SERIE ESTUDIOS ECONOMICOS No. 3. Banco Central de la República Dominicana. Gobernador Héctor Valdez Albizu

SERIE ESTUDIOS ECONOMICOS No. 3 El modelo P-Estrella con brechas de precios interna y externa: un análisis de la inflación en República Dominicana ba

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SERIE ESTUDIOS ECONOMICOS No. 3

El modelo P-Estrella con brechas de precios interna y externa: un análisis de la inflación en República Dominicana basado en la teoría cuantitativa del dinero

Banco Central de la República Dominicana

Gobernador Héctor Valdez Albizu Vice-gobernadora Clarissa de la Rocha de Torres Gerente Pedro Silverio Alvarez Sub-gerente de Política Monetaria, Cambiaria y Financiera Joel P. Tejeda Comprés

Catalán, Alonso, Horacio El modelo P-Estrella con brechas de precios interna y externa [texto]: un análisis de la inflación en República Dominicana basado en la teoría cuantitativa del dinero / Horacio Catalán Alonso, Luis Miguel Galindo Paliza, Alexander Medina Féliz. – 1ra. ed. – Santo Domingo: Banco Central de la República Dominicana, 2010. 45 p. : il. ; 23 cm ISBN 978-9945-443-53-0 1. Política Monetaria – República Dominicana 2. República Dominicana – Condiciones Económicas I. Título. LC HG767.C3 2010 CDD 21. ed. RD332.497293 CEP/BCRD

© 2010 Primera edición Publicaciones del Banco Central de la República Dominicana Diagramación e impresión: Subdirección de Impresos y Publicaciones Banco Central de la República Dominicana Ave. Dr. Pedro Henríquez Ureña, Esq. Leopoldo Navarro, Santo Domingo de Guzmán, República Dominicana. Impreso en la República Dominicana Printed in the Dominican Republic

Nota del Editor

El Banco Central de la República Dominicana (BCRD) pone a disposición del público un nuevo trabajo de la Serie de Estudios Económicos, donde se plasman las investigaciones de carácter económico realizadas por los funcionarios y técnicos de la institución sobre temas macroeconómicos relevantes. En este tercer número presentamos el estudio El modelo P-Estrella con brechas de precios interna y externa: una análisis de la inflación en República Dominicana basado en la teoría cuantitativa del dinero. Los autores son: Luis Miguel Galindo, Profesor Titular de la Facultad de Economía de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Horacio Catalán, Profesor de la Facultad de Economía de la UNAM y Alexander Medina, Subdirector de Estudios Económicos del BCRD. Este estudio es parte de los esfuerzos realizados por el Banco Central de la República Dominicana en el marco del Proyecto de Modelización Econométrica, impulsado por el Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos, el cual busca desarrollar un conjunto de modelos econométricos que permitan estimar las principales variables macroeconómicas en República Dominicana y realizar simulaciones de política.

Julio Gabriel Andújar Scheker Director Departamento Programación Monetaria y Estudios Economicos

SERIE ESTUDIOS ECONOMICOS No. 3

El modelo P-Estrella con brechas de precios interna y externa: un análisis de la inflación en República Dominicana basado en la teoría cuantitativa del dinero Banco Central de la República Dominicana

Luis Miguel Galindo Paliza Universidad Nacional Autónoma de México Horacio Catalán Alonso Universidad Nacional Autónoma de México Alexander Medina Féliz Banco Central de la República Dominicana

Junio, 2010

Las opiniones expresadas en la presente investigación son responsabilidad de los autores. Agradecemos los comentarios de Joel Tejeda, Julio Andújar y los representantes de Centroamérica en el I Foro de Investigadores de Bancos Centrales de los países miembros del CMCA, celebrado en el Banco Central de la República Dominicana, en mayo de 2007. Estamos en deuda además con los miembros de la División de Investigación Económica por su asistencia durante el transcurso de la investigación. Tel: 809-221-9111 Ext. 3072; Emails: [email protected] y [email protected]

All opinions in this research effort are the sole responsibility of the authors. We would like to thanks the comments made by Joel Tejeda, Julio Andújar and representatives of the central banks at I Forum of the Central Bank Researchers of Central America held at Central Bank of Dominican Republic, in May 2007. We are also in debt with Economic Research Division members, who worked as research assistants in this research. Ph: 809-221-9111 Ext. 3072; Emails: [email protected] y [email protected]

El modelo P-Estrella con brechas de precios interna y externa: un análisis de la inflación en República Dominicana basado en la teoría cuantitativa del dinero Luis Miguel Galindo Paliza , Horacio Catalán Alonso y Alexander Medina Féliz Resumen El presente artículo analiza el impacto de las brechas de precios doméstica y externa en la inflación de República Dominicana, utilizando como base el modelo P-Estrella. Las estimaciones son realizadas para dos períodos, uno del primer trimestre de 1992 al segundo trimestre de 2002, en el cual la política monetaria operaba bajo un esquema de flotación manejada del tipo de cambio y donde la demanda de dinero presentaba una evidente estabilidad, fruto del poco desarrollo financiero de la década de los noventa. El segundo período es más amplio y cubre desde el primer trimestre de 1992 hasta el cuarto trimestre de 2007, dentro del cual fue aprobada una nueva Ley Monetaria y Financiera en el año 2002 que contribuyó a una mayor flexibilidad del tipo de cambio y a incrementar el rol del mecanismo de transmisión de la tasa de interés en la economía dominicana, a través de la preparación del escenario para la creación de nuevos instrumentos de política monetaria. En adición, en el año 2003 se produce una crisis bancaria que aceleró el uso de estos instrumentos. Los principales resultados obtenidos indican que durante el primer período la brecha de precios doméstica era relevante para explicar la inflación y la brecha externa no lo era, en cambio, cuando el período se extiende, ambas brechas resultan relevantes en la explicación del comportamiento de los precios. Estos resultados indicarían que los choques externos, a través de los costos internacionales, han incrementado su relevancia en la explicación de la inflación dominicana. En este sentido, el banco central tendría que incorporar una proporción mayor de factores externos, en adición a la brecha doméstica, en el análisis de la inflación dominicana.

Clasificación JEL: E5, C3 Palabras Claves: Política Monetaria; Indicadores de Condiciones Monetarias; Objetivos de Política; República Dominicana.

The P-Star model with Domestic and Foreign Gaps: An Analysis of Inflation in Dominican Republic based in the Quantitative Theory of Money Luis Miguel Galindo Paliza, Horacio Catalán Alonso y Alexander Medina Féliz Abstract This article analyzes the impact of the domestic and foreign price gaps in the dominican inflation using the P-Star Model. Estimations are made considering two sample periods: 1992:01-2002:02, when there was a controlled exchange rate and an evident stability in the money demand, as a consequence of the less developed state of the financial market at the nineties decade. The second period is 1992:01-2007:04 when there was approved a new Monetary and Financial Law in 2002 that helped to have a more flexible exchange rate and to increase the role of the interest rate mechanism in the dominican economy through the preparation of the scenery for the creation of new instruments of monetary policy. In addition, in 2003 occurred a banking crisis that accelerated the use of these instruments. The main results attained indicate that during the first period the domestic price gap was relevant to explain the inflation and the foreign gap was not significant, in contrast, when the period is larger, both of them, the internal and external gaps, are significant. In that sense, this is a possible indication that the external shocks, through the international costs, are increasing their relevance in the explanation of dominican inflation. These results suggest that the central bank have to incorporate a major proportion of external factors, in addition to domestic gap, in order to analyze the dominican inflation. Clasificación JEL: E5, C3 Palabras Claves: Monetary Policy; Monetary Conditions Index; Inflation; Dominican Republic

Contenido 1. 2. 3. 4.

Introducción

13

Inflación y política monetaria en República Dominicana: cambios recientes 15 Marco Teórico del modelo P-Estrella

18

Evidencia Empírica

23



5. Conclusiones 6. Bibliografía

38

Anexos

51

A. Gráficas de series históricas B. Cuadros de selección de rezagos C. Pruebas de cointegración

41

1.

Introducción

Una parte importante de la literatura de la teoría económica establece la hipótesis de que la política monetaria tiene efectos de largo plazo sobre las variables nominales de la economía y que en las variables reales sólo tiene efectos de corto plazo. Así la política monetaria es ineficaz en afectar el crecimiento del producto de forma permanente. (Svensson, 1997, 1999; Ball, 1999; Taylor, 1999; Clarida y otros, 1999; Rudebusch y Svensson, 2002). De esta forma, una tasa de inflación moderada es la mejor contribución que puede hacer la política monetaria al crecimiento, y en general, a la estabilidad de otras variables macroeconómicas (Bernanke, y otros., 1999, pp. 10 y Neumann y von Hagen, 2001). El Banco Central busca entonces controlar a la tasa de inflación, creando un ambiente de certidumbre entre los agentes económicos y reconociendo que en el corto plazo existe un trade-off importante entre producto e inflación (Friedman, 2002; King, 1999; Taylor, 1999). En el caso del Banco Central de la República Dominicana (BCRD) el objetivo principal de política monetaria es mantener la estabilidad de precios. Así, resulta relevante determinar la senda de equilibrio de los precios y realizar una política basada en anclar la inflación a su nivel de equilibrio proyectado. En un artículo seminal, (Hallman, Porter y Small, 1991) desarrollan un efectivo indicador de las presiones inflacionarias en la economía de EEUU, llamado indicador P-Estrella de precios. Para ello estimaron un modelo genérico, conocido popularmente como modelo P-Estrella de la inflación, el cual ha tenido una exitosa aplicación en países desarrollados como Reino Unido (Allen y Hall, 1991), Francia (Bordes y otros, 1992), Alemania (Arzbach M., 1995), España (Pallardo y otros, 1999) y otros países de la OECD (Poret y otros, 1991). También ha sido aplicado, con resultados satisfactorios, en países en vías de desarrollo 

El estudio de (Hallman P., 1989 ) recibió una atención considerable incluyendo una cita de Alan Greenspan en 1989 en el Informe de Política Monetaria de la Reserva Federal el 21 de febrero de 1989 

El éxito en el control de la inflación alemana en los noventa fue un factor determinante en la difusión del modelo P*, debido a que fue utilizado exitosamente por el banco central alemán para predecir la evolución futura de la inflación (Galindo, L.M, 1997).

13

como México (Galindo, L.M, 1997), India (Nachane y Lakshmi , 2002) y Puerto Rico (Rodríguez, 2004). El modelo P-Estrella postula que el nivel de precios observado (P) tiende a su trayectoria de equilibrio (P*) y que, por tanto, el diferencial entre ambos (PP*) brinda información relevante del comportamiento de la inflación en el corto plazo. El nivel de equilibrio se puede entender como el nivel de precios de largo plazo que está determinado por la oferta monetaria, siguiendo la hipótesis de la teoría cuantitativa del dinero. La brecha de precios entre los valores observados y el de equilibrio depende de las variaciones en la actividad económica y de la velocidad de circulación del dinero. En el país no existe un estudio que estime la inflación basándose en un modelo de precios cuyo fundamento sea la teoría cuantitativa, a pesar de la evidencia a favor de la neutralidad del dinero de largo plazo en República Dominicana (Sánchez-Fung, 1998; Medina y Pérez, 2004) y la fuerte causalidad estadística entre las series de los agregados monetarios y los precios (Fuentes, 2006). En este contexto, se incluye en la estimación, en adición a la brecha interna de precios, el concepto de brecha externa de precios, el cual considera la diferencia entre los niveles de precios domésticos respecto de los precios del país con el que se realiza la mayoría de las operaciones de comercio internacional, cuya inflación o deflación puede ser importada vía el tipo de cambio (Kool y Tatom, 1994). Así, el principal objetivo de esta investigación es analizar el impacto de las brechas doméstica y externa en los precios en la economía dominicana. Para ello se estima un modelo P-Estrella ampliado. Las estimaciones se hicieron con datos trimestrales de dos períodos: uno del primer trimestre de 1992-al segundo trimestre de 2002 y otro que va del primer trimestre de 1992 al cuarto trimestre de 2007, como forma de recoger los efectos de los cambios en la implementación de la política monetaria en República Dominicana, acaecidos a partir de la segunda mitad del año 2002.



Como se detallará más adelante, a partir de Agosto de 2002 el BCRD comienza un proceso de otorgar Adelantos al Banco Intercontinental (BANINTER), el cual fue declarado en quiebra oficialmente en Mayo de 2003.

14

El trabajo está organizado de la siguiente forma. Luego de la presente introducción, la segunda sección presenta un análisis de los cambios producidos en el quehacer de la política monetaria dominicana y su impacto en la tasa de inflación durante los años analizados, haciendo especial énfasis en la ruptura estructural producida a partir del tercer trimestre del año 2002, luego del inicio incipiente de la crisis bancaria de 2003 y de la aprobación de una nueva ley monetaria y financiera, como una forma de entender el contexto en el que se realizan las estimaciones y los resultados obtenidos. En la tercera parte se realiza una presentación general del modelo P-Estrella ampliado donde se incluyen las brechas de precios doméstica y externa como factores determinantes de la inflación. Los resultados empíricos, para los dos periodos de estimación, se analizan en la sección cuatro. Finalmente, se presentan las conclusiones y recomendaciones. 2.

Inflación y Política Monetaria en República Dominicana 1992-2007

La economía dominicana ha transitado, desde principios de la década de los noventa, por un proceso de reformas económicas fruto de los distintos desequilibrios estructurales que se efectuaron a finales de la década de los ochenta y que condujeron a un programa de estabilización económica en el año 1991, con la asistencia del Fondo Monetario Internacional (FMI) y otros organismos internacionales. Entre estas reformas se incluyeron la liberalización de las tasas de interés y una mayor flexibilización del tipo de cambio. Durante la década de los noventa la política monetaria tuvo como marco un régimen de flotación sucia del tipo de cambio nominal, donde la autoridad intervenía, con el propósito de cumplir con el objetivo de inflación. A nivel operativo el manejo de la liquidez se realizaba utilizando, principalmente, instrumentos directos como la congelación del crédito de los bancos comerciales a la economía o los excedentes de encaje. En el transcurso de la década se comienzan a utilizar, de manera incipiente, certificados de participación y otros instrumentos indirectos constituyendo a los noventa en un periodo de transición, donde se le fue dando mayor importancia a la tasa de interés como señal de política monetaria (Andújar y Medina, 2008).

15

Gráfica 1 Tasa de inflación Anualizada 1992:01-2007:04 70 60 50

%

40 30 20 10 0 -1 0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

El programa con el FMI del año 1991 permitió, en este sentido, reducir de manera importante los niveles de inflación, y permitió retomar la senda de crecimiento del conjunto de la economía. Entre los años de 1992 a 2002 se logró estabilizar la tasa de inflación con un nivel promedio de 7%, con una dispersión de 2.4 puntos porcentuales. Con la promulgación de la Ley Monetaria y Financiera de 2002 (Ley 183-02) en el cuarto trimestre del año 2002 , se creó el escenario para la implementación de cambios importantes en el marco operativo de la política monetaria que condujeron a la creación de nuevos instrumentos indirectos de política y a la especificación explícita del compromiso con una mayor flexibilidad del tipo de cambio (BCRD,2007). Este proceso de cambio en el esquema de política monetaria se acelera a partir del año de 2003, cuando oficialmente se se declara la quiebra de tres bancos, de los cuales uno de ellos era el Banco Intercontinental (BANINTER) que constituía el tercero más grande del país en ese periodo.

16

Es importante destacar que desde agosto del año 2002, el Banco Central de la República Dominicana (BCRD) comenzó a recibir requerimientos de fondos en adelantos de parte del Banco Intercontinental (BANINTER). Como resultado de la incertidumbre que acompañó las requisiciones de fondos, la tasa de cambio comenzó a ser presionada a la depreciación en el tercer trimestre de 2002 (Medina y Pérez, 2004). La crisis bancaria condujo al Banco Central a un rescate financiero que incrementó la base monetaria en 101.6% al final del año 2003 y trajo como resultado el uso de instrumentos indirectos como son: la ventanilla lombarda, los depósitos remunerados de corto plazo (overnight) y la profundización del mecanismo de subastas de títulos del banco central con instrumentos como las letras del banco central y notas de rentas fijas (Andújar , 2008 ; Medina y Pérez, 2004). El exceso de liquidez en la economía dominicana, producido a raíz del rescate bancario del año 2003, unido a la incertidumbre sobre el sistema bancario, las presiones sobre el tipo de cambio y el entorno internacional adverso, caracterizado por una tendencia ascendente en los precios internacionales del petróleo, derivaron en un estancamiento de la producción en el país y un repunte de la inflación (BCRD, 2003 -2005). En la Gráfica 1, se aprecia que la inflación en 2003 se ubicó en 42.7% y en 2004 siguió su tendencia ascendente llegando a niveles de 65.3% en mayo de 2004 y terminando en 28.7% en diciembre de ese año. La inestabilidad económica fruto de la crisis financiera de 2003 planteó la necesidad de firmar un nuevo acuerdo Stand-By con el FMI a comienzos de 2005 y utilizar la emisión de certificados de participación para contrarrestar el exceso de liquidez generado por el rescate de los depositantes en instituciones quebradas (BCRD, 2007). En este sentido, se comenzó a implementar un régimen de metas monetarias, cuya meta operativa ha sido la base monetaria. Este esquema ha tenido éxito en mantener un crecimiento estable de la oferta de dinero en la economía y al mismo tiempo una tasa de inflación relativamente baja y estable.

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En síntesis, los factores antes mencionados tales como, la promulgación de la Ley Monetaria y Financiera en el año 2002, la crisis bancaria de 2003 y la firma del acuerdo Stand-by con el FMI en el 2005, han contribuido a ir pasando de un esquema de política monetaria donde el nivel del tipo de cambio era un objetivo intermedio, a uno donde la política monetaria está más orientada a objetivos de agregados monetarios, permitiendo mayor flexibilidad del tipo de cambio y un mayor impacto de este último en el nivel de inflación. 3.

Marco Teórico del Modelo P-Estrella

La literatura económica sobre los determinantes de la inflación es extensa. En general se argumenta que en el largo plazo la dinámica de los precios es un fenómeno monetario, aunque en el corto plazo existen rigideces e imperfecciones del mercado (Walsh, 2003). La inflación en República Dominicana, en las últimas dos décadas, ha estado asociada a la evolución de la cantidad de dinero en la economía (Sánchez-Fung, 1998,2006; Díaz, 2000; Williams, 2004; Fuentes, 2006; Medina, 2007, 2008; Andújar y Medina, 2008) y a un efecto traspaso del tipo de cambio nominal (SánchezFung, 2006; Prazmowski y otros, 2004; Williams, 2004; Medina, 2007,2008; Fuentes, 2007; Andújar y Medina, 2008). En esta investigación se analiza la inflación a través de un modelo P-Estrella ampliado, cuyo marco teórico es la Teoría Cuantitativa del Dinero, la cual se basa en la hipótesis de que un aumento de la cantidad de dinero conduce a un aumento, de la misma magnitud, en el nivel de precios a largo plazo. Supone la neutralidad del dinero, es decir, que la cantidad de dinero no afecta al PIB real en el largo plazo, y todo el crecimiento del dinero se traduce en inflación. Sin embargo, en el corto plazo existe suficiente evidencia empírica de que la neutralidad monetaria no se cumple, y las variaciones en la cantidad de dinero generan impactos en el producto de la economía (Walsh, 2003). Es decir, en el corto plazo el PIB real puede desviarse de su senda de equilibrio, y la velocidad de circulación del dinero puede variar, provocando que el nivel de precios se

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distancie de su trayectoria de equilibrio. Esto trae como consecuencia que para pronosticar la inflación en el futuro sea necesario utilizar la diferencia entre los precios observados P y su trayectoria de largo plazo P*. El modelo P-Estrella, desarrollado por Hallman, Porter y Small (1991), se basa en la ecuación de cambio de la teoría cuantitativa del dinero que se describe como:

(1)

en la que M representa un agregado monetario, V es la velocidad de circulación, P es el nivel de precios, Y es el producto total. De manera que el nivel de precios de equilibrio (P*) que está acorde con un nivel dado de M, con la velocidad de circulación de largo plazo (V*) y con el PIB potencial (Y*) está dado por:

(2)

Las estimaciones de (1) y (2) en su forma logarítmica se muestran en las ecuaciones (3) y (4), respectivamente: pt = mt − yt + vt pt * = mt − yt * +vt *





(3)



(4)

donde las minúsculas representan los logaritmos de las variables y los asteriscos (*) indican el valor de equilibrio de largo plazo de la variable correspondiente. Restando la ecuación (4) de la ecuación (3), se obtiene entonces la brecha de precios doméstica (Brecha D): Brecha D = ( p − p * ) t = (v − v * ) t + ( y * − y ) t

(5)

La ecuación (5) indica que las desviaciones entre el nivel de precios observado y el de equilibrio (p – p*)t deben compensarse con movimientos en (v – v*)t o (y* – y)t. En efecto, cuando pt* sea mayor que los precios observados habrá presiones inflacionarias, pues los precios pt van a tender hacia su nivel de equilibrio,

19

y cuando pt* sea menor existe riesgo potencial de deflación. La estrategia es entonces identificar el nivel de precios de equilibrio proporcionado por pt* , el cual podría utilizarse como ancla de los precios. Con estos resultados se estima una forma reducida de la ecuación dinámica de precios, la cual nos brinda información de la inflación futura (Galindo, 1997; Galindo y Catalán, 2008). Mediante el procedimiento de Johansen (1988) es posible identificar un vector de cointegración para la ecuación (4), en el que la tasa de interés nominal se incluya como una proxy de la velocidad de circulación, (Bordes y otros, 1992), y donde se aprovechen las propiedades de orden de integración de las series. Si la cointegración entre pt y pt* es comprobada, implica la estacionariedad de los residuos, por lo que entonces cuando pt* sea mayor que el nivel de precios observado habrá presiones inflacionarias, pues los precios pt van a tender hacia su nivel de equilibrio, en caso contrario ocurriría una deflación.

Se asume que el valor de equilibrio del ingreso yt* está determinado por los valores observados del ingreso real (Hallman, Porter y Small, 1991). Por otra parte, la velocidad de circulación se ve afectada por los costos de transacción del dinero, los cuales pueden ser aproximados mediante la tasa de interés nominal rt (Bordes y otros, 1992). La diferencia entre pt y pt* puede ser utilizada como un indicador adelantado del comportamiento de la inflación. En este sentido, el pt* es estimado según la ecuación 6. *

pt = β1 mt + β 2 y t + β 3 rt + u t Donde los coeficientes esperados son: β1 = 1, β2 = -1, β3 = 1.

(6)



Los vectores de cointegración evidencian relaciones de largo plazo de las series. Desde luego existen formas alternativas de estimar los valores de equilibrio de las variables como el producto y la velocidad de circulación del dinero que van desde el uso de valores tendenciales como filtros estadísticos (Hodrick R.J y E.C. Prescott , 1997) a técnicas más complejas como los modelos estructurales de vectores autorregresivos (SVAR) (Christiano, 1989; Banco de Japón, 1992) 

Una forma de interpretar el coeficiente β2 negativo, es que mientras mayor es el PIB potencial menor es la brecha del producto, y por ende, se esperan menos presiones inflacionarias.

20

La diferencia entre el nivel de precios observado pt y el nivel de equilibrio de largo plazo pt* , obtenido de la ecuación 6, representa la brecha de precios doméstica (Brecha D = pt - pt*). El modelo se ha modificado (Kool y Tatom, 1994; Batini, Jacksonb y Nickellc, 2005) para incluir una brecha externa de precios que es obtenida a partir de la hipótesis de la Paridad de Poder de Compra de las monedas (PPC) que se basa en la idea de que el valor de la moneda de un país con respecto al de otro está dado por el poder de compra de cada una de ellas en el país que la emite (Krugman, 1989). El tipo de cambio es determinado, entonces, por el diferencial de precios entre los países, según la PPC:



(7)

Donde SRt define al tipo de cambio real, PXt es el nivel de precios externos, St el tipo de cambio nominal y Pt el nivel de precios doméstico. Considerando un valor de equilibrio para el tipo de cambio real y los precios externos, se obtiene la siguiente ecuación:



(8)

Aplicando logaritmo natural a la ecuación (8) se determina la trayectoria de equilibrio de los precios externos (Kool y Tatom, 1994; García-Herrero y Vasant Pradhan, 1998; Tsionas, 2001), la cual es consistente con la hipótesis de paridad de poder de compra:



(9)

La brecha de precios externos (BrechaE), se puede entonces definir como la diferencia entre los precios observados y el valor de equilibrio obtenido de la ecuación (9):



(10)

21

De este modo, la brecha total de precios se define como la suma de la brecha doméstica y la brecha externa (García-Herrero y Vasant Pradhan, 1998): BrechaT = BrechaD +BrechaE



(11)

Generalmente el valor de equilibrio de los precios externos y el tipo de cambio real de equilibrio se calculan por medio de aplicar un filtro como el de HodrickPrescott (1997). Posteriormente, las brechas de precios interna y externa se incluyen en un modelo general como mecanismos de corrección de errores (MCE) (Galindo y Catalán, 2008; García-Herrero y Vasant Pradhan, 1998). π t = ∑i =1α i π t −i +γ 1 Brecha D t −1 + Brecha E t −1 + u t k





(12)

Donde la πt es la inflación del periodo t, πt-i la inflación de i periodos anteriores, y ut es el error de la ecuación, que satisface las propiedades de ser ruido blanco. La formulación general de la ecuación 12 muestra que la inflación futura vendría dada por la brecha doméstica de precios y por la inflación rezagada como forma de recoger los ajustes incompletos (Fuhrer, J. y G. Moore , 1995; Capistrán C. y M. Ramos-Francia, 2006). Resultados más completos podrían ser obtenidos incluyendo las primeras diferencias de las variables monetarias, del producto y de la tasa de interés nominal, como se muestra en la ecuación 13. π t = ∑i =1 α i π t −i + ∑i = 0 δ i ∆m t −i + ∑i = 0 φ i ∆y t −i + ∑i = 0 λ i ∆rt −i +γ 1 Brecha D t −1 + γ 2 Brecha E t −1 + u t (13) k

k

k

k

El análisis se basa en identificar la importancia de las brechas de precios doméstica y externa en la determinación de la inflación en República Dominicana para dos periodos distintos.

22

4.

Evidencia Empírica

A fin de considerar la relación entre la inflación y las variables que miden la cantidad de dinero en la economía y el tipo de cambio, estimamos el modelo P-Estrella ampliado, diseñado esencialmente para generar pronósticos de corto plazo de la inflación, para lo cual es necesario utilizar datos de alta frecuencia de las variables. En República Dominicana la mayor limitación de datos se encuentra en la serie del PIB Real que está disponible con periodicidad trimestral desde el año 1992. En las Gráficas de 2-6, se presentan las tasas de crecimiento anualizadas de las series de los precios (pt), del efectivo en poder del público (eppt), de la emisión monetaria (m0t) de los agregados monetarios M1(m1t), M2 (m2t) y del tipo de cambio nominal extrabancario (st), considerando el periodo del primer trimestre de 1992 al cuarto trimestre de 2007. Se observa que entre las variables que miden la cantidad de dinero en la economía y la tasa de inflación se presenta un fuerte patrón de asociación, que es mucho más marcado con la variable de efectivo en poder del público, y en menor medida la correlación se observa con las series m0t y m1t, situación que se acentúa a partir del tercer trimestre de 2005. En el caso de las series del agregado M2 (m2t), la correlación con la πt es más débil que con las otras aproximaciones monetaria, sin embargo, se aprecia que entre los años de 2002 al 2004, la asociación entre ambas variables fue alta, pero a partir de 2005 se debilita . En cuanto a la tasa de crecimiento anualizada del tipo de cambio extrabancario, al inicio del periodo de análisis, no se aprecia una correlación fuerte con la inflación anualizada, no obstante a partir del año 2000 se evidencia una mayor correlación entre estas dos series y la trayectoria de ambas variables muestra un comportamiento similar.



Se refiere a la tasas de crecimiento porcentual respecto al mismo trimestre del año pasado

23

Gráficas 2-6 Evolución de la inflación, la cantidad de dinero en la economía y Tipo de cambio nominal 1992:1 a 2007:04

G rá fica 2

G rá fica 3

80

60

120 100

Ta s a d e I n f la c ió n E f e c t iv o e n P o d e r d e l P ú b lic o

Ta s a d e I n f la c ió n E m is ió n Mo n e t a ria (M0 )

80 40

60 40

20

20 0

-2 0

0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

-2 0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

G rá fica 4

G rá fica 5

80

60

70 60

Ta s a d e I n f la c ió n A g re g a d o M1

Ta s a d e I n f la c ió n A g re g a d o M2

50 40

40

30 20

20 10

0

0 -2 0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

-1 0

1992

1994

1996

1998

G rá fica 6 100 80 60

T a sa d e In fl a ci ó n T ipo de Cam bio Nom inal

40 20 0 -2 0 -4 0 -6 0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

Nota: el eje vertical mide las tasas de crecimiento anualizadas

24

2000

2002

2004

2006

La base de datos utilizada en la estimación del modelo incluye la serie de precios (pt) que corresponde al índice de precios al consumidor, el PIB encadenado medido en millones de pesos con año de referencia 1991 (yt), y la tasa de interés activa de los bancos múltiples de 91 a 180 días (rt). Para aproximar la cantidad de dinero en la economía, se utilizaron cuatro indicadores monetarios, el efectivo en poder del público (eppt), la emisión monetaria (m0t) y los agregados monetarios M1 (m1t) y M2 (m2t). Todas las series fueron obtenidas del BCRD. Los agregados monetarios corresponden a las estadísticas tradicionales. Un aspecto relevante a considerar es que la incorporación al análisis de las series eppt y m0t, en adición a m1t y m2t, es debido a que la crisis bancaria de 2003

reveló que una significativa cantidad de depósitos no eran reportados por los bancos en quiebra, por lo que es de esperar que el fraude bancario haya afectado las series históricas de los agregados monetarios más amplios. Esto fue sacado a la luz a raíz del proceso de transparencia a que fueron sometidos los balances de las instituciones financieras involucradas en el rescate financiero, Medina y Perez (2004). Otro punto a destacar es que luego de la aprobación de la Ley Monetaria y Financiera de 2002, donde se impulsa una mayor flexibilidad de la moneda, se esperaría que los factores externos pasaran a jugar un rol más relevante en la determinación de los precios internos. En este sentido, estimamos un modelo P-Estrella ampliado para dos periodos distintos, uno que va desde el primer trimestre de 1992 al segundo trimestre de 2002, el cual no incluye ni la crisis bancaria de 2003 , ni la posterior estabilización macroeconómica; y otro periodo que comprende desde el primer trimestre de 1992 hasta el cuarto trimestre de 2007 y que incluye ambos eventos. También, fruto de la distorsión en la serie de los agregados monetarios M1 y M2 a raíz del



La descripción de la base de datos se encuentra en un anexo.



Recientemente se publicaron estadísticas monetarias armonizadas con otros bancos centrales de la región.



Aunque oficialmente la quiebra de los bancos ocurre en el segundo trimestre de 2003, desde el tercer trimestre de 2002 comenzaron a sentirse efectos en el tipo de cambio

25

fraude bancario de 2003, se consideró adecuado estimar el modelo con cuatro aproximaciones del dinero, con el fin de hacer más robustos los resultados obtenidos. Las estimaciones del modelo son presentadas, siguiendo la ecuación 13, la cual incluye como variables explicativas de la inflación en el corto plazo a las brechas de precios doméstica y externa. En este sentido, se estimaron ocho ecuaciones del modelo P-Estrella, dependiendo de la proxy de dinero utilizada y del periodo de estimación. A continuación analizamos el orden de integración de las series. El Cuadro 1 presenta los resultados de las pruebas de raíz unitaria de Dickey – Fuller Aumentada (DFA) (Dickey y Fuller, 1981), de Phillips – Perron (PP) (Phillips y Perron, 1988) y de Kwiatkowski , Phillips, Schmidt y Shin (KPSS)(Kwiatkowski y otros, 1992). La especificación de la prueba DFA consiste en tres modelos: el modelo A incluye en la estimación un término constante y una tendencia; el modelo B incluye de forma exclusiva, la constante, y el modelo C, estima la prueba de DFA sin constante y sin tendencia. La prueba PP, también incluye la especificación de los tres modelos A, B y C con igual interpretación que en la prueba DFA. Por último, la tercera prueba, la KPSS se presenta tanto en la versión que incluye constante y tendencia, como en la versión que incluye solamente constante.10 Todas las pruebas se aplican a cada una de las variables en niveles, primera y segunda diferencia. La prueba DFA se realizó considerando un procedimiento “de lo general a lo específico”, estimando en principio regresiones con constante y tendencia y verificando su significancia estadística. El número de rezagos (k) fue seleccionado de acuerdo al procedimiento conocido como “t-sig” (Ng y Perron, 1995). Esto es, se comenzó con un número de rezagos igual a ocho, de acuerdo a la convención para series trimestrales, y posteriormente se redujeron,

10

La hipótesis nula en las pruebas DFA y PP es que existe una raíz unitaria, mientras que en la prueba KPSS es lo contrario.

26

hasta que la última variable rezagada era estadísticamente significativa. En el caso de la prueba PP, se utilizó una corrección semiparámetrica al igual que la prueba KPSS. Cuadro 1 Pruebas de raíz unitaria Variable

PP

DFA

A

B

pt

-2.26 (10)

-0.30 (10)

2.19 (1)

Δ pt

-4.18 (0)*

-4.24 (0)*

ΔΔ pt` eppt

-9.07 (0)*

ηµ

C

-1.80 (4)

0.10 (4)

3.99 (4)

0.20 (6)*

1.03 (6)*

-3.47 (0)*

-4.15 (3)*

-4.21 (3)*

-3.37 (3)*

0.08 (4)

0.13 (4)

-9.13 (0)*

-9.19(0)*

-12.85(21)*

-12.40(20)*

-12.52(20)*

0.20 (31)*

0.25 (30)

-2.86 (4)

0.23 (8)

2.18 (8)

-4.90 (4)*

-0.27 (14)

5.58 (13)

0.18 (5)*

1.06 (6)*

Δ eppt

-2.73 (7)

-2.69 (7)

-2.02 (3)*

-20.14 (20)*

-20.07 (20)*

-11.21 (7)*

0.10 (13)

0.11 (13)

ΔΔ eppt

-6.13 (6)*

-6.19 (6)*

-6.24 (6)*

-49.25 (12)*

-49.66 (12)*

-50.20 (12)*

0.26 (11)

0.29 (11)*

yt

-2.15 (4)

0.01 (4)

2.93 (4)

-6.23 (2)*

-0.24 (13)

5.14 (12)

0.11(5)

1.06 (6)*

Δyt

-3.45 (3)

-3.46 (3)*

-1.74 (3)

-24.51 (16)*

-24.70(16)*

-14.67 (3)*

0.08 (12)

0.08 (12)

ΔΔyt

-9.29 (3)*

-9.39 (3)*

-9.47 (3)*

-59.02 (12)*

-59.54 (12)*

-60.06 (12)*

0.24 (11)*

0.26 (11)

rt

—2.28 (1)

-1.61 (1)

-0.641)

-1.46 (2)

--0.92 (2)

--0.99 (1)

0.11 (5)

0.33 (5)

Δrt

-5.30 (0)*

-5.15 (0)*

-5.16 (0)*

-5.38 (2)*

-5.25 (1)*

-5.25(1)*

0.09 (1)

0.19(1)

ΔΔrt

-9.44 (0)*

-9.56 (0)*

-9.64 (0)*

-13.45 (9)*

-13.74 (9)*

-13.82 (9)*

0.08 (9)

0.10 (9)

m1t

-2.37 (4)

-0.22 (4)

2.34 (4)

-2.62 (7)

0.22 (53)

12.04 (66)

0.18 (6)*

1.05 (6)*

Δ m1t

-3.28 (3)

-3.33 (3)*

-2.26 (3)*

-11.69 (7)*

-11.47 (6)*

-9.31 (3)*

0.50 (66)*

0.50 (66)*

-10.64(2)*

-10.71(2)*

-10.80 (2)*

-51.64 (17)*

-52.76 (18)*

-53.21 (18)*

0.07 (12)

0.08 (12)

-2.01 (0)

-0.60 (0)

7.54 (0)

-2.11 (2)

-0.62 (6)

8.01 (5)

0.12 (6)

1.08 (6)*

-9.47 (0)*

-9.53 (0)*

-2.36 (1)*

-9.38 (2)*

-9.43 (2)*

-5.60 (3)*

0.09 (6)

0.10 (6)

-8.12 (2)*

-8.20 (2)*

-8.26 (2)*

-90.08 (64)*

-83.84 (64)*

-84.73 (64)*

0.11 (14)

0.11 (14)

-2.82 (2)

-0.14 (1)

4.68 (1)

-3.25 (3)

0.56 (61)

16.00 (66)

0.21 (5)*

1.07 (6)*

-12.3 (0)*

-12.4 (0)*

-3.93 (0)*

-13.16 (6)*

-13.23 (6)*

-9.76 (3)*

0.50 (66)*

0.50 (66)*

-7.49 (6)*

-7.58 (6)*

-7.67 (6)*

-100.5 (50)*

-101.4 (50)*

-94.39 (49)*

0.13 (13)

0.13 (13)

m0t Δ m0t

ΔΔ m0t

A

ητ

B

ΔΔ m1t m2t Δ m2t ΔΔ m2t

C

KPSS

Nota: (*) indica rechazo de la hipótesis nula al 5% de significancia. El valor entre paréntesis indica el número de rezagos (t-sig). Los valores críticos al 5% para las pruebas DFA y PP, en una muestra de T=68, son de –3.48 incluyendo constante y tendencia (modelo A), -2.91 únicamente la constante (modelo B) y –1.95 sin constante y sin tendencia (modelo C), (Maddala y Kim, 1998, p. 64). Los valores críticos al 5% para KPSS son de ημ= 0.463 y ητ = 0.146, (Kwiatkowski et. al. 1992, p. 166). ημ es para la prueba con constante solamente y ητ es para la prueba c on constante y tendencia.

27

En todos los modelos, las variables pt, m0t, m2t y rt11, mostraron en todas las pruebas, que son I(1) a un nivel de significancia del 5%. En el caso del PIB Real las pruebas PP y KPSS muestran que podría ser una serie I(1), sin embargo, la prueba DFA muestra - con excepción de la DFA con constante - que la serie podría ser I(2). Esto podría ser explicado, en buena medida, por el periodo de la crisis bancaria que generó un rompimiento en la tendencia de largo plazo de la serie, causando que las pruebas de raíz unitaria muestren un sesgo ante la presencia de cambio estructural, señalando que la serie es I(2), cuando en realidad es I(1). El eppt y el m1t son series integradas de orden 1, según las tres pruebas, sin embargo, con el modelo A de la prueba DFA, el cual incluye constante y tendencia, las variables resultan ser I(2). Este resultado podría ser explicado debido a la no relevancia de la tendencia, pues al incluir variables irrelevantes en la regresión de la prueba puede reducirse el poder para rechazar la hipótesis nula de raíz unitaria (James, 1994).

No todas las variables consideradas en el modelo tienen el mismo orden de integración, lo cual puede generar una relación inestable de largo plazo (Maddala y Kim,1998; Harldrup, 1998). Sin embargo, debido a que todas las series muestran ser I(1) cuando se utiliza el modelo B de las tres pruebas - que incluye la constante- se podría argumentar que algunas de las variables son estacionarias en torno a un valor constante. Otra posible explicación de los resultados ambiguos de la prueba DFA en las series yt, eppt y m1t, lo constituye la posibilidad de la existencia de cambio estructural en las series. Como se ha comprobado (Perron, 1989 y 1997; A. Banerjee, R.L. Lumsdaine y J. H. Stock, 1992; Lumsdaine et al, 1997) cambios en los parámetros del proceso estocástico de las series que modifiquen su pendiente o su intercepto se asocian a cambios estructurales en las series, lo que puede generar resultados incorrectos en las pruebas de raíz unitaria.

11

En muestras largas rt debería tender a ser I(0)

28

En años recientes, se han incorporado modificaciones importantes en la especificación de distintas pruebas, incorporando la evaluación de la existencia de cambios estructurales e identificando la fecha de cambio de manera endógena, toda vez que la elección de la fecha de rompimiento de la tendencia no puede realizarse de manera arbitraria sin considerar la información generada por los propios datos (Zivot y Andrews, 1992; Perron, 1997; Lumsdaine y Papell, 1997). En este sentido, (J. Bai y P. Perron, 1998, 2003) han desarrollado una metodología para identificar si existen cambios estructurales en la serie. Para ello consideran un modelo de regresión lineal múltiple con m cambios estructurales (m+1 regímenes), (J. Bai y P. Perron , 2003):

y t = xt′ β + z t′δ j + u t

t = T j −1 ,..., T j

(14)

donde yt es la variable observada, xt es un vector de variables explicativas, zt es una matriz de variables dicotómicas que registran los cambios estructurales, β y δj son los vectores de parámetros, ut el término de error y las fechas de cambio estructural están representadas por los puntos (T1,,...,Tm) que son desconocidos, y que son estimados junto con los parámetros con T observaciones disponibles. La especificación de la ecuación, para el caso de una serie de tiempo, bajo la hipótesis de múltiples cambios estructurales, incluye como variables explicativas la constante y la variable rezagada un periodo:

y t = µ j + ρy t −1 + u t

t = T j −1 ,..., T j

(15)

Se asume que los cambios son registrados por el término de la constante (uj), el parámetro ρ es estimado para toda la muestra, basado en una partición óptima. En principio la ecuación (13) se estima por el método de mínimos cuadrados ordinarios para m-particiones de la muestra (T1,,...,Tm), el primer punto de cambio es identificado como aquel, en el que se minimiza la suma de errores al cuadrado, que corresponde a una prueba de parámetros constantes12, en ese 12

Bai(1997) define el estadístico de sup-Wald, cuando este estadístico toma un valor máximo existe evidencia de un cambio en el valor de los parámetros. El estimador que minimiza la suma de errores al cuadrado es el mismo que maximiza el estadístico sup-Wald.

29

punto la muestra es dividida en dos segmentos separados, en el segundo tramo de la muestra se sigue un procedimiento similar para estimar un nuevo punto de cambio estructural13. Se realizaron las pruebas de Bai- Perron (1998) y Zivot y Andrews(1992) para las series yt, eppt y m1t, las cuales mostraron resultados no esperados en al menos una de las pruebas de raíz unitaria, DFA, PP ó KPSS. En el cuadro 2 se presentan los resultados de la prueba Bai-Perron que indican que las series presentan múltiples cambios estructurales. En el caso de yt el número de cambios es de hasta 4, en tanto que las series del eppt y m1t, reportan hasta 5 cambios estructurales, la mayoría de los cambios se ubican entre los años de 2000 a 2003. Los cambios estructurales identificados por la prueba de Bai y Perron están asociados a periodos electorales, al paso del Huracán George en 1998, una reforma fiscal en 2001, a la crisis internacional del petróleo en 1999 y a la crisis bancaria y recuperación posterior en 2003 y 2005, respectivamente.

13

En cada segmento de la muestra, separado por los puntos de cambio estructural, puede ser aplicado el procedimiento de Bai y Perron (1998) a fin de identificar cambio estructural en cada segmento. Este procedimiento se conoce como el refinamiento de Bai. En el presente trabajo no se aplica esta metodología, ya que los segmentos señalados contienen pocas observaciones (16 observaciones en promedio para cada segmento).

30

Cuadro 2

Prueba de Bai y Perron (1998) para múltiples cambios estructurales para las series

Yt , EPPt y M1t14

Variable

yt

eppt

m1t

Número de cambios

BIC

Fechas de Cambio

0 1 2

-2.6577 -3.8015 -4.6119

3

-5.0446

4

-5.2915

1995:03, 1998:03, 2001:03, 2005:04

5

-5.2089

1994:03, 1997:01, 1999:03, 2002:01, 2005:04

0 1 2

-0.7023 -2.0482 -2.7936

3

-3.1369

4

-3.3776

1995:03, 1999:03, 2003:03, 2005:03

5

-3.4669

1994:02, 1996:04, 1999:03, 2003:01, 2005:03

0 1 2

-0.5716 -2.0331 -2.9103

3

-3.2766

1996:03, 2003:01, 2005:03

4

-3.5688

1995:04, 1999:02, 2003:01, 2005:03

5

-3.6329

1995:03, 1998:03, 2001:01, 2003:03, 2006:02

1998:03 1997:03, 2005:01 1995:03, 1995:03, 2005:02

2003:01 1997:03, 2003:03 1995:03, 1999:03, 2003:03

2003:01 1996:03, 2003:01

Nota: BIC = Criterio de información bayesiano. El valor en negrillas de BIC indica el número de cambios estructurales en la serie.

14

La prueba de Bai y Perron (1998) para múltiples cambios estructurales se realizó para las series yt, eppt y m1t,, por ser estas las que resultaron ser de orden de integración I(2) en alguna de las pruebas de raíz unitaria DFA, PP ó KPSS.

31

Por otra parte, los resultados de la prueba de Zivot y Andrews (1992) se presentan en el Cuadro 3. La prueba indica que existe un cambio estructural en las series de eppt y m1t y corresponde al segundo trimestre de 2003, correspondiente al periodo donde comienza oficialmente la crisis bancaria, con el anuncio de la quiebra de BANINTER. En adición, existe un cambio al 10% de significancia en yt en el tercer trimestre de 2002, periodo en el cual comienza a tener sus efectos en el mercado cambiario ciertas señales en el sector financiero. Cuadro 3 Prueba de raíz unitaria para un cambio estructural desconocido Zivot y Andrews (1992) para las series Yt , EPPt y M1t15 Variable

A

B

C

yt

-4.58(5)*

-2.94(5)

-4.51(5)

TB

2002:03

1998:01

2003:02

eppt

-5.31(8)*

-3.31(8)

-4.14(8)

TB

2003:02

2002:01

2003:04

m1t

-4.85(8)*

-2.90(8)

-3.58(8)

TB

2003:02

2001:02

2000:01

Nota: TB = fecha de cambio estructural, (*), rechazo de la hipótesis nula al 5%. Entre paréntesis el número de rezagos, que fue seleccionado por el criterio de t-sig. Modelo A asume cambio en el intercepto, modelo B cambio en la tendencia y el modelo C cambio en el intercepto y la tendencia. Los valores críticos corresponden a los presentados en Zivot y Andrews (1992), tablas 2, 3 y 4 p. 256 y 257. Modelo A -4.80(5%) -4.58(10%), Modelo B -4.42(5%) -4.11(10%) y modelo C -5.08(5%) -4.82 (10%)

Una gran cantidad de los periodos donde fueron identificados los cambios estructurales son fechas que involucran choques de alguna magnitud en las variables, que provocaron saltos momentáneos no catalogados como estructurales. La excepción es la crisis bancaria de 2003 la cual ha tenido repercusiones en el comportamiento de las series y en la forma de operar de la

15

La prueba de Zivot y Andrews (1992) para un cambio estructural desconocido se realizó para las series yt, eppt y m1t,, por ser estas las que resultaron ser de orden de integración I(2) en alguna de las pruebas de raíz unitaria, DFA, PP ó KPSS.

32

economía y la crisis del petróleo a finales de 1999 cuya volatilidad en los precios es un tema que ha repercutido significativamente en el accionar económico de nuestro país. Estos resultados sugieren que el modelo de vectores autorregresivos (VAR) en el contexto del procedimiento de Johansen (1988), debe ser estimado tomando en cuenta la crisis bancaria de 2003 y su posterior recuperación, así como la crisis del petróleo a partir de finales de los noventa. Estos eventos serían recogidos en las ecuaciones de largo y corto plazo con el fin de obtener especificaciones correctas (Hansen y Johansen, 1993, Johansen, Mosconni y Nilsen, 2000). Luego de realizar estas pruebas se procedió a la realización de un modelo de vectores autorregresivo (VAR) (Sims, 1980), donde todas las variables endógenas del sistema están en función de todos los rezagos de las variables no exógenas, esto como paso previo para la estimación de los vectores de cointegración, siguiendo la metodología de Johansen (1988). El número de rezagos en el VAR fue determinado con base en los criterios de información estadísticos de normalidad (C. M. Jarque y Bera A.K , 1987) y de no autocorrelación de los residuos (T. Breusch y Pagan A., 1980; Godfrey, 1988). Comenzamos con ocho rezagos, por ser series trimestrales, y probamos disminuyendo su número. Si más de una opción cumplía con el criterio de normalidad y no autocorrelación de los residuos escogíamos el número de rezagos que minimizaba el criterio de Schwarz ( 1978) y Akaike (1974, 1976). Durante el periodo en estudio en la RD se presentaron eventos extraordinarios que produjeron cambios estructurales en las series que son utilizadas para estimar las ecuaciones del modelo. Por esta razón se introducen primordialmente algunas variables dicotómicas en los modelos de largo y corto plazo que recogen el efecto de la crisis del petróleo que se produjo a finales de la década de los noventa y la crisis bancaria de 2003 y 2004, y su posterior recuperación en 2005, con el fin de obtener resultados estadísticamente correctos.

33

Se estimaron ocho modelos de largo plazo siguiendo la especificación de la ecuación cuantitativa del dinero, con el propósito de obtener los precios de equilibrio internos, según la ecuación 6. Los modelos I y IV incluyen las variables pt , eppt , yt ,y rt. En los modelos II y V, III y VII, IV y VIII se sustituye eppt por m0t , m1t y m2t, respectivamente. Se utilizaron asimismo 6, 8, 3 y 3 rezagos en los modelos del I al IV y 3 rezagos en los modelos del V al VIII. El Cuadro 4 muestra los resultados de la metodología aplicada. Los modelos del I al IV abarcan el periodo del primer trimestre de 1992 al segundo trimestre de 2002 y del V al VIII cubren del primer trimestre de 1992 al cuarto trimestre de 2007. Los resultados del procedimiento de Johansen (1988), se presentan en los cuadros anexos, donde la prueba de la traza indica la existencia de tres vectores de cointegración para siete de los ocho modelos, y dos vectores en otro. En este caso, se opta por seleccionar el vector de cointegración que está asociado a la raíz característica máxima. Con estos resultados es posible encontrar una relación de largo plazo entre los precios, el dinero, el PIB real y la tasa de interés. Normalizando los vectores seleccionados como ecuaciones de precios se obtienen los resultados de largo plazo de las ocho ecuaciones de cointegración, como se muestra en el siguiente cuadro. Cuadro 4 Vectores de Cointegración de Precios (Coeficientes de Largo Plazo) 1992:01- 2002:02

1992:01-2007:04

Variable

ModeloI eppt

ModeloII m0t

ModeloIII m1t

ModeloIV m2t

ModeloV eppt

ModeloVI m0t

ModeloVII m1t

ModeloVIII m2t

mt

0.60

0.57

0.94

0.49

0.99

0.74

0.88

0.54

yt

-0.14

-0.07

-0.49

-0.08

-0.49

-0.32

-0.45

-0.24

rt

0.18

-0.13

0.05

0.27

0.20

0.12

0.12

0.15

34

Los signos de los coeficientes son los esperados de acuerdo al marco teórico presentado, con excepción del coeficiente de la tasa de interés en el modelo II. Las elasticidades del dinero son positivas en los ocho modelos, lo que indica que incrementos monetarios se traducen en aumentos de los precios. En cuatro de los modelos la elasticidad del dinero es cercana a 1, lo que indica que aumentos en esta variable se traduce de manera proporcional en los precios en el largo plazo. Un punto a resaltar es la baja elasticidad de los precios al agregado monetario M2 en relación a los otras proxys del dinero, principalmente para los modelos que incluyen el periodo completo. Esto podría indicar que el fraude bancario afectó en mayor medida los depósitos de ahorro de mediano y largo plazo. Un incremento del nivel de ingreso real de largo plazo disminuye los precios, mientras que incrementos en la tasa de interés, usada como proxy de la velocidad de circulación del dinero, provocan un aumento de los precios. El próximo paso consiste en estimar los distintos mecanismos de corrección de errores (MCE) por el Teorema de R. F Engle y C.W.J. Granger (1987) con el objetivo de incorporarlo a la dinámica de los distintos modelos de corto plazo. Un punto importante a destacar es que aunque en la especificación de largo plazo de esta ecuación se pone énfasis en la teoría económica, en el corto plazo domina la relevancia empírica (Gilbert y Qin, 2005). En el cuadro 5 se presentan los resultados de las estimaciones de las ecuaciones de corto plazo.

35

Cuadro 5 Ecuaciones de corto plazo de la inflación 1992:01- 2002:02

C

1992:01-2007:04

ModeloI m=epp

ModeloII m=em

ModeloIII m=M1

ModeloIV m=M2

ModeloV m=epp

ModeloVI m=em

ModeloVII m=M1

ModeloVIII m=M2

-0.01 (0.59)

0.02 (0.00)

0.04 (0.00)

0.02 (0.62)

0.02 (0.00)

0.03 (0.00)

0.03 (0.00)

0.08 (0.00)

Δpt-1 0.24 (0.05)

Δpt-2 Δpt-3

0.47 (0.00)

0.16 (0.00)

-0.06 (0.05)

0.20 (0.10)

Δpt-4 Δmt

-0.20 (0.01)

0.08 (0.00)

Δmt-1

-0.16 (0.00)

-0.190.00

0.15 (0.03)

Δmt-2

0.17 (0.00)

-0.24 (0.00)

-0.29 (0.00)

Δmt-3

0.04 (0.08)

-0.14 (0.00)

0.17 (0.05)

-0.14 (0.03)

Δmt-4

0.04 (0.08)

-0.08 (0.05)

-0.11 (0.01)

-0.13 (0.08)

Δrt-1

-0.07 (0.03)

-0.10 (0.00)

-0.05 (0.07)

Δrt-2

-0.13 (0.00)

Δrt-3

-0.09 (0.00)

Δrt-4

-0.07 (0.02)

0.12 (0.00)

0.23 (0.00) 0.06 (0.00)

-0.20 (0.01)

BrechaDt-1

-0.14 (0.02)

-0.15 (0.02)

-0.15 (0.02)

-0.07 (0.07)

-0.18 (0.00)

-0.07 (0.03)

-0.09 (0.05)

-0.05 (0.01)

BrechaEt-1

0.11 (0.19)

-0.06 (0.27)

-0.06 (0.26)

-0.06 (0.18)

-0.07 (0.07)

-0.07 (0.09)

-0.08 (0.06)

-0.09 (0.01)

R2

0.55

0.68

0.72

0.59

0.82

0.71

0.81

0.79

JB

1.67[0.43]

1.32[0.51]

3.32[0.19]

2.96[0.23]

0.50[0.77]

0.39[0.82]

1.95[0.38]

5.06[0.08]

LM(4)

F=0.70[0.60]

F=1.07[0.39]

F=0.98[0.44]

F=0.90[0.48]

F(1)=1.00[0.41]

F=0.69[0.60]

F=2.21[0.08]

F=1.94[0.12]

ARCH(4)

F=0.15[0.95]

F=1.46[0.25]

F=0.25[0.90]

F=0.35[0.84]

F=0.69[0.60]

F=1.46[0.23]

F=0.440.13]

F=1.94[0.12]

CUSUM

No Cambio

No cambio

No cambio

No cambio

No cambio

No cambio

No cambio

No cambio

CUSUM SQR

No Cambio

No cambio

No cambio

No cambio

No cambio

No cambio

No cambio

No cambio

Nota: Valores entre paréntesis y corchetes indica la probabilidad de no rechazo de la hipótesis nula. JB = prueba de normalidad Jarque-Bera, LM = prueba de autocorrelación multiplicadores de lagrange, ARCH = prueba deheteroscedasticidad condicional, CUSUM y CUSUM SQR = prueba de estabilidad de la suma acumulada de errores recursivos.

36

En sentido general, los modelos de corrección de errores presentados en el Cuadro 5 cumplen de forma satisfactoria con los criterios estadísticos, es decir, los residuos se distribuyen como una normal (Jarque y Bera, 1987), no presentan problemas de autocorrelación (Breusch y Pagan, 1980; Godfrey, 1988) y tampoco de heterocedasticidad (Engle, 1982). Asimismo, no existe evidencia de cambio estructural (Brown, Durbin y Evans, 1975).16 Considerando los modelos del I al IV que incluye el periodo del primer trimestre de 1992 al segundo trimestre de 2002 se puede apreciar que la brecha doméstica resulta estadísticamente significativa en los cuatro modelos. El mecanismo de ajuste doméstico resulta entre un 7% y un 15%. La brecha de precios externos no es significativa en ninguno de los cuatro primeros modelos. Estos resultados reflejan que durante el primer periodo la brecha de dinero era una variable fundamental para predecir el comportamiento de la inflación, en tanto que la brecha externa no constituía un determinante significativo de los precios. Es importante destacar que durante este primer periodo la tasa de cambio era utilizada como ancla nominal de los precios en un régimen de tipo de cambio de flotación manejada. A nivel interno se produce la transición en la implementación de la política monetaria desde un sistema donde se utilizaban mayormente instrumentos directos como el encaje legal, a un sistema donde se utilizan principalmente indirectos como son las subastas públicas de títulos valores del banco central a través de la mesa de dinero. Otro aspecto significativo de la década de los noventa fue el fuerte déficit del sector público, financiado en gran manera mediante el crédito interno. En adición, el crecimiento de la demanda agregada se mantuvo, en la mayor parte del periodo, por encima del producto potencial. Todos estos factores internos fueron determinantes esenciales de la trayectoria inflacionaria de este primer periodo. En los modelos del V al VIII, que abarcan el periodo del primer trimestre de 1992 al cuarto trimestre de 2007, la brecha doméstica mantiene su relevancia en la explicación de la evolución de la inflación, aunque los coeficientes de ajuste al 16

Para corregir por cambios estructurales se incluyeron variables dicotómicas en los años 2003, 2004 y 2005, siguiendo la prueba de Bai y Perrón (2003).

37

equilibrio disminuyen su magnitud en tres de los cuatro modelos. En contraste, la brecha de precios externa, resulta estadísticamente significativa al 10% en todos los modelos, indicando una mayor relevancia de los factores externos en la determinación del comportamiento de la inflación. Este periodo incluye los años durante y posteriores a la crisis bancaria de 2003 donde el tipo de cambio nominal pasó a ser más flexible de acuerdo a la ley monetaria y financiera del año 2002. Estos resultados sugieren que para realizar una correcta estimación y proyección de la inflación, el banco central debe tomar en cuenta, de manera preponderante, el efecto de los choques externos, que son reflejados en los precios internos vía el tipo de cambio. 5.

Conclusiones

En este trabajo hemos estimado un modelo de inflación en el contexto de un modelo P-Estrella ampliado, el cual incluye las brechas de precios interna y externa, con el objetivo de analizar el impacto de ambas brechas en la determinación del comportamiento de los precios. La brecha de precios doméstica es construida aprovechando la relación teórica de largo plazo entre precios, dinero y PIB real, según la ecuación cuantitativa del dinero. La brecha de precios externa se construye siguiendo la hipótesis de la Paridad de Poder Compra. Se estimaron ocho ecuaciones de corto plazo de la inflación considerando dos periodos de análisis. El primero del primer trimestre de 1992 al segundo trimestre de 2002, se caracteriza por un régimen de tipo de cambio de flotación manejada, y el segundo, es un periodo más completo que cubre del primer trimestre de 1992 al cuarto trimestre de 2007 y abarca la etapa de la crisis bancaria de 2003 y la posterior recuperación económica, donde se aprueba una ley que incentiva una mayor flotación de la moneda a partir del año 2002. Los resultados evidencian que durante el primer periodo la brecha doméstica contiene información pertinente para predecir la inflación, mostrando que los factores monetarios internos eran de suma relevancia durante la década de los

38

noventa para poder realizar un análisis del comportamiento de los precios. La brecha externa de precios no resultó significativa durante ese periodo. Entre los factores que podrían explicar estos resultados están la existencia de un déficit público que era financiado principalmente con recursos internos, lo que generaba presión sobre la política monetaria unido al esquema cambiario de tipo de cambio de flotación administrada que prevaleció en ese periodo. En el periodo completo, que incluye los efectos de la liberalización del tipo de cambio en la ley monetaria y financiera de 2002, se presenta un panorama donde ambas brechas resultan significativas como determinantes de la inflación, evidenciando que la brecha externa se torna relevante, a diferencia del primer periodo. Esto muestra la importancia que ha adquirido la inflación externa dentro del IPC en los últimos años. Dado estos resultados, es de suma relevancia para el banco central tener en cuenta los choques externos sobre el IPC para poder lograr una política monetaria efectiva en la consecución de la estabilidad de precios. En este sentido, es importante observar la experiencia reciente de fuerte volatilidad de los precios internacionales de los commodities, como son el petróleo, el trigo y el maíz, lo que ha estado teniendo una fuerte repercusión en la inflación doméstica, elemento a considerar a la hora de llevar a cabo la política monetaria en la República Dominicana. Los resultados respecto a la significancia estadística de las brechas de precios doméstica y externa, indican que las desviaciones del nivel de precios respecto a la trayectoria de los precios internacionales tiene un impacto similar en la inflación doméstica que las condiciones monetarias de la economía, por lo cual mantener un esquema de metas monetarias a mediano plazo podría no ser un instrumento efectivo en el control de la inflación en el futuro. Este resultado es relevante desde el punto de vista de la política monetaria de República Dominicana debido que actualmente el BCRD está en una etapa de transición desde un esquema de metas monetarias, donde el Banco Central anuncia la meta de base monetaria y trata de no desviarse significativamente de

39

ella, a un esquema de metas de inflación donde se hace un anuncio público de metas numéricas para la inflación de mediano plazo y las expectativas sobre la evolución de los precios por parte de los agentes económicos adquieren un peso más relevante en la trayectoria de la inflación. Los choques externos que afecten los precios internacionales tendrán un impacto positivo en la inflación doméstica, pero en un esquema de metas de inflación se requiere, en general, que los agentes consideren creíble el anuncio de la meta, por lo cual el Banco Central debe considerar en la estimación de la misma, los posibles impactos externos, en particular los originados por movimientos bruscos del tipo de cambio, a fin de hacer compatible las proyecciones de la institución con las expectativas de los agentes.

40

Bibliografía Akaike, H. (1974), “A New Look at the Statistical Model Identification”. I.E.E.E. Transactions on Automatic Control, Vol. 19, pp.716-723. __ (1976), “Canonical Correlation Analysis of Time Series and the Use of an Information Criterion”. Academic Press. New York Andújar-Shecker, J.G (2008), “El efecto traspaso de las tasas de interés en República Dominicana”, BCRD, documento presentado en Banco Central de Guatemala, II Foro de Investigadores de Bancos Centrales de Centroamérica y República Dominicana, agosto Andújar-Shecker, J.G y A. Medina (2008), “Modelo macroeconómico de pequeña escala para República Dominicana”, Banco Central de la República Dominicana, Serie de Estudios Económicos, No. 2, Santo Domingo Allen,C. y Hall, S. (1990), “Money as a Potential Anchor for the Price Level: a Critique of the P-Start Model”. Economic Outlook, Vol. 15, No.5, pp.45-49 Arzbach M., (1995), “Programación monetaria del Bundesbank: concepto, evidencia, empírica y desafío de la integración europea”. Journal of Applied Econometrics, Vol. 18, No.1, pp.1Bai, J. y Perron, P. (1998), “Estimating and Testing Linear Models With Multiple Structural Changes” . Econometrica, Vol.66, No. 1, pp 47-78. __ (2003), “Computation and Analysis of Multiple Structural Change Models”. Revista Economía, Vol. II, No. 2, pp. 103-144, noviembre, Ball, L. (1999), “Policy Rules for Open Economies”, J,B. Taylor (ed), Monetary Policy Rules, NBER Series in Bussines Cicles, Vol.31, pp.319-341 Banco Central de la República Dominicana, Informe de la Economía Dominicana, varios (2002-2007), Santo Domingo, R.D.

41

Banco Central de la República Dominicana (2007), Informe de Política Monetaria, documento en proceso de publicación, Santo Domingo, R.D. Banco de Japón (1992), “A Study of Potential Pressure of Prices: Application of P* to the Japanese Economy”, Special Paper 186, Research and Statistic Department, febrero Batini, N., B. Jacksonb y Nickellc (2005), “An open –economy new Keynesian Phillips curve for the U.K.”, Journal of Monetary Economics, Vol. 52 No.6, pp10611071 Banerjee, R.L. Lumsdaine y J. H. Stock. (1992), “Recursive an Sequential Tests of the Unit Root and Trend-Break Hypotheses:Theory and Internacional Evidence”. Journal of Business and Economic Statistics, 10(3), pp. 271-287. Bernanke, Ben S., T. Laubach, F.S.Mishkin y A.S. Posen (1999), “Inflation Targeting, Lessons from International Experience”, Princeton University Press, pp.10 Bordes C., Girardin E., y MarimoutouV., (1992), “An Evaluation of the Performance of P* as an Indicator of Monetary Policy: a Cointegration Approach Applied to France and Germany”. University of Birminghan, IFGWP 92-06. Bordes, C. (1993), “The Finish Economy; the Boom, the Debt, the Crisis and the Prospects” En “Three Assesments of Finland’s Economic Crisis and Economic Policy. Bank of Finland Breusch T. y Pagan A. (1980), “The Lagrange Multiplier Test and its Applications to Model Specification in Econometrics”. Review of Economic Studies, Vol.47, No.1, Economtrics Issues, January, pp.149-163 . Brown, R.L., Durbin, J. and Evans, J.M. (1975), “Techniques for Testing the Constancy of Regression Relationships Over Time”. Journal of the Royal Statistical Society. Series B 37, No.2, pp.149-163

42

Capistrán C. y M. Ramos-Francia (2006), “Inflation Dynamics in Latin America”. Documento de Investigación, Banco México, No.11. Christiano, L. (1989), “P* Is Not the Inflation Forecaster’s Holy Grail”. Quarterly Review Federal Reserve Bank of Minneapolis, No.13, pp. 3-18. Clarida R., J. Galí y M. Gertler (1999), “The Science of Monetary Policy: a New Keynesian Perspective”. Journal of Economic Literature, Vol.37, No.4, pp. 16611707. Díaz, Magín

(2000), “Un modelo macroeconómico de corto plazo para

proyecciones y análisis de políticas: el caso de República Dominicana” Nueva Literatura Económica Dominicana, Banco Central de la República Dominicana 2000. Dickey D. y W.A Fuller (1981), “Likelihood Ratio Statistic for Autorregressive Time Series With a Unit Root” . Econometrica, Vol. 49, No. 4, pp. 1057-1077. Engle, Robert (1982). “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates ofthe Variance of United Kingdom Inflation.” Econometrica 50:9871007. Engle R. F y C.W.J. Granger (1987), “Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing”. Econometrica, Vol. 50, , pp. 987-1007

Friedman, B.M. (2002), “The Use and Meaning of Words in Central Banking: Inflation Targeting, Credibility and Transparency”, NBER Working Paper, 8972, Junio Fuentes, Frank A. (2006), “Dinero, producto e inflación: un análisis de causalidad”, Revista Oeconomia, en Banco Central de la República Dominicana Vol. III, No. 42, Enero-febrero, Santo Domingo.

43

Fuentes, Frank A. y Omar Mendoza Lugo (2007), “Dinámica del pass-through del tipo de cambio en economías pequeñas y abiertas: el caso de República Dominicana”, Serie de Estudios Económicos, en Banco Central de la República Dominicana. No. 1, Santo Domingo. Fuhrer, J. y G. Moore . (1995), “Inflation Persistence”. Quarterly Journal of Economics, No.90, pp.127-160 Galí, Jordi. y Gertler, Mark (1999), “Inflation Dynamics: A Structural Econometric Analysis”. Jounal of Monetary Economics, No.44, pp. 195-222. Galindo, L.M. (1995), “La hipótesis de Fisher en la economía mexicana: 19851990”, Monetaria, CEMLA, Vol. XVIII, No. 2, pp. 195-208, abril-junio ___ (1997), “El concepto de exogeneidad en la econometría moderna”. Investigación Económica, Facultad de Economía, UNAM, Vol. LVII, pp.97-111 Galindo, L.M. y Catalán, Horacio (2008), “Las brechas de precios interna y externa en México: un análisis mediante la ecuación cuantitativa”, Revista Análisis Económico, Vol. XXIII, No.54 Tercer Cuatrimestre __ (1999) “Regla simple para predecir el comportamiento de los precios en México: el modelo P*”, Problemas del Desarrollo, No.115/116, pp.9-27 Galindo, L.M. y Perrotini, I (1996): “La demanda de dinero en México: 19801994”, Monetaria, CEMLA, Vol. XIX, pp.347-361 García-Herrero,A. y M. Vasant Pradhan (1998), “The Domestic and Foreing Price Gaps in the P-Star Model: Evidence from Spain”. IMF Working Papers. Gilbert Christopher L. y Qin, Duo (2005), “The First Fifty Years of Modern Econometrics”, en Patterson, Kerry y Mills, Terence (eds.) Palgrave Handbook of Econometrics, Vol.1, Theoretical Econometrics, UK.

44

Godfrey, L. (1988), “Misspecification Tests in Econometrics: The Lagrange Multiplier Principle and Other Approaches”. New York, ,Cambridge University Press. n Hall, S.G., y A. Milne (1994), “The Relevance of P-Star Analysis to U.K. Monetary Policy”, Economic Journal, No.104, pp.597-604, mayo. Hallman, J.J., y R.G. Anderson (1993), “Has the Long-Run Velocity of M2 Shifted? Evidence from the P* Model”, Economic Review, Federal Reserve Bank of Cleveland, Vol. 29, No.1, pp. 14-26. Hallman, R.D. Porter y D. H. Small (1989), M2 Per Unit of Potential GNP as an Anchor for the Price Level. Staff Study 157, Board of Governors of the Federal Reserve System. ___ (1991), Is the Price level Tied to the Monetary Aggregate in the Long Run? The American Economic Review, Vol. 81, No. 4, pp. 841-858. Hansen , H. y S. Johansen (1993), “Some Tests for Parameter Constancy in Cointegrated VAR Models”, Econometrics Journal, Vol. 2, No.2, pp.306-333, february. Harldrup, N. (1998), “An Econometric Analysis of I(2) Variables”. Journal of Economic Surveys, Vol.12, No.5, pp. 595-650. Hodrick R.J. y E.C. Prescott (1997), “Postwar U.S Business Cycles: An empirical Investigation”. Journal of Money Credit and Banking. Vol.29, No.1, pp841-858 James, H. (1994). Time Series Analysis, Princenton University press Jarque C. M. y Bera A.K . (1987), “A Test for Normality of Observations and Regression Residuals”. International Statistical Review . No.55

45

Johansen, S. (1988), “Statistical Analysis of Cointegrating Vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, Vol.12, No. 2-3, pp. 231-254 . Johansen, Moscanni y Nilsen. (2000), “Cointegration Analysis in the Presence of Structural Breaks in the Deterministic Trend”. Econometrics Journal, Vol.3, No.2 pp. 216-249. King, M.A. (1999), “Challenges to Monetary Policy: New and Old”. In New Challenges for Monetary Policy, Federal Reserve Bank of Kansas City. Kool y Tatom, K. y. (1994), “The P-Star Model in Five Small Economies”. The Federal Reserve Bank Of St Louis Review, Vol.76, No3, pp. 133-165. Mayo-junio Kwiatowski, D., Phillips, P.C.B., Schmidt, T.P. and Shin, Y. (1992), “Testing the Null Hypothesis of Stationarity Against the Alternative of a Unit Root”. Journal of Econometrics, Vol. 54 pp. 159–178. Lumsdaine, R. L and. Papell, D. H. (1997), “Multiple Trend Breaks and the Unit Root Hypothesis”. The Review of Economics and Statistics, Vol.79, No.2, pp.212– 218. MacKinnon, Alfred Haug, and Leo Michelis (1999), “Numerical Distribution Functions of Likelihood Ratio Tests for Cointegration”, Journal of Applied Econometrics, Vol. 14, No. 5, pp. 563-577. Maddala, G.S. y I. K. Kim (1998), “Unit Roots, Cointegration and Structural Change”, Themes in Modern Econometrics, Cambridge University Press, USA Medina, A. (2006), “Determinantes de la inflación en República Dominicana bajo un esquema de metas monetarias y tipo de cambio flotante”. Revista Oeconomia. BCRD. Vol. III, No. 44

46

___ (2007), “El modelo P* como indicador de pronóstico de la inflación en República Dominicana”. BCRD Documento de trabajo presentado en I Foro de Investigadores de Bancos Centrales de los países miembros del CMCA, mayo ___ (2008), “Estimación de modelos econométricos de inflación en República Dominicana y evaluación d los pronósticos en varios escenarios alternativos”. BCRD, Revista Oeconomia, Vol. III No. 51 Medina,A. y Pérez,E. (2004), “Neutralidad monetaria en República Dominicana: antes y después de la crisis bancaria 2003”. Nueva Literatura Económica Dominicana. Banco Central de la República Dominicana. Santo Domingo Nachane, D.M. y R. Lakshmi . (2002), “Dynamics of Inflation in India -a P-Star Approach”. Applied Economics, No.34, pp. 101-110 . Neumann, M.J.M. y J. von Hagen (2001), “Does Inflation Targeting Matter?”, Center for European Integration Studies, Julio-Agosto Ng, S. and P. Perron, 1995, “Unit Root Tests in ARMA Models with Data DependentMethods for the Selection of the Truncation Lag,” Journal of the American Statistical Association Vol.90, pp.268-281. Pallardo, V.J y V. Esteve (1999), “The P-star Model and its Performance for the Spanish Economy”. Universidad de Valencia. Working Paper, No.11 Perron, P. (1989), “The Great Crash, the Oil Price Shock, and the Unit Root Hypothesis”. Econometrica, Vol. 57, No.6, pp.1361–1401. -__ (1997), “Further Evidence on Breaking Trend Functions in Macroeconomic Variables”. Journal of Econometrics,Vol.80, No.2, pp.355–385. Poret, P. y Peter Hoeller. (1991), “Is P-Star a Good Indicator of Inflationary Pressure in OECD Countries?” OECD Economic Studies, No. 17.

47

Phillips P.C.B y Perron P. (1988), “Testing for Unit Roots in Time Series Regression”. Biometrika, Vol.75, No.2, pp. 335-346. Phillips, A. W. (1958), “The Relation Between Unemployment and the Rate of Change of Money Wage Rates in the United Kingdom, 1861-1957”, Economica, No.25, pp.283-299, noviembre Prazmowski, Peter A, José R. Sánchez-Fung and Amelia Santos-Paulino (2004), Essays on Macroeconomics on the Dominican Republic and Developing Countries, BCRD, Santo Domingo, R.D. R. Dornbusch, S. Fischer y Paul Samuelson (1977), “Comparative Advantage, Trade, and Payments in a Ricardian Model With a Continuum of Goods” . American Economic Review Vol.67, No.5, pp. 823-839. Rodríguez, C. (2004), “A P* Model Analysis of Inflation in Puerto Rico”. American Review of Political Economy, Vol. 2, No. 2, pp. 42-76. Rudebusch, G.D. y L.E.O. Svensson (2002), “Eurosystem Monetary Targeting: Lessons from U.S. Data”. European Economic Review, Vol. 46, No. 3, pp.417-442 Sánchez-Fung, Jose R.. (1998), “Neutralidad monetaria: Un análisis econométrico para el caso de la República Dominicana”. Nueva Literatura Económica Dominicana, Banco Central de la República Dominicana. Santo Domingo. ___ (2003), “Reglas monetarias, metas de inflación y sus aplicaciones potenciales en el diseño e implementación de la política monetaria en la Republica Dominicana”, Documento de Trabajo 2003/01, Departamento de Programación Monetaria e Investigación Económica, BCRD, Santo Domingo. ___ (2006),“Money, Income, Prices, and Exchange Rates in the Dominican Republic” Savings and Development, No.1, pp.31-38, Milan.

Schwarz G.. (1978), “Estimating the Dimensions of Model”. Annals of Statistics, No.6, pp. 461-64. Sims, C. (1980): “Macroeconomics and Reality”, Econometrica, Vol.48, No .I, pp.1-48 Svensson, L.E.O. (1997), “Inflation Forecast Targeting: Implementing and Monitoring Inflation Targets”, European Economic Review, Vol. 41, No. 6, pp.11111146 ___ (1999), “Inflation Targeting as a Monetary Policy Rule”, Journal of Monetary Economics, Vol. 43, No. 3, pp.607-654 Taylor, J.B. (1999), “A Historical Analysis of Monetary Policy Rules”. en Taylor, J.B. (Ed.), Monetary Policy Rules, NBER Series in Business Cicles Vol.31 pp 319341 Tsionas, E. G. (2001), “P-STAR Analysis in a Converging Economy: the Case of Greece”. Economic Modelling, Vol.18, No.1, pp. 49-60. Walsh, C. (2003), “Monetary Theory and Policy” . MIT press. Second Edition. Williams, Oral y Olumuyiwa Adedeji (2004), “Inflation Dynamics in Dominican Republic”, IMF Working Papers, Vol.29 Zivot, E. and Andrews, D. W. K. (1992), “Further Evidence on the Great Crash, the Oil-Price Shock, and the Unit-Root Hypothesis”. Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 10, No. 3, pp.251–270.

ANEXOS

Anexo Estadístico Base de datos utilizada Todas las series son trimestrales para el periodo 1992-2007. P = Índice de Precios al Consumidor, base (enero 1999=100) observación del último mes de cada trimestre. Y = Producto Interno Bruto en términos reales, año de referencia 1991. EPP = Efectivo en poder del público en millones de pesos. M0 = Emisión Monetaria en millones de pesos. M1 = Agregado monetario M1 en millones de pesos. M2 = Agregado monetario M2 en millones de pesos. R

=

Tasa de interés activa de 91 a 180 días promedio del trimestre. Fuente: BCRD

ANEXO A GRÁFICAS A.1-A.8 G rá fi c a A .1 L o g a ri tm o d e P

G rá fi c a A .2 P ri m e ra d i fe re n ci a l o g a rítm i ca d e P .25

6.0

.20

E sca la lo g a rí t m ica

E sca la lo g a rí t m ica

5.6

5.2

4.8

4.4

4.0

.15 .10 .05 .00 -.05

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

G rá fi c a A .3 L o g a ri tm o d e E P P

G rá fi c a A .4 P ri m e ra d i fe re n ci a l o g a rítm i ca E P P

11.0

.5 .4

E sca la lo g a rí t m ica

E sca la lo g a rí t m ica

10.5 10.0 9.5 9.0 8.5 8.0

.3 .2 .1 .0 -.1 -.2 -.3

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

12.0

.5

11.5

.4

11.0 10.5 10.0 9.5

.3 .2 .1 .0 -.1 -.2

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

.4

11.5

.3

11.0

.2

10.5 10.0 9.5 9.0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

G r áfica A.8 Primera diferencia log ar ítmica de M 1

Gráfica A.7 Log aritmo de M 1

E s c ala logar ítm ic a

E s c ala logar ítm ic a

12.0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

G rá fi c a A .6 P ri m e ra d i fe re n ci a l o g a rítm i ca d e E M

E sca la lo g a rí t m ica

E sca la lo g a rí t m ica

G rá fi c a A .5 L o g a ri tm o d e e m i si ó n m o n e ta ri a

9.0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

.1 .0 -.1

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

-.2

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

55

GRÁFICAS A.9-A.16 Gr áfica A.10 Pr imer a difer encia log ar ítmica de M 2

13.0

.25

12.5

.20

12.0

.15

E s c ala logar ítm ic a

E s c ala logar ítm ic a

Gráfica A.9 Log aritmo de M 2

11.5 11.0 10.5 10.0 9.5

.10 .05 .00 - .05 - .10

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

Gr áfica A.12 Pr imer a difer encia log ar ítmica de Y

11.4

.20

11.2

.15

11.0

.10

E s c ala logar ítm ic a

E s c ala logar ítm ic a

Gráfica A.11 Log aritmo de Y

10.8 10.6 10.4 10.2

.05 .00 - .05 - .10

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

G r áfica A.13 Log ar itmo del tipo de cambio r eal .15 .10 .05

4.9

E s c ala logar ítm ic a

E s c ala logar ítm ic a

5.0

4.8 4.7

.00 - .05 - .10 - .15 - .20

4.6

- .25 - .30

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

8

4.5

7

4.0

6

3.5

5 4 3

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

Gr áfica A.16 Velocidad de cir culación estimada de M 0

E s c ala logar ítm ic a

E s c ala logar ítm ic a

G r áfica A.15 Velocidad de cir culación estimada del EPP

2

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

Gr áfica A.14 Pr imer a difer encia log ar ítmica T C R

5.1

4.5

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

3.0 2.5 2.0

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

1.5

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

GRÁFICAS A.17-A.23 Gr áfica A.17 Velocidad de C ir culación de M 1

G r áfica A.18 Velocidad de cir culación estimada de M 2

4.5

1.2 1.1

4.0

E s c ala logar ítm ic a

E s c ala logar ítm ic a

1.0 3.5 3.0 2.5

0.9 0.8 0.7 0.6

2.0 1.5

0.5 0.4

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

Gr áfica A.19 Br echa Exter na

Gr áfica A.20 Br echa Inter na EPP

2.2

.15 .10

2.0

E s c ala logar ítm ic a

E s c ala logar ítm ic a

2.1

1.9 1.8 1.7 1.6

.05 .00 - .05 - .10 - .15 - .20

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

Gr áfica A.21 Br echa Inter na EM

Gr áfica A.22 Br echa inter na M 1

.15

.12 .08

E s c ala logar ítm ic a

.05 .00 - .05 - .10 - .15

.04 .00 - .04 - .08 - .12

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

- .16

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

G ráf ic a A . 23 B rec ha int erna M2 .16 .12

E s c ala logar ítm ic a

E s c ala logar ítm ic a

.10

.08 .04 .00 - .04 - .08 - .12

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

57

GRÁFICAS A.24-A.26 G rá fic a A .2 5 L o g a ritm o d e la ta sa d e in te ré s

36

3 .6

32

3 .4

E s c a la lo g a rítm ic a

E s c a la lo g a rítm ic a

G rá fic a A .2 4 T a s a d e in te ré s

28 24 20 16 12

3 .2 3 .0 2 .8 2 .6

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

2 .4

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

G rá fic a A .2 6 P rim e ra d ife re n cia lo g a rítm ica d e la ta sa d e in te ré s

E s c a la lo g a rítm ic a

.2 .1 .0 -.1 -.2 -.3

58

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07

Anexo B Cuadros criterio de información modelos VAR Cuadro B-1 Criterio de Información Modelo VAR EPP (1992:01-2007:04) Rezagos LR FPE AIC -3.23 0 NA 3.83E-08 432.3 -11.30 1 1.39E-10 48.2 -11.78 2 8.33E-11 19.2 -11.66 3 8.91E-11 77.3 -13.13 4 2.14E-11 30.81* -13.46 5 1.73e-11* 17.2 -13.46 6 2.08E-11 16.6 -13.53 7 2.70E-11 19.1 -13.82* 8 2.40E-11 LR: Estadístico de razón de verosimilitud     FPE: Estadístico de error de pronóstico     AIC: Criterio de información de Akaike     SC: Criterio de información de Schwarz     HQ: Criterio de información de Hannan-Quinn    

Rezagos

0 1 2 3 4 5 6

SC

HQ -3.12 -10.97 -11.22 -10.88 -12.12 -12.22* -12.01 -11.85 -11.92

-2.94 -10.43 -10.33 -9.64 -10.52* -10.28 -9.70 -9.19 -8.91          

Cuadro B-2 Criterio de Información Modelo VAR EPP (1992:01 -2002:02) LR FPE AIC SC NA 5.16E-09 -7.73 -7.56 199.03 2.06E-11 -13.26 -12.38* 23.69 2.16E-11 -13.25 -11.67 24.37 2.00E-11 -13.42 -11.13 46.74* 5.01E-12* -14.99 -12.00 17.25 5.47E-12 -15.25 -11.56 16.87 5.35E-12 -15.89* -11.50

HQ -7.67 -12.96 -12.70 -12.62 -13.95 -13.96 -14.36*

LR: Estadístico de razón de verosimilitud FPE: Estadístico de error de pronóstico AIC: Criterio de información de Akaike SC: Criterio de información de Schwarz HQ: Criterio de información de Hannan-Quinn

     

     

     

59

Cuadro B-3 Criterio de Información Modelo VAR Emisión Monetaria (1992:01-2007:04)

Rezagos 0 1 2 3 4 5 6 7 8

LR NA 461.32 46.46 22.10 92.92* 23.79 16.36 16.15 18.84

FPE 3.73E-07 4.45E-11 2.80E-11 2.96E-11 4.24E-12 3.97e-12* 4.58E-12 5.22E-12 5.04E-12

AIC -3.45 -12.49 -12.98 -12.96 -14.97 -15.14 -15.15 -15.25 -15.62*

SC -2.87 -11.33 -11.24 -10.64 -12.07* -11.67 -11.10 -10.62 -10.42

HQ -3.23 -12.04 -12.30 -12.06 -13.84* -13.79 -13.58 -13.46 -13.60

LR: Estadístico de razón de verosimilitud

 

 

 

FPE: Estadístico de error de pronóstico

 

 

 

AIC: Criterio de información de Akaike

 

 

 

SC: Criterio de información de Schwarz

 

   

   

HQ: Criterio de información de Hannan-Quinn

Cuadro B-4 Criterio de Información Modelo VAR Emisión Monetaria (1992:01-2002:02) Rezagos

0 1 2 3 4 5 6

LR NA 211.47 20.37 28.93 27.22* 20.85 24.53

FPE 9.87E-09 1.32E-11 1.50E-11 1.02E-11 6.21E-12 4.60E-12 1.42e-12*

LR: Estadístico de razón de verosimilitud FPE: Estadístico de error de pronóstico AIC: Criterio de información de Akaike SC: Criterio de información de Schwarz HQ: Criterio de información de Hannan-Quinn

60

AIC -7.08 -13.72 -13.66 -14.19 -14.98 -15.80 -17.95*          

SC -6.55 -12.48 -11.70 -11.52 -11.60 -11.71 -13.15*          

HQ -6.90 -13.29 -12.98 -13.27 -13.81 -14.39 -16.29*          

Cuadro B-5 Criterio de Información Modelo VAR M1 (1992:01-2007:04) Rezagos

0 1 2 3 4 5 6 7 8

LR

FPE

NA 424.27 46.57 14.32 72.76 28.65* 14.03 13.72 18.26

AIC

2.53E-07 7.83E-11 5.00E-11 6.45E-11 1.70E-11 1.38e-11* 1.74E-11 2.20E-11 2.22E-11

-3.84 -11.92 -12.39 -12.17 -13.56 -13.86 -13.77 -13.75 -14.05*

SC

-3.40 -10.91* -10.80 -10.00 -10.81 -10.53 -9.86 -9.26 -8.98

HQ

-3.67 -11.53 -11.77 -11.32 -12.50 -12.57* -12.26 -12.01 -12.08

LR: Estadístico de razón de verosimilitud FPE: Estadístico de error de pronóstico AIC: Criterio de información de Akaike SC: Criterio de información de Schwarz HQ: Criterio de información de Hannan-Quinn

Cuadro B-6 Criterio de Información Modelo VAR M1 (1992:01-2002:02) Rezagos

0 1 2 3 4 5 6

LR NA 210.87 29.86 22.71 33.74* 17.91 11.36

FPE 3.72E-09 8.10E-12 6.55E-12 6.35E-12 2.96e-12* 2.99E-12 4.82E-12

AIC -8.06 -14.20 -14.46 -14.60 -15.59 -15.98 -16.22*

SC -7.71 -13.14* -12.70 -12.14 -12.42 -12.11 -11.65

HQ -7.94 -13.83 -13.85 -13.74 -14.48 -14.63 -14.63*

LR: Estadístico de razón de verosimilitud FPE: Estadístico de error de pronóstico AIC: Criterio de información de Akaike SC: Criterio de información de Schwarz HQ: Criterio de información de Hannan-Quinn

61

Cuadro B-7 Criterio de Información Modelo VAR M2 (1992:01-2007:04) Rezagos

0 1 2 3 4 5 6 7 8

LR

FPE

NA 408.11 66.04 19.14 64.13* 15.94 24.90 18.06 17.45

3.39E-08 1.23E-11 4.93E-12 5.63E-12 1.79e-12* 2.14E-12 1.83E-12 1.92E-12 1.99E-12

AIC

SC

-5.85 -13.78 -14.71 -14.62 -15.83 -15.75 -16.07 -16.25 -16.55*

-5.27 -12.62 12.97* -12.30 -12.93 -12.28 -12.02 -11.62 -11.35

HQ

-5.63 -13.33 -14.04 -13.72 -14.70* -14.41 -14.50 -14.46 -14.54

LR: Estadístico de razón de verosimilitud FPE: Estadístico de error de pronóstico AIC: Criterio de información de Akaike SC: Criterio de información de Schwarz HQ: Criterio de información de Hannan-Quinn

Cuadro B-8 Criterio de Información Modelo VAR M2 (1992:01-2002:02) Rezagos

0

NA

FPE 8.73E-09

1 2 3 4 5

277.94

2.73E-12

-15.28

-14.40*

-14.98

21.53 29.49

3.10E-12 2.30E-12

-15.19 -15.58

-13.61 -13.30

-14.64 -14.79

36.13*

1.01E-12

-16.60

-13.61

-15.55

17.08

1.11E-12

-16.85

-13.15

-15.56

6

19.90

8.26e-13*

-17.77*

-13.37

-16.23*

LR: Estadístico de razón de verosimilitud

 

 

 

FPE: Estadístico de error de pronóstico

 

 

 

AIC: Criterio de información de Akaike

 

 

 

SC: Criterio de información de Schwarz

 

 

 

HQ: Criterio de información de Hannan-Quinn

 

 

 

62

LR

AIC -7.21

SC -7.03

HQ -7.14

Anexo C Pruebas de Cointegración de Johansen 1992:01-2007:04 Cuadro C-1 Efectivo en Poder del Público (EPP) Valores Característicos

H0: r

0.418 0.257 0.204 0.001

0 1 2 3

p-r

Traza (calculado)

Traza 95% (tablas)

4 3 2 1

60.828 29.977 13.075* 0.057

40.175 24.276 12.321 4.129

Nota: (*) rechazo de la hipótesis nula. Periodo 1992:2-2007:4. Número de rezagos utilizados en el VAR = 6. Se incluyeron variables “dummy” de pulso para 2003:4. Valores p MacKinnon-Haug-Michelis (1999)

Cuadro C-2 Emisión (EM) Valores Característicos

H 0: r

0.494 0.313 0.198 0.010

0 1 2 3

p-r

Traza (calculado)

Traza 95% (tablas)

4 3 2 1

70.771 33.348 12.698* 0.554

40.175 24.276 12.320 4.129

Nota: (*) rechazo de la hipótesis nula. Periodo 1992:2-2007:4. Número de rezagos utilizados en el VAR = 8. Se incluyeron variables “dummy” de pulso para 2004:1 2003:2, 2003:4. MacKinnon-Haug-Michelis (1999)



Cuadro C-3 M1 Valores Característicos

H0: r

0.298 0.263 0.185 0.000

0 1 2 3

p-r

Traza (calculado)

Traza 95% (tablas)

3 2 1 0

53.599 31.623 12.71* 0.008

40.175 24.276 12.320 4.129

Nota: (*) rechazo de la hipótesis nula. Periodo 1992:3 - 2007:4. Número de rezagos utilizados en el VAR = 1. Se incluyeron variables “dummy” de pulso para 2003:4 y 2003:2. MacKinnon-Haug-Michelis (1999)

63

Cuadro C-4 M2 Valores Característicos

H 0: r

0.749 0.362 0.056 0.007

0 1 2 3

p-r

Traza (calculado)

Traza 95% (tablas)

3 2 1 0

106.073 28.762* 3.622 0.406

40.175 24.276 12.320 4.129

Nota: (*) rechazo de la hipótesis nula. Periodo 1992:3 - 2007:4. Número de rezagos utilizados en el VAR = 2. Se incluyeron variables “dummy” de pulso para 2003:2 y 2004:1. MacKinnon-Haug-Michelis (1999)

Pruebas de Cointegración de Johansen 1992:01-2002:02 Cuadro C-5 Efectivo en Poder del Público (EPP) Valores Característicos

H0: r

p-r

Traza (calculado)

Traza 95% (tablas)

0.702 0.393 0.252 0.038

0 1 2 3

3 2 1 0

73.453 29.810* 11.856 1.407

40.175 24.276 12.320 4.129

Nota: (*) rechazo de la hipótesis nula. Periodo 1992:3 – 2002:2. Número de rezagos utilizados en el VAR = 6. MacKinnonHaug-Michelis (1999)

Cuadro C-6 Emisión Monetaria (EM) Valores Característicos

H0: r

0.581 0.357 0.211 0.003

0 1 2 3

p-r

Traza (calculado)

Traza 95% (tablas)

3 2 1 0

58.939 25.904* 9.126 0.098

40.175 24.276 12.321 4.130

Nota: (*) rechazo de la hipótesis nula. Periodo 1992:3-2002:2. Número de rezagos utilizados en el VAR = 6. MacKinnonHaug-Michelis (1999)

64

Cuadro C-7 M1 Valores Característicos

H 0: r

0.539 0.375 0.177 0.003

0 1 2 3

p-r

Traza (calculado)

Traza 95% (tablas)

3 2 1 0

56.252 26.087* 7.726 0.120

40.175 24.276 12.320 4.129

Nota: (*) rechazo de la hipótesis nula. Periodo 1992:2 - 2002:2. Número de rezagos utilizados en el VAR = 1. MacKinnonHaug-Michelis (1999)

Cuadro C-8 M2 Valores Característicos

H0: r

p-r

Traza (calculado)

Traza 95% (tablas)

0.699 0.313 0.104 0.015

0 1 2 3

3 2 1 0

66.340* 19.498 4.858 0.593

40.175 24.276 12.321 4.130

Nota: (*) rechazo de la hipótesis nula. Periodo 1992:2 - 2002:2. Número de rezagos utilizados en el VAR = 6. MacKinnonHaug-Michelis (1999)

65

INSTRUCCIONES A LOS AUTORES La Serie de Estudios Económicos (SEE) es una publicación no periódica de carácter científico sobre temas de Economía del Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos. Su objetivo principal es difundir trabajos de investigación de alta calidad de la autoría (o co-autoría) de empleados y funcionarios del Banco Central de la República Dominicana. La SEE considerará para publicación aquellos trabajos, tanto teóricos como aplicados, que sean de relevancia para el mejor entendimiento de los problemas económicos de la República Dominicana y el resto de la región, cuya fundamentación técnica esté acorde con los estándares internacionales actuales de la profesión económica. Esta publicación hace énfasis en los problemas económicos dominicanos y latinoamericanos, sin embargo, cualquier documento del cual se extraigan lecciones útiles para mejorar el análisis y la aplicación de la política económica en el país, podrá ser sometido al proceso editorial, con la excepción de trabajos de tipo coyuntural o artículos de opinión. Para la consideración editorial de los trabajos, no se requiere ningún pago del(los) autor(es). La suscripción a la revista es gratuita. La sola presentación de un trabajo para ser publicado en la SEE implica que su(s) autor(es) declara(n) que el mismo es original (no ha sido publicado anteriormente), ceden los derechos del mismo y que la aceptación de un trabajo para su consideración en el proceso editorial de la SEE en ningún caso implica un compromiso de publicar dicho documento. El comité editorial de esta publicación está formado por tres miembros: el Sub-Gerente de Política Monetaria, Cambiaria y Financiera del Banco Central, el Director del Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos y un miembro del equipo de investigadores de dicho departamento. Los documentos sometidos deberán cumplir con las siguientes condiciones: 1. Estar escritos en su totalidad en español. 2. Ser sometidos por correo electrónico al Director del Departamento de Programación Monetaria y Estudios Económicos en formato Microsoft Word para su lectura y facilitar el proceso de edición de ser aceptada su publicación. El archivo deberá contener todo el material que forma parte del artículo, incluyendo gráficos, cuadros, figuras y anexos. 3. En la primera página del documento deberá incluirse únicamente: a. El título completo del artículo. b. El nombre de cada uno de los autores, dirección de correo electrónico y afiliación institucional (en caso de co-autores no pertenecientes al Banco Central de la República Dominicana).

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c. Resúmenes (Abstracts) en español e inglés de los aspectos más importantes del trabajo, los cuales no deberán sobrepasar las 125 palabras (cada uno). d. Al menos tres “palabras clave” relevantes del documento, en español e inglés. e. Al menos tres categorías relevantes de la clasificación del sistema usado por el Journal of Economic Literature (JEL). Se puede acceder a la misma en la siguiente dirección: http://www.aeaweb.org/journal/jel_class_system.html. f. Cualquier agradecimiento a personas o instituciones. 4. Para el cuerpo del documento: a. El artículo deberá estar escrito utilizando Palatino Linotype 11, a 1 ½ espacio y márgenes convencionales. b. Los gráficos y cuadros podrán estar dentro del texto o al final del mismo. c. Cuadros, figuras y gráficos (si los hubiere) deben ser numerados de manera independiente y consecutiva (e. g.: Cuadro 1, Gráfico 1, Cuadro 2…). d. Las fórmulas deben estar centradas y numeradas consecutivamente al margen derecho. e. Las notas a pie de página deberán estar numeradas consecutivamente a través del texto y deberán ser sólo de carácter aclaratorio. 5. Las referencias bibliográficas deben comprender únicamente las incluidas en el texto, siguiendo este formato: a. Cuando se refiere a un artículo de revista en el texto, debe referirse como autor (año). Por ejemplo, Medina (2005) demuestra que la elasticidad ingreso de las importaciones es…”. b. En la bibliografía, autor, año, “Nombre del artículo”, Nombre de la revista, mes, volumen, número páginas. Por ejemplo, Medina, A., 2005. “Determinantes de las importaciones en República Dominicana: un análisis econométrico”, Serie Estudios Económicos, Banco Central de la República Dominicana, diciembre, No. 8, pp. 15-39. c. Cuando se refiere a un libro debe escribirse: Autor (año). Por ejemplo, Banco Central de la República Dominicana (2006) analiza los principales determinantes…” d. En la bibliografía, autor (año). Nombre-libro, Editorial; e.g.: Banco de Central de la República Dominicana (2006). República Dominicana: A 50 años de la creación del peso dominicano, Departamento Editorial. 1. Cuando se exijan modificaciones al documento, el Comité Editorial determinará cuándo éstas han sido realizadas de manera satisfactoria. Cuando esto haya ocurrido, el autor será notificado de la decisión de publicación del documento. 2. Una vez el documento es aceptado para ser publicado en la SEE, los derechos de copia del mismo pasan a ser propiedad de la revista. Una vez publicado, el documento podrá ser reproducido libremente para uso académico, siempre y cuando nadie obtenga lucro por esta reproducción y se incluya la referencia bibliográfica de la SEE.

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