https://doi.org/10.33326/27086062.2019.1.898

²Roeyver Ortiz Mollo

³Juan Alexis Gomez Mamani

¹Escuela Profesional de Ingeniería Comercial. Universidad Jorge Basadre Grohmann. Tacna, Perú.

²Escuela Profesional de Ingeniería Comercial. Universidad Jorge Basadre Grohmann. Tacna, Perú.

³Escuela Profesional de Ingeniería Comercial. Universidad Jorge Basadre Grohmann. Tacna, Perú.

¹wpozoc@gmail.com

²a_rortizm@unjbg.edu.pe

³a_jgomezm@unjbg.edu.pe

Recibido: 12/11/2019 Aceptado: 23/12/2019

Keywords: Cointegración de Johansen, estacionariedad, exportaciones, importaciones, raíz unitaria, tipo de cambio real multilateral.

ABSTRACT

This research paper seeks to determine the effect of the real multilateral exchange rate on Peru's Exports and Imports in the period 1991 - 2019. The data used to perform the corresponding analysis are real monthly under the Unit Root Test (Dickey Fuller) and Johansen Cointegration Test in order to identify the existence of cointegration between the variables. The results indicate that the effect of the real multilateral exchange rate on exports was 1.00 and show a negative effect compared to imports that was -1.11. Finally, among the mechanisms that can be suggested is maintaining stable macroeconomic policies and seeking to diversify Peru's foreign trade with other countries to increase exports of national goods.

Keywords: Cointegration of Johansen, stationarity, exports, imports, unit root, multilateral real exchange rate.

INTRODUCCIÓN

El Perú, antes de la década de los noventa, se caracterizaba por políticas proteccionistas que se basaban en la prohibición de importaciones, cuotas de importación y gran dispersión arancelaria que no permitían una mayor apertura al mercado. Sin embargo, durante los años noventa se aplicó un Programa de Reformas Estructurales que mejoró las condiciones de competencia en la economía, logrando la unificación del sistema cambiario y eliminando las principales barreras arancelarias, lo que promovió la inversión extranjera. No obstante, la implementación de diferentes políticas y estrategias resultaron insuficientes debido a la incertidumbre de las preferencias comerciales para exportación durante esa época. En este contexto, la balanza comercial fue deficitaria durante ese periodo, resultado de un crecimiento mayor de las importaciones que exportaciones.

A principios de la década del 2000, el país decidió negociar acuerdos comerciales con los países a los que más vendía, lo que contribuyó a recibir beneficios de exportación de forma respaldada y por periodos amplios y permanentes. A partir del año 2002 hasta la actualidad, la balanza comercial ha sido más favorable debido al crecimiento de las exportaciones de bienes, a excepción de los años 2014 y 2015 que se volvió negativa por la desacaleración de la economía en China y su efecto en la demanda del precio en los metales. Entonces, a partir del 2016, empezó a recuperarse y mantenerse positivo hasta el presente año.

En la primera parte del trabajo se describen todos los aspectos teóricos y metológicos del tema de investigación, posteriormente se muestra y analiza los resultados del modelo econométrico.

Formulación del problema de investigación

¿De qué manera el tipo de cambio multilateral tuvo efecto en las exportaciones e importaciones del Perú durante el periodo 1991-2019?

Objetivo general

Determinar la existencia de cointegración entre las variables exportaciones, importaciones y tipo de cambio real multilateral.

Objetivos específicos

-Analizar el efecto del tipo de cambio real multilateral sobre las exportaciones del Perú durante el periodo 1991-2019.

- Analizar el efecto del tipo de cambio real multilateral sobre las importaciones del Perú durante el periodo 1991- 2019.

Justificación

Justificación académica

La presente investigación, desde el punto de vista académico tiene una relevancia fundamental para el desarrollo de investigación desde la universidad, aportando conocimientos para otras investigaciones e investigadores.

Justificación empresarial

Es importante realizar esta investigación desde el punto macroeconómico, considerando que en la actualidad existe mayor competencia entre productos, empresas y países debido a la globalización. Por lo tanto, obliga a exportadores, importadores y al Gobierno a tomar en cuenta la evolución del comercio internacional y así implementar mejores políticas nacionales que permitan una mayor estabilidad con acceso a nuevos mercados internos y externos.

Hipótesis general

Existe cointegración entre las variables exportaciones, importaciones y tipo de cambio real multilateral.

Hipótesis específicas

H1: El tipo de cambio real multilateral tuvo un efecto positivo sobre las exportaciones durante los años 1991- 2019 en el Perú.

H2: El tipo de cambio real multilateral tuvo un efecto negativo sobre las importaciones durante los años 1991- 2019 en el Perú.

MARCO TEÓRICO

De Gregorio (2012) menciona que los productos vendidos en el comercio exterior se convierten en la demanda de los países compradores de los bienes producidos del país productor, teniendo en cuenta que esto dependerá del precio y el ingreso. Si el precio de los bienes nacionales baja, el mundo demandara más de ellos. Esto sucede si el tipo de cambio real sube, entonces se requerirán pocas unidades del producto extranjero para conseguir un producto nacional. Por consecuencia, la demanda de los bienes nacionales aumenta, es decir, aumentan las exportaciones. Diciendo en pocas palabras si los países obtienen mayor solvencia en ingresos, ellos demandaran más de productos hechos en el país productor.

Mata (2004) explica, desde el punto de vista de la economía, que dos series a más están cointegradas si estas se mueven mutuamente en el transcurso del tiempo y son estacionarias, aún cuando cada serie contenga tendencia estocástica y sea no estacionaria. Por lo tanto, la cointegración refleja un equilibrio a largo plazo hacia el cual converge el sistema económico en el tiempo necesario. El error en la ecuación de cointegracion se interpreta como el error de desequilibrio para cada punto particular del tiempo.

También podemos indicar que dos o más series de tiempo que no son estacionarias de orden están cointegradas si existe una combinación lineal de esas series que sea estacionaria o de orden.

Dancourt (2008) indica que el impacto de la variación de los términos de intercambio sobre una economía de libre movilidad de capitales a nivel internacional tendría un efecto directo sobre el tipo de cambio nominal, aumentaría el ingreso de dólares y por lo tanto más ingresos por exportaciones, haciendo que el tipo de cambio nominal cayera y el tipo de cambio real aumente. Esto se conoce como efecto cambiario, por lo que se nota con el abaratamiento de las importaciones.

De Gregorio (2012) menciona que el tipo de cambio real multilateral refleja cuántas unidades del bien nacional cuesta una unidad de un bien extranje Donde podemos apreciar lo siguiente:ro promedio. Por su parte, el tipo de cambio real bilateral representa el precio relativo de los bienes entre dos países.

Donde podemos apreciar lo siguiente:

Donde:

p: el nivel de precios domésticos (costo en moneda doméstica de una canasta de bienes nacional)

P*: el nivel de precios internacional (precio de bien externo en moneda extranjera)

Por lo tanto, el tipo de cambio real nos da a conocer la situación productiva del país con respecto a otra economía, al surgir una apreciación del tipo de cambio real, que puede implicar que el sector haya mejorado la productividad del sector de bienes transables respecto a otros países.

Soto (2011) afirma que el comercio exterior en el contexto del desarrollo económico actual ha generado un intenso debate en las tres últimas décadas. Las actuales transformaciones de la economía y la política mundial responden a la generalización de modelos liberales y a factores políticos y geopolíticos en los países de la región, haciéndose relevante el debate sobre los problemas de ajuste económico por la dinámica de las exportaciones. Las ganancias de un sector exportador sólido y diversificado se reflejan en la dinámica del mismo, situación que puede originar un comportamiento favorable en el crecimiento económico de un país.

Por otra parte, para dicho estudio se utilizará el procedimiento de Johansen que permite contrastar simultáneamente el orden de integración de las series, así como la existencia de vectores de cointegración, el cálculo de todos los vectores de cointegración sin imponer que solo existe un vector de cointegración y no verse afectado por las condiciones de endogeneidad de las variables envueltas en la relación de cointegración (Suriñach, Artís, López y Sansó, 1995; Enders, 1995).

Johansen (1988) explica que su método está basado en modelos VAR (Vectores autorregresivos). Lo cual es un test de máxima verosimilitud que requiere grandes volúmenes de datos (100 o más). Prueba la existencia de múltiples vectores de cointegración entre las variables, mediante la prueba de la Traza y del Eigenvalue máximo. Descansa fuertemente en la relación entre el rango de la matriz y sus raíces características.

Uno de los test ampliamente usados para el Método de Johansen es el de Dickey-Fuller Aumentado (DFA) o Raíz Unitaria y consiste en estimar las siguientes regresiones:

Modelo con tendencia e intercepto:

Modelo con intercepto, pero sin tendencia:

METODOLOGÍA

Se llevó a cabo una investigación explicativa de tipo longitudinal, ya que se buscó determinar los efectos de una variable sobre las otras a lo largo de un periodo de años.

La población y muestra de la presente investigación corresponde a datos estadísticos del tipo de cambio real multilateral, exportaciones e importaciones del Perú a nivel FOB en el periodo mensual de enero 1991 hasta setiembre 2019 del Banco Central de Reserva del Perú.

Además, la técnica de procesamiento y análisis de datos en esta investigación se realizó en el programa econométrico Eviews versión 10 para la estimación econométrica para obtener el modelo adecuado que permita evaluar correctamente el Test de Dickey Fuller y Cointegración de Johansen con respecto a nuestras hipótesis.

RESULTADOS

En primera instancia se procede a generar un gráfico con las tres variables para observar a grandes rasgos si existe cointegración entre ellas, donde se muestran datos estadísticos desde enero de 1991 hasta setiembre del 2019 de la variable independiente: tipo de cambio (tip_cam), y las variables dependientes: exportaciones(X) e importaciones (M), ver Figura 1.

Después se realizó otro gráfico múltiple para corroborar si son series estacionarias o no. Se observa que las medias de las exportaciones como importaciones son constantes, pero la varianza no, ya que se ve bastante volátil siendo al principio muy pequeño y al final bastante grande. Acontinuacion, ver Figura 2.

Ante el resultado de la primera diferencia de las variables, se puede solucionar aplicando logaritmo, realizando un gráfico de las variables mediante las primeras diferencias del logaritmo de ellas. Entonces, a continuación, se visibiliza el gráfico de las series de las primeras diferencias de su logaritmo natural mostrando esta serie mucho más estacionaria que la anterior. Por lo tanto, se concluye que se debería trabajar esta serie más en logaritmo que con su nivel. Podemos observar esto en la Figura 3.

Análisis de Test de raíz unitaria de Dickey-Fuller

Deben cumplirse dos condiciones: dos o más series están cointegradas si podemos asegurar que ambas son integradas con mismo orden y que una combinación de ellas es estacionaria.

Para comprobar esto, se realiza una prueba de raíces unitarias para identificar no estacionariedad con el Estadístico de Dickey-Fuller, tomando el logaritmo de las exportaciones (X) de nivel cero y nos da una hipótesis nula, donde logaritmo X tiene raíz unitaria y la probabilidad indica que se rechaza la hipótesis alternativa, ya que p > 0.05, en consecuencia, es una serie no estacionaria.

En el análisis del estadístico t aumentado es igual a -1.12 y t crítico al 5 % es -2.87, por lo tanto se acepta la hipótesis alternativa, ya que el t estadístico es mayor que el t crítico, lo que significa que es una serie no estacionaria.

Por consiguiente, se realiza una prueba a primera diferencia de esa misma serie para ver si existe una segunda raíz unitaria.

Se rechaza que el logaritmo de X en primera diferencia tenga raíz unitaria, entonces es una serie estacionaria, ya que solo tiene una raíz unitaria y por lo tanto es integrada de orden uno. Asimismo, el estadístico t aumentado es menor que el crítico (-4.64 <-2.87), en consecuencia, se acepta la hipótesis alternativa, lo que la convierte en una serie estacionaria.

Y si se toma en las primeras diferencias para ver si tiene segunda raíz unitaria, lo que daría su orden de integración. Entonces, la probabilidad nos permite concluir que no existe una segunda raíz unitaria, solo hay una porque el valor de p es menor a 0.05. Además, el valor de t estadístico es menor que el t crítico (-5.038 < -2.870). Por consiguiente, se acepta la hipótesis alternativa por lo que sí es una serie estacionaria y es integrada de orden uno al igual que las exportaciones, siendo que ambas cumplen la condición de ser integradas del mismo orden (I).

En consecuencia, para la cointegración es necesario que todas las variables sean homogéneas en el nivel, entonces para corroborar si la teoría de raíz unitaria concuerda con el Test de Cointegración Johansen. Se observa que la variable tipo de cambio en el orden cero acepta la hipótesis alternativa, ya que es una serie estacionaria, por lo que se llevó a orden uno, al igual que las anteriores variables para que las tres variables cumplan con tener el mismo orden de nivel.

Análisis de Test de Cointegración de Johansen

Teniendo en cuenta la Metodología propuesta por Johansen (1988), referida a los trabajos empíricos que muestran resultados poco eficientes cuando se realiza el análisis de una o más variables se puede decir que, en tal situación, no hay certeza respecto a la relación de cointegración que enlaza las variables. Asimismo, no permite estimar el número de vectores cointegrantes, así como tampoco es posible estimar más de un conjunto de parámetros, por lo cual Johansen plantea otro procedimiento permitiendo superar estas dificultades.

Continuando con la Metodología Johansen, se muestra cuadros estadísticos alternativos: Prueba Traza y Máximo Valor Propio (Eigenvalues Statistic).

El método considera las siguientes pruebas para determinar el número de vectores de cointegración. La primera es la prueba de la Traza (Trace test), en la cual plantea las siguientes hipótesis:

H0: No existen vectores de cointegración

H1: Existe un vector de cointegración

Reglas de decisión:

Rechazar Ho cuando el valor del estadístico la Traza o el Máximo Valor Propio sean mayor que el valor crítico seleccionado, normalmente el de 5 %.

Aceptar Ho cuando el valor del estadístico la Traza o el Máximo Valor Propio sean menor que el valor crítico seleccionado.

Prueba de la Traza

El primer bloque del cuadro de los resultados muestra el estadístico de la TRAZA. La primera columna de dicho bloque muestra el número de relaciones de cointegración bajo la hipótesis nula; la segunda columna muestra el rango ordenado de los eigenvalues de la matriz; la tercera muestra el estadístico de la Traza y las dos últimas columnas muestran los valores críticos al 5 %.

De acuerdo con la prueba de la traza se rechaza la hipótesis nula de no cointegración en favor de una relación de cointegración al nivel del 5 % (43.14 > 35.19)

Prueba de Maximum Eigenvalue

La prueba de Máximun EigenValue indica la existencia de una sola ecuación de cointegración, tanto al 5 %, respectivamente (28.41 es mayor que 22.29).

De los resultados de las pruebas de la Traza y del Máximo Eigenvalues se concluye que existe un solo vector o relación de cointegración.

La ecuación cointegrante que obtendremos será la siguiente:

Y: INDEPENDIENTE (TIPO DE CAMBIO)

M: DEPENDIENTE (IMPORTACIÓN)

X: DEPENDIENTE (EXPORTACIÓN)

C: CONSTANTE

e: error

Por lo tanto, tenemos la siguiente ecuación:

Cabe indicar que las cifras entre paréntesis son los errores estándar asociados a cada parámetro, mientras que las cifras entre corchetes son los estadísticos, las mismas que resultan ser significativos estadísticamente.

CONCLUSIONES

Existe cointegración entre las variables exportaciones, importaciones y tipo de cambio, ya que existe más de un vector autorregresivo (VAR), lo que fue planteado por Johansen (1988) en su método basado en modelos VAR mediante la prueba de Traza y del Eigenvalue máximo.

Como consecuencia de una mayor apertura comercial, se observa un efecto positivo de 1.00 entre el tipo de cambio real multilateral y las exportaciones bajo el Test de Dickey Fuller y Johansen, es decir, que a medida que aumenta el tipo de cambio también aumentan las exportaciones, lo que confirma lo propuesto por De Gregorio (2012).

Por otro lado, el tipo de cambio real multilateral tuvo un efecto negativo de 1-1.11, respecto a las importaciones el Test de Dickey Fuller y Johansen, en consecuencia, se comprueba que a medida que el tipo de cambio sube se demanda menos bienes extranjeros, confirmando lo que menciona De Gregorio (2012).

Teniendo en cuenta del análisis de gráfico de la evolución de las exportaciones, importaciones y tipo de cambio entre el periodo 1991-2019 del Perú, se muestra una tendencia no estacionaria de las series, por lo que se aplicó correcciones mediante LOG para convertirlas en estacionarias a través de los Test de Dickey Fuller y Johansen. Todo ello concuerda con lo que menciona Mata (2004), quien explica desde el punto de vista de la economía que dos a más series se cointegran si estas se desplazan mutuamente en el transcurso del tiempo y las diferencias entre ellas son estables (es decir estacionarias).

REFERENCIAS

Bhargara, A. (1986). On the Theory of Testing Unit Roots in Observed Time Series. Review of Economic Studies.