"ANALISIS DE LA CURVA DE RENDIMIENTOS Y SU EFECTO SOBRE LA ACTIVIDAD ECONOMICA EN COSTA RICA"

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1 BANCO CENTRAL DE COSTA RICA DIVISION ECONOMICA DEPARTAMENTO DE INVESTIGACIONES ECONOMICAS DIE-PI-05-95/R "ANALISIS DE LA CURVA DE RENDIMIENTOS Y SU EFECTO SOBRE LA ACTIVIDAD ECONOMICA EN COSTA RICA" Elaborado por: Ana Cecilia Kikut V. Evelyn Muñoz S. Rodolfo Durán V. Asistentes: Ileana Brenes A. Rodney Pacheco P. Autorizado por: Claudio A. Ureña Ch. MARZO, 1996

2 INDICE RESUMEN EJECUTIVO...1 I. INTRODUCCION...2 II. ASPECTOS TEORICOS DE LA CURVA DE RENDIMIENTOS Definición Construcción de una curva de rendimientos Formas que adopta la curva de rendimientos Teorías que explican la estructura por plazos de los rendimientos...10 III. IV. ANTECEDENTES DE LA RELACION ENTRE LA CURVA DE RENDIMIENTOS Y LA ACTIVIDAD REAL EN OTROS PAISES...12 LA CURVA DE RENDIMIENTOS COMO VARIABLE EXPLICATIVA DEL COMPORTAMIENTO DE LA ACTIVIDAD ECONOMICA REAL EN COSTA RICA Aspectos metodológicos Análisis de resultados Pronóstico...32 V. CONSIDERACIONES FINALES...38 BIBLIOGRAFIA...40 ANEXOS...42 ANEXO ANEXO ANEXO

3 DIE-PI-05-95/R Página 1 RESUMEN EJECUTIVO La curva de rendimientos se ha relacionado a lo largo del tiempo con el comportamiento futuro de diversas variables macroeconómicas, tales como: actividad económica real, inflación y tasas de interés, entre otras. Estudios recientes sobre este tema realizados para economías con mercados de capitales desarrollados, muestran evidencia de una relación lineal directa entre el crecimiento esperado en la actividad real y la pendiente de la curva de rendimientos. Para Costa Rica no existen trabajos formales que evalúen esta relación, por lo que resulta interesante desarrollar el presente estudio que comprende el periodo I trimestre de 1985 al I trimestre de Los resultados empíricos no mostraron evidencia estadísticamente significativa de una correlación entre la tasa de crecimiento de la actividad económica y la pendiente de la curva de rendimientos. Lo anterior, se debe probablemente a que el mercado de valores costarricense se encuentra poco desarrollado. No obstante los resultados poco satisfactorios, se logró el objetivo de buscar instrumentos adicionales para el análisis y plantear una nueva metodología para ello. Sin embargo, ésta puede estar sujeta a modificaciones.

4 DIE-PI-05-95/R Página 2 I. INTRODUCCION Algunos economistas se han interesado a lo largo del tiempo en el estudio de la curva de rendimientos 1, la cual representa en forma gráfica la estructura por plazos de los rendimientos en un momento determinado, es decir, la relación entre los rendimientos de bonos con características similares y los diferentes plazos para su vencimiento. La importancia de la curva de rendimientos se debe a varias razones: Una de ellas se refiere a que, dado que la estructura por plazos de las tasas de interés se puede obtener sin mayores dificultades, es factible evaluar fácilmente la precisión de las predicciones de las diferentes teorías que explican su comportamiento 2. Una segunda razón es que la estructura por plazos de las tasas de interés ayuda a entender de que forma los cambios en las tasas de interés de corto plazo afectan los niveles de las tasas de interés de largo plazo; esto es especialmente importante si se toma en cuenta el efecto que tiene la política monetaria sobre las primeras. En tercer lugar, la estructura por plazos de las tasas de interés provee información acerca de las expectativas de los participantes en el mercado financiero, aspecto muy valioso para los encargados tanto de los pronósticos de las principales variables macroeconómicas como de la política monetaria. Un último aspecto que es importante mencionar se refiere a que las tasas de interés juegan el papel de asignar los recursos escasos a través de los mercados financieros, influenciando las decisiones de ahorro e inversión de los agentes económicos. 1 Véase, Fama (1981, 1984, 1990a, 1990b); Estrella y Hardouvellis (1991); Mishkin (1990a, 1990b, 1992) y Hu (1993). Estos autores han realizado estudios relacionados con la curva de rendimientos para países desarrollados. 2 Existen tres teorías principales para explicar la forma de la curva de rendimientos: la teoría de las expectativas, la teoría de la segmentación del mercado y la teoría de la preferencia por la liquidez.

5 DIE-PI-05-95/R Página 3 La curva de rendimientos se ha relacionado a lo largo del tiempo con el comportamiento futuro de diversas variables macroeconómicas, tales como: actividad económica real, inflación y tasas de interés, entre otras. Las investigaciones realizadas en este campo están basadas en el supuesto de que las variables financieras en los mercados perfectos son sensibles a cambios en las condiciones económicas y por tanto, pueden utilizarse como herramienta de pronóstico. 3 En economías más desarrolladas que la costarricense, generalmente se ha empleado el índice de precios de las acciones como determinante en modelos para explicar el crecimiento futuro de la actividad real y también como uno de los indicadores adelantados del ciclo económico. Sin embargo, en algunos estudios recientes se ha evaluado la posibilidad de sustituir este índice por la información contenida en la curva de rendimientos. Específicamente, mencionan una medida que corresponde a la pendiente de esta curva, definida como el diferencial entre los rendimientos de largo y corto plazo. A esta medida también se le denomina margen. 4. El principal resultado al que conducen estos estudios se refiere a que existe una relación lineal directa entre el crecimiento esperado en la actividad real y la pendiente de la curva de rendimientos (margen). Esto quiere decir que la pendiente de la curva está positivamente relacionada con la tasa de crecimiento esperada del producto real. Ello es así por cuanto un incremento de la pendiente indica que el rendimiento de largo plazo aumentó en relación con el de corto plazo, lo cual señala que se captará una mayor cantidad de recursos de largo plazo, la que podría financiar proyectos productivos de inversión que contribuyen con la actividad económica. Adicionalmente, se ha encontrado que el modelo que utiliza el margen del rendimiento presenta mayor poder predictivo para explicar el crecimiento de la actividad económica real que otros, como el basado en el precio de las acciones y el ARIMA univariante. Hasta el momento no existen trabajos formales para Costa Rica que evalúen rigurosamente la relación entre esta curva y la actividad económica real, por lo que resulta interesante desarrollar la presente investigación cuyo objetivo principal es explorar para el caso de la economía costarricense si existe alguna relación entre estas variables, así como evaluar la capacidad predictiva del modelo. 3 Véase, Zúñiga, N. (1993), p. 94 y Algunos autores definen este término en inglés como spread. En este documento se emplea la palabra margen.

6 DIE-PI-05-95/R Página 4 Además, el desarrollo de este estudio se justifica en vista del proceso de liberalización financiera de que ha sido objeto la economía costarricense a partir de la segunda mitad de la década de los 80, donde se supone una mayor participación de las fuerzas del mercado, por lo que es de esperar que, cada vez más las decisiones que tomen los agentes económicos participantes en el mercado financiero, tengan algún impacto sobre la actividad económica. Este trabajo estaría realizándose en un momento oportuno, dado que sus resultados vendrán a enriquecer tanto el proyecto de "Patrones Cíclicos de la Economía Costarricense" como el de "Indicadores Adelantados" que se realizan actualmente en la División Económica. De hecho, una posible aplicación práctica de esta investigación es que sus resultados permitan incorporar alguna medida de la estructura por plazos de los rendimientos a la lista disponible de indicadores adelantados de la actividad económica. Otra posible aplicación consiste en estudiar los comovimientos (correlaciones) entre el margen del rendimiento y el ciclo económico, aspecto que ya ha sido explorado por algunos autores, quienes encontraron que una menor o mayor magnitud del margen está asociada con las condiciones económicas generales, tales como recesiones y recuperaciones, respectivamente. En futuras investigaciones podría explorarse el uso de la información de la curva de rendimientos en temas específicos como inflación y tasas de interés de corto plazo, tal como se plantea en varios estudios. Un aspecto importante es que la presente investigación requiere el procesamiento de la información necesaria para la construcción de la curva de rendimientos por mes para un período bastante amplio (enero de 1985 a mayo de 1994), lo cual podría servir de insumo en estudios de diversa índole. Adicionalmente, esta información mensual deberá trimestralizarse para efectos de este estudio. Si bien en Costa Rica funcionan dos bolsas de valores, la fuente primaria para la obtención de la información es la Bolsa Nacional de Valores S.A., en vista de que la Bolsa Electrónica S.A. inició operaciones recientemente. Este documento está estructurado como sigue: en la sección II se presentan algunos aspectos teóricos sobre la curva de rendimientos tales como su definición, las formas que adopta y algunas teorías que explican su comportamiento. En la sección III se indican los antecedentes de la relación existente entre la curva de rendimientos y la actividad económica en otros países. En la sección IV se presentan los aspectos metodológicos necesarios para analizar si la curva de rendimientos puede constituirse en un determinante del comportamiento de la actividad económica real en Costa Rica, así

7 DIE-PI-05-95/R Página 5 como los principales resultados econométricos de esta investigación y la capacidad predictiva del modelo. En la Sección V se incorporan algunas consideraciones finales.

8 DIE-PI-05-95/R Página 6 II. ASPECTOS TEORICOS DE LA CURVA DE RENDIMIENTOS 2.1. Definición La curva de rendimientos es una representación gráfica que muestra la relación que existe, en una fecha determinada, entre los rendimientos 5 de una clase particular de títulos valores y el tiempo que falta para su vencimiento, es decir, la estructura por plazos de los rendimientos. Es necesario que los títulos a los que se refiere la curva de rendimientos posean las mismas características en cuanto al riesgo, la liquidez y aspectos impositivos, pues se desea aislar aquellos otros factores distintos al plazo de vencimiento, que producen diferencias en las tasas de interés Construcción de una curva de rendimientos Las curvas de rendimientos se construyen con base en los precios a que se negocian los títulos en un momento dado, a partir de los cuales se calculan los rendimientos correspondientes a títulos específicos para los diferentes plazos de vencimiento. La información necesaria (rendimientos y plazos) se representa gráficamente de forma que se muestren en el eje vertical los rendimientos y en el eje horizontal los períodos que faltan para el vencimiento de los títulos. 5 El rendimiento es el retorno anual de un título valor calculado como un porcentaje de su precio actual de mercado.

9 DIE-PI-05-95/R Página Formas que adopta la curva de rendimientos En general, pueden distinguirse cuatro formas básicas que puede adoptar una curva de rendimientos Curva ascendente: Por lo general, la curva de rendimientos tiene esta forma, lo que indica que los inversionistas 7 requieren mayores rendimientos para vencimientos de más largo plazo, es decir, que los rendimientos varían directamente con los plazos, tal y como se muestra a continuación: Su forma puede deberse al hecho de que los inversionistas no están seguros de los movimientos futuros de las tasas de interés y desean ser compensados por la mayor incertidumbre implícita en las inversiones con vencimientos a mayor plazo, así como por la renuncia al consumo presente. Se da generalmente cuando las tasas de interés son bajas y la política monetaria es expansiva. 6 Véase, Hernández, C. (1992). 7 Los inversionistas son aquellas unidades con excedentes de recursos que los ponen a disposición de los emisores.

10 DIE-PI-05-95/R Página Curva descendente: Indica que los rendimientos disminuyen a medida que aumentan los plazos, tal y como se muestra seguidamente: Se observa durante períodos de expansión económica y cerca de picos en la actividad real. Puede interpretarse como que los inversionistas esperan que las tasas de interés se reduzcan, y que las de corto plazo se reduzcan más que las de largo plazo Curva horizontal: Indica que los rendimientos son los mismos, independientemente del plazo de vencimiento. Para períodos muy largos, todas las curvas de rendimientos tienden a aplanarse. Si no existe incertidumbre entre los participantes en el mercado, y los inversionistas saben que las tasas de corto plazo permanecerán constantes en el futuro, las tasas actuales de largo plazo deben ser iguales a las de corto plazo, de forma que la curva de rendimientos será perfectamente plana, tal y como se puede observar en el siguiente gráfico:

11 DIE-PI-05-95/R Página Curva creciente y luego decreciente: Es reflejo de una situación en la que al principio las tasas de corto plazo crecen, para descender en forma decreciente y aplanarse luego en períodos largos. Si los inversionistas esperan que las tasas de interés se mantengan constantes por un período corto y luego caigan fuertemente, la curva de rendimientos tendrá una curvatura, con pendiente positiva en los plazos cortos, un pico hasta la fecha en que se espera que decline la tasa y pendiente decreciente para el rango posterior, tal y como se muestra a continuación:

12 DIE-PI-05-95/R Página 10 Las curvas con esta forma son frecuentes antes de que inicie una recesión económica, presumiblemente porque las tasas de interés tienden a caer agudamente durante las recesiones. Las curvas pueden adoptar muchas otras formas complicadas. En general, la curva de rendimientos existente en cualquier momento proporciona a los participantes en el mercado financiero una buena representación visual de los rendimientos disponibles a diversos plazos, con lo cual pueden evaluar a qué plazos deben invertir Teorías que explican la estructura por plazos de los rendimientos 8. Existen tres teorías principales 9 para explicar la estructura por plazos de los rendimientos: la teoría de las expectativas; la teoría de la segmentación del mercado y la teoría de la preferencia por la liquidez. En términos generales, la teoría de las expectativas supone que, en conjunto, los prestamistas y los prestatarios son indiferentes entre bonos a largo y a corto plazo, excepto si existen diferenciales de rendimiento esperado basados en el vencimiento. La teoría de la segmentación del mercado asume que, tanto los inversionistas como los prestatarios tienen preferencias por títulos a ciertos plazos sin que los rendimientos en los demás les afecten significativamente en sus decisiones. Bajo este supuesto, las tasas de interés en cada plazo vienen determinadas por la oferta y la demanda que exista en cada segmento del mercado. La teoría de la preferencia por la liquidez afirma que existe un sesgo creciente; de forma que la curva de rendimientos adquiere una pendiente ascendente más pronunciada de la que queda justificada por las expectativas sobre tasas futuras a fecha fija, porque los inversionistas prefieren prestar a corto plazo mientras que los prestatarios prefieren pedir prestado a largo plazo. 8 Para mayor detalle de estas teorías véase el Anexo 1. 9 Véase, Mishkin, F. (1992).

13 DIE-PI-05-95/R Página 11 La teoría de las expectativas es utilizada generalmente por los académicos, mientras que los analistas financieros prefieren el enfoque, más pragmático, de la teoría del mercado segmentado. Uno de los problemas que se señala a la primera de ellas es la dificultad de observar las expectativas con base en las cuales se predicen los cambios y formas de las curvas de rendimientos. Sin embargo, ambos enfoques proveen la base de la teoría más ampliamente aceptada que es la de la preferencia por la liquidez 10. Los estudios realizados en países desarrollados muestran que cada una de las teorías mencionadas tiene alguna validez. 10 Véase, Mishkin, F. (1992).

14 DIE-PI-05-95/R Página 12 III. ANTECEDENTES DE LA RELACION ENTRE LA CURVA DE RENDIMIENTOS Y LA ACTIVIDAD REAL EN OTROS PAISES El objeto de esta sección es presentar los antecedentes en otros países de estudios sobre la relación entre la pendiente de la curva de rendimientos y la tasa de crecimiento de la actividad real de la economía. Al respecto, varios economistas han encontrado que las variables del mercado financiero contienen considerable información acerca del comportamiento futuro de la economía. Tradicionalmente, los precios de las acciones se han considerado un buen indicador adelantado. Recientemente, sin embargo, algunos investigadores han señalado que las tasas de interés y el margen de rendimiento pueden ser predictores efectivos de la actividad económica. 11/ De esta forma, ningún análisis global de la economía podría ser completo sin considerar el desempeño del mercado bursátil o de valores. Existen trabajos que investigan el poder predictivo de las tasas de interés, tales como el de Sims (1980) y Litterman y Weiss (1985) 12, quienes encuentran que el dinero no predice la actividad real cuando las tasas de interés también están consideradas en las ecuaciones de pronóstico, dado que éstas "absorben" parte del poder predictivo del dinero. Las investigaciones que siguen a Sims sugieren que las tasas de interés son importantes para pronosticar el comportamiento de la economía. Sin embargo, algunos artículos elaborados durante la década de los ochenta muestran que el margen del rendimiento, que mide la pendiente de la curva de rendimientos, también podría brindar mucha información Véase, Bernanke, B. (1990). 12 Citados por, Bernanke, B. (1990). 13 Véase, Bernanke, B.(1990).

15 DIE-PI-05-95/R Página 13 En efecto, la curva de rendimientos tiene diversos usos. Entre ellos, se ha encontrado en varios estudios que la estructura por plazos permite hacer predicciones de las tasas de interés futuras (tasas "spot"), las tasas de interés de corto plazo y la inflación 14. Por otro lado, desde la década de los 60 se encuentran documentados los comovimientos (correlaciones) de la estructura por plazos y el ciclo económico, encontrando que la menor o mayor magnitud del margen del rendimiento está asociada con las condiciones económicas generales, tales como recesiones y recuperaciones, respectivamente. Entre los principales resultados que asocian esta variable con la actividad económica se encuentran los obtenidos por Stock y Watson (1989) 15, quienes examinaron la información contenida en una amplia gama de variables económicas en un intento por construir un nuevo índice de indicadores adelantados para Estados Unidos. Estos autores encontraron que dos medidas diferentes del margen del rendimiento superan otras variables como predictoras del ciclo económico. Los dos indicadores utilizados por ellos no son los únicos que se han analizado; varios autores han sugerido otras definiciones de tasas de interés y medidas alternativas del margen. Los indicadores evaluados por Stock y Watson (1989) fueron: A. La diferencia entre la tasa a seis meses de las acciones comerciales y la tasa a seis meses de las letras del Tesoro; B. La diferencia entre las tasas de diez años y un año de los bonos del Tesoro. El éxito en el uso de estos indicadores se atribuye a que almacenan información percibida por el mercado respecto a la probabilidad de una recesión y miden la posición de la política monetaria. Algunos economistas han estado de acuerdo en que existe una relación entre los movimientos de las tasas de interés de corto y largo plazo y las fluctuaciones macroeconómicas de la actividad real. Además, nuevos estudios han dado evidencia de que la estructura por plazos de las tasas de interés de Estados Unidos puede ser utilizada para predecir el nivel de la actividad futura. 14 Véase, Abken, P. (1993). 15 Citado por, Bernanke, B. (1990).

16 DIE-PI-05-95/R Página 14 En un artículo reciente de Estrella y Hardouvellis (1991), dichos autores analizan datos trimestrales para Estados Unidos, durante el período 1955 a Utilizan un análisis de regresión cuya variable dependiente es el cambio porcentual acumulado y anualizado del PIB real ajustado por estacionalidad. La variable independiente es el margen medido como la diferencia entre la tasa de bonos del gobierno a 10 años y la tasa de las letras del Tesoro (T-bill) a 3 meses; además emplean otras variables explicativas como la inflación y la variable dependiente rezagada para mejorar la predicción. Adicionalmente, realizan pronósticos de la actividad real para varios períodos fuera de la muestra. Finalmente, llegan a la conclusión de que las curvas de rendimientos crecientes están asociadas con un aumento futuro en la actividad económica real 16. Uno de los trabajos más importantes en esta dirección es el de Ziliu Hu (1993), quien analiza la relación entre la curva de rendimientos y la actividad real en los países del G El estudio emplea información trimestral y abarca diferentes períodos dependiendo de la información disponible para cada país. Este autor utiliza un modelo de regresión donde la variable explicada es la tasa de crecimiento del PIB real 18. Como explicativa emplea el margen definido generalmente como la diferencia entre la tasa de los bonos del gobierno a 5 años y la tasa de las letras del Tesoro a 3 meses. Evalúa su poder predictivo y usa otras variables explicativas como la inflación. Adicionalmente, analiza la relación entre los choques reales de la economía y el margen. El autor encuentra que el crecimiento esperado en la actividad real está positiva y linealmente relacionado con la pendiente de la curva de rendimientos Véase, Estrella, A. y Hardouvellis, G. (1991). 17 El grupo G-7 lo componen los países industrializados: Canadá, Francia, Alemania, Italia, Japón, Reino Unido y Estados Unidos. 18 Esta tasa de crecimiento se obtiene del PIB trimestral desestacionalizado y corresponde a una tasa anualizada. 19 Véase, Hu, Z. (1993).

17 DIE-PI-05-95/R Página 15 Este resultado favorece la hipótesis de que la estructura por plazos contiene aspectos importantes acerca del sector real de la economía y puede, por tanto, utilizarse para pronosticar la actividad económica futura. En efecto, el margen es un buen predictor del crecimiento económico futuro. La superioridad sobre otros indicadores está en que la información que muestran las curvas de rendimientos refleja elementos adicionales a los de la política monetaria 20. Finalmente, es conveniente indicar que no se cuenta con evidencia empírica en países poco desarrollados, de la relación entre el comportamiento de la curva de rendimientos y el crecimiento real de la economía. 20 Véase, Hernández, C. (1992), p.36.

18 DIE-PI-05-95/R Página 16 IV. LA CURVA DE RENDIMIENTOS COMO VARIABLE EXPLICATIVA DEL COMPORTAMIENTO DE LA ACTIVIDAD ECONOMICA REAL EN COSTA RICA En esta sección se analiza la relación entre el crecimiento esperado en la actividad económica y la pendiente de la curva de rendimientos para Costa Rica. Se realiza un pronóstico del crecimiento de la actividad económica a partir de la información contenida en la curva de rendimientos. Además, se incorpora al modelo una medida de la inflación con el fin de evaluar su efecto sobre la capacidad de pronóstico del modelo Aspectos metodológicos Se considera que la variable más apropiada para reflejar el comportamiento de la actividad económica agregada, es el PIB trimestral en colones constantes, indicador que está disponible para Costa Rica desde Esta variable es la que muestra mayor alcance y cobertura respecto a otros indicadores de la actividad, como por ejemplo el IMAE 21. En cuanto al margen del rendimiento, éste se define como el diferencial entre el rendimiento de largo plazo (R L ) y el de corto plazo (R C ). Margen = R L - R C 21 En este caso no se utiliza el PIB mensual en vista de que consiste en una partición del PIB trimestralizado utilizando la estructura que presenta el IMAE, por lo que es de esperar que sus resultados no sean tan satisfactorios como los del PIB trimestral.

19 DIE-PI-05-95/R Página 17 La variable dependiente está expresada como la tasa de crecimiento anualizada T (1,4) de la serie desestacionalizada del PIB real 22, lo que brinda una aproximación de la tasa de crecimiento anual del producto. Consiste en calcular el crecimiento en la variable en un trimestre con respecto al mismo trimestre del año anterior. t+4 PIB t = ( PIB PIB ) t No es necesario utilizar la tendencia-ciclo del PIB en vista de que los movimientos irregulares en una serie trimestral no son tan marcados como en una mensual. Los estudios consultados recomiendan utilizar una tasa anualizada, concretamente la T (1,4). En este caso no se emplea la T (4,4) para evitar en parte los problemas de sobreposición 23 de los datos, así como evitar "ocultar" información intraanual. Los trabajos realizados en este campo utilizan un análisis de regresión simple para analizar la relación entre las variables. La regresión lineal simple vendría definida por: PIB t = α + ß Margen t + e t donde e t es el término de error. Adicionalmente se evaluará el poder predictivo del modelo(s) seleccionado(s), comparándolo(s) con el de un modelo ARIMA univariante. 22 La serie desestacionalizada del PIB trimestral fue facilitada por el Departamento de Contabilidad Social. 23 Los autores utilizan el término "overlapping data", en otros estudios se ha hecho referencia a éste como "engrampamiento".

20 DIE-PI-05-95/R Página 18 Un aspecto importante que debe definirse es cuál medida de rendimiento es la más adecuada. Tradicionalmente, la Bolsa Nacional de Valores (BNV) ha empleado la tasa de interés simple (TIS) como referencia para medir el rendimiento; sin embargo, desde febrero de 1994 ésta fue sustituida por la tasa interna de retorno (TIR) 24, la cual se define como aquella tasa que iguala el costo de comprar un título con el valor presente de todos sus flujos futuros 25.. La información de la BNV presenta la siguiente clasificación de los plazos a que se refieren los rendimientos 26. De 0 a 15 días De 16 a 30 días De 31 a 60 días De 61 a 90 días De 91 a 180 días De 181 a 360 días De 361 a 720 días 721 días y más Esta información está disponible en forma desagregada de acuerdo al agente emisor 27, de la siguiente forma: Certificados de Inversión Certificados de Depósito a Plazo Bonos del Sector Público Aceptaciones Bancarias Certificados de Abonos Tributario Títulos en Dólares 24 A pesar de esta sustitución, ambas medidas de rendimiento siempre se han calculado, y se continúan calculando. 25 Véase, Zúñiga, N. (1993). 26 Las series no se encuentran procesadas en la fuente primaria, sino que fue necesario elaborar varias hojas de cálculo sobre las cuales trabajar. 27 Por agente emisor se entiende aquellas empresas que captan recursos y extienden a manera de comprobantes, un título valor en el que estipulan los pormenores de la negociación.

21 DIE-PI-05-95/R Página 19 Es importante que los títulos financieros 28 que se seleccionen reflejen la captación de recursos destinados a financiar el proceso productivo, ésto en razón del objetivo principal de esta investigación, cual es evaluar la relación existente entre el margen del rendimiento y la actividad económica. Al respecto, se está consciente de que el mercado de valores en Costa Rica aún no se encuentra desarrollado o "maduro" 29, dado que prácticamente no se realizan transacciones de acciones, ésto aunado a que el volumen transado es relativamente pequeño, con la característica de que la mayoría de las inversiones financieras se concentran en el corto plazo (menos de 180 días) y cortísimo plazo (menos de 31 días) 30. Por tanto, se considera conveniente que la construcción de la curva de rendimientos se efectúe utilizando el total de transacciones en colones efectuadas en el mercado primario y secundario de la Bolsa Nacional de Valores y no mediante la utilización de un título financiero específico. Lo anterior dado que las características de los títulos transados no son las más convenientes puesto que las operaciones en bolsa se han caracterizado por una elevada concentración de contratos del sector público 31. En el gráfico No. 1 se muestra la distribución porcentual del volumen transado en 1993, según tipo de título financiero. 28 Una definición de los distintos títulos financieros aparecen en el anexo Esta característica hace que el mercado costarricense difiera de aquellos mercados para los cuales se han desarrollado investigaciones como la propuesta. 30 Véase, Matarrita, R. (1988). 31 Véase, sin autor (1994).

22 DIE-PI-05-95/R Página 20 G R A F IC O N º 1 C O M P O S IC IO N P O R C E N T U A L D E L V O L U M E N T R A N S A D O E N L A B N V O T RO S C E RT I F I CA D O S D E I N V E RS I O N 7. 0 % 7. 1% B O N O S D E L S E C T O R P U B L I C O I N V E R S I O N E S D E % CO R TO P L A Z O % C E R T I F I CA D O S D E DE P O S I TO A P L A Z O % N O TA : L o s C AT y l a s A c e p t a c i o n e s B a n c a r i a s e s t á n i n c l u i d o s d e n t ro d e l a g re g a d o o t r o s. F U E N T E : B O L S A N A C I O N A L D E VA L O R E S

23 DIE-PI-05-95/R Página 21 Por otra parte los volúmenes transados son relativamente pequeños y sus plazos en su mayor parte son de corto plazo, tal y como se aprecia en el cuadro No. 1, donde se muestra la participación porcentual promedio del volumen por plazo para el período bajo estudio del total negociado en colones. También se observa que a menos de 6 meses plazo se concentra el 91% del volumen transado.

24 DIE-PI-05-95/R Página 22 CUADRO Nº 1 BOLSA NACIONAL DE VALORES TOTAL NEGOCIADO EN COLONES PARTICIPACION PORCENTUAL DEL VOLUMEN POR PLAZO PERIODO PLAZOS PROMEDIO TOTAL ACUMULADO ,54 28,44 9,20 13,70 19,17 5,72 0,89 20,54 48,97 58,17 71,86 91,03 96,75 97, ,36 TOTAL 100,00 100,00 Fuente: Elaboración propia a partir de cifras de la BNV. Dada esa concentración en el corto plazo, es difícil distinguir claramente entre corto y largo plazo, por lo que en este estudio se procedió a evaluar las siguientes cuatro posibilidades: 1. Corto plazo: días Largo plazo: días 2. Corto plazo: días Largo plazo: días 3. Corto plazo: días Largo plazo: 720 o más 4. Corto plazo: días Largo plazo: 720 o más

25 DIE-PI-05-95/R Página 23 La investigación abarca desde el período primer trimestre de 1985 al primer trimestre de 1994, dada la disponibilidad de información en la Bolsa Nacional de Valores sobre la estructura por plazos de las tasas de interés a nivel desagregado. Con base en las definiciones de corto y largo plazo, se calcularon cuatro tipos de márgenes. Estos resultados se presentan en el Cuadro No. 1 del Anexo 3. Para determinar si existe relación entre la actividad real y la curva de rendimientos, se recurrirá a un análisis de regresión simple Análisis de resultados Antes de realizar pruebas econométricas, se representa gráficamente el crecimiento del PIB real y las cuatro medidas del margen calculadas en el Anexo 3, para detectar cualquier posible comportamiento adelantado, rezagado o coincidente. En los Gráficos No.2 al No.5 se muestran las cuatro definiciones de margen del rendimiento junto con el crecimiento del PIB, donde se observa una relación débil antre ambas variables, con excepción de algunos tramos y particularmente a partir del año 91. Además se observa algún desfase entre las series, al igual que en otros países donde el margen del rendimiento se adelanta al comportamiento del PIB. En los Gráficos No.6 al No.9 se presentan las diferentes medidas de margen rezagadas un trimestre junto con el crecimiento del PIB.

26 DIE-PI-05-95/R Página 24 GRAFICO No. 6 MARGEN DE RENDIMIENTO REZAGADO Y TASA DE CRECIMIENTO DEL PIB - MARGEN: Rendimiento 361 a a MARGEN PIB MARGEN PIB 12 GRAFICO No. 7 MARGEN DE RENDIMIENTO REZAGADO Y TASA DE CRECIMIENTO DEL PIB -Margen: Rendimiento 361 a a MARGEN PIB MARGEN PIB

27 DIE-PI-05-95/R Página 25 M A R G E N GRAFICO No. 8 MARGEN DE RENDIMIENTO REZAGADO Y TASA DE CRECIMIENTO DEL PIB - MARGEN: Rendimiento 720 o más - 16 a P I B MARGEN PIB 20 GRAFICO No. 9 MARGEN DE RENDIMIENTO REZAGADO Y TASA DE CRECIMIENTO DEL PIB - MARGEN: Rendimiento 720 o más - 31 a MARGEN PIB 0-2 MARGEN PIB

28 DIE-PI-05-95/R Página 26 En el siguiente cuadro se presenta un resumen de los principales resultados de las regresiones simples, con el margen en el período t y en t-1. La variable dependiente es el crecimiento del PIB (D PIB t) y las independientes las cuatro definiciones de margen citadas anteriormente, denominadas X i.

29 DIE-PI-05-95/R Página 27 CUADRO No. 2 RESUMEN DE RESULTADOS DEL ANALISIS DE REGRESION SIMPLE VARIABLE DEPENDIENTE: CRECIMIENTO DEL PIB (D PIB t) PERIODO: I 85 - I 94 VARIABLE INDEPENDIENTE: X it MODELO DE REGRESION CONSTANTE X 1t X 2t X 3t X 4t R 2 DW 1. PIB t=f(x 1t) 6,40 (5,04) -0,22 (-1,67) 0,07 1,26 2. PIB t=f(x 2t) 5,72 (4,97) -0,19 (-1,23) 0,04 1,26 3. PIB t=f(x 3t) 5,64 (5,95) -0,11 (-1,46) 0,06 1,21 4. PIB t=f(x 4t) 5,27 (6,20) -0,10 (-1,19) 0,04 1,21 VARIABLE INDEPENDIENTE: X i(t-1) MODELO DE REGRESION CONSTANTE X 1(t-1) X 2(t-1) X 3(t-1) X 4(t-1) R 2 DW 1. PIB t=f(x 1(t-1)) 5,62 (4,38) -0,12 (-0,90) 0,02 1,39 2. PIB t=f(x 2(t-1)) 5,28 (4,50) -0,11 (-0,69) 0,01 1,35 3. PIB t=f(x 3(t-1)) 5,08 (5,31) -0,05 (-0,64) 0,01 1,34 4. PIB t=f(x 4(t-1)) 4,90 (5,69) -0,04 (-0,49) 0,01 1,32 donde: X 1 = R L (361 a 720) - R C (16 a 30) X 2 = R L (361 a 720) - R C (31 a 60) X 3 = R L (720 o más) - R C (16 a 30) X 4 = R L (720 o más) - R C (31 a 60)

30 DIE-PI-05-95/R Página 28 Del cuadro anterior se desprende que los resultados no son satisfactorios, dado que se presenta poca significancia estadística y signos teóricos inversos a lo esperado, así como bajos coeficientes de determinación y evidencia de autocorrelación en los residuos, como se comprueba al observar el estadístico DW y el siguiente gráfico, donde se muestran los residuos del modelo 1: GRAFICO Nº 10 RESIDUOS DEL MODELO 1 En la literatura consultada se presentaron problemas similares, puesto que sus resultados mostraron problemas de autocorrelación debido al uso de datos "sobrepuestos" en las regresiones para el crecimiento anual Véase, Hu, Z. (1993), p.7.

31 DIE-PI-05-95/R Página 29 Hu (1993) recomienda y utiliza para enfrentar este problema el empleo del método de Newey y West, con el que logró mejorar sus resultados. En esta investigación se utilizó este método, el cual está disponible en la versión 7,0 de SHAZAM 33 ; sin embargo, no se obtuvo ninguna mejora en los resultados. Por tanto, se buscaron otras formas de corregir la autocorrelación, tales como correcciones de tipo autorregresivo (AR), de medias móviles (MA) y combinados (ARMA). Desde el punto de vista estadístico, el modelo 1 es el que presenta los mejores resultados tanto utilizando el margen en el momento t como en t-1. Esta evidencia indica que la primera definición de margen es la que brinda las mejores estadísticas. Por tanto, este modelo es el que se va a evaluar de aquí en adelante. Al analizar los gráficos de su función de autocorrelación simple y parcial se observó una estructura en las autocorrelaciones de tipo ARMA, con dos parámetros de medias móviles y dos autorregresivos. Al respecto, se procedió a ejecutar una regresión para la primera definición de margen (X 1 ) en el momento t, incluyendo parámetros del modelo ARMA 34, cuyos resultados se muestran a continuación: Ecuación 1: _ PIB t = 5,33 + 0,01 X 1t -0,04 AR(1) + 0,74 AR(2) + 0,38 MA(1)-0,59 MA(2) (2,05) (0,04) (-0,11) (3,98) (1,30) (-1,76) R 2 = 0,17 Como punto positivo de este modelo respecto a los anteriores, es que el signo del margen es el esperado; sin embargo, aún prevalece un bajo coeficiente de determinación y no se puede rechazar la hipótesis de que existe autocorrelación. 33 El método Newey y West se obtiene al emplear la opción AUTCOV del comando OLS. 34 Este procedimiento se puede realizar en el paquete TSP versión 7,0.

32 DIE-PI-05-95/R Página 30 Por otra parte, se observaron los correlogramas simple y parcial de los residuos del modelo con X 1 rezagado un período y se encontró evidencia de una estructura combinada con los siguientes parámetros: MA(1), MA(2), MA(4), AR(1), AR(2) y AR(4). Al respecto, se realizó una regresión entre el crecimiento del PIB y el margen rezagado un período, incluyendo los parámetros mencionados. Sin embargo, algunos de estos parámetros no resultaron significativos. La siguiente ecuación fue la que mostró los mejores resultados: Ecuación 2: _ PIB = 3,97 + 0,07 X + 0,56 AR(2)-0,35 AR(4) + 0,23 MA(1)-0,91 MA(4) t 1(t-1) (3,66) (0,67) (4,79) (-3,13) (1,91) (-13,18) R 2 = 0,65 El modelo (2) presentó mayor bondad del ajuste que el modelo (1), así como el signo esperado del coeficiente del margen y un aumento en la significancia del coeficiente; pero sin ser estadísticamente significativa. Adicionalmente, este modelo no presenta problemas de autocorrelación. En vista de que los resultados anteriores no son del todo satisfactorios, y con el objetivo de mejorarlos, se evaluó el aporte explicativo de la variable inflación (π) dentro del modelo, utilizando como indicador la tasa de crecimiento trimestral anualizada del Indice de Precios al Consumidor (IPC). Cabe mencionar que, en la literatura consultada se utilizó esta variable como explicativa en el modelo del crecimiento del PIB, la cual mostró signo negativo y un trimestre de adelanto.

33 DIE-PI-05-95/R Página 31 A continuación se presenta el modelo (2) incorporando el efecto de la variable inflación: Ecuación 3: _ PIB t = 5,87 + 0,01 X1(t-1) -0,06 π(t-1) +0,36 AR(2)-0,33 AR(4)+0,32 MA(1) -0,73 MA(4) (4,51) (0,03) (-1,22) (2,87) (-2,76) (1,80) (-3,14) R 2 = 0,63 El modelo (3) presenta un menor R 2 que el modelo (2), así como una marcada disminución en la significancia del margen. Sin embargo, muestra los signos teóricos esperados tanto para el margen como para la inflación. Estas variables no resultaron significativas. Además, no se logró corregir completamente el problema de autocorrelación en los residuos. Por otra parte, se incorporó el efecto rezagado del crecimiento del PIB en el modelo (3); no obstante, no se obtuvieron resultados satisfactorios; a diferencia de la evidencia mostrada en algunos estudios consultados. Finalmente, se eliminó el efecto de la variable inflación del modelo y se incorporó la variable dependiente rezagada un período, presentando los siguientes resultados: Ecuación 4: _ PIB = 3,27 + 0,01 X + 0,27 _ PIB -0,04 AR(4) + 0,07 MA(1)-0,93 MA(4) t 1(t-1) (t-1) (2,64) (0,06) (2,09) (-0,33) (0,68) (-13,63) R 2 = 0,59

34 DIE-PI-05-95/R Página 32 El modelo (4) muestra un coeficiente de determinación inferior al del modelo anterior. La variable dependiente rezagada es significativa, mientras que el margen continúa siendo no significativo. Evidentemente los resultados que mostraron los diferentes modelos no fueron del todo satisfactorios desde el punto de vista estadístico, a diferencia de los resultados mostrados en países desarrollados. En Costa Rica esta evidencia no debería parecer inesperada, dadas las características del mercado de valores, pues se trata de un mercado poco desarrollado, en donde las acciones negociadas son relativamente insignificantes 35, los plazos utilizados por los inversionistas son de corto y muy corto plazo 36, y los montos transados son relativamente pequeños. Otro factor que podría influir en los resultados es el hecho de que aproximadamente el 40% del volumen transado es por parte del sector público (año 1993), lo cual podría afectar la curva de rendimientos pues ésta estaría reflejando el problema del déficit fiscal (presionando hacia arriba las tasas de interés) y no la situación real que enfrenta la economía, tal y como lo indicaría el rendimiento de las acciones (en donde un mayor rendimiento implicaría una mayor productividad y por tanto mayor crecimiento económico), y de otros activos financieros en economías desarrolladas Pronóstico Uno de los objetivos de este estudio es el de evaluar la capacidad predictiva de los modelos que consideran el margen del rendimiento y, si es satifactorio, estimar la tasa de crecimiento anualizada de la actividad económica. A pesar de las limitaciones de los modelos, mencionadas en el punto anterior, se consideró conveniente evaluar el pronóstico del modelo (2) y contrastar sus resultados con los de un modelo ARIMA univariante, antes de aventurarse a salir fuera de la muestra. 35 Según documento informativo DI-015 del Departamento Monetario, el valor de las transacciones de acciones respecto al total negociado fue cercano al 0,2% en 1993 y En el documento citado en la nota anterior, se indica la concentración de operaciones con vencimientos menores a un año y por tanto el mercado de valores costarricense es predominantemente un mercado de dinero y no un mercado de capitales que requeriría de transacciones de títulos emitidos a mediano y largo plazo.

35 DIE-PI-05-95/R Página 33 Para ello se realizaron cortes dentro del período muestral a partir del III trimestre de 1991 y se pronosticó a un paso fuera de la muestra. Posteriormente se calculó el error absoluto medio de la función, tal como se muestra en el cuadro No. 3.

36 DIE-PI-05-95/R Página 34 CUADRO Nº 3 RESULTADOS DE PRONOSTICO A UN PASO FUERA DE LA MUESTRA PARA LA TASA DE CRECIMIENTO DEL PIB MODELO DE REGRESION */ PERIODO Y ^est.**/ Y ob. Y^-Y IV ,94 4,03-1,1 I ,32 8,01-1,7 II ,14 5,52-1,4 III ,17 10,20-3,0 IV ,64 7,12-2,5 I ,59 6,39-2,8 II ,75 6,70-0,9 III ,57 4,74-1,2 IV ,72 6,32-2,6 I ,38 3,92 Error Absoluto Medio 1,77 Error Absoluto Medio últimos cuatro trimestres 1,30-0,5 */ ECUACION = f (MARGEN (-1), AR (2), AR (4), MA (4)) PERIODO 1985Q1-1994Q1. **/ Valor medio del pronóstico. Se nota claramente que el modelo subestima la tasa de crecimiento del PIB en todos los trimestres estudiados, si bien el error absoluto medio es relativamente satisfactorio (1,77 en el período de análisis y 1,30 en los últimos cuatro trimestres). La evidencia indica que debería utilizarse el límite superior del pronóstico o un promedio entre éste y el valor medio.

37 DIE-PI-05-95/R Página 35 Por otra parte, se aplicó un Modelo ARIMA univariante a la tasa de crecimiento de la actividad real y se pronosticó a un paso fuera de la muestra a partir del III trimestre de 1991, con el fin de que estos resultados sirvieran de punto de referencia. En el siguiente cuadro se presentan estos resultados: CUADRO Nº 4 RESULTADOS DE PRONOSTICO A UN PASO FUERA DE LA MUESTRA PARA LA TASA DE CRECIMIENTO DEL PIB MODELO ARIMA UNIVARIANTE */ PERIODO Y ^est.**/ Y ob. Y^-Y IV ,91 4,03-2,12 I ,98 8,01-4,03 II ,42 5,52 3,90 III ,45 10,20-4,75 IV ,33 7,12-0,79 I ,86 6,39-0,53 II ,61 6,70-1,09 III ,02 4,74-2,72 IV ,93 6,32-2,39 I ,17 Error Absoluto Medio 2,26 3,92 Error Absoluto Medio últimos cuatro trimestres 1,61 */ Se utilizó el paquete FORECAST-PRO. **/ Corresponde al valor medio del pronóstico. 0,25

38 DIE-PI-05-95/R Página 36 El modelo ARIMA univariante brinda un error de pronóstico de 2,26 para el período muestral completo, mientras que en los últimos cuatro trimestres éste disminuye a 1,61. Contrastando estos resultados con los del modelo anterior, se nota que la función de regresión lineal pronostica más eficientemente o con menor error el crecimiento de la actividad económica. Es por ésto que se consideró el modelo (2) para estimar en forma preliminar el comportamiento futuro del crecimiento del PIB, tal y como se muestra en el cuadro No. 5. CUADRO Nº 5 PRONOSTICO DEL CRECIMIENTO DE LA ACTIVIDAD ECONOMICA REAL PERIODO LIMITE INFERIOR VALOR MEDIO LIMITE SUPERIOR II TRIM ,39 3,56 6,73 III TRIM ,20 2,96 6,13 IV TRIM ,56 1,60 4,77 I TRIM ,66 3,83 6,99 En el gráfico No. 11 se muestra el crecimiento observado de la actividad real hasta el primer trimestre de 1994 y el pronóstico hasta el mismo período de 1995 con sus respectivos límites de confianza.

39 DIE-PI-05-95/R Página 37 Dadas las limitaciones mencionadas del modelo (2), se considera conveniente utilizar estos resultados con cautela y darle seguimiento en el sentido de seguir evaluando los modelos disponibles o buscando otros. No obstante, se podría utilizar en un futuro como un instrumento adicional, por parte de las autoridades del Banco Central, para estimar el crecimiento de la actividad económica, y así contar con un mayor número de elementos de juicio.

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