Heterogeneidad del Traspaso de Tasas de Interés. José Manuel Michel y Fidias Díaz. Julio Resumen

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1 Heterogeneidad del Traspaso de Tasas de Interés José Manuel Michel y Fidias Díaz Julio 2015 Resumen El objetivo de este trabajo es estimar el coeficiente de traspaso de la tasas de interés de política monetaria (TPM) a las tasas de interés del mercado por bancos y plazos. Nosotros aplicamos un modelo SUR-ECM, ya que esta metodología permite contrastar la homogeneidad del traspaso de política monetaria a través de los bancos múltiples de República Dominicana. Los principales resultados de esta investigación son los siguientes: en primer lugar, como se esperaba, se evidencia que el traspaso es heterogéneo entre bancos; en segundo lugar, el traspaso es completo para el caso de las tasas de interés activas e incompleto en caso de las tasa de interés pasivas; y en tercer lugar, la TPM tiene las características de una variable superexógena. Clasificaciones JEL: G21, E43. Palabras clave: Traspaso, cointegración, superexogeneidad y vectores de corrección de errores. Abstract The document s purpose is the estimation of the pass-through coefficient for the monetary policy rate (TPM) and market interest rates by banks and maturities. We apply a SUR-ECM model as this model allows the testing for the homogeneity of the pass-through of the monetary policy rate across Dominican Republic s banks. The investigation s main findings are the following: first, as expected, the pass-through is heterogeneous between banks; second, the pass-through is complete for the lending rates and incomplete for the deposits rates; and third, the TPM has characteristics of a superexogenous variable. JEL Classifications: G21, E43. Keywords: Pass-through, cointegration, superexogeneity, and vector error correction.

2 I. Introducción El Banco Central de la República Dominicana adoptó a partir del 2012 el esquema de metas de inflación (EMI) como estrategia de política. A diferencia del esquema de metas cambiarias y monetarias, el EMI no precisa de metas operativas ni intermedias. Por consiguiente, el diseño de la política monetaria requiere del conocimiento de la relación entre los instrumentos y el objetivo final, siendo el instrumento una tasa de interés de corto plazo. De aquí que el mecanismo de transmisión de las tasas de interés predomine ante los demás canales. Otro mecanismo de transmisión que se fortalece con la implementación del EMI es el de las expectativas, ya que el Banco Central establece una meta de inflación de largo plazo que sirve de ancla de las expectativas de inflación. De lo anterior, se infiere que para el diseño de una política monetaria eficaz, bajo esquema de metas de inflación, se necesita de un conocimiento profundo del canal de tasas de interés. De aquí que un estudio sobre el traspaso de tasas de interés sea relevante, ya que se necesita conocer cómo los cambios en la tasa de interés de política monetaria (TPM) afectan las tasas de interés de largo plazo y estás, a su vez, a la demanda agregada y la inflación. Otro elemento que se debe tomar en cuenta es la heterogeneidad del sistema financiero y, en especial, el subsistema de bancos múltiples. Existen grandes diferencias entre bancos en lo relativo a la participación en el total de préstamos y depósitos, en la distribución de préstamos, en los depósitos en moneda nacional y extranjera, y en la clasificación de riesgo de la cartera de préstamos. Dichas diferencias pueden generar discrepancias en las respuestas de los bancos ante cambios en la TPM. En este contexto, el objetivo principal de esta investigación es estimar el coeficiente de traspaso de tasas de interés según bancos y determinar si diferencias entre los mismos generan respuestas distintas luego de variaciones de la TPM. En otras palabras, nos interesa saber si el coeficiente de traspaso es igual o diferente entre bancos. Otro objetivo de esta investigación es analizar los efectos de cambios en la tasa de política monetaria en las tasa de interés del mercado, y verificar si existe heterogeneidad en las tasas de interés, según plazo. Un tercer objetivo es determinar el sentido de la causalidad entre la TPM y las tasas de mercado. Para lograr esto, se hace necesaria la aplicación del contraste de superexogeneidad de Engle y Hendry (1993). Pasar la prueba de super-exogeneidad implicaría que la TPM determina las tasas de interés mercado. Por consiguiente, la política monetaria es exógena en el contexto de la estructura de tasas de interés. Este estudio exige de una batería de modelos que permiten estimar el traspaso y evaluar la superexogeneidad en un contexto de heterogeneidad. La estimación del traspaso por Banco se realiza con un sistema de regresiones aparentemente no relacionadas donde cada ecuación tiene la estructura de un modelo corrección errores (ECM-SURE, por sus siglas en ingles). Para evaluar la hipótesis de superexogeneidad se utiliza la metodología de vectores de corrección de errores de Johansen (1988), la cual permite determinar si la tasa interbancaria es débilmente exógena, y la metodología de lo particular a lo general de Banerjee et al. (1993).

3 El resto del documento se divide como sigue. El capítulo II contiene una revisión de la literatura sobre el tema. En la tercera parte del documento se realiza un breve análisis descriptivo del sistema financiero dominicano, particularmente de la banca de servicios múltiples. En el capítulo IV se describen los métodos de estimación utilizados. Luego se analizan los resultados de la investigación en el capítulo V. Por último, el capítulo VI contiene las conclusiones.

4 II. Revisión de Literatura Humala (2005) introduce primas de riesgo de crédito al análisis del efecto traspaso construyendo un modelo teórico de optimización bancaria dinámica que proporciona justificación para un comportamiento de cambio de régimen en el efecto traspaso de la tasa de interés. Se muestra que un cambio de régimen de la tasa de interés interbancaria induce un comportamiento no lineal de las tasas activas y pasivas y (mediante la introducción de primas de riesgo con cambio de régimen) en el efecto traspaso. Por lo tanto, el traspaso es consistente con un proceso no lineal, incluso si no hay costos de ajuste asimétricos en la respuesta a los choques de la tasa interbancaria. Una aplicación empírica a Francia y Alemania proporciona resultados que apoyan estas conclusiones. Blot y Labondance (2010) estudian cómo la crisis financiera ha afectado el traspaso de la tasa de interés sobre las tasas de mercado en la zona euro. Se aplicó un modelo de SUR-ECM, que permite realizar pruebas de homogeneidad en el traspaso. En primer lugar, se muestra que desde la crisis de agosto 2007 el traspaso de la tasa de interés en la zona euro fue afectado drásticamente. En segundo lugar, el traspaso es menos que completo luego de la crisis. En tercer lugar, existe heterogeneidad sobre los miembros de la eurozona, y la misma ha aumentado. En otro orden, De Bondt (2002) presenta un modelo de corrección de errores del proceso de traspaso de la tasa de interés sobre la base de un marco de fijación de precios utilizando costos marginales, incluyendo los costos de cambio de régimen y los de información asimétrica. Los resultados de la estimación para la zona euro sugieren que la proporción de la transmisión de los cambios en las tasas de interés de mercado a las tasas activas y pasivas de los bancos dentro de un mes se encuentra en su nivel más alto (en torno al 50%). El traspaso de la tasa de interés es mayor en el largo plazo, especialmente para las tasas de los préstamos bancarios, el cual es cercano al 100%. Por otra parte, existe una relación de cointegración entre la tasa de interés de ventas al por menor de los bancos y las tasas de interés del mercado comparables. Pruebas de robustez, que consisten en respuestas de impulso sobre la base de modelos VAR, y los resultados de una partida submuestra en enero de 1999, muestran resultados cualitativamente similares. Sin embargo, los resultados de la sub-muestra apoyan un proceso más rápido de traspaso desde la introducción del euro. Lahura (2005) investiga el efecto traspaso (pass-through) de la tasa de interés interbancaria sobre las tasas de interés en moneda doméstica y su relación con la política monetaria en el Perú, considerando el período Utiliza un modelo de corrección de errores no linealasimétrico, a partir del cual se evalúan y se verifican las siguientes hipótesis: (a) el traspaso de largo plazo es aún incompleto; sin embargo, se ha incrementado luego del anuncio del corredor de tasas de interés de referencia y se ha reforzado con la adopción del esquema de metas explícitas de inflación; (b) el anuncio del corredor de tasas de interés ha incrementado la velocidad de ajuste de las tasas de mercado ante cambios en la tasa interbancaria; y (c) en el

5 corto plazo, las tasas de interés de mercado responden asimétricamente cuando la tasa de interés interbancaria sube o baja. Barrantes, J. (2012) también modela la dinámica del efecto traspaso en la economía peruana. Para el análisis se estimó un modelo no lineal de tipo Markov Switching con cambio en intercepto y cambio en varianza (MSIH-VECM), con el fin de capturar un posible cambio de régimen ante el cambio de instrumento de política monetaria. Los resultados verifican que después del mencionado cambio el efecto traspaso se aceleró al disminuir la volatilidad de la tasa de interés interbancaria; lo cual puede ser explicado en parte por la credibilidad que obtuvo el BCRP al anunciar su intención de usar la tasa de interés de referencia como instrumento de política y la efectividad que esta tuvo al ser implementada para lograr la estabilidad de precios. Gigineishvili, N. (2011) utiliza la metodología de los costos de fondo en un estudio realizado para 70 países de diferentes niveles de ingreso y desarrollo con el objetivo de verificar la heterogeneidad que existe en el efecto de transmisión de la tasa de interés y, además, utiliza variables de estructura de mercado macroeconómica y financiera para descubrir los determinantes estructurales de la transmisión. Se encuentra que el PIB per cápita y la inflación tienen efectos positivos sobre la transmisión, mientras que la volatilidad del mercado tiene un efecto negativo. Entre las variables de los mercados financieros se identificó que la flexibilidad del tipo de cambio, la calidad de crédito, los costos operativos, y la competencia bancaria fortalecen la transmisión, mientras que el exceso de liquidez bancaria la impide. Andújar (2012) estudia el efecto de traspaso de tasas de interés para la economía dominicana. Puesto a que el sistema financiero del país es incipiente y poco profundo, se utilizan variables proxy (tasas de interés activa y pasiva de muy corto plazo) a la tasa de interés interbancaria para realizar las estimaciones mediante un MCE. Los resultados muestran que: (i) existe un canal de traspaso de tasas de interés y que ese canal es completo en el largo plazo para las tasas activas, aunque incompleto para las tasas pasivas. En el corto plazo, sin embargo, el traspaso no es flexible y hay un proceso gradual hacia un traspaso completo en la tasa activa; (ii) existe de cambio estructural en el parámetro de traspaso de largo plazo; y (iii) en el corto plazo los desvíos del equilibrio de las tasas activas y pasivas se corrigen entre cuatro y medio y cinco meses. Las simulaciones del modelo mostraron en la práctica que cambios transitorios de política no hacen reaccionar a la banca como cambios permanentes. Sørensen y Werner (2006) examinan el traspaso de las tasas de interés de mercado a diversas tasas de interés bancarias entre diferentes países de la zona euro. El uso de un nuevo conjunto de datos y un modelo de corrección de errores de panel, utilizando métodos dinámicos de regresión aparentemente no relacionada (DSUR, de sus siglas en inglés), ponen a prueba la heterogeneidad en el proceso traspaso. Los hallazgos sugieren que existe un alto grado de heterogeneidad entre los países de la Zona Euro con respecto a ambos el traspaso de equilibrio en el largo plazo y la velocidad de ajuste al equilibrio de largo plazo. Esto puede sugerir cierto grado de fragmentación y falta de integración del sector de la banca minorista en la Zona Euro.

6 Nuestros resultados confirman ajuste lento y, a veces incompleto, de las tasas de interés de los bancos a los cambios en las tasas de mercado. En los estudios que fueron citados anteriormente se asume que el sistema financiero es homogéneo y que la política monetaria afecta por igual a todas las entidades financiera a la interno de un país. No obstante, el trabajo de Sørensen y Werner (2006) considera los efectos de la heterogeneidad del sistema financiero de la zona euro en el traspaso de la política monetaria. Este estudio considera que las diferencias del sistema financiero entre países generan diferencia en el traspaso de la política monetaria; pero no así, la diferencia internas dentro de los países. Para el caso de República Dominicana, el trabajo de Andújar (2012), además de no considerar la heterogeneidad del sistema financiero, utiliza el método de Engle y Granger (1987) para estimar por separado la relación de cointegración de la ecuación de corto plazo. Por ende, no es posible hacer inferencia estadística sobre el coeficiente de cointegración. También, los trabajos de traspaso, casi siempre, solo consideran los efectos de la política monetaria en una sola tasa de interés de mercado que se considera representativa de las tasas de interés de largo plazo. Esta investigación se caracteriza por tomar en consideración los efectos de la heterogeneidad del sistema financiero dominicano en el traspaso de la tasas de interés del mercado. Además, utiliza el método de lo particular a lo general que permite hacer inferencia estadística sobre las estimaciones de largo plazo. Por último, se estima los efectos de la política monetaria en todos los plazos de tasas de interés.

7 III. Análisis de la banca múltiple dominicana 1 A agosto 2014, los bancos seleccionados representan el 92.57% de la cartera de crédito total de los bancos múltiples, la cual ronda los RD$ 599,696.79MM. Al descomponer la cartera de crédito según bancos se evidencia que el Banco de Reservas y el Banco Popular poseen las mayores participaciones de mercado con 36.0% y 28.1%, respectivamente. Tal y como se ve en la figura 1, le sigue al Popular el Banco BHD León con una participación de mercado de 12.4%, y las correspondientes al resto de las instituciones se ubican por debajo del 7.0%. El índice de concentración, medido por la suma de las participaciones de los bancos de Reservas y Popular, alcanza el 64.1%, lo que sugiere cierto grado de oligopolio en el mercado. El Índice Herfindahl o Herfindahl-Hirschman (HHI, de sus siglas en inglés) calculado para esta muestra se registra en 0.23, cuyo resultado corresponde a la clasificación de mercado moderadamente concentrado. 2 Figura 1. Participación de mercado de la cartera total de bancos seleccionados Santa Cruz 2.0% Progreso 2.7% León 4.3% BHD 12.4% Popular 28.1% Fuente: Estadísticas de la Superintendencia de Bancos. Resto 7.4% BanReservas 36.0% Scotiabank 6.1% Citibank 1.0% Según el Reglamento de Evaluación de Activos (REA), elaborado por la Superintendencia de Bancos con la colaboración del Banco Central de la República Dominicana, los distintos créditos son clasificados según el comportamiento de pago de los deudores. Las diferentes categorías son las siguientes, de acuerdo al nivel de mora (en días) y a otros criterios: 3 1 Este análisis se realiza hasta agosto de 2014 debido a la fusión por absorción que se llevó a cabo entre los bancos BHD y León en junio; el Banco BHD-León inició sus operaciones de manera formal en septiembre. 2 U.S. Department of Justice and the Federal Trade Commission (2010). Merger Guidelines, Issued August 19, 2010, page Para más información sobre el REA y las clasificaciones de los deudores, refiérase al reglamento y las diferentes resoluciones que lo modifican.

8 Tabla 1. Clasificaciones de riesgo según el REA Clasificación A B C D E Nivel de Riesgo Normal Potencial Deficiente Difícil cobro Irrecuperables Fuente: Reglamento de Evaluación de Activos. En este sentido, en la tabla 2 se presenta la participación porcentual de la cartera de crédito según las diferentes categorías de riesgo. De la misma se evidencia que a agosto 2014, a excepción de Citibank, cuya mayoría de la cartera de crédito (51.5%) se encuentra en riesgo potencial, las carteras de crédito del están conformadas por activos de riesgo normal, destacándose las correspondientes a los bancos de Reservas y Scotiabank, las cuales superan el 70.0%. Tabla 2. Participación de la cartera de crédito total, según categorías de riesgo (valores en %) Bancos Categoría de riesgo A B C D E Popular BanReservas BHD Scotiabank León Progreso Santa Cruz Citibank Resto Bancos Múltiples Fuente: Estadísticas de la Superintendencia de Bancos. En la tabla debajo se presenta la evolución de la participación del mercado del sector de bancos múltiples. De la misma se puede ver que los bancos Popular y de Reservas son las principales entidades en términos de volumen de crédito colocado en el mercado al representar, a través del periodo presentado, al menos el 60.0% del mercado en conjunto. El Banco de Reservas ha sido el líder del mercado, exceptuando en los años 2011 y 2012, en los cuales fue superado por el Banco Popular.

9 Tabla 3. Participación de mercado de la cartera total de bancos seleccionados, 2006 agosto 2014, (valores en %) Bancos Años Ago Popular BanReservas BHD Scotiabank León Progreso Santa Cruz Citibank Resto Fuente: Estadísticas de la Superintendencia de Bancos. Pasando a la partida de pasivos, específicamente a los depósitos, los bancos seleccionados captan el 93.7% de los depósitos totales de los bancos múltiples a agosto De la tabla 4 se observa que los bancos Popular y de Reservas captan la mayor liquidez de este sector al tener al menos el 57% del total de los depósitos de manera conjunta. En este caso, el Popular ha liderado el mercado en términos de depósitos a lo largo del periodo, exceptuando para agosto 2014, momento en el cual el Banco de Reservas pasó a ocupar dicha posición. En términos de las posiciones de las demás instituciones, tanto para la cartera de crédito como para los depósitos, son similares y se despliega de tal forma en las tablas 3 y 4. Tabla 4. Participación de mercado de los depósitos totales de bancos seleccionados, 2006 agosto 2014, (valores en %) Bancos Años Ago Popular BanReservas BHD Scotiabank León Progreso Santa Cruz Citibank Resto Fuente: Estadísticas de la Superintendencia de Bancos. Ya que el tipo de cambio es una variable de importancia para RD en términos de la estabilidad de precios, así como también para las decisiones de inversión de los agentes económicos, resulta de interés conocer la dinámica del nivel de liquidez que poseen las instituciones financieras en moneda extranjera, tanto para los préstamos así como los depósitos.

10 Para el caso de los préstamos, al analizar la tabla 5, en la cual se presentan los la participación porcentual de los préstamos totales que se colocan en moneda extranjera para cada entidad, se puede ver que, en promedio, el volumen de préstamos existentes en moneda externa ha incrementado con el paso del tiempo; para agosto 2014 dicho promedio ronda el 25.5% comparado con 18.1% en 2006 y 17.0% en El comportamiento creciente de los préstamos en moneda extranjera es seguido por la mayoría de los bancos seleccionados, aunque se pueden destacar los casos de Citibank, debido a que dicho aumento se produce de manera más abrupta a partir del año 2012, y de Banco del Progreso, que de hecho ha reducido su nivel de negocios en moneda extranjera. Tabla 5. Proporción de la cartera de préstamos colocados en moneda extranjera, según entidad, 2006 agosto 2014, (valores en %) Bancos Años Ago Popular BanReservas BHD Scotiabank León Progreso Santa Cruz Citibank Fuente: Estadísticas de la Superintendencia de Bancos. Por el lado de los depósitos, en la tabla 6 se puede ver el incremento en seis de los ocho bancos seleccionados de la proporción de depósitos en moneda extranjera en agosto 2014 comparado con el cierre de De hecho, el promedio de dicha proporción pasa de 29.4% para 2012 y 2013 a 34.2% en agosto 2014, lo que muestra indicios de cierta dolarización del sistema financiero dominicano.

11 Tabla 6. Proporción de los depósitos totales en moneda extranjera, según entidad, 2012 agosto 2014, (valores en %) Bancos Años Ago Popular BanReservas BHD Scotiabank León Progreso Santa Cruz Citibank Nota: Datos previos al 2012 no están disponibles. Fuente: Estadísticas de la Superintendencia de Bancos.

12 IV. Metodología Econométrica La estructura de los datos en esta investigación sigue una frecuencia mensual que cubre el periodo 2006M M12, para el caso de las estimaciones por plazos, lo que sugiere un número de 102 observaciones, y el periodo 2006M M12 para el caso de las estimaciones por bancos. 4,5 Dada dicha estructura de datos, los objetivos de esta investigación conllevan la utilización de varias metodologías econométricas. Nuestro primer objetivo, la heterogeneidad del efecto de política monetaria, necesita de un método que permita estimar un coeficiente de traspaso para cada Banco Múltiple. En el trabajo de Sørensen y Werner (2006) utilizan el método de SURECM para estimar un coeficiente de traspaso para cada una economías de la zona euro. Este método es una combinación de la metodología de lo general a lo particular de Banerjee et al. (1993) y el método de regresiones aparentemente no relacionadas (SUR, por sus siglas en inglés). La consistencia de las estimaciones de SURECM solo es posible bajo el supuesto de la exogeneidad débil. No obstante, las estimaciones uniecuacionales no serían consistentes debido a la presencia de correlación contemporánea entre las tasas de interés de las distintas instituciones bancarias. De aquí que sea prácticamente imperativo la utilización de SURECM siempre que las tasas de interés sean integradas de primer orden. Si, por el contrario, las tasas de interés son integradas de orden cero, se puede estimar un modelo SUR normal. Por consiguiente, antes de iniciar la estimación del modelo SURECM, lo recomendable es determinar el nivel de integración de los paneles de tasas de interés activa y pasiva se aplica el contraste de Im, Pesaran y Shin (2002). Este contraste se basa en la prueba de Dickey Fuller Aumentada (ADF, por sus siglas en inglés) que se estima por OLS para cada serie de tiempo, en este caso para cada banco. R = a + γ R + φ R + ε (1) donde R es la tasa de interés nominal de 181 a 360 días; puede ser uno de los siguientes bancos múltiples: Banco Hipotecario Dominicano, Banco Popular Dominicano, Banco de Reservas, Citibank, Banco León, Scotiabank, Banco Santa Cruz y el Banco del Progreso; a, un vector de constantes; ε, es el factor estocástico que debe ser independiente e idénticamente distribuido; φ, es el vector de coeficientes de los rezagos de R ; γ es el coeficiente que permite contrastar la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria contra la hipótesis alternativa de estacionariedad de la serie. No se rechaza la hipótesis nula si hay evidencia a favor de γ = para =, donde es el número de observaciones de corte transversal (bancos múltiples). El contraste se aplica a paneles de tasas de interés activa y pasiva en nivel y en primera diferencia. 4 El número de observaciones puede variar entre ecuaciones en menos de cinco observaciones debido a la cantidad de rezagos. 5 Los resúmenes estadísticos de las variables utilizadas en la investigación se encuentra en el anexo.

13 Se espera que los paneles de tasas de interés sean integrados de primer orden. Por consiguiente, que no se rechace la hipótesis nula en niveles y se rechace en primeras diferencias. Si el panel es integrado de primer orden podemos estimar la ecuación 2. R = γ + (R ) + φ + R +, (2) En la expresión anterior, es la tasa de interés interbancaria que actúa como proxy de la TPM;, es el coeficiente de ajuste cuya significancia implica existencia de la relación de largo plazo;, coeficiente de traspaso de largo plazo;, representa los disturbios estocásticos que deben ser independientes e idénticamente distribuidos en la dimensión temporal (en cada una de las ecuaciones). No obstante, el disturbio se encuentra relacionado entre ecuaciones o entre bancos. Hasta aquí, hemos concluido con la descripción metodológica relativa al objetivo de heterogeneidad, o lo que los mismo, el proceso de estimación de un modelo SURECM. En lo adelante, se describe el proceso de estimación relacionado con los demás objetivos, dígase el coeficiente de traspaso por plazo y la superexogeneidad. A diferencia de la estimación por banco, en la estimación por plazo no hay correlación contemporánea entre las tasas de interés. Por consiguiente, no es necesario la estimación de un modelo tipo SUR, como es el caso del SURECM. La estimación de modelo uniecuacionales es consistente R = γ + (R ) + φ + R + (3) La expresión 3 se diferencia de la expresión 2 en que se sustituye el subíndice, que denota a las entidades financieras por que simboliza los plazos. Otro elemento diferenciador entre ambas ecuaciones es la ausencia de correlación contemporánea entre plazos. Sean dos bancos diferentes y dos plazos distintos, se puede establecer lo siguiente: ( ) = ( ) (4) Lo anterior es una manera matemática de expresar la existencia de correlación contemporánea entre bancos y la ausencia de ésta para el caso de los plazos. Bajo el supuesto de identidad distributiva e independencia estadística las estimaciones SURECM y de las estimaciones por plazos son consistentes y asintóticamente normales según los postulados del Teorema Central del Límite (TCL). Esto permite hacer inferencia asintótica sobre los coeficientes. La primera interrogante que debemos contestar es si el traspaso es homogéneo o heterogéneo entre bancos y plazos. Otra pregunta interesante de responder es si el coeficiente de traspaso, por bancos o por plazos es completo, más que completo o incompleto.

14 El contraste asintótico de Wald permite determinar cuál o cuáles de estas hipótesis es apoyada por la evidencia empírica. Bajo la hipótesis nula de completitud del traspaso podemos contrastar las hipótesis alternativas de traspaso más que completo e incompleto. Si, la hipótesis alternativa es que el coeficiente de traspaso es más que completo. Por el contrario, si la hipótesis alternativa es que el coeficiente traspaso es incompleto. = ( ( (5) También, el contraste de Wald se utiliza para contrastar la homogeneidad o heterogeneidad del traspaso. En este caso la hipótesis nula es la homogeneidad y la alternativa heterogeneidad. IV.1 Contraste de superexogeneidad Para contrastar la hipótesis de superexogeneidad se necesita utilizar dos tipos de pruebas, una para evaluar la exogeneidad débil y otra para la invarianza. En el primer caso, el contraste de exogeneidad débil, se estiman los VEC. En el segundo caso, se estiman modelos uniecuacionales para evaluar la invarianza, siguiendo el método de lo particular a lo general. Los modelos VEC tienen la siguiente estructura: = + + (6) Donde = [R ]; c, un vector de constantes de dimensión ; una matriz de dimensión ; una matriz de dimensión, donde es el número de rezagos. El vector de residuos ( tiene dimensión y cumple con los supuestos de identidad distributiva, normalidad e independencia. Bajo estos supuestos, la estimación de máxima verosimilitud de la ecuación (3) es consistente y eficiente. Por consiguiente, podemos hacer inferencia sobre las estimaciones, especialmente, sobre el rango de la matriz que nos permite determinar si R e están cointegrados. Siguiendo a Johansen (1988), se aplica el contraste de la traza sobre las estimaciones de la expresión (7) para determinar el rango de [ ( + ( ] = (, (7) donde es el número de relaciones de cointegración o rango de la matriz ; el número de observaciones y el autovalor estimado. Primero se contrasta la hipótesis nula de ausencia de cointegración ( = contra la alternativa de la existencia de una relación de cointegración ( =. Luego, bajo la hipótesis nula = podemos contrastar la hipótesis de = En nuestro caso, tenemos solo dos variables y, por consiguiente, si en el segundo paso se rechaza la hipótesis nula de =, tendría rango completo, indicando que [R ] serían variables

15 estacionarias. Por ende, existe una relación de largo plazo o cointegración si el rango de la matriz es igual a uno. Bajo la hipótesis de cointegración, = donde = [ ] es el vector de coeficientes de ajuste y es la relación de largo plazo o vector de cointegración. Siguiendo a Johansen y Juselius (1990), se prueba la hipótesis de exogeneidad débil, la cual es equivalente a contrastar la siguiente restricción a la matriz : = [ ] y = [ ] (8) Si el cociente de máxima verosimilitud no permite rechazar la hipótesis nula expresada en (5), se puede afirmar que la tasa de política es débilmente exógena condicionada a la información disponible en la tasas de interés y al coeficiente de traspaso. Por tanto, solo queda contrastar la invarianza del coeficiente de traspaso. Para probar la invarianza se estima el siguiente modelo: R = γ + (R + φ + R + ( = = (9) La ecuación (6) es una estructura que permite estimar simultáneamente la relación de largo y corto plazo. Además, se puede evaluar la invarianza al incorporar el segundo momento de la TPM, la varianza e interacción entre la media y la varianza. La idea de invarianza se satisface si hay evidencia a favor de = = = Para probar esta hipótesis se utiliza el contraste de Wald.

16 V. Resultados V.1 Pruebas de Raíz unitaria En el capítulo anterior se describe el contraste de Im, Pesaran y Shin (2002), el cual se utiliza para determinar el nivel de integración de datos de panel donde las observaciones de corte transversal son fijas (N) y las temporales tienden a infinito. En tabla 7 se presentan los resultados para el panel de las tasas de interés activas. Estos resultados permiten indicar que el panel de tasas activas es integrado de primer orden, ya que es posible rechazar la hipótesis nula, existencia de raíz unitaria, en primera diferencias y no en niveles. Variable dependiente Tabla 7 Tasas de interés activas (a 360 días) Contraste de Im, Pesaran y Shin Existencia de raíz unitaria Estadístico Valor de probabilidad De igual manera, en la Tabla 8 se muestran los resultados del contraste de Im, Pesaran y Shin para el caso de las tasas pasivas. Con el panel de tasas pasivas en niveles no podemos rechazar la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria; sin embargo, en primeras diferencias es posible rechazar esta hipótesis. Por ende, el panel de tasas pasivas es integrado de primer orden. Tabla 8 Tasas de interés pasivas (a 360 días) Contraste de Im, Pesaran y Shin Existencia de raíz unitaria Conclusión Nivel ( No se rechaza Primera diferencia ( ) Se rechaza Nivel de integración I(1) Variable dependiente Estadístico Valor de probabilidad Conclusión Nivel ( No se rechaza Primera diferencia ( ) Se rechaza Nivel de integración I(1) En la siguiente tabla se presentan los resultados de la prueba ADF aplicadas a las tasas de interés activas para cada uno de los plazos. Se puede observar que no es posible rechazar la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria en todos los casos, cuando la variable se mantiene en niveles (datos crudos). Sin embargo, al aplicarse la prueba a las variables diferenciadas una vez, se rechaza la hipótesis nula. De esta manera, se puede concluir que las tasas de interés activas son variables no estacionarias en niveles, pero son estacionarias en primeras diferencias, esto es, integradas de primer orden, y lo que se denota como I(1).

17 Tabla 9. Prueba de raíz unitaria tasas de interés activas según plazo : Existencia de raíz unitaria Variable dependiente Estadístico Valor de probabilidad Conclusión sobre Nivel No se rechaza Primera diferencia Se rechaza Nivel de integración I(1) Nivel No se rechaza Primera diferencia Se rechaza Nivel de integración I(1) Nivel No se rechaza Primera diferencia Se rechaza Nivel de integración I(1) Nivel No se rechaza Primera diferencia Se rechaza Nivel de integración I(1) Nivel No se rechaza Primera diferencia Se rechaza Nivel de integración I(1) V.2 Superexogeneidad de la política monetaria En este subcapítulo se presenta los resultados del análisis de superexogeneidad de la política monetaria; el cual contiene los resultados de dos contrastes econométricos que evalúan la cointegración y la invarianza. Para evaluar la cointegración se utiliza el contraste de la traza y para la invarianza el contraste de la razón de máxima verosimilitud de un modelo uniecuacional. Se estima un vector de corrección de errores (VEC, por sus siglas en inglés) para cada una de las tasas de interés activas.

18 Tabla 10. Contraste de cointegración de Johansen (Estadístico traza) Hipótesis Hipótesis Estadístico Valor crítico Conclusión sobre nula ( alternativa traza al 5% ( ( = Se rechaza = No se rechaza ( ) = Se rechaza = No se rechaza ( ) = Se rechaza = No se rechaza ( ) = Se rechaza = No se rechaza ( = Se rechaza = No se rechaza A partir de los resultados de la Tabla 10, podemos concluir que el contraste de la traza permite rechazar la hipótesis nula de ausencia de cointegración al 5% de significancia. Por consiguiente, se puede concluir que existe una relación largo plazo entre las tasas de interés del mercado para cualquier plazo, y la Tasa de Política Monetaria (TPM). Bajo la hipótesis alternativa de cointegración, se puede evaluar la hipótesis de exogeneidad débil. Esto implica comprobar si se satisface la restricción = [ ] y = [ ]. 6 Tabla 11. Contraste de la razón verosimilitud α= [ ] y = [ ] a 90 días a 180 días a 360 días a 2 años a 5 años Valor pro En la tabla 11 se observa que en todos los casos no es posible rechazar la hipótesis nula de exogeneidad débil a los niveles convencionales de 1, 5 y 10% de significancia. Por consiguiente, las estimaciones de modelos uniecuacionales son consistentes, siempre que los parámetros de la distribución de la TPM se mantengan constantes. Por ende, para validar las estimaciones del coeficiente de traspaso, es necesario probar la invarianza. Ésta se prueba al estimar la expresión (6) y al analizar la significancia estadística de los coeficientes del segundo momento (, la varianza ( y la interacción entre la varianza y la media de la tasa TPM o interbancaria (. La significancia conjunta de estos coeficientes se prueba con el contraste de Wald. Los 6 Los modelos VEC, utilizados en los contrastes de cointegración tiene dos rezagos y sus residuos son independiente e idénticamente distribuidos. Después de incorporar variables binarias para eliminar valores atípicos se logra obtener residuos normales.

19 resultados del mismo se muestran en la Tabla 12. Todos los valores de probabilidad son superiores al 0.10, por lo cual no se rechaza la hipótesis de invarianza. = ( ) + + (0.96) (0.00) (0.00) (0.00) (0.05) (0.00) (0.03) = ( ) + (0.06) (0.00) (0.00) (0.08) (0.00) (0.00) = ( ) + (0.03) (0.00) (0.00) (0.02) Tabla 12. Contraste de Wald = = = a 90 días a 180 días a 360 días a 2 años a 5 años Valor pro V.3 Traspaso de tasas de interés por plazos En este subcapítulo se presentan los resultados de la estimación del modelo por plazos. En el caso de la tasa de interés activa, el sistema financiero dominicano usualmente las agrupa en cinco categorías: 0 a 90 días, 91 a 180 días, 181 a 360 días, 361 a 2 años y de 2 a 5 años. De manera similar, la tasa de interés pasiva se clasifica de la siguiente manera: 0 a 30, 31 a 60, 61 a 90, 181 a 360 días. La estimación del efecto traspaso se realizó para cada tipo de tasa y para cada uno de los plazos. El proceso consiste en estimar una ecuación por cada plazo, donde cada una de ellas es una representación del proceso estocástico para las tasas de interés de cada plazo. En seguida se presentan los resultados para las tasas de interés activas: 7 = ( ) + (0.01) (0.00) (0.00) (0.00) = ( ) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.01) (0.00) (0.04) (0.00) Todas las estimaciones están corregidas por heteroscedasticidad, por consiguiente, los residuos son homoscedásticos, por definición. De aquí, que solo sea necesario evaluar la autocorrelación y la normalidad. La tabla 13 muestra los resultados del contraste de Box Jenkins de 7 () Valor de probabilidad.

20 autocorrelación. Los residuos no están autocorrelacionados en todos los plazos al 5%, con excepción a la tasa de interés a 360 días. Rezagos Tabla 13 Tasas de interés activa (por plazos) Contraste de autocorrelación Box-Jenkins Ausencia de autocorrelación R90 R180 R360 R a 2 años R a 5 años Q Prob. Q Prob. Q Prob. Q Prob. Q Prob Tabla 14 Tasas de interés activa (a Plazos) Contraste de Normalidad Jarque-Bera H 0: Normalidad Residual Plazo Estadístico Jarque-Bera Valor de probabilidad 0 a 90 días a 180 días a 360 días a 2 años a 5 años En la tabla 15 se contrasta la idea de que el traspaso en las tasas de interés activas es completo, lo que implicaría que una variación de 100 puntos básicos en la Tasa de Política Monetaria (TPM) conlleva una variación de igual magnitud en las tasas de interés activas, versus un efecto más que completo, indicando que una variación de 100 puntos básicos en la TPM implica un cambio superior a esta magnitud. Los resultados muestran que para los plazos de hasta 2 años el traspaso es más que completo y, para el plazo de 2 a 5 años, el traspaso es completo.

21 Tabla 15 Contraste de completitud Tasas de interés activas Plazo Estadístico Valor de probabilidad 0 a 90 días a 180 días a 360 días a 2 años a 5 años En la tabla 16 se muestra el efecto traspaso sobre las tasas de interés activas por plazos. Se observa que el coeficiente de traspaso disminuye conforme se pasa de un plazo mayor a uno menor y que el mismo oscila entre y En general, el ajuste del traspaso ante cambios en la TPM se concreta, aproximadamente, entre 1 y 2 meses, con excepción del plazo de 91 a 180 días, en el cual el ajuste se logra en alrededor de 4 meses. Plazo Tabla 16 Resultados de estimaciones Tasas de interés activas Coeficiente Coeficiente traspaso de ajuste Velocidad de ajuste (Meses) 0 a 90 días a 180 días a 360 días a 2 años a 5 años También, se observa el comportamiento monótono decreciente del mismo conforme aumenta la categoría de plazos, tal y como se encontró en las tasas de interés activas, exceptuando el plazo de más de 360 días cuyo valor es de 0.90, no obstante, este valor es estadísticamente inferior a uno. La velocidad de ajuste se encuentra entre 1 y 2 meses, es decir, el desequilibrio que genera el cambio de la TPM sobre el coeficiente de traspaso se estabiliza en entre 1 y 2 meses.

22 V.4 Traspaso de tasas por bancos En este subcapítulo se presentan los resultados de la estimación del modelo que se realizó con una muestra de ocho bancos múltiples. El proceso consiste en estimar un sistema de ecuaciones donde cada ecuación es una representación del proceso estocástico para las tasas de interés de cada banco. A continuación se presentan los resultados para las tasas de interés activas: 8 R = (R (0.13) (0.000) (0.000) R = (R (0.08) (0.000) (0.000) + (0.000) R (0.005) R = (R + + (0.06) (0.000) (0.000) (0.000) (0.081) 3 R = (R + (0.05) (0.000) (0.000) (0.000) R = (R ) (0.03) (0.000) (0.000) R = (R + R (0.001) (0.000) (0.000) (0.008) (0.001) R = (R ) + + R (0.721) (0.000) (0.003) (0.000) (0.000) (0.024) (0.000) R = (R ) + + R (0.045) (0.000) (0.001) (0.000) (0.000) Estas estimaciones están corregidas por heteroscedasticidad de manera implícita en la dimensión temporal. Por consiguiente, se debe contrastar la hipótesis de autocorrelación y normalidad de los residuos. La prueba Jarque-Bera (JB), cuyos resultados se presentan en la tabla 17, indica que en conjunto los residuos no siguen una distribución normal. 9 En la tabla 17 8 () Valor de probabilidad. 9 Un conjunto de variables se distribuye normalmente si todos los residuos siguen individualmente una distribución normal.

23 se observa que la normalidad se rechaza en el caso del Banco del Progreso y el Banco León. Por consiguiente, en conjunto se rechaza la hipótesis de normalidad. Tabla 17 Tasas de interés activa (a 360 días) Contraste de Normalidad Jarque-Bera Normalidad Residual Banco Estadístico Jarque-Bera Valor de probabilidad Banco de Reservas Banco Popular Dominicano Banco Hipotecario Dominicano Banco León Scotiabank Citibank Banco del Progreso Banco Santa Cruz Conjunto Para evaluar la autocorrelación de los residuos se utiliza la prueba de Box-Jenkins (1976). Esta prueba es útil para determinar el proceso estocástico que siguen los residuos. En la tabla 18 se muestran los resultados de la prueba de Box-Jenkins con 12 rezagos. Estos indican que no es posible rechazar la hipótesis nula de ausencia de autocorrelación o independencia temporal de los residuos. Tabla 18 Tasas de interés activa (a 360 días) Contraste de autocorrelación Box-Jenkins Ausencia de autocorrelación Rezago Estadístico Q Valor de probabilidad

24 Todos los coeficientes de ajuste son significativos al 5%, implicado que existe cointegración entre la Tasa de Política Monetaria (TPM) y la tasa de interés activa de largo plazo en todos los bancos de la muestra. Bajo la hipótesis de cointegración, se puede hacer inferencia clásica sobre los demás coeficientes. No obstante, debido a la ausencia de normalidad residual se realiza una inferencia asintótica. 10 R = (R + (0.543) (0.000) (0.000) (0.000) R = (R (0.252) (0.000) (0.000) (0.000) (0.007) (0.000) (0.000) R = (R (0.106) (0.000) (0.000) + + (0.000) (0.005) + (0.075) + (0.038) R (0.038) R = (R (0.005) (0.000) (0.000) (0.000) (0.001) (0.007) (0.004) R = (R ) R (0.703) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.055) (0.071) R = (R ) (0.000) (0.000) (0.000) R = (R ) + (0.971) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) R = (R ) (0.004) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.032) (0.047) (0.090) () Valor de probabilidad. En el caso de las tasas de interés pasivas, se procede de la misma manera que para el caso de las tasas de interés activas; se estima un sistema por el método SUR, donde cada una de las ecuaciones describe la relación entre la TPM y la tasa de interés pasiva de largo plazo para cada banco. Luego, se evalúan la normalidad y la autocorrelación de los residuos. Los resultados de los contraste Jarque-Bera (JB) rechazan la hipótesis de normalidad conjunta en los residuos. No obstante, a nivel individual, solo se rechaza para el Banco León y el Banco del Progreso. 10 La inferencia exacta solo es posible si los residuos siguen una distribución normal.

25 Tabla 19 Tasas de interés pasivas (a 360 días) Contraste de Normalidad Jarque-Bera Normalidad Residual Banco Estadístico Jarque-Bera Valor de probabilidad Banco de Reservas Banco Popular Dominicano Banco Hipotecario Dominicano Banco León Scotiabank Citibank Banco de Progreso Banco Santa Cruz Conjunto La prueba de Box-Jenkins (1976) con 12 rezagos no permite rechazar la hipótesis nula de ausencia autocorrelación. En la tabla 20, se muestran los resultados de la prueba de Box-Jenkins. Esto significa que en conjunto los residuos son independientes a los niveles convencionales de 1, 5 y 10% de significancia. Tabla 20 Tasas de interés pasivas (a 360 días) Contraste de autocorrelación Box-Jenkins Ausencia de autocorrelación Rezago Estadístico Q Valor de probabilidad Los resultados del estadístico Wald permiten determinar si el traspaso de tasas de interés es homogéneo o heterogéneo entre bancos. Los resultados de este contraste, tanto en las tasas de interés pasivas como en las activas, indican que el traspaso es heterogéneo.

26 Tabla 21 Contraste de heterogeneidad Tasas de interés activas (a 360 días) Estadístico Valor probabilidad En la tabla 21 se presentan los resultados de contrastes de Wald para el caso de las tasas activas, los cuales sugieren un rechazo de la hipótesis de homogeneidad del efecto traspaso entre bancos al 5% de significancia. En igual sentido, la tabla 22 muestra los resultados para las tasas de interés pasivas. En este caso, se observa que es estadísticamente significativo, por lo que podemos afirmar que se rechaza la hipótesis de homogeneidad del efecto traspaso al 5%. Tabla 22 Contraste de heterogeneidad Tasas de interés pasivas (a 360 días) Estadístico Valor probabilidad Como puede observarse en la tabla 23, el efecto traspaso de las decisiones de política en las tasa activas es más que completo en seis de los ocho bancos. Esto significa, que si la TPM cambia en 100 puntos básicos el efecto en las tasas activas es mayor a 100 puntos básicos. En los dos bancos restantes, el efecto es completo, lo que implica que 100 puntos básicos de variación generan un cambio en las tasas de activas, en estos bancos, en igual magnitud. Tanto en el banco estatal, como en los tres bancos grandes privados de capital nacional, los cuales representan el 80% de la cartera de crédito de la banca múltiple, el traspaso es más que completo. Sin embargo, el traspaso en las tasas de interés activas es completo en un banco pequeño de capital nacional y uno extranjero. Tabla 23 Contraste de completitud Tasas de interés activas (a 360 días) Banco Estadístico Valor de probabilidad De Reservas Popular BHD León Progreso Santa Cruz Scotiabank Citibank

27 Por el contrario, para las tasas pasivas el traspaso de las decisiones de política es incompleto en seis bancos. Es decir, por cada 100 puntos básicos de cambio en la TPM, las tasas de interés pasivas responden en una magnitud inferior. Tabla 24 Contraste de completitud Tasas de interés pasivas (a 360 días) Banco Estadístico Valor de probabilidad Reservas Popular BHD León Progreso Santa Cruz Scotiabank Citibank En la tabla 24, en la cual se evalúa la completitud del efecto traspaso hacia las tasas de interés pasivas por tipo de banco, se evidencia que dicho efecto es incompleto en el banco estatal y en los tres bancos grandes privados de capital dominicano, los que, a su vez, representan el 78% de los depósitos de la banca múltiple. Solo en el Banco del Progreso, que es un banco pequeño de capital nacional, y en el Scotiabank, que es un banco de capital extranjero, el traspaso es completo. En la tabla 25 se muestra el efecto traspaso sobre las tasas de interés activas por tipo de banco. El coeficiente de ajuste de las desviaciones de las tasas de interés activas de su valor de largo plazo provocado por una variación en la TPM, y la velocidad en que esto se logra. Se puede ver que el promedio del coeficiente de traspaso de los bancos privados es de 1.43, con ajustes mensuales de 0.53, y se logra el ajuste completo en alrededor de 2 meses. En el caso del banco estatal, se puede observar que el coeficiente de traspaso es mayor, y tanto la magnitud como la velocidad con que se logra el ajuste hacia el valor de largo plazo son menores en comparación a los bancos privados.