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IV. Sostenibilidad fiscal desde el punto de vista del “valor en riesgo”

Author(s):
Alfred Schipke, and Markus Rodlauer
Published Date:
September 2005
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En varios países de América Central, los problemas recurrentes relacionados con la deuda y el alto nivel de deuda pública llevaron a la palestra el tema de la sostenibilidad fiscal. Si bien en los últimos años el coeficiente deuda pública/PIB comenzó a disminuir, aún supera el 50% en la mayoría de los países de la región; esto convierte a la deuda en una fuente de vulnerabilidad que merece una minuciosa atención. Durante las últimas tres décadas, la región experimentó varias renegociaciones parciales de la deuda y los altos niveles de endeudamiento han impedido la aplicación de políticas efectivas en respuesta a shocks adversos (Offerdal, 2004).

No existen estudios a nivel regional sobre la sostenibilidad de la deuda en América Central. Hasta ahora, las evaluaciones de sostenibilidad han sido realizadas país por país y han tenido como objetivo asegurar el logro de la viabilidad fiscal para el país en cuestión. En consecuencia, los resultados de las evaluaciones de sostenibilidad disponibles no son del todo apropiados para realizar comparaciones interregionales.

A pesar de que en los últimos años se ha logrado un avance significativo, la metodología de las evaluaciones de sostenibilidad fiscal y de la deuda aún se encuentra en las primeras etapas de su desarrollo1. En general, las proyecciones de la dinámica de la deuda, que son intrínsecamente inciertas y suma mente variables, son efectuadas en forma estable y determinística y solo se explora un número limitado de resultados posibles. Tal como lo expresó el FMI, las evaluaciones de la sostenibilidad son probabilísticas, ya que normalmente pueden contemplarse situaciones en las que la deuda de un país sea sostenible, y otras en las que no lo sea. Pero el marco propuesto no proporciona explícitamente estas probabilidades; más bien, traza las implicaciones de escenarios alternativos y deja que el usuario determine las probabilidades que pueden derivarse de los mismos.

A fin de evaluar el grado de vulnerabilidad que plantean los actuales niveles de deuda en América Central, este estudio resume recientes evaluaciones de sostenibilidad y propone un marco probabilístico complementario para evaluar la sostenibilidad. Se avanza un paso más allá del marco tradicional de sostenibilidad de la deuda mediante el cálculo explícito de las probabilidades de escenarios alternativos utilizando un conjunto común de supuestos2. La metodología del “valor en riesgo” (VaR) se utiliza para calcular la distribución de probabilidad del coeficiente deuda/PIB de varios países de América Central, que sirve de variable representativa del grado de vulnerabilidad fiscal. Esta metodología del “valor en riesgo” está en consonancia con el método de simulación estocástico sugerido por el FMI (2003). Sin embargo, el enfoque no carece de desventajas, ya que se basa exclusivamente en datos históricos. Esta salvedad se hace especialmente notable cuando se produce un cambio de régimen, como la dolarización oficial de El Salvador en 2001. A la vez, debido a las limitaciones de los datos y los posibles problemas de endogeneidad, los resultados son tentativos. Por estas razones, el enfoque del VaR complementa al enfoque tradicional de sostenibilidad de la deuda, pero no lo reemplaza. Con todo, el marco del VaR permite hacer una comparación más explícita de las vulnerabilidades en los distintos países y los clasifica según un índice común de vulnerabilidad. Ofrece información adicional en comparación con las evaluaciones de sostenibilidad tradicionales, al calcular probabilísticamente la contribución relativa de los distintos factores de riesgo a la vulnerabilidad total del país3.

Los aspectos analíticos y el enfoque tradicional de la sostenibilidad

El FMI define la sostenibilidad de la deuda como “una situación en la que se espera que un prestatario pueda continuar atendiendo el servicio de sus deudas sin tener que recurrir en el futuro a una corrección desproporcionada en sus ingresos y gastos”4. La evaluación de la sostenibilidad, según se destaca en la definición, es intrínsecamente probabilística y se basa en la expectativa y en el juicio sobre lo que constituye una corrección futura desproporcionada. Por lo tanto, todo análisis de sostenibilidad solo es objetivo hasta cierto grado. Si bien la experiencia demuestra que suele ser más fácil determinar ajustes desproporcionados ex post que ex ante, los actuales análisis de sostenibilidad se pueden mejorar en lo que concierne al aspecto de la definición que se refiere a las expectativas.

El riesgo de que se produzca la cesación de pagos se ve representado por la distribución de probabilidad del coeficiente deuda/PIB. A pesar de ser un indicador de solvencia poco eficaz, el coeficiente deuda/PIB es la medida que se utiliza normalmente para evaluar la sostenibilidad y es el punto en torno al cual giran las evaluaciones de sostenibilidad tradicionales5. Por ende, para poder comparar los análisis, será necesario utilizar el mismo indicador en el presente estudio.

El enfoque tradicional para evaluar la sostenibilidad fiscal se basa en los siguientes pasos:

  • A fin de establecer un escenario de referencia para “la política vigente”, se realizan proyecciones basadas en el pronóstico de variables clave de los sectores real, externo, monetario y fiscal, bajo la suposición de una continuidad de política6. Si bien en general se utilizan las tendencias históricas como base para las proyecciones, estas no se siguen automáticamente sino que se aplica el buen criterio para evaluar el curso más probable que tomarán los sucesos.
  • Estas proyecciones de escenario de referencia para la “política vigente” sirven para predecir el rumbo del coeficiente deuda del sector público/PIB. En general, un coeficiente de deuda considerado demasiado alto o vulnerable impulsa la creación de un escenario de ajuste alternativo, es decir, un escenario de “política activa”7. En este caso, el ajuste del saldo fiscal primario es la herramienta de política que se emplea para alcanzar el coeficiente de deuda propuesto como objetivo.
  • Por último, se analiza la robustez de los resultados suponiendo trayectos alternativos para las variables macroeconómicas utilizadas en el ejercicio.

El cuadro 4.1 resume los resultados de las evaluaciones de sostenibilidad más recientes efectuadas para los países de la región8:

  • En todos los países, el escenario de referencia para la “política vigente” supuso una mejora en el saldo fiscal primario. El mayor esfuerzo fiscal proyectado se da en la República Dominicana (3,8% del PIB), seguido por Honduras (3% del PIB), Nicaragua (2,8% del PIB), El Salvador (1,7% del PIB), Guatemala (1,1% del PIB), Costa Rica (1% del PIB) y Panamá (0,4% del PIB).
  • Como resultado del esfuerzo fiscal, se proyecta que los coeficientes de deuda caerán en todos los países, excepto en uno (El Salvador)9. Sin embargo, no todos los esfuerzos fiscales generan las mismas reducciones en el coeficiente de deuda10. En la República Dominicana se pronostica que una mejora de 1 punto porcentual del PIB en el saldo primario reducirá en 2!/2 puntos porcentuales el coeficiente deuda/PIB, mientras que en Guatemala la reducción será de más de 5 puntos porcentuales.
  • Las evaluaciones de sostenibilidad estándares revelan que un shock como el generado por la depreciación de la moneda representa el mayor riesgo. El riesgo de la depreciación de la moneda (30% de caída permanente del valor de la moneda nacional por única vez) ocupaba el primer lugar en seis de los siete países de la región (el segundo lugar en el séptimo país, es decir, en Guatemala).
Cuadro 4.1.Resultados del análisis tradicional de sostenibilidad de la deuda
Deuda/PIB (t)Saldo primario

histórico promedio
Saldo primario

proyectado
Deuda/PIB

(t + 5)
Pruebas de resistencia1
Costa Rica
Escenario de referencia/“política vigente”254,50,41,450,2Depreciación
Pasivo0,062,0Crecimiento
Activo2,343,3Pérdidas contingentes

Tasa de interés

Saldo primario
El Salvador
Escenario de referencia/“política vigente”46,1–2,0–0,347,2Depreciación
Reforzada0,543,7Pérdidas contingentes

Crecimiento

Tasa de interés

Saldo primario
Guatemala
Escenario de referencia/“política vigente”20,1–0,70,414,3Pérdidas contingentes

Depreciación

Saldo primario

Crecimiento

Tasa de interés
Honduras3,4
Escenario de referencia/“política vigente”64,1–3,1–0,152,2Depreciación

Saldo primario

Crecimiento del PIB
Nicaragua
Escenario de referencia/“política vigente”160,0–1,11,7149,1Depreciación

Privatización

Saldo primario

Crecimiento
Panamá
Escenario de referencia/“política vigente”563,31,72,155,6Depreciación
Escenario pesimista0,667,2Crecimiento

Pérdidas contingentes

Tasa de interés

Saldo primario
República Dominicana
Escenario de referencia/“política vigente”254,3–1,62,244,8Depreciación
Pasivo0,861,4Saldo primario

Pérdidas contingentes

Crecimiento

Tasa de interés
Fuentes: Informes del personal técnico del FMI y evaluaciones de sostenibilidad de la deuda.

Están ordenados de mayor a menor según el coeficiente de endeudamiento a fines de 2008.

Supone que se implementaron algunas medidas de mejoramiento fiscal.

Basado en una depreciación del tipo de cambio real del 15%.

Se informó acerca del coeficiente de endeudamiento público externo en lugar del coeficiente de endeudamiento público total.

En el informe del personal técnico del FMI se describe como un escenario activo.

Fuentes: Informes del personal técnico del FMI y evaluaciones de sostenibilidad de la deuda.

Están ordenados de mayor a menor según el coeficiente de endeudamiento a fines de 2008.

Supone que se implementaron algunas medidas de mejoramiento fiscal.

Basado en una depreciación del tipo de cambio real del 15%.

Se informó acerca del coeficiente de endeudamiento público externo en lugar del coeficiente de endeudamiento público total.

En el informe del personal técnico del FMI se describe como un escenario activo.

No obstante, el enfoque tradicional que se emplea para evaluar la sostenibilidad fiscal en América Central impone la necesidad de tomar ciertas precauciones cuando se lo aplica para comparar distintos países:

  • El uso del saldo fiscal primario como indicador resumido de la sostenibilidad de la deuda otorga una consistencia espuria a todos los ejercicios de sostenibilidad de la deuda. Como se dijo anteriormente, los supuestos macroeconómicos básicos varían según los distintos países de América Central, lo cual hace que el saldo fiscal primario que se calcula para un país no pueda compararse con el que se calcula para otro. Por ende, es posible que los resultados de sostenibilidad de la deuda obtenidos a partir de cálculos de sostenibilidad independientes no sean estrictamente comparables.
  • Las pruebas de resistencia que se llevan a cabo en el enfoque tradicional son en cierta medida arbitrarias. Se emplean varias métricas para definir los shocks en las pruebas de resistencia, lo que plantea un desafío al momento de establecer comparaciones entre países y entre shocks11. ¿Se puede comparar una depreciación real del 30% con un shock de dos desviaciones estándar en las tasas de interés? ¿Es comparable la combinación de dos o tres tipos de shocks que impliquen una desviación estándar de los parámetros en cuestión con shocks que obedecen a otros parámetros y que se miden como dos desviaciones estándares? ¿Es igual la probabilidad de que se produzca una depreciación de la moneda del 30% en Guatemala que en Costa Rica? Un aumento de 10 puntos porcentuales en el coeficiente deuda/PIB, ¿es una buena descripción de la expectativa de liquidación de los pasivos contingentes en todos los países? Estas limitaciones plantean dudas sobre la información que proporciona la clasificación de riesgo resultante de las pruebas de resistencia.
  • Mientras que el saldo fiscal primario ha sido la herramienta más confiable al abordar los temas de la dinámica de la deuda, se han ignorado otras herramientas de política en las evaluaciones estándares de sostenibilidad de la deuda. En particular, el enfoque tradicional no se presta fácilmente al análisis de las ventajas y desventajas de los cambios en la estructura de la deuda pública12.
  • Las recomendaciones de política que se pueden extraer del enfoque tradicional se limitan al saldo primario. Así, existen países que no tienen problemas evidentes en su dinámica de la deuda y a los cuales, por esta razón, no les resulta muy útil la evaluación tradicional de sostenibilidad de la deuda. A fin de complementar el análisis tradicional y abordar las observaciones que mencionamos antes, el siguiente enfoque utiliza el “valor en riesgo” para evaluar la sostenibilidad fiscal en América Central.

Cómo modelar el coeficiente deuda/PIB mediante la técnica del “valor en riesgo”13

En sus orígenes, la metodología del “valor en riesgo” se desarrolló con el propósito de calcular el riesgo de mercado de una cartera financiera, es decir, la distribución de probabilidad de los rendimientos de una determinada cartera a raíz de las variaciones de los precios de mercado. Posteriormente, Barnhill y Kopits (2003) hicieron extensivo el uso del “valor en riesgo” al análisis de las cuentas fiscales de los países soberanos. Su aplicación específica del “valor en riesgo” supone que el balance general de un gobierno está disponible. El objetivo del enfoque que se desarrolla en esta sección es calcular la distribución de probabilidad del coeficiente deuda del sector público/PIB a una fecha futura, utilizando el “valor en riesgo”. La ventaja de este enfoque, a diferencia de aquél propuesto por Barnhill y Kopits, radica en la posibilidad de establecer una comparación directa con los análisis actuales de sostenibilidad. No obstante, a diferencia del enfoque utilizado por Barnhill y Kopits, este ejercicio no brinda en forma explícita información sobre la probabilidad de que se produzca una cesación de pagos14.

El enfoque tradicional proyecta el trayecto futuro del coeficiente deuda/PIB sobre la base de pronósticos macroeconómicos subjetivos de las variables principales15. Por otra parte, la técnica que aquí se propone está arraigada estrictamente en datos históricos y no permite juicio alguno al proyectar resultados futuros. Al mismo tiempo, la información histórica se utiliza con mayor efectividad que en el enfoque tradicional, porque la matriz de correlación de los factores de riesgo se incluye en el cálculo del trayecto futuro del coeficiente deuda/PIB. La desviación del enfoque tradicional como resultado de la aplicación del “valor en riesgo” se puede resumir de la siguiente manera:

  • El conjunto de riesgos primarios. Si bien los riesgos primarios son prácticamente los mismos que los que se tienen en cuenta en el enfoque tradicional (crecimiento del PIB, inflación, gasto fiscal primario, tasa de interés interna a corto plazo, tipo de cambio, tasa de interés externa a mediano plazo y diferencial de riesgo soberano), las proyecciones futuras para estas variables derivan estrictamente de su desempeño histórico; por ende, se pueden comparar los resultados de distintos países.
  • La distribución de probabilidad y la matriz de correlación de los factores de riesgo. Como todo enfoque determinístico, el enfoque tradicional ignora las probabilidades. Dentro de este marco se incluyen explícitamente las distribuciones de probabilidades y la interrelación entre los factores de riesgo16. La formulación explícita de las distribuciones de probabilidades y la interrelación entre los factores de riesgo reduce la arbitrariedad de las clasificaciones que se obtienen a través de las pruebas de resistencia convencionales.
  • El tratamiento de los derechos contingentes. El enfoque tradicional exige que el usuario identifique el volumen y el momento en que se va a generar un pasivo futuro implícito o contingente. Con miras a lograr uniformidad de tratamiento y al tiempo que reconoce las diferencias intrínsecas entre los distintos países, el enfoque aquí propuesto utiliza un hecho estilizado que se informa en los textos que tratan sobre las crisis: el hecho de que, normalmente, las crisis vinculadas con el tipo de cambio están relacionadas con crisis del sector financiero; estas últimas constituyen la fuente más común de pasivos contingentes en el sector público17.
  • La composición de la deuda. En lugar de utilizar la serie de pagos de interés para proyectar futuros pagos de interés, que constituye el mecanismo predeterminado utilizado en el enfoque tradicional que depende de la trayectoria histórica de la estructura de la deuda, este enfoque emplea la verdadera composición de la deuda al momento actual, en combinación con la simulación alternativa de tasas de interés (interna y externa más el diferencial) para generar un pronóstico de futuros pagos de interés18. La masa de la deuda pública se clasifica en dos categorías principales: deuda denominada en moneda extranjera (que se supone íntegramente denominada en dólares de EE.UU.) y deuda denominada en moneda nacional. Cada una se subdivide en deuda a corto plazo (cuyo plazo de vencimiento es inferior a un año) y deuda a mediano y largo plazo. La masa de la deuda interna indexada por inflación completa la descripción estilizada de la composición de la deuda, que supuestamente se mantiene constante durante todo el ejercicio de simulación. Esta formulación permite un estudio más completo de las consecuencias de otras estructuras alternativas de la deuda.

En todos los análisis del “valor en riesgo”, el coeficiente deuda/PIB se calcula bajo la suposición de que no habrá modificación alguna de “cartera” como reacción ante la efectivización de los riesgos. Esto representa el escenario pasivo, es decir, se supone que no se producirán ajustes de política. Además, también se supone que la matriz de correlación de los riesgos será constante19.

Sobre la base de los supuestos que acabamos de mencionar, se simulan trayectos alternativos para la deuda y se calcula la distribución de probabilidad del coeficiente de deuda a partir de 10.000 simulaciones. En consecuencia, se pueden calcular distintas medidas de vulnerabilidad a partir de las distribuciones computadas:

  • El “valor en riesgo” del coeficiente deuda/PIB correspondiente a un intervalo de confianza común a varios países.
  • La probabilidad de que se exceda un determinado coeficiente deuda/PIB20.
  • La disminución o el aumento esperado del coeficiente deuda/PIB en relación con los niveles actuales.
  • La contribución relativa de los riesgos a la dinámica de la deuda correspondiente a cada país21.
  • Además, la simulación de una estructura de deuda alternativa ejemplifica una posible ampliación del marco de referencia actual para el análisis de opciones de política.

El siguiente cuadro resume las primeras tres medidas de vulnerabilidad. La comparación entre las columnas dos y tres del cuadro 4.2 resalta una importante vulnerabilidad de los países de América Central, a saber, el aumento esperado del coeficiente deuda/PIB bajo las tendencias actuales. El aumento esperado del coeficiente de deuda difiere entre los demás países. El coeficiente de deuda de El Salvador es el que más se deteriora, seguido por los de Guatemala, la República Dominicana y Costa Rica. La necesidad de implementar una política para evitar el aumento de los coeficientes de deuda concuerda con las recomendaciones que propone el enfoque tradicional (gráfico 4.1).

Cuadro 4.2.Principales medidas de vulnerabilidad
Deuda/PIBE(D)1VaR2> 60%3
Costa Rica54,565,594,160,1
El Salvador46,164,194,854,3
Guatemala20,136,750,60,5
Panamá63,370,495,276,2
República Dominicana54,364,581,566,9
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Coeficiente deuda/PIB previsto para fines de 2008.

Coeficiente deuda/PIB de cuatro años medido con un nivel de confianza del 5%.

Probabilidad, en porcentaje, de que el coeficiente deuda/PIB haya superado el 60% para 2008.

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Coeficiente deuda/PIB previsto para fines de 2008.

Coeficiente deuda/PIB de cuatro años medido con un nivel de confianza del 5%.

Probabilidad, en porcentaje, de que el coeficiente deuda/PIB haya superado el 60% para 2008.

Gráfico 4.1.Distribución del coeficiente deuda pública/PIB en 2008

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Si se toman únicamente los datos históricos, los resultados se sesgan negativamente en contra de los reformadores más activos. Los efectos de las reformas recientes, si bien pueden haber tenido importancia para la sostenibilidad de la deuda, no se incorporaron en las medidas de vulnerabilidad calculadas anteriormente. Este sesgo parece cobrar especial relevancia en El Salvador, que en los últimos años se ha mostrado como uno de los reformadores más activos22.

Sin embargo, la necesidad de implementar una política debe estar relacionada con el perfil de riesgo de la deuda. Cuanto peor sea el perfil de riesgo, mayor será la necesidad de actuar con urgencia. El “valor en riesgo” (columna tres del cuadro 4.2) mide explícitamente dicho riesgo, calculando el coeficiente deuda/PIB más alto para el año 2008 con un nivel de confianza del 95%. Sobre la base de esta medición, Panamá es el país que necesita actuar con mayor urgencia. Su “valor en riesgo” (95,2) es el más alto de los cinco países de América Central que se consideraron. Es decir, existe un 95% de probabilidades de que el coeficiente deuda/PIB de Panamá no supere el 95,2% para el año 2008. Los demás países no se quedan muy atrás. El “valor en riesgo” de El Salvador es 94,8% del PIB; el de Costa Rica es 94,1%, y el de la República Dominicana ocupa el cuarto lugar, con 81,5%. El único país que presenta un “valor en riesgo” razonablemente bajo es Guatemala, con poco más de 50%23.

El uso de la variación proyectada del saldo fiscal primario que propone el enfoque tradicional como indicador de la necesidad urgente de realizar un ajuste lleva a conclusiones diferentes de las que acabamos de mencionar. El cuadro 4.3 clasifica a los siete países que figuran en el cuadro 4.1 según el esfuerzo fiscal proyectado, el cual para el escenario de referencia de la política actual, es la diferencia entre las columnas cuatro y tres del cuadro 4.1. La República Dominicana figura en primer lugar, con un esfuerzo fiscal del 3,8% del PIB, seguido por Honduras, Nicaragua, El Salvador, Guatemala, Costa Rica y Panamá24. La disparidad de objetivos y supuestos en las evaluaciones tradicionales de sostenibilidad de la deuda dificulta la interpretación de los ajustes del saldo primario proyectado entre los distintos países.

Cuadro 4.3.Cambio proyectado en el saldo primario(Porcentaje del PIB)
Cambio
República Dominicana3,8
Honduras3,0
Nicaragua2,8
El Salvador1,7
Guatemala1,1
Costa Rica1,0
Panamá0,4
Fuentes: Informes del personal técnico del FMI y evaluaciones de sostenibilidad de la deuda.
Fuentes: Informes del personal técnico del FMI y evaluaciones de sostenibilidad de la deuda.

Otra manera de examinar los resultados es considerar la probabilidad de que se exceda un determinado umbral de deuda (una tercera medida alternativa de la vulnerabilidad). Si bien los textos económicos no ofrecen pruebas contundentes sobre cuál sería dicho umbral para la deuda pública total, la mayoría parece convenir en que existe una relación positiva y no lineal entre los niveles de deuda y el costo del endeudamiento. El trabajo que realizaron Pattillo, Poirson y Ricci (2002), por un lado, y Reinhart, Rogoff y Savastano (2003), por el otro, sugiere que existe un nivel para el coeficiente deuda externa/PIB que, una vez que se excede, hace prohibitivo el costo del endeudamiento. Su conclusión es que los coeficientes de deuda externa del orden del 30% al 40% se relacionan históricamente con un empeoramiento de las condiciones de crecimiento (Pattillo) y con la cesación de pagos (Reinhart). El 60% del PIB supuesto en el cuadro 4.2 parece ser un umbral razonable para el coeficiente de deuda del sector público de los países de América Central: es superior a la mayoría de los niveles actuales y bastante poco común entre los países de economías emergentes. La probabilidad de que se exceda este nivel para el año 2008 es mayor en Panamá (76%), seguido por la República Dominicana (67%), Costa Rica (60%) y El Salvador (54%). En el otro extremo del espectro, Guatemala es el único país con menos del 50% de probabilidades de exceder el 60% del PIB para el año 2008.

El hecho de superar el umbral del 60% del coeficiente deuda/PIB no necesariamente se vincula a una inminente crisis financiera. Por ejemplo, la deuda pública de Panamá ha representado el 60% del PIB desde el año 2000; sin embargo, el país no atravesó ninguna crisis financiera a pesar de los conflictos regionales e internacionales de los últimos cuatro años. Su diferencial soberano se mantuvo estable durante ese período y no mostró ninguna clara relación positiva con su creciente coeficiente deuda/PIB. A pesar de la experiencia panameña, es probable que los coeficientes de deuda superiores al 60% del PIB se vinculen con aumentos de la vulnerabilidad.

El cuadro 4.425presenta los principales determinantes responsables del incremento esperado en los coeficientes de deuda que se indican en el párrafo anterior. Por ejemplo, cabe esperar que un crecimiento del PIB explique el 10% de la dinámica de la deuda para la República Dominicana y el 16% para Costa Rica, mientras que el tipo de cambio real explica el 32% de la variación del coeficiente de la deuda para Costa Rica y solo el 15% para la República Dominicana. El hecho de que los números que figuran en el cuadro 4.4 sean positivos no implica que todas las variables contribuyan positivamente al coeficiente de deuda. El crecimiento del PIB y la inflación tienden a reducirlo. Por ende, el cuadro 4.4 solo señala la contribución relativa esperada de cada variable—tanto positiva como negativa —a la variación del coeficiente deuda/PIB.

Cuadro 4.4.Contribución relativa por factor de riesgo(Porcentaje)
Costa RicaEl SalvadorGuatemalaPanamáRepública

Dominicana
Crecimiento16111510
Gasto primario real3918526354
Tipo de cambio real326432015
Fuente: Basado en datos simulados según las estructuras de deuda actuales.
Fuente: Basado en datos simulados según las estructuras de deuda actuales.

Si bien no sorprende que el gasto primario sea el elemento que más contribuye al aumento de la deuda, existen notables diferencias entre las contribuciones relativas de los factores de riesgo de un país a otro. Cabe destacar que el incremento esperado de la deuda del sector público correspondiente a El Salvador está más relacionado con el tipo de cambio real que con el gasto primario26. La contribución del gasto primario real al incremento de la deuda varía en los cuatro países restantes. En Costa Rica, se espera que el gasto primario explique casi el 40% del incremento de la deuda, mientras que en Panamá es responsable de casi dos tercios del aumento del coeficiente de deuda. Esta variación refleja el hecho de que en algunos países la deuda desarrolló una dinámica propia, dado que más del 50% del aumento esperado del coeficiente de deuda se debe a variables que no están directamente controladas por las autoridades. Esto se contrapone a los resultados de las pruebas de resistencia del análisis de sostenibilidad estándar, en los que la depreciación de la moneda parece ser el factor de riesgo más grande para la dinámica de la deuda de los países de América Central, entre los cuales Guatemala constituye una destacada excepción (cuadro 4.1)27.

El segundo riesgo más grande para la dinámica de la deuda conforme a este marco de referencia es la depreciación real del tipo de cambio.

Para Costa Rica, Guatemala y la República Dominicana, este es el segundo riesgo más grande, aunque la contribución relativa a la dinámica de la deuda es dos veces mayor para los primeros dos (32%) que para el último (15%). La subsección siguiente llega a la conclusión preliminar de que si se alterara la composición de la deuda del sector público a favor de la deuda denominada en moneda nacional, se reduciría la vulnerabilidad de Costa Rica y de Guatemala, pero aumentaría la de la República Dominicana.

El crecimiento es un factor fundamental que afecta a la dinámica de la deuda para Costa Rica, Panamá y la República Dominicana, países en los que contribuye con un 16%, 15% y 10%, respectivamente. En cuanto a los otros dos países, el impacto del crecimiento es insignificante, lo cual refleja una correlación relativamente mayor entre el crecimiento del PIB y los demás factores de riesgo en estos países.

Evaluación de las opciones de política

El marco de referencia del “valor en riesgo” también se puede utilizar para realizar un análisis estilizado de distintas opciones de política. En el análisis siguiente se presenta como ejemplo una variación en la composición de la deuda: el pasivo en moneda extranjera tiende a dominar las estructuras de deuda de los mercados emergentes, lo cual limita aún más la capacidad de estos países para formular políticas económicas28. A partir del marco de referencia que se desarrolla en este informe, se evalúan los beneficios potenciales de una estructura de deuda alternativa compuesta de una fracción mayor de deuda denominada en moneda nacional, para las tres economías de América Central no oficialmente dolarizadas. La simulación de una estructura de deuda alternativa revela una curva de indiferencia tridimensional entre la denominación monetaria, la tasa de interés real y los vencimientos. Así, la simulación de estructuras alternativas de deuda mantiene fijos los perfiles de los plazos de vencimientos y de las tasas de interés de la porción de la deuda denominada en cada una de las monedas y solo cambia la proporción de la deuda denominada en moneda nacional en relación con la deuda externa. En consecuencia, la estructura de deuda alternativa simulada en cada uno de los tres países tiene un vencimiento promedio más corto y tasas de interés reales más altas (y, en general, más volátiles). En los tres casos, se supone que la deuda denominada en moneda extranjera disminuye del 60% en Costa Rica, 73% en la República Dominicana y 76% en Guatemala hasta llegar al 30% del total de la deuda29.

Tal como se indica en el cuadro 4.5, una mayor dependencia de la deuda denominada en moneda nacional parece constituir un complemento viable del ajuste fiscal para Costa Rica y Guatemala30. La reducción de la composición de la deuda denominada en moneda extranjera al 30% del total de la deuda disminuye en más de 4 puntos el coeficiente deuda/PIB para el año 2008 en Guatemala, y en 2!/2 puntos en el caso de Costa Rica. El perfil de riesgo también mejoraría en ambos casos. En cambio, la estructura actual de la deuda de la República Dominicana parece convenirle más a este país que otra con mayor dependencia de la deuda interna. Un aumento de la proporción de la deuda denominada en moneda nacional al 70% del total de la deuda implicaría un incremento de 8 puntos en el coeficiente deuda/PIB para el año 2008 y un empeoramiento del perfil de riesgo, que pasaría de 81,5% a 88,5%.

Cuadro 4.5.Efecto del aumento de la dependencia de la deuda denominada en moneda nacional(Porcentaje del PIB)
Deuda/PIB (2008)VaR(al 5%)
OriginalNuevaOriginalNueva
Costa Rica65,563,094,188,5
Guatemala36,732,550,643,7
República Dominicana64,572,281,588,5
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.

Conclusiones

El análisis que se presenta en esta sección complementa las evaluaciones de sostenibilidad tradicionales al brindar una distribución de probabilidad para el coeficiente deuda/PIB mediante técnicas de “valor en riesgo”. El marco de referencia propuesto confirma el principal hallazgo del enfoque tradicional, a saber, que es necesario implementar políticas en todos los países de América Central, excepto en Guatemala, para que el coeficiente deuda pública/PIB sea sostenible.

No obstante, el enfoque tradicional brinda una descripción algo diferente de los perfiles de riesgo de las deudas, y las pruebas de resistencia convencionales no parecen captar adecuadamente la sensibilidad de los coeficientes de deuda ante los distintos riesgos. Estas dos desventajas se pueden abordar mediante la técnica del “valor en riesgo” descrita en esta sección. Este análisis revela que los factores que contribuyen al riesgo varían de un país a otro. Si bien en casi todos los países el gasto público es un factor clave, algunos países son especialmente vulnerables a las variaciones del tipo de cambio real, mientras que otros dependen crucialmente del desempeño del crecimiento. Por lo tanto, a pesar de que existen muchos puntos en común, es posible que cada país tenga que aplicar un tipo de política distinto, con un énfasis también diferente.

Apéndice. Metodología del “valor en riesgo”

En sus orígenes, la metodología del “valor en riesgo” se desarrolló con el propósito de calcular el riesgo de mercado de una cartera financiera, es decir, la distribución de probabilidad de los rendimientos de una determinada cartera con motivo de las variaciones de los precios de mercado. Se creó con el fin de ofrecer una estimación numérica de la pérdida potencial en el valor de la cartera durante un período determinado. Hace poco se extendió su uso para evaluar las características de riesgo de las instituciones financieras de todo el mundo y para medir y administrar el riesgo crediticio, el riesgo de liquidez, el riesgo operativo y el análisis de los desastres naturales, entre otras cosas. También se utiliza como fuente de información y como herramienta para la gestión del riesgo, especialmente en instituciones financieras y entes reguladores, pero también cada vez más en empresas de naturaleza no financiera. En principio, el “valor en riesgo” se puede aplicar al análisis de todo tipo de riesgo o combinación de riesgos y a cualquier tipo de institución. Esta metodología permite estimar la peor pérdida posible en un período dado, con un nivel de confianza determinado31.

Tal como se la desarrolló en un principio, la técnica calcula la pérdida potencial a partir de la varianza del rendimiento de la cartera, sobre la base de ciertos supuestos en cuanto a la distribución de probabilidad de los rendimientos y un determinado nivel de confianza. En su forma original, la técnica consiste en la estimación de la distribución de los valores de cartera, basada en la composición de la cartera y en un conjunto de riesgos de mercado.

La metodología del “valor en riesgo” no ofrece demasiada estructura en cuanto a la manera de calcular la relación entre la efectivización real de un resultado y el conjunto de factores de riesgo básicos; brinda la forma de calcular la función de distribución de probabilidad del resultado final. Para implementar esta técnica, deben identificarse los factores de riesgo básicos, al igual que las interrelaciones (matriz de covarianza) entre dichos factores de riesgo. Esto se realiza mediante la descomposición de los activos y los pasivos de una determinada cartera en un conjunto de títulos primitivos, cada uno expuesto a un pequeño número de factores de riesgo. La función que describe la relación entre los títulos primitivos y los factores de riesgo básicos se conoce como mapeo en la jerga del “valor en riesgo”. Hay muchas formas de realizar este mapeo.

La distribución probabilística de los resultados se puede calcular en forma analítica o mediante simulación, utilizando como insumos la matriz de mapeo, la distribución de probabilidad de los riesgos básicos y la matriz de covarianza de los riesgos. Luego, el “valor en riesgo” se calcula a partir de la distribución de probabilidad para un determinado nivel de confianza.

La formulación más general del “valor en riesgo” (VaR) supone rendimientos normalmente distribuidos y utiliza la siguiente expresión para calcular el “valor en riesgo” para un determinado nivel de confianza:

donde W es el valor inicial de la cartera, α es el desvío normal estandarizado correspondiente a un determinado nivel de confianza y σP es la desviación estándar de los rendimientos de cartera, que se calcula de la siguiente manera:

donde w es el vector de las ponderaciones para los distintos títulos que componen la cartera y Σ es la matriz de varianzas y covarianzas de los rendimientos. Este enfoque, también conocido como enfoque delta-normal, tiene grandes desventajas cuando se lo aplica a las cuentas fiscales: supone una distribución normal de los resultados fiscales y requiere la descomposición de los activos y los pasivos en un conjunto de títulos primitivos, es decir, títulos individualmente expuestos a un solo factor de riesgo.

Contrariamente a lo que sucede en el enfoque delta-normal, los métodos de simulación, conocidos también como métodos de valoración total, se adaptan mejor al análisis de los riesgos fiscales. Estos métodos son menos restrictivos en lo que respecta a las funciones de probabilidad básicas y permiten el cálculo directo de los valores de cartera a partir de entornos económico-financieros simulados. Conforme a los métodos de valoración total, las valuaciones de cartera que se obtienen a partir de un gran número de simulaciones se clasifican de peor a mejor, y el “valor en riesgo” es la enésima observación de los resultados clasificados, donde n es el nivel de confianza definido en porcentaje multiplicado por el número de simulaciones que se realizaron32.

Referencias

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1

Esto se refiere a las evaluaciones de sostenibilidad fiscal que consideran el futuro, en contraposición a las pruebas empíricas de sostenibilidad realizadas por Corsetti y Roubini (1991), Hakkio y Rush (1991), Hamilton y Flavin (1986), Kremers (1989), Roberts (1991), Trehan y Walsh (1988), Wilcox (1989) y otros, quienes se concentran en las experiencias históricas de los países de la OCDE.

2

Como se verá, la ampliación del marco de referencia actual tiene un costo, es decir, las probabilidades se calculan utilizando únicamente información histórica. Sin embargo, cabe destacar que esta no es una limitación de la técnica del “valor en riesgo” (VaR), sino más bien el deseo de realizar comparaciones entre países con la mayor objetividad posible.

3

Si bien el análisis tradicional de sostenibilidad de la deuda comprende pruebas de resistencia, no calcula en forma explícita sus correspondientes probabilidades.

4

FMI (2002), pág. 4, párr. 7 de la versión en inglés.

5

Entre los estudios publicados se encontró solo una débil relación entre el coeficiente deuda/PIB y los casos de cesación de pagos, lo cual convierte a este coeficiente en un indicador de solvencia insuficiente. Véase Pattillo, Poirson y Ricci (2002) y Reinhart, Rogoff y Savastano (2003).

6

La definición del concepto de “continuidad de política” presenta leves variaciones según los distintos escenarios; por eso, tal vez este concepto no sea comparable en todos sus aspectos. Con frecuencia el personal técnico del FMI también proyecta un escenario “débil” o “deprimido” que supone un esfuerzo de política más débil que el del escenario de referencia para la política actual, a fin de ilustrar los riesgos de una desviación de la política. Las variables que se proyectan con más frecuencia son el crecimiento del producto, la inflación, las tasas de interés, los ingresos fiscales, los gastos no correspondientes a intereses y el pago de intereses. En los informes del personal técnico de los respectivos países se encuentra el detalle de las proyecciones para estas variables.

7

En general, se supone que el entorno macroeconómico depende de si la dinámica de la deuda se considera sostenible o no, lo cual fortalece los beneficios vinculados con el ajuste fiscal propuesto del escenario alternativo.

8

En la columna 2 figura el coeficiente deuda pública 2003/PIB correspondiente a cada país.

9

Sin embargo, cabe destacar que según las proyecciones, el coeficiente de deuda de El Salvador, si bien está en alza, se mantendrá por debajo del 50% hasta el año 2008.

10

La dinámica de la deuda también se ve afectada por el trayecto proyectado para la tasa de interés real, la tasa de crecimiento, el tipo de cambio y el tamaño del coeficiente de deuda mismo, todos los cuales difieren de un país a otro.

11

Algunas pruebas de resistencia se definen en términos de desviaciones estándares (lo cual permite la comparación entre países y entre riesgos), mientras que otras, no.

12

Tal como se explica más adelante, las proyecciones del servicio de la deuda en el enfoque tradicional en general (aunque no siempre) se basan en información histórica vinculada al servicio de la deuda por tipo de deuda. Sin embargo, el servicio de la deuda depende de la estructura de esta, que evoluciona con el tiempo y podría llegar a ser muy distinta de la composición histórica de la deuda.

13

Debido a la carencia de información, solo se tuvieron en cuenta las correlaciones contemporáneas entre los factores de riesgo.

14

Contrariamente a lo que realizan Barnhill y Kopits (2003), este informe utiliza el “valor en riesgo” para calcular la distribución de probabilidad del coeficiente de la deuda en lugar de la distribución de probabilidad de la cartera fiscal (balance general). La cantidad de supuestos involucrados en la formulación de un balance “sintético” a partir de flujos futuros esperados es considerablemente mayor que la que se propone en este informe.

15

El uso de la subjetividad en la proyección de los trayectos de los totales macroeconómicos clave no debe considerarse inferior al método histórico aquí propuesto. Por el contrario, en la medida en que las proyecciones subjetivas representen evaluaciones mejores al utilizar todos los datos disponibles, podrían considerarse superiores.

16

Para el crecimiento del PIB, la inflación y el gasto fiscal primario real se suponen distribuciones de probabilidad normales, con una media y una varianza estimada a partir de los datos de los últimos 10 años; para las tasas de interés y sus diferenciales se supone una distribución logarítmica normal, y para la distribución de probabilidades del tipo de cambio real se utiliza como variable representativa una tabla de frecuencias que se calcula a partir de los datos sobre el tipo de cambio real de los últimos 50 años. Además, se evalúa la interrelación entre los factores de riesgo a partir de la matriz de correlación de los riesgos.

17

Tal como se demuestra en Kaminsky y Reinhart (1996), las crisis de balanza de pagos, la mayoría de las cuales implican una fuerte depreciación de la moneda nacional, tienden a superponerse con crisis bancarias, que constituyen un tipo común de pasivos contingentes. En este ejercicio no se tienen en cuenta los pasivos contingentes vinculados con planes de jubilación no financiados.

18

A pesar de esto, los usuarios con los conocimientos apropiados pueden hacer los ajustes necesarios al marco de referencia tradicional a fin de generar un trayecto más realista para los pagos del servicio de la deuda.

19

En condiciones ideales, el ejercicio utilizaría matrices de correlación contingentes, dado que las correlaciones entre las variables macroeconómicas tienden a variar entre los períodos sin crisis y aquellos con crisis (véase Forbes y Rigobon, 2000). Debido a la falta de datos, el ejercicio supone que las matrices de correlación del riesgo son constantes.

20

Reinhart, Rogoff y Savastano (2003) estimaron niveles umbrales para el coeficiente deuda externa/PIB. No obstante, no existen estudios similares sobre valores umbrales para el coeficiente deuda pública/PIB.

21

Si bien no se trata de una prueba de resistencia de los resultados per se, constituye una mejor aproximación a la exposición relativa al riesgo de los distintos países que las pruebas de resistencia tradicionales.

22

En el caso particular de El Salvador, los resultados reflejan una trayectoria de tipos de cambio muy volátiles (la variable utilizó un período de tiempo de 50 años) y el costo fiscal de la reconstrucción durante los últimos años de la década de 1990 (para esta variable se utilizó un período de tiempo de 10 años). Se ignoran los efectos de la ambiciosa reforma fiscal aprobada hace apenas unos meses.

23

Estos “valores en riesgo” son el resultado de la interacción de los siete factores de riesgo mencionados antes. Para el análisis de la importancia relativa de los distintos riesgos, véase el cuadro 4.4.

24

Resulta ser que el orden que se indica en el párrafo anterior, con la aplicación del “valor en riesgo”, es casi el orden contrario al que figura en el cuadro 4.1.

25

El cuadro indica el R2parcial de la regresión de la variación del coeficiente deuda/PIB entre 2003 y 2008 con respecto a los siete factores de riesgo utilizados en la simulación. En el cuadro 4.4 solo figuran los factores de riesgo que presentaron contribuciones siempre superiores al 5%. El aporte de la tasa de interés y el de la inflación a la expectativa de variación del coeficiente de deuda es bastante bajo, tanto en este análisis como en el enfoque tradicional; por ende, no se incluyeron a los fines de esta presentación.

26

Esta evidente anomalía se puede entender si se observa la trayectoria más bien volátil del tipo de cambio real de El Salvador. Si el tipo de cambio real de este país se estabiliza como consecuencia de la dolarización oficial (2001), disminuirá la contribución relativa de esta variable al crecimiento de la deuda.

27

El análisis tradicional de la sostenibilidad de la deuda llega a la conclusión de que la depreciación y las pérdidas contingentes son las dos principales fuentes de riesgo para la dinámica de la deuda de El Salvador. Ambos riesgos se combinan en esta sección bajo la categoría de riesgo de tipo de cambio real que, como se indica en el cuadro 4.4, constituye el elemento que más contribuye al aumento esperado del coeficiente de deuda correspondiente a El Salvador.

28

Véase Hausmann y Panizza (2003) para un análisis en profundidad sobre el tema.

29

Cabe destacar que un aumento en la participación de la deuda denominada en moneda nacional podría afectar en forma negativa a los incentivos de repago, en especial en un contexto de tipos de cambio flexibles, ya que la inflación se convierte en un modo efectivo de reducir el valor real de dicha deuda. Además, una mayor participación de la deuda denominada en moneda nacional podría llegar a incrementar los pasivos contingentes del sector público si los agentes privados dolarizaran sus carteras aún más como consecuencia de las acciones del gobierno.

30

Para el cálculo del “valor en riesgo” se utiliza el período 1991–2003. En cambio, en el caso de la República Dominicana, se utilizó el período sin crisis 1993–2001, lo que implica una menor volatilidad del tipo de cambio.

31

Definición de Jorion (2001), pág. 22.

32

Por ejemplo, el “valor en riesgo” a un nivel de confianza del 99% en un ejercicio de 10.000 simulaciones está dado por la centésima observación de los rendimientos de la cartera clasificados (1% x 10.000).

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