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International Monetary Fund. Western Hemisphere Dept.
Published Date:
October 2008
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    Las estimaciones de la brecha del producto presentadas en el gráfico se obtienen de un modelo regional recientemente desarrollado por el personal técnico del FMI denominado Global Projection Model–Latin America (GPM–LA).

    Los datos de agosto de 2008 sobre la inflación del IPC correspondientes a varias capitales provinciales son en general muy superiores a la tasa oficial, aunque cabe señalar que los datos de las provincias no reflejan las variaciones de precios con respecto a la misma canasta de productos.

    Se utiliza el modelo de crecimiento de autorregresión vectorial bayesiana (véase la edición de noviembre de 2007 de Perspectivas económicas: Las Américas, capítulo 3), aplicado a los países de AL6 (Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú), que juntos representan cerca de 80% del producto regional.

    Juntos, estos países representan tres cuartas partes del PIB de la región de América Latina y el Caribe (ALC).

    El modelo se estimó para un agregado de los cinco países que aplican metas de inflación y también para cada país por separado.

    Véase detalles en FMI (2008b), apéndice 3.1.

    La regla de política estimada mide cuánto ajustó cada banco central su tasa de interés de política monetaria en cada trimestre en función de las desviaciones de la inflación esperada respecto de la meta de inflación, y de la brecha del producto. La regla también incorpora la tasa de interés de política monetaria del trimestre anterior, a fin de medir la velocidad con que estos bancos centrales ajustaron dicha tasa.

    Para más detalles sobre el GPM, véase Carabenciov y otros (2008a y 2008b).

    La variable BLT es construida a partir del promedio de las respuestas a cuatro preguntas sobre el endurecimiento de las condiciones de préstamo que se presentan en el reporte de la Reserva Federal sobre la encuesta efectuada con los oficiales de crédito en los bancos.

    Este agregado LA5 (cinco países de América Latina que aplican regímenes de metas de inflación) representa 7,5% del producto mundial y 73% del producto de la región.

    Véanse análisis similares en Goretti y Laxton (2005).

    Sin embargo, se proyecta que el costo fiscal de los subsidios para combustibles promediará 1,8% del PIB en la región de ALC. Para más detalles, véase FMI (2008a).

    Nuestro indicador de bienestar es el consumo per cápita de los hogares.

    Véase el recuadro 2.5 del capítulo II, que contiene una descripción de las tendencias inflacionarias en el Caribe.

    En el caso de México, la base de datos es Encuesta Nacional de Ingreso Gasto de los Hogares (ENIGH) 2006, y en el de Nicaragua, Encuesta Nacional de Medición de Niveles de Vida (EMNV) 2005.

    Estas cifras representan el costo de compensar las pérdidas de consumo, haciendo abstracción de otros aspectos de la eficiencia. En el caso de las transferencias, los principales costos de eficiencia tienen que ver con los arreglos administrativos; en el de los subsidios, con los costos hundidos comunes, y en el de los recortes arancelarios, con la elasticidad de las importaciones. Por su parte, los recortes arancelarios también incrementan la eficiencia, ya que los aranceles distorsionan las corrientes de comercio internacional.

    Se compensan 40% de las pérdidas de consumo para que los costos entre un escenario y otro sean comparables.

    Las transferencias del programa Oportunidades suben automáticamente según la inflación de precios de una canasta básica de bienes, y aumentaron un monto adicional en mayo de 2008.

    El nivel de los subsidios de precios pretende reducir las tasas de inflación de estos productos en un 30%.

    De acuerdo con la documentación administrativa, la cobertura ronda el 70%.

    Esto corresponde a la cobertura de todos los hogares en los dos deciles inferiores, incluso los que no tienen hijos o cuyos hijos no están matriculados en la escuela primaria. Si se incluyen únicamente los hogares con hijos escolarizados, la cobertura es de casi 80%.

    Para más detalles, véase Deaton (1997).

    Tomamos 15 categorías de alimentos y les asignamos variaciones de precios según los índices nacionales de precios al consumidor.

    Véase por ejemplo Deaton y Zaidi (2003).

    Concentrar el análisis sólo en las empresas de capital abierto puede presentar el inconveniente que, como muchas empresas pequeñas típicamente no cotizan en el mercado accionario, la muestra puede no ser representativa de la economía en su conjunto. Sin embargo, enfocar el estudio en las empresas del mercado bursátil presenta la ventaja que la información financiera es más fiable y completa que las relativas a las empresas de capital cerrado.

    La base de datos se describe con mayor detalle en el apéndice 5.1.

    Otros dos hechos merecen ser destacados. Primero, la disminución de la proporción de deuda en moneda extranjera se observa tanto en los sectores transables como en los no transables. Segundo, la disminución de la dolarización de los pasivos de las empresas en el período más reciente es significativa aun después de eliminados los efectos mecánicos de valoración, derivados de la apreciación de las monedas locales frente al dolar de EE.UU. Kamil (2008) presenta un análisis detallado de estos hechos estilizados.

    Una disminución similar de la dolarización financiera se observa en los depósitos bancarios de los hogares en Argentina, Chile, México y Perú (véase Rennhack y Nozaki, 2006).

    Este cociente, sin embargo, puede subestimar la sensibilidad de las utilidades netas a una depreciación cambiaria, ya que no incluyen las importaciones a nivel de la firma, respecto de las cuales no se dispone de datos.

    Véase Domínguez y Tesar (2006) y las referencias citadas en ese estudio.

    De la misma manera, si una empresa tiene exposición positiva (negativa), ceteris paribus, una apreciación del tipo de cambio disminuiría (aumentaría) su valor de mercado.

    Al estimar el efecto contemporáneo de los tipos de cambio en los precios de las acciones de las empresas, se controla por otras variables que pueden afectar simultáneamente el valor de la empresa, como ser los rendimientos de los mercados accionarios mundiales y los precios internacionales de las materias primas. En el apéndice 5.1 se presenta la metodología en mayor detalle y se analizan las posibles limitaciones de este método.

    En análisis no reportado, se confirmó que este resultado no está determinado por cambios en el número o composición sectorial de las empresas que cotizaban en bolsa entre los dos períodos.

    Los cambios en la naturaleza de la exposición cambiaria entre firmas de distinto tamaño también podrían deberse —al menos en parte— a un crecimiento más fuerte de las exportaciones en la transición a regímenes cambiarios más flexibles, que determinó una mayor cobertura por exportaciones y acumulación de activos externos. El hecho que sean las empresas más pequeñas las que permanezcan con una importante exposición (negativa) parecería respaldar tal afirmación, en la medida que dichas empresas tienden a operar sólo en el mercado interno, mientras que las firmas exportadoras tienden a ser empresas grandes que operan a escala mundial.

    Esta magnitud es consistente con la reportada en Chue y Cook (2007) en un estudio similar de 15 países de mercados emergentes. En general, las elasticidades promedio de la exposición cambiaria correspondientes de las empresas de América Latina son de magnitud similar a las de Turquía, pero significativamente más altas (en valores absolutos) que las de los países de Asia oriental.

    Pueden consultarse más detalles sobre la construcción de los datos y la definición de las variables en Kamil (2008).

    En el período 1980–2007, el crecimiento del PIB real de la región alcanzó un promedio de 2,9%, comparado con 7,3% en las economías emergentes de Asia.

    Estudios previos sobre restricciones al financiamiento en países de la región se refieren al período anterior a 2002 (recuadro 6.1).

    El análisis se basa en el estudio de Chai y Haksar (2008).

    Los efectos de la deuda externa y del ahorro nacional resultan difíciles de identificar, aunque tienen los signos esperados. Sus efectos pueden captarse a través de la variación del producto real. Hay cierta evidencia que indica que la inversión pública parece haber desplazado la inversión privada en América Latina y el Caribe, aunque aún es preciso analizar mejor la importancia de la calidad de la infraestructura para la inversión privada.

    Véase, por ejemplo, Greene y Villanueva (1991).

    El nexo entre inversión, crecimiento y productividad en la región se analiza en Singh y Cerisola (2006) y en FMI (2007).

    Un análisis de los datos a nivel de las empresas permite comprobar la forma en que las restricciones varían según el tamaño de la empresa, y evitar los conocidos problemas de sesgo de agregación que plantean los datos sobre inversión agregada (véase Bond y Lombardi, 2004).

    Para extraer la distribución de frecuencia de los costos de financiamiento con respecto a todas las empresas de la muestra se utilizaron estimaciones de densidad por núcleos (kernel). El eje horizontal del gráfico muestra el valor porcentual de los costos de financiamiento. El eje vertical muestra el porcentaje de empresas que enfrentan el nivel correspondiente de costos de financiamiento. Un sesgo de la distribución A hacia la derecha en comparación con la distribución B significa que más empresas de la distribución A enfrentan niveles superiores de costos de financiamiento que las de B.

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