REICE

Revista Electrónica de Investigación en Ciencias Económicas

Abriendo Camino al Conocimiento

Vol. 5, No. 9, enero - junio 2017                                     REICE ISSN: 2308-782X

http://revistacienciaseconomicas.unan.edu.ni/index.php/REICE

revistacienciaseconomicas@gmail.com

Relación del El Tipo de Cambio Real  y las  Exportaciones  en  Nicaragua:

 una Aplicación de Vectores Autorregresivos (VAR)

Relationship between the Real Exchange rate and exports in Nicaragua:

 an application of vector Autoregressive (VAR)

Fecha recepción: abril 03 del 2017

Fecha aceptación: mayo 12 del 2017

Oliver David Morales Rivas

ID Orcid: https://orcid.org/0000-0002-9997-8679

Universidad nacional Autónoma de Nicaragua, Managua

oliversavir19@yahoo.es / oliverdavid19@gmail.com

Resumen

El presente estudio tiene como objetivo evaluar la relación entre las exportaciones nicaragüense y la evolución del Tipo de Cambio Real (TCR), se aplicó técnicas cuantitativas y de series de tiempo mensual, para el periodo 2006-2016.    Los resultados indican  que mediante el modelo VAR, se logra comprobar que  la variable tipo de cambio real impacta significativamente en las exportaciones  de Nicaragua. Sin embargo la magnitud del impacto dependerá en gran medida de la  política comercial que adopte Nicaragua para promover  un  nivel  de  diversificación  de mercado y de productos para exportaciones.

Palabras claves: modelo var. Tipo de cambio real, exportación, diversificación de mercado, series de tiempo

Abstract

The present study aims to evaluate the relationship between Nicaraguan exports and the evolution of the Real Exchange Rate (TCR). Quantitative techniques and monthly time series were applied for the period 2006-2016. The results indicate that through the VAR model, it is possible to verify that the variable real exchange rate has a significant impact on Nicaraguan exports. However, the magnitude of the impact will depend to a large extent on the trade policy adopted by Nicaragua to promote a level of market diversification and export products.

Key words: model var. Type of real exchange, export and diversification of market, time series

Introducción

Las exportaciones  forma un componente determinar en la demanda agregada, la dirección de estas incidente el resultado del  Producto Interno Bruto (PIB) de una economía. En Nicaragua, desde la adopción de un modelo económico basado en la apertura comercial, dio inicio una serie medidas de política económica comercial, que generaron  nuevos acuerdos comerciales y facilitaron las transacciones de comercio en todos los sectores productivos del país.

Para poder vender los bienes nacionales en el extranjero (exportaciones), estos deben presentar unos precios relativamente más bajo en relación a los precios de los bienes extranjeros para poder presentar un grado de competitividad.

Las transacciones económicas  de exportaciones, tiene una serie de factores determinantes que permiten evaluar el nivel de competitividad, una variable macroeconómica explicativa de estas es el tipo de cambio real (TCR), la cual la teoría establece un relación causal positiva.

En Nicaragua la dinámica de las exportaciones ha presentado una evolución creciente y con pocas  oscilaciones en términos de volumen, sin embargo el en factor  precios se han registrados  fluctuaciones muy erráticas hasta el punto de presentar valores atípicos.

Morales (2014), menciona que Nicaragua posee un nivel marginalmente creciente de diversificación de las exportaciones; tanto en destino (socios comerciales) como en productos, lo cual indica que el fomento de las exportaciones tiene a asegura un comportamiento constante.

El  tópico de relación entre exportaciones y tipo de cambio real, ha sido objeto de investigación a nivel internacional donde en su análisis, se ha usado  distintas metodologías econométricas de estimación. El objetivo de este artículo es explicar la relación de las exportaciones y tipo de cambio real Nicaragua,

La  investigación  presenta una metodología econométrica, cimentado en los modelos de Vectores Autorregresivos (VAR)  en el análisis de datos de series temporales.  En  correspondencia,  este ensayo emplea  la estructura de cálculo propuesta por Sims (1980).

Este artículo contiene las siguientes secciones: en la primera apartado se esboza una breve introducción del problema, luego en la  segunda sección se presentan la metodología de Vectores Autorregresivos (VAR) y se describen los datos utilizados  y en tercer lugar se presentan los resultados generados por la aplicación  del modelo econométrico y finalmente el estudio finaliza con las conclusiones.

Materiales y métodos

En esta apartado se describe la metodología utilizada en este trabajo. Esta investigación es eminentemente cuantitativa, la estimación econométrica que se efectuó, esta cimentada en los modelos de series de tiempo multivariante llamados Vectores Autorregresivos VAR.

La metodología de los  modelos de Vectores Autorregresivos (VAR), fue propuesta como una alternativa a la modelización de ecuaciones simultaneas difundida por la Cowles Comisión.

Trujillo (2010), menciona que los modelos de Vectores Autorregresivos (VAR en adelante), brinda una excelente técnica para efectuar pronosticó en sistema de variables cronológica relacionadas donde cada variable ayuda pronosticar a las demás variables.

Un VAR es un sistema de variables en el cual todas las variables se pueden considerar como endógenas y son una forma funcional de su mismo pasado y del pasado de todas las variables endógenas incluidas en el sistema,  (Sims, 1980).

Por su parte Gujarati (2009), infiere que los VAR tiene las siguientes bondades 1) El método es simple; no es preciso preocuparse por determinar cuáles variables son endógenas y cuáles son exógenas.

Todas las variables en VAR son endógenas.13 2) La estimación es simple, es decir, el método usual de MCO es aplicable a cada ecuación por separado. 3) Las predicciones obtenidas mediante este método son en muchos casos mejores que las obtenidas con modelos de ecuaciones simultáneas más complejos.

Flores Sarrias, (2007), establece en términos matricial las especificaciones de los VAR se especifican de la siguiente manera:

1. (1) 

Es un vector de n x 1endogenas.

Es un vector  de m x1 exógenas

Son matrices n x m de coeficientes que relaciona los valores de rezagos de las variables endógenas con los valores actuales de dichas variables.

        Son matrices n x m de coeficientes que relaciona los valores de rezagos de las variables exógenas con los valores actuales de las variables endógenas

=Es vector de n x 1 de términos de error.

I= Matriz identidad de orden n.

Varianza de la  i-esima perturbación.

Es una matriz de n x n de varianza – covarianza de las perturbaciones.

Se observa que los VAR permiten evaluar impacto dinámico de las perturbaciones aleatorias sobre el sistema variable. En los VAR los coeficientes estimados no se interpretan, únicamente la funciones de impulso – respuesta y  la descomposición de la varianza del error de predicción y los pronósticos dinámicos constituyen herramientas de simulación de los VAR (Loria, E. 2007)

Las variables usadas son las Exportaciones Totales (Expor) y Tipo de Cambio Real (TCR 2000=100), estas dos variables se presentan en frecuencia mensual, la muestra de estudio inicia desde enero de 2006 hasta diciembre de 2016. Los Datos se obtuvieron de la base datos de Secretaria  del  Consejo  Monetario  Centroamericano (SECMCA).

Las observaciones de las variables  utilizadas fueron incorporadas en el  software libre en este caso particular para el desarrollo del Vector Autorregresivo (VAR).

Resultados y Discusión

El presente ensayo  desarrolló una estimación econométrica usando un VAR, para explicar el impacto que tiene la evolución del tipo de cambio real (TCR) en las exportaciones totales. El modelo econométrico esta cimentado en el análisis multivariante de series temporales.

Las exportaciones  totales en Nicaragua  han evolucionado con una trayectoria creciente en volumen y con muchas  fluctuaciones en precios, estos elementos a resultado  en contracciones en el  valor total de las exportaciones para algunos. (Véase Gráfico 1)

En el grafico 1 se observa la evolución de tipo de cambio real de Nicaragua con Estados Unidos, este presenta un comportamiento que puede clasificarse en tres episodios, el primero se evidencia una leve devaluación (de enero de 2006 hasta  octubre de 2007), el segundo episodio se observa una marginal apreciación del Córdoba (de noviembre de 2007 hasta mayo de 2016) y finalmente de junio de 2016 a diciembre de 2016 se observa una leve devaluación del córdoba en relación con la moneda de Estados Unidos .

Grafico 1. Exportaciones Totales de Nicaragua  en Millones de Dólares y Tipo de Cambio Real en Relación con EEUU (2000=100)

Fuente: Elaboración del Autor con Datos de SECMCA

Al aplicar la prueba KPSS en niveles para las variables esta resultaron ser integradas de orden [1], para subsanar esta dificulta se procedió  diferenciar las variables para que esta sean estacionarias. Esto indica que las variables ∆LnExportaciones  y ∆LnTCR, que representan las tasas de crecimiento de Exportaciones y del TCR. (Véase Anexo 1)

El modelo propuesto  cumple el supuesto de ausencia de correlación serial en
los residuales de cada una de las ecuaciones individuales (para las exportaciones y para  TCR), también   cumple con  el supuesto de normalidad de los residuos y estabilidad y estacionariedad  y además no presenta efecto ARCH por lo que se infiere que el modelo propuesto es adecuado.

Al evaluar la  Función  Impulso Respuesta de la variable TCR producto de un shock  en la desviación estándar de la variable exportaciones totales, el impacto resulta creciente para los primeros tres meses, luego presenta un descenso que dura cinco meses hasta que el efecto se va diluyendo hasta en el mes doce de shock, luego  de esto se muestra un estado estacionario en el VAR. (Véase gráfico 2)

Grafico 2. Respuesta del TCR ante un shock  en las Exportaciones Totales.

Fuente: Elaboración del Autor en Gretl.

En el grafico 3 se observa la respuesta de las exportaciones a un shock en la desviación estándar del TCR,  el impacto total se diluye en quince meses, en el primer mes hay un leve descenso, luego inicia un incrementos de las exportaciones que dura 2 meses y luego desciende un periodo,  para generar un impacto con oscilaciones marginalmente positivas hasta finalice en  el mes quince de inicio del shock.

Producto que un shock significa un incremento en la variables TCR, este significa que presenta un devaluación en tipo de cambio nominal, un alza en los precios de Estados Unidos o un disminución  en los precios de Nicaragua  producto de mejoras en productivas de los bienes comercializables en el extranjero, esto conocido como el efecto Balassa – Samuelson.

Grafico 3. Respuesta de las Exportaciones ante un shock  en el TCR

Fuente: Elaboración del Autor en Gretl

Conclusiones

Esta  investigación centro su atención en examinar la relación del TCR y su impacto en las Exportaciones de Nicaragua. Las exportaciones  presentan  comportamiento con oscilaciones erráticas que dependen significativamente del TCR, es decir, de los precios de Estados Unidos  y de los precios nacionales. A como menciona Morales (2015) la proyección a futuro del nivel de exportaciones este  está  cargado  de  mucha  incertidumbre   y riesgo en el mercado externo.

El   modelo   formulado   en   este artículo para   determinar   impacto   del TCR y su impacto en las Exportaciones nicaragüenses, cumple con todas las requisitos estadísticos (no presenta autocorrelacion, los errores se distribuyen normalmente, no presenta la condición ARCH) por lo tanto se infiere que el modelo es idóneo.

El impacto de la que genera el TCR sobre las exportaciones de  Nicaragua  es muy significativo, producto que el crecimiento de TCR (devaluación) genera un incremente de las exportaciones totales, la magnitud del impacto dependerá en gran medida de la  política comercial que adopte Nicaragua para promover  un  nivel  de  diversificación  de mercado y de productos para exportaciones, ( Morales , 2014)

Referencia Bibliografía

Flores, A (2007). Impactos de los precios del Petróleo sobre el PIB real, gasto de consumo personal real, inversión bruta real y la política Monetaria de los Estados Unidos de América, en el período comprendido del tercer trimestre de 1955 al segundo trimestre de 2006.tesis para optar al título monográfico. Unan-León.

Gretl, 1.9.12 (2015).Guía del Usuario, Universidad de Países Vascos.

Gujarati, D. (2009) Econometría. Quinta  Edición McGraw-Hill. España

Kwiatkowski D, Phillips P.C.B, Schmidt P and Shin Y. (1992). Testing the Null Hypothesis of Stationarity against the Alternative of a Unit Root. Journal of Econometrics 54. Págs. 159 – 178

Loria, E. (2007). Econometría con Aplicaciones. Primera Edición, México. Pearson, Prentice Hall.

Morales, O (2014).Estimación de índices de Diversificación de las Exportaciones en Nicaragua. REICE Versión electrónica. Vol.2, NÚM 4. Unan-Managua.

Morales, O (2015).Un Modelo de Gravedad Aplicado a las Exportaciones de Nicaragua. REICE Versión electrónica. Vol.3, NÚM 6. UNAN-Managua.

Morales, O, Duarte, N, Marcia, G. (2015).Estimación de la Curva J en Nicaragua: Aplicación de Modelo Econométrico de Rezagos Distribuidos ALMON. REICE Versión electrónica. Vol.3, NÚM 5. UNAN-Managua.

Sims, C. (1980). Macroeconomics and Reality. Econometric. Num.48, Págs. 56-59

Trujillo Calagua, G. (2010). La Metodología de los Vectores Autorregresivos: Presentación y Algunas Aplicaciones. Revista de Ciencias Empresariales UCV-Scientia. Vol. 2. NUM 2

Anexos 1: Salida del Modelo VAR

Sistema VAR, orden del retardo 12

Estimaciones de MCO, observaciones 2007:02-2016:12 (T = 119)

Log-verosimilitud = 649.67299

Determinante de la matriz de covarianzas = 6.2093287e-008

AIC = -9.6752

BIC = -7.9470

HQC = -8.9734

Contraste Portmanteau: LB(29) = 87.3208, gl = 68 [0.0573]

Ecuación 1: d_l_Expor

Contrastes F de restricciones cero:

Todos los retardos de d_l_Expor       F(12, 82) =    5.432 [0.0000]

Todos los retardos de d_l_ITCERconUSA F(12, 82) =   1.6246 [0.1007]

Todas las variables, retardo 12       F(2, 82) =  0.49782 [0.6097]

Ecuación 2: d_l_ITCERconUSA

Contrastes F de restricciones cero:

Todos los retardos de d_l_Expor       F(12, 82) =   0.7508 [0.6980]

Todos los retardos de d_l_ITCERconUSA F(12, 82) =    2.105 [0.0252]

Todas las variables, retardo 12       F(2, 82) =     1.37 [0.2599]

Para el sistema en conjunto

Hipótesis nula: el retardo más largo es 11

Hipótesis alternativa: el retardo más largo es 12

Contraste de razón de verosimilitudes: Chi-cuadrado (4) = 5.01617 [0.2856]

Anexos 2: Contraste de Estacionariedad para las Exportaciones y el TCR

Fuente: Elaboración del Autor en Gretl

Fuente: Elaboración del Autor en Gretl

Anexos 3: Prueba Contraste del Multiplicador de Lagrange de autocorrelación hasta el
orden 12.

Fuente: Elaboración del Autor en Gretl

Anexos 4: Contraste de normalidad multivariada de Doornik – Hansen

Fuente: Elaboración del Autor en Gretl

Anexos 5: Raíces inversa del VAR, para examinar su estabilidad.

Fuente: Elaboración del Autor en Gretl

1 Véase para un análisis más detallado, Kwiatkowski D, Phillips P.C.B, Schmidt P and Shin Y. (1992). Testing the Null Hypothesis of Stationarity against the Alternative of a Unit Root. Journal of Econometrics 54. Págs. 159 – 178