LAS RELACIONES DINAMICAS EN EL MERCADO INTERNACIONAL DE LA CARNE DE VACUNO. Nuria Hernández Cándido Pañeda Esther Ruiz. Versión Febrero 2000

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1 LAS RELACIONES DINAMICAS EN EL MERCADO INTERNACIONAL DE LA CARNE DE VACUNO Nuria Hernández Cándido Pañeda Esther Ruiz Versión Febrero 2000 Dpto. de Economía Aplicada, Universidad de Oviedo, Avda. del Cristo s/n, Oviedo, Tel.: , Fax: , Dpto. de Economía Aplicada, Universidad de Oviedo, Avda. del Cristo s/n, Oviedo, Tel.: , Fax: , Dpto. de Estadística y Econometría, Universidad Carlos III de Madrid, C/ Madrid , Getafe, Tel.: , Fax: ,

2 1 INTRODUCCIÓN El objetivo de este trabajo es analizar si la política de la Comunidad Europea de subvencionar las exportaciones de carne de vacuno afecta a las relaciones de precios existentes en el mercado internacional de dicho producto. Así, las dos hipótesis que se contrastarán son: primera, que el mercado internacional del vacuno está integrado, al existir una relación directa entre los precios más representativos y, segunda, que las exportaciones de la Comunidad Europea afectan a dicha relación, reduciendo los precios. Concretamente, el análisis se centrará en las conexiones existentes entre las exportaciones de la Comunidad Europea y los precios de la carne de vacuno en Estados Unidos y Argentina. La primera hipótesis se basa en el concepto de integración de mercados espacialmente separados. Este hace referencia al comportamiento que tienen los precios de un producto en dos localizaciones distintas, utilizándose la relación entre los precios como un indicador del grado de conexión entre ambos mercados. La ley de un solo precio es el principio que marca la relación entre los precios de un bien homogéneo en dos mercados separados. Según ésta, en situación de libre comercio y sin costes de transferencia, los precios del mismo bien expresados en la misma moneda deben ser iguales en ambos mercados. Si se confirma esta relación de estricta igualdad entre los precios, se puede asumir que los mercados están perfectamente integrados. Sin embargo, también se pueden considerar mercados integrados aquellos en los que las variaciones del precio en un mercado están relacionadas con las variaciones del precio en otro mercado. Es decir, mercados donde los precios se mueven de una forma sincronizada, no independientemente unos de otros. (Monke y Petzel, 1984). Por ello, la gran mayoría de los análisis empíricos han utilizado como indicador de integración la transmisión de precios entre mercados. Lo que se investiga es si los cambios en el precio en un mercado afectan a cambios en el precio del otro, buscando una transmisión perfecta y un cumplimiento estricto de la ley de un solo precio. Por tanto los estudios se han centrado básicamente en comparar los precios y analizar su evolución por distintos métodos. La introducción del concepto de cointegración por Engle y Granger (1987) permite plantear la integración espacial de los mercados como una relación de equilibrio a largo plazo, confirmándose esta integración si los precios están cointegrados. El cumplimiento de la ley de un solo precio en su sentido más estricto, esto es que los 2

3 mercados estén perfectamente integrados, exige que la pendiente de la regresión de cointegración * P it = a bp it U t sea uno y que a sea cero (Goodwin y Schroeder, 1991a). En este caso el test de cointegración se transforma en un test de estacionariedad de la diferencia entre las dos series de precios (Baffes, 1991). De todas formas, podría encontrarse una relación de cointegración entre los precios, indicando una relación a largo plazo entre ellos, pero que el parámetro de cointegración no fuera uno. Si existe esta relación entre los precios con un parámetro b distinto de uno, la integración entre los mercados no sería completa, aunque pueda haber algún tipo de relación espacial eficiente entre los precios. Desde este punto de vista, la cointegración es una condición necesaria pero no suficiente de integración de mercados. Esta permite hablar de relación de equilibrio a largo plazo, pero serán los contrastes sobre los parámetros de la relación de cointegración los que indicarían el tipo de relación entre los precios. El concepto de integración así planteado permite matizar distintos tipos de relaciones espaciales entre los mercados: dos mercados pueden tener un alto grado de integración espacial, si las variaciones de precios en uno de ellos se trasladan inmediatamente al otro, o pueden estar segmentados, no habiendo ningún tipo de conexión entre sus precios (Goodwin y Schroeder, 1991a). Entre ambas situaciones extremas pueden encontrarse conexiones espaciales eficientes que permiten relaciones de precios mas o menos fuertes. La integración es, por tanto, una cuestión de grado. 1 En concreto, si x t e y t son los precios de un producto en dos mercados separados espacialmente, expresados en la misma moneda, pueden encontrarse varios casos. Primero, que las series x t e y t sean estacionarias (integradas de orden cero, I(0)) en cuyo caso, ambas fluctúan alrededor de su media. En esta situación, según la versión débil de 1 Respecto a las limitaciones del planteamiento de la cointegración como indicador de la integración de mercados, véase Barret (1996) y Sanjuan (1998). Por otro lado, la posibilidad de realizar contrastes de hipótesis sobre los parámetros de la ecuación de regresión permite evaluar los distintos grados de integración. Así, se podrían hacer los siguientes contrastes de hipótesis (Diakosavvas, 1995): si b=0 no existirá relación alguna entre los precios, pudiéndose hablar de mercados segmentados; si b 0 existe interdependencia entre los mercados que puede ser de distintos tipos: primero, si b=1 y a=0 entonces los precios son idénticos, existiendo transmisión total entre ellos. En ese caso, e independientemente de la posible existencia de perturbaciones estacionarias, se puede hablar de mercados perfectamente integrados y de un cumplimiento estricto de la ley de un solo precio. Segundo, si b=1 y a 0 existe una prima absoluta, y, por tanto, una diferencia fija entre ambos precios. Tercero, si b 1 y a=0 existe una prima porcentual pura. Finalmente, si b 1 y a 0 entonces habrá una prima porcentual y absoluta. 3

4 la ley de un solo precio, podrían existir diferencias entre dichas medias, que reflejan elementos tales como beneficios de intermediarios, impuestos o aranceles. Segundo, que ambas tengan distintos ordenes de integración; por ejemplo, que la serie x t sea I(d) y la y t sea I(b). En este caso, no podría existir ninguna relación a largo plazo entre ellas que apoyase la ley de un solo precio, ya que los componentes no estacionarios, presentes en una de ellas, no vienen explicados por los de la otra. En tercer y último lugar, que ambas series sean integradas del mismo orden (I(d) siendo d>0). En este caso, sería necesario utilizar el análisis de cointegración para verificar la existencia de una relación a largo plazo que confirmase la ley de un solo precio. En este caso, aunque ambas series no sean estacionarias, puede existir una combinación de ellas z t = y t - _ x t que, o bien presenta un orden de integración menor, o bien es estacionaria. Por tanto, la integración espacial de dos mercados puede plantearse como una relación de equilibrio a largo plazo entre sus precios, confirmándose dicha integración si los precios están cointegrados con un parámetro de cointegración (_) igual a uno. Si existe una relación de cointegración entre los precios con un parámetro _ distinto de uno, la integración entre los mercados no sería completa, aunque exista una relación de equilibrio a largo plazo entre los precios. Desde este punto de vista, como ya se indicó previamente, la existencia de cointegración es una condición necesaria pero no suficiente de integración de mercados. La cointegración permite hablar de equilibrio a largo plazo pero serían los contrastes sobre los parámetros de la relación de cointegración, los que indicarían el tipo de relación entre los precios. Partiendo de estos planteamientos, diversos autores han analizado el cumplimiento de la ley de un solo precio y el grado de integración de distintos mercados. Así, Ardeni (1989) analiza la integración del mercado y el cumplimiento de la ley de un solo precio estudiando los precios de siete bienes primarios (trigo, lana, carne de vacuno, azúcar, té, hojalata y zinc) en los mercados de cuatro países (Australia, Canadá, Reino Unido y Estados Unidos). Los resultados de este estudio son muy poco favorables a la ley de un solo precio, incluso como relación a largo plazo, ya que si bien las series de precios han resultado no estacionarias, solo en tres de casos se puede rechazar la hipótesis de no cointegración. Sin embargo, Baffes (1991), con una muestra igual a la anterior, llega al resultado contrario. Su objetivo es comprobar si se puede utilizar un precio representativo del 4

5 mercado mundial en los modelos de comercio internacional. La principal diferencia con el trabajo de Ardeni es que el modelo utilizado incorpora el supuesto de unidad del parámetro de cointegración. Los resultados son, en general, favorables a la ley de un solo precio ya que los test confirman la cointegración en trece de los casos considerados. Los mercados agrarios de la Comunidad Europea son analizados en Zanias (1993) cuyos resultados señalan que los mercados del cerdo y de las patatas están integrados, mientras que el del trigo aparece como integrado una vez que se tienen en cuenta los montantes compensatorios. El mercado de la leche es el menos integrado de los cuatro analizados. El trabajo de Bessler y Fuller (1993) se centra en los mercados regionales del trigo en Estados Unidos. En él se emplea, además del procedimiento de Engle y Granger (1987)utilizado en los anteriores, el método de Johansen (1988). El objetivo es examinar las relaciones dinámicas entre dos regiones productoras (Kansas y Texas) y el principal mercado de exportación de trigo de Estados Unidos (Houston). Los resultados indican que los precios de las regiones productoras del interior están integrados con los precios en el puerto de salida. En España han aplicado esta metodología Martín, Cano y Murillo (1995), San Juan y Gil (1996) y Gil, Clemente, Montañés y Reyes (1996), entre otros autores. Martín, Cano y Murillo (1995) analizan el mercado español de productos cárnicos utilizando el método propuesto por Johansen (1988). Sus resultados aportan evidencia de integración espacial entre los mercados de la zona del mediterráneo. San Juan y Gil (1996) analizan la integración del mercado del porcino en la Comunidad Europea mediante la utilización del método de Johansen (1988) aplicado a relaciones bivariantes entre precios. Concluyen que las relaciones de cointegración no han permanecido constantes en todo el periodo considerado por lo que no se puede afirmar que los mercados considerados formen un mercado único. Gil, Clemente, Montañés y Reyes (1996) estudian la integración regional en España de los mercados del trigo y la cebada. Detectan la existencia de un solo vector de cointegración para el caso del trigo y dos para el de la cebada, verificándose el cumplimiento de la ley de un solo precio. La integración entre mercados se basa en el arbitraje de bienes; esto es, el comercio de un bien desde donde es barato hacia donde es más caro. En general, la mayoría de los estudios reconocen que este proceso de arbitraje es imperfecto. Las distorsiones internacionales no se transmiten completamente a través de los precios, ni 5

6 para todos los bienes ni en el corto plazo (Ardeni, 1989). Existen, por tanto, una serie de factores que influyen sobre el grado de integración de los mercados, tales como las barreras al comercio que, junto con otros aspectos como la información imperfecta o la inercia en los hábitos de consumo, justifican que los precios del mismo bien no sean iguales en dos mercados distintos (Goodwin y Schroeder, 1991 b). 2 Estas fricciones en el proceso de arbitraje son las que en realidad permiten diferencias de precios superiores a los costes de transferencia e inducen al fracaso de la ley de un solo precio. Además, debilitan los contrastes de cointegración y sesgan los resultados de los estudios hacia un rechazo de la ley de un solo precio, cuando en realidad esta sí podría cumplirse. De ahí que existan nuevas propuestas en la literatura econométrica, que generalizan la cointegración, permitiendo relaciones dinámicas más complejas entre los precios. En este sentido, por ejemplo, se ha sugerido que la relación de cointegración pueda ser estacionaria pero con integración fraccional (véase, por ejemplo, Cheung y Lai (1993)). Las series con este tipo de integración son estacionarias pero tienen una memoria muy larga. Esto hace que sea fácil confundirlas con series no estacionarias si se utilizan los contrastes de raíces unitarias habituales. Así, rechazar la estacionariedad de la serie z t (desviaciones respecto al equilibrio), que es estacionaria pero con integración fraccional, supone negar la cointegración entre los precios, cuando en realidad existe. Por otro lado, puede ocurrir que las relaciones de cointegración sean no lineales. En esta situación, las técnicas habituales no son apropiadas ya que toda la metodología descrita anteriormente se basa en modelos lineales. Así, no sería posible detectar determinadas relaciones de cointegración con las técnicas habituales, no siendo fiables algunos resultados que rechazan la cointegración. En este sentido, se están planteando generalizaciones de las relaciones de cointegración para permitir esta ausencia de linealidad (véase, por ejemplo, Michael, Nobay y Peel (1997)). Además, al analizar las relaciones dinámicas entre variables, hay que considerar la posible presencia de cambios estructurales en el comportamiento de alguna de las variables que componen el sistema. Si existen tales cambios estructurales, y no son tenidos en cuenta al analizar las relaciones de cointegración entre las variables, puede parecer que dichas variables no están cointegradas cuando realmente lo están. 2 En Sanjuan (1998), apartado 2.3, página 29, se enumeran varios factores que afectan al grado de 6

7 Uno de los elementos que teóricamente generan fallos de la ley de un solo precio son las políticas comerciales. Las restricciones comerciales reducen la integración característica del libre comercio, al romper el mecanismo de transmisión de los precios, y distorsionan el proceso de arbitraje. Teóricamente, la utilización de políticas comerciales, como las subvenciones a la exportación, afecta al mercado mundial forzando, en el caso del país grande, una reducción del precio del mismo a la vez que este se vuelve más inestable, con lo que, respecto a la situación de libre comercio, requiere mayores variaciones en los precios y en las cantidades para adaptarse a los posibles cambios en la oferta y la demanda. La segunda parte de la presente comunicación pretende incorporar los efectos que las políticas comunitarias en el mercado objeto de análisis generan sobre el grado de integración del mismo. Una vez planteados los objetivos y esbozado el marco teórico, se puede proceder, en el apartado 2, a la descripción del mercado objeto de análisis, el del vacuno. En el apartado 3 se describe el modelo econométrico, VAR con mecanismo de corrección de error, que se va a utilizar. En el apartado 4 se procede al análisis dinámico del mercado, teniendo en cuenta tanto la relación entre los precios, como la incorporación de las exportaciones subvencionadas de la Comunidad Europea al modelo. En el apartado de conclusiones se plantean las respuestas a las preguntas de partida ( afectan las exportaciones subvencionadas a la relación de precios?). Así, en primer lugar, se postula la existencia de una relación de equilibrio entre los precios en el mercado internacional de la carne de vacuno; los precios de este mercado tienen que moverse de forma conjunta generando un determinado grado de integración de dicho mercado. En segundo lugar, se afirma la influencia de las exportaciones subvencionadas sobre los precios, generando una caída de estos. 2 DESCRIPCIÓN DEL MERCADO La descripción del mercado a estudiar se centra en determinar quiénes son los principales países que participan en el mercado así como cuáles son las características básicas de dicho del mercado. integración del mercado. 7

8 Los principales países que participan en el mercado mundial del vacuno están determinados por su importancia en la producción y en el comercio. Estados Unidos es el primer productor mundial con un promedio anual (años 1984, 1987 y 1990) de miles de toneladas (22,07% del total). Le sigue la Comunidad Europea con una media anual de miles de toneladas en dichos años, aportando el 16,02% del total. Argentina y Australia a pesar de su inferior producción (2.628 miles de toneladas de promedio anual y el 5,39% del total y miles de toneladas de promedio anual y el 3,11%, respectivamente) son productores tradicionales con un papel muy importante en el comercio (Organización Mundial de Comercio, 1997). Australia exporta 903 mil toneladas de media anual en los años citados anteriormente (el 28,78% de las exportaciones de los siete primeros exportadores) con lo que se sitúa en primera posición. El segundo lugar lo ocupa la Comunidad Europea con 780 mil toneladas (el 24,87%). Argentina les sigue a distancia con 337 mil toneladas (el 10,74%). Por el lado de las importaciones, los Estados Unidos se sitúan en la primera posición, con un promedio de unas 978 mil toneladas anuales para los años citados (el 48,18% de las importaciones totales de los cinco primeros importadores). La Comunidad Europea ocupa el segundo lugar (395 mil toneladas, el 19,48%) y, finalmente, Japón destaca de entre el resto de los importadores con unas 373 mil toneladas anuales (el 18,37%) (Organización Mundial de Comercio, 1997). En síntesis, y si se eligen los países que o bien producen más del 5% del total mundial o bien exportan o importan más del 15% del total correspondiente a los grandes exportadores e importadores, se tiene que los principales países del sector mundial del vacuno son Estados Unidos (primer productor e importador), la Comunidad Europea (segundo productor, exportador e importador), Australia (primer exportador), Japón (tercer importador) y Argentina (tercer productor y cuarto exportador). Quizá la característica más destacable del sector sea la existencia de la fiebre aftosa una enfermedad producida por un virus que sobrevive en la carne de los animales infectados y que puede propagarse desde la carne a los animales vivos. Esta circunstancia tiene importantes consecuencias para el comercio, ya que las zonas libres de la enfermedad prohiben la importación de carne de vacuno procedente de las zonas donde dicha enfermedad es endémica. Esto determina una fuerte orientación en los flujos de carne fresca, refrigerada y congelada. Los productores del circuito de aftosa (Europa y América del Sur) abastecen a otras zonas donde existe la enfermedad (Africa y Asia). Por otro lado, los productores de la zona libre de aftosa (principalmente 8

9 Australia y Nueva Zelanda) abastecen básicamente a zonas con igual régimen sanitario (Japón y Norteamérica). Como consecuencia de esta separación en circuitos, generada por la enfermedad, el mercado mundial del vacuno ha sido considerado tradicionalmente como un mercado segmentado (Dries y Unnevehr, 1990, pág. 74). Por otro lado, y dentro de cada circuito, las políticas comerciales fijan las condiciones en las que se comercia. Estas han sufrido variaciones como resultado de la Ronda Uruguay, ya que los acuerdos alcanzados para este sector modifican las actitudes comerciales de los distintos países. Para el periodo objeto de análisis en este trabajo, y de acuerdo con el objetivo planteado, es necesario destacar el tipo de políticas practicadas por la Comunidad Europea. Esta regula el funcionamiento de este mercado mediante la correspondiente Organización Común de Mercado, estableciendo, en lo que a relaciones exteriores se refiere, un derecho regulador variable que controla las importaciones, así como restituciones para subvencionar las exportaciones. Así, y como consecuencia de todo lo dicho, la relación de precios se plantea entre un precio representativo del circuito de aftosa y otro representativo del circuito libre de aftosa. Estos precios son el de Argentina, exportador tradicional más importante del circuito de aftosa, y el precio de Estados Unidos, el principal importador del otro circuito. Los efectos que las políticas comunitarias puedan tener sobre la relación entre dichos precios se analizan utilizando como variable relevante las exportaciones que la Comunidad realiza al mercado mundial mediante las subvenciones a la exportación ya comentadas. 3 ANÁLISIS DINÁMICOS DEL MERCADO En este apartado se procede a la presentación de cada una de las series que se incluyen en el estudio, así como la construcción de los modelos que describen sus relaciones dinámicas. Los datos que se van a utilizar son series de precios mensuales de la carne de vacuno en Argentina y en Estados Unidos, en dólares por tonelada, para el periodo enero de 1977-diciembre de La serie de Argentina corresponde a precios de exportación FOB de Argentina. La serie de Estados Unidos corresponde a los precios de importación CIF de carne australiana en dicho país. Las series son las publicadas por la FAO, completadas con los datos obtenidos en la Secretaria de Agricultura, Ganadería y 9

10 Pesca (SAGYP) de Argentina y en la Australian Meat and Livestock Corporation (AMLC). La transformación logarítmica de las series de precios originales puede verse en el gráfico 1, recibiendo estas transformaciones los nombres de LARG y LUSA, respectivamente, durante el resto del análisis. Gráfico 1.-El precio de la carne de vacuno en Estados Unidos y Argentina en el periodo (datos mensuales, transformación logarítmica) LARG LUSA Fuente: FAO, SAGYP y AMLC. Para medir las exportaciones de la Comunidad Europea se han utilizado datos mensuales, en miles de toneladas, de carne de vacuno fresca, congelada y refrigerada exportadas por la Comunidad Europea en el periodo enero de 1988-diciembre de 1997, procedentes de la base de datos COMEXT y facilitados por EUROSTAT. La transformación logarítmica de la serie de exportaciones aparece en el gráfico 2 con el nombre de LXUE 10

11 Gráfico 2.-Las exportaciones de carne de vacuno de la Comunidad Europea en el periodo (datos mensuales, transformación logarítmica) LXUE Fuente: EUROSTAT 3.1 Descripción univariante de las series El análisis gráfico de las transformaciones logarítmicas de las series de precios permite observar que el nivel medio de estas no es constante, por lo que se requiere diferenciarlas para conseguir estacionariedad. Sin embargo, la serie de exportaciones parece mantener este nivel medio constante, haciendo pensar que se está ante una serie estacionaria. 3 En el cuadro 1 aparecen los estadísticos del contraste Dickey-Fuller Ampliado (ADF) de cada una de las series consideradas, junto a los valores críticos correspondientes. Los resultados de los contrastes de Dickey-Fuller de raíces unitarias de ambas series de precios no permiten rechazar la presencia de una raíz unitaria para ambas a ningún nivel de significatividad habitual. Si se admite que ambas series tienen una raíz unitaria, los precios tienen un nivel estocástico que oscila a lo largo del tiempo, aunque no parecen tener tendencia. Dichos estadísticos, por tanto, corroboran la impresión gráfica de no estacionariedad de las series de precios en niveles, confirmando que estas son integradas de orden 1. 3 El programa econométrico utilizado para la estimación de los modelos ARIMA es el SCA. Los contrastes de raíces unitarias, los gráficos de las series y de los correlogramas se han obtenido utilizando el programa Eviews

12 Cuadro 1.-Contrastes de Dickey-Fuller Ampliado (ADF) de las series analizadas. Test ADF Valor del Estadístico Valores Críticos (1%, 5%, 10%) LUSA (4) , , DLUSA (4) , , LARG (4) , , DLARG (4) , , LXUE (2) , , * Entre paréntesis aparece el número de retardos utilizados en la autorregresión. En el caso de los precios se ha utilizado constante y tendencia determinista en la especificación del contraste. Para las exportaciones solo constante. Por otro lado, los resultados del contraste ADF para la serie de exportaciones permiten rechazar la hipótesis nula de raíz unitaria al 5% de significación. Se considerará ésta como una serie estacionaria. La modelización de la serie de precios de Estados Unidos se ha de realizar sobre su transformación estacionaria, ajustándose el modelo ARMA más adecuado a la primera diferencia del logaritmo. Sobre un primer modelo MA(1)*MA(12) se realiza la detección de atípicos. Este análisis indica la necesidad de realizar una intervención en marzo de Para ello, se construye e introduce en el modelo una variable ficticia tipo impulso, I380. Esta toma valor cero para todos los meses excepto en marzo del 1980, que toman valor uno. El modelo finalmente estimado para los precios LUSA es el siguiente: LUSA = DI380 (1 (0.0203) Sa = L)( L 12 )a t (0.0578) (0.0664) Nota: Entre paréntesis desviación estándar El modelo elegido presenta un componente estacional muy débil y una memoria corta en las variaciones mensuales de los precios. La modelización de la serie de precios de Argentina se realiza, igualmente, sobre la transformación estacionaria. El análisis del correlograma lleva a ajustar como modelo mas adecuado el siguiente modelo MA1MA12, con una intervención significativa en octubre de

13 LARG = Sa = *DI1089 ( (0.0482) (0.0482) L)( L (0.0621) 12 ) a t Nota: Entre paréntesis desviación estándar Obsérvese que el comportamiento estacional de esta serie también es muy débil. La estructura dinámica de ambas series está representada por un modelo MA(1), lo que sugiere que las innovaciones sobre los incrementos de dichos precios tienen poca persistencia. El análisis de la serie de exportaciones de la Comunidad Europea, realizado sobre los niveles de su transformación logarítmica, permite ajustar, como modelo más adecuado, el siguiente modelo AR(2): ( L L )LXUE = a t (0.0875) Sa = (0.0875) Nota: Entre paréntesis desviación estándar 2 El componente autorregresivo de orden 2 presenta raíces complejas lo que está indicando la presencia de un comportamiento cíclico en esta variable. La estacionalidad detectada es demasiado débil y no ha sido incorporada al no resultar significativo el coeficiente. Tampoco ha sido necesaria ninguna intervención, al no detectarse ningún atípico. 3.2 Modelo multivariante de los precios En este apartado se estudian las relaciones dinámicas a largo y a corto plazo entre los precios de la carne de vacuno. En el gráfico 1 aparecen representadas las transformaciones logarítmicas de las series mensuales de precios de carne de vacuno desde enero de 1977 hasta diciembre de En dicho gráfico se puede observar como, hasta aproximadamente el final de 1990, la evolución conjunta a largo plazo de ambos precios es muy similar. Sin embargo, a partir del año 1991 parece haber un cambio en el tipo de relación a largo plazo que mantienen ambos precios. Posteriormente, a partir de aproximadamente 1994, ambas series se juntan en su evolución. 13

14 El primero de dichos cambios puede ser debido a la evolución interna de la economía Argentina, en general, y de este sector, en particular, que estaba muy intervenido. El 14 de mayo de 1989 el Partido Justicialista ganó las elecciones presidenciales, siendo elegido presidente Carlos Menen, quién se hace cargo del Gobierno en julio de ese mismo año. Así, se inaugura una nueva orientación en la política económica con una serie de medidas de estabilización. Dos años después, en abril de 1991, se aprueba la Ley de Convertibilidad, un conjunto de reformas sistemáticas que determinaron un cambio radical en el panorama económico de Argentina. En este contexto, el sector del vacuno también experimenta una fuerte liberalización. Así, se ponen en marcha gran variedad de medidas encaminadas, sobre todo, a reducir el elevado grado de intervención estatal en el sector: la eliminación de los derechos de exportación y de los impuestos que gravaban la comercialización (con el fin de recuperar los precios internos), la disolución de la Junta Nacional de Carnes y la creación de la Secretaria de Agricultura, Ganadería y Pesca (SAGYP), la privatización del Mercado Liniers, entre otras. Además, en 1991 se crea Mercosur, un mercado común entre Argentina, Brasil, Paraguay y Uruguay que contribuye enormemente a la liberalización interna de estas economías. El segundo de estos cambios podría estar justificado por razones externas. A mediados de 1989 los Gobiernos de Argentina, Brasil y Uruguay, junto con el Centro Panamericano de Fiebre Aftosa, firmaron un convenio para el control y la erradicación de la enfermedad en la Cuenca del Plata, cuyo fin era la eliminación, en un quinquenio, de los focos clínicos en varias zonas de estos países. Posteriormente, en 1992 y 1994, se fueron añadiendo áreas adicionales al convenio como la Región Oriental y el Chaco de Paraguay y algunas zonas de Buenos Aires. El logro de los objetivos de este programa contribuyó a que algunos de los productores de las zonas donde la enfermedad es endémica hayan recibido, por parte de la Organización Internacional de Epizootias, la certificación de zonas libres de aftosa (con o sin vacunación). Así, por ejemplo, Uruguay fue declarado en 1993 país libre de aftosa con vacunación, mientras que Argentina ha recibido dicha declaración en mayo de De esta forma podrán exportar carne fresca, congelada o refrigerada a países libres de la enfermedad, lo que ha ido suavizado la fuerte división de los intercambios comerciales (PROCAR, 1996). Por tanto, y dada la evolución de las series, se ha decidido realizar el análisis de la relación dinámica entre las series de precios (LARG y LUSA) en varios periodos: En primer lugar, el análisis se extenderá desde enero de 1977 hasta diciembre de En 14

15 segundo lugar, el periodo se ampliará hasta diciembre de 1994, para ver como ha afectado la liberalización del mercado argentino a las relaciones dinámicas entre ambos precios. Finalmente, se realizará el análisis para el periodo completo, con el fin de captar las características de toda la evolución conjunta de las series. 4 Relaciones dinámicas en el periodo Anteriormente se ha visto que ambas series tienen una raíz unitaria, es decir, los precios tienen un nivel estocástico que oscila a lo largo del tiempo, aunque no parecen tener tendencia. Dado que los precios tienen un nivel aleatorio que representa su nivel a largo plazo, cabe preguntarse si dicha tendencia es común, es decir, si ambos precios están cointegrados. Utilizando el método de Engle y Granger (1987) puede determinarse la existencia de una relación de cointegración entre ambas variables. La regresión de los precios de Argentina, LARG, sobre los de Estados Unidos, LUSA, ha proporcionado los siguientes resultados: LARG t = 0,9 LUSA t 0,21 (13,49) (0,42) El estadístico ADF de los residuos de esta regresión, calculado sin tendencia ni constante y con 4 retardos elegidos mediante el criterio AIC, toma el valor 2,56 permitiendo rechazar la hipótesis de raíz unitaria al 5%. El modelo finalmente utilizado para describir las relaciones dinámicas entre ambas variables es el VAR con MCE descrito anteriormente. Los resultados de la estimación por Máxima Verosimilitud de dicho modelo son los siguientes: LARG t = * ( 2.11 LARG t 1 ( 0.04) 0.13 (1.96) 0.02 * (0.07) 0.05 * (0.18) LARG t 2 LUSA t * (0.08) * ( ) LARG t 3 LUSA t 3 * LUSA t ( ) * ( ) * ( ) 1 ) LARG t 4 LUSA t * (0.08) * ( 0.16) 0.01 LARG t 1 LUSA t 1 LUSA t = 0.01 * ( 2.11 LARG t 1 (0.01) (1.96) 0.09 * (0.05) 0.24 * (0.07) LARG t 2 LUSA t * (0.05) 0.03 * (0.09) LARG t 3 LUSA t * LUSA t (0.25) 0.07 * (0.05) 0.11 * (0.08) 1 ) LARG t 4 LUSA t * LARG t * (0.07) LUSA t 1 4 Se ha procedido a la aplicación del test de Hansen (1992) con unos resultados poco nítidos por lo que respecta a las fechas de corte. Por ello y, dado que existen razones históricas, se ha decidido realizar 15

16 Entre paréntesis aparecen las desviaciones estándar. Los precios están cointegrados con un vector de cointegración de (1, -1.20), es decir, mantienen la siguiente relación a largo plazo: LARG t = 1,20 LUSA t 2,11 (0,25) (1,96) El estadístico t para contrastar la hipótesis nula, H 0 : _ *=1, es 0,80, es decir, dicha hipótesis no se rechaza a ninguno de los niveles de significatividad habituales. Por lo tanto, entre 1977 y 1990 los precios mantienen una relación de equilibrio a largo plazo con parámetro unitario indicando que el mercado internacional del vacuno está integrado durante dicho periodo. Dado que el coeficiente de cointegración no es significativamente distinto de uno, se puede concluir que los precios son iguales con un diferencial, indicado por la constante, que puede ser justificado bien por los costes de transferencia, o bien por las diferencias sanitarias que presenta la carne. La carne procedente de animales sin la enfermedad tiene un precio superior al de aquella que se obtiene de animales enfermos. Además este diferencial puede verse aumentado por las políticas internas y las condiciones del mercado argentino en el que se mantienen los precios controlados. Por tanto, las relaciones entre los precios en este periodo se pueden analizar mediante el estudio de la diferencia entre ambos precios. Las estimaciones del modelo (VAR90) al imponer el coeficiente unitario en la relación de cointegración, son las siguientes: LARG t = 0.13 * ( 0.52 LARG t 1 LUSA t 1 ) 0.20 * LARG t 1 ( 0.04) (0.03) (0.08) 0.03 * LARG t * LARG t * LARG t * LUSA t 1 (0.07) (0.08) ( 0.08) ( 0.16) 0.06 * LUSA t * LUSA t * LUSA t 4 (0.18) ( 0.15) ( 0.16) LUSA t = 0.003* ( 0.52 LARG t 1 LUSA t 1 ) 0.02 * LARG t 1 (0.02) (0.03) 0.09 * LARG t * LARG t * LARG t * LUSA t 1 (0.05) (0.05) (0.05) (0.07) 0.25 * LUSA t * LUSA t * LUSA t 4 (0.07) (0.09) (0.08) el análisis con los puntos de ruptura señalados en el texto. 16

17 El contraste ADF (-2.59) de la relación de cointegración para el diferencial de precios permite rechazar la hipótesis nula de existencia de una raíz unitaria para todos los niveles de significatividad habituales (-2.57 al 1%, al 5%, al 10%). Con el modelo anterior también se pueden estudiar las relaciones dinámicas a corto plazo entre ambos precios. En primer lugar, se puede analizar cómo son los ajustes de ambas variables ante las desviaciones respecto al equilibrio a largo plazo. En este caso, el parámetro de ajuste de los precios de Estados Unidos no es significativo. Esto indica que son los precios argentinos (cuyo parámetro sí que es significativo) los que se ajustan, en el corto plazo, ante desviaciones respecto de la relación de equilibrio a largo plazo. En segundo lugar, las variaciones a corto plazo de cada variable también pueden estar determinadas por el pasado, tanto de la propia variable como el de las demás variables. Así, en el modelo que se ha estimado se incluyen ambos precios con los retardos correspondientes, para incluir estos efectos. Puede observarse que, tanto los incrementos mensuales de los precios de Argentina como los incrementos mensuales del precio de Estados Unidos, vienen determinados por las variaciones de su propio pasado, es decir, sólo son significativos los coeficientes de algunos de los retardos de su propio precio. Como consecuencia del análisis anterior, se puede concluir que LUSA es una variable exógena, es decir, su evolución no responde a las desviaciones respecto de la relación de equilibrio a largo plazo, ni se ve influida por variaciones a corto plazo en los precios de Argentina; los incrementos mensuales de los precios de Estados Unidos sólo dependen de su propio pasado. Relaciones dinámicas en el periodo A continuación, se realiza el análisis de las relaciones entre los precios hasta diciembre de Tal y como se apreciaba en el gráfico 1, la serie de precios LARG tiene, a partir de 1991, una tendencia con crecimiento positivo que no se observaba con anterioridad y que puede justificarse con las reformas institucionales liberalizadoras descritas anteriormente. Sin embargo, la cuestión relevante es si esta modificación altera la relación entre las dos series de precios. El análisis de las relaciones dinámicas, en el periodo enero de 1977-diciembre de 1994, se realiza mediante un modelo VMCE para la diferencia entre ambos precios. En este se incluye, dentro de la relación de cointegración, una variable ficticia D t (utilizada para representar el crecimiento de los precios argentinos) que toma valor cero hasta 17

18 diciembre de 1990 y valores 1, 2, 3,... entre enero de 1991 y diciembre de Las estimaciones de dicho modelo, VAR94, son las siguientes: LARG t = 0.13 * ( 0.50 LARG t 1 LUSA t * D t - 1 ) (0.03) (0.03) (0.003) 0.21 * LARG t * LARG t * LARG t * LARG t 4 (0.07) (0.07) (0.07) 0.003* LUSA t * LUSA t * LUSA t * LUSA t 4 (0.14) (0.14) (0.12) (0.14) LUSA t = 0.001* ( 0.50 LARG t 1 LUSA t * D t - 1 ) (0.01) (0.03) (0.003) * LARG t * LARG t * LARG t * LARG t 4 (0.05) (0.04) (0.04) (0.04) 0.47 * LUSA t * LUSA t * LUSA t * LUSA t 4 (0.08) El contraste ADF (-2.92) para la relación de cointegración entre ambos precios permite rechazar la hipótesis nula de existencia de una raíz unitaria para todos los niveles de significatividad (-2.57 al 1%, al 5%, al 10%). Además, la variable de tendencia D t es significativa, lo que puede interpretarse como que el cambio estructural afecta a la dinámica de largo plazo de los precios argentinos pero no a las relaciones entre ambos precios. Por tanto, y a pesar del crecimiento de los precios argentinos, la relación a largo plazo entre ambas series se mantiene al confirmarse la cointegración entre los precios. Por lo que se refiere al corto plazo, tal y como se puede observar en las estimaciones del VAR94, se confirma el comportamiento dinámico descrito anteriormente para el modelo VAR90. Una vez más, son sólo los precios argentinos los que realizan el ajuste ante las desviaciones respecto a la relación de equilibrio a largo plazo, ya que el parámetro de velocidad de ajuste de la ecuación correspondiente a las variaciones a corto plazo del precio de Estados Unidos no es significativo. Es decir, estos últimos precios no se ajustan a las desviaciones respecto a la relación de equilibrio, al igual que ocurría en el modelo anterior. Por otro lado, las variaciones a corto plazo de los precios argentinos también dependen de su propio pasado. Respecto a las variaciones a corto plazo de los precios de Estados Unidos, la principal novedad es que, además de estar determinadas por su propio pasado, ahora también responden al pasado de los de Argentina. Este efecto de los precios argentinos, retardados dos periodos, sobre los de Estados Unidos no aparecía en el modelo estimado con datos hasta 1990, VAR90. Por ello, los precios LUSA ya no 18

19 pueden ser considerados como una variable exógena, con respecto a los precios de Argentina. Nótese también que no existen variaciones significativas en los demás parámetros fundamentales del modelo. Por tanto, parece que los cambios institucionales argentinos modificaron la evolución de los precios de exportación de ese país, pero no cambiaron ni su relación a largo plazo con los precios de Estados Unidos ni el mecanismo de ajuste a las desviaciones respecto a ese largo plazo. Sin embargo, en la dinámica a corto plazo de estos últimos precios sí aparece un nuevo elemento, que no existía hasta 1990, como es la reacción de dichos precios de Estados Unidos ante las variaciones de los argentinos. Esta nueva reacción, en la dinámica a corto plazo, puede venir explicada por que la tradicional separación del mercado mundial del vacuno en dos circuitos diferenciados se ha ido debilitando con el paso del tiempo. Como se comentó anteriormente, varios países del circuito de aftosa han recibido, durante el periodo considerado en el modelo, el certificado de zonas libres de esta enfermedad, lo que les ha permitido exportar en los últimos años carne fresca, refrigerada y congelada a mercados que tradicionalmente les estaban vedados. Así, el mercado parece reforzar las interrelaciones entre los precios a corto plazo al responder los precios de Estados Unidos a los de Argentina. Esto indica una mayor conexión entre ambos precios en el corto plazo, fruto probablemente de la mayor competencia, al comenzar a desaparecer la tradicional separación del mercado en circuitos. Relaciones dinámicas en el periodo Para analizar las relaciones dinámicas entre los precios para todo el periodo, desde enero de 1977 hasta diciembre de 1997, se van a utilizar dos variables ficticias D 1t y D 2t. La primera toma valor cero hasta diciembre de 1990, momento a partir del cual toma valores 1, 2, 3 hasta diciembre de 1994, volviendo a tomar valor cero para el resto del periodo. La variable D 2t toma valores cero hasta diciembre de 1994 y valor 1 a partir de enero de El nuevo modelo, con ambas variables, incluye, en primer lugar, una diferencia entre los precios estable hasta diciembre de 1990; en segundo lugar, el incremento experimentado por los precios argentinos entre enero de 1991 y diciembre de 1994 y, por último, el cambio en esa diferencia de precios, a partir de enero de 1995, tras alcanzar algunos de los productores del circuito la certificación de zonas libres de aftosa. 19

20 Los resultados de la estimación del modelo VAR con mecanismo de corrección de error, VAR97, en el que se incluyen los cambios estructurales que se han producido en los precios, son los siguientes. LARG t = 0.13 * ( 0.51 LARG t 1 LUSA t (0.03) (0.03) (0.002) 0.19 * LARG t * LARG t * (0.11) * (0.04) 0.46 * LUSA t * (0.12) LARG t * LARG t 2 (0.04) 0.18 * * D 1t * D 2t - 2 ) (0.11) LARG t * LARG t 4 LUSA t * LUSA t * LUSA t 4 (0.11) (0.14) LUSA t = 0.008* ( 0.51 LARG t 1 LUSA t (0.01) (0.03) (0.002) 0.03 * (0.04) * D 1t * D 2t - 2 ) (0.11) LARG t * LARG t 4 (0.04) LUSA t * LUSA t * LUSA t * LUSA t 4 (0.05) (0.07) Los coeficientes de las variables ficticias son significativos, lo mismo que la constante. Así, hasta diciembre de 1990 la constante es Entre enero de 1991 y diciembre de 1994 los precios argentinos crecen a un ritmo del 0.8 %. A partir de enero de 1995 el mercado se integra totalmente y la diferencia de precios desaparece. La variable D 1t se hace cero, quedando dos parámetros, la constante y el coeficiente de D 2t. Ambos son iguales y de signo contrario, 0.51 y -0.52, confirmando la convergencia de los precios. El valor del test de ADF (-3.32) permite rechazar la hipótesis nula de existencia de una raíz unitaria en esa relación para los niveles habituales de significatividad (-2.57 al 1%, al 5% y al 10%). Después de tener en cuenta los efectos exógenos, que afectan a los precios argentinos, la diferencia entre los precios es estacionaria. Por lo que se refiere a la relación dinámica a corto plazo, ésta mantiene la misma estructura que en los periodos anteriores. Argentina es quién realiza el ajuste ante desviaciones respecto al equilibrio de largo plazo. Sólo el coeficiente de velocidad de ajuste de la primera ecuación es significativo. Las variaciones en el precio de este país responden a su propio pasado (son significativos los coeficientes de los precios con uno y tres retardos) así como a las variaciones en el precio de Estados Unidos, a través del ajuste a las desviaciones del largo plazo. Por otro lado, los precios de Estados Unidos responden a su propio pasado (son significativos los coeficientes de los precios con uno y dos retardos). Además, como ya se detectaba en el periodo anterior, el coeficiente de los precios de Argentina con dos retardos es significativo, confirmando la respuesta a corto plazo de los precios de Estados Unidos al pasado de los argentinos. Es importante 20

21 resaltar que los parámetros fundamentales del modelo se mantienen constantes en las diferentes submuestras consideradas. 3.3 Modelo con exportaciones Además, se analiza la posible influencia de las exportaciones subvencionadas de carne de vacuno de la Comunidad Europea sobre la relación entre los precios. Tal y como se indicó previamente, la Comunidad Europea subvenciona la exportación de carne de vacuno al mercado mundial como forma de dar salida a los excedentes de producción que la Política Agrícola Común genera. El objetivo de este apartado es analizar si estas exportaciones tienen algún efecto sobre los precios relevantes del mercado internacional que se han venido estudiando hasta ahora. Para ello se incorpora la serie de la transformación logarítmica de las exportaciones, LXUE, al modelo para los precios. Es decir, se analizará el posible efecto de las exportaciones sobre la diferencia de precios. La inclusión de esta variable exige la reducción del periodo muestral, ya que solo se dispone de datos para ella a partir de enero de Las exportaciones, como variable explicativa, han sido incluidas en el modelo de varias formas. En el VAR, pero fuera del MCE, usándola como explicativa de los incrementos de precios, sin resultados significativos. También como variable explicativa de la diferencia de precios, incorporándola a la relación de cointegración. Esta última posibilidad es la que ofrece resultados más interesantes indicando que las exportaciones influyen sobre la relación a largo plazo entre los precios, pero no en su dinámica a corto plazo. Los resultados de la estimación maximoverosímil de este último VAR son los siguientes: LARG t = 0.12 * ( 1.04 LARG t 1 LUSA t (0.05) (1.32) (0.001) * LXUE (12.18) 0.20 * LARG t * LARG t 2 (0.12) (0.11) 0.01 * LUSA t 1 (0.19) t * LXUE (10.78) 0.12 * (0.18) t * LXUE t - 3 (14.01) 0.22 * (0.11) 11.35* LXUE t - 4 ) (8.89) LARG t * LARG t 4 (0.10) LUSA t * LUSA t * LUSA t 4 (0.21) (0.23) - * D 1t * D 2t (0.05)

22 LUSA t = 0.13 * ( 1.04 LARG t 1 LUSA t (0.03) (1.32) (0.001) * LXUE (12.18) 0.10 * LARG t 1 - t * LXUE (10.78) 0.009* (0.07) t * LXUE t - 3 (14.01) LARG t * LARG t * LARG t 4 (0.05) 0.46 * LUSA t * LUSA t * LUSA t 3 (0.19) (0.12) (0.11) plazo, - * D 1t * D 2t (0.05) 11.35* LXUE t - 4 ) (8.89) * (0.09) - 1 LUSA t 4 Esas estimaciones indican que entre los precios existe la siguiente relación a largo LARG t = LUSA t (1.32) (12.18) *LXUE t 11.35*LXUE t - 3 (8.89) (10.78) (0.001) *D 1t *LXUE t *D 2t (0.05) *LXUE t - 2 (14.01) Como se puede observar las exportaciones influyen sobre la relación a largo plazo entre la diferencia de precios con un retardo de un mes. Por otro lado, la dinámica a corto plazo es la misma para Argentina. Se adapta a las desviaciones respecto al equilibrio a largo plazo ya que el parámetro de velocidad de ajuste es significativo. Las variaciones dependen de su propio pasado y de las variaciones pasadas del precio de Estados Unidos, a través de las desviaciones del largo plazo. Por lo que se refiere a Estados Unidos, la principal diferencia es que, al incluir la variable de las exportaciones, también los precios en este país se adaptan a las desviaciones respecto al largo plazo. El parámetro de velocidad de ajuste es significativo, pudiéndose afirmar definitivamente que los precios de Estados Unidos no son exógenos. Además, responden a su propio pasado y a las variaciones pasadas del precio de Argentina, pero para el cuarto retardo. Los parámetros de ajuste a las desviaciones del largo plazo tienen los signos esperados. Efectivamente, los incrementos de las exportaciones generan, con un retardo de tiempo, caídas en los precios. Así, como los precios de Argentina están incluidos en la relación de cointegración con signo positivo, el coeficiente correspondiente tiene signo negativo (-0.12) indicando esa relación inversa entre incrementos de las exportaciones y de los precios. Por otro lado, los precios de Estados Unidos están incluidos en la relación de cointegración con signo negativo, lo que hace que la relación inversa entre crecimiento de las exportaciones y de los precios este indicada por un coeficiente positivo (0.13). 22

23 4 CONCLUSIONES Por tanto, y como conclusiones finales, se pueden afirmar dos cosas: primera, el mercado mundial del vacuno, para el periodo estudiado y con la técnica econométrica aquí utilizada, puede ser calificado de integrado ya que entre sus precios existe una relación a largo plazo. Esta relación se mantiene a pesar de la fiebre aftosa y de las políticas proteccionistas y no desaparece al tener en cuenta la evolución sufrida por los precios argentinos. Esta es una relación positiva entre ambos precios, que se mueven de forma conjunta, indicando la integración de dicho mercado. Segunda, las exportaciones subvencionadas de la Comunidad Europea afectan a la relación a largo plazo entre los precios y a sus dinámicas a corto plazo. A largo plazo, variaciones de las exportaciones modifican la diferencia entre ambos precios. Es decir, las exportaciones afectan a la relación de equilibrio que mantienen a largo plazo. A corto plazo, las variaciones de las exportaciones determinan desviaciones respecto del equilibrio, poniendo en marcha el mecanismo de corrección del error. Ambos precios reaccionan a corto plazo ante variaciones de las exportaciones comunitarias. Así, la existencia de una relación inversa entre las exportaciones y los precios indica que incrementos de las primeras determinarán reducciones, a corto plazo, de los segundos. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Ardeni, G. (1989): Does the Law of One Price Really Hold for Commodity Prices?, American Journal of Agricultural Economics, Vol. 71, nº3, Agosto, págs Baffes, J. (1991): Some Further Evidence on the Law of One Price: The Law of One Price Still Holds, American Journal of Agricultural Economics, Vol. 73, nº4, Noviembre, págs Bessler, D. A. y Fuller, W. F. (1993): Cointegration between U.S. wheat markets, Journal of Regional Science, Vol. 33, nº4, Noviembre, págs Cheung, Y. y Lai, K. (1993): A fractional cointegration analysis of Purchasing Power Parity, Journal of Business and Economic Statistics, Vol. 11, nº1, Enero, págs

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