales


159




Volatilidades ()

U(C C )

cov(g y )

cov(g q )

cov(g iv )

cov(g c )

cov(g U(C C ))

ωωλ

PIB

TCR

Gasto Gob

Inv

Consumo

000

000

000

-002

000

-007

-021

-022

-026

-036

-001

-1518

-1523

003

-009

-013

020

-003

-046

-044

-011

003

-005

-001

-009

188

000000

200071

010200170

090200158

090200092

010

555

135

680

233

443

122

555

1689

909

307

509

117

558

1637

859

287

488

133

549

1046

798

282

477

138

549

888

736

260

458


y

p

Nt

t t

t t

t

t Nt Tt

t

t t

Tt

Caso Base

Regla Fiscal

(1) (2) (1) (2)

160


Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla Fiscal

000000

200031

010200183

090200125

090200087

010

ωωλ

y

p

Volatilidades ()

U(C C )

PIB

TCR

Gasto Gob

Inv

Consumo

Nt Tt


cov(y q )

cov(y iv )

cov(y c )

cov(g U(C C ))

t t

t t

t

t Nt Tt

t

t t


218

522

221

872

256

419

147

522

1753

1067

319

504

143

532

1634

1055

283

467

163

514

1004

962

296

461

171

514

665

922

268

433

000

000

000

-001 -008

000

-013

-020

-021

-019

-031

-000

-010

-009

002

-010

-016

045

-010

-037

-048

-015

-006

-002

-011


161


Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla Fiscal

000000

200071

010200170

090200158

090200092

010

ωωλ

y

p



TCR

Gasto Gob

Inv

b

-461

-054 +114 +059

+1 +1 +1 +1 +1

+116+226

0

-819

-907 -771 -1327-1777

-866 -1138 -1139

max=1 max=1

max=2 max=12 max=12

max=2max=25 max=6

t-max=1

t-max=1 t-max=2



t- t- t-


162



PIB

TCR

Gasto Gob


Anualmax=15-060 +017 -842

-1052 -201-087

-333

-034 +063 +011

+1 +1 +1 +1 +1

+045+188

0

-499

-553 -453 -840-1493

-561 -754 -747

+059

-21

max=15 max=1 max=1

max=1

max=1 max=1

max=2 max=7

max=2 max=7

max=1

t-max=9

t-max=1


t-max=1 t-max=1

t- t- t-

t-t-

t- t-


t- t-


t-t-max=8

Inv

b

PIB Inv ConsTCRb


Caso Base (1) (2) (1) (2)



000000

200031

010200183

090200125

090200087

010

ωωλ

y

p


163



TCR





PIB


x 10-3

x 10-4

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0

5

-5

0

001

-001

0

002

-002

0

002

-002

0

2

-2

0

01

-01

2000

4000

0

0005

001

0

-005

0

-01

0

002

-002

164


TCR




Inversioacuten



PIB


0

001

-001

0

02

-02

0

002

-002

0

002

-002

0

001

-001

0

005

-0050 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0

0

10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

-01

0

-02

5000

0

x 10

0

5

-5

005

-005

165



TCR

TCR

x 10-3




0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

8

10

12

6

4

2

-2

-4

-6

0

002

0025

0015

001

0005

-0005

-001

0

166






PIB

x 10-3

x 10-4

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0

001

-001

0

001

-001

0

001

-001

0

01

-01

0

01

-01

0

5

-5

0

5

-5

0005

001

0

500

1000

0

001

002

0


167


TCR





PIB

x 10-3


0 10 20 30 40 50

0

001

-001

0 10 20 30 40 50

0

005

-005

0 10 20 30 40 50

0

1

-10 10 20 30 40 50

0

01

-01

0 10 20 30 40 50

0

02

-02

0 10 20 30 40 50

0

002

-0020 10 20 30 40 50

0

002

-002

0 10 20 30 40 50

1000

2000

0

0 10 20 30 40 50

0005

001

0

0 10 20 30 40 50

0

002

-002


168



TCR



20x 10

15

10

5

-5

0

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

-3

8

6

4

2

-2

-4

0



171
















172










EDITORIAL





IacuteNDICE








13 - 27

31 - 43

47 - 68

71 - 94

97 - 130

133 - 168

171 - 172




13



Resumen




Abstract





14

1 Introduccioacuten






15









16








17



ycomunicaciones

8

Otrasactividades

32

Construccioacuten9


pesca6



25


menorrestaurantes y

hoteles20




18

80

70

60

30

40

50

20

10

0

Servicios

Porc

enta

je d

el IV

A

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008







19



9000 30000

20000

10000

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 1973 1983 1993 20032008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003

1973 1983 1993 2003

1973 1983 1993 2003

1973 1983 1993 2003 1973 1983 1993 2003

2008

6000

3000

0

4500

3000

1500

00

18000

12000

6000

0

9000

6000

3000

0

6000

4000

2000

0

9000

6000

3000

0

18000

12000

6000

0

8000

4000

2000

0

15000

10000

50000

0

12000

80000

40000

0

6000

4000

2000

0

900

600

300

0

3000

2000

1000

0

9000

6000

3000

0

6000

4000

2000

0

1050

700

350

0

15000

10000

5000

0

1200

800

400

0

21000

14000

7000

0

3300

2200

11000

0

900

600

300

0

150

100

60

0

900

600

300

0

4800

3200

1600

0

510

340

170

0

1800

1200

500

0

2100

1400

700

0

1800

1200

600

0

18000

12000

6000

0

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Barbados

PBI x PBIpc










x x x x xx x x x x


xx x x x x

xx

x xx

xx x

xx

x x x xx x x x x

x x x x x xx x x

xx

x x x x x x x xx

xx

xx x x x

x x x x x x xx

xx x

xx

x x



x x x x xx


x x x x

x x x x x x x xx

x x x x x xx

xx x x

x xx x

x xx x x

x

x

xx x x x x

x xx x


xxx x x x

xx

xx x x x x x


xx


xx

xx

x x x x x x xx x x

x

x x x xx

xx x x x

xx

xx

xx

x x x xx

xx

xxx

x x x x x x x x x

xx x x

x x xx x x

x x x x x x xx x

xx

xx x x x x

x xx

xx

xx

xx x

x xx


x x xx x

xx

x

x x x x x x xx

xx x x x x x

xx x x

xx

xx

xx x x

x x x x x x x xx


xx x

xx x

x xx x x x x

xx

xx x x x x x x x

x x xx x x x x




20





45

35

25

4

3

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008




21




105

95

95

85

85

75

75

65

656 7 8 9 1055

HTI

GUYBLZ

DMAVCT KNA

LCAJAM

SUR

MSRATG TTO BRB

BHS

GRD

2012

958575650

1

2

3

4

5

6

76 8 9 10

Tasa

de

crec

imie

nto

1973

-201

2


HTI

GUY

BLZ

DMAVCT

KNALCA

JAM

SUR

MSR

ATGTTO

BRB

BHS

GRD





22


095

1

09

085

075

08

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008






23



35

3

25

2

15

1

05

01973


1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008




24



4 Discusioacuten




25







26






Referencias



27
















29




3131




Resumen




Abstract





32

1 Introduction







33










34





22 Policy Scenarios



35








36


Agriculture priced

Agriculture priced



276

2914

3490

0

1233

2232

2941

541

900

2618

3490

0

1371

2070

1573

1909

890

2629

82

212

213

249

60

65


Domestic abatement


Domestic abatement


Agriculture priced

not

NZ ETS not linked

NZ ETSto AUS

NZ ETSto EU


linked





37


No linking


-73

098

-251

041

-498

104

-49

044

-085

-141

-277

-38

-293

-088


not

Agriculture priced

Agriculture priced

not











38





39







008

-081

025

-008

-243

-105

-1001

303

1305

-39

535

-16

262

-08

122

-04

-011

003

-776

235

-342

-177

Agriculture priced

Primary sectors

Non-primary sectors

Primary sectors

Non-primary sectors


4 Discussion



40




5 Conclusions



41


References












42












43






45




47




Resumen




Abstract




48

1 Introduccioacuten




49


Zona Euro20152016

15 15 12 08 31 2516 16 15 13 25 22









50





51











52






53


3 Metodologiacutea







54






55





56





57






31619 0000





58






59









60







61





Componente1 2 3 4





62







63


(a)












PIB20

15


05

-05

-10

-15

00

10





(b)












PIB2015


05

-05

-10

-15

00

10





64









65

5 Conclusiones





66




Referencias








67















68

















71





Resumen




Abstract



JEL E31 F15 Q11


72

1 Introduccioacuten





73







74


25000

15000

10000

5000

000

ene

-15

mar

-14

may

-13

may

-08

jul-

12se

p-1

1no

v-1

0en

e-1

0m

ar-0

9

may

-03

jul-

07se

p-0

6no

v-0

5en

e-0

5

jul-

02se

p-0

1no

v -0

0en

e-0

0

mar

-04

20000

Fuente FMI





75






76






77



3 Metodologiacutea



p1t = p2t + c (1)



t

t

t

t

t

t

t t

t

t

t

t

it



t t

pⁿ

pⁿ

pⁿ

p

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Q n

c

c

Y n

=

=

=

+

-

M

X

D ( )

si

si

si

T

T

T

lt 0

gt 0

= 0

i

ti

78



t

t

t-1 t-h

h

h

A

h

tt-h

hh

h

hj=1

j=1


t-j tj

t-jj

ht-1

i

p n

p n

=

=

a₀+ a1 p n + a p n + ᵦ p n + ᵦ p n + μ


Σ

1 h (1)

(2)


δ g +μ




H₀ b₁ = b₂ = = b = 0

H N0 H₀



tt

tt

79



33 Datos






80




SiSiSi

Si

SiSiSi

No

Si

NoSiNoNo




81



000020003000012

00039

000770006800056

00068

00086

000610020700320

00093

001310011700077

00313

00279

002690081701214

00113

001230005400088

-135444

00848




82




5 Conclusiones



Referencias





83
















84















85









900000

1000000

800000

700000

600000

500000

400000

300000

200000

100000

-

jun

-15

ene

-15

ago

-14

mar

-14

oct-

13m

ay-1

3

may

-08

oct-

08

jul-

12di

c-1

2

feb

-12

sep

-11

abr-

11no

v-1

0ju

n-1

0en

e-1

0

mar

-09

ago

-09

dic

-07

jul-

07fe

b-0

7se

p-0

6ab

r-06

nov

-05

ene

-05

jun

-05


86

Produccioacuten




7000000

6000000

5000000

4000000

3000000

2000000

1000000

-

jun

-15

ene

-15

ago

-14

mar

-14

oct-

13m

ay-1

3

may

-08

oct-

08

jul-

12di

c-1

2

feb

-12

sep

-11

abr-

11no

v-1

0ju

n-1

0en

e-1

0

mar

-09

ago

-09

dic

-07

jul-

07fe

b-0

7se

p-0

6ab

r-06

nov

-05

ene

-05

jun

-05




Excluded

LOG_P_INT 100822016033783026153

1369021

000650448602202

00333

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All

Chi-sq df Prob

TRIGO


Excluded

LOG_P_INT 2077562 000002

Chi-sq df Prob

00485070789081

2386082

097600674000006

22

6

LOG_IMPLOG_QAll

87


ARROZ

ACEITES

CARNE DE CERDO

CARNE DE POLLO









LOG_P_INT 331736308237780626536

3733834

000000662407311

00000

2

LOG_P_INT 6949844 003102

22

6

LOG_IMPLOG_Q

LOG_P_INT 120547924291994358005

000240296801132

222

LOG_IMPLOG_Q

All

6949844 003102All

LOG_P_INT 1757661 000022

1757661 000022All

2140918 000156All

88

CARNE DE RES

LECHE

AZUacuteCAR

HUEVO



LOG_P_INT 774525541831160669471

1788819

002080123507155

00065

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 569902109866031701266

2565147

005790610600002

00003

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 102101774030057335545

2454497

000610024700255

00004

222

6

LOG_IMP



LOG_P_INT 15267701095687

0466100042

22LOG_IMP

LOG_Q

All

1230535

3122750

00021

00000

2

6

LOG_Q

All


89

FRIJOL

NARANJA

PLAacuteTANO



LOG_P_INT 300692635969289459972

1452368

022240165600088

00243

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 861709221021676985217

1496281

001350349600304

00205

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 196826023041702410620

6924605

037380316002996

03279

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All


90


MAIacuteZ

TRIGO

ARROZ

012

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

03

02

01

00

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

008

004

-000

-004

020

016

010

006

000

-006


91

ACEITES

CARNE DE CERDO

CARNE DE POLLO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

03

02

01

-01

00

03

02

01

-01

00

025

020

015

010

005

000

-005


92

CARNE DE RES

LECHE

AZUacuteCAR

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

020

016

010

006

000

-006

010

008

006

004

002

000

-002

5

0

-5

-10

-15

93

FRIJOL

HUEVO

NARANJA

020

015

010

005

000

-0061 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12

08

04

00

-04

-08

06

04

02

-02

-04

00


94

PLAacuteTANO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12

08

04

-04

-08

-12

00






97




Resumen




Abstract




98

1 Introduccioacuten






99







100


4

6

7

8











Merton RC



ModiglianiMiller

Markowitz

Keynes JM













1973

1973

1962

1960

1958

1944

1936

1923

1890


5

3

3

2

1

101

9

10

11

12

13

14

15

16

17



SistemaCAMELS






Levarouse

Wall y Dunning

FED EEUUA

Michael E Porter

Stern Steward

Boile

Michael Hammer











1975

1975

1975

1980

1982

19951990

1990

1990

1994


102

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29




CapitalIntelectual







Activos Intangibles

Six Sigma

Analytics










Tennant Golft


Senge Peter MIT



1996

1980

1996

1995

1997

2001

2001

2002

20022004

2006





2006


103









Definicioacuten


PortalNivel 2





104











Flexibilidad








Uso de analytics



Riesgos

Anaacutelisis

Enfoque de negocios




Mantenimiento


105











Productossustitutos





106



Barreras deentrada

Barreras de entrada



Auditoriacutea





fondos

Grado deCompetencia










3 Metodologiacutea








107




General


Especiacuteficas





33 Meacutetodo




108




Cuadro 5 Constructo













Variable


Exter

nos


109


V3Clientes y Social


V5Barreras





Capitalizacioacuten

RiesgoRendimiento


Inte

rnos





110




Liquidez

Valuacioacuten








111


V10BI


Productividad





Conocimiento





112




Valorintangible











V13Valores



113





1 Estrategia


3 Clientes


5 Barreras

6 Razones

3 Riesgos









114




12 Valores











115





Bancos


2310

1683

1362

908

548

6811

10000

2403

1555

1320

925

534

6736

10000

2525

1596

1268

1111

497

6997

10000

3815

1191

1127

1120

440

7692

2708

1417

1360

1144

638

7267

747918

545117

440972

293949

177489

1798580

487007

254909

244580

205710

114824

2811969

675669

437341

371094

260096

150021

2153649

543760

343755

273052

239321

107110

30161

11507

3591

3399

3378

1326

BBVA Bancomer

Banamex

Santander

Mercantil del Norte

Inbursa

Porcentajede la

muestra


TotalCaptacioacuten

TotalUtilidad

Neta



116



competencia


Al nivelde la

competencia

Por debajo de la

competencia











Criterios







aceptable


rudimentario








Grup

o 1 E

strate

gia c

ompe

titiv

a

1 7 1016 y 17

V1 y V4









117





Financiera

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

GrupoCarsoComercial






Toda un aacuterea


11

9

8

6

5

4

3

2


Grupo financiero

Nivel de tasas


Red de sucursales







1178 oficinas


Captacioacuten

3 7

7 lugar 5 lugar


8 lugar


4 lugar

Maacutes de 1000



6 lugar

Alianzas

V2

V3

118

12

13

14

15

18

19

20

20212223 y 24

NA

V5

V8

V9

V6 y V7



barreraslegales

Solvencia

Gru

po 2

Eco

noacutem

icos

y

Fina

ncia

mie

nto

Gru

po 3

Ri

esgo

sG

rupo

4 T

I

Cartera

Sistemasde riesgos

a BIcuadro 10


VaR

GEO

RIONDILiquidez

multas

ROEROA


Todoslosservi-cios

Todos losservicios

Todos losservicios

Todos losservicios

Todos losservicios

Mejoracontinua

Mejoracontinua

Consoli-dar

ConsolidarMejora





Aletar-gamien-to

Aletar-gamien-to

Aletar-gamien-to

Alerta Alerta

El gobierno

014002050014300968149156

008002410014501956139208

011002380017801423104113

01500172000290013408218

0120015100150142809475

VaR VaR VaR VaR VaR

-1095231

-535550 -421141 -219065-14222831

3929805972

4054600978

4376616478

1863748387

1760699140







ERP y Algorith-mics



ERP y Algorith-mics






119

30

29

28

27

26

25

31

35

3233 y 34

36

373839

V11

V12

V10Cuadro 9

Grup

o 5

Acti

vos n

o fin

ancie

ros

Extramuros

Coaching

Valores

Managers

AC e innovaciones

b Tablero de Mando


metadatos

e BCP

d Portal

c SIG

Capacitacioacuten

Rotacioacuten


Media


Media

deacutebiles

MediaMala Buena

bajaMala

Mala

Miacutenimos





Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea






Interno y externo

Interno y externo

Interno y externo

Interno y externo

ERPRiesgos

ERPRiesgos

ERPRiesgos

ERPRiesgos

Risk WatchScat

Interno y externo

Mala Mala Mala Mala

Alta







120

020

003

160

000

005

010

015

020

025

140120100080060040020000

003002002

002

002

001

001

000

0

-500000

0

5000

10000

15000

20000

25000

-1000000

-1500000

001001000

010000 Mean

Mean

Mean

Mean

Mean

Mean

MeanBanorte

Inbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

SantanBanco

Banam

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

Bano

rte

Inbu

rsa

Sant

ande

r

Banc

omer

Bana

mex





Liquidez Operativa

RIONDI

GEO

Bano

rte

Inbu

rsa

Sant

ande

r

Banc

omer

Bana

mex






RIONDI y GEO

121





Riesgo de Mercado


Riesgo Total

Banamex 3026322734240558016329161239191051881414640190905

12504970092034894373158271139911468825471400360286

42768197434440474536449883531821987639612040551191





100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0Banorte

CAT



4623 503

9237

6836 7084

122

Banorte

Fuente CONDUSEF


503923768367084

0440

440450

38547843784378








2000030000300001700015000

1769217143250001400025000

2923134286100002800025000

4615437143350004300046667


31429300004700041667






400333

350250

500

500433

450200

100

367400

300150

200

267133

250250

300

300233

325150

2345

NexosClientesPoder

Barreras


123

Razones

Valores

RiesgosOperacional

BIACCI

6 263300300

300275100

338

343200500

250325300

338

283100400

200200350

263

305400400

200375300

250

315500400

250225450

250

789101112







V2 1

11

11

0769

0769

0048

0048

0686

0686

0443

0443

0228

0228

010104690064

00640911

0911

093

0930346

0346

03160316

03020302

00190019

044

044

04690284

0229

022902840011

001101010898

0898

0016

0016

V1V3V4V5V2V1V3V4V5


Sig (1-cola)

V1 V3 V4 V5


124






08730881 5


Standardized Items









125











Grupo financiero



0953

0980

0980

0980

0660

0471

04310928

0901

0980

09280687

0859

0859

0852 0852

0866 0411 08660660

0980

0980

0980

0980

0953

09280687

0645

0928

0852

0859

0859

0901

037403570166

0166 0166

0166

0166

0166

0511

0151

0151

0579 0288

0338

0004

0004

00030338

0238

0004

0005

000503240518

0735 0735

0192

0002

0645

-0635

-0229

-0217

-0252

-0229

-0007-0005

-0005 -0993

-0874

-0008

-0593

-0530-0585

-0006

-0980

11

11

1111

11

1111

1111

1

1

1

21312

22

22

22

32

2

1212

1313

1

1

2

34

5

67

8910111213141516171819202122

0408

0169

0574 0574

0624 062402630641 0641

-0432

-0687-0009

-0103

-0103

-0103-0432

-0103

-0103-0874-0395-0273

-0159

-0158

-0006

-0436-0344

-0003

-0002

-0158-0188

-0993-0552-0009

Extramuros

Valores


metadatos

OtroBCPPortalSIG

BI

AC e innovaciones

Tablero de mando


0990094809280928092809010901

09010566

0317

0822 0822

0953

09530980

0645

09280990094809280928092809010901

0901

0953

09530980

0645

0338 11111111

11

1112

2

1

0005015003380338033800040004

00040275

-0252

-0252

-0324-0506

0005

0286

-0009

-0009-0009-0009

-0103

-0103

-0007

02630263

02630774

0744

0774

0744

0136

0169

0169

0408

-0158

-0158-0158-0158

0166

0166

-0269

-0334-0334

-0344-0007

0491

-0222

-0002

-0002

0579

4444444

44

5555

5

538

37

36353433

3231

3029282726252423

126








34492441094

4180728743203329118

41807705590882100


127



Componente


var011var012var007


300

076

258

473

518

056

897

252

239 282

079

430

001

983

873

206

223

953

931

769

731

271

924

880

014

244

444

443

527

-012

-167 -055

-083-176 -226

-131-193-898

-292

-154-407 -721-284-266

-269

1 2 3 4

var010



5 Conclusiones


128




Referencias








129

















130











133






Abstract






134

1 Motivacioacuten






135




2 El Modelo


21 Consumidor




(1)



136





t+1i = k - (1 - δ) kt t (3)




(4)NN T t+1 t+1

c c+1T

(5)

(6)

(7)


=


CTt+1

U CTt

1 = szlig ІЕ ( 1 + r ) U [ [t t+1

CTt+1

U CTt

U CTt

U CNt

1et




kmdash2

137

22 Firmas



YNtYPt Et

ЛNt

ЛEt

==

=

e

-

t

rtkNtrt


wT

Tt

Nt

YTt

YNt

Y

kaNk

B

A e

e

Et YE

=

=

=





N


Aae N kNtNa -1ewt

t

r t

= r t

N

N

kT

N+1N


(9)

(8)



Na -1t ewtt (10)




αT-1

138

23 Gobierno




Gt = G (12)







( (

(

Y P

P

Yt Pt

Pt

) )

)

wy wp

(Y Yt)

139



ɡG = G G ϵ w

t-1 ɡty

ttY

Y (13)(1- ρ ) ɡρ( ( wp

tPP( (










trt+1 (16)

D +BY



2g

2g

140














KNt + KTt = Kt (20)




v=0

t=0

141






t+1

t 0 1 2

(21)

(22)

(23)

tYY( (

tPP( (


tYY( (

tPP( (


Y( (tP

P( (



142








ɡ = ɡ + w (y -y ) + w (p - p ) t t tpy (25)


143


(27)






5 Resultados




144

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR

Caso Base

( 0 20 04 )

( 052 20 13 ) ( 1 20 16 )

( -- 00 00) ρ =080

∆macr σ = 07

548 552 554 556 5585511

12

13

14

15

16

17

18

19

2


g

y

las brechas






145




TCR20


x 10-3

15

10

5

-5

0

0 10 20 30 40 50

+

+++++

+++

++ + + + + + + +


146

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR



de las brechas

( 0 20 01 )

( 048 20 09 )( 1 20 13 )

( -- 00 00) ρ =084

∆macr σ = 069

g

y

51 52 525 53 53551514

15

16

17

18

19

2

21

22





147

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR



( -- 00 00) ρ =080g

( 0 20 07 )( 0 20 04 )

( 052 20 13 )

( 08 20 17 )( 1 20 16 )

( 1 20 18 )

548 552 554 556 55855 5611

12

13

14

15

16

17

18

19

2



Vola

tilid

ad d

el P

IB

14

15

16

17

18

19

2

21

22




( -- 00 00) ρ =084g

( 0 20 06 )

( 0 20 01 )

( 09 20 18 )( 046 20 09 )

( 1 20 13 )( 1 20 19 )





148







149

6 Conclusiones



150

Referencias















151




152

Donde




A Algoritmo












JjK

k

J Jj j


153

C Calibracioacuten



075 075006 0015

006 006

00

0

1

1

001

1

1300

100 501

0300

1

8

8000009

3

10000016

06

03 03

017040

017040

12 34 101

09206

092







Transables

ST

SNT

r



ALPHAn

TAUPHI

VARPI

c1

Rd

+R

c2An

At

DBgYEA

B

KAPApbar



154


Descripcioacuten




σσσ

σσ n

t

ρρρ


AR(1) de los PTF T







087

084006001001040090

00010022

60-65 Y PIB


Y PIB 25-30 10-12 25 75 70 12 20 20 0

067098

080002000010008090093

0003002

096

Trimestral

a

a

n

T

T

X

NT

NT

pub

priv

t

r

r

p

p

g

g


155



( (

Datos Trimestrales

Variables



Constante

ɡ

pp

Trend


log

LNG_cy

0117 0054

0009 0003 0003 0002

0035 0036 0051

0005 0015

0662

-0002 -0006 -0001[0002]

-0001[0001] [0004][0522] [0899][005]

[0006] [0002] [0003] [0008] [0006] [0010]

[0063]0814 0665 0804

0110

0002

2528 2642

[0038] [0128] [0066]

[0000]0002[0000]

[0049] [0024] [0030] [0144] [0100] [0144]

980123-584

980623-678

970999-663

420206-572

420522-617

420994-599

1986 2010 1986 2010 1986 2010 2000 2010 2000 2010 2000 2010


t - 1

t

( (yylog t


156




Variables LNG_cy(1) (2) (3) (1) (2) (3)


Datos Anuales

( (

Constante

ɡ

pp

Trend


log

t - 1

t

( (yylog t 0294

0012

-0005[0006]

-0003[0003]

-0221

[0423]

-0301

[0589]

-00172159 6152[2173]

6152[5451][0015]

-0013

[0036]

[5451]-0017[0018]

[0018]

[0018]

[0006]

0008 0026

[0015]

0027

[0480]

0277

[0408]0287

[0399]0538

[00147]

[0118]

0216

0011

[0008]

0008[0005]

[0112]

0489[0182]

0844[0152]

00256

0214

[0099]

250156-482

1986 2010

250345-499

1986 2010

250995-462

1986 2010

110006-472

2000 2010

110073-447

2000 2010

110973-447

2000 2010


157


ModeloResiduos

Anual Trimestral



(1)

xx

xx

xxx

xx

xx

x

x

x

(2) (3) (1) (2) (3)

xx



158

E Resultados



PIB

PIB 163

177233

673680

188

141135

201218

481522

248

202221

12741213

256

880872

10531005

488555

100

109123

414362

100

086072

647535

300297

100

123117

437400

100

101101

633555

239239

100

090090

078037

100

029001

045072

-035-016

100

085080

086024

100

041002

078067

-056-020

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

TCR

C

G

TOT

Anuales

Iv

PIB

TCR

C

G

TOT

Iv

Corr-

Trimestrales


159




Volatilidades ()

U(C C )

cov(g y )

cov(g q )

cov(g iv )

cov(g c )

cov(g U(C C ))

ωωλ

PIB

TCR

Gasto Gob

Inv

Consumo

000

000

000

-002

000

-007

-021

-022

-026

-036

-001

-1518

-1523

003

-009

-013

020

-003

-046

-044

-011

003

-005

-001

-009

188

000000

200071

010200170

090200158

090200092

010

555

135

680

233

443

122

555

1689

909

307

509

117

558

1637

859

287

488

133

549

1046

798

282

477

138

549

888

736

260

458


y

p

Nt

t t

t t

t

t Nt Tt

t

t t

Tt

Caso Base

Regla Fiscal

(1) (2) (1) (2)

160


Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla Fiscal

000000

200031

010200183

090200125

090200087

010

ωωλ

y

p

Volatilidades ()

U(C C )

PIB

TCR

Gasto Gob

Inv

Consumo

Nt Tt


cov(y q )

cov(y iv )

cov(y c )

cov(g U(C C ))

t t

t t

t

t Nt Tt

t

t t


218

522

221

872

256

419

147

522

1753

1067

319

504

143

532

1634

1055

283

467

163

514

1004

962

296

461

171

514

665

922

268

433

000

000

000

-001 -008

000

-013

-020

-021

-019

-031

-000

-010

-009

002

-010

-016

045

-010

-037

-048

-015

-006

-002

-011


161


Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla Fiscal

000000

200071

010200170

090200158

090200092

010

ωωλ

y

p



TCR

Gasto Gob

Inv

b

-461

-054 +114 +059

+1 +1 +1 +1 +1

+116+226

0

-819

-907 -771 -1327-1777

-866 -1138 -1139

max=1 max=1

max=2 max=12 max=12

max=2max=25 max=6

t-max=1

t-max=1 t-max=2



t- t- t-


162



PIB

TCR

Gasto Gob


Anualmax=15-060 +017 -842

-1052 -201-087

-333

-034 +063 +011

+1 +1 +1 +1 +1

+045+188

0

-499

-553 -453 -840-1493

-561 -754 -747

+059

-21

max=15 max=1 max=1

max=1

max=1 max=1

max=2 max=7

max=2 max=7

max=1

t-max=9

t-max=1


t-max=1 t-max=1

t- t- t-

t-t-

t- t-


t- t-


t-t-max=8

Inv

b

PIB Inv ConsTCRb


Caso Base (1) (2) (1) (2)



000000

200031

010200183

090200125

090200087

010

ωωλ

y

p


163



TCR





PIB


x 10-3

x 10-4

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0

5

-5

0

001

-001

0

002

-002

0

002

-002

0

2

-2

0

01

-01

2000

4000

0

0005

001

0

-005

0

-01

0

002

-002

164


TCR




Inversioacuten



PIB


0

001

-001

0

02

-02

0

002

-002

0

002

-002

0

001

-001

0

005

-0050 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0

0

10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

-01

0

-02

5000

0

x 10

0

5

-5

005

-005

165



TCR

TCR

x 10-3




0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

8

10

12

6

4

2

-2

-4

-6

0

002

0025

0015

001

0005

-0005

-001

0

166






PIB

x 10-3

x 10-4

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0

001

-001

0

001

-001

0

001

-001

0

01

-01

0

01

-01

0

5

-5

0

5

-5

0005

001

0

500

1000

0

001

002

0


167


TCR





PIB

x 10-3


0 10 20 30 40 50

0

001

-001

0 10 20 30 40 50

0

005

-005

0 10 20 30 40 50

0

1

-10 10 20 30 40 50

0

01

-01

0 10 20 30 40 50

0

02

-02

0 10 20 30 40 50

0

002

-0020 10 20 30 40 50

0

002

-002

0 10 20 30 40 50

1000

2000

0

0 10 20 30 40 50

0005

001

0

0 10 20 30 40 50

0

002

-002


168



TCR



20x 10

15

10

5

-5

0

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

-3

8

6

4

2

-2

-4

0



171
















172










IacuteNDICE








13 - 27

31 - 43

47 - 68

71 - 94

97 - 130

133 - 168

171 - 172




13



Resumen




Abstract





14

1 Introduccioacuten






15









16








17



ycomunicaciones

8

Otrasactividades

32

Construccioacuten9


pesca6



25


menorrestaurantes y

hoteles20




18

80

70

60

30

40

50

20

10

0

Servicios

Porc

enta

je d

el IV

A

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008







19



9000 30000

20000

10000

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 1973 1983 1993 20032008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003

1973 1983 1993 2003

1973 1983 1993 2003

1973 1983 1993 2003 1973 1983 1993 2003

2008

6000

3000

0

4500

3000

1500

00

18000

12000

6000

0

9000

6000

3000

0

6000

4000

2000

0

9000

6000

3000

0

18000

12000

6000

0

8000

4000

2000

0

15000

10000

50000

0

12000

80000

40000

0

6000

4000

2000

0

900

600

300

0

3000

2000

1000

0

9000

6000

3000

0

6000

4000

2000

0

1050

700

350

0

15000

10000

5000

0

1200

800

400

0

21000

14000

7000

0

3300

2200

11000

0

900

600

300

0

150

100

60

0

900

600

300

0

4800

3200

1600

0

510

340

170

0

1800

1200

500

0

2100

1400

700

0

1800

1200

600

0

18000

12000

6000

0

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Barbados

PBI x PBIpc










x x x x xx x x x x


xx x x x x

xx

x xx

xx x

xx

x x x xx x x x x

x x x x x xx x x

xx

x x x x x x x xx

xx

xx x x x

x x x x x x xx

xx x

xx

x x



x x x x xx


x x x x

x x x x x x x xx

x x x x x xx

xx x x

x xx x

x xx x x

x

x

xx x x x x

x xx x


xxx x x x

xx

xx x x x x x


xx


xx

xx

x x x x x x xx x x

x

x x x xx

xx x x x

xx

xx

xx

x x x xx

xx

xxx

x x x x x x x x x

xx x x

x x xx x x

x x x x x x xx x

xx

xx x x x x

x xx

xx

xx

xx x

x xx


x x xx x

xx

x

x x x x x x xx

xx x x x x x

xx x x

xx

xx

xx x x

x x x x x x x xx


xx x

xx x

x xx x x x x

xx

xx x x x x x x x

x x xx x x x x




20





45

35

25

4

3

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008




21




105

95

95

85

85

75

75

65

656 7 8 9 1055

HTI

GUYBLZ

DMAVCT KNA

LCAJAM

SUR

MSRATG TTO BRB

BHS

GRD

2012

958575650

1

2

3

4

5

6

76 8 9 10

Tasa

de

crec

imie

nto

1973

-201

2


HTI

GUY

BLZ

DMAVCT

KNALCA

JAM

SUR

MSR

ATGTTO

BRB

BHS

GRD





22


095

1

09

085

075

08

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008






23



35

3

25

2

15

1

05

01973


1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008




24



4 Discusioacuten




25







26






Referencias



27
















29




3131




Resumen




Abstract





32

1 Introduction







33










34





22 Policy Scenarios



35








36


Agriculture priced

Agriculture priced



276

2914

3490

0

1233

2232

2941

541

900

2618

3490

0

1371

2070

1573

1909

890

2629

82

212

213

249

60

65


Domestic abatement


Domestic abatement


Agriculture priced

not

NZ ETS not linked

NZ ETSto AUS

NZ ETSto EU


linked





37


No linking


-73

098

-251

041

-498

104

-49

044

-085

-141

-277

-38

-293

-088


not

Agriculture priced

Agriculture priced

not











38





39







008

-081

025

-008

-243

-105

-1001

303

1305

-39

535

-16

262

-08

122

-04

-011

003

-776

235

-342

-177

Agriculture priced

Primary sectors

Non-primary sectors

Primary sectors

Non-primary sectors


4 Discussion



40




5 Conclusions



41


References












42












43






45




47




Resumen




Abstract




48

1 Introduccioacuten




49


Zona Euro20152016

15 15 12 08 31 2516 16 15 13 25 22









50





51











52






53


3 Metodologiacutea







54






55





56





57






31619 0000





58






59









60







61





Componente1 2 3 4





62







63


(a)












PIB20

15


05

-05

-10

-15

00

10





(b)












PIB2015


05

-05

-10

-15

00

10





64









65

5 Conclusiones





66




Referencias








67















68

















71





Resumen




Abstract



JEL E31 F15 Q11


72

1 Introduccioacuten





73







74


25000

15000

10000

5000

000

ene

-15

mar

-14

may

-13

may

-08

jul-

12se

p-1

1no

v-1

0en

e-1

0m

ar-0

9

may

-03

jul-

07se

p-0

6no

v-0

5en

e-0

5

jul-

02se

p-0

1no

v -0

0en

e-0

0

mar

-04

20000

Fuente FMI





75






76






77



3 Metodologiacutea



p1t = p2t + c (1)



t

t

t

t

t

t

t t

t

t

t

t

it



t t

pⁿ

pⁿ

pⁿ

p

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Q n

c

c

Y n

=

=

=

+

-

M

X

D ( )

si

si

si

T

T

T

lt 0

gt 0

= 0

i

ti

78



t

t

t-1 t-h

h

h

A

h

tt-h

hh

h

hj=1

j=1


t-j tj

t-jj

ht-1

i

p n

p n

=

=

a₀+ a1 p n + a p n + ᵦ p n + ᵦ p n + μ


Σ

1 h (1)

(2)


δ g +μ




H₀ b₁ = b₂ = = b = 0

H N0 H₀



tt

tt

79



33 Datos






80




SiSiSi

Si

SiSiSi

No

Si

NoSiNoNo




81



000020003000012

00039

000770006800056

00068

00086

000610020700320

00093

001310011700077

00313

00279

002690081701214

00113

001230005400088

-135444

00848




82




5 Conclusiones



Referencias





83
















84















85









900000

1000000

800000

700000

600000

500000

400000

300000

200000

100000

-

jun

-15

ene

-15

ago

-14

mar

-14

oct-

13m

ay-1

3

may

-08

oct-

08

jul-

12di

c-1

2

feb

-12

sep

-11

abr-

11no

v-1

0ju

n-1

0en

e-1

0

mar

-09

ago

-09

dic

-07

jul-

07fe

b-0

7se

p-0

6ab

r-06

nov

-05

ene

-05

jun

-05


86

Produccioacuten




7000000

6000000

5000000

4000000

3000000

2000000

1000000

-

jun

-15

ene

-15

ago

-14

mar

-14

oct-

13m

ay-1

3

may

-08

oct-

08

jul-

12di

c-1

2

feb

-12

sep

-11

abr-

11no

v-1

0ju

n-1

0en

e-1

0

mar

-09

ago

-09

dic

-07

jul-

07fe

b-0

7se

p-0

6ab

r-06

nov

-05

ene

-05

jun

-05




Excluded

LOG_P_INT 100822016033783026153

1369021

000650448602202

00333

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All

Chi-sq df Prob

TRIGO


Excluded

LOG_P_INT 2077562 000002

Chi-sq df Prob

00485070789081

2386082

097600674000006

22

6

LOG_IMPLOG_QAll

87


ARROZ

ACEITES

CARNE DE CERDO

CARNE DE POLLO









LOG_P_INT 331736308237780626536

3733834

000000662407311

00000

2

LOG_P_INT 6949844 003102

22

6

LOG_IMPLOG_Q

LOG_P_INT 120547924291994358005

000240296801132

222

LOG_IMPLOG_Q

All

6949844 003102All

LOG_P_INT 1757661 000022

1757661 000022All

2140918 000156All

88

CARNE DE RES

LECHE

AZUacuteCAR

HUEVO



LOG_P_INT 774525541831160669471

1788819

002080123507155

00065

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 569902109866031701266

2565147

005790610600002

00003

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 102101774030057335545

2454497

000610024700255

00004

222

6

LOG_IMP



LOG_P_INT 15267701095687

0466100042

22LOG_IMP

LOG_Q

All

1230535

3122750

00021

00000

2

6

LOG_Q

All


89

FRIJOL

NARANJA

PLAacuteTANO



LOG_P_INT 300692635969289459972

1452368

022240165600088

00243

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 861709221021676985217

1496281

001350349600304

00205

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 196826023041702410620

6924605

037380316002996

03279

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All


90


MAIacuteZ

TRIGO

ARROZ

012

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

03

02

01

00

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

008

004

-000

-004

020

016

010

006

000

-006


91

ACEITES

CARNE DE CERDO

CARNE DE POLLO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

03

02

01

-01

00

03

02

01

-01

00

025

020

015

010

005

000

-005


92

CARNE DE RES

LECHE

AZUacuteCAR

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

020

016

010

006

000

-006

010

008

006

004

002

000

-002

5

0

-5

-10

-15

93

FRIJOL

HUEVO

NARANJA

020

015

010

005

000

-0061 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12

08

04

00

-04

-08

06

04

02

-02

-04

00


94

PLAacuteTANO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12

08

04

-04

-08

-12

00






97




Resumen




Abstract




98

1 Introduccioacuten






99







100


4

6

7

8











Merton RC



ModiglianiMiller

Markowitz

Keynes JM













1973

1973

1962

1960

1958

1944

1936

1923

1890


5

3

3

2

1

101

9

10

11

12

13

14

15

16

17



SistemaCAMELS






Levarouse

Wall y Dunning

FED EEUUA

Michael E Porter

Stern Steward

Boile

Michael Hammer











1975

1975

1975

1980

1982

19951990

1990

1990

1994


102

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29




CapitalIntelectual







Activos Intangibles

Six Sigma

Analytics










Tennant Golft


Senge Peter MIT



1996

1980

1996

1995

1997

2001

2001

2002

20022004

2006





2006


103









Definicioacuten


PortalNivel 2





104











Flexibilidad








Uso de analytics



Riesgos

Anaacutelisis

Enfoque de negocios




Mantenimiento


105











Productossustitutos





106



Barreras deentrada

Barreras de entrada



Auditoriacutea





fondos

Grado deCompetencia










3 Metodologiacutea








107




General


Especiacuteficas





33 Meacutetodo




108




Cuadro 5 Constructo













Variable


Exter

nos


109


V3Clientes y Social


V5Barreras





Capitalizacioacuten

RiesgoRendimiento


Inte

rnos





110




Liquidez

Valuacioacuten








111


V10BI


Productividad





Conocimiento





112




Valorintangible











V13Valores



113





1 Estrategia


3 Clientes


5 Barreras

6 Razones

3 Riesgos









114




12 Valores











115





Bancos


2310

1683

1362

908

548

6811

10000

2403

1555

1320

925

534

6736

10000

2525

1596

1268

1111

497

6997

10000

3815

1191

1127

1120

440

7692

2708

1417

1360

1144

638

7267

747918

545117

440972

293949

177489

1798580

487007

254909

244580

205710

114824

2811969

675669

437341

371094

260096

150021

2153649

543760

343755

273052

239321

107110

30161

11507

3591

3399

3378

1326

BBVA Bancomer

Banamex

Santander

Mercantil del Norte

Inbursa

Porcentajede la

muestra


TotalCaptacioacuten

TotalUtilidad

Neta



116



competencia


Al nivelde la

competencia

Por debajo de la

competencia











Criterios







aceptable


rudimentario








Grup

o 1 E

strate

gia c

ompe

titiv

a

1 7 1016 y 17

V1 y V4









117





Financiera

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

GrupoCarsoComercial






Toda un aacuterea


11

9

8

6

5

4

3

2


Grupo financiero

Nivel de tasas


Red de sucursales







1178 oficinas


Captacioacuten

3 7

7 lugar 5 lugar


8 lugar


4 lugar

Maacutes de 1000



6 lugar

Alianzas

V2

V3

118

12

13

14

15

18

19

20

20212223 y 24

NA

V5

V8

V9

V6 y V7



barreraslegales

Solvencia

Gru

po 2

Eco

noacutem

icos

y

Fina

ncia

mie

nto

Gru

po 3

Ri

esgo

sG

rupo

4 T

I

Cartera

Sistemasde riesgos

a BIcuadro 10


VaR

GEO

RIONDILiquidez

multas

ROEROA


Todoslosservi-cios

Todos losservicios

Todos losservicios

Todos losservicios

Todos losservicios

Mejoracontinua

Mejoracontinua

Consoli-dar

ConsolidarMejora





Aletar-gamien-to

Aletar-gamien-to

Aletar-gamien-to

Alerta Alerta

El gobierno

014002050014300968149156

008002410014501956139208

011002380017801423104113

01500172000290013408218

0120015100150142809475

VaR VaR VaR VaR VaR

-1095231

-535550 -421141 -219065-14222831

3929805972

4054600978

4376616478

1863748387

1760699140







ERP y Algorith-mics



ERP y Algorith-mics






119

30

29

28

27

26

25

31

35

3233 y 34

36

373839

V11

V12

V10Cuadro 9

Grup

o 5

Acti

vos n

o fin

ancie

ros

Extramuros

Coaching

Valores

Managers

AC e innovaciones

b Tablero de Mando


metadatos

e BCP

d Portal

c SIG

Capacitacioacuten

Rotacioacuten


Media


Media

deacutebiles

MediaMala Buena

bajaMala

Mala

Miacutenimos





Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea






Interno y externo

Interno y externo

Interno y externo

Interno y externo

ERPRiesgos

ERPRiesgos

ERPRiesgos

ERPRiesgos

Risk WatchScat

Interno y externo

Mala Mala Mala Mala

Alta







120

020

003

160

000

005

010

015

020

025

140120100080060040020000

003002002

002

002

001

001

000

0

-500000

0

5000

10000

15000

20000

25000

-1000000

-1500000

001001000

010000 Mean

Mean

Mean

Mean

Mean

Mean

MeanBanorte

Inbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

SantanBanco

Banam

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

Bano

rte

Inbu

rsa

Sant

ande

r

Banc

omer

Bana

mex





Liquidez Operativa

RIONDI

GEO

Bano

rte

Inbu

rsa

Sant

ande

r

Banc

omer

Bana

mex






RIONDI y GEO

121





Riesgo de Mercado


Riesgo Total

Banamex 3026322734240558016329161239191051881414640190905

12504970092034894373158271139911468825471400360286

42768197434440474536449883531821987639612040551191





100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0Banorte

CAT



4623 503

9237

6836 7084

122

Banorte

Fuente CONDUSEF


503923768367084

0440

440450

38547843784378








2000030000300001700015000

1769217143250001400025000

2923134286100002800025000

4615437143350004300046667


31429300004700041667






400333

350250

500

500433

450200

100

367400

300150

200

267133

250250

300

300233

325150

2345

NexosClientesPoder

Barreras


123

Razones

Valores

RiesgosOperacional

BIACCI

6 263300300

300275100

338

343200500

250325300

338

283100400

200200350

263

305400400

200375300

250

315500400

250225450

250

789101112







V2 1

11

11

0769

0769

0048

0048

0686

0686

0443

0443

0228

0228

010104690064

00640911

0911

093

0930346

0346

03160316

03020302

00190019

044

044

04690284

0229

022902840011

001101010898

0898

0016

0016

V1V3V4V5V2V1V3V4V5


Sig (1-cola)

V1 V3 V4 V5


124






08730881 5


Standardized Items









125











Grupo financiero



0953

0980

0980

0980

0660

0471

04310928

0901

0980

09280687

0859

0859

0852 0852

0866 0411 08660660

0980

0980

0980

0980

0953

09280687

0645

0928

0852

0859

0859

0901

037403570166

0166 0166

0166

0166

0166

0511

0151

0151

0579 0288

0338

0004

0004

00030338

0238

0004

0005

000503240518

0735 0735

0192

0002

0645

-0635

-0229

-0217

-0252

-0229

-0007-0005

-0005 -0993

-0874

-0008

-0593

-0530-0585

-0006

-0980

11

11

1111

11

1111

1111

1

1

1

21312

22

22

22

32

2

1212

1313

1

1

2

34

5

67

8910111213141516171819202122

0408

0169

0574 0574

0624 062402630641 0641

-0432

-0687-0009

-0103

-0103

-0103-0432

-0103

-0103-0874-0395-0273

-0159

-0158

-0006

-0436-0344

-0003

-0002

-0158-0188

-0993-0552-0009

Extramuros

Valores


metadatos

OtroBCPPortalSIG

BI

AC e innovaciones

Tablero de mando


0990094809280928092809010901

09010566

0317

0822 0822

0953

09530980

0645

09280990094809280928092809010901

0901

0953

09530980

0645

0338 11111111

11

1112

2

1

0005015003380338033800040004

00040275

-0252

-0252

-0324-0506

0005

0286

-0009

-0009-0009-0009

-0103

-0103

-0007

02630263

02630774

0744

0774

0744

0136

0169

0169

0408

-0158

-0158-0158-0158

0166

0166

-0269

-0334-0334

-0344-0007

0491

-0222

-0002

-0002

0579

4444444

44

5555

5

538

37

36353433

3231

3029282726252423

126








34492441094

4180728743203329118

41807705590882100


127



Componente


var011var012var007


300

076

258

473

518

056

897

252

239 282

079

430

001

983

873

206

223

953

931

769

731

271

924

880

014

244

444

443

527

-012

-167 -055

-083-176 -226

-131-193-898

-292

-154-407 -721-284-266

-269

1 2 3 4

var010



5 Conclusiones


128




Referencias








129

















130











133






Abstract






134

1 Motivacioacuten






135




2 El Modelo


21 Consumidor




(1)



136





t+1i = k - (1 - δ) kt t (3)




(4)NN T t+1 t+1

c c+1T

(5)

(6)

(7)


=


CTt+1

U CTt

1 = szlig ІЕ ( 1 + r ) U [ [t t+1

CTt+1

U CTt

U CTt

U CNt

1et




kmdash2

137

22 Firmas



YNtYPt Et

ЛNt

ЛEt

==

=

e

-

t

rtkNtrt


wT

Tt

Nt

YTt

YNt

Y

kaNk

B

A e

e

Et YE

=

=

=





N


Aae N kNtNa -1ewt

t

r t

= r t

N

N

kT

N+1N


(9)

(8)



Na -1t ewtt (10)




αT-1

138

23 Gobierno




Gt = G (12)







( (

(

Y P

P

Yt Pt

Pt

) )

)

wy wp

(Y Yt)

139



ɡG = G G ϵ w

t-1 ɡty

ttY

Y (13)(1- ρ ) ɡρ( ( wp

tPP( (










trt+1 (16)

D +BY



2g

2g

140














KNt + KTt = Kt (20)




v=0

t=0

141






t+1

t 0 1 2

(21)

(22)

(23)

tYY( (

tPP( (


tYY( (

tPP( (


Y( (tP

P( (



142








ɡ = ɡ + w (y -y ) + w (p - p ) t t tpy (25)


143


(27)






5 Resultados




144

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR

Caso Base

( 0 20 04 )

( 052 20 13 ) ( 1 20 16 )

( -- 00 00) ρ =080

∆macr σ = 07

548 552 554 556 5585511

12

13

14

15

16

17

18

19

2


g

y

las brechas






145




TCR20


x 10-3

15

10

5

-5

0

0 10 20 30 40 50

+

+++++

+++

++ + + + + + + +


146

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR



de las brechas

( 0 20 01 )

( 048 20 09 )( 1 20 13 )

( -- 00 00) ρ =084

∆macr σ = 069

g

y

51 52 525 53 53551514

15

16

17

18

19

2

21

22





147

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR



( -- 00 00) ρ =080g

( 0 20 07 )( 0 20 04 )

( 052 20 13 )

( 08 20 17 )( 1 20 16 )

( 1 20 18 )

548 552 554 556 55855 5611

12

13

14

15

16

17

18

19

2



Vola

tilid

ad d

el P

IB

14

15

16

17

18

19

2

21

22




( -- 00 00) ρ =084g

( 0 20 06 )

( 0 20 01 )

( 09 20 18 )( 046 20 09 )

( 1 20 13 )( 1 20 19 )





148







149

6 Conclusiones



150

Referencias















151




152

Donde




A Algoritmo












JjK

k

J Jj j


153

C Calibracioacuten



075 075006 0015

006 006

00

0

1

1

001

1

1300

100 501

0300

1

8

8000009

3

10000016

06

03 03

017040

017040

12 34 101

09206

092







Transables

ST

SNT

r



ALPHAn

TAUPHI

VARPI

c1

Rd

+R

c2An

At

DBgYEA

B

KAPApbar



154


Descripcioacuten




σσσ

σσ n

t

ρρρ


AR(1) de los PTF T







087

084006001001040090

00010022

60-65 Y PIB


Y PIB 25-30 10-12 25 75 70 12 20 20 0

067098

080002000010008090093

0003002

096

Trimestral

a

a

n

T

T

X

NT

NT

pub

priv

t

r

r

p

p

g

g


155



( (

Datos Trimestrales

Variables



Constante

ɡ

pp

Trend


log

LNG_cy

0117 0054

0009 0003 0003 0002

0035 0036 0051

0005 0015

0662

-0002 -0006 -0001[0002]

-0001[0001] [0004][0522] [0899][005]

[0006] [0002] [0003] [0008] [0006] [0010]

[0063]0814 0665 0804

0110

0002

2528 2642

[0038] [0128] [0066]

[0000]0002[0000]

[0049] [0024] [0030] [0144] [0100] [0144]

980123-584

980623-678

970999-663

420206-572

420522-617

420994-599

1986 2010 1986 2010 1986 2010 2000 2010 2000 2010 2000 2010


t - 1

t

( (yylog t


156




Variables LNG_cy(1) (2) (3) (1) (2) (3)


Datos Anuales

( (

Constante

ɡ

pp

Trend


log

t - 1

t

( (yylog t 0294

0012

-0005[0006]

-0003[0003]

-0221

[0423]

-0301

[0589]

-00172159 6152[2173]

6152[5451][0015]

-0013

[0036]

[5451]-0017[0018]

[0018]

[0018]

[0006]

0008 0026

[0015]

0027

[0480]

0277

[0408]0287

[0399]0538

[00147]

[0118]

0216

0011

[0008]

0008[0005]

[0112]

0489[0182]

0844[0152]

00256

0214

[0099]

250156-482

1986 2010

250345-499

1986 2010

250995-462

1986 2010

110006-472

2000 2010

110073-447

2000 2010

110973-447

2000 2010


157


ModeloResiduos

Anual Trimestral



(1)

xx

xx

xxx

xx

xx

x

x

x

(2) (3) (1) (2) (3)

xx



158

E Resultados



PIB

PIB 163

177233

673680

188

141135

201218

481522

248

202221

12741213

256

880872

10531005

488555

100

109123

414362

100

086072

647535

300297

100

123117

437400

100

101101

633555

239239

100

090090

078037

100

029001

045072

-035-016

100

085080

086024

100

041002

078067

-056-020

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

TCR

C

G

TOT

Anuales

Iv

PIB

TCR

C

G

TOT

Iv

Corr-

Trimestrales


159




Volatilidades ()

U(C C )

cov(g y )

cov(g q )

cov(g iv )

cov(g c )

cov(g U(C C ))

ωωλ

PIB

TCR

Gasto Gob

Inv

Consumo

000

000

000

-002

000

-007

-021

-022

-026

-036

-001

-1518

-1523

003

-009

-013

020

-003

-046

-044

-011

003

-005

-001

-009

188

000000

200071

010200170

090200158

090200092

010

555

135

680

233

443

122

555

1689

909

307

509

117

558

1637

859

287

488

133

549

1046

798

282

477

138

549

888

736

260

458


y

p

Nt

t t

t t

t

t Nt Tt

t

t t

Tt

Caso Base

Regla Fiscal

(1) (2) (1) (2)

160


Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla Fiscal

000000

200031

010200183

090200125

090200087

010

ωωλ

y

p

Volatilidades ()

U(C C )

PIB

TCR

Gasto Gob

Inv

Consumo

Nt Tt


cov(y q )

cov(y iv )

cov(y c )

cov(g U(C C ))

t t

t t

t

t Nt Tt

t

t t


218

522

221

872

256

419

147

522

1753

1067

319

504

143

532

1634

1055

283

467

163

514

1004

962

296

461

171

514

665

922

268

433

000

000

000

-001 -008

000

-013

-020

-021

-019

-031

-000

-010

-009

002

-010

-016

045

-010

-037

-048

-015

-006

-002

-011


161


Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla Fiscal

000000

200071

010200170

090200158

090200092

010

ωωλ

y

p



TCR

Gasto Gob

Inv

b

-461

-054 +114 +059

+1 +1 +1 +1 +1

+116+226

0

-819

-907 -771 -1327-1777

-866 -1138 -1139

max=1 max=1

max=2 max=12 max=12

max=2max=25 max=6

t-max=1

t-max=1 t-max=2



t- t- t-


162



PIB

TCR

Gasto Gob


Anualmax=15-060 +017 -842

-1052 -201-087

-333

-034 +063 +011

+1 +1 +1 +1 +1

+045+188

0

-499

-553 -453 -840-1493

-561 -754 -747

+059

-21

max=15 max=1 max=1

max=1

max=1 max=1

max=2 max=7

max=2 max=7

max=1

t-max=9

t-max=1


t-max=1 t-max=1

t- t- t-

t-t-

t- t-


t- t-


t-t-max=8

Inv

b

PIB Inv ConsTCRb


Caso Base (1) (2) (1) (2)



000000

200031

010200183

090200125

090200087

010

ωωλ

y

p


163



TCR





PIB


x 10-3

x 10-4

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0

5

-5

0

001

-001

0

002

-002

0

002

-002

0

2

-2

0

01

-01

2000

4000

0

0005

001

0

-005

0

-01

0

002

-002

164


TCR




Inversioacuten



PIB


0

001

-001

0

02

-02

0

002

-002

0

002

-002

0

001

-001

0

005

-0050 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0

0

10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

-01

0

-02

5000

0

x 10

0

5

-5

005

-005

165



TCR

TCR

x 10-3




0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

8

10

12

6

4

2

-2

-4

-6

0

002

0025

0015

001

0005

-0005

-001

0

166






PIB

x 10-3

x 10-4

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0

001

-001

0

001

-001

0

001

-001

0

01

-01

0

01

-01

0

5

-5

0

5

-5

0005

001

0

500

1000

0

001

002

0


167


TCR





PIB

x 10-3


0 10 20 30 40 50

0

001

-001

0 10 20 30 40 50

0

005

-005

0 10 20 30 40 50

0

1

-10 10 20 30 40 50

0

01

-01

0 10 20 30 40 50

0

02

-02

0 10 20 30 40 50

0

002

-0020 10 20 30 40 50

0

002

-002

0 10 20 30 40 50

1000

2000

0

0 10 20 30 40 50

0005

001

0

0 10 20 30 40 50

0

002

-002


168



TCR



20x 10

15

10

5

-5

0

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

-3

8

6

4

2

-2

-4

0



171
















172













13



Resumen




Abstract





14

1 Introduccioacuten






15









16








17



ycomunicaciones

8

Otrasactividades

32

Construccioacuten9


pesca6



25


menorrestaurantes y

hoteles20




18

80

70

60

30

40

50

20

10

0

Servicios

Porc

enta

je d

el IV

A

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008







19



9000 30000

20000

10000

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 1973 1983 1993 20032008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003

1973 1983 1993 2003

1973 1983 1993 2003

1973 1983 1993 2003 1973 1983 1993 2003

2008

6000

3000

0

4500

3000

1500

00

18000

12000

6000

0

9000

6000

3000

0

6000

4000

2000

0

9000

6000

3000

0

18000

12000

6000

0

8000

4000

2000

0

15000

10000

50000

0

12000

80000

40000

0

6000

4000

2000

0

900

600

300

0

3000

2000

1000

0

9000

6000

3000

0

6000

4000

2000

0

1050

700

350

0

15000

10000

5000

0

1200

800

400

0

21000

14000

7000

0

3300

2200

11000

0

900

600

300

0

150

100

60

0

900

600

300

0

4800

3200

1600

0

510

340

170

0

1800

1200

500

0

2100

1400

700

0

1800

1200

600

0

18000

12000

6000

0

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Mill

ones

Barbados

PBI x PBIpc










x x x x xx x x x x


xx x x x x

xx

x xx

xx x

xx

x x x xx x x x x

x x x x x xx x x

xx

x x x x x x x xx

xx

xx x x x

x x x x x x xx

xx x

xx

x x



x x x x xx


x x x x

x x x x x x x xx

x x x x x xx

xx x x

x xx x

x xx x x

x

x

xx x x x x

x xx x


xxx x x x

xx

xx x x x x x


xx


xx

xx

x x x x x x xx x x

x

x x x xx

xx x x x

xx

xx

xx

x x x xx

xx

xxx

x x x x x x x x x

xx x x

x x xx x x

x x x x x x xx x

xx

xx x x x x

x xx

xx

xx

xx x

x xx


x x xx x

xx

x

x x x x x x xx

xx x x x x x

xx x x

xx

xx

xx x x

x x x x x x x xx


xx x

xx x

x xx x x x x

xx

xx x x x x x x x

x x xx x x x x




20





45

35

25

4

3

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008




21




105

95

95

85

85

75

75

65

656 7 8 9 1055

HTI

GUYBLZ

DMAVCT KNA

LCAJAM

SUR

MSRATG TTO BRB

BHS

GRD

2012

958575650

1

2

3

4

5

6

76 8 9 10

Tasa

de

crec

imie

nto

1973

-201

2


HTI

GUY

BLZ

DMAVCT

KNALCA

JAM

SUR

MSR

ATGTTO

BRB

BHS

GRD





22


095

1

09

085

075

08

1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008






23



35

3

25

2

15

1

05

01973


1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008




24



4 Discusioacuten




25







26






Referencias



27
















29




3131




Resumen




Abstract





32

1 Introduction







33










34





22 Policy Scenarios



35








36


Agriculture priced

Agriculture priced



276

2914

3490

0

1233

2232

2941

541

900

2618

3490

0

1371

2070

1573

1909

890

2629

82

212

213

249

60

65


Domestic abatement


Domestic abatement


Agriculture priced

not

NZ ETS not linked

NZ ETSto AUS

NZ ETSto EU


linked





37


No linking


-73

098

-251

041

-498

104

-49

044

-085

-141

-277

-38

-293

-088


not

Agriculture priced

Agriculture priced

not











38





39







008

-081

025

-008

-243

-105

-1001

303

1305

-39

535

-16

262

-08

122

-04

-011

003

-776

235

-342

-177

Agriculture priced

Primary sectors

Non-primary sectors

Primary sectors

Non-primary sectors


4 Discussion



40




5 Conclusions



41


References












42












43






45




47




Resumen




Abstract




48

1 Introduccioacuten




49


Zona Euro20152016

15 15 12 08 31 2516 16 15 13 25 22









50





51











52






53


3 Metodologiacutea







54






55





56





57






31619 0000





58






59









60







61





Componente1 2 3 4





62







63


(a)












PIB20

15


05

-05

-10

-15

00

10





(b)












PIB2015


05

-05

-10

-15

00

10





64









65

5 Conclusiones





66




Referencias








67















68

















71





Resumen




Abstract



JEL E31 F15 Q11


72

1 Introduccioacuten





73







74


25000

15000

10000

5000

000

ene

-15

mar

-14

may

-13

may

-08

jul-

12se

p-1

1no

v-1

0en

e-1

0m

ar-0

9

may

-03

jul-

07se

p-0

6no

v-0

5en

e-0

5

jul-

02se

p-0

1no

v -0

0en

e-0

0

mar

-04

20000

Fuente FMI





75






76






77



3 Metodologiacutea



p1t = p2t + c (1)



t

t

t

t

t

t

t t

t

t

t

t

it



t t

pⁿ

pⁿ

pⁿ

p

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Q n

c

c

Y n

=

=

=

+

-

M

X

D ( )

si

si

si

T

T

T

lt 0

gt 0

= 0

i

ti

78



t

t

t-1 t-h

h

h

A

h

tt-h

hh

h

hj=1

j=1


t-j tj

t-jj

ht-1

i

p n

p n

=

=

a₀+ a1 p n + a p n + ᵦ p n + ᵦ p n + μ


Σ

1 h (1)

(2)


δ g +μ




H₀ b₁ = b₂ = = b = 0

H N0 H₀



tt

tt

79



33 Datos






80




SiSiSi

Si

SiSiSi

No

Si

NoSiNoNo




81



000020003000012

00039

000770006800056

00068

00086

000610020700320

00093

001310011700077

00313

00279

002690081701214

00113

001230005400088

-135444

00848




82




5 Conclusiones



Referencias





83
















84















85









900000

1000000

800000

700000

600000

500000

400000

300000

200000

100000

-

jun

-15

ene

-15

ago

-14

mar

-14

oct-

13m

ay-1

3

may

-08

oct-

08

jul-

12di

c-1

2

feb

-12

sep

-11

abr-

11no

v-1

0ju

n-1

0en

e-1

0

mar

-09

ago

-09

dic

-07

jul-

07fe

b-0

7se

p-0

6ab

r-06

nov

-05

ene

-05

jun

-05


86

Produccioacuten




7000000

6000000

5000000

4000000

3000000

2000000

1000000

-

jun

-15

ene

-15

ago

-14

mar

-14

oct-

13m

ay-1

3

may

-08

oct-

08

jul-

12di

c-1

2

feb

-12

sep

-11

abr-

11no

v-1

0ju

n-1

0en

e-1

0

mar

-09

ago

-09

dic

-07

jul-

07fe

b-0

7se

p-0

6ab

r-06

nov

-05

ene

-05

jun

-05




Excluded

LOG_P_INT 100822016033783026153

1369021

000650448602202

00333

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All

Chi-sq df Prob

TRIGO


Excluded

LOG_P_INT 2077562 000002

Chi-sq df Prob

00485070789081

2386082

097600674000006

22

6

LOG_IMPLOG_QAll

87


ARROZ

ACEITES

CARNE DE CERDO

CARNE DE POLLO









LOG_P_INT 331736308237780626536

3733834

000000662407311

00000

2

LOG_P_INT 6949844 003102

22

6

LOG_IMPLOG_Q

LOG_P_INT 120547924291994358005

000240296801132

222

LOG_IMPLOG_Q

All

6949844 003102All

LOG_P_INT 1757661 000022

1757661 000022All

2140918 000156All

88

CARNE DE RES

LECHE

AZUacuteCAR

HUEVO



LOG_P_INT 774525541831160669471

1788819

002080123507155

00065

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 569902109866031701266

2565147

005790610600002

00003

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 102101774030057335545

2454497

000610024700255

00004

222

6

LOG_IMP



LOG_P_INT 15267701095687

0466100042

22LOG_IMP

LOG_Q

All

1230535

3122750

00021

00000

2

6

LOG_Q

All


89

FRIJOL

NARANJA

PLAacuteTANO



LOG_P_INT 300692635969289459972

1452368

022240165600088

00243

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 861709221021676985217

1496281

001350349600304

00205

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All



LOG_P_INT 196826023041702410620

6924605

037380316002996

03279

222

6

LOG_IMPLOG_Q

All


90


MAIacuteZ

TRIGO

ARROZ

012

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

03

02

01

00

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

008

004

-000

-004

020

016

010

006

000

-006


91

ACEITES

CARNE DE CERDO

CARNE DE POLLO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

03

02

01

-01

00

03

02

01

-01

00

025

020

015

010

005

000

-005


92

CARNE DE RES

LECHE

AZUacuteCAR

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

020

016

010

006

000

-006

010

008

006

004

002

000

-002

5

0

-5

-10

-15

93

FRIJOL

HUEVO

NARANJA

020

015

010

005

000

-0061 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12

08

04

00

-04

-08

06

04

02

-02

-04

00


94

PLAacuteTANO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

12

08

04

-04

-08

-12

00






97




Resumen




Abstract




98

1 Introduccioacuten






99







100


4

6

7

8











Merton RC



ModiglianiMiller

Markowitz

Keynes JM













1973

1973

1962

1960

1958

1944

1936

1923

1890


5

3

3

2

1

101

9

10

11

12

13

14

15

16

17



SistemaCAMELS






Levarouse

Wall y Dunning

FED EEUUA

Michael E Porter

Stern Steward

Boile

Michael Hammer











1975

1975

1975

1980

1982

19951990

1990

1990

1994


102

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29




CapitalIntelectual







Activos Intangibles

Six Sigma

Analytics










Tennant Golft


Senge Peter MIT



1996

1980

1996

1995

1997

2001

2001

2002

20022004

2006





2006


103









Definicioacuten


PortalNivel 2





104











Flexibilidad








Uso de analytics



Riesgos

Anaacutelisis

Enfoque de negocios




Mantenimiento


105











Productossustitutos





106



Barreras deentrada

Barreras de entrada



Auditoriacutea





fondos

Grado deCompetencia










3 Metodologiacutea








107




General


Especiacuteficas





33 Meacutetodo




108




Cuadro 5 Constructo













Variable


Exter

nos


109


V3Clientes y Social


V5Barreras





Capitalizacioacuten

RiesgoRendimiento


Inte

rnos





110




Liquidez

Valuacioacuten








111


V10BI


Productividad





Conocimiento





112




Valorintangible











V13Valores



113





1 Estrategia


3 Clientes


5 Barreras

6 Razones

3 Riesgos









114




12 Valores











115





Bancos


2310

1683

1362

908

548

6811

10000

2403

1555

1320

925

534

6736

10000

2525

1596

1268

1111

497

6997

10000

3815

1191

1127

1120

440

7692

2708

1417

1360

1144

638

7267

747918

545117

440972

293949

177489

1798580

487007

254909

244580

205710

114824

2811969

675669

437341

371094

260096

150021

2153649

543760

343755

273052

239321

107110

30161

11507

3591

3399

3378

1326

BBVA Bancomer

Banamex

Santander

Mercantil del Norte

Inbursa

Porcentajede la

muestra


TotalCaptacioacuten

TotalUtilidad

Neta



116



competencia


Al nivelde la

competencia

Por debajo de la

competencia











Criterios







aceptable


rudimentario








Grup

o 1 E

strate

gia c

ompe

titiv

a

1 7 1016 y 17

V1 y V4









117





Financiera

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

GrupoCarsoComercial






Toda un aacuterea


11

9

8

6

5

4

3

2


Grupo financiero

Nivel de tasas


Red de sucursales







1178 oficinas


Captacioacuten

3 7

7 lugar 5 lugar


8 lugar


4 lugar

Maacutes de 1000



6 lugar

Alianzas

V2

V3

118

12

13

14

15

18

19

20

20212223 y 24

NA

V5

V8

V9

V6 y V7



barreraslegales

Solvencia

Gru

po 2

Eco

noacutem

icos

y

Fina

ncia

mie

nto

Gru

po 3

Ri

esgo

sG

rupo

4 T

I

Cartera

Sistemasde riesgos

a BIcuadro 10


VaR

GEO

RIONDILiquidez

multas

ROEROA


Todoslosservi-cios

Todos losservicios

Todos losservicios

Todos losservicios

Todos losservicios

Mejoracontinua

Mejoracontinua

Consoli-dar

ConsolidarMejora





Aletar-gamien-to

Aletar-gamien-to

Aletar-gamien-to

Alerta Alerta

El gobierno

014002050014300968149156

008002410014501956139208

011002380017801423104113

01500172000290013408218

0120015100150142809475

VaR VaR VaR VaR VaR

-1095231

-535550 -421141 -219065-14222831

3929805972

4054600978

4376616478

1863748387

1760699140







ERP y Algorith-mics



ERP y Algorith-mics






119

30

29

28

27

26

25

31

35

3233 y 34

36

373839

V11

V12

V10Cuadro 9

Grup

o 5

Acti

vos n

o fin

ancie

ros

Extramuros

Coaching

Valores

Managers

AC e innovaciones

b Tablero de Mando


metadatos

e BCP

d Portal

c SIG

Capacitacioacuten

Rotacioacuten


Media


Media

deacutebiles

MediaMala Buena

bajaMala

Mala

Miacutenimos





Toda un aacuterea

Toda un aacuterea

Toda un aacuterea






Interno y externo

Interno y externo

Interno y externo

Interno y externo

ERPRiesgos

ERPRiesgos

ERPRiesgos

ERPRiesgos

Risk WatchScat

Interno y externo

Mala Mala Mala Mala

Alta







120

020

003

160

000

005

010

015

020

025

140120100080060040020000

003002002

002

002

001

001

000

0

-500000

0

5000

10000

15000

20000

25000

-1000000

-1500000

001001000

010000 Mean

Mean

Mean

Mean

Mean

Mean

MeanBanorte

Inbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

BanorteInbursa

SantanBanco

Banam

BanorteInbursa

Santander

Bancomer

Banamex

Bano

rte

Inbu

rsa

Sant

ande

r

Banc

omer

Bana

mex





Liquidez Operativa

RIONDI

GEO

Bano

rte

Inbu

rsa

Sant

ande

r

Banc

omer

Bana

mex






RIONDI y GEO

121





Riesgo de Mercado


Riesgo Total

Banamex 3026322734240558016329161239191051881414640190905

12504970092034894373158271139911468825471400360286

42768197434440474536449883531821987639612040551191





100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0Banorte

CAT



4623 503

9237

6836 7084

122

Banorte

Fuente CONDUSEF


503923768367084

0440

440450

38547843784378








2000030000300001700015000

1769217143250001400025000

2923134286100002800025000

4615437143350004300046667


31429300004700041667






400333

350250

500

500433

450200

100

367400

300150

200

267133

250250

300

300233

325150

2345

NexosClientesPoder

Barreras


123

Razones

Valores

RiesgosOperacional

BIACCI

6 263300300

300275100

338

343200500

250325300

338

283100400

200200350

263

305400400

200375300

250

315500400

250225450

250

789101112







V2 1

11

11

0769

0769

0048

0048

0686

0686

0443

0443

0228

0228

010104690064

00640911

0911

093

0930346

0346

03160316

03020302

00190019

044

044

04690284

0229

022902840011

001101010898

0898

0016

0016

V1V3V4V5V2V1V3V4V5


Sig (1-cola)

V1 V3 V4 V5


124






08730881 5


Standardized Items









125











Grupo financiero



0953

0980

0980

0980

0660

0471

04310928

0901

0980

09280687

0859

0859

0852 0852

0866 0411 08660660

0980

0980

0980

0980

0953

09280687

0645

0928

0852

0859

0859

0901

037403570166

0166 0166

0166

0166

0166

0511

0151

0151

0579 0288

0338

0004

0004

00030338

0238

0004

0005

000503240518

0735 0735

0192

0002

0645

-0635

-0229

-0217

-0252

-0229

-0007-0005

-0005 -0993

-0874

-0008

-0593

-0530-0585

-0006

-0980

11

11

1111

11

1111

1111

1

1

1

21312

22

22

22

32

2

1212

1313

1

1

2

34

5

67

8910111213141516171819202122

0408

0169

0574 0574

0624 062402630641 0641

-0432

-0687-0009

-0103

-0103

-0103-0432

-0103

-0103-0874-0395-0273

-0159

-0158

-0006

-0436-0344

-0003

-0002

-0158-0188

-0993-0552-0009

Extramuros

Valores


metadatos

OtroBCPPortalSIG

BI

AC e innovaciones

Tablero de mando


0990094809280928092809010901

09010566

0317

0822 0822

0953

09530980

0645

09280990094809280928092809010901

0901

0953

09530980

0645

0338 11111111

11

1112

2

1

0005015003380338033800040004

00040275

-0252

-0252

-0324-0506

0005

0286

-0009

-0009-0009-0009

-0103

-0103

-0007

02630263

02630774

0744

0774

0744

0136

0169

0169

0408

-0158

-0158-0158-0158

0166

0166

-0269

-0334-0334

-0344-0007

0491

-0222

-0002

-0002

0579

4444444

44

5555

5

538

37

36353433

3231

3029282726252423

126








34492441094

4180728743203329118

41807705590882100


127



Componente


var011var012var007


300

076

258

473

518

056

897

252

239 282

079

430

001

983

873

206

223

953

931

769

731

271

924

880

014

244

444

443

527

-012

-167 -055

-083-176 -226

-131-193-898

-292

-154-407 -721-284-266

-269

1 2 3 4

var010



5 Conclusiones


128




Referencias








129

















130











133






Abstract






134

1 Motivacioacuten






135




2 El Modelo


21 Consumidor




(1)



136





t+1i = k - (1 - δ) kt t (3)




(4)NN T t+1 t+1

c c+1T

(5)

(6)

(7)


=


CTt+1

U CTt

1 = szlig ІЕ ( 1 + r ) U [ [t t+1

CTt+1

U CTt

U CTt

U CNt

1et




kmdash2

137

22 Firmas



YNtYPt Et

ЛNt

ЛEt

==

=

e

-

t

rtkNtrt


wT

Tt

Nt

YTt

YNt

Y

kaNk

B

A e

e

Et YE

=

=

=





N


Aae N kNtNa -1ewt

t

r t

= r t

N

N

kT

N+1N


(9)

(8)



Na -1t ewtt (10)




αT-1

138

23 Gobierno




Gt = G (12)







( (

(

Y P

P

Yt Pt

Pt

) )

)

wy wp

(Y Yt)

139



ɡG = G G ϵ w

t-1 ɡty

ttY

Y (13)(1- ρ ) ɡρ( ( wp

tPP( (










trt+1 (16)

D +BY



2g

2g

140














KNt + KTt = Kt (20)




v=0

t=0

141






t+1

t 0 1 2

(21)

(22)

(23)

tYY( (

tPP( (


tYY( (

tPP( (


Y( (tP

P( (



142








ɡ = ɡ + w (y -y ) + w (p - p ) t t tpy (25)


143


(27)






5 Resultados




144

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR

Caso Base

( 0 20 04 )

( 052 20 13 ) ( 1 20 16 )

( -- 00 00) ρ =080

∆macr σ = 07

548 552 554 556 5585511

12

13

14

15

16

17

18

19

2


g

y

las brechas






145




TCR20


x 10-3

15

10

5

-5

0

0 10 20 30 40 50

+

+++++

+++

++ + + + + + + +


146

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR



de las brechas

( 0 20 01 )

( 048 20 09 )( 1 20 13 )

( -- 00 00) ρ =084

∆macr σ = 069

g

y

51 52 525 53 53551514

15

16

17

18

19

2

21

22





147

Vola

tilid

ad d

el P

IB

Volatilidad del TCR



( -- 00 00) ρ =080g

( 0 20 07 )( 0 20 04 )

( 052 20 13 )

( 08 20 17 )( 1 20 16 )

( 1 20 18 )

548 552 554 556 55855 5611

12

13

14

15

16

17

18

19

2



Vola

tilid

ad d

el P

IB

14

15

16

17

18

19

2

21

22




( -- 00 00) ρ =084g

( 0 20 06 )

( 0 20 01 )

( 09 20 18 )( 046 20 09 )

( 1 20 13 )( 1 20 19 )





148







149

6 Conclusiones



150

Referencias















151




152

Donde




A Algoritmo












JjK

k

J Jj j


153

C Calibracioacuten



075 075006 0015

006 006

00

0

1

1

001

1

1300

100 501

0300

1

8

8000009

3

10000016

06

03 03

017040

017040

12 34 101

09206

092







Transables

ST

SNT

r



ALPHAn

TAUPHI

VARPI

c1

Rd

+R

c2An

At

DBgYEA

B

KAPApbar



154


Descripcioacuten




σσσ

σσ n

t

ρρρ


AR(1) de los PTF T







087

084006001001040090

00010022

60-65 Y PIB


Y PIB 25-30 10-12 25 75 70 12 20 20 0

067098

080002000010008090093

0003002

096

Trimestral

a

a

n

T

T

X

NT

NT

pub

priv

t

r

r

p

p

g

g


155



( (

Datos Trimestrales

Variables



Constante

ɡ

pp

Trend


log

LNG_cy

0117 0054

0009 0003 0003 0002

0035 0036 0051

0005 0015

0662

-0002 -0006 -0001[0002]

-0001[0001] [0004][0522] [0899][005]

[0006] [0002] [0003] [0008] [0006] [0010]

[0063]0814 0665 0804

0110

0002

2528 2642

[0038] [0128] [0066]

[0000]0002[0000]

[0049] [0024] [0030] [0144] [0100] [0144]

980123-584

980623-678

970999-663

420206-572

420522-617

420994-599

1986 2010 1986 2010 1986 2010 2000 2010 2000 2010 2000 2010


t - 1

t

( (yylog t


156




Variables LNG_cy(1) (2) (3) (1) (2) (3)


Datos Anuales

( (

Constante

ɡ

pp

Trend


log

t - 1

t

( (yylog t 0294

0012

-0005[0006]

-0003[0003]

-0221

[0423]

-0301

[0589]

-00172159 6152[2173]

6152[5451][0015]

-0013

[0036]

[5451]-0017[0018]

[0018]

[0018]

[0006]

0008 0026

[0015]

0027

[0480]

0277

[0408]0287

[0399]0538

[00147]

[0118]

0216

0011

[0008]

0008[0005]

[0112]

0489[0182]

0844[0152]

00256

0214

[0099]

250156-482

1986 2010

250345-499

1986 2010

250995-462

1986 2010

110006-472

2000 2010

110073-447

2000 2010

110973-447

2000 2010


157


ModeloResiduos

Anual Trimestral



(1)

xx

xx

xxx

xx

xx

x

x

x

(2) (3) (1) (2) (3)

xx



158

E Resultados



PIB

PIB 163

177233

673680

188

141135

201218

481522

248

202221

12741213

256

880872

10531005

488555

100

109123

414362

100

086072

647535

300297

100

123117

437400

100

101101

633555

239239

100

090090

078037

100

029001

045072

-035-016

100

085080

086024

100

041002

078067

-056-020

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

DatosSimulado

TCR

C

G

TOT

Anuales

Iv

PIB

TCR

C

G

TOT

Iv

Corr-

Trimestrales


159




Volatilidades ()

U(C C )

cov(g y )

cov(g q )

cov(g iv )

cov(g c )

cov(g U(C C ))

ωωλ

PIB

TCR

Gasto Gob

Inv

Consumo

000

000

000

-002

000

-007

-021

-022

-026

-036

-001

-1518

-1523

003

-009

-013

020

-003

-046

-044

-011

003

-005

-001

-009

188

000000

200071

010200170

090200158

090200092

010

555

135

680

233

443

122

555

1689

909

307

509

117

558

1637

859

287

488

133

549

1046

798

282

477

138

549

888

736

260

458


y

p

Nt

t t

t t

t

t Nt Tt

t

t t

Tt

Caso Base

Regla Fiscal

(1) (2) (1) (2)

160


Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla Fiscal

000000

200031

010200183

090200125

090200087

010

ωωλ

y

p

Volatilidades ()

U(C C )

PIB

TCR

Gasto Gob

Inv

Consumo

Nt Tt


cov(y q )

cov(y iv )

cov(y c )

cov(g U(C C ))

t t

t t

t

t Nt Tt

t

t t


218

522

221

872

256

419

147

522

1753

1067

319

504

143

532

1634

1055

283

467

163

514

1004

962

296

461

171

514

665

922

268

433

000

000

000

-001 -008

000

-013

-020

-021

-019

-031

-000

-010

-009

002

-010

-016

045

-010

-037

-048

-015

-006

-002

-011


161


Caso Base (1) (2) (1) (2)

Regla Fiscal

000000

200071

010200170

090200158

090200092

010

ωωλ

y

p



TCR

Gasto Gob

Inv

b

-461

-054 +114 +059

+1 +1 +1 +1 +1

+116+226

0

-819

-907 -771 -1327-1777

-866 -1138 -1139

max=1 max=1

max=2 max=12 max=12

max=2max=25 max=6

t-max=1

t-max=1 t-max=2



t- t- t-


162



PIB

TCR

Gasto Gob


Anualmax=15-060 +017 -842

-1052 -201-087

-333

-034 +063 +011

+1 +1 +1 +1 +1

+045+188

0

-499

-553 -453 -840-1493

-561 -754 -747

+059

-21

max=15 max=1 max=1

max=1

max=1 max=1

max=2 max=7

max=2 max=7

max=1

t-max=9

t-max=1


t-max=1 t-max=1

t- t- t-

t-t-

t- t-


t- t-


t-t-max=8

Inv

b

PIB Inv ConsTCRb


Caso Base (1) (2) (1) (2)



000000

200031

010200183

090200125

090200087

010

ωωλ

y

p


163



TCR





PIB


x 10-3

x 10-4

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0

5

-5

0

001

-001

0

002

-002

0

002

-002

0

2

-2

0

01

-01

2000

4000

0

0005

001

0

-005

0

-01

0

002

-002

164


TCR




Inversioacuten



PIB


0

001

-001

0

02

-02

0

002

-002

0

002

-002

0

001

-001

0

005

-0050 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0

0

10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

-01

0

-02

5000

0

x 10

0

5

-5

005

-005

165



TCR

TCR

x 10-3




0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

8

10

12

6

4

2

-2

-4

-6

0

002

0025

0015

001

0005

-0005

-001

0

166






PIB

x 10-3

x 10-4

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 500 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50 0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

0

001

-001

0

001

-001

0

001

-001

0

01

-01

0

01

-01

0

5

-5

0

5

-5

0005

001

0

500

1000

0

001

002

0


167


TCR





PIB

x 10-3


0 10 20 30 40 50

0

001

-001

0 10 20 30 40 50

0

005

-005

0 10 20 30 40 50

0

1

-10 10 20 30 40 50

0

01

-01

0 10 20 30 40 50

0

02

-02

0 10 20 30 40 50

0

002

-0020 10 20 30 40 50

0

002

-002

0 10 20 30 40 50

1000

2000

0

0 10 20 30 40 50

0005

001

0

0 10 20 30 40 50

0

002

-002


168



TCR



20x 10

15

10

5

-5

0

0 10 20 30 40 50

0 10 20 30 40 50

-3

8

6

4

2

-2

-4

0



171
















172










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