TESIS de MAGÍSTERI N S T I de Economía E D Instituto T U T O DOCUMENTO DE TRABAJO E C O N O M Í A ¾¼¼ Ì ÔÓ× Ñ Ó¸ ÈÖ Ó× Ê Ð Ø ÚÓ× Ý ÜÔÓÖØ ÓÒ × ÖÒ Ò Ó Ð ÖÓ Î Ð ×º www.economia.puc.cl TIPO DE CAMBIO, PRECIOS RELATIVOS Y EXPORTACIONES1 Fernando Claro Valdés Diciembre 2008 Comisión Evaluadora: Miguel Fuentes Luis Felipe Lagos Fernando Ossa Salvador Valdés Rodrigo Vergara 1 Tesis para optar al grado de Magister en Economía. 1 Abstract This paper analyzes the relation between real exchange rate and bilateral exports from Chile to the United States using disaggregated data. In the econometric specification it introduces three relative price effects: (1) the real exchange rate between Chile and the USA (2) a relative price between Chile and its competitors in the USA market and (3) a relative price between USA and the potential destinations of Chilean exportations, motivated by the aggregate bias of using aggregate data and multilateral real exchange rates for exports analysis. It concludes that different industries have different price elasticities and the more diversified the export destination matrix, the less is the influence of the real bilateral exchange rate on exports. Resumen Este trabajo analiza la relación entre el tipo de cambio real y las exportaciones bilaterales de Chile a Estados Unidos usando datos a un nivel desagregado. En la especificación econométrica se introducen tres precios relativos: (1) el tipo de cambio real entre Chile y EEUU (2) un precio relativo entre Chile y sus competidores en el mercado de EEUU y (3) un precio relativo entre Estados Unidos y los posibles mercados de destino para las exportaciones chilenas, motivado por el sesgo de agregación que se incurre al analizar el tipo de cambio real multilateral con las exportaciones. Concluye que diferentes industrias tienen diferentes elasticidades precio y que a mayor diversificación de la matriz de destinos de exportación menor es el efecto del tipo de cambio real bilateral en las exportaciones 2 ÍNDICE I. Introducción……………………………………………………………….…Pág.4 II. Tipo de cambio real productividad y competitividad……………………….Pág.5 II.1 Construcción del Tipo de Cambio Real…………….....…Pág.11 III. Revisión de la literatura……………………………………………...……..Pág.15 IV. Modelo y metodología………………………………………………..……Pág.18 V. Datos y consideraciones de especificación…………………………...……Pág.21 VI. Resultados e interpretaciones……………………………………………....Pág.25 VI. 1. Proyecciones fuera de muestra ……………………….………….….Pág.39 VII. Conclusiones………………………………………………………...…....Pág.41 VIII. Referencias…………………………………………………………………Pág.42 3 I. INTRODUCCIÓN En diferentes dimensiones de la política económica el tipo de cambio ha sido durante años y continúa siendo protagonista de una serie de discusiones sobre los beneficios y costos que sería aplicar una u otra alternativa de política concerniente a él. Una de estas dimensiones trata sobre el comercio internacional, donde la discusión sobre devaluaciones del tipo de cambio e intervenciones en el mercado del dólar de parte de las autoridades han sido fuente de grandes discusiones tanto a nivel académico (Edwards 1989) como de prensa. Este aspecto trata específicamente sobre el efecto del tipo de cambio real en el sector exportador de un país, lo que en nuestro caso chileno, dada la importancia de ese sector para la economía chilena y su desarrollo (Ramos 2008), es un aspecto de política relevante a estudiar 2 . Este trabajo intentará explicar empíricamente los determinantes de las exportaciones nacionales en el corto plazo, con la intención específica de estudiar la importancia relativa del tipo de cambio real entre Chile y otras regiones en comparación a los demás determinantes. Dado el nivel de detalle de los datos, este trabajo se remitirá a estudiar las exportaciones de Chile a Estados Unidos, nuestro segundo destino exportador después de China en la actualidad. Importante es notar que no tratará de explicar la matriz exportadora de largo plazo de Chile, la que está determinada por las ventajas comparativas que tiene nuestro país respecto al resto de la economía mundial. Para analizar la elasticidad precio de corto plazo de las exportaciones nacionales se hará un análisis desagregado a nivel de industria, debido a que pueden diferir en sus velocidades de reacción a los precios. Ello puede ocurrir por diferentes motivos, como diferencias en la duración de los contratos, la condición de “monodestinatarias” que pueda tener alguna industria (que no le permita desviar exportaciones a lugares más atractivos), las características propias de cada producto en cuanto a destinario final, perecibilidad, etc. Por ejemplo, en trabajos recientes Rodrik (2008) y Aguirre y Calderón (2005), aunque en un enfoque de largo plazo, argumentan que el sector transable es de tal importancia en los países en desarrollo que aumentos del tipo de cambio real necesariamente llevan a un mayor crecimiento económico. 2 4 si definimos competitividad como la capacidad del sector 3 Si se están considerando solo dos países. Los diferentes precios que afectan a las exportaciones de Chile a un destino específico. Comúnmente estos tres precios afectan al TCR en diferentes direcciones. la sección V hace referencia a los datos con los que se trabaja y consideraciones econométricas. algo que también se puede asociar a la competitividad (De Gregorio 2007). bienes del exterior y donde representa el tipo de cambio nominal entre un el nivel del precio en moneda extranjera de una canasta de el nivel del precio de una canasta en el país doméstico. entre dos economías 3 que representa bienes nacionales por unidad (canasta) de bien extranjero. uno local y otro extranjero. competitividad y su construcción. TIPO DE CAMBIO REAL . Se define como país local y extranjero. expresados en la misma moneda. concepto conocido como TCR bilateral. a otros potenciales destinos y el relativo a nuestros competidores por industria. la sección III revisa la literatura que estudia las exportaciones y sus determinantes. en este caso EEUU se pueden separar en tres: el precio relativo al mercado de destino. Este trabajo sigue en la sección II con una revisión y relación entre los conceptos de tipo de cambio real . en la sección VI se muestran los resultados obtenidos e interpretaciones y se concluye el trabajo en la sección VII. Esta relación entre el tipo de cambio real y la competitividad no es directa como veremos más adelante. el TCR es una medida de los precios relativos. Así. lo cual sesga los resultados obtenidos cuando se trabaja con datos agregados y genera elasticidades TCR/exportaciones poco significativas en los trabajos empíricos. II.Este trabajo presenta un aporte por el nivel de desagregación de exportaciones a estudiar y el detalle en cuanto al estudio de precios relativos a analizar. COMPETITIVIDAD Y PRODUCTIVIDAD. El tipo de cambio real representa el precio relativo entre dos canastas de bienes. 5 . la sección IV muestra el modelo y variables a considerar como determinantes de la exportaciones. Pero. maneras alternativas de analizar competitividad 5 se basan en la estructura de instituciones y políticas presentes en un país que permiten lograr el mayor crecimiento económico posible con los recursos disponibles (Caputo et al. Además. Sabemos que en una economía pequeña y abierta al mundo. un aumento del tipo de cambio real refleja cuando los productos se están haciendo más caros en el exterior que en el país local y por lo tanto al sector exportador le es más rentable vender sus productos en el extranjero. con plena 4 5 Condición necesaria pero no suficiente (Alba y Papell 2007). una versión menos restrictiva y que se refiere a que en una perspectiva de largo plazo. los bienes tienen un valor real igual en los dos países a comparar. 2008). 6 . El Global Competitivness Report (2008) define competitividad como el conjunto de instituciones. pero sí en su versión débil. Que generalmente se usan para los rankings de competitividad entre países. si la canasta de bienes a comparar consta sólo de bienes transables. sería apresurado y erróneo concluir que un aumento del TCR es señal de que el sector transable nacional se está haciendo más competitivo respecto al extranjero. es decir. En términos econométricos una hipótesis a testear empíricamente para comprobar la validez de la PPP en su versión débil es si es que estas variables cointegran 4 y si es que el TCR se comporta como variable estacionaria (Alba y Papell 2007). Según esta definición uno de los determinantes de la competitividad es la productividad. En este caso se puede decir que el sector transable doméstico se está haciendo más competitivo en relación al sector transable extranjero Ahora. no existen barreras al comercio y se cumple la Paridad del Poder de Compra (PPP) en su versión absoluta. políticas y factores que determinan el nivel de productividad de un país. Sin embargo si en las canastas a comparar entre países existen bienes no transables. la relación entre el TCR y competitividad como está definida en este trabajo necesita de un análisis más profundo. no considerarse la naturaleza del por qué se produjo dicho aumento.transable para vender sus productos en el exterior. y el tipo de cambio real será 1. Sin embargo la evidencia empírica al respecto nos muestra que la PPP no se cumple en su versión absoluta. En especial. servicios) no aumenta su productividad. el ajuste se producirá por aumento de precios. el representa el precio de los bienes no transables y tipo de cambio real es: Donde el supraíndice parámetros y representa en este caso al país extranjero y los representan la participación del sector no transable en las canastas de los respectivos países. En este caso. si no todo lo contrario. los aumentos en productividad en el sector transable hacen más estrecho el mercado laboral en ese sector. aumentos en productividad hacen apreciarse el tipo de cambio real . Suponiendo además cambios menores 6 en la productividad del sector no transable. El avance tecnológico en servicios como el financiero han puesto en cuestión ese supuesto. si es que se están considerando dos países y a canasta de precios donde en el país extranjero y como una en el país local. Sin embargo suponer que el sector transable tiene una tasa de aumento de la productividad mayor relativo al no transable es menos restrictivo y sirve aún para explicar el fenómeno de apreciación del TCR. el tipo de cambio real 6 El supuesto es qye l sector no transable de una economía (cortes de pelo. el de los transables. 7 Siguiendo a Obstfeld y Rogoff (1996) y Valdés y Délano(1998) 7 . Éste es el efecto conocido en la literatura económica como BalassaSamuelson. Reordenando y asumiendo por simplicidad que queda: . pero esto no es signo de menor competitividad.movilidad de capitales y que es tomadora de precios de bienes transables y de precios de factores móviles internacionalmente como el capital . lo que hará aumentar los salarios del sector no transable. apreciando así el tipo de cambio real. Más formalmente 7 . Establecemos por simplicidad que: con Y en presencia de competencia perfecta. Dada la maximización de utilidades se obtiene el equilibrio en cada sector: 8 . el capital y en el sector .Para ver la evolución del precio de los bienes no transables suponemos que existe plena movilidad de capitales internacionalmente y entre sectores y que las producciones de los bienes transables y no transables se dan por las siguientes funciones de producción Cobb-Douglas : Donde es un factor de productividad. producción con retornos constantes a escala y maximización de utilidades de parte de las empresas se obtienen las siguientes condiciones de primer orden: Donde es la tasa de interés internacional y el salario que equilibra el mercado doméstico del trabajo. recapitulando: 9 .Al que log-diferenciando se obtiene: Despejando y usando la siguiente notación y llegamos a las siguientes ecuaciones para los mercados transable y no transable: De donde obtenemos: Así. la participación del trabajo en el producto es mayor que en sector transable) entonces aumentos de productividad en el sector transable tiene un componente inflacionario. si suponemos (en el sector no transable. ya que aumenta . Ahora. por ejemplo en peluquerías y servicios. 10 . Milesi-Ferreti et al. el tipo de cambio real se puede expresar como: Y por lo tanto. finalmente . El hecho de que la relación entre competitividad y el TCR no sea directa no invalida el uso analítico de este último. (2008) muestran evidencia significativa del efecto Balassa-Samuelson trabajando con un panel de países industrializados y en desarrollo. Y suponiendo que en el largo plazo se cumple la ley de un solo precio (PPP en versión absoluta pero solo para los bienes transables).cit). Evidencia para Chile de que los diferenciales de productividad nacionales afectan el TCR en su equilibrio de largo plazo se encuentran en Ugarte (2008). sino todo lo contrario (Efecto Balassa-Samuelson). pero es por esto muy importante conocer la naturaleza del shock detrás de un movimiento del TCR para concluir algo respecto a su impacto en la competitividad según la entendemos en este trabajo. Cerda et.al (2003) y Valdés y Délano (1998 op. haciendo el mismo análisis precedente podemos llegar a: Este resultado grafica el hecho de que ceteris paribus el TCR se aprecia por mejoras de productividad relativa en el sector transable lo que no es un signo de menor competitividad. Ahora. éste trabajo se centra en estudiar las variaciones de corto plazo del tipo de cambio real. lo que se podría explicar por variaciones del tipo de cambio nominal. Engel (1999) concluye que la mayor parte de la variabilidad de corto y mediano plazo del tipo de cambio real (bilateral) se debe a variaciones de los precios relativos de bienes transables entre los dos países a considerar. Tal como muestra Mussa en su seminal trabajo de 1986. o sea a las desviaciones de la ley de un solo precio 8 . aumentado su participación en el mercado de destino Así. ante un aumento del tipo de cambio real se puede argumentar que los productos se están haciendo más caros en el exterior que en el país local. la evidencia empírica confirma el hecho (predicho por algunos modelos teóricos) de que las variaciones de corto plazo del tipo de cambio real en regímenes con tipo de cambio flexible se dan principalmente debido a las variaciones del tipo de cambio nominal ante el ajuste lento de los precios de una economía. Construcción del Tipo de Cambio Real Teniendo el TCR definido como: 8 PPP absoluta para los bienes transables. lo que reflejaría una mayor competitividad del sector exportador nacional y podría a su vez ser aprovechado por este último. II. 11 . si bien estos cambios en productividades son un fenómeno de más largo plazo. Ahora. este trabajo analizará empíricamente si es que existe un efecto real sobre las exportaciones de las variaciones de corto plazo del tipo de cambio real dadas principalmente por las variaciones del tipo de cambio nominal.1. Por último el deflactor del PIB como índice tiene como gran problema su fuerte sensibilidad 9 Por ejemplo para Chile las ponderaciones corresponden a 0. Por ejemplo el Fondo Monetario Internacional publica un TCR basado en los costos laborales unitarios.Se debe decidir qué índices de precios usar. Otro índice para medir la competitividad productiva de un país son los costos laborales unitarios. hay autores que consideran al IPC como un mejor índice porque tiene más información que los costos laborales unitarios. el Índice de Precios del Consumidor (IPC) parece ser el más apropiado. Entre sus desventajas se puede considerar primero el hecho de que es afectado por controles de precios y otras políticas de gobierno que hacen tener precios distorsionados y segundo. lo que dependerá de qué querrá estudiar el investigador. Países con menores costos laborales unitarios se pueden considerar más eficientes o productivos y por lo tanto más competitivos. En este sentido de costos de producción. por lo que se suele reemplazar por el IPC (Hinkle y Nsengiyumva op.cit). Si seguimos de la teoría precedente. donde vemos que los precios pertinentes a considerar son los de los bienes transables y no transables de la economía.907 para los transables contra 0. especialmente los en desarrollo.463 del IPC (Valdés y Délano 1998) 12 . por eso útil y el más usado en los trabajos empíricos. Es también un buen representante del conjunto de los bienes transables y no transables de la economía. Este índice también tiene el problema de que no es computado por la mayoría de los países. Su principal ventaja es que es un índice que computan la mayoría de los países y es de fácil acceso. Otro índice también utilizado es el Índice de Precios al por Mayor (IPM) el cual tiene una canasta principalmente compuesta por bienes transables 9 . sin tener sesgo hacia un tipo de bien en particular. ya que incluye precio de bienes intermedios en el proceso productivo (Hinkle y Nsengiyumva 1999). pero lo hace solo para algunos países de la OECD ya que no todos tienen la información necesaria. El principal problema de este índice es que muy pocos países reportan información al respecto e incluso calcularlo independientemente es muy difícil. que las canastas a veces no son suficientemente comparables entre países. lo que aleja al TCR de la teoría de la PPP. Para el caso de Chile. Ahora. Por otro lado aumentos en la paridad moneda extranjera/dólar (sin ajuste de precios) harían 10 Evidencia empírica en De Gregorio y Wolf . moviendo así también el construido por el BCCH. 13 . el ideal sería elegir a los países que compiten con nosotros en exportaciones. pero en la realidad las instituciones financieras toman en cuenta además otros factores para la construcción del TCR. variaciones nominales del tipo de cambio moneda/dólar de los otros países. Queda entonces el producto representando un índice de precios extranjero expresado en dólares. el país y Estados Unidos el tipo de cambio nominal entre el índice de (dólares por moneda extranjera) e precios al por mayor del país en moneda extranjera. En el sentido de competitividad de este trabajo. dado que un país no comercia ni compite con un solo otro país. 1994. Para medir competitividad del sector exportador. que tienen un patrón de comercio estable y con poca variaciones de términos de intercambio.ante cambios en los términos de intercambio de los países 10 . aumentos en el tipo de cambio nominal peso/dólar y aumentos en los precios en el exterior depreciarse al ceteris paribus harían y haciendo más competitivo al sector transable de Chile. el Banco Central construye el tipo de cambio real multilateral de la siguiente forma: Donde corresponde a la ponderación del país dentro del TCR. el tipo de cambio nominal entre el peso chileno y el dólar. Todavía es útil para ser utilizado en estudios sobre países desarrollados. hay que decidir qué países considerar y cómo ponderarlos para construir un TCR multilateral. Así. se traducen en el corto plazo en variaciones de los precios en dólares de los otros países. En la actualidad el Banco Central de Chile está trabajando para corregir este defecto ( Caputo et al. Esto afectará a la baja al TCR. digamos el Euro. respecto del dólar estadounidense. de Chile a ese país más las importaciones de Chile desde el país divididas por el total de exportaciones e importaciones de Chile al mundo. que considere puntualmente a los países que compiten con Chile en ella. Justamente lo que este trabajo hará. Así el ponderador para el país es: de cada país se determina según el flujo Donde representa la ponderación del país . como por ejemplo una depreciación ceteris paribus de una moneda extranjera. Es posible que al estudiar las exportaciones desagregadas se puede construir un TCR pertinente a cada producto o industria. 2008 ). Corresponde a las exportaciones . Existen además otros aspectos a considerar sobre el Tipo de Cambio Real y cómo éste afecta a un determinado sector exportador. no necesariamente se traduce en pérdida de competitividad como veremos más adelante. que consiste en la posibilidad de que un país sea un fuerte competidor con Chile en exportaciones pero que sin embargo no tenga mayor comercio bilateral con él. para una industria específica que tiene a Europa como destinatario principal o potencial puede reflejar justamente lo contrario. Este método para pesar a los distintos países tiene el problema de la existencia de terceros mercados . Luego. Esto hace omitir o subestimar su consideración dentro del . la importancia relativa comercial que tenga con Chile.apreciarse al . lo que por este efecto puntual. lo que supuestamente reflejará una pérdida de competitividad de los exportadores nacionales que sin embargo. En estudios que trabajan con exportaciones agregadas este efecto 14 . ya que puede ser que las exportaciones estén principalmente destinadas a Europa. Estos son los puntos que este trabajo se encargará de analizar empíricamente durante su desarrollo. 11 15 . 2000). pero que en una perspectiva de largo plazo se asocia a la volatilidad. REVISIÓN DE LA LITERATURA Existe una abundante literatura en exportaciones y su relación con el tipo de cambio que trata de encontrar la elasticidad de las exportaciones respecto al tipo de cambio real.es inambiguamente negativo desde el punto de vista de la competitividad según la entendemos en este trabajo. Así. Ahora. cuando sin embargo puede ser algo muy positivo . el TCR. el volumen de exportaciones de un país a un destino depende de la demanda por los bienes nacionales de parte del país destinatario. ya que en diferentes modelos si el agente representativo tiene suficiente aversión al riesgo. la cual se puede expresar como proporcional al PIB de destino. Este último efecto es negativo según los datos pero no es explicado por la teoría. siendo este último fenómeno lo que justamente estudia este trabajo. por lo que en este trabajo no será tratado. Otra rama de esta literatura analiza el efecto de la volatilidad 11 del tipo de cambio real y la incertidumbre a asociado a este fenómeno sobre el comercio. También depende de los precios relativos entre los bienes domésticos e importados del país de destino expresado en la misma moneda. el modelo de consenso en esta literatura para analizar el comportamiento y determinantes de las exportaciones agregadas es el siguiente: El análisis sobre la volatilidad del tipo de cambio real tiene un carácter de largo plazo. el efecto pasa a ser positivo (Arize et al. III. Importante es diferenciar conceptualmente la volatilidad del TCR de los movimientos de corto plazo del TCR. Importante es notar que se usa el PIB de destino como proxy de demanda y no se necesita el PIB mundial. En la mayoría es un nivel de agregación total. IPCs e IPMs de los distintos socios comerciales sin justificar el por qué y sin diferenciar si son importadores. al igual que lo obtenido por un trabajo de Caballero y Corbo (1989) 16 . exportadores o competidores además de algunos trabajos considerar el con los socios comerciales). El nivel de agregación de los trabajos revisados es muy grande en comparación a lo que se usará en este trabajo. Las variables utilizadas varían para entre índices de cantidad tal cual y valores nominales deflactados por índices de precios. encargada de representar su demanda. dado que es un país chico que exporta sus mercancías sin afectar precios.Donde es el nivel de exportaciones real en el periodo . Para el caso de Chile. el TCR representa los precios relativos y el PIB una proxy de actividad en el mercado de destino. Chodwury (1993) en un estudio para los países G7 le agrega a esta ecuación un rezago y la volatilidad del tipo de cambio. no existe el problema de simultaneidad presente en los estudios que trabajan con datos agregados y con países con participaciones de mercado muy grandes. Para el construcción de la variable. o sea es un índice del total nacional de exportaciones de un país a un mercado específico sea otro país o el mundo. Suponemos entonces en este trabajo que la variable precio no depende de las cantidades exportadas por Chile. ésta última afectando negativamente el nivel de exportaciones. para la fabricación de los varía la utilización de IPE. no la producción del país exportador. Houthakker y Magee (1969) son de los primeros en utilizar esta ecuación con la zona de destino (no no existen mayores diferencias en cuanto a la obteniendo elasticidades precio e ingreso importantes y significativas para exportaciones de EEUU. Caballero y Corbo (1989) fundamentan esta especificación con un modelo microeconómico basado en una empresa maximizadora de utilidades con una función de producción con retornos constantes a escala (explicación y desarrollo del modelo en Anexo 1). ya que lo que se está intentando explicar son las exportaciones a un destino específico. sin desagregar a nivel de industria. pero que serán abordadas a un nivel de menor agregación ya que pueden existir diferencias entre industrias o productos y sus respuestas a las fluctuaciones 12 NIE: Newly Industrialized Economies (Hong Kong. Felicitas (2004) en un trabajo para la industria manufacturera usa diferentes modelos de rezagos y encuentra que una depreciación del TCR expande la industria exportadora y una apreciación lo contrario. Selaive y Becerra (2004) analizan las exportaciones de nuestro país con diferentes zonas económicas de una forma análoga a la de este trabajo. del que incluso obtienen coeficientes no significativos para una zona (Latinoamérica).7. a diferencia del TCR. pero a diferencia de los otros trabajos. Corea. Con nivel de agregación total y con un panel de datos anuales y siguiendo a Bayoumi (1999) analiza los efectos del los tipo de cambio real entre China y el país de destino. una elasticidad ingreso menor a la precio. En trabajos para Chile. utilizando este mismo modelo para un gran número de países en desarrollo e industrializados encuentran importante influencia de los precios relativos en el nivel de exportaciones. Cabezas . por lo tanto interesante para realizar comparaciones futuras. Pin Hua (2008) analiza también el comercio bilateral. Ellos encuentran una fuerte importancia del ciclo económico de nuestros importadores para explicar las exportaciones. los últimos explicando sus diferencias con Reinhart por el mayor número de países y datos de series de tiempo. Misas Ramírez y Silva (2001) obtienen un resultado similar para Colombia. (1986) Marquez y McNeilly (1988) Senhadji y Montenegro (1999). al igual que con el TCR respecto a los países industrializados de destino de exportaciones. China y sus competidores en exportaciones y China y sus mercados alternativos de destino (11 países industrializados). Filipinas y Tailandia) 17 . lo que podría ser explicado por las deficiencias del TCR como precio relativo antes mencionadas. Considerando a las NIEs y ASEAN 12 como las economías competidoras con China obtiene coeficientes significativos para el TCR respecto sus competidores. Malasia. Las elasticidades de largo plazo que obtiene son cercanas a 0. De Gregorio (1984) encuentra elasticidades precio e ingreso mundial significativas. Éstas son justamente las preguntas principales de este trabajo.Reinhart (1995) trabaja con un grupo de países en desarrollo encontrando elasticidades precio para ella bajas (menores a uno). Entre los trabajos que tienen un enfoque parecido a éste. pero entre China y 11 diferentes países industrializados. Bushe et al.Singapur y Taiwan) ASEAN: Association of Southeast Asian Nations (Indonesia. costos extras de impuestos y transporte se construye la siguiente variable: 18 . Éstos son. tipos de cambio con respecto al dólar. Tomando en cuenta las respectivas participaciones. La hipótesis es que estas variables omitidas reflejan las diferentes dimensiones de precios relativos que enfrenta el sector exportador.de los diferentes tipos de cambio real. el precio que refleja la competencia de los otros países exportadores en esa industria y tercero. es decir los países desde los cuales importa Estados Unidos. precio relativo captado por el tipo de cambio bilateral con la zona de destino. se deducen los competidores en una industria a estudiar. los precios que representan la competencia entre el sector transable y no transable de la economía chilena. Así. especialmente en los estudios que trabajan con exportaciones a zonas de destino determinadas. Segundo. el precio del mercado de destino relativo a los mercados alternativos hacia donde se podría desviar la mercancía. primero. Además. una variable extra a considerar tomaría en cuenta el precio de nuestro país relativo a nuestros competidores. este trabajo tendrá un enfoque de más corto plazo. IV. Considerando la matriz importadora de un producto específico. MODELO Y METODOLOGÍA Dada esta ecuación de consenso en la literatura. este trabajo critica la omisión de variables relevantes de precio relativo que son diferentes del TCR bilateral. ya que no trabajará con datos anuales si no con mensuales. Sobre esta misma variable cabe precisar el efecto de . Así. es el precio final percibido por el productor en son. el primero la participación de los impuestos y el segundo los costos de transporte y seguros en el precio del producto que proviene del país . Es decir un aumento exógeno de en este caso representa un aumento de la demanda por el bien de Chile. sobre las exportaciones sea positivo. ceteris paribus.Donde del país . el cual es positivo en las exportaciones porque representa una preferencia por el bien chileno por sobre el de los otros países . viendo los respectivos tipos de cambio con respecto al peso chileno se puede analizar la posibilidad de desviar exportaciones a otro destino. se construirá un promedio ponderado según la participación promedio de ese país en el total las exportaciones (sin incluir a Chile) a EEUU en la industria . La variable a incorporar. Cabe precisar que vendría siendo el país competidor con Chile en la industria . (No es un aumento de precio que produzca un efecto sustitución desfavorable para las exportaciones chilenas lo que se refiere a la elasticidad precio la demanda . Si fuesen más. es la siguiente: 19 . La segunda variable a incorporar a la regresión es la que tome en cuenta qué está pasando en los otros mercados de destino potenciales adonde exportar los productos. por ejemplo en respuesta una apreciación del peso respecto del dólar. como un reflejo de los costos de los países competidores. suponiendo por ejemplo que además del mercado de Estados Unidos está sólo el de la zona . lo que se traduce en una mayor cantidad exportada. ya que un Se esperará que el efecto de aumento de esta variable significa una ventaja competitiva respecto a los otros países productores y exportadores del mismo producto o industria a Estados Unidos. representa el tipo de cambio expresado en moneda nacional por dólares es el índice de precios del consumidor del país . Chile del bien .ver anexo 1 para una más detallada explicación). Así aumentos en el tipo de cambio nominal pesos/dólar respecto a lo que ocurre con el de los competidores haría más competitiva a la industria nacional. como de hecho ocurre. ha habido grandes diferencias en cuanto a tendencias e incluso a qué moneda vale más en pesos chilenos 13 (nótese que no se está tomando en cuenta el efecto precio). Así. apareció una noticia haciendo alusión justamente al efecto que analizo “ Mercado Europeo gana terreno en envíos de fruta ante caída del dólar …” luego. en este caso el potencial mercado hacia donde exportar. Así. disminuyendo así la cantidad exportada a Estados Unidos. el día 8 de Septiembre 2008. Figura 1 – Pesos Chilenos por Moneda Extranjera Como se ve en la figura. finalmente la especificación queda: Prensa: en el cuerpo de Economía del diario El Mercurio . En el Diario Financiero.Donde es el tipo de cambio en pesos chilenos por dólares y e es el tipo de cambio en pesos por moneda de la zona consumidor en la zona es el índice de precios del . ¿Puede ocurrir esto de que monedas se muevan tan diferentemente? La figura 1 muestra los valores absolutos en Pesos Chilenos del Dólar Estadounidense y Euro. el día 15 de Septiembre 2008 apareció “Forestales reorientan negocios… golpeados por la crisis subprime y factores internos como la caída del tipo de cambio… EEUU queda relegado al segundo lugar después de China…” 13 20 . Para esta variable también se hará un promedio ponderado de los destinos alternativos si es que existiese más de uno. por ejemplo ante una depreciación ceteris paribus del dólar respecto del euro se espera que los exportadores desvíen sus bienes a la Unión Europea debido a la mayor rentabilidad obtenida en moneda nacional. al analizar cada industria en particular. Las industrias exportadoras no minerales a Estados Unidos con las que se trabajó fueron la del Salmón. Él usa datos de panel anuales con exportaciones agregadas a un nivel total. se trabaja con series de tiempo individuales para cada producto. Esta última.Donde periodo . el . representa la cantidad de exportaciones de Chile a Estados Unidos en el representa el tipo de cambio real bilateral entre Estados Unidos y Chile y y representan las variables y ) con el producto de Estados Unidos en especificadas anteriormente. al tratarse de bienes perecibles puede tener menos campo de reacción ante cambio en precios de diferentes mercados. por ejemplo. forestal y vitivinícola. Es por esto que en este trabajo. El vino se trabajó de manera separada entre tinto y blanco. esperando una cierta diferenciación entre los parámetros a obtener por la diferente naturaleza de cada uno y por lo tanto su trato 21 . el de madera aserrada. La industria del vino no tiene por qué reaccionar igual ante los precios relativos que la industria del salmón. En cambio éste trabajo trabaja con industrias específicas y usar datos de panel significaría suponer que todas las industrias tienen las mismas elasticidades precio lo que no tiene por qué ser así. de las que se esperan obtener los coeficientes ( signos positivos. molduras de madera y tableros. V. Cabe destacar la principal diferencia en cuanto a la metodología usada por Pin Hua (2008). El sector forestal se subdividió en tres productos. DATOS Y CONSIDERACIONES DE ESPECIFICACIÓN. Producto Salmón Uva Madera Aserrada Molduras Vino Duraznos y Guindas Tableros manzanas y peras maíz Fuente: ProChile Porcentaje sobre total no mineral 27% 18% 7% 6% 6% 4% 4% 3% 3% Como se ve. pero no se pudo trabajar con ellas debido a la fuerte estacionalidad de los datos. Esta limitación es fuerte por ser el modelo de especificación mensual. afectando así al tipo de cambio nominal pesos/dólar . las frutas y verduras presentan una industria muy importante. muchas veces agregando valor al producto. No se trabajó con el Cobre por ser este demasiado importante dentro de las exportaciones totales. Esto se debe a que va casi toda a otros mercados como China. con muchos ceros en los periodos de invierno. donde el porcentaje corresponde a los US$ exportados de cada industria a EEUU respecto del total de US$ de exportaciones no minerales de Chile a Estados Unidos. La celulosa no aparece dentro de las principales exportaciones de Chile a Estados Uniods a pesar de ser uno de los principales productos de exportación de nuestro país. 22 .comercial. Se eligieron estas industrias por ser las más importantes dentro de las exportaciones no minerales a Estados Unidos. lo que traería problemas de endogeneidad al modelo. quizá debido a que Chile no puede competir con Canadá en esta industria. Como ejemplo se muestra una tabla correspondiente al año 2007. el cual se vende inmediatamente después de ser procesado y almacenarlo significa nada más que un costo. El vino tinto se puede almacenar . el principal abastecedor de celulosa a EEUU. no así el vino blanco. los cuales se ponderaron según su participación promedio entre los años 1996 y 2007 en las importaciones de cada producto por parte de Estados Unidos. especialmente si se está trabajando con datos mensuales 14 . desde donde también se identifican los competidores.Las cantidades exportadas de cada producto han sido obtenidas desde el United States International Trade Comission. Dada la existencia de raíz unitaria comprobada por los test de Dickey-Fuller aumentado en las variables de AI y cantidad de exportaciones. Al haber un rezago de la variable dependiente hay que considerar que la autocorrelación causa la endogeneidad y se obtienen parámetros sesgados e inconsistentes. Si ésta no existe podríamos obtener relaciones espurias de las variables a estudiar. Observando las importaciones de Estados Unidos del mismo producto desde diferentes países se pueden obtener los países competidores con Chile. La inclusión de rezagos en la literatura revisada es bastante escasa. Es esperable también que las exportaciones varíen con algún tipo de rezago ante cambios en los precios relativos. Los tipos de cambio han sido obtenidos del Banco Central de Chile y los potenciales mercados de destino se deducen desde PROCHILE. se hará un análisis de cointegración. obtenido del Banco de la Reserva Federal de Estados Unidos. Al trabajar con datos mensuales la presencia de rezagos parece ser necesaria en la especificación. y el no incluirlos no es justificado por el resto (la mayoría). tratado con datos mensuales. solo un par de trabajos los usa. 14 23 . es por eso que se usó el índice de actividad industrial (AI) de ese país. El PIB mensual de Estados Unidos no se encuentra disponible. El periodo a considerar va desde Enero de 1996 hasta Julio de 2008. base de datos que muestra todas las exportaciones de Chile especificando cada destino desde el año 2002 a la fecha. ya que es de esperar que al exportar a un país se rompan ciertos costos de entrada o de aumento de volumen que hagan más fácil y accesible el mercado para seguir exportando. los precios de los bienes y sus respectivos impuestos y costos de transporte. Luego. La estructura óptima de rezagos se estableció usando como criterios el obtener un error ruido blanco y luego siguiendo a Greene (2003) se minimizó el estadístico de Schwarz. Para esto se sigue a Engle y Granger (1987) y rescatando los residuos de la regresión se les somete al test de Dickey. dada la existencia de variables con raíz unitaria es necesario ver si es que éstas cointegran. Las variables fueron desestacionalizadas con el CensusX12.Fuller de raíz unitaria pero usando los valores críticos de la tabla de McKinnon.Se usó el estadístico Breusch-Godfrey LM para testear la hipótesis nula de la no existencia de autocorrelación. 24 . Los datos muestran que las variables cointegran. no existiendo por lo tanto correlación espuria en el modelo y obteniéndose estimadores consistentes. al haber obtenido un coeficiente significativo se usó el signo “(+)” si éste era positivo y “(-)” si era negativo. 25 .VI. RESULTADOS E INTERPRETACIONES En la siguiente tabla se muestra un resumen con los principales resultados obtenidos del análisis empírico. TCR AI Ω Ф Salmón (+) (+) Madera aserrada (+) ‐ (+) Molduras (+) (+) Vino Tinto (+) (+) Vino Blanco ‐ (+) Tableros (+) (+) (+) Vino agregado (+) (+) (‐) (‐) El detalle. Para caracterizar los resultados. Los cuadros en blanco quieren decir que no se incorporó esta variable en el modelo y finalmente cuando la variable se incorporó pero resultó ser no significativa se usó la caracterización “–”. explicación y discusión económica de por qué para algunas industrias se obtuvo precios significativos y para otras no. se desarrolla a continuación. En ésta se muestran sólo los resultados del modelo que mejor se ajustó a los datos. 078171) Q(-2) 0.415226 ** (0.84981) Salmón (2) -0.188153 (0.305599 *** (0.216218 *** (0.000000 0.068506) AI 0.05.165109) Ω -0.01.963359 649.356899 ** (0.964394 0.208836 *** (0.049430) Φ -0. 149 0.290009 errores estándar entre paréntesis 149 0.07895) 0.139455) Observaciones R2 Adjusted R2 F-statistic Prob (F-statistic) LM p-value *** P < 0.5405 0.526888) Q(-1) 0.Salmón Salmón α -0. La variable que analiza la posibilidad de desviar las exportaciones por variaciones de los tipos de cambio nominales ( El resultado obtenido de ) tiene muy poca significancia.965470 * (0.964845 0.001525 (0.654704 *** (0. ** P < 0.963405 975.075967) TCR 0.0624 0.669095 *** (0. * P < 0.213399 En esta regresión obtenemos los signos y coeficientes esperados para el AI y el TCR no así para las variables que aparece con un estimador punto muy chico y significancia poco importante.000000 0.171860) 0. que sólo el TCR bilateral sea el precio relativo estadísticamente significativo puede tener explicación en el hecho de que Estados Unidos 26 .116833) 0.086364 (0.10 .076233) 0.177824 *** (0. dejando el restante a un gran número de países. Esto dos hechos podrían ser causas del importante efecto de competencia captado por el tipo de cambio real bilateral entre Chile y Estados Unidos. acaparando con sólo con ellos cerca del 80% del total exportado. Porcentaje de participación de competidores en EEUU ‐ Mercado Salmón ‐ Fuente : United States International Trade Comission Luego. el que tiene fuertes ventajas de transporte . especialmente considerando el estado de Alaska. 27 . EEUU y Japón. no permitiendo así una cierta holgura para desviar las exportaciones de sus destinos originales. el obtener que las variables que controlan por una posible desviación de las exportaciones desde EEUU a mercados donde el tipo de cambio nominal favorezca a exportadores sean no significativas puede tener explicación en la escasa diversificación de la industria salmonera en cuanto a destinos exportados.es también un gran productor de Salmón. Chile exporta principalmente a dos mercados muy distantes entre sí. idioma y cultura para competir en exportaciones. ninguno de los cuales supera el 1% en participación de destino. Esto se ve potenciado por el hecho de que el principal competidor de Chile en el mercado de EEUU es Canadá. costo . Participaciones de destinos del Salmón Chileno Fuente: ProChile Otro factor a considerar que puede influir en la poca importancia de la existencia de potenciales destinos para el Salmón a explotar debido a movimientos de corto plazo de las monedas relativas es que el Salmón es un bien perecible y por lo tanto difícil de mantener por mucho tiempo esperando una mejor situación cambiaria para optimizar los envíos. 28 . Luego de obtener la primera estimación se eliminó de a una la variable o para ver si habían cambios significativos en la que quedaba en la especificación sin obtenerse mayores cambios a los obtenidos en la primera regresión. 891295 0.01.230674) 0.142963 *** (3.035901 (0. Importante es notar que se obtiene significativa la variable que quiere decir que los exportadores desvían sus envíos al mejorar la condición nominal (por ejemplo ante precios rígidos) de otras monedas relativas al peso chileno.033837 (0.6778 0.131238) Φ(‐1) 0.110058) 0.085519) 0.887249 193.084732) 0.099270 *** P < 0.12767 *** (0.7921 0.085854) 0.1717 0.024547 (0.26193 *** (0.261702 *** (0.13546) Observaciones R2 Adjusted R2 F-statistic Prob (F-statistic) LM p-value 148 0.050188 *** (0.891734 0.412704 *** (0.000000 0.414052 *** (0.108954 *** (3. * P < 0.610771) 2.260546 *** (0.05 .61217) Ω 0.105923 errores estándar entre paréntesis 148 0.349596 *** (0.891794 0.691696) 2.000000 0.084256) Q(-2) 0.000000 0.179297) AI 2.069345) Aserrada (3) -7.181818) -0.048959 (0.165109) 2.636266) Aserrada (4) -7.667867 *** (2.412858 *** (0. ** P < 0.720402 *** (2.037887 *** (0.389602 * (0.050873 (0.084645) 0.916 0.10 .887921 233.414064 *** (0.089922 148 0.Madera Aserrada Aserrada α -8. Al trabajar con la madera aserrada se obtiene que el TCR bilateral no tiene mayor importancia estadística en las exportaciones a EEUU.136613 *** (0. 29 .642025) Q(-1) 0.234858) 0.096385 149 0.085802) 0.000000 0.260833 *** (0.117937) 0.888275 295.084318) 0.047495 (0.891851 0.401898 * (0.887189 193.079031) Aserrada (2) -8.085567) TCR -0.108661) Φ 0. si no que importa más su actividad económica (AI).336606 *** (0.114202) 0. Otro punto que puede ser interesante considerar es el hecho que los exportadores actúen con un cierto rezago al desviar sus exportaciones. pensar que los exportadores tomen esa decisión con cierta anterioridad. o incluso quizá más lógico. La siguiente figura nos muestra lo diversificada de esta industria en cuanto a destinos de su producción: Participaciones de destinos de la Madera Aserrada Chilena Fuente: ProChile A esto último también se le puede sumar el hecho de que la madera es un bien que es de fácil y barato almacenamiento. 30 . Lo que le da a los exportadores un cierto margen de tiempo para ver mejores opciones de venta a los ya diversificados destinos consolidados.Analizando la matriz exportadora de esta industria vemos una gran diversificación en destinos. Interesante es notar la alta elasticidad demanda presente en esta industria. Dado lo chico del estimador punto del TCR bilateral. Algo bastante espereable económicamente. Si bien puede ser que en un mismo mes hagan movimientos es también posible. Para esto se rezaga la variable en la regresión (2) . lo que les da a los exportadores un cierto margen de acción en cuanto a dónde exportar. considerando que no se deteriora ni necesita atenciones especiales (más que ser regada una vez convertida en listones). mayor que 2 en todas las especificaciones. obteniendo una mayor significancia de la variable rezagada. donde se obtiene un estimador punto mayor. en las regresiones (3) y (4) se estima el modelo sin éste. 079398) 0. * P < 0.05 .091253) 0.348359 *** (0. ** P < 0.42248) Ω 0.145014 (0.089032) molduras (2) -0.045455 (0.040147 (0.818433 ** (0. 147 0.226132 *** (0.124168) AI 0.215159 *** (0.827072 (1.05902) Φ -0.906671 0.903258 195.Molduras de Madera molduras α -0.131088) Observaciones R2 Adjusted R2 F-statistic Prob (F-statistic) LM p-value 147 0.066858 *** P < 0.899 0 0.907896 0.077759) Q(-2) 0.10 errores estándar entre paréntesis Para este ejemplo obtenemos también coeficientes poco significativos en las variables propuestas por este trabajo a estudiar.857161 ** (0.44662 *** (0.038721 (0.153561) 0.086325) Q(-3) 0.7375 0 0.072467) 0.082641 .903385 275.435769 *** (0. lo que en parte puede ser explicado también 31 .078483) TCR 0.421684 *** (0.385379) 0.049988 (1.01.228999) Q(-1) 0. Las empresas viñateras chilenas entran a través de grandes distribuidores mayoristas o supermercados minoristas a diferentes mercados. lo que sugiere una poca importancia de los precios relativos en esta industria. Interesante es obtener este resultado a pesar de que es una industria con una matriz bien diversificada de destinos de exportación y con fuertes competidores en Europa. 32 . Vino Tinto Para la industria del Vino tinto el modelo no pudo explicar ajustadamente las exportaciones. Stevenson y de Royere . especialmente por la fuerte volatilidad de las cantidades de vino tinto exportadas. Estos resultados podrían ser explicados por ser los contratos de exportación en esta industria de más largo plazo. con los que pactan contratos que implican un compromiso de abastecimiento durante cierto tiempo (mayor a un mes). lo que le da razón a los coeficientes que hacen notar una fuerte dependencia de la economía y situación de ese país. El siguiente gráfico muestra cómo se reparten los destinos: Participaciones de destinos de Molduras Chilena Fuente: Pro Chile EEUU es el destino del 95% de las exportaciones en esta industria. 2002).por la en extrema escasa diversificación de los destinos de exportación de las molduras de madera. Para esto hacen también fuertes campañas de marketing que implican meses de promociones que por supuesto están ajenas a variar o no dejan margen de acción ante cambios en precios relativos de corto plazo en el resto de los mercados de destino o competidores (Arnold. Vino Tinto vino tinto α 7.540932 36.01.579327 *** 0.801808 *** 0.192341 0.173087 Ω -0.556337 0.494707 *** 0.945805 *** 0.A continuación las tablas obtenidas de las regresiones hechas con la industria del vino.075598 Q(-2) TCR 0.10 150 0. ** P < 0.460664 vino tinto (2) 5.000000 0. * P < 0.11409 0.197552 *** 0.546385 0.537064 35.161311 errores estándar entre paréntesis 33 .141306 Φ -0.757312 *** 1.05 .416871 0.276685 *** 0.26927 *** 0.86814 0.776058 Q(-1) 0.073356 AI 0.181718 0.000000 0.232977 0. 150 0.075584 0.246707 Observaciones R2 Adjusted R2 F-statistic Prob (F-statistic) LM p-value *** P < 0.309521 . 001728 0. errores estándar entre paréntesis 34 .05 .124864 (0.096975) AI 0.080317 3.18818) Ω -0.602462 0.675865) vino blanco (2) 9.294497) Observaciones R2 Adjusted R2 F-statistic Prob (F-statistic) LM p-value 150 0. ** P < 0.053531) Φ -0.378264 * (0.034676 (0.06585 (0.0807) 0.286362 0.185369 *** P < 0.216413) 0.506919 *** (1.111179 0.072022 (0.191614) 0.339693 * (0.139185 150 0.078894) Q(-2) TCR 0.141861 *** (1.01.214477 *** (0.10 .182263) Q(-1) 0. * P < 0.190737 *** (0.097981 0.004231 0.Vino Blanco vino blanco α 9.079446 5. A más dígitos . Participación destinos de Vino Tinto Participación destinos de Vino Blanco Fuente: Pro Chile Fuente: Pro Chile Productos Agregados Debido a la dificultad de encontrar datos completos a un nivel de desagregación de 10 dígitos HTS 15 .Como se ve en los siguientes dos gráficos . mayor es el detalle de desagregación. para el cual la información de precios y costos de transporte está disponible. las industrias tanto de vino tino como blanco son muy diversificadas en cuanto a destinos de exportación. lo que sugeriría ex ante la posibilidad de obtener la variable significativa. se trabajó agregando datos a 4 dígitos con la industria de tableros y vino. 15 35 . Ante el menor detalle de datos disponibles la variable quedó reducida a: Harmonized Tariff Schedule (HTS) es una forma de clasificación de productos usada por Estados Unidos y universalmente. 197979) 0.239025 *** (0. si se compite con más países en la industria se construye un promedio ponderado según la participación de cada mercado en la industria específica a estudiar y se esperará un signo positivo para los coeficientes obtenidos.462473) tableros α -10.587488 (0.709283) Ω 0.08198) Q(-2) 0.863468 *** (0.084026) 0.Donde representa el tipo de cambio nominal pesos/dólar.696792) 1.444936 ** (0.237536 *** (0.752622 ** (0.082378) 0.89099 ** (4.27526 ** (4.060064 (0. y representa el / nivel de precios en el país dólar. el tipo de cambio nominal de la moneda del país Nuevamente. Tableros tableros (2) -11.558358 *** (0.234718 *** (0.083929) TCR 0.582074) Q(-1) 0.160543) AI 1.557146 *** (0.197634) Φ 0.560354 *** (0.685753 * (0.085063) 0.772665 ** (0.775461 ** (0.698937) 1.592287) tableros (3) -11.378507) Φ(‐1) 36 .081958) 0.365826) 0.401753 * (0.99008 *** (4.21981) 0.437016 ** (0.451247) 0. 962356 0.962469 0.4398 0 0. errores estándar entre paréntesis Para la industria de los tableros se obtuvo coeficientes significativos para AI y . ** P < 0.10 .6581 0 0. obteniendo la variable coeficientes significativos. 37 . Como vemos en la siguiente tabla.1591 0 0.960805 605.961157 733. * P < 0. algo esperable desde un punto de vista económico.161839 149 0. al igual que en la industria de madera aserrada. El TCR bilateral obtuvo un estimador punto bastante chico y poco significativo.104716 *** P < 0.Observaciones R2 Adjusted R2 F-statistic Prob (F-statistic) LM p-value 149 0. lo que permite a ésta industria capear los efectos del tipo de cambio real bilateral reubicando las exportaciones ante cambios en precios relativos. Interesante es notar que nuevamente.05 .01. Este último sugiriendo una activa competencia en esta industria con el resto de los países. los destinos de tableros están bien diversificados.96104 731. En la segunda y tercera regresión se estima el modelo sin éste.163892 149 0. al rezagar esta última variable su significancia y estimador punto aumentan.962394 0. 482798) 38 .861856) AI 0.84418 *** (5.123212) Q(-2) TCR 1.00647 ** (0.2774) 1.566 *** α vino desestacionalizado.918917 ** (0.Participaciones de destinos de exportaciones de Tableros Fuente : ProChile Vino agregado trimestralmente vino promedios moviles 21.860159) (5.832377 1.443033) Q(-1) 0.005731 (0.822626 *** (0. 15.078858 (0. 776166 27. 39 .10 .245528 *** P < 0. La especificación última obedece a la fuerte autocorrelación existente en el modelo de promedios móviles.258667 47 0.204723 ** (1. En la regresión con promedios móviles se obtienen coefientes significativos pero con signo opuesto al esperado.220843) AR(1) AR(2) 0.1.919096 (1. ** P < 0.05 .603463 *** (0.662488) -1. Ω -0.71584) Φ -1.2867 0 0.01.58492 0 0. Proyecciones fuera de muestra.582675 0.671241 ** (0. VI. sin poder esto ser explicado por alguna teoría. la que fue solucionada al especificar con término AR el error.138175) 0.07349 Observaciones R2 Adjusted R2 F-statistic Prob (F-statistic) LM p-value 50 0.228774) -3. errores estándar entre paréntesis Para el vino.14805) 0. luego de trabajar con los datos agregados y obtener resultados parecidos a los de las industrias desagregadas entre tinto y blanco se procedió a hacer un análisis trimestral para ver si así el modelo podía explicar mejor la evolución de las exportaciones.824876 (0.535252 12. * P < 0.805362 (0. Las variables fueron desestacionalizadas y luego trabajadas con promedios móviles de 3 periodos sin obtener resultados interesantes para la teoría económica propuesta en este trabajo. suponiendo entonces en este trabajo un trimestre con un crecimiento negativo de 0.20% mensual. el TCR bilateral se espera que aumente debido a aumentos en el tipo de cambio nominal. Suponiendo que un cambio porcentual simple. Basándose en la Actualización del Escenario Reciente de Proyecciones (2008) económicas del Banco Central y en la información actual de la economía Estadounidense. Se trabajó con un aumento promedio de 0. Para la variable que la variable . Así se esperará que la variable aumente. se estimó un crecimiento de un 0. se esperará que el TCN aumente. Esto se puede justificar dado que el último trimestre la economía de EEUU creció 0. aunque en menor medida que el TCR bilateral de Chile con EEUU debido a los movimientos de los otros TCN.5% negativamente y las expectativas del mercado son más pesimistas para el futuro próximo.1% mensual. algo menor Importante es notar que estos son supuestos que difícilmente se cumplan a cabalidad. Dada la anticipación de baja de tasas de política monetaria por parte del Banco Central de Chile y la correlación positiva dólar/crisis económica. 16 40 . Dado que la inflación nacional se espera negativa o menor durante los próximos meses. al igual que en EEUU. se supone un crecimiento negativo de la actividad mensual promedio de un 0.75% 16 . En el Anexo 2 se muestra el ajuste del modelo y predicciones. pero dado este aumento esperado del tipo de cambio nominal pesos/dólar se espera que la relación pesos/dólar aumente más relativo a las otras monedas de mercados de destino/dólar. No lo hago compuesto por simplicidad y por el poco número de observaciones. Se proyectó un aumento de 0. lo que no varía el análisis de fondo.Haciendo supuestos sobre las tendencias económicas de los próximos seis meses podemos hacer una proyección con los parámetros obtenidos para cada industria.05% mensual.25%. especialmente dado que sobre el comportamiento del tipo de cambio nominal poco se puede predecir en el corto plazo. Se espera que las inflaciones del mundo se comporten de similar manera a la baja. cercana a 2. En la especificación (2) se predijo una disminución de las exportaciones de un 13. CONCLUSIONES En este trabajo se ha hecho un análisis desagregado del efecto del tipo de cambio real sobre las exportaciones de Chile notando que existen ciertas falencias en la construcción del tipo de cambio real multilateral a cargo del Banco Central de Chile. Para la madera aserrada se trabajó con la especificación de la variable rezagada. VII.6% y 20. 18.7%.9% de la cantidad exportada. Con los vinos no se hizo proyecciones debido al mal ajuste de los datos al modelo especificado.8% de las exportaciones en los próximos 6 meses. Una caída algo menor a las anteriores debido a lo parecidas que son las elasticidades precio y demanda en esta industria y que dado los supuestos. Para los tableros se encontraron fuertes disminuciones en las predicciones de cantidades exportadas. Esta fuerte caída en las exportaciones a EEUU se debe a la gran elasticidad demanda que existe en esta industria. ya que se ajustó mejor a los datos. En las tres especificaciones las cantidades predichas caen en 17.6%. de la cual solo se consideró la especificación con el TCR bilateral y actividad económica. explicadas al igual que la madera aserrada por la alta elasticidad demanda de esta industria. justamente la variable que más varía con los supuestos hechos.1% respectivamente. Usando al especificación con TCR y AI para las molduras de madera se predijo una disminución de 2. 41 . y luego. al especificar sin el TCR bilateral la disminución cayó a 12. se predijo una baja de 3.1%.Para la industria del Salmón. se compensan bastante. lo que la hace muy sensible a recesiones económicas. el efecto del tipo de cambio real (en nuestro caso bilateral) sería menor. pudiendo así los exportadores capear mejor los efectos de corto plazo que tiene el tipo de cambio sobre ellos incluso sin recurrir a los contratos futuros de protección de monedas. La variable que mide la competencia en cada industria en particular no obtuvo coeficientes significativos. Interesante fue el resultado obtenido de que al tener una matriz diversificada de destinos hacia donde exportar. esto debido a la diferente naturaleza y tipo comercialización de cada producto. Pin Hua (2008) obtiene significativa la variable . en este caso EEUU. de más largo plazo. ya que incluyen decisiones de producción que toman más tiempo en ejecutarse. no necesita de un largo tiempo para ser ejercida. justificando así el no usar un panel de datos para el análisis.En todas las industrias coincidió la importancia significativa y económica de la actividad del país de destino (AI) como indicador de demanda. Un resultado en línea con la extensa literatura en exportaciones. diferencia con respecto a este trabajo que se puede explicar por el hecho de él haber tomado datos anuales. Importante es notar que las fuertes caídas en exportaciones predichas por el modelo en los mercados que justamente estaban más diversificados no contradice la hipótesis de que esto último sea útil para hacer menos sensible a las exportaciones de los vaivenes del TCR. con excepción de la industria de los tableros. Ocurre por la fuerte dependencia que existe en estas industrias de la actividad económica en el destino. algunas veces muy sofisticados y escasos para ser usados en la industria exportadora. Se observó además que las industrias difieren marcadamente en sus elasticidades precio. una desición que si bien se puede tomar con cierto rezago. Esto puede tener explicación en que esta variable sea más importante en plazos más largos. Queda entonces como propuesta de política promover una mejor eficiencia y mayores recursos para las instituciones encargadas de promocionar e introducir los 42 . Esto último no ocurre con la variable que toma en cuenta la desviación de los destinos adonde exportar . . Mayo. etc." Documento de Trabajo N° 315. VIII. vol. 1999. 17 Pro Chile. “Prices. Lipsey . de Royere A . Journal of Business & Economics Arnold. Noviembre 2008. C. "Purchasing power parity and country characteristics: Evidence from panel data tests. Octubre 2002 Bayoumi . Stevenson H. Bushe . D. M. 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Campañas Imagen País que eliminen la imagen de un Chile caribeño y del trópico e incorporen la noción de lo que realmente somos y producimos. como ProChile 17 . Banco Central de Chile Alba. Kravis . Mayo 1986 . A. “Determinantes de las exportaciones no minerales: una perspectiva regional. R. 13. M. Becerra. R. “A Primer on Real Effective Exchange Rates: Determinants. Vol. 2007. J. Abril 2008. Caputo.” Pearson Educación. N°1. Minzie D . Noviembre 1993. F. H. Open Economies Review 17. The World Bank Economic Review. M. Economía Chilena. Cabezas. and the Real Exchange Rate. “The Effect of Real Exchange Rate uncertainty on Exports: Empirical Evidence”.Caballero. Corbo. Un estudio econométrico”. Teoría y Políticas. R. Núñez.. Trade Flows and Competitive Devaluation” 2006. 2000. Cho. American Journal of Agricultural Economics. De Grauwe . Documento de Trabajo Banco Central de Chile. “Macroeconomía. ____________ “Comportamiento de las exportaciones e importaciones en Chile. 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Pontificia Universidad Católica de Chile. los salarios reales y Así. del trabajo en el producto y y son funciones dependientes del tiempo. reescribiendo a las exportaciones como función de los precios y del stock de capital: (2) Donde está en función del tiempo y 47 . y son los precios de exportación e índice de precios mundiales. representa el tipo de cambio real. es la elasticidad precio de es la participación la demanda.Caballero y Corbo desarrollan el siguiente modelo extraído literalmente de su trabajo. con una demanda mundial por exportaciones igual a: (1) Y una firma representativa con la siguiente función de producción : Donde y representan las exportaciones demandadas y producidas. N y K son el trabajo y capital usados en la producción. De la función de producción se puede obtener la función de maximización de la firma : Donde . y un aumento de representa un aumento exógeno de la demanda por ese bien nacional. 48 . es exógeno y representa un cambio en la demanda por este bien. Es importante destacar la diferencia entre la relación negativa entre y la cantidad y la demandada por exportaciones (efecto sustitución) de la relación positiva entre cantidad ofrecida por la firma. Esto se cumple dado que Chile no afecta los precios de sus bienes exportados (analizados en este trabajo). Así entonces es de esperar una relación positiva entre las cantidades exportadas y el precio de las exportaciones [ de Chile. Al ser Chile un país chico. aplicando el análisis sobre la volatilidad del TCR (sobre el capital ) pertinente al trabajo de Caballero y Corbo. representa el log de . si aumenta el precio percibido por el productor del mismo bien en otro país. y expandiendo con logaritmos la ecuación (2) se llega a la siguiente ecuación (siguiendo su misma notación): Donde . nuestra variable de interés. Así. a un tamaño de mercado constante. Sobre esta variable se espera obtener un coeficiente con signo positivo.Luego . por lo tanto un aumento de este precio refleja un aumento de demanda y se traduce en una mayor cantidad ofrecida por la firma y por lo tanto un aumento de las exportaciones. la industria nacional chilena se verá perjudicada debido a la mayor rentabilidad/competitividad del país competidor en exportaciones. el que aumentará su producción. el Bias proportion y Variance proportion deben ser chicos -El Tail Inequlity coeficient va entre 0 y 1. Mientras menor es mejor.12. Parte en 0 y puede ser mayor a 1. -Variance proportion : dice cuán lejos está la varianza de los datos predichos de los datos reales.Bias proportion: dice cuán lejos está la media de los datos predichos de los datos reales. Cuando es 0 el ajuste de la predicción a los datos es perfecto. SALMÓN MADERA ASERRADA (2) 49 . Se ven obtienen buenas proyeccinoes . lo que habla bien del ajuste de la predicción.ANEXO 2 Para que la predicción sea buena. . ya que el mayor Tail Inequlity coeficient observado es 0. Al igual que al anterior. mientras menor es mejor. Parte en 0 y puede ser mayor a 1. Para todos se obtienen Bias proportion cercanos a 0 . MADERA ASERRADA (3) MOLDURAS 50 . TABLEROS (1) TABLEROS (2) 51 . TABLEROS(3) 52 .