Inversión, información e incertidumbre

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INTRODUCCIÓN Y MARCO TEÓRICO

El presente caso está orientado a la estimación de desalineamientos cambiarios, a través de la comparación punto a punto de una regresión en base a un modelo con el tipo de cambio nominal como variable dependiente, con el respectivo tipo de cambio observado en los datos proporcionados con anterioridad. El hecho de que existan diferencias importantes puede generar intervenciones cambiarias que corrijan la situación, por lo que se vuelve imperante encontrar las brechas mencionadas con sus respectivas fechas y su vez investigar sobre las posibles razones que las causaron. Los procesos de análisis y pre-procesamiento de datos se realizarán en conjunto entre Microsoft Excel y Eviews en sus versiones 6 y 9, mientras que la regresión en sí, se hará exclusivamente en este último software.

El debate sobre desalineamiento cambiario cobra relevancia en la medida que se plantea justamente bajo una coyuntura de apreciaciones o depreciaciones persistentes del tipo de cambio real. El análisis del tipo de cambio real goza de una extensa literatura debido justamente a las discrepancias tanto teóricas como metodológicas que conlleva.  Estudiando la literatura existente, podemos destacar 2 grandes formas de modelación para el tipo de cambio. Por una parte tenemos la noción de Tipo de Cambio de Equilibrio Fundamental formalizado por Williamson (1983, 1994) en la cual se plantea que corresponde a aquél compatible simultáneamente con el equilibrio interno y externo de la economía, y por otra los Modelos de Comportamiento de Tipo de Cambio Real (Clark y McDonald, 1999) en los cuales consideramos una relación histórica entre los fundamentales y el TCR sin preocuparnos de que los fundamentales se encuentren alineados con el equilibrio interno y externo.

Según lo que plantean Caputo y Núñez (2008), por distintas razones, la evolución y el nivel del tipo de cambio ocupan un lugar preponderante en las discusiones de política económica y macro finanzas. Por un lado, el Fondo Monetario Internacional (FMI), evalúa de forma sistemática si los tipos de cambio de distintos países se encuentran desalineados respecto de sus valores de equilibrio. Esto, dado que un desalineamiento significativo puede generar importantes desbalances en las cuentas externas cuya corrección tiende a ser extremadamente costosa. En este sentido, las crisis cambiarias de las últimas décadas son un claro ejemplo de cómo una corrección abrupta en el nivel de tipo de cambio está asociada a caídas en el nivel de producto, aumento del desempleo e inflación. Dado que para el caso en estudio justamente es pertinente e inclusive imperioso analizar las causas de los desalineamientos mencionados, dejaremos de lado por el momento la propuesta de Clark y Mcdonald.

DESARROLLO

Preguntas 1, 2 y 3

Lo primero que se llevó a cabo luego de descargar el archivo Excel fue un detallado estudio y pre-procesamiento de los datos. La base constaba de los valores diarios (días hábiles) del tipo de cambio nominal observado en pesos chilenos por dólar desde el 03 de enero del año 2000, hasta el 31 de marzo del 2016. Junto con esto, se otorgaban distintos índices correspondientes a cada fecha para facilitar el entendimiento y luego permitir la estimación requerida. La fila de rótulos contaba con información sobre el Dollar Index, IPC en Chile, IPC en EEUU, Precio del Cobre, Precio del petróleo, Posición neta (en donde los datos comenzaban recién el año 2008) y el Dow Jones.

Para la primera parte, se nos pedía realizar una a través de Mínimos Cuadrados Ordinarios la relación entre tipo de cambio nominal, Dow Jones, Precio del Cobre, Precio del WTI (petróleo), IPC de EE.UU, DXY (tipo de cambio multilateral de EE.UU.) e IPC de Chile. Teniendo a la primera variable mencionada como variable dependiente. A su vez, todas las variables debían ser estimadas bajo la función logaritmo para evitar problemas originados por la co-integración, para finalmente poder detectar eventuales desalineamientos nominales.

Desarrollando lo solicitado, se insertó la base de datos en Eviews y se realizó la regresión. El software entregó los betas que se detallan en la Imagen 1. Al multiplicar los β de cada variable con su coeficiente respectivo se obtuvo la Ecuación 1, la cual fue desarrollada en Excel para encontrar el valor del tipo de cambio nominal estimado, y con ello realizar la comparación con el observado.

                       Imagen 1                                        Gráfico 1

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Ecuación 1=-0.0507*C2-1.2803*D2+3.3775*E2-0.2257*F2-0.2306*G2-0.0671*I2+-2.998

Los factores C2, D2, E2, F2, G2 e I2, son los coeficientes de las variables utilizadas para la regresión en una fecha determinada. Al correr los datos hacia abajo se pueden graficar ambas curvas y con ello también su brecha, presentada más arriba en el Gráfico 1.

Como se puede observar en la Imagen 1, todas las variables resultaron significativas al 1%, y el R2 ajustado de la regresión aproximadamente 79,6% lo que nos deja buenos indicios del modelo estimado. Solo la variable IPC_EEUU afecta positivamente al tipo de cambio nominal, mientras que dollar index, el IPC chileno, el precio del cobre, el precio del petróleo y el Dow Jones lo afectan de manera negativa. La constante encontrada es negativa y con un valor de -2,999.

Si bien el tipo de cambio estimado marca una tendencia sumamente similar al tipo de cambio observado, lo que entrega más luces de un buen modelo de estimación, a simple vista es posible evidenciar 3 diferencias importantes, ubicadas temporalmente en el año 2000, 2003 y 2013. Vemos que tanto para el año 2000 como para el 2013, el tipo de cambio nominal observado presentaría una especie de subvaloración, ya que se encuentra con valores bajo al estimado, mientras que en el año 2003 se presenta justamente el caso contrario. Para efectos de este trabajo, nos enfocaremos en estudiar las posibles causas de los desalineamientos mencionados específicamente en el año 2003 y 2013.

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