Contenido Resumen....................................................................................................................3
Planteamiento del problema...................... problema.......................................... ....................................... ....................................... .......................... ......4 4 Objetivos....................................................................................................................4 Objetivos principales ...............................................................................................4 Objetivos secundarios.............................................................................................4
Marco teórico y conceptual................. conceptual..................................... ............................................................ ................................................... ........... 4 Marco de Referencia ……………………………………………………………………………………………………………… ………………5 Metodologa................... Metodologa....................................... ........................................ ........................................ ........................................ ................................. ............. ! Exportaciones..................................... ......................................................... ........................................ ........................................ ............................. ......... ! Importaciones.........................................................................................................! Tratados de libre comercio ......................................................................................"
Resultados........ Res ultados............................ ....................................... ....................................... ........................................ ............................................... ........................... " #onclusiones #onclusiones y recomendaciones........ recomendaciones............................ ........................................ ........................................ ............................... ........... " $ibliografa.................................................................................................................% &ne'os.............. &ne'os.................................. ........................................ ........................................ ....................................... ............................................ ......................... () Datos para determinantes de exportación e importación .....................................() Datos para determinantes de exportación e importación .....................................(3
*
Resumen
+n la d,cada de los %) el Per- se perla/ nalmente como un pas de mercado abie abiert rto o. 0 se prod produc uce e un vert vertig igin inos oso o crec crecim imie ient nto o de las las e'po e'port rtac acio ione ness e importaciones importaciones 1ue se sostiene con distintos socios comerciales. Pese Pese a ello/ se trata a-n de un pas en desarrollo/ en el cual la teora económica/ bien conocida en la literatura sobre los determinantes de las transacciones entre pases/ no se ajusta precisamente a la realidad. 2uestra bolsa de productos transables se podra resumir como como una una propi propia a de produ producto ctoss tradic tradicion ionale aless de bajo bajo valor valor agrega agregado do.. +n este este conte'to surge surge la necesidad de analiar el impacto/ impacto/ bueno o malo/ de los acuerdos acuerdos comerciales 1ue a realiado el gobierno peruano para as generar reco recomen mendac dacion iones es de polti poltico co y concl concluir uir en cierto ciertoss ecos ecos estili estiliad ados os.. +n una una primera instancia nos concentraremos por presentar un modelo distinto para las e'portaciones e importaciones respectivamente. +n esta parte nos ce6iremos a un an7lisis trimestral de los -ltimos a6os 8*))39*)(3: justicados por la calidad de data 1ue se puede encontrar para las variables 1ue invocamos. +n una segunda etapa procedemos a centrar nuestro an7lisis en la peculiaridad del intercambio comercial 1ue representan los acuerdos comerciales. ;eremos as 1ue los datos necesa necesario rioss para para tener tener concl conclus usion iones es certer certeras as y libre libress de am ambig big
/ ace acepta ptarr. ?in embargo se plantear7n diversas ideas para proceder/ en alg-n trabajo posterior/ a un trabajo m7s preciso.
3
Planteamiento del problema
+n la economa las e'portaciones y las importaciones son estudio obligatorio para conocer el rumbo y modelo de crecimiento 1ue toma un pas. &mbas tienen sendas altamente vol7tiles. @ico eso es necesario conocer sus determinantes. +sto es una cuestión aun m7s interesante al considerar 1ue se trata de un pas en desarrollo en el 1ue las variables 1ue e'pli1uen la balana comercial/ podran distar mucos de las com-nmente propuestas para las grandes economas 1ue sostienen un mismo modelo por oriontes temporales anteriores al nuestro. &dicionalmente se debe mencionar la presencia de los acuerdos comerciales. +s merecido conocer su impacto por1ue cada tratado suscitó/ en su momento/ duras crt crtic icas as a favo favorr y en cont contra ra.. ?i bien bien es prem premat atur uro o un an7l an7lis isis is prec precis iso/ o/ una una apro'imación a su realidad es fundamental para la poltica peruana. Objetivos Objetivos principales
#onocer los principales determinantes de las e'portaciones y las importaciones. & la ve identicar la apro'imación de los ecos empricos a la teora económica conv conven enci cion onal al.. Aodo odo es esto to se agr agrega ega al obje objeti tivo vo fund fundam amen enta tall de apli aplica carr las las erram erramien ientas tas desar desarro rolla llada dass en +conom +conometr etra a > a un cas caso o pr7ct pr7ctico ico y real real de la economa peruana. Objetivos secundarios
>denti >dentica carr el efecto efecto 1ue 1ue an provo provocad cado o en la balan balana a comer comercia ciall nacion nacional al los tratados de libre comercio. Medir si an tenido un impacto real. Reconocer si este -lti -ltimo mo fue fue posi positi tivo vo o nega negati tivo vo// tant tanto o para para las las e'po e'port rtac acio ione ness como como para para las las importaciones. +stablecer el efecto diferencial 1ue pudieron aber provocado los acuerdos acuerdos comerc comerciales iales.. Binalment inalmente e determin determinar ar si las determi determinant nantes/ es/ previam previamente ente establecidas/ de las e'portaciones e importaciones siguen vigentes al corregir los eventuales 1uiebres 1ue provocaran los acuerdos comerciales mediante variables dicotómicas. Marco teórico y conceptual
#onsiderandoC
x C +'portaciones
m C >mportaciones
y C P$> nacional
y
¿
C P$> de *) principales socios comerciales 4
e C Aipo de cambio real
ti C A,rminos A,rminos de intercambio
d C ;ariable @ummy con valor verdadero mientras aya vigencia de acuerdo
de libre comercio con un -nico pas. &cor &corde de con la teora teora tradic tradicion ional al del comer comercio cio// prete pretend nder eremo emoss deter determi minar nar el comp compor orta tami mien ento to de las las e'po e'port rtac acio ione ness e impo import rtac acio ione ness me medi dian ante te la func funció ión n propuesta por nuestro cl7sico libro del profesor @e Dregorio 8Macroeconoma: m=m ( y , e ) ¿
x = x ( y , e )
?in embargo es importante notar 1ue el Per- no se ve muy inEuenciado por el tipo de cambio real 8aun cumpli,ndose la relación Marsall9Ferner: para el caso de e'por e'portac tacion iones es dado dado 1ue 1ue el mayor mayor porcen porcentaj taje e de nuestr nuestras as e'port e'portac acion iones es son son tradicionales. +n este sentido nos prestamos de un estudio dirigido por #laudio &raven &ravena a 8#+P 8#+P&F: &F: para para econom economas as de la regi región ón G@em G@emand anda a de e'por e'portac tacion iones es e impor importac tacion iones es de bienes bienes y ser servic vicios ios para &rgent &rgentina ina y #ileH #ileH.. &grega &gregando ndo una variable a la función anterior/ 1uedando de una forma 1ue la variación en los precios de los metales repercuta en el modelo/ de la siguiente maneraC m =m ( y , e , ti ) ¿
x = x ( y ,e,ti )
Binalmente nos 1ueda la necesidad de agregar una variable m7s para determinar el impa impact cto o de los los ac acue uerrdos dos co come merrcial ciales es.. +vid +viden ente teme ment nte e se a de nece necesi sita tarr erram erramienta ientass econom,tr econom,tricas icas m7s fuertes fuertes para poder medir medir apropia apropiadame damente nte el impacto/ seguro el caso de contrafactuales o modelos de variables autoregresivas estructurados. Pero en el lmite de nuestro conocimiento proponemos utiliar la variable dummy se6alada inicialmente. inicialmente. Binalmente tendremosC m=m ( y , e , ti , d ) ¿
x = x ( y , e , t i , d )
5
+s importante destacar el efecto 1ue tiene el Aipo de #ambio Real 8e: sobre las e'portaciones e importaciones/ por ello/ debemos tener en cuenta dos conceptos importantesC o
o
#urva IC Fa condición de Marsall9Ferner establece 1ue las depreciaciones reales incrementan las e'portaciones netas. ?in embargo/ e'iste evidencia emprica de 1ue una depreciación real puede conducir al deterioro de las cuentas e'ternas en el corto plao/ situación 1ue al revertirse en el tiempo forma una #urva I. #ondiciones de Marsall J FernerC +stas son los valores mnimos 1ue deben tener las elasticidades de las e'portaciones e importaciones con respecto al tipo de cambio real para 1ue la balana comercial mejore cuando se deprecie el tipo de cambio real.
Marco de referencia:
+n un conte'to económico de crecimiento es importante analiar los determinantes de dico conte'to para poder determinar si es sostenido o no en el tiempo. &s/ poder acer recomendaciones 1ue lo agan/ o de un lado/ permanentemente sostenido/ o de otro/ 1ue le permita acerse sostenido en el tiempo. +l Per- presenta un modelo económico de desarrollo dirigido por las e'portaciones ace ya dos d,cadas. @e este modo/ presentaremos algunos ecos empricos 1ue nos permitan plantear ipótesis respecto a los determinantes de las e'portaciones/ y la importancia 1ue tienen algunas economas en el mundo para la din7mica de nuestras e'portaciones/ componente importante del P>$ peruano. +n el periodo de an7lisis/ del *))3 al *)(3/ con data trimestral/ observamos el comportamiento de nuestras e'portaciones e importaciones totalesC
!
EXPORT 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
09
10
11
12
13
IMPORT 12,000
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
0 03
04
05
06
07
08
Podemos observer una tendencia creciente/ interrumpida en el period *))=9*))%/ period coincidente con la crisis nancier 1ue afectó ++KK/ y conllevó a una de las crisis económicas mas fuertes de los -ltimos tiempos. +ste eco es importante tener en cuenta ya 1ue en esos a6os se pusieron en vigencia &cuerdos #omerciales "
de importancia con pases como #ile y ++KK. &l analiar mas adelante el impacto 1ue tuvieron estos acuerdos sobre la din7mica de las e'portaciones/ el an7lisis se puede ver inEuenciado por tal acontencimiento. +l din7mica de las principales economas 1ue inEuyen en la din7mica de nuestras e'portaciones se presenta acontinuaciónC +n tales gr7cas se muestra un comportamiento estacional muy marcado en #ina y Iapón. Mientras 1ue en K?&/ #anad7/ #ile y ?uia se presenta un crecimiento ininterrumpido salvo el periodo de crisis económica ya ant,s mencionado.
=
GDPCHINA
GDPUSA
20,000
16,000 15,500
16,000
15,000 12,000 14,500 8,000 14,000 4,000
13,500
0
13,000 03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
03
04
05
06
GDPJAPON
07
08
09
10
11
12
13
10
11
12
13
10
11
12
13
GDPSUIZA
136,000
145,000 140,000
132,000 135,000 128,000
130,000 125,000
124,000
120,000 120,000 115,000 116,000
110,000 03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
03
04
05
06
GDPCHILE
07
08
09
GDPCANDA
40,000,000
48 0
35,000,000
44 0
30,000,000 40 0 25,000,000 36 0 20,000,000 32 0
15,000,000 10,000,000
28 0 03
04
05
06
07
08
09
10
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13
03
04
05
06
07
08
09
+n los resultados del trabajo aplicativo mostraremos el criterio por el cual se separó del an7lisis a #anad7/ #ile y ?uia. Por el momento/ presentaremos la din7mica del crecimiento de las e'portaciones junto al crecimiento económico de K?&/ #ina y Iapón.
%
12
11
10
9
8
7 03
04
05
06
07
08
LOGE XP ORT LOGJAPON
09
10
11
12
13
LOGCHINA LOGUSA
Podemos observar 1ue el crecimiento de #ina sigue el mismo comportamiento 1ue el crecimiento de nuestras e'portaciones. +n efecto/ en el periodo de an7lisis/ el crecimiento económico de dico pas a sido determinante en el mundo. Fa din7mica de las tasas de crecimiento de Iapón y Ksa son suaves en el tiempo ya 1ue estas economas no an representado un crecimiento importante a nivel global. ?in embargo/ la demanda de bienes de dicos pases a nuestra economa es importante. ?i bien/ #ile y $rasil no est7n considerados en el an7lisis de los determinantes de nuestras e'portaciones/ ello no signica 1ue tales economas no sean importantes para la din7mica de nuestras e'portaciones. +l tratamiento con dicas economas ser7 estudiado cuando se analicen los impactos 1ue tuvieron los acuerdos comerciales rmados con tales pases. Por lo pronto/ analiamos el comportamiento de las tasas de crecimiento de las e'portaciones dirigidas acia esos pases. 8Aomando en cuenta adem7s 1ue el periodo de an7lisis para medir el impacto del AF# va de (%%5 al *)(3:.
()
10
9
8
7
6
5
4 1996
1998
2000
2002
2004
LXB RA SIL LXCHINA
2006
2008
2010
2012
LXCHILE LXEUA
Observamos 1ue las e'portaciones dirigidas a K?&/ #ile y $rasil presentan una desaceleración abrupta en el periodo de la crisis nanciera. Fa tasa de crecimiento de las e'portaciones a #ina presenta un comportamiento m7s estable y tiene una pendiente de crecimiento m7s empinada. +n un an7lisis gr7co m7s e'austivo observamosC 100 95 90 85 80 75 70 65 1996
1998
2000
2002 LXEUA
2004
2006
2008
2010
2012
LGDPUSA
((
& pesar 1ue la tasa de crecimiento económico de K?& creca a tasas cercanas a cero/ el nivel de e'portaciones dirigida acia ese pas presenta una pendiente positiva/ siendo en t,rminos reales/ uno de los dos principales destinos de nuestras e'portaciones en los -ltimos a6os. 80 el principal destino desde el periodo de an7lisis: 11
10
9
8
7
6
5 1996
1998
2000
2002 LXCHINA
2004
2006
2008
2010
2012
LGDPCHINA
Fa tasa de crecimiento de #ina si a sido importante para la din7mica de nuestras e'portaciones. #ina pasó a constituir en los -ltimos a6os uno de los dos principales destinos de nuestras e'portaciones.
(*
90 85 80 75 70 65 60 55 50 1996
1998
2000
2002
2004
LGDPBRASIL
2006
2008
2010
2012
LXBRASIL
Fa din7mica de la tasa de crecimiento de $rasil muestra un comportamiento positivo 1ue en efecto se a trasladado acia la din7mica del crecimiento de nuestras e'portaciones dirigidas acia dico pas. 20 18 16 14 12 10 8 6 4 1996
1998
2000
2002 LXCHILE
2004
2006
2008
2010
2012
LABSORCHILE
&l analiar la din7mica del crecimiento de nuestras e'portaciones acia #ile tomamos en cuenta la demanda de &bsorción de dica economa ya 1ue ella representa una medida 1ue nos puede guar a obtener mayor precisión en nuestro (3
an7lisis. Fa tasa de crecimiento de la &bsorción en #ile es suave/ similar al comportamiento de la tasa de crecimiento de nuestras e'portaciones dirigidas acia ese pas. Pasemos a analiar el comportamiento gr7co de n-meros ndices relevantes para nuestro an7lisis. Observamos los t,rminos de >ntercambio y notamos 1ue su crecimiento tiene un comportamiento similar al crecimiento de nuestras e'portaciones/ ello debido a 1ue somos una economa pe1ue6a y abierta y es la estructura interna de nuestras e'portaciones las 1ue determinan su valor. #uando los t,rminos de intercambio son mayores a ())/ ello es un indicador positivo para nuestras e'portaciones y la economa en su conjunto/ ya 1ue funciona como un incentivo a las empresas a invertir y nos posiciona con un poder ad1uisitivo superior. 160 140 120 100 80 60 40 20 0 03
04
05
06
07
08
EXPORT
09
10
11
12
13
TI
+l tipo de cambio real es a su ve un ndice de competitividad. &l analiar su comportamiento/ no encontramos una relación gr7ca entre el A#R y las e'portaciones. ?in embargo/ sus efectos suelen verse con reagos.
(4
140 120 100 80 60 40 20 0 03
04
05
06
07
08
TCR
09
10
11
12
13
EXPORT
Observando las e'portaciones desagregadas en Aradicionales y 2o AradicionalesC
12,000
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
0 03
04
05
06
07
EXPORT!TRAD
08
09
10
11
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EXPORT!NO!TRAD
(5
?on las e'portaciones tradicionales las 1ue dirigen el crecimiento de las e'portaciones/ inEuenciadas por los t,rminos de intercambio. Fas e'portaciones no tradicionales son un indicador de 1ue nuestra economa est7 pasando por un proceso de diversicación productiva 1ue 1ui7 no avance a una velocidad deseada para acer sostenible nuestras e'portaciones/ pero es en denitiva signicativa respecto a periodos pasados de tiempo. +s importante tener en cuenta 1ue en la -ltima d,cada se an llevado a cabo negociaciones con distintos pases y mucas de esas negociaciones se an concretado y materialiado en acuerdos comerciales/ cuyo impacto se empear7n a ver en los pró'imos a6os. ?in embargo/ pasamos a analiar algunos de ellos/ tales comoC AF# P+RL9++KK/ puesto en vigencia le (ro de Bebrero del *))% AF# P+RL9 #>2&/ puesto en vigencia el (ro de Maro del *)() AF# P+RL9M+R#O?KR/ entró en vigencia el * de enero del *))! con $rasil y el AF# P+RL9#>F+/ 1ue entró en vigencia el (ro de Maro del *))%. +s importante tomar en cuenta 1ue e'isten otros acuerdos 1ue por limitaciones de data a-n no se pueden llevar a cabo an7lisis 1ue puedan mostrarnos su verdadero impacto.
Metodología Exportaciones
?e trabajar7n con datos trimestrales desde el *))3 al *)(3. Fas fuentes y las unidades pueden ser consultadas en el ane'o. &l aber presentado en el apartado anterior un modelo para las e'portaciones procedemos a establecer 1ue datos respaldar7n cada variable. +n el P$> mundo se considerar7 a los D@Ps de +K&/ #ina y Iapón. Fas dos primeras como dos economas indiscutiblemente representativas de la economa mundial y la tercera para conocer la importancia e impacto 1ue podran tener otros pases en las e'portaciones nacionales. ?e considera un tipo de cambio real multilateral calculado por el $#R/ misma procedencia tendr7n los t,rminos de intercambio. +s preciso mencionar 1ue por el efecto de la curva jota el tipo de cambio real se tomar7 en dos reagos 8tratando as de replicar la formulación de Rafael $ustamante 8*))%:/ 1ui,n para datos anuales realia pruebas avanadas para conocer el reago correspondiente al modelo:. @e modo 1ue nos 1uedara un modelo tal comoC X t = β 0 + β 1 TCR t −2 + β 2 TI t + β 3 GDPEUA t + β 4 GDPCHINA t + β 5 GDPJAPON t
Fas estimaciones se calcular7n mediante el m,todo M#O/ y posteriormente se realiar7n todas las pruebas pertinentes para dar consistencia a los resultados.
(!
Importaciones ?e trabajar7n con datos trimestrales desde el *))3 al *)(3. Fas fuentes y las unidades pueden ser consultadas en el ane'o. ?i bien ay una mayor diversidad de variables 1ue podran e'plicar las importaciones 1ue presentamos anteriormente/ algunas son especcas para importaciones de distintos nes 8de capital/ de consumo/ diversos sectores:. Por ende nos ce6iremos la modelo m7s tradicional de tipo de cambio real y el ingreso nacional 81ue visto por el lado del gasto tomaremos la absorción:. +l tipo de cambio real se a tomado sin reago por1ue predomina el efecto precio 1ue conlleva un impacto inmediato en el monto de importaciones. M t = β 0 + β 1 TCRt + β2 ABSORt
Fas estimaciones se calcular7n mediante el m,todo M#O/ y posteriormente se realiar7n todas las pruebas pertinentes para dar consistencia a los resultados.
Tratados de libre comercio +n esta parte se trabajar7n con datos anuales desde (%%5 al *))3 por1ue los datos de e'portación por pases no an sido encontrados ni con mayor anterioridad/ ni con mayor frecuencia 8si bien son pocos datos/ es una traba 1ue se tiene 1ue aceptar:. +s preciso mencionar 1ue la data se a reconstruido en base a las Memorias &nuales del $anco #entral. +l car7cter especco del an7lisis en esta sección nos incitar7 a e'cluir el tipo de cambio real y los t,rminos de intercambio por su car7cter multilateral y el modelo se establecer7 a lo m7s sencillo 1ue es D@Ps internacionales y absorción para el caso de Per- y #ile 8ya 1ue pudimos encontrar esos datos en especco:. Nuedando para la relación con cada pas la forma deC XPAISt = β 0 + β1 GDPPAIS MPAISt = β 0 + β 1 ABSORPERU
+n las ecuaciones anteriores el t,rmino
PAIS a de ser reemplaado por los
cuatro pases 1ue estudiaremosC +K& 8*))%:/ #ina 8*)():/ #ile 8*))%:/ $rasil 8*))!:. &dem7s/ XPAIS representa las e'portaciones del Per- acia ese pas y MPAIS representa las importaciones acia el Per- de esos pases.
Posteriormente/ para determinar si a abido un impacto considerable de los AF#s se ar7 un an7lisis de 1uiebre y si este procede estimaremos el impacto diferencial mediante variables dicotómicas. ("
Binalmente se presentar7n los diversos tests desarrollados durante el curso y/ en casos especcos/ se justicar7 la falta de alg-n procedimiento correctivo de violarse alg-n supuesto.
Resultados Exportaciones 1. stimación de los par!metros del modelo Modelo "ineal
Planteamos el siguiente modelo para e'plicar el comportamiento de las e'portaciones peruanasC
TI
¿ ¿
GDPEUA
¿ ¿
GDPJAPON
¿ ¿
GDPSUIZA
¿ ¿
GDPCHILE
¿ ¿
GDPCANADA
¿ ¿
¿ log ¿ 7 5 OG ¿ X t = β 0 + β 1 log ( TCR )t −2 + β 2 log ¿
+ncontramos el siguiente resultadoC D"#"$%"$& ()*+)-". LOG/EXPORT M"&%. L")& S)*" D)&". 071114 T+". 17.47 S)#-" /)%&"%. 20033 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 42 )<&"* )%&"$&
(=
()*+)-"
C"<<+:+"$&
S&% E***
&=S&)&+&+:
P*
C LOG/TCR/=2 LOG/TI LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA LOG/GDPJAPON LOG/GDPSUIZA LOG/GDPCHILE LOG/GDPCANADA
2943091 1360270 0687017 0249204 =3268910 =1363612 =1584988 0740274 3537195
2157279 0444992 0179820 0144008 1660230 0760927 1645724 0345269 1142152
1364261 3056844 3820592 1730482 =1968950 =1792040 =0963095 2144048 3096957
01817 00044 00006 00929 00574 00823 03425 00395 00040
R=)*"% A%&"% R=)*"% SE < *">*"+$ S )*"% *"+% L> -+?"-+% =&)&+&+: P*/=&)&+&+:
0978551 0973352 0077558 0198504 5285149 1881960 0000000
M")$ %"#"$%"$& ;)* SD %"#"$%"$& ;)* A?)+?" +$< :*+&"*+$ S:@)* :*+&"*+$ H)$$)$=+$$ :*+&"* D*+$=)&$ &)&
8827040 0475110 =2088166 =1715808 =1951682 1999635
Fos principales destinos de nuestras e'portaciones son/ en apariencia/ nada signicativos para la din7mica de nuestras e'portaciones. +llo es e'plicado por los valores p de los coecientes determinados para FOD8D@P#>2&:/ FOD8D@PK?&:/ FOD8D@P?K>Q&:/ FOD8D@PI&PO2:/ allados por M#O. Nu, tan lógico puede ser ello con la realidadS Para ello procedemos a realiar una prueba de multicolinealidad/ observando el Bactor de >nEación de la ;ariana 8B>;:/ tenemosC
()*+)$:" I$<-)&+$ ):&* D)&". 071114 T+". 18.15 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 42
()*+)-"
C"<<+:+"$& ()*+)$:"
U$:"$&"*"% (I
C LOG/TCR/=2 LOG/TI LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA LOG/GDPJAPON LOG/GDPSUIZA LOG/GDPCHILE LOG/GDPCANADA
4653852 0198018 0032335 0020738 2756364 0579010 2708407 0119211 1304511
3249421 2940833 4981366 1157329 1772213 5587415 2617525 2396467 3260590
C"$&"*"% (I NA 3260564 4451806 3119414 3391040 3639263 6875032 6587131 1237832
(%
Fos valores B>; encontrados 8;>B en sus siglas en ingl,s:/ nos indican un alto grado de multicolinealidad para los P$>s 8D@Ps: de los pases en an7lisis. Pasamos a analiar el grado de correlación de nuestras variables regresorasC
+fectivamente/ los crecimientos de las economas analiadas est7n altamente correlacionados. +llo puede e'plicarse en un conte'to globaliado de libre movilidad de capitales en el 1ue el crecimiento de grandes economas pueden ser altamente signicativos para el crecimiento de otras economas. Procedemos a plantear modelos de regresión au'iliares. Fo siguiente ser7 pasar a la omisión de variables e'plicativas para reducir el grado de multicolinealidad del modelo. Para la economa canadienseC
GDPCANADA
¿ ¿
GDPEUA
¿ ¿
GDPJAPON
¿ ¿
log ¿
0 obtenemos los siguientes resultadosC D"#"$%"$& ()*+)-". LOG/GDPCANADA M"&%. L")& S)*" D)&". 071114 T+". 18.33 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 ()*+)-"
C"<<+:+"$&
S&% E***
&=S&)&+&+:
P*
*)
C LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA LOG/GDPJAPON
=6029235 0110354 1766699 =0504105
R=)*"% A%&"% R=)*"% SE < *">*"+$ S )*"% *"+% L> -+?"-+% =&)&+&+: P*/=&)&+&+:
0979855 0978344 0018672 0013946 1148147 6485274 0000000
1367862 0012621 0149223 0122948
=4407781 8743705 1183928 =4100151
M")$ %"#"$%"$& ;)* SD %"#"$%"$& ;)* A?)+?" +$< :*+&"*+$ S:@)* :*+&"*+$ H)$$)$=+$$ :*+&"* D*+$=)&$ &)&
00001 00000 00000 00002 5970516 0126885 =5037031 =4874832 =4976880 1528897
Podemos observar 1ue el crecimiento de la economa canadiense es bien e'plicado por el crecimiento de las economas #ina/ &mericana y Iaponesa. & trav,s del R9 s1uared observamos 1ue el %=T del modelo es e'plicado por las variables planteadas. &naliamos el grado de multicolinealidad del modeloC
()*+)$:" I$<-)&+$ ):&* D)&". 071114 T+". 18.35 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44
()*+)-"
C"<<+:+"$& ()*+)$:"
U$:"$&"*"% (I
C LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA LOG/GDPJAPON
1871046 0000159 0022268 0015116
2361219 1592173 2584850 2635049
C"$&"*"% (I NA 4880396 6379981 2050941
+l B>; nos indica 1ue no e'iste un grado de multicolinealidad severo. & trav,s del siguiente gr7co podremos observar tambi,n 1ue se puede asumir una distribución normal para las perturbaciones. Fa probabilidad del estadstico Iar1ue9$era nos indica 1ue se acepta el supuesto de normalidad de las perturbaciones del modelo au'iliarC
*(
8
S"*+". R"+%)- S)#-" 20031 20134 O"*;)&+$ 44
7 6 5 4 3
M")$ M"%+)$ M)+ M+$+ S&% D"; S?"@$" *&+
=727"=16 =0003693 0039881 =0029735 0018009 0687871 2697337
J)*"=B"*) P*)+-+&F
3637831 0162202
2 1 0 =003
=002
=001
000
001
002
003
004
+l Aest de Uite nos inidica 1ue se puede aceptar el supuesto de omocedasticidadC
H"&"*?"%)&+:+&F T"&. +&" =&)&+&+: OR=)*"% S:)-"% "#-)+$"% SS
1326813 7790744 5464265
P* /6,37 P* C+=S)*"/6 P* C+=S)*"/6
02699 02538 04858
T"& E)&+$. D"#"$%"$& ()*+)-". RESID2 M"&%. L")& S)*" D)&". 071114 T+". 18.38 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 C--+$")* &"& *">*"* %*##"% <* #":+<+:)&+$ ()*+)-"
C"<<+:+"$&
S&% E***
&=S&)&+&+:
P*
C LOG/GDPCHINA2 LOG/GDPCHINALOG/GDPUSA LOG/GDPCHINALOG/GDPJAPON LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA2 LOG/GDPUSALOG/GDPJAPON
1005720 =0002137 0011695 0013248 =0229895 0001897 =0011963
0440475 0000843 0007604 0009673 0099426 0007569 0009038
2283259 =2534377 1537878 1369542 =2312213 0250679 =1323622
00283 00156 01326 01791 00264 08034 01937
R=)*"% A%&"% R=)*"% SE < *">*"+$ S )*"% *"+% L> -+?"-+%
0177062 0043613 0000409 617E=06 2847106
M")$ %"#"$%"$& ;)* SD %"#"$%"$& ;)* A?)+?" +$< :*+&"*+$ S:@)* :*+&"*+$ H)$$)$=+$$ :*+&"*
0000317 0000418 =1262321 =1233936 =1251794
**
=&)&+&+: P*/=&)&+&+:
1326813 0269938
D*+$=)&$ &)&
2256452
Kn an7lisis del correlograma de los residuos nos informa 1ue los residuos pueden presentar problemas de correlación serial del tipo &R83:/ &R84:. Pasamos a realiar la Prueba $reusc9DodfreyC D)&". 071114 T+". 19.32 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 A&:**"-)&+$
P)*&+)- C**"-)&+$
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
AC
PAC
0162 0222 =0309 0224 =0149 0246 =0223 0162 =0265 0101 =0131 0297 =0225 0010 =0289 0128 =0216 0001 =0262 0104
0162 0201 =0396 0376 =0201 0143 =0128 0059 =0130 =0040 0180 0023 =0242 0004 =0006 =0081 =0108 =0144 0072 =0076
=S&)& 12375 36213 83262 10858 12012 15226 17958 19430 23487 24089 25142 30705 34010 34017 39842 41029 44530 44530 50086 50994
P* 0266 0164 0040 0028 0035 0019 0012 0013 0005 0007 0009 0002 0001 0002 0000 0001 0000 0000 0000 0000
B*":=G%<*"F S"*+)- C**"-)&+$ LM T"&. =&)&+&+: OR=)*"%
6398835 2101293
P* /5,35 P* C+=S)*"/5
00003 00008
T"& E)&+$. D"#"$%"$& ()*+)-". RESID M"&%. L")& S)*" D)&". 071114 T+". 18.41 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 P*")#-" ++$> ;)-" -)>>"% *"+%)- "& & "*
*3
()*+)-"
C"<<+:+"$&
S&% E***
&=S&)&+&+:
P*
C LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA LOG/GDPJAPON RESID/=1 RESID/=2 RESID/=3 RESID/=4 RESID/=5
=0662567 0016960 =0282264 0273893 0554075 0078636 =0659805 0637650 =0160354
1789660 0015146 0141409 0138715 0165526 0170144 0166037 0174294 0205750
=0370219 1119763 =1996088 1974510 3347363 0462176 =3973851 3658465 =0779365
07135 02704 00538 00563 00020 06468 00003 00008 04410
R=)*"% A%&"% R=)*"% SE < *">*"+$ S )*"% *"+% L> -+?"-+% =&)&+&+: P*/=&)&+&+:
0477567 0358153 0014428 0007286 1290984 3999272 0001871
M")$ %"#"$%"$& ;)* SD %"#"$%"$& ;)* A?)+?" +$< :*+&"*+$ S:@)* :*+&"*+$ H)$$)$=+$$ :*+&"* D*+$=)&$ &)&
=727E=16 0018009 =5459016 =5094068 =5323676 2111366
&s conrmamos el problema de correlación serial del tipo &R83:/ &R84:. Problema cuya solución obviaremos debido a limitaciones metodológicas. Planteamos/ del mismo modo un modelo para #ileC GDPCHILE
¿ ¿
GDPEUA
¿ ¿
GDPJAPON
¿ ¿
log ¿
0 obtenemos los siguientes resultadosC
D"#"$%"$& ()*+)-". LOG/GDPCHILE M"&%. L")& S)*" D)&". 071114 T+". 18.45 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 ()*+)-"
C"<<+:+"$&
S&% E***
&=S&)&+&+:
P*
*4
C LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA LOG/GDPJAPON
=3474724 0372955 3039139 =1025118
R=)*"% A%&"% R=)*"% SE < *">*"+$ S )*"% *"+% L> -+?"-+% =&)&+&+: P*/=&)&+&+:
0978532 0976922 0046337 0085886 7482311 6077590 0000000
3394472 0031320 0370311 0305106
=1023642 1190781 8206980 =3359875
M")$ %"#"$%"$& ;)* SD %"#"$%"$& ;)* A?)+?" +$< :*+&"*+$ S:@)* :*+&"*+$ H)$$)$=+$$ :*+&"* D*+$=)&$ &)&
03122 00000 00000 00017 1693863 0305025 =3219232 =3057033 =3159081 1185598
@el mismo modo/ Podemos observar 1ue el crecimiento de la economa cilena es bien e'plicado por el crecimiento de las economas #ina/ &mericana y Iaponesa. & trav,s del R9s1uared observamos 1ue el %=T del modelo es e'plicado por las variables planteadas. 2o es necesario analiar los grados de multicolinealidad del modelo/ ya 1ue ser7n los mismos planteados en el modelo au'iliar para #anada/ de ello se inere 1ue no este modelo au'iliar tampoco presenta problemas de multicolinealidad 8lo mismo en el siguiente modelo au'iliar 1ue plantearemos:. Pasamos entonces a analiar el supuesto de normalidad de las perturbaciones/ 1ue se aceptar7 al observar la probabilidad del estadstico Iar1ue9beraC
7
S"*+". R"+%)- S)#-" 20031 20134 O"*;)&+$ 44
6 5
M")$ M"%+)$ M)+ M+$+ S&% D"; S?"@$" *&+
4 3 2
J)*"=B"*) P*)+-+&F
1 0 =008
=006
=004
=002
000
002
004
006
008
=385"=17 =0009362 0102668 =0075242 0044692 0432091 2294319 2282124 0319480
010
&plicando el test de Uite/ observamos 1ue tampoco e'isten problemas de eterocedasticidad. Por ello se acepta el supuesto de omocedasticidad en el modelo.
*5
H"&"*?"%)&+:+&F T"&. +&" =&)&+&+: OR=)*"% S:)-"% "#-)+$"% SS
0915800 5689430 3042949
P* /6,37 P* C+=S)*"/6 P* C+=S)*"/6
04946 04589 08034
T"& E)&+$. D"#"$%"$& ()*+)-". RESID2 M"&%. L")& S)*" D)&". 071114 T+". 18.49 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 C--+$")* &"& *">*"* %*##"% <* #":+<+:)&+$ ()*+)-"
C"<<+:+"$&
S&% E***
&=S&)&+&+:
C LOG/GDPCHINA2 LOG/GDPCHINALOG/GDPUSA LOG/GDPCHINALOG/GDPJAPON LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA2 LOG/GDPUSALOG/GDPJAPON
2484097 =0006146 0038147 0027871 =0583629 =0003683 =0023361
2436507 0004664 0042064 0053509 0549981 0041870 0049995
1019532 =1317919 0906880 0520864 =1061180 =0087970 =0467265
R=)*"% A%&"% R=)*"% SE < *">*"+$ S )*"% *"+% L> -+?"-+% =&)&+&+: P*/=&)&+&+:
0129305 =0011889 0002260 0000189 2094501 0915800 0494586
M")$ %"#"$%"$& ;)* SD %"#"$%"$& ;)* A?)+?" +$< :*+&"*+$ S:@)* :*+&"*+$ H)$$)$=+$$ :*+&"* D*+$=)&$ &)&
P* 03146 01956 03703 06056 02955 09304 06431 0001952 0002246 =9202275 =8918427 =9097011 2206376
&naliando el problema de correlación serial/ mediante el #orrelograma de los residuos/ es muy probable 1ue e'ista #orrelación serial del tipo &R8(:/ &R84: y &R85:C D)&". 071114 T+". 18.51 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 A&:**"-)&+$
P)*&+)- C**"-)&+$
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
AC
PAC
0364 0102 0095 0424 =0088 =0203 =0238 =0010 =0337 =0298 =0255
0364 =0035 0080 0424 =0533 0046 =0206 =0098 =0098 =0083 =0004
=S&)& 62244 67222 71664 16256 16656 18848 21948 21954 28534 33814 37798
P* 0013 0035 0067 0003 0005 0004 0003 0005 0001 0000 0000
*!
12 0100 0225 13 =0092 =0088 14 =0035 0036 15 0053 0179 16 0373 =0020 17 0026 =0245 18 =0043 =0046 19 0052 0041 20 0284 =0074
38429 38980 39065 39260 49301 49351 49498 49716 56495
0000 0000 0000 0001 0000 0000 0000 0000 0000
&ceptamos dicos problemas al acer la Prueba $reusc9DodfreyC B*":=G%<*"F S"*+)- C**"-)&+$ LM T"&. =&)&+&+: OR=)*"%
6710950 2385611
P* /6,34 P* C+=S)*"/6
00001 00006
T"& E)&+$. D"#"$%"$& ()*+)-". RESID M"&%. L")& S)*" D)&". 071114 T+". 18.53 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 P*")#-" ++$> ;)-" -)>>"% *"+%)- "& & "* ()*+)-"
C"<<+:+"$&
S&% E***
&=S&)&+&+:
C LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA LOG/GDPJAPON RESID/=1 RESID/=2 RESID/=3 RESID/=4 RESID/=5 RESID/=6
0241084 0025934 =0363069 0256163 0618217 =0071464 =0234033 0703635 =0584117 0013038
2605683 0030316 0382223 0332964 0181960 0174077 0213779 0148357 0185679 0192897
0092522 0855476 =0949887 0769340 3397550 =0410533 =1094746 4742846 =3145840 0067592
R=)*"% A%&"% R=)*"% SE < *">*"+$ S )*"% *"+% L> -+?"-+% =&)&+&+: P*/=&)&+&+:
0542184 0420998 0034007 0039320 9201146 4473967 0000634
M")$ %"#"$%"$& ;)* SD %"#"$%"$& ;)* A?)+?" +$< :*+&"*+$ S:@)* :*+&"*+$ H)$$)$=+$$ :*+&"* D*+$=)&$ &)&
P* 09268 03983 03489 04470 00017 06840 02813 00000 00034 09465 =385E=17 0044692 =3727794 =3322296 =3577416 1979488
Fa solución de dicos problemas se obviar7 por las mismas raones mencionadas para #anada. Planteamos un -ltimo modelo au'iliar para ?uiaC *"
GDPSUIZA
¿ ¿
GDPEUA
¿ ¿
GDPJAPON
¿ ¿
log ¿
0 observamosC D"#"$%"$& ()*+)-". LOG/GDPSUIZA M"&%. L")& S)*" D)&". 071114 T+". 18.56 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 ()*+)-"
C"<<+:+"$&
S&% E***
&=S&)&+&+:
C LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA LOG/GDPJAPON
6521214 0065190 0816680 =0270062
0990914 0009143 0108101 0089067
6581007 7130111 7554760 =3032134
R=)*"% A%&"% R=)*"% SE < *">*"+$ S )*"% *"+% L> -+?"-+% =&)&+&+: P*/=&)&+&+:
0960278 0957299 0013527 0007319 1289992 3223347 0000000
M")$ %"#"$%"$& ;)* SD %"#"$%"$& ;)* A?)+?" +$< :*+&"*+$ S:@)* :*+&"*+$ H)$$)$=+$$ :*+&"* D*+$=)&$ &)&
P* 00000 00000 00000 00042 1175899 0065460 =5681783 =5519584 =5621632 0863350
+l %"T del crecimiento de ?uia puede ser e'plicado por #ina/ Ksa y Iapón. &naliando la normalidad de sus perturbaciones/ podemos aceptar dico supuestoC
*=
8
S"*+". R"+%)- S)#-" 20031 20134 O"*;)&+$ 44
7 6 5 4 3
M")$ M"%+)$ M)+ M+$+ S&% D"; S?"@$" *&+
=174"=16 172"=05 0031234 =0023737 0013046 0275642 2438432
J)*"=B"*) P*)+-+&F
1135333 0566847
2 1 0 =002
=001
000
001
002
003
+l Aest de Uite me permite tambi,n aceptar la omocedastidad del modeloC H"&"*?"%)&+:+&F T"&. +&" =&)&+&+: OR=)*"% S:)-"% "#-)+$"% SS
0894253 5572523 3312271
P* /6,37 P* C+=S)*"/6 P* C+=S)*"/6
05092 04727 07688
T"& E)&+$. D"#"$%"$& ()*+)-". RESID2 M"&%. L")& S)*" D)&". 071114 T+". 18.58 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 C--+$")* &"& *">*"* %*##"% <* #":+<+:)&+$ ()*+)-"
C"<<+:+"$&
S&% E***
&=S&)&+&+:
C LOG/GDPCHINA2 LOG/GDPCHINALOG/GDPUSA LOG/GDPCHINALOG/GDPJAPON LOG/GDPCHINA LOG/GDPUSA2 LOG/GDPUSALOG/GDPJAPON
0033281 =0000194 0001434 488E=05 =0010992 =0000781 0000217
0219220 0000420 0003785 0004814 0049484 0003767 0004498
0151814 =0462162 0378922 0010136 =0222136 =0207352 0048179
R=)*"% A%&"% R=)*"% SE < *">*"+$ S )*"% *"+% L> -+?"-+% =&)&+&+: P*/=&)&+&+:
0126648 =0014976 0000203 153E=06 3154128 0894253 0509235
M")$ %"#"$%"$& ;)* SD %"#"$%"$& ;)* A?)+?" +$< :*+&"*+$ S:@)* :*+&"*+$ H)$$)$=+$$ :*+&"* D*+$=)&$ &)&
P* 08802 06467 07069 09920 08254 08369 09618 0000166 0000202 =1401876 =1373491 =1391350 1982917
*%
0 aciendo un an7lisis del correlograma de los residuos podemos observarC D)&". 071114 T+". 18.59 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 A&:**"-)&+$
P)*&+)- C**"-)&+$
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
AC
PAC
0527 0605 0250 0515 0077 0182 =0164 0092 =0249 =0077 =0298 =0036 =0355 =0206 =0376 =0089 =0339 =0198 =0340 =0125
0527 0453 =0285 0449 =0542 0048 =0064 =0012 =0083 =0039 0186 =0214 =0209 =0017 0042 =0008 =0139 =0022 0021 =0347
=S&)&
P*
13088 30754 33838 47238 47547 49314 50779 51251 54825 55175 60611 60692 68913 71764 81607 82185 90806 93845 10319 10451
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000
+'iste la posibilidad de problemas de correlación serial del tipo &R8(:/ &R8*:/ &R84: y &R85:. #omprobando esto con el test $reusc9DodfreyC B*":=G%<*"F S"*+)- C**"-)&+$ LM T"&. =&)&+&+: OR=)*"%
2258438 3517437
P* /6,34 P* C+=S)*"/6
00000 00000
T"& E)&+$. D"#"$%"$& ()*+)-". RESID M"&%. L")& S)*" D)&". 071114 T+". 19.01 S)#-". 20031 20134 I$:-%"% "*;)&+$. 44 P*")#-" ++$> ;)-" -)>>"% *"+%)- "& & "* ()*+)-"
C"<<+:+"$&
S&% E***
&=S&)&+&+:
C LOG/GDPCHINA
=1097484 0002632
0776710 0009093
=1412991 0289464
P* 01667 07740
3)
LOG/GDPUSA LOG/GDPJAPON RESID/=1 RESID/=2 RESID/=3 RESID/=4 RESID/=5 RESID/=6 R=)*"% A%&"% R=)*"% SE < *">*"+$ S )*"% *"+% L> -+?"-+% =&)&+&+: P*/=&)&+&+:
=0101667 0174342 0953775 =0096894 =0562363 1033517 =0497869 0012353 0799417 0746322 0006571 0001468 1643429 1505625 0000000
0095840 0062222 0153989 0181448 0226633 0173654 0214236 0214658
=1060799 2801918 6193794 =0534005 =2481386 5951596 =2323929 0057547
M")$ %"#"$%"$& ;)* SD %"#"$%"$& ;)* A?)+?" +$< :*+&"*+$ S:@)* :*+&"*+$ H)$$)$=+$$ :*+&"* D*+$=)&$ &)&
02963 00083 00000 05968 00182 00000 00262 09544 =174E=16 0013046 =7015586 =6610088 =6865207 1942891
?e comprueban los problemas de correlación serial cuya solución se obviar7 por las mismas limitaciones mencionadas arriba. @e este modo/ decidimos omitir variables tales comoC D@P#>F+/ D@P#&2&@&/ y D@P?K>Q&. &s/ reduciremos el problema de multicolinealidad en nuestro modelo. NuedandoC
TI
¿ ¿
GDPEUA
¿ ¿
GDPJAPON
¿ ¿
X t = β 0 + β 1 log ( TCR )t −2 + β 2 log ¿
Modelo 1ue procederemos a analiar en este momento.
@ependent ;ariableC +VPORA MetodC Feast ?1uares @ateC )"W()W(4 AimeC ("C(4 ?ample 8adjusted:C *))3N3 *)(3N4 >ncluded observationsC 4* after adjustments
3(
;ariable # A#R89*: D@P#>2& D@PK?& D@PI&PO2 A>
#oeXcie nt ?td. +rror t9?tatistic 9 ((4=%.*% !".35=5* ).!34*"3 (.=343=4 9 ).(%3*"* 4(.35(*4
(4454.=" 9)."%4=3% !(.%=)35 (.)=!""* ).(*)(*% 5.*"%%4* )."44)*" *.4!54=)
Prob. ).43(% ).*=44 ).)))) ).)(=!
).)!!*=% 9*.%(5!)" ).))!( *).*))%3 *.)4!%%! ).)4=)
Mean dependent R9s1uared ).=%%434 var &djusted R9 ?.@. dependent s1uared ).==54!! var &YaiYe info ?.+. of regression ()33.!35 criterion ?um s1uared 3=4!*4! resid * ?cZar criterion 9 annan9Nuinn Fog liYeliood 34".="34criter. B9statistic Prob8B9statistic: β 0 : −11489.29 →
!4.3%445 ).))))))
"5(".=% ) 3)54.*( = (!.=5(( * (".)%%3 5 (!.%4*( ) (.4)(%= @urbin9Uatson stat !
+ste coeciente nos indica el valor autónomo de las
e'portaciones totales/ este coeciente nos muestra el efecto 1ue tienen a1uellas variables 1ue no est7n incluidas en el modelo sobre la variable endógena. ?i en el caso particular las dem7s variables e'plicativas tomen un valor nulo/ se puede inferir 1ue en promedio las e'portaciones totales tienen un valor de 9((4=%.*% millones de nuevos soles. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es bastante mayor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente igual a cero. β 1 :67.35852 →
+ste coeciente nos indica 1ue e'iste un efecto positivo de una
variación del Aipo de #ambio Real 8con reagos de dos periodos: sobre el valor de las e'portaciones totales. +s decir/ el aumento en ( 8unidad: del Aipo de #ambio Real aumentar7 a las e'portaciones totales en promedio !".35=5* millones de nuevos soles despu,s de dos periodos manteni,ndose constante las dem7s variables e'plicativas. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es bastante mayor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente igual a cero. A#R89*: no es signicativo.
3*
β 2 :0.634273 →
+ste coeciente nos indica 1ue e'iste un efecto positivo de una variación del Producto $ruto >nterno de #ina sobre el valor de las e'portaciones totales. +s decir/ el aumento en un millón de yuanes del Producto $ruto >nterno de #ina aumentar7 a las e'portaciones totales en promedio ).!34*"3 millones de nuevos soles manteni,ndose constante las dem7s variables e'plicativas. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es bastante menor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente diferente a cero. D@P#>2& es signicativo. β 3 :1.834384 →
+ste coeciente nos indica 1ue e'iste un efecto positivo de una variación del Producto $ruto >nterno de ++KK sobre el valor de las e'portaciones totales. +s decir/ el aumento en un millón de dólares del Producto $ruto >nterno de ++KK aumentar7 a las e'portaciones totales en promedio (.=343=4 millones de nuevos soles manteni,ndose constante las dem7s variables e'plicativas. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es menor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente diferente a cero. D@PK?& es signicativo. β 4 :− 0.193272 →
+ste coeciente nos indica 1ue e'iste un efecto negativo de una variación del Producto $ruto >nterno de Iapón sobre el valor de las e'portaciones totales. +s decir/ el aumento en un millón de yenes del Producto $ruto >nterno de Iapón disminuir7 a las e'portaciones totales en promedio ).(%3*"* millones de nuevos soles manteni,ndose constante las dem7s variables e'plicativas. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es bastante menor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente diferente a cero. D@PI&PO2 es signicativo. β 5 : 41.35124 →
+ste coeciente nos indica 1ue e'iste un efecto positivo de una
variación de los A,rminos de >ntercambio sobre el valor de las e'portaciones totales. +s decir/ el aumento en ( 8unidad: de los A,rminos de >ntercambio aumentar7 las e'portaciones totales en promedio 4(.35(*4 millones de nuevos soles manteni,ndose constante las dem7s variables e'plicativas. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es menor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente diferente a cero. A> es signicativo. Modelo "ineal en "ogaritmos
@ependent ;ariableC FOD8+VPORA: MetodC Feast ?1uares @ateC )"W()W(4 AimeC )3C() ?ample 8adjusted:C *))3N3 *)(3N4 33
>ncluded observationsC 4* after adjustments ;ariable
#oeXcie nt ?td. +rror t9?tatistic
9 # 4.=5!(54 FOD8A#R89*:: (.4%"((* FOD8D@P#>2&: ).=3!%== FOD8D@PK?&: 4.)**"33 9 FOD8D@PI&PO2: 3.!5))44 FOD8A>: )."!%=!=
(4."!4=* ).5!**=( ).)%4534 (.(""5(3
9).3*=%)) *.!!*5!% =.=53"%= 3.4(!*%5
Prob. )."44( ).)((5 ).)))) ).))(!
).=(*5)" 94.4%*3** ).)))( ).***3*3 3.4!*=3" ).))(4
Mean dependent ).%5=%45 var ?.@. dependent ).%53*43 var
=.=*")4 R9s1uared ) &djusted R9 ).4"5(( s1uared ) 9 &YaiYe info (.5=("5 ?.+. of regression ).()*"35 criterion % 9 ?um s1uared (.3335* resid ).3"%%!3 ?cZar criterion ) 9 annan9Nuinn (.4%)"! Fog liYeliood 3%.*(!%3 criter. % *.)!)"! B9statistic (!=.("3* @urbin9Uatson stat 3 Prob8B9statistic: ).)))))) β 0 :−4.856154 →
+ste coeciente nos indica el valor autónomo de las e'portaciones totales/ este coeciente nos muestra el efecto 1ue tienen a1uellas variables 1ue no est7n incluidas en el modelo sobre la variable endógena. ?i en el caso particular las dem7s variables e'plicativas tomen un valor nulo/ se puede inferir 1ue las 1ue en promedio las e'portaciones totales tienen un valor de 94.=5!(54 millones de nuevos soles. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es bastante mayor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente igual a cero. β 1 :1.497112 →
+ste coeciente nos indica 1ue e'iste un efecto positivo de una
variación porcentual del Aipo de #ambio Real 8con reagos de dos periodos: sobre el valor porcentual de las e'portaciones totales. +s decir/ el aumento en (T del Aipo de #ambio Real aumentar7 a las e'portaciones totales en promedio (.4%"(*T despu,s de dos periodos manteni,ndose constante las dem7s variables e'plicativas. 34
#omo la probabilidad asociada a este coeciente es menor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente diferente a cero. FOD8A#R89*:: es signicativo. β 2 :0.836988 →
+ste coeciente nos indica 1ue e'iste un efecto positivo de una variación porcentual del Producto $ruto >nterno de #ina sobre el valor porcentual de las e'portaciones totales. +s decir/ el aumento en (T del Producto $ruto >nterno de #ina aumentar7 a las e'portaciones totales en promedio ).=3!%==T manteni,ndose constante las dem7s variables e'plicativas. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es bastante menor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente diferente a cero. FOD8D@P#>2&: es signicativo. β 3 : 4.022733→
+ste coeciente nos indica 1ue e'iste un efecto positivo de una variación porcentual del Producto $ruto >nterno de ++KK sobre el valor porcentual de las e'portaciones totales. +s decir/ el aumento en (T del Producto $ruto >nterno de ++KK aumentar7 a las e'portaciones totales en promedio 4.)**"33T manteni,ndose constante las dem7s variables e'plicativas. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es bastante menor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente diferente a cero. FOD8D@PK?&: es signicativo. β 4 :−3.650044 →
+ste coeciente nos indica 1ue e'iste un efecto negativo de una variación porcentual del Producto $ruto >nterno de Iapón sobre el valor porcentual de las e'portaciones totales. +s decir/ el aumento en (T del Producto $ruto >nterno de Iapón disminuir7 a las e'portaciones totales en promedio 3.!5))44T manteni,ndose constante las dem7s variables e'plicativas. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es bastante menor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente diferente a cero. FOD8D@PI&PO2: es signicativo. β 5 :0.769868 →
+ste coeciente nos indica 1ue e'iste un efecto positivo de una variación porcentual de los A,rminos de >ntercambio sobre el valor porcentual de las e'portaciones totales. +s decir/ el aumento en (T de los A,rminos de >ntercambio aumentar7 las e'portaciones totales en promedio )."!%=!=T manteni,ndose constante las dem7s variables e'plicativas. #omo la probabilidad asociada a este coeciente es bastante menor a ).)5/ entonces se puede armar 1ue este coeciente es signicativamente diferente a cero. FOD8A>: es signicativo.
35
#. speci$cación del modelo Test de Ramsey Fa prueba R+?+A de Ramsey se utilia para detectar posibles errores de especicación por omisión de variables e'plicativas relevantes. H 0 : No e !" #$od%&ido omii'(de ) *$e+e)"(te H 1 : Se !" #$od%&idoomii'(de ) * $e+e)"(te
Modelo "ineal Ramsey R+?+A Aest +1uationC K2A>AF+@ ?pecicationC +VPORA # A#R89*: D@P#>2& D@PK?& D@PI&PO2 A> Omitted ;ariablesC ?1uares of tted values t9statistic B9statistic FiYeliood ratio
;alue *.3(%=)) 5.3=(4"( !.))!%!!
df 35 8(/ 35: (
Probability ).)*!3 ).)*!3 ).)(4*
B9test summaryC Aest ??R Restricted ??R Knrestricted ??R Knrestricted ??R
?um of ?1. 5(*5"33. 3=4!*4!* 3333!"*% 3333!"*%
df ( 3! 35 35
;alue 934".="34 9344.=!%%
df 3! 35
Mean ?1uares 5(*5"33. ()!=4)*. %5*4"=.) %5*4"=.)
FR test summaryC Restricted FogF Knrestricted FogF
Knrestricted Aest +1uationC @ependent ;ariableC +VPORA MetodC Feast ?1uares @ateC )"W()W(4 AimeC ("C*3 ?ampleC *))3N3 *)(3N4 >ncluded observationsC 4* ;ariable
#oeXcient
?td. +rror
t9?tatistic
Prob.
# A#R89*: D@P#>2& D@PK?& D@PI&PO2 A> B>AA+@[*
9%3%*.")5 5*.*(=)! (.(5%%(5 *.3!)34= 9).*%!=3* "4.5!!!5 94.%)+9)5
(3!"=.)! 5=.==4(5 ).*533%3 )."3=(=5 ).)"!="= *3.=4%"= *.((+9)5
9).!=!!%% ).==!"%3 4.5""53! 3.(%"5)) 93.=!()5( 3.(*!5(3 9*.3(%=))
).4%!= ).3=(* ).)))( ).))*% ).)))5 ).))35 ).)*!3
R9s1uared &djusted R9s1uared
).%(*=3! ).=%"=%3
Mean dependent var ?.@. dependent var
"5(".=%) 3)54.*(=
3!
?.+. of regression ?um s1uared resid Fog liYeliood B9statistic Prob8B9statistic:
%"5.%4%= 3333!"*% 9344.=!%% !(.)%))3 ).))))))
&YaiYe info criterion ?cZar criterion annan9Nuinn criter. @urbin9Uatson stat
(!."55"( (".)453* (!.=!(=" (.353)=*
+l valor de p9value es de ).)*!3/ por ende/ se recaa o a favor de (. +l modelo a producido omisión de variables relevantes/ es decir/ el modelo lineal no est7 correctamente especicado. Modelo "ogarítmico Ramsey R+?+A Aest +1uationC +VPORA&#>O2 ?pecicationC FOD8+VPORA: # FOD8A#R89*:: FOD8D@P#>2&: FOD8D@PK?&: FOD8D@PI&PO2: FOD8A>: Omitted ;ariablesC ?1uares of tted values t9statistic B9statistic FiYeliood ratio
;alue (.=%4=3* 3.5%)3=" 4.()(5(!
df 35 8(/ 35: (
B9test summaryC Aest ??R Restricted ??R Knrestricted ??R Knrestricted ??R
?um of ?1. ).)3535( ).3"%%!3 ).344!(* ).344!(*
df ( 3! 35 35
;alue 3%.*(!%3 4(.*!"!%
df 3! 35
Probability ).)!!4 ).)!!4 ).)4*= Mean ?1uares ).)3535( ).)()555 ).))%=4! ).))%=4!
FR test summaryC Restricted FogF Knrestricted FogF
Knrestricted Aest +1uationC @ependent ;ariableC FOD8+VPORA: MetodC Feast ?1uares @ateC )"W()W(4 AimeC ("C*5 ?ampleC *))3N3 *)(3N4 >ncluded observationsC 4* ;ariable
#oeXcient
?td. +rror
t9?tatistic
Prob.
# FOD8A#R89*:: FOD8D@P#>2&: FOD8D@PK?&: FOD8D@PI&PO2: FOD8A>: B>AA+@[*
9*!.(=3"! 5.*%"*(% 3.3*4*"= (5.3(343 9(4.**5"! 3.)=%%(% 9).(")3%!
(=.(!"4! *.)"""4* (.3(5=4* !.)!!*4= 5.!3!*5( (.*43)%" ).)=%%*"
9(.44(*45 *.54%5)" *.5*!35) *.5*43!" 9*.5*3%"! *.4=5!!3 9(.=%4=3*
).(5=4 ).)(53 ).)(!* ).)(!3 ).)(!3 ).)("% ).)!!4
R9s1uared &djusted R9s1uared
).%!*"!4 ).%5!3=(
Mean dependent var ?.@. dependent var
=.=*")4) ).4"5(()
3"
?.+. of regression ?um s1uared resid Fog liYeliood B9statistic Prob8B9statistic:
).)%%**" ).344!(* 4(.*!"!% (5).=*!= ).))))))
&YaiYe info criterion ?cZar criterion annan9Nuinn criter. @urbin9Uatson stat
9(.!3("%5 9(.34*(=3 9(.5*5!4( *.)53%"=
+l valor de p9value es de ).)!!4/ por ende/ no se recaa o a favor de (. +l modelo no a producido omisión de variables relevantes/ es decir/ el modelo logartmico est7 correctamente especicado. @e los test anteriores concluimos 1ue lo mejor es utiliar el modelo logartmico log ( EXPORT t ) =−4.86 + 1.50 log ( TCRt −2 ) + 0.84log ( GDPCHINAt ) + 4.02log ( GDPUSA t ) −3.65log ( G DPJAPO
%. &n!lisis de violación de supuestos 'modelo logarítmico( 3.1
No multicolinealidad
3.1.1 )est de *arrar +lauber H 0 : L" X o(o$to-o("+e e(t$e . H 1 : L" X (o o(o$to-o("+e e(t$e .
LTCR2 LTI LCHINA LUSA LJAPON
LTCR2 1000000 0338837 =0682561 =0578730 =0174957
LTI 0338837 1000000 0007777 0342412 0565271
LCHINA =0682561 0007777 1000000 0872191 0510057
LUSA =0578730 0342412 0872191 1000000 0628219
LJAPON =0174957 0565271 0510057 0628219 1000000
+stadstico de pruebaC 2 0 + 5 2 2 ln | R|e / 0 (0 −1) / &"+=− (−1 −
( ( )) 6
2
2
( =42 0 =5 R =0.01811901 / 0 (0 +1) =18.307
@atosC 2
2
2
/ &"+=67.01 > /
Por ende/ se recaa ) a favor de (. +sto implica 1ue se presenta problema de multicolinealidad entre las variables regresoras.
3=
3.1.2 *actor de ,ncremento de la -ariana '*,-(
;ariance >nEation Bactors @ateC )"W()W(4 AimeC ("C3* ?ampleC *))3N( *)(3N4 >ncluded observationsC 4*
;ariable
#oeXcient ;ariance
# FOD8A#R89*:: FOD8D@P#>2&: FOD8D@PK?&: FOD8D@PI&PO2: FOD8A>:
*(".%%%= ).3(!(!) ).))=%3" (.3=!53= ).!!)(!= ).)4%4*"
Kncentere d #entered ;>B ;>B =!"4%3.4 *!"!).*4 *=4*.34* 5)=)"4." 3!3)"4.4 433%.!%"
2& *.%!!%!4 ".!!((*3 %."*("53 *.3!4=*( 3.="=35*
Observamos para #entered ;>B/ el valor del Bactor de >ncremento de ;ariana para cada variables es menor 1ue (). +sto implica 1ue no ay problema de alta multicolinealidad entre las variables e'ógenas. 3.2
Normalidad en las perturbaciones
3.2.1 )est de /ar0ue2era H 0 : 1 e(o$m"+ H 1 : 1 (oe (o$m"+ 8
S"*+". R"+%)- S)#-" 20033 20134 O,"*;)&+$ 42
7 6
M")$ M"%+)$ M)+ M+$+ S&% D"; S?"@$" E*&+
5 4 3
=128"=16 =0005867 0184441 =0194976 00962 67 0032518 2310957
2
J) * "= B"* ) P*,),+-+&F
1 0 =020
=015
=010
=005
000
005
010
015
0 8 38 26 7 0657616
020
+l valor de P9value es de ).=3=*!"/ por ende/ no se recaa o a favor de (. +sto implica 1ue las perturbaciones se distribuyen normalmente. 3.2.2 )est de 3olmogorov ¿
¿
H 0 : X tie(e dit$i2%&io( "&%m+"d" ( 3 ) H 1 : X (o tie(e dit$i2%&io("&%m"+"d" ( 3 )
+mpirical @istribution Aest for R+?>@)( 3%
ypotesisC 2ormal @ateC )"W()W(4 AimeC ("C5) ?ample 8adjusted:C *))3N3 *)(3N4 >ncluded observationsC 4* after adjustments Metod
;alue &dj. ;alue Probability
\olmogorov 8@]: \olmogorov 8@9: \olmogorov 8@: \uiper 8;: #ramer9von Mises 8U*: Uatson 8K*: &nderson9@arling 8&*:
).)5*!*4 ).)4%)** ).)5*!*4 ).()(!4"
).34=*53 ).3*44(5 ).34=*53 ).!"=*!5
)."=4! ).=()* ).%%%" ).%%=3
).)("!35 ).))=!53 ).)("5(4 ).)(54"%
).%%=% ).%%5=
).(4*!35 ).(4*!35
).%%%(
Parameter
;alue
MK ?>DM&
).)))))) ).)%!*!"
Fog liYeliood
?td. +rror 9?tatistic
3%.*()=% var.
2o. of #oeXcients
) var.
^ ^
Prob.
2& 2&
Mean dependent ?.@. dependent
2& 2& 9(.*=+9(! ).)%!*!"
+l valor de P9value es de ).5"!!/ por ende/ no se recaa la H 0 a favor de
H 1 *
+sto
implica
1ue
las
perturbaciones
se
distribuyen
normalmente. 3.3
Regresores son no estocsticos
& continuación se presenta la matri de correlaciones entre las variables regresoras y la perturbación/ a partir del cual no ay alg-n indicio de 1ue este supuesto se viole. PERTURB LTCR2 LTI LCHINA LUSA LJAPON
3.1
PERTURB 1000000 =146E=12 283E=12 142E=12 =242E=11 100E=11
LTCR2 =146E=12 1000000 0338837 =0682561 =0578730 =0174957
LTI 283E=12 0338837 1000000 0007777 0342412 0565271
LCHINA 142E=12 =0682561 0007777 1000000 0872191 0510057
LUSA =242E=11 =0578730 0342412 0872191 1000000 0628219
LJAPON 100E=11 =0174957 0565271 0510057 0628219 1000000
!omocedasticidad
4)
3.3.1 &n!lisis gr!$co de los residuos 20 15 10 05 00 =05 =10 =15 =20 03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
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6. Conclusión del modelo ?e trata de
Conclusiones y recomendaciones (. Fas e'portaciones totales son e'plicadas de acuerdo a la teora tradicional en cierto modo. Fa demanda de grandes economas como #ina y +K& tiene una relación directa y signicativamente e'plicativa. Mientras 1ue el 44
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crecimiento de economas m7s pe1ue6as no mantendr7n/ necesariamente/ una relación directa con las e'portaciones totales del Per-. Kn resultado intuitivo y emprico. Para una economa como la peruana en la cual las e'portaciones est7n copadas de productos tradicionales los A,rminos de >ntercambio resultan ser un buen determinante. &s mismo se corrobora el efecto de la curva I en dos reagos de diferencia. Fas importaciones son bien e'plicadas por la demanda interna 8absorción: y el tipo de cambio/ de acuerdo a la teora. Fos modelos presentan problemas estadsticos. Aodos ellos no pueden ser corregidos debido a las limitaciones de +conometra > y seguramente seran superadas en el curso de +conometra >>/ por lo 1ue se sugiere replicar e trabajo una ve terminado este -ltimo curso. Fos datos de las e'portaciones e importaciones por pases resultan ser una traba insuperable para estudiar los AF#s 1ue sostiene el Per-. &dem7s las erramientas de +conometra > no nos permiten limpiar los efectos separados de la crisis económica y otros aspectos coyunturales. Fos tratados de libre comercio con pases vecinos resultan ser m7s beneciosos para la economa peruana debido a la gran presencia de M0P+? en los pases de la región 1ue preeren e'portar en un mercado menos competitivo como sera la unión europea o las grandes economas. Kna recomendación de poltica es centrar los esfueros de intercambio comercial en aanar los laos con los pases de la región/ 1uienes provocar7n un crecimiento de la economa nacional mediante balana comercial. +l modelo para estudiar los AF#s tiene 1ue ser m7s trabajado a medida 1ue se ad1uieren nuevas erramientas metodológicas. Para sopesar el problema de los datos y los 1ue surgen con el modelo.
45
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Kniversidad del Pacco. _(=` Patricia Aovar Rodrigue y &lejandro #uy \on. G T5rminos de Intercambio y &iclos económicos( +;<*$+;;=” +studios +conómicos $#RP. _(%` #+2ARKM >2;+?A>D&#>2. GEl tratado de libre comercio entre el Per0 y los Estados 1nidos( los impactos económicos y evaluación ex ante” #entrum/ PK#P.
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&ne7os #atos para determinantes de exportaci$n e importaci$n Aabla n(C @eterminantes de las +'portaciones e >mportaciones en Per+VPORA A#R &$?OR#>2 K?&RD@P >MPORA ( A> 4 ( * 3 5 > ()).(5 53229.43 8877 1302860 203092 2029.11 >> ()(.%5 58028.25 8778 1315180 222080 1969.84 *))3 >> ()*.5" > 9088 53672.20 1337400 235012 2074.42 > ()4."= ; 9605 55132.64 1352570 248890 2131.48 > ()5.34 54028.19 10117 1360660 279470 2118.24 >> ()3.%( 61685.05 10000 1371070 287409 2417.59 *))4 >> ()(.=5 > 9706 53743.70 1383100 344468 2540.49 > ()*.(% ; 9985 57210.55 1394770 369570 2728.45 > ()*.!! 55530.94 10147 1410020 374854 2659.87 >> ()*.)" 63083.17 10545 1417720 403451 3006.45 *))5 >> ()3.*% > 10421 57148.62 1429290 455534 3161.51 > ()".55 ; 10907 60942.79 1437200 502928 3253.77 > ()!.(= 63168.16 11894 1454640 462461 3380.49 >> ()5."( 68524.36 13525 1459160 580927 3629.60 *))! >> ()5.)) > 13791 63405.56 1460440 655005 3670.58 > ()5.54 ; 13971 68174.71 1471840 684621 4163.42 > ()5.=( 68783.97 13386 1472810 575478 4208.22 >> ()".3! 75408.02 14435 1484150 672001 4490.36 *))" >> ()".!4 > 13918 74348.99 1494150 763998 5288.84 > ()5.(* ; 13356 78386.77 1499610 797925 5603.11 > ()3."( 77189.57 13147 1489540 780387 6266.42 >> ()*.54 87089.54 12630 1496920 838432 7552.95 >> *))= ()3.(= > 11493 85663.44 1489510 850401 7977.50 > %%.!) ; 9823 87271.56 1457460 632628 6652.31 540840 4883.42 1437210 *))% > ()(.)) 77343.50 7762 4"
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