Riesgo país en Colombia - evidencia de una diferencia regional
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(2) Tabla de Contenido Introducción. 7. 1. El Riesgo Paı́s. 9. 1.1. Definición . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 9. 1.1.1. Composición del Riesgo Paı́s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 10. 1.2. Aproximación a una medida cuantificable . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 13. 1.3. Importancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 14. 2. Modelos Explicativos del Spread. 19. 2.1. Modelo en base a Variables Fundamentales . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 20. 2.2. Modelo en base a Calificaciones de Riesgo . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. 2.3. Modelo Estructural . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 30. 3. Aproximación del Riesgo Paı́s en el caso colombiano. 32. 3.1. Metodologı́a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 32. 3.2. Modelo en base a Calificaciones de Riesgo . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 34. 3.2.1. Modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 35. 3.2.2. Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 36. 3.2.3. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 38. 3.3. Modelo en base a Variables Fundamentales . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 39. 3.3.1. Modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 39. 3.3.2. Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 40. 3.3.3. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 43. 3.3.4. Discución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 50. 2.
(3) II.06(10)114. TABLA DE CONTENIDO. 3.4. Conclusiones del Riesgo Paı́s de Colombia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4. Análisis Regional. 52 54. 4.1. Regiones de Colombia y Aproximación de las Variables . . . . . . . . . . . .. 55. 4.2. Análisis de Diferencia de Medias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 56. 4.2.1. Deuda Pública como porcentaje del PIB . . . . . . . . . . . . . . . .. 57. 4.2.2. PIB per Cápita . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 58. 4.2.3. Balanza Comercial como porcentaje del PIB . . . . . . . . . . . . . .. 60. 4.2.4. Inflación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 60. 4.2.5. Déficit Fiscal como porcentaje del PIB . . . . . . . . . . . . . . . . .. 61. 4.2.6. Desempleo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 62. 4.2.7. Ley y Orden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 64. 4.2.8. Secuestros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 65. 4.2.9. Actividad Armada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 66. 4.3. Conclución de la Diferencia de Medias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 67. 4.4. Prima por Riesgo Paı́s Regional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 70. 4.5. Conclusión de la Prima por Riesgo Paı́s Regional . . . . . . . . . . . . . . .. 71. Conclusiones. 73. Bibliografı́a. 79. A. Corridas Estadı́sticas SAS. 80. A.1. Modelo Risk Ratings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 80. A.2. Pruebas de Correlación Serial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 81. A.3. Pruebas de Heteocedasticidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 82. A.4. Pruebas de Multicolinelaidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 83. B. Pruebas de Normalidad. 84. C. Simulación de los Spreads Regionales. 86. C.1. Simulación de los Spread Regionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 86. C.2. Comportamiento del LogSpreads Regionales . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 87. C.3. Comportamiento de los Spreads Regionales . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 88. 3.
(4) Indice de Tablas 1.1. Costo del Equity: Exposición al Riesgo Paı́s. Fuente: Damodaran(2003) . .. 17. 2.1. Calificación Moody’s y S&P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 3.1. Calificación del Riesgo Soberano de Colombia . . . . . . . . . . . . . . . . .. 36. 3.2. Variables Definitivas del Modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 41. 3.3. Composición De la Actividad Armada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 43. 3.4. Resultados Pruebas de Multicolinealidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 47. 3.5. Resultados del Modelo Definitivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 48. 3.6. Estimadores del Modelo Definitivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. 3.7. R2 de las Restricciones Auxiliares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. 4.1. Componentes de la Aproximación del Índice Ley y Orden . . . . . . . . . .. 56. 4.2. T-test Deuda Publica: SurOcc y Zona Cafetera . . . . . . . . . . . . . . . .. 58. 4.3. T-test PIB pc: SurOcc y Zona Cafetera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 60. 4.4. T-test Balanza Comercial: SurOcc y Zona Cafetera . . . . . . . . . . . . . .. 61. 4.5. T-test Déficit Fiscal/PIB - Algunas comparaciones . . . . . . . . . . . . . .. 63. 4.6. T-test Tasa de Desempleo - Algunas comparaciones . . . . . . . . . . . . . .. 63. 4.7. T-test Ley y Orden: Regiones con coportamiento homogéneo . . . . . . . .. 66. 4.8. T-test Ley y Orden: Regiones con coportamiento heterogéneo . . . . . . . .. 67. 4.9. T-test Secuestros–Extorciones - Algunas comparaciones . . . . . . . . . . .. 69. 4.10. T-test Actividad Armada - Algunas comparaciones . . . . . . . . . . . . . .. 70. 4.
(5) Indice de Gráficas 1.1. EMBI America Latina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 15. 3.1. Spread del Bono Global 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 34. 3.2. Spread de los bonos emitidos por el gobierno colombiano . . . . . . . . . . .. 35. 3.3. Tranformación de las calificaciones de riesgo . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 37. 3.4. Spread Vs Risk Rating S&P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 38. 3.5. Residuales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 44. 3.6. Volatilidad del Déficit Fiscal / PIB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 50. 3.7. Aumento de la Actividad Armada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 51. 4.1. Deuda Publica/PIB - Todas las Regiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 57. 4.2. Deuda Pública/PIB: SurOcc y Zona Cafetera . . . . . . . . . . . . . . . . .. 58. 4.3. PIB per cápita- Todas las Regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 59. 4.4. PIB per cápita: SurOcc y Zona Cafetera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 59. 4.5. Balanza Comercial - Todas las Regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 60. 4.6. Balanza Comercial/PIB: SurOcc y Zona Cafetera . . . . . . . . . . . . . . .. 61. 4.7. Inflación - Todas las Regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 62. 4.8. Déficit/PIB - Todas las Regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 62. 4.9. Déficit/PIB - Algunas comparaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 63. 4.10. Desempleo - Todas las Regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 64. 4.11. Desempleo - Algunas comparaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 64. 4.12. Ley y Orden - Todas las Regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 65. 4.13. Ley y Orden: Regiones con coportamiento homogéneo . . . . . . . . . . . .. 65. 4.14. Ley y Orden: Regiones con coportamiento heterogéneo . . . . . . . . . . . .. 66. 5.
(6) II.06(10)114. INDICE DE GRÁFICAS. 4.15. Secuestros - Todas las regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 67. 4.16. Secuestros - Todas las regiones sin Llanos . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 68. 4.17. Secuestros - Algunas comparaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 68. 4.18. Actividad Armada - Todas las regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 69. 4.19. Acividad Armada - Algunas comparaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 70. A.1. Corrida de SAS Modelo Risk Ratings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 80. A.2. Prueba de presencia de Correlación Serial . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 81. A.3. Prueba Backstep . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 81. A.4. Test de White y Breusch Pagan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 82. A.5. Prueba SPEC con Proc Reg . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 82. A.6. Matriz de Correlación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 83. 6.
(7) Introducción Colombia, sinónimo de progreso y desarrollo, abre sus puertas a los inversionistas que ven en ella una oportunidad de crecimiento. Como todo paı́s emergente, su dinamismo permite la expansión a los mercados internacionales y ofrece a quienes inviertan en ella una clara posición rentable. Sin embargo, la incertidumbre de las inversiones no es igual en todo el mundo. Colombia tiene caracterı́sticas especı́ficas que la hacen única y la convierten en una opción viable para los inversionistas extranjeros. La coyuntura polı́tica y social influye en la volatilidad de los retornos, generando que las inversiones sean más (o menos) riesgosas. En este contexto el Riesgo Paı́s, definido como la incertidumbre sobre los retornos asociada a las circunstancias económicas y polı́ticas de un paı́s, se convierte en un eje fundamental para la capacidad de atracción de nuevos mercados. Sin embargo la noción de una prima por Riesgo Paı́s única en Colombia despierta ciertas dudas. Se tiende a pensar que la incertidumbre de los retornos es mayor si la inversión se localiza, por ejemplo, en los Llanos Orientales que si se localiza en el Distrito Capital. Dada la coyuntura polı́tica y social, es común pensar que el riesgo incurrido no es el mismo en todo el paı́s, sino que depende directamente de la zona donde se lleve a cabo la inversión. Hay regiones más pobres y otras más inestables polı́ticamente; además la percepción de los ı́ndices de violencia no se mantienen constantes a través de todo el territorio nacional. Por lo tanto si la noción de Riesgo Paı́s es diferente, la prima por riesgo no puede ser la misma. Teniendo en cuenta que la prima por Riesgo Paı́s es un componente fundamental para determinar el costo del equity y por ende para encontrar las tasas de retorno, su aproximación tiene un impacto directo en el cálculo de la remuneración adecuada para los inversionistas.. 7.
(8) II.06(10)114. INDICE DE GRÁFICAS. Valoraciones realizadas con una aproximación inadecuada del Riesgo Paı́s puede generar graves problemas financieros y obtener conclusiones erradas sobre los proyectos de inversión. En el caso colombiano el Riesgo Paı́s juega otro papel. Los sectores que trabajan bajo un sistema de precios regulados tienen un modelo de remuneración que depende de la tarifa impuesta por el gobierno. La comisión reguladora aproxima el precio del servicio teniendo en cuenta una retribución justa para los operadores, pero garantizando un valor razonable para el consumidor final. La noción del riesgo incurrido por los agentes permite calcular la remuneración esperada y por ende fija una pauta para estimar el precio. Como el impacto del riesgo no solo afecta la suficiencia financiera de los operadores, sino que determina las tarifas a cobrar al consumidor final, la correcta especificación de la prima por Riesgo Paı́s es un problema fundamental. Por lo tanto si el verdadero riesgo no está siendo incluido en las valoración, entonces las tarifas puede estar erradas. En esta investigación se pretende comprobar si es necesario cobrar una prima por Riesgo Paı́s diferente dependiendo de la región en Colombia donde se invierta. Para esto se determinarán las variables fundamentales del Riesgo Paı́s en Colombia y se comprobará si estas tienen un comportamiento heterogéneo entre regiones. Por último se definirán cuales zonas deben ser remuneradas con mayores retornos ya que cuentan con una percepción del riesgo mayor al promedio nacional. La distribución del documento es la siguiente: En el primer capitulo se definirá el Riesgo Paı́s y se mostrará cual es su aproximación más consistente. En el segundo se expondrán los diferentes modelos matemáticos y estadı́sticos para caracterizarlo. En el tercer capı́tulo se estudiarán estos modelos aplicados al caso colombiano y se intentará definir los factores determinantes del Riesgo Paı́s en el Colombia. El cuarto capı́tulo presenta el análisis regional de las variables determinantes y expondrá los resultados para corroborara la hipótesis. En este punto también se analizará cuales regiones deben ser remuneradas con un retorno mayor y cuales pueden ser consideradas menos riesgosas. Por último se presenta las conclusiones y algunas recomendaciones.. 8.
(9) Capı́tulo 1. El Riesgo Paı́s A medida que el mundo se globaliza y que los mercados financieros se expanden, la pregunta sobre los nuevos riesgos incurridos por este fenómeno empieza a ser relevante. Tal como lo afirma Damodaran (2003), los inversionistas que deciden invertir en mercados internacionales deben ser remunerados con mayores retornos. Esto se debe a que están expuestos a riesgos adicionales dadas las incertidumbres polı́ticas y económicas que caracterizan estos mercados. Esta remuneración extra está determinada por el Riesgo Paı́s, el cual es regido por caracterı́sticas intrı́nsecas de cada nación. En este capı́tulo se definirá este riesgo y se expondrá la importancia que tiene su medición en el contexto de un mundo globalizado. 1.1.. Definición. El Riesgo Paı́s se define como la incertidumbre sobre los retornos de una inversión asociada a las circunstancias económicas y polı́ticas de un paı́s. En otras palabras, es la posibilidad que un gobierno soberano o deudor de una determinada nación, no cuente con las condiciones financieras o la disposición para pagar sus deudas internacionales (Hoti & McAleer 2003). En el Riesgo Paı́s se tiene en cuenta la probabilidad de quiebra de la contraparte (gobiernos soberanos) y las condiciones de coyuntura polı́tica que pueden motivar el no pago de los compromisos. Aunque esta aproximación aplica más que todo al incumplimiento de las obligaciones de un gobierno con bancos internacionales y personas 9.
(10) II.06(10)114. CAPÍTULO 1. EL RIESGO PAÍS. naturales que inviertan en sus bonos del tesoro, también es aplicable a los agentes privados que tengan deudas en el exterior. Bajo este enfoque, tal como lo argumentan Hoti, McAleer & Shareef (n.d.), el Riesgo Paı́s tiene dos determinantes fundamentales: la habilidad de pago y la disposición al cumplimiento de los compromisos. La primera hace referencia a la situación económica y financiera que reflejan la solvencia, liquidez y capacidad del paı́s para cancelar sus deudas. La segunda corresponde a la compatibilidad de las polı́ticas de gobierno con los compromisos adquiridos. Es decir, puede que un paı́s cuente con el saldo para cancelar las deudas, pero que las legislaciones emitidas por el gobierno no permitan cancelarlas. Esto puede presentarse por desacuerdos polı́ticos entre paı́ses, por una excesiva regulación que no admita el flujo natural de los mercados financieros o por una coyuntura social que impida el correcto desarrollo de los negocios internacionales.. 1.1.1.. Composición del Riesgo Paı́s. Ante esta definición del Riesgo Paı́s, es posible caracterizar sus componentes de una forma mas discriminada. Esto se hace con el fin de poder entender a fondo cual es su importancia y cuales sus implicaciones. Según el estudio realizado por Erb, Harvey & Viskanta (1996), el Riesgo Paı́s está compuesto por tres medidas de riesgo: El Riesgo Económico, el Riesgo Financiero y el Riesgo Polı́tico. Los dos primeros son entendidos como Riesgo Soberano, definido según Juttner (1995), como la exposición al riesgo de una posición activa cuando la contraparte es un gobierno soberano. Este riesgo hace referencia a la posibilidad que el gobierno repudie sus deudas y que prevenga a sus corporaciones y/o individuos a hacerlo. Hoti & McAleer (2003) argumentan que el Riesgo Soberano es entendido como la indisposición a pagar las deudas cuando la nación está en capacidad de hacerlo, pero los autores expanden la idea a cuando se enfrentan verdaderas dificultades en cumplir los compromisos. Por otro lado, el Riesgo Polı́tico es entendido como un non-business risk el cual está regido estrictamente por factores polı́ticos. Estos componentes del Riesgo Paı́s son analizados por varias de las calificadoras de 10.
(11) II.06(10)114. CAPÍTULO 1. EL RIESGO PAÍS. riesgo, entre ellas el International Country Risk Guide (ICRG), calificadora reconocida por tener la única base de datos mensuales de Riesgo Económico, Financiero y Polı́tico para 140 paı́ses. El ICRG analiza los tres tipos de riesgo y afirma que el Riesgo Económico permite establecer las debilidades y fortalezas de la economı́a de un paı́s, el Financiero está enfocado a la habilidad de pago de las deudas y el Polı́tico mide la estabilidad del gobierno y la efectividad de sus polı́ticas las cuales afectan la disposición para servir la deuda (Hoti et al. n.d.). Según el ICRG las medidas del Riesgo Económico están compuestas por variables como: Inflación Servicio de la deuda como porcentaje del producto Radios de liquidez internacional Experiencia en los mercados internacionales Balances de cuenta corriente y balanza comercial Indicadores de tasas de cambio Por otro lado para el Riesgo Financiero las variables analizadas hacen referencia a su historial de pago. Algunas de estas son: Historial de no pago y reestructuración de deudas Retraso en los pagos Repudio de contratos por parte del gobierno Pérdidas por cambios en el control gubernamental Expropiación de inversiones privadas En cuanto al Riesgo Polı́tico, las variables analizadas por el ICRG y el Intitutional Investors (II) 1 pueden resumirse en: 1. Otra de las agencias calificadoras de riesgo. 11.
(12) II.06(10)114. CAPÍTULO 1. EL RIESGO PAÍS. Estabilidad del gobierno Conflictos internos y externos Corrupción Calidad burocrática Liderazgo polı́tico Responsabilidad democrática Desarrollo y participación de los partidos polı́ticos Terrorismo polı́tico Fallas en la planificación económica Lo anterior indica que el Riesgo Polı́tico se entiende como la posibilidad que el gobierno soberano imponga controles sobre capitales, genere fuerzas que afecten la tasa de cambio, imponga impuestos adicionales o realice expropiación de activos. Esto puede generar retrasos y complicaciones en la transferencia de los fondos y por ende desencadenar graves consecuencias en el retorno de las inversiones (Juttner 1995). Otro componente del Riesgo Polı́tico corresponde a la gobernabilidad. Esta es entendida como ”la manera de gobernar que se propone como objetivo el logro de un desarrollo económico, social e institucional duradero, promoviendo un sano equilibrio entre el Estado, la sociedad civil y el mercado de la economı́a”(Real Academia de la Lengua Española). En este contexto, la gobernabilidad indica la probabilidad que el gobierno sea estable, y por ende que haya una continuidad de las polı́ticas propuestas. Un paı́s polı́ticamente inestable es inseguro para los inversionistas, ya que lo acordado hoy puede no tener validez en el futuro. Además, la inestabilidad viene acompañada de inconformidad y rechazo por parte de los ciudadanos, lo cual desencadena olas de violencia y terrorismo. Esto aumenta la desconfianza de los retornos de las inversiones y por ende afecta directamente el Riesgo Paı́s.. 12.
(13) II.06(10)114. CAPÍTULO 1. EL RIESGO PAÍS. Este extenso grupo de variables explicativas definen de una u otra forma el Riesgo Paı́s. Cabe notar que estas son aproximaciones de lo que puede influenciar la percepción del riesgo de los inversionistas internacionales frente a una nación, pero no son una medida exacta ni cuantificable de este. De hecho, muchas de las variables analizadas son cualitativas y su calificación está dada por medio de valoraciones subjetivas de expertos. Ante este hecho, es necesario recurrir a aproximaciones que permitan determinar la prima por riesgo en un contexto cuantitativo.. 1.2.. Aproximación a una medida cuantificable. El riesgo es definido como la volatilidad de los retornos alrededor de su media (Brealey & Myers 2002) y su cuantificación puede hacerse a través de la varianza del record histórico de estos. Por otro lado podemos entender la prima por riesgo como la demanda de mayores retornos en portafolios riesgosos (volátiles) frente a portafolios libres de riesgo (Damodaran 1999). Pero aunque la teorı́a es clara en la definición del riesgo como tal, en el caso del Riesgo Paı́s existen varias ambigüedades. Como primera medida el Riesgo Paı́s está determinado por diferentes factores caracterı́sticos de cada nación y por ende no cuenta con una sola variable que permita cuantificarlo de una forma clara y precisa. Por otro lado, y como se mencionó anteriormente, el Riesgo Paı́s evalúa factores cualitativos que no cuentan con una escala ordinal para ser representados matemáticamente. Sin embargo, a pesar de las inconsistencias, en la teorı́a y en la práctica, el Riesgo Paı́s es aproximado mediante el Spread de los tı́tulos de deuda emitidos por los gobiernos soberanos frente a bonos libres de riesgo. Tal como lo definen Kamin & Von Kleist (1999), el Spread es la tasa de interés anual (prometida) de los instrumentos de deuda de un mercado emergente, menos la tasa de interés (prometida) de los Bonos del Tesoro de un paı́s industrializado. Se asume que los pagos prometidos de un tı́tulo de deuda del gobierno de un paı́s desarrollado pueden considerarse libres de riesgo, por lo tanto la diferencia de las tasas de interés representa la prima extra que demandan los inversionistas por invertir en bonos más riesgosos. Hay que tener en cuenta. 13.
(14) II.06(10)114. CAPÍTULO 1. EL RIESGO PAÍS. que esta aproximación debe hacerse con bonos soberanos de igual denominación monetaria e igual madurez, para que el Spread represente la prima por Riesgo Paı́s y no una diferencia de riesgo por el duration de los bonos. Sin embargo, aunque la aproximación del Riesgo Paı́s a través del Spread de los bonos soberanos es consistente con su definición, hay autores que afirman que éste no es un Proxy consistente. En el estudio presentado por Kamin & Von Kleist (1999), se afirma que el Spread de los Bonos del Tesoro no es una representación de los costos de financiación de la mayorı́a de los inversionista en un determinado paı́s. El Spread solo tiene en cuenta el riesgo default (riesgo de quiebra) del gobierno, además de contar con caracterı́sticas especiales que no están presentes en otro tipo de instrumentos de deuda. Un ejemplo de esto es la presencia de colaterales, los cuales respaldan los bonos soberanos y los hacen menos riesgosos, ası́ como también su madurez, la cual es mucho mayor a la mayorı́a de los bonos transados en el mercado. Por último, los autores afirman que este tipo de aproximación no es precisa porque la diferencia de la tasas de interés son calculadas a partir de precios del mercado secundario, las cuales pueden diferir mucho del precio de emisión. A pesar de estos argumentos en contra, el Spread es la única medida lo suficientemente consistente y de la que se tiene información confiable. 2. como para tomarla como punto de partida para. estimar el riesgo de otros emisores de deuda del paı́s diferentes al gobierno soberano (Hoti & McAleer 2003, p.554).. 1.3.. Importancia. El mundo está en proceso de integración y ello ha desencadenado fenómenos de expansión de los mercados internacionales que hasta hace poco no eran frecuentes. En la actualidad, no solo el continuo desarrollo de los paı́ses emergentes ha estimulado el aumento de la deuda internacional, sino que los inversionistas privados, por el afán de obtener mayores retornos, ven en estos mercados una oportunidad de alcanzar sus metas. Estos dos fenómenos han generado un notable interés por la determinación del Riesgo Paı́s, el cual constituye un pilar 2. ya que está dada por el mercado (Kamin & Von Kleist 1999, p.2). 14.
(15) II.06(10)114. CAPÍTULO 1. EL RIESGO PAÍS. fundamental para la determinación de las inversiones a realizar y de los retornos a esperar. Una primera discusión sobre la importancia del Riesgo Paı́s es dirigida por Damodaran en su paper Measuring Company Exposure to Country Risk: Theory and Practice (2003). En él se demuestra que el Riesgo Paı́s es necesario incluirlo en la determinación de la prima por riesgo del mercado, ya que puede definirse como un riesgo sistemático. Aunque se tiende a pensar que el riesgo de invertir en un paı́s determinado puede diversificarse mediante un portafolio de inversiones internacionales, el autor demuestra, que por la creciente integración de los mercados, ellos están correlacionados y por ende un portafolio diversificado no elimina el riesgo por caracterı́sticas macroeconómicas ni coyunturas polı́ticas especı́ficas de cada uno de estos. Es decir, hoy en dı́a los mercados no se encuentran aislados los unos de los otros, sino mas bien correlacionados de tal manera que un conflicto en algún paı́s puede afectar el comportamiento de los mercados de los paı́ses vecinos (Ver Gráfica 1.1).. Gráfica 1.1: EMBI America Latina La determinación del Riesgo Paı́s cumple con varios propósitos fundamentales. Primero, el Riesgo Paı́s permite anticipar el no pago, el retraso o el default de las deudas internacionales por parte de los gobiernos soberanos (Burton & Inoue 1985) 3 . El Riesgo Paı́s es 3. citado por Hoti et al. (n.d., p.1). 15.
(16) II.06(10)114. CAPÍTULO 1. EL RIESGO PAÍS. fundamental para aquellas naciones que estén interesadas en atraer inversión extranjera y que deseen vender bonos soberanos, puesto que determina la volatilidad de los retornos para los inversionistas y permite estimar sus retornos esperados (Hoti et al. n.d.). Además el Riesgo Paı́s es parte fundamental del equity risk premium el cual representa el retorno extra si se invierte en mercados de securities de paı́ses en vı́a de desarrollo en lugar de hacerlo en mercados robustos y estables. Según Damodaran (1999) ésta relación está dada por: EquityRiskP remium = BaseRiskP remium + CountryRiskP remium. (1.1). donde Base Risk Premium es el retorno medio de los mercados eficientes. Sin embargo la razón mas importante de una correcta especificación del riesgo paı́s es poder determinar la valoración de proyectos, activos y/o empresas. Para hacer una valoración es necesario determinar el costo del capital propio, el cual representa el riesgo y permite descontar los flujos de caja futuros a la tasa adecuada. Para la determinación de éste se utiliza la fórmula del CAPM (Brealey & Myers 2002) Ke = Rf + β(Rm − Rf ) + RP. (1.2). donde (Rf ) es la tasa libre de riesgo , (Rm ) el rendimiento del mercado, (β) la sensibilidad del proyecto frente a variaciones del mercado y (RP) la prima por Riesgo Paı́s . Si no se tiene una buena aproximación de este último premium, el costo del capital propio quedará mal estimado y por ende las conclusiones que se puedan hacer de las valoraciones serán erradas. Aunque la literatura presenta varios modelos (Ver Tabla 1.1) donde la prima por Riesgo Paı́s afecta el costo del equity de forma diferente, todos corroboran su importancia. Un ejemplo claro de la importancia de una correcta especificación del Riesgo Paı́s en Colombia, es la revisión tarifaria para los sectores que trabajan bajo el régimen de precios regulados. Tal como lo exponen Cruz, Villarreal & Rosillo (2002), las empresas que trabajan con este tipo de regulación deben operar con una tarifa que garantice la suficiencia financiera de acuerdo al riesgo incurrido. Por ejemplo, en el caso de la industria de distribución de energı́a, el precio que debe ser cobrado por los agentes debe garantizar la justa remuneración para los operadores pero a un precio razonable para el consumidor final. Cruz et al. (2002) 16.
(17) II.06(10)114. CAPÍTULO 1. EL RIESGO PAÍS. Exposición. Ecuación. Igual en todos los casos. Dependiendo. Ke = Rf + β(Rm − Rf ) + RP. (1.3). Ke = Rf + β(Rm − Rf + RP ). (1.4). de. la sensibilidad al mercado. Dado por un factor λ Ke = Rf + β(Rm − Rf ) + λ(RP ) (1.5). Tabla 1.1: Costo del Equity: Exposición al Riesgo Paı́s. Fuente: Damodaran(2003). afirman que las tarifas están determinadas, entre otras cosas, por la tasa de retorno del proyecto, la cual se halla por medio de: TR =. Kd ∗. D D+E. + Ke ∗ (1 + τ ). E D+E. (1.6). donde T R es la tasa de retorno, Kd el costo de la deuda después de impuestos, Ke el costo de capital propio, τ la tasa impositiva,. D D+E. la participación de la deuda y. E D+E. la participación. del equity. Los autores aseguran que la tasa de retorno es uno de los elementos fundamentales para determinar la tarifa de los servicios. Por lo tanto, para tener una buena aproximación es necesario calcular de forma consistente el costo de capital propio y por ende tener una buena medición del Riesgo Paı́s. De esta forma, si el Riesgo Paı́s tiene un impacto directo en el cálculo de la remuneración adecuada para los inversionistas, en el caso de los sectores regulados, éste impacto no solo afecta la suficiencia financiera de los operadores, sino que 17.
(18) II.06(10)114. CAPÍTULO 1. EL RIESGO PAÍS. determina las tarifas a cobrar al consumidor final. Por lo tanto la correcta especificación del Riesgo Paı́s es un problema fundamental.. 18.
(19) Capı́tulo 2. Modelos Explicativos del Spread Sabemos que la prima por Riesgo Paı́s puede ser aproximada por el Spread de los tı́tulos de deuda emitidos por los gobiernos soberanos y que de su estimación depende la capacidad de atraer inversiones extranjeras (Hoti et al. n.d., p.1) y la correcta valoración de los proyectos. En la práctica, la prima por Riesgo Paı́s es tomada, ya sea de la información spot del mercado de capitales, o por alguna medida que promedie este record histórico (Cruz et al. 2002, p.362). Por lo tanto, si el movimiento del Spread es determinante, cabe preguntar: ¿Cuales son los factores que influyen en su volatilidad? Si el Spread de los Bonos del Tesoro es un Proxy del Riesgo Paı́s, éste debe estar explicado por las variables que determinan el riesgo. En éste caso, y como se estudió en el capı́tulo 1, los factores hacen parte de un grupo extenso de variables macroeconómicas y polı́ticas, lo que nos permite afirmar: Spread ≡ CountryRisk. (2.1). Countryrisk ≈ V arEconomicas + V arF inancieras + V arP oliticas. (2.2). En este capı́tulo se presentarán diferentes modelos estudiados en la literatura, los cuales tratan de simular los movimientos del Spread por medio de diferentes variables explicativas. Esto demostrará que el Riesgo Paı́s, el cual es representado por el Spread de los Bonos del Tesoro, puede ser aproximado por diferentes enfoques, cada uno con sus fortalezas y debilidades. 19.
(20) II.06(10)114. CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. 2.1.. Modelo en base a Variables Fundamentales. Uno de los modelos más importantes de la teorı́a de Riesgo Paı́s, es el propuesto por Edwards en su paper LDC’s Foreing Borrowing and Default risk: An empirical investigation 1976-1980. En él se expresa el Spread de los Bonos del Tesoro en términos de la probabilidad que el gobierno entre en quiebra (probabilidad de deafult). La idea es comprobar que los movimientos del Spread y por ende los cambios de percepción del riesgo de un paı́s, están explicados por variables macroeconómicas fundamentales, las cuales rigen la probabilidad que un gobierno repudie sus compromisos. Edwards (1983, p.5) afirma que un gobierno no pagará sus deudas cuando el valor de éstas exceda el costo de no pagarlas. Los costos pueden asumirse como costos de oportunidad que afectan la reputación y credibilidad del gobierno y le dificultan el acceso a los créditos internacionales. El autor asegura que la forma funcional de los costos no es única y dependiendo de ésta, se puede llegar a tener estimaciones del Riesgo Paı́s muy diferentes (Edwards 1983, p.6). Sin embargo, la forma generalizada es capaz de recoger información importante que explique el comportamiento de los préstamos internacionales y la probabilidad de default. Según esto se puede definir: P robabilidadDef ault(P ) = prob{C < D}. (2.3). Donde C es el costo de no servir la deuda el cual se asume como variable aleatoria no negativa y D como el valor de ésta. Dado lo anterior podemos expresar la Probabilidad de default como: 1 − P = prob{C ≥ D} ≤. E[C] D. (2.4). Lo que es equivalente a: P =1−. E[C] D. (2.5). Si asumimos el valor esperado del costo como una proporción de la producción del paı́s, éste será determinado por los factores explicativos del producto. A su vez, si el producto 20.
(21) CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. II.06(10)114. depende del comportamiento de variables macroeconómicas como la inversión, el producto del periodo anterior entre otros, entonces el costo de la deuda (y por ende la probabilidad de defalut) estará determinada por las variables fundamentales. Edwards representa éste ejemplo de la siguiente manera: Asumiendo que el costo es una proporción α del producto (q2 ), donde éste se define en términos del producto (q1 ), la inversión (I1 ) y la tasa de crecimiento de la fuerza laboral (n1 ) del periodo 1, entonces: q2 = q 1 + β 1 I 1 + β 2 n 2 + χ 2. (2.6). donde χ2 es un choque aleatorio con media µ y varianza σ 2 . Esto permite definir el valor esperado del costo como: E[C] = α. α E[q2 ] = {q1 + β1 I1 + β2 n1 + µ} (1 + r) (1 + r). (2.7). Por lo tanto la probabilidad de default queda definida por: P =. 1 − α(1 + β1 f1 + β2 n1 /q1 + µ) (1 + r)d1. (2.8). donde f1 es la propensión a invertir (f1 = I1 /q1 ) y d1 es el radio Deuda/Producto. Por lo tanto la probabilidad de default se puede definir en función de radios de desempeño macroeconómico. P = f (d, f, · · · ; β). (2.9). Por otro lado Edwards (1983) define el Spread en función de la probabilidad de default de la siguiente manera: S=. P ∗A (1 − P ). (2.10). donde A es una constante que representa la elasticidad de demanda por prestamos 1 . La demostración de la forma funcional la desarrolla Souza Sobrinho en su paper Sovereign Risk in Developing Countries. La demostración realizada es la siguiente: 1. Referirse al articulo LDC’s Foreing Borrowing and Default risk: An empirical investigation 1976-1980. (Edwards 1983, p.9) para una mayor descripción de este parámetro.. 21.
(22) CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. II.06(10)114. La función de ganancias de un inversionista que invierte en bonos soberanos es Π = ((1 − P )R + αP − R∗ )B − C(B). (2.11). donde P es la probabilidad de defalut del gobierno, R la tasa de interés prometida por el bono, R∗ es la tasa de interés internacional, α es la fracción de la inversión que podrı́a recuperar en caso de quiebra, B el valor del bono y C(B) el costo de éste. La maximización de la función de ganancia genera máx Π : (1 − P )R + αP − R∗ − C 0 (B) = 0. (2.12). Si el spread se define como S = R − R∗. (2.13). entonces S=. 1 P (R∗ − α) + C 0 (B) (1 − P ) (1 − P ). (2.14). Si se asume que no hay valor de salvamento en caso de quiebra (α = 0) y que los costos de los bonos son constantes (C 0 (B) = 0), entonces el Spread queda definido como: S=. P R∗ (1 − P ). (2.15). Sin embargo, si asumimos que la probabilidad de default tiene una forma logarı́tmica (Logit) (Feder & Just 1977), el Spread puede ser definido como una función lineal de las variables macroeconómicas determinantes. Demostración: Se define la probabilidad como una función Logit P =. exp(βX) 1 − exp(βX). (2.16). donde X es el vector de variables macroeconómicas determinantes de la probabilidad de default. Si 1−P =. 1 1 + exp(βX) 22. (2.17).
(23) II.06(10)114. CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. entonces P = exp(βX) 1−P. (2.18). ln(P ) − ln(1 − P ) = βX. (2.19). y por ende. Por lo tanto, si el Spread sigue la forma funcional propuesta por Edwards, éste puede expresarse como una combinación lineal de variables macroeconómicas fundamentales:. ln Spread = β0 +. k X. β i Xi. (2.20). i=1. donde el logaritmo del Spread está definido por k variables (X) fundamentales y un término constante (β0 ) que contiene información sobre el ln A correspondiente a la elasticidad de demanda por prestamos y adquisición de deuda por parte del gobierno. Las variables macroeconómicas más estudiadas en la literatura y que se asumen como determinantes del Riesgo Paı́s son las siguientes:. Indicadores de Credibilidad Crediticia Deuda Pública Externa como porcentaje de las Exportaciones: Mide la posibilidad que un paı́s particular enfrente problemas de liquidez. Ésta razón indica cuanta parte de la Deuda Externa es posible pagar con los ingresos generados por las Exportaciones. Si la Deuda aumenta con respecto a las Exportaciones, hay mayor probabilidad de no cumplir con los compromisos, por lo tanto la relación con el riesgo es positivo. Reservas Internacionales como porcentaje del Producto: Indica el nivel de liquidez internacional de un paı́s. Se espera que su relación con el riesgo sea negativa, tal como lo propone Edwards. Esto se debe a que las Reservas Internacionales generalmente son adquiridas en forma de instrumentos financieros que pueden servir como garantı́a en caso de quiebra del gobierno.. Indicadores de Solvencia Económica 23.
(24) CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. II.06(10)114. Deuda Pública como porcentaje del Producto: Indicador macro fundamental que representa el nivel de endeudamiento de un paı́s. Se ha argumentado (Edwards 1983, Souza Sobrinho 2004) que a mayor nivel de Deuda Pública mayor posibilidad que el gobierno no pague sus compromisos, por lo tanto la relación con el riesgo debe ser positiva. PIB per capita: Indicador de riqueza y una aproximación de la estabilidad polı́tica (Souza Sobrinho 2004, p.5). A mayor riqueza y estabilidad, mayor será la habilidad del gobierno para pagar sus deudas. Crecimiento del Producto: Índice de desarrollo y crecimiento económico. Éste se entiende como la variación porcentual del PIB y se espera, al igual que el PIB per cápita, que su relación sea negativa. Cuenta Corriente como porcentaje del Producto: Relación entre exportaciones e importaciones. Souza Sobrinho (2004) argumenta que largos periodos de déficit en Cuenta Corriente pueden dificultar el pago de la deuda, por lo tanto tiene una relación inversa con el riesgo. Importaciones como porcentaje del Producto: Es una aproximación del grado de apertura a los mercados internacionales. Souza Sobrinho (2004, p.5) argumenta que si el paı́s es abierto, el costo en el que incurre al no cumplir con los compromisos es mayor, esto genera una relación negativa con el riesgo. Sin embargo Edwards (1983, p.15) expone que un paı́s abierto es más vulnerables a los choques internacionales, por lo tanto la relación debe ser positiva.. Variables Macro Fundamentales Tasa de Inflación: Es una aproximación del manejo macroeconómico y las polı́ticas fiscales. Un comportamiento volátil y unas tasas de inflación muy altas dan muestra de polı́ticas macroeconómicas muy erráticas. Por lo tanto, a mayor la tasa de inflación, mayor será la probabilidad de inestabilidad en el gobierno y por ende el riesgo debe ser mayor. Devaluación: Aunque la teorı́a macroeconómica (Jaramillo 2006) indica que el Riesgo Paı́s influye en la volatilidad de la tasa de cambio, la causalidad Devaluación → Riesgo Paı́s no necesariamente es cierta. Aún ası́, este es un indicador muy usado en los modelos empı́ricos y 24.
(25) CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. II.06(10)114. vale la pena incluirlo. Se espera que su relación sea positiva porque una tasa de devaluación muy alta da evidencia que la deuda es servida mediante polı́ticas inflacionarias. Como estas polı́ticas son insostenibles a través del tiempo, esto puede influir en la habilidad de pago de los gobiernos soberanos (Souza Sobrinho 2004, p.6). Déficit Fiscal como porcentaje del Producto: Es una aproximación de la calidad de la polı́tica fiscal. Grandes déficits indican desordenes fiscales e inhabilidad del gobierno de imponer impuestos para cubrir los gastos corrientes (Souza Sobrinho 2004, p.6), por ende su relación con el riesgo es negativa.. Aunque Edwards solo incluye algunas de las variables anteriormente nombradas, es importante analizar percepciones de gobernabilidad y estabilidad polı́tica que brinden una idea sobre el panorama nacional. Por lo tanto, el grupo de variables independientes debe incluir radios de credibilidad crediticia, indicadores de solvencia financiera y medidas de la eficiencia de las polı́ticas de gobierno. Esto se debe a que el Riesgo Paı́s, por definición, está compuesto por el Riesgo Económico, Financiero y Polı́tico, tal como se argumentó en la sección 1.1.1. Teniendo en cuenta la definición de Riesgo Polı́tico y las caracterı́sticas analizadas por las calificadoras de riesgo, las aproximaciones más consistentes para cuantificarlo son los Índices de Gobernabilidad Governance Matters IV presentado por el Banco Mundial 2 . Éste presenta seis indicadores cuyo fin es medir como es ejercida la autoridad en las diferentes naciones del mundo para los años 1996, 1998, 2000, 2002 y 2004. Estos indicadores son una recopilación de cientos de factores que miden la percepción de gobernabilidad y que han sido estudiados por más de 30 agencias internacionales, entre ellas algunas agencias calificadoras. Si agrupamos las variables polı́ticas determinantes del riesgo en dos grandes grupos (Gobernabilidad y Violencia) su composición serı́a la siguiente.. Indices de Gobernabilidad 2. Recuperado en: http://www.worldbank.org/wbi/governance/govdata/index.html. 25.
(26) CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. II.06(10)114. Voz y Responsabilidad: (Voice and Accountability) Mide hasta que nivel los ciudadanos pueden ser participes de las elecciones gubernamentales. Incluye indicadores concernientes a los procesos polı́ticos, las libertades civiles y los derechos democráticos. Efectividad de las Polı́ticas de Gobierno: (Government Effectiveness) Habilidad del gobierno para formular e implementar polı́ticas efectivas. Incluye respuestas de la calidad de provisión de servicios públicos, calidad burocrática, competencia e independencia de las instituciones públicas a las presiones polı́ticas e ı́ndices de credibilidad del compromiso del gobierno. Calidad en las medidas de Regulación: (Regulatory Quality) Incluye aproximaciones de la incidencia de polı́ticas que choquen e interfieran con los mercados. En estas se encuentran el control de precios, una supervisión bancaria inadecuada y una excesiva regulación de los flujos de mercados internacionales (i.e. impuestos). Ley y Orden: (Rule of Law ) Está formado por varios indicadores que miden la confianza y el respeto de los ciudadanos por las normas y leyes impuestas por el gobierno. Esto incluye percepciones de la incidencia del crimen y la eficiencia de las instituciones de justicia. Este ı́ndice intenta evaluar el éxito de construir sociedades justas y respetuosas donde haya una protección a los derechos de propiedad. Control de la Corrupción: (Control of Corruption.) Mide la presencia de corrupción entendida como el ejercicio del poder público para obtener beneficios privados.. Indices de Violencia Inestabilidad Polı́tica y Violencia: (Political Instability and Violence) Mide la percepción que el gobierno sea desestabilizado o derrocado gracias a actos inconstitucionales y/o violentos. Este ı́ndice captura la idea que la calidad burocrática se ve amenazada por la probabilidad de cambios abruptos en el gobierno, el cual no solo afecta la continuidad de las polı́ticas, sino la habilidad de los ciudadanos de elegir el gobierno de una forma libre y democrática. Como éste ı́ndice incluye la incidencia de actos terroristas y violentos, se con-. 26.
(27) CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. II.06(10)114. sideró relevante discriminar la variable dentro de sus componentes más relevantes. Por lo tanto, en lugar de incluir una sola medida de violencia, se debe incluir medidas de: Actividad Armada Terrorismo Secuestros y Extorsiones Homicidios Índices de Desempleo. 2.2.. Modelo en base a Calificaciones de Riesgo. Con la misma motivación del Modelo de Variables Fundamentales, el Modelo Risk Ratings intenta explicar las fluctuaciones del Spread a través de las calificaciones de Riesgo Soberano dadas por la agencias internacionales. Las calificaciones o risk ratings son puntuaciones que evalúan la posibilidad que el deudor repudie sus compromisos. Dependiendo de la agencia calificadora estudiada, las puntuaciones, los rangos y las variables analizadas son diferentes. Sin embargo, todas cumplen un solo fin, evaluar la probabilidad de quiebra de la contraparte (Cantor & Packer 1996), en especial de los gobiernos soberanos. Las agencias proveen calificaciones cualitativas y cuantitativas del Riesgo Paı́s, combinando diferentes medidas de Riesgo Económico, Financiero y Polı́tico, para obtener una medida global de la situación nacional (Hoti & McAleer 2003). Hay varias agencias que presentan estos resultados. Entre las más reconocidas se encuentran: Institutional Investor (II) Euromoney Moody’s 27.
(28) II.06(10)114. CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. Standard and Poor’s (S&P) International Country Risk Guide (ICRG) Economist Intelligence Unit Political Risk Service Mientras que agencias como el ICRG, II y Euromoney presentan sus calificaciones en escala numérica de 0.0 a 100.0, donde 100 corresponde a un paı́s libre de riesgo y 0 a un paı́s muy riesgoso; S&P y Moody’s presentan su calificación como se muestra en la Tabla 2.1, donde AAA y Aaa corresponden a la calificación más alta, equivalente a libre de riesgo y C y D a la mas baja, igual a muy riesgoso.. Moody’s. S&P. Moody’s. S&P. Moody’s. S&P. Moody’s. S&P. Aaa. AAA. A. A. Ba2. BB+. Caa1. B-. Aa1. AA+. A3. A-. Ba3. BB. Caa2. CCC+. Aa2. AA. Baa1. BBB+. B1. BB-. Caa3. CCC. Aa3. AA-. Baa2. BBB. B2. B+. Ca. CCC-. A1. A+. Ba1. BBB-. B3. B. C. D. Tabla 2.1: Calificación Moody’s y S&P Estas medidas globales del Riesgo Soberano se obtienen mediante la ponderación de variables consideradas como determinantes del Riesgo Paı́s. Por ejemplo la agencia II está basada en encuestas realizadas a prestamistas de bancos internacionales los cuales dan una calificación teniendo en cuenta (Erb et al. 1996, p.31): Perspectiva Económica Servicio de la duda Reservas Financieras, Cuenta Corriente. 28.
(29) CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. II.06(10)114. Polı́tica Fiscal Perspectiva Polı́tica Acceso a los mercados capitales Balanza Comercial Flujo de inversiones Inversión extranjera directa Por otro lado, el ICRG evalúa 12 variables polı́ticas, 5 económicas y 5 financieras con un peso diferente en cada rubro. Por ejemplo, de las variables polı́ticas algunas están calificadas sobre 12 (i.e. Expectativas económicas Vs realidad, Liderazgo Polı́tico) mientras las otras pueden obtener un puntaje máximo de 6 (i.e. Terrorismo, Guerras civiles)3 . Por la composición de las calificaciones y la metodologı́a seguida por las diferentes agencias, se puede entender que esta es una buena representación del Riesgo Paı́s. Según el estudio realizado por Cantor & Packer (1996, p.13) y Erb et al. (1996, p.45), las calificaciones de riesgo asignadas a deudores soberanos incluyen toda información de las medidas de desempeño de los paı́ses. Incluso adicionan información relativa a las medidas del Spread de la deuda soberana. Por otro lado, Karmann & Maltritz (n.d.) afirman que las calificaciones representan una mayor ventaja frente a las medidas de desempeño macroeconómico como tal, ya que tiene en cuenta atributos especı́ficos del emisor y no solamente del paı́s donde proviene. Sin embargo, hay autores que afirman que el risk rating, como única aproximación del Riesgo Paı́s y variable explicativa de los movimientos del Spread, no es representativa. Damodaran (1999) afirma que las agencias calificadoras usualmente responden con retrazo a los cambios de las variables determinantes del riesgo y por lo tanto tienen poca capacidad de predicción. Por otro lado, Erb et al. (1996) explica que las calificaciones vienen de valoraciones subjetivas y dependen de la trayectoria, conocimiento y experiencia de los 3. El total de variables analizadas por el ICRG pueden encontrarse en (Erb et al. 1996). 29.
(30) CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. II.06(10)114. inversionistas entrevistados. Además los autores corroboran que la capacidad explicativa de las calificaciones de riesgo es importante en cuanto al riesgo económico y financiero, pero insuficiente para explicar el componente polı́tico (Erb et al. 1996, p.35-36). Uno de los modelos más usados para explicar el Spread de los bonos del tesoro por medio de los risk ratings es el presentado por Kamin & Von Kleist en su paper The Evolution and Determinants of Emerging Market Credit Spreads in the 1990’s. Este es un modelo lineal, que tiene como variable dependiente el logaritmo del Spread y como variables independientes el conjunto de atributos del titulo de deuda (i.e. calificación de riesgo, su madurez, la denominación monetaria, el año de emisión). El modelo propuesto por los autores es: ln Spread = β0 + β1 Rating + β2 ln T erm + β3 CurrencyDummy + β4 Y earDummy (2.21) Donde Rating es la calificación de Moody’s o S&P transformadas a escala numérica, ln T erm corresponde al logaritmo del tiempo restante para la madurez, CurrencyDummy indica la moneda en la que fue emitida el bono y el Y earDummy representa el año de emisión. Según los autores (1999, p.9) es mejor incluir el logaritmo natural del Spread en lugar de los puntos básicos como tal, ya que esto ayuda a la precisión del modelo sin alterar la naturaleza de los resultados. Aunque este modelo se utiliza para análisis cross-sectional, algunas de sus variables pueden ser representativas para un análisis de series de tiempo en un solo paı́s.. 2.3.. Modelo Estructural. El último modelo que intenta representar el Riesgo Paı́s es el Modelo Estructural. Este trata de modelar la probabilidad de default del gobierno soberano mediante un enfoque de Opciones Financieras. Para esto es adoptado el Modelo de Merton de valoración de opciones, ya que el pago de la deuda soberana puede entenderse como una opción PUT. La intuición del modelo es la siguiente: Se tienen dos bonos: uno riesgoso, emitido por el gobierno de un paı́s emergente y otro libre. 30.
(31) CAPÍTULO 2. MODELOS EXPLICATIVOS DEL SPREAD. II.06(10)114. de riesgo, emitido por el gobierno de un paı́s desarrollado. Si asumimos que el gobierno del paı́s emergente siempre tratará de servir sus deudas, lo que él estará en capacidad de pagar será representado por su habilidad de pago At (lo que tiene, más lo que puede conseguir). Si un inversionista tiene la oportunidad de adquirir cualquiera de los dos bonos, el valor del ”seguro”que éste necesitará para adquirir el bono riesgoso es:. It =. B − A t 0. si At ≤ B, De lo contrario. Donde It es el valor del seguro y B el valor de la deuda. Esta expresión es igual al perfil de pago de una opción PUT, donde la habilidad de pago (At ) es el activo subyacente y el valor de la deuda (B) el strike price (Karmann & Maltritz n.d.). Cabe notar que este modelo tiene caracterı́sticas muy especiales que lo convierten en un fuerte candidato para explicar el Riesgo Paı́s. Primero, no aproxima el riesgo a través del Spread, sino que analiza directamente cual es la probabilidad que el gobierno repudie sus deudas. Por otro lado, no necesita información histórica de las medidas de desempeño macroeconómico, sino que analiza su comportamiento a través de resultados implı́citos en ellos. Al no depender de datos históricos, no presenta retrasos en las predicciones lo que mejora su capacidad explicativa. Aunque es un modelo muy interesante para explicar el Riesgo Paı́s, su forma funcional no aplica para el objetivo de la investigación. Sin embargo es un método que serı́a bueno estudiarlo más a fondo para poder sacar conclusiones de él.. 31.
(32) Capı́tulo 3. Aproximación del Riesgo Paı́s en el caso colombiano El objetivo de la investigación es determinar si es necesario cobrar una prima por Riesgo Paı́s diferente dependiendo de la región colombiana donde se quiera invertir. Un primer paso para alcanzar éste objetivo es determinar los factores que rigen el movimiento del Spread de los bonos soberanos colombianos. Para esto es necesario comprobar cual de los modelos expuestos en el capı́tulo anterior es el más robusto a la hora de explicar su volatilidad. Una vez identificado el modelo, es posible analizar sus variables independientes y determinar cuales de ellas son determinantes en el comportamiento del Spread. En este capı́tulo se explicará la metodologı́a y supuestos usados para demostrar la capacidad explicativa de dos de los modelos expuestos anteriormente. Se hará el análisis respectivo para cada uno de ellos y se presentará, como conclusión, cuales son las variables fundamentales en la determinación del Riesgo Paı́s en Colombia.. 3.1.. Metodologı́a. El Riesgo Paı́s puede ser determinado por dos modelos fundamentales. Un primer modelo analiza el Spread en términos de las calificaciones de Riesgo Soberano por parte de las agencias Standard & Poor y Moody’s. El segundo trata de explicar los movimientos a través de razones macroeconómicas fundamentales y algunos ı́ndices de gobernabilidad. En. 32.
(33) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. II.06(10)114. una primera fase, el objetivo es determinar cual de estas dos formas funcionales tiene mayor capacidad explicativa de la variable dependiente. Luego, se busca concluir cuales son los factores más significativos en los cambios de percepción del Riesgo Paı́s colombiano. Por último se definirán, de las variables determinantes, cuales son relevantes para el análisis regional. Como primera medida se escogió la variable dependiente a utilizar en los dos modelos. Esta selección se realizó entre la información de los Spreads presentados por el Ministerio de Hacienda y Crédito Público. Los bonos estudiados están denominados en dólares americanos y se tranzan actualmente en el mercado, además cuentan con una tasa de interés fija y son amortizables semestralmente (MinHacienda)1 . Hay que tener en cuenta que los bonos emitidos en dólares (Yankees) y en general los emitidos en moneda extranjera, cuenta con un periodo de madurez particularmente largo. El gobierno colombiano vende estos bonos para que venzan entre los 10 y 30 años después de la emisión, aunque es posible encontrar excepciones (i.e el Global 6 con madurez de 5 años y el Global 10 con madurez de 8 años (MinHacienda)). De los bonos Yankees transados actualmente (como el Global 6, Global 7, Global 8, Global 9, Global 10, WB 11, Global 12, Global 13, Global 14, Yankee 16, Global 20, Global 24, Global 27, y Global 33) se escogió el Yankee 16 como variable dependiente de los modelos a analizar. Las razones son: Al ser emitido en 1996 cuenta con 10 años de record histórico, más de lo que cualquier otro bono registra. Tiene una madurez de 20 años la cual promedia la madurez registrada en estos bonos. Además, 20 años es consistente con el periodo de vida utilizado en análisis teóricos. Se trató de evitar un bono que estuviera cerca de su fecha de vencimiento, porque según el Ministerio de Hacienda, cuando el bono está llegando a su madurez el comportamiento de las tasas de interés es irracional y muy volátil (Ver Gráfica 3.1). En este caso el Yankee 16 está a 10 años de su fecha de vencimiento lo que evita este 1. (Bonos de Deuda Externa Emitidos por la República de Colombia, Vigentes a la Fecha 2006). 33.
(34) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. II.06(10)114. problema. Su comportamiento es bastante consistente con el resto de los bonos emitidos, por lo que es un buen representante del mercado. (Ver Gráfica 3.2) En los dos modelos a estudiar el análisis es de tipo time-series, es decir, la información proviene de series de tiempo en lugar de datos transversales. Es importante mencionar esta diferencia, porque las variables no pueden ser las mismas en los dos enfoques, además la estimación de parámetros relacionados a series de tiempo requiere de metodologı́as especiales.. Gráfica 3.1: Spread del Bono Global 6. 3.2.. Modelo en base a Calificaciones de Riesgo. El primer modelo estudiado corresponde al Modelo Risk Ratings. Este busca explicar las fluctuaciones del Spread por medio de cambios en la calificación del Riesgo Soberano por parte de las agencias calificadoras internacionales. El modelo supone que las calificaciones llevan implı́citas todas las caracterı́sticas económicas, financieras y polı́ticas determinantes del riesgo en un paı́s, tal como se argumentó el en capı́tulo anterior. 34.
(35) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. II.06(10)114. Gráfica 3.2: Spread de los bonos emitidos por el gobierno colombiano. 3.2.1.. Modelo. Para explicar las fluctuaciones del Spread en Colombia, según las calificaciones de riesgo dadas por Standard & Poor y Moody’s, se siguió el siguiente modelo como aproximación al modelo propuesto por Kamin & Von Kleist (1999).. ln Spread = β0 + β1 Rating + β2 ln T erm. (3.1). Donde: ln Spread: Promedio aritmético trimestral del bono Yankee 16. Rating: Transformación logarı́tmica (Larrain, Helmut & VonMaltzan 1997) de la calificación del Riesgo Soberano por parte de la agencia Standard & Poor. ln T erm: Años faltantes para la madurez del bono. La estimación del modelo se realizó a través de Cuadrados Mı́nimos Ordinarios con datos trimestrales desde 1996 hasta el 2005, lo que corresponde a una matriz de 40 filas y 2 columnas.. 35.
(36) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. 3.2.2.. II.06(10)114. Datos. Para el logaritmo del Spread se utilizó la información publicada por el Ministerio de Hacienda y Crédito Público. Los datos están registrados en una frecuencia diaria, por lo tanto se usó el promedio aritmético para expresarlos en base trimestral. Se utilizó la calificación de riesgo dada por S&P, publicada en Bloomberg 2 y considerada de dominio público. No hay mucha diferencia entre los risk ratings proporcionados por Moody’s y S&P (Ver Tabla 3.1). De hecho su comportamiento es muy similar para Colombia, por lo tanto cualquiera de las dos calificaciones hubiera generado los mismos resultados. Cabe notar, que aunque estas agencias presentan calificaciones internacionalmente reconocidas y confiables, su estabilidad no es compatible con la volatilidad del Spread colombiano. Por ejemplo Moody’s solo ha modificado la calificación de Colombia 2 veces desde 1996, mientras S&P lo ha hecho 3 veces, tal como se muestra en la Tabla 3.1.. MOODY’S. S&P. Calificación. Fecha. Calificación. Fecha. Baa1. 9/15/93. BBB-. 6/21/93. Baa3. 6/9/99. BB+. 9/21/99. Ba2. 8/11/99. BB. 5/24/00. Ba2. 3/22/06. BB. 3/4/06. Tabla 3.1: Calificación del Riesgo Soberano de Colombia La escala ordinal del S&P se expresó en escala numérica a través de una transformación logarı́tmica. Según Larrain et al. (1997), la escala logarı́tmica es más compatible con la percepción del riesgo de los inversionistas, comparado con la transformación lineal. (Ver Gráfica 3.3). Los bonos especulativos (probabilidad de default moderada) son más sensibles ante un cambio de calificación. Por ejemplo, una disminución de BB a BB- representa mayor riesgo que si el bono cambia de CC a CC- o de AAA a AA+. La razón se debe a que el bono 2. Recuperada marzo 2006. 36.
(37) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. II.06(10)114. especulativo está más expuesto a ser considerado ”basura su percepción puede cambiar 2. fácilmente, mientras que para los bonos con una calificación muy alta o muy baja, una cambio en el risk rating no altera mucho la noción del riesgo que se incurre al invertir en ellos.. Gráfica 3.3: Tranformación de las calificaciones de riesgo Como se mencionó, la investigación es basada en datos históricos (time-series), contrario al análisis time-series/cross-sectional presentado por Kamin & Von Kleist. Por esta razón, muchas de las variables estudiadas por los autores no son relevantes en este contexto. Como ejemplo está la madurez del bono y el valor del principal, los cuales se mantienen constantes dentro del muestreo. Un caso similar sucede con variables indicadoras de la ubicación geográfica. Según Kamin & Von Kleist (1999), la volatilidad de los bonos depende de la coyuntura polı́tica y económica de los paı́ses vecinos. La integración de los mercados genera una inercia de los choques a través de las regiones geográficas. Este factor es relevante si el análisis es cross-sectional y pueda incluir variables dummies 3 que agrupen los paı́ses en diferentes regiones geográficas. Como el estudio solo incluye bonos colombianos, una variable dummy para la región no tiene ningún sentido. 3. Variables de valor 0 o 1 que permiten simular caracterı́sticas cualitativas (Griffiths, Hill & Judgo.G 1993,. p.412). 37.
(38) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. 3.2.3.. II.06(10)114. Resultados. El modelo presenta una poca capacidad explicativa con un R 2 de 0,16592. No pasa las pruebas de especificación del modelo como la Adición y Borrado de variables ni el Test de Ramsey, por lo tanto el resultado de los estimadores son sesgados. No presenta evidencia de auto correlación, Heterocedasticidad ni Multicolinealidad (Ver AnexoA) y por ende los estimadores de Mı́nimos Cuadrados dan una aproximación consistente. Sin embargo, los resultados no son favorables para explicar el movimiento del Spread. La poca capacidad explicativa del modelo era de esperarse, ya que en un análisis timeseries las calificaciones del riesgo tienden a ser constantes, mientras que la volatilidad de Spread evidentemente no lo es (Ver Gráfica3.4). A partir de estos resultados podemos concluir que en el caso colombiano el Spread y por ende el riesgo, NO está fundamentalmente determinado por las calificaciones de Riesgo Soberano presentadas por S&P. Cabe mencionar que las calificaciones son importantes a la hora de determinar la percepción del riesgo hacia los paı́ses emergentes, pero en este caso particular, su estabilidad falla para predecir la alta volatilidad del Spread de los Bonos del Tesoro colombiano.. Gráfica 3.4: Spread Vs Risk Rating S&P. 38.
(39) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. 3.3.. II.06(10)114. Modelo en base a Variables Fundamentales. Este modelo busca explicar las fluctuaciones del Spread directamente de las razones macroeconómicas y variables polı́ticas que determinan la solvencia, habilidad de pago y el posible rechazo de la deuda por factores netamente polı́ticos. La diferencia con el modelo anterior es que éste se basa en medidas cuantificables de la situación económica del paı́s y no de la percepción subjetiva de expertos frente a la probabilidad de default de los gobiernos.. 3.3.1.. Modelo. En base al modelo desarrollado por Edwards (1983) la forma funcional estimada fue: ln Spread = βo +. k X. β i Xi. (3.2). i=1. donde el logaritmo del Spread está definido por k variables (X) fundamentales determinantes de la probabilidad de default. En el capı́tulo 2 se nombraron las variables macroeconómicas y polı́ticas que deben ser incluidas en el modelo, sin embargo no todas éstas tienen relevancia para el objetivo de la investigación. Se considera de suma importancia determinar los factores definitivos en el Riesgo Paı́s colombiano, pero la misión del proyecto es comprobar como difieren éstos en las diferentes regiones del paı́s. Por esta razón, variables que son definidas solo en términos nacionales y que no es posible discriminarlas regional o departamentalmente, no tiene validez en el modelo. A su vez hay que tener presente que la información regional no es tan completa como para el caso nacional, por lo tanto el modelo debe incluir variables de las cuales se tenga información discriminada (no valdrı́a la pena analizar variables que luego sea imposible encontrar información regional). En ese caso, el efecto de las variables ”globales”debe estar incluido en el intercepto del modelo y no con estimadores independientes que muestren su influencia sobre el Spread de los Bonos del Tesoro. Esto indica que del grupo de variables del modelo teórico es necesario seleccionar las que se consideren relevantes para el análisis regional. Esta selección se hizo en base a: 39.
(40) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. II.06(10)114. Información histórica departamental (o regional) disponible. Cuales variables representan un promedio del desempeño regional y cuales solo se determinan a nivel nacional (como las Reservas Internacionales y la Devaluación) En cuanto a los ı́ndices de gobernabilidad, se escogieron aquellos que pudieran ser aproximados con variables de las cuales se tuviera información histórica departamental. Cabe mencionar que varias de las variables globales hacen referencia al mismo indicador económico y por ende incluirlas todas traerı́a serios problemas de multicolinealidad. Este es el caso del PIB per Capita y el Crecimiento. Las dos variables utilizan la misma información pero presentan los datos en unidades diferentes. Por lo tanto, basado en la información departamental disponible, se escogió trabajar con la primera. Un caso similar sucede con la Cuenta Corriente e Importaciones sobre el PIB. Sabiendo que el cálculo de la Cuenta Corriente proviene de las importaciones y exportaciones nacionales, estas dos razones son directamente dependientes y proveen la misma información. En este modelo se escogió trabajar con la Cuenta Corriente ya que es mejor una relación de la Balanza Comercial que estudiar los valores absolutos. En el modelo se utilizaron datos desde enero 1996 hasta diciembre del 2005 en una frecuencia mensual lo que corresponde a una matriz de 102x9.. 3.3.2.. Datos. La variables independientes que se incluyeron en el modelo definitivo nacional se muestran en la Tabla 3.2. Deuda Pública/PIB: Saldo de Deuda del Gobierno colombiano de mediano y largo plazo, incluyendo la Deuda Externa. Fuente Banco de la Republica, tomado del Ministerio de Hacienda y Crédito Público. Datos trimestrales convertidos a mensuales mediante interpolación. Se espera un coeficiente positivo. PIB per Cápita: Para el PIB per cápita se utilizaron las proyecciones poblacionales estima-. 40.
(41) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. II.06(10)114. VARIABLES Deuda Publica/PIB. PIB per Capita. Cuenta Corriente/PIB. Inflación. Déficit Fiscal/PIB. Índice de Ley y Orden. Secuestros y Extorsiones. Actividad Armada. Desempleo Tabla 3.2: Variables Definitivas del Modelo das por el Departamento Nacional de Estadı́stica (DANE) en base al censo del 93. No se tuvieron en cuenta los resultados del último censo. Estos son medidos en Miles de Personas en frecuencia anual. Se consideró la población constante durante cada año. Se espera un coeficiente negativo. Cuenta Corriente/PIB: Estadı́sticas presentadas por el Banco de la Republica, Estudios Económicos, en base a la metodologı́a contemplada en la 4ta edición del Fondo Monetario Internacional. Los datos son publicados en una base trimestral en Millones de Dólares pero pasados a una base mensual en Miles de Millones de Pesos. El cambio de moneda se realizó por medio del record histórico de la Tasa Representativa del Mercado (TRM), la cual es un promedio aritmético de la tasa de cambio en dı́as hábiles. Se espera un coeficiente negativo. Inflación Anual: Variaciones porcentuales del Índice de Precios al Consumidor (IPC). Los años 96 y 97 tienen como base el año 88. Actualmente es calculado con base al año 98. Datos publicados en una frecuencia mensual. Fuente: DANE. Se espera un coeficiente positivo. Déficit Fiscal/PIB: Déficit del Gobierno Nacional Central. Fuente: Banco de la Republica, tomado de CONFIS y Ministerio de Haciendo y Crédito Público. Se espera un coeficiente negativo. Ley y Orden: Índice creado por el Banco Mundial en una frecuencia bianual. La calificación tiene un rango de -2,5 a 2,5 puntos, pero su escala fue trasladada para que presentara solo valores positivos. Se realizó una interpolación para presentar la base de datos en una 41.
(42) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. II.06(10)114. frecuencia mensual. Se espera un coeficiente negativo. Secuestros y Extorsiones: Dada su auto correlación y gracias a que ambos indicadores están medidos en Número de Personas, se decidió unir las dos variables. Los datos proviene de FONDELIBERTAD, organismo que maneja la base de datos de secuestros y extorsiones del Ministerio de Defensa. Para no trabajar en términos absolutos, este fue dividido por la población total, lo que generó un ı́ndice per cápita que representa la probabilidad de secuestro. Los datos son presentados en base anual, por lo tanto se dividieron los valores entre 12 para presentarlos en una base mensual. Se espera un coeficiente positivo Actividad Armada: Reúne todo los actos violentos que tienen lugar en nuestro paı́s. Las base de datos fue donada por el Centro de Estudios de Desarrollo Económico (CEDE) de la Universidad de los Andes la cual incluye todos los rubros presentados en la Tabla 3.3. Al igual que los Secuestro y Extorsiones, los datos están en base anual y fueron divididos por 12 para expresarlos en frecuencia mensual. Esta variable está fuertemente correlacionada con la variable Homicidios (coeficiente de correlación de 0,899) y ambas representan un ı́ndice de violencia e inseguridad, por lo tanto se analizó la primera solamente para evitar problemas de multicolinealidad. Se espera un coeficiente positivo. Desempleo: Relación porcentual entre el número de personas desocupadas y la población económicamente activa. Fuente: DANE, Encuesta Continua de Hogares (ECH). Las cifras anteriores al año 2000 representan la tasa de desempleo para las áreas metropolitanas (promedio de la tasa de desempleo de las 13 ciudades más importantes del paı́s). Se espera un coeficiente positivo. Es necesario mencionar que en todos los rubros monetarios se trabajaron en Miles de Millones de Pesos, precios constantes. Para ser consistente, se recopiló toda la información de las series estadı́sticas presentadas por el Banco de la Republica en precios corrientes y se expresaron en base a los precios de 1996. Esto se hizo con la serie del Índice de Precios al Consumidor (IPC) mediante la formula:. P IBConst96 = P IBCorr05. 42. IP C96 IP C05. (3.3).
(43) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. II.06(10)114. ACTIVIDAD ARMADA Acto terrorista explosivo. Acto terrorista incendiario. Asalto propiedad privada. Ataque entidad o instalación. Atentado polı́tico. Bloqueo de vı́as. Contacto armado. Emboscada. Incursión a población. Otros actos terroristas. Piraterı́a terrestre. Retén ilegal. Masacres Tabla 3.3: Composición De la Actividad Armada. 3.3.3.. Resultados. Antes de encontrar los resultados del modelo, es necesario estudiar el comportamiento de los datos para detectar problemas que impidan sacar conclusiones confiables de los estimadores. Como primera medida se está trabajando con series de tiempo y ellas, por su misma naturaleza, presentan problemas de correlación serial de los errores. Esto nos indica que estimadores hallados por Cuadrados Mı́nimos Ordinarios pierden sus cualidades (ya no son MELI - Mejor Estimador Lineal Insesgado) y es necesario utilizar otros procedimientos. Por lo tanto, hay que corregir auto correlación de los errores, luego mirar si hay problemas de Heterocedasticidad y Multicolinealidad para después sı́ poder sacar conclusiones confiables del modelo. Nota: Sea cual sea el resultado hallado, hay que tener presente que los estimadores encontrados serán sesgados. Esto se debe a que se eliminaron variables del modelo teórico, no en base a pruebas de especificación, sino en la calidad de los datos disponibles. Por lo tanto, aunque sea posible estimar los coeficientes de las variables independientes, los estimadores tendrán que analizarse con mucho cuidado.. 43.
(44) CAPÍTULO 3. APROXIMACIÓN DEL RIESGO PAÍS EN EL CASO COLOMBIANO. 3.3.3.1.. II.06(10)114. Correlación Serial. La correlación serial indica la relación entre los residuales los cuales se suponen independientes y con una distribución Normal Estándar. Este es un problema común cuando se trabaja con series de tiempo y cuando los datos han sido manipulados, especialmente mediante interpolaciones (Griffiths et al. 1993). La Gráfica 3.5 muestra una fuerte presencia de este problema.. Gráfica 3.5: Residuales Una forma de auto correlación serial es: ²t = ρ1 ²t−1 + ρ2 ²t−2 + . . . + ut. (3.4). llamdo Proceso Autoregresivo (AR), donde ² son los residuales y ut N ormal(0, 1) es un ruido blanco. Aunque no necesariamente la relación entre los errores cumple este proceso, si se puede asumir como una aproximación del comportamiento de estos. Se estimó mediante la prueba Backstep la presencia de auto correlación de grado 2 (Ver AnexoA). Ésta elimina los rezagos que no resulten significativos mediante un estadı́stico t y una Hipótesis Nula (H0 ): ρi = 0. En este caso, el test de Durbin–Watson no tiene validez ya que este solo es robusto cuando la auto correlación es de grado 1. 44.
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