JEL Classification: E32, F22, F49, J61 Keywords: business cycle, remittances, unemployment.

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1 La crisis económica general Norteamérica y su impacto en el envió de remesas a México 1 (The economic crisis of North American and its impact on the remittances sent to Mexico) Cuauhtémoc CALDERÓN VILLARREAL 2 El Colegio de la Frontera Norte ccalderon22@hotmail.com calderon@colef.mx Resumen: mediante este trabajo nos proponemos explicar los factores económicos asociados a la crisis económica de los estados unidos de América que explicaron el comportamiento macroeconómico de las remesas entre 1999:1 y 2000:4. En este periodo las remesas conocieron tasas históricas de crecimiento. Las remesas tienen un comportamiento pro-cíclico ligado a las fluctuaciones de la economía norteamericana. Asociadas a la dinámica del PNB y el sector de la construcción. Realizamos un ejercicio de cointegración utilizando el método de Engel-Granger. Por medio del cual determinamos un vector de cointegración por el cual se determina la existencia de una relación de largo plazo entre las remesas, el GNP, la venta de casas y el desempleo; además se define una relación de corto plazo por medio de una estimación de corrección de errores. Se propone la puesta en macha de una política social integral que compense la reducción del flujo de remesas en México. Abstract: We explain economic factors associated with the economic crisis of the United States of America explained the macroeconomic behavior of remittances between 1999: 1 and 2000: 4. In this period remittances met historical growth rates. Remittances have a behavior linked to the business cycle of the American economy. Associated with the dynamics of GDP and the construction sector. We make an exercise of Cointegration using Engel-Granger method. We determine a vector of Cointegration which determined the existence of a relationship long-term between remittances, the GNP, the sale of houses and unemployment; also defines a relationship short term by an estimate of error correction. Proposes a comprehensive social policy to compensate the reduction in the flow of remittances in Mexico. JEL Classification: E32, F22, F49, J61 Keywords: business cycle, remittances, unemployment. 1 Este trabajo es parte del proyecto de investigación de ciencia básica del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) núm Integración de México en el TLCAN: sus efectos sobre el crecimiento, la reestructuración productiva y la migración cuyo director es el Dr. Cuauhtémoc Calderón Villarreal. 2 Investigador de Tiempo del Departamento de Estudios Económicos de El Colegio de Frontera Norte, México; miembro del Sistema Nacional de Investigadores, investigador nacional NIVEL 2; investigador invitado de la Université d Orleans, Francia, evaluador acreditado Miembro del Sistema Nacional de Evaluación Científica y Tecnológica. (SEP-CONACYT). calderon@colef.mx, ccalderon22@hotmail.com.

2 I. INTRODUCCIÓN La mayor parte de los análisis económicos sobre las remesas, consideran que estas son un flujo exógeno que afecta los agregados macroeconómicos del país receptor. Estos análisis generalmente retoman los argumentos de la teoría macroeconómica Neoclásica o Keynesiana. Otros estudios, considerando también a las remesas como exógenas han adoptado una perspectiva microeconómica enfocándose a estudiar el comportamiento de los individuos receptores de remesas (Stark y Quiang, 2000). A diferencia de todos estos trabajos tradicionales, en este capítulo estudiamos a las remesas como una variable endógena, cuyo comportamiento está determinado por las fluctuaciones económicas del PNB de los EE.UU y el comportamiento del sector de la construcción de esta economía. Nuestro análisis explica como la crisis norteamericana causó la contracción de este flujo de remesas hacia nuestro país. En la primera parte se presentan los comportamientos del PNB, del desempleo, del sector de la construcción de los Estados Unidos de América y de las remesas durante la Crisis económica. En la segunda parte se explica, la metodología econométrica utilizada, las variables y las fuentes de datos. En la tercera parte se presentan los resultados de las estimaciones y en el último apartado se presentan las conclusiones. 1. La crisis económica de los Estados Unidos de América Entre marzo de 1990 y marzo del 2001, la economía estadounidense tuvo una fase de expansión inédita de 120 meses consecutivos, y un periodo de crisis de 8 meses que culmino en noviembre del De manera que el siglo XXI coincidió con el inicio de un nuevo ciclo económico, con una fase de expansión más corta (73 meses) que termino en diciembre del 2007, y una fase de recesión/crisis que hasta este momento lleva más de 15 meses. De modo que a partir de diciembre, se da un deterioro progresivo del nivel general de actividad económica de los Estados Unidos, con la caída brutal del PNB, el empleo, y la producción industrial (Figuras 1ª y 1 b ). Esto marca el advenimiento de una de las crisis industriales más profundas que ha afectado principalmente a la industria automotriz de ese país. Específicamente, la crisis financiera de septiembre 2007 se metamorfoseo en una de las recesiones más profundas de la historia económica de los Estados Unidos de América (Cuadro 1), con una persistencia más amplia que la precedente que solo duró 8 meses.

3 Cuadro 1 Ciclo Económico de los EE.UU CICLO ECONOMICO DE LOS EE.UU DURACION EN MESES REFERENCE DATES Pico Trimestres entre paréntesis Valle CONTRACCIO N De Pico a Valle EXPANSIO N De Valle previo a Este pico De Valle a Valle Previo CICLO De Pico a Pico Previo Julio 1990(III) Marzo 1991(I) Marzo 2001(I) Noviembre 2001 (IV) Diciembre 2007 (IV) Fuente: NBER Figura 1a Figura 1b Fuente: La recesión de diciembre del 2007 fue precedida por una de las crisis financieras más brutales de la historia económica de los Estados Unidos América, que se inicio con la especulación en el terreno inmobiliario (Calderón 2009). Durante el periodo que estamos estudiando la economía americana mantuvo una tasa promedio de crecimiento del 2,6%, (2002/2007).

4 Cuadro 2. Tasa de crecimiento del GDP Americano EE.UU GDP 3,7 0,8 1,6 2,5 3,6 2,9 2,8 2,0 1,1 Fuente: Estadísticas Financieras Internacionales, Fondo Monetario Internacional La migración ilegal responde a los cambios de las condiciones económicas de los EE.UU, y tendría un comportamiento procíclico. El flujo se incrementa con el auge económico y se reduce durante las recesiones de ese país (Calderón, 2009). Segun la Federal Reserve Board la recesión afectó principalmente a los sectores de la economía norteamericana siguientes: servicios no financieros, construcción, inmobiliaria, manufacturas y transportes. En estos sectores se emplean de manera preferente a los mexicanos y centro-americanos migrantes. Por lo que los migrantes mexicanos y centroamericanos fueron los mas expuestos a perder su trabajo ante la crisis por dos razones: laboran en los sectores mas afectados por la recesión y tienen un bajo nivel educativo. De manera que la construcción y venta de casas fueron los sectores mas afectados por la crisis como se muestra en las figuras 2ª y 2 b. Figura 2ª. Figura 2 b. Fuente: El desempleo golpeó principalmente a los hispanos como se puede apreciar en la Figura 3.

5 Figura 3 Fuente: De modo que en el contexto de crisis Norteamericana el flujo de las remesas hacia México tendió a estancarse y luego a contraerse (Figura 4). Figura 4. Fuente: INEGI Podemos observar entonces que el comportamiento de las remesas esta ligado al comportamiento del PNB Norteamericano, al desempleo, y al sector de la construcción y ventas de casas de la economia norteamericana. Manteniendo un comportamiento procicliclo estrechamente ligado a la dinámica de la economía Norteamericana. II. METODOLOGÍA II.1 Variables y fuentes En el presente estudio se utilizan las series trimestrales desestacionalizadas del Producto nacional Bruto (PIB) y del empleo total de los Estados Unidos, y se utilizan las series de construcción y venta de casas. También utilizamos la series macroeconómicas de las remesas desestacionalizadas. El periodo de estudio es de 1999:1 a 2008:4.

6 II.2 Prueba de Raíz Unitaria Los procedimientos de cointegración requieren que las series de tiempo en el sistema sean no estacionarias en sus niveles. De manera similar, es imperativo que todas las series en la ecuación de cointegración tengan el mismo orden de integración. Consecuentemente, se asegura que las propiedades de las series que estamos estudiando sean estacionarias en primeras diferencias, para lo cual utilizamos las pruebas Dickey-Fuller y Dickey-Fuller aumentada (con rezagos) para estacionalidad. La ecuación estimada para Dickey-Fuller es como sigue: X t = α 0 + β 1 (X t 1) + δt + i=1 Σ m θ ( X t-1 ) + ε t (1) Donde, es el operador en primeras diferencias, t es la tendencia temporal, ε es el error aleatorio, y i=1 Σ m es la sumatoria de la extensión máxima de rezagos m. II.3 Prueba para la Cointegración Para comprobar si existe una relación de largo plazo entre las remesas y las variables que definen el comportamiento cíclico de los EE.UU, utilizamos el procedimiento de cointegración de Engle y Granger. La variable dependiente (Remesas) y las variables independientes -GNP EEUU, Casas Construidas (lcacons), Casas Vendidas (lcaven), Desempleo Total (ldesusa), Desempleo de Hispánicos (lhispusa)- se expresan en términos logarítmicos. Por tanto, las ecuaciones que vamos a considerar quedan de la siguiente forma 3 : log (Remesas) t = β 1 + β 2 log (GNP EEUU ) t + β 3 log(desusa) t + β 4 log(cacons) t +ε t (2) log (Remesas) t = β 1 + β 2 log (GNP EEUU ) t + β 3 log(hispusa) t + β 4 log(caven) t +ε t (3) de acuerdo con la primera especificación (2) el flujo macroeconómico de las remesas (LRM) que proviene de los EE.UU esta explicado por el Producto Nacional bruto de los EE.UU, el desempleo total en EE.UU y la cantidad de casas construidas. Esta ultima variable es una Proxy del sector de la construcción más un choque aleatorio. Si despejamos el término aleatorio, la ecuación anterior puede quedar expresada como: ε t = log (Remesas) t - β 1 - β 2 log (GNP EEUU ) t - β 3 log(desusa) t - β 4 log(cacons) t (4) De acuerdo con la segunda especificación (3) el flujo macroeconómico de las remesas (LRM) que proviene de los EE.UU esta explicado también por el Producto Nacional Bruto de los EE.UU, y por variables mas especificas como el desempleo de hispánicos en EE.UU y la cantidad de casas vendidas. Esta ultima variable es también una Proxy del sector de la construcción más un choque aleatorio. Si despejamos el término aleatorio, la ecuación anterior puede quedar expresada como: ε t = log (Remesas) t - β 1 - β 2 log (GNP EEUU ) t - β 3 log(hispusa) t - β 4 log(caven) t (5) Para aplicar la prueba Engle y Granger se somete a ε t a un análisis de raíz unitaria ADF y DF, y se rechaza la hipótesis nula sobre la presencia de raíces unitarias, para ver si es estacionaria. Si es así, las regresiones de las remesas antes consideradas serian unos vectores cointegrados. 3

7 II.3 Mecanismo de Corrección de Errores Sí por medio del método anterior se demuestra que las variables están cointegradas, se dice que existe una relación de largo plazo entre ellas. Enseguida debe aplicarse el mecanismo de corrección de errores, ya que en el corto plazo puede haber desequilibrios. En consecuencia, se puede tratar el término de error en la ecuación anterior como el error de equilibrio 4. De acuerdo con el Teorema de representación de Granger, si dos variables están cointegradas, entonces la relación entre las dos se expresa como Mínimos Cuadrados del Error (MCE). Por ello se consideran los modelos siguientes (Gujarati: 2002; Charemza: 1992; Rao: 1992): REMESAS t = α 0 + α 1 U t-1 + g=1 G α 2 ΔlGNP t-g + f=1 F α 3 Δldesusa t-f + J=1 j α 4 Δ lcacons t- J+ γε t-1 + u t (6) REMESAS t = β 0 + β 1 U t-1 + m=1 G β 2 ΔlGNP t-m + i=1 I β 3 Δlhispsusa t-i + l=1 L β 4 Δ lcaven t-l + με t-1 + u t (7) Donde, como siempre, denota el operador de primeras diferencias, u t es un término de error aleatorio, y ε t-1 el valor rezagado un periodo del error provocado por la regresión cointegrante. Estas ecuaciones establecen que las Remesas dependen de las variables independientes antes mencionadas y también del término de error de equilibrio. Si este último es diferente de cero, entonces el modelo no está en equilibrio. Por tanto, el valor absoluto de α 1 y β 1 determina que tan rápido se restaura el equilibrio. Antes de proceder a la evidencia empírica es necesario resaltar que el concepto de cointegración tiene un fundamento teórico, y que aún existen diversos problemas que rodean su aplicación práctica, por lo que solo es un instrumento más que se va afinando 5. Por último, además de utilizarse los valores críticos (t estadístico) generados por paquetes estadísticos como el TSP, se recurren a las tablas Dickey-Fuller para pruebas de cointegración de valores críticos generados a través de simulación, y por medio de n repeticiones (donde n es suficientemente grande) de un proceso de generación de datos que representa el proceso bajo la hipótesis nula. Para cada prueba, el procedimiento ha sido repetido para diferentes tamaños de muestra (Charemza, 1992). Cabe destacar que estos valores son más exactos y, por lo tanto, más restrictivos en la prueba de cointegración; es decir, una cointegración que sea débil y que cumpla con los valores críticos de la t estadística generalmente utilizada, es muy probable que no pase con los valores críticos de la tabla Dickey-Fuller. III. RESULTADOS EMPÍRICOS Entre 1999:1 y 2000:4 se dio un crecimiento espectacular de la entrada de remesas a nuestro país, y se puede señalar que, ceteris paribus, este flujo macroeconómico provoco un choque exógeno en las variables macroeconómicas fundamentales del país tales como el tipo de cambio. Este flujo contribuyó a mantener apreciado el peso durante este periodo. Sin embargo, nuestros estudios se avocan al análisis de las variables que determinaron este comportamiento como serian: la dinámica del PNB de los EEUU y la expansión del sector inmobiliario. 4 Se puede utilizar este término de error para atar el comportamiento de corto plazo del PIB con su valor de largo plazo. 5 Para una crítica profunda al análisis de cointegración refiérase a Guisán (2002)

8 Por ello, a manera de titulo hipotético en este trabajo, se maneja que durante el periodo de análisis (1999:1-2008:4) en el que se ha incrementado el flujo de remesas de los EEUU hacia México, lo que supone un consecuente incremento en el nivel del crecimiento del PNB de los EEUU, una expansión del sector inmobiliario y un incremento del flujo migratorio de mexicanos hacia los Estado Unidos. III.1 Pruebas de Raíces Unitarias Los estadísticos de la Prueba Dickey-Fuller y de Weighted Symmetric (tau) para raíces unitarias se presentan en la tabla 1. La hipótesis nula supone que las variables no son estacionarias y es probada contra la hipótesis alternativa que supone que son estacionarias. La prueba se aplicó a todas las variables: remesas, PNB EEUU, casas construidas, casas vendidas, desempleo total de los EE.UU. y Desempleo de los hispánicos. Los resultados indican que todas las series no son estacionarias en niveles. Considerando el número de rezagos y las magnitudes de sus P-Values (para ambas pruebas) la hipótesis nula sobre la existencia de raíces unitarias en las series no puede ser rechazada, a un nivel de significancia del 0.05 en todos los casos. Los resultados indican que las remesas y el resto de la variables de estudio están integradas en orden I(1). Cuadro 3. Pruebas de Raíces Unitarias de Dickey-Fuller y de Weighted Symmetric LRN LGNP LDESUSA LCACONS LHISPUSA LCAVEN Weighted Symmetric Dickey- Fuller Weighted Symmetric Dickey- Fuller Weighted Symmetric Dickey- Fuller P-Values Número de rezagos III. 2. Prueba para la Cointegración de Largo Plazo. Habiendo determinado la estacionalidad de las series de tiempo, el paso siguiente es llevar a cabo la ecuación cointegrante para ver si sus residuos son estacionarios en niveles (Prueba de Engle y Granger). Si esto es así, se dirá que las variables están cointegradas. En el cuadro 2 se presentan los resultados de la prueba de cointegración de Engle y Granger al 95% de confiabilidad de las dos ecuaciones que estamos considerando. Cuadro 4. Pruebas de Raíces Unitarias Dickey-Fuller y Dickey-Fuller Aumentada a los Residuos De las Ecuaciones (Cointegración de Largo Plazo).

9 Periodo Ecuación Prueba Dickey- Fuller (lower tail area) Prueba Dickey- Fuller Aumen tada (lower tail area Engel- Garnger- Tau (P-value) 1999: :4 (1)log (Remesas) t = β 1 + β 2 log (GNP EEUU ) t + β 3 log(desusa) t + β 4 log(cacons) t +ε t ó (1)ε t = log(remesas) t -β 1 - β 2 log (GNP EEUU ) t - β 3 log(desusa) t - β 4 log(cacons) t (2) log (Remesas) t = β 1 + β 2 log (GNP EEUU ) t + β 3 log(hipusa) t + β 4 log(caven) t +ε t ó (2) ε t = log(remesas) t -β 1 - β 2 log (GNP EEUU ) t - β 3 log(hispusa) t - β 4 log(caven) t ( ) ( ) ( ) 1999: : ( ) ( ) ( ) En relación a la ecuación número 1, de acuerdo con los estadísticos del cuadro 2, tendríamos un vector de cointegración entre las cuatro variables (remesas, GNP real de los EE.UU, el desempleo total y el monto de casas construidas), ya que el residuo de la regresión es estacionario. De acuerdo con la prueba DF se puede rechazar la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria. En este caso la probabilidad crítica de es por lo que tiene un valor inferior a 0.05 por lo que se rechaza la hipótesis de raíz unitaria a un nivel de significación del 5%. De acuerdo con los resultados de la prueba ADF(1) se confirman los resultados anteriores y tendríamos un vector de cointegración, ya que el residuo de la regresión es estacionario y de acuerdo con la prueba ADF se puede rechazar la hipótesis de raíz unitaria : en este caso la probabilidad crítica es de es por lo que tiene un valor inferior al En este caso la prueba ADF (1) es más confiable que la prueba DF, ya que el logaritmo de la función de likelihood es de contra de la prueba DF. La prueba de likehood 2(ln(L1)- ln(l0))=2( ) es superior al valor crítico de una Chi-2 con un grado de libertad, por lo cual se rechaza la especificación de la prueba DF donde no existe un término dres(-1). Si consideramos la prueba Tau de cointegración de Engel Granger además de la prueba ADF podemos rechazar la hipótesis de raíz unitaria a un nivel de significación del 1%(Cuadro 2). En la ecuación numero 2 el residuo de la regresión es estacionario, como lo indican los estadísticos del cuadro 2, por lo que se tendría otro vector de cointegración entre 4 variables. Si retomamos la prueba DF se puede rechazar la hipótesis nula sobre la

10 existencia de raíces unitarias en el residuo; en este caso la probabilidad critica de fue de que tiene un valor inferior a 0.01 y Si retomamos la prueba ADF(1) se confirman los resultados anteriores y tendríamos un vector de cointegración entre las cuatro variables, ya que el residuo de la regresión es estacionario. De acuerdo con la prueba ADF se puede rechazar la hipótesis nula sobre la existencia de raíces unitarias, en este caso la probabilidad crítica de fue de.0024 o sea, un valor inferior al La prueba ADF (1) es más confiable que la prueba DF ya que el logaritmo de la función de likelihood es de contra de la prueba DF. La prueba de likehood y estos resultados los confirman el estadístico prueba de cointegración cuyo P- Value es inferior al 0.01 De modo que en las tres pruebas se rechaza la hipótesis de raíces unitarias con un nivel de significación del 1%. III.3. Mecanismo de Corrección de Errores. Se acaba de demostrar para el caso de México que las variables remesas y las variables (comercio exterior) están cointegradas, en dos vectores de cointegración. Lo que nos indica la existencia de estas dos relaciones de largo plazo entre las remesas y las otras variables. El coeficiente de res(-1) expresa el grado de variación del logaritmo de las remesas en el periodo corriente después de un incremento unitario en el periodo precedente, es una variación de la brecha entre el logaritmo de las remesas y su valor de equilibrio. La dimensión de este incremento implica que las remesas fueron demasiado elevadas en relación con su valor de equilibrio, para corregir esta brecha es necesario disminuir las remesas, por lo que el coeficiente estimado es negativo. Por supuesto, en el corto plazo puede haber desequilibrio. En consecuencia, se puede utilizar el error de equilibrio o α 1 U t-1, para atar el comportamiento de corto plazo de las remesas con su valor de largo plazo. Si consideramos el modelo de las ecuaciones 6 y 7; La ecuación 6 establece que el cambio en las remesas depende del cambio en el monto del PNB real de los EE.UU, del desempleo total, del monto de casas construidas y del término de error de equilibrio(u t-1 ). Puesto que α 1 se espera que sea negativa, el término α 1 U t-1 es negativo, y por tanto, Remesas t será negativa para restaurar el equilibrio. Es decir, si Remesas t está por arriba de su valor de equilibrio, comenzará a disminuir en el siguiente periodo a fin de corregir el error de equilibrio; de ahí el nombre de Mecanismo de Corrección de Errores. De igual manera si U t-1 es negativa (es decir, las remesas están por debajo de su valor de equilibrio), α 1 U t-1 será positiva, lo cual provocará que Remesas t sea positiva, provocando que las remesas se incrementen en el periodo t. Por lo tanto, el valor absoluto de α 1 determina la velocidad con la cual se restaura el equilibrio. El valor de α 1 ( ) es negativo, menor que 1 y estadísticamente significativo, por lo que las variables están cointegradas en el corto plazo y la discrepancia se eliminará en el siguiente periodo. En el caso de la ecuación 7 estimada, de igual modo el β 1 ( ) es negativo menor a 1 y estadísticamente significativo por lo que las variables de esta ecuación están cointegradas en el corto plazo y la discrepancia se eliminara en el período siguiente. III.4 Resultados En el cuadro 1a del anexo, los coeficientes obtenidos de los modelos de cointegración 2 y 3, son elasticidades, y prácticamente todos fueron

11 significativamente diferente a cero, con un nivel de significación del 1%. En este caso, la elasticidad del GNP EEUU mide la variación con respecto a las remesas, mide el grado de sensibilidad de estas últimas ante cambios en el lgnp EEUU. Por lo que se observa que la sensibilidad de los coeficientes del lgnp EEUU ( y ) es muy alta en ambos modelos. De modo que un incremento del 1% del lgnp EEUU aumenta el flujo de remesas en 7.24% y 6.62%. En ambos modelos de cointegración 2 y 3 la elasticidad más alta corresponde al LGNP EEUU, lo cual implica que las remesas en el largo plazo son más sensibles a las fluctuaciones del lgnp EEUU. Así una caída del LGNP EEUU traería consigo una reducción significativa del flujo de remesas y viceversa. En el modelo de cointegración 2, el coeficiente de lcacons es significativamente diferente a cero e inferior a la unidad lo que implica que la sensibilidad de las remesas es menor. Así un aumento del 1% de las casas construidas traería tan solo un incremento del 0.66% del flujo de remesas. En el modelo de cointegración 3, el coeficiente de las casas vendidas, lcaven t, es significativo y menor a la unidad con un valor del Así un aumento del 1% en la casas vendidas trae consigo un aumento del 0.56% en las remesas. Por lo que el flujo de remesas es menos sensible la venta de casas. Por último el coeficiente del desempleo en general es significativamente diferente a cero e inferior a la unidad. Por lo que la sensibilidad de la remesas es baja. En este caso no presenta el signo negativo esperado, pero esto pudiera tener una explicación en el sentido de que pudiera existir un motivo previsión, según el cual, cuando disminuye el desempleo los trabajadores envían menos remesas porque ahorrarían mas, y cuando aumenta el desempleo aumenta el flujo de remesas porque prevén regresar a su país de origen. El efecto previsión pudiera contrarrestar la caída o aumento de las remesas en una coyuntura recesiva o expansiva. CONCLUSIONES Se establecieron dos vectores cointegrantes que explican el comportamiento de las remesas en función a factores tales como el PNBEEUU, la casas construidas, casas vendidas, desempleo de hispánicos y desempleo general. Al aplicar la prueba de cointegración de Engle y Granger, se encontró una cointegración durante el periodo de 1999:1 a 2008:4. Las remesas mostraron una fuerte sensibilidad a las variaciones del Producto Nacional Bruto de los EE.UU.

12 V. ANEXO Variables Cuadro núm. 1A Ecuaciones de cointegración Ecuaciones de Corrección de Error (2) (3) (6) (7) C * ( ) * ( ) * ( ) lgnpeeuu t * * ( ) ( ) lcacons t * ( ) ldesusa t * ( ) lhispsusa t * ( ) lcaven t * ( ) MCE (U t-1 ) * ( ) * (4.1531) * ( ) * ( ) ΔlGNP t * ( ) Δldesusa * ( ) Δ lcacons ** ( ) Δlhispsusa t * ( ) Δ lcaven t-l * ( )

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