FACTORES QUE DETERMINAN EL COMPORTAMIENTO A LARGO PLAZO DE LAS IMPORTACIONES EN EL ECUADOR:

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1 FACORES QUE DEERMINAN EL COMPORAMIENO A LARGO PLAZO DE LAS IMPORACIONES EN EL ECUADOR: Fabricio Largo Largo 1, Ronald Rosales Alaña 2, Miguel Ruiz Marínez 3 1 Economisa en Gesión Empresarial, Especialización eoría y Políica Económica Economisa en Gesión Empresarial, Especialización Finanzas Direcor de esis. Economisa, Universidad Caólica Saniago de Guayaquil, 1996, Posgrado Bélgica, Universidad Caólica Lovaina 1999, Profesor de ESPOL desde 2002 Resumen El presene esudio iene como propósio consruir, a parir de series mensuales, modelos que expliquen el comporamieno de las imporaciones ecuaorianas para diferenes grados de agregación (oales, bienes de capial y equipo de ranspore, maerias primas e insumos para la indusria) durane los úlimos ocho años. Adicionalmene se invesigará la posibilidad de uilizar dichos modelos para proveer mecanismos de pronósico de las imporaciones. El análisis de la demanda de imporaciones que incluirá ese esudio, se hace considerando que esas manienen una relación de equilibrio de largo plazo con el ingreso o acividad real de la economía y el ipo de cambio real. Absrac he presen sudy has as inenion consruc, o sar off of monhly series, models ha explain he behavior of he Ecuadorian impors for differen degrees of aggregaion (oal, capial asses and equipmen of ranspor, raw maerials and insumos for he indusry) during las he eigh years. Addiionally he possibiliy will be invesigaed of using hese models o provide mechanisms wih prognosis of he impors. he analysis of he demand of impors ha his sudy will include, is done considering ha hese mainain a relaion of balance of long erm wih he enrance or real aciviy of he economy and he ype of real par. Inroducción Consruir modelos que expliquen dicho comporamieno, es un rabajo complejo, ya que Ecuador ha experimenado imporanes cambios en políicas de comercio inernacional en los úlimos años, además de choques exernos. Sino, an sólo se debe recordar el Fenómeno del Niño en , la caída de los precios de las principales exporaciones y la crisis inernacional. A eso se sumó un período de inesabilidad insiucional, un proceso de dolarización urgene y el bloqueo políico a iniciaivas para reordenar finanzas públicas, sanear la banca y emprender reformas esrucurales. 1

2 En Colombia, esimaron funciones de demanda para las imporaciones colombianas 1, a parir de la consideración de que ésas y sus deerminanes manienen una relación en el largo plazo que no les permie separarse de una manera sisemáica. La exisencia de coinegración y de sisemas parciales esables, de carácer uniecuacional, les permiió obener modelos muy simples que pueden ser uilizados para generar pronósicos de las imporaciones. En Ecuador, por su pare, obuvieron un modelo mediane un Vecor de Corrección de Errores que explica el comporamieno de las imporaciones en la economía ecuaoriana en el periodo comprendido enre 1982 y mediados de Allí se concluye que, como variables explicaivas de la demanda de imporaciones, exise una relación adecuada de coinegración de largo plazo enre el ipo de cambio nominal y el produco inerno bruo. La base de referencia para iniciar la discusión del documeno acual es reconocer que las relaciones enre las variables económicas no necesariamene se presenan en un senido específico, es decir que puede exisir enre ellas un esquema de reroalimenación o un complejo mecanismo de ransmisión de efecos. Hechos que conducen al planeamieno de un sisema de ecuaciones. Dado que la eoría económica frecuenemene no especifica sobre el sisema ni su forma funcional ni su esrucura dinámica, se ha converido en una pracica común la uilización del esquema de Vecores Auorregresivos VAR, en el cual odas las variables se consideran endógenas, como una primera aproximación a dicho sisema y a sus inerrelaciones. CONENIDO eoría Económica sobre Imporaciones Las Imporaciones se definen como las compras hechas por los residenes de un país a los de oro. Los modelos de demanda uniecuacionales por imporaciones, en su represenación más simple, incluyen como variables explicaivas, una medida del ingreso o acividad real de la economía, ales como produco inerno bruo o índice de acividad económica, y una medida de precios relaivos, esimada a ravés de la relación enre precios domésicos y precios exernos o del ipo de cambio real. De esa forma, aparece el siguiene modelo: M =F (, P) Donde M es el volumen de imporaciones en el período, es la variable de acividad económica real en el período, y P es el índice de precios relaivos en el período. La derivada parcial de la función de demanda por imporaciones con respeco a su precio relaivo es negaiva, es decir, que un aumeno en el precio de las imporaciones las resringe al volverlas más caras. Por oro lado, en el supueso de que exisa susiución enre bienes exernos y domésicos, incremenos en los precios domésicos ocasionarán aumenos en imporaciones. Adicionalmene, se espera que un incremeno en el ingreso real se raduzca en un aumeno en imporaciones, a ravés del efeco en el consumo real y en la inversión. La relación de precios domésicos y precios inernacionales se puede aproximar a ravés del ipo de cambio (C). Una devaluación, al encarecer el valor de las imporaciones disminuiría su demanda. 1 Oliveros y Silva (2001). La Demanda por Imporaciones en Colombia 2 Salvador y ánez (1999). 2

3 La imporancia del CR se basa enre oras razones en: i) es un indicador de la compeiividad exerna de la economía, ii) afeca al nivel de las variables macroeconómicas claves, iii) deermina la composición de la producción secorial y la asignación y uso de facores y iv) según Razin (1997) la desviación del CR afeca el crecimieno de la economía, porque influye sobre la inversión agregada y secorial, y iene efecos negaivos sobre el comercio. El ipo de cambio real, como se sabe, es una variable que permie visualizar las posibles repercusiones que se den en la Balanza Comercial. Daos La información que se uiliza en ese documeno es la siguiene: M: Valor real de las imporaciones oales (US$ Mill.) M 1 : Valor real de las imporaciones de bienes de capial y equipo de ranspore (US$ Mill.) M 2 : M 1 + Valor real de las imporaciones de maerias primas e insumos para la agriculura y la indusria. (US$ Mill.) M 3 : Valor real de las imporaciones de maerias primas e insumos para la agriculura y la indusria. (US$ Mill.) IDEAC: Índice de Acividad Económica. CR: ipo de Cambio Real odos esos daos ienen una frecuencia mensual y para la consrucción de los daos reales, se procedió a dividir cada serie nominal de las imporaciones para su respecivo índice de precios al producor (IPC); en oras palabras se deflacaron las imporaciones. Especificación del Modelo La meodología de vecor de corrección por el error, que ambién se describe en la lieraura como un vecor de auorregresión coinegrado (CVAR), ha sido ampliamene usada para analizar inersecciones enre variables denro de un sisema económico (Alexander y Wyeh, 1994; Naka y ufe, 1997; González-Rivera y Helfand, 2001). El uso de esa meodología se ha hecho exensivo en el análisis económico de series de iempo debido a que gran pare de las variables económicas exhiben un comporamieno no-esacionario. En un sisema deerminado, si las variables incluidas son de carácer no-esacionario con igual grado de inegración y exise una combinación lineal enre ellas que resule en un residuo esacionario, se dice que las variables esán coinegradas y por lo ano, se puede concluir que siguen una endencia de largo plazo común. Esa relación de coinegración se plasma en uno o más vecores, los que capuran la relación de largo plazo enre las variables de un sisema 3 (Enders, 1995). 3 eóricamene es posible derivar varios vecores de coinegración. En la mayoría de los casos, sin embargo, an sólo se encuenra la presencia de un vecor de coinegración. Eso ocurrió en el esudio acual donde al final solo se obuvo un vecor coinegrane para cada modelo. 3

4 Siguiendo a González - Rivera y Helfand (2001), exise un vecor P = (p 1, p 2,..., p n ) de dimensión nx1 que coniene n variables no-esacionarias inegradas de orden 1 ó I(1). En el presene esudio el vecor es de dimensión 3 x 1 e incluye los logarimos naurales de las imporaciones reales, el índice de acividad económica, y la asa de cambio real (LM, LIDEAC y LCR, respecivamene). Si las variables en P esán coinegradas, de acuerdo al eorema de Represenación de Granger (Engle y Granger, 1987), el modelo VCE queda especificado de acuerdo con la siguiene ecuación: P = µ + ΠP -1 + Γ 1 P -2 + Γ 2 P Γ k-1 P -k+1 + ε (1) ( = 1,, ) Donde P = P - P -1 y es la primera diferencia de la variable P, µ represena la exisencia de una endencia lineal en las variables de P y k es el número de rezagos uilizados en el modelo. El vecor ε es el error de predicción en el período hacia el fuuro. El modelo en la ecuación (1) difiere de un modelo de vecor auorregresivo (VAR) sólo por el érmino ΠP -1, el cual coniene información acerca de la relación de equilibrio de largo plazo enre las variables conenidas en P. Las marices Γ k conienen los parámeros asociados a las primeras diferencias de las variables rezagadas y son marices de dimensión nxk y Π es la mariz asociada a los vecores de coinegración con un rango reducido r, donde r represena el número máximo de vecores de coinegración. Si en el érmino ΠP -k en la ecuación (1) el rango de Π es cero, significa que no exise ninguna combinación lineal enre las endencias de las variables y que el modelo equivale a un modelo VAR (Enders, 1995). Si el rango de la mariz Π es 0 < r < n, habrá dos marices y β, cada una de dimensión nxr de al manera que la mariz Π puede escribirse como Π = β, donde es una mariz de coeficienes y β es una mariz de vecores de coinegración. Descomponiendo Π en los érminos y β, se iene lo siguiene: ΠP -1 = β P -1 = Z -1 (2) El érmino de corrección por el error, ambién conocido como desequilibrio de coro plazo, es Z -1 = β P -1 y es la mariz de coeficienes de velocidad de ajuse. ess y Pruebas de Propiedades de las Variables En primer lugar se procedió a realizar el es de raíz uniaria sobre cada una de las series. De los resulados presenados en el Anexo 1 se deriva formalmene que las variables no pueden ser consideradas como esacionarias (pueso que los valores calculados son menores que los valores críicos) y que odas llegan a la esacionariedad, al omar sus primeras diferencias, en oras palabras, las variables son I(1) 4. El es que se uilizó fue el de Phillips Perron (1988) dado que iene mayor poder que el de Dickey- Fuller (1979) o Dickey Fuller Aumenado, ya que esos a diferencia del primero requieren que los residuos sean ruido blanco, por lo que exise mayor probabilidad de fallo a rechazo a series no esacionarias que en verdad son esacionarias. se realizó 4 Para agilizar la exposición, odos los cuadros esadísicos se presenan en el anexo economérico al final, mienras que las gráficas se inercalan en el exo. 4

5 ese es con las variables ano en niveles como en primeras diferencias, además de que se lo llevó a cabo asumiendo solo inercepo para cada una de las variables. La esrucura de rezagos del modelo VCE esá esrechamene relacionada a la del modelo VAR (Vickner y Davies, 2000). Por ende, la selección del número apropiado de rezagos se hace para el sisema VAR y se maniene en la esimación del modelo VEC. La selección de los rezagos 5 se realizó usando en forma combinada los diferenes crierios, siendo el crierio bayesiano de Schwarz (CBS) y el crierio de información de Akaike (CIA), a los que se dará mayor imporancia al momeno de omar la decisión. Como variables explicaivas exógenas se incluyeron una variable de endencia lineal, un inercepo y 11 variables dicoómicas esacionales para capurar la esacionalidad deerminísica de las imporaciones. Las pruebas de hipóesis descararon la significancia de la variable de endencia, el inercepo y algunas de las variables de esacionalidad. Aún cuando el inercepo no fue significaivo, el comporamieno de las series hace pensar que puede exisir un componene invariable en el iempo que se raduce en una diferencia fija enre las imporaciones, el IDEAC y el ipo de cambio real. Por lo mismo en la especificación final del modelo se incluyó un inercepo, pero se removieron la variable endencia y las variables dicoómicas no significaivas. Bajo esa especificación final, los dos crierios principales mencionados permiieron elegir lo siguiene: Para el caso de las imporaciones oales y las imporaciones en conjuno (M2), se eligió un número de res rezagos en la especificación final de los modelos VEC para cada uno de esos dos modelos. En el caso de las imporaciones de bienes de capial y equipo de ranspore, se seleccionó un número de seis rezagos y para el modelo de las imporaciones de maerias primas e insumos para la agriculura y la indusria (M3), se opó por un ópimo de cuaro rezagos. Uno de los requisios que se necesian para llevar a cabo un análisis de coinegración es que los residuos del VAR sean ruido blanco. Por esa razón, se realizó el es de auocorrelación de Pomaneau sobre los residuos de cada VAR, logrando deerminar al final que los residuos si cumplen con la exigencia eórica ciada aneriormene y por ende el esudio de coinegración si es posible. Ahora ya se esá en capacidad de llevar a efeco el es de Johansen, para deerminar si exise coinegración enre las variables y saber cuános vecores coinegrados se podrá enconrar a lo mucho cuando apliquemos la meodología del Vecor de Corrección de Errores. El Anexo 2 presena los resulados de la aplicación del es con el número ópimo de rezagos de cada modelo y suponiendo una endencia deerminísica lineal, sólo con inercepo. Se ve claramene que ano el es de la raza como el es de Máximo Eigen-valor reporan a lo más una ecuación de coinegración en odos los modelos de imporaciones, por lo que se concluye que exise una sola relación coinegrane de largo plazo enre las imporaciones, el ipo de cambio real y el índice de acividad económica. Poseriormene se realiza el es de exclusión de rezagos, que viene a complemenar los resulados del crierio de Akaike al momeno de elegir el orden ópimo del VAR. Para cada rezago, el esadísico Chi-cuadrado (X 2 ) muesra la 5 Que además corresponde a los rezagos con los que se enconró causalidad en el senido de Granger para el período en análisis. 5

6 significancia individual y en conjuno de odas las variables endógenas en ese rezago. El es se hizo para cada VAR por separado y considerando el número ópimo de rezagos de ése. Por lo ano, en base a la significancia de las variables se concluye que no puede excluirse ninguno de los rezagos del VAR ópimo, ya que se puede perder información valiosa. Finalmene se procedió a realizar el es de exogeneidad débil conjuna, para deerminar si el sisema puede ser descompueso en un modelo condicional y uno marginal; en oras palabras, para saber si se puede usar un simple mecanismo de corrección de errores uniecuacional. Los resulados del es fueron claros a favor de la exisencia de exogeneidad en las variables, ya que los p-values asociados a los esadísicos de la Chi cuadrado (con un grado de liberad), son mayores a 0.05, lo que provoca el no rechazo de la hipóesis nula. Resulados de la Esimación Luego de realizar odas las pruebas necesarias para jusificar el uso del mecanismo de corrección de errores uniecuacional y esar seguros de que los resulados obenidos son acordes a los supuesos que el modelo planea, se procede a presenar los vecores de coinegración derivados de cada modelo. En el caso del modelo de imporaciones oales, se iene que el vecor de coinegración es: LM = LIDEAC 0.54 LCR (7) (2.130) (1.402) Es decir, que ane un aumeno del 10% en el índice de acividad económica, las imporaciones responderán con una variación posiiva del 20.7% de sus valores. Mienras que ane un aumeno del 10% en el ipo de cambio real del país, las imporaciones se reducirán en un 5.4%. Es imporane desacar que los resulados van de la mano con lo que dice la eoría sobre la forma cómo afecan ano el Indice de Acividad Económica (IDEAC) como el ipo de Cambio Real (CR) a las imporaciones oales de una economía. Se esperaba que el signo del coeficiene de la variable IDEAC sea posiivo y efecivamene fue posiivo, mienras que se esperaba que el signo del coeficiene de la variable CR sea negaivo y ora vez, así fue. Para los oros modelos de las imporaciones desagregadas, se ienen en cambio los siguienes resulados: LM1 = LIDEAC LCR (1.801) (1.128) LM2 = LIDEAC LCR (2.211) (1.451) LM3 = LIDEAC LCR (2.067) (1.301) El Cuadro indica que ane un aumeno en el IDEAC del 10%, las imporaciones de bienes de capial y equipo de ranspore aumenarán en 3.3% y las imporaciones de maerias primas e insumos para la agriculura y la indusria, por su pare, aumenarán en 8.9% de su valor real. Cuando en cambio se considera la suma de ambas variables, represenada por M2, se puede observar que la variación (1.40) es más cercana a la de las imporaciones oales, como la lógica lo señala. Por oro lado, si el ipo de cambio 6

7 real aumena en un 10%, se espera que las imporaciones de maerias primas e insumos para la agriculura sean 9.2% inferiores en valor real y que las imporaciones de bienes de capial y equipo de ranspore sean menores en 15.8%. De acuerdo a Weliwia y Govindasamy (1997), cuando las variables son ransformadas a logarimos, los coeficienes en el vecor de coinegración pueden inerprearse como elasicidades. Lo que se busca con eso es medir el grado de sensibilidad que ienen las imporaciones ane cambios en el índice de acividad económica y en el ipo de cambio real. Por ano, oro de los objeivos del presene documeno, obener las elasicidades ingreso y precio de la demanda, ha sido conseguido auomáicamene al momeno de obener el vecor de coinegración. Evaluación de Pronósicos Para evaluar los pronósicos generados denro de la muesra por cada modelo, se emplean dos ipos de medidas. La primera de ellas es la raíz cuadráica media del error de pronósico (rms). La rms del error es una medida de desviación de la variable simulada de su curso en el iempo (Pindyck y Rubinfeld (1998)). Esa medida se define como: 1 rms = ( ) 2 s a = 1 s a donde, y represenan el valor pronosicado de la variable dependiene, el valor observado de la variable dependiene y el número de períodos, respecivamene. Cabe anoar que el error de simulación rms debe evaluarse comparándolo con el amaño promedio de la variable analizada. Por lo ano, es necesario calcular el error porcenual rms, el cual se define como: error porcenual rms = 1 = 1 s a a 2 La segunda medida empleada para evaluar la capacidad de pronósico es el coeficiene de desigualdad de heil que emplea la rms del error de pronósico. Ese coeficiene se define como: U = 1 = 1 1 = 1 2 s a ( ) 2 1 ( ) ( ) 2 s a + = 1 Ese coeficiene mide la rms del error en érminos relaivos y mienras más cercano sea ése a cero, es mayor la capacidad del modelo para efecuar pronósicos. Los resulados son los siguienes: 7

8 Error porcenual rms Coeficiene de desigualdad de heil rms VAR 00: LM LIDEAC LCR 0,1402 1,8822 0,0115 VAR 01: LM1 LIDEAC LCR 0,2048 3,2835 0,0216 VAR 02: LM2 LIDEAC LCR 0,1895 2,8124 0,0171 VAR 03: LM3 LIDEAC LCR 0,1976 3,2633 0,0198 Analizando la raíz cuadráica media (rms) del error de pronósico para cada modelo, se puede afirmar que odos los modelos son relaivamene buenos para pronosicar, ya que sus valores se siúan en un rango de 0.14 a 0.20, lo que es un amaño de error considerado denro de los parámeros normales de predicción. 6 Cabe desacar que de los cuaro modelos el que presena menor error es el modelo de las imporaciones oales, lo que implica que a ese modelo se lo considere más eficiene y más confiable al momeno de hacer proyecciones de las mismas. En lo que respeca al coeficiene de desigualdad de heil, ora vez el modelo de las imporaciones oales es el que presena el menor valor (0.0115), por lo que resula muy bueno al momeno de pronosicar. El que enga sólo 1.15% de error, indica que los valor pronosicados fueron casi los mismos que los observados. Los oros modelos ambién presenan valores pequeños de ese coeficiene, alcanzando a lo mucho el 212.1% de error al momeno de predecir. Se concluye enonces que los modelos generados en el presene esudio, a más de describir las relaciones de las imporaciones en sus diferenes desagregados y sus deerminanes, son úiles para hacer buenas predicciones de ese componene an sensible e imporane para el Ecuador. Consideraciones Finales En ese documeno se esima funciones de demanda para las imporaciones ecuaorianas considerando, como se dijo al inicio, que esas imporaciones y los facores que las deerminan conservan una relación de largo plazo que no les permie separarse persisenemene. La exisencia de coinegración y de sisemas parciales esables permie obener modelos muy simples que pueden ser uilizados para generar pronósicos de las imporaciones. Con relación a los rabajos previamene hechos para el caso el ecuaoriano, ese rabajo no solo viene a llenar ese espacio exisene en los úlimos años en cuano a la revisión de lieraura sobre funciones de demanda de las imporaciones, sino que suminisra evidencia esadísica (pruebas de hipóesis) que garaniza la exisencia de dichas represenaciones y la posibilidad de consruir pronósicos confiables a parir de dichas represenaciones, así como la posibilidad de 6 Esa consideración se hace al comparar los valores obenidos en el esudio acual con los obenidos en el documeno de Carlos Paiño y Julio Alonso iulado Deerminanes de la asa de Cambio Nominal en Colombia: Evaluación de Pronósicos, que en la página 11 afirma que un error porcenual de la rms ubicado en un rango de 2.1. y 2.73 indica una calidad basane ala en los pronósicos de un modelo. 8

9 evaluar, para las disinas agregaciones de las imporaciones, el efeco que ienen el uso de los mismos deerminanes en la caracerización de su evolución. Qué implicaciones económicas ienen esos resulados? La respuesa es clara si se iene en cuena que odas las variables macroeconómicas se inerrelacionan de forma direca o indireca. Además, si se ha enconrado que ano las imporaciones como el índice de acividad económica y el ipo de cambio real esán coinegrados, se puede concluir que la afecación de una de ellas repercuirá en una variación de la ora u oras. Esos resulados pueden servir para consiuir políicas económicas consisenes e ineresanes de poner en prácica. Si a eso añadimos la acual endencia mundial hacia la globalización, donde los aranceles son eliminados o gradualmene reducidos, perdiéndose de esa forma un imporane mecanismo de corrección de desequilibrios en la Cuena Corriene a ravés de la hisoria, es de primordial imporancia fijarse en los coeficienes del vecor de coinegración final porque ésos indican cuál será el impaco de al o cual medida que se realice. 9

10 Referencias Bibliográficas Boleines Mensuales del Banco Cenral del Ecuador, período Boleín de Compeiividad N 3 Diciembre de 2002, Banco Cenral del Ecuador, Consejo Nacional de Compeiividad Misas, M. y Oliveros, H. (1997) Coinegración, exogeneidad y críica de Lucas. Funciones de demanda de dinero en Colombia: un ejercicio más, Borradores de Economía No. 75, Banco de la República. Rojas, P. y Azzael, M. (1994) Un análisis economérico de la demanda de imporaciones desagregadas en Chile: , Cuadernos de Economía, 31, Gusavo Guardia amamoo. (2001) Una Función de Imporaciones para el Perú ( ), Documeno de rabajo 203. PhD. Sara Wong y MSc. Manuel González, Elasicidades de Subsiución de Imporaciones para Ecuador. Mónica Marynella Salvador y Kaiuvshka ánez. (1999) Deerminanes de las Imporaciones: Ecuador 1982.I II Noa écnica N 54, Banco Cenral del Ecuador. amayo, L.M., La Evolución del Arancel en el Ecuador: , Cuaderno de rabajo No.115, Banco Cenral del Ecuador, Mayo Laura Nahuelhual y Alejandra Engler P. (2004) Efeco del precio inernacional sobre el precio de la leche pagado a producor: ransiorio o Permanene?. Universidad Ausral de Chile. Faculad de Ciencias Agrarias. Anexo Prueba de raíz uniaria Phillips Perron con inercepo Variables Objeivo Rezago Niveles Rezago Primeras Diferencias LM 1-2, ,6541 LM1 3-2, ,6346 LM2 3-2, ,9442 LM3 1-2, ,4729 LIDEAC 3-3, ,9591 LCR 5-1, ,6948 Valores Críicos: Nivel 1% Nivel 5%