Analisis de los determinantes de la variabilidad de los precios de las principales commodities exportadas por América Latina 1

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1 Analisis de los determinantes de la variabilidad de los precios de las principales commodities exportadas por América Latina 1 Introducción 101 Silvana Curcio Mauro De Jesús Maria Eugenia Quirolo Ana Silvia Vilker Las exportaciones de productos primarios constituyen en el año 2009 más del 50% de las exportaciones totales de América Latina. Por ejemplo, este porcentaje es muy significativo en países como Argentina, Chile, y Venezuela (Cuadro 1). Por países se puede observar que el principal commodity exportado es el petróleo como el caso extremo de Venezuela donde el 90% de las exportaciones provienen de este producto, seguido por Ecuador y en menor medida por Colombia (Cuadro 2). En cambio Argentina se destaca por la exportación y producción de productos agrícolas, como soja, trigo y maíz, seguida por Brasil, aunque en este país son considerables las exportaciones de productos manufacturados. En Chile las exportaciones de cobre son casi del 50% mientras que en Perú las mismas son del 25% y las de oro del 15% sobre el total de las ventas al exterior. Esta realidad determina que las economías de estos países estén muy expuestas a los considerables shocks booms y colapsos- de precios observados recientemente en los mercados internacionales de commodities. Este problema se agrava con el escaso grado de diversificación del sector exportable de los países latinoamericanos en los que algunas commodities específicas adquieren una gran relevancia macroeconómica. Los precios de exportación no sólo imponen restricciones sobre las políticas fiscales, monetarias y cambiarias, sino también afectan el poder de compra de los consumidores, las estrategias 1 El presente trabajo se realizó en el marco de los proyectos UBACyT E008 Evaluación de riesgos económico-financieros del cambio climático en Argentina que dirige la Dra. María Teresa Casparri y del proyecto UBACyT , Riesgo de precios de commodities: Propuesta de elaboración de un índice para América Latina, dirigido por Ana S. Vilker.

2 Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre de apertura comercial, las políticas agrícolas y de utilización de los recursos naturales, la inversión agregada y su composición sectorial (Carrera, et.al., 2008). En el presente trabajo se describirán los determinantes de los precios de las principales materias primas exportadas y producidas por América Latina y se realizará un análisis econométrico de las series de datos de tasa de interés, tipo de cambio y producción de biocombustibles con el objetivo de establecer la relación entre las mismas con la variabilidad de los precios de los commodities. Cuadro 1. Exportaciones de productos primarios según su participación en el total Porcentajes del valor total de las exportaciones FOB de bienes País Argentina 67,6 67,4 69,5 72,2 71,2 69,3 68,2 69,1 69,2 68,0 Bolivia (Estado Plurinacional de) 72,3 79,4 84,2 83,9 86,7 89,4 89,8 91,9 92,8 92,9 Brasil ,4 48, ,3 49,5 51,7 55,4 60,9 Chile 84 82,2 83,2 83,8 86,8 86, , ,2 Colombia 65,9 60,6 62,2 65,7 62,9 65,3 64,4 60,8 68,5 72,6 Ecuador 89,9 88,1 89, , ,4 91,3 91,7 90,9 México c/ 16,5 14,9 15,7 18,6 20, , ,1 24,9 Paraguay 80,7 83,7 85,1 86,3 87,3 82,9 84,1 89,1 92,1... Perú 83,1 81, ,1 85, ,6 86,6 87,8 Uruguay 58,5 58,4 63,7 66,3 68,4 68,5 68,7 68,9 71,3 74,8 Venezuela (República Bolivariana de) 90,9 88,8 86,2 87,3 86,9 90,6 92, Fuente: CEPAL. Anuario Estadístico

3 Analisis de los determinantes de la variabilidad de los precios de las principales commodities exportadas por América Latina Cuadro 2. Porcentaje de las principales Materias Primas exportadas por países de América Latina sobre el total de las exportaciones Argentina Soja (granos, aceite y otros) 19,4 25,8 23,9 23 Petróleo 5,2... 2,4 4,5 Cobre 2,9 2,7... 2,1 Trigo 3,2 3,6 3,6... Maíz 2, ,9 Brasil Soja (excepto la harina fina y gruesa) 4,1 4,2 5,5 7,5 Hierro (Mineral y concentrados) 6,5 6,6 8,4 8,7 Petróleo 5 5,6 6,9 6,1 Azúcar 2, ,9 Carne de bovino 2,3 2, Chile Cobre (mineral, refinado y otros) ,5 49,4 Minerales de titanio, molibdeno y otros 4 4,7 3,7 2,3 Colombia Petróleo 18,6 18,5 24,7 24,5 Carbón 11,5 11,1 12,2 16,0 Café 6,1 5,8 5,1 4,8 Ecuador Petróleo 54,5 53,8 58,1 45,8 Bananas 9,5 9,4 8,7 14,5 Perú Cobre (mineral, refinado y otros) 25,6 26,1 24,9 25,6 Oro 16,2 14,5 17,4 15,1 Zinc 7,7 8,6 4,2 4,3 Rep. Bol. de Venezuela Petróleo 68, Fuente: CEPAL. Anuario Estadístico 2009 y Boletín estadístico de la OPEP

4 Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre 1. Determinantes de la formación de los precios de los principales productos exportados por América Latina 1.1 Consideraciones generales En general se menciona un gran número de variables que determinan en el corto plazo la evolución de los precios de las materias primas, entre estas se encuentran la demanda de los consumidores, los indicadores de la actividad económica, las expectativas por la evolución de los inventarios, el tipo de cambio bilateral, las políticas de tasas de interés por parte de la Reserva Federal de los Estados Unidos y Bancos Centrales de los países desarrollados y las variaciones en los fondos de cobertura entre otros. Para lograr un análisis adecuado sobre los movimientos especialmente futuros del mercado, se realizará una síntesis de los principales enfoques existentes sobre los determinantes del precio de las materias primas. Estos utilizan tanto elementos económicos que determinan las expectativas de los operadores del mercado como aspectos relacionados con la producción y la disponibilidad del commodity. 1.2 Principales determinantes El ciclo de liquidez Este primer determinante está relacionado con el desarrollo de la actividad económica. En general cuando un país se encuentra en un período de bajo crecimiento económico la autoridad económica lleva a cabo una política monetaria expansiva determinando de esta manera una baja de la tasa de interés, esta baja produce un aumento del precio de los bonos, con lo cual estos se convierten en una buena alternativa de inversión junto con las acciones y el precio de las commodities que repuntan como consecuencia de la futura mejora de la economía. Una vez que la economía logra un mayor crecimiento, se pueden ver signos de inflación, momento en el cual el gobierno comienza una política paulatina de aumento de la tasa de interés, con la consiguiente baja del precio de los bonos, debido al rezago que esta política tiene sobre la actividad económica, la baja de las acciones no se produce inmediatamente ni tampoco la disminución del precio de las materias primas, pues son usadas como reserva de valor ante el aumento de la inflación y aún no sufrieron los embates de una caída en la demanda como consecuencia de la desaceleración de la actividad económica. Ahora bien, el aumento de la tasa de interés produce una baja de la inflación y también de la actividad económica y consecuentemente una baja en el rendimiento de los bonos, menor demanda de acciones y la alternativa de invertir en commodities se desmorona como consecuencia de una disminución de su demanda producto de la menor actividad económica. 104

5 Analisis de los determinantes de la variabilidad de los precios de las principales commodities exportadas por América Latina Si bien estas etapas no se producen tan esquemáticamente por variadas razones, entre ellas el rezago de la autoridad monetaria en producir los cambios en la tasa de interés y la forma sofisticada en que se comportan los mercados financieros en la actualidad incrementando las variaciones de precios por el movimiento casi instantáneo de los capitales, las mismas se pueden reconocer Las variaciones de la tasa de interés/precio de bonos Frankel (2006), afirma que los precios de las commodities especialmente en la agricultura y la minería tienen una rápida respuesta al cambio de la tasa de interés. Una variación de esta variable modificará el incentivo para la extracción presente frente a la futura -por ejemplo en petróleo y minerales- para colocar el producto resultante de la venta en el mercado de bonos, a su vez varía el costo de oportunidad para mantener inventarios y puede suceder que ante una baja de la tasa de interés se incremente la demanda de materias primas para almacenar, también modifica las expectativas de los operadores del mercado sobre los contratos de commodities, por ejemplo puede intensificar la venta de posiciones para adquirir bonos del tesoro de los Estados Unidos u otro tipo de instrumento financiero. Como consecuencia se espera una relación negativa entre la tasa de interés y precios de commodities. Los gráficos y cuadro siguientes ilustran lo expresado en este apartado. Gráfico1. Índice Precios Commodities vs Tasa de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos a 10 años. ( ) IPC: izquierda TB10 años: derecha Correlación : -0,61 Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Reserva Federal 105

6 Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre Gráfico 2. Precio Petróleo WTI vs Tasa de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos a 10 años ( ) WTI: izquierda TB10 años: derecha Correlación: Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Reserva Federal Gráfico 3. Precio de la Soja vs Tasa de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos a 10 años ( ) Soja: derecha TB 10 años: izquierda Correlación: Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Reserva Federal 106

7 Analisis de los determinantes de la variabilidad de los precios de las principales commodities exportadas por América Latina Gráfico 4. Precio del Cobre vs Tasa de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos a 10 años ( ) Cobre: derecha TB 10 años: izquierda Correlación: Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Reserva Federal Cuadro 3. Correlación entre los Precios de las Commodities vs la Tasa de los Bonos del Tesoro de los Estados Unidos a 10 años Commodity Correlación Años Todos -0,61 ( ) Cobre ( ) Petróleo ( ) Maíz ( ) Trigo ( ) Soja ( ) 107

8 Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre El tipo de cambio o valor del dólar Según estudios realizados los precios de las commodities anteceden las variaciones de los precios de los demás bienes, es decir preceden a la inflación. A su vez las apreciaciones de las monedas se producen como consecuencia de un alza de la tasa de interés producto del incremento de la inflación, es decir, hay una relación inversa entre tipo de cambio y tasa de interés (por ejemplo, si sube la tasa de interés, se necesitarán menor cantidad de Euros para adquirir la misma cantidad de dólares, o sea una revaluación del dólar frente al Euro) Ante una depreciación del dólar, producto de una baja de la tasa de interés, los inversionistas demandan commodities como cobertura frente a la inflación. En la actualidad el aumento record del precio de las materias primas (soja, petróleo) está muy relacionado con el valor del dólar el que se encuentra muy depreciado frente al euro y cotiza en su valor mínimo frente al yen. Esta relación se puede apreciar en los siguientes gráficos y cuadro donde se refleja la correlación entre los precios de las diferentes commodities y el tipo de cambio del dólar frente a las principales monedas del mundo. Gráfico 5. Tipo de Cambio USD/Principales Monedas (TWEI) vs Índice de Precios Productor: Todos las commodities. ( ) TWEI (izquierda) PPI (derecha) Correlación: -0,55902 Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Reserva Federal 108

9 Analisis de los determinantes de la variabilidad de los precios de las principales commodities exportadas por América Latina Gráfico 6. Precio de la Soja vs TWEI (Dólar / Principales Monedas) Soja: derecha TWEI: izquierda Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Reserva Federal Gráfico 7. Precio Cobre vs TWEI (Dólar / Principales Monedas) Cobre: derecha TWEI: izquierda Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Reserva Federal 109

10 Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre Cuadro 4. Correlación entre los Precios de las Commodities vs TWEI (Dólar / Principales Monedas) Commodity Correlación Años Maíz ( ) Trigo ( ) Soja ( ) Cobre ( ) La actividad industrial La demanda de algunas materias primas está relacionada fuertemente con los niveles de la actividad industrial como es el caso del cobre y del petróleo. Si bien el indicador Producto bruto tiene mucha relación con la demanda de estos productos, es conveniente utilizar información de la producción industrial, pues de esa manera se dejan de lado sectores como el agrícola y el de servicios especialmente en el cobre, pues el petróleo puede formar parte de los insumos de estas dos actividades Especulación e incremento de las transacciones en mercados de futuros El incremento de los instrumentos de administración de riesgo basado en el mercado ha sido significativo en los últimos años. A partir de la década del 90, varios participantes del sector privado han comenzado a utilizar los mercados de derivados de commodities para cubrirse del riesgo de precios, adquiriendo estos instrumentos poco a poco relevancia. Por ejemplo entre el año 2006 y 2008 hubo un incremento de alrededor del 27% en los futuros en dólares sobre la soja 2. Este considerable aumento de los contratos a futuro sería tanto un mecanismo de protección no sólo para la variabilidad de los precios sino también una forma de inversión ante la caída de las tasas de interés especialmente como se mencionó en los Estados Unidos-, la crisis en el mercado inmobiliario y un mecanismo de protección ante la debilidad del dólar (a nivel mundial). 2 Mercado a Término de Buenos Aires MATBA. 110

11 Analisis de los determinantes de la variabilidad de los precios de las principales commodities exportadas por América Latina Los operadores del mercado (Especuladores) han regresado recientemente a las opciones sobre materias primas. La combinación de posiciones largas especulativas en las bolsas de EE.UU. está en un nivel record impulsado especialmente por el aumento en las posiciones en granos y metales (Trading Floor.com). Por otro lado, el uso de los productos básicos por los inversores financieros (la llamada financiarización de los productos básicos ) puede haber sido en parte responsable de la pronunciada alza de precios entre 2007/08. John Baffes, Tassos Haniotis, The World Bank. Development Prospects Group. July Gráfico 8. Fuente: Trading Floor.com Biocombustibles Los biocombustibles se producen y consumen en Brasil, Estados Unidos y la Unión Europea. En Brasil y Estados Unidos se produce etanol, en el primero con caña de azúcar y en el segundo con maíz. Mientras que en la Unión Europea biodiesel a partir de oleoginosas. Tanto en EE.UU. como en la Unión Europea la producción de este tipo de combustible comenzó durante la actual década mientras que en Brasil se produce etanol para mezclar con gasolina desde la década del 70 y además es el único país donde la producción y el consumo se realizan sin subsidios. 111

12 Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre Gráfico 9. Producción mundial de Etanol y biodiesel y proyecciones ( Millones de galones) Fuente: Análisis de los mercados de materias primas agrícolas y de los precios de los alimentos. Documento de Trabajo. Cepal La producción de biocombustibles La producción de biocombustibles afecta la producción de commodities agrícolas por varios factores, en primer lugar incrementa la demanda de cultivos que se usan para el consumo humano, además pueden abandonarse cultivos para dar lugar a aquellos que son utilizados para usos energéticos, también se incrementa el precio del alimento de animales que son producidos para el consumo humano y por consiguiente el precio de la carne, la leche, los huevos, etcétera. Hay autores que atribuyeron los últimos aumentos del precio de los alimentos al incremento de la producción de biocombustibles. Sin embargo se debería considerar a la producción de biocombustibles como uno más de los factores que determinan las variaciones de precios de las materias primas agrícolas. Es importante destacar que en muchos países la producción de biocombustibles es subsidiada de manera tal de garantizar su producción y consumo. En el siguiente cuadro se puede apreciar dicho apoyo. Cuadro 5. Estimación de los apoyos totales a la producción de biocombustibles en países seleccionados. 2006, Miles de millones de dólares. Etanol Biodiesel Total Estados Unidos Unión Europea Canadá Australia Suiza Menos de Total Fuente: Análisis de los mercados de materias primas agrícolas y de los precios de los alimentos. Documento de Trabajo. Cepal

13 Analisis de los determinantes de la variabilidad de los precios de las principales commodities exportadas por América Latina 2. Análisis econométrico de la relación entre el índice de precios básicos exportados por América Latina y sus determinantes 3 El objetivo es examinar la influencia de los determinantes: tasa de interés, producción de biocombustibles y tipo de cambio en la variabilidad de los precios de los commodities exportados de América Latina, mediante el análisis del comportamiento de las series. 2.1 Datos Las series utilizadas son de frecuencia mensual, y abarcan el período desde el año 2001 al Corresponden al índice de precios de productos básicos para América Latina 4, el índice ponderado de intercambio comercial de dólares con respecto a las principales monedas, la tasa a 10 años de los bonos del Tesoro de los Estados Unidos 5, y la producción de biocombustibles en los Estados Unidos 6. Grafico 10. Evolución del índice de precios de productos básicos del comercio exterior en relación a sus determinantes Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Cepal, la Reserva Federal y la Administración de información de energía de los Estados Unidos. 3 Los autores agradecen los comentarios realizados por el Profesor Julio Fabris. 4 Fuente: Estadísticas de comercio exterior de la CEPAL. 5 Fuente: Reserva Federal 6 En millones de galones. Fuente: U.S. Energy Information Administration 113

14 Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre Durante el período señalado las series del índice de precios básicos (IPBAMLAT) y la de producción de biocombustibles (BIOFUELS) muestran una correlación positiva entre ellas y ambas están negativamente correlacionadas tanto con la tasa de interés (IR10) como con el índice de ponderado intercambio comercial u$s/principales monedas (TWIE). Cuadro 6. Matriz de correlación BIOFUELS IPBAMLAT IR10 TWIE BIOFUELS IPBAMLAT IR TWIE Análisis de las series Estacionariedad Para evaluar el comportamiento de las series y verificar si convergen al equilibrio en el largo plazo se realizó el test ADF 7 sobre las mismas, que consiste en testear si hay presencia de raíces unitarias. En todos ellos no ha podido rechazarse la hipótesis nula de no estacionariedad de la serie en niveles, pero ha sido posible rechazarla con probabilidad menor a 0,05 para las series en diferencias. Por lo tanto los test arrojan como resultado que, tanto el índice de precios, el índice de intercambio, la tasa de interés y la producción de combustibles son no estacionarias e integradas de orden 1 8. (Ver resultados del test en el Anexo I). Cuadro 7. Resumen de los resultados de los test de estacionariedad ADF Variable Orden de integración Probabilidad Longitud de rezagos IPBAMLAT I(1) 0,00 12 BIOFUELS I(1) 0,00 8 TWIE I(1) 0,00 11 IR10 I(1) 0, Augmented Dickey-Fuller. 8 La especificación de los rezagos se ha realizado en forma manual. 114

15 Analisis de los determinantes de la variabilidad de los precios de las principales commodities exportadas por América Latina Cointegración La existencia de una relación de equilibrio entre las variables 9 en el largo plazo puede comprobarse con test de cointegración 10, que consiste en hallar una o más combinaciones lineales entre las variables que a su vez sean estacionarias 11. Para el análisis de la cointegración entre el índice de precios básicos exportados y sus determinantes se realizó el test de Johansen, en el que se testea la existencia de una o más relaciones de cointegración entre las variables. Como resultado se obtuvo la existencia de dos ecuaciones de cointegración entre el índice de precios de productos básicos, la tasa de interés, el índice ponderado de intercambio y la producción de biocombustibles. 12 (Los resultados se encuentran en el Anexo II) Cuadro 8. Resumen de los resultados del test de cointegración Hipotesis de Cantidad de Ecuaciones de Cointegración Estadístico de Traza Prob.** Ninguna * Como máximo una * Estos resultados son una buena base para luego poder analizar las series a través de la metodología VAR. El VAR realiza un análisis multivariado que tiene la particularidad de tratar a todas las variables como endógenas y permite estimar las relaciones entre las mismas mediante la expresión de cada una de ellas en función de los valores rezagados de todas las demás, incluyendo los de la misma variable. De este modo se pueden calcular las relaciones y comovimientos entre las variables Modelo con corrección de error -VEC El modelo VEC resulta de realizar una operación sobre el modelo VAR para que éste pueda reexpresarse en función del ajuste de las variables frente al desvío del equilibrio, permitiendo analizar el aporte de cada variable a la corrección del error cuando un shock 9 Comovimientos. 10 Test de Johansen, Test de Engle-Granger. 11 Ecuaciones de Cointegración. 12 Se rechazó la hipótesis nula de ninguna relación de cointegración, y de una relación de cointegración, tanto por el método de la traza como por el de máximo autovalor, lo que indica que existen dos relaciones de cointegración (ecuaciones). La longitud de rezagos es 11 y se especificó en forma manual. 115

16 Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre las quita del equilibrio. Consiste en estimar el coeficiente de ajuste que corresponde a cada una. Al mismo tiempo permite conocer uno de los posibles vectores de cointegración entre las variables, los valores indicados a continuación representan una combinación lineal de equilibrio entre las variables 13. (Los resultados de la estimación del VEC se encuentran en el Anexo III). Cuadro 9. Ecuación de cointegración del índice de precios de productos básicos exportados (IPBAMLAT), la tasa de interés (IR10), el índice ponderado de intercambio comercial (TWIE) y la producción de biocombustibles (IPBMLAT). Cointegrating Eq: CointEq1 BIOFUELS(-1) IPBAMLAT(-1) ( ) [ ] TWIE(-1) ( ) [ ] IR10(-1) ( ) [ ] C Conclusiones Del análisis de los determinantes de los precios de las principales materias primas exportadas y producidas por América Latina se puede comentar que: La Política monetaria laxa que llevan a cabo los países que se encuentra en un período de bajo crecimiento económico determina una baja de la tasa de interés, esta baja produce un aumento del precio de los bonos, con lo cual estos se convierten en una buena alternativa de inversión junto con las acciones y el precio de las commodities que repuntan como consecuencia de la futura mejora de la economía. A su vez hemos 13 La longitud de rezagos utilizados fue la misma que para el test de cointegración (11) y se expresó en una sola ecuación de cointegración. 116

17 Analisis de los determinantes de la variabilidad de los precios de las principales commodities exportadas por América Latina observado a partir del análisis de las series Tipo de Cambio USD/Principales Monedas frente a un Índice de Precios Productor que ante una depreciación del dólar, el índice de precios al productor aumenta. Actualmente el aumento record del precio de las materias primas (soja, petróleo) está muy relacionado con el valor del dólar el que se encuentra muy depreciado frente al Euro. Por otro lado, la intensa actividad de fondos de inversión, que incorporaron definitivamente a los commodities en sus carteras ha sido significativa en los últimos años. El considerable aumento de los contratos a futuro sería tanto un mecanismo de protección no sólo para la variabilidad de los precios sino también una forma de inversión ante la caída de las tasas de interés especialmente en los Estados Unidos- ante la crisis en el mercado inmobiliario y un mecanismo de protección ante la debilidad del dólar (a nivel mundial). Por último la producción de biocombustibles afecta la producción de commodities agrícolas ya que incrementa la demanda de cultivos que se usan para el consumo humano y de esta manera abandonarse cultivos para dar lugar a aquellos que son utilizados para usos energéticos también puede incrementar el precio del alimento de animales que son producidos para el consumo humano y por consiguiente el precio de la carne, la leche, los huevos, etcétera. En cuanto al análisis econométrico, como suele ocurrir con otras variables macroeconómicas, las series del índice de precios de productos básicos, la tasa de interés, el índice ponderado del tipo de cambio y la producción de biocombustibles, son, cada una de ellas, no estacionarias, es decir, no convergentes al equilibrio. Pero, sin embargo, el resultado de la aplicación de tests de cointegración indica que existe al menos una relación de equilibrio de largo plazo entre ellas. Resta para futuros trabajos el análisis estadístico de la influencia de otros determinantes en las variaciones de precios de los principales commodities producidos y exportados por América Latina. Referencias bibliográficas Baffes, John; Haniotis, Tassos (2010): Placing the 2006/08 Commodity Price Boom into Perspective. The World Bank Development Prospects Group. 1/ _ /Rendered/PDF/WPS5371.pdf Bolsa de Cereales, Número Estadístico Buenos Aires, Argentina. Brufman Juana Z. y Urbisaia Heriberto L. (2001): Análisis de Series de Tiempo. Univariadas y Multivariadas. Ediciones Cooperativas. Buenos Aires, Argentina. 117

18 Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre CEPAL. Análisis de los mercados de materias primas agrícolas y de los precios de los alimentos. Documento de trabajo. Santiago de Chile. Agosto CEPAL. Anuario Estadístico asp?carpeta=estadisticas Ciudad Juan Cristóbal (2005): Determinantes del precio spot del cobre en las bolsas de metales. CEPAL. División de Recursos Naturales e Infraestructura. Santiago de Chile. De Gregorio, José; González, Hermann; Jaque, Felipe (2005): Fluctuaciones del Dólar, precio del cobre y términos de intercambio. Banco Central de Chile. Frankel, Jeffrey (2006): The Effect of Monetary Policy on Real Commodity Prices. National Bureau of Economic Research. Editor: John Campbell. Forthcoming, University of Chicago Press, Chicago. CampbellM&CPnberNov.pdf Jaramillo Patricio G.; Selaive, Jorge (2007): Especuladores en el mercado del cobre. Gerencia de Investigación Económica. Banco Central de Chile. cemla.org/red/papers/xii-chile03.pdf Lanteri Luis N. (2010): Determinantes de los precios reales del petróleo y de las materias primas no petroleras, 1980: Análisis Económico. Núm. 59, vol. XXV. Segundo cuatrimestre. Banco Central Argentina. Organization of the Petroleum Exporting Countries (OPEC) (2009): Annual Statistical Bulletin.http://www.opec.org/opec_web/static_files_project/media/downloads/ publications/asb2009.pdf 118

19 Anexo I Test de Raíces Unitarias (ADF) Null Hypothesis: D(IPBAMLAT) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 12 (Fixed) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(IPBAMLAT,2) Method: Least Squares Date: 06/01/11 Time: 20:20 Sample (adjusted): 2002M M01 Included observations: 107 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. D(IPBAMLAT(-1)) D(IPBAMLAT(-1),2) D(IPBAMLAT(-2),2) D(IPBAMLAT(-3),2) D(IPBAMLAT(-4),2) D(IPBAMLAT(-5),2) D(IPBAMLAT(-6),2) D(IPBAMLAT(-7),2) D(IPBAMLAT(-8),2) D(IPBAMLAT(-9),2) D(IPBAMLAT(-10),2) D(IPBAMLAT(-11),2) D(IPBAMLAT(-12),2) C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

20 Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre Null Hypothesis: D(TWIE) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 11 (Fixed) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(TWIE,2) Method: Least Squares Date: 06/01/11 Time: 20:32 Sample (adjusted): 2002M M12 Included observations: 107 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. D(TWIE(-1)) D(TWIE(-1),2) D(TWIE(-2),2) D(TWIE(-3),2) D(TWIE(-4),2) D(TWIE(-5),2) D(TWIE(-6),2) D(TWIE(-7),2) D(TWIE(-8),2) D(TWIE(-9),2) D(TWIE(-10),2) D(TWIE(-11),2) C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

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