D O C E
EDICIÓN NO. 6
Facultad de Ciencias EconómicasCentro de Investigaciones para el Desarrollo - CIDSede Bogotá
ABRIL DE 2017
D O C E
DOCUMENTOS DE COYUNTURA ECONÓMICA
Documentos de Coyuntura Económica –DOCE- N° 6 Abril de 2017
Universidad Nacional de Colombia Sede Bogotá - Facultad de Ciencias Económica
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Editorial
La coyuntura económica para el cuarto trimestre del 2016 muestra indicios de que el país está
alcanzando el final de la curva descendiente del ciclo; en otras palabras, que lo peor ya pasó.
Los datos de crecimiento del producto para el último trimestre del 2016, revelados por el
DANE, sitúan el crecimiento del PIB al cierre del año en 2.0%, el peor en 5 años.
En efecto, por el lado de la inflación, las presiones al alza parecen haber llegado a su tope en
julio. Desde el mes de agosto todos los datos de precios han sido noticias positivas.
Noviembre alcanzó un 5,97% de inflación anual, que comparado con el 8,96% de julio, es sin
duda una cifra alentadora. Si bien las expectativas continúan desancladas hay un poco de
espacio para que el Banco de la República comience a evaluar la posibilidad de relajar su
política monetaria.
Por el lado fiscal, la principal preocupación a lo largo del año había sido la vigilancia de las
calificadoras de riesgo y la urgencia, en ese sentido, de la aprobación de la Reforma Tributaria.
Justamente esta semana el Congreso de la República ha aprobado la entrada en vigencia a
partir de 2017 del proyecto de Reforma liderado por la cartera de Hacienda. Ese fue sin duda
un respiro para las finanzas públicas del país que necesitaban reponer los recursos perdidos
en rentas petroleras por la caída del precio internacional de ese commoditie. Muchos
contradictores de aquella iniciativa afirman que esa Reforma empeorará las condiciones
económicas al cargar excesivamente a los consumidores, además de un efecto inflacionario
que esto podría conllevar. Sin embargo, el efecto del IVA en la inflación será de una única vez;
ya veremos cuál de las dos posturas es la que las cifras de los primeros meses del 2017
respaldan.
El endurecimiento de la política monetaria observado durante todo el 2016 llegó a su fin, la
última decisión de Jose Darío Uribe fue darle un respiro más que necesario a la economía, con
una decisión de disminuir la tasa de intervención del Banco de la República. Esta decisión va
en línea con i) La paulatina normalización de los precios que cada vez se acercan de regreso al
rango meta y ii) Las positivas cifras del déficit en cuenta corriente, que comparadas con las del
año anterior, hablan muy bien de la postura contractiva del emisor.
Documentos de Coyuntura Económica –DOCE- N° 6 Abril de 2017
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Por último, la evolución de las exportaciones sigue sin responder a los incentivos de una tasa
de cambio alta. No obstante, hay un parte de tranquilidad enviado por el gobierno en su
Marco Fiscal de Mediano Plazo al interpretar el comportamiento de las exportaciones como
un efecto de ‘curva J’, cuya explicación recae en el hecho de que el sector exportador
colombiano debe ajustarse primero a los nuevos precios de los insumos (con la devaluación y
la inflación) para luego aprovechar una tasa de cambio cercana a los tres mil pesos
colombianos. Precisamente, y para ahondar respecto a la coyuntura cambiaria, Iván Urrea
analiza en el artículo La velocidad de respuesta de la tasa de cambio en un escenario de auge de
recursos naturales para una pequeña economía abierta en la parte final de este documento DOCE;
el artículo logra buenas explicaciones y conclusiones interesantes.
El sexto número de la serie DOCE (Documentos de Coyuntura Económica) desde el CID de la
Universidad Nacional de Colombia se presenta como un espacio de reflexión, desde la
academia, de la coyuntura económica y social. Esperamos que su publicación trimestral en
2017 contribuya a la discusión sobre la coyuntura económica y social, así como sobre las
políticas que buscan atenuar los efectos negativos y potenciar los resultados positivos.
Documentos de Coyuntura Económica –DOCE- N° 6 Abril de 2017
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Contenido
COYUNTURA ECONÓMICA ................................................................................................................... 7
Actividad Económica ....................................................................................................................... 7
Sector Externo .............................................................................................................................. 18
Precios ........................................................................................................................................... 27
Sector Fiscal .................................................................................................................................. 32
LA VELOCIDAD DE RESPUESTA DE LA TASA DE CAMBIO EN UN ESCENARIO DE AUGE DE
RECURSOS NATURALES PARA UNA PEQUEÑA ECONOMÍA ABIERTA, COLOMBIA 2000 -
2015 .................................................................................................................................................... 36
Introducción ................................................................................................................................. 38
Determinantes de la Tasa de Cambio en el Corto Plazo ............................................................. 41
Modelos Macroeconómicos de Determinación de la Tasa de Cambio ...................................... 41
Evolución de los Modelos de Tasa de Cambio y Frontera .......................................................... 43
Modelo ARIMAX 2000 – 2015 con precios del petróleo ........................................................... 48
Modelo ARIMAX para Tasa de Cambio 2007– 2014 incorporando las variaciones del precio del
petróleo y los descubrimientos petroleros en prensa ................................................................ 50
Modelo VAR de periodicidad diaria 2003 - 2015 ....................................................................... 52
Análisis de la velocidad de apreciación de la tasa de cambio en periodicidad mensual ........... 57
Modelo ARIMAX Tasa de Cambio y Precio del Petróleo 2008 – 2015 ...................................... 58
Modelo VAR de periodicidad mensual 2003 – 2015 .................................................................. 59
Conclusiones ................................................................................................................................. 63
Bibliografía .................................................................................................................................... 66
REFERENCIAS ...................................................................................................................................... 69
GLOSARIO Y SIGLAS UTILIZADAS ..................................................................................................... 70
Vicerector GeneralCarlos Alberto Garzón Gaitán
RectorIgnacio Mantilla Prada
Facultad de Ciencias Económicas
DecanoEdgar Bejarano Barrera
VicedecanoGermán Guerrero Chaparro
Centro de Investigaciones paraEl Desarrollo CID
DirectoraMary Analí Vera
SubdirectoraVilma Narváez
Este documento puede ser reproducido citando la fuente. El contenido y
la forma del presente material es responsabilidad exclusiva de sus autores
y no compromete de ninguna manera al Centro de Investigaciones para el
Desarrollo CID, ni a la Facultad de Ciencias Económicas, ni a la
Universidad Nacional de Colombia.
Comité Editorial Área Estadísticas CID
Salomón Bechara Senior
Susan Sánchez Chaparro
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CID Centro deInvestigacionespara el Desarrollo
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COYUNTURA ECONÓMICA1
Salomón Bechara Senior2 -Susan Sánchez Chaparro3.
Actividad Económica
Comportamiento del producto
En el último trimestre de 2016 la economía colombiana reportó un crecimiento de 1,6%
respecto al mismo periodo de 2015 (Gráfico 1) y cerró el año con un crecimiento total del
Producto Interno Bruto (PIB) de 2,0%. Por el lado de la demanda, en el cuarto trimestre, el
consumo total registró un crecimiento de 2,0%, mientras que la formación bruta de capital,
las exportaciones y las importaciones decrecieron en 3,3%; 3,2% y 4,2%, respectivamente.
Por otro lado, en línea con el desempeño trimestral, el 2016 cerró con crecimientos negativos
en la formación bruta de capital (-4,5%), las exportaciones (-0,9%), y en las importaciones,
donde se dio la caída más pronunciada, con una reducción de las mismas en 6,2%, por su
parte, el consumo total presentó una variación positiva de 2,0%.
En términos de componentes, el dinamismo presentado en el consumo para final del año está
ligado principalmente al buen comportamiento del gasto de los hogares, los rubros
correspondientes a gasto en consumo de bebidas alcohólicas y tabaco (8,0%); bienes y
servicios diversos (3,8%); y educación (3,5%) explicaron en gran medida dicha variación, esto a
pesar de la recaída de indicadores como el Índice de Confianza del Consumidor (ICC), el cual
pasó de -2,1% en septiembre de 2016 a -10,7% en diciembre del mismo año, pero en línea con
el comportamiento favorable de las ventas del comercio minorista, las cuales alcanzaron un
crecimiento real anual de 6,2% y de 1,2% real en el acumulado enero – diciembre.
1 El contenidoy la forma de éste artículo es responsabilidad exclusiva de su autor y no compromete de ninguna manera al Centro de Investigaciones para el Desarrollo CID, ni a la Facultad de Ciencias Económicas, ni a la Universidad Nacional de Colombia.2 Economista y Magíster en Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Colombia. Asesor Estadístico del Centro de Investigaciones para el Desarrollo-CID, [email protected]. 3 Economista de la Universidad Industrial de Santander y Magíster en Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Colombia. Asesora Estadística del Centro de Investigaciones para el Desarrollo-CID, [email protected].
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Por su parte, la disminución en la formación bruta de capital estaría explicada por un lado, por
la caída de 15,1% en inversiones de maquinaria y equipo y de 11,9% en equipo de trasporte,
los cuales presentan sendas negativas desde el segundo y tercer trimestre de 2015, dicho
comportamiento ha sido contrarrestado por el buen paso que han mostrado los componentes
de construcción y edificaciones y las obras civiles, los cuales para finalizar el año presentaron
crecimientos de 5,6% y 2,4%, respectivamente. Por otro lado, la senda alcista tanto de los
precios del consumidor, que alcanzó su máximo en julio de 2016 (8,90%), como en la tasa de
interés del emisor, la cual viene en escalda desde octubre de 2015 (4,75%) y alcanzó su punto
más alto en noviembre 2016 al llegar a 7,75%, sumado a los aumentos en promedio de la tasa
de desempleo, han contribuido a la generación de una mayor incertidumbre y se tradujeron en
niveles relativamente bajos de consumo efectivo y de inversión, a lo largo del último año.
GráficO 1. Evolución PIB por trimestre (2010-2016 tercer trimestre)
El crecimiento anual del PIB al situarse en 2,0% continua acorde con la tendencia decreciente
que la economía nacional viene evidenciando desde 2013, ver Gráfica 2, donde el PIB alcanzó
una tasa de crecimiento de 4,9%. El dato para el 2016, estuvo por debajo del 2,2% estimado el
5,3
6,3
2,9
5,7
3,4 3,3
2,6 2,4
1,2 1,6
-1,00
,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
I-20
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10
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010
I-20
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11
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12
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13
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14
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15
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I 201
6
II 20
16
III 2
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PIB Variación Anual
PIB Variación Trimestral
Fuente: Elaboración propia con base en DANE- Cuentas Trimestrales (2017)
Salomón Bechara Senior y Susan Sánchez Chaparro
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pasado mes de octubre por el Fondo Monetario Internacional (FMI), pero por encima del 1,7%
proyectado en enero de 2017 por el Banco Mundial (BM), y en ambos casos, la economía
colombiana habría presentado un mejor comportamiento que el estimado por las entidades
para el promedio latinoamericano, el cual se ubica en -0,7% en el caso del FMI y en -1,4% en el
caso del BM. Cabe anotar en este punto, que el crecimiento registrado en 2016 no solamente
se encuentra por debajo del promedio de los últimos 6 años (4,2%) sino que este coincide con
ser el segundo dato más bajo de los últimos 10 años, solamente superado por el 1,7%
registrado en el 2009.
Sin embargo, aunque el panorama no parece alentador, el hecho de que el consumo total, en
especial el consumo de los hogares, muestre un comportamiento positivo tanto para el cuarto
trimestre (2,0%) como para la totalidad del año (2,1%), a pesar de los ajustes contractivos en
términos de liquidez, las expectativas negativas imperantes durante lo corrido del año en lo
relacionado con las condiciones económicas, los altos niveles de inflación, y un cierre de año
en el que se aprobó la Reforma Tributaria Estructural, que caldeo durante los últimos meses
el debate público nacional, no deja de ser en principio, una buena noticia.
Gráfico 2. Tasa de crecimiento PIB (2001-2016 tercer trimestre)
1,7
2,5
3,9
5,3
4,7
6,7 6,9
3,5
1,7
4,0
6,6
4,0
4,9
4,4
3,1
2,0
-
1,0
2,0
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4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
3,6% 4.6
4.3
4,3%
Fuente: Elaboración propia con base en DANE- Cuentas Trimestrales (IV 2016)
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0
En lo que respecta al crecimiento de las distintas ramas de la actividad productiva y en
sintonía con lo ocurrido por el lado de la demanda, el crecimiento del PIB del cuarto trimestre
esta primordialmente explicado por; el buen comportamiento de los establecimientos
financieros, seguros y actividades inmobiliarias, tanto en comparación con el trimestre
inmediatamente anterior (1,8%) como en lo relativo al mismo periodo un año atrás (5,0%); el
desempeño de la rama de construcción, que aun cuando mostró un leve retroceso (-0,4%)
entre el tercer y cuarto trimestre de 2016, evidenció una variación positiva de 3,5% al
compararse con el mismo trimestre de 2015, y la conducta de la rama de agricultura,
ganadería, caza, silvicultura y pesca, que tuvo un crecimiento de 2,6% y de 2,0% frente al
tercer trimestre de 2016 y el cuarto de 2015, respectivamente. Nuevamente, y conforme con
la coyuntura económica nacional e internacional y la trayectoria de crecimientos negativos
previos, las actividades relacionadas con la explotación de minas y canteras presentaron la
mayor caída en términos de producción, alcanzado un -8,2% al contrastarse con el mismo
periodo un año atrás y de -2,6% respecto al trimestre inmediatamente anterior.
Por otra parte, el crecimiento anual de la economía por ramas de la actividad de 2016 frente a
2015, se muestra en la Gráfica 3b, la cual evidencia que las actividades con mayor crecimiento
fueron; establecimientos financieros, seguros y actividades inmobiliarias (5,0%), construcción
(4,1%) e industrias manufactureras (3,0%), mientras que la actividad explotación de minas y
canteras fue la de menor crecimiento con una variación negativa de 6,5%.
Los buenos resultados de la rama de establecimientos financieros, pueden estar explicados en
gran medida, por el desempeño sostenidamente positivo del sector de intermediación
financiera, que viene presentando crecimientos de dos dígitos desde el primer trimestre de
2015, cerrando el 2016 con 11,1%.
De otro lado, el buen desempeño del sector de la construcción dentro de la producción
nacional, es consecuente con el comportamiento de algunos de los indicadores destacados de
la actividad, por ejemplo, para el tercer trimestre de 2016, las obras que se encontraban en
proceso de construcción presentaron el nivel más alto en términos de metros cuadrados de
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construcción desde 2012, alcanzando 30.919.670m² con un crecimiento de 5,8% frente al
mismo periodo de 2015, según cifras del Censo de Edificaciones del DANE. Además, el
Indicador de Inversión en Obras Civiles presentó un comportamiento positivo en cuanto a los
pagos por concepto de obras civiles, con un crecimiento en el cuarto trimestre de 2016 de
3,9%, explicado en mayor medida por los crecimientos en los grupos de construcción de
Carreteras, calles, caminos, puentes, carreteras sobre elevadas, túneles y construcción de
subterráneos (6,0%) Vías férreas, pistas de aterrizaje y sistemas de transporte masivo (63,1%)
y otras obras de ingeniería (20%).
Gráfico 3a. Crecimiento económico por sectores (2005-2016 cuarto trimestre)
Gráfico 3b. Crecimiento económico por ramas de la actividad (2015-2016)
1,1
7,0
2,5 3,0
6,9
4,8 6,
2
4,9
4,0 4,6
3,0
3,0
1,8 2,4
7,4
4,4
3,3
5,2
4,0 4,2
0,5
-6,5
3,0
0,1
4,1
1,8
-0,1
5,0
2,2
2,0
-8,0-6,0-4,0-2,00,02,04,06,08,0
Agrope
cuario
Minería
Indu
stria
manufacturera
Electricidad,gasyagua
Construcción
Comercio,hotelesy
restaurantes
Transporte,
almacen
amientoy
comun
icacione
s
Financiero,seguros,
inmob
iliariosy
serviciosa
lase
mpresas
Serviciosp
ersonales,
socialesycom
unales
PIB
Varia
ción
%
Crecimiento2006-2010Crecimiento2011-20162016-IV
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Por su parte, la actividad industrial y manufacturera, alcanzó para cierre de 2016 el dato de
crecimiento más alto desde 2011 (4,7%), situándose 1,3 puntos porcentuales por encima del
promedio de variación del último lustro (1,7%), el comportamiento favorable del sector
concuerda con el reporte de la Encuesta Mensual Manufacturera del mes de diciembre en la
que se indica que el crecimiento de la producción real del total de la industria fue de 3,5%
entre enero y diciembre de 2016, siendo este, el mejor resultado desde 2012, mientras que el
crecimiento real de las ventas industriales se situó en 4,2%.
Finalmente el flojo desempeño de la actividad de explotación de minas y canteras, estuvo
fuertemente marcado por el deterioro de los precios internacionales de las materias primas,
entre estas el petróleo, el cual alcanzo topes mínimos históricos de $26,19 dólares por barril
(WTI) en febrero de 2016, cifra que no se registraba desde septiembre de 2003 cuando el
precio del crudo rondó en promedio los $28 dólares por barril, lo cual derivo en bajas tasas de
rentabilidad de mucha inversiones, posos, proyectos y exploraciones relacionadas con el
sector y obligó a la suspensión de algunas de estas actividades, en especial aquellas
3,1
0,2
2,6
3,0
2,5
4,6
3,1
1,7
3,7
5,1
2,0
(6,5)
(0,1)
0,1
0,5
1,8
2,2
3,0
4,1
5,0
(8,0) (6,0) (4,0) (2,0) - 2,0 4,0 6,0
PIB
Explotación de minas y canteras
Transporte, almacenamiento y comunicaciones
Suministro de electricidad, gas y agua
Agricultura, ganadería, caza, silvicultura y pesca
Comercio, reparación, restaurantes y hoteles
servicios sociales, comunales y personales
Industrias manufactureras
Construcción
Establecimientos financieros, seguros, A. inmobiliarias
2016 2015
Fuente: Elaboración propia con base en DANE- Cuentas Trimestrales (IV 2016)
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relacionadas con la extracción de petróleo, crudo y gas natural (sector que cerró el 2016 con
un crecimiento negativo de 11,1%).
Luego de un año, en el que los fenómenos naturales incidieron fuertemente en diversas áreas
de la producción nacional, como el sector agrícola y el de suministro de electricidad, gas y
agua, y en el que el país no pudo escapar al impacto de los choques externos generados por la
caída de los precios de los commodities, las expectativas por el devenir próximo de la
economía están a la orden del día, con proyecciones más bien bajas sobre el crecimiento de la
región, de -0,7% para cierre de 2016, 1,2% para 2017 y 2,1% al finalizar el 2018, según la
última actualización del World Economic Outlook (WEO) realizada en enero pasado por el
FMI, además de proyecciones moderadas sobre el precio promedio del petróleo de $53,49 y
$56,18 dólares por barril, para 2017 y 2018, respectivamente.
Ocupación y desempleo
El mercado laboral colombiano ha experimentado una mejora notable en los indicadores
agregados de empleo, durante los últimos 15 años, pasando de una tasa de desempleo
promedio de 14, 2% entre enero de 2001 y diciembre de 2005, a niveles de 11,66% en
promedio entre 2006 y 2010 y posteriormente a datos de un solo dígito en 2014 (9,1%),
2015 (8,9%) y en 2016 (9,2%) (Gráfico 4). Además, las tasas de ocupación tanto nacional
como para las 13 áreas se mantienen relativamente estables, al igual que los niveles de
subempleo objetivo y subjetivo (Gráfico 5).
Gráfico 4. Evolución Tasa de Desempleo Mensual 2010 - 2017
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Para diciembre de 2016 la tasa de desempleo nacional se ubicó en 8,7% mientras que para el
mismo mes de 2015 el dato fue de 8,6%. El desempleo anual, calculado como el promedio de
enero a diciembre, fue, como ya se mencionó, de 9,2%, situándose 0,3 puntos porcentuales
por encima de la cifra correspondiente al mismo periodo de 2015, con lo cual se mantuvo la
tendencia reciente, de una tasa de desempleo de un solo dígito.
Gráfico 5. Evolución Tasa de Ocupación Mensual enero 2010-enero 2017
8,7
9,8
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
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-10
jun-
10
sep-
10
dic-
10
mar
-11
jun-
11
sep-
11
dic-
11
mar
-12
jun-
12
sep-
12
dic-
12
mar
-13
jun-
13
sep-
13
dic-
13
mar
-14
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14
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14
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14
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-15
jun-
15
sep-
15
dic-
15
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-16
jun-
16
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16
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%
Tasa de Desempleo Nacional Tasa de Desempleo 13 Áreas
Fuente: Elaboración propia con base en DANE –GEIH (2017)
Salomón Bechara Senior y Susan Sánchez Chaparro
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Gráfico 6. Evolución Tasa Global de Participación (TGO) Mensual 2010-2017
59,0
61,0
45
47
49
51
53
55
57
59
61
63
65
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-10
jun-
10
sep-
10
dic-
10
mar
-11
jun-
11
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11
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11
mar
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jun-
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jun-
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13
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jun-
15
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15
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15
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16
%
Tasa de Ocupación Nacional Tasa de Ocupación 13 Áreas
64,6
67,7
55
57
59
61
63
65
67
69
71
mar
-10
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10
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10
dic-
10
mar
-11
jun-
11
sep-
11
dic-
11
mar
-12
jun-
12
sep-
12
dic-
12
mar
-13
jun-
13
sep-
13
dic-
13
mar
-14
jun-
14
sep-
14
dic-
14
mar
-15
jun-
15
sep-
15
dic-
15
mar
-16
jun-
16
sep-
16
dic-
16
%
TGP Nacional TGP 13 Áreas
Fuente: Elaboración propia con base en DANE –GEIH (2017)
Fuente: Elaboración propia con base en DANE –GEIH (2017)
Documentos de Coyuntura Económica –DOCE- N° 6 Abril de 2017
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Gráfico 7. Evolución Subempleo Subjetivo y Objetivo Total Nacional Mensual 2010-2017
La estabilidad registrada en las gráficas anteriores, no debe desdibujar un asunto aún hoy
preocupante en la configuración del mercado laboral colombiano, la alta proporción de
trabajadores informales respecto a la cantidad total de ocupados, es sin duda alguna un mal
sintoma para una economía. Para el cuarto trimestre de 2016 la informalidad en las 13
ciudades y áreas metropolitanas se situo en un 47,5% (Gráfico 8), acentuando la tendencia
decreciente de los trimestres anteriores, sin embargo, vale la pena señalar que de los 22.837
ocupados registrados entre octubre y diciembre de 2016, el 93,1% cuentan con afiliaicón a
salud y solo un 35,6% cotizan pension.
9,0
26,1
0
5
10
15
20
25
30
35
40
mar
-10
jun-
10
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10
dic-
10
mar
-11
jun-
11
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11
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11
mar
-12
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12
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12
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12
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-13
jun-
13
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13
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13
mar
-14
jun-
14
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14
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14
mar
-15
jun-
15
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15
dic-
15
mar
-16
jun-
16
sep-
16
dic-
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%
Subempleo Objetivo
Subjempleo Subjetivo
Fuente: Elaboración propia con base en DANE –GEIH (2017)
Salomón Bechara Senior y Susan Sánchez Chaparro
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Gráfico 8. Informalidad Total 13 Áreas Mensual Trim- móvil octubre-diciembre 2016
La dinámica de la informalidad puede estar ligada a multiples causas, una de ellas, lo costoso
que puede resultar a los micro y pequeños empresarios hacer contrataciones formales, otra
razón que peude estar vinculada es la reacomodación de la producción sectorial, cuando
variaciones en el corto plazo en la actividad productiva desplaza empleo a sectores donde la
infromalidad es imperante, tal es el caso de sectores como el agrícola; comercio hoteles y
restaurantes y servicios personales y comunales (ver Cuadro 1).
47,51
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53 M
ay J
ul 1
0 Ju
l- S
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0 Se
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0 N
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11
Ene
- Mar
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l 11
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Ene
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14
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ep 1
4 Se
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4 N
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En
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16
%
Documentos de Coyuntura Económica –DOCE- N° 6 Abril de 2017
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CUADRO 1. Peso Porcentual Empleo y PIB por sectores 2016 (tercer y cuarto trimestre)
Sector Económico Peso %
PIB III 2016
Peso %
Empleo III 2016
Peso %
PIB IV 2016
Peso % Empleo
IV 2016
Agropecuario 6,0 16,3 6,1 15,8
Minería 6,5 0,6 6,2 0,7
Industria manufacturera 11,1 12,1 11,1 11,7
Electricidad, gas y agua 3,4 0,6 3,4 0,6
Construcción 7,5 6,2 7,4 6,3
Comercio, hoteles y restaurantes 12,1 27,8 12,2 28,2
Transporte, almacenamiento y comunicaciones 7,1 7,7 7,1 7,9
Financieros, inmobiliarias y servicios a las empresas 20,7 9,6 21,1 9,5
Servicios personales, sociales y comunales 15,5 19,2 15,3 19,2
Sector Externo
El sector exportador del país culminó el año con un balance negativo, la variación anual de las
cantidades exportadas medida en dólares FOB entre enero y diciembre, resultó en un -12,9%,
si bien esta cifra está lejos de ser el 34,9% obtenido para el mismo periodo en 2015, la caída
sigue siendo un tema preocupante en la política económica de corto y mediano plazo en el
país. La conducta anterior obedeció principalmente a: i) la disminución del 19,8% en las
exportaciones tradicionales, especialmente impactadas por la caída en los precios
internacionales de las materias primas, explicada por las reducciones de 29,1% de las
exportaciones de petróleo y sus derivados, 23,7% de ferroníquel y de 5,8% de café; y ii) el
decrecimiento presentado por las exportaciones no tradicionales de 2,2% ligado
esencialmente a la caída de 9,0% de las exportaciones industriales, con una disminución de
21,2% en cuero y manufacturas y de 19,3% en papel y manufacturas. Atenuantes importantes
de la desaceleración de las exportaciones estuvieron relacionados con el incremento, por un
Fuente: Elaboración propia con base en DANE -Cuentas Trimestrales y GEIH. 2017.
Fuente: Elaboración propia con base en DANE –GEIH (2017)
Salomón Bechara Senior y Susan Sánchez Chaparro
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lado, de las exportaciones de carbón, las cuales crecieron un 1,7% a lo largo del 2016 y por el
otro, en lo que respecta a las exportaciones no tradicionales, por el aumento de 39,7% en las
ventas externas de oro no monetario.
Gráfico 1. Crecimiento anual exportaciones Totales, Tradicionales y No Tradicionales
La tendencia creciente y más o menos estable de las exportaciones, que caracterizó el periodo
comprendido entre 2003 y 2011 con un crecimiento promedio de las mismas de alrededor de
19,9% (con excepción del año 2009 donde hubo una caída de 12,7%), se ha visto interrumpida
con la reciente dinámica decreciente y de variaciones negativas año a año, desde 2012, lo que
ha venido impulsando los términos de intercambio a la baja.
En lo que respecta al último trimestre del año, las exportaciones tradicionales representaron
el el 61,2% del total de ventas externas para el mes de diciembre, y crecieron un 50,7%,
pasando de US$1.370.061 en 2015 a US$2.064.747 en el mismo mes de 2016, por su parte
el crecimiento de las mismas para los meses de octubre y noviembre de 2016, comparados
-6,8
-34,9
-12,9
-6,9
-44,0
-19,8
-6,7
-12,6
-2,2
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
0
2014 2015 2016
Exportaciones Totales Exportaciones Tradicionales Exportaciones No Tradicionales
Fuente: Elaboración propia con base en DANE-DIAN- Comercio Exterior (2017).
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con el mismo periodo un año atrás fue de -7,4% y de 5,7%, respectivamente. La variación
positiva en las ventas tradicionales del mes de diciembre estuvo principalmente explicada por
el crecimiento de 31,5% de petróleo y sus derivados pues, aunque en términos de volumen se
presentó una reducción de 20,2%, el precio internacional de petróleo pasó de 37,33 dólares
en diciembre de 2015 a 45,66 dólares en noviembre de 2016 y 51,97 dólares por barril en
diciembre del mismo año.
Gráfico 2. Variación Exportaciones Tradicionales enero a diciembre 2015-2016
Las exportaciones no tradicionales, por su parte, registraron una variación menor pero
positiva respecto al mes de diciembre de 2015, con un valor de 14,1%, esto explicado en su
mayoría por el aumento de 36,7% en las ventas de los productos del sector agrícola y el
incremento de 141,9% en las ventas de oro no monetario las cuales impulsaron al alza los
productos de minería no tradicionales, compensado la caída en las exportaciones de bienes
industriales de 7,4%, que pasaron de US$846,4 millones FOB en diciembre de 2015 a
US$784,2 en diciembre de 2016.
Gráfico 3. Variación exportaciones según grupos de productos CUCI4 2015-2016.
4 La sigla CUCI corresponde a “Clasificación Uniforme para el Comercio Internacional”
-5,8
-29,1
1,7
-23,7
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
0
5
Café Petróleo y sus derivados Carbón Ferroníquel
%
Fuente: Elaboración propia con base en DANE-DIAN- Comercio Exterior (2017).
Salomón Bechara Senior y Susan Sánchez Chaparro
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Por otro lado, al analizar las exportaciones por grupos de productos, como se muestra en el
Gráfico 1, y comparar la totalidad del año 2016 con el 2015, se evidencian dos caídas
importantes. La primera en los combustibles y productos de industrias extractivas (-21,7%),
grupo que representa un 56,1% del total de las exportaciones, y que se vio principalmente
afectado por la caída en combustibles, lubricantes minerales y productos conexos en 21,7%,
por otro lado, los productos de manufacturas, que representa un 18,6% del total de ventas
externas, cayeron en un 10% de un año a otro, esto, en principio explicado por la variación
negativa de los productos químicos y conexos de 11,5% y por la caída de13,8% de artículos
manufacturados clasificados por material (con disminuciones importantes en los capítulos
arancelarios de papel, cartón y artículos de pasta y; hierro y acero).
En lo referente al comportamiento de las importaciones, este, al igual que las exportaciones
sigue a la baja con 17% de disminución entre 2016 y 2015, deterioro superior en 1,6 puntos
porcentuales (p.p.) respecto al cierre de 2015, cuando la caída fue de 15,6%. Para el caso de
las importaciones de productos agropecuarios, alimentos y bebidas el año culminó con un
crecimiento de 4,1% (Gráfica 4), por el contrario, las manufacturas, con una contribución de
14 p.p. a la reducción total de las importaciones, muestran una caída de 19,1%, explicada por
el deterioro de vehículos de carretera (-11,4%), otro equipo de transporte (-64,8), equipo para
telecomunicaciones, grabación y reproducción de sonido (-18,7%) y maquinaria y equipo
industrial (-21,6%).
-1,0
-21,7
-10,0
42,7
-30
-20
-10
0
10
20
30
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50 Variación %
Agropecuarios, alimentos y bebidas Combustibles y prod. de industrias extractivas Manufacturas Otros sectores
Fuente: Elaboración propia con base en DANE-DIAN- Comercio Exterior (2017).
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Las importaciones de combustibles y productos de industrias extractivas, también se
redujeron en un 23,9%, mientras que el grupo de productos de otros sectores, en línea con lo
ocurrido en las exportaciones, mostró un crecimiento positivo de 24,7%. Para el sector de
combustibles y bienes de industria extractiva, la contracción obedeció a la disminución de
compras externas de petróleo, productos derivados del petróleo y productos conexos, las
cuales cayeron en -26,7% y contribuyeron en 22,8 p.p. del total de la variación del sector.
GRÁFICO 4. Variación importaciones según grupos de productos CUCI. 2015-2016
El Cuadro 1 muestra el comportamiento reciente de la Balanza Comercial. Aun cuando las
exportaciones totales cierran el 2016 con una caída menor (-12,9%) que la acontecida en
2015 (34,8%), estas no pudieron evitar verse afectadas por los choques externos, que
recayeron principalmente en las ventas tradicionales (-19, 8%), pero también en las no
tradicionales, aunque en menor medida, (-2,2%). En el caso de las no tradicionales, incidirían,
como ya se mencionó, los bajos precios del petróleo y en general de las materias primas, lo
4,1
-23,9 -19,1
24,7
-30
-20
-10
0
10
20
30 Variación %
Agropecuarios, alimentos y bebidas
Combustibles y prod. de industrias extractivas
Manufacturas
Otros sectores
Fuente: Elaboración propia con base en DANE-DIAN- Comercio Exterior (2016).
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cual llevó a caídas en términos de ingresos por ventas de crudo y actividades petroleras de -
29,1%, con el agravante de menores volúmenes exportados (-13,1%). Lo anterior, en presencia
de una fuerte depreciación nominal del peso respecto al dólar, al menos hasta mitad del año,
en donde la tasa de cambio empezó a estabilizarse alrededor de los COP$2.989 (promedio
entre agosto y diciembre), que no logró dar impulso suficiente a los sectores exportadores del
país, pues la debilidad de la demanda externa aunada a las coyunturas inflacionarias internas,
ligadas al encarecimiento de insumos de la industria nacional vía pass through, además de la
lenta recomposición sectorial del aparato productivo local, no permitieron llegar a una
materialización más completa de las virtudes de una tasa de cambio devaluada.
CUADRO 1. Comercio Exterior 2012-2016 cifras anuales y trimestrales
Período
Exportaciones Importaciones Saldo comercial
Valores FOB (Millones de
dólares) Variación %
Valores FOB (Millones de
dólares) Variación %
Valores FOB (Millones de
dólares)
Datos Anuales
2012 60.125,17 - 56.102,15 - 4.023,02
2013 58.823,66 -2,16 56.620,33 0,92 2.203,33
2014 54.795,32 -6,85 61.087,82 7,89 -6.292,49
2015 35.690,78 -34,87 51.598,04 -15,53 -15.907,26
2016 31.073,53 -12,94 42.849,44 -16,96 -11.775,90
Datos trimestrales
I 2015 9.416,20 - 14.113,34 - -4.697,14
II 2015 9.843,28 4,5 13.121,91 -7,0 -3.278,63
III 2015 8.703,16 -11,6 13.288,60 1,3 -4.585,44
IV 2015 7.728,14 -11,2 12.332,47 -7,2 -4.604,33
I 2016 6.477,30 -16,2 10.079,77 -18,3 -3.602,47
II 2016 7.853,69 21,2 10.489,17 4,1 -2.635,48
III 2016 7.923,19 0,9 10.987,99 4,8 -3.064,80
IV 2016 8.819,12 11,3 11.295,51 2,8 -2.476,39
Fuente: Elaboración propia con base en DANE-DIAN- Comercio Exterior (2017).
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Con lo anterior, la cuenta corriente registró un déficit comercial de US$12.441 millones
durante el 2016 (acumulado de enero a diciembre), inferior al déficit de US$18.780 millones
observado en el mismo período un año atrás, lo que implicó una reducción del 33,2%, así el
déficit en cuenta corriente pasó de 6,4% del PIB en 2015 a 4,4% en 2016. Por su parte, la
cuenta financiera cerró el 2016 con entradas netas de capital (incluyendo la variación en las
reservas internacionales) por un valor de US$12.764 millones (4,5% del PIB), frente a
US$18,293 millones en 2015 (6,3%), lo que significó una reducción de 30,2% en el saldo final
de la cuenta.
La reducción del déficit de cuenta corriente obedecería principalmente a una disminución del
déficit en la balanza comercial (28,2%) y la salida de recursos monetizados como renta de
factores (11,3%), sumado al incremento en las transferencias corrientes de 7,5%. Uno de los
resultados positivos para cierre de año, es que, en el último trimestre del mismo, los términos
de intercambio mostraron, contrario a la baja que ha imperado desde 2012 en el indicador, un
crecimiento de 18,4% respecto al mismo trimestre de 2015.
En tanto, el comportamiento de la cuenta financiera estuvo principalmente determinado por
los movimientos en, la inversión extranjera directa, la cual aumentó 15,8% en 2016
(US$13.593 millones) respecto a lo registrado en 2015 (US$11. 732 millones), pero que
continua por debajo de los promedios entre 2011 y 2014 (US$15.515); y el incremento en las
salidas de capital colombiano hacia el exterior que pasaron de US$4.153 millones en 2015 a
US$11.820 en 2016.
Gráfico 5. Síntesis Balanza de Pagos: Evolución Cuenta Corriente y Cuenta Financiera como %
del PIB 2005-2016
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En términos de contabilidad nacional el comportamiento de la demanda agregada para el
último trimestre de 2016, fue alentador si se compara con el trimestre inmediatamente
anterior (1,0%), pues todos sus componentes presentaron crecimientos positivos, el más
importante se dio en el consumo, cuya variación fue de 0,9%. Al comparar el mismo periodo,
pero respecto a 2015, las cifras de 1,6% de crecimiento total y 1,6% de crecimiento del
consumo contrastan con las variaciones negativas presentadas por la formación bruta de
capital (3,3%), las exportaciones (3,2%) y las importaciones (4,2%).
Gráfico 6a. Evolución Demanda Agregada cuarto trimestre (2010-2016)
-1,3
-1,8
-2,9
-2,6
-2,0
-3,0
-2,9
-3,0
-3,2
-5,2
-6,4
-4,4
-1,0
-1,8
-2,7
-2,9
-2,1
-3,3
-2,7
-3,2
-3,1
-5,2
-6,3
-4,5
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
(p)
2014
(p)
2015
(p)
2016
(p)
%
% PIB Cuenta Corriente
% PIB Cuenta Financiera
Fuente: Elaboración propia con base en Banco de la República. Boletín de Indicadores Económicos (2017).
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Gráfico 6b. Evolución Trimestral Demanda Agregada 2015 -2016
5,3 6,
3
2,9
5,7
3,4
3,3
1,6
6,2
5,2
4,6
4,7
4,7
3,1
1,6
6,2
15,9
-1,6
13,7
8,2
0,6
-3,3
3,8
14,0
3,4
6,8
-1,9
0,6
-3,2
13,2
19,9
4,3
7,0
14,2
-2,7
-4,2
-10
-5
0
5
10
15
20
25
IV-2010 IV-2011 IV-2012 IV-2013 IV-2014 IV-2015 IV 2016
%
PIB Consumo Total Formación Bruta de Capital Exportaciones Importaciones
2,7 3,1
3,3
3,3
2,6
2,4
1,2 1,6
4,4
3,8 4,
4
3,1
3,1
2,3
1,1 1,
6
4,3
1,7
4,0
0,6
-3,5
-5,0
-6,2
-3,3
2,6
-1,7
-4,0
0,6
-3,7
-4,3
-3,5
-3,2
8,9
1,1
8,8
-2,7
-5,7
-3,5
-11,
1
-4,2
-15
-10
-5
0
5
10
I-2015 II-2015 III-2015 IV-2015 I 2016 II 2016 III 2016 IV 2016
%
PIB Consumo Total Formación Bruta de Capital Exportaciones Importaciones
Fuente: Elaboración propia con base en DANE –Cuentas Trimestrales. (2017).
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Precios
En línea con las exceptivas del mercado a lo largo del año, en diciembre de 2016, la variación
de los precios anual cerró en 5,75%, la inflación terminó así, por según año consecutivo, fuera
de los límites del rango meta del emisor. Sin embargo, es importante anotar, la reducción en
la volatilidad que empezó a gestarse en el país, luego de alcanzar niveles de 8,90% de
inflación en julio del 2016, la estabilización de algunas de las variables macroeconómicas y las
persistentes alzas de la tasa de interés de intervención del Banco de la República, y su
posterior trasmisión a las tasas de mercado, lograron frenar el impulso alcista de los precios
durante el segundo semestre del año.
Gráfico 1. Evolución Tasa de inflación y Meta Objetivo (enero 2010- febrero 2017)
Dentro de las medidas de inflación que más preocuparon en lo corrido del año estuvo la
inflación de alimentos, por el alto impacto que esta puede causar en los hogares más
vulnerables, para julio de 2016 el dato fue de 15,71%, sin embargo, al finalizar el año, y en
sintonía con la variación total de los precios, la cifra descendió a 7,22%.
5,75
5,18
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
ene-
10
jun-
10
nov-
10
abr-
11
sep-
11
feb-
12
jul-
12
dic-
12
may
-13
oct-
13
mar
-14
ago-
14
ene-
15
jun-
15
nov-
15
abr-
16
sep-
16
feb-
17
%
Inflación total
Meta de inflación
Límite superior rango meta
Límite inferior rango meta
Fuente: Elaboración propia con base en DANE-IPC y Banco de la República (2016).
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Gráfico 2. Variación del nivel de precios según grupos de gasto diciembre 2016
Puesto que los hogares determinan su estructura de consumo según su nivel de ingreso, es
evidente que el aumento en los precios tendrá efectos disímiles en hogares que consuman
proporcionalmente más en los bienes que se encarecen y menos en aquellos que varían poco,
lo anterior venia cumpliéndose hasta el mes de octubre, cuando la variación anual en el nivel
de precios del conjunto de hogares de ingresos bajos era de 6,69% frente a un 6,39% de los
hogares de ingresos altos. Sin embargo, al finalizar el año, como se evidencia en el Gráfico 3,
la inflación tanto para el grupo de ingresos bajos como para el de ingresos altos termino en
5,81%, lo que podría indicar de que el aumento de los precios a lo largo del año afectó de
manera transversal el costo de vida en el país.
0,78
0,26
0,11
0,21
0,00
1,17
0,28
0,17
0,32
0,42
7,22
4,83
3,98
8,14
6,34
4,05
4,47
4,72
7,25
5,75
0 2 4 6 8 10
Alimentos
Vivienda
Vestuario
Salud
Educación
Diversión
Transporte
Comunicaciones
Otros gastos
Total
%
Doce meses
Mensual
Fuente: Elaboración propia con base en DANE-IPC y Banco de la República (2017).
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Gráfico 3. Variación del nivel de precios según nivel de ingresos diciembre 2016
GRÁFICO 4. Expectativas de Inflación marzo 2017
0,42
5,75
0,43
5,81
0,40
5,69
0,43
5,81
0 1 2 3 4 5 6 7
Mensual
Doce meses
%
Ingresos Altos
Ingresos Medios
Ingresos Bajos
Total
3,9 3,9 4,2
4,7
5,6
6,2 6,7
4,8
5,5 5,7
6,0 6,0 6,2
6,5 6,8
6,3 6,0
5,7 5,6
4,5 4,6 4,5
3,2 3,1 3,5 3,6
4,1 4,4
4,6 4,5 4,5 4,4 4,5 4,5 4,4 4,6 4,6 4,3 4,2 4,2 4,4 4,3 4,1
3,8
0
1
2
3
4
5
6
7
8
jun-
15
sep-
15
dic-
15
mar
-16
jun-
16
sep-
16
dic-
16
mar
-17
%
Final de año Doce meses
Fuente: Elaboración propia con base en DANE-IPC (2017).
Documentos de Coyuntura Económica –DOCE- N° 6 Abril de 2017
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0
En términos de expectativas de inflación, los agentes anticiparon a lo largo del pasado año
niveles de la misma por encima de del límite superior del rango meta, para el mes de
diciembre, los analistas esperaban en promedio valores de 5,60% al finalizar el 2016 y 4,36%
al finalizar el 2017. Las expectativas se han ajustado en lo corrido del presente año, tras
conocerse el dato de cierre de 2016 (5,75%), para marzo los analistas esperan que al final del
presente año la inflación se ubique en 4,49% y que para finalizar el 2018 ya haya regresado al
rango meta con un 3,48% en promedio. El Banco de la República ha venido transitando un
periodo en el que el desanclaje de las expectativas de corto plazo fue la característica
imperante, sin embargo, las mismas empiezan este 2017 con acercamiento cada vez mayor
hacia el límite superior de la meta.
Gráfico 5. Tasas de interés de intervención de mediano plazo enero 2015- noviembre 2016
Precios internacionales
4,50 4,75
7,75 7,50
7,25
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
feb-
15
mar
-15
abr-
15
may
-15
jun-
15
jul-
15
ago-
15
sep-
15
oct-
15
nov-
15
dic-
15
ene-
16
feb-
16
mar
-16
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16
may
-16
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16
jul-
16
ago-
16
sep-
16
oct-
16
nov-
16
dic-
16
ene-
17
feb-
17
%
Tasa de interés
Lineal (Tasa de interés)
Fuente: Elaboración propia con base en Banco de la República- Encuesta Expectativas Noviembre (2016).
Fuente: Elaboración propia con base en Banco de la República (2017).
Salomón Bechara Senior y Susan Sánchez Chaparro
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1
Los mercados internacionales de materias primas, en particular el del petróleo, han logrado
estabilizarse después de una caída acelerada de los precios en 2014 y 2015. A pesar de que
para diciembre de 2016, los precios del WTI, referencia para Colombia, alcanzaron el valor
más alto de todo el año, con US$51,97 por barril, el promedio del año sigue siendo bajo si se
compara con las cifras de años anteriores, el barril de petróleo se negoció en promedio en
2016 en US$43,64, frente a US$48,83 en 2015 y US$93 en 2014.
La caída en los precios del petróleo y la subsecuente baja en las ventas externas del mismo, de
la mano de la ausencia de un repunte significativo en las exportaciones, y la incertidumbre en
los mercados internacionales redujeron a lo largo del año pasado, la disponibilidad de dólares
al interior del país, lo que termino con una depreciación del peso colombiano respecto al
dólar estadounidense, entre las más fuertes de la región, alcanzando niveles máximos en el
primer trimestre del año (COP$3.303 en promedio en febrero) y posteriormente
estabilizándose alrededor de los 2.961 pesos por dólar durante el segundo semestre del año.
Frente a lo anterior, este nuevo nivel de equilibrio de mediano plazo podría ser estable en la
medida en que los precios del petróleo no muestren aumentos significativos.
Gráfico 6. Evolución precio promedio petróleo WTI y BRENT
$53,46
$54,86
$-
$20
$40
$60
$80
$100
$120
$140
feb-
11
may
-11
ago-
11
nov-
11
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12
may
-12
ago-
12
nov-
12
feb-
13
may
-13
ago-
13
nov-
13
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14
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-14
ago-
14
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14
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15
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-15
ago-
15
nov-
15
feb-
16
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-16
ago-
16
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16
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17
Dólaresp
orbarril
WTI (USD/Bbl) BRENT (USD/Bbl)
Documentos de Coyuntura Económica –DOCE- N° 6 Abril de 2017
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Gráfico 7. Evolución precio TRM*
Sector Fiscal
La disminución de la renta petrolera, que pasó de representar cerca del 3,3% del PIB en 2013
a -0.1% del PIB en 20165, afectó fuertemente el grueso de las finanzas públicas, la reducción
del recaudo, representó un fuerte ajuste en los gastos del Gobierno Nacional Central GNC.
5Cifras oficiales tomadas del Boletín Económico del Banco de la República. Noviembre de 2016.
2.912,53
$1.500
$2.000
$2.500
$3.000
$3.500
mar
-11
jun-
11
sep-
11
dic-
11
mar
-12
jun-
12
sep-
12
dic-
12
mar
-13
jun-
13
sep-
13
dic-
13
mar
-14
jun-
14
sep-
14
dic-
14
mar
-15
jun-
15
sep-
15
dic-
15
mar
-16
jun-
16
sep-
16
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16
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-17
COP/USD
Fuente: Elaboración propia con base en Banco de la República. * A corte 21 de marzo de 2016.
Fuente: Elaboración propia con base en Sistema de Información de Petróleo y Gas Colombiano –SIPG & U.S. Energy information Administration – EIA.
Salomón Bechara Senior y Susan Sánchez Chaparro
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3
Así, el déficit fiscal alcanzó para el tercer trimestre de 2016 un 1,6% del PIB, las cifras para
cierre de año, aún no están disponibles, pese a ello y ante la tendencia que viene
presentándose y en sintonía con lo ya previsto por el Gobierno Nacional en el Marco Fiscal de
Mediano plazo, es muy posible que el 2016 cierre con un incumplimiento de la regla fiscal,
con un déficit del GNC de 3,9% y un balance estructural del mismo de 2,2%. El problema se
percibe mayor al revisar cómo el crecimiento de los gastos no cede y que desde 2013 muestra
una diferencia frente a los ingresos de 0,4 puntos porcentuales, pero ya para 2015 la brecha
ha aumentado a 0,8 puntos porcentuales.
Gráfico 1. Situación Fiscal del GNC como Porcentaje del PIB I Trimestre 2009- III Trimestre
2016
La situación anterior, se ha traducido para el Gobierno Nacional en una creciente fuente de
endeudamiento, por lo que para finalizar el 2016, la deuda externa como porcentaje del PIB a
42,5%, 4,5 p.p. por encima del 37,9% registrado en 2015. Por su parte, la deuda pública pasó
de 22,7% del PIB a 25,2% del PIB entre 2015 y 2016, un incremento de 2.5 p.p. y la duda
privada cerró el año en 17,2 como porcentaje del PIB aumentado 2 p.p. respecto a 2015.
Frente a un escenario como este, la aprobación de la Reforma Tributaria Estructural era
-1,6
-5,0
-4,0
-3,0
-2,0
-1,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
ene-
11
abr-
11
jul-
11
oct-
11
ene-
12
abr-
12
jul-
12
oct-
12
ene-
13
abr-
13
jul-
13
oct-
13
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14
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14
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14
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14
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15
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15
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15
oct-
15
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16
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16
%
Fuente: Elaboración propia con base en Banco de la República. Boletín de Indicadores Económicos (BIE) (2016).
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ineludible para el Gobierno Nacional, pues ante las débiles perspectivas de recuperación de
los precios del petróleo, y la implementación venidera de los acuerdos de la Habana, la
necesidad de un recaudo más amplio es no solo evidente sino también inevitable.
Gráfico 2: Evolución Ingresos y Gastos del GNC como Porcentaje del PIB III Trimestre (2009 –
2016)
Gráfico 3. Deuda Externa Pública, Privada y Total como Porcentaje del PIB (Febrero 2011-
noviembre 2016)
6,5
5,2
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
jul-
09
oct-
09
ene-
10
abr-
10
jul-
10
oct-
10
ene-
11
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11
oct-
11
ene-
12
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12
jul-
12
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12
ene-
13
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13
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13
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13
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14
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14
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14
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16
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16
%
Fuente: Elaboración propia con base en Banco de la República- Boletín de Indicadores Económicos (BIE) (2016).
Salomón Bechara Senior y Susan Sánchez Chaparro
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5
25,0
16,5
41,5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
feb-
11
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-11
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11
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Fuente: Elaboración propia con base en Banco de la República- Boletín de Indicadores Económicos (BIE)
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6
LA VELOCIDAD DE RESPUESTA DE LA TASA DE CAMBIO EN UN
ESCENARIO DE AUGE DE RECURSOS NATURALES PARA UNA
PEQUEÑA ECONOMÍA ABIERTA, COLOMBIA 2000 - 2015
Iván Leonardo Urrea Ríos∗
Resumen
La medición de la velocidad de respuesta de la tasa de cambio en una pequeña economía
abierta ante un auge de recursos naturales tiene múltiples fines. Este documento está
enmarcado en la medición de la velocidad de respuesta de la tasa de cambio ante un auge de
recursos naturales para una pequeña economía abierta. En el periodo de análisis los anuncios
de descubrimientos de petróleo generaron apreciaciones de la tasa de cambio en un lapso de
una semana, mientras que el precio del petróleo a nivel diario tuvo efectos significativos en
términos de días en la tasa de cambio, con una direccionalidad precisa. En términos
mensuales, los movimientos hacia la apreciación de la tasa de cambio de Colombia fueron
guiados por los movimientos de los precios del petróleo, con una direccionalidad precisa y
una respuesta en el mismo mes del choque antes de la entrada efectiva de las divisas en la
balanza cambiaria. Así mismo, se observó consistentemente con la literatura internacional
que las variables order flow e índice riesgo país, traspasan una parte del incremento en
precios a la tasa de cambio.
Abstract
Measuring the speed of response of the exchange rate in a small open economy in case of a
boom of natural resources has multiple purposes. This work is under the framework of
explaining the speed of response of the exchange rate in case of a natural resource boom.
∗Economista de la Universidad Nacional; Magíster en Teoría y Política Económica de la Universidad Nacional de
Colombia; y Analista Económico de la Dirección General de Apoyo Fiscal del Ministerio de Hacienda y Crédito
Público. Email: [email protected]
Iván Leonardo Urrea Ríos
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Between 2000 and 2015, oil discoveries had generated appreciations one week after the
event while oil prices had an effect one or two days after the oil prices grew, but there is no a
clearly direction. In monthly data, increase in oil prices drove exchange rate movements
towards appreciation between one or two months after the shock and before additional
foreign currency entry in the national economy. Furthermore, variables order flow and risk
country variables index both transferred a portion of oil prices increasing towards exchange
rate. Consistently with the international evidence variables order flow and risk country
transmit a portion of the effect of oil prices towards exchange rate.
Palabras Clave: exchange rate, oil, Colombia, short run, dutch disease, announcements, discoveries.
Clasificación JEL: E2, F4, E6.
Iván Leonardo Urrea Ríos
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8
Introducción
A lo largo de la historia, los fenómenos económicos que surgen a raíz de un auge de recursos
naturales, han sido objeto de estudio en distintas partes del mundo y en distintas escuelas de
economía. Estos estudios han arrojado todo un espectro de resultados de los auges
dependiendo de la estructura económica del país, tipos de instituciones y del nivel de
gobernanza1. Comprender los auges de recursos naturales, sus consecuencias económicas y
las estructuras institucionales que producen uno u otro resultado, se constituye en una
condición necesaria para el diseño y ejecución de la política económica.
Dentro de la literatura económica, los auges de recursos naturales, sean vía precios de
materias primas, o vía descubrimiento de yacimientos, han mostrado la posibilidad de
presentar dos fenómenos económicos que son adversos al desarrollo económico del mediano
y largo plazo: “La Maldición de los Recursos Naturales” y la “Enfermedad Holandesa”; estos
están interrelacionados y se han evidenciado en países con estructuras productivas en donde
el sector primario toma una posición dominante en la economía afectando de una u otra
manera el funcionamiento y la evolución de los sistemas económicos como un todo.
Estos dos fenómenos han merecido la atención del análisis económico por décadas. El
primero de los fenómenos puede ser sintetizado en la idea de que una economía con una
abundancia relativa de materias primas en su territorio, en vez de generar un motor de
desarrollo a través de encadenamientos con nuevas actividades basadas en los recursos
provenientes de las dotaciones naturales, se ve atrapado en un círculo donde la baja
institucionalidad no permite que se generen las condiciones para el aprovechamiento del
1 Dentro de los numerosos casos que ha abordado la literatura se encuentran casos disímiles como el de Noruega que es un ejemplo de una bonanza bien administrada, y el de Nigeria como el opuesto (Cassing, 1987).
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auge.2 El segundo, es una parte de la “maldición de los recursos naturales”, y se conoce como
la “Enfermedad Holandesa”3 el cual consiste en una apreciación del tipo de cambio real debido
al efecto ingreso generado por los recursos de la bonanza.
El mecanismo se desarrolla mediante la disminución del precio relativo del sector transable
ajeno a la bonanza respecto al no transable. Una vez la capacidad de compra se incrementa, el
incremento en el precio de los transables se ve mermado por la competencia de las
importaciones4, por el contrario, el sector no transable, dado que no tiene competencia
externa, ve incrementados sus precios generando una apreciación real del tipo de cambio.
Esta apreciación real a su vez hace al sector industrial exportable más costoso respecto al
mundo, apoyando un proceso de desindustrialización de la economía, y por consiguiente una
concentración en el sector primario del aparato productivo.
Otros efectos pueden acompañar el fenómeno de la apreciación del tipo de cambio real. Uno
de ellos es la relocalización de los factores de producción hacia el sector de bonanza,
encareciendo tales factores para el conjunto de la economía. No obstante, si la economía no
se encuentra en su frontera de posibilidades de producción, puede que el sector bonanza
absorba el trabajo ocioso en una proporción importante, y que el capital sea importado, lo
cual no genera un encarecimiento de los bienes de capital en la economía interna (Piraján &
Urrea, 2011). Adicional al efecto de reasignación de recursos, el efecto fiscal de incrementar
el gasto público sin una correspondiente alza en los impuestos puede llevar a problemas de
sostenibilidad fiscal en el mediano plazo cuando los recursos de la bonanza dejen de entrar al
sistema económico. El análisis se ha enfocado en evitar crisis en el momento de la finalización
del auge de recursos.
2 Dentro de los efectos negativos se encuentra una variedad amplia de fenómenos: Conflictos internos, enfermedad holandesa, volatilidad de los recursos del auge, endeudamiento excesivo, corrupción, falta de diversificación y efectos lock-in, recursos humanos. 3 Término acuñado el 26 de noviembre de 1977 en la revista The Economist, al referirse a los efectos adversos que tuvo el descubrimiento de grandes reservas de gas natural sobre la producción manufacturera holandesa en la década de los 60’s, donde se percibió una apreciación real del Florín, que redujo la rentabilidad, por consiguiente deterioró el sector transable tradicional en especial de manufacturas (Corden, 1982)4 Esto es, es fijado en los mercados internacionales.
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En Colombia, los auges de materias primas han sido objeto de debate en el pasado con el
desarrollo de la economía cafetera (Puyana, 2000). En la primera década del siglo XXI y en el
primer lustro de la segunda década, se ha presentado un súper ciclo de precios de materias
primas (minerales y petróleo) el cual ha provisto de recursos abundantes la economía
colombiana y ha proliferado la entrada de Inversión Extranjera Directa principalmente al
sector minero energético (Botta, Godin, & Missaglia, 2014).
Distintos trabajos para Colombia han referenciado la existencia de enfermedad holandesa
mediante la apreciación del tipo de cambio real, la disminución de la participación de las
manufacturas y la agricultura en el producto nacional y el cambio en los precios relativos de
los bienes transables y no transables (Piraján & Urrea, 2011). Empero, debido a la crisis
desatada en 2008, el comercio internacional ha presentado una desaceleración de su
crecimiento5, y, a raíz de diversos factores económicos tanto de oferta como de demanda en el
mercado mundial de hidrocarburos6 el súper ciclo de precios ha llegado a su fin7.
Algunos autores, sostienen que la entrada de capitales de inversión a la economía por el auge
minero energético puede generar desequilibrios macroeconómicos que no son
financieramente sostenibles en el mediano plazo y que consolidan una vulnerabilidad del
sistema económico (Botta, Godin, & Missaglia, 2014).8 Este fenómeno macroeconómico tiene
su núcleo en un desequilibrio en la balanza de pagos, donde las salidas de capital vía renta de
factores y pago de importaciones tienen un carácter recurrente en el tiempo, y las entradas de
capital, principalmente la inversión extranjera directa, tienen una naturaleza no recurrente, de
5 En el periodo 1986 – 2007 el promedio de crecimiento anual del comercio internacional fue de 7,3% anual, en contraste, entre 2007 y 2012 el promedio fue de 2,7% (Ocampo., 2013). 6 Según las proyecciones sobre el mercado energético hasta el año 2035, el consumo de energía se incrementará en un 41%, donde un 95% de ese crecimiento provendrá de las economías emergentes de rápido crecimiento. Frente la oferta, se estima que las nuevas formas de energía, como el gas de esquisto y las energías renovables representarán una parte significativa del crecimiento de la oferta global y consideran que las condiciones políticas y económicas permitirán el abastecimiento energético. (BP, 2014) 7 Los precios del petróleo actualmente rondan 50 dólares el barril, lo cual ha tenido una contraparte tanto en la reducción de flujos de inversión extranjera, como en los ingresos por regalías del gobierno nacional. Así mismo, la escasez de dólares relativa en la economía ha generado un fenómeno de depreciación del dólar superando la barrera de los 3.000 pesos por dólar. 8 Adicionalmente, en la literatura se hace referencia al efecto de menor crecimiento económico de economías no diversificadas con IED en los sectores primarios (Godin & Caverzasi, 2013).
Iván Leonardo Urrea Ríos
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modo que se financian salidas de capital recurrente con entradas de capital no recurrentes,
dando lugar a un riesgo de desfinanciamiento de la balanza de pagos.
No obstante la caracterización anterior del fenómeno de la enfermedad holandesa, y su
contraparte financiera, existen preguntas fundamentales por responder: ¿Es la enfermedad
holandesa financiera una consecuencia o evolución de la enfermedad holandesa clásica? ¿Son
parte del mismo fenómeno? ¿Cuál de los dos sucede primero? ¿Cuál es la cadena causal de tal
fenómeno? Para resolver estas preguntas se debe responder en primera instancia una
pregunta más sencilla: ¿cuál es la velocidad de respuesta de la apreciación de la tasa de
cambio dado un auge de recursos naturales? Esta es la pregunta que este trabajo se encarga
de responder.
Para establecer la velocidad de apreciación de la tasa de cambio ante un auge en precios o
cantidades del petróleo en Colombia en el periodo 2000 – 2015 se realiza un análisis
econométrico de series de tiempo con base en las configuraciones que la literatura económica
ha encontrado recientemente en materia de determinación de tasas de cambio de corto plazo.
Determinantes de la Tasa de Cambio en el Corto Plazo
En la literatura económica los modelos de determinación de la tasa de cambio son parte de la
caja de herramientas de cualquier hacedor de política macroeconómica o agente que opere en
una economía con tipo de cambio flexible. La necesidad de conocer si los niveles de tasas de
cambio en un momento determinado están determinados estructural o coyunturalmente, o
conocer hacia donde podría evolucionar la tasa de cambio, y a qué velocidad, son elementos
que fortalecen la toma de decisiones para un mejor funcionamiento de la economía y para
disminuir la incertidumbre en el sector privado.
Modelos Macroeconómicos de Determinación de la Tasa de Cambio
Los principales enfoques para la determinación de la tasa de cambio nominal en la literatura
económica a nivel macroeconómico son el modelo tradicional, el modelo monetario, el
enfoque de balance de portafolios, y el modelo de paridad de poder adquisitivo (Ogun, 2012).
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El modelo tradicional se basa en la idea de que las fuerzas de oferta y demanda de divisas
determinan su precio, siendo el precio de equilibrio el que iguala la oferta y la demanda. En
este modelo los flujos de capital juegan un papel fundamental; una salida de capitales modula
un superávit en cuenta corriente, mientras que una entrada de capitales financia un déficit en
cuenta corriente. Bajo este enfoque, un déficit en cuenta corriente que tiende a depreciar la
moneda, bajo este modelo llama a la política económica a reducir el nivel de precios (hacerse
menos costos respecto al mundo) y el ingreso (para disminuir la demanda de importaciones)
mediante un incremento en las tasas de interés.9
Los modelos de corte monetarista se asemejan a los tradicionales al otorgar a las fuerzas del
mercado la función de determinar la tasa de cambio de equilibrio. Empero, en esta
perspectiva, la tasa de cambio se ajusta para corregir cualquier desequilibrio en el mercado de
dinero. Por ejemplo una reducción en la oferta de dinero local, haría las divisas abundantes
respecto a la moneda local, provocando una apreciación del tipo de cambio, paso siguiente, el
menor ingreso debido a la contracción monetaria disminuiría la demanda de activos
financieros y con esto la de dinero, equilibrando la escasez de oferta monetaria. En este
modelo, cualquier desbalance en el mercado monetario es de corta duración, la tasa de
cambio se ajusta para corregir tales desequilibrios so pena de generarse un déficit de balanza
de pagos (Frankel & Rose, 1994). Las fuerzas de movimiento de la tasa de cambio, pueden
provenir también de cambios en tasas de interés y de variaciones en el ingreso.10
En la perspectiva de optimización de portafolios, el equilibrio financiero de tres mercados
produce el nivel de tasa de cambio óptimo (Ogun, 2012). El mercado de dinero, el mercado de
bonos locales, y el mercado de bonos foráneos están en equilibrio si la cantidad deseada de
cada activo financiero, es exactamente la mantenida en ese momento del tiempo. De este
mecanismo surgen tres precios de equilibrio, el precio de cada activo financiero, la tasa de
interés local, y la tasa de cambio. Las variaciones de la tasa de cambio surgen por las
9 En este modelo existe el supuesto pasivo de que el mercado de activos sigue a la perfección las decisiones de política del país deficitario para el ejemplo, lo cual, para una pequeña economía abierta no siempre es cierto (Ogun, 2012). 10 El supuesto que de no cumplirse puede generar desequilibrios permanentes en este modelo, es la perfecta sustitución entre activos financieros locales y foráneos.
Iván Leonardo Urrea Ríos
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preferencias de los agentes entre activos foráneos y locales, y sus cambios. Es importante
notar, que los fundamentales11 son excluidos en el cálculo de este abordaje, de modo que ésta
puede ser fuente de variaciones no explicadas por el modelo.
La construcción teórica de la Paridad de Poder Adquisitivo (PPA) se enfoca en la tasa de
cambio que balancea tanto la cuenta corriente como la cuenta de capitales. Existen en este
enfoque dos variaciones, la PPA absoluta y la PPA relativa (Ogun, 2012). En General la PPA
absoluta plantea que el precio de una mercancía medido en la misma moneda en dos países
distintos debería ser el mismo, de modo que el arbitraje se encarga de eliminar cualquier
diferencia en precios bajo la misma moneda y esto genera las variaciones de las tasas de
cambio. En el mundo real, los costos de transacción, las diferentes composiciones de los
niveles de precios, y las barreras de comercio hacen que esto no se cumpla, de modo que
existe poca evidencia para soportar la PPA absoluta. Bajo la perspectiva de PPA relativa, se
define la tasa de cambio de equilibrio como la tasa de cambio de un año base multiplicada por
la relación entre los índices de precios del país doméstico y del país (o países) foráneos
(Rogoff, 1996), de modo que este sólo captura la tasa implícita, no siendo relativamente útil
para analizar la tasa explícita, es decir, la nominal que es con la que se hacen efectivos los
intercambios.
Evolución de los Modelos de Tasa de Cambio y Frontera
Estos modelos han experimentado una evolución importante desde su génesis con el
surgimiento de los primeros modelos macroeconómicos de economía abierta. Una
característica fundamental de esta evolución en el modelaje, es la temporalidad. En un
principio los modelos se enfocaban en la determinación de la tasa de cambio real, que se
define como la relación entre los niveles de precios de los países bajo análisis versus sus
socios comerciales, y se puede entender como la tasa de cambio de largo plazo (a pesar que
varíe cuando la nominal se afecta). Sin embargo, hasta hace un par de décadas, estos modelos
macroeconómicos de mediano y largo plazo no habían mostrado un buen desempeño en la
determinación de las tasas de cambio de corto plazo (Frankel & Rose, 1994). La literatura
11 Producción, empleo, balanza comercial, niveles de precios.
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económica concluyó para su tiempo que un modelo de caminata aleatoria pronosticaba mejor
el comportamiento de las tasas de cambio que los modelos monetarios, de precios rígidos y
de optimización de portafolios (Meese & Rogoff, 1983).
Estos resultados no positivos de la macroeconomía de su tiempo dieron lugar a argumentos
como la irracionalidad de los mercados de divisas (Engel, 1996). Pero a partir de este sombrío
diagnóstico se sugirió un enfoque de microestructura de mercados como el camino a seguir.
Modelos que tomaran en cuenta los efectos de los anuncios de corto plazo en el
comportamiento de la tasa de cambio nominal (Frankel & Rose, 1994).12
Dada esta sugerencia, a finales de los años 90 en los análisis de los efectos de anuncios de
variables fundamentales sobre la tasa de cambio, se empiezan a encontrar efectos de los
anuncios de déficits de cuenta corriente y de mayor desempleo sobre la depreciación para el
dólar australiano (Kim, 1998) (Boulter & Tan, 2000), y mediciones de la velocidad de ajuste
de las tasas de cambio ante sorpresas de la oferta monetaria de los bancos centrales del G7
(Arokiasamy, Mathur, & Sharma, 2000).
No obstante, respecto a la importancia de los fundamentales, (Andersen, 2003) marca un
corte transversal. Se enfoca en datos intradiarios tanto para la media condicional de la tasa de
cambio como para su volatilidad, encontrando un ajuste de diez segundos promedio para las
medias de tasa de cambio, y de ajustes más graduales en las varianzas condicionales ante los
anuncios en producción, balances de cuenta corriente, índices de precios y tasas de
desempleo.13
Adicionalmente se ha referenciado una asimetría en la respuesta de la tasa cambio ante
noticias “buenas” (tendientes a la apreciación) y las noticias malas, donde las noticias malas
tienen un efecto mayor sobre la tasa de cambio que las buenas (Galati & Ho, 2003); la
12 Se hizo la salvedad de que la medición de expectativas debía ser lo suficientemente fina como para superar el problema de que las expectativas de los agentes de mercado justo antes de un anuncio particular pueden diferir de la expectativa en el momento de la encuesta (Frankel & Rose, 1994). 13 Para Japón se encuentran los mismo resultados respecto a la importancia de los fundamentales (Ito, 2010).
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importancia en los volúmenes tranzados14 (Evans & Lyons, 2002); la importancia de los
anuncios no esperados (Arokiasamy, Mathur, & Sharma, 2000); y el efecto del “estado de
incertidumbre del mercado”15 (Fornari, 2002), (Evans & Speight, 2010).
La importancia de los volúmenes tranzados de divisas en la determinación de la tasa de
cambio de corto plazo, ha sido explicada por dos razones fundamentales: En primer lugar, el
aprendizaje de los actores de mercado puede generar diferencias en la “velocidad de
respuesta” en la actualización de los precios con las señales de mercado, de modo que los más
avezados pueden tomar partido a costa de los aprendices (Payne & Love, 2003). De otra
parte, el desacuerdo sobre los determinantes de la tasa de cambio real puede motivar el
intercambio sin importar el nivel de destreza de los actores, es decir, las asimetrías de
información e interpretación, generan que el efecto de los anuncios no se incorporen
directamente en los precios de las divisas de forma inmediata (Vitale, 2004). De igual forma
se ha encontrado que el “Order Flow” explica de forma importante los movimientos de corto
plazo, pero va perdiendo su poder explicativo en el mediano plazo a medida que las ventanas
temporales se hacen más extensas (Berger, y otros, 2005), (Evans M. D., 2005). En modelos
ulteriores la volatilidad de los “Order Flow” se encuentra como un elemente explicativo de la
tasa de cambio de corto plazo (Evans & Lyons, 2008).
Por su parte, una refinación institucional de la importancia de los volúmenes de transacción
en la determinación de las tasas de cambio de corto plazo se esboza mediante la distinción
entre agentes económicos “financieros” y “comerciales” donde los primeros son compradores
netos, adversos al riesgo y motivados por las utilidades, y los segundos vendedores netos,
guiados por el nivel de tasa de cambio y escogen racionalmente no especular (Osler, 2006).
La modelación de los anuncios cuantitativos, en general utiliza la estandarización de
(Andersen, 2003), la cual diferencia el valor esperado y el efectivo para cada observación, y la
divide por la desviación estándar muestral para poder realizar choques en magnitudes de
desviación estándar y comparar entre variables. Para la modelación de anuncios no
14 La variable trabajada en la literatura es el “Order Flow” el cual se define como la diferencia entre el número de transacciones iniciadas por una compra y el número de transacciones iniciadas por una venta para cada momento del tiempo. 15 Escenarios de mayor volatilidad son más sensibles a los anuncios.
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cuantitativos, o no esperados se introducen variables dicotómicas de distintos tipos de
anuncios (empleo, producción, desastres, cambios políticos, balances externos) (Dominguez
& Panthaki, 2006), o se asigna un valor de 1 si tienden a apreciar la tasa de cambio o de -1 en
caso contrario y se agregan en unidades homogéneas de tiempo (Payne & Love, 2003). En
materia econométrica, los métodos más usados son los modelos ARCH y GARCH para modelar
volatilidad, y VAR y MCO con modelación de heteroscedasticidad para medias condicionales,
mostrando un mejor desempeño los modelos de series de tiempo que los lineales (Siklos &
Bohl, 2008).
Para países en desarrollo se han utilizado otro tipos de variables dignas de ser utilizadas en
pequeñas economías abiertas, los precios de los principales comoditties de exportación son
parte importante de la explicación de los movimientos de la tasa de cambio para Sudáfrica
(Egert, 2010), al igual que medidas del “riesgo país” para el mismo fin en países en desarrollo
como Serbia (Nedeljkovic & Urosevic, 2012).
Los datos diarios tienen la fortaleza de no estar afectados por la temporalidad de los anuncios
en distintas partes del globo terráqueo, por ejemplo, encontrar que los anuncios en Estados
Unidos tienen un mayor efecto que los anuncios de Europa, porque los primeros en ventanas
intradiarios se anuncian horas antes (Ehrmann & Fratzscher, 2005). En segundo lugar, la
reacción puede tomar horas, o días enteros de modo que ventanas de 5 minutos, o de 30
minutos pueden sólo recoger efectos temporales y no permanentes. Estos modelos han
funcionado relativamente bien dando cuenta de la dirección, pero no de la magnitud de los
cambios (Wei Lia, 2015).
La búsqueda de la velocidad de apreciación de la tasa de cambio, obliga modelar con series de
tiempo. Primero se aborda el análisis de datos diarios, y posteriormente se procede con la
periodicidad mensual.
Se utilizan modelos ARIMAX16 y VAR para la búsqueda de la velocidad de apreciación de la
tasa de cambio.
16 La metodología diseñada para construir los modelos ARIMAX sigue los siguientes pasos:
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Los modelos ARIMAX17 tienen la siguiente estructura18 (Enders, 2015):
𝑌! = − ∆!𝑌! − 𝑌! + ∅! + ∅!∆!𝑌!!! − 𝜃!𝜀!!!
!
!!!
!
!!!
+ 𝛽!∆!𝑋!!!
!
!!!
+ 𝜀!
Donde el principal supuesto para la estimación es que 𝑌! sea una variable exógena a 𝑋!, lo
cual permite que al modelo ARIMA estándar se incorpore la variable 𝑋!, como explicativa,
para los fines de este documento, el precio del petróleo y los anuncios de descubrimientos de
petróleo cumplen con este supuesto, pues las dos variables pueden afectar a la tasa de
cambio colombiana, pero la tasa de cambio, dado que Colombia es una pequeña economía
abierta, no afecta los movimientos del precio del petróleo, ni la distribución de los anuncios
de hallazgos petroleros.
Los modelos VAR reducidos tienen la siguiente estructura (Enders, 2015):
𝑌! = 𝑎! + 𝑎(1,1)!𝑌!!! + 𝑎(1,2)!𝑋!!!
!
!!!
+ 𝜀!"
𝑋! = 𝑏! + 𝑎(2,1)!𝑌!!! + 𝑎(2,2)!𝑋!!!
!
!!!
+ 𝜀!"
Donde 𝜀!" y 𝜀!" son choques o innovaciones en cada una de las variables, ruido blanco de
forma individual y distribuidos conjuntamente normal N(0,∑). Esta forma reducida no
modela relaciones de causalidad contemporáneas, para ello se requieren modelos
estructurales19
1) Estimar un modelo ARIMA para la tasa de cambio. 2) Una vez se tiene un buen modelo explicativo de la serie, se incorpora la variable exógena “Precios del Petróleo BRENT” como una variable explicativa que cumple con el supuesto de no tener correlación con los errores, ni es determinada por la variable endógena. 3) Cuando se tiene el mejor modelo, con los rezagos significativos estadísticamente, se procede a explicar que tan rápido se aprecia la tasa de cambio en el periodo respectivo, ante un auge de precios del petróleo.
17 Estos modelos también son llamados funciones de transferencia. 18 En la lista de símbolos están los significados de las ecuaciones. 19 Existen dos formas de estimar modelos VAR, forma reducida (donde se pierde la simultaneidad) y los estructurales (los cuales cuentan con simultaneidad). Se estiman modelos VAR reducidos y no estructurales por dos razones:
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Análisis de la velocidad de apreciación de la tasa de cambio en periodicidad diaria
Este capítulo está compuesto de tres secciones: La primera presenta el modelo ARIMAX para
la medir la relación de la tasa de cambio con el precio del petróleo, con énfasis en la
temporalidad de la afectación; la segunda presenta la adición de los anuncios de
descubrimientos de petróleo (2007 – 2014) en el análisis de medición de velocidad; la tercera
presenta un análisis multivariado de la velocidad de respuesta de la tasa de cambio,
incorporando variables control que muestran tener una relación con la de tasa de cambio de
corto plazo en pequeñas economías abiertas.
Modelo ARIMAX 2000 – 2015 con precios del petróleo
El modelo ARIMAX para la tasa de cambio 2000– 201520 incorporando las variaciones del
precio del petróleo y variables dicotómicas para modelar picos no explicados en los
residuales, permite observar cómo el precio del petróleo sí genera movimientos en términos
de días sobre la tasa de cambio, empero, estos movimientos no tienen una direccionalidad
expresa más allá del primer rezago, es decir, un día después del incremento en los precios del
petróleo. En este sentido, el auge se estaría representando en la tasa de cambio en términos
de días, y estos movimientos podrían ser puramente especulativos, dado que no se puede
observar una persistencia más allá de un día después de incremento en los precios del
petróleo.21
1) No existen procedimientos basados en los datos mismos que guíen la selección de variables y rezagos que deben conservarse en los SVAR, ya que el análisis de causalidad en los SVAR depende exclusivamente de una teoría económica, que no siempre puede dar respuesta, o del conocimiento intuitivo institucional sobre las variables a trabajar. (Dae-Heum & David A., 2011). La falta de criterios para identificar cuáles son las variables causales, pone en duda la interpretación de los ejercicios de impulso-respuesta, pues no tiene sentido suponer que una variable “efecto” genera una “respuesta” que involucra a las variables “causa”. 2) La simultaneidad en el análisis mensual y diario, no cambia fundamentalmente las conclusiones sobre la velocidad de apreciación de la tasa de cambio ante un auge de recursos naturales. Agradezco al Profesor Luis Lorente por el apoyo en la clarificación de esta nota.
20 El modelo se indetermina con rezagos del precio del petróleo de más de 20 días hábiles, de modo que es un indicio que a nivel mensual los efectos tienen una dinámica propia independiente de la especulativa encontrada en las distintas ventanas diarias estimadas. 21 Para solucionar el problema de los picos no explicados en los residuales se incorporó una variable dicotómica que tomó el valor de 1 en tales picos mayores a dos desviaciones estándar y cero en cualquier otro valor.
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Tabla 1. Modelo ARIMAX 2000 – 2015 con precios del petróleo22
VARIABLE COEFF STD ERROR T-STAT SIGNIF
1 CONSTANT 0.00 0.00 -0.01 1.00
2 MA{1} 0.22 0.02 14.16 0.00
3 MA{12} 0.04 0.02 2.43 0.02
4 MA{20} 0.06 0.02 4.10 0.00
5 N_DLX{0} 0.02 0.00 8.63 0.00
6 D_DLX{1} -0.58 0.06 -9.31 0.00
7 N_DO{0} 0.02 0.00 43.13 0.00
8 N_DO{1} -0.01 0.00 -12.18 0.00
9 N_DO{4} 0.01 0.00 12.59 0.00
10 N_DO{5} -0.01 0.00 -12.30 0.00
11 D_DO{1} 0.84 0.06 12.93 0.00
12 D_DO{2} -0.14 0.02 -6.47 0.00
13 D_DO{4} -0.61 0.05 -11.49 0.00
14 D_DO{5} 0.69 0.06 11.18 0.00
15 D_DO{9} 0.10 0.02 5.79 0.00
16 N_DA{0} -0.02 0.00 -41.54 0.00
17 N_DA{3} -0.01 0.00 -24.21 0.00
18 N_DA{8} 0.00 0.00 -7.01 0.00
19 D_DA{1} 0.13 0.02 5.56 0.00
20 D_DA{3} -0.82 0.03 -28.10 0.00
21 D_DA{4} 0.15 0.02 6.43 0.00
22 D_DA{8} -0.18 0.03 -5.38 0.00
23 N_DB{0} 0.01 0.00 29.71 0.00
24 N_DB{1} 0.00 0.00 6.49 0.00
25 N_DF{0} -0.01 0.00 -20.55 0.00
26 N_DF{1} 0.00 0.00 -4.46 0.00
27 N_DG{0} 0.01 0.00 5.84 0.00
28 N_DG{5} 0.01 0.00 4.45 0.00
29 N_DH{0} -0.02 0.00 -6.68 0.00
30 N_DH{4} -0.02 0.00 -6.96 0.00
31 D_DH{4} -0.99 0.01 -89.41 0.00
22 Todos los coeficientes que tienen una N en la nomenclatura corresponden a los rezagos de media móvil del modelo de transición, los que llevan una D a los rezagos autoregresivos de cada variable. En este este sentido, el coeficiente D_DLX{1} corresponde al primer rezago de la primera diferencia en logaritmos del precio del petróleo. Esta nomenclatura se utiliza a lo largo del document para todos los modelos ARIMAX.
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Se puede observar, que el coeficiente que acompaña a las variaciones del petróleo tiene signo
negativo, esto quiere decir, que en el periodo 2000 – 2015 un incremento de 1% en el precio
del petróleo, generó Ceteris Paribus una apreciación de la tasa de cambio de 0,58%23.
Modelo ARIMAX para Tasa de Cambio 2007– 2014 incorporando las
variaciones del precio del petróleo y los descubrimientos petroleros en prensa
El modelo aquí presentado para el periodo 2007 – 2014 incorpora como variable explicativa
adicional a las variaciones del precio del petróleo, los descubrimientos petroleros en prensa24
y variables dicotómicas en picos no explicados en los residuales. Este modelo presenta un R2
más alto que el modelo anterior (69%) y cumple el supuesto de no auto correlación de los
residuales. Los descubrimientos de petróleo vienen acompañados por un coeficiente con signo
negativo, de modo que tales anuncios generaron apreciaciones en promedio de 0,96% una
semana después del anuncio25. Empero, para las variaciones en el precio del petróleo, una vez
se incorporaron los anuncios de descubrimientos, el signo del coeficiente cambia (D_DLX {1})
denotando una depreciación de 0,12% ante un incremento en el precio del petróleo de 1%.
Tabla 2. Modelo ARIMAX para Tasa de Cambio 2007– 2014 incorporando las variaciones del
precio del petróleo y los descubrimientos petroleros en prensa
Variable Coeff Std Error T-Stat Signif
1 CONSTANT 0.00 0.00 0.41 0.68
2 AR{1} 0.18 0.02 7.51 0.00
3 AR{14} 0.06 0.02 2.56 0.01
23 Se puede observar principalmente la significancia de los coeficientes correspondientes a las dummy, mostrando que tales variables, si recogen un efecto no incorporado en las variaciones del precio del petróleo. Sin embargo, al observar los supuestos de normalidad de los residuales se observa como aún con la modelación mediante una variable dicotómica, el supuesto de normalidad no se cumpleEste resultado probablemente tenga que ver con el comportamiento de la varianza a través de la muestra dada la periodicidad de los datos. 24 Se tomaron anuncios de descubrimientos petroleros en el periodo 2007 – 2014 en los principales diarios económicos del país: La República, Portafolio, Dinero, El Tiempo y El Espectador. 25 Coeficiente D_DOIL{5}.
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1
4 AR{75} -0.08 0.02 -3.30 0.00
5 MA{57} 0.05 0.02 2.11 0.03
6 N_DLX{0} -0.00 0.00 -0.04 0.97
7 N_DLX{1} -0.11 0.00 -23.80 0.00
8 D_DLX{1} 0.12 0.04 2.89 0.00
9 N_DOIL{0} -0.00 0.00 -2.30 0.02
10 D_DOIL{5} -0.96 0.03 -35.80 0.00
11 N_DO{0} 0.02 0.00 32.26 0.00
12 N_DO{5} 0.01 0.00 6.75 0.00
13 D_DO{5} -0.76 0.08 -10.10 0.00
14 N_DA{0} -0.02 0.00 -26.63 0.00
15 N_DA{1} 0.00 0.00 2.52 0.01
16 N_DA{3} -0.01 0.00 -10.84 0.00
17 N_DA{4} 0.01 0.00 9.63 0.00
18 D_DA{1} 0.30 0.04 7.67 0.00
19 D_DA{3} -0.47 0.03 -16.12 0.00
20 D_DA{4} 0.82 0.05 16.83 0.00
21 N_DB{0} 0.01 0.00 21.88 0.00
22 N_DB{1} 0.01 0.00 6.01 0.00
23 N_DB{2} 0.01 0.00 9.15 0.00
24 N_DB{3} 0.00 0.00 5.11 0.00
25 D_DB{1} -0.43 0.09 -4.66 0.00
26 D_DB{2} -0.84 0.09 -9.00 0.00
27 N_DC{0} -0.01 0.00 -23.26 0.00
28 N_DC{1} -0.01 0.00 -15.76 0.00
29 N_DC{3} 0.01 0.00 15.34 0.00
30 N_DC{4} 0.00 0.00 3.27 0.00
31 D_DC{1} -0.80 0.03 -26.11 0.00
32 D_DC{3} 0.63 0.03 22.28 0.00
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De este modo, en el periodo 2007 – 2014 los descubrimientos de petróleo generaron
apreciaciones de la tasa de cambio en un lapso de una semana, mientras que el precio del
petróleo a nivel diario tuvo impactos en la tasa de cambio pero sin una direccionalidad precisa
dados los signos de los coeficientes estimados.
Modelo VAR de periodicidad diaria 2003 - 2015
Una vez identificada la relación entre los precios del petróleo y la tasa de cambio en el corto
plazo (periodicidad diaria), se pueden incorporar al análisis, variables que tienen incidencia
directa sobre la tasa de cambio como la dinámica de los volúmenes de transacción de
mercado (order flow)26, el riesgo país (EMBI índice JP Morgan Chase) o la tasa interbancaria
de Colombia27.
La revisión de las series a utilizar para el periodo 2003 - 2015 con el fin de determinar la
existencia de raíces unitarias y por consiguiente la necesidad de diferenciación para la
modelación mediante vectores auto regresivos se hizo con la prueba Dickey Fuller
Aumentada28.
Se puede observar que el modelo estimado con las variables: precio del petróleo, “order
flow”, el riesgo país, y descubrimientos petroleros, cuenta con coeficientes significativos para
explicar las variaciones de corto plazo de la tasa de cambio en el periodo 2003 – 201529.
26 El “Order Flow” se define en la literatura internacional como la diferencia entre el número de transacciones que inician mediante una oferta (en la jerga Colombiana ir en contra del “bid” o “pegarlo”), y aquellas transacciones que inician mediante una posición de demanda (“tomarlo”). De modo que esta medida recoge una direccionalidad del mercado, donde la hipótesis es que cuando hay más transacciones iniciadas por oferta que por demanda, el precio del activo tendería a bajar y viceversa. 27 No obstante la incorporación de estas variables exige otro método de estimación debido a que el supuesto de exogenidad de estas variables hacia la tasa de cambio no se cumple y los movimientos en la tasa de cambio no sólo son afectados por movimientos en las nuevas variables a incorporar, sino que estas variables se ven de una u otra forma afectadas por movimientos en la tasa de cambio 28 las series son I (1) salvo el order flow y los descubrimientos petroleros en prensa. 29 Dado que nuestra variable explicada de interés es la tasa de cambio, se presentan en el cuerpo del documento las pruebas de significancia conjunta para la tasa de cambio como variable explicada. Si se requiere profundización sobre la estimación de los modelos escribir a [email protected].
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Tabla 3. Test de Significancia Global con la Tasa de Cambio (DLY) como variable endógena
F-Tests Dependent Variable DLY Variable F-Statistic Signif DLX 8.50 0.00 DLY 3.04 0.00 O 20.40 0.00 DLE 11.53 0.00 DOIL 2.02 0.00
Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con
software RATS 8.0
Los ejercicios impulso respuesta muestran una respuesta en términos de días de la tasa de
cambio de corto plazo frente a choques en las variables del modelo (el precio del petróleo, el
índice de riesgo país, el “Order Flow”, los descubrimientos petroleros).
Un choque de una desviación estándar en la variación del precio del petróleo en el periodo
2003 – 2015, produce una respuesta de apreciación del tipo de cambio en dos días. En el
tercer día después del choque el efecto se desvanece y se observan movimientos
especulativos en la tasa de cambio, es decir, si existe una respuesta significativa en términos
de días en los niveles de la tasa de cambio.
Gráfico 1. Impulso Respuesta de la tasa de cambio frente a choque en precio del petróleo
2003 - 2015
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Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con software RATS
8.0
La respuesta de la tasa de cambio ante un choque positivo en el “Order Flow”, es decir, un
número de transacciones iniciadas por oferta superiores a las iniciadas por una demanda el día
del choque, es una apreciación de la tasa de cambio dada una sobreoferta temporal de divisas.
El efecto se desvanece levemente después del cuarto día del choque. Lo importante de este
resultado es encontrar una respuesta en términos de días de la tasa de cambio ante el “Order
Flow”, sin embargo, este “Order Flow” recoge parte del choque en precios del petróleo, lo
cual se observará en el siguiente impulso respuesta.
Gráfico 2. Impulso respuesta de la tasa de cambio frente a choque en “Order Flow” 2003 - 2015
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20-0.00200
-0.00175
-0.00150
-0.00125
-0.00100
-0.00075
-0.00050
-0.00025
0.00000
0.00025
U(2,1)
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5
Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con software RATS
8.0
No obstante, analizando la respuesta del “Order Flow” ante un choque en el precio del
petróleo, se encuentra que el order flow toma un valor positivo el día del incremento en el
precio del petróleo, sin embargo, al cabo de cinco días el efecto se disipa y se producen leves
movimientos oscilantes. El resultado clave de este hecho, así como en la ventanas anteriores,
es que una parte del choque petrolero se traspasa a la tasa de cambio vía cambios en el
“Order Flow”30, y que los precios de petróleo producen una sobreoferta de cantidades de
divisas en el corto plazo.
Gráfico 3. Impulso respuesta del “Order Flow” frente a choque en Precio del Petróleo” 2003 - 2015
30 Este resultado consiste en evidencia a favor de la literatura reciente que posiciona los volúmenes tranzados como una determinante de las tasa de cambio en el corto plazo.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20-0.00200
-0.00175
-0.00150
-0.00125
-0.00100
-0.00075
-0.00050
-0.00025
0.00000
0.00025
U(2,3)
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Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con software RATS
8.0
Igualmente, en el siguiente gráfico se puede observar la respuesta de la tasa de cambio ante
un deterioro de la percepción de sostenibilidad de la deuda soberana (un choque positivo en
el índice EMBI). Ante tal choque, se presenta un proceso de depreciación el día siguiente del
choque, no obstante el choque se desvanece después del cuarto día.
Gráfico 4. Impulso respuesta de la tasa de cambio frente a choque en “Riesgo País”
Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con software RATS
8.0
El índice de riesgo país (EMBI) al igual que el order flow, traspasan una parte del choque en
precios del petróleo a la tasa de cambio. En la siguiente gráfica se observa la respuesta del
EMBI ante un choque positivo en el precio del petróleo. En concordancia con lo observado en
las ventanas diarias parciales, el aumento el precio del petróleo, disminuye el riesgo país,
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20-7.5
-5.0
-2.5
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
U(3,1)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20-0.00025
0.00000
0.00025
0.00050
0.00075
0.00100
0.00125
0.00150
0.00175
U(2,4)
Iván Leonardo Urrea Ríos
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probablemente por la expectativa de mayores ingresos en el mediano plazo, empero, Ceteris
Paribus el efecto del choque se desvanece al segundo día.
Gráfico 5. Respuesta del Riesgo País frente a choque en precio del petróleo 2003 - 2015
Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con software RATS
8.0
Finalmente el modelo estimado muestra cómo un descubrimiento petrolero en el periodo
2003 - 2015, genera movimientos en la tasa de cambio, sin embargo, tales movimientos no
presentan una direccionalidad precisa. Probablemente, tal comportamiento se deba a la
expectativa de mayores entradas de divisas al país por concepto de las mayores ventas futuras
de crudo por un lado, y por otra parte, a la demanda de divisas que genera a su vez la
demanda de bienes de capital para hacer frente a la extracción del crudo hallado.
Con estos resultados indican que en el periodo 2003 – 2015, la tasa de cambio si respondió
ante cambios en los precios del petróleo con apreciaciones en término de dos días. Así mismo,
se observa que las variables order flow e índice riesgo país traspasan una parte del incremento
en precios a la tasa de cambio. La tasa de cambio no muestra una respuesta estadísticamente
significativa ante los movimientos de la tasa interbancaria.
Análisis de la velocidad de apreciación de la tasa de cambio en periodicidad
mensual
Este capítulo está compuesto de tres partes: La primera presenta el modelo ARIMAX para
datos mensuales para la tasa de cambio con el precio del petróleo como variable exógena
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20-0.0020
-0.0015
-0.0010
-0.0005
0.0000
0.0005
U(4,1)
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explicativa de sus movimientos; la segunda presenta la adición de los anuncios de
descubrimientos de petróleo (2007 – 2014) en el análisis mensual de medición de velocidad;
la tercera presenta un análisis mensual multivariado de la velocidad de respuesta de la tasa de
cambio, incorporando variables control que muestran tener una relación con la de tasa de
cambio de corto plazo en pequeñas economías abiertas.
Modelo ARIMAX Tasa de Cambio y Precio del Petróleo 2008 – 2015
En el modelo de periodicidad mensual se puede observar cómo el coeficiente 5 presenta una
respuesta de la tasa de cambio ante variaciones en el precio del petróleo en el segundo mes
después del choque. Se tiene que un incremento de 1% en los precios del petróleo, genera una
apreciación de 0,99% en la tasa de cambio. Esta respuesta según el modelo estimado se da
después de dos meses durante el periodo 2000 – 201531.
Tabla 4. Modelo ARIMAX Tasa de Cambio y Precio del Petróleo 2008 – 2015
Variable Coeff Std Error T-Stat Signif
1 CONSTANT 0.00 0.00 -1.29 0.20
2 AR{16} -0.17 0.08 -2.15 0.03
3 MA{1} 0.44 0.07 6.02 0.00
4 N_DLX{0} 0.01 0.01 0.98 0.33
5 D_DLX{2} -0.99 0.04 -24.68 0.00
6 N_DO{0} 0.08 0.01 9.68 0.00
7 N_DO{4} 0.06 0.01 6.77 0.00
8 N_DO{5} 0.03 0.01 4.73 0.00
9 D_DO{1} 0.49 0.03 16.44 0.00
10 D_DO{4} -0.73 0.03 -29.16 0.00
11 N_DA{0} -0.06 0.01 -4.47 0.00
12 D_DA{1} 0.52 0.09 5.66 0.00
31 Este modelo cumple los supuestos de no auto correlación, y de normalidad en los residuales.
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13 D_DA{2} -0.73 0.10 -6.98 0.00
Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con software
RATS 8.0
Modelo VAR de periodicidad mensual 2003 – 2015
Una vez identificada la velocidad de respuesta a nivel diario de la tasa de cambio
incorporando los precios del petróleo, el order flow, la tasa interbancaria, el índice de riesgo
país y los descubrimientos de petróleo con la tasa de cambio con periodicidad diaria, es
importante evaluar la persistencia de esta respuesta, es decir, si esta respuesta en verdad se
traduce en una apreciación de la tasa de cambio, y si lo hace en qué horizonte temporal se
puede observar una direccionalidad precisa de la tasa de cambio.
En esta sección se presenta el modelo VAR para el periodo completo 2003 – 2015 con datos
mensuales, la selección de rezagos se realizó con el criterio de normalidad y no auto
correlación; se seleccionaron los rezagos suficientes para que los residuales cumplieran el
supuesto de no auto correlación entre los residuales32. Se encontró que la balanza cambiaria,
el EMBI y la tasa interbancaria no presentan una significancia estadística en la explicación de
las variaciones mensuales en la tasa de cambio durante el periodo 2003 - 2015.
El modelo estimado con las variables: tasa de cambio, precio del petróleo y order flow, cuenta
con coeficientes significativos para explicar las variaciones mensuales de la tasa de cambio en
el periodo 2003 – 2015. El modelo no presenta auto correlación entre los residuales.
El modelo resultante fue el siguiente33:
Tabla 5. Modelo VAR de periodicidad mensual 2003 – 201534
32 La cantidad óptima de rezagos fue de 3. La depuración de rezagos no se realizó desacatando los coeficientes no significativos de las ecuaciones, debido a la sencilla razón que un coeficientes con cierto rezago puede ser importante para explicar a un par de variables pero las otras no, de modo que ese fue un criterio central para la selección y descarte de rezagos. 33 Dado que nuestra variable explicada de interés es la tasa de cambio, se presentan en el cuerpo del documento las pruebas de significancia conjunta para la tasa de cambio como variable explicada. En el anexo 3 se presentan los resultados completos del modelo VAR estimado incorporando todos los coeficientes y su significancia individual.
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F-Tests
Dependent Variable DLY
Variable F-Statistic Signif
DLX 3.195 0.0256016
DLY 4.3357 0.0059424
O 6.686 0.0003039
Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con
software RATS 8.0
Un choque de una desviación estándar en la variación del precio del petróleo en el periodo
2003 – 2015 produce apreciación del tipo de cambio en el mismo mes del choque, donde se
puede decir, que el proceso de apreciación se consolida antes de que lleguen los dólares
correspondientes a las ventas correspondientes al nuevo precio.
Gráfico 6. Impulso Respuesta de la tasa de cambio frente a choque en precio del petróleo
2003 – 2015 (Datos Mensuales)
34 DLX: Primera diferencia del logaritmo del precio del petróleo DLY: Primera diferencia del logaritmo de la tasa de cambio. O: “Order Flow” DLE: Primera diferencia del logaritmo del índice EMBI (Riesgo País). DLT: Primera diferencia del logaritmo de la tasa interbancaria. DOIL: Descubrimientos petroleros. B: Balanza Cambiaria
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Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con software RATS
8.0
La respuesta de la tasa de cambio mensual ante un choque positivo en el “Order Flow”, es
decir, un número de transacciones iniciadas por oferta superiores a las iniciadas por una
demanda el mes del choque, es una apreciación en el mes siguiente del choque dada una
sobreoferta de divisas durante el mes. El efecto se desvanece en el cuarto mes, cuando se
puede deducir ya se ha producido una apreciación significativa de la tasa de cambio. En este
ejercicio también se puede observar una persistencia del efecto del choque sobre la tasa de
cambio.
Gráfico 7. Impulso respuesta de la tasa de cambio frente a choque en “Order Flow” 2003 –
2015 (Datos Mensuales)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12-0.008
-0.007
-0.006
-0.005
-0.004
-0.003
-0.002
-0.001
0.000
0.001
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Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con software RATS
8.0
Sin embargo, en el siguiente gráfico se analiza la respuesta del “Order Flow” ante un choque
en el precio del petróleo, se encuentra que el order flow toma un valor positivo en el mes
siguiente al incremento en el precio del petróleo. Esto puede significar que el mes siguiente al
choque, se observa un incremento en las cantidades tranzadas iniciadas por una oferta, de
modo que en el mes siguiente y hasta el cuarto mes, la entrada efectiva de dólares y la
expectativa de mayor flujo de dólares hacen que la tasa de cambio se aprecie meses después
del incremento en precios. El resultado clave de este hecho, así como en la ventanas
anteriores, es que una parte del choque petrolero se traspasa a la tasa de cambio vía cambios
en el “Order Flow”, y que los precios de petróleo producen una sobreoferta de cantidades de
divisas en promedio durante los siguientes tres meses.
Gráfico 8. Impulso respuesta del “Order Flow” frente a choque en Precio del Petróleo” 2003 –
2015 (Datos Mensuales)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12-0.010
-0.008
-0.006
-0.004
-0.002
0.000
0.002
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Fuente: Superintendencia Financiera y Banco de la República. Cálculos del autor con software RATS
8.0
Con estos resultados, el análisis del nivel mensual nos permite concluir que el efecto guarda
una direccionalidad precisa en una temporalidad mensual. De igual forma, se observa que la
variable order flow traspasa una parte del incremento en precios a la tasa de cambio también
de forma persistente. La tasa de cambio no mostró una respuesta estadísticamente
significativa ante los movimientos de la tasa interbancaria, el riesgo país y la balanza
cambiaria, de modo que en el nivel mensual la entrada contemporánea de dólares no tiene un
efecto significativo en los movimientos de la tasa de cambio, principalmente porque tales
movimientos se anticipan antes que entren los dólares vía las cantidades tranzadas en el mes
en que se presentan los incrementos en precios.
En síntesis, en términos mensuales, los movimientos hacia la apreciación de la tasa de cambio
de Colombia fueron guiados por los movimientos de los precios del petróleo, con un papel
importante del order flow y con una direccionalidad precisa y una respuesta en el mismo mes
del choque, antes de la entrada efectiva de los ingresos por tales ventas en la balanza
cambiaria.
Conclusiones
El ejercicio que se realizó en este trabajo permitió explorar la velocidad de respuesta de la
apreciación de la tasa de cambio de Colombia en un escenario de auge de recursos naturales
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
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entre 2000 – 2015 con el petróleo como variable proxy del comportamiento de las materias
primas exportables y beneficiadas por los altos niveles de demanda internacional en el
periodo de análisis.
Se estimaron modelos ARIMAX y VAR para analizar con periodicidad diaria y mensual las
relaciones y respuestas de la tasa de cambio ante cambios en variables afectadas por el auge y
otras variables que han sido ampliamente referidas en el ámbito internacional (Andersen,
2003). Se concluye que el precio del petróleo y los descubrimientos petroleros generaron un
movimiento de periodicidad diaria y mensual sobre la tasa de cambio con una direccionalidad
precisa.
Para los ejercicios en el periodo 2000 - 2015 de periodicidad diaria se observó que el precio
del petróleo sí generó movimientos en términos de días sobre la tasa de cambio, precisamente
en el primer día después del choque con una apreciación de 0,58% ante un incremento de 1%
en la cotización del crudo, de modo que el auge se estaría representando en la tasa de cambio
en el término de un día.
En el periodo 2007 – 2014 los descubrimientos de petróleo generaron a nivel apreciaciones
de la tasa de cambio en un lapso de una semana, mientras que el precio del petróleo a nivel
diario tuvo impactos de más corto plazo en la tasa de cambio.
Al estimar los modelos VAR con datos diarios, se encontró que los ejercicios de impulso
respuesta mostraron una respuesta en términos de dos días de la tasa de cambio frente a un
incremento en una desviación estándar de la variación del precio del petróleo.
Consistentemente con los modelos ARIMAX de periodicidad diaria, la direccionalidad en el
tiempo es definida y la respuesta se da en el día siguiente al choque, de modo que es posible
observar una respuesta hacia la apreciación frente incrementos en el precio del petróleo. Así
mismo, se observó consistentemente con la literatura internacional que las variables order
flow e índice riesgo país, traspasan una parte del incremento en precios a la tasa de cambio.
A nivel mensual, se observó una apreciación de la tasa de cambio acumulada de -1,36% ante
un incremento de los precios del petróleo de 1%, en un plazo de cuatro meses, esta
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apreciación acumulada en el nivel mensual se discrimina por meses en 0,24% después de dos
meses, 0,23% en el tercer mes después del incremento de los precios del petróleo, y
finalmente un 0,90% después de cuatro meses del choque inicial.
La modelación VAR de periodicidad mensual en el periodo 2003 – 2015, permitió calcular que
un choque de una desviación estándar en la variación del precio del petróleo, produjo
apreciación del tipo de cambio en el mismo mes del choque, de donde se puede deducir que el
proceso de apreciación se consolida antes de que lleguen los dólares correspondientes a las
ventas correspondientes al nuevo precio dado que la balanza cambiaria no tuvo una
significancia estadística en las variaciones de la tasa de cambio. De igual forma, se observa
que la variable order flow traspasa una parte del incremento en precios a la tasa de cambio en
el nivel mensual.
El 60% del efecto de apreciación se da el día posterior al incremento de los precios del
petróleo. Este hecho lleva a concluir necesariamente que la política económica tiene menor
tiempo del que usualmente se piensa, para reaccionar ante un auge de recursos naturales en
precios. En cantidades, el efecto se diluye durante el primer mes, mostrando una mayor
incertidumbre del mercado hacia los anuncios de descubrimientos petroleros.
En síntesis, en términos mensuales, los movimientos hacia la apreciación de la tasa de cambio
de Colombia fueron guiados por los movimientos de los precios del petróleo, con un papel
importante del order flow y con una direccionalidad precisa y una respuesta en el mismo mes
del choque, antes de la entrada efectiva de los ingresos por tales ventas en la balanza
cambiaria.
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referencia de los mercados europeos.
Cuentas Trimestrales: Principal fuente del DANE para cuantificar el Producto Interno Bruto,
Producto Nacional y Departamental.
DANE: Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas.
DIAN: Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales.
Encuesta de Expectativas: Encuesta realizada por el Banco de la República que pretende
identificar las expectativas de precios (IPC), Tasa Representantiva del Mercado (TRM) y Tasas
de Interés y se realiza de manera mensual. La encuesta utilizada corresponde a agosto de
2016. Disponible en: http://www.banrep.gov.co/resultados-mensuales-expectativas-
analistas-economicos
EMCV: Encuesta Mensual de Comercio y Vehículos al Por Menor. Encuesta realizada por el
DANE con objetivo de medir la actividad económica del comercio nacional.
EMM: Encuesta Mensual Manufacturera. Encuesta realizada por el DANE cuyo principal
objetivo es medir la actividad económica de la industria nacional.
GEIH: Gran Encuesta Integrada de Hogares. Encuesta realizada por el DANE cuyo principal
objetivo es medir fuerza y mercado laboral a nivel nacional y por 13 áreas metropolitanas.
GNC: Gobierno Nacional Central.
MTS: Muestra Trimestral de Servicios. Investigación estadística realizada por el DANE con el
objetivo de medir la actividad económica de servicios nacional.
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PP: Puntos Porcentuales.
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WTI y Brent a corte del 16 de agosto de 2016. Disponible en:
http://www.upme.gov.co/GeneradorConsultas/Consulta_Indicador.aspx?IdModulo=3&ind=2
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TRM: Tasa Representativa del Mercado.
WTI: West Texas Intermediate. Es un tipo de petróleo crudo liviano que se produce en el
oeste de Estados Unidos.
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