LAS EXPORTACIONES URUGUAYAS Y EL TIPO DE CAMBIO REAL SECTORIAL Álvaro Brunini1 Gabriela Mordecki1 Lucía Ramírez2

Resumen Las exportacionessiempre han jugado un rol importante en el crecimiento económico de Uruguay. En el presente trabajo se analiza la relación de las exportaciones de seis productos elegidos por su importancia en la pauta exportadora en el período 1993-2011: carne vacuna, cueros, lácteos, químicos, metalmecánica y plásticos; con el tipo de cambio real sectorial, a través de la metodología de cointegración de Johansen. A partir de este estudio no se encuentra una relación de largo plazo entre las exportaciones sectoriales y el tipo de cambio real de cada uno de los sectores. Profundizando el análisis, para el caso de los lácteos sí se encuentra una relación de largo plazo con el precio internacional de la leche descremada, con una elasticidad-precio cercana a la unidad. Para las exportaciones de metalmecánica, por otra parte, se encuentra una relación del largo plazo con el PIB de Argentina, principal destino de estas ventas, con una elasticidad-ingreso de 1,7. Palabras clave: exportaciones, tipo de cambio real sectorial, cointegración JEL: C22, F31, F41

1. Investigadores del Instituto de Economía de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración de la Universidad de la República: [email protected]@iecon.ccee.edu.uy 2. Estudiante de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración y docente del Instituto de Economía de la Universidad de la República: [email protected]

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Índice 1.

Introducción.................................................................................................................... 3

2.

Fundamentos teóricos .................................................................................................... 4 2.1

Marco teórico .......................................................................................................... 4

2.2

Antecedentes .......................................................................................................... 5

3.

Objetivos ........................................................................................................................ 9

4.

Metodología ................................................................................................................... 9 4.1

Método de cointegración de Johansen .................................................................... 9

4.2

Fuente de datos y construcción de los tipos de cambios reales sectoriales........... 10

4.3

Análisis empírico ................................................................................................... 11

4.3.1

Sectores seleccionados.................................................................................. 11

4.3.2

Descripción de las series utilizadas ................................................................ 17

4.3.3

Test de raíces unitarias .................................................................................. 21

4.3.4

Modelizaciones .............................................................................................. 22

5.

Reflexiones finales ....................................................................................................... 27

6.

Citas bibliográficas ....................................................................................................... 28

7.

Anexo ........................................................................................................................... 29 7.1

Modelo para los lácteos......................................................................................... 29

7.2

Modelo para las exportaciones metalmecánicas ................................................... 32

7.3

Ponderadores utilizados para los TCRS ................................................................ 34

7.4

Exportaciones de sectores seleccionados (millones de dólares) ........................... 34

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1. Introducción Uruguay es una economía pequeña y abierta, razón por la cual las exportaciones siempre han jugado un rol importante en el crecimiento económico. Las ventas externas han aumentado su participación en la generación del Producto Interno Bruto (PIB), las que pasaron de 20% en 1997 a 27,1% en 2011. La participación de los bienes en las exportaciones totales es aproximadamente 73% en la actualidad, la que ha crecido, ya que en 1997 era 60%. Este fenómeno se dio acompañado de un fuerte crecimiento de la economía, muchas veces liderado por el crecimiento de las exportaciones de bienes. Sin embargo, la evolución del tipo de cambio real (TCR) aparece como un condicionante importante de las exportaciones y su evolución en los últimos años ha tendido a la apreciación, impulsado por el propio crecimiento mencionado y el fuerte ingreso de capitales que ha experimentado la economía uruguaya en los últimos años. A partir de allí, surge un gran debate en torno al peso del tipo de cambio real en el desempeño de las exportaciones. De acuerdo con el modelo keynesiano de economía abierta (IS-LM-BP), desarrollado por Mundell-Fleming, el tipo de cambio real aparece como uno de los determinantes de la demanda agregada, a través de su impacto en las exportaciones. En base a ello se han desarrollado diversos estudios que intentan analizar el vínculo de las exportaciones con el TCR, aunque en forma global. En general los resultados de estos trabajos encuentran un vínculo significativo entre exportaciones y TCR. Sin embargo, en este trabajo se quiere profundizar el análisis llevándolo a un plano sectorial, dado que algunas críticas que han recibido estos trabajos se centran en la diferente naturaleza de los productos exportados y de la formación de sus precios. Por un lado, el TCR afecta de forma diferente a los sectores, y por el otro el TCR relevante para un sector puede ser diferente al TCR relevante para otro. De esta forma, se analiza la posible relación de las exportaciones de algunos sectores los cuales se eligieron teniendo en cuenta, por un lado, el peso del sector

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en el total de exportaciones, y por otro,considerando el rubro de exportación al que pertenecían. Se eligieron los siguientes productos: carne vacuna, cueros, lácteos, químicos, plásticosy metalmecánica. En el capítulo 2 se expondrán los fundamentos teóricos del trabajo, analizando primero el marco teórico utilizado para la relación entre tipo de cambio real y exportaciones, y en segundo lugar los antecedentes. En el Capítulo 3 se exponen los objetivos de la presente investigación. En el capítulo 4 se analiza la metodología, para lo cual se explica primero el método de cointegración de Johansen, luego las fuente de datos utilizadas y la construcción de los tipos de cambio real sectoriales, y posteriormente se detallará el análisis empírico realizado para los seis sectores analizados. Por último, en el Capítulo 5 se realizan algunas reflexiones finales.

2. Fundamentos teóricos 2.1

Marco teórico

De acuerdo con Dornbusch (1980, 1988), en un modelo de dos bienes, uno transable y otro no transable, suponiendo una economía pequeña y abierta, la demanda externa M *  es una función del tipo de cambio real e , que representa los 3

precios relativos de los precios internos en relación a los bienes importables. e

E  p* p , donde

E = tipo de cambio nominal p * = precios internacionales p = precios domésticos

Al considerar el tipo de cambio real sectorial (es), se incluyen ponderadores wsi, que representan el peso del comercio del sector correspondiente (exportaciones más importaciones) del país i,como se ve en la fórmula abajo: 3. Mordecki, G. “Nota técnica: diferentes mediciones de la competitividad en el Uruguay 1980-1995”.

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eS 

E n P*i w   si E *i P i 1

Donde E es la tasa de cambio nominal de la economía doméstica, P son los precios del país doméstico, P*i son los precios del país i, E*i es el tipo de cambio nominal del país i. La demanda externa es: M = M* (e) La oferta de exportaciones

X 

es igual al exceso de producción doméstica de

bienes exportables Y X  por sobre la demanda de esos bienes D X  . La demanda doméstica es una función de los precios internacionales y domésticos, del tipo de cambio nominal y también del ingreso doméstico (Y):





X p * , p , E , Y  M * (e) X  Yx  p*, p, E   D x  p*, p , E , Y   X  p*, p , E , Y 

Entonces, el equilibrio en el Mercado de exportaciones será la oferta igual a la demanda:





X p * , p , E , Y  M * (e ) En este modelo el tipo de cambio real se considera una variable endógena, que se ajusta para permitir el equilibrio del mercado de exportaciones.

2.2

Antecedentes

La verificación de la relación teórica entre las exportaciones y el tipo de cambio real, ha sido ampliamente estudiada. En Uruguay, existen estudios que analizan dicha relación, como por ejemplo el trabajo de Mordecki (2006), el Cuarto Informe de Exportaciones de Uruguay XXI (2007), así como Mordecki y Piaggio (2008) y Brunini y Mordecki (2011). En el primero, se analizan los determinantes de las exportaciones uruguayas a

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Argentina, Brasil y fuera de la región, en el período 1980-2005. Las dos variables tenidas en cuenta en este trabajo fueron los tipos de cambio reales y la demanda de importaciones de cada país o región. El análisis, realizado a través de Modelos de Vectores de Corrección de Error (VECM), revela que las exportaciones uruguayas reaccionan de manera similar a shocks en el tipo de cambio real y a shocks de demanda (representada por las importaciones de cada país). En el modelo no resultaron factores significativos ni el establecimiento del MERCOSUR ni la protección efectiva. En el Informe de Uruguay XXI, se analiza la evolución del TCR y la de las exportaciones con países como Argentina y Brasil entre otros. El mismo concluye que los exportadores no suelen guiarse por la existencia de acuerdos comerciales o altos niveles de competitividad, mencionando como posible justificación la búsqueda de mercados más dinámicos o con mejores precios como pueden ser los de los países desarrollados. En tanto, en el trabajo de Mordecki y Piaggio, se analizan los determinantes de las exportaciones uruguayas de bienes industriales basados en insumos sin origen agropecuario a Argentina y Brasil (hacia donde se destinan principalmente). El estudio fue desarrollado también a través de un Modelo de Vectores de Corrección de Error (VECM), incluyendo como variables este tipo de exportaciones a ambos países, la demanda externa y el tipo de cambio real bilateral. El análisis empírico sugiere, de acuerdo al modelo estimado, que la demanda externa es el principal determinante de las exportaciones industriales sin origen agropecuario a la región. Esto significa que las exportaciones dependen, en el largo plazo, del crecimiento de Argentina y Brasil. En Rodrick (2008) se provee evidencia de que un tipo de cambio real elevado estimula el crecimiento económico principalmente en los países en desarrollo. Además, encuentra evidencia sobre el hecho de que el canal operativo a través del que se efectiviza esta relación sería el tamaño del sector transable, principalmente la industria.

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En este sentido, existen razones para pensar que las exportaciones de un sector en particular son influidas por los precios relativos del sector más que por el TCR global, existiendo diversos trabajos que investigan esta relación. En Brasil, entre los antecedentes que surgen se encuentran los trabajos de Kannebley (2002) así como el de Bragança y Recupero (2008), en Uruguay se puede mencionar el trabajo de Rostán et al (2001), en Argentina el de Cerimedo et al (2005) y el de Martínez (2006) y finalmente en Chile el de Valdés (2008). En el artículo de Kannebley se investiga la relación entre distintas medidas alternativas del tipo de cambio real y la evolución de la cantidad exportada para trece sectores exportadores de Brasil, en el período 1985-1998. Los resultados indican que no hay una relación estable de largo plazo entre dichas variables para la mayoría de sectores analizados, predominando factores inerciales y/o estructurales en la determinación de la evolución de la cantidad exportada. El autor sostiene que el mantenimiento de un nivel de tipo de cambio real capaz de preservar la rentabilidad y/o competitividad de los sectores exportadores es una condición necesaria, pero no suficiente para el crecimiento de las exportaciones. En el caso del artículo de Bragança y Recupero, se analiza la existencia de una relación de largo plazo entre las exportaciones de automóviles y la tasa de cambio real efectiva en Brasil en el período 1990-2005. Los resultados muestran que no hay cointegración entre dichas variables para el período de análisis, ni para una subdivisión en dos períodos con regímenes cambiarios distintos (1990-1998 y 19992005). Los autores concluyen entonces que la evolución de las exportaciones de automóviles en el período es explicada fundamentalmente por otros factores, como pueden ser la estrategia de las firmas y factores institucionales y estructurales vinculados al sector. Por su parte, Rostán et al (2001) ponen en tela de juicio, a la hora de analizar la competitividad sectorial, el uso de indicadores del conjunto de la economía como lo es el tipo de cambio real de la misma. Es en este sentido que elaboran un indicador específico del sector agropecuario. La elaboración del TCR agropecuario reflejó

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singulares diferencias entre la evolución del TCR y la competitividad del sector agropecuario, no solo en cuanto a la mayor fluctuación que presenta esta última, sino también en el sentido y dimensión de la evolución que presentan ambos indicadores en diferentes etapas del período de estudio considerado. Martínez (2006) en su trabajo analiza la relación entre las exportaciones netas de bienes sobre el PIB y el nivel del TCR (utilizando el valor del Big Mac como un indicador sui géneris del mismo) para los principales países exportadores a nivel mundial. En el mismo se observa que existe una muy baja relación entre un alto TCR en un determinado país (bajo precio del Big Mac en dólares) y una elevada participación de las exportaciones netas de bienes en el total del PIB del mismo. El autor concluye pues que no es una moneda devaluada exclusivamente lo que permite dar mayor dinamismo a las exportaciones. Por el contrario, la adopción de medidas de largo plazo que tiendan a lograr mejoras en el nivel de productividad es una decisión alternativa y la misma combina tanto un adecuado marco para la inserción de la industria local a nivel internacional como un mejor estándar de vida de los ciudadanos. En Cerimedo et al (2005) se realizan regresiones de series de tiempo entre las exportaciones por grupos de productos, el tipo de cambio real, la volatilidad del tipo de cambio nominal (medida como el coeficiente de variación del tipo de cambio nominal diario para períodos de un mes) y las importaciones mundiales. Para el tipo de cambio real encuentran que está correlacionado con las exportaciones pero de manera heterogénea entre sectores. También encuentran que ante cambios del tipo de cambio real, los sectores intensivos en trabajo experimentan mayores variaciones en las exportaciones que los sectores intensivos en capital. Por último, Valdés (2008) estudia la relación entre el tipo de cambio real y las exportaciones bilaterales desde Chile a Estados Unidos. La conclusión que se extrae es que diferentes sectores presentan diferentes elasticidades precio. A su vez, el efecto del tipo de cambio real bilateral en las exportaciones se reduce a medida que aumenta la diversificación de las mismas.

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3. Objetivos El objetivo de esta investigación es aportar conocimiento sobre el vínculo entre las exportaciones sectoriales y el tipo de cambio real. En el entendido de que el tipo de cambio real afecta de forma diferente a los sectores exportadores y al mismo tiempo el tipo de cambio real relevante varía entre sectores, es que se construyen indicadores sectoriales de tipo de cambio real para cada uno de los seis sectores analizados. Para realizar este análisis se plantea la metodología de cointegración desarrollada por Johansen, S. (1988). Como estimadores de la competitividad sectorial se elaboraron indicadores de tipo de cambio real efectivo sectorial (TCRS) siguiendo la metodología desarrollada por el Instituto de Pesquisa Económica Aplicada (IPEA) de Brasil. Para ello se construyeron TCRES ponderando los precios en dólares por la participación de los diferentes países en el comercio bilateral del sector (exportaciones más importaciones), para el promedio de los años 2006-2009.

4. Metodología 4.1

Método de cointegración de Johansen

Siguiendo a Enders (1994), el análisis de cointegración parte de la especificación de un modelo vectorial autorregresivo con mecanismo de corrección del error (VECM) para un vector de variables endógenas.

 X it = A1  X it -1 + ... + A k  Xi t - k +1 +  X it - k +  +  D t +  t ,

t = 1, ..., T

dondei  N(0,2)  es un vector de constantes y Dt contiene un conjunto de dummies (estacionales e intervenciones). La información sobre las relaciones de largo plazo está contenida en la matriz  =    .  es el vector de coeficientes de las relaciones de equilibrio existentes, y 

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es el vector de coeficientes del mecanismo de ajuste al largo plazo. En función de la identificación del rango de la matriz , se determina el número de relaciones de cointegración que existen entre las variables. Una vez estudiada la relación de largo plazo, se procede al análisis de la dinámica de corto plazo, que pone en evidencia los mecanismos de ajuste de las distintas variables hacia el equilibrio de largo plazo. La dinámica de corto plazo se expresa a través de las matrices Aide la ecuación arriba descripta.

4.2

Fuente de datos y construcción de los tipos de cambios reales sectoriales

Se consideran los datos para el período enero 1993 a diciembre de 2011 utilizando series mensuales de tipo de cambio real efectivo para los seis sectores seleccionados. Este índice se calcula como el promedio ponderado del índice de paridad de poder de compra de los principales socios comerciales, asegurando una 4

cobertura del 80% del comercio bilateral del sector. La paridad de poder de compra se definió como el cociente entre el tipo de cambio nominal (definido como pesos/unidad de moneda extranjera) y la relación entre el índice de precios al consumo del país y del índice de precios al consumo de Uruguay. Las ponderaciones que se utilizaron fueron las participaciones medias de cada socio comercial en el comercio bilateral uruguayo del sector (exportaciones más importaciones) para el período 2006-2009. La información sobre tipo de cambio y precios se extrajo del Fondo Monetario Internacional (FMI). Para los precios de Argentina, a partir de 2007 se utilizó la serie elaborada por la Provincia de Santa Fe. Para las exportaciones se utilizan las series del Banco Central (BCU) en dólares corrientes y se las deflacta por el IPC de Estados Unidos, calculado por el Bureau of Labor Statistics (BLS) de Estados Unidos. El PIB de Argentina es el que calcula el Instituto de Estadística y Censos de Argentina y el precio internacional de la leche 4. En el caso particular de lácteos la cobertura alcanza al 75% ya que se procedió a eliminar a Cuba, debido a que no se encontraron series de precios y de tipo de cambio nominal para este país.

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descremada fue tomado del publicado por el Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA).

4.3

Análisis empírico

4.3.1 Sectores seleccionados Los sectores a analizar en el modelo se eligieron teniendo en cuenta, por un lado, la importancia relativa de las exportaciones del sector en el total de exportaciones, y por otro, el grado de industrialización del sector y la naturaleza de las materias primas utilizadas (Gráficos 1 y 2). Dentro de los alimentos, se eligieron los principales sectores (carne vacuna y lácteos) dejando fuera los oleaginosos por no tener intervención de la industria. Además, se incluyeron los tres sectores industriales más importantes que procesan materias primas sin origen agropecuario: metalmecánica, químicos y plásticos. Por último, dentro de las exportaciones de materias primas se eligió al sector cueros por ser el más importante luego de excluir la madera. Este último se excluyó debido a que un porcentaje importante de estas exportaciones se realizan a zona franca, donde se procesan y reexportan como pasta de celulosa.

La carne vacuna constituye el principal sector de exportación, representando un 30% del total de exportaciones de alimentos para el año 2011 y un 17% del total de exportaciones del país. Resulta interesante observar que si bien su participación en

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el monto total de exportaciones se duplicó entre 1993 y 2011, el monto de exportaciones de carne vacuna se multiplicó por diez en el mismo lapso (ver Anexo). Dentro del rubro carne vacuna, los principales productos de exportación a lo largo del período analizado son: carne bovina congelada (en promedio 65%);

carne

bovina fresca o refrigerada (30%). En lo que refiere a los destinos de exportación de la carne vacuna en los últimos años, se observa la participación decreciente como destino de exportación de Estados Unidos, sufriendo en el año 2008 su principal caída (pasando de representar 34,6% en 2007 del total a 7,7% en 2008) como consecuencia de la crisis internacional. Como contrapartida, la Federación Rusa aparece como comprador reciente (a partir de 2006), constituyéndose ya en ese año como segundo destino de exportación luego de Estados Unidos, y a partir de 2008 hasta la actualidad como el principal mercado de colocación de la carne vacuna uruguaya. Comparando la evolución en todo el período comprendido, destaca la diversificación de destinos, ya que en 1993 el 80% de las exportaciones estaban destinadas solamente a cinco países, mientras que en 2011 hay que considerar a los diez primeros países de destino para explicar un porcentaje similar. Por último, es importante mencionar la caída en participación del MERCOSUR como comprador de carne uruguaya, pasando de representar aproximadamente 30% de las exportaciones en la segunda mitad de la década del 90, a un 6% en el siglo XXI. Por su parte, el sector de lácteos ocupa el tercer lugar en materia de exportaciones dentro de los alimentos, representando desde 1993 hasta la actualidad alrededor de 15% y 7% del total de exportaciones. La leche en polvo constituye el principal producto de exportación de este sector, con una importancia relativa creciente a lo largo de todo el período analizado. Por su parte, los quesos y requesón también resultan importantes alcanzando un tercio de las exportaciones del sector mientras que la manteca mantiene una participación promedio de 10%. Resulta importante mencionar que el yogur es un producto de exportación reciente, ya que no figuraba como producto de exportación durante la década del 90 y si bien en 2011 solo

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representó 4,5%, en 2008 logró alcanzar un nivel de 12%. Por último, se observa que la leche y nata sin concentrar y sin adición de azúcar ha disminuido considerablemente su importancia relativa en los últimos años, explicando solo un 3% de las exportaciones de lácteos en el último quinquenio mientras que en la década del noventa representaba un 25%. En lo que refiere a los destinos de exportación de los lácteos, en los años recientes los principales compradores han sido México, Venezuela, Brasil y Cuba, aunque con algunos cambios de importancia relativa entre ellos, como por ejemplo, la pérdida creciente de porcentaje destinado hacia México con la contrapartida de un aumento considerable del porcentaje destinado a Brasil. Si se compara la evolución con la década del 90, la principal variante radica en una mayor importancia de los países de la región en ese entonces. A lo largo de esos años, Argentina y Brasil lograban explicar casi un 80% de las exportaciones del sector lácteo, aunque con una participación cada vez más creciente de Brasil en detrimento del mercado argentino. GRÁFICO 2 - SECTORES SELECCIONADOS Participación en total de exportaciones. 1993 - 2011 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

El sector cueros es uno de los principales dentro de los sectores

resto metalmecánica carne vacuna

1998

2006

exportación

materias

de

primas,

cueros

aunque su relevancia

lácteos

ha caído a lo largo del

químicos

tiempo. Mientras que

plásticos 1993

de

2011

Fuente: IECON en base a BCU

a inicios de la década del 90 la exportación

de cueros como materias representaba alrededor del 7% del total de exportaciones, su importancia relativa hacia fines de los últimos años cayó al 3%. Respecto a los productos que componen el sector, durante la década del 90 los cueros y pieles curtidos sin preparar representaban prácticamente el total de las exportaciones. Posteriormente comenzó a ganar importancia los cueros y pieles curtidos y

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preparados, llegando incluso a representar casi el 70% de las exportaciones entre 2006 y 2008. Actualmente, dicha categoría explica el 43% de las exportaciones del sector, mientras que los cueros y peles curtidos sin preparar representan el 50%. Respecto al destino de las exportaciones de cuero, los datos de los últimos años marcan que estos productos son colocados en diversos mercados. Esto se observa por el hecho de que, al querer explicar al menos un 80% de las exportaciones de este sector, es necesario recurrir a ocho destinos distintos, procedentes además de varias regiones. Los dos primeros destinos entre 2006 y 2011 son Alemania y Tailandia, lo cual marca una importante diferencia con la década de los noventa, ya que en ese entonces los principales compradores estaban representados por Estados Unidos y Hong Kong. Por otra parte, dentro de los productos industriales sin origen agropecuario, los químicos representan el 25% de dichas exportaciones, lo cual implica un aumento de diez puntos porcentuales durante el período analizado. Los principales productos de exportación pertenecientes a este sector prácticamente no han sufrido variaciones, siendo los más importantes: productos farmacéuticos (30%), jabón, ceras, productos de limpieza y artículos similares (20%), productos diversos (17%), y tintas, pinturas y barnices (10%). Importa mencionar la evolución creciente de los productos farmacéuticos y la de jabón, ceras, productos de limpieza y artículos similares, cuando los primeros en 1993 representaban 21% y en 2011 29%; mientras que los segundos pasaron de 10% a 19% en el mismo período. Los productos químicos orgánicos, inorgánicos y las tintas, pinturas y barnices reducen su participación a la mitad en todos los casos. Cabe mencionar que los productos químicos para la exportación son colocados casi en su totalidad en los países de América Latina, donde el MERCOSUR representa en la actualidad el 60% de estas exportaciones. Si bien su participación sigue siendo relevante, la misma ha descendido en comparación con inicios del período donde dicho porcentaje ascendía al 80%. El sector del plástico se mantiene en segundo lugar a lo largo de todo el período

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analizado en importancia dentro de las exportaciones de productos industriales sin origen agropecuario. Se observa además una participación creciente, pasando de representar el 17% de estas exportaciones en 1993 a 27% en el último año. Cabe aclarar que este sector comprende tanto las manufacturas de plástico como de caucho, donde cada uno representa 81% y 19% respectivamente. El principal producto de exportación de plásticos son los artículos para el transporte o envasado y demás dispositivos de cierre; mientras que el caucho mezclado sin vulcanizar es el principal dentro de la otra categoría. Analizando la evolución entre 1993 y 2011, se destaca la desaparición como productos de exportación de los polímeros de cloruro de vinilo, de acetato de vinilo, de los poliacetales y de los neumáticos (en 1993 cada uno de los plásticos representaba un 10% del sector mientras que los neumáticos un 20%). El elemento a destacar radica en su dependencia con los países de la región, ya que a lo largo de todo el período Brasil y Argentina han representado alrededor del 90% de las exportaciones del sector, siendo a su vez Brasil el principal comprador (oscila entre 65 y 75%) entre ambos. Por último, la metalmecánica es el principal sector en materia de exportaciones dentro de los productos industriales sin origen agropecuario, ocupando el primer lugar en ambos extremos del período analizado, aunque en 1993 con mayor importancia que en 2011 (42% y 30% respectivamente). Los vehículos automóviles y demás vehículos terrestres y sus partes y accesorios representan actualmente el 60% de las exportaciones de este sector. Estos tipos de productos han evolucionado crecientemente desde el 2006 aumentando 15 puntos porcentuales, aunque comparativamente con 1993 se observa a partir de un nivel del 75% en ese entonces. Las manufacturas de fundición, hierro o acero junto con el material eléctrico son los otros productos de exportación relevantes para el sector. Analizando la evolución de los mercados de destino a lo largo de todo el período considerado, destacan tres fenómenos: pérdida importancia de participación de Argentina (78% en 1993 vs 46% en 2011), participación creciente aunque aleatoria de Brasil (14% en 1993 vs 36% en 2011),y la aparición de nuevos mercados, ya que

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si bien Argentina y Brasil actualmente representan el 82% de las exportaciones,se ha logrado colocar estos productos en los mercados de Estados Unidos, China, Paraguay y Venezuela. CUADRO 1 Encuesta de Actividad Económ ica 2009 Código CIIU

Se ctor

Empleo

1011 22 1050 20 y 21 24 a 30

Carne Vacuna Plásticos Lácteos Químicos Metalmecánica

De

seis

sectores

analizados, podemos obtener

VAB/VBP

12.987 4.802 5.397 7.407 9.605

los

15% 25% 22% 35% 33%

datos

de

la

Encuesta

Industrial de cinco de ellos (todos menos cueros). Estos sectores representan el 39%

Fuente: IECON en base a INE

del

empleo

industrial,

destacándose el sector carne vacuna con 12.987 puestos de trabajo. La industria en promedio presenta

un ratio entre Valor Agregado Bruto y Valor Bruto de

Producción (VAB/VBP) del 30%, mientras que los sectores seleccionados presentan ratios que van desde el 15% (carne vacuna) hasta el 35% (químicos), por lo tanto nos enfrentamos en algunos casos a sectores de bajo valor agregado y en otros casos de alto valor agregado. En el Gráfico 3 se observa la evolución del Índice de Volumen Físico (IVF) de los cinco sectores seleccionados. Se podría dividir el período en dos partes, la primera entre el año 1993 y el año

GRÁFICO 3 - INDICE DE VOLUMEN FISICO 1993 - 2011. 2006=100

2002, y la segunda entre el

280

año 2002 y el año 2011. En el primer caso se observa un

200

estancamiento o caída del IVF,

donde

plásticos

y

120

metalmecánica son los dos 40 3 9 9 1

4 9 9 1

5 9 9 1

6 9 9 1

7 9 9 1

8 9 9 1

9 9 9 1

0 0 0 2

1 0 0 2

2 0 0 2

3 0 0 2

4 0 0 2

Carne

Lácteos

Químicos

metalmecánica

5 0 0 2

6 0 0 2

7 0 0 2

8 0 0 2

9 0 0 2

Plásticos

0 1 0 2

1 1 0 2

sectores

con

problemas

en

mayores este

sub-

período. En el segundo subperíodo

se

verifica

una

Fuente: INE, FCS

16

evolución favorable de todos los sectores, acompañando el desempeño general de la industria manufacturera posterior a la crisis de 2002.

4.3.2 Descripción de las series utilizadas El período considerado en el estudio se extiende desde enero de 1993 a diciembre de 2011. Las series de exportaciones se valoraron en dólares constantes, deflactadas por el IPC de Estados Unidos. El período elegido responde principalmente a la disponibilidad de las series para calcular los TCRS. Para el cálculo de los TCRS se eligió el promedio del año 2005 = 100. Todas las series se consideraron en logaritmos, para evitar problemas de escala de los valores, por lo que los coeficientes que resulten de los modelos pueden ser interpretados como elasticidades.Las series utilizadas para las exportaciones pueden visualizarse en los gráficos 4 a 9 y en los gráficos 10 a 15 las correspondientes a los TCRS. En general todas las series muestran un comportamiento diferenciado entre la década del 90 y la de 2000, luego de la crisis del 2002. En general se observa estabilidad con altibajos en los noventa y fuerte crecimiento a partir de 2003, aunque con algunas excepciones. Este comportamiento se verifica en los casos de las exportaciones de carne vacuna, lácteos, productos químicos y material de transporte. En el caso de los cueros las exportaciones se mantienen con bastante estabilidad hasta 2007, y sufren una fuerte caída como consecuencia de la crisis internacional de 2008-2009 de la que comienzan a recuperarse en 2010, pero sin alcanzar los niveles de exportación anteriores a la crisis. El impacto de la crisis en el sector se relaciona con la fuerte caída de la demanda de las exportaciones de este sector vinculadas con la industria automotriz. En el caso de los plásticos, se da una estabilidad en los noventa con fuerte crecimiento posterior a 2003, pero aquí también se aprecia una fuerte caída de las ventas a raíz de la crisis 2008-2009, caída de la cual el sector comienza a recuperarse también a partir de 2010. Sin embargo, el destino de este sector es fundamentalmente la región, y la fuerte contracción de estas ventas en 2009 se debió tanto a las destinadas a Argentina como a Brasil.

17

En lo que respecta a los TCRS, los mismos se presentan en las gráficas 10 a 15. Aquí la disparidad fundamental entre las series se aprecia en la década del 90, porque dependiendo del mercado de destino de los productos considerados(la región o fuera de la región)se verifica una discrepancia importante. En las destinadas a la región en general durante los noventa se mantuvo en promedio en un nivel más elevado que en las colocadas fuera de la región, con excepción de los cueros, que mantuvieron en los noventa un nivel del tipo de cambio real sectorial cuero (TCRSCU) cercano a 100. En los destinados a la región también aparecen diferencias, en función de si es Argentina o Brasil el principal destino de las exportaciones. En el caso de los productos químicos, el impacto de la devaluación brasileña de enero de 1999 es notorio.Respecto a plásticos y metalmecánica, ambos tienen una evolución de TCRS muy similar, destacándose el impacto a la baja de la devaluación brasileña de 1999 y el posterior abandono de la convertibilidad por parte de Argentina a principios de 2002 y luego la devaluación del peso uruguayo de mediados de ese año. Esta última devaluación es evidente en todos los TCRS, aunque es especialmente notorio en los referidos a carne, lácteos y químicos, mientras que aparece más atenuado en los cueros. Lo que destaca en todos los casos es el efecto de la apreciación del peso uruguayo con el fuerte crecimiento que experimentó la economía uruguaya a partir de 2004, sobre todo en los productos exportados fuera de la región, donde la apreciación de la moneda fue más importante. En los otros casos (químicos, plásticos y metalmecánica) la competitividad se mantuvo por encima de 100 hasta la crisis 2008-2009, cuando el real brasileño fue fuertemente afectado y se depreció en mayor medida que el peso uruguayo, generando una importante caída en el TCRS.

18

120

GRÁFICO 4 - EXPORTACIONES DE CARNE VACUNA Cifras mensuales en dólares constantes

80 70

100

60

80

50

60

40

40

30 20

20

10 0 Ene-93 Abr-94 Jul-95 Oct-96 Ene-98 Abr-99 Jul-00 Oct-01 Ene-03 Abr-04 Jul-05 Oct-06 Ene-08 Abr-09 Jul-10 Oct-11

Ene-93 Abr-94 Jul-95 Oct-96 Ene-98 Abr-99 Jul-00 Oct-01 Ene-03 Abr-04 Jul-05 Oct-06 Ene-08 Abr-09 Jul-10 Oct-11

0

FUENTE: BCU , BLS

35

GRÁFICO 5 - EXPORTACIONES DE PRODUCTOS LÁCTEOS Cifras mensuales en dólares constantes

FUENTE: BCU , BLS

GRÁFICO 6 - EXPORTACIONES DE CUEROS Cifras mensuales en dólares constantes

GRÁFICO 7 - EXPORTACIONES DE PLÁSTICOS Cifras mensuales en dólares constantes 30

30

25

25 20

20 15

15

10

10

5

5 0 Ene-93 Abr-94 Jul-95 Oct-96 Ene-98 Abr-99 Jul-00 Oct-01 Ene-03 Abr-04 Jul-05 Oct-06 Ene-08 Abr-09 Jul-10 Oct-11

Ene-93 Abr-94 Jul-95 Oct-96 Ene-98 Abr-99 Jul-00 Oct-01 Ene-03 Abr-04 Jul-05 Oct-06 Ene-08 Abr-09 Jul-10 Oct-11

0

FUENTE: BCU , BLS

45

GRÁFICO 9 - EXPORTACIONES DE LA INDUSTRIA METALMECÁNICA Cifras mensuales en dólares constantes

40 35

35 30

30 25

25 20

20 15

15 10

10 5

0

0 Ene-93 Abr-94 Jul-95 Oct-96 Ene-98 Abr-99 Jul-00 Oct-01 Ene-03 Abr-04 Jul-05 Oct-06 Ene-08 Abr-09 Jul-10 Oct-11

5

FUENTE: BCU , BLS

Ene-93 Abr-94 Jul-95 Oct-96 Ene-98 Abr-99 Jul-00 Oct-01 Ene-03 Abr-04 Jul-05 Oct-06 Ene-08 Abr-09 Jul-10 Oct-11

40

GRÁFICO 8 - EXPORTACIONES DE PRODUCTOS QUÍMICOS Cifras mensuales en dólares constantes

FUENTE: BCU , BLS

FUENTE: BCU , BLS

19

20

4.3.3 Test de raíces unitarias Para analizar el grado de integración de las series a ser modelizadas se procedió a aplicar el test de Dickey-Fuller aumentado (ADF), cuyos resultados se presentan en el Cuadro 2. En todos los casos las series resultaron no estacionarias, con una raíz unitaria, es decir,I(1). Este resultado es en general el esperable para las series económicas, de acuerdo con la teoría, donde se abre la posibilidad de estudiar si existe un vector de cointegración entre las series de exportaciones y el TCRS correspondiente, que muestre una relación de largo plazo entre dichas variables. CUADRO 2 – TEST DE RAÍCES UNITARIAS Dickey-Fuller Aumentado (ADF) HO = Existe una raíz unitaria

Lc (log carne)

Ll (log lácteos)

Lcu (log cuero)

Lp (log plásticos)

Lq (log químicos)

Lmet (log metalmecánica)

Tcrsc (log TCRS-carne)

Tcrsl (log TCRS-lácteos)

Tcrscu (log TCRS-cueros)

Tcrsp (log TCRS-plásticos)

Tcrsq (log TCRS-químicos)

Valor del Rechazo estadístico de la Ho al serie en niveles 95% 0.803974 No (Sin constante, 11 rezagos) 2.189151 No (Sin constante, 11 rezagos) -2.420501 No (Con constante, 12 rezagos) 1.059833 No (Sin constante, 12 rezagos) 2.643967 No (Sin constante, 12 rezagos) -0.381095 No (Sin constante, 2 rezagos) -0.949459 No (Sin constante, 1 rezago) -2.431631 No (Con constante, 6 rezagos) 0.489678 No (Sin constante, 4 rezagos) -0.882456 No (Sin constante, 8 rezagos) 0.489678 No (Sin constante,

Valor del estadístico de la serie en primeras diferencias -7.079536 (Sin constante, 10 rezagos) -9.085545 (Con constante, 10 rezagos) -4.217773 (Sin constante, 12 rezagos) -5.695043 (Sin constante, 11 rezagos) -6.008791 (Con constante, 11 rezagos) -15.94373 (Sin constante, 1 rezago) -12.00086 (Sin constante, 0 rezagos) -4.651352 (Sin constante, 5 rezagos) -5.973542 (Sin constante, 3 rezagos) -5.013174 (Sin constante, 7 rezagos) -5.973542 (Sin constante,

Rechazo Ho al 95% Si

Si

Si

Si

Si

Si

Si

Si

Si

Si

Si

21

Tcrsm (log TCRS- metalmecánica)

Lpd (log precio leche descremada)

4 rezagos) 0.487544 (Sin constante, 5 rezagos) 0.503389 (Sin constante, 2 rezagos)

No

No

3 rezagos) -10.54141 (Sin constante, 3 rezagos) -8.476542 (Sin constante, 1 rezago)

Si

Si

4.3.4 Modelizaciones5 i.

Carne vacuna

Para el caso de la carne vacuna se construyó un modelo tomando las exportaciones totales de carne vacuna, consideradas en dólares constantes y el TCRS de la carne, ambas en logaritmos. No se encontró ninguna relación de largo plazo entre las variables estudiadas, lo cual coincide con una primera aproximación a los gráficos. Se comprueba en el comportamiento de las exportaciones de carne vacuna el impacto de la crisis de la aftosa en 2001, así como el fuerte empuje de los precios internacionales de los commodities y posterior crisis de setiembre de 2008. Asimismo, hay que tener en cuenta que en el comportamiento de estas exportaciones intervienen factores institucionales, ya que el mercado de este producto está dividido en dos: el aftósico y el no aftósico, los cuales a su vez están sometidos a cuotas por parte de los principales mercados, el europeo y el de Estados Unidos. Por otra parte, resultó significativo el fuerte incremento de estas ventas en 2005, cuando Uruguay exportó a Estados Unidos, como consecuencia de la aparición de la “vaca loca” en Canadá, habitual exportador a ese mercado.En ese entonces, Uruguay logró sustituirlo parcialmente, aunque volviendo a la situación anterior una vez superada la crisis. Resulta por tanto comprobable que el TCRS no es significativo para explicar las exportaciones de este sector.

ii.

Lácteos

Para analizar las exportaciones del sector lácteo también se estudió la relación entre las exportaciones del sector en dólares constantes y el TCRS, ambas variables en

5. Los procesamientos econométricos fueron realizados con el paquete EViews 7.0

22

logaritmos. En este caso se encontró una relación de largo plazo, pero el signo del coeficiente no era el esperado, ya que resultó negativo, contradiciendo por tanto a la teoría económica. Al incluir en la relación el precio internacional de la leche en polvo descremada (que también resultó I(1)) a través de la metodología desarrollada por Johansen (1988), ésta resulta significativa y con el signo esperado, y el TCRSL deja de ser significativo en la relación. El vector encontrado es: Llt   5,622  1,065LPDt (-4,22) Este resultado implica una elasticidad unitaria entre los precios de los lácteos, representados en este caso por el de los precios de la leche en polvo descremada. Los residuos resultaron normales y no autocorrelacionados (ver Anexo). Asimismo se incluyeron dummies estacionales, y dummies para corregir diferentes movimientos anómalos en las series. En particular resultaron significativas las dummies por la crisis del “tequila” en 1995 y su posterior recuperación en 1996 para las exportaciones de lácteos, así como el fuerte incremento de los precios del primer semestre de 2008, su posterior caída a partir de agosto de ese año y su recuperación en 2009. Una vez analizada la exogeneidad débil, se constató que la variable LPD no entra en el ajuste de corto plazo, lo que era de esperar, dado que es unprecio que se forma en el mercado internacional. Así, las exportaciones se ajustan alrededor de 20% por período ante desajustes en el corto plazo. Al analizar la función de impulso-respuesta, se constata un efecto permanente de alrededor de 10% en las exportaciones de lácteos frente a un shock positivo en el precio, lo que lleva alrededor de 20 meses para consolidarse totalmente, aunque en 7 meses ya se verifica el 50% del efecto, tal como puede verse en el gráfico siguiente.

23

GRÁFICO 16 - FUNCIÓN DE IMPULSO RESPUESTA DE LL A UN SHOCK DE LPD

FUENTE: IECON

iii.

Cueros

Para analizar las exportaciones de cueros también se intentó modelizar el logaritmo de las exportaciones de cueros expresadas en dólares constantes en relación con el TCRS del cuero. En este caso el TCRS del cuero no resultó significativo en el vector, por lo que no se encontró una relación de largo plazo entre estas variables. La explicación de este resultadopuede estar asociada a la naturaleza de este mercado, el que se encuentra fragmentado básicamente en dos: uno dedicado a la exportación de cueros para la industria automotriz y otro para la industria del calzado. Estas dos industrias tienen características muy diversas, con mercados diferentes, sometidos a evoluciones también diferentes. El sector que exporta para el mercado automotriz lo hace fundamentalmente a la Unión Europea y a Sudáfrica, dedicado a autos de lujo. Por otra parte, las exportaciones de cuero destinadas a la industria del calzado se destinan a China y al Sudeste asiático. Esta segmentación del mercado seguramente implique la necesidad de estudiar ambas demandas de exportación por separado.

iv.

Plásticos y químicos

Para analizar las exportaciones de estos dos sectores se procedió del mismo modo que los sectores anteriores. En ninguno de los dos casos se encontró un vector de

24

cointegración que incluyera las exportaciones de estos productos y el TCRS. Por lo que no se encontró una relación de largo plazo que vincule las exportaciones con el tipo de cambio sectorial.

v.

Metalmecánica

Utilizando los mismos procedimientos anteriores, no se encontró un vector de cointegración que relacione las exportaciones del sector con el tipo de cambio real sectorial. Para intentar profundizar el análisis, se procedió a buscar otra variable que pueda estar influyendo en esta relación. De esta forma, se pasó a trimestralizar las series para poder incluir el PIB de Argentina en el análisis, ya que representa elprincipal destino de estas exportaciones a lo largo de todo el período analizado. Las variables fueron consideradas en logaritmos y tanto las exportaciones del sector (LXM) como el PIB de Argentina (LPA) resultaron integradas de primer orden (I(1)), lo que fue analizado a través del test ADF. CUADRO 3 – TEST DE RAÍCES UNITARIAS Dickey-Fuller Aumentado (ADF) HO = Existe una raíz unitaria Rechazo Valor del estadístico de la Ho al serie en niveles 95% Lxm (log exportaciones trimestrales de metalmecánica)

0.201201

No

1.726252

-4.206261

Rechazo Ho al 95% Si

(Sin constante,

(Sin constante, 4 rezagos) Lpa (log del PIB de Argentina)

Valor del estadístico de la serie en primeras diferencias

3 rezagos) No

-2.941302

(Sin constante,

(Sin constante,

5 rezagos)

4 rezagos)

Si

De esta forma se encontró un vector de cointegración entre estas variables (a través de la metodología de Johansen, 1988), lo que implica una relación de largo plazo entre las exportaciones del sector de metalmecánica y el nivel de actividad de Argentina. Los residuos resultaron normales y no presentaron problemas de

25

autocorrelación (ver Anexo). En base a este resultado, sumado a que no se encontró una relación con el TCRS, se puede concluir que es básicamente la demanda lo que determina las exportaciones y no los precios relativos estimados a través del TCRS. La ecuación resultante es: LXM t   4,082  1,733LPAt (-3,78) El coeficiente del ingreso resulta significativamente superior a la unidad, y dado que se trabaja en logaritmos, el mismo representa la elasticidad-ingreso de estas exportaciones. Ello implica que las mismas reaccionan en forma más que proporcional ante incrementos del ingreso, por lo que se trata de “bienes de lujo”. Dado que dentro de esta industria la mayor proporción la constituyen las exportaciones de automóviles y autopartes, es coherente este valor de la elasticidad dada la naturaleza de estos bienes, de acuerdo con la teoría económica. Con el análisis de la función de impulso respuesta se analizó el efecto de un shock positivo del PIB de Argentina sobre las exportaciones del sector (Gráfico 17).

26

De acuerdo con este análisis se observa una sobrerreacción en el período siguiente al shock, lo que se va ajustando en los períodos siguientes, con un efecto final de 5% al cabo de 10 trimestres.

5. Reflexiones finales Las exportaciones uruguayas se encuentran concentradas en pocos productos, aunque los mismos presentan características diferenciales, tanto por las materias primas utilizadas como por los mercados de destino de las mismas. Por otra parte, la economía uruguaya experimentó un proceso de apreciación real en los últimos años, lo que se verifica al analizar los TCRS aquí calculados. A partir del análisis realizado en este trabajo se puede concluir para el período estudiado, que los precios relativos medidos a través del tipo de cambio real sectorial no influyen en la trayectoria de largo plazo de las exportaciones de los sectores aquí analizados. En el caso de las exportaciones de commodities, a partir de lo examinado para las ventas externas de los lácteos, existe una relación de largo plazo con los precios internacionales, con una elasticidad unitaria. Para el caso de las exportaciones industriales que procesan materias primas importadas, como es el caso de las ventas externas de la industria metalmecánica, la demanda externa, estimada a través del PIB de Argentina, principal mercado en el período de análisis, resulta la variable determinante en el largo plazo. La elasticidad-ingreso de la demanda resulta significativamente superior a la unidad, lo que cataloga a este tipo de bienes como bienes de lujo, cuya demanda reacciona más que proporcionalmente a los incrementos del ingreso, siendo por tanto coherente con la teoría.

27

6. Citas bibliográficas Bragança, A., Recupero, L. (2008). Taxa de cambio real efetiva e exportações de automóveis

no

Brasil,

1990-2005.

Revista

de

Economia

e

agronegócio.

Universidade Federal de Viçosa. Brunini, A., Mordecki, G. (2011). Lasexportacionesurugaya y el tipo de cambio real: unanálisissectorial a través de modelos VECM 1993-2010. DT 13/11 IECON. Dornbusch, R. (1980). Open Economy Macroeconomics. Antoni Bosch editor. Dornbusch, R. (1988). Real exchange rates and macroeconomics: a selective survey. NBER Working paper 2775. Enders, W., 1994 Applied Econometric Time Series, John Wiley & Sons, Iowa. Johansen, S. (1988).Statistical analysis of cointegration vectors.Journal of Economic Dynamics and Control, Vol.12, p. 231-254, 1988. Kannebley, S. (2002).Desempenho Exportador Brasileiro Recente e Taxa de Câmbio real: Uma Análise Setorial. Revista brasileira de economia, Jul-Set 2002. Martínez, C. (2006). Modelo pro-exportaciones: es indispensable un alto tipo de cambio?Universidad de Palermo. Mordecki, G. (1996)Nota técnica: diferentes mediciones de la competitividad en el Uruguay 1980-1995, Revista Quantum, vol. 3, Nº7. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Mordecki, G. (2006). Anestimation of theExportdemandforUruguay: a study of thelasttwenty-fiveyears, Instituto de Economía, UDELAR. Mordecki, G.Piaggio, M. (2008).Integración regional: ¿el crecimiento económico a través de la diversificación de exportaciones?Serie Documentos de Trabajo DT 11/08, Instituto de Economía. Cerimedo, F., Salim, L., Sánchez, J.M., Otero, G.A. (coordinador) (2005). Exportaciones y tipo de cambio real en Argentina. Cuadernos de Economía, Ministerio de Economía-Gobierno de Buenos Aires.

28

Rodrick, D. (2008). The real exchange rate and economic growth.Harvard University. Rostán, F., Troncoso C., Vázquez J., (2001). Tipo de cambio real agropecuario: un indicador de la competitividad sectorial, Jornadas de Economía BCU Uruguay XXI. (2007). Informe de Exportaciones. Departamento de Estadísticas Uruguay XXI. Valdés, F. (2008). Tipo de Cambio, precios relativos y exportaciones. Universidad Católica de Chile.

7. Anexo 7.1

Modelo para los lácteos

Vector Error CorrectionEstimates Date: 09/25/12 Time: 16:17 Sample (adjusted): 1993M11 2010M12 Includedobservations: 206 afteradjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] CointegrationRestrictions: B(1,1)=1, A(2,1)=0 Convergenceachievedafter 4 iterations. Restrictions identify all cointegrating vectors LR test for binding restrictions (rank = 1): Chi-square(1) 0.959790 Probability 0.327240 CointegratingEq:

CointEq1

LL(-1) LPD(-1)

C

1.000000 -1.065089 (0.25237) [-4.22038] 5.462192

Error Correction:

D(LL)

D(LPD)

CointEq1

-0.199285 (0.04860) [-4.10047]

0.000000 (0.00000) [ NA]

29

Test de Johansen Date: 09/26/12 Time: 19:08 Sample (adjusted): 1993M11 2010M12 Includedobservations: 206 afteradjustments Trend assumption: No deterministic trend (restricted constant) Series: LL LPD Exogenous series: D(S1) D(S2) D(S3) D(S4) D(S5) D(S6) D(S7) D(S8) D(S9) D(S10) D(S11) D(I9510) D(I031) D(I962) D(I0912) D(I0212) D(E074) D(I082) Warning: Critical values assume no exogenous series Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 CriticalValue

Prob.**

None * At most 1

0.088089 0.024450

24.09503 5.099265

20.26184 9.164546

0.0141 0.2727

Trace test indicates 1 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

0.05 CriticalValue

Prob.**

None * At most 1

0.088089 0.024450

18.99577 5.099265

15.89210 9.164546

0.0157 0.2727

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

30

Normalidad de los residuos VEC Residual Normality Tests Orthogonalization: Cholesky (Lutkepohl) Null Hypothesis: residuals are multivariate normal Date: 09/26/12 Time: 18:45 Sample: 1993M01 2014M12 Included observations: 206 Component

Skewness

Chi-sq

df

Prob.

1 2

0.059085 -0.141641

0.119859 0.688803

1 1

0.7292 0.4066

0.808663

2

0.6674

Joint Component

Kurtosis

Chi-sq

df

Prob.

1 2

2.908742 3.634837

0.071482 3.459239

1 1

0.7892 0.0629

3.530721

2

0.1711

Joint Component

Jarque-Bera

df

Prob.

1 2

0.191341 4.148042

2 2

0.9088 0.1257

Joint

4.339383

4

0.3620

Autocorrelación de los residuos VEC Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Date: 09/26/12 Time: 18:48 Sample: 1993M01 2014M12 Included observations: 206 Lags

LM-Stat

Prob

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

18.40433 4.762137 8.755362 5.080397 4.350982 3.081158 4.632110 1.802615 6.956311 3.212961 4.625373 2.731398

0.0010 0.3126 0.0675 0.2791 0.3606 0.5443 0.3272 0.7720 0.1382 0.5228 0.3279 0.6037

Probs from chi-square with 4 df.

31

7.2

Modelo para las exportaciones metalmecánicas

Vector Error CorrectionEstimates Date: 09/26/12 Time: 15:52 Sample (adjusted): 1993Q3 2011Q4 Includedobservations: 74 afteradjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] CointegratingEq:

CointEq1

LXM(-1) LPA(-1)

C

1.000000 -1.733535 (0.45806) [-3.78452] 4.081821

Error Correction:

D(LXM)

D(LPA)

CointEq1

-0.164183 (0.07526) [-2.18168]

-0.024452 (0.00863) [-2.83383]

Test de Johansen Date: 09/26/12 Time: 19:04 Sample (adjusted): 1993Q3 2011Q4 Includedobservations: 74 afteradjustments Trend assumption: No deterministic trend (restricted constant) Series: LXM LPA Exogenous series: D(S1) D(S2) D(S3) D(E013) D(I021) D(I014) D(I032) Warning: Critical values assume no exogenous series Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 CriticalValue

Prob.**

None * At most 1

0.245674 0.065452

25.87209 5.009239

20.26184 9.164546

0.0076 0.2824

Trace test indicates 1 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

0.05 CriticalValue

Prob.**

None * At most 1

0.245674 0.065452

20.86285 5.009239

15.89210 9.164546

0.0076 0.2824

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

32

Normalidad de los residuos VEC Residual Normality Tests Orthogonalization: Cholesky (Lutkepohl) Null Hypothesis: residuals are multivariate normal Date: 09/26/12 Time: 19:02 Sample: 1993Q1 2014Q4 Included observations: 74 Component

Skewness

Chi-sq

df

Prob.

1 2

-0.271089 -0.237816

0.906368 0.697530

1 1

0.3411 0.4036

1.603898

2

0.4485

Joint Component

Kurtosis

Chi-sq

df

Prob.

1 2

2.698986 2.385281

0.279380 1.165126

1 1

0.5971 0.2804

1.444506

2

0.4857

Joint Component

Jarque-Bera

df

Prob.

1 2

1.185747 1.862657

2 2

0.5527 0.3940

Joint

3.048404

4

0.5498

Autocorrelación de los residuos VEC Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Date: 09/26/12 Time: 19:03 Sample: 1993Q1 2014Q4 Included observations: 74 Lags

LM-Stat

Prob

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

6.673689 5.226104 7.679129 9.464665 9.976032 3.264112 2.245535 6.990283 6.157928 7.074407 6.944049 6.211409

0.1542 0.2649 0.1041 0.0505 0.0408 0.5146 0.6907 0.1364 0.1877 0.1320 0.1389 0.1839

Probs from chi-square with 4 df.

33

7.3

Ponderadores utilizados para los TCRS

País

Plásticos Lácteos Carne Química Metalmecán ica

Brasil

50%

17%

5%

21%

32%

Argentina Estados Unidos China, Rep. Popular

29% 9% 5%

3% 4% -

24% -

30% 11% 10%

22% 14% 18%

Corea (Sur), Rep. de Chile

4% 3%

6% 3%

6%

2%

-

Venezuela Mexico Rusia (Federación Rusa)

-

28% 27% 5%

22%

10%

4% -

Argelia Marruecos

-

5% 3%

-

2%

-

Reino Unido

-

-

9%

-

-

Holanda (Países Bajos) España Israel

-

-

7% 7% 6%

2% -

-

Alemania,Rca. Fed. Canadá Italia

-

-

5% 4% 4%

5% -

4% 3%

Paraguay India Francia

-

-

-

3% 2% 2%

3%

100%

100%

100%

100%

100%

Total

7.4

Exportaciones de sectores seleccionados (millones de dólares)

Sector  Carne vacuna Lácteos Cueros Químicos Plásticos Metalmecánica Subtotal sectores Total exportaciones

1993 143,7 81,2 108,4 58,1 58,5 147,6 597,5 1.645

1998 398,5 180,2 179,2 116,6 95,6 278 1.248,10 2.724

2006 949,8 257 303,2 179,8 203,5 237,6 2.130,90 3.989

2011 1.332,00 691,4 243,8 412,1 438 504,4 3.621,70 7.983

34