Oeconomia. Breves Ensayos de Economía y Finanzas. Volumen VIII, Número 1. Marzo 2014

Oeconomia Breves Ensayos de Economía y Finanzas Volumen VIII, Número 1. Marzo 2014 Efectos Reales de la Política Fiscal en la República Dominicana: Nueva Evidencia Paola Pérez y Francisco Ramírez...3 Determinantes Internos y Externos de la Inflación en una Economía Pequeña y Abierta: El Caso de la República Dominicana (I de III) José Manuel Michel...16 Análisis Fractal del Mercado Cambiario en República Dominicana: Caracterización y Proyecciones de Corto Plazo (1992-2013) Lisette J. Santana Jiménez...29 Banco Central de la República Dominicana

Banco Central de la República Dominicana Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. Oeconomia Vol. VIII, No.1 Elaborado por el Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos del Banco Central de la República Dominicana. Santo Domingo: Banco Central de la República Dominicana, 2014. 45 p. Trimestral ISSN 2304-3458 2014 Publicaciones del Banco Central de la República Dominicana Esta es una publicación del Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos del Banco Central. El contenido y las opiniones de los artículos publicados en Oeconomia son de exclusiva y estrictamente responsabilidad de su o sus autores y no reflejan la opinión del Banco Central de República Dominicana. Consejo Editorial: Julio Andújar Scheker, Director Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. Joel Tejeda Comprés, Subgerente de Políticas Monetaria, Cambiaria y Financiera. Comentarios y preguntas sobre esta publicación pueden ser enviados a: Banco Central de la República Dominicana Av. Dr. Pedro Henríquez Ureña esq. Calle Leopoldo Navarro Santo Domingo de Guzmán, D. N., República Dominicana Apartado Postal 1347 809-221-9119 exts 3072-73 info@bancentral.gov.do

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Efectos Reales de la Política Fiscal en la República Dominicana: Nueva Evidencia 1. Introducción Por: Paola Pérez y Francisco A. Ramírez 1 Los efectos de las acciones de política fiscal es uno de los temas de discusión más controversiales en la literatura macroeconómica. De acuerdo a la interpretación keynesiana el nivel de producción y empleo de la economía es determinado por el gasto agregado, por lo que junto con la presencia de restricciones de liquidez que enfrentan los hogares, la política fiscal tiene efectos importantes en la evolución del Producto Interno Bruto (PIB). Por el contrario, la visión neoclásica establece que los efectos de la política fiscal son limitados y juegan más un rol distorsionante, por lo que políticas orientadas a expandir el nivel agregado de producción solo tendrían efectos redistributivos y no expansivos. Uno de los principales problemas para el contraste de estas hipótesis es la identificación de una estrategia empírica permita cuantificar el impacto de movimientos exógenos de las variables asociadas a la política fiscal sobre el nivel de actividad. En la literatura empírica se identifican dos metodologías, la de Vectores Autorregresivos Estructurales (SVAR, por sus siglas en inglés) y el llamado Enfoque Narrativo. La evidencia empírica, inclina la balanza a la hipótesis de que la política fiscal, ya sea mediante expansión o contracción del gasto público o mediante ajustes en la estructura impositiva, ejerce influencia sobre el nivel de actividad real. En el caso particular de la República Dominicana (RD), diversos estudios han abordado esta problemática con resultados relativamente distintos, reflejando la dificultad de identificar movimientos exógenos de la política fiscal. Específicamente, el contraste viene de las diferencias en las estimaciones de las elasticidades ingreso-producto y gasto-producto. Una particularidad de estos estudios es que no consideran los cambios de régimen inducidos en la serie de ingresos del gobierno por las reformas en la estructura impositiva de la economía durante el periodo de estimación, las cuales se reflejan en la mencionada variable en forma de cambios estructurales, que sesgan la estimación de las elasticidades de interés. El presente trabajo tiene como objetivo contribuir a la literatura de efectos reales de la política fiscal en la RD. El impacto de la política fiscal es cuantificado a través de la metodología de vectores autorregresivos estructurales. A diferencia de los otros estudios para la República Dominicana, la presente investigación considera el cómputo de la elasticidad ingreso-producto controlando por las reformas fiscales (tributarias) llevadas a cabo en la muestra considerada. 1 División de Investigación Económica, Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. Para preguntas y comentarios escribir a f.ramirez@bancentral.gov.do y pe.perez@bancentral.gov.do. 3

Una vez estimada dicha elasticidad, se procede al estudio de los efectos de cambios exógenos de la política fiscal sobre el producto. Los resultados sugieren que las innovaciones o choques positivos de ingreso fiscal de alrededor de 1% reducen en impacto el PIB en 0.54% en el primer trimestre después de observado el choque. En términos de los choques de gasto público, un incremento exógeno de 1% impacta incrementa el nivel de actividad tres trimestres después, con un efecto de 0.10% en impacto disipándose rápidamente. A la luz del debate sobre multiplicadores fiscales, estos resultados sugieren que el multiplicador de los impuestos es relativamente alto, sin embargo, los shocks de gasto públicos tienen efectos más modestos sobre el nivel de actividad. El resto del documento está organizado de la siguiente manera. En la sección II se presenta una revisión de la literatura empírica sobre los efectos reales de la política fiscal. La estrategia empírica es discutida en la Sección III. En primer lugar se describe la metodología SVAR, utilizada en la identificación de los shocks de gasto y de impuesto. A continuación se describe la metodología empleada en el cómputo de la elasticidad ingreso. Finalmente, en la Sección IV se realiza una discusión de los resultados encontrados y su contraste con lo documentado en la literatura para el caso de la Republica Dominicana, así como las conclusiones. 2. Revisión de Literatura La literatura empírica de los efectos reales de la política fiscal se caracteriza por una importante heterogeneidad de los resultados en términos de la respuesta del PIB a cambios en las medidas del gasto público y los ingresos del gobierno. No obstante el amplio rango de multiplicadores estimados del gasto fiscal, la tendencia en la literatura resalta que la política tributaria tiene mayor impacto en la actividad real que la de gasto público. El enfoque narrativo consiste en acceder los registros de cambios de postura en la política fiscal, ya sea a través de variaciones en el gasto público o en los ingresos tributarios, e indagar si estos se deben a una respuesta al estado de la economía o no. En caso de que dichos cambios no se deban a variaciones en el estado de la economía, estos son fichados como cambios exógenos y son empleados para estimar la respuesta de la economía, en especial, la actividad real. Esta metodología ha sido utilizada por Ramey y Shapiro (1997); Edelberg, Eichenbaum y Fisher (1999); y Burnside, Eichenbaum y Fisher (2000), quienes concluyen en un crecimiento concomitante entre el gasto de defensa militar y el PIB para los Estados Unidos (Blanchard y Perotti, 2002). La metodología alternativa, y la más prolífera en términos de estudios por país, es la basada en SVAR. Este enfoque explota la incapacidad de la política fiscal de reaccionar contemporáneamente a cambios en el estado de la economía, al menos en frecuencias menores a un año, como artificio para identificar movimientos o choques exógenos en las variables fiscales. Los principales estudios de esta corriente son Blanchard y Perotti (2002), y Perotti (2004), quienes estudian los efectos de la política fiscal en Estados Unidos (EU). 4

A nivel empírico, la metodología SVAR utilizada en la investigación data inicialmente de Bernanke y Mihov (1998) para medir los efectos de la política monetaria. Según Blanchard y Perotti (2002): el enfoque de SVAR propuesto para medir los efectos de la política monetaria, se adapta mejor al caso de la política fiscal por dos razones. Primero, las variables fiscales son influidas por múltiples factores, entre los cuales los asociados a la estabilización del producto no son los predominantes, es decir, hay choques fiscales exógenos respecto al PIB. Segundo, en contraste con la política monetaria, en los rezagos de implementación y en las decisiones de política fiscal hay poca o ninguna respuesta a movimientos inesperados en la actividad económica. En los aspectos no tan positivos de la metodología se destaca la dificultad en la estimación consistente de las elasticidades asociadas a la respuesta automática de los ingresos y gastos tributarios a cambios en los estados de la economía. Asimismo, de acuerdo a Caldara y Kamps (2008), existen diferencias asociadas a las dimensiones consideradas en las definiciones de ingreso y gasto público, tomando como ejemplo las diferencias en los resultados de Blanchard y Perotti (2002) y Perotti (2004) para EU. Por otro lado, debe tomarse en cuenta también el ejemplo del análisis de impulso respuesta de Blanchard y Perotti (2002), que comprueba la sensibilidad del estudio a las ventanas de períodos considerados para EU. Esto se confirma con la inclusión de la década de los 50 s a su periodo inicial de 1960-1997, incrementando significativamente los multiplicadores de impuestos y gastos. 2 Según Restrepo y Rincón (2005), la importancia del estudio de los choques de política fiscal surge de la necesidad de conocer a fondo la reacción de la demanda agregada, a partir de las decisiones del gobierno, para cumplir con las metas de política establecidas por los Bancos Centrales. En resumen, existe evidencia empírica para Estados Unidos (Blanchard y Perotti, 2002; Caldara y Kamps, 2008; Swisher, 2010), Croacia (Ravnic y Zilic, 2010), Italia (Giordano, Momigliano, Neri y Perotti, 2008), algunos países de la OCDE 3 (Perotti, 2004), mientras que para el caso de países latinoamericanos tenemos a Brasil, Chile, México y Colombia (Restrepo y Rincón, 2005; Cerda, González y Lagos, 2005; Fonseca, Carvalho y da Silva, 2011). El Cuadro 1 resume la respuesta estimada del producto a cambios en los ingresos y los gastos. En el caso de Caldara y Kamps (2008), la respuesta del PIB a un incremento en el gasto de gobierno en EU es positivo con un patrón que tiende a cero, el multiplicador llega a un máximo de alrededor de 2 luego de 3 o 4 años. Mientras que el valor de la respuesta del producto a un incremento en la tasa de tributo es cercano a cero, en base al acercamiento con la elasticidad 2 La serie de impuestos de EU tiene cambios importantes que explican el aumento de la elasticidad en el periodo que incluye la década de los 50. Un crecimiento de 26% en el segundo trimestre de 1950, y otro de 17% en el trimestre siguiente. Estos cambios se observan luego de una caída de 8% en el primer trimestre de 1950. 3 Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, OCDE. 5

ingreso del producto bajo el mismo cálculo de Perotti (2004) de 1.85. 4 Sin el uso del estabilizador automático, el impacto se mantiene positivo hasta que la elasticidad llega a 1.9, y la respuesta del PIB se vuelve negativa cuando la elasticidad pasa de 2. Estos resultados muestran la sensibilidad del estudio a los valores calibrados de la elasticidad ingreso del producto del acercamiento de Blanchard y Perotti (2002). Por otro lado, en base a una diferente interpretación de los choques de impuestos sobre el producto, Perotti (2004) toma el impacto de un recorte de tasas impositivas para compararlos con los resultados de choques de gastos para algunos países de la OCDE. La respuesta del producto a un recorte de tasas es pequeña y consistentemente positiva para Estados Unidos y Reino Unido, significativamente negativa para Alemania, Canadá y Australia. El choque de ingresos sobre la producción industrial en el caso de Croacia, Ravnic y Zilic (2010) encuentran un efecto negativo en los primeros tres meses del análisis que luego se torna positivo, pero con un efecto muy volátil. Luego de 10 meses el efecto no se anula por completo, lo que implica que el choque en las tasas de los impuestos tiene un impacto permanente en la cantidad de recaudaciones percibidas. Destacando que los diferentes tipos de ingresos tributarios no son estadísticamente homogéneos por diferentes razones, e incluyendo el número de reformas tributarias elaboradas en el periodo del estudio, Giordano, et. al (2008) encuentra, contra-intuitivamente para Italia, un efecto positivo y significativo sobre el PIB, sin embargo, este efecto es pequeño y transitorio, alcanzando un pico de 0.16% del PIB en el quinto trimestre, mientras que el choque de impuestos en las demás variables del estudio son pequeñas. Para el caso de América Latina (AL), Cerda, González y Lagos (2005) observan un choque positivo del ingreso por impuestos tiene un efecto negativo de baja magnitud sobre el producto durante un trimestre, para el caso de Chile, mientras que un choque positivo del gasto público tiene un efecto negativo y significativo sobre el producto inmediatamente en el primer trimestre. En un caso similar, los resultados de Restrepo y Rincón (2005) para el gasto público no concuerdan con los obtenidos por Cerda et al. (2005), no obstante si coinciden los efectos del ingreso sobre el producto. Restrepo y Rincón (2005) encuentran para Colombia que un aumento en el ingreso fiscal no tiene efecto alguno sobre el PIB, mientras que el gasto público tiene un efecto positivo de baja magnitud sobre el producto, pero altamente significativo. 5 4 Esta elasticidad ingreso del producto es la respuesta automática de cambios inesperados en el PIB, se les utiliza como estabilizadores automáticos. (Caldara y Kamps, 2008) 5 Para el caso de Colombia, Restrepo y Rincón (2005) por la naturaleza de la serie de tiempo se estima un SVEC porque las variables utilizadas en el modelo no son estacionarias y cointegran, es decir que poseen una relación estable de largo plazo, por lo que un SVAR no sería la correcta especificación dado que el término de corrección de errores no estaría incluido en el SVAR. 6

Para la República Dominicana, Tejada (2012) aplica un modelo econométrico con el objetivo de estimar el multiplicador fiscal del gasto y el ingreso público en el PIB, el consumo privado y la inversión bruta fija. Concluye que los multiplicadores fiscales en RD son pequeños y de corta duración, y en línea con la teoría keynesiana, donde un incremento de 1% del gasto representa un incremento acumulado del consumo privado de 0.28% luego de un año, y por otro lado, el aumento de 1% de los ingresos supone una caída de la inversión equivalente a 0.51%. De la misma manera, Morla (2013) también sugiere que la respuesta de producto sigue el modelo keynesiano, donde un choque positivo al gasto induce aumentos graduales en el PIB durante los primeros tres trimestres, luego el efecto cae; y en el caso de los impuestos, presenta un efecto negativo sobre el producto, llegando a su efecto máximo entre el sexto y octavo trimestre. 3. Estrategia Empírica La estrategia empírica empleada para la cuantificación de los efectos de la política fiscal sobre la actividad económica es la propuesta por Blanchard y Perotti (2002) que consiste en la estimación de shocks fiscales, es decir, movimientos exógenos del gasto y los ingresos públicos. La estimación de estos shocks requiere imponer las restricciones apropiadas sobre las relaciones contemporáneas entre las variables fiscales y las variables macroeconómicas. Una vez obtenidos, la información contenida en las innovaciones estructurales son empleadas para cuantificar la respuesta del producto a cambios exógenos en la política fiscal. La representación básica del SVAR, en su forma reducida, propuesta por Blanchard y Perotti (2002) incluye un vector tridimensional, - en logaritmos trimestrales que incluyen el gasto gubernamental, ingreso fiscal y PIB, con residuos de forma reducida que tendrán correlaciones cruzadas contemporáneas distintas de cero determinadas por, -. 6 ( ) ( ) 7 La recuperación de los shocks estructurales a partir de los residuos de forma reducida requiere establecer restricciones contemporáneas sobre las variables consideradas en el análisis. Estas restricciones toman en cuenta tanto la teoría económica como el comportamiento de los hacedores de política. La identificación propuesta por Blanchard y Perotti (2002) se basa principalmente en captar shocks estructurales no correlacionados entre sí ( ( ) ( ) ( ) ). A saber, 6 Todos en términos reales y per cápita. 7 El término ( ) permite la codependencia entre el coeficiente y un rezago en particular, se debe a la presencia de patrones estacionales en las variables. 7

Donde son los shocks estructurales de interés. La ecuación (3) representa que cambios en los impuestos puede ser por tres factores, movimientos en el PIB ( ), la respuesta a cambios estructurales en el gasto ( ) y finalmente en los impuestos ( ). Las ecuaciones (2) y (4), del gasto y el producto respectivamente, captan en base a otras consideraciones, los efectos de los cambios en las variables especificadas. Los coeficientes ( ) representan las elasticidades del gasto e impuestos respecto del PIB. Al igual que en Blanchard y Perotti (2002) se considera que el gasto público no responde contemporáneamente a cambios en el producto. Por el contrario, se asume que los ingresos responden a las condiciones económicas de manera contemporánea, por lo que es estimada. En términos matriciales se tiene que: [ ] [ ] [ ] [ ] ( ) Uno de los principales problemas en la estimación de la especificación anterior es la dificultad de estimar correctamente la elasticidad ingreso-producto. En adición al problema de simultaneidad entre el ingreso por impuestos y el producto documentado ampliamente en la literatura, y que es resuelto mediante la estimación por variables instrumentales, existe una fuente de sesgo que conlleva estimaciones inapropiadas de dicha elasticidad. Este sesgo tiene su fuente en los cambios estructurales no considerados y asociados a cambios de nivel en la serie de ingresos tributarios producto de las múltiples reformas tributarias implementadas a lo largo de la muestra considerada. A lo largo de la muestra considerada, comprendida entre 1998 y 2013, en frecuencia trimestral, se registran 10 reformas impositivas. El Cuadro 2 resume los principales cambios en la estructura impositiva en la República Dominicana. La estimación consistente de la elasticidad ingreso-producto requiere tomar en cuenta los cambios que la volatilidad en la estructura impositiva afectan su estimación. 3.1 Elasticidad ingreso del producto Las reformas tributarias son choques sobre las recaudaciones de impuestos. Los efectos de estos choques sobre el PIB tienen una alta importancia para los hacedores de política fiscal y monetaria por la utilidad al momento de la toma de decisiones, al igual que los choques de gasto. El cálculo de la elasticidad ingreso del producto capta el efecto automático de la política fiscal. La elasticidad con respecto al producto ( ) por Blanchard y Perotti (2002), se calcula con la elasticidad por tipo de impuesto i ( ) con respecto a su base impositiva, la elasticidad de 8

cada base i con respecto al producto ( ) y representa la proporción que ocupa cada tipo de impuesto i con respecto al total de impuestos. ( ) Para la elaboración de una elasticidad ingreso del producto robusta con una baja volatilidad para RD fue necesaria la exclusión de los cambios estructurales en la serie tomada en cuenta producto de las renovaciones en la estructura impositiva aprobadas por el Poder Legislativo a lo largo de la muestra considerada. En el Cuadro 4 se observa la elasticidad de cada partida de impuestos tributarios que compone la totalidad de las recaudaciones tributarias de RD, calculada con su base impositiva correspondiente y con la exclusión de los cambios estructurales producto de las reformas tributarias. El promedio ponderado de estas elasticidades es 1.51. En la Figura A1 se pueden apreciar los efectos de las reformas fiscales sobre las recaudaciones por tipo de impuestos. 4. Resultados En esta sección se presentan y discute los resultados obtenidos de la estimación del SVAR. El conjunto de información considerado contiene datos del gasto público total (corriente y de capital), ingresos tributarios (corrientes) y nivel de actividad económica, medido a través del PIB real. La muestra abarca el periodo 1998-2012 en frecuencia trimestral. La fuente de la información es el Ministerio de Hacienda y el Banco Central de la República Dominicana. En cuanto a los ingresos tributarios, tal como se mencionó en la sección anterior, son corregidos a través de la eliminación de los cambios asociados a las reformas tributarias a lo largo de la muestra considerada. La estimación del VAR irrestricto es basada en 4 rezagos tal como es sugerido por el contraste de Akaike y el contraste LM de no autocorrelación. A continuación se procedió a la estimación de los coeficientes de las relaciones contemporáneas, establecidas en la ecuación 5. Esta estimación se realiza condicional a la elasticidad ingreso producto estimada en la sección 3.1. Los intervalos de confianza reportados son los de bootstrap. La Figura 1 muestra los resultados del ejercicio. 9

Figura 1. Funciones Impulso Respuesta. % 0.14 0.12 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00-0.02-0.04 Respuesta del PIB a un Choque de 1% del Gasto Público Total IC Efron 95% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Trimestres % 0.2 0.1 0-0.1-0.2-0.3-0.4-0.5-0.6-0.7 Respuesta del PIB a un Choque de 1% de los Ingresos Públicos Totales IC Efron 95% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Trimestres Fuente: Elaboración Propia. Los principales resultados obtenidos por la metodología SVAR indican que el efecto del choque de 1% del gasto público total impulsa un aumento del producto de 0.08% al tercer trimestre, mientras que un choque de 1% en los ingresos públicos totales generan una disminución inmediata de -0.54% en el PIB. Se obtuvieron estas magnitudes en base a las transformaciones correspondientes de las series. La comparación de estos resultados con otros estudios realizados para el caso de la economía dominicana es complicada, debido a que estos no presentan los impactos de cambios en las variables fiscales sobre el producto en un formato que sea posible reconstruir la escala. No obstante, las diferencias en el caso de los shocks de gasto no son muy disímiles: estos no tienen un impacto importante sobre la dinámica del producto. No obstante, para el caso de los impuestos los resultados de Morla (2013) no muestran respuesta del PIB a shocks de impuestos (estadísticamente significativo), mientras que en el caso de Tejada (2012) la respuesta del PIB en términos acumulados es 50% menor al nivel estimado en este estudio. 10

5. Conclusiones La presente investigación consistió en la estimación de los efectos de la política fiscal sobre la actividad económica en la República Dominicana, para el periodo 1998-2012, tomando en consideración la influencia de los cambios de régimen en la evolución de los ingresos públicos debido a las reformas tributarias a lo largo del periodo de análisis. Los resultados arrojan una elasticidad ingreso-producto mayor a la estimada si no se tomara en consideración los efectos de los cambios en la estructura tributaria de la economía. Al estimar la respuesta del producto ante cambios en las variables fiscales, se encuentra que los shocks de ingreso tienen un efecto importante en la actividad económica, es decir, por cada punto porcentual de incremento exógeno en los ingresos tributarios, el PIB se contrae 0.54% en impacto. En términos de los shocks de gasto público, los efectos sobre el PIB se materializan con un rezago de tres trimestres, alcanzando un efecto máximo de 0.15% y diluyéndose rápidamente. 6. Referencias 1. Afonso, A. y Sousa, R.M. (2009). The macroeconomic effects of fiscal policy. Working Paper Series No. 0991. European Central Bank. 2. Bernanke, B. y Mihov, I. (1998). Measuring Monetary Policy. The Quarterly Journal of Economics. Vol. 113. No. 3. pp. 869-902. 3. Blanchard, O. y Perotti, R. (2002). An Empirical Characterization of the Dynamic Effects of Changes in Government Spending and Taxes on Output. The Quarterly Journal of Economics. pp. 1329-1368. 4. Caldara, D. y Kamps, C. (2008). What are the Effects of Fiscal Policy Shocks? A VAR Based Comparative Analysis. Working Paper Series No. 877. European Central Bank. 5. Cerda, R., González, H. y Lagos, L. (2005). Efectos Dinámicos De La Política Fiscal. Cuadernos De Economía. Vol. 42. pp. 63-77. 6. de Paiva Fonseca, H.V., Carvalho, D.B., y da Silva, M.E.A. (2011). The Dynamic Effects of Fiscal Shocks in Latin American Countries. 7. Dickey, D. y Fuller, W. (1981). Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Econometrica, Econometric Society, Vol. 49, No. 4, pp. 1057-72. 8. Momigliano, S., Giordano, R., Neri, S., y Perotti, R. (2008). The Effects of Fiscal Policy in Italy: Evidence from a VAR Model. Bank of Italy Temi di Discussione. No. 656. 9. Mountford, A. y Uhlig, H. (2008). What are the Effects of Fiscal Policy Shocks?. NBER Working Papers No. 14551, National Bureau of Economic Research, Inc. 10. Perotti, R. (2004). "Estimating the effects of fiscal policy in OECD countries. Working Papers No. 276, IGIER (Innocenzo Gasparini Institute for Economic Research), Bocconi University. 11

11. Phillips, P. y P. Perron, (1986). Testing for a Unit Root in Time Series Regression. Cowles Foundation for Research in Economics, Yale University, Cowles Foundation Discussion Papers 795R. 12. Restrepo, J. y Rincón, H. (2005). Identifying Fiscal Policy Shocks in Chile and Colombia. Banco Central de Chile. Working Paper No. 370. 13. Swisher, S. (2010). The Response of Output to Fiscal Policy in a VAR Framework: Two Alternatives for Identifying Shocks. University of Wisconsin-Madison. ANEXOS Figura A1. Efectos de las Reformas Fiscales sobre las Recaudaciones por tipo de impuesto. Fuente: Banco Central de la República Dominicana y cálculos de los autores. 12

Cuadro 1. Respuesta a Choques de Ingresos y Gastos. Periodo País Gastos Ingresos Blanchard y Perotti (2002) 1947-1997 Estados Unidos 1.29 (15)a -0.78 (5) a 0.90 (2) b -1.33 (7) b Caldara y Kamps (2008) 1955-2006 Estados Unidos 2.00 (13) 0.65 c Perotti (2004)* Giordano, Momigliano, Neri y Perotti (2008) 1960-1979 1.13 (4) 0.69 (4) Estados Unidos 1980-2001 0.31 (4) -0.43 (4) 1960-1974 -0.41 (4) -0.19 (4) Alemania 1975-1989 0.40 (4) 0.03 (4) 1960-1979 -0.10 (4) -0.38 (4) Australia 1980-2001 -0.28 (4) -0.36 (4) 1961-1979 0.59 (4) -0.03 (4) Canadá 1980-2001 -0.28 (4) 0.30 (4) 1960-1979 0.48 (4) 0.11 (4) Reino Unido 1980-2001 -1.23 (4) -0.32 (4) 1982-2004 Italia 0.60 (4) 0.16 (5) * Efectos en base a una reducción de impuestos. () Trimestre del efecto. a Tendencia Determinística b Tendencia Estocástica c En ausencia de estabilizador automático. 13

Cuadro 2. Principales Cambios en la Estructura Impositiva de RD. Reformas Tributarias Ley 11-92 Ley 147-00 Ley 12-01 Ley 288-04 Ley 557-05 Ley 495-06 Ley 172-07 y 175-07 Ley 139-11 Ley 253-12 Impuestos: ISR, ITBIS y Patrimonio Se aplica un ISR por rangos al salario anual: hasta 60,000 (0%); excedente de 60,000 a 100,000 (15%); del excedente de 100,000 a 150,000 (más 6,000 cargo fijo, 20%); del excedente de 150,000 en adelante (más 16,000 cargo fijo, 30%) Se incrementa la tasa del ITBIS de 6% a 8%. Se aplica un ISR por rangos al salario anual: hasta 120,000 (0%); excedente de 120,000 a 200,000 (15%); del excedente de 200,000 a 300,000 (20%); del excedente de 300,000 en adelante (25%) Se incrementa la tasa del ITBIS de 8% a 12%. Se aplica 6% por Servicios de Publicidad. Se aplica un ISR por rangos al salario anual: hasta 240,000 (0%); excedente de 240,000 a 360,000 (15%); del excedente de 360,000 a 500,000 (20%); del excedente de 500,000 en adelante (25%) Se incrementa la tasa del ITBIS de 12% a 16%. Se incrementa la tasa de 6% a 16% por Servicios de Publicidad. Incremento de un 30% Selectivo y Tabaco y Alcoholes. Impuesto Selectivo sobre las Telecomunicaciones. Se aplica un ISR por rangos al salario anual: hasta 257,280 (0%); excedente de 257,280 a 385,920 (15%); del excedente de 385,920 a 536,000 (20%); del excedente de 536,000 a 900,000 (25%); del excedente 900,000 en adelante (30%) Se gravan 200 insumos y productos que estaban exentos. Impuesto de 17% por registro de propiedad de vehículo. Impuesto sobre los hidrocarburos. Se agrega el Impuesto Selectivo al Consumo (ISC) a la base imponible del ITBIS. Se aplica un ISR por rangos al salario anual: hasta 290,243 (0%); excedente de 290,243 a 435,364 (15%); del excedente de 435,364 a 604,672 (20%); del excedente de 604,672 en adelante (25%) Aplicación 1% del patrimonio activo de las empresas. Aplicación Impuestos sobre los Activos Financieros. Impuesto Específico a Banca de Apuestas. Se aplica un ISR por rangos al salario anual: hasta 399,923 (0%); excedente de 399,923 a 599,884 (15%); del excedente de 599,884 a 833,171 (20%); del excedente de 833,171 en adelante (25%) Se incrementa la tasa del ITBIS de 16% a 18%. Impuesto Adicional RD$2.0 al consumo del gasoil y gasolina premium-regular. Impuesto sobre las Emisiones de CO2. 14

Cuadro 3. Elasticidades Ingreso del Producto. Blanchard y Perotti (2002) País Estados Unidos Estados Unidos Elasticidad 2.08 1.85 Alemania 0.92 Perotti (2004) Australia 0.81 Canadá 1.86 Reino Unido 0.76 Caldara y Kamps (2008)* Giordano, Momigliano, Neri y Perotti (2008) Estados Unidos 1.85 Italia 0.50 Ravnic y Zilic (2010) Croacia 0.95 Cerda, González y Lagos (2005) Chile 1.31 Restrepo y Rincón (2005) * Toman el mismo valor calculado para Perotti (2004). Chile 3.03 Colombia 1.87 Cuadro 4. Elasticidad ingreso calculada por tipo de impuesto según su base impositiva. Elasticidad Impuesto de la Renta sobre el PIB 1.52 Elasticidad Impuesto de Patrimonio sobre el PIB 1.83 Elasticidad Impuesto de Mercancía y Servicios sobre el Consumo 1.65 Elasticidad Impuesto de las Importaciones sobre el Total de Importaciones 1.16 Elasticidad Impuesto de las Exportaciones sobre el Total de Exportaciones 3.14 Elasticidad Otros Impuestos del Comercio Exterior sobre el PIB 0.26 Elasticidad Otros Impuestos sobre el PIB 0.37 15

Determinantes Internos y Externos de la Inflación en una Economía Pequeña y Abierta: El Caso de la República Dominicana (I de III) 1. Introducción Por: José Manuel Michel 1 En el presente documento se realiza un análisis de la inflación en el cual se identifican sus determinantes internos y externos. Dentro de estos determinantes, cabe resaltar los desalineamientos o desvíos del nivel de equilibrio de los mercados laboral, monetario y externo. La literatura económica sostiene que las desviaciones del equilibrio de los mercados generan presiones inflacionarias. Detrás de estos desvíos, generalmente, hay decisiones de política que hacen interesante su estudio. Este artículo requiere de la estimación de un modelo econométrico que incorpore alguna medida de estos desvíos. En Juselius (1995) se logran obtener aproximaciones de estas desviaciones utilizando Vectores de Corrección de Errores (VEC, por sus siglas en inglés). Además de los desvíos, el modelo de inflación incorpora la tasa de crecimiento monetario, la tasa de depreciación, la inflación salarial y la inflación externa. La información contenida en estas variables y en los desvíos permite explicar el comportamiento de la inflación. El presente artículo contiene, además de esta introducción, cinco capítulos. El capítulo 2 describe los métodos de estimación utilizados; el capítulo 3 contiene un análisis gráfico de los datos donde se destacan los valores atípicos y cambios estructurales en las series; el capítulo 4 tiene los resultados de los contrastes de estacionariedad de las series y cointegración en los mercados laboral, monetario y externo. 2. Metodología La serie de inflación es una realización de un proceso estocástico que contiene dos conjuntos de información y un ruido blanco. El primer conjunto, denotado por, contiene los desvíos o desalineamientos macroeconómicos y, el segundo conjunto,, incorpora la tasa de crecimiento monetario ( ), la depreciación nominal ( ), la inflación salarial ( ) y la inflación externa ( ). Este proceso se puede expresar matemáticamente de la siguiente manera: ( ) (1) * ( ) ( ) ( ) + (2) 1 División de Investigación Económica, Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. El autor agradece las sugerencias de Fidias Díaz de la División de Investigación Económica. Para preguntas y comentarios escribir a j.michel@bancentral.gov.do 16

{, -} (3) Donde ( ) es la esperanza condicional a los dos conjuntos de información de la inflación y es un ruido blanco independiente e idénticamente distribuido con media cero y varianza, ( ). Los des-alineamientos laborales son denotados por ( ) ; ( ), denota los des-alineamientos monetarios y, ( ), los des-alineamientos externos. En el conjunto de información, j indica el rezago de las variables y toma valores en el conjunto cerrado, -. El conjunto no es observable directamente y necesita ser estimado. Los modelos de VEC permiten identificar los vectores cointegrados que se interpretan como las relaciones de largo plazo de las variables fundamentales de los mercados laboral, monetario y externo. Por consiguiente, los desvíos de estas relaciones sirven para estimar el conjunto (t=1,..., T) (4) Donde es un vector de variables conocidas que determinan la relación de largo plazo en cada uno de los mercados. Para cada mercado, tenemos un vector En el mercado laboral, contiene el logaritmo de los salarios ( ), el logaritmo de los precios ( ), el logaritmo de la productividad ( ) y el logaritmo del desempleo ( ) en el mercado monetario, el logaritmo de saldos reales ( ), el logaritmo del producto ( ) y la tasa de interés nominal Activa a 90 días ( ); mercado externo, el logaritmo del tipo de cambio ( ), el logaritmo de los precios internos y el logaritmo de los precios externos ( ) Los residuos son independientes y siguen una distribución normal multivariada con media cero y varianza (Λ). Basado en estos supuestos se estima consistentemente la ecuación (4) por el método Máxima Verosimilitud. La matriz tiene dimensión pxp, donde p es la dimensión del vector de variables endógenas Por otro lado, la matriz contiene las relaciones de largo plazo que vienen determinadas por su rango. Hay tres posibles casos: i) Rango( ).La matriz tiene rango completo, indicando que el vector de sigue un proceso estacionario. En otras palabras, todas las variables son estacionarias. ii) Rango( ). Ausencia de cointegración; se puede estimar un VAR en primeras diferencias. iii) 0< Rango( ). Evidencia a favor de la hipótesis de cointegración. Por ende, la matriz se puede factorizar en, donde β es el vector de coeficientes de la relación de largo plazo. En el caso de satisfacer iii, podemos decir que existe un vector de cointegración, el cual nos permite estimar los compontes de. Éstos se definen de la siguiente manera: ( ) ( ) (5) ( ) ( ) (6) 17

( ) ( ) (7) Cuando ( ), ( ) o ( ) arrojan valores positivos, significa que hay excedente en el mercado correspondiente. En caso contrario, cuando tenemos valores negativo, estamos en presencia de un des-alineamiento deficitario. Cuando ( ) tenemos exceso de demanda interna y por consiguiente, presiones a la alza de la inflación. En igual sentido, un ( ) implica que la oferta monetaria excede a la demanda de dinero de largo plazo. Cuando los precios internos son superiores a los externos se generan presiones devaluatorias que tienen efectos positivos en la inflación. Por otro lado, ( ) implica una mayor inflación. Los coeficientes ( ), ( ) y simbolizan los vectores de cointegración ( ) para el mercado laboral, monetario y externo, respectivamente. El rango de la matriz indica el número de vectores de cointegración o relaciones de largo plazo. La matriz no es observable, por consiguiente, se debe inferir su rango a partir de información muestral. Siguiendo a Johansen (1988), el rango de se infiere con el estadístico traza:, ( ) ( )- ( ) (8) Con el contraste de la traza podemos establecer estadísticamente el número de la relaciones de cointegración. Bajo la hipótesis nula de vectores de cointegración podemos contrastar la hipótesis alternativa de. La hipótesis nula se satisface cada vez que hay evidencia a favor de. Este contraste se aplica de manera secuencial, de forma tal que se pueda rastrear el número de vectores de cointegración. Con las estimaciones de podemos aproximar los componentes de, y con ellos, estimar ( ). 3. Análisis de los Datos En el siguiente análisis gráfico las variables estarán en escala logarítmica y en primeras diferencias haciendo hincapié en los valores atípicos, de cambios estructurales o de régimen de la serie. La figura 1 corresponde al conjunto de variables del mercado interno en niveles. Se puede observar que las variables, logaritmo del salario ( ), logaritmo del índice de precios al consumidor ( ) y logaritmo de la productividad ( ) tienen un comportamiento que se asemeja al de una tendencia lineal determinística. En el caso de se observa un cambio de tendencia a partir de 2003q1, lo cual es producto de los efectos de la crisis financiera de 2003. De igual manera, se observa una caída de la productividad laboral a partir de 2003q1. El logaritmo de la tasa de desempleo ( ) no muestra un comportamiento tendencial. No obstante, se pueden apreciar tres picos o valores atípicos; 1992q4, 1994q1 y 2004q4. También, se observa un marcado comportamiento estacional en todas las variables, exceptuando en los precios. Los valores atípicos se aprecian con mayor nitidez en las variables en primeras diferencias. En caso del crecimiento de los salarios, tenemos valores atípicos en 2003q3 y 2003q4. La inflación muestra tres valores atípicos, 2003q1, 2004q1 y 2008q4. Por último, en el caso del desempleo, sobresalen tres valores atípicos: 1994q1, 2004q3 y 2008q1. 18

El conjunto de variables que fueron utilizadas para estimar la función de demanda de dinero se presentan en la figura 3. El logaritmo de los saldos reales parece tener un comportamiento similar al de una tendencia puramente estocástica, y no se observa un patrón tendencial determinístico. Por el contrario, en el caso del logaritmo del PIB, se observa un comportamiento parecido al de una tendencia lineal determinística. También hay que resaltar la existencia de valores atípicos en el caso de los saldos reales. Aunque se observa un gran número de picos en estas variables, cabe resaltar cuatro de ellos, 1999q4, 2003q2, 2003q4 y 2007q4. En el caso del logaritmo del PIB, se observa varios picos en el periodo de la crisis a partir de 2003q2 y terminando en 2004q2. Figura 1. Series del mercado laboral (niveles). Logaritmo salario real Logaritmo indice de precio al consumidor 4.4 4.8 4.0 4.4 3.6 4.0 3.2 3.6 2.8 3.2 2.4 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 2.8 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 Logaritmo de productividad laboral Logaritmo desempleo 10.4 3.1 10.2 3.0 10.0 2.9 9.8 2.8 9.6 2.7 9.4 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 Fuente: Banco Central de la República Dominicana y cálculos del autor. 2.6 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 El conjunto de variables que fueron utilizadas para estimar la función de demanda de dinero se presentan en el gráfico tres. El logaritmo de los saldos reales parece tener un comportamiento similar al de una tendencia puramente estocástica, no se observa un patrón tendencial determinístico. Por el contrario, en el caso del logaritmo del PIB se observa un comportamiento parecido al de una tendencia lineal determinística. También hay que resaltar la existencia de valores atípicos, en el caso de los saldos reales. Aunque se observa un gran número de picos en estas variables, cabe resaltar cuatros, 1999q4, 2003q2, 2003q4 y 2007q4. En el caso de logaritmos del PIB se observa varios picos en el periodo de la crisis a partir de 2003q2 y terminando en 2004q2. 19

Figura 2. Series del mercado laboral (primeras diferencias). Logaritmo salario real Logaritmo índice de precio al consumidor.20.25.15.20.10.15.05.10.00.05 -.05.00 -.10 -.05 -.15 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 -.10 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 Logaritmo productividad laboral Logaritmo desempleo.15.2.10.1.05.0.00 -.1 -.05 -.2 -.10 -.3 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 Fuente: Banco Central de la República Dominicana y cálculos del autor. En la tasa de interés sobresalen un número importante de valores atípicos, desatancándose aquellos en 1997q4, 2000q4, 2001q3, 2008q4 y 2010q3. En el caso de 2004q2, más que un valor atípico pareciera un cambio en la serie, el cual tiene su explicación en el cambio de régimen de política. A partir de 2004, República Dominicana comenzó a utilizar la tasa de interés de los depósitos de remuneración a corto plazo (Overnight) y de la Ventanilla Lombarda como instrumento de política, dejando de utilizar la base monetaria. Al llevar las series a primera diferencia, como era de esperarse, desaparecen las tendencias determinísticas y/o estocásticas y se muestran de forma más nítida los valores atípicos. En los saldos reales se observa un valor atípico en 2003q2. En la tasa de interés se observan valores atípicos en 2005q2 y 2008q3. 20

Figura 3. Series del mercado monetario (niveles). 7.6 Logaritmo saldo reales 11.6 Logaritmo del PIB 7.4 7.2 11.2 7.0 10.8 6.8 6.6 10.4 6.4 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 10.0 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 35 Tasa de interés nominal 30 25 20 15 10 5 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 Fuente: Banco Central de la República Dominicana y cálculos del autor. Las variables externas, logaritmo del IPC de EE.UU. ( ), y del tipo de cambio ( ), tienen cambios de tendencia. El tipo de cambio muestra una ruptura a partir de 2002q2, pero también valores atípicos entre 2002q4 y 2004q2. Los más destacado en ( ) es el cambio de tendencia observado en el tercer trimestre de 2008q3, explicado por la crisis mundial. Figura 4. Series mercado monetario (primeras diferencias)..6 Logaritmo saldo reales.20 Logaritmo PIB.4.2.15.10.05.0.00 -.2 -.05 -.4 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 -.10 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 8 Tasa de interés nominal (90 días) 4 0-4 -8 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 Fuente: Banco Central de la República Dominicana y cálculos del autor. En la tasa de depreciación se observa un periodo de inestabilidad entre 2002q4 y 2006q1. Este periodo corresponde a la depreciación generada por la crisis financiera y la posterior apreciación, causada por una política restrictiva después de la crisis. En la inflación externa se observa un valor atípico en 2008q4. 21

Figura 5. Series mercado exterior (niveles). 4.0 Logaritmo del tipo cambio bilateral US$/RD$ Logaritmo del indice de precio al consumidor de Estados Unidos 5.4 3.6 5.3 3.2 2.8 5.2 5.1 5.0 2.4 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 4.9 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10.3.2.1.0 -.1 -.2 Logaritmo tipo de cambio bilateral US$/RD$ Logaritmo indice de precio al consumidor de Estados Unidos.04.02.00 -.02 -.04 -.3 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 Fuente: Banco Central de la República Dominicana y cálculos del autor. 4. Análisis de Raíz Unitaria y Cointegración -.06 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 El análisis gráfico no permite identificar con precisión el nivel de integración de la serie de tiempo. No obstante, a partir del mismo podemos escoger la forma funcional del contraste Dickey Fuller Aumentado (ADF, por sus siglas en inglés) correcta. La forma funcional depende de la disyuntiva que se observa en el análisis gráfico de la serie. El análisis sugiere utilizar dos formas funcionales del contraste ADF para evaluar el nivel de integración de las series de tiempo. En las series en la que se presenta la disyuntiva entre tendencia determinística y raíz unitaria, se aplica el siguiente contraste: (9) Por consiguiente, puede ser una de las siguientes series:,,,, ( ) y a, una constante;, primera diferencia y un ruido blanco. En el caso de las variables y no se observa tendencia, sin embargo, sí alejamiento del valor promedio por largos periodos de tiempo. Por ende, en este caso el análisis gráfico se inclina más hacia la idea de una raíz unitaria. Por consiguiente, en los casos de y se aplica el contraste ADF sin constante. 22

Los resultados del contraste ADF nos permite afirmar que las series son integradas de primer orden. Por consiguiente, no existe evidencia que permita rechazar la hipótesis nula (de existencia de una raíz unitaria) para las series en niveles al 5% de significancia. Por el contario, en primeras diferencias, la información disponible permite rechazar la hipótesis nula. Serie Cuadro 1. Nivel de Integración de las Series. Contraste ADF, Existencia de raíz unitaria Valor de probabilidad Rezago seleccionado Máximo rezago Observaciones 0.8248 4 11 71 0.9298 1 11 71 0.9616 4 11 71 0.0507 4 11 71 0.8041 1 11 71 0.9680 4 11 71 0.3547 1 11 74 0.7480 2 11 73 0.8620 0 11 75 ( ) 0.0002 3 11 71 ( ) 0.0001 0 11 74 ( ) 0.0019 3 11 71 ( ) 0.0367 3 11 71 ( ) 0.0001 0 11 74 ( ) 0.0065 3 11 71 ( ) 0.0000 0 11 74 ( ) 0.0000 1 10 65 ( ) 0.0010 0 10 66 El contraste de la traza de Johansen (1988) permite rechazar la hipótesis nula de ausencia de cointegración en el mercado laboral, monetario y externo. En el caso del sector laboral hay evidencia a favor de la hipótesis alternativa de al menos dos vectores de cointegración. En los mercados laboral y externo, la información sostiene la hipótesis alternativa de al menos un vector de cointegración. Los vectores de corrección de errores (VEC) utilizados en la aplicación del contraste pasan las pruebas de normalidad, autocorrelación y hetoroscedasticidad. Los resultados de estas pruebas se encuentran en el apéndice. 23

Cuadro 2. Contraste de Cointegración. Hipótesis nula (No. Vectores de Estadístico traza Valor crítico al 5% Valor prob. cointegración) Mercado laboral 0 64.40481 40.17493 0.0000 1 30.19270 24.27596 0.0080 2 9.490513 12.32090 0.1424 Mercado monetario 0 37.58711 24.27596 0.0006 1 10.66068 12.32090 0.0934 Mercado exterior 0 23.53421 20.26184 0.0171 1 4.097244 9.164546 0.3978 La normalización del primer vector de cointegración del mercado laboral corresponde a una curva de salario de largo plazo. Los coeficientes tienen los signos teóricamente esperados y se interpretan como elasticidades de largo plazo. Los aumentos de precio se traducen en incrementos de salarios de menor magnitud. En igual sentido, los incrementos de productividad se traducen en mayores salarios. No obstante, el incremento de salario es inferior a la expansión de la productividad. El aumento de la tasa de desempleo de 1% conlleva una caída de los salarios de 0.30%, siempre que los demás factores se mantengan constantes. En el mercado monetario el vector cointegrado normalizado cumple con las características de una función de demanda de dinero. La elasticidad producto de los saldos reales es de 0.63. El coeficiente de la tasa interés mide el efecto de las variaciones absolutas de la tasa de interés nominal en los saldos. El coeficiente es cercano a la unidad. Por consiguiente, las fluctuaciones en la diferencia de precios internos y externos se traspasan casi completamente al tipo de cambio nominal en el largo plazo. (10) (11) ( ) (12) En conclusión, la información disponible nos permite identificar relaciones de largo plazo en el mercado laboral, en el mercado monetario y en el mercado externo. Los vectores de cointegración permiten una normalización con coeficientes coherentes con la teoría económica. Por consiguiente, es posible estimar el conjunto de información 24

5. Modelo de Inflación En este capítulo se presentan los resultados de las estimaciones del modelo. En el mismo, la inflación es el resultado de la inflación salarial, la inflación externa, la inflación monetaria, la depreciación y los des-alineamientos en los diferentes mercados. La ecuación (13) contiene los resultados: ( ) ( ) (13) ( ) Este modelo pasa las pruebas de autocorrelación (LM), heteroscedasticidad (White) y normalidad (Jarque-Bera). Por consiguiente, el modelo cumple los supuestos clásicos que hacen posible la aplicación de los métodos tradicionales de inferencia estadística. Cabe resaltar, que todos los coeficientes tienen los signos teóricamente esperados y son significativos al 5%. La inflación de República Dominicana es fuertemente impactada por la inflación externa. De igual manera, el des-alineamientos de mayor ponderación es el correspondiente al sector externo, ( ) El tipo de cambio tiene un impacto contemporáneo y uno rezagado a un trimestre. La inflación salarial impacta a la inflación de precios con un rezago de dos trimestres. Los componentes monetarios, de inflación monetaria y el des-alineamiento del mercado monetario, arrojaron los menores coeficientes. Por consiguiente, la inflación es explicada, mayormente, por factores no monetarios. Cuadro 3. Supuestos clásicos. Prueba Hipótesis Nula Estadístico Breusch- Godfrey Serial Correlation LM Test White Ausencia de auto correlación Homocedasticidad (ausencia heterocedasticadad) Obs*Rsquared Obs*Rsquared Valor Estadístico P. Value 7.873144 0.1638 11.37983 0.3287 Jarque Bera Normalidad Jarque Bera 0.65 0.72 Conclusión No se rechaza la hipótesis nula niveles convencionales de 1%, 5% y 10% No se rechaza la hipótesis nula niveles convencionales de 1%, 5% y 10% No se rechaza la hipótesis nula niveles convencionales de 1%, 5% y 10% 6. Conclusiones De las variables consideradas en el modelo, la inflación externa tiene el mayor impacto. La inflación salarial impacta la inflación de precios con un rezago de dos trimestres. El tipo de 25

cambio tiene un efecto contemporáneo y rezagado a un trimestre. Del conjunto de desalineamientos, el des-alineamiento externo genera mayor presión inflacionaria. Se evidencia un componente estacional debido a que la inflación de los dos primeros trimestres es inferior a la inflación de los dos últimos trimestres. 7. Referencias 1. Juselius, K., (1995). "Domestic and Foreign Effects on Prices in an Open Economy. The Case of Denmark". Reprinted in Ericsson and J.S. Irons (eds.) Testing Exogeneity. Advanced texts in Econometrics, Oxford University Press. 2. Johansen, S., (1988). Statistical Analysis of Cointegration Vectors, Journal of Economic Dynamics and Control, Vol. 12, No. 2 3, pp. 231 254. 8. Apéndice Descripción de variables: Serie de salario nominal (W) El Salario nominal corresponde al promedio del trimestre de la serie de salario mensual de la Superintendencia de Pensiones (SIPEN) corregido con los datos de la Encuesta Nacional de Fuerza de Trabajo (ENFT), que se publica en abril y octubre de cada año. La corrección se hace de la siguiente manera: ( ) Donde es el salario promedio del trimestre i;, salario promedio del trimestre i de la SIPEN, y es el cociente entre el salario de la ENFT y el salario de mensual de la SIPEN en el mes de realización de la encuesta. Como la encuesta se realiza dos veces al año, en abril y octubre, toma dos valores en un año. Para el salario octubre-diciembre y enero-marzo del año siguiente se utiliza el calculado con la encuesta de octubre. Los dos restantes, abril-junio y julio-septiembre, se toma el de la encuesta de abril. Índice de Precios al Consumidor (IPC) Se utiliza el IPC del último mes de cada trimestre publicado por el BCRD, que se publica entre la segunda y tercera semana del mes siguiente. 26