Banco Central de Venezuela Colección Economía y Finanzas Serie Documentos de Trabajo impacto de la política fiscal y monetaria en el Ciclo Económico de venezuela. un enfoque bayesiano virginia cartaya Francisco sáez wendy bolívar [Nº 118] Julio, 2011 Banco Central de Venezuela, Caracas, 2011 Gerencia de Investigaciones Económicas Producción editorial Gerencia de Comunicaciones Institucionales, BCV Departamento de Publicaciones Torre Financiera, piso 14, ala sur Avenida Urdaneta, esquina de Las Carmelitas Caracas 1010 Teléfonos: 801.8075 / 8063 Fax: 536.9357 publicacionesbcv@bcv.org.ve www.bcv.org.ve Las opiniones y análisis que aparecen en la Serie Documentos de Trabajo son responsabilidad de los autores y no necesariamente coinciden con las del Banco Central de Venezuela. Se permite la reproducción parcial o total siempre que se mencione la fuente y no se modifique la información. Impacto de la política …scal y monetaria en el ciclo económico de Venezuela. Un enfoque Bayesiano. Virginia Cartaya, Francisco Sáez y Wendy Bolívar Banco Central de Venezuela. Resumen En este trabajo se realiza una descomposición de las series de producto e in‡ación en Venezuela utilizando datos trimestrales desde 1984 hasta el 1er trimestre de 2011. La extracción de los componentes tendenciales y cíclicos de estas variables se realiza de manera conjunta mediante la utilización de técnicas bayesianas y utilizando la representación espacio-estado de un modelo de series temporales. La estimación de un modelo multivariante que utiliza los datos originales permite mantener la consistencia, facilita la proyección (Harvey, 2007) y evita una arbitraria separación entre el corto y el largo plazo (Harvey, 1997). El estudio de los elementos cíclicos y tendenciales, no solo se basa en extraer dichos componentes sino que también pasa por estudiar el comportamiento de variables que son cruciales en la determinación de los mismos. Es así, que en este trabajo se propone utilizar técnicas que permiten determinar, bajo la forma de modelos estructurales, los componentes del producto y de la in‡ación, evaluando el impacto de las políticas de gasto en la identi…cación de los instrumentos con las cuales se puedan establecer las etapas del ciclo de actividad económica. En este modelo ampliado se incorporan variables como el gasto público y las importaciones totales, para determinar el ciclo del Producto Interno Bruto (PIB), y obtener conjuntamente el ciclo de la in‡ación, y de las importaciones. Es así que se facilita la obtención de los efectos de las políticas monetaria y …scal sobre el comportamiento cíclico de estas variables fundamentales para la economía; adicionalmente, se hace posible realizar pronósticos de estas variables objetivo, así como la determinación y pronóstico de los puntos de in‡exión del ciclo económico. Palabras claves: actividad económica, ciclos de segundo orden, …ltros de Kalman, Métodos Bayesianos, puntos de quiebre. Clasi…cación JEL: E32, C11. Dirección de correspondencia: Departamento de Modelos Económicos, Vicepresidencia de Estudios, Banco Central de Venezuela, Caracas 1010, Venezuela. Email: vcartaya@bcv.org.ve, fransaez@bcv.org.ve, wbolívar@bcv.org.ve Las opiniones expresadas en este trabajo son responsabilidad exclusiva de los autores y no representan el criterio del Banco Central de Venezuela. Se agradece la asesoría del Dr. Fabio Canova 1 Abstract In this paper, a series decomposition of output and in‡ation in Venezuela using quarterly data from 1984 to Q1 2011. The removal of trend and cyclical components of these variables is performed jointly using Bayesian techniques and using state-space representation of a time series model. The estimation of a multivariate model using the original data can maintain consistency, easy to forecast (Harvey, 2007) and avoids an arbitrary separation between the short and long term (Harvey, 1997). The study of cyclical and trend components, not only based on extracting those components but also by studying the behavior of variables that are crucial in determining them. Thus, in this work aims to use technologies to determine the form of structural models, the components of output and in‡ation, assessing the impact of spending policies in the identi…cation of the instruments with which to establish the stages of economic activity. In this extended model incorporates variables such as public expenditure and total imports, to determine the cycle of Gross Domestic Product (GDP), and get together the cycle of in‡ation and imports. With this model it is possible to obtain the e¤ects of monetary and …scal policies on the cyclical behavior of these fundamentals for the economy, in addition, it is possible to forecast these variables goal, and the determination and prediction of turning points. Keywords: economic activity, cycles of second-order Kalman …lters, Bayesian methods, turnings points. JEL Classi…cation: E32, C11 2 1. Introducción En este trabajo se parte de la estimación propuesta en Bolívar y Cartaya (2010), para extraer el componente tendencial y el componente cíclico del producto y la in‡ación, añadiendo el gasto público y las importaciones como variables claves que condicionan la actividad económica en Venezuela. Las primeras entran de forma exógena y se asocian con los precios del petróleo, mientras que las segundas se modelan considerando una relación de bidireccionalidad con el producto. Así es, que la actividad económica estimula el crecimiento de las importaciones, pero también la mayor posibilidad de importar puede ser un estímulo para el crecimiento económico, sobre todo aquel relacionado con el sector terciario de la economía. La estimación del ciclo es un problema extremadamente complejo pero fundamental para contestar preguntas relacionadas con la capacidad de la economía para recuperarse ante una eventual recesión, la naturaleza de las presiones in‡acionarias o las condiciones en las cuales la oferta podría responder favorablemente, o no, a una determinada política de estabilización (Harding y Pagan, 1999). Por otra parte, la duración, amplitud o simetría de las ‡uctuaciones aporta valiosa información sobre las características estructurales de la economía y facilita el diseño y adopción de políticas económicas contracíclicas. En una economía emergente donde gran parte de los shocks tienen un carácter permanente esta distinción es todavía mas relevante (Aguiar y Gopinath, 2004). No es, por tanto, de extrañar la importancia que este tema conserva tanto en los ámbitos académicos como en las instituciones responsables de la política económica. La literatura sobre los métodos de identi…cación de ciclos ha evolucionado desde la de…nición estándar de ciclos económicos provista por Burns y Mitchell (1946), basada en de…niciones operativas e incluso la identi…cación visual de las expansiones y contracciones, hasta métodos más so…sticados basados en el análisis espectral (Baxter y King, 1995), la utilización de modelos estructurales de series de tiempo (Harvey, 1997), el uso de técnicas lo lineales (Filardo, 1994), cadenas de Markov con cambios de régimen (Hamilton y Raj, 2002), con factores dinámicos (Kim y Nelson, 1998) o incluso modelos de equilibrio general estocástico estimados mediante técnicas bayesianas (Smets y Wouters, 2007). En Venezuela el estudio de los ciclos económicos se ha realizado desde diversas perspectivas. En Sáez (2006) se realiza un estudio mediante el uso de …ltros ad hoc para describir las princi- 3 pales propiedades cíclicas de la economía venezolana. Arreaza y Dorta (2006), utilizan los modelos VAR estructurales para estudiar el origen de las ‡uctuaciones en Venezuela. En Cartaya, Sáez y Zavarce (2010) se utilizan diversos algoritmos de fechado para caracterizar el ciclo económico en Venezuela, desde una perspectiva sectorial. En Barráez y Pagliacci (2010) se analiza la dinámica de las ‡uctuaciones en los últimos treinta años, a partir de la estimación conjunta de una curva de Phillips y una curva de demanda agregada, usando la técnica Markoviana de cambios de régimen; y …nalmente, en Bolívar y Cartaya (2010), se utilizan los ciclos de segundo orden a …n de mejorar la estimación de los componentes no observables de las series de producto e in‡ación. Dentro de estos desarrollos, los ciclos de segundo orden introducidos por Harvey y Trimbur (2003), permiten extraer ciclos más suaves y con menos ruido que los obtenidos cuando se descompone la serie asumiendo la presencia de un componente tendencia, otro cíclico y un ruido utilizando ciclos de primer orden. Además a …n de mejorar el ajuste y evitar la presencia de parámetros impausibles, Harvey et al (2007), sugieren la utilización de técnicas bayesianas que permitan introducir información sobre la volatilidad o la periodicidad del ciclo, al tiempo que permite obtener información sobre los grados de incertidumbre asociados a la estimación de los parámetros. El presente trabajo ilustra la sensibilidad de la descomposición de las series a la incorporación de variables exógenas como el gasto público. Por otra parte, la estimación propuesta permite la identi…cación de las expansiones y contracciones del ciclo económico en Venezuela, con un enfoque estructural de series de tiempo. De esta forma, es posible avanzar en el análisis de los efectos que sobre el producto o la in‡ación tiene la presencia de restricciones …nancieras asociadas al …nanciamiento del gasto público o los efectos que, sobre el crecimiento económico, generaría la presencia de una restricción externa sobre las importaciones. Finalmente, en este trabajo también se proveen elasticidades sobre la relación entre el gasto público y la in‡ación y el producto, así como una discusión sobre la doble causalidad entre las importaciones y el crecimiento económico. El trabajo se estructura como sigue: en la sección 2 se hace un breve resumen sobre las ventajas que representa trabajar con el enfoque estructural, las sección 3 presenta una breve discusión sobre cómo han afectado los shocks externos y el gasto público al ciclo económico en Venezuela, lo cual representa una justi…cación para su empleo en actual modelo; la sección 4 describe la metodología de estimación ; en la sexta sección, son colocados los modelos estimados ; en la séptima sección, se 4 presentan los principales resultados de la determinación de los ciclos y tendencias para Venezuela mediante modelos multivariados. Finalmente, en la sección 8 se presentan las conclusiones. 2. Ventajas del enfoque estructural de series de tiempo La modi…cación de la especi…cación propuesta en Harvey (2007) y utilizada en Bolívar y Car- taya (2010) para el caso venezolano, permite estimar los componentes no observables de las series de producto e in‡ación, así como su relación entre ellas, tomando en consideración las características especí…cas de esta economía. Una de las principales ventajas de esta nueva especi…cación es que permite condicionar las proyecciones del modelo econométrico a la evolución prevista de las variables exógenas. En Venezuela, la variable fundamental que permite realizar este análisis, es el gasto público que está íntimamente ligado al comportamiento de los precios del petróleo. Es así como, la especi…cación del modelo en su forma espacio-estado permite considerar, al menos de forma indirecta, el efecto que una variación de los términos de intercambio genera sobre el crecimiento económico y la in‡ación en una pequeña economía abierta con un sector de enclave. Por otra parte, la obtención de ciclos de segundo orden en un modelo estructural de series de tiempo permite imponer restricciones ‡exibles sobre los parámetros, reducir la incertidumbre en la estimación y proporciona …ltros que implícitamente están de…nidos por el modelo estructural. Esto último permite que todos los componentes cíclicos o tendencias estimadas sean consistentes entre sí, lo cual no es necesariamente cierto cuando se utilizan …ltros ad hoc como el Hodrick-Prescott o el …ltro de Baxter y King (ver Harvey et al, 2007), cuyas distorsiones son ampliamente conocidas (ver por ejemplo, Harvey y Jaeger, 1993, Cogley y Nason, 1995, Canova, 1998). En este sentido, la incorporación de las series de importaciones y de gasto público en la estimación permite avanzar en términos de una especi…cación mas completa del modelo estructural de la economía venezolana que profundice en una comprensión más detallada del funcionamiento de esta economía. 5 3. Shock externo y gasto público en el ciclo económico de Venezuela Conviene destacar que en Venezuela el sector petrolero representa un 20 % del PIB, un 95 % de las exportaciones totales, y un 50 % de los ingresos …scales. La ausencia de un fondo de estabilización y la presencia de créditos adicionales en la medida en que los precios del crudo superan los valores presupuestados, favorece la prociclicidad del gasto público (el cual muestra una correlación de % con el PIB no petrolero para el período ). En general, esta expansión de la demanda agregada, en presencia de tipo de cambio …jo, favorece la apreciación real, el incremento de los salarios reales, la reducción del desempleo, el crecimiento de los agregados monetarios, la expansión del crédito y el crecimiento de la actividad económica. Los dos mecanismos tradicionales mediante los cuales la renta petrolera se distribuye a la sociedad son principalmente las ventas de divisas y el gasto público. Ambos efectos, que llamaremos externo y …scal respectivamente, actúan de forma simultánea. En particular, frente a un Boom petrolero favorable es previsible que; (1) El efecto externo favorezca el mantenimiento de un tipo de cambio real más bajo y un mayor nivel de importaciones. Esto permite expandir la oferta interna de bienes de consumo (25 % de las importaciones totales) y por esa vía, contiene las presiones in‡acionarias por el incremento de la demanda agregada. Al mismo tiempo, el incremento de las importaciones de bienes de consumo intermedio (53 % del total) genera un shock de oferta positivo que favorece la actividad económica. Con lo cual, la distribución de la renta petrolera actúa como un subsidio o como una transferencia externa que favorece el incremento de todos los componentes de la demanda agregada interna. (2) Por su parte, el efecto …scal, refuerza el efecto expansivo sobre la demanda agregada a través de las transferencias directas, subsidios, salarios del sector público y gastos corrientes o de inversión. Los efectos reales y monetarios que actúan a través de los ingresos externos favorecen la presencia de ciclos económicos cuya duración puede ser tan larga como lo sea el período de mejora en los términos de intercambio o como lo permiten los mecanismos de …nanciamiento externo del gasto. Durante estas expansiones de la actividad económica la productividad total de los factores suele incrementarse de forma endógena, no tanto en respuesta a la mayor acumulación de progreso técnico o de capital humano, como a los efectos producidos por la mayor utilización del capital, 6 el esfuerzo laboral y por la mayor demanda intersectorial que genera la expansión económica. La expansión económica suele …nalizar en medio de una crisis externa o …nanciera, asociada con la reversión de los precios del petróleo, el sobre endeudamiento o la acumulación de distorsiones reales. Estos efectos tienden a generar ciclos más volátiles que los que experimentan economías más diversi…cadas y/o con mayor estabilidad en sus términos de intercambio y su demanda agregada interna. El modelo propuesto recoge el carácter procíclico de las importaciones y del gasto público, al tiempo que permite cuanti…car la doble causalidad que existe entre las importaciones y la actividad económica. La incorporación del gasto público a la descomposición de las series de tiempo de producto e in‡ación responde a la necesidad de condicionar las proyecciones del ciclo económico a la evolución de los precios del petróleo sobre la economía venezolana. Esto no sólo permite realizar un mejor pronóstico, en relación al presentado en Bolívar y Cartaya(2010), sino que además permite realizar proyecciones condicionadas y escenarios de política económica activa, donde se valide la consistencia de los objetivos de crecimiento e in‡ación. En el 2010, los ingresos del Gobierno central mostraron un incremento nominal con respecto a su valor en 2009 de 30,3 %, (0,9 % en términos reales); por su parte, el gasto registró una variación nominal de 24,5 % (caída de 3,5 % en términos reales). En relación con el producto, los ingresos disminuyeron en 2,1 puntos porcentuales (al pasar de 21,4 % en 2009 a 19,3 % en 2010), mientras que los gastos lo hicieron en 3,7 puntos porcentuales (de 26,8 % en 2009 a 23,1 % en 2010). Para la proyección 2011 se considera un incremento del gasto (incluyendo Petróleos de Venezuela y los fondos Públicos) de aproximadamente 7 %, mientras que, a partir del 2012, se estima un crecimiento del 3 % interanual. Después de la fuerte desmejora de los términos de intercambio durante el 2008 y experimentar variaciones negativas de la actividad económica entre el segundo trimestre del 2009 y tercer trimestre del 2010, surge la pregunta sobre la capacidad de la economía venezolana para mantener el ritmo de recuperación observado durante el cuarto trimestre del 2010 (0.5 %) y el primero del 2011 (4.5 %). En este sentido cabe destacar que existen varios elementos que condicionan la recuperación de la actividad económica en el corto plazo, según se desprende de las simulaciones realizadas. 7 4. Formulación teorica del Modelo 4.1. Ciclos y tendencia Se consideran modelos estructurales donde el conjunto de observaciones yt se descompone en los elementos que tienen una observación directa, esto es, en su tendencia n;t t; el componente cíclico y el componente irregular "t ; de la siguiente forma yt = t + n;t + "t ; t = 1; : : : T: (1) 2 ": donde "t es un término de ruido blanco con varianza La tendencia estocástica se de…ne a través de un paseo aleatorio, t = t 1 + t 1; t = t 1 + t; t W N (0; 2 ): (2) El modelo de ciclo estocástico es (siguiendo a Harvey , 2004) yt = donde c cos ( c ) t + sin ( c ) t + "t ; 0 < es la frecuencia en radianes y y ; t = 1; :::; T: c son parámetros. El período del ciclo es 2 = c . El ciclo puede ser construido recursivamente de la siguiente forma: 2 t 4 donde 0 = y t 0 3 2 cos ( c ) 5=4 sin ( c ) sin ( c ) cos ( c ) 32 54 t 1 t 1 3 5 ; t = 1; :::; T; = Si ahora se supone la existencia de dos disturbios ruido blanco no correlacionados, media cero y varianza común 2 y un parámetro se obtiene el modelo para el ciclo estocástico 8 t y t; con dentro de la ecuación que determina al ciclo, 2 4 t t 3 2 cos ( c ) 5= 4 sin ( c ) sin ( c ) cos ( c ) 32 3 t 1 54 2 5+4 t 1 kt kt 3 5 ; t = 1; :::; T; con 2 [0; 1] es un parámetro de amortiguación que suaviza el ciclo El componente cíclico de orden n-ésimo se de…ne por 2 1;t 4 Primer orden 1;t 2 Recursión con 4.2. i = 2; 4 2 i;t 4 ; n; i;t kt kt 3 3 2 5= 4 3 5 2 5= 4 cos ( c ) sin ( c ) sin ( c ) 02 W N @4 0 0 cos ( c ) cos ( c ) 3 2 5;4 2 k sin ( c ) cos ( c ) 54 0 2 k 0 sin ( c ) 32 32 1;t 1 31 5A : i;t 1 54 1;t 1 i;t 1 3 2 5+4 kt kt 3 5; (3) (4) 3 2 5+4 i 1;t 1 i 1;t 1 3 5: (5) c. Estimación Bayesiana Se incorpora información previa para la frecuencia ( c ), el factor de amortiguación ( ) y para las varianzas o matrices de covarianzas. =( k; "; ; ; c) Las densidades a priori a considerar para los parámetros del modelo son: Para la distribución de las matrices de covarianza k; "; ; a …n de tener densidades no informativas, se consideran densidades inversa Wishart (Zellner, 1971) por ser una generalización multivariada de una inversa gamma. Para se supone una densidad uniforme en el intervalo [0; 1] ; ver Harvey et al. (2007). 9 Para c se considera una densidad beta con moda que va a depender de la periodicidad de la variable (e.g. anual, mensual, trimestral). Una vez que se han establecido las densidades a priori y se ha evaluado la función de verosimilitud usando …ltros de Kalman, el siguiente paso es obtener la densidad a posteriori, sin embargo, dadas estas densidades a priori, no es posible obtener de manera explícita una expresión para la densidad a posteriori, por eso se recurre a los métodos de Monte Carlo a …n hacer realizaciones de los parámetros de esta densidad, en ese sentido, se hará uso del algoritmo de Metropolis Hastings. 5. Formulación del Modelo estructural En el modelo se incorpora el gasto público en la obtención del ciclo del producto, adicionalmente se considera las importaciones totales como una variable endógena, para luego obtener el ciclo de la in‡ación y se estiman conjuntamente los tres ciclos, con el ciclo del producto pasando a formar parte de la estimación del resto de las variables . Este modelo representa una curva de Phillips ampliada en la que se incorpora a las importaciones como variable endógena; es así que tanto la in‡ación como las importaciones dependen del ciclo del producto. Esto lleva a formular el siguiente modelo estructural 2 t 3 2 6 7 6 6 7 6 6 mt 7 = 6 4 5 4 yt t m t y t 3 2 7 6 7 6 7+6 5 4 t m t y t 3 2 pt 2 "t 7 6 7 6 7 6 7 6 7 + 6 qt 7 + 6 "m 5 4 5 4 t xt "yt con pt = d 1 y t 1 + d2 y t 2 qt = e1 y t 1 + e2 y t 2 10 3 3 7 7 7; 5 m t 1 xt = f1 + f2 m t 2 donde pt denota las presiones in‡acionarias como consecuencia de los desvíos que tienen lugar cuando el producto actual se aleja de su potencial, y xt el efecto que tiene el comportamiento cíclico del producto sobre las importaciones totales. El comportamiento de las tendencias para las tres variables vienen dadas por: = t at t 1 = at m t = bt = bt y t ct 1 m t 1 1 y t 1 = = ct 1 + at + 1; t; + bt + ): W N (0; 2 t ); 1; t; + ct W N (0; 2 t 1; + t; W N (0; t 2 ): y los ciclos: 2 In‡ación 6 6 6 6 6 6 4 1;t 1;t 2;t 2;t 2 3 7 7 7 7= 7 7 5 k1;t+1 6 6 6 k1;t+1 6 6 6 k2;t+1 4 k2;t+1 2 6 6 6 6 6 6 4 3 7 7 7 7 7 7 5 cos ( c ) sin ( c ) 0 cos ( c ) 0 0 0 cos ( c ) 0 0 sin ( c ) 02 0 B6 7 6 B6 7 6 B6 0 7 6 6 7 6 WN B B6 7 ; 6 B6 0 7 6 @4 5 4 0 11 76 76 76 76 76 sin ( c ) 7 6 54 cos ( c ) 0 sin ( c ) 3 2 32 0 2 k1 0 0 0 0 2 k1 0 0 0 0 2 k2 0 0 2 k2 0 0 31 1;t 1 1;t 1 2;t 1 2;t 1 7C 7C 7C 7C : 7C 7C 5A 3 2 k1;t+1 7 6 7 6 7 6 k1;t+1 7+6 7 6 7 6 k2;t+1 5 4 k2;t+1 3 7 7 7 7 7 7 5 2 m 1;t 6 6 6 6 6 6 4 Importaciones 2 m 1;t m 2;t m 2;t m k1;t+1 6 6 m 6 k1;t+1 6 6 m 6 k2;t+1 4 m k2;t+1 2 y 1;t 6 6 6 6 6 6 4 PIB y 1;t y 2;t y 2;t 3 7 7 7 7= 7 7 5 2 3 7 7 7 7= 7 7 5 3 6 6 6 6 6 6 4 cos ( c ) 6 6 6 6 6 6 4 cos ( c ) sin ( c ) 6 6 y 6 k1;t+1 6 6 y 6 k2;t+1 4 y k2;t+1 7 7 7 7 7 7 5 cos ( c ) 0 0 0 cos ( c ) 0 0 02 0 3 2 0 0 0 0 2 k1m 0 0 0 0 2 k2m 0 0 0 0 2 k2m cos ( c ) 0 0 cos ( c ) 0 02 76 76 76 0 76 76 sin ( c ) 7 6 54 cos ( c ) sin ( c ) 0 3 2 B6 7 6 B6 7 6 B6 0 7 6 6 7 6 WN B B6 7 ; 6 B6 0 7 6 @4 5 4 0 32 0 m 1;t 1 76 76 76 76 76 sin ( c ) 7 6 54 cos ( c ) 0 sin ( c ) 0 32 0 2 k1m sin ( c ) 0 3 0 sin ( c ) 0 y k1;t+1 sin ( c ) B6 7 6 B6 7 6 B6 0 7 6 6 7 6 WN B B6 7 ; 6 B6 0 7 6 @4 5 4 0 7 7 7 7 7 7 5 2 2 2 k1y 0 0 0 0 2 k1y 0 0 0 0 2 k2y 0 0 0 0 2 k2y m 1;t 1 m 2;t 1 m 2;t 1 31 3 2 m k1;t+1 7 6 7 6 m 7 6 k1;t+1 7+6 7 6 m 7 6 k2;t+1 5 4 m k2;t+1 y 1;t 1 y 1;t 1 y 2;t 1 y 2;t 1 3 2 7 6 1 7 6 7 6 0 7+6 7 6 7 6 0 5 4 0 0 3 72 7 0 7 gt 74 7 gt 2 7 5 0 31 7C 7C 7C 7C : 7C 7C 5A estado: = [ t y 2t at 2t y t bt m 2t m t y 2t ct y t 1 m 1t 1t y t 2 y la correspondiente ecuación de observación 12 y 1t m t 1 1t m t 2] m 1t 7 7 7 7 7 7 5 7C 7C 7C 7C : 7C 7C 5A la tendencias, sus desvíos y los ciclos de cada una de las variables, conforman el vector de t 3 y 1t 2t m 2t ... 1 2 2 y k1;t+1 3 6 6 y 6 k 5+6 1;t+1 6 y 6 k2;t+1 4 y k2;t+1 3 7 7 7 7 7 7 5 2 2 t 3 2 1 6 7 6 6 7 6 6 mt 7 = 6 0 4 5 4 0 yt 6. 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 d1 d2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 e1 e2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 f1 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 36 6 6 0 76 76 0 76 56 6 f2 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 4 Resultados 6.1. Descomposición. Ciclos de segundo orden con Priors Bayesianas En este apartado solo se muestran los componentes obtenidos con los ciclos de segundo orden, la principal diferencia obtenida con los ciclos de primer orden radica en que en la estimación produce 13 t at m t bt y t ct 1t m 1t y 1t 1t m 1t y 1t 2t m 2t y 2t 2t m 2t y 2t y t 1 y t 2 m t 1 m t 2 3 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 2 7 7 7 6 "t 7 6 7+6 "m 7 4 t 7 7 "yt 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 5 3 7 7 7 5 ciclos más suaves, y componentes irregulares más erráticos, con lo cual se depura el cálculo.para mejores diagnósticos. En los grá…cos 1 hasta el 6 se muestran la tendencia, junto a los valores observados, y el ciclo de la in‡ación, de las importaciones y del producto. En el Cuadro N 1 se han colocado los resultados de las estimaciones. Los resultados de la estimación arrojaron valores para = 0.8, =0.319, por tanto el perío- do del ciclo (2 = ) es de 20 trimestres, es decir, el ciclo económico en Venezuela tiene una duración promedio de 5 años durante todo el período de estimación, y la ratio de varianzas q= 2 =( 2 + 2 ") ; de 0;242. Inflación y su tendencia Componente cíclico de la inflación 6 2.5 2 4 Inflación Tendencia de la Inflación 1.5 1 2 0.5 0 0 -0.5 -1 -2 -1.5 -4 -2 -2.5 -6 1986Q3 1989Q1 1991Q3 1994Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1 1986Q3 1989Q1 1991Q3 1994Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1 Grá…co N 1. In‡ación y su tendencia Grá…co N 2. Ciclo de la In‡ación Importaciones y su tendencia Componente cíclico de las importaciones 2.5 2 3 Importaciones 1.5 Tendencia de las Importaciones 2 1 1 0.5 0 0 -0.5 -1 -1 -2 -1.5 -3 -2 -2.5 1986Q3 1989Q1 1991Q3 1994Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1 1986Q3 1989Q1 1991Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2004Q1 2006Q3 2009Q1 Grá…co N 3. Importaciones y su tendencia 14 Grá…co N 4. Ciclo de las Importaciones Componente cíclico del producto Producto y su tendencia 5 3 2 4 Producto Tendencia del Producto 3 2 1 1 0 0 -1 -1 -2 -3 -2 -4 -3 -5 1986Q3 1989Q1 1991Q1 1994Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1 1986Q3 1989Q1 1991Q3 1994Q1 1996Q3 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1 Grá…co N 5. PIB y su tendencia 6.2. Grá…co N 6. Ciclo del PIB Comparación de los ciclos En el Grá…co N 7 se han colocado los ciclos correspondiente al PIB y a las importaciones, observándose la gran similitud en su comportamiento, tanto en media como en varinza. Ese resultado pareciera indicar que el comportamiento de las importaciones totales está asociado directamente al componente cíclico de la actividad económica del país. 15 Ciclo de las importaciones y ciclo del producto 5 ciclo importaciones ciclo producto 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 1986Q3 1989Q1 1991Q3 1994Q1 1996Q1 1999Q1 2001Q3 2004Q1 2006Q3 2009Q1 Grá…co N 7. Ciclo del PIB y ciclo de la Importaciones Por su parte, en cuanto al comportamiento cíclico de la in‡ación, obtenida por medio de una curva de Phillips, en la que se asocia, como parte importante en la determinación del comportamiento de la in‡ación, a los desvíos que tienen lugar en el PIB como consecuencia de su alejamiento del crecimiento potencial, generando así presiones o desaceleraciones in‡acionarias por la vía de la demanda. Puede observarse en el grá…co N 8, que el ciclo del PIB pareciera adelantarse unos trimestres al crecimiento de los precios al consumidor. 16 Ciclo del PIB y de la Inflación 10 8 6 4 2 0 -2 -4 1984Q4 1986Q4 1988Q4 1990Q4 1992Q4 1994Q4 1996Q4 1998Q4 2000Q4 2002Q4 2004Q4 2006Q4 2008q4 2010q4 Grá…co N 8. Componente cíclico del PIB y de la In‡ación 6.3. Fases del ciclo La estimación de los turnings points o los cambios de una fase a otra de la actividad económica, es uno de los resultados que genera mayor interés a la hora de utilizar este instrumento en la contribución en el proceso de toma de decisiones en materia de política económica. El nuevo fechado del ciclo económico en Venezuela mediante la estimación de modelos estructurales de series de tiempo permite evaluar la robustez de mecanismos tradicionales de identi…cación de Turning points, como aquellos basados en los trabajos pioneros de Burns y Mitchell (1946). En esta etapa se procedió a comparar los resultados del modelo de los ciclos (columna 1 de Cuadro N 1), con los obtenidos por medio de la metodología de Bry-Boschan (1971) (columna 5). Este último método ha sido utilizado para emular los resultados del proceso de decisión del National Bureau Economic Research en Estados Unidos, con bastante aproximación. Se aplica a series univariadas para identi…car los puntos de giro.y a partir de alli, se describen las distintas fases que atraviesa la economía. Como puede observarse, en la mayoría de los casos existen algunas semejanzas en los puntos de infexión con pequeñas diferencias, de uno o dos trimestres, excepto para el 4to trimestre del 17 año 87, para el 2do de 1994, el 3ero de 2002 y 4to de 2001. Es de notar la semejanza exacto en el fechado de dos períodos por ambas metodologías, 4to trimestre de 1989 y 2do de 2010. Esta última fecha marca el último valle de la historia, y por tanto el inicio de la actual fase expansiva. Modelo Ciclos Cambio de Signo Fase Valle o pico Bry-Boschan 1987Q4 de negativo a positivo (expansion) valle 1985Q2 1988Q4 de positivo a negativo (recesion) pico 1988Q2 1989Q4 de negativo a positivo (expansion) valle 1989Q4 1994Q2 de positivo a negativo (recesion) pico 1993Q3 1994Q4 de negativo a positivo (expansion) valle 1994Q3 1995Q4 de positivo a negativo (recesion) pico 1995Q3 1996Q4 de negativo a positivo (expansion) valle 1996Q3 1997Q4 de positivo a negativo (recesion) pico 1998Q1 1999Q3 de negativo a positivo (expansion) valle 1999Q2 2002Q3 de positivo a negativo (recesion) pico 2001Q2 2003Q3 de negativo a positivo (expansion) valle 2003Q2 2007Q4 de positivo a negativo (recesion) pico 2008Q4 2010Q2 de negativo a positivo (expansion) valle 2010Q2 Cuadro N 1. Puntos de quiebre históricos 18 Puntos de quiebre 0.40 1988Q4 0.30 1995Q4 0.20 2002Q3 0.10 1994Q2 2007Q3 1997Q4 0.00 -0.10 1987Q4 1989Q4 1994Q4 1996Q4 2010Q2 1999Q3 2003Q3 -0.20 1984Q4 1987Q1 1989Q2 1991Q3 1993Q4 1996Q1 1998Q2 2000Q3 2002Q4 2005Q1 2007Q2 2009Q3 Grá…co N 9. Determinación de los puntos de quiebre a partir del modelo de ciclos Grá…co N 10. Fases expansivas del PIB En lo que respecta a la amplitud del ciclo, con esta metodología se estima que la misma ha ido disminuyendo a lo largo del período; donde se destacan cuatro puntos de máxima amplitud, 19 durante todo el período de estimación, en el 2do trimestre de 1988, 2do trimestre de 1995, 3er trimestre de 2002 y 1er trimestre de 2007. Amplitud del ciclo 0.400 1988Q2 0.350 0.300 1995Q2 0.250 0.200 0.150 2002Q3 0.100 2007Q1 0.050 0.000 1984Q2 1986Q2 1988Q2 1990Q2 1992Q2 1994Q2 1996Q2 1998Q2 2000Q2 2002Q2 2004Q2 2006Q2 2008Q2 2010Q2 Grá…co N 11. Cambios en la amplitud del Ciclo en Venezuela 6.4. Pronósticos En esta ocasión el ciclo calculado con la información previa para c, predice que luego del valle de 2do trimestre de 2010, comienza una expansión de la actividad económica, estabilizandose alrededor de la tendencia durante el período considerado para la predicción. 20 Pronóstico puntos de inflexión 0.4 0.3 0.2 0.1 0 -0.1 -0.2 1984Q4 1987Q1 1989Q2 1991Q3 1993Q4 1996Q1 1998Q2 2000Q3 2002Q4 2005Q1 2007Q2 2009q3 2011q4 2014q1 ciloPIB-1.96se cicloPIB ciloPIB+1.96se Grá…co N 12. Pronósticos de puntos de in‡exión Adicional al pronóstico del ciclo de actividad económica, fueron calculados la tasa de crecimiento del PIB y la in‡ación anual para el año 2011. Cabe mencionar que, a pesar que se calculó una proyección de mas largo plazo (a 5 años), solo se colocó en el cuadro N 2 el año 2011, a efecto de analizar lo que ocurre en el mencionado año bajo el supuesto de un aumento en el gasto público real de 7 %. El crecimiento puntual fue de 5,3 % y la in‡ación de 29 %. Este resultado podria estar indicando, en primer lugar, que el mantenimiento del gasto público en el 2011 generaría un crecimiento de la actividad económica de 5 % de forma tal que el impulso sobre la misma descansa en gran medida en el esfuerzo …scal y por añadidura, en los precios del petróleo que permiten sostenerlo. En segundo lugar, la tasa de in‡ación responde en gran medida al crecimiento y por ende a la expansión del gasto público, con lo cual cualquier política antiin‡acionaria debería considerar los elevados grados de persistencia de este fenómeno VARIABLE INTERVALOS DE PROYECCIÓN PIB [4,4 ; 6,2] INFLACIÓN [27,0 ; 30,0] Cuadro N 2. Pronósticos 21 7. Conclusiones Utilizando la metodología propuesta por Harvey et al. (2007), y partiendo del trabajo realizado para Venezuela por Bolívar y Cartaya (2010), se elaboró un modelo estructural para descomposición de series macroeconómicas en sus componentes no observados mediante métodos basados en modelos con una muestra que abarca datos trimestrales durante el período 1984-2010. Para esta estimación se utiliza una representación en espacio de los estados que permite obtener los ciclos de segundo orden, y se incorporan técnicas Bayesianas de tal forma de utilizar información previa sobre la frecuencia del ciclo. Adicional al modelo anterior, donde se descompuso el PIB y la in‡ación, en este modelo se incorporó el efecto de otras variables que pudieran estar afectando el comportamiento del ciclo de la actividad económica en Venezuela, como las importaciones y el gasto público. La estimación de los componentes cíclicos y tendenciales del producto y la in‡ación provista en este documento permite condicionar el análisis prospectivo a variables exógenas en la estimación. Futuros avances deberían proveer un marco teórico más detallado que permita modelar aspectos relacionados con el mercado laboral, los efectos riqueza asociados con el incremento de los precios del petróleo, la utilización del capital o las expectativas de in‡ación y crecimiento. La exploración de estos elementos permitirá profundizar en los aspectos de política que condicionan el manejo de la demanda agregada en el corto plazo con …nes de estabilización. 22 Referencias [1] Anderson, B.D.O. y J.B. Moore (1979). Optimal Filtering. Englewood Cli¤s (N.J.): Prentice Hall. [2] Baxter, M. y R. King (1995) “Measuring business cycles: approximate band-pass …lters for economic time series”. Working Paper N 5022, National Bureau of Economics Research. Publicado en 1999, Review of Economics and Statistics, Vol. 81(4), 575-593. [3] Bolivar, W. y V. Cartaya (2010). Determinación de ciclos y tendencias en serie de tiempo macroeconómicas mediante un enfoque Bayesiano. Monetaria, Volumen XXXIII, 2, 179-205. [4] Dennis, J.E. y R.B. Schnabel(1983). Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations. Englewood Cli¤s (N.J.): Prentice-Hall. [5] De Jong Piet (1988). The Likelihood for the State-Space Model, Biometrika, 75, 165-169. [6] De Jong Piet (1989). Smoothing and Interpolation with the State-Space Model, Journal of the American Statistical Association, Vol. 84, 408, 1085-1088 [7] Hamilton James, D.(1994). State-Space Models. in Handbook of Econometrics, Volume IV, Cap 50 [8] Harvey andrew.(1989). Forecasting, structural time series models and the Kalman …lter. 554 págs.. [9] Harvey, A. (2002). "Trends, cycle and convergence". Documentos de Trabajo. Banco Central de Chile, N 155. [10] Harvey, A. y T. Jagger (1993). "Detrending, stylized facts and the business cycle". Journal of Applied Econometrics,8, 231-247. [11] Harvey, a. c., y pierse r. g. (1984). Estimating Missing Observations in Economics Time Series. Journal of the American Statistical association, 79, 125-131. [12] Harvey, A., T. Trimbur y H. Van Dijk (2004). Bayes estimates of the cyclical component in twentieth century US gross domestic product. Econometric Institute Report EI 2004-45. [13] Harvey, A., T. Trimbur y H. Van Dijk (2007). Trends and cycles in economic time series: a bayesian approach. Journal of Econometrics, 140,618-649. [14] Hodrick, R. J. y E. C. Prescott (1980). Post-war US business cycles: An empirical investigation. Discussion Paper N 451, Carnegie Mellon University. Reimpreso y actualizado en (1997), Journal of Money, Credit and Banking, 29, 1-16. [15] Jones Richard H.(1980). Maximun Likelihood Fitting of ARMA Models to Time Series With Missing Observations, Technometrics, Vol 22, 3. 389-395. [16] Kalman, R. E. (1960). A New Approach to linear Filtering and Prediction Problems, Journal of Basic Engineering, Transactions of the ASME, Series D, 82, 35-45. [17] Kalman, R. E. (1963). "New Methods in Wiener Filtering Theory", in J.L. Bogdano¤ and F. Kozin, eds., Proceedings of the First Symposium of Engineering Applications of Random Function Theory and Probability, pp. 270-388. New York:John Wiley & Sons, Inc. 23 [18] Klejin, R y H. Van Dijk (2002). "Bayes Model Averaging of Cyclical Decompositions in Economic Time Series". Econometric Institute Report EI 2003-48. [19] Kohn, R. y Craig F. Ansley. (1986). Estimation, Prediction, and Interpolation for ARIMA Models with Missing Data, Journal of the American Statistical Association, Vol 81, 395, 751-761. [20] Kohn, R. y Craig F. Ansley. (1987). Signal Extraction for Finite Nonstationary Time Series, Biometrika, Vol 74, 2, 411-421. [21] Koopman, S. y Shepard Neil (1987). Exact score for time series models in state space. Biometrika, Vol 79, 4, 823-826. [22] Manzano, Osmel y Roberto Rigobon (2001): Resource Curse or Debt Overhand? NBER w8390 [23] Masanao, Aoki (1976). Optimal Control and System Theory in Dinamic Economics Analysis. North-Holland New York. [24] Murray, C.J. (2003). Cyclical Properties of Baxter-King Filtered Time Series. The Review of Economics and Statistics, 85, 472-476. [25] Penzer, J. R. y Shea, B. L. (1999) Finite Sample Prediction and Interpolation for ARIMA Models with Missing Data, Journal of Forecasting, 18, 411-419 [26] Piet de Jong.(1989) Smoothing and Interpolation With the State-Space Model, Journal of the American Statistical Association, Vol. 84, N 408,1085-1088. [27] Piet de Jong y Jeremy Penzer.(1998) Diagnosting Shocks in Time Series, Journal of the American Statistical Association, Vol. 93, N 442,796-806. [28] Saez, Francisco. (2004). Patrones cíclicos de la economía venezolana. Serie Documentos de Trabajo N 60. Banco Central de Venezuela [29] Smets f. y r. wouters (2007) Shocks and Frictions in US Business Cycles: A Bayesian DSGE Approach [30] Zellner, A. (1971). An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Wiley. New York. 24