Manejo de la Tasa de Interés en Colombia :

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2 Manejo de la Tasa de Interés en Colombia : Un Mayor Producto o una Menor Inflación?* Management of interest rate in Colombia : more product or less inflation? Ramiro Rodríguez Revilla ** * La investigación fue realizada en el marco del proyecto Un modelo de Equilibrio General Dinámico para Colombia financiado por la Fundación Universitaria Los Libertadores. ** Maestrante en Economía de la Universidad de los Andes. Docente de la Fundación Universitaria Los Libertadores. Correo electrónico de contacto: rrodriguezre@libertadores.edu.co

3 Resumen Este documento presenta un análisis del manejo de la tasa de interés de intervención, que es el instrumento primario de política monetaria, administrada por el Banco de la República en Colombia. La autoridad central tiene dos objetivos en el marco de la política monetaria, mantener una inflación baja y estable y lograr que el producto crezca alrededor de su tendencia de largo plazo, lo que se conoce como el producto potencial. Mediante la estimación econométrica de la Regla de Taylor, se evidencia que el banco central se relaciona con una mayor intensidad a cambios en la inflación que a cambios en el producto en el periodo Palabras clave: Política monetaria, tasa de interés, Regla de Taylor. Abstract This paper presents an analysis of the management of interest rate intervention, which is the primary instrument of monetary policy, administered by the Central Bank in Colombia. The central authority has two objectives in the context of monetary policy, to keep inflation low and stable and make the product grow around its long-term trend, which is known as potential output. Using econometric estimation of the Taylor rule, it appears that the central bank is associated with a higher intensity to changes in inflation than changes in the product in Key words: Monetary policy, interest rate, Taylor rule.

4 Manejo de la Tasa de Interés en Colombia : Un Mayor Producto o una Menor Inflación? Introducción Colombia se ha caracterizado por un manejo serio y responsable de su política monetaria y de su instrumento primario: la tasa de interés de referencia, en los años transcurridos del siglo XXI. El Banco de la República trata de mantener la tasa de interés real que equilibra el mercado de bienes admitiendo una inestabilidad de la demanda de dinero, en sintonía con la regla de Poole (1970). Desde septiembre de 1999, bajo la hipótesis neo keynesiana de la inestabilidad de la demanda de dinero, Colombia utiliza el modelo de inflación objetivo, que plantea que las autoridades no deben centrar su atención en el control de los agregados económicos y la oferta monetaria, sino más bien imponerse una meta de inflación anual de corto plazo, y una rango de largo plazo, que en estos momentos está entre 2% y 4%. El Banco Central ha seguido esta estrategia según las orientaciones de Svensson (2005) que afirma que para que esta funcione, las autoridades deben tener una meta de inflación, una transparencia y una operatividad de esta institución orientada hacia el futuro, es decir, utilizando expectativas racionales. Por otro lado, Bernanke & Mishkin (1997) afirman que la estrategia de metas inflacionarias es un marco de referencia para el diseño de política monetaria, más que una regla de política propiamente como tal. La tasa de interés es el instrumento preferido de política monetaria preferido bajo el sistema de inflación objetivo. Taylor (1993) y Henderson & McKibbon (1993) han sugerido que una buena forma de describir la conducta de las autoridades monetarias consiste en la aplicación de una regla en la cual ajustan la tasa de interés de política monetaria a cambios en la brecha de la inflación basada en el comportamiento del IPC y en la brecha del producto. El Banco de la República maneja en Colombia la política monetaria y cambiaria. En el marco de la política monetaria, esta entidad tiene dos objetivos principales: mantener una tasa de inflación baja y estable y lograr un crecimiento sostenido del producto alrededor del producto potencial, para lo cual el Banco diseña estrategias para cumplir sus metas en ambos frentes. Estos objetivos no son incompatibles si es que los choques a la economía son por el lado de la demanda agregada, según Gómez (2006). Este documento analiza el comportamiento de la tasa de interés para determinar que agregado macroeconómico es más importante para el Banco, utilizando para ello una estimación econométrica de la Regla de Taylor. 89

5 90 Este documento presenta la siguiente estructura, la primera sección está constituida por esta introducción, la segunda presenta una breve revisión de literatura alrededor del tema, así como la fundamentación económica de la Regla de Taylor. La tercera presenta los hechos estilizados de las variables utilizadas en el modelo para la economía colombiana en el periodo de estudio. La cuarta presenta la estimación y resultados del modelo econométrico utilizado. La última concluye. Fundamentación económica Durante los años setenta, ochenta y parte de los noventa, las economías utilizaban para el análisis de sus políticas monetarias una simple estructura que unía una cantidad de dinero al gasto agregado. Esta unión se realizaba a través del uso de una teoría cuantitativa en la cual se igualaba la demanda nominal a la oferta dinero, en el marco del modelo IS-LM, introducido por Hicks (1937). En los últimos años, el enfoque ha cambiado de tal manera, que se parte de una optimización intertemporal de los agentes en el marco de los modelos generales dinámicos y estocásticos DSGE (Dynamic Stochastic General Equilibrium) introducido por Rankin (1998). Rodríguez (2011b) realiza una revisión documental de los modelos DSGE desarrollados en Colombia desde el año 1995 hasta el Los modelos DSGE utilizan como ecuación, que modela el comportamiento de la política monetaria, una regla que describe cómo debe actuar la autoridad central para incrementar o disminuir la tasa de interés de referencia. La Regla de Taylor según Orphanides (2007) es una simple regla de política monetaria que describe cómo el banco central debería ajustar esta variable de una manera sistemática, en respuesta al comportamiento de la inflación y la actividad macroeconómica. A su vez, Rosende (2002) afirma que este método difiere de una política discrecional, donde la autoridad monetaria resuelve periodo a periodo cual es la estrategia adecuada. Esta especificación provee un marco muy utilizado para evaluar econométricamente diferentes estrategias de actuación en el marco de la política monetaria, como lo han hecho Rotemberg & Woodford (1998) y Walsh (2009). La especificación de esta regla parte de la minimización de la función de pérdida del Banco Central descrita en (1) sujeta a una ecuación de oferta agregada descrita en (2), según Clarida, Gali & Gertler (1999). Ramiro Rodríguez Revilla

6 Manejo de la Tasa de Interés en Colombia : Un Mayor Producto o una Menor Inflación? (1) Donde: es la inflación para el periodo t, es la meta de inflación, es el producto en el periodo t, es el producto potencial en el periodo t. El resto son parámetros. (2) Donde: es un shock aleatorio con media cero y varianza finita. La solución a esta optimización intertemporal es presentada en la ecuación (3). Taylor (1993) ha sugerido que una buena forma de describir la conducta de las autoridades monetarias era que ellas deberían seguir una regla en la cual ajustan la tasa de interés de política monetaria a cambios en la brecha de la inflación ( - ) y en la brecha del producto ( - ). Donde i es la tasa de interés nominal de corto plazo, r es la tasa de interés real de equilibrio de largo plazo, es la meta de inflación. Siguiendo el principio de Taylor 1, la hipótesis propuesta es que la autoridad monetaria reacciona con mayor intensidad a cambios en la brecha de la inflación que a cambios en la brecha del producto. La dificultad que presenta la estimación de esta regla radica en que el producto potencial, no es una variable observada, como lo señala McCallum (1999), sino que es calculada mediante diversas técnicas estadísticas y econométricas. Rodríguez et. al. (2004) realizan un análisis del producto potencial y propone la estimación mediante cuatro métodos: método empleo producto, capital producto, con una función de producción Cobb Douglas y con una función de producción CES (Constant Elasticity Substitution). Por otro lado, Torres (2007) realiza una revisión más actualizada de los métodos para calcular el producto de tendencia de largo plazo, entre los cuales se destacan un VAR estructural, un filtro de Kalman y un filtro de Kalman Bayesiano. (3) 1 Según este principio a debe ser mayor que 1; Taylor mostró que el parámetro de la inflación=1,5 y el parámetro del producto =0,5; estos valores describen las decisiones de la FED según el estudio de Taylor (1993). 91

7 92 En Colombia se han estimado varios modelos utilizando diferentes técnicas, un resumen puede ser visto en la tabla 1. Tabla 1. Comparación de modelos de la Regla de Taylor para Colombia Fuente: Referencias citadas y estructuración propia. Autor (año) Periodo Parámetro Brecha Inflación Parámetro Brecha Producto Bernal (2002) ,43 0,19 Bernal y Tautiva (2008) Bernal y Tautiva (2008) 2003:q2-2008:q1 2003:q2-2008:q1 ARMA (4,4) 0,81 0,44 1,02 0,35 Cardona (2004) :q3 1,98 0,89 Giraldo (2007) Giraldo (2007) Julio (2006) 1994:q2-2005:q2 2000:q2-2005:q2 2000:q4 2006:q2 1,05 0,79 1,15 0,74 1,21 0,55 Si se obtiene un promedio de los valores mostrado en la tabla 1, se tiene que el promedio del parámetro brecha de la inflación es de 1,23 y el promedio del parámetro de la brecha del producto es de 0,56. Para el modelo en este documento se propone un modelo autoregresivo consistente con Clarida et. al., (1999) y con el propuesto por López y Prada (2009) en el desarrollo de un Modelo de Equilibrio General Dinámico Estocástico (DSGE) para Colombia. La estimación de (4) captura la tendencia del Banco Central ante pequeños cambios de la tasa de interés (Goodfriend, 1991). En el modelo se toma también la formulación propuesta por Romer (2006) que incluye logaritmos en las variables del producto, como se muestra en (4): i t = p*i t-1 +(1-ρ)[α+λ(π t - π )+ γ(ln y t - ln y t )] (4) Ramiro Rodríguez Revilla

8 Manejo de la Tasa de Interés en Colombia : Un Mayor Producto o una Menor Inflación? Donde: son parámetros a estimar en el modelo. a = r +, tasa de interés de equilibrio en el largo plazo, : inflación objetivo, : tendencia del producto, i t-1 : tasa de interés nominal de corto plazo rezagada un periodo, y: producto, :inflación observada. Hechos estilizados De acuerdo a la ecuación dos, la variable dependiente (i t ) es la tasa de intervención del Banco de la República que se muestra en el gráfico 1; pero debido a que ésta presenta poca variación, se tendría problemas en la estimación al violar uno de los supuestos del modelo de regresión clásico. En su lugar se ha utilizado la tasa de interés interbancaria como proxy de la tasa de intervención, esta variable ha sido extraída de la base de datos del Banco de la República que presenta la serie diaria desde el año 2000, para lo cual se ha calculado un promedio para un trimestre dado. Gráfico 1. Tasa de intervención del Banco de la República Fuente: Banco de la República y elaboración propia. En el gráfico 1 se aprecia que la tasa de interés presenta una tendencia descendente para el periodo mostrado, consistente en la mayoría del periodo con una 93

9 94 política monetaria expansiva, producto de un comportamiento recesivo de la actividad macroeconómica en la mayor parte del periodo, como se observa en el gráfico 2. Para la década del año 2000 hacia delante solo se estuvo por encima del producto potencial entre los años Alfonso et. al. (2011) presenta un análisis del ciclo de negocios en Colombia para el periodo , llegando a la conclusión de que cada ciclo dura en promedio 5.1 años. Gráfico 2. Ciclo de negocios del producto. Fuente: Banco de la República y elaboración propia. Gráfico 3. Inflación trimestral Fuente: Banco de la República y elaboración propia Ramiro Rodríguez Revilla

10 Manejo de la Tasa de Interés en Colombia : Un Mayor Producto o una Menor Inflación? La brecha de la inflación (gapinf) se calcula como la diferencia entre la inflación observada trimestral menos la inflación objetivo anual, de esta manera el gráfico 4 muestra las dos variables en el periodo seleccionado. La autoridad central desde el año 2000 ha impuesto metas de inflación cada vez más bajas, tal es así que, para el año de 2012 colocó una meta de inflación del 3% para responder al ciclo económico ascendente. Gráfico 4. Inflación observada trimestral e inflación objetivo anual, Fuente: Banco de la República y elaboración propia La brecha del producto (gaplnpib) se calcula como: gap ln pib = ln (pib) - ln(pib)_potencial) (5) En el gráfico 5 se muestra el PIB a precios constantes del año 2000 y el PIB potencial calculado utilizando el filtro Hodrick y Prescott (1980), como se aprecia, el PIB creció por encima de su tendencia desde el segundo trimestre del año 2006 hasta el tercer trimestre del En el último trimestre del año 2012, el producto se encuentra por encima de su producto potencial, evidenciando que el país se encuentra en el ciclo positivo con buenas perspectivas de crecimiento en el corto plazo. 95

11 96 Gráfico 5. PIB real y PIB real potencial. Fuente: Banco de la República y elaboración propia La normalidad de las variables esta resumida en la tabla 2, en la cual se aprecia que todas las variables tienen una distribución Normal. (Si ProbChi (2) > 0.05, no se rechaza Ho de normalidad). Tabla 2. Normalidad de las variables con el estadístico Jarque Bera (JB). Fuente: Elaboración propia. Tib gapinf Gaplnpib Estadístico JB Prob Chi (2) En los diagramas de dispersión (gráfico 6) se aprecia que la variable rezagada de la tasa de interés interbancaria (tib_r) es la que mejor se ajusta a la línea esti- Ramiro Rodríguez Revilla

12 Manejo de la Tasa de Interés en Colombia : Un Mayor Producto o una Menor Inflación? mada, en el caso de la brecha de la inflación se aprecia unos datos alejados de la línea estimada. Gráfico 6. Diagramas de dispersión Tasa de interés (tib) contra variables independientes. Fuente: Banco de la República y elaboración propia Estimación del modelo El modelo a estimar es el siguiente: i t = β 0 + β 1 i t-1 + β 2 ( - + β 3 (ln y-ln y) (5) Comparando con la ecuación (4), se tiene que: i t = p*i t-1 +(1-ρ)[α+λ(π - π )+ γ(ln y t - ln y t )] (6) β 0 = (1-ρ)*α(7) β 1 = ρ(8) β1 = (1-ρ)*λ (9) 97

13 98 (10) Así, el modelo econométrico se estima con la especificación mostrada en (11) (11) Se espera que tengan signos positivos, y que se encuentre entre 0 y 1. Asimismo la hipótesis que se desea demostrar es que, es decir el Banco de la República reacciona con más intensidad ante cambios en la brecha de la inflación que ante cambios en la brecha del producto en la determinación de la tasa de intervención. En términos de parámetros la hipótesis nula Ho: Para que la regresión no sea espúrea, se verifica la cointegración de las series. El primer paso consiste en analizar la estacionariedad de las variables, en la tabla 3 se muestra el resultado de la prueba Dickey Fuller aumentada: Tabla 3. Resultado de la prueba Dickey Fuller de estacionariedad. Fuente: Elaboración propia. Tib gapinf gaplnpib error Valor estadístico Valor critico al 5% Valor crítico al 10% Como se observa en la tabla 3, todas las series son estacionarias al 5% de significancia, excepto la tasa de interés que lo es al 10%. Como la ecuación (11) considera el termino tib_r, el cual contiene el termino rezagado un periodo de la variable dependiente, originando un modelo autoregresivo. En estas condiciones no es posible aplicar la prueba Durbin Watson estándar, en su lugar se aplica la prueba Durbin h: (12) Ramiro Rodríguez Revilla

14 Manejo de la Tasa de Interés en Colombia : Un Mayor Producto o una Menor Inflación? (12) Donde ; var(a 2 ): varianza del término rezagado h=3,61 >1,96, se rechaza la hipótesis nula Ho de que no hay autocorrelación positiva de orden superior. Para corregir el problema de autocorrelación de primer orden se emplea el enfoque de los Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG), con una transformación de tal manera que el modelo transformado ya no tenga problemas de autocorrelación en los errores. Para solucionar el problema de la heterocedasticidad, se utiliza el método de los errores estándar robustos, como lo indica Rodríguez (2011a). El modelo transformado sigue la especificación de la ecuación (13) (13) Estimando el modelo transformado y asumiendo nuevos nombres para las variables transformadas, así: (14) Con lo cual el modelo final queda determinado en la ecuación (15) (15) (0.34) (0.10) (0.13) (8.85) R 2 = 0.81 En el modelo 15, todas las variables son relevantes al 5%, excepto gappib_t que lo es al 10% de significancia. Este modelo es consistente con la literatura revisada, en la cual se encuentra que la variable brecha del PIB no es significativa al 5%. Realizando una prueba de hipótesis, se aplica el estadístico t de Student: 99

15 100 (16) t c = 12,33 > 2,042 se rechaza la hipótesis nula, Ho, es decir que se rechaza que. Los parámetros de las brechas no son estadísticamente iguales al 5% de significancia. Teniendo en cuenta las ecuaciones (7) a la (10) y la especificación del modelo (4), se encuentra los parámetros: Con lo cual se comprueba la hipótesis planteada que el Banco Central responde con mayor intensidad (1,22 > 0,72) a cambios en la brecha de la inflación que a cambios en la brecha del producto. Estos resultados son parecidos con los propuestos por Taylor, que propone valores de 1,5 para el parámetro de reacción frente a la brecha de la inflación y 0,5 para el parámetro de reacción frente a la brecha del producto. También se puede establecer la tasa de interés nominal de largo plazo se ubica en 3,26%, la cual está en el rango que propone el Banco Central. Ramiro Rodríguez Revilla

16 Manejo de la Tasa de Interés en Colombia : Un Mayor Producto o una Menor Inflación? Conclusiones Las estimaciones realizadas para el cálculo del parámetro que corresponde a la brecha de la inflación, 1.22, es consistente con los estudios encontrados en la Tabla 1. Este valor indica que por cada 0.1 de variación de la inflación observada con respecto a la meta de fin de año, el emisor debería ajustar la tasa de interés de referencia en 12 puntos básicos. El parámetro que corresponde a la brecha del producto calculado en este documento es superior al promedio calculado de la muestra (0.72 > 0.56). Este resultado indica que por cada 72 puntos de diferencia en logaritmos del producto con respecto a su tendencia de largo plazo, el Banco Central debería ajustar su tasa en 72 puntos básicos. Los resultados del modelo estimado indican que el Banco de la República pondera con un mayor valor los cambios en la inflación que a los cambios en el producto, en la determinación de la tasa de interés de referencia que se propaga a través de los mecanismos de transmisión de la política monetaria para impactar sobre el resto de los agregados de la economía. Este foco primario en la inflación aún se mantiene a pesar de que esta se encuentra en un dígito como tasa anual, desde hace más de una década. Esto se evidencia en el comportamiento que han tenido ambas variables independientes del modelo. Por una parte, la inflación registra cifras de un solo dígito para el periodo , a diferencia del último cuarto del siglo pasado, en el cual se tuvo una inflación promedio de 23.5%. Para el periodo estimado en el modelo, esta variable pasó de 8.75% en el año 2000 a 2.4% en el año Mientras que el producto ha estado durante un tiempo más prolongado por debajo de su producto potencial en el mismo periodo, debido a las dos crisis que ha enfrentado la economía colombiana en los últimos quince años. Finalmente, el modelo estima una tasa de interés nominal de largo plazo equivalente a 3.26%, información que puede servir para el diseño de modelos estructurales más elaborados como los DSGE. 101

17 102 Referencias Alfonso, V., Arango, L., Arias, F. & Pulido, J. (2011). Ciclo de negocios en Colombia: Borradores de Economía, 651, p Bernal, R. (2002). Monetary Policy Rules in Colombia. Desarrollo y Sociedad, 51, pp Bernal, G & Tautiva, J. (2008). Realismo en los datos: Otra estimación de la Regla de Taylor para Colombia. Bogotá: Pontificia Universidad Javeriana. Bernanke, B. & Mishkin F. (1997). Inflation targeting: a new frame work for monetary policy. Journal of Economic perspective, 11, pp Cardona L. (2004). Una regla de política estándar? ECOS de Economía, 18, pp Clarida, R., Gali, J. & Gertler, M. (1999).The science of Monetary Policy: A new Keynesian Perspective. Journal of Economic Literature, 37(4), pp Giraldo, A. (2007). Aversión a la inflación y regla de Taylor en Colombia. Bogotá: Pontificia Universidad Javeriana. Gómez, J. (2006). La política monetaria en Colombia. Borradores de Economía 394, pp Goodfriend, M. (1991). Interest rate smoothing and the conduct of monetary policy. Carnegie Rochester. Conference on Public Policy, pp Henderson D. & McKibbon, W. (1993). An Assessment of some basic monetary policy regime pairs. Chapter 2 en Evaluating Policy Regimes: New Research. In R. Bryant, (Ed.), Macroeconomics, pp Washington: Brookings. Hicks, J. (1937). Mr. Keynes and the Classics : A Suggested Interpretation. Econometrica, 5, pp , Hodrick, R. & Prescott, E. (1980). Post-war U.S. business cycles: an empirical investigation. Pittsburgh: Carnegie-Mellon University. López, M. & Prada, J. (2009). Optimal monetary policy and asset prices: The case of Colombia, p Julio, J. (2006).The Monetary Policy Rule during transition to a stable level of inflation: The case of Colombia, p Ramiro Rodríguez Revilla

18 Manejo de la Tasa de Interés en Colombia : Un Mayor Producto o una Menor Inflación? McCallum, B. (1999). Issues in the design of monetary policy rules. In Jhon B. Taylor y Michael Woodford (Eds), Handbook of Macroeconomics. Vol 1C. North Holland. Orphanides, A. (2003). Historical Monetary Policy Analysis and the Taylor rule. Journal of the Monetary Economics, 50 (5), pp Poole, W. (1970). Optimal choice of monetary policy instrument in a simple stochastic macro model. Quarterly Journal of Economics, 84 (2), pp Rankin, N. (1998). How does uncertainty about future fiscal policy affect current macroeconomic variables? Scandinavian Journal of Economics, 100 (2), pp Rodríguez, J., Perilla, J. y Reyes, J. (2004). Cálculo del PIB potencial en Colombia. Archivos de Economía, p Departamento Nacional de Planeación. Rodríguez, R. (2011a). EconometrÍa I y II. Bogotá: Fundación Universitaria Los Libertadores. Rodríguez, R. (2011b). Modelos de equilibrio general dinámicos y estocásticos para Colombia Ecos de Economía, 33 (15), pp Romer, D. (2006). Macroeconomía avanzada. Madrid: McGraw Hill. Rosende, F. (2002) La nueva síntesis Keynesiana. Análisis e implicancias de política. Documento de Trabajo, p Pontificia Universidad Católica de Chile. Rotemberg, J. & Woodford, M. (1998). An Optimization based econometric framework for the evaluation of Monetary Policy. NBER Macroeconomics Annual, p Svensson, L. (2005). Optimal inflation targeting: further developments of inflation targeting. Documento de trabajo 403. Banco Central de Chile, p Taylor, J. (1993). Discretion versus policy rules in practice. Carnegie Rochester Conference Series on Public Policy, 39, pp Torres, J. (2007). La estimación de la brecha del producto en Colombia. Borradores de Economía, 462, pp Walsh, C. (2009). Monetary Theory and Policy. London: MIT Press. 103